大数据处理课程-大数据处理课程.pptx

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大数据处理课程
Presenter name
Agenda
大数据概述和挑战
数据存储和处理技术
数据分析和可视化工具
分布式计算和并行处理
大数据应用和行业案例

大数据的定义、特点以及面临的挑战
定义与特点
01
数据规模特大
大数据处理难题
02
数据类型多样化
数据的类型和来源非常多，包括结构化数据和非结构化数据
03
数据处理难度高
如何存储数据、如何处理数据、如何保证数据的安全性等等
大数据定义
海量数据处理
需要新的技术和模型进行存储和处理
需要能够处理各种类型的数据
需要采用新的技术和模型来快速地处理数据
海量数据
多样数据
高速数据处理
大数据的特点
采用新的技术和算法来应对海量数据处理的挑战。
海量数据处理
数据量、种类、质量的挑战
数据清洗处理
解决数据质量问题
进行数据整合和转换，以便进行更深入的分析和挖掘。
多源数据整合
大数据面临的挑战

大数据存储处理技术
关系型和非关系型数据库
以表格的形式存储数据，具有结构化、一致性和完整性的特点，适用于复杂的数据关系模型。
关系型数据库
01
以键值对、文档、列族等形式存储数据，具有灵活性、可扩展性和高性能的特点，适用于大数据和分布式环境。
非关系型数据库
02
根据业务需求、数据结构、数据量和性能要求等因素综合考虑，选择适合的关系型或非关系型数据库。
数据存储技术选择
03
一般数据存储技术
介绍Hadoop分布式文件系统的基本概念和特点。
HDFS介绍
HDFS读写流程
HDFS读写流程
HDFS优缺点
HDFS优缺点
分布式文件系统介绍
分布式文件系统
介绍NoSQL数据库
NoSQL是指非关系型数据库，它不使用SQL作为查询语言
NoSQL的定义
NoSQL具有高扩展性、高可用性和灵活的数据模型
NoSQL的特点
NoSQL适用于大数据、实时数据和分布式环境下的数据存储
NoSQL
NoSQL数据库