大数据概述(年2月版本)（PPT38页)

提纲1.1大数据时代1.2大数据概念1.3大数据的影响1.4大数据的应用1.5大数据关键技术1.6大数据计算模式1.7大数据产业1.8大数据与云计算、物联网的关系1.1大数据时代1.1.1第三次信息化浪潮•根据IBM前首席执行官郭士纳的观点，IT领域每隔十五年就会迎来一次重大变革信息化浪潮发生时间标志解决问题代表企业第一次浪潮1980年前后个人计算机信息处理Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想、戴尔、惠普等第二次浪潮1995年前后互联网信息传输雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等第三次浪潮2010年前后物联网、云计算和大数据信息爆炸将涌现出一批新的市场标杆企业表1-1三次信息化浪潮1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑图1-1存储价格随时间变化情况1.存储设备容量不断增加1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑来自斯威本科技大学（SwinburneUniversityofTechnology）的研究团队，在2013年6月29日刊出的《自然通讯（NatureCommunications）》杂志的文章中，描述了一种全新的数据存储方式，可将1PB（1024TB）的数据存储到一张仅DVD大小的聚合物碟片上。1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑图1-3CPU晶体管数目随时间变化情况2.CPU处理能力大幅提升1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑图1-4网络带宽随时间变化情况3.网络带宽不断增加1.1.3数据产生方式的变革促成大数据时代的来临图1-5数据产生方式的变革1.1.4大数据的发展历程阶段时间内容第一阶段：萌芽期上世纪90年代至本世纪初随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术开始被应用，如数据仓库、专家系统、知识管理系统等。第二阶段：成熟期本世纪前十年Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生，传统处理方法难以应对，带动了大数据技术的快速突破，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技术，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行其道第三阶段：大规模应用期2010年以后大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度大幅提高表1-2大数据发展的三个阶段1.2大数据概念1.2.1数据量大根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数据摩尔定律）人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍1.2.2数据类型繁多大数据是由结构化和非结构化数据组成的–10%的结构化数据，存储在数据库中–90%的非结构化数据，它们与人类信息密切相关科学研究–基因组–LHC加速器–地球与空间探测企业应用–Email、文档、文件–应用日志–交易记录Web1.0数据–文本–图像–视频Web2.0数据–查询日志/点击流–Twitter/Blog/SNS–Wiki1.2.3处理速度快从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策的时间非常少1秒定律：这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同1.2.4价值密度低价值密度低，商业价值高以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，但是具有很高的商业价值继续装ing1.3大数据的影响图灵奖获得者、著名数据库专家JimGray博士观察并总结人类自古以来，在科学研究上，先后历经了实验、理论、计算和数据四种范式实验理论计算数据1.3大数据的影响•在思维方式方面，大数据完全颠覆了传统的思维方式：–全样而非抽样–效率而非精确–相关而非因果1.3大数据的影响•在社会发展方面，大数据决策逐渐成为一种新的决策方式，大数据应用有力促进了信息技术与各行业的深度融合，大数据开发大大推动了新技术和新应用的不断涌现•在就业市场方面，大数据的兴起使得数据科学家成为热门职业•在人才培养方面，大数据的兴起，将在很大程度上改变中国高校信息技术相关专业的现有教学和科研体制1.4大数据的应用•大数据无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹典型的大数据应用实例KevinSpaceyDavidFincher英国同名小说《纸牌屋》风靡全球的美剧《纸牌屋》大数据分析典型的大数据应用实例从谷歌流感趋势看大数据的应用价值“谷歌流感趋势”，通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况1.5大数据关键技术表1-5大数据技术的不同层面及其功能技术层面功能数据采集利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等，抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础；或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析数据存储和管理利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理数据处理与分析利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据数据隐私和安全在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全1.5大数据关键技术分布式存储分布式处理GFS\HDFSBigTable\HBaseNoSQL（键值、列族、图形、文档数据库）NewSQL（如：SQLAzure）MapReduce大数据两大核心技术1.6大数据计算模式大数据计算模式解决问题代表产品批