云数据库研究_林子雨
云数据库Cloud Database
《大数据技术基础》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
2013年9月第一版
云数据库领域的研究问题-体系架构
数据访问方法
1、客户端首先向管理器请求一份分区映射图 2、管理器向客户端发送分区映射图 3、客户端在映射图中根据键值找到所需数据的存储位置 4、客户端到指定的数据节点请求数据 5、由该数据节点把数据返回给客户端
云数据库市场主力军
•Google BigTable是一种满足弱一致性 要求的大规模数据库系统 •Google开发的另一款云计算数据库产 品是Fusion Tables，采用了基于数据空 间的技术
云数据库产品
Amazon Google
开源
Microsoft
云数据库市场重要参与者
•HBase[CryansAA08]和Hypertable 利用开源MapReduce平台Hadoop 提供了类似于BigTable的可伸缩 数据库实现
实际上，为了改进性能，同时也为了避免管理器的性能瓶颈，通常会在客户端缓存常用的分 区映射图，这样，客户端在很多情况下不用与管理器交互就可以直接访问相应的数据节点。
《大数据技术基础》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@ 2013年9月第一版
云数据库领域的研究问题-编程模型 M a p Reduce
林子雨 ziyulin@ 2013年9月第一版
DB1
服务器1
客 户
网 络
服务器2
服务器3
DB2
DB3
客 户
客 户
图
分布式数据库系统示意图
厦门大学计算机科学系
《大数据技术基础》
云数据库的影响
Cloud
1、极大地改变企业管理数据的方式
Chapter1-林子雨-大数据技术原理与应用-大数据概述(2016年2月17日版本)
典型的大数据应用实例
Kevin Spacey
大数据分析 David Fincher 风靡全球的美剧《纸牌屋》 英国同名小说《纸牌屋》
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
典型的大数据应用实例
从谷歌流感趋势看大数据的 应用价值
“谷歌流感趋势”，通过跟踪 搜索词相关数据来判断全美地区 的流感情况
《大数据技术原理与应用》
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1.4大数据的应用
• 大数据无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、 医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹
《大数据技术原理与应用》
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林子雨
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《大数据技术原理与应用》
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林子雨
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1.2.3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 1秒定律：这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同
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林子雨
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流计算
图计算 查询分析计算
《大数据技术原理与应用》
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1.7大数据产业
• 大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经 济活动的集合
产业链环节 IT基础设施层 包含内容 包括提供硬件、软件、网络等基础设施以及提供咨询、规划和系统集成服务的企业，比如，提供数 据中心解决方案的IBM、惠普和戴尔等，提供存储解决方案的EMC，提供虚拟化管理软件的微软、 思杰、SUN、Redhat等 大数据生态圈里的数据提供者，是生物大数据（生物信息学领域的各类研究机构）、交通大数据（ 交通主管部门）、医疗大数据（各大医院、体检机构）、政务大数据（政府部门）、电商大数据（ 淘宝、天猫、苏宁云商、京东等电商）、社交网络大数据（微、转换、存储和管理等服务的各类企业或产品，比如分布式文件系统（如Hadoop的 HDFS和谷歌的GFS）、ETL工具（Informatica、Datastage、Kettle等）、数据库和数据仓库（Oracle 、MySQL、SQL Server、HBase、GreenPlum等） 包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如，分布式计算框架 MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具（ MicroStrategy、Cognos、BO）等等 包括提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业能电网等行业应用的企业、机构或政府部门，比如交通主 管部门、各大医疗机构、菜鸟网络、国家电网等
厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-上机练习-图计算框架Hama的基础操作实践
厦门大学林子雨编著《大数据技术原理与应用》教材配套上机练习图计算框架Hama的基础操作实践（版本号：2016年1月18日版本）主讲教师：林子雨厦门大学数据库实验室二零一六年一月（版权所有，请勿用于商业用途）目录目录1作业题目 (1)2作业目的 (1)3作业性质 (1)4作业考核方法 (1)5作业提交日期与方式 (1)6作业准备 (1)6.1、Hama计算框架的安装配置 (1)6.2、用Hama计算模型实现寻找最大独立集问题算法 (3)7作业内容 (9)8实验报告 (9)附录1:任课教师介绍 (9)附录2：课程教材介绍 (10)《大数据技术原理与应用》图计算框架Hama基础操作实践上机练习说明主讲教师：林子雨E-mail: ziyulin@ 个人主页：/linziyu1作业题目图计算框架Hama基础操作实践。
