第1讲《大数据技术原理与应用》之大数据概述

大数据时代

第三次信息化浪潮

表1-1 三次信息化浪潮

信息化浪潮	发生时间	标志	解决问题	代表企业
第一次浪潮	1980年前后	个人计算机	信息处理	Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想、戴尔、惠普等
第二次浪潮	1995年前后	互联网	信息传输	雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等
第三次浪潮	2010年前后	物联网、云计算和大数据	信息爆炸	将涌现出一批新的市场标杆企业

信息科技为大数据时代提供技术支撑

存储设备容量不断增加
CPU处理能力大幅提升
网络带宽不断增加

数据产生方式的变革

运营式系统阶段：数据库的出现使得数据管理的复杂度大大降低，数据往往伴随着一定的运营活动而产生并记录在数据库中，数据的产生方式是被动的
用户原创内容阶段：数据爆发产生于Web2.0时代，而其最重要的标志就是用户原创内容；智能手机等移动设备加速内容产生；数据产生方式是主动的
感知式系统阶段：感知式系统的广泛使用；人类社会数据量第三次大的飞跃最终导致了大数据的产生

大数据的发展历程表1-2 大数据的发展的三个阶段

阶段	时间	内容
第一阶段：萌芽期	上世纪90年代至本世纪初	随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术开始被应用，如数据仓库、专家系统、知识管理系统等
第二阶段：成熟期	本世纪前十年	Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生，传统处理方法难以应对，带动了大数据技术的快速突破，大数据解决方案逐渐成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技术，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行其道
第三阶段：大规模应用期	2010年以后	大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度大幅度提高

大数据概念

大数据不仅仅是数据的“大量化”，而且包含“快速化”、“多样化”和“价值化”等多重属性。

VOLUME 大量
VELOCIY 快速
VARIETY 多样
VALUE

数据量大

根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数据摩尔定律）
人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量
预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍

数据类型繁多

大数据是由结构化和非结构化数据组成的
- 10%的结构化数据，存储在数据库中
- 90%的非结构化数据，它们与人类信息密切相关
科学研究
- 基因组
- LHC加速器
- 地球与空间探测
企业应用
- Email、文档、文件
- 应用日志
- 交易记录
Web1.0数据
- 文本
- 图像
- 视频
Web2.0数据
- 查询日志/点击流
- Twitter/Blog/SNS
- Wiki

处理速度快

从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于决策的时间非常少
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

1分钟时间：

新浪可以发送2万条微博
苹果可以下载4.7万次应用
淘宝可以卖出6万件商品
人人网可以发生30万次访问
百度可以产生90万次搜索查询

价值密度低，商业价值高

以视频为例，在连续不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，但是具有很高的商业价值

大数据的影响

图灵奖获得者、著名数据库专家Jim Gray博士观察并总结人类自古以来，在科学研究上，先后历经了实验、理论、计算和数据四种范式。

在思维方式方面，大数据完全颠覆了传统的思维方式：
全样而非抽样
效率而非精确
相关而非因果
在社会发展方面，大数据决策逐渐成为一种新的决策方式，大数据应用有力促进了信息技术与各行业的深度融合，大数据开发大大推动了新技术和新应用的不断涌现
在就业市场方面，大数据的兴起使得数据科学家成为热门职业
在人才培养方面，大数据的兴起，将在很大程度上改变中国高校信息技术相关专业的现有教学和科研体制

大数据的应用

大数据无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹
- 理解和满足客户需求
- 业务流程优化
- 智能医疗研发
- 监控身体情况
- 智能汽车研发
- 实时掌握交通情况，改善日常生活
- 金融交易
典型的大数据的应用实例
- Kevin Spacey, David Fincher 的风靡全球的美剧《纸牌屋》(House of Cards)
- 从“谷歌流感趋势”（通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况）看大数据的应用价值

大数据的关键技术 1-5 大数据技术的不同层面及其功能

技术层面	功能
数据采集	利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等，抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础；或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理和分析
数据存储和管理	利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理
数据处理与分析	利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视化呈现，帮助人们更好地理解和分析数据
数据隐私和安全	在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全

