大数据课堂测验2
数据与大数据教学设计
数据与大数据教学设计
一、引言
数据与大数据已经成为当今社会的重要组成部份，对各行各业的发展产生了深远的影响。为了培养学生对数据与大数据的认知和应用能力，我们设计了一套数据与大数据教学方案。本文将详细介绍该教学方案的目标、内容、教学方法和评估方式。
二、教学目标
1. 培养学生对数据与大数据的基本概念和原理的理解；
2. 培养学生对数据分析和数据挖掘的基本技能；
3. 培养学生对大数据应用的创新思维和实践能力；
4. 培养学生对数据隐私和信息安全的意识和保护能力；
5. 培养学生团队合作和沟通能力。
三、教学内容
1. 数据与大数据基础知识
- 数据的定义、分类和特征；
- 大数据的概念和特点；
- 数据分析和数据挖掘的基本方法和技术。
2. 大数据应用案例分析
- 通过实际案例分析，介绍大数据在不同领域的应用，如金融、医疗、交通等；
- 分析大数据应用的优势和挑战。
3. 数据分析与挖掘工具的使用
- 介绍常用的数据分析与挖掘工具，如Python、R、Hadoop等；
- 指导学生使用工具进行数据分析和挖掘实践。
4. 大数据伦理与隐私保护
- 引导学生思量大数据应用中的伦理问题，如数据隐私、信息安全等；
- 探讨大数据伦理和隐私保护的原则和方法。
5. 大数据项目实践
- 分组进行大数据项目实践，涉及数据采集、清洗、分析和可视化等环节；
- 培养学生团队合作和项目管理能力。
四、教学方法
1. 讲授予案例分析相结合的教学方法，通过实际案例引导学生理解数据与大数
据的概念和应用；
2. 实践与探索相结合的教学方法，通过实际操作和探索，培养学生数据分析和
铲铲概念课堂时空大数据(二)
铲铲概念课堂时空大数据（二）引言概述：
铲铲概念课堂时空大数据（二）是一项关于铲铲概念课堂使用时空大数据的研究。本文将探讨如何运用时空大数据为铲铲概念课堂提供更好的教学支持和优化学习体验。通过分析时空大数据所揭示的学生行为和学习情况，可以帮助教师更好地了解学生需求，并制定相应教学策略和个性化的学习计划。
正文：
1. 时空大数据分析铲铲课堂学生行为
a. 分析学生在课堂上的活跃度和参与度
b. 探究学生对不同知识点的理解和掌握程度
c. 研究学生的学习习惯和学习过程中的困难点
d. 分析课堂上学生的互动行为和合作情况
e. 利用时空大数据了解学生在特定时段的学习状态和表现
2. 利用时空大数据优化课堂教学策略
a. 根据学生活跃度和参与度调整教学内容和形式
b. 针对不同学生的理解和掌握程度提供个性化辅导
c. 分析学生的学习偏好和困难点，优化课堂教学方式
d. 基于时空大数据推断学生可能出现的学习困难，并提前制定帮助计划
e. 提供实时反馈和个性化学习建议，增强学生的学习动力和效果
3. 基于时空大数据实现铲铲概念课堂个性化学习
a. 利用学生学习行为数据，为每个学生生成个性化学习路径
b. 根据学生的学习位置和时间安排个性化学习计划
c. 结合学生的学习进度和需求，提供个性化辅导和讲解
d. 利用时空大数据诊断学生学习难点，并提供具体的解决方案
e. 基于学生的学习偏好和学习状态，调整课程内容和推荐教材
4. 时空大数据支持铲铲概念课堂教学研究
a. 借助时空大数据，研究铲铲课堂教学的有效性和效果
b. 分析学生时间利用的有效方式和学习习惯的变化趋势
基于大数据驱动的课堂教学过程性评价优化策略探究
基于大数据驱动的课堂教学过程性评价优化
策略探究
随着信息技术的不断发展和普及，大数据在各个领域的应用也日益
广泛。在教育领域，大数据的应用也逐渐展现出巨大的潜力。本文旨
在探究基于大数据驱动的课堂教学过程性评价优化策略，通过对学生
