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要做一个介绍大数据的PPT求大神帮帮忙感激不尽!

02月28日 编辑 fanwen51.com

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要做一个介绍大数据的PPT求大神帮帮忙感激不尽!

问题描述不清楚哟,不过还是提供点信息给你吧。

1.大数据是什么?怎么理解大数据?

数据就好比地球上的水,单个数据就是一滴水,小溪、河流、湖泊,对应不同的数据体量,所有的水最终汇到海洋,大数据就象地球上的海洋,它足够大,水滴足够多,多到用人工数不清楚,里面的资源超级丰富,那些资源也是数据。这么说,你明白大数据了吗?就是把超级多数据信息汇集到一起,然后在里面“钓大鱼”。

2.都说大数据有4V的特征,是什么意思?

大数据的4V,就是“容量大Volume”“多样性Variety”“价值高Value”“速度快Velocity”,同样以海洋为例:

A.容量大:地球表面有70%左右都是海洋,想想里面都有多少水滴?大数据时代,每一个人、每一件物品的信息、状态,都能够形成一系列随时更新的数据,数据量也呈现出指数级的增长;

B.多样性:海洋里面的物产非常多样化,就拿海鲜来说,小智一天吃一种,这辈子都可能吃不完一遍(所以小智不会纠结吃什么的问题),太平洋的海水和大西洋的海水是有区别的,不同地方海水里面蕴含的物质、生活的物种都有不同,海洋就是超级大宝藏,里面有原油、有萌宠、也有大白鲨之类的猎手……大数据也和海洋一样复杂,各种结构化、非结构化数据,汇成了数据海洋;

C.价值高:说到这个,资深吃货口水直流,海里好吃的有大龙虾、石斑鱼、三文鱼……更不用说其它宝贝啦,数据海洋里面各种资源同样丰富到极致,人们利用海洋,开发海洋中无穷的价值;

D.速度快,有两个层面的意思,一是海水流动快,二是随着技术的提升,我们对海水的利用也加快了速度(看看快艇、游轮的发展),毕竟嘛,先来吃肉、后来喝汤,这个道理,你懂的。

3.对大数据的处理,以海洋捕鱼为例:

通过技术手段,在茫茫大海中找到鱼群较集中的地点,这是数据挖掘;

捕到的鱼进行初步分类,把太小的鱼放回海中(养大了才好吃,原谅我是吃货),这是数据清洗;

然后把鱼运上岸,仔细分类,根据实际情况决定哪些鱼送到海鲜市场卖活的,哪些鱼用于做鱼干,这是数据分析;

鱼干、鱼罐头、鱼子酱、鱼肝油……目不暇接的海产品最终呈现在我们面前,此为数据可视化。

更多的,可进一步交流。

大数据课程基础内容有哪些

第一阶段:大数据技术入门1大数据入门:介绍当前流行大数据技术,数据技术原理,并介绍其思想,介绍大数据技术培训课程,概要介绍。2Linux大数据必备:介绍Lniux常见版本,VMware虚拟机安装Linux系统,虚拟机网络配置,文件基本命令操作,远程连接工具使用,用户和组创建,删除,更改和授权,文件/目录创建,删除,移动,拷贝重命名,编辑器基本使用,文件常用操作,磁盘基本管理命令,内存使用监控命令,软件安装方式,介绍LinuxShell的变量,控制,循环基本语法,LinuxCrontab定时任务使用,对Lniux基础知识,进行阶段性实战训练,这个过程需要动手操作,将理论付诸实践。3CM&CDHHadoop的Cloudera版:包含Hadoop,HBase,Hiva,Spark,Flume等,介绍CM的安装,CDH的安装,配置,等等。第二阶段:海量数据高级分析语言Scala是一门多范式的编程语言,类似于java,设计的初衷是实现可伸缩的语言,并集成面向对象编程和函数式编程的多种特性,介绍其优略势,基础语句,语法和用法, 介绍Scala的函数,函数按名称调用,使用命名参数函数,函数使用可变参数,递归函数,默认参数值,高阶函数,嵌套函数,匿名函数,部分应用函数,柯里函数,闭包,需要进行动手的操作。

第三阶段:海量数据存储分布式存储1HadoopHDFS分布式存储:HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统,是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,介绍其的入门基础知识,深入剖析。2HBase分布式存储:HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性,高性能,面向列,可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群,介绍其入门的基础知识,以及设计原则,需实际操作才能熟练。第四阶段:海量数据分析分布式计算1HadoopMapReduce分布式计算:是一种编程模型,用于打过莫数据集的并行运算。2Hiva数据挖掘:对其进行概要性简介,数据定义,创建,修改,删除等操作。3Spare分布式计算:Spare是类MapReduce的通用并行框架。

第五阶段:考试1技术前瞻:对全球最新的大数据技术进行简介。2考前辅导:自主选择报考工信部考试,对通过者发放工信部大数据技能认证书。上面的内容包含了大数据学习的所有的课程,所以,如果有想学大数据的可以从这方面下手,慢慢的了解大数据。

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