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Hadoop系列001-大数据概论

程序员文章站 2023-04-05 20:04:43
本人微信公众号,欢迎扫码关注! 大数据概论 1、大数据概念 大数据(big data),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。 最小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位: ......

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Hadoop系列001-大数据概论

大数据概论

1、大数据概念

大数据(big data),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。

最小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位:bit、byte、kb、mb、gb、tb、pb、eb、zb、yb、bb、nb、db。

1byte = 8bit    1k = 1024bit    1mb = 1024k 1g = 1024m
1t = 1024g      1p = 1024t      1e = 1024p      1z = 1024e      
1y = 1024z      1b = 1024y      1n = 1024b      1d = 1024n

2、大数据的特点

1)volume(大量)

截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200pb,而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5eb。当前,典型个人计算机硬盘的容量为tb量级,而一些大企业的数据量已经接近eb量级。

2)velocity(高速)

这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据idc的“数字宇宙”的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2zb。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。

天猫双十一:2016年6分58秒,天猫交易额超过100亿

3)variety(多样)

这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

4)value(低价值密度)

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。比如,在一天监控视频中,我们只关心老师晚上在床上健身那一分钟,如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。

3、大数据的应用场景

1)o2o:百度大数据+平台通过先进的线上线下打通技术和客流分析能力,助力商家精细化运营,提升销量。

2)零售:探索用户价值,提供个性化服务解决方案;贯穿网络与实体零售,携手创造极致体验。经典案例,子尿布+啤酒。

3)旅游:深度结合百度独有大数据能力与旅游行业需求,共建旅游产业智慧管理、智慧服务和智慧营销的未来。

4)商品广告推荐:给用户推荐访问过的商品广告类型

5) 房产:大数据全面助力房地产行业,打造精准投策与营销,选出更合适的地,建造更合适的楼,卖给更合适的人。

6)保险:海量数据挖掘及风险预测,助力保险行业精准营销,提升精细化定价能力。

7)金融:多维度体现用户特征,帮助金融机构推荐优质客户,防范欺诈风险。

8)移动联通:移动联通:根据用户年龄、职业、消费情况,分析统计哪种套餐适合哪类人群。对市场人群精准定制。

9)人工智能

4、大数据的发展前景

1)党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,大数据技术和应用处于创新突破期,国内市场需求处于爆发期,我国大数据产业面临重要的发展机遇。

2)国际数据公司idc预测,到2020年,企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元。目前,我国大数据人才只有46万,未来3到5年人才缺口达150万之多。

  • 人才缺口计算
    150w-40w=110w
    110w/5年 = 22w/年
    22w/12月=1.83w/月
    自古不变的真理:先入行者吃肉,后入行者喝汤,最后到的买单!

3)2017年北京大学、中国人民大学、北京邮电大学等25所高校成功申请开设大数据课程。

4)大数据属于高新技术,大牛少,升职竞争小;

5)在北京大数据开发工程师的平均薪水已经到17800元(数据统计来职友集),而且目前还保持强劲的发展势头。

5、企业数据部的业务流程分析

Hadoop系列001-大数据概论

6、企业数据部的一般组织结构

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