大数据技术导论
《大数据技术导论》课程教学大纲
《大数据技术导论》课程教学大纲TechnoIogy of Cloud Computing and Big Data一、课程基本情况课程编号：课程类别：专业基础课课程学分：3学分课程总学时：48学时，其中讲课：32学时，实验（含上机）：16学时课程性质：考试开课学期：第1学期先修课程：大学生计算机基础适用专业：大数据技术、计算机应用技术、人工智能技术应用相关专业教材：大数据技术导论（第2版），程显毅任越美主编，机械工业出版社，2022.8 开课单位：计算机科学与技术学院二、课程性质、教学目标和任务《大数据技术导论》课程是计算机应用技术专业、大数据技术专业、人工智能技术应用专业必修的一门基础课程，具有很强的实践性和应用性。
主要培养学生大数据平台运维、大数据分析和数据可视化基本思想和基本技能，为后续的数据挖掘应用性课程和数据产品开发课程的学习打好编程基础。
本课程设置的目的是通过对Hadoop, HDFS, MapReduce, HBase, Hive的学习，较好地训练学生大数据平台运维、数据分析和数据展现，使学生具有数据分析和数据展现的能力，为培养学生有较强数据开发能力打下良好基础。
本课程的思政目标1）理解全量思维源自量变到质变，大事业都是从点滴小事情积累起来的。
2）理解相关思维是善于抓机遇，良机只有一次，错过就不再来。
3）理解容错思维源理解和大度，学习别人的优点，完善自身。
4）理解数据分析源自发现人生价值，在有限生命中实现无限价值的人生。
5）理解数据敏感源自用数据讲故事，用数据展现祖国的发展，感受祖国的强大。
6）理解分布式处理源自协作，合作可以充实你的人生。
7）理解数据清洗源自质量第一，保证在激烈竞争中利于不败之地。
8）理解业务理解源自知己知彼，莫愁前路无知己，天下谁人不识君。
9）理解数据安全源自责任重于泰山，少年智则国智，少年强则国强。
10）理解大数据让世界变得透明源自自知者明，最难了解的自己。
三、教学内容和要求1.概论（8学时）（1）了解大数据技术产生的历史必然；（2）理解大数据的特征；（3）理解大数据生命周期；（4）理解大数据、云计算、物联网之间的相互关系；（5）了解大数据带来的变革；（6）理解大数据思维的基本原理；(7)理解数据的价值；(8)熟练安装部署虚拟机；(9)掌握LinUX常用操作;目的：通过上述知识的学习，使学生了解大数据基本概念、特征、思维、工具和技术。
大数据技术导论_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
大数据技术导论_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.大数据是一个什么领域的问题？答案:多学科综合领域2.以下哪种技术对大数据技术的发展起了最重要基础支撑作用？答案:云计算技术3.科学研究的第三范式是计算思维-()答案:仿真模拟4.与大数据直接相关的职业不包括答案:首席执行官5.下面科学研究的四个范式顺序正确的是（）答案:经验范式-理论范式-模拟范式-数据密集型范式6.常见的分布式网络爬虫架构不包含（）答案:Master-worker7.以下哪项不是传统关系型数据库的弱点？答案:无法满足数据一致性和完整性的需求8.HBase是一种（）数据库答案:列式数据库9.访问HBase表中的行，不可以用以下哪种方式答案:通过某列的值区间10.HDFS中文件块默认保存几份（）答案:3 份11.下面与HDFS类似的框架是（）答案:GFS12.下列关于NoSQL数据库和关系型数据库的比较，不正确的是答案:NoSQL数据库很容易实现数据完整性，关系型数据库很难实现数据完整性13.下列数据库属于文档数据库的是答案:MongoDB14.NoSQL数据库的CAP不包含（）答案:持久性15.NoSQL数据库的BASE不包含（）答案:持续性16.关于NoSQL数据库和关系数据库，下列说法不正确的是：答案:NoSQL数据库和关系数据库各有优缺点，但随着NoSQL的发展，终将取代关系数据库17.下列关于数据可视化的介绍，不正确的是（）答案:雷达图不适用于多维数据18.下列不可以用于多维数据可视化的方法有（）答案:GMap19.数据度量的常用方法不包括：答案:聚类系数20.Spark的组件中，用于做查询分析的是（）答案:Spark SQL21.关于MapReduce，下列说法错误的是答案:Hadoop框架是用Java实现的，MapReduce应用程序则一定要用Java来写22.传统并行计算框架（比如MPI）和MapReduce并行计算框架相比较的特点不包含答案:前者相比后者学习起来更容易23.关于RDD论述正确的是（）答案:RDD提供一种高度受限的共享内存模型，是一个弹性分布式数据集24.Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目不包括（）答案:MapReduce25.以下哪项对数据隐私问题的影响相对最小答案:政府和企业成立安全联盟26.科学研究的第一到第四范式数据思维依次分别采用：仿真模拟、模型推演、关联分析、科学归纳答案:错误27.大数据处理中的批处理框架包含Flink、hadoop、jvm、Spark答案:错误28.系统的控制方式一般分为模型驱动和数据驱动答案:正确29.4V特征包含：数据规模大、数据密度低、数据处理速度快、价值密度低答案:错误30.模拟范式是以数据考察为基础，联合理论、实验和模拟一体的数据密集计算的范式答案:错误31.全表对比是一种需要计算MD5校验码的非增量抽取方法答案:错误32.大数据中的非结构化数据包括视频、图像、语音、文本答案:正确33.电子表格Excel、网页HTML均属于结构化数据答案:错误34.HBase依靠Hadoop存储底层数据答案:错误35.在分布式文件系统中，采用采用多副本冗余存储可以节约存储空间、保证数据可靠性、更容易检查数据错误并加快数据传输速度答案:错误36.分布式文件系统改变了数据存储和管理方式，相对于本地文件系统具有易扩展、低成本、强可靠、高可用的优势答案:正确37.Hadoop的框架最核心的设计是HDFS和MapReduce答案:正确38.HDFS 专为解决大数据存储问题而产生的，其具备了强大的跨平台兼容性，支持批和流数据读写，实现了低延时数据访问，并兼容廉价的硬件设备答案:错误39.目前，NoSQL的含义是“Not only SQL”，而不是“No SQL”。
《大数据技术导论》课程介绍
数据安全、隐私保护及合规性问题探讨
数据安全挑战与对策
分析大数据时代面临的数据安全挑战，探讨加密技术、访问控制 等安全对策的应用和实践。
隐私保护技术
介绍隐私保护技术的原理和方法，包括数据脱敏、匿名化处理和差 分隐私等，并分析它们在保护个人隐私方面的作用。
数据可视化概述
简要介绍数据可视化的重要性和常用工具。
Echarts使用技巧
介绍Echarts的图表类型、配置项、数据格式等， 并分享在实际项目中的使用经验。
ABCD
Tableau使用技巧
详细讲解Tableau的数据连接、图表制作、仪表 板设计等功能和使用技巧。
可视化工具比较与选择
对比不同可视化工具的优缺点，给出选择建议。
通过传感器网络实时采集各种环境参数、 设备状态等数据。
数据挖掘 通过聚类分析、异常检测、关联规则 挖掘等手段挖掘数据中的有价值信息。
数据传输与存储 将采集到的数据实时传输到数据中心， 并进行高效存储。
应用场景 将挖掘结果应用于智能家居、智能交 通、环境监测等领域，实现智能化决 策和控制。
06
CATALOGUE
02
MapReduce应用实例
通过具体案例，如WordCount、Inverted Index等，详细讲解
MapReduce编程实践。
03
MapReduce优化策略
探讨如何提高MapReduce程序的执行效率，包括数据倾斜处理、
Combiner使用等技巧。
实时计算框架Storm、Spark Streaming应用案例分享
数据类型多样化
数据处理速度要求提高
大数据导论知识点总结
大数据导论知识点总结一、大数据概念大数据是指规模大、种类多、处理速度快、价值密度低的数据集合，它具有高维度、非结构化、实时性和全球性等特点。
大数据技术包括对大数据的存储、处理、分析和应用。
1.1 大数据的4V特征大数据的特征主要表现在4个方面，即数据的规模（Volume）、种类（Variety）、处理速度（Velocity）和价值密度（Value）。
1.2 大数据的应用场景大数据技术可以应用于很多领域，如金融、医疗、交通、电商、物流等，可以用于数据分析、预测、决策支持等方面。
二、大数据技术2.1 大数据存储技术大数据的存储技术包括分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）、分布式数据库（HBase）等。
2.2 大数据处理技术大数据的处理技术包括MapReduce（Hadoop）、Spark、Storm等。
2.3 大数据分析技术大数据的分析技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等。
2.4 大数据应用技术大数据的应用技术包括数据可视化、数据仓库、数据治理、数据安全等。
三、大数据发展趋势3.1 人工智能与大数据的结合人工智能与大数据是相辅相成的关系，结合起来能够实现更多的应用场景。