学习过程的全面监测和分析，为教师提供科学准确的评价指标以及有
针对性的教学反馈，进而提高教学效果。
一、大数据在课堂教学评价中的应用
在传统的课堂教学中，教师通常通过观察、小测验等方式对学生的
学习情况进行评价。然而，这种评价方式往往只能反映学生的一时状态，无法全面了解学生的学习过程和效果。而借助大数据技术，可以
对学生的各个学习环节进行全程监测和记录，包括学习时间、学习内容、学习兴趣等方面的数据。通过对这些数据的分析和挖掘，可以更
加客观准确地评价学生的学习情况，为教师提供科学的依据。
二、基于大数据的课堂教学评价策略探究
1. 学习行为分析
基于大数据的课堂教学评价首先需要对学生的学习行为进行分析。
通过收集学生在学习过程中的各种行为数据，如学习时间、学习动作、学习路径等，可以对学生的学习活动进行全面了解。教师可以通过学
习行为分析系统实时了解每个学生的学习过程，并对学生进行个性化
的教学指导。
2. 学习效果评估
基于大数据的课堂教学评价还可用于对学生的学习效果进行评估。
通过收集学生的学习成绩、作业完成情况等数据，并结合学生的学习
行为数据进行综合分析，可以客观准确地评估学生的学习效果。同时，通过与历史数据的对比分析，可以为学生提供个性化的学习建议，帮
助他们更好地提高学习效果。
3. 教学过程改进
《1.3.2大数据及其应用》作业设计方案-高中信息技术人教版必修1
《大数据及其应用》作业设计方案（第一课时）
一、作业目标
本作业设计旨在通过第一课时的学习，使学生能够：
1. 理解大数据的基本概念、特征及重要性。
2. 掌握大数据的来源与分类。
3. 初步了解大数据的应用领域及价值。
4. 培养学生对大数据的兴趣和探究欲望。
二、作业内容
作业内容围绕《大数据及其应用》课程的第一课时展开，主要包括以下几个方面：
1. 预习任务：学生需自行查阅资料，了解大数据的起源、发展历程及其在社会各领域的应用实例。
2. 课堂笔记整理：学生需将第一课时中讲解的大数据基本概念、特征、来源与分类等知识点进行整理，形成书面笔记。
3. 案例分析：选取一个与日常生活相关的大数据应用案例（如社交网络分析、智慧城市等），分析其应用场景、数据来源及处理过程。
4. 思考题：思考大数据对个人生活、社会发展的影响，以及未来可能的应用方向。
三、作业要求
为保证作业质量，特提出以下要求：
1. 预习任务要求学生在查阅资料时做好记录，确保信息的准确性和可靠性。
2. 课堂笔记整理要求条理清晰，重点突出，便于复习和回顾。
3. 案例分析需结合实际，具体分析数据来源和处理过程，并形成书面报告。
4. 思考题需结合个人观点，体现对大数据应用的独到见解。
5. 作业需在规定时间内完成，并按时提交。
四、作业评价
作业评价将从以下几个方面进行：
1. 准确性：预习任务和课堂笔记的准确性。
2. 完整性：案例分析和思考题的完整性及深度。
3. 创新性：学生在思考题中的独到见解和创新思维。
4. 规范性：作业的书写规范、整洁程度。
评价结果将作为学生平时成绩的一部分，以鼓励学生在作业中展现自己的能力和潜力。
数据与大数据教学设计
数据与大数据教学设计
一、引言
数据与大数据已经成为当今社会中最具价值和影响力的资源之一。随着科技的迅速发展，数据的产生和积累呈现爆炸式增长，对于教育领域来说，如何教授和培养学生在数据时代中的数据分析和应用能力变得尤为重要。本文将介绍一种针对数据与大数据教学设计的标准格式，以帮助教师开展高质量的数据教学。
二、教学目标
1. 了解数据与大数据的基本概念和背景知识；
2. 掌握数据分析的基本方法和技巧；
3. 培养数据思维和数据应用能力；
