Chapter9-大数据技术原理与应用-第九章-图计算-pdf
大数据PPT课件之深度学习：第9章 深度学习在文本中的应用
概述 9.1 自然语言处理基础 9.2 基于深度学习的文本处理 9.3 应用举例：机器翻译 9.4 应用举例：聊天机器人 习题
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9.1 自然语言处理基础
9.1.1. 正则表达式和自动机
第四章 深度学习基本过程
正则表达式（regular expression，简称RE）是字符文本序列的标准记录方式，是一种用于描述文本 搜索符号串的语言，广泛应用于各类信息检索中。
语音识别模块； 自然语言处理模块； 对话管理模块。
第四章 深度学习基本过程
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9.4 应用举例：聊天机器人
第四章 深度学习基本过程
9.4.2. 主要的技术挑战
对话上下文建模：对话的过程是一个在特定背景下的连续交互过程，一句话的意义往往 要结合上下文或者背景才能确定。而现有的自然语言处理的技术主要还是基于上下文无 关假设，因此对上下文的建模成为亟待解决的问题。
• Penn Treebank的标记集包含45个标记，是小标记集； • CLAWS（the Constituent Likelihood Automatic Word-tagging System）使用的标记集C5包含61
个标记，是中型的标记集，用于标注英国国家语料库（the British National Corpus，简称BNC）； • 第三个标记集是包含146个标记的大型标记集C7。
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9.2 基于深度学习的文本处理
9.2.4. 情感分析
第四章 深度学习基本过程
理解人类情感是人工智能的目标，深度学习可用来判断情感类别及强度。 为处理情感分析问题中语义合成的问题（如“不是很喜欢”与“喜欢”的情感极性相
大数据的技术原理与应用pdf
大数据的技术原理与应用1. 什么是大数据•大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，难以使用传统的数据库和处理工具进行处理和管理。
•大数据主要包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
•大数据具有“3V特性”，即数据量大（Volume）、数据速度快（Velocity）和数据多样性（Variety）。
2. 大数据的技术原理大数据的处理和管理需要借助以下技术原理：2.1 分布式存储大数据通常存储在分布式文件系统中，比如Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）。
分布式存储可以实现数据的高可靠性和高扩展性。
2.2 分布式计算大数据的计算需要借助分布式计算框架，比如Apache Spark、Hadoop MapReduce等。
分布式计算可以实现大规模数据的并行计算，提高计算速度和效率。
2.3 数据清洗与预处理由于大数据的来源多样，数据质量通常较差。
因此，在进行数据分析之前需要对数据进行清洗和预处理，包括数据去重、数据过滤、数据格式转换等操作。
2.4 数据挖掘与机器学习大数据中蕴藏着大量的有价值信息，通过数据挖掘和机器学习算法可以从中发现隐藏的模式和规律，提供决策支持和商业价值。
3. 大数据的应用大数据的技术原理为以下领域的应用提供了支持：3.1 金融行业大数据可以用于金融风控、投资分析、反洗钱等领域，通过对海量数据的分析，可以提高风险管控能力和决策效率。
3.2 医疗健康大数据可以用于医疗数据分析、疾病预测、药物研发等领域，帮助医药行业提供个性化医疗和精准健康管理。
3.3 零售行业大数据可以用于用户画像、推荐系统、供应链管理等领域，实现精确的营销策略和优化的供应链运作。
3.4 交通运输大数据可以用于交通流量预测、智能交通管理、车辆调度等领域，提高交通运输的安全性和效率。
3.5 媒体与广告大数据可以用于用户行为分析、媒体内容推荐、广告精准投放等领域，提供个性化的媒体服务和精准的广告投放。
大数据技术原理与应用之图计算简介(PPT 44张)
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
9.4.5输入和输出
• 在Pregel计算框架中，图的保存格式多种多样，包括文本文件、关系 数据库或键值数据库等 • 在Pregel中，“从输入文件生成得到图结构”和“执行图计算”这两 个过程是分离的，从而不会限制输入文件的格式 • 对于输出，Pregel也采用了灵活的方式，可以以多种方式进行输出
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
9.1.2图计算通用软件
一次BSP计算过程包括一系列全局超步（所谓的超步就是计算中的一次迭代）， 每个超步主要包括三个组件： •局部计算：每个参与的处理器都有自身的计算任务，它们只读取存储在本地内 存中的值，不同处理器的计算任务都是异步并且独立的 •通讯：处理器群相互交换数据，交换的形式是，由一方发起推送(put)和获取 (get)操作 •栅栏同步(Barrier Synchronization)：当一个处理器遇到“路障”（或栅栏）， 会等到其他所有处理器完成它们的计算步骤；每一次同步也是一个超步的完成 和下一个超步的开始。图9-1是一个超步的垂直结构图
