行业大数据部署思路浅析大数据的特点理解大数据 相关技术与应用• 什么是大数据？ 海量数据本身+处理方法大数据的4V特征体量Volume 多样性Variety 价值密度Value非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数
❖ 真实性（Veracity）数据的质量❖ 可变性（Variability）妨碍了处理和有效地管理数 据的过程大数据的结构结构化大数据包括结构化、半结构化和非结 构化数据，非结构化数据越来越成为 数据的主要部分。非结构化在以云计算为代表的技
Web 2.0数据 –查询日志/点击流 –Twitter/ Blog / SNS –Wiki2.3 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2.4
开发模型构建 算法编码 算法训练业务 分析挖掘分析场景 确定分析目标 场景抽象 算法研究匹配高性能的全文 搜索服务.分布式内存计算 技术，提供高性 能数据计算。HDFS为分布式文件系统，为海量数据提供了存储服务。Hadoop的意义不仅在于其
2 什么是大数据2 什么是大数据3 大数据的特征和结构3 大数据的特征和结构3 大数据的特征和结构4 大数据的三数据应用5 大数据应用5 大数据应用5 大数据应用Thank you=2^10B； =2^20 B；相当于一则短篇故事的内容.
更杂不是精确性而是混杂性， 在大数据 环境中，更重要的是发现事物变化 的趋势，在一定程度上，不追求数据的精度。更好不是因果关系而是相关关系，大 数据的核心是预测，相关关系是 大数据
21大数据带来的思维变革（更多）22大数据带来的思维变革（更杂）− IBM的机器翻译 VS Google的机器翻译； − 大数据时代要求我们重新审视数据精确性的优略； − 大数据不
Zookeeper： Zookeeper Quorum存储-ROOT-表地址、HMaster地址 HRegionServer把自己以Ephedral方式注册到Zookeeper中，HMaster随时感知各个HRegionServer的健康
Big Data名词由来2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念20世纪90年代，数据仓库之父的B
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值实战项目1—— Python 网络爬虫网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重
大数据应用场景• 大数据的很多应用场景之前就有，未必是因为大数据才兴起的，而是随着 大数据技术而逐步完善的• 过去是有心无力（有想法，无技术），现在是既有心又有力（有想法，有 技术
wenku.baidu.com 5大数据的典型特征（3V） Volume（容量） 现在基本上是指从几十TB到几PB这样的数量级，未来，可能只有几EB数量级的数据量才能称得上是大数据
1三步2走政府数据体系建设： 自有数据+外部数据政府数据应用： 内部应用+外部应用逐步建立服务政府，3 提升效率，科学决策的创新管理模式6“七步走”解决政府面临的大
大数据云计算China Minsheng Bank summary report template/ 互联网+/商业计划书/ 区块链+/商务演示/项目负责人：XXX
Variety 多样性•企业内部的经营交易信息;物联网世界中商品,物流信息;互联网世界中人与人交互 信息,位置信息等是大数据的主要来源.•能够在不同的数据类型中,进行交叉分析的技术,是大数据的核心技术之一.语义 分析技术,图文转换技术,模式
?使用MapReduce 求解该问题?Step 2:在分割之后的每一对<key,value>进行用户定 义的Map进行处理，再生成新的<key,value>
❖ 容量（Volume）数据的大小决定所考虑的数 据的价值和潜在的信息❖ 种类（Variety）数据类型的多样性❖ 速度（Velocity）指获得数据的速度大数据的特征1 237 65 4❖ 价值（value）合理运用大数据，以低成本 创造
深度学习针对海量数据提供的云端托管的分布式深度学习 平台，助力客户轻松使用深度学习技术，打造智 能应用和服务自然语言基于自然语言处理技术，对人类自然语言进行分 析、理解、生成、翻译
