大数据--第一章

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第1章认识大数据

谢谢！
高等教育出版社
Higher Education Press
1.4.2 大数据导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
1.4.3 大数据统计与分析
大数据时代的来临将对我们的现实生活、企业的运营管理模式提出了新的挑战，也带来新的市场机会。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理。可以说大数据分析是决策过程中的决定性因素，也是大数据时代发挥数据价值的关键环节。大数据分析技术帮助企业了解客户、锁定资源、规划生产、开拓新的业务。
➢ 1.5 大数据思维 ➢ 1.5.1 InfoSphere BigInsights简介 ➢ 1.5.2 BigQuery简介 ➢ 1.5.3 “魔镜”简介
➢ 1.6 大数据的应用 ➢ 1.6.1 大数据助石油公司智能营销 ➢ 1.6.2 大数据在乳业公司预测产奶量
➢ 实验1 认识大数据分析工具“魔镜”
1.1.2 大数据的特征
与传统数据的产生方式相比，大数据具有三个明显的特征：
数据量大：数据量大是大数据的明显特征，一般计量单位都是PB、EB甚至ZB。
非结构性：大数据既包含结构化数据也包含非结构化数据，而且通过特定的大数据技术从大量非结构化数据中提取有用的信息。
实时性：在互联网高速发展的背景下，我们所谈到的大数据不仅仅数量巨大，实时性、动态性成了大数据的另一重要特征。
1.数据思维的最核心是利用数据解决问题。 2.大数据关注“有用”。 3.由关注精确度转变为关注效率。 4.关注定制产品。

第1章大数据介绍

最常见的结构化数据就是关系型数据库中的二维表，其中每一行称为一个记录，每一列称作一个字段。比如在表中我们记录的是每一年每个国家二氧化碳的总排放量和人均排放量，那么在表中先定义了4个字段，年份、人均二氧化碳排放量、国家和总二氧化碳排放量。
非结构化数据
另一类称为非结构化数据，是指数据结构不规则或不完整，甚至没有预定义的
文本数据比结构化数据要占用更多的内存，比如“hello！”这样一个简单的单词，计算机用二进制表示出来，会看到一长串数字。那么可想而知，大量的文本将占用更多的存储空间，表示起来也更加复杂。
图像是另一种非结构化数据。一张标有数字8的图像，大家看到它可能会想到马路上各种各样的广告牌和数字显示LED屏。这个图像是由很多小方格组成的，小方格被称为像素点。
（2）非结构化数据常指不规则或不完整的数据，包括所有格式的办公文档、 XML、HTML、各类报表、图片、图像以及咅频、视频信息等。企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。相对于以往便于存储的
语音是第三种非结构化数据形式。例如人说话的声音、唱歌，都是由于空气震动而产生的声波。除了空气以外，在固体和液体中声音也是可以传播的。
第四类非结构化数据是视频，它是由一系列的静态影像与声音组合而成的。视频按照一定的刷新频率进行刷新和播放，利用了人眼的视觉暂留原理，当播放的速率超过每秒24帧以上时，可以给人一种平滑连续变化的动态视觉效果。
“大数据”一词在1980年未来学家阿尔文·托夫勒著的《第三次浪潮》书中将 “大数据”称为“第三次浪潮的华彩乐章”。
1997年美国宇航局研究员迈克尔·考克斯和大卫·埃尔斯沃斯首次使用“大数据” 这一术语来描述20世纪90年代的挑战。
2007–2008年随着社交网络的激增，技术博客和专业人士为“大数据” 概念注入新的生机。

01第一章初识Hadoop大数据技术

第1章初识Hadoop大数据技术本章主要介绍大数据的时代背景，给出了大数据的概念、特征，还介绍了大数据相关问题的解决方案、Hadoop大数据技术以及Hadoop的应用案例。

本章的主要内容如下。

（1）大数据技术概述。

（2）Google的三篇论文及其思想。

（3）Hadoop概述。

（4）Hadoop生态圈。

（5）Hadoop的典型应用场景和应用架构。

1.1 大数据技术概述1.1.1 大数据产生的背景1946年，计算机诞生，当时的数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分。

