1. 大数据概念

数据

• 是实时或观察的结果
• 是对客观事务的逻辑归纳
• 是用于表示客观事物的未经加工的原始素材

数据的产生

• 对客观事务的计量和记录尝试的数据

单位	换算
1 byte	8 bit
1 k	1024 byte
1 mb	1024 k
1 g	1024 m
1 t	1024 g
1 p	1024 t
1 e	1024 p
1 z	1024 e
1 y	1024 z
1 b	1024 y
1 n	1024 b
1 d	1024 n

1.1 大数据的特点（5V 特征）

1.2 大数据应用场景

1. 电商领域

   • 精准广告位
   • 个性化推荐
   • 大数据杀熟

2. 传媒领域

   • 精准营销
   • 猜你喜欢
   • 交互推荐

3. 金融领域

   • 信用评估
   • 风险管控
   • 客户细分
   • 精细化营销

4. 交通领域

   • 拥堵预测
   • 智能红绿灯
   • 导航最优规划

5. 电信领域

   • 基站选址优化
   • 舆情监控
   • 客户用户画像

6. 安防领域

   • 犯罪预防
   • 天网监控

7. 医疗领域

   • 智慧医疗
   • 疾病预防
   • 病原追踪

1.3 流程

1.3.1 明确分析目的和思路

1. 目的是整个分析流程的七点：

   为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向

2. 思路是使分析框架体系化：

   先分析什么，后分析什么，使各分析点质检具有逻辑联系

   保证分析维度的完整性，分析结果的有效性以及正确性

3. 数据分析方法论：营销管理相关理论

   用户行为理论、PEST分析法、5W2H分析法等

数据分析方法论主要用来知道数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路

数据分析法则是指具体的分析方法，例如：对比分析、交叉分析、相关分析、回归分析、聚类分析等

用户行为理论

1.3.2 数据收集

1. 数据从无到有的过程

   如：传感器收集气象数据、埋点收集用户行为数据

2. 数据传输搬运的过程

   如：采集数据库数据到数据分析平台

1.3.3 数据处理

1. 收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式

   主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算

2. 保证数据的一致性和可靠性

1.3.4 数据分析

1. 用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程

   需要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的曹祖

2. 数据挖掘本质是一种高级的数据分析方法

   数据挖掘侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式和规律

1.3.5 数据展现

1. 数据通过表格和图形的方式来呈现

1.3.6 报告撰写

1. 数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现
2. 把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考
3. 需要有明确的结论，最好有建议或解决方案

1.4 大数据部门组织架构

2. 分布式技术

2.1 为什么需要分布式技术

• 科学技术的发展推动下

  应用和系统架构的变迁：单机单一架构迈向多机分布式架构

  • 单一架构

  

  • 分布式架构

    

• 数据大爆炸，海量数据处理场景面临问题

  1. 如何存储？

     多台集齐分布式存储

  2. 如何计算？

     多台集齐分布式计算

2.2 分布式系统概述

• 分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上

• 彼此质检仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统

• 一群互相独立计算机集合共同对外提供服务

• 对于系统的用户来说，就像是一台计算机在提供服务一样

2.3 分布式（Distributed）与集群(Cluster)

• 分布式与集群式两种概念

分布式：

• 多台机器
• 每台机器上部署不同组件

集群：

• 多台集齐
• 每台集群部署相同组件

2.4 负载均衡（Load Balance）

• 将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个操作单元上进行运行
• 解决了单个无法处理所有任务，多个一起处理的问题

2.5 故障转移

• 当活动的服务或应用意外终止时，快速启用冗余或备用的服务器、系统、硬件或者网络接替它们的工作
• 故障转移系统也称之为容错系统，所谓容错指的是可以容忍错误的发生
• 故障转移的核心是设置备份 出现故障时，主备切换
• 主备切换的前提是数据状态保持一致

2.6 伸缩性（Scalability）

• 伸缩性也叫做弹性，可扩展性

• 指系统可以根据需求动态的扩容、缩容

  比如双十一业务高峰期间，增加服务器；业务低峰期，减少服务器