2作业目的旨在让学生了解Pregel图计算模型，并学会用Pregel的开源实现Hama实现一些基本操作。
3作业性质课后作业，必做，作为课堂平时成绩。
4作业考核方法提交上机实验报告，任课老师根据上机实验报告评定成绩。
5作业提交日期与方式图计算章节内容结束后的下一周周六晚上9点之前提交。
6作业准备请阅读厦门大学林子雨编著的大数据专业教材《大数据技术原理与应用》（官网：/post/bigdata/），了解图计算的概念与意义。
6.1、Hama计算框架的安装配置A pache Hama是Google Pregel的开源实现，与Hadoop适合于分布式大数据处理不同，Hama主要用于分布式的矩阵、graph、网络算法的计算。
简单说，Hama是在HDFS 上实现的BSP(Bulk Synchronous Parallel)计算框架，弥补Hadoop在计算能力上的不足。
（1）. 安装好合适版本的jdk和hadoop，并且进行测试，保证他们能用。
（2）. 下载hama安装文件，从/downloads.html处下载合适的版本，我当时下的是0.6.4版本的。
大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案(精编文档).doc
【最新整理，下载后即可编辑】第一章1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。
2.试述数据产生方式经历的几个阶段答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。
3.试述大数据的4个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。
4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。
5.数据研究经历了哪4个阶段？答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。
6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。
7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。
大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。
8.举例说明大数据的基本应用答：9.举例说明大数据的关键技术答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算10.大数据产业包含哪些关键技术。
答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。
11.定义并解释以下术语：云计算、物联网答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。
物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。
12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。
第二章1.试述hadoop和谷歌的mapreduce、gfs等技术之间的关系答：Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和MapReduce，HDFS 是谷歌文件系统GFS的开源实现，MapReduces是针对谷歌MapReduce的开源实现。
林子雨大数据技术原理与应用答案(全)
林子雨大数据技术原理及应用课后题答案大数据第一章大数据概述课后题 (1)大数据第二章大数据处理架构Hadoop课后题 (5)大数据第三章Hadoop分布式文件系统课后题 (10)大数据第四章分布式数据库HBase课后题 (16)大数据第五章NoSQl数据库课后题 (22)大数据第六章云数据库课后作题 (28)大数据第七章MapReduce课后题 (34)大数据第八章流计算课后题 (41)大数据第九章图计算课后题 (50)大数据第十章数据可视化课后题 (53)大数据第一章课后题——大数据概述1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及其具体内容。
第一次信息化浪潮1980年前后个人计算机开始普及，计算机走入企业和千家万户。
代表企业：Intel，AMD，IBM，苹果，微软，联想，戴尔，惠普等。
第二次信息化浪潮1995年前后进入互联网时代。
代表企业：雅虎，谷歌阿里巴巴，百度，腾讯。
第三次信息浪潮2010年前后，云计算大数据，物联网快速发展，即将涌现一批新的市场标杆企业。
2.试述数据产生方式经历的几个阶段。
经历了三个阶段:运营式系统阶段数据伴随一定的运营活动而产生并记录在数据库。
用户原创内容阶段Web2.0时代。
感知式系统阶段物联网中的设备每时每刻自动产生大量数据。
3.试述大数据的4个基本特征。
数据量大（Volume）据类型繁多（Variety）处理速度快（Velocity）价值密度低（Value）4.试述大数据时代的“数据爆炸”特性。
大数据摩尔定律：人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长，即每两年就增加一倍。
5.科学研究经历了那四个阶段？实验比萨斜塔实验理论采用各种数学，几何，物理等理论，构建问题模型和解决方案。
例如：牛一，牛二，牛三定律。
计算设计算法并编写相应程序输入计算机运行。
数据以数据为中心，从数据中发现问题解决问题。
6.试述大数据对思维方式的重要影响。
全样而非抽样效率而非精确相关而非因果7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别？数据仓库以关系数据库为基础，在数据类型和数据量方面存在较大限制。
Chapter8-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-第八章-流计算
《大数据技术原理与应用》
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8.1.3 流计算概念
• 流计算：实时获取来自不同数据源的海量数据，经过实时 分析处理，获得有价值的信息
数据采集
实时分析处理
结果反馈
《大数据技术原理与应用》
流计算示意图