19世纪60年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导，具体发展阶段如图1-1所示。

Hadoop 大数据技术与应用图1-1 数据管理技术在2001年前的两个发展阶段 2001年后，互联网迅速发展，数据量成倍递增。

据统计，目前，超过150亿个设备连接到互联网，全球每秒钟发送290万封电子邮件，每天有2.88万小时视频上传到YouTube 网站，Facebook 网站每日评论达32亿条，每天上传照片近3亿张，每月处理数据总量约130万TB 。

2016年全球产生数据量16.1ZB ，预计2020年将增长到35ZB （1ZB = 1百万，PB = 10亿TB ），如图1-2所示。

图1-2 IDC 数据量增长预测报告2011年5月，EMC World 2011大会主题是“云计算相遇大数据”，会议除了聚焦EMC 公司一直倡导的云计算概念外，还抛出了“大数据”（BigData ）的概念。

2011年6月底，IBM 、麦肯锡等众多国外机构发布“大数据”相关研究报告，并予以积极的跟进。

19世纪60年代，IT 系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导1946年，计算机诞生，数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分1946 1951 1956 1961 1970 1974 1979 1991 2001 … 网络型E-RSQL 关系型数据库数据仓库第一台计算机 ENIAC 面世磁带+ 卡片人工管理磁盘被发明，进入文件管理时代 GE 公司发明第一个网络模型数据库，但仅限于GE 自己的主机 IBM E. F.Dodd 提出关系模型 SQL 语言被发明 ORACLE 发布第一个商用SQL 关系数据库，后续快速发展数据仓库开始涌现，关系数据库开始全面普及且与平台无关，数据管理技术进入成熟期 0.8ZB ：将一堆DVD 堆起来够地球到月亮一个来回 35ZB ：将一堆DVD 堆起来是地球到火星距离的一半IDC 报告“Data Universe Study ”预测：全世界数据量将从2009年的0.8ZB 增长到2020年的35ZB ，增长44倍！年均增长率>40%！1.1.2 大数据的定义“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

大数据导论第一章总结

大数据导论第一章总结大数据导论是一门介绍大数据的基本概念、技术和应用的课程。

通过学习这门课程，我们可以深入了解大数据的定义、特点和挑战，以及大数据的处理和分析方法。

本章主要介绍了大数据的概念和背景，并讨论了大数据对社会和经济的影响。

本章明确了大数据的概念。

大数据是指规模巨大、种类繁多且产生速度快的数据集合。

这些数据通常无法使用传统的数据处理方法进行管理和分析。

大数据的特点包括四个方面：数据量大、速度快、多样性和价值密度低。

接着，本章介绍了大数据的背景和发展。

随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据的产生和积累呈现出指数级的增长。

大数据的发展给各行业带来了巨大的机遇和挑战。

通过对大数据的分析，我们可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而为决策提供科学依据。

然后，本章探讨了大数据对社会和经济的影响。

大数据的广泛应用已经改变了许多行业的商业模式和运营方式。

例如，在医疗健康领域，大数据可以帮助医生进行个性化诊断和治疗，提高医疗服务的质量和效率。

在金融领域，大数据可以用于风险管理和反欺诈等方面，提高金融机构的安全性和稳定性。

本章总结了大数据的重要性和挑战。

大数据具有巨大的潜力，可以为社会和经济发展带来巨大的推动力。

然而，大数据的处理和分析也面临着诸多挑战，如数据隐私和安全、数据质量和数据分析能力等方面。

因此，我们需要不断发展和完善大数据的技术和方法，以应对这些挑战。

大数据导论第一章介绍了大数据的概念、背景和发展，以及大数据对社会和经济的影响。

通过学习这门课程，我们可以深入了解大数据的本质和应用，为未来的数据科学和数据分析奠定基础。

大数据的时代已经来临，我们需要积极适应和应对，以更好地利用大数据的潜力推动社会和经济的发展。

《大数据技术原理与应用》第二版-第一章大数据概述

《⼤数据技术原理与应⽤》第⼆版-第⼀章⼤数据概述
数据量⼤
数据类型繁多
处理速度快
价值密度低
研究变化经历了从实验到理论到计算再到数据
思维的变化
1. 全样⽽⾮抽样
2. 效率⽽⾮精准
3. 相关⽽⾮因果
1. 批处理计算，主要针对于⼤规模的数据批量处理。