• • • • • 9.4.1 9.4.2 9.4.3 9.4.4 9.4.5 消息传递机制 Combiner Aggregator 拓扑改变 输入和输出
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
9.4.1消息传递机制
• 顶点之间的通讯是借助于消息传递机制来实现的，每条消息都包含了 消息值和需要到达的目标顶点ID。用户可以通过Vertex类的模板参数 来设定消息值的数据类型 • 在一个超步S中，一个顶点可以发送任意数量的消息，这些消息将在 下一个超步（S+1）中被其他顶点接收 • 一个顶点V通过与之关联的出射边向外发送消息，并且，消息要到达 的目标顶点并不一定是与顶点V相邻的顶点，一个消息可以连续经过 多条连通的边到达某个与顶点V不相邻的顶点U，U可以从接收的消息 中获取到与其不相邻的顶点V的ID
大数据原理与应用
大数据原理与应用近年来，随着信息技术的不断发展和应用范围的不断扩大，大数据成为了一个热门的话题。
大数据用于描述规模庞大、类型多样且难以处理的数据集合，这些数据集合对传统的数据处理工具和方法构成了挑战。
针对这一问题，大数据原理与应用应运而生。
本文将介绍大数据的基本原理，以及它在各个领域中的应用。
首先，让我们来了解大数据的原理。
大数据的特点可以概括为三个V，即Volume（规模）、Variety（多样性）和Velocity（速度）。
首先，大数据的规模非常庞大，远远超过了传统数据处理方法的处理能力。
根据统计，全球每天产生的数据量已经达到了数十亿GB。
其次，大数据的多样性是指数据的类型和形式非常多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
这些数据来自于社交媒体、传感器、图像、视频等多个来源。
最后，大数据的速度非常快，即数据的生成和流动速度非常快。
处理实时数据和流式数据是大数据处理的一个重要挑战。
为了应对大数据的挑战，研究人员和工程师们提出了许多解决方案。
首先，存储技术得到了极大的发展。
传统的数据处理系统往往使用关系型数据库来存储和管理数据，但是这些系统无法应对大规模和多样性的数据。
因此，分布式存储系统如Hadoop和HBase被开发出来。
这些系统采用了横向扩展的方式，通过在多台计算机上存储和处理数据，提高了数据处理的性能和可扩展性。
其次，并行计算技术也是大数据处理的重要组成部分。
由于大数据规模庞大，单台计算机的处理能力远远不够。
因此，将计算任务分解为多个子任务，并在多台计算机上并行处理成为了一种常见的解决方法。
MapReduce是一种典型的并行计算框架，它将计算任务分为Map和Reduce两个阶段，实现了任务的自动分发和结果的合并。
此外，机器学习和数据挖掘等技术也被广泛应用于大数据处理中。
由于大数据集合中蕴含着海量的信息，如何从中提取有用的信息成为了一个重要问题。
机器学习和数据挖掘技术可以通过建立模型和算法，自动从大数据中发现隐藏的模式和规律，为决策提供有力的支持。
数据库原理及应用(何玉洁)-第9章
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“保存查询”对话框 保存查询” 保存查询
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2000基础 第9章 SQL Server 2000基础
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9.1 SQL Server 2000概述 概述
2000共提供了四个服务 共提供了四个服务： SQL Server 2000共提供了四个服务： 1、SQL Server 2000的最核心的服务 的最核心的服务。 是SQL Server 2000的最核心的服务。 2、SQL Server Agent 能够根据系统管理员预先设定好的计划自动执行相 应的功能。 应的功能。 Coordinator（DTC） 3、Distributed Transaction Coordinator（DTC） 分布式事务处理协调器是一个事务管理器 是一个事务管理器， 分布式事务处理协调器是一个事务管理器，在DTC 支持下， 支持下，客户可以在一个事务中访问不同服务器上的数 据库。 据库。 4、Microsoft Search 能够对字符数据进行检索。
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2、查询分析器
SQL查询分析器（ Analyaer） SQL查询分析器（Query Analyaer）是一个 查询分析器 图形化的查询工具， 图形化的查询工具，用于以文本的方式编辑 Transact-SQL语句，然后发送给服务器， Transact-SQL语句，然后发送给服务器，并接 语句 受执行的结果。使用这个工具， 受执行的结果。使用这个工具，用户可以交互 地设计和测试Transact-SQL语句、 地设计和测试Transact-SQL语句、批处理和脚 Transact 语句 本。
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图9-19 连接成功后的企业管理器
