1 大数据时代的挑战和机遇

1.1 大数据基础概念

大数据时代的发展

蒸汽时代——电气时代——信息时代——智能时代

大数据定义

大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集

大数据的4V

• 体量巨大Volume
• 处理速度快Velocity
• 类型繁多Variety
• 价值密度低Value

大数据处理和传统数据处理的差异

	大数据处理	传统数据处理
数据规模	大	小
数据类型	繁多	单一
模式和数据的关系	先有数据后有模式，模式随数据增多不断演变	先有模式后有数据
处理工具	No size fits all	One size fits all

并行计算相关知识

节点：指的就是某一个服务器，或者是某一台计算机，或者是某一台主机

机架：存放服务器的架子。一般来说全1U设备部署数量一般不超过16台,全2U设备一般不超过12台,全4U设备一般4到7台。也就是说，一台机架上有多个服务器。

1.2 大数据应用领域

大数据金融应用

大数据教育应用

大数据公共安全应用

大数据交通规划应用

1.3 大数据计算

计算任务的分类

IO密集型任务

计算密集型任务

数据密集型任务

大数据应用的主要计算模式

批处理计算：针对大规模数据的批量处理，如MapReduce、Spark等

流计算：针对流数据的实时计算处理，如Spark、Storm、Flink、Flume、Dstream等

图计算：针对大规模图结构数据的处理，如GraphX、Gelly、Giraph、PowerGraph等

查询分析计算：大规模数据的存储管理和查询分析，如Hive、Impala、Dremel等

Hadoop大数据生态圈

1.4 企业面临的挑战和机遇

挑战

• 业务部门无清晰的大数据需求
• 企业内部数据孤岛严重
• 数据可用性低、质量差
• 数据相关管理技术和架构
• 数据安全问题
• 大数据人才缺乏
• 数据开放和隐私的权衡

机遇

大数据挖掘成为商业分析的核心

大数据成为信息技术应用的支撑点

大数据成为信息产业持续增长的新引擎

1.5 华为鲲鹏解决方案

新时代的需求

万物互联——海量数据产生需要更高算力

应用和数据的多样性需要新的计算架构

超万亿规模的计算产业空间

鲲鹏计算产业优势

以中国市场孵化和完善行业应用，与全球产业形成良性循环

和ARM共享优势生态，协同加速发展

鲲鹏计算产业整体架构

鲲鹏计算产业是基于Kunpeng处理器构建的全栈IT基础设施、行业应用及服务，包括PC、服务器、存储、操作系统、中间件、虚拟化、数据库、云服务、行业应用以及咨询管理服务等。

鲲鹏大数据解决方案

华为安全可控大数据解决方案，提供一站式高性能大数据计算及数据安全解决方案，解决公共安全行业大数据智能化建设的数据安全、效率、能耗等基础性难题。

BIgData Pro大数据解决方案

该方案采用基于公有云的存储和计算分离架构，以可无限弹性扩容的鲲鹏算力作为计算资源，以支持原生多协议的OBS对象存储服务为统一的存储数据湖。

提供了“存算分离、极致弹性、极致高效”的全新公有云大数据解决方案，大幅提高了大数据集群的资源利用率。

华为大数据解决方案优势

• 高安全
• 高性能
• 高开放

华为云大数据服务

华为云MRS服务

华为云MRS服务的优势

• 高性能
• 易运维
• 高安全
• 低成本