一、大数据 1、大数据时代 随着智能手机的普及，网民参与互联网产品和使用各种手机应用的程度越来越深，用户的行为、 位置、 甚至身体生理等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据，数据量呈现爆炸式增长。 大数据 =海量数据（交易数据、交互数据）+针对海量数据处理的解决方案 海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访问的静态、历史数据。 海量数据处理： 大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的Apache Hadoop。 （4）价值（Value） 沙里淘金，价值密度低：虽然数据量很大，但是价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据价值“提纯”，是目前大数据亟待解决的难题。 二、微博社交大数据应用案例 案例一：用户画像体系 每个企业都不可以避免的要对用户进行画像，用户画像的提出，根本上是源于企业对用户认知的需求。产品经理，需要了解用户的特征，对产品进行功能的完善。
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。 (2)抓取：由于获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。
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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”)。 ，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 当解决了海量数据的存储问题，接下来面临的海量数据的计算问题也是比较让人头疼，因为企业不仅追求可以计算，还会追求计算的速度、效率。 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
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。 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。 四大组成部分满足不同的应用场景需要，Autonomy解决音视频识别的重要解决方案;Vertica解决数据处理的速度和效率的方案;ArcSight解决机器的记录信息处理，帮助企业获得更高安全级别的管理;运营管理解决的不仅仅是外部数据的处理 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。
，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。 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。
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？ 数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作一有系统的分析整理 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。 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。
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。 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： ? 3.数据处理/分析/挖掘： 存储的问题解决后，才开始对这些数据进行处理，分析、挖掘有价值的数据出来 4.可视化： 最后就是将这些挖掘出来的数据进行可视化、图形化后呈现给别人看，总不可能让你领导来看一堆数字或字符串吧 大数据在技术架构上带来的挑战： 1.对现有数据库管理技术的挑战： 海量的数据想要存储到传统的关系型数据库是不太现实的，虽然数据库可以进行集群，但是基本上也不能处理TB级以上的数据分析的，所以现阶段无法使用结构化的查询及处理去解决这些问题 ： 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。 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 DM（Data Mining）：数据挖掘，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程 数据仓库本身是一个非常大的数据库，存储着由组织作业数据库中整合而来的数据，特别是指事务处理系统OLTP（On-Line Transactional Processing）所得来的数据。 因此两者关系或许可解读为Data Mining是从巨大数据仓库中找出有用信息的一种过程与技术。 ODS到DW怎么集成的呢？ ? 将来自不同系统的有用的信息整合在一起。
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。 （Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。 ，是可以看到数据的历史变化情况的； 数据仓库的目标就是支撑分析工作，用于管理决策，使得企业获得更好的发展。 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。 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。
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）。 面向主题 传统数据库中，最大的特点是面向应用进行数据的组织，各个业务系统可能是相互分离的。而数据仓库 则是面向主题的。 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。 集成性 通过对分散、独立、异构的数据库数据进行抽取、清理、转换和汇总便得到了数据仓库的数据，这样保 证了数据仓库内的数据关于整个企业的一致性。 数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到。 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。