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Server数据库 SQL Server数据库 Master数据库 Master数据库 是一个非常重要的数据库， 是一个非常重要的数据库，记录了一些关于 Server系统相关信息 系统相关信息。 SQL Server系统相关信息。 注意：千万不要在master master数据库中创建用户 注意：千万不要在master数据库中创建用户 的对象 Model数据库 Model数据库 可用来作为创建系统中的所有数据库模板。 可用来作为创建系统中的所有数据库模板。 Msdb数据库 Msdb数据库 用来处理有关SQL Server代理程序内的警 用来处理有关SQL Server代理程序内的警 操作员及作业等工作， 告、操作员及作业等工作，例如当警告发生时通 知哪个操作员等相关记录。 知哪个操作员等相关记录。 Tempdb数据库 Tempdb数据库 包含所有的暂存表格与暂存存储过程。 包含所有的暂存表格与暂存存储过程。
大数据技术原理与应用
DataNode
Chunk Server Chunk
Chunk Server Chunk
分布式文件系统中的每一个文件，都被切分成若务器上，
Block
Packet
无
无
客户端写文件的时候，不是一个字节一个字节写 入文件 系统的，而是累计到一定数量后，往文件个数据包。
Chunk
无
Block(64KB)
在每一个数据包中， 都会将数据切成更小的块（ 512 字节 ） ， 每一个块配上一个 奇偶校验码 （CRC）， 这样的块，就是传输块。
机架感知
Editlog 集群均衡
空间的回收
删除文件并没有立刻从 HDFS 中删除 ， HDFS 将这个文件重命名， 并转移 到/trash目录，用于恢复，/trash可设置保存时间。
读取文件流程
1、使用HDFS Client，向远程的Namenode发起RPC请求； 2、Namenode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，Namenode都会 返回有该block拷贝的datanode地址； 3-4、HDFS Client 选取离客户端最接近的datanode来读取block； 5、当读完列表的block后，如果文件读取还没有结束，客户端开发库会继续向Namenode获取 下一批的block列表。 6、读取完当前block的数据后，关闭与当前的datanode连接，并为读取下一个block寻找最 佳的datanode； 注：读取完一个block都会进行checksum验证，如果读取datanode时出现错误，客户端会通 知Namenode，然后再从下一个拥有该block拷贝的datanode继续读。
2.2 Hadoop项目结构
组件 HDFS MapReduce YARN Tez Hive HBase Pig Sqoop Oozie Zookeeper Storm Flume Ambari Kafka Spark 分布式文件系统 分布式并行编程模型 资源管理和调度器 运行在YARN之上的下一代Hadoop查询处理框架 Hadoop上的数据仓库 Hadoop上的非关系型的分布式数据库 一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，提供类似SQL的查询语言Pig Latin 用于在Hadoop与传统数据库之间进行数据传递 Hadoop上的工作流管理系统 提供分布式协调一致性服务 流计算框架 一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统 Hadoop快速部署工具，支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控 一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据 类似于Hadoop MapReduce的通用并行框架 功能
第9章 先进计算[30页]
![第9章 先进计算[30页]](https://img.taocdn.com/s3/m/e9667dbf581b6bd97e19ea46.png)
AI 定义：
–工智能就是对计算机科学的研究，它可以 使计算机具有感知、推理和行为的能力
–回避思考这个争论的焦点
推理：知识表达
人工智能一直在研究计算机的推理能力
–人类智能是基于行为的进化而不是复杂程序的执行 –解决问题需要有效信息，有效信息需要有效表达
最早/实用化
– IBM ViaVoice
语音识别 语音合成 自然语言理解
机器学习
如果一个程序可以在任务T上，随着经验E的增加，效 果P也随之增加，则称这个程序可以从经验值学习
--Tom.M.Mtichell教授，卡耐基梅隆大学
《机器学习》(Machine Learning)，1997
✓ Example: 垃圾邮件识别，有监督是学习。 ✓ 一旦有邮件被标记为垃圾邮件，就作为识别新的
不同物质的量子原理机
加速进军量子计算机研究
中国，现在是领先者
人工智能
Artificial Intelligence，AI，智能计算
– 令人吃惊的进展 – 它会改变什么？
图灵测试----计算机能够象人一样思考吗 ？
中国屋思考实验----反驳图灵测试
机器是处理符号，即使通过了图灵测试，也不是思考