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8.1.1 静态数据和流数据
• 近年来，在Web应用、网络监控、传感监测等领域，兴起了一种新 的数据密集型应用——流数据，即数据以大量、快速、时变的流形式 持续到达
• 流数据具有如下特征： – 数据快速持续到达，潜在大小也许是无穷无尽的 – 数据来源众多，格式复杂 – 数据量大，但是不十分关注存储，一旦经过处理，要么被丢弃， 要么被归档存储 – 注重数据的整体价值，不过分关注个别数据 – 数据顺序颠倒，或者不完整，系统无法控制将要处理据，包括用户的 搜索内容、用户的浏览记录等数据。采用流计算进行实时数据分析， 可以了解每个时刻的流量变化情况，甚至可以分析用户的实时浏览轨 迹，从而进行实时个性化内容推荐
• 但是，并不是每个应用场景都需要用到流计算的。流计算适合于需要 处理持续到达的流数据、对数据处理有较高实时性要求的场景
传统的数据处理流程示意图
• 传统的数据处理流程隐含了两个前提：
– 存储的数据是旧的。存储的静态数据是过去某一时刻的快照，这 些数据在查询时可能已不具备时效性了
– 需要用户主动发出查询来获取结果
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大数据导论林子雨复习资料
大数据导论林子雨复习资料大数据导论林子雨复习资料大数据时代的来临，给我们的生活带来了翻天覆地的变化。
在这个信息爆炸的时代，大数据成为了我们获取信息、分析问题、做出决策的重要工具。
而在大数据领域，林子雨教授是一位备受瞩目的学者，他的研究成果和教学经验都备受推崇。
下面，我们将为大家整理一份林子雨教授的大数据导论复习资料，希望对大家的复习有所帮助。
一、大数据的定义和特点大数据是指规模巨大、类型多样、速度快、价值密度低的数据集合。
与传统的数据处理方法相比，大数据具有以下几个特点：1. 规模巨大：大数据的规模通常以TB、PB、甚至EB为单位，远远超过了我们传统数据库的处理能力。
2. 类型多样：大数据涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等。
3. 速度快：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地进行处理和分析。
4. 价值密度低：大数据中包含了大量的冗余和噪音数据，需要通过数据挖掘和分析技术提取有价值的信息。
二、大数据的应用领域大数据的应用领域非常广泛，几乎涵盖了所有行业。
以下是一些典型的大数据应用领域：1. 金融行业：大数据可以用于风险控制、欺诈检测、个性化推荐等方面，帮助金融机构提高效率和降低风险。
2. 医疗健康：大数据可以用于疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面，提高医疗服务的质量和效率。
3. 零售业：大数据可以用于销售预测、用户行为分析、精准营销等方面，帮助零售商提高销售额和客户满意度。
4. 交通运输：大数据可以用于交通拥堵预测、路径规划、智能交通管理等方面，提高交通运输的效率和安全性。
5. 媒体与娱乐：大数据可以用于内容推荐、用户画像、舆情分析等方面，提供个性化的媒体和娱乐服务。
三、大数据的挑战和解决方案虽然大数据给我们带来了很多机遇，但也面临着一些挑战。
以下是一些典型的大数据挑战：1. 数据质量：大数据中存在大量的冗余和噪音数据，需要通过数据清洗和质量控制来提高数据的准确性和可信度。
Chapter14厦门大学林子雨-大数据技术原理与应用-第十四章基于Hadoop的数据仓库Hive(
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第八讲 基于Hadoop的数据仓库Hive
（PPT版本号：2016年4月6日版本）
E-mail: 主页：
《大数据技术原理与应用》
厦2门01大6 学计算机科学系
林子雨
课堂内容与教材对应关系说明
《大数据技术原理与应用》
全方位、一站式服务
《大数据技术原理与应用》
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提纲
• 14.1 概述 • 14.2 Hive系统架构 • 14.3 Hive工作原理 • 14.4 Hive HA基本原理 • 14.5 Impala • 14.6 Hive编程实践
本PPT是如下教材的配套讲义： 21世纪高等教育计算机规划教材 《大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、分析与应用》 （2015年8月第1版） 厦门大学 林子雨 编著，人民邮电出版社 ISBN:978-7-115-39287-9
第9讲-Hadoop架构再探讨
新增第15章，不在当前第1版教材中，将放入第2版教材
第10讲-流计算
第8章-流计算
第11讲-Spark
新增第16章，不在当前第1版教材中，将放入第2版教材
第12讲-图计算
第9章-图计算
第13讲-数据可视化
第10章-数据可视化
第14讲-大数据在互联网领域的应用 第11章-大数据在互联网领域的应用
厦门大学林子雨编著《大数据技术原理与应用》 2015年8月1日人民邮电出版社出版发行 第1版教材共包含13章内容
第一章 大数据概述 第二章 大数据处理架构Hadoop 第三章 分布式文件系统HDFS 第四章 分布式数据库HBase 第五章 NoSQL数据库 第六章 云数据库 第七章 MapReduce 第八章 流计算 第九章 图计算 第十章 数据可视化 第十一章 大数据在互联网领域的应用 第十二章 大数据在生物医学领域的应用（自学） 第十三章 大数据的其他应用（自学）
Chapter0-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-课程介绍资料
主讲教师和助教
主讲教师：林子雨
单位：厦门大学计算机科学系 E-mail: ziyulin@ 个人网页：/linziyu 数据库实验室网站：
《大数据技术原理与应用》
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课程特色大 数 据 Fra bibliotek 门搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带 构建知识体系、阐明基本原理 引导初级实践、了解相关应用 为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向