MapReduce⽤于⼤规模的数据集（1TB）的并⾏运算。

Spark是⼀个针对超⼤数据集合低延时的集群分布式计算系
统，⽐MapReduce快许多。

2. 流计算，流数据或数据流是指在时间分布和数量上⽆限的⼀系列动态数据集合，必须采⽤实时计算⽅式给出秒级响应。

商业级平台：Streams、StreamBase；第⼆类
是开源的计算平台，Storm、Yahoo、S4、Spark Streaming
3. 图计算。

Pregel是实现并⾏图处理系统，主要⽤于图遍历、最短路径、PageRank计算，还有其他Giraph、GraphX、PowerGraph、GoldenOrb、Hama
4. 查询分析计算，需要提供实时或准实时的响应，⾕歌的Dremel、Impala、Hive、Cassandra
1. 云计算包括三种典型的服务模式，IaaS（基础设施服务即计算资源和存储）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）
2. 公有云、私有云、混合云
3. 云计算关键技术：包括虚拟技术、分布式存储、分布式计算、多租户。

4. 物联⽹是物物相连的互联⽹的延伸，他利⽤局部⽹络或者互联⽹等通信技术把传感器、控制器、机器、⼈员和物通过新的⽅式连接在⼀起，形成了⼈与物、物与物相
连，实现信息化和远程管理控制。

大数据导论第1章大数据概念与应用

1.1 大数据的概念
存储：存储成本的下降
云计算出现之前
第一章大数据概念及其应用
云计算出现之后
在云计算出现之前，数据存储的成本是非常高的。例如，公司要建设网站，需要购置和部署服务器，安排技术人员维护服务器，保证数据存储的安全性和数据传输的畅通性，还会定期清理数据，腾出空间以便存储新的数据，机房整体的人力和管理成本都很高。
1.1 大数据的概念 1.2 大数据的来源 1.3 大数据的特征及意义 1.4 大数据的表现形态 1.5 大数据的应用场景习题
1.3大数据的特征及意义
第一章大数据概念及其应用
大数据的3S
大数据是数据分析的前沿技术。从各种各样类型的数据中，快速高效获得有价值信息的能力，就是大数据技术。在IT业界有的学者使用3S来描述大数据，还有的学者使用3I来描述大数据。
2
的“数据困境”。
• 2011年5月，麦肯锡研究院发布报告——Big data: The next frontier for innovation,
competition, and productivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义：“大数据是指
3
其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集。”
大数据的技术支撑
云计算、硬件性价比的提高以及软件技术的进步
计算
运行、计算速度越来越快
第一章大数据概念及其应用
数据源整合进行存储、清洗、挖掘、分析后得出结果直到优化企业管理提高效率
存储存储成本下降
大数据
智能
实现信息对等解放脑力，机器拥有人的智慧
智能设备、传感器的普及，推动物联网、人工智能的发展
2）互联网数据采集通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息，该方法可以数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。除了网站中包含的内容之外，还可以使用 DPI或DFI等带宽管理技术实现对网络流量的采集。

大数据教程01第一章大数据概述

数据量很大，超大的数据量决定了需要考虑的数据价值和潜在
（Volume）信息；同时也决定了计算的规模。
多样
多样指大数据数据类型的多样性，大数据包含着半结构化、非结构化的
（Variety）数据。
价值
海量的大数据中，真正有价值的数据可能很少，因此从整体来看，大数
（Value）据的价值密度低。
Master 是 Namenode ， Slave 是 Datanode ， HDFS 集群由一个名称节点（Namenode）和一定数量的数据节点（Datanode）组成。其中 Namenode控制客户端对数据的访问和负责管理文件系统命名空间，是一个负责管理文件系统命名空间和客户端访问文件的中央服务器。Datanode通常用于管理连接到节点的存储，即管理正在运行的节点上的数据存储。在内部，Datanode节点包含有一个或多个块（blocks）并将数据存储在其中，HDFS是使用Java语言构建的;任何支持Java的机器都可以运行NameNode或DataNode。
第一章大数据基础
1.1 大数据发展背景概述 1.2 大数据相关概念及特点 1.3 大数据应用过程 1.4 大数据技术 1.5 大数据应用行业 1.6 大数据的挑战和机遇
1.3 大数据应用过程
1.3.1 数据采集 1.3.2 预处理 1.3.3 数据存储管理 1.3.4 数据挖掘分析
1.3.1 数据采集
2.集群（Clustering）指将多台计算机或者服务器通过物理上以及软件上的部署，使其像一台计算机一样被使用。集群强调的是扩展。
3.分布式（Distribute）指是将任务或者数据切分到不同的服务器进行计算或者存储，分布式强调的是切分。