– 传统意义：配有很多处理机(处理器也是多核)的超级计算机 – 如太湖之光采用的神威处理器（Cores）10,649,600个！ – 多处理器是高性能计算的重要手段 – 并行计算---HPC的代名词，用于复杂计算/科学计算
分布式
– 一个典型的例子就是网络计算 – 如在7.2.1 “是网络还是机器？”所述 – 更好的性价比
工智能就是对计算机科学的研究它可以使计算机具有感知推理和行为的能力回避思考这个争论的焦点人工智能一直在研究计算机的推理能力人工智能一直在研究计算机的推理能力人类智能人类智能是基于是基于行为的进化行为的进化而不是而不是复杂程序的复杂程序的执行执行解决问题解决问题需要有效信息有效需要有效信息有效信息需要信息需要有效表达有效表达计算机使用计算机使用符号语言符号语言科学家们科学家们试图试图在在人类的人类的自然语言自然语言和机器的和机器的符号处理符号处理之间找到一种关系之间找到一种关系使得使得机器能够具有人类的推理能力机器能够具有人类的推理能力语义网络语义网络是一种知识表达法是一种知识表达法定义它非常定义它非常困难困难一个例子
林子雨大数据技术原理及应用第九章答案
大数据第九章课后题答案——图计算黎狸1.试述BSP模型中超步的3个组件及具体含义。
①局部通信。
每个参与的处理器都有自身的计算任务，它们只读取存储在本地内存中的值，不同处理器的计算任务都是异步并且独立的。
②通信。
处理器群相互交换数据，交换的形式是，由一方发起推送（Put）和获取（Get）操作③栅栏同步。
当一个处理器遇到“路障”（或栅栏），会等其他所有的处理器完成它们的计算步骤；每一次同步也是一个超步的完成和下一个超步的开始。
2.Pregel 为什么选择一种纯消息传递模型?采用这种做法主要基于以下两个原因：②息传递具有足够的表达能力，没有必要使用远程读取或共享内存的方式。
②有助于提升系统整体性能。
大型图计算通常是由一个集群完成的，集群环境中执行远程数据读取会有较高的时间延迟；Pregel的消息模式采用异步和批量的方式传递消息，因此可以缓解远程读取的延迟。
3.给定一个连通图，如图9-9所示。
请给出采用Pregel模型计算上图中顶点最大值的计算过程。
其中寻找最大值的函数可以通过继承Pregel中已预定义好的一个基类--- Vertex 类实现，请实现该函数。
4.请简述Aggregator的作用，并以具体Aggregator的例子做说明。
Aggregator提供了一种全局通信、监控和数据查看的机制。
Aggregator的聚合功能，允许在整型和字符串类型上执行最大值、最小值、求和操作，比如可以定义一个“Sum”Aggregator来统计每个顶点的出射边数量，最后相加可以得到整个图的边的数量。
Aggregator还可以实现全局协同的功能，比如当可以设计“and”Aggregator来决定在某个超步中Compute（）函数是否执行某些逻辑分支，只有当“and”Aggregator显示所有顶点都满足了某条件时，才去执行这些逻辑分支。
5.假设在同一个超步中，两个请求同时要求增加同一个顶点，但初始值不一样。
Pregel 中可以采用什么机制解决该冲突?6.简述Pregel的执行过程。
大数据技术原理与应用PDF
大数据：世界的思维引擎
随着计算机技术的不断发展，数据已成为我们日常生活中无法避
免的存在。
而现今的大数据时代，数据的规模和种类更是空前庞大。
大数据技术的出现，不仅仅是一种技术手段，更是推动着全球各个领
域的发展与变革的思维引擎。
大数据技术的原理，主要是基于数据的存储、处理和分析等多个
方面。
其中，对于数据的存储，目前主流的方式包括关系型数据库、NoSQL数据库、文件存储等；对于数据的处理，主要是利用各种算法来完成分类、聚类、回归、关联规则挖掘等任务；至于数据分析，通过
数据的可视化、报表展示等方式，帮助人们理解数据、分析数据、发
掘数据背后的价值。
应用方面，大数据技术无处不在。
在金融领域，大数据分析已经
成为风险控制、投资决策等方面必不可少的工具；在医疗健康领域，
大数据技术有助于分析人群健康状况、研究医学新知识等；在能源领域，大数据技术有助于实现能源效率的提升和能源资源的合理利用等；在城市规划和智慧城市建设方面，大数据技术有助于实现交通、安全、环保、物流等多方面的精细化管理等。
可见，大数据技术已经深入到
我们生活的各个领域，为我们的生活带来了诸多便利与福利。
总的来说，大数据技术的丰富应用和广泛推广，为我们带来了巨
大的机遇与挑战。
我们需要加强对大数据技术原理的理解和学习，紧
跟时代步伐，积极拥抱大数据时代，用数据科技推动社会的发展与进步，创造更加美好的未来。
大数据的原理及应用pdf
大数据的原理及应用1. 概述在当今信息时代，大数据成为了各行各业必不可少的一部分。
本文将详细介绍大数据的原理及其在各领域的应用。
2. 大数据的原理大数据的原理涉及到数据的采集、存储、处理和分析等方面，下面将分别进行介绍。
2.1 数据的采集大数据时代，各种传感器和设备不断产生着海量的数据。
数据的采集包括传感器数据、用户行为数据、网络数据等。
这些数据多格式多样，需要进行统一的收集和整理。
在数据的采集过程中，需要考虑数据的实时性、可靠性和准确性，以及数据保护和隐私安全等问题。
2.2 数据的存储大数据的存储是指将采集到的大量数据进行存储和管理。
常见的存储方式包括分布式文件系统、分布式数据库、Hadoop等。
这些存储系统能够提供高性能、高可扩展性和高可靠性的存储服务。
数据的存储需要考虑到数据的安全性、可用性和成本等因素。