3.2 云计算与大数据的融合云计算与大数据的融合能够实现数据资源的共享、弹性扩展和成本节约。
3.3 数据安全与隐私保护随着大数据的发展，数据安全和隐私保护越来越受到重视，需要加强数据保护和安全技术研究。
3.4 边缘计算与大数据的结合边缘计算是指将计算资源放置在接近数据源头的地方，能够为大数据的实时处理提供更好的支持。
3.5 数据治理与数据价值挖掘数据治理是指在数据采集、存储、处理、分析和应用各个阶段对数据进行梳理和管理，以促进数据的有效利用和价值挖掘。
3.6 大数据产业化与智能化大数据产业化和智能化是大数据技术发展的必然趋势，能够推动产业升级和智能化转型。
四、大数据发展的挑战与机遇4.1 数据安全与隐私保护的挑战随着大数据应用范围的扩大，数据安全和隐私保护面临着更多的挑战，需要加强相关技术和政策措施。
2024年度《大数据技术导论》课程教学大纲
NoSQL数据库概述
阐述NoSQL数据库的概念、特点及其与关系型数据库的区别。
主要NoSQL数据库类型
介绍键值存储、列式存储、文档存储和图形存储等主要的NoSQL 数据库类型及其代表产品。
NoSQL数据库应用案例
展示NoSQL数据库在不同领域的应用实例，如MongoDB在Web 开发中的应用、Cassandra在分布式系统中的应用等。
及其在大数据存储中的角色。
HDFS架构与原理
02
详细解析HDFS的架构，包括NameNode、DataNode、Block
等核心概念，以及其高可的基本操作指南，如文件的上传、下载、查看等，并
通过实例演示其用法。
12
NoSQL数据库简介
2024/3/23
数据加密技术
采用先进的数据加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性 。
隐私保护法规
制定和完善隐私保护法规，规范大数据的收集、存储和使用行为，保 护个人隐私不受侵犯。
2024/3/23
24
数据质量与治理问题
数据质量问题
大数据中存在着大量重 复、错误和不完整的数 据，严重影响数据分析 结果的准确性和可信度 。
2024/3/23
智能能源管理
利用大数据和物联网技术 ，实现能源的智能分配和 优化。
公共安全监控
通过大数据分析，提高城 市公共安全监控和应急响 应能力。
22
06 大数据挑战与未来发展
2024/3/23
23
数据安全与隐私保护问题
数据泄露风险
随着大数据技术的广泛应用，数据泄露事件频繁发生，对企业和个 人隐私造成严重威胁。
10
讲解数据可视化的基本 原理和常用工具，如 Tableau、D3.js等，以 及如何将分析结果以直 观的方式呈现出来。
大数据导论
大数据导论大数据导论1·简介1·1 定义大数据是指由传统的数据收集、处理和分析方法难以处理的巨大数据集合，具有多样化、高速率和大容量等特点。
1·2 发展历程大数据的起源可以追溯到20世纪90年代末，随着互联网的普及和技术的进步，数据开始迅速积累，大数据概念逐渐兴起。
2·大数据技术体系2·1 数据采集数据采集是大数据处理的第一步，包括传感器数据、社交媒体数据、互联网日志等多种数据来源。
2·2 数据存储大数据存储采用分布式存储技术，如Hadoop、HBase、Cassandra等，可以实现海量数据的高性能存储和可扩展性。
2·3 数据处理大数据处理包括批处理和实时处理两种方式。
批处理使用MapReduce模型，实时处理使用流式计算技术，如Storm、Spark等。
2·4 数据分析大数据分析包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术，可以从海量数据中挖掘出有价值的信息和模式。
3·大数据应用领域3·1 商业智能大数据可以帮助企业进行销售预测、市场分析、客户行为分析等，提高决策效率和市场竞争力。
3·2 金融领域大数据在金融领域的应用包括风险管理、欺诈检测、个性化投资服务等，可以提高金融机构的效益和客户满意度。
3·3 医疗健康大数据在医疗健康领域的应用包括疾病预测、个性化治疗、健康管理等，有助于改善医疗服务和健康状况。
3·4 公共安全大数据可以用于犯罪预测、交通管理、灾害应对等方面，提升社会安全性和应急响应能力。
4·大数据的挑战与风险4·1 隐私保护大数据应用可能涉及大量个人数据，隐私保护成为亟待解决的问题，需要制定相关法律和隐私保护机制。
4·2 数据安全大数据存储和处理涉及大量机密信息，数据安全成为重要问题，需要加强数据加密、访问控制等安全措施。
4·3 数据质量大数据具有多源异构的特点，数据质量难以保证，需要进行数据清洗、去重和归一化等预处理工作。
大数据导论：大数据技术单元测试与答案
大数据导论：大数据技术单元测试与答案在当今数字化的时代，大数据技术已经成为了推动各行各业发展的重要力量。
