大数据与云计算_何清
数据科学与大数据技术导论-第3章-大数据与云计算
3.2.4 云平台技术
谷歌云平台
谷歌云平台主要由网络系统、硬件系统、软件 系统和应用服务组成。
网络系统：包括了内部网络与外部网络。 硬件系统：包括服务器、整合服务器的服务器 机架和连接服务器机架的数据中心。 软件系统：包括每个服务器的单机操作系统和 底层软件系统，底层软件系统有文件系统等。 应用服务：主要包括内部使用的软件开发工具、 PAAS平台服务和SAAS服务。
· 扩展安全性能 · 控制成本 · 引入新技术
3.1.4 云计算的分类
差异点
合同形式 标准化程度 建设模式 盈利模式
周期 云服务商成本
运营模式 用户关注点 客户群体
公有云
租用制（产品化程度不明显） 高，自服务，定制化少
投入成本设计建设机房，提供客户租用 后续收取租用费用（单个订单收费较低）
5-10年后规模效应盈利 高昂（需建设机房） 规模化服务、长期运营回收成本 价格敏感，使用便捷 中小型传统企业、互联网企业及个人
03
单用户单处理机模式
多个用户可通过分 时技术共享单处理机的 资源，这种计算方式也 被称为集中式计算。
03
分布式计算模式
3.1.1 云计算的概念
云计算的定义
狭义的云计算：服务提供商通过分布式 计算和虚拟化技术建立数据中心或超级计算 机，为用户提供数据存储、科学计算等服务。
广义的云计算：服务提供商通过建立网 络服务器集群，向不同类型的客户提供在线 软件使用、数据存储、硬件借租等服务。
3.1.1 云计算的概念
云计算的优势
云计算大大消 减了企业信息化的 成本投入，按需付 费降低了信息化投 资，使企业重心转 向业务，提高工作 效率和企业的利润。
对企业
对个人
大数据和云计算对审计的影响
大数据和云计算对审计的影响【摘要】大数据和云计算的飞速发展对审计产生了深远影响。
大数据技术可以帮助审计人员更快速、准确地分析海量数据，发现异常和风险。
云计算则提供了更便捷、高效的数据存储和共享方式，让审计工作更加便利。
大数据和云计算的结合也使得审计过程更加智能化和自动化。
审计工具和技术也因此发生了变革，审计人员需要掌握更多先进的技能和工具来适应这一变化。
审计人员的技能要求也随之提高。
结合大数据和云计算技术，审计工作将更加高效、准确，为企业提供更好的风险管理和决策支持。
审计人员需要不断学习和提升自己的技能，才能保持竞争力。
【关键词】大数据、云计算、审计、影响、工具、技术、审计人员、技能要求、结合、结论1. 引言1.1 引言大数据和云计算技术的快速发展正在深刻影响着各行各业，审计行业也不例外。
传统审计已经难以满足日益增长的数据量和复杂性，大数据和云计算的应用为审计工作带来了革命性的变化。
在这个信息爆炸的时代，大数据为审计提供了更广阔的数据来源，审计人员可以更全面地分析公司的财务数据和业务运营情况，从而提高审计效率和准确性。
云计算技术则为审计工作提供了更高效的数据存储和处理方式，审计人员可以通过云平台实现数据共享和协作，加快审计流程并减少人为错误。
大数据和云计算的结合更是为审计工作带来了全新的可能性，审计人员可以利用大数据分析技术和云计算资源实现更深入的业务洞察和风险识别，帮助企业提升风险管理和内部控制水平。
随着大数据和云计算的应用，审计工具和技术也将发生革命性的变革，审计人员需要不断提升自身技能，适应新的工作环境。
大数据和云计算不仅是审计行业的挑战，更是机遇，只有不断学习和创新，审计人员才能与时俱进，更好地适应这个数字化时代的审计需求。
2. 正文2.1 大数据对审计的影响大数据技术的发展为审计工作带来了诸多变革和机遇。
大数据可以帮助审计人员更加全面地了解被审计对象的业务情况和运营状况。
通过分析海量数据，审计人员可以抓取异常数据、发现潜在风险，并及时提出警示，从而提高审计效率和效果。
数据挖掘与云计算——专访中国科学院计算技术研究所 何清 博士
ＤＯ ：０ ３ ６ ／．ｓｎ １０ —８４ ２ １ ． ３ ０ ２ Ｉ １ ． ９ ９ ｊｉ ．０ １ ２ ．０ １０ ．０ ｓ ３
数据挖掘与云计算
专访 中 国科 学 院计 算技 术研 究所 何 清 博 士
《 字通信》 数 记者 ： 张 诚， 郭 毅