2.3 数据的处理和分析大数据的处理和分析是指对存储的大量数据进行处理和分析，提取有价值的信息和知识。
常见的数据处理和分析技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。
数据的处理和分析需要考虑到数据的规模、数据的复杂性和计算资源的需求等因素。
3. 大数据在各领域的应用大数据在众多领域中都有广泛的应用，下面将介绍几个典型的领域。
3.1. 金融行业大数据在金融行业中的应用非常广泛，包括风险管理、信用评估、投资决策等。
通过分析大数据，可以快速准确地进行风险评估和信用评估，提高金融机构的决策效率和业务风险控制能力。
3.2. 零售行业大数据在零售行业中的应用可以帮助企业了解消费者的购买行为和消费偏好，提供个性化的产品和服务，从而提高销售额和客户满意度。
通过对大数据的分析，可以发现潜在的市场机会和消费趋势。
3.3. 交通运输行业大数据在交通运输行业中的应用可以帮助交通管理部门进行交通流量预测和拥堵状况监测，提供交通实时信息和导航服务，优化交通运输的效率和安全性。
3.4. 医疗健康行业大数据在医疗健康行业中的应用可以帮助医疗机构实现精准医疗和个性化治疗，提高诊断准确率和治疗效果。
大数据技术原理与应用-完整版
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提供技术支撑
2. CPU处理能力大幅提升
图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况
1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑
摩尔定律：CPU性能每隔18个月提高一倍， 价格下降一半
1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑
3. 网络带宽不断增加
图1-4 网络带宽随时间变化情况
–视频
pWeb 2.0数据
–查询日志/点击流
–Twitter/ Blog / SNS
–Wiki
1.2.3 处理速度快
p 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
p 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
1.2.4 价值密度低
价值密度低，商业价值高 以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅 仅有一两秒，但是具有很高的商业价值
信息爆炸
将涌现出一批新的 市场标杆企业
1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑
1. 存储设备容量不断增加，速度不断提升， 价格却在不断下降
图1-1 存储价格随时间变化情况
1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑
来自斯威本科技大学（Swinburne University of Technology） 的研究团队，在2013年6月29日刊出的《自然通讯（Nature Communications）》杂志的文章中，描述了一种全新的数据 存储方式，可将1PB（1024TB）的数据存储到一张仅DVD大 小的聚合物碟片上。
大数据技术的原理与应用pdf
大数据技术的原理与应用1. 介绍大数据技术是指用于处理和分析大规模数据集合的一系列技术和方法。
随着互联网和传感器技术的发展，大量的数据被不断地产生和积累，如何高效地获取、存储、处理、分析和应用这些海量的数据成为了一个挑战。
本文档将介绍大数据技术的原理和应用。
2. 大数据技术的原理大数据技术的原理主要包括以下几个方面：2.1 数据获取与存储•数据获取：大数据技术的基础是获取数据，包括从各种数据源获取数据、数据抓取和爬取等。
•数据存储：对于大规模数据的存储，传统的存储方式已经无法满足需求，因此需要采用分布式存储技术，如Hadoop的分布式文件系统HDFS。
2.2 数据处理与分析•数据清洗：大数据中存在很多不准确、不完整甚至是冗余的数据，因此需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据质量。
•数据挖掘：通过数据挖掘技术，可以从大数据中发现隐藏的模式、关联规则和趋势，挖掘出有价值的信息。
•机器学习：通过机器学习算法，可以对大数据进行训练和学习，从而实现对未知数据的预测和分类。
2.3 数据可视化与展示•数据可视化：通过图表、图形等方式将大数据转化为可视化的形式，使得数据更加直观和易于理解。
•数据展示：将处理和分析后的数据展示给用户，提供直观的数据分析结果和洞察。
3. 大数据技术的应用大数据技术在各个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用场景：3.1 金融行业•银行风控：通过大数据技术可以对用户的信用风险进行评估和预测，提供更加精准的风控服务。
•股票交易：通过对大量的市场数据进行分析，帮助投资者制定交易策略和预测股票价格的波动。
3.2 电商行业•个性化推荐：通过对用户的历史行为和购买记录进行分析，实现个性化的商品推荐，提高用户体验和销售额。
•库存管理：通过对销售数据进行分析，预测不同商品的需求量，优化库存管理，降低成本。
3.3 医疗行业•疾病预测：通过分析大量的医疗数据，可以预测疾病的发展趋势和危险因素，提前干预和治疗。