为了更好地掌握大数据技术的知识，进行单元测试是必不可少的环节。
接下来，我们将详细介绍大数据技术的单元测试内容以及对应的答案。
一、大数据技术概述大数据技术是指从海量、多样、高速增长的数据中提取有价值信息的一系列技术和方法。
它包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。
二、单元测试知识点1、数据采集技术了解常见的数据采集方法，如网络爬虫、传感器数据收集等。
掌握数据清洗和预处理的基本步骤。
2、数据存储技术熟悉关系型数据库和非关系型数据库的特点和应用场景。
了解分布式文件系统的原理和优势。
3、数据处理技术掌握 MapReduce 编程模型的原理和应用。
了解 Spark 等大数据处理框架的特点和使用方法。
4、数据分析技术熟悉数据分析的基本方法，如数据挖掘、机器学习等。
能够运用统计分析工具对数据进行分析。
5、数据可视化技术掌握常见的数据可视化工具和图表类型。
学会如何将分析结果以直观的方式展示出来。
三、单元测试题目1、以下哪种数据采集方法常用于获取互联网上的信息？（）A 传感器数据收集B 网络爬虫C 人工录入D 以上都不是答案：B2、关系型数据库和非关系型数据库的主要区别在于（）A 数据存储方式B 数据查询效率C 数据结构的灵活性D 以上都是答案：D3、在 MapReduce 编程模型中，Map 函数的主要作用是（）A 对数据进行分组B 对数据进行预处理C 将输入数据映射为键值对D 以上都不是答案：C4、以下哪种数据分析方法可以用于预测未来趋势？（）A 聚类分析B 回归分析C 关联规则挖掘D 以上都不是答案：B5、以下哪种数据可视化图表适合展示数据的分布情况？（）A 折线图B 柱状图C 饼图D 箱线图答案：D四、答案解析1、网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序，可以有效地从互联网上采集大量的数据。
传感器数据收集主要用于获取物理世界中的数据，人工录入效率低下且难以处理大规模数据。
01.《大数据导论》第1章 数据与大数据时代
历年、各省、文理科、各专业分数线
3 of 38
1.1 从数据到大数据
2. 海量的数据的产生
智能终端拍照、拍 视频
</部分地区主要作物产量（万吨）>
JSON格式数据
{ "部分地区主要作物产量（万吨）":{ "北京":{ "小麦":18.7, "玉米":75.2 }, "河北":{ "稻谷":58.8, "玉米":1703.9, "小麦":1387.2 }, "广西":{ "稻谷":1156.2, "甘蔗":8104.3 } }
XML格式数据
<部分地区主要作物产量（万吨）> <地区 名称=“北京”> <小麦>18.7</小麦> <玉米>75.2</玉米> </地区> <地区 名称=“河北”> <稻谷>58.8</稻谷> <玉米>1703.9</玉米> <小麦>1387.2</小麦> </地区> <地区 名称=“广西”> <稻谷>1156.2</稻谷> <甘蔗>8104.3</甘蔗> </地区>
1. 数据思维的由来
（1）科学研究的三种方法及思维
大数据导论
大数据的特点
数据量大：数据量庞大，需要 处理和分析的数据量巨大
数据类型多样：包括结构化、 半结构化和非结构化数据
数据产生速度快：数据产生速 度非常快，需要实时处理和分 析
数据价值密度低：数据价值密 度低，需要从大量数据中提取 有价值的信息
诈行为
2
隐私侵犯：未经 用户同意收集、 使用和传播个人
隐私信息
4
安全漏洞：大数 据系统可能存在 安全漏洞，易受
攻击和破坏
数据质量与完整性问题
数据来源多样， 质量参差不齐
数据清洗和预 处理难度大
数据完整性难 以保证，存在
缺失和错误
数据安全与隐 私问题，需要 保护用户隐私
数据处理与分析问题
1
数据量庞大：需要 处理海量数据，对 计算资源和存储资
数据处理和分析难度大：需要 采用先进的数据处理和分析技 术，如机器学习、深度学习等
数据隐私和安全问题：大数据 涉及个人隐私和安全问题，需 要采取有效的保护措施
大数据的价值
1
提高决策效率：通 过数据分析，帮助 企业快速做出明智
的决策
3
提高客户满意度： 通过数据分析，帮 助企业更好地了解 客户需求，提高客
04
数据仓库技术：如 Hive、Spark等， 适用于数据分析和 处理
06
区块链技术：如 Hyperledger、 Ethereum等，适用 于数据安全和去中 心化存储
数据分析技术
数据采集：从各种来源收集数据，包括网络、传 感器、数据库等
数据清洗：对数据进行预处理，包括缺失值处理、 异常值处理、重复值处理等
户满意度
融优学堂大数据技术导论(___)章节测验答案
