大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术? 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。 数据 数据是可以获取和存储的信息，直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。 这些新技术推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB来衡量。 传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。 这个时候就需要有新的技术去解决这些问题，这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题
大数据经过反复炒作之后，慢慢的降温下来。大家不再大谈几个v了，落地到企业会发现，大部分场景还是传统的数据仓库的替换。今天梳理下数据仓库的使用场景，以及需要的技术。 1，先谈下数据仓库准确的概念是什么？ 对于小于100T的结构化数据处理时，往往会发现MPP架构的数据仓库反而性能更高。但是数据仓库有非常明显的扩展瓶颈，目前已知的，最大生产数据仓库节点数据大概是几百个节点。 而大数据平台几千台一个集群比比皆是。3）和新的分析方法和算法的结合上。传统数据仓库，还停留在统计，钻取这些传统的BI分析方法。大数据技术衍生出非常多的交互式，BI工具等。 本文先介绍数据仓库的基本概念，下一篇介绍大数据数据仓库的应用场景。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
今天我们谈谈大数据概念理论，首先我们要了解大数据，如今人们都在谈论大数据，感觉不不熟悉大数据都有点时代的落伍。 现在阿里巴巴，腾讯等一些大公司都在向着大数据发展，大数据时代是一个时代的象征，也是一个改变人们的生活的一个常态。大数据不只是分析数据的一个时代，更是方便人们选择的一种个数据分析。 浅谈大数据概念及大数据的运行与解析 大数据运行分析 大数据的字面理解意思是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念 大数据在运行过程中首先要进行预处理 主要完成对已接收数据的辨析、抓取、分类等操作。 (1)辨析：通过接收输入需求进行辨析产品或数据。 (3)分类：对于大数据接收的数据，并不都是有价值的，有些数据是我们不关心的内容，还有一些数据是完全错误的干扰项，所以要对数据过滤从而提取出更为有效数据。
大数据概念想必大家都不陌生，毕竟是近年来最热门的话题之一。 在计算机以及互联网如此普及的今天，我们所有人每天都会在互联网上产生大量的数据，例如在淘宝浏览商品时会产生数据，使用社交app进行即时通讯时也会产生数据，每天股市的上涨下跌及交易量也是数据......如此可见 但是数据量大，只是大数据概念的特征之一，大数据有4个特征简称4V特征： ? 大数据4V特征： Volume 大量，既然叫大数据，那么数据量肯定得大 Variety多样性，数据可以多种结构，可以是结构性数据、半结构性数据以及非结构性数据 Value价值，这些大量的数据需要能够被挖掘出有价值的数据 ： 之前也提到过大数据的特征之一就是数据的多样性，如何处理好多样的数据是个问题 ---- 如何应对大数据带来的挑战 对于以上所说到的挑战，Google已经有应对这些挑战的技术了： MapReduce 可以解决计算效率的问题
来源：掘金 DB、ODS、DW、DM概念区分： 这几天看了一些专业的解释，还是对ODS、DW和DM认识不够深刻，所以就查了相关的资料，分享给大家一起学习。 ODS：（Operating Data Store）：操作性数据仓库，最早的数据仓库模型。特点是数据模型采取了贴源设计，业务系统的数据结构是怎样的，ODS数据库的结构就是怎样的。 DM：目前网上有两种说法，一说数据集市（Data Mart）;一说数据挖掘（Data Mining），百度百科给出的是数据挖掘的概念，我这里将这两种说法都做了解释： DM（Data Mart）：数据集市 ，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。 其实，数据仓库是数据库技术的一个新主题，利用计算机系统帮助我们操作、计算和思考，让作业方式改变，决策方式也跟着改变。 若将DW（数据仓库）比作矿坑，DM就是深入矿坑采矿的工作。
Hadoop架构下数据库的审计难在哪里? 各种多样化的工具带来最直接的问题便是多样化的程序设计语言，多样性的程序编程接口，增大了大数据安全审计覆盖面，增强了大数据的数据解析难度。 因此，在Hadoop大数据架构环境下要实现有效审计，必须同时对各种UI管理界面、编程接口同时审计，具备Hadoop架构各种协议解析、编程语言解析能力。 其审计难点可总结为： 1、Hadoop大数据非结构化数据(NO SQL)，传统方案无法实现此类数据的综合安全监控; 2、Hadoop中数据库连接工具的多样化，传统方案只能对典型的C/S客户端访问方式进行安全监控 更多数据库审计内容详见商业新知-数据库审计
什么是数仓 1.1. 基本概念 英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环 境，为企业提供决策支持（Decision Support）。 主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析 利用的抽象。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。 进行数据综合和计算。数据仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取数据时生成，但许多是 在数据仓库内部生成的，即进入数据仓库以后进行综合生成的。 数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容，是不同时点的数据库快照的集合，以及 基于这些快照进行统计、综合和重组的导出数据。 数据非易失性主要是针对应用而言。 数据仓库的用户对数据的操作大多是数据查询或比较复杂的挖掘， 一旦数据进入数据仓库以 后，一般情况下被较长时间保留。数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改 和删除操作很少。