4. 学会利用大数据工具和技术进行数据处理和分析。
三、教学内容
1. 数据与大数据的基本概念
1.1 数据的定义和分类
1.2 大数据的特征和应用领域
2. 数据分析的基本方法和技巧
2.1 数据收集和整理
2.2 数据可视化和统计分析
2.3 数据挖掘和机器学习
3. 数据思维和数据应用能力的培养
3.1 数据思维的培养方法和实践
3.2 数据应用案例分析和讨论
4. 大数据工具和技术的应用
4.1 大数据平台和框架介绍
4.2 大数据处理和分析工具的使用
4.3 大数据应用案例分析和实践
四、教学方法
1. 授课讲解：通过教师的讲解，向学生介绍数据与大数据的基本概念和背景知识，以及数据分析的基本方法和技巧。
2. 实践操作：通过实际案例和数据集，引导学生进行数据收集、整理、可视化和统计分析，培养他们的数据思维和数据应用能力。
3. 小组讨论：组织学生进行小组讨论，分享和交流数据应用案例，激发学生的创新思维和合作能力。
4. 案例分析：通过分析真实的大数据案例，让学生了解大数据工具和技术的应用，培养他们的实际操作能力。
大数据：大数据课堂之概念学习29篇（建议收藏）
大数据：大数据课堂之概念学习29篇（建议收藏）
1，什么是频数分布
频数也称“次数”，对总数据按某种标准进行分组，统计出各个组内含个体的个数。我们把各个类别及其相应的频数全部列出来就是“频数分布”或称“次数分布”。
频数分布的类型
在日常生活和经济管理中，常见的频数分布曲线主要有正态分布（对称分布）、偏态分布（skewed distribution）、J形分布、U形分布等几种类型，如下图所示：
正态分布是一种对称的钟形分布，有很多现象服从这种分布，如农作物的单位面积产量、零件的公差、纤维强度等都服从正态分布，如图（a）。J形分布有正J形和反J形两种，如经济学中供给曲线，随着价格的提高供给量以更快的速度增加，呈现为正J形；而需求曲线则表现为随着价格的提高需求量以较快的速度减少，呈现为反J形。U形分布的特征是两端的频数分布多，中间的频数分布少，比如，人和动物的死亡率分布就近似服从U形分布，因为人口中婴幼儿和老年人的死亡率较高，而中青年的死亡率则较低；产品的故障率也有类似的分布。
频数分布的特征
频数分布的两个特征：集中趋势（central tendency）和离散趋势（tendency of dispersion）。
1、集中趋势
大部分观察值向某一数值集中的趋势称为集中趋势，常用平均数指标来表示，各观察值之间大小参差不齐。
2、离散趋势
频数由中央位置向两侧逐渐减少，称离散趋势，是个体差异所致，可用一系列的变异指标来反映。
2，什么是费雪指数
费雪指数是美国统计学家欧文·费雪（(Irving·Fisher）于1911年提出的。费雪指数是指拉氏指数和派氏指数的几何平均数，主要用于对指数公式的测验，以及调和拉氏与派氏两种指数的矛盾，又被称为“费雪理想指数”。
大数据分析应用2课程中思政教育的实例研究
大数据分析应用2课程中思政教育的实例
研究
1. 引言
在当今信息时代，大数据分析技术已经深入到各个领域，包括
教育行业。大数据分析应用2课程作为一门重要的专业课程，不仅
需要传授给学生专业的知识，还需要融入思政教育，培养学生的社
会主义核心价值观和正确的数据观念。本文将通过实例研究，探讨
大数据分析应用2课程中思政教育的实践方法和效果。
2. 研究方法
本研究采用案例分析法，通过收集和分析相关课程的教学资料、学生反馈和考核结果，来评估大数据分析应用2课程中思政教育的
实际效果。
3. 实例分析
我们选取了大数据分析应用2课程中的一个实例来进行分析。