融优学堂大数据技术导论(___)章节测验答案青春不再，时光易逝。
本文介绍了___的大数据技术导论和解忧书店的活动。
其中，第二部分为选择题，涵盖了大数据的基础知识和处理框架。
第三部分讨论了大数据的感知和获取，包括科学研究的四个范式、分布式网络爬虫架构和数据密集计算的范式。
最后，指出了在大数据生命周期中，数据收集和整理是最繁忙的阶段。
6.大数据中的非结构化数据包括图像、文本、语音、视频和电子邮件等多种形式的数据。
FXML文档不是大数据中的非结构化数据。
7.在增量抽取方法中，需要计算MD5校验码的是全表对比方法，而不是其他选项。
8.深网内容包括Web上可访问的非网页文件、通过填写表单形成对后台在线数据库的查询而得到的动态页面、需要注册或其他限制才能访问的内容以及由于缺乏被指向链接而没有被搜索引擎引到的页面。
通过搜索引擎搜索得到的结果不属于深网内容。
9.在网络爬虫策略中需要根据链接计算网页重要性的是局部PageRank策略，而不是深度优先算法。
10.大数据中的半结构化数据包括电子邮件、XML、系统日志和HTML等数据，办公文档不属于半结构化数据。
4.大数据存储与管理1.与HDFS类似的框架是GFS。
2.NoSQL数据库的明显优势在于支持超大规模数据存储、灵活的数据模型可以很好的支持Web2.0应用以及具有强大的横向扩展能力。
3.HDFS专为解决大数据存储问题而产生，其具备兼容廉价的硬件设备、流数据读写、大数据集和强大的跨平台兼容性等特点，不具备复杂的文件模型。
4.HBase的实现包括库函数、n服务器。
5.ce。
1.正确答案：BCD 我的答案：C2.正确答案：错误我的答案：正确3.正确答案：ABCD 我的答案：BCD4.正确答案：正确我的答案：正确5.正确答案：错误我的答案：正确6.正确答案：D 我的答案：D7.正确答案：ABC 我的答案：ABC5.大数据分析与可视化1.大数据可视化分析有效融合计算机的计算能力和人的认知能力，以获得对于大规模复杂数据集的洞察力。
大数据导论
大数据导论在当今时代，数据的重要性日益凸显，大数据作为一种新兴的技术和理念，正逐渐渗透到各个领域，改变着我们的工作和生活方式。
大数据导论旨在为读者提供一个全面的视角，以理解大数据的基本概念、技术、应用以及它所带来的挑战和机遇。
大数据，简而言之，指的是在传统数据处理应用软件难以处理的大规模、多样化、快速变化的数据集合。
它不仅仅是数据量的增加，更包含了数据类型和处理速度的多样性。
大数据的核心价值在于其能够揭示出隐藏在海量数据背后的模式和关联，从而为决策提供支持。
大数据技术的发展，主要得益于以下几个方面的进步：1. 数据存储技术：随着数据量的激增，传统的数据库系统已经无法满足存储和处理大规模数据的需求。
因此，分布式存储系统如Hadoop应运而生，它通过将数据分散存储在多个节点上，提高了数据存储的可靠性和处理效率。
2. 数据处理技术：为了从大数据中提取有价值的信息，需要强大的数据处理能力。
MapReduce、Spark等大数据处理框架提供了高效的数据处理算法，使得对大数据的分析成为可能。
3. 数据分析技术：数据分析是大数据应用的核心。
机器学习、数据挖掘等技术的发展，使得我们能够从复杂的数据中发现规律，预测未来趋势。
大数据的应用领域非常广泛，包括但不限于：- 金融行业：通过分析交易数据，金融机构能够更好地进行风险评估和信用评分。
- 医疗健康：大数据帮助医生进行疾病诊断、药物研发和个性化治疗。
- 零售业：通过分析消费者行为，零售商能够优化库存管理，提供个性化推荐。
- 政府治理：大数据助力政府进行城市规划、交通管理和社会安全监控。
然而，大数据也带来了一系列挑战：1. 数据隐私和安全：随着数据的收集和分析，个人隐私保护成为一个重要议题。
如何确保数据的安全，防止数据泄露和滥用，是大数据应用中必须面对的问题。
2. 数据质量：大数据的准确性和完整性对于分析结果至关重要。
数据清洗、数据整合等步骤对于保证数据质量非常关键。
大数据导论PPT全套完整教学课件
智慧城市建设中的大数据应用
交通拥堵治理
通过大数据分析城市交通流量、路况 等信息，为交通拥堵治理提供科学依
据。
公共安全监控
运用大数据技术对城市安全监控数据 进行实时分析，提高公共安全保障能
力。
城市规划与管理
利用大数据技术对城市规划、建设、 管理等方面进行全面分析，提高城市
管理的科学性和精细化水平。
社会信用体系建设中的大数据应用
ABCD
物联网技术体系
感知层、网络层、应用层
物联网在大数据中的应用案例
智能交通、智能家居、智能医疗等
边缘计算与雾计算在大数据中的作用
边缘计算概述
边缘计算的定义、特点、应用场景
雾计算概述
雾计算的定义、特点、与云计算的区别和联系