与 的计 算 模 式 ， 计 算 资 源 （ 算 能 力 、 储 能力 、 其 计 存 交互 能 力 ） 动 态 、 是 可伸 缩 、 被 虚 拟 化 的 ， 且 以 且 而 服务 的方式 提供 。 云计算 给软件 带 来 的变 革 主要 表 现在 Ｓａ （ ａｓ 软 件 即服 务 ） 。软件 的单 机 安装 将 逐渐 被 云计 算 平 台 部署所 代替 ， 用户 只需 通 过 网 络浏 览 器便 可 享 受快 速高质 的云 服务 ， 中小 企 业 既可 以在公 共 云 计算 平 台上使用 云服 务软 件 ， 可 以在 硬 件 开支 不 大 的情 也
Ｃ ｕｅ ａ 在 Ｎ Ｐ ２ ０ ｈ ｔ ｌ ＩＳ０ ６上发 表 了一 篇文章 ， 他们 采用 Ｍａ／ｅ ｕｅ编程完 成 了很 多机器 学 习方 法 ， ｐ ｒｄ ｃ 这 是一项 有非常重 要 意义 的工作 ， 过 他 们 的运 算 环 不 境是基 于多核 系统 的。 目前 ， 基于 Ｈ ｄ ｏ ａ ｏｐ的数据挖 掘开 源项 目有 Ｍａ ｏｔ这个 项 目致力 于 数据挖 掘 并 ｈｕ ， 行化 ， 以云计 算方式 来做数 据挖 掘 的开 源项 目。 是 通过云计 算 的海 量数 据 存储 和 分 布计 算 ， 云 为 计算 环境下 的海量 数 据挖 掘 提 供 了新 方 法 和手 段 ，
况 下部署 自己 的云 计 算 平 台 ， 而实 现 高性 能 、 从 低
成 本 的计 算 。随着 云计 算 的发 展 ， 多公 共需 求 的 很 服务 将会 日益满 足大众 需求 ， 惠各个行业 。 普 数据 挖 掘 远 比信 息 搜 索 要 复 杂 。 过 去 对 海 量 数据 的处 理 主 要 是 通 过 高性 能机 或 者 更 大 规模 的
云计算与大数据的协同作用在数字经济中的体现
云计算与大数据的协同作用在数字经济中的体现随着互联网的普及和技术的不断进步，云计算和大数据成为了数字经济发展中不可或缺的重要组成部分。
云计算以其高效的计算能力和灵活的资源管理方式，与大数据的海量数据分析和挖掘能力相互协作，共同为数字经济提供了丰富的服务和创新的应用。
首先，云计算与大数据协同作用在数字经济中的体现在于数据存储与处理方面。
云计算提供了可靠的数据存储和处理平台，使大数据的海量数据可以得到高效的管理和分析。
云计算的弹性资源调度和分布式计算能力，可以帮助大数据平台快速处理数据，并减少数据的存储成本。
同时，云计算的强大计算能力可以加速大数据的分析和挖掘过程，实现对数据的快速提取和智能分析。
通过云计算与大数据的协同作用，数字经济可以更加高效地利用和管理数据资源，为企业和用户提供更精准和个性化的服务。
其次，云计算与大数据协同作用在数字经济中的体现还表现在智能决策和创新应用方面。
云计算为大数据分析提供了强大的计算能力和存储容量，使其能够处理和分析大规模的数据。
而大数据的分析结果又可以帮助云计算提供更加智能化的服务。
通过深度学习和机器学习等技术的应用，云计算可以从海量的数据中发现潜在的关联和趋势，引导企业和决策者做出更准确的决策。
同时，云计算和大数据的协同也促进了创新应用的发展。
通过对大数据的分析和挖掘，可以发现用户的需求和行为特点，进而为数字经济提供个性化的服务和创新的应用模式，推动产业的升级和经济的增长。
此外，云计算与大数据的协同作用在数字经济中的体现还表现在数据安全和隐私保护方面。
云计算提供了完善的安全机制和数据保护策略，可以保护大数据的安全和隐私。
云计算平台通过强大的身份认证、数据加密和访问控制等技术手段，保障用户的数据在传输和存储过程中的安全性。
大数据的隐私保护也得到了有效的解决，通过数据脱敏和隐私保护技术，可以在保护用户隐私的前提下，最大程度地利用大数据进行分析和挖掘。
云计算与大数据的协同作用，保障了数字经济中的数据安全和隐私保护，为用户和企业提供了可信赖的服务环境。
云计算和大数据技术技术引用文献
云计算和大数据技术在当今信息化社会中扮演着重要的角色，它们的出现极大地改变了传统的信息处理方式，为企业和个人带来了许多便利。
本文将从云计算和大数据技术的定义、特点、应用及发展趋势等方面进行探讨，并引用相关文献进行分析。
一、云计算和大数据技术的定义云计算是一种基于互联网的计算方式，通过云端的服务器进行数据存储和数据处理，用户无需在本地安装软件即可通过网络进行数据访问和计算。
而大数据技术则是指在面对海量、复杂、多样化的数据集时，利用各种先进的数据处理、存储和分析技术，挖掘出其中隐藏的商业价值和发展方向。
云计算和大数据技术的结合，使得海量数据的处理和应用变得更加高效和便捷。