这个实例是关于使用大数据技术分析社交媒体上的舆论倾向。
3.1 教学目标
通过这个实例，我们希望达到以下教学目标：
1. 使学生掌握大数据分析的基本方法。
2. 培养学生正确使用大数据技术分析社会问题的能力。
3. 引导学生树立正确的网络舆论观念，积极传播正能量。
3.2 教学过程
在教学过程中，我们首先介绍了大数据分析的基本概念和方法，然后引导学生使用大数据技术分析社交媒体上的舆论倾向。在分析
过程中，我们注重引导学生从多个角度思考问题，培养他们的批判
性思维和综合分析能力。
3.3 教学效果评估
通过收集学生们的课堂表现、作业和考核结果，我们进行了教学效果评估。结果显示，学生们在掌握大数据分析技术的同时，也表现出了正确的网络舆论观念，能够积极传播正能量。
4. 结论
通过以上实例分析，我们可以得出以下结论：
1. 在大数据分析应用2课程中融入思政教育是必要的，可以帮助学生树立正确的数据观念和网络舆论观念。
大数据支持下的课堂评价
评价结果促进了什么样的教学决策？
决策种类 教什么
教多久
评价策略 在教学前进行前测
决策选项
是否对特定教学目标提供 指导
对学生的学习进度进行阶 段性过程评价
对于某个学生或是整个班 级，是否继续或停止对某 个目标的指导
教学效果
比较学生教学前后的表现
下次使用时，是否保持、 抛弃或者修正原有的教学 安排
大数据
评价三要素
• 信度 • 效度 • 偏见的克服
2、评价的信度
• 信度 = 一致性
信度三要素
三种信度间的关系 • 稳定信度 ≠ 复本信度 ≠ 内在一致性信度
测量的标准误
•
3、评价效度
• 依据评价结果所作推论的可靠程序
效度三要素
信度与效度的关系
4、偏差的克服
• 评价偏差是反映评价工具 质量的重要标准,指的是某 些学生由于性别、民族、 种族、社会地位、宗教信 仰或其它群体特性,致使在 评价结果受到影响.
大数据支持下的课堂教学评价
杨歆 XX师范学院
1、教师为什么需要了解评价
评价与测验
为什么需要了解评价
• 诊断学生的优势和不足 • 影响公众对教育的看法
• 监测学生的发展
• 有助于评价教师
• 评定等级
• 明确教师的教学目标
• 判断教师的教学效果
如何评价
基于课堂教学行为大数据的课堂观察方法与技术
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
Baidu Nhomakorabea
本书关键字分析思维导图
方法
作者
课堂
行为
课堂
观察
领域
方法
观察
数据 分析
案例
数据
课堂教学
技术
应用
重要性
教育
包括
内容摘要
内容摘要
随着大数据技术的不断发展，教育领域也开始逐渐引入大数据思维和方法，以更好地理解和改善 教学行为。其中，《基于课堂教学行为大数据的课堂观察方法与技术》这本书，对课堂教学行为 大数据的课堂观察方法与技术进行了全面深入的探讨和总结。 作者首先阐述了大数据对课堂教学行为观察的重要性和必要性。随着教育信息化和数字化转型的 加速推进，课堂教学行为的数据越来越丰富，如何有效地收集、分析和利用这些数据，以更好地 理解和改进教学行为，是当前教育领域面临的一个重要问题。 作者详细介绍了课堂教学行为数据的收集方法与技术，包括观察法、调查法、测验法等多种方法， 以及相应的数据采集工具和技术。同时，作者还强调了数据采集过程中的质量控制和数据清洗的 重要性，以确保数据的准确性和可靠性。 在分析了课堂教学行为数据的收集方法与技术之后，作者进一步介绍了数据分析的方法和模型。
基于大数据的课堂教学及作业设计案例
基于大数据的课堂教学及作业设计案例
基于大数据的课堂教学及作业设计案例
1. 引言