大数据技术与应用基础第1章大数据概述精品PPT课件

数据，这部分数据属于结构化数据，可直接进行处理使用，为公司决策提供依据。
（2）互联网及移动互联网。移动互联网促进更多用户从传统的数据使用者转变为数据生产者。
（3）物联网。物联网技术的发展，使得视频、音频、RFID、M2M、物联网和传感
器等产生大量数据，其数据规模更巨大。
三、大数据的产生及数据类型
内容导航
CONTENTS
大数据的发展
第1章大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
四、信息安全的要素
第1章大数据概述
P1
第1章大数据概述
P1
THANtening, this course is expected to bring you value and help
内容导航
CONTENTS
大数据的发展
第1章大数据概述
P1
大数据的概念及特征
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统大数据的主要技术层面和技术内容大数据的典型应用
一、大数据的发展
大数据综述
Google上每天需要处理24PB的数据；
淘宝累计的交易数据量高达100PB；
每天会有2.88万个小时的视频上传到 Youtobe；根据国际数据公司IDC的测算，到2020 年数字世界将产生35000EB的数据。
第1章大数据概述
P1
大规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力。因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。
一、大数据的发展
大数据有多重要

第1章大数据技术概述

1、数据采集和预处理数据预处理是利用ETL（ Extract-Transform-Load）
工具将分布的、异构的数据源的数据抽取到临时中间层后进行数据清洗和转换，最后加载到数据集市或者数据仓库中，成为联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DATA MINING）的数据基础；也可以利用日志采集工具（如 Flume、Kafka等）把实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析。
理、数据分析和挖掘、数据可视化等各阶段的任务，下表
1-1列出了每个环节使用到的常用软件。
表1-1 常用大数据软件
大数据技术
大数据常用软件
数据采集
Kafka，Sqoop，Klume
数据存储和管理数据分析和挖掘
数据可视化
HDFS，Hbase，Redis， MongoDB，Hive Mapreduce，Spark， Python，Mahout ECharts，D3，Tableau
1、大数据的定义
大数据（big data），指无法在一定时间范围内使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2、大数据的特征
目前普遍使用5V特征来具体描述大数据，如图 1-1所示。
（4）速度快时效高（Velocity）大数据的第四个特征是数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
（5）真实性（Veracity）该特征主要体现了数据的质量。
hbase-1.2.6.1-bin.tar.gz
redis-5.0.4.tar.gz mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-4.0.1.tgz

第1章大数据时代-大数据-李联宁-清华大学出版社

Information）”。信息会包含很多规律，我们需要从信息中将规律总结出来，称为知识（ Knowledge），而知识能改变命运。 • 信息是很多的，但有人看到了信息相当于白看，但有人就从信息中看到了电商的未来，有人看到了直播的未来，所以人家就牛了。如果你没有从信息中提取出知识，天天看朋友圈也只能在互联网滚滚大潮中做个看客。
1.1数据时代
• 假设有一首长为3分钟的歌曲录制成MP3文件 (44K/320kbps音质)，大小约为8MB，那么1ZB的数据存储空间可存储MP3格式的140万亿首歌曲，如果全部听一遍，需要8亿多年。
• 计算网络传输速率时习惯上用比特每秒为单位(用b/s 表示)。1Pb/S和1Gb/S 分别代表1秒钟传输的数据是 1P (1000万亿 ) 比特和1G(10亿) 比特。
1.1数据时代
数据的应用分这四个步骤：数据、信息、知识、智慧。
1.1数据时代
2.数据如何升华为智慧 • 数据的处理分几个步骤，完成了才最后会有智慧。
1.1数据时代
（1）第一个步骤第一个步骤叫数据的收集, 有两种方式：
① 第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你搜索相关内容才能搜索出来。
第1章大数据时代
学习任务
1
数据时代
2
大数据
3
大数据技术基础
4
大数据的社会价值
5 Cl大ick数to据ad的d商tit业le 应in h用ere
学习任务
6
案例之一：男女嘉宾《非诚勿扰》牵手数据分析
1.1数据时代
1.1.1 大数据时代的到来 • 2012年以来，大数据 (big data) 一词越来越多地被