相关文献:1. 马昕等人在其论文《云计算与大数据的技术发展与应用分析》中指出，云计算是一种基于互联网的信息处理方式，其特点是弹性、虚拟化和按需分配等。
2. 胡景翔等在《大数据技术发展综述》一文中提到，大数据技术是指一种面向海量数据的处理和分析技术，其关键技术包括数据存储、数据挖掘和数据分析等。
二、云计算和大数据技术的特点1. 弹性和灵活性：云计算和大数据技术能够根据实际需求进行资源的动态分配和调整，能够快速适应不同业务场景的需求。
2. 数据处理效率高：通过云计算和大数据技术，能够在短时间内处理庞大的数据集，提高数据处理的效率和质量。
3. 数据价值挖掘：利用大数据技术，可以从海量的数据中发现商业趋势、用户偏好等信息，有助于企业制定精准的营销策略和产品设计。
相关文献：1. 张成等人在《云计算环境下大数据技术的研究与应用》中指出，云计算和大数据技术的特点是弹性、虚拟化和按需分配等，能够提高数据处理效率和灵活性。
2. 王瑞等在其研究中强调了大数据技术在数据价值挖掘方面的重要作用，通过大数据技术可以发现数据中的商业价值和发展方向。
三、云计算和大数据技术的应用1. 企业管理和决策：通过对海量数据的分析，企业能够更好地了解市场趋势和用户需求，制定更具针对性的经营策略和产品设计方案。
大数据与云计算的联系
大数据与云计算的联系引言在数字化时代，大数据和云计算成为了两个炙手可热的技术领域。
它们各自具有独特的优势，然而二者之间也存在着紧密的联系。
本文将探讨大数据与云计算之间的联系，并分析它们在实际应用中的关系和相互依存。
1. 大数据和云计算的定义1.1 大数据的定义大数据是指具有巨大体量、高速度和多样化的数据集合。
这些数据量大到无法使用传统的处理和分析方法进行处理。
大数据的特征包括四个方面：即高维性、快速性、多样性和价值密度低。
大数据具有广泛的应用领域，包括业务分析、市场营销、医疗保健等。
1.2 云计算的定义云计算是一种基于互联网的计算模式，通过网络提供各种计算资源，包括硬件、软件和数据存储等。
云计算通过将计算任务分布到多个计算节点上，提高了计算效率和可扩展性。
云计算可以分为三个层次：软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）和基础设施即服务（IaaS）。
2. 大数据与云计算的联系2.1 数据存储和处理能力大数据需要强大的存储和处理能力来处理海量的数据。
而云计算提供了无限的存储空间和强大的计算能力，可以满足大数据的存储和处理需求。
云计算提供了按需分配资源的能力，大大提高了数据处理的效率和灵活性。
2.2 弹性计算和可扩展性大数据的特点之一是数据量的不断增长，而云计算具有弹性计算和可扩展性的特点。
云计算可以根据需求动态增加或减少计算资源，确保大数据的处理能力始终满足需求。
这种可扩展性使得大数据的处理更加高效和经济。
2.3 数据共享和协作在大数据时代，数据共享和协作变得越来越重要。
云计算提供了共享资源的机制，使得不同用户可以共享和协作处理数据。
通过云平台，多个用户可以在同一时间、同一空间进行数据分析和处理，大大提高了数据共享和协作的效率。
2.4 高可靠性和容错能力大数据的处理过程中，数据的安全和可靠性是至关重要的。
云计算提供了高可靠性和容错能力的机制，可以确保数据的完整性和可用性。
通过数据备份和冗余技术，云计算可以在硬件故障或灾难性事件发生时保证数据的连续性和可靠性。
补充人类社会协同进化的案例。
社会产生前后，人类遭遇的进化机制不同。
产生之前，是纯粹生态的进化机制，由偶然性和适应性控制，由创造性进化的跃迁和适应性进化的分化构成，循环往复。
产生之后，人类认知把想象变成现实，创造出社会，以应对自然生态。
但人类的困境在于，我们会把自己的想象和创造当真，让想象成为实体，成为与自然一样的客体。
社会和自然两个客体共同影响人。
人，社会，自然的关系由人-工具-自然，转变为自然-人-社会的三明治。
这是协同进化的基础。
我们的想象成为影响人类生物进化的力量，与自然平齐。
想象，是人类进化的自主能力，让人以理想调整现实。
想象创造社会现实，社会现实影响生理机制，从而影响人的进化。
AI是当代人类的巅峰想象。
AI带来的变革，已经悄无声息的进入我们的生活，引领着时代，而我们对于AI的认知到底有多少？在SELF讲坛年度大会上的“AI·异变”圆桌对话中，四位来自不同领域的人工智能专家，带领我们打开AI认知的大门，深入探究AI背后更多耐人思考的问题。