随着信息技术的迅速发展，大数据已经渗透进入了各行各业。教育领域也不例外，越来越多的教育工作者开始尝试利用大数据技术来提升课堂教学和作业设计的效果。基于大数据的教学和作业设计可以帮助教育者更加深入地了解学生的学习情况和需求，个性化地为学生提供教育资源和指导。本文将探讨几个基于大数据的课堂教学及作业设计的案例，并分析其优点和应用前景。
2. 案例一：学生学习表现分析
在传统的教学模式中，教师难以实时了解学生的学习情况，只能通过期中期末考试等方式来评估学生的学习表现。然而，基于大数据的教学平台可以通过收集学生的学习数据来分析他们的学习行为和成绩。教师可以通过分析学生的学习进度、学习时间、学习习惯等数据，及时调整教学内容和方法，提供针对性的辅导和指导。这种个性化的教学方法能够更好地满足学生的学习需求，提高学生的学习效果。
3. 案例二：作业评估与反馈
传统的作业评估方式通常是教师手工批改学生提交的作业，这既耗时
又容易存在主观评价的问题。而基于大数据的作业评估系统可以快速、准确地对学生的作业进行评估，并根据评估结果提供个性化的反馈。
教师可以通过分析学生的作业表现来找出学生的薄弱环节，并给予相
应的指导和训练，帮助学生提高学习能力。作业评估系统还可以为教
师提供全面的数据分析，帮助他们更好地了解整个班级的学习状况以
及个体学生的表现，从而做出更好的教学决策。
4. 案例三：资源优化和个性化教学
传统的课堂教学往往是统一而固定的，无法满足不同学生的学习需求。而基于大数据的课堂教学系统可以根据学生的学习数据来提供个性化
课堂中的大数据应用
课堂中的大数据应用
课堂中的大数据应用
1.简介
本文档旨在介绍课堂中的大数据应用。大数据应用已经在教育领域中扮演着重要的角色，它能够帮助教师们更好地了解学生的学习情况，提供个性化的学习支持和指导，从而提高学生的学习效果。
2.大数据收集与分析
2.1 学生信息收集
为了进行大数据分析，需要收集学生的相关信息，包括但不限于年龄、性别、学习成绩、学习习惯等。这些信息可以通过学籍系统、调查问卷等方式进行收集。
2.2 学习数据收集
除了基本的学生信息外，还可以通过学习管理系统、在线学习平台等工具收集学生的学习数据，如学习日志、作业成绩、在线测试结果等。这些数据可以提供给教师进行深入分析。
2.3 数据清洗与预处理
在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行清洗和预处理。清洗过程包括去除重复数据、处理缺失值、解决异常值等。预处理步骤包括数据规范化、特征选择等。
2.4 数据分析工具与方法
在进行大数据分析时，可以使用各类数据分析工具和方法，如机器学习算法、数据挖掘技术等。这些工具和方法可以帮助教师发现数据中潜在的规律和模式。
3.大数据应用场景
3.1 学生学习行为分析
通过对学习数据的分析，可以了解学生的学习行为，包括学习时间分布、学习习惯、课堂表现等。通过这些分析结果，教师可以知道学生的学习活动是否规律，是否存在潜在的问题，并且可以根据这些信息提供相应的指导和支持。
3.2 学习资源推荐
通过对学习数据和学生信息的分析，可以为学生推荐适合他们的学习资源，如教材、课程、学习工具等。个性化的学习资源推荐可以提高学生的学习效果和满意度。
中小学教师数据素养测验2练习题
1
单选(2.5分)
具备数据素养的教师对学生的学习具有高度的敏锐性
得分/总分
•
A.
内容
•
B.
数据
2.50/2.50
•
C.
信息
•
D.
知识
正确答案：B你选对了
2
单选(2.5分)
教师数据素养是指教师能够对不同类型、不同来源的进行定位、获取、处理与分析。
得分/总分
•
A.
