大数据体系结构及关键技术

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1、大数据科学与工程系列大数据体系结构主要内容一、大数据时代的新命题二、大数据的体系结构三、大数据的关键技术四、物联网与云计算架构五、知名企业大数据架构六、大数据系统设计案例总结、交流、作业一、大数据时代的新命题谷歌大数据中心：全球主要DC有8个大数据表象概念：百度数据规模大数据表象概念：对系统要求大数据时代的新命题:数据在爆炸式增长－互联网海量大数据－物联网各类型数据发数据处理能力要求提高－大规模数据存取方式－大数据并行技术能力数据间关联性分析加强－社交网络关系－多业务关联性－用户行为分析网络数据的实时同步－一切营销都线下＋线上－多业务跨地域数据同步“数据结构化”

2、本身是最具挑战性的一个环节.海量数据与快速处理是一对悖论.信息社会需求：信息化-智能化-现代化农业社会工业社会信息社会人力工具--镰刀--锄头动力工具--机车--机床智能工具--推理机--智能网信息时代的大数据需求信息时代数据大爆炸，推动智能技术发展信息时代，软件编程模型发展“面向信息处理”的智能化编程模型，编程简化为数据配置与管理大数据＋技术架构数据智能二、大数据的系统架构传统数据库技术架构:Oracle数据库体系架构大数据架构：分层架构从数据在生命周期看，大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值需要经过5个环节，包括数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据

3、分析和知识展现。大数据的系统架构：整体系统架构新一代编程语言大数据架构：整体逻辑功能架构大数据架构理解：搜索引擎大数据架构理解：网页内容抓取大数据系统架构HadoopHadoop分布式系统组成大数据系统架构Hadoop在图中，Hadoop主要的功能组件有：HadoopCommon:包含HDFS、MapReduce和其他项目公共内容；HDFS：Hadoop分布式文件系统；MapReduce：一个用于并行处理大数据集的软件框架。Map函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce函数接受Map函数生成的列表，然后根据它

4、们的键（为每个键生成一个键/值对）缩小键/值对列表；HBase:类似GoogleBigTable的分布式NoSQL列数据库；Hive：是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行；Zookeeper：分布式锁，提供类似GoogleChubby的功能；Avro：新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制；Pig：大数据数据流分析平台，为用户提供多种接口；Sqoop：在HADOOP与传统的数据库间进行数据的传递。大数据系统架构

5、Hadoop：功能定位1.大数据系统架构Hadoop：层次对应大数据：分布式计算架构大数据架构:MapReduce工作原理1大数据架构:MapReduce工作原理2三、大数据的关键技术大数据关键技术到底有哪些？核心问题是：(计算、存储、分析)算法大数据：恐怖的大数据(生活示例)智能性：数据分析、自然语言理解逻辑推理(演示)艺术性：分形算法、视频动画(演示)大数据关键技术1：大数据存储技术数据的海量化和快增长特征、以及数据格式的多样化是大数据对存储技术提出的首要挑战。要求底层硬件架构和文件系统在性价比上要大大高于传统技术，并能够弹性扩展存储容量。谷歌文件系统（GF

6、S）和Hadoop的分布式文件系统HDFS（HadoopDistributedFileSystem）奠定了大数据存储技术的基础。GFS/HDFS将计算和存储节点在物理上结合在一起，从而避免在数据密集计算中易形成的I/O吞吐量的制约，同时这类分布式存储系统的文件系统也采用了分布式架构，能达到较高的并发访问能力。网络附着存储系统（NAS）和存储区域网络（SAN）等体系，存储和计算的物理设备分离，它们之间要通过网络接口连接，这导致在进行数据密集型计算（DataIntensiveComputing）时I/O容易成为瓶颈。单机文件系统不提供数据冗余、可扩展性、容错及并发能

7、力差大数据关键技术2：并行计算能力大数据的分析挖掘是数据密集型计算，需要巨大的计算能力。针对不同计算场景发展出特定分布式计算框架。Yahoo提出的S4系统、Twitter的Storm,谷歌2010年公布的Dremel系统，MapReduce内存化以提高实时性的Spark框架.数据爆炸，知识贫乏苦恼:淹没在数据中;不能制定合适的决策!数据知识决策模式趋势事实关系模型关联规则序列目标市场资金分配贸易选择在哪儿做广告销售的地理位置金融经济政府POS.人口统计生命周期大数据关键技术3：数据分析技术基于计算流体力学的三维呈现:如用能场所3D场景及CFD温度及能效云场呈现如

8、下图。大数据关键技术4：