嘉宾介绍（从左到右）：叶盛主持人中科院生物物理所副研究员蔡雄山腾讯研究院法律研究中心副主任、首席研究员陈孝良声智科技创始人刘锋《人工智能学家》主编何清中科院计算技术研究所研究员以下内容为圆桌对话实录：主持人：今天这场对话是关于AI的，我先讲一个可能跟AI没什么关系的事情。
我有一个朋友小有资产，2016年夏天他突然给我打电话，说最近有一个中科院专家找他投资项目，是有一个技术把普通的化肥变成量子化肥。
这位朋友也不懂什么是量子科学，但他觉得这事听起来不太靠谱，他就来问我，我说：“我不知道这位专家的名字，但是我可以负责任地告诉你，绝对没有量子化肥这件事。
”这是一个很值得我们深思的现象，随着中国科普事业做得越来越好，很多高科技名词已经深入人心了，可是我们真的了解这些高科技名词背后的含义是什么吗？就像量子进军化肥界，纳米已经被玩坏，我相信接下来的几年，一些骗子和不法商贩也会拿AI来忽悠人了。
基于云计算的大数据挖掘平台
基于云计算的大数据挖掘平台作者：何清庄福振来源：《中兴通讯技术》2013年第04期摘要：开发了一个基于云计算的并行分布式大数据挖掘平台——PDMiner。
PDMiner实现了各种并行数据挖掘算法，如数据预处理、关联规则分析以及分类、聚类等算法。
实验结果表明，并行分布式数据挖掘平台PDMiner中实现的并行算法，能够处理大规模数据集，达到太字节级；具有很好的加速比性能；实现的并行算法可以在商用机器构建的并行平台上稳定运行，整合了已有的计算资源，提高了计算资源的利用效率；可以有效地应用到实际海量数据挖掘中。
在PDMiner中还开发了工作流子系统，提供友好统一的接口界面方便用户定义数据挖掘任务。
关键词：云计算；分布式并行数据挖掘；海量数据Abstract： In this paper， we develop a parallel and distributed data mining toolkit platform called PDMiner. This platform is based on cloud computing. PDMiner is used to preprocess data，analyze association rules， and parallel classification and clustering. Our experimental results show that the parallel algorithms in PDMiner can tackle data sets up to one terabyte. They are very efficient because they have good speedup， and they are easily extended so that they can be executed in a cluster of commodity machines. This means that full use is made of computing resources. The algorithms are also efficient for practical data mining. We also develop a knowledge flow subsystem that helps the user define a data mining task in PDMiner.Key words： cloud computing； parallel and distributed data mining； big data中图分类号：TN915.03； TP393.03 文献标志码：A 文章编号：1009-6868 （2013） 04-0032-007随着物联网、移动通信、移动互联网和数据自动采集技术的飞速发展以及在各行各业的广泛应用，人类社会所拥有的数据面临着前所未有的爆炸式增长。
第2章-云计算与大数据的相关技术(楷体)
云计算与大数据
云计算与大数据
2.1
云计算与大数据相比云计算更像是对一种新的技术模式的描述而 不是对某一项技术的描述，而大数据则较为确切地与一些具体的 技术相关联。
— 目前新出现的一些技术如Hadoop、HPCC、Storm都较为确切地与 大数据相关，同时并行计算技术、分布式存储技术、数据挖掘 技术这些传统的计算机学科在大数据条件下又再次萌发出生机， 并在大数据时代找到了新的研究内容。