大数据基础-走进大数据第一章数据时代 ,从我开始

1Byte=8bit 1KB=1024Bytes
1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB 1PB=1024TB 1EB=1024PB 1ZB=1024EB 1YB=1024ZB 1DB=1024YB 1NB=1024DB
1NB =1267650600228229401496703205376 Bytes
公司一般寻找云计算服务来进行存储和管理海量数据而不被供应商锁定，进而确保把握数据所有权。
EMCGreenplum大数据管理分析
1.4 大数据平台初识
大数据处理
大数据的意义不在于掌握多大量级的数据信息，而在于如何处理这些数据信息得到想要的结果。也就是说，大数据价值的关键在于对于数据的“加工能力”，对数据进行深度挖掘，可以解决实际问题，实现其价值。
2012年《大数据，大影响》（Big Data，Big Impact）宣称
2005年 Hadoop项目诞生
2017年全球的数据总量为 21.6ZB（1个ZB等于十万亿亿字节）
1.1 从韩信点兵说起
大数据的特征
体量大
速度快
4V特征
价值密度低
多样化
1.2 大数据从哪里来
根据数据来源不同，大数据可以分为三类：（1）人类活动，人在使用互联网（包括移动互联网）过程中所产生的各类数据；（2）计算机及各种计算机信息系统产生的数据，多以文件、数据库、多媒体等形式存在；（3）物理世界，各类数字设备所采集的数据，如气象系统采集设备所收集的海量气象数据、视频监控系统产生的海量视频数据等。
1.4 大数据平台初识
大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。

大数据概述2020-10-15

1.1 大数据的概念
大数据技术基础
操作系统/ 网络
第一章大数据概念及其应用
系统管理
Java/python
编程语言
大数据
数据库
数据分析
大数据应用人才培养系列教材
第一章大数据导论
1.1 大数据的概念 1.2 大数据技术基础 1.3 大数据处理流程 1.4 Hadoop生态简介
1.1 大数据的概念
2
的“数据困境”。
• 2011年5月，麦肯锡研究院发布报告——Big data: The next frontier for innovation,
competition, and productivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义：“大数据是指
3
其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集。”
YouTube每月接待多达8亿的访客，平均每一秒钟就会有一段长度在1小时以上的视频上传。
Twitter上的信息量几乎每年翻一番，每天都会发布超过4亿条微博。
1.1 大数据的概念
Value
1、价值密度低：信息分布毫无规律，隐藏较深。 2、价值体现：具备高性能、实时性、可扩展性的预测能力。 3、实现价值的三要素：大分析、大宽带、大内容。
4
管理方式:业务数据化→数据业务化
1.1 揭秘大数据
大数据时代的八个重大变革
第一章概论
5
研究范式:第三范式 → 第四范式
6
数据的属性:数据是资源→数据是资产
7
数据处理模式:小众参与→ 大众协同
8
思维方式: 整体思维+相关思维+容错思维
大数据应用人才培养系列教材
第一章大数据导论

数据科学与大数据技术导论-第1章-数据科学概述

1.1.2 数据的类型
2. 按加工类型划分按加工类型可以将数据可分为零次数据、一次数据、二次数据、三次数据等。其相互的关系如右图所示。数据的加工程度对于数据科学的中的流程设计和选择都有着十分重要的意义，比如在进行数据科学的研究时，可通过对数据加工程度的判断决定是否需要对所获数据进行预处理的操作。
数字数据
图像数据
音频数据
1.1.1 数据的概念
数据与数值、信息、知识的区别数值指的是用数目表示的一个量的多少，是数据的一种存在形式。数据的存在形式除了数值以外，还有音频、图像、视频、符号等很多其他的表现形式。信息是对客观世界中各种事物的运动状态和变化的反映，是数据有意义的表示。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。知识是人类在实践中认识客观世界（包括人类自身）的成果，它包括事实、信息的描述或在教育和实践中获得的技能。它们之间的关系如右图所示。
一领域的数据科学，开发出合适的
变化规律等揭示出自然界或人类行为
方法、技术等。具体的领域数据科学有：
背后存在的规律，提出科学的假说或建
行为数据学，金融数据学，等。
立科学理论体系。
数据资源
用科学研究
开发
数据
数据资源如何开发是目前数据科学的一个
重要研究内容。在目前数据爆发式增长的同时，很多
该方面主要涉及的是如何用科学方法研究数据，这
1.1.2 数据的类型
（3）音频数据也称数字化声音数据，其过程实际上就是以一定的频率对来自麦克风等设备的连续的模拟音频信号进行模数转换得到音频数据的过程。数字化声音的播放就是将音频数据进行数模转换变成模拟音频信号输出，在数字化声音时有两个重要的指标，即采样频率和采样大小。采样频率即单位时间内的采样次数，采样频率越大，采样点之间的间隔越小，数字化得到的声音就越逼真，但相应的数据量就会增大，占用更多的存储空间；采样大小即记录每次样本值大小的数值的位数，它决定采样的动态变化范围，位数越多，所能记录声音的变化程度就越细腻，所占的数据量也越大。计算一段音频所占用的存储空间可用以下公式：

