大数据课程培训大纲（大数据培训 大纲）



大数据基础知识培训PPT课件CATALOGUE目录大数据概述大数据技术体系大数据存储与管理大数据处理技术大数据应用实践大数据挑战与未来发展大数据概述01定义大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。大数据定义及特点20世纪90年代至21世纪初，大数据概念开始萌芽，此时数据仓库技术开始兴起。萌芽期成熟期爆发期21世纪初至2010年左右，大数据技术逐渐成熟，分布式存储和计算技术得到广泛应用。2010年至今，随着互联网、物联网、人工智能等技术的飞速发展，大数据应用逐渐渗透到各行各业。030201大数据发展历程大数据在金融领域应用广泛，如信用评估、风险控制、客户画像等。金融企业可以利用大数据进行市场分析、用户研究、产品优化等，提高企业竞争力和创新能力。企业大数据可以帮助医疗机构实现精准医疗、个性化治疗等，提高医疗质量和效率。医疗大数据可以分析学生的学习情况、兴趣爱好等，为个性化教育提供有力支持。教育政府可以利用大数据进行社会治理、城市规划、交通管理等，提高政府决策的科学性和有效性。政府0大数据应用领域大数据技术体系02高容错性、可扩展的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。HadoopHDFS开源的分布式文件系统，支持弹性哈希算法和复制功能，提供高可用性和扩展性。GlusterFS高性能、可扩展的分布式存储系统，支持对象、块和文件存储，广泛用于云计算环境。Ceph分布式文件系统基于Hadoop的分布式、可扩展、大数据存储的数据库，支持随机读写访问。HBase高度可扩展的分布式NoSQL数据库，适合处理大量写入操作和数据分片。Cassandra开源的内存数据结构存储系统，可用作数据库、缓存和消息中间件。Redis分布式数据库分布式计算框架HadoopMapReduce基于Hadoop的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。Spark快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理、流处理和图处理等应用场景。Flink高性能、高吞吐量的流处理框架，支持事件时间和状态管理。MahoutMLlibTableauPowerBI数据挖掘与分析工具基于Hadoop的机器学习库，提供数据挖掘和数据分析算法。可视化数据分析工具，支持多种数据源和拖拽式操作界面，方便用户进行数据分析和挖掘。Spark的机器学习库，包含常用的机器学习算法和实用程序。商业智能工具，提供数据可视化、报表制作和数据分析功能，可与多种数据源集成。大数据存储与管理03数据存储方式包括块存储、文件存储和对象存储等，分别适用于不同场景和需求。分布式存储原理利用集群中多个节点的存储和计算能力，实现数据的分布式存储和访问。数据存储技术如Hadoop的HDFS、Ceph等，提供高可用、高可扩展的数据存储服务。数据存储原理及方式03数据清洗技术如Python的Pandas库、SQL的数据清洗函数等，可高效地进行数据清洗操作。01数据清洗定义对数据进行检查、纠正和删除重复等处理，以提高数据质量的过程。02数据预处理步骤包括数据抽取、转换、加载（ETL）等，为后续分析提供干净、整齐的数据。数据清洗与预处理数据安全概念确保数据在存储、传输和处理过程中的保密性、完整性和可用性。隐私保护技术如数据脱敏、加密、匿名化等，保护个人隐私和数据安全。数据安全法规与标准如GDPR、CCPA等，规定数据收集、处理和使用等方面的要求和规范。数据安全与隐私保护大数据处理技术04123介绍MapReduce的基本原理、编程接口及运行过程。MapReduce编程模型详细阐述Hadoop的核心组件，如HDFS、YARN等，及其在大数据处理中的应用。Hadoop生态系统讲解Spark的核心概念、编程模型及优化技术，以及其在批处理领域的应用案例。Spark批处理框架批处理技术Kafka流处理平台阐述Kafka的基本原理、核心特性及其在流处理中的应用。Flink流处理框架讲解Flink的核心概念、编程模型及优化技术，以及其在流处理领域的应用案例。流处理基本概念介绍流处理的定义、应用场景及挑战。流处理技术Pregel图计算模型阐述Pregel的基本原理、编程接口及运行过程。Giraph图计算框架

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