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
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。
大数据技术原理与应用
Federated MySQL
图 Facebook的数据仓库架构
Hive系统架构
•用户接口模块包括CLI、 HWI、JDBC、ODBC、 Thrift Server
•驱动模块（Driver）包 括编译器、优化器、执行 器等，负责把HiveSQL语 句转换成一系列 MapReduce作业
•元数据存储模块（ Metastore）是一个独立 的关系型数据库（自带 derby数据库，或MySQL 数据库）
第3步：把查询块转换成逻辑查询计划， 里面包含了许多逻辑操作符
第4步：重写逻辑查询计划，进行优化， 合并多余操作，减少MapReduce任务数 量
第5步：将逻辑操作符转换成需要执行的 具体MapReduce任务 第6步：对生成的MapReduce任务进行优 化，生成最终的MapReduce任务执行计 划
1 <1,Lily>
Lily 101
2 Tom
2 <1,Tom>
1 <2,101>
Lily 102
1
Map 1和2是uid的值
Order
Shuffle
uid orderid
key value
key
<2,102>
Reduce
value
name orderid
1 101
1 <2,101>
2 <1,Tom>
• Hive通过和JobTracker通信来初始化MapReduce任务，不必 直接部署在JobTracker所在的管理节点上执行
• 通常在大型集群上，会有专门的网关机来部署Hive工具。 网关机的作用主要是远程操作和管理节点上的JobTracker通 信来执行任务
大数据技术原理及应用
大数据技术原理及应用大数据处理架构一Hadoop简介Hadoop项目包括了很多子项目，结构如下图Com mon原名：Core，包含HDFS,MapReduc和其他公共项目，从Hadoop0.21 版本后，HDFS和MapReduce分离出去，其余部分内容构成HadoopCommo nCommo为其他子项目提供支持的常用工具，主要包括文件系统、RPC （Remoteprocedurecall）和串行化库。
AvroAvro是用于数据序列化的系统。
它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。
其中，代码生成器既不需要读写文件数据，也不需要使用或实现RPC协议，它只是一个可选的对静态类型语言的实现。
Avro系统依赖于模式（Schema，Avro数据的读和写是在模式之下完成的。
这样就可以减少写入数据的开销，提高序列化的速度并缩减其大小。
Avro可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式，节约数据存储空间和网络传输带宽，Hadoop的其他子项目（如HBase和Hive）的客户端和服务端之间的数据传输。
HDFSHDFS是一个分布式文件系统，为Hadoop项目两大核心之一，是Googlefilesystem (GFS的开源实现。
由于HDFS具有高容错性(fault-tolerant )的特点，所以可以设计部署在低廉(low-cost ) 的硬件上。
它可以通过提供高吞吐率(highthroughput )来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。
HDFS放宽了可移植操作系统接口( POSIX PortableOperatingSystemInterface )的要求，这样就可以实现以流的形式访问文件系统中的数据。
MapReduceHadoopMapReduc是针对谷歌MapReduc啲开源实现，它是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB的并行运算。
大数据原理与技术
大数据原理与技术
大数据原理与技术是指通过采集、存储、处理和分析大量的数据
以获取有价值的信息和洞察力的一种方法和工具。
大数据原理和技术
的核心目标是从庞大的数据集中提取出有意义的模式和关联，并为决
策和创新提供支持。
大数据原理和技术的实施通常包括以下几个步骤：首先，需要建
立一个稳定和可靠的数据采集系统，以确保数据来源的准确性和完整性。
其次，需要选择和部署适当的大数据存储和处理技术，例如分布
式存储系统和大规模数据处理框架。
然后，需要进行数据清洗和转换，以确保数据的一致性和标准化。
接下来，需要使用适当的算法和模型
对数据进行分析和挖掘，以揭示潜在的关联和趋势。
最后，需要将分
析结果可视化和呈现，以便决策者和业务用户理解和应用。
在实际应用中，大数据原理和技术已经在各个领域取得了广泛的
应用和影响。
例如，在金融领域，大数据分析可以帮助识别风险和提
升交易效率；在医疗领域，大数据可以用于疾病预测和个性化治疗；
在城市管理中，大数据可以用于交通优化和资源分配等。
然而，大数据原理和技术在应用过程中也面临一些挑战和问题。
例如，数据隐私和安全问题需要得到合理的解决；数据的质量和可信
度也需要进行评估；算法和模型的选择和调优也是需要考虑的因素。
总之，大数据原理和技术是通过处理和分析大规模的数据来获取
有价值信息的一种方法。
它在各个领域都有着广泛的应用和前景，但