---- 大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术? 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。 数据 数据是可以获取和存储的信息，直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。 这些新技术推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB来衡量。 传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。 这个时候就需要有新的技术去解决这些问题，这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题
二、数据分散、数据利用率较低 当前数据已经深套到各行业与业务职能领域，数据资产的管理也变得十分困难，其原因有几点。 数据孤岛化明显缺乏融合。 四、企业无法判定客户的行为 虽然大数据提供了过往的行为与复盘，但仅凭经验无法超前做用户行为预判，很难把控客户的动态和市场的变化。 大数据，该如何为企业增长赋能？ 处于发展阶段的人工智能、大数据、云计算等新技术应用，必须系统的帮助企业实现用户数据的打通与管理，简历全方位立体化的用户管理体系；对用户的全生命周期进行追踪，去提升自己用户的用户价值，而非一味的扩新；达到智能决策的作用 （1）一个完整的数据库，至少应该包含： 本地文件数据、网站（APP、小程序）实时数据、EDM数据、CRM数据、营销活动数据、第三方数据。 ?
虽然处理超过单个计算机的计算能力或存储的数据的问题并不新鲜，但近年来这种类型的计算的普遍性，规模和价值已经大大扩展。 什么是大数据？ 考虑到这一点，一般来说，大数据是： 大数据集 用于处理大型数据集的计算策略和技术的类别 在此上下文中，“大数据集”表示数据集太大而无法使用传统工具或在单个计算机上合理地处理或存储。 建立计算集群通常是每个生命周期阶段使用的技术的基础。 集群计算 由于大数据的质量，个人计算机通常不足以在大多数阶段处理数据。为了更好地满足大数据的高存储和计算需求，计算机集群更适合。 虽然该术语通常是指遗留数据仓库过程，但是一些相同的概念适用于进入大数据系统的数据。 大数据词汇表 虽然我们在整个指南中尝试定义概念，但有时在一个地方提供专业术语是有帮助的： 大数据：大数据是数据集的总称，由于其数量，速度和种类，传统计算机或工具无法合理处理这些数据集。
Hive 的基本概念 2.1. Hive 简介 什么是 Hive 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，并提供类 SQL查询功能。 的 客户端 为什么使用 Hive 直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 为什么要使用Hive 操作接口采用类SQL语法 元数据存储： 通常是存储在关系数据库如mysql/derby中。Hive 将元数据存储在数据库中。 解释器、编译器、优化器、执行器: 完成HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS 中，并在随后有MapReduce 调用执行。 2.3. 总结：hive具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析
我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈 如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面： 第一，在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。 个人的大数据这个概念 个人的大数据概念很少有人提及，简单来说，就是与个人相关联的各种有价值数据信息被有效采集后，可由本人授权提供第三方进行处理和使用，并获得第三方提供的数据服务。 如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面： 第一，在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。 个人的大数据这个概念 个人的大数据概念很少有人提及，简单来说，就是与个人相关联的各种有价值数据信息被有效采集后，可由本人授权提供第三方进行处理和使用，并获得第三方提供的数据服务。
我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈 ，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。 业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地;没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。 如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面： 第一，在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。 个人的大数据这个概念 个人的大数据概念很少有人提及，简单来说，就是与个人相关联的各种有价值数据信息被有效采集后，可由本人授权提供第三方进行处理和使用，并获得第三方提供的数据服务。
