大数据前沿技术与应用场景.ppt

大数据前沿技术与应用场景 大数据前沿技术：大数据技术的发展可以追溯到2000年，Google提出Google File System，随后在2004年引入Google MapReduce和Google Big Table。2006年，Hadoop项目诞生，成为大数据技术的核心项目。2009年，HBase和Hive开源，标志着大数据技术的关键历史进程。 2010年，MongoDB开源，Spark也在2011年开源。2012年，Storm初版发布，阿里巴巴的RocketMQ也诞生。2013年，Hadoop1.0（HDFS、MapReduce）发布，2014年，HBase1.0发布。2015年，Storm1.0发布，Spark也在2016年发布。2017年，Apache RocketMQ发布，2018年，Hadoop3.0发布。 大数据应用场景：大数据技术的应用场景非常广泛，包括海量数据存储、分布式文件系统、面向列的开源数据库、非关系数据库、文档存储等。 分布式文件系统：HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，用于存储海量数据。HDFS的主要特点是可扩展性强、容错性高、数据安全性强。 面向列的开源数据库：HBase是基于Hadoop的面向列的开源数据库，非常适合非结构化数据的存储。HBase的主要特点是性能高、可扩展性强、数据安全性强。 非关系数据库：NoSQL数据库是大数据技术中的一个重要分支，包括文档存储、键值存储、列存储、图形数据库等。NoSQL数据库的主要特点是性能高、可扩展性强、灵活性强。 文档存储：文档存储是大数据技术中的一个重要应用场景，例如，{ "employees": [ { "firstName": "Bill", "lastName": "Gates" }, { "firstName": "George", "lastName": "Bush" }] }。 分布式索引技术：分布式索引技术是大数据技术中的一个重要技术，用于快速查询海量数据。分布式索引技术的主要特点是查询速度快、可扩展性强、数据安全性强。 分布式消息队列：Apache RocketMQ是开源的、分布式的、消息和数据流平台，用于异步处理业务逻辑，解除系统耦合，提高系统性能。RocketMQ的主要特点是高效的通讯机制、灵活的处理请求、缓冲高压。 大数据计算处理技术：大数据计算处理技术是大数据技术中的一个重要技术，包括分布式计并行算框架、流式计算框架、实时计算框架等。分布式计并行算框架是适合时效性较低场景的一种通用的计算框架。流式计算框架是非常适合需实时计算的场景的一种计算框架。 大数据技术在实际应用中的价值：大数据技术在实际应用中的价值主要体现在提高系统性能、提高系统可扩展性、提高系统安全性等方面。