大数据关键技术

两大核心技术

分布式存储
- GFS/HDFS
- BigTable/HBase
- NoSQL (键值、列族、图形、文档数据库)
- NewSQL （如：SQL Azure）
分布式处理 by MapReduce

大数据计算模式

表1-3 大数据计算模式及其代表产品

大数据计算模式	解决问题	代表产品
批处理计算	针对大规模数据的批量处理	MapReduce、Spark等
流计算	针对流数据的实时计算	Storm、S4、Flume、Streams、Puma、DStream、Super Mario、银河流数据处理平台等
图计算	针对大数据图结构数据的处理	Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph、Hama、GoldenOrb等
查询分析计算	大规模数据的存储管理和查询分析	Dremel、Hive、Cassandra、Impala等

大数据产业

大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合

产业链环节	包含内容
IT基础设施层	包括提供硬件、软件、网络等基础设施以及提供咨询、规划和系统集成服务的企业，比如提供数据中心解决方案的IBM、惠普和戴尔等，提供存储解决方案的EMC，提供虚拟化管理软件的微软、思杰、SUN、Redhat等
数据源层	大数据生态圈里的数据提供者，是生物大数据（生物信息学领域的各类研究机构）、交通大数据（交通主管部门）、医疗大数据（各大医院、体检机构）、政务大数据（政府部门）、电商大数据（淘宝、天猫、苏宁云商、京东等电商）、社交网络大数据（微博、微信、人人网）、搜索引擎大数据（百度、谷歌等）等各种数据的来源
数据管理层	包括数据抽取、转换、存储和管理等服务的各类企业或产品，比如分布式文件系统（如Hadoop的HDFS和谷歌的GFS）ETL工具（Informatica、Datastage、Kettle等）、数据库和数据仓库（Oracle、MySQL、SQLServer、HBase、GreenPlum等）
数据分析层	包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如分布式计算框架MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具（MicroStrategy、Cognos、BO）等
数据平台层	包括提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业或产品，比如阿里巴巴、谷歌、中国电信、百度等
数据应用层	提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网等行业应用的企业、机构或政府部门，比如交通主管部门、各大医疗机构、菜鸟网络、国家电网等

大数据与云计算、物联网的关系

云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者相辅相成，既有联系又有区别

云计算

云计算的概念

云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源

云计算的服务模式有公有云、混合云、私有云
云计算的类型有：基础设施层的基础设施即服务（IaaS）、平台层的平台即服务（PaaS）、应用层的软件即服务（SaaS）

层次

Server、Storage
Virtualization
Infrastructure
Platform
Application

类型	特征	企业
IaaS (Infrastructure as a Service)	将基础设施（计算资源和存储）作为服务出租	Amazon EC2, IBM Blue Clound, Sun Grid
PaaS (Platform as a Service)	类似于IaaS，但是它包括操作系统和围绕特定应用的必需的服务	IBM IT factory, Google App Engine, Force.com
Saas (Software as a Service)	从一个集中的系统部署软件，使之在一台本地计算机上（或从云中远程地）运行的一个模型。由于是计量服务，SaaS允许出租一个应用程序，并计时收费	Google Apps, Microsoft "Softwre+Services"

云计算关键技术

云计算的关键技术包括：虚拟化、分布式计算、分布式存储、多租户等

云计算的数据中心

云计算数据中心是一整套复杂的设施，包括刀片服务器、宽带网络连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置等
数据中心是云计算的重要载体，为云计算提供计算、存储、带宽等各种硬件资源
全国各地推进数据中心建设

云计算的应用

政务云裳可以部署公共安全管理、容灾备份、城市管理、应急管理、智能交通、社会保障等应用，通过集约化建设、管理和运行，可以实现信息资源整合和政务资源共享，推动政务管理创新，加快向服务型政府转型
教育云可以有效整合幼儿教育、中小学教育、高等教育以及继续教育等优质教育资源，逐步实现教育信息共享、教育资源共享及教育资源深度挖掘等目标
中小企业云能够让企业以低廉的成本建立财务、供应链、客户关系等管理应用系统，大大降低企业信息化门槛，迅速提升企业信息化水平，增强企业市场竞争力
医疗云可以推动医院与医院、医院与社区、医院与急救中心、医院与家庭之间的服务共享，并形成一套全新的医疗健康服务系统，从而有效地提高医疗保健的质量