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《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
内容提要
• 本课程系统介绍了大数据相关知识，共有13章 • 系统地论述了大数据的基本概念、大数据处理架构 Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、 NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型 MapReduce、流计算、图计算、数据可视化以及大数据 在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用 • 在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章节， 安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数 据关键技术
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篇章安排
第一篇：大数据基础篇 第二篇：大数据存储篇 第三篇：大数据处理与分析篇 第四篇：大数据应用篇
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第一篇：大数据基础篇
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Chapter6-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-第六章-云数据库
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6.3.1UMP系统概述
•UMP系统是低成本和高性能的MySQL云数据方案，关键模块采用 Erlang语言实现。开发者通过网络从平台上申请MySQL实例资源，由 平台提供的单一入口来访问数据 •UMP系统把各种服务器资源划分为资源池，并以资源池为单位把资源 分配给MySQL实例 •系统中包含了一系列组件，这些组件协同工作，以对用户透明的形式 提供主从热备、数据备份、迁移、容灾、读写分离、分库分表等一系 列服务 总的来说，UMP系统架构设计遵循了以下原则： •保持单一的系统对外入口，并且为系统内部维护单一的资源池 •消除单点故障，保证服务的高可用性 •保证系统具有良好的可伸缩，能够动态地增加、删减计算与存储节点 •保证分配给用户的资源也是弹性可伸缩的，资源之间相互隔离，确保 应用和数据安全
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
6.1 云数据库概述
• • • • • 6.1.1 6.1.2 6.1.3 6.1.4 6.1.5 数据库是个性化数据存储需求的理想选择 云数据库与其他数据库的关系
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6.2.1云数据库厂商概述
表6-3 云数据库产品
企业
Amazon Google Microsoft Oracle Yahoo! Vertica 阿里 Google Cloud SQL
产品
Dynamo、SimpleDB、RDS Microsoft SQL Azure Oracle Cloud PNUTS Analytic Database v3.0 f迁时的 成本 资源可拓展性
厦门大学-林子雨-大数据技术基础-第7章MapReduce-上机练习-MapReduce编程初级实践
厦门大学计算机科学系研究生课程《大数据技术原理与应用》上机练习MapReduce编程初级实践主讲教师：林子雨厦门大学数据库实验室二零一五年九月目录目录1作业题目 (1)2作业目的 (1)3作业性质 (1)4作业考核方法 (1)5作业提交日期与方式 (1)6实验平台 (1)7实验内容和要求 (1)8实验报告 (4)附录1:任课教师介绍 (4)附录2：课程教材介绍 (5)《大数据技术原理与应用》MapReduce编程初级实践上机练习说明主讲教师：林子雨E-mail: ziyulin@ 个人主页：/linziyu1作业题目MapReduce编程初级实践。
2作业目的1.通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；2.掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。
3作业性质课后作业，必做，作为课堂平时成绩。
4作业考核方法提交上机实验报告，任课老师根据上机实验报告评定成绩。
5作业提交日期与方式林子雨编著《大数据技术原理与应用》教材第七章MapReduce内容结束后的下一周周六晚上9点之前提交。
6实验平台已经配置完成的Hadoop伪分布式环境。
7实验内容和要求1.编程实现文件合并和去重操作对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。
下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。
输入文件A的样例如下：20150101 x20150102 y20150103 x20150104 y20150105 z20150106 x输入文件B的样例如下：20150101 y20150102 y20150103 x20150104 z20150105 y根据输入文件A和B合并得到的输出文件C的样例如下：20150101 x20150101 y20150102 y20150103 x20150104 y20150104 z20150105 y20150105 z20150106 x2. 编写程序实现对输入文件的排序现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。
Chapter14-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-第十四章-基于Hadoop的数据仓库Hive(2016年4月6日版本)解
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14.3 Hive工作原理
•14.3.1 •14.3.2 SQL语句转换成MapReduce作业的基本原理 Hive中SQL查询转换成MapReduce作业的过程