刘耀铭同学元数据系列作品的第一篇，大家支持！ 其他元数据相关系列文章： 基于元数据驱动的ETL Hive 元数据表结构详解 1、 元数据是描述其他数据的数据（data about other data）,用于提供某种资源有关信息的结构化数据（structed DBMS数据字典 数据库管理系统（DBMS）中的元数据一般在所有的数据仓库都会包含，因为数据仓库一般都是基于数据库搭建的，而数据库本身的管理系统就会自动维护一套数据字典供用户查询。 任务信息、调用的程序或脚本、前置任务； 数据来源、加载目标、转化规则或计算公式； 数据的刷新类型、刷新频率，任务调度信息； 每次运行的起始时间、结束时间、操作记录数、任务状态及出错信息。 大概有一下几类信息： 分析模型的设计和结构； 模型的分析应用和商业价值； 模型中指标的定义、计算方法； 模型的展现和效果； 3、 元数据使用的目的：识别资源，评价资源，追踪资源在使用中的变化，实现简单高效地管理大量网络化数据
前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的概念模型 希望大家会喜欢！ 后续还有一系列文章；敬请期待。 本文是漫谈政务大数据系列文章序（《政务大数据的本质》）之外的第三篇，以数据的视角对政务大数据进行概念模型分析。 政务大数据的本质是政务，从数据建模的视角来看，它同样存在广义上的概念模型（Who）、逻辑模型（What）和物理模型（How）。 以软件工程来做对应说明，数据的概念模型对应于软件系统之需求、逻辑模型对应于软件系统之设计、物理模型对应于软件系统之实现。要梳理清楚政务大数据的脉络，需要先刻画好其概念模型。 其中，每类数据又都可以按照公民、企业、外国人和社会组织四种被服务的对象来分别展开描述。鉴于这个话题比较大，本文只是在政务大数据的概念模型层面上做概括性描述，计划今后单独列出相应专题具体来展开。
一、基本概念 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义：数据是可以获取和存储的信息。 不过数值是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，最早是立足于数值数据的。 3.数据分析 这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。 4.数据挖掘 这个概念的定义也是众说纷纭，落到实际，主要是在传统统计学的基础上，结合机器学习的算法，对数据进行更深层次的分析，并从中获取一些传统统计学方法无法提供的Insights(比如预测)。 五、大数据的影响 大数据概念的兴起正在对我们的社会产生多方面的影响： 1.定量分析 因“大数据”而使得人们开始关注“数据”,可谓最首要的影响。
该多维产品建立了新概念，例如客户/服务器计算，关系数据的多维处理，工作组处理，面向对象的开发等。 1985年，Excel 1.0诞生。 1.5 OLAP的核心概念和基本操作 1.5.1 核心概念 维度(Dimension)：维度是描述与业务主题相关的一组属性，单个属性或属性集合可以构成一个维。如时间、地理位置、年龄和性别等都是维度。 这里的层次表示数据细化程度，对应概念分层。后面介绍的上卷操作就是由低层概念映射到高层概念。概念分层除了可以根据概念的全序和偏序关系确定外，还可以通过对数据进行离散化和分组实现。 它允许模型设计者决定将哪些数据存储在MDDB中，哪些存储在RDBMS中， 例如，将大量详单数据存储在关系表中，而预先计算的聚合数据存储在多维数据集中。 1.7 OLAP与其他概念的关系 1.7.1 OLAP vs OLTP 两者设计的目标是完全不同的： OLTP（On-Line Transaction Processing），联机事务处理，一般用于业务系统
用少量数据来概括大量数字是日常生活中常见的。那么可以用少量所谓汇总统计量或概括统计量(summary statistic)来描述定量变量的数据。 尺度统计量是描述数据散布，即描述集中于分散程度或变化的度量。一般来说，数据越分散，尺度统计量的值越大。 最简单的尺度统计量就是极差(range)。极差就是极大值和极小值之间的差。 另一个常用的尺度统计量为（样本）标准差(standard deviation)。它度量样本中各个数值到均值的距离的一种平均。简单来说，标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。 显然如果标准差越大，数据中的观测值就越分散，小的标准值就意味着数据很集中。 部分数据的变动对中位数没有影响，当一组数据中的个别数据变动较大时，常用它来描述这组数据的集中趋势。
在大数据系统平台当中，数据存储、数据库、数据仓库是非常重要的概念，共同支持大数据存储的实际需求。在大数据处理当中，大数据存储这个环节，数据仓库技术起到重要的作用。 数据仓库的目标就是为了更高效方便地做数据分析，因此数据仓库整个数据的组织结构也是完全根据分析需要设计的。 它是由多个面向特定方向的分析主题组成的，这样可以使得分析任务变得简单，数据更容易获取，最大化地发挥数据的效用。 2、可以处理大数据量场景。 Hadoop生态下的数据仓库Hive 进入大数据时代之后，基于Hadoop基础架构，Hive作为分布式数据仓库被大家熟知。 今天的大数据概念解析，数据仓库入门，以上就为大家做了简单的介绍了。数据仓库作为支持大数据分析处理的重要一环，也是大数据系统架构当中的重要组成部分，从基础入门到逐步深入，需要不断加深理解和掌握。
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