教育数据
2.50/2.50
•
B.
课堂数据
•
C.
教学数据
•
D.
学习数据
正确答案：A你选对了
3
单选(2.5分)
英国的数据素养最早来源于。
得分/总分
•
A.
数字素养
•
B.
数学素养
2.50/2.50
•
C.
信息素养
•
D.
智能素养
正确答案：B你选对了
4
单选(2.5分)
信息素养的概念最早在年由美国信息产业协会主席Paul Zurkowski提出。
得分/总分
•
A.
1975
•
B.
1976
•
C.
1974
2.50/2.50
•
D.
1973
正确答案：C你选对了
5
单选(2.5分)
关于教师数据素养金字塔模型，下列说法错误的是______。
得分/总分
•
A.
思维方法是教师数据素养能力的体现，是发展评价教师数据素养的关键性指标。
2.50/2.50
•
B.
教师数据素养金字塔模分为意识态度层、基础知识层、核心技能层以及思维方法层。
•
C.
基础知识层是教师提升数据素养的理论基础。
•
D.
教师的数据意识与态度是教师提升数据素养的先决条件。
正确答案：A你选对了
6
单选(2.5分)
意识态度层处于教师数据素养框架的最底层，包括教师的教育数据意识和______两个方面。
得分/总分
•
A.
教育数据知识
0.00/2.50
•
B.
信息意识
•
C.
教育数据伦理
•
D.
信息伦理
正确答案：C你错选为A
7
多选(2.5分)
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30、Chukwa
Chukwa是开源的数据收集系统，用于监控和分析大型分布式系统的数据。
31、Pig
Pig是一个对大型数据集进行分析和评估的平台。
范围分区
列表分区
哈希分区
48、分布式环境下的数据缓存技术特点
高性能
动态扩展性
高可用性
易用性
49、NoSQL数据库种类
键值（Key-Value）存储
列存储（Column-Oriented）
文档（Document-Oriented）存储
图形存储（Graph-Oriented）。
50、四种类型NoSQL的特点及典型产品
32、Spark原理
Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、流处理和图计算等多种范式。Spark基于MapReduce算法实现的分布式计算，拥有MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
9、EDC系统的基本功能
数据录入、数据导出、试验设计、编辑检查、操作痕迹、系统安全、在线交流、医学编码和支持多语言。
10、EDC系统的优点
（1）提高了临床研究的效率，缩短了临床研究周期
（2）通过逻辑检查提高了数据质量
（3）对研究质量的监测更加方便
11、大数据采集的数据来源
大数据的三大主要来源为商业数据、互联网数据与传感器数据。
44、Common
Common为Hadoop的其他模块提供了一些常用工具程序包，主要包括系统配置工具Configuration、远程过程调用RPC、序列化机制和Hadoop抽象文件系统FileSystem等。在通用硬件上搭建云计算环境提供基本的服务，同时为软件开发提供了API。
45、大数据的一致性策略
存储类型
特性
典型工具
键值存储
可以通过键快速查询到值，值无需符合特定格式
Redis
列存储
可存储结构化和半结构化数据，对某些列的高频率查询具有很好的I/O优势
Bigtable、Hbase、Cassandra
文档存储
数据以文档形式存储，没有固定格式
CouchDB、MongoDB
图形存储
以图形的形式存储数据及数据之间的关系
试验对寻找解决方案是必要的
数据中总含有模式
数据挖掘增大对业务的认知
预测提高了信息作用能力
大数据建模的价值不在于预测的准确率
模式因业务变化而变化
20、数据可视化的概念
数据可视化技术是指运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像，然后在屏幕上显示出来，利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的交互处理的理论、方法和技术。
高可扩展性
通用性强
按需服务
价格低廉
支持快速部署业务
56、云计算服务模式
基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）是云计算的三种应用服务模式
57、云计算部署模式
公有云、私有云和混合云
58、虚拟化技术
把有限的、固定的资源根据不同需求进行重新规划以达到最大利用率的思路，在IT领域就称为虚拟化技术。
27、Hive