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2.Hive在Facebook公司中的应用 •基于Oracle的数据仓库系统已经无法满足激增的业务需求 •Facebook公司开发了数据仓库工具Hive，并在企业内部进行了大量部署
Web Servers
Scribe Servers
Filers
Oracle RAC Hive on Hadoop cluster
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14.1 概述
• • • • • • 14.1.1 14.1.2 14.1.3 14.1.4 14.1.5 14.1.6 数据仓库概念 传统数据仓库面临的挑战 Hive简介 Hive与Hadoop生态系统中其他组件的关系 Hive与传统数据库的对比分析 Hive在企业中的部署和应用
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Order uid orderid 1 1 2 101 102 103
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2是表Order的标记位
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林子雨大数据技术原理与应用答案(全)
林子雨大数据技术原理及应用课后题答案大数据第一章大数据概述课后题 (1)大数据第二章大数据处理架构Hadoop课后题 (5)大数据第三章Hadoop分布式文件系统课后题 (10)大数据第四章分布式数据库HBase课后题 (16)大数据第五章NoSQl数据库课后题 (22)大数据第六章云数据库课后作题 (28)大数据第七章MapReduce课后题 (34)大数据第八章流计算课后题 (41)大数据第九章图计算课后题 (50)大数据第十章数据可视化课后题 (53)大数据第一章课后题——大数据概述1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及其具体内容。
第一次信息化浪潮1980年前后个人计算机开始普及，计算机走入企业和千家万户。
代表企业：Intel，AMD，IBM，苹果，微软，联想，戴尔，惠普等。
第二次信息化浪潮1995年前后进入互联网时代。
代表企业：雅虎，谷歌阿里巴巴，百度，腾讯。
第三次信息浪潮2010年前后，云计算大数据，物联网快速发展，即将涌现一批新的市场标杆企业。
2.试述数据产生方式经历的几个阶段。
经历了三个阶段:运营式系统阶段数据伴随一定的运营活动而产生并记录在数据库。
用户原创内容阶段Web2.0时代。
感知式系统阶段物联网中的设备每时每刻自动产生大量数据。
3.试述大数据的4个基本特征。
数据量大（Volume）据类型繁多（Variety）处理速度快（Velocity）价值密度低（Value）4.试述大数据时代的“数据爆炸”特性。
大数据摩尔定律：人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长，即每两年就增加一倍。
5.科学研究经历了那四个阶段？实验比萨斜塔实验理论采用各种数学，几何，物理等理论，构建问题模型和解决方案。
例如：牛一，牛二，牛三定律。
计算设计算法并编写相应程序输入计算机运行。
数据以数据为中心，从数据中发现问题解决问题。
6.试述大数据对思维方式的重要影响。
全样而非抽样效率而非精确相关而非因果7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别？数据仓库以关系数据库为基础，在数据类型和数据量方面存在较大限制。
Chapter11-林子雨-大数据技术原理与应用-大数据在互联网领域的应用(年1月29日版本)32
• ItemCF算法的推荐更偏向于个性化：适合应用于电子商务、电影、 图书等应用场景，可以利用用户的历史行为给推荐结果作出解释，让 用户更为信服推荐的效果
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11.1.2 长尾理论
• “长尾”概念于2004年提出，用来描述以亚马逊为代表的电子商务 网站的商业和经济模式
• 电子商务网站销售种类繁多，虽然绝大多数商品都不热门，但这些不 热门的商品总数量极其庞大，所累计的总销售额将是一个可观的数字 ，也许会超过热门商品所带来的销售额
• 得到用户间的相似度后，再使用如下公式来度量用户u对物品i的兴趣 程度Pui：
• 其中，S(u, K)是和用户u兴趣最接近的K个用户的集合，N(i)是喜欢物 品i的用户集合，Wuv是用户u和用户v的相似度，rvi是隐反馈信息，代 表用户v对物品i的感兴趣程度，为简化计算可令rvi=1
• 对所有物品计算Pui后，可以对Pui进行降序处理，取前N个物品作为 推荐结果展示给用户u（称为Top-N推荐）
欢迎访问《大数据技术原理与应用》教材官方网站： /post/bigdata
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11.1 推荐系统概述
• 11.1.1 • 11.1.2 • 11.1.3 • 11.1.4 • 11.1.5
– ItemCF算法推荐的是那些和目标用户之前喜欢的物品类似的其他 物品
• UserCF算法的推荐更偏向社会化，而ItemCF算法的推荐更偏向于个 性化
大数据技术原理与应用
图10-9 2008年世界各国GDP数据
10.2.3 地图工具
• 1. Google Fusion Tables Google Fusion Tables让一般使用者也可以轻松制作出专业的统计地图。该 工具可以让数据表呈现为图表、图形和地图，从而帮助发现一些隐藏在数 据背后的模式和趋势。 • 2. Modest Maps Modest Maps是一个小型、可扩展、交互式的免费库，提供了一套查看卫 星地图的API，只有10KB大小，是目前最小的可用地图库，它也是一个开 源项目，有强大的社区支持，是在网站中整合地图应用的理想选择。 • 3. Leaflet Leaflet是一个小型化的地图框架，通过小型化和轻量化来满足移动网页的 需要。
（3）辅助理解数据
图10-5 微软“人立方”展示的人物关系图
10.1.3 可视化的重要作用
（4）增强数据吸引力
图10-6 一个可视化的图表新闻实例
10.2 可视化工具
10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具
10.1.2 可视化的发展历程