边缘计算与雾计算在大数据中的作用
降低数据传输延迟、提高数据处理效率、增强数据安全性
政府信息公开与透明化建设
政府数据开放共享
通过大数据平台实现政府各部门间数据共享，提高政府决策效率和 透明度。
政策效果评估
利用大数据分析技术对政策实施效果进行实时监测和评估，为政策 调整提供依据。
舆情分析与应对
运用大数据技术对社会舆论进行实时监测和分析，帮助政府及时了 解民意，提高应对突发事件的反应速度。
信用信息征集与整合
通过大数据平台实现各类信用信息的征集、 整合和共享，为信用评价提供全面、准确
的数据支持。
信用评价与监管
运用大数据技术对各类主体进行信用评价， 并根据评价结果实施分类监管，提高监管 效率。
信用联合奖惩
利用大数据技术对失信行为进行实时监测 和联合惩戒，对守信行为给予激励和奖励，
营造诚信社会氛围。
数据挖掘算法
大数据导论大数据存储技术
03
大数据存储技术分类
基于云的数据存储
云存储是一种基于云计算的大 数据存储技术，通过虚拟化存 储资源，实现数据的高可用性
、高可扩展性和高可靠性。
云存储服务通常提供可配置的 存储容量和性能，可以根据业 务需求灵活扩展或缩减存储资
源，降低运维成本。
云存储采用分布式架构，将数 据分散存储在多个节点上，以 提高数据可靠性和容错能力。
绿色数据中心建设
采用节能技术和设备，降低数据中心 的能耗和碳排放。
能源效率优化
通过优化存储架构和管理策略，提高 数据存储的能源效率。
大数据存储技术面临的挑战与未来发展 大数据存储技术面
临的挑战与未来发展
分布式存储系统
随着云计算和大数据技术的普及，分 布式存储系统将更加受到关注和应用 。
存储与计算融合
文档存储支持数据的版本控制、事务处理和全文搜索等功能，提高数 据的可靠性和可用性。
文档存储还提供丰富的API接口和SDK工具，方便应用程序进行数据 存取和操作。
04
大数据存储技术应用场景
金融行业大数据存储
总结词
金融行业是大数据存储技术的重要应用领域之一，涉及客户信息、交易数据、风 险评估等多个方面。
云存储还提供数据加密、访问 控制和安全审计等安全措施， 确保数据的安全性和隐私保护 。
基于对象的数据存储
基于对象的数据存储是一种以对象为 单位进行数据存储和访问的技术，适 合存储大量非结构化和半结构化数据 。
对象存储支持数据的版本控制、生命 周期管理、数据复制和分布式部署等 功能，提高数据的可靠性和可用性。
对象存储将数据封装在对象中，每个 对象包含数据内容和元数据信息，通 过唯一的标识符进行访问和管理。
《大数据技术导论》实验报告实验
大数据技术导论实验报告实验目的本实验主要旨在通过实际操作了解大数据技术的基本概念、应用场景以及一些常用的大数据处理技术。
实验环境•操作系统：Ubuntu 18.04•编程语言：Python 3.7•大数据框架：Apache Hadoop 3.2.0、Apache Spark2.4.1实验内容1. 大数据技术简介在进行实验前，我们首先了解了大数据技术的基本概念和发展背景。
大数据技术是一种用于处理大规模数据的技术，它包括了数据采集、存储、处理和分析等方面。
随着互联网的快速发展，各种应用场景下产生的海量数据给传统的数据处理方式带来了很大的挑战，大数据技术应运而生。
2. 大数据应用场景介绍我们对大数据的应用场景进行了一些介绍，包括金融领域的风险控制、电商领域的用户画像、物流领域的路线规划等。
这些场景都需要采集和处理大量的数据，然后通过分析得出一些有价值的信息和结论。
通过了解这些应用场景，我们对大数据技术在不同领域中的应用有了更深入的理解。
3. 大数据处理技术实验在实验过程中，我们选择了两个常用的大数据处理技术：Hadoop和Spark。
3.1 Hadoop实验我们在实验中使用Hadoop进行批量数据处理。
首先，我们安装和配置了Hadoop集群。
然后，我们编写了一个简单的MapReduce程序，用于统计文本文件中单词的出现频率。
通过Hadoop的分布式计算能力，我们可以高效地处理大规模的文本数据。
实验结果显示，Hadoop可以有效地加速数据处理过程。
3.2 Spark实验Spark是另一个非常流行的大数据处理框架。
我们在实验中使用Spark进行实时数据处理。
我们首先安装和配置了Spark集群。
然后，我们编写了一个简单的Spark Streaming 程序，用于实时处理网络日志数据。
通过Spark的快速计算能力，我们可以实时地对大规模的数据进行处理和分析。
实验结果表明，Spark在实时处理方面具有显著的优势。
大数据导论
案例分析：通过实际 案例分析大数据在云 端存储虚拟化中的具
体应用
云端存储虚拟化概述： 介绍云端存储虚拟化 的概念、原理、优势
等
