大数据实时处理与数据流挖掘技术解析
179 浏览量
更新于2024-06-27
收藏 775KB PPT 举报
"大数据存储与处理-数据流挖掘(PPT64页).ppt"
这篇PPT主要探讨了在大数据背景下如何有效地存储、处理和分析数据流,特别关注了数据流挖掘这一领域。数据流挖掘是从持续不断的数据流中发现有用信息的过程,它要求在数据实时到达时进行分析,而不依赖于完整的数据集。
课程提到了数据流模型,这是一种处理快速且连续的数据输入的方法。在这种模型中,数据以流的形式进入系统,更新和到达速率取决于用户行为,系统对此无法直接控制。由于数据量巨大,传统的存储和处理方式可能面临挑战,因此需要设计适应大数据环境的实时处理系统。
在大数据存储方面,PPT提到了两种查询模型:固定查询和Ad-hoc查询。固定查询,如历史最高温度记录,是持续运行的查询,而Ad-hoc查询则是在存储有限数据的基础上对新问题做出响应。在大数据场景下,由于存储和处理能力的限制,往往不能存储所有数据,因此需要通过策略如随机抽样来应对。
抽样技术在数据流挖掘中扮演了关键角色,它能够减少需要处理的数据量,同时尽量保持结果的代表性。PPT列举了两种常见的抽样方法:固定比率抽样和固定Size抽样。固定比率抽样是按比例选取样本,例如在搜索引擎中,可以只存储1/10的搜索请求;而固定Size抽样则是保留一定数量的元素。这两种方法在不同场合有其适用性,例如在评估用户重复搜索比例时,单纯按照固定比率抽样可能会导致误差,正确的做法是按照用户进行采样,将用户ID哈希后分配到多个桶中,然后观察每个桶内的查询行为。
除了抽样,PPT还讨论了数据流处理中的其他问题,如实时处理的挑战、过滤(白名单)以及如何检测热门项目、网络日志分析、拒绝服务攻击等。例如,通过分析流行的查询关键字、热门页面或话题,可以洞察用户需求和网络热点;在网络安全中,抽样技术可以帮助识别潜在的DDoS攻击。
这份PPT深入介绍了大数据环境下数据流的存储、处理和分析策略,特别是数据流挖掘的关键技术和应用实例,对于理解大数据实时分析具有很高的参考价值。
2021-09-06 上传
2021-09-23 上传
2021-09-21 上传
2022-12-24 上传
2023-03-02 上传
2021-09-23 上传
猫一样的女子245
- 粉丝: 226
- 资源: 2万+
最新资源
- AA4MM开源软件:多建模与模拟耦合工具介绍
- Swagger实时生成器的探索与应用
- Swagger UI:Trunkit API 文档生成与交互指南
- 粉红色留言表单网页模板,简洁美观的HTML模板下载
- OWIN中间件集成BioID OAuth 2.0客户端指南
- 响应式黑色博客CSS模板及前端源码介绍
- Eclipse下使用AVR Dragon调试Arduino Uno ATmega328P项目
- UrlPerf-开源:简明性能测试器
- ConEmuPack 190623:Windows下的Linux Terminator式分屏工具
- 安卓系统工具:易语言开发的卸载预装软件工具更新
- Node.js 示例库:概念证明、测试与演示
- Wi-Fi红外发射器:NodeMCU版Alexa控制与实时反馈
- 易语言实现高效大文件字符串替换方法
- MATLAB光学仿真分析:波的干涉现象深入研究
- stdError中间件:简化服务器错误处理的工具
- Ruby环境下的Dynamiq客户端使用指南