• 20世纪50年代，随着计算机的出现和计算机图形学的发展，人们可 以利用计算机技术在电脑屏幕上绘制出各种图形图表，可视化技术开 启了全新的发展阶段。最初，可视化技术被大量应用于统计学领域， 用来绘制统计图表，比如圆环图、柱状图和饼图、直方图、时间序列 图、等高线图、散点图等，后来，又逐步应用于地理信息系统、数据 挖掘分析、商务智能工具等，有效促进了人类对不同类型数据的分析 与理解 • 随着大数据时代的到来，每时每刻都有海量数据在不断生成，需要 我们对数据进行及时、全面、快速、准确的分析，呈现数据背后的价 值，这就更需要可视化技术协助我们更好地理解和分析数据，可视化 成为大数据分析最后的一环和对用户而言最重要的一环
大学生mooc大数据技术原理与应用(林子雨)题库答案
y 青春顼早为.岂能长少年。
前言：建议Word原版，使用“查找”功能查题大数据技术原理与应用（林子雨）第1章大数据概述1单选（2分）第三次信息化浪潮的标志是：A.个人电脑的普及B.云计算、大数据、物联网技术的普及C.虚拟现实技术的普及D.互联网的普及正确答案：B你选对了2单选（2分）就数据的量级而言，1PB数据是多少TB?A.2048B.1000C.512D.1024正确答案：D你选对了3单选（2分）以下关于云计算、大数据和物联网之间的关系，论述错误的是：A.云计算侧重于数据分析B.物联网可以借助于云计算实现海量數据的存储C.物联网可以借助于大数据实现海量数据的分析D.云计算、大数据和物联网三者紧密相关，相舖相成正确答案：A你选对了4单选（2分）以下哪个不是大数据时代新兴的技术：A.SparkB.HadoopC.HBaseD.MySQL正确答案：D你选对了5单选（2分）每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于批处理的:A.MapReduceB.DremelC.StormD.Pregel正确答案：A你选对了6单选（2分）每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于流计算的:A.GraphXB.S4C.I mpa I aD.Hive正确答案：B你选对了7单选（2分）每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于图计算的:A.PregelB.StormC.CassandraD.FI ume正确答案：A你选对了8单选（2分）每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于查询分析计鼻的:A.HDFSB.S4C.DremelD.MapReduce正确答案：C你选对了9多选（3分）数据产生方式大致经历了三个阶段，包括：A.运营式系统阶段B.感知式系统阶段C.移动互联网数据阶段D.用户原创内容阶段正确答案：ABD你选对了10多选（3分）大数据发展的三个阶段是：A.低谷期B.成熟期靑春須早为，岂能长少年。
林子雨大数据技术原理
林子雨大数据技术原理林子雨大数据技术原理林子雨大数据技术原理主要围绕着数据的收集、处理、存储和分析展开，它可以帮助企业、政府等机构更好地管理和利用海量数据，为决策提供有力支持。
下面介绍林子雨大数据技术的四个主要环节：一、数据收集林子雨大数据技术的核心在于数据的收集。
数据来源有很多渠道，比如网站流量、社交媒体评论、销售记录、客户反馈等。
如何从这些数据中提取有价值的信息，是林子雨大数据技术需要解决的核心问题。
常用的数据收集方法包括爬虫、API、数据仓库等。
二、数据处理海量数据采集下来之后，数据往往是杂乱无章的。
因此，需要对数据进行清洗，从而为后期的数据分析做好准备。
数据清洗的目的是去除冗余数据、缺失值、异常值、重复数据等。
数据清洗依赖于数据挖掘技术，完整的数据清洗工作需要自动化完成，也需要人工处理一些数据。
三、数据存储在清洗好的数据中，还需要筛选出适合存储的数据并加以保存。
数据存储的形式主要有两种，即结构化数据存储和非结构化数据存储。
结构化数据存储采用关系数据库数据库或数据仓库等，非结构化数据存储采用Hadoop等分布式文件系统。
数据的存储既需要考虑数据安全性，也需要考虑数据读取的效率和速度。
四、数据分析林子雨大数据技术的最终目的是完成对数据的分析，发现隐藏的规律和模式，并为决策提供有力支持。
数据分析技术包括统计分析、机器学习、自然语言处理等。
在数据分析中，需要根据业务需求构建模型和算法，对数据进行建模、预测、分类、聚类等处理。
综上所述，林子雨大数据技术可以帮助企业、政府等机构利用大数据，从而更好地了解客户需求、市场动向，做出更准确、更全面的决策。
但是，随着企业需求和技术的发展，大数据分析也会呈现出更为多样化和复杂化的趋势。
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云数据库数据节点
云数据库管理器 物理磁盘
Fig.1 1.1 云数据库的特性 云数据库具有以下特性:
A diagram showing the application of cloud databases 图1 云数据库应用示意图
(1) 动态可扩展:理论上,云数据库具有无限可扩展性,可以满足不断增加的数据存储需求.在面对不断变化 的条件时 ,云数据库可以表现出很好的弹性 .例如 ,对于一个从事产品零售的电子商务公司 , 会存在季节性或突 发性的产品需求变化;或者对于类似 Animoto 的网络社区站点,可能会经历一个指数级的增长阶段.这时,就可以 分配额外的数据库存储资源来处理增加的需求,这个过程只需要几分钟.一旦需求过去以后,就可以立即释放这 些资源. (2) 高可用性:不存在单点失效问题.如果一个节点失效了,剩余的节点就会接管未完成的事务.而且在云数
+ Corresponding author: E-mail: laiyx@
Lin ZY, Lai YX, Lin C, Xie Y, Zou Q. Research on cloud databases. Journal of Software, 2012,23(5): 11481166. /1000-9825/4195.htm Abstract : With the recent development of cloud computing, the importance of cloud databases has been widely
软件学报 ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW Journal of Software ,2012,23(5):1148 1166 [doi: 10.3724/SP.J.1001.2012.04195] ©中国科学院软件研究所版权所有 .