Hive最早是由Facebook设计，基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。
28、HBase
HBase即Hadoop Database，是一个分布式、面向列的开源数据库。HBase主要用于需要随机访问、实时读写的大数据。
29、Avro
14、数据集成时应解决的问题
数据集成时应解决的问题包括数据转换、数据的迁移、组织内部的数据移动、从非结构化数据中抽取信息和将数据处理移动到数据端。
15、网络数据处理的四个模块及主要功能
分词（Words Analyze）、排重（Content Deduplicate）、整合（Integrate）和数据，如图2-17所示。
21、数据可视化流程
22、数据可视化工具的特性
1）实时性2）简单操作3）更丰富的展现4）多种数据集成支持方式
23、数据可视化在生物领域中的应用
测序数据可视化
分子结构数据可视化
关系网络可视化
临床数据可视化
24、Hadoop优点
1）可扩展（Scalable）
2）低成本（Economical）
3）高效率（Efficient）
4）可靠（Reliable）
25、Hadoop的核心模块
HDFS、MapReduce、Common及YARN，其中HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算，Common为在通用硬件上搭建云计算环境提供基本的服务及接口，YARN可以控制整个集群并管理应用程序Fra Baidu bibliotek基础计算资源的分配。
CAP，即一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）
46、大数据分区技术
通过一定的规则将超大型表分割成若干小块来分别处理。表进行分区时需要使用分区键来标志每一行属于哪一个分区，分区键以列的形式保存在表中。
47、几种常见的数据分区算法
这四个模块的主要功能如下。
1）分词：对抓取到的网页内容进行切词处理。
2）排重：对众多的网页内容进行排重。
3）整合：对不同来源的数据内容进行格式上的整合。
4）数据：包含两方面的数据，Spider Data和Dp Data。
16、大数据建模概念
大数据建模是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种无歧义的书面描述。
传统数据挖掘
大数据挖掘
样本数量
少量数据样本
分析与事物相关的所有数据，研究的样本数量趋近于总体数量
事物之间的关系
遵循事物之间的因果关系
寻找事物之间的相关关系
追求的目标
追求绝对的准确性
追求效率和趋势
挖掘方式
采集方法，内容分类，采信标准等都已存在即有规则，方法论完整
33、Spark的优点
轻量级快速处理
支持多语言
支持复杂查询
实时的流处理
可以与Hadoop数据整合
34、HDFS的设计目标
高效的硬件响应
流式数据访问
大规模数据集
简单的一致性模型
异构软硬件平台间的可移植性
35、HDFS架构——解释下图
答案在P107-P108
36、以一个文件File A（大小100MB）为例，说明HDFS的工作原理。
HDFS在集群上实现了分布式文件系统，MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。
HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了对文件操作和存储的支持。
MapReduce在HDFS的基础上实现任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果。
41、MapReduce技术特征
易于使用
良好的伸缩性
大规模数据处理
12、网络数据采集和处理的四个主要模块
网络爬虫（Spider）、数据处理（Data Process）、URL队列（URL Queue）和数据（Data）。
13、大数据集成
在大数据领域中，数据集成技术也是实现大数据方案的关键组件。大数据中的集成是将大量不同类型的数据原封不动的保存在原地，而将处理过程适当的分配给这些数据。这是一个并行处理的过程，当在这些分布式数据上执行请求后，需要整合并返回结果。
适用于廉价设备。
适合于读操作，不适合写操作。
不适用于传统关系型数据库。
54、云计算定义
云计算是一种用于对可配置共享资源池（网络、服务器、存储、应用和服务）通过网络方便的、按需获取的模型，它可以以最少的管理代价或以最少的服务商参与，快速地部署与发布。
55、云计算基本特征
规模经济性
强大的虚拟化能力
高可靠性
1、简述大数据的来源与数据类型
