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大数据技术及其应用
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你可能喜欢云计算与大数据是什么关系?
云计算与大数据是什么关系?
云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。
他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
两者关系：
首先，云计算是提取大数据的前提。
信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。
其次，云计算是过滤无用信息的“神器”。
首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。
再次，云计算可高效分析数据。
数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。
最后，云计算助力企业管理虚拟化。
可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用信息转化到企业现有系统中，帮助企业强化管理模式。
上升到我国互联网整体发展层面，虽然我国在互联网服务方面具有领先的优势，然而，越来越多的企业认识到，与云计算的结合将使大数据分析变得更简单，未来几年，如能在大数据与云计算结合领域进行深入探索，将使我们在全球市场更具竞争力，这是非常关键的问题。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。Hadoop与大数据是什么关系？
Hadoop与大数据是什么关系？
　　在近些年来越来越火热，那么问题来了，Hadoop是什么，大数据是什么，大数据和Hadoop有什么关系呢?
　　大数据概是阿尔文&托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌 MapReduce和 GoogleFile System (GFS)的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。目前定义：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获取、管理、处理、并整理为帮助企业经营决策。
　　大数据目前分为四大块：大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用。其中云计算是属于大数据技术的范畴，是一种通过Internet以服务 的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式。那么这种计算模式如何实现呢，Hadoop的来临解决了这个问题，Hadoop是Apache(阿帕切) 的一个开源项目，它是一个对大量数据进行分布式处理的软件架构，在这个架构下组织的成员HDFS(Hadoop分布式文件系统)，MapReduce、 Hbase 、Zookeeper(一个针对大型分布式系统的可靠协调系统)，hive(基于Hadoop的一个数据仓库工具)等。
　　 1.云和大数据是两个领域。
& &2.云计算属于大数据中的大数据技术范畴。
　　 3.云计算包含大数据。
　　云计算是指利用由大量计算节点构成的可动态调整的虚拟化计算资源，通过并行化和分布式计算技术，实现业务质量的可控的大数据处理的计算技术。而作为云计算技术中的佼佼者，Hadoop以其低成本和高效率的特性赢得了市场的认可。Hadoop项目名称来源于创立者Doung Cutting儿子的一个玩具，一头黄色的大象。
　　Hadoop项目的目标是建立一个可扩展开源软件框架，能够对大数据进行可靠的分布式处理。
　　Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。HDFS是一个分布式文件系统，具有低成本、高可靠性性、高吞吐量的特点。MapReduce是一个变成模型和软件框架。
　　简单理解，Hadoop是一个开源的大数据分析软件，或者说编程模式。它是通过分布式的方式处理大数据的，因为开元的原因现在很多的企业或多或少的在运用hadoop的技术来解决一些大数据的问题，在数据仓库方面hadoop是非常强大的。但在数据集市以及实时的分析展现层面，hadoop也有着明显的不足，现在一个比较好的解决方案是架设hadoop的数据仓库而数据集市以及实时分析展现层面使用永洪科技的大数据产品，能够很好地解决hadoop 的分时间长以及其他的问题。
　　Hadoop大数据技术案例
　　让Hadoop和其他大数据技术如此引人注目的部分原因是，他们让企业找到问题的答案，而在此之前他们甚至不知道问题是什么。这可能会产生引出新产品的想法，或者帮助确定改善运营效率的方法。不过，也有一些已经明确的大数据用例，无论是互联网巨头如谷歌，Facebook和LinkedIn还是更多的传统企业。它们包括：
客户流失分析： 企业使用Hadoop和大数据技术分析客户行为数据并确定分析模型，该模型指出哪些客户最有可能流向存在竞争关系的供应商或服务商。企业就能采取最有效的措施挽留欲流失客户。
　　用户体验分析： 面向消费者的企业使用Hadoop和其他大数据技术将之前单一 客户互动渠道(如呼叫中心，网上聊天，微博等)数据整合在一起， 以获得对客户体验的完整视图。这使企业能够了解客户交互渠道之间的相互影响，从而优化整个客户生命周期的用户体验。
　　情感分析： Hadoop与先进的文本分析工具结合，分析社会化媒体和社交网络发布的非结构化的文本，包括Tweets和Facebook，以确定用户对特定公司，品牌或产品的情绪。分析既可以专注于宏观层面的情绪，也可以细分到个人用户的情绪。
　　风险建模： 财务公司、银行等公司使用Hadoop和下一代数据仓库分析大量交易数据，以确定金融资产的风险，模拟市场行为为潜在的&假设&方案做准备，并根据风险为潜在客户打分。