E-mail: jos@ Tel/Fax: +86-10-62562563
LIN Chen1 ,
XIE Yi1 ,
ZOU Quan1
(Department of Computer Science, Xiamen University, Xiamen 361005, China) (School of Software, Xiamen University, Xiamen 361005, China)
论了云数据库领域的研究问题,包括数据模型、系统体系架构、事务一致性、编程模型、数据安全、性能优化和测 试基准等.最后讨论了云数据库未来的研究方向. 关键词: 云计算;云数据库;键值存储;事务一致性 文献标识码: A 中图法分类号: TP311
云计算(cloud computing) [1]是 IT 技术发展的最新趋势,正受到业界和学术界的广泛关注[2,3].云计算是在分 布式处理、并行处理和网格计算等技术的基础上发展起来的 ,是一种新兴的共享基础架构的方法.它可以自我 维护和管理庞大的虚拟计算资源(包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等),从而提供各种 IT 服务.用户 在使用云计算提供的服务时按需付费,这不仅降低了使用门槛,也极大地节省了开销.由于云计算存在着巨大的 潜在市场,Google,IBM,Microsoft,Amazon,Sun,HP,Yahoo,Oracle 等国际知名大公司都已经涉足云计算.云计算也 开始在电信、金融等需要大规模并行处理的领域得到应用 ,比如中国移动研究院开发的云数据挖掘平台 BC
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Journal of Software 软件学报 Vol.23, No.5, May 2012
据库中,数据通常是复制的,在地理上也是分布的.诸如 Google,Amazon 和 IBM 等大型云计算供应商具有分布在 世界范围内的数据中心 , 通过在 不同地理区间内进行数据 复制 , 可以提供高水平的容错能 力 . 例如 ,Amazon SimpleDB 会在不同的区间内进行数据复制,因此,即使整个区域内的云设施发生失效,也能保证数据继续可用. (3) 较低的使用代价 :通常采用多租户(multi-tenancy) 的形式,这种共享资源的形式对于用户而言可以节省 开销;而且用户采用按需付费的方式使用云计算环境中的各种软、硬件资源,不会产生不必要的资源浪费.另外, 云数据库底层存储通常采用大量廉价的商业服务器,这也大幅度降低了用户开销. (4) 易用性:使用云数据库的用户不必控制运行原始数据库的机器,也不必了解它身在何处.用户只需要一 个有效地链接字符串就可以开始使用云数据库. (5) 大规模并行处理:支持几乎实时的面向用户的应用、科学应用和新类型的商务解决方案. 1.2 云数据库是海量存储需求的必然选择 云数据库在当前数据爆炸的时代具有广阔的应用前景.根据 IDC 的研究报告,在未来的 5 年中,企业对结构 化数据的存储需求会每年增加 20%左右,而对非结构化数据的存储需求将会每年增加 60%左右.在小规模应用 的情况下,系统负载的变化可以由系统空闲的多余资源来处理;但是在大规模应用的情况下,不仅存在海量的数 据存储需求, 而且应用对资源的需求也是动态变化的 , 这意味着大量虚拟机器的增加或减少 .对于这种情形 ,传 统的关系数据库已经无法满足要求,云数据库成为必然的选择.换句话说,海量存储催生了云数据库. 1.3 云数据库与传统的分布式数据库 分布式数据库是计算机网络环境中各场地或节点上的数据库的逻辑集合.逻辑上它们属于同一系统,而物 理上它们分散在用计算机网络连接的多个节点,并统一由一个分布式数据库管理系统管理. 分布式数据库已经存在很多年,它可以用来管理大量的分布存储的数据,并且通常采用非共享的体系架构. 云数据库和传统的分布式数据库具有相似之处,比如 , 都把数据存放到不同的节点上 .但是 ,分布式数据库在可 扩展性方面是无法与云数据库相比的.由于需要考虑数据同步和分区失败等开销 ,前者随着节点的增加会导致 性能快速下降.