结论：总结大数据在 云端存储虚拟化中的
重要性和前景
课件实例分析
01
云计算与大数据：介绍云计算 02
虚拟化技术：介绍虚拟化技
与大数据的关系，以及云计算
术的基本概念，以及如何在
如何支持大数据存储和处理。
云计算环境中实现虚拟化。
03
大数据存储：介绍大数据存储 04
案例分析：通过实际案例，
的基本原理，以及如何在云计
分析云计算环境下的大数据
算环境中实现大数据存储。
存储虚拟化实践。
谢谢
云端存储虚拟化
云端存储的概念
云端存储是一 种将数据存储 在远程服务器 上的技术。
云端存储可以 提供按需存储 和访问数据的 能力。
云端存储可以 降低企业对硬 件和软件的投 资成本。
云端存储可以 提高数据备份 和安全性。
虚拟化技术的作用
提高资源利用率：通过虚拟化技术，可以将多个服 务器整合到一个物理服务器上，提高资源利用率。
演讲人
大数据导论
目录
01. 大数据概述 02. 云端存储虚拟化 03. 大数据在云端存储虚拟化介绍课件
大数据概述
什么是大数据
1
2
大数据是指无法在一定时间范 围内用常规软件工具进行捕捉、
管理和处理的数据集合。
大数据具有海量、多样、高速、 价值密度低等特征。
3
大数据技术包括数据采集、存 储、处理、分析、可视化等环
数据处理和分析难
5
度大：需要采用先
进的数据处理和分
大数据导论
2.大数据为行业的整体发展注入更加公平和充沛的活力大数据极大地提升了企业自主创新能力，为新技术和新方法的出现提供高效信息咨实际为一套程序的组合体，或视为直接管理和控制计算机硬件设备的一组程序静态语言数据库随着市场需求和开源数据库品种越来越多，开始无法满足当下的需求，结构化数据1平台提供一种对大数据量日志类数据的采集、存储、分析和展示的是Cloudera公司提供的分布式、可靠和高可用的海量日志采集、聚合和传输的对企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据，可以通过于企业数据表达质量不高，展示数据的图表不容易理解，表达不一致或不够简洁6.可解释性为进行后续的数据挖掘工作提供可靠和高质量的数据，缩小数据集规模，提高数是大数据处理流程中必不可少的关键步骤，更是进行数据分析和挖掘前的准备使用最可能的值填充缺失值，可以使用回归、贝叶斯或决策树等方法来确有助于减少结果数据集成的冗余和不一致，更有助于提高其后挖掘过程的准确4.离散化机械硬盘是磁碟型的，数据存储在磁碟扇区里，因此机械硬盘不能摔，通或分区上的文件的方法和数据结构，即在存在操作系统中负责管理和存储文件信息的软件机构被称为文件管理系统（简称（非关系型数据库）模型，经常用于分布式是以行和列的形式存储数据，这一系列的行和列被成为表，一组表就组成了数是一系列二维组的集合，用来表示和存储数据对象之间的关系；它由纵向行整个事务中的所有操作，要么全部成功，要么全部失败，没有中间状态事务是按照预期生成的，一致性的核心一部分靠原子性实现，另一部分靠在事务完成以后，保证事务对数据库所做的更改被持久地保存在数据库为开源产品，是单机版数据库，功能比较简单，但是速度快，适用于小型大数据技术是收集、整理和处理大容量数据集，并从中获得所需信息的一整套技术这些都是实际负责处理数）既不是一个独立的实体产品，也不是一项新发明的技术，而是一种融合已有技术并获取更强的计算能力的新方式，至今还没统一ParallelNetwork Storage云计算是拥有开放标准和基于互联网服务的，可以提供安全、快捷和便利的数云计算是一种应用资源模式，它可以根据需要用一种很简单的方式通过网络访问已配置的计算资源。
《数据科学与大数据技术导论》大数据的应用
多数推荐系 统会有机组合多 种算法，设计具 有鲁棒性，满足 多场景需求的组 合推荐算法。
10.2.2 电子商务大数据的应用
（2）推荐系统模型
一个完整的推荐系统通常包括三个组 成模块：用户建模模块、推荐对象建模模 块和推荐算法模块。
首先对用户进行建模，根据用户行为 数据和用户属性数据分析用户的兴趣和需 求，同时对推荐对象进行建模；然后基于 用户特征和物品特征，采用推荐算法得到 用户可能感兴趣的对象，并根据推荐场景 过滤和调整推荐结果；最后将推荐结果展 示给用户。
10.1.3 大数据背景下的智慧物流
01 智慧物流的概念
智慧物流是指利用集成智能化技术，使物流系统能够模仿人的智能，具有 思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中某些问题的能力，从而实现物 流资源优化调度和有效配置、物流系统效率提升的现代化物流管理模式。
10.1.3 大数据背景下的智慧物流
传统物流与智慧物流的区别
商物管控数据
• 商物数据；物流网络数据；流量流向数据