　　欺诈检测： 金融公司、零售商等使用大数据技术将客户行为与历史交易数据结合来检测欺诈行为。例如，信用卡公司使用大数据技术识别可能的被盗卡的交易行为。
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　　大数据作为一种重要的战略资产，已经不同程度地渗透到各个行业领域和部门，其深度应用不仅有助于企业经营活动，还有利于推动国民经济发展，大数据的快速发展使它成为IT领域的又一大新兴产业。
　　面对这种趋势，一些工科高校纷纷开设了大数据的相关课程甚至是专业。中国科学院大学开设首个“大数据技术与应用”专业方向，中国传媒大学也在同年开设该专业，传媒大学招生办主任曾在采访中提到：“我们这个方向主要是培养学生能够全面掌握大数据方向的一些基本理论和技术，同时能以所学的知识与技能分析和解决实际问题，最终毕业以后能够承担政府、广播电视、信息产业以及其他国民经济部门的大数据分析、大数据应用以及系统研发等工作。”目的很明确，学知识和技术学以致用到工作中并且具备发散和创新的能力，培养这样的学生对高校教师来说只是日常，但在面对新兴的大数据专业，面对庞大的知识体系，面对如此多又丰富的案例，又该怎样向学生传达大数据真正的精髓呢？它如何改变世界，如何制止流行病毒在全世界的传播，如何让整个华尔街重新洗牌，大数据的教学就是一部精彩的大片，老师引领着未来的平民英雄去改变世界。
　　来自大连交通大学软件学院的段竹老师在与IBM进行的项目合作中总结了一些教学和实践经验，希望与广大教师分享。
　　大数据目前在很多的行业都有应用，包括大科学（Megascience）、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模电子商务等。对大数据的处理分析正在成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，创造出巨大的经济和社会价值。因此，了解大数据的概念，掌握与大数据相关的技术，对于计算机专业的学生来说是十分必要的。从理论结合实践的角度，讲解大数据的概念和技术。学生从本书可以了解到什么是大数据、大数据的特征、大数据的作用与应用、大数据的技术与分析、集成数据管理、大数据环境下的安全与治理、大数据相关技术的使用等知识。
　　教学内容分为以下七个部分：
　　1.介绍什么是大数据、大数据的特征、大数据的作用与具体应用、大数据的技术与大数据的分析。
　　2.通过实例详细讲解Data Studio的使用方法。
　　3.介绍DB2与JDBC支持，讲解DB2、UDB和JDBC的通用驱动程序。
　　4.详细讲解集成数据管理的知识，包括集成数据管理的基本知识、数据建模和设计、数据模型管理、主数据管理、元数据管理、数据的交付。
　　5.详细讲解IBM InfoSphere软件。
　　6.详细讲解大数据环境下的安全与治理，包括大数据环境下的信息安全、大数据面临的安全问题、大数据安全的应对策略、大数据的治理、大数据加密技术。
　　7.通过实例详细讲解Hadoop技术。
　　段竹老师也为学生们详细介绍了IBM InfoSphere Data Architect软件和Hadoop技术。
　　IBM InfoSphere Data Architect 是一个企业级的数据建模工具，它拥有一套完整的开发环境 能够帮助用户对异构分布的数据资产进行建模，并且发现和创建这些数据资产之间的关系。
　　Apache Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成。Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据移动。它实现了名为MapReduce的编程范式：应用程序被分割成许多小部分，而每个部分都能在集群中的任意节点上执行或重新执行。此外，Hadoop还提供了分布式文件系统，用以存储所有计算节点的数据，这为整个集群带来了非常高的带宽。MapReduce和分布式文件系统的设计，使得整个框架能够自动处理节点故障。它使应用程序与成千上万的独立计算的电脑和PB级的数据。现在普遍认为整个Apache Hadoop“平台”包括Hadoop内核、MapReduce、Hadoop分布式文件系统（HDFS）以及一些相关项目，有Apache Hive和Apache HBase等等。
　　除了软件和技术的学习，大数据环境下的信息安全也应该受到学生的重视。在大数据时代，无处不在的智能终端、互动频繁的社交网络和超大容量的数字化存储，不得不承认大数据已经渗透到各个行业领域，逐渐成为一种生产要素发挥着重要作用，成为未来竞争的至高点。大数据所含信息量较高，虽然相对价值密度较低，但是对它里面所蕴藏的潜在信息，随着快速处理和分析提取技术的发展，可以快速捕捉到有价值的信息以提供参考决策。然而，大数据掀起新一轮生产率提高和消费者盈余浪潮的同时，随着而来的是信息安全的挑战。
　　相对于传统数据的安全保护，大数据的安全保护变得更加复杂。一方面，大数据中包括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的细节记录，这些数据的存储增加了数据泄露的风险，使大数据安全面临更多的威胁。另一方面，大数据给数据完整性、可用性和保密性带来了更多挑战，传统的安全工具已不再像以前那么有效。
典型的威胁及其相互关系
　　当然，大数据也为数据安全的发展提供了新机遇。大数据正在为安全分析提供新的可能性，对海量数据的分析有助于更好地跟踪网络异常行为，对实时安全和应用数据结合在一起的数据进行预防性分析，可防止诈骗和黑客入侵。网络攻击行为总会留下蛛丝马迹，这些痕迹都以数据的形式隐藏在大数据中，从大数据的存储、应用和管理等方面层层把关，可以有针对性地应对数据安全威胁。
　　大数据的教学是需要与时俱进的，对老师是一个挑战，需要做好充分的准备去迎接大数据技术变革给教学思路、方式和内容带来的改变。
　　以上内容来自《大数据基础与管理》，清华大学出版社2016年3月出版，略有删节。
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