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1、大,数据,Big Data,大数据,什么是大数据,Hadoop,IBM,英特尔,HP,数据,商业智能,数据库,服务器,SAP HANA,NoSQL,SQL,HDFS,预测,数据流,运算节点,机器学习,并行计算,磁盘阵列,甲骨文,AMD,内存计算,Google,Map reduce,可视化,Gb,Pb,Tb,Zb,大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯,大数据的目的,原始数据的处理和分类存储,将存储的数据调取并分析,最终提供决策依据,归类数据类型,有效分析组合,
2、大数据的特点,4V,海量,高速,多样,精确,1 KB=1024字节,存储单位,1 MB=1024 KB,1 GB=1024MB,1 TB=1024GB,1 PB=1024TB=1,048,576 GB,1 EB=1024PB=1,073,741,824 GB,1 ZB=1024EB=1,099,511,627,776 GB,100万 G,10亿 G,1万亿 G,22亿台,215万台,2100台,500G硬盘电脑,15寸电脑排成行可以往返一次月球,Volume 海量,1 PB=1024TB=1,048,576 GB,1 EB=1024PB=1,073,741,824 GB,1 ZB=1024EB
3、=1,099,511,627,776 GB,Intel：人类文明开始到2003年 地球共产生了5EB数据.,2012年全年，全球产生数据2.7ZB 是 2003年以前的500倍,2015年，全球估计产生数据8ZB，等于1800万个美国国会图书馆,44%,35 ZB,2000年 数字信息占全球数据量的25%75%都在报纸 胶片 磁带等媒介2013年 数字信息 98%非数字信息 2%,商业数据现状,Twitter,2007年 5000条微博更新/天2008年 30万条微博更新/天2009年 250万条微博更新/天2010年 3500万条微博更新/天2011年 2亿条微博更新/天2013年 4亿条微
4、博更新/天,2013年 上传时长12年的视频/天,2013年 用户分享25亿条信息/天,我国一个一线城市的健康档案数据 5PB/年我国一个智慧城市的数据 800 PB/年,一个单数据表几亿-几百亿条记录下线商品14亿件，在线商品8亿件淘宝数据库存了20PB数据平均每月增加1.5PB,智能移动终端设备的巨量增长,Velocity 高速,6000万用户登录/天20亿次 页面访问/天每天1.2亿次网站访问 响应时间小于100毫秒,大数据的惊人不止是在数量上，同时数据还是巨量具有动态分析价值的数据。访问响应时间的加快，数据库读写速度的加快，对电商企业来说就等于多成交。对于很多情况下，动态的数据价值远大
5、于静态数据，比如气象预测，灾难预测，快消行业等。,由于输入速度加快，所以要求输出速度也要加快,Variety 多样,数据：,结构化数据,半结构化数据,非结构化数据,指关系型数据表,指关系结构与内容混合在一起的数据类型,文档、视频、音频、图片,20%结构化 80非结构化,企业数据,2012年互联网产生的数据,25%结构化 75非结构化,50%-70%源于人与人的互动,Veracity 准确,大数据的核心思想之一,准确源自于对全部数据的处理分析,基础数据的真实准确性，才能保证结果的有效性。,大数据 VS 云计算,两者都是生产方式改变为主，生产资料改变为辅，提高生产效率。,云计算是将计算和存储，由本
6、地转移到了云端。大数据则是提供了一套新的计算和存储工作原理。二者有本质的不同，但却是一个完整的体系。大数据可以是云计算的心脏，云计算是大数据服务的通路。,大数据 VS 物联网,物联网是大数据的流程中的第一层,采集层,物联网网关以上就进入了大数据工作范畴。局部域内的物联网应用解决方案等同于这个域内的大数据系统,大数据原理和构成,大数据的核心工作思路,大数据系统颠覆了传统数据中心的工作逻辑,传统数据系统工作逻辑：,运算系统调动数据库的数据，数据的移动。,大数据系统工作逻辑：,运算系统直接部署至数据处，数据仅架构内移动。,传统数据系统工作原理,客户,客户,客户,客户,客户,客户,互联网,路由器,访问