第一章认识数据与大数据

第一章认识数据与大数据数据、信息与知识1.1数据：数据是描述事物的符号记录，是信息的载体。

在计算机科学中，数据是计算机识别、存储和加工的对象，例如字符、图像和音频等。

小刘同学学习了数据的相关知识，以下可以称为数据的是（）A.U盘B.报纸C.图形D.图像E.硬盘F.光盘G.视频H.杂志解析：正确选项为C、D、G。

其他选项为数据、信息与知识的载体或存储介质。

1.2信息：信息是数据所表示的意义，可以用来消除接收者某种认识上的不确定性。

信息量的大小可用消除不确定性的多少来表示。

1.3信息的特征1）信息的表示、传播和存储需要依附于某种载体，用来反映其内容和含义。

2）信息的传递和共享体现了信息的意义。

3）信息的产生和利用具有时效性。

4）信息的价值和效用因人而异。

王老师将知识重难点做成微课存放到班级QQ群，方便疫情期间同学们在家学习，这说明信息是（）A.有真伪的B.可分析的C.可共享的解析：正确选项为C。

1.4数据、信息与知识的关系1）数据经过处理后，就有可能转换为相应的信息；人们对信息进行提炼和归纳后，获得实践中解决问题的观点、经验和技能，信息才会内化为知识，知识是人们在社会实践中所获得的认识和经验的综合，是人类在实践中认识世界的成果。

2）数据、信息和知识的转换依赖于它们使用的环境和应用者的知识结构。

二、数字化与编码2.1模拟信号和数字信号：模拟信号的波形可以表示为时间的连续函数；数字信号在取值上是离散的、不连续的。

2.2二进制与数制转换二进制是计算机采用的数制，它是由德国的数理大师莱布尼茨发明，并且在20世纪以后开始广泛地应用起来，如果将十进制数65转换为二进制数，应选用下列哪个选项（）A.01000001B.11000001C.01010000解析：根据“除2反向取余法”，正确选项为A。

※二进制转化成十进制：按权展开求和法2.3数据编码：计算机作为数据处理的一种工具，无论处理的是字符、图像、声音，还是其它形式的内容，都需要转换成二进制形式的编码。

第1章-大数据概论

主动式生成数据
Web2.0、移动互联网的发展使人们可以随时随地通过移动终端生成数据，人们开始主动地生成数据。
感知式生成数据
感知技术的发展促进了数据生成方式发生了根本性的变化，如遍布城市各个角落的摄像头等数据采集设备源源不断地自动采集、生成数据。
1.1.4 大数据的特点
传统数据
数据产生方式被动采集数据
3．Storm
Storm是一种开源软件，一个分布式、容错的实时计算系统。
4．Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会发起了一项名为 Drill的开源项目。Apache Drill实现了Google’s Dremel。
1.5大数据未来发展趋势
本章小结
近年来大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，世界各国都在加快大数据的战略布局，制定战略规划。
总而言之，大数据技术的发展必将解开宇宙起源的奥秘和对人类社会未来发展的趋势有推动作用。
大数据
主动生成数据
数据采集密度
采样密度较低，采样数据有限
利用大数据平台，可对需要分析事件的数据进行密度采样，精确获取事件全局数据
数据源
数据源获取较为孤立，不同数据之间添加的数据整合难度较大
利用大数据技术，通过分布式技术、分布式文件系统、分布式数据库等技术对多个数据源获取的数据进行整合处理
数据处理方式
1.1.7 大数据的特征大数据呈现出“4V+1O”的特征，具体如下：
数据量大（Volume）多样化（Variety）数据价值密度化（Value）速度快，时效高（Velocity）数据是在线的（On-Line）