而后者则具有很好的可扩展性,因为后者在设计时就已经避免了许多会影响到可扩展性的因素, 比如采用更加简单的数据模型、对元数据和应用数据进行分离以及放松对一致性的要求等等[13].另外,在使用 方式上, 云数据库也不同于传统的分布式数据库 . 云数据库通常采用多租户模式 , 即多个租户共用一个实例 ,租 户的数据既有隔离又有共享,从而解决数据存储的问题,同时也降低了用户使用数据库的成本. 1.4 云数据库的影响 云数据库的影响主要体现在以下几个方面: (1) 极大地改变企业管理数据的方式.Forrester Research 分析师 Yuhanna 指出,18%的企业正在把目光投向 云数据库.对于中小企业而言,云数据库可以允许他们在 Web 上快速搭建各类数据库应用,越来越多的本地数据 和服务将逐渐被转移到云中.企业用户在任意地点通过简单的终端设备,就可以对企业数据进行全面的管理.此 外,云数据库可以很好地支持企业开展一些短期项目,降低开销,而不需要企业为某个项目单独建立昂贵的数据 中心.但是, 云数据库的成熟仍然需要一段时间 .中小企业会更多地采用云数据库产品 ,但是对于大企业而言 , 云 数据库并非首选,因为大企业通常自己建造数据中心. (2) 催生新一代的数据库技术.IDC 的数据库分析师 Olofson 认为,云模型提供了无限的处理能力以及大量 的 RAM,因此,云模型将会极大地改变数据库的设计方式,将会出现第三代数据库技术.第一代是 20 世纪 70 年 代的早期关系数据库,第二代是 20 世纪 80 年代~90 年代的更加先进的关系模型.第三代的数据库技术,要求数 据库能够灵活处理各种类型的数据,而不是强制让数据去适应预先定制的数据结构.事实上,从目前云数据库产 品中的数据模型设计方式来看,已经有些产品( 比如 SimpleDB,Hbase,Dynamo,BigTable)放弃传统的行存储方式, 而采用键 /值存储 ,从而可以在分布式的云环境中获得更好的性能 .可以预期的是 ,云数据库将会吸引越来越多 的学术界的目光,该领域的相关问题也将成为未来一段时间内数据库研究的重点内容,比如云数据库的体系架 构和数据模型等等.
1 云数据库概述
云数据库是在 SaaS(software-as-a-service:软件即服务) 成为应用趋势的大背景下发展起来的云计算技术,它 极大地增强了数据库的存储能力,消除了人员、硬件、软件的重复配置 ,让软、硬件升级变得更加容易,同时也 虚拟化了许多后端功能 .云数据库具有高可扩展性、高可用性、采用多租形式和支持资源有效分发等特点.可 以说 ,云数据库是数据库技术的未来发展方向.目前, 对于云数据库的概念界定不尽相同 ,本文采用的云数据库 定义是:云数据库是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库[12]. 如图 1 所示,在云数据库应用中,客户端不需要了解云数据库的底层细节,所有的底层硬件都已经被虚拟化, 对客户端而言是透明的.它就像在使用一个运行在单一服务器上的数据库一样,非常方便、容易 ,同时又可以获 得理论上近乎无限的存储和处理能力.
云数据库研究
林子雨 1, 赖永炫 2+, 林 琛 1, 谢 怡 1, 邹 权 1
1 2Βιβλιοθήκη ( 厦门大学 计算机科学系 ,福建 厦门 ( 厦门大学 软件学院 ,福建 厦门
361005)
361005)
Research on Cloud Databases
LIN Zi-Yu1 ,
1 2
LAI Yong-Xuan2+,
基金项目 : 厦门大学基础 创新科 研基金 ( 中 央高校 基本科研 业务费专项 资金 )(2011121049, 2010121066); 国家自然科学基 金 收稿时间 : 2011-06-21; 修改时间: 2011-09-02, 2011-10-17; 定稿时间: 2012-02-15; jos 在线出版时间 : 2012-02-27 CNKI 网络优先出版: 2012-02-27 11:43, /kcms/detail/11.2560.TP.20120227.1143.001.html
(61001013, 61102136); 福建省自然科学基金 (2011J05156, 2011J05158)