大数据简介大数据概念：1、数据量大2、处理速度快： 从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策的时间非常少3、结构复杂： 大数据是由结构化和非结构化数据组成的4、价值密度低： 价值密度低，商业价值高大数据影响：在思维方式方面，大数据完全颠覆了传统的思维方式：1、全样而非抽样2、效率而非精确3、相关而非因果大数据技术：1、数据采集： 利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等，抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础；或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析2、数据存储和管理： 利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理3、数据处理与分析： 利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据4、数据隐私和安全： 在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全大数据关键技术： 分布式存储，分布式处理代表性大数据技术： Hadoop，Spark，Flink，BeamSpark简介Spark最初由美国加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序Spark具有如下几个主要特点：1、运行速度快： 使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算2、容易使用： 支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，可以通过Spark Shell进行交互式编程3、通用性： Spark提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件4、运行模式多样： 可运行于独立的集群模式中，可运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源