大数据(单选)第一章

大数据（单选）第一章1. 1.放大和缩小图片时 [单选题]A、可以通过重新采样来保持文件大小不变(正确答案)B、通常会影响图片的质量C、可以通过插值算法来保证图片的质量D、不会改变图片的ppi2. 2.亮度控制使图片变亮或变暗,而对比度控制则 [单选题]A、增加或减少图片的饱和度B、增加或减少图片的色值(正确答案)C、增加或减少图片的对比色D、增加或减少图片的补色3. 3.图形、图像在表达信息上有其独特的视觉意义,以下不是的是 [单选题]A、能承载丰富而大量的信息B、能跨越语言的障碍增进交流C、表达信息生动直观D、数据易于存储、处理(正确答案)4. 4.计算机存储信息的文件格式有多种,DOC格式的文件是用于存储（）信息的。

[单选题]A、文本(正确答案)B、图片C、声音D、视频5. 5.下列关于多媒体技术主要特征描述正确的是: [单选题]A、①②③⑤B、①④⑤C、①②③D、①②③④⑤(正确答案)6. 6.以下列文件格式存储的图像,在图像缩放过程中不易失真的是 [单选题]A、BMPB、GIFC、JPGD、SWF(正确答案)7. 7.下列各组应用不是多媒体技术应用的是 [单选题]A、计算机辅助教学B、电子邮件(正确答案)C、远程医疗D、视频会议8. 8.多媒体技术的产生与发展正是人类社会需求与科学技术发展相结合的结果,那么多媒体技术诞生于 [单选题]A、 20世纪60年代B、 20世纪70年代C、 20世纪80年代(正确答案)D、 20世纪90年代9. 9.电视或网页中的多媒体广告比普通报刊上广告的最大优势表现在 [单选题]A、多感官刺激(正确答案)B、超时空传递C、覆盖范围广D、实时性好10. 1.某数码相机的分辨率设定为3200×1600像素,量化字长(颜色深度)为8位,若不对图像进行压缩,则1GB的存储卡最多可以存储( )张照片。

[单选题]A、210B、200(正确答案)C、27D、2611. 2.下列对MP3格式说法不正确的是( )。

第1章大数据技术教程-大数据技术概述

第一章大数据技术概述1.1 大数据的概念近几年来，互联网技术飞速发展，特别是社交网络、物联网、云计算、雾计算技术的兴起与普及，以及各种传感器的广泛应用，数量庞大、种类众多、时效性强的非结构化数据成指数级增长，传统的数据存储、分析技术在实时处理大量的非结构化信息时遇到瓶颈，大数据的概念应运而生。

到底什么是大数据？大数据的特征是什么？大数据与传统上的数据有哪些不同特性？大数据具有哪些应用价值？大数据通常的处理技术有哪些？针对这些问题，我们将在本教程中逐一探讨。

1.1.1什么是大数据在探讨什么是大数据前，我们先来了解一下什么是数据。

传统意义上的数据是对客观事物的逻辑归纳，是事实或观察的结果，是用于表示客观事物的未经加工的“有根据的数字”。

数据源于测量，是对客观世界测量结果的记录。

人类一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。

当人类进入信息时代之后，数据是一切能输入计算机并被计算机程序处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。

数据可以是连续的值，比如声音、图像，称之为模拟数据；它也可以是离散的，如符号、文字，称之为数字数据。

在现代计算机系统中，所有的数据都是数字的。

数字数据是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，都是立足于数字数据。

传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数字数据，甚至在很多情况下专指统计数字数据，这些数字数据用来描述某种客观事物的属性。

大数据属于数据范畴，在类型上涵盖模拟数据和数字数据，在体量方面，具有数据庞大的特征，在数据处理方式，与传统的数据处理方式有所不同。

人们在早些年习惯把规模庞大的数据称为“海量数据”，但实际上，大数据（Big Data）这个概念在2008年就已经被提出。

2008年，在Google公司成立10周年之际，著名的《自然》杂志专门出版了一期专刊，讨论大数据相关的一系列技术问题，其中就提出了大数据（Big Data）的概念。