1. 大数据概述

• 大数据的四大特点：大量化、快速化、多样化、价值密度低

1.1 大数据概念和影响

• 大数据摩尔定律

• 大数据由结构化和非结构化的数据组成，非结构化的数据占比大，如图像数据

  

• 结构化的数据就是关系数据库表中的图表数据

• 非结构化的数据种类繁多

  

• 大数据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，必须实现秒级决策

• 价值密度低，商业价值高

• 大数据的影响

  • 全样非抽样：因为现在存储廉价，数据可以全部保存，不在需要抽样进行统计分析
  • 效率而非精确：因为从前的抽样的结果误差放在全样上会被放大，现在基于全样的分析不存在效率问题
  • 相关而非因果：大数据时代追求的更多的追求数据之间的相关性，而非因果关系

1.2 大数据的应用

1.3 大数据的关键技术

• 四个关键技术

• 两大核心技术：分布式存储和分布式处理

  • 分布式存储：解决海量数据的存储问题

    • 分布式数据库，以及分布式文件系统

  • 分布式处理：解决海量数据的处理问题

    • 分布式并行处理技术

• 不同的计算模式需要不同产品：批处理、流计算、图计算、查询分析计算

  • MapReduce是批处理计算模式的典型代表，其无法满足实时要求
  • 流计算：流数据需要实时处理，给出实时响应，否则分析结果会失去商业价值
    • S4+Storm+Flume
  • 图计算：代表Goole Pregel 设计可以高效处理图流数据的产品
  • 查询分析计算：秒级响应，实现交互式计算，如Google Dremel、Hive、Cassandra
  

1.4 大数据与云计算和物联网的关系

云计算

• 云计算：解决海量数据的分布式存储问题和分布式处理问题

  • 典型特征：虚拟化、多租户
  • 概念：云计算是通过网络以服务的方式为用户提供非常廉价的IT资源
  • 优势：企业无需自建IT基础设施，可以租用云端资源
  • 云的三种模式

• 云计算的三种模式

  

  • 公有云：构建的云平台是面对所有公众服务的：如百度云

  • 私有云：企业内部自己构建的面对企业内部员工的云平台

  • 混合云：构建的云平台部分给自己用，部分给外面用

• 三种云服务：

  

  • IaaS:基础设施即服务

    • 将基础设施（计算资源和存储）作为服务出租

  • PaaS：平台即服务

    • 开发云产品：在别人提供的云服务环境中，利用其提供的接口，开发各种云服务产品，也部署到其分布式环境中去

      

  • SaaS:软件即服务

    • 将云中心财务软件买卖给你

• 虚拟化和多租户：

  

• 云计算数据中心：各种数据和应用，并非在天上云端，而是位于数据中心里

  • 其应用广泛
  

物联网

• 概念：物联网（IoT:The Internet of Things）物联网就是物物相连的互联网，是互联网的延伸

• 物联网的层次架构

  

• 物联网的关键技术：识别和感知技术

• 物联网的应用：

  

• 云计算和物联网的关系：