在流式计算越来越受到主流青睐的市场状况下，流式计算框架技术的掌握，正在成为大数据学习当中的重要部分。以Flink框架来说，作为新一代的流计算框架，越来越多地出现在大数据开发者们的技能树当中。 今天的大数据入门分享，我们就来讲讲FLink的几个核心概念。 Flink特点 Flink处理的是实时的unbounded data，数据源源不断，可能永远都不会结束，这就给数据完备性和failover带来了很大的挑战。 同时，它也可以做到实时处理和输出，让用户快速看到结果。 flinkrole.png Flink核心概念 1、快照机制 Flink的快照机制主要是为了保障作业failover时不丢失状态。 arch.png 关于大数据入门，Flink核心概念详解，以上就为大家做了基本的介绍了。
---- 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”)。 ，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 当解决了海量数据的存储问题，接下来面临的海量数据的计算问题也是比较让人头疼，因为企业不仅追求可以计算，还会追求计算的速度、效率。 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
什么是数据库？ 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。 每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。 我们也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据速度相对较慢。 所以，现在我们使用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储和管理大数据量。 所谓的关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。 4.许多的行和列组成一张表单 5.若干的表单组成database ---- RDBMS 术语 在我们开始学习MySQL 数据库前，让我们先了解下RDBMS的一些术语： 数据库: 数据库是一些关联表的集合 MySQL 为关系型数据库(Relational Database Management System), 这种所谓的"关系型"可以理解为"表格"的概念, 一个关系型数据库由一个或数个表格组成, 如图所示的一个表格
索引数据和搜索查询等操作会占用大量的cpu，内存，io资源，为了确保一个集群的稳定，分离主节点和数据节点是一个比较好的选择。 当数据量较大时，索引的存储空间需求超出单个节点磁盘容量的限制，或者出现单个节点处理速度较慢。 为了解决这些问题，ElasticSearch将索引中的数据进行切分成多个分片（shard），每个分片存储这个索引的一部分数据，分布在不同节点上。 mapping 类比关系型数据库中的 schema 概念，mapping 定义了 index 中的 type。 Elastic 和 关系型数据库 概念对比 ElasticSearch RDBMS 索引（index） 数据库（database） 类型（type） 表（table） 文档（document） 行（row
跨站请求伪造 CSRF攻击原理及过程 用户C打开浏览器，访问受信任网站A，输入用户名和密码请求登录网站A 在用户信息通过验证后，网站A产生Cookie信息并返回给浏览器，此时用户登录网站A成功，可以正常发送请求到网站 A 用户未退出网站A之前，在同一浏览器中，打开一个TAB页访问网站 网站B接收到用户请求后，返回一些攻击性代码，并发出一个请求要求访问第三方站点A 浏览器在接收到这些攻击性代码后，根据网站B的请求，在用户不知情的情况下携带 网站A并不知道该请求其实是由B发起的，所以会根据用户C的Cookie信息以C的权限处理该请求，导致来自网站B的恶意代码被执行。 流程示意图 ?
大数据技术当中，在海量数据的存储环节，涉及到两个重要的概念，就是分布式数据存储与数据库，稳定高效安全的数据存储，才能为后续的计算分析环节，提供稳固的支持。 今天的大数据概念解析，我们来讲讲分布式存储与数据库。 进入大数据时代，数据特征发生了明显的变化，数据规模大、非结构化/半结构化的数据多，使得大数据存储本身也需要克服很多的问题。 8.jpg 要实现大规模数据的计算分析加工等问题，对于企业而言，需要通过各种手段来解决相关的问题，比如说通过优化存储基础设施，或者搭建高性能的大数据存储框架等等。 分布式关系型数据库 关系型数据库是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。 目前业界比较流行的键值存储数据库包括：Redis、Memcached、Tair等。 10.jpg 关于大数据概念解析，分布式存储与数据库，以上就为大家做了一个简单的介绍了。
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 由于管理职能的划分，企业的信息系统会按照以上数据展开不同维度的扩充，但是最关键的是各类数据的整理融合，其中包含：碎片化储存的第一方数据的融合、实时数据和非实时数据的融合、结构化数据和非结构化数据的融合。
然而，在设计解决方案时，大规模，摄取和处理的速度以及在过程的每个阶段必须处理的数据的特征提出了重大的新挑战。大多数大数据系统的目标是从大量异构数据中获得使用传统方法无法实现的洞察力和连接。 数据经常从多个来源流入系统，并且通常需要实时处理以获得见解并更新当前对系统的理解。 这种对近乎即时反馈的关注促使许多大数据从业者远离面向批处理的方法，更接近实时流媒体系统。 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。 可视化数据是发现趋势和理解大量数据点的最有用方法之一。 实时处理经常用于可视化应用程序和服务器度量标准。数据经常变化，指标中的大量增量通常表明对系统或组织的健康状况产生重大影响。 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。 其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，说白了hive可以 理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce 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.
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