2.4 非关系型数据库
— 2.4.1 从关系型数据库到非关系型数据库 — 2.4.2 非关系型数据库的定义 — 2.4.3 非关系型数据库的分类
2.5 集群高速通信标准InfiniBand
2.6 云计算大数据集群的自组织特性
并行计算实验室
2015-6-7
2.1
制。
— 在这种协作机制中计算如何找到数据并启动分布式处理任务的 问题是需要重点研究的课题，这一问题被称为计算和数据的位
臵一致性问题。
并行计算实验室
2015-6-7
2.1
云计算与大数据
— 面向数据也可以更准确地称为“面向数据的计算”，面向数据 要求系统的设计和架构是围绕数据为核心展开的，面向数据也 是云计算系统的一个基本特征，而计算与数据的有效协作是面 向数据的核心要求。 — 回顾计算机技术的发展历程，可以清晰地看到计算机技术从面 向计算逐步转变到面向数据的过程。从面向计算到面向数据是 技术发展的必然趋势，并不能把云计算的出现归功于任何的个 人和企业。这一过程的描述如图2.1所示，该图从硬件、网络和 云计算的演进过程等方面以时间为顺序进行了纵向和横向的对 比。
并行计算实验室
2015-6-7
基于MapReduce的并行K-Means聚类
2.MapReduce框架下的并行K-Means算法
K-Meaቤተ መጻሕፍቲ ባይዱs算法：
首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所 剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它 们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然 后再计算每个所获 新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到 标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数。k个聚 类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
1.假设所有的objects都可以同时存在于主存中； 2.并行系统中提供了受限制的程序模型并且使用这种限制去进行并行的自动 计算。 两个假设都禁止包含数以万计objects的大型数据集。因此，面向大型数据 集的并行聚类算法应该被设计出来。
1.简介
在许多应用领域，数据聚类得到广泛的重视。例如：数据挖掘，文档检 索，图像分割和模式分类。随着科技的进步，信息用量越来越大，使得对大 规模数据的聚类成为了一种严峻的挑战，为了解决这个问题，许多研究者尝 试着设计更高效的平行聚类算法。 在本文中，我们基于提出了一种并行K-Means聚类算法。 MapReduce是一种简单的但是很强大的并行编程模型。用户只要详细定 义map函数和reduce函数，关于并行计算、处理机器故障、跨机器交流的日 志安排等都是潜在的在大规模集群计算机上执行。
可伸缩性
4.总结
本文对基于云计算平台Hadoop的并行K-Means算法，设计进行了深人的研 究。首先，简要介绍了Hadoop 平台的基本组成，包括HDFS框架 MapReduce各个阶段的工作流程以及结构关系。然后，给出基于Hadoop的 并行k-means算法设计时需要思考的主要问题、算法设计的主要流程以及 方法和策略等。最后，通过在多组不同大小数据集上的实验表明，我们 设计的并行聚类算法PKMeans适合运行于大规模云计算平台，可以有效地 应用于实际中海量数据的分析和挖掘。
数据挖掘与云计算——专访中国科学院计算技术研究所何清博士
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—３８２４．２０１１．０３．００２数据挖掘与云计算——专访中国科学院计算技术研究所何清博士《数字通信》记者：张诚，郭毅中国科学院计算技术研究所何清博士数字通信：当今世界处于一个数据爆炸时代，如何有效地从海量数据中找到有用、可理解的知识正考验人类智慧，我们是否拥有应对这一挑战的技术手段？何清：人类社会信息正以“每１８个月产生的数量等于过去几千年的总和”的速度不断增加，如此浩瀚的数据在带给人们大量信息的同时，也极大地增加了人们从海量数据中发现有用知识的难度，而解决这一问题的努力促进了云计算和数据挖掘技术的结合和快速发展。