同时也面临着一些挑战和问题。
通过持续的研究和创新，大数据原理
和技术将为我们带来更多的机遇和发展。
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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@
9.3.2顶点之间的消息传递
采用消息传递模型主要基于以下两个原因： （1）消息传递具有足够的表达能力，没有必要使用远程读取或共享内存的方式 （2）有助于提升系统整体性能 消息
Compute()
值
Compute()
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/post/bigdata
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第九章 图计算
（PPT版本号：2015年6月第1.0版）
林子雨
厦门大学计算机科学系 E-mail: ziyulin@ 主页：/linziyu
机器M A把值3发送给B B 3
Max Combiner
机器N
A
经过Max Combiner合并后 只把值3通过网络发送给B B 3
B
C
B 2 C把值2发送给B
消息格式
目标 顶点 值
D
图9-5 Combiner应用的例子
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
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ziyulin@
9.3 Pregel图计算模型
• • • • 9.3.1 9.3.2 9.3.3 9.3.4 有向图和顶点 顶点之间的消息传递 Pregel的计算过程 实例
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ziyulin@
值
Compute()
值
Compute()
值
图9-2 纯消息传递模型图
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9.3.3Pregel的计算过程
•Pregel的计算过程是由一系列被称为“超步”的迭代组成的。在每个超步中， 每个顶点上面都会并行执行用户自定义的函数，该函数描述了一个顶点V在一个 超步S中需要执行的操作。该函数可以读取前一个超步(S-1)中其他顶点发送给顶 点V的消息，执行相应计算后，修改顶点V及其出射边的状态，然后沿着顶点V的 出射边发送消息给其他顶点，而且，一个消息可能经过多条边的传递后被发送到 任意已知ID的目标顶点上去。这些消息将会在下一个超步(S+1)中被目标顶点接 收，然后像上述过程一样开始下一个超步(S+1)的迭代过程 •在Pregel计算过程中，一个算法什么时候可以结束，是由所有顶点的状态决定 的，当图中所有的顶点都已经标识其自身达到“非活跃（inactive）”状态时， 算法就可以停止运行
9.3.1有向图和顶点
•Pregel计算模型以有向图作为输入，有向图的每个顶点都有一个String类型 的顶点ID，每个顶点都有一个可修改的用户自定义值与之关联，每条有向 边都和其源顶点关联，并记录了其目标顶点ID，边上有一个可修改的用户 自定义值与之关联 •在每个超步S中，图中的所有顶点都会并行执行相同的用户自定义函数。 每个顶点可以接收前一个超步(S-1)中发送给它的消息，修改其自身及其出 射边的状态，并发送消息给其他顶点，甚至是修改整个图的拓扑结构。需 要指出的是，在这种计算模式中，边并不是核心对象，在边上面不会运行 相应的计算，只有顶点才会执行用户自定义函数进行相应计算
很多传统的图计算算法都存在以下几个典型问题： （1）常常表现出比较差的内存访问局部性； （2）针对单个顶点的处理工作过少； （3）计算过程中伴随着并行度的改变。 针对大型图（比如社交网络和网络图）的计算问题，可能的解决方案及 其不足之处具体如下： •为特定的图应用定制相应的分布式实现：通用性不好 •基于现有的分布式计算平台进行图计算：在性能和易用性方面往往无法 达到最优 •使用单机的图算法库：在可以解决的问题的规模方面具有很大的局限性 •使用已有的并行图计算系统：对大规模分布式系统非常重要的一些方面 （比如容错），无法提供较好的支持
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ziyulin@
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9.4 Pregel的C++ API
Pregel已经预先定义好一个基类——Vertex类：
template <typename VertexValue, typename EdgeValue, typename MessageValue> class Vertex { public: virtual void Compute(MessageIterator* msgs) = 0; const string& vertex_id() const; int64 superstep() const; const VertexValue& GetValue(); VertexValue* MutableValue(); OutEdgeIterator GetOutEdgeIterator(); void SendMessageTo(const string& dest_vertex, const MessageValue& message); void VoteToHalt(); };
