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大数据——第一章概述笔记分享.pdf

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简介:
这份PDF文档包含《大数据》课程第一章的内容概要和学习笔记,适合于希望快速掌握大数据基础概念和技术要点的学习者参考。 【大数据概述】 大数据是指数据量巨大、处理速度快且种类繁多的数据集合,并具有价值密度低的特点。这一概念的出现与三次信息化浪潮密切相关:第一次信息化浪潮始于1980年前后,由个人计算机引领,解决了信息处理的问题;第二次浪潮在1995年前后,以互联网为核心,实现了信息传输;第三次浪潮则发生在2010年前后,物联网、云计算和大数据成为主要推动力量。 数据的产生方式经历了从运营式系统到用户原创内容再到感知式系统的转变。物联网作为最底层的基础技术平台通过摄像头、传感器等设备大量收集数据,推动了大数据时代的发展。大数据发展分为萌芽期、成熟期及大规模应用阶段三个时期。 四V特征(Volume, Velocity, Variety 和Value)定义了大数据的核心特性,并对传统思维方式提出了新的挑战:全样而非抽象化处理;效率优先于精度要求;相关性分析取代因果关系研究。 【典型应用场景】 例如,影视剧制作利用观众喜好定制剧情走向。谷歌流感趋势预测则通过搜索数据来识别潜在的流行病爆发情况。这些实例展示了大数据在不同领域的应用潜力。 【关键技术】 关键的数据存储技术包括分布式系统如GFSHDFS、Big TableHbase、NoSQL和NewSQL等;而处理技术则涵盖了MapReduce及Spark,其中后者基于内存计算以提高效率并适用于实时需求场景。 【数据分析模式】 除了传统的离线批处理(例如使用MapReduce),大数据还支持流式分析、图算法以及查询与解析等多种数据处理方式。这些方法共同满足了不同业务环境下的多样化需求。 【与其他技术的关系】 大数据是云计算服务的重要组成部分,而物联网则是其主要的数据来源之一。三者相互关联并推动信息技术的持续创新和发展,在数字化世界中扮演着至关重要的角色。

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    这份PDF文档包含《大数据》课程第一章的内容概要和学习笔记,适合于希望快速掌握大数据基础概念和技术要点的学习者参考。 【大数据概述】 大数据是指数据量巨大、处理速度快且种类繁多的数据集合,并具有价值密度低的特点。这一概念的出现与三次信息化浪潮密切相关:第一次信息化浪潮始于1980年前后,由个人计算机引领,解决了信息处理的问题;第二次浪潮在1995年前后,以互联网为核心,实现了信息传输;第三次浪潮则发生在2010年前后,物联网、云计算和大数据成为主要推动力量。 数据的产生方式经历了从运营式系统到用户原创内容再到感知式系统的转变。物联网作为最底层的基础技术平台通过摄像头、传感器等设备大量收集数据,推动了大数据时代的发展。大数据发展分为萌芽期、成熟期及大规模应用阶段三个时期。 四V特征(Volume, Velocity, Variety 和Value)定义了大数据的核心特性,并对传统思维方式提出了新的挑战:全样而非抽象化处理;效率优先于精度要求;相关性分析取代因果关系研究。 【典型应用场景】 例如,影视剧制作利用观众喜好定制剧情走向。谷歌流感趋势预测则通过搜索数据来识别潜在的流行病爆发情况。这些实例展示了大数据在不同领域的应用潜力。 【关键技术】 关键的数据存储技术包括分布式系统如GFSHDFS、Big TableHbase、NoSQL和NewSQL等;而处理技术则涵盖了MapReduce及Spark,其中后者基于内存计算以提高效率并适用于实时需求场景。 【数据分析模式】 除了传统的离线批处理(例如使用MapReduce),大数据还支持流式分析、图算法以及查询与解析等多种数据处理方式。这些方法共同满足了不同业务环境下的多样化需求。 【与其他技术的关系】 大数据是云计算服务的重要组成部分,而物联网则是其主要的数据来源之一。三者相互关联并推动信息技术的持续创新和发展,在数字化世界中扮演着至关重要的角色。
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    本章为《大数据基础》课程的第一讲,主要内容包括大数据的基本概念、发展历程以及大数据的重要特征和应用场景等。通过学习,读者可以对大数据有一个全面的认识和理解。 大数据是指那些无法在一定时间内通过传统处理工具进行捕捉、存储、管理和分析的大量高容量、高速度且多样化的数据集合。随着信息技术的发展及应用领域的扩展,大数据时代的到来将对企业和个人产生深远的影响。 大数据时代的特点包括: 1. 数据生成速度加快:传感器、智能手机和物联网等设备产生的多源信息使得数据生成的速度大大提升。 2. 数据组织复杂且非结构化:大数据的构成形式多样而复杂,并且大部分是无明确结构的数据。 3. 访问频率及并发性提高:由于访问需求增加,处理和分析这些大规模数据集变得更具挑战。 定义大数据的关键要素包括: 1. 容量(Volume):指的是庞大的数据规模。 2. 多样性(Variety):指来源广泛且类型多样的数据集合。 3. 高速生成(Velocity):表示新数据的产生速度快于以往任何时候。 基于不同应用领域的大数据服务种类繁多,如社交媒体、电子商务、医疗健康以及金融和电信等。同时,在大数据分析方面也存在多种类型的分析方法,例如操作性分析、复杂数据分析及深度挖掘技术等。此外,时间序列分析与算法交易也是重要的研究方向之一。 在实际应用场景中,金融行业已广泛应用了自动化风险管理工具,并通过预测模型来实现客户数据管理以及财务实时监控等功能;而在其他领域如工业制造和医疗医药等行业也正逐渐引入大数据解决方案以提高效率和服务质量。 支持这些应用的技术包括物联网技术、云计算服务框架、数据挖掘技术和机器学习算法等。随着相关领域的持续创新与发展,未来将会有更多的机会来探索并利用大数据的价值所在。
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