云计算产业

云计算产业作为战略新兴产业，近些年得到了迅速发展，形成了成熟的产业链结构，产业涵盖硬件与设备制造、基础设施运营、软件与解决方案提供商、基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、终端设备、云安全、云计算交付/咨询/认证等环节

物联网

物联网的概念

物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化和远程管理控制

图1-9 物联网的体系架构

名称	组件
应用层	智能交通、智能电网、智慧农业、智能工业、智能家居、智慧医疗
处理层	业务支撑平台（中间件平台）、服务支撑平台、网络管理平台、信息处理平台、信息安全平台
网络层	电信网、互联网、广电网、电网、专用网、其他网
感知层	RFID网络（RFID标签和读写器、M2M终端、导航定位）、传感器网络（二维码标签、传感器、摄像头）

物联网的关键技术

包括识别和感知技术（二维码、RFID芯片、传感器等）、网络与通信技术、数据挖掘与融合技术等

物联网的应用

物联网已经广泛应用于智能交通、智慧医疗、智能家居、环保监测、智能安防、智能物流、智能电网、智慧农业、智能工业等领域，对国民经济与社会发展起到了重要的推动作用

物联网的产业链

核心感应器件提供商（信息采集）
- 二维码提供商
- RFID及读写机具提供商
- 传感器提供商
- 智能仪器仪表提供商
感知层末端设备提供商（信息采集）
- 射频识别设备提供商
- 传感系统及设备提供商
- 智能控制系统及设备提供商
- GPS设备提供商
- 末端网络产品提供商
网略提供商（数据传输）
- 电信网运营商
- 广电运营商
- 互联网运营商
- 专网运营商
- 其他网络运营商
软件与系统解决方案提供商（数据处理）
- 微操作系统提供商
- 中间件提供商
- 解决方案提供商
系统集成商（数据处理）
- 行业应用集成商
运营及服务提供商（数据处理）
- 行业物联网运营商

大数据与云计算、物联网的关系

云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系

云计算为大数据提供了技术基础
大数据为云计算提供用武之地
物联网是大数据的重要来源
大数据技术为物联网数据分析提供支撑
云计算为物联网提供海量数据存储能力
物联网为云计算提供了广阔的应用空间

本站小结

本章介绍了大数据技术的发展历程，并指出信息科技的不断进步为大数据时代提供了技术支撑，数据产生方式的变革促成了大数据时代的来临
大数据具有数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低等特点，统称“4V”。大数据对科学研究、思维方式、社会发展、就业市场和人才培养等方面，都产生了重要的影响，深刻理解这些影响，有助于我们更好地把握学习和应用大数据的方向
大数据在金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都得到了广泛的应用，深刻地改变着我们的社会生产和日常生活
大数据并非单一的数据或技术，而是数据和大数据技术的综合体。大数据技术主要包括数据采集、数据存储和管理、数据处理与分析、数据安全和隐私保护等几个层面的内容
大数据产业包括IT基础设施、数据源层、数据分析层、数据平台层和数据应用层，在不同层面，都已经形成了一批引领市场的技术和企业
本章最后介绍了云计算和物联网的概念和关键技术，并阐述了大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

第1讲《大数据技术原理与应用》之大数据概述

大数据时代

第三次信息化浪潮

信息科技为大数据时代提供技术支撑

数据产生方式的变革

大数据的发展历程 表1-2 大数据的发展的三个阶段

大数据概念

数据量大

数据类型繁多

处理速度快

价值密度低，商业价值高

大数据的影响

大数据的应用

大数据的关键技术 1-5 大数据技术的不同层面及其功能

大数据关键技术

大数据计算模式

大数据产业

大数据与云计算、物联网的关系

云计算

云计算的概念

层次

云计算关键技术

云计算的数据中心

云计算的应用

云计算产业

物联网

物联网的概念

物联网的关键技术

物联网的应用

物联网的产业链

大数据与云计算、物联网的关系

本站小结

大数据的发展历程表1-2 大数据的发展的三个阶段