【40页PPT】大数据技术学习路线.pptVIP

大数据技术学习路线图

contents目录引言大数据基本概念分布式文件系统分布式数据处理框架大数据存储技术

contents目录大数据处理技术大数据安全与隐私保护大数据应用案例大数据技术发展趋势与挑战

引言01

1为什么学习大数据技术23大数据技术是现代社会发展的必备技能之一，掌握大数据技术可以帮助个人在职业发展中更具竞争力。适应社会发展学习大数据技术可以拓展个人的知识领域，提升综合素质，增强个人的思考能力和判断力。拓展知识领域大数据技术可以帮助人们更好地处理和分析数据，提高解决问题的能力，进而做出更准确的决策。提高解决问题的能力

03医疗行业医疗领域通过大数据技术可以对海量医疗数据进行分析，提高疾病诊断和治疗水平，提升医疗服务质量。大数据技术的广泛应用01电商行业通过大数据技术，电商企业可以分析用户行为，进行精准营销，提高转化率，实现业务增长。02金融行业在金融领域，大数据技术可以帮助银行、证券等机构进行数据分析，提高风险管理水平，提升客户满意度。

学习大数据技术的益处增强职业竞争力掌握大数据技术可以让个人在职场上更具有竞争力，增加更多的职业发展机会。要点一要点二提高薪资待遇拥有大数据技术可以让个人在职业发展中获得更高的薪资待遇和职位晋升机会。开拓视野学习大数据技术可以开拓人们的视野，增强对数据分析和处理的敏感度和洞察力。要点三

大数据基本概念02

大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。大数据的特征包括三个方面：数据量大、处理速度快、数据种类多。大数据的定义与特征

大数据处理流程数据清洗清洗和整理数据，去除重复、错误和不完整的数据。数据收集从不同的数据源获取数据，包括数据库、社交媒体、传感器等。数据存储将数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop的HDFS。数据分析运用统计分析、机器学习等技术对数据进行深入分析，挖掘数据中的价值。数据查询使用查询语言对数据进行查询和处理。

数据存储使用分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）来存储大量数据。使用MapReduce等并行处理框架对数据进行处理和分析。使用查询语言（如Hive、SparkSQL）对数据进行查询和处理。使用实时流处理系统（如ApacheKafka）对数据进行实时处理和响应。使用可视化工具（如Tableau、PowerBI）将数据以直观的方式呈现和挖掘价值。大数据技术架构与组件数据处理数据流处理数据可视化数据查询

分布式文件系统03

概述HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，它利用了计算机集群来进行文件存储和处理。架构HDFS采用了主从架构，其中NameNode作为元数据服务器，负责管理文件系统的目录树和数据块映射表，而DataNode作为存储节点，负责存储实际的数据块。特性HDFS具有高度的容错性和可扩展性，能够处理大规模的数据集，并且可以跨多个机器和集群进行扩展。Hadoop分布式文件系统（HDFS）

概述Ceph是一个开源的分布式存储系统，它提供了高性能、高可靠性和高可扩展性的数据存储服务。Ceph分布式文件系统架构Ceph采用了分布式架构，将数据分布在多个节点上，并且每个节点都具有冗余和容错能力。它支持多元数据、版本控制、快照和复制等功能。特性Ceph具有高度灵活的存储容量和存储类型，可以满足不同场景和需求，并且可以在不停机的情况下进行数据迁移和扩展。

概述GlusterFS是一个开源的分布式文件系统，它通过将数据分布在网络中的多个节点上来提供高可用性、可伸缩性和容错性的数据存储服务。架构GlusterFS的架构中包括存储服务器、复制服务器和负载均衡器等组件，其中存储服务器负责存储实际的数据，复制服务器则负责数据的冗余备份，而负载均衡器则负责将客户端请求分发到可用的存储服务器上。特性GlusterFS具有高度可配置的复制和冗余策略，可以在不同节点间进行自动数据备份和恢复，并且支持多元数据、快照、回滚和横向扩展等功能。GlusterFS分布式文件系统

分布式数据处理框架04

适用场景01主要用于大规模数据集的处理，包括但不限于数据分析、数据挖掘等。ApacheHadoopMapReduce核心思想02采用“Map”和“Reduce”两个阶段来处理数据，Map阶段将数据拆分成小数据块，然后每个小数据块由不同的计算节点进行处理，最后将处理结果合并成整体。技术特点03稳定性高、可扩展性好，但处理速度相对较慢。

适用场景适合处理大规模数据集，以及进行实时数据分析、机器学习等任务。ApacheSpark核心思想采用“RDD”（ResilientDistributedDatasets）分布式数据集的方式来存储和处理数据，可以高效地并行处理大规模数据集，并能够处理失败节点带来的数据恢复问题。技术特点处理速度快、好、可扩展性好，同时支