7、请求,负载均衡,服务器集群,DB,DB,DB,DB,数据库集群,数据调用请求,数据移动,结果反馈,Hadoop 软件框架,大数据系统核心组件,Mapreduce,HBase,HDFS,Hadoop核心子项目,Hadoop系统工作原理,Hadoop系统构架,存储与数据库的比较,传统数据中心,Hadoop,JOBD RAID,存储系统,HDFS,容错性,扩展性,某已分配任务出错，该计算必须重新执行,节点灵活调整,节点相对固定，扩展时会造成无法访问,在任务执行中任何时候可任意添加节点,SQL,NoSQL,数据类型,平行计算系统,Map Reduce,RAID出现坏盘后，重建阵列需要十多个小时，这在大
8、数据时代是无法接受的,SAP HANAHadoop 的升级,内存计算技术 真正的海量数据瞬间分析,内存数据库 实现任何地点、任何时候、可以查看实时的动态数据，任何时候都可以知道正在发生着什么。并且做出应对。,利用高性能的大数据一体机服务器，将数据库直接植入大容量内存中进行实时处理。Hadoop Mapreduce HDFS,HBase,大数据的硬件,32颗处理器、每颗处理器12核=384核 X 96个线程32TB的内存 很多中型企业的数据库也只不过几TB.可以完美运行内存计算数据库,大数据一体机,服务器+存储+网络=融合基础架构,SeaMicro SM15000,64颗处理器、每颗处理器8核=
9、512核心4TB的内存 5PB本地存储10U的空间万兆以太网,System x3650 M4,机架式 2U2颗处理器 8核心内存最大 768GB本地存储9TB2.6万换算成10U的空间80核心,大数据的软件,数据存储管理数据处理数据分析,Hadoop 数据库软件,提取 转换 归类,可视化 BI商业智能,大数据的核心价值,高附加值阶段,大数据应用,大数据应用的意义,巨量数据的产生,对所有复杂数据格式的归类管理分析,20%结构化数据的分析利用 80%非结构化的没有发挥作用，商业洞察力的资源浪费。,找出最优解决方案,应用的核心,大数据分析,数据质量和数据管理,可视化分析,语义引擎,数据挖掘算法,预测
10、性分析能力,大数据应用的分析方法,高质量的数据处理和管理是输出高质量结果的前提,深入数据内部，用机器去做人工做不到的数据价值发现,从非结构化数据中提取信息的方式,展示数据分析结果，供使用者决策,根据可视化和数据挖掘的结果做出预测,大数据应用的分析逻辑,Descriptive,Predictive,Prescriptive,发生了什么？为什么?,还会发生什么?,还会发生什么？，如果发生了，如何应对？,大数据应用的假想一,给某总办公室、汽车、家里装上烟感。发现某总在办公室的抽烟数量最大，在车里和在家基本不抽。那么就可以知道，某总在工作期间香烟以及与香烟有关的产品消费多。那在家期间的消费习惯又是什么
11、，根据人的行为习惯，不抽烟但需要其他事情分散注意力。吃东西？看电视？看书？。这样就可以深入了解一个人的消费行为习惯，从而提前做出应对或者积极的主动应对。,大数据应用的假想二,通过对某人淘宝购物的跟踪分析，挖掘出他的消费趋势。某男，在电子商务网站上长期买衣服，内衣等商品。通过消费记录可以预知其单身。用百度联盟，把世纪佳缘，花田等交友网站的广告推送给他。某男开始买女士消费品了比如衣服，鞋帽等。则说明该男找到女朋友了。通过信用卡记录可以分析出其关系进展情况。发现其买房，装修了。则该男快结婚了。之后就是孕婴用品的推荐。,大数据的大应用,城市智能交通智能电力照明能源管理系统智能健康医疗体系政府财政管理综合信息系统工商企业信息系统。,大数据价值,大数据市场价值,IDC预测 中国的大数据服务市场 2011年 7760万美元 增长到 2016年 6亿美元,IDC预测 2016年全球市场规模238亿美元 31.7%服务器市场 21.1%存储市场53.4%,基础设备,40%,趋势,增值服务软件,大数据市场价值,谢谢,