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9.4.4拓扑改变
• Pregel计算框架允许用户在自定义函数Compute()中定义操作，修改 图的拓扑结构，比如在图中增加（或删除）边或顶点 • Pregel采用两种机制来解决这类冲突：局部有序和Handler • （1）局部有序：拓扑改变的请求是通过消息发送的，在执行一个超 步时，所有的拓扑改变会在调用Compute()函数之前完成 • （2）Handler：对于“局部无序”机制无法解决的那些操作冲突，就 需要借助于用户自定义的Handler来解决，包括解决由于多个顶点删 除请求或多个边增加请求（或删除请求）而造成的冲突
• • • • • 9.4.1 9.4.2 9.4.3 9.4.4 9.4.5 消息传递机制 Combiner Aggregator 拓扑改变 输入和输出
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9.4.1消息传递机制
• 顶点之间的通讯是借助于消息传递机制来实现的，每条消息都包含了 消息值和需要到达的目标顶点ID。用户可以通过Vertex类的模板参数 来设定消息值的数据类型 • 在一个超步S中，一个顶点可以发送任意数量的消息，这些消息将在 下一个超步（S+1）中被其他顶点接收 • 一个顶点V通过与之关联的出射边向外发送消息，并且，消息要到达 的目标顶点并不一定是与顶点V相邻的顶点，一个消息可以连续经过 多条连通的边到达某个与顶点V不相邻的顶点U，U可以从接收的消息 中获取到与其不相邻的顶点V的ID
处理器
局部计算
通讯 栅栏同步
图9-1 一个超步的垂直结构图
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9.2 Pregel简介
•Pregel是一种基于BSP模型实现的并行图处理系统 •为了解决大型图的分布式计算问题，Pregel搭建了一套可扩展的、有容 错机制的平台，该平台提供了一套非常灵活的API，可以描述各种各样的 图计算 •Pregel作为分布式图计算的计算框架，主要用于图遍历、最短路径、 PageRank计算等等
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2015年版 ziyulin@
提纲
• • • • • • • 9.1 图计算简介 9.2 Pregel简介 9.3 Pregel图计算模型 9.4 Pregel的C++ API 9.5 Pregel的体系结构 9.6 Pregel的应用实例 9.7 Pregel和MapReduce实现PageRank算 法的对比
不需要执行进一步 计算就设置为停机
活跃
非活跃
收到消息后被唤醒
图9-3 一个简单的状态机图
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
9.3.4实例
超步0
超步1
6
6
6
6
超步2
6
6
6
6
超步3
图9-4 一个求最大值的Pregel计算过程图
•在Vetex类中，定义了三个值类型参数，分别表示顶点、边和消息。每一个顶点都 有一个给定类型的值与之对应 •编写Pregel程序时，需要继承Vertex类，并且覆写Vertex类的虚函数Compute()
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
9.4 Pregel的C++ API
9.4.3Aggregator
• Aggregator提供了一种全局通信、监控和数据查看的机制 • 在一个超步S中，每一个顶点都可以向一个Aggregator提供一个数据 ，Pregel计算框架会对这些值进行聚合操作产生一个值，在下一个超 步（S+1）中，图中的所有顶点都可以看见这个值 • Aggregator的聚合功能，允许在整型和字符串类型上执行最大值、最 小值、求和操作 • Pregel计算框架预定义了一个Aggregator类，编写程序时需要继承这 个类，并定义在第一次接收到输入值后如何初始化，以及如何将接收 到的多个值最后聚合成一个值 • 为了保证得到正确的结果，Aggregator操作也应该满足交换律和结合 律
《大数据技术原理与应用》
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ziyulin@
9.4.2Combiner
• Pregel计算框架在消息发出去之前，Combiner可以将发往同一个顶点 的多个整型值进行求和得到一个值，只需向外发送这个“求和结果” ，从而实现了由多个消息合并成一个消息，大大减少了传输和缓存的 开销 • 在默认情况下，Pregel计算框架并不会开启Combiner功能，因为，通 常很难找到一种对所有顶点的Compute()函数都合适的Combiner • 当用户打算开启Combiner功能时，可以继承Combiner类并覆写虚函 数Combine() • 此外，通常只对那些满足交换律和结合律的操作才可以去开启 Combiner功能，因为，Pregel计算框架无法保证哪些消息会被合并， 也无法保证消息传递给 Combine()的顺序和合并操作执行的顺序