处理计算针对大规模数据的批量处理MapReduce、Spark等流计算针对流数据的实时计算Storm、S4、Flume、Streams、Puma、DStream、SuperMario、银河流数据处理平台等图计算针对大规模图结构数据的处理Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph、Hama、GoldenOrb等查询分析计算大规模数据的存储管理和查询分析Dremel、Hive、Cassandra、Impala等表1-3大数据计算模式及其代表产品1.7大数据产业•大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合产业链环节包含内容IT基础设施层包括提供硬件、软件、网络等基础设施以及提供咨询、规划和系统集成服务的企业，比如，提供数据中心解决方案的IBM、惠普和戴尔等，提供存储解决方案的EMC，提供虚拟化管理软件的微软、思杰、SUN、Redhat等数据源层大数据生态圈里的数据提供者，是生物大数据（生物信息学领域的各类研究机构）、交通大数据（交通主管部门）、医疗大数据（各大医院、体检机构）、政务大数据（政府部门）、电商大数据（淘宝、天猫、苏宁云商、京东等电商）、社交网络大数据（微博、微信、人人网等）、搜索引擎大数据（百度、谷歌等）等各种数据的来源数据管理层包括数据抽取、转换、存储和管理等服务的各类企业或产品，比如分布式文件系统（如Hadoop的HDFS和谷歌的GFS）、ETL工具（Informatica、Datastage、Kettle等）、数据库和数据仓库（Oracle、MySQL、SQLServer、HBase、GreenPlum等）数据分析层包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如，分布式计算框架MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具（MicroStrategy、Cognos、BO）等等数据平台层包括提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业或产品，比如阿里巴巴、谷歌、中国电信、百度等数据应用层提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网等行业应用的企业、机构或政府部门，比如交通主管部门、各大医疗机构、菜鸟网络、国家电网等1.8大数据与云计算、物联网的关系•云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者相辅相成，既有联系又有区别1.8.1云计算•云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源图1-7云计算的服务模式和类型1.云计算概念公有云混合云私有云应用层软件即服务（SaaS）平台层平台即服务（PaaS）基础设施层基础设施即服务（IaaS）1.8.1云计算InfrastructureasaServicePlatformasaServiceSoftwareasaServiceSaaSPaaSIaaSGoogleApps,Microsoft“Software+Services”IBMITfactory,GoogleAppEngine,Force.comAmazonEC2,IBMBlueCloud,SunGridServerStorageServerStorageVisualizationInfrastructurePlatformApplication从一个集中的系统部署软件，使之在一台本地计算机上(或从云中远程地)运行的一个模型。由于是计量服务，SaaS允许出租一个应用程序，并计时收费IaaS将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租PaaS类似于IaaS，但是它包括操作系统和围绕特定应用的必需的服务SaaS1.8.1云计算•云计算关键技术包括：虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户等2.云计算关键技术1.8.1云计算•云计算数据中心是一整套复杂的设施，包括刀片服务器、宽带网络连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置等•数据中心是云计算的重要载体，为云计算提供计算、存储、带宽等各种硬件资源，为各种平台和应用提供运行支撑环境•全国各地推进数据中心建设3.云计算数据中心中国国际信息技术（福建）产业园1.8.1云计算•政务云上可以部署公共安全管理、容灾备份、城市管理、应急管理、智能交通、社会保障等应用，通过集约化建设、管理和运行，可以实现信息资源整合和政务资源共享，推动政务管理创新，加快向服务型政府转型•教育云可以有效整合幼儿教育、中小学教育、高等教育以及继续教育等优质教育资源，逐步实现教育信息共享、教育资源共享及教育资源深度挖掘等目标•中小企业云能够让企业以低廉的成本建立财务、供应链、客户关系等管理应用系统，大大降低企业信息化门槛，迅速提升企业信息化水平，增强企业市场竞争力•医疗云可以推动医院与医院、医院与社区、医院与急救中心、医院与家庭之间的服务共享，并形成一套全新的医疗健康服务系统，从而有效地提高医疗保健的质量4.云计算应用1.8.1云计算•云计算产业作为战略性新兴产业，近些年得到了迅速发展，形成了成熟的产业链结构，产业涵盖硬件与设备制造、基础设施运营、软件与解决方案供应商、基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、终端设备、云安全、云计算交付/咨询/认证等环节图1-8云计算产业链5.云计算产业1.8.2物联网•物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化和远程管理控制1.物联网概念图1-9物联网体系架构应用层智能交通智能电网智慧农业智能工业智能家居智慧医疗网络层电信网处理层业务支撑平台（中间件平台）服务支撑平台感知层RFID网络RFID标签和读写器M2M终端导航定位网络管理平台信息处理平台信息安全平台互联网广电网电网专用网其他网传感器网络二维码标签传感器摄像头1.8.2物联网•物联网中的关键技术包括识别和感知技术（二维码、RFID、传感器等）、网络与通信技术、数据挖掘与融合技术等2.物联网关键技术(a)温湿度传感器(b)压力传感器(c)烟雾传感器图1-10矩阵式二维码图1-11采用RFID芯片的公交卡图1-12不同类型的传感器1.8.2物联