大数据的来源非常多，如信息管理系统、网络信息系统、物联网系统、科学实验系统等，其数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2、大数据产生的三个阶段
（1）被动式生成数据
（2）主动式生成数据
（3）感知式生成数据
3、大数据处理的基本流程
1．数据抽取与集成
2．数据分析
功能层：包括大数据集成、存储、管理和挖掘部分，各部分为大数据存储和挖掘提供相应功能。
服务层：基于Web技术和Open API技术提供大数据最终的展现服务。
62、医学大数据的种类
医院医疗大数据
区域卫生信息平台大数据
基于大量人群的医学研究或疾病监测大数据
自我量化大数据
网络大数据
生物信息大数据
63、大数据挖掘与传统数据挖掘方法的区别
读操作流程
写操作流程
答案在P109-P111
37、HDFS的4类源代码
基础包
实体实现包
应用包
WebHDFS相关包
38、MapReduce
MapReduce是一个针对大规模群组中海量数据处理的分布式编程模型。
39、HDFS接口
远程过程调用接口
与客户端相关接口
HDFS各服务器间的接口
40、HDFS和MapReduce的关系
59、云计算数据中心的构成
云计算数据中心本质上由云计算平台和云计算服务构成
60、云计算安全关键技术
可信访问控制
密文检索与处理
数据存在与可使用性证明
数据隐私保护
虚拟安全技术
云资源访问控制
可信云计算
61、大数据解决方案系统架构及各层功能
平台层：其中的大数据存储平台提供大数据存储服务，大数据计算平台提供大数据计算服务，多数据中心调度引擎为多区域智能中心的分析架构提供数据调度服务。
17、大数据分析模式分类
根据实时性，可分为在线分析和离线分析
根据数据规模，可分为内存级、BI级和海量级
根据算法复杂度的分类
18、大数据建模流程
定义问题、数据理解、数据准备、模型建立、模型评估、模型更新与结果部署等。
19、大数据建模应遵循的规律
以业务目标作为实现目标
业务知识是每一步的核心
做好数据预处理
Neo4J
51、Bigtable
Bigtable是Google开发的一个分布式结构化数据存储系统，运用按列存储数据的方法，是一个未开源的系统。
52、Bigtable数据库的架构
答案在P135.
53、Bigtable数据库特点
适合大规模海量数据，PB级数据。
分布式、并发数据处理，效率极高。
易于扩展，支持动态伸缩。
3．数据解释
4、大数据的特征
4V1O Volume，Variety，Value，Velocity，On-Line
5、适合大数据的四层堆栈式技术架构
6、大数据的整体技术和关键技术
大数据的整体技术一般包括：数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、开发大数据安全大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
7、新一代数据体系的分类
新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其归纳到线上行为数据与内容数据两大类别。
8、EDC系统的定义
临床试验电子数据采集（Electric Data Capture，EDC）系统，在临床试验中的应用可以有效解决纸质CRF存在的问题。EDC是通过互联网从试验中心（Sites）直接远程收集临床试验数据的一种数据采集系统。
42、MapReduce工作机制
答案在P116-P117
43、MapReduce执行流程
Map（映射）和Reduce（化简）是它的主要思想，Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集，用户只需要实现Map和Reduce两个接口，即可完成TB级数据的计算。
向MapReduce框架提交一个计算作业时，它会首先进行Split（分片），将File（文件）分配为多个数据片段，保证作业的并行效率。然后Map把计算作业拆分成若干个Map任务，然后分配到不同的结点上去执行，每一个Map任务处理输入数据中的一部分。当Map任务完成后，它会生成一些中间文件，把这些文件重新组织作为Reduce阶段的输入，该过程称为Shuffle（洗牌），洗牌的操作一般包含本地化混合、分区、排序、复制及合并。Reduce任务的主要目标就是把前面经过洗牌的文件汇总到一起并输出。
26、YARN的基本设计思想
将MapReduce中的JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的ApplicationMaster。其中ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配，而ApplicationMaster则负责单个应用程序的管理。