大数据和智能数据应用架构系列教程之：大数据与社交网络分析

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

随着移动互联网、微信、微博等社交媒体平台日益发展，用户数量也不断增加，海量的数据需要迅速分析处理，如何从海量数据中提取有效信息成为重点关注的问题。而近几年来，随着互联网公司将大数据平台作为重要竞争力，越来越多的企业开始采用大数据技术进行社会业务的分析与决策。尤其是基于社交网络的分析与挖掘具有十分重要的价值。

在本系列教程中，我会结合实践案例，讲述如何用大数据工具及分析工具对社交网络进行分析，并用数据驱动行动，助力企业更好地理解用户习惯、品牌价值和客户需求，进一步改善服务质量和营销效果。本文将详细阐述大数据与社交网络分析的相关技术和知识，并分享一些实际案例实战。希望能够对读者有所帮助。

2.核心概念与联系

2.1 大数据定义

什么是大数据？

“大数据”这一术语最早由英国剑桥大学计算机科学系的Michael Gale博士于2009年提出，指的是包含海量数据的高容量、高维、复杂、动态和快速增长的信息资料集合。而目前人们对大数据的定义则逐渐演变成包括图像、文本、视频、音频、网页、应用程序等各种非结构化或半结构化的、非独立数据源、并存于不同数据源之间的数据集。

2.2 数据仓库

什么是数据仓库？

数据仓库是一个专门用于存储和分析复杂，多种数据源产生的数据的地方。它通常被组织成一个集中式的数据库，供多个分析系统使用，提供统一的视图，进行多方面的数据分析。数据仓库中的数据可以是企业内部产生的原始数据或者是从其他数据源采集后经过清洗、规范化后形成的一组较为规范化的、可复用的信息。

2.3 MapReduce计算框架