供应链物流数据
• 采购物流数据；生产物流数据；销售物流 数据；客户管理数据
物流业务数据
• 运输数据；仓储数据；配送数据；其他数 据
10.1.1 物流大数据概述
02 物流大数据的作用
大数据在物流企业中发挥的作用贯穿了整个物流企业的各个环节，主要表 现在物流决策、物流企业行政管理、物流客户管理及物流智能预警等过程中。 （1）大数据在物流决策中的作用
10.1.1 物流大数据概述
（2）大数据在物流企业行政管理中的作用
➢通过大数据分析，能够挖掘隐藏在事物背后规律性的内容，这样就可以指导 企业有预设的开展各项行政管理工作。 （3）大数据在物流客户管理中的作用 ➢ 在物流客户管理中，大数据主要表现在客户对物流服务满意度分析、老客户
大数据技术导论形考任务
大数据技术导论形考任务段落一：什么是大数据技术大数据技术是指利用计算机技术和算法来处理大规模、高速、多维、异构数据，从中获取有价值的信息和知识的一种技术。
它包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节，并涉及到大数据平台、分布式计算、数据挖掘、机器学习等诸多方面。
段落二：大数据技术的优势有哪些大数据技术的优势主要包括以下几个方面：首先是高效性。
传统的数据处理方式在处理大规模数据时容易出现处理时间长、效率低下的问题，而大数据技术则可以通过分布式计算等方式快速并行地处理数据。
其次是多样性。
大数据技术可以处理多种数据类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
此外，大数据技术还具有可扩展性、高可靠性等优势。
段落三：大数据技术的应用领域有哪些大数据技术的应用领域非常广泛，涵盖了众多行业，如金融、医疗、零售、交通、能源等。
其中，金融行业可以利用大数据技术进行风险评估、欺诈检测等，医疗行业可以利用大数据技术进行健康管理、疾病预测等，零售行业可以利用大数据技术进行用户画像、销售预测等，交通行业可以利用大数据技术进行交通流量监测、路况预测等，能源行业可以利用大数据技术进行能源管理、电力调度等。
段落四：大数据技术的挑战是什么大数据技术也面临一些挑战，主要包括以下几个方面。
首先是数据质量问题。
大数据技术需要处理的数据量非常大，但其中很多数据可能是低质量的，如缺失值、异常值等，这会影响数据处理的准确性和可靠性。
其次是数据隐私问题。
随着个人信息的数字化和互联网的普及，数据隐私问题越来越受到关注，大数据技术需要在数据处理和传输过程中保护用户隐私。
此外，大数据技术还需要面对数据安全、资源管理等方面的挑战。
大数据技术导论
大数据的4V特性
Volume
Velocity
Variety
Veracity
体量巨大 Volume
速度极快 Volume
到2020年，数据总量 分享的内容条目超过 达40ZB，人均5.2TB 25亿个/天，增加数
据超过500TB/天
模态多样
Volume
文本
图片
视频
音频
真伪难辨 Volume
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大数据及其4V特征 ➢ 海量数据规模（volume）：TB级 PB级 ➢ 快速处理（velocity）：快速数据流转和动态数据体系 ➢ 多样数据类型（variety）：数据类型繁杂 ➢ 巨大数据价值（value）：价值稀疏、多样、不确定
问题与挑战：数据规模巨大、模态多样、关联复杂、真伪难辨 现有数据处理方法感知度量难、特征融合难、模式挖掘难
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大数据的现实需求：预测未来
预测未来：全量数据、流式数据、离线数据的关联分析，态势与效应的判定与调控 ，揭示事物发展的演变规律，进而对事物发展趋势进行预测
基于Twitter 数据的选举结果预测:
• GRDI 2020 - Global Research Data Infrastructures – 建立针对科研大数据的基础设施，实现数据管 理系统、数字数据图书馆、研究图书馆、数据 工具和研究团体的整合
• FP7 Call 8 Intelligent Information Management - Big Data – 预算5千万欧元，2012-1-17截止 – 目标： • 提升发现、分析、开采、使用大数据及其基 础设施的能力 • 通过对大数据收集与分析创造更大价值 • 探索基于大规模互联数据资源与专用基础设 施的新型科学研究 • 面向大数据的人力资源开发
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