大数据概论_大数据的巨量性

什么是大数据？

​ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

​ 在维克托·迈尔-舍恩伯格维克托·迈尔-舍恩伯格)及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法、抽样调查这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。(百度百科)

大数据的5V特点

Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

Volume：即数据量大

Velocity：即数据增长速度快

Variety：即种类和来源多样

Value：即信息的价值密度低

Veracity：即数据可信度高、真实性高

大数据的应用场景

• 制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

• 金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

• 汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

• 互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

• 电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

• 能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

• 物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

• 城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

• 生物医学，大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

• 体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。

• 安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。

• 个人生活， 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据分析流程

大数据技术生态体系

1） Sqoop： Sqoop 是一款开源的工具，主要用于在 Hadoop、 Hive 与传统的数据库（MySQL）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL， Oracle 等）中的数据导进到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。
2） Flume： Flume 是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；
3） Kafka： Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统；

4） Spark： Spark 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于 Hadoop 上存储的大数据进行计算。
5） Flink： Flink 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。 用于实时计算的场景较多。
6） Oozie： Oozie 是一个管理 Hadoop 作业（job）的工作流程调度管理系统。
7）Hbase： HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。 HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
8） Hive： Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQL 语句快速实现简单的 MapReduce 统计，不必开发专门的 MapReduce 应用，十分适合数据仓库的统计分析。
9）ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。

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