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大数据技术之概论_陈明.《大数据概论》

陈明.《大数据概论》

1、大数据概念

大数据(big data),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。

最小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位:bitByte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

  1. 1Byte = 8 Bit
  2. 1KB = 1,024 Bytes
  3. 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
  4. 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes
  5. 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes
  6. 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes
  7. 1EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes
  8. 1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes
  9. 1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes

2、大数据的特点

1)Volume(大量)
截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

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2)Velocity(高速)
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。
天猫双十一:20**年6分58秒,天猫交易额超过100亿

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3)Variety(多样)
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

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4)Value(低价值密度)
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。比如,在一天监控视频中,我们只关心宋宋老师晚上在床上健身那一分钟,如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。

3、大数据能干啥?

1)O2O:百度大数据+平台通过先进的线上线下打通技术和客流分析能力,助力商家精细化运营,提升销量。

 

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2)零售:探索用户价值,提供个性化服务解决方案;贯穿网络与实体零售,携手创造极致体验。经典案例,子尿布+啤酒。

 

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3)大数据实时推荐

 

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4)旅游:深度结合百度独有大数据能力与旅游行业需求,共建旅游产业智慧管理、智慧服务和智慧营销的未来。

 

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5)金融风险分析

 

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6)移动联通、

 

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7)人工智能

 

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4、大数据发展前景

前景好不好,看薪资,看就业
人才缺口很大,薪资还可以

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5、大数据岗位都有哪些?

  1. Spark开发工程师
  2. 大数据ETL开发工程师
  3. 大数据分析师
  4. Hadoop开发工程师
  5. 大数据运维工程师
  6. 大数据架构师
  7. 大数据人工智能
  8. 大数据机器学习

5、大数据生态体系图

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6、大数据简易平台架构图

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7、大数据入门学习体系

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