按照中国电子学会云计算专家委员会的技术白皮书阐述，云计算是一种基于互联网的、大众参与的汁算模式，其计算资源（计算能力、存储能力、交互能力）是动态ｉ可伸缩、且被虚拟化的，而且以服务的方式提供。
云计算给软件带来的变革主要表现在Ｓａａｓ（软件即服务）。
软件的单机安装将逐渐被云计算平台部署所代替，用户只需通过网络浏览器便可享受快速高质的云服务，中小企业既可以在公共云计算平台上使用云服务软件，也可以在硬件开支不大的情况下部署自己的云计算平台，从而实现高性能、低成本的计算。
随着云计算的发展，很多公共需求的服务将会１３益满足大众需求，普惠各个行业。
数据挖掘远比信息搜索要复杂。
过去对海量数据的处理主要是通过高性能机或者更大规模的计算设备来实现，现在通过基于云计算的数据挖掘能更好地达到目的。
采用云计算模式有许多好处，成本低廉、容错性强、计算速度快、程序开发便捷、节点的增加更容易等。
可以说云计算是数据挖掘中普遍适用较为理想的计算模式，也是我们从海量数据中找到有用、可理解的知识的技术手段。
数字通信：数据挖掘技术经历了怎样一个发展过程？何清：数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称为数据库中的知识发现，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程。
云计算技术与大数据处理技术
云计算技术与大数据处理技术在当今数字化的时代，云计算技术和大数据处理技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。
这两项技术相互关联、相互促进，为企业和社会带来了巨大的价值和机遇。
云计算技术，简单来说，就是将计算资源（包括服务器、存储、网络等）通过互联网提供给用户，用户可以根据自己的需求随时获取和使用这些资源，就像使用水电一样方便。
它具有强大的弹性和可扩展性，能够根据用户的业务需求动态调整资源的分配。
比如，在电商购物节期间，电商平台的访问量会急剧增加，通过云计算技术，平台可以迅速增加服务器资源来应对高并发的访问，而在平时则可以减少资源的使用，从而降低成本。
云计算技术的优势不仅在于其灵活的资源调配，还在于其高可靠性和安全性。
云服务提供商通常会采用多重备份和数据加密等手段来保障用户数据的安全和可靠。
同时，云计算还提供了便捷的管理和维护方式，用户无需担心硬件设备的更新和维护，一切都由云服务提供商负责。
大数据处理技术则是针对海量数据的收集、存储、处理和分析的一系列技术。
在这个信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，传统的数据处理方式已经无法满足需求。
大数据具有“4V”特征，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值）。
大量的数据需要巨大的存储空间，高速的数据产生速度要求实时处理能力，多样的数据类型包括结构化、半结构化和非结构化数据，而价值则体现在从海量数据中挖掘出有意义的信息和洞察。
大数据处理通常涉及数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。
数据采集可以通过各种传感器、网络爬虫、数据库等方式获取。
数据存储则需要使用分布式文件系统（如 Hadoop 的 HDFS）或分布式数据库（如 MongoDB、Cassandra 等）来应对海量数据的存储需求。
在数据处理阶段，MapReduce 编程模型、Spark 等技术可以对大规模数据进行并行处理，提高处理效率。
基于大数据与云计算技术的学生成绩处理平台实践应用
基于大数据与云计算技术的学生成绩处理平台实践应用作者：方万生来源：《中国信息技术教育》2019年第14期背景与现状：在中小学阶段，每个学期都要开教师教学质量分析会、家长会，而对考试成绩的分析和处理就是一个棘手的问题了。
在计算机还是286、386时，教师对成绩数据的处理只能利用计算器手工统计，统计出最基本的一分两率（平均分、优秀率和及格率）以及学生总分排名等简单的数据，不仅耗时耗力而且容易出错。
随着信息技术的发展，很多教师开始利用Excel等软件对数据进行处理，然后手工排版制作出各类详实的数据表格，如计算出一分两率、年级或班级的总分排名、进退步排名、上线人数统计、通过排序功能得到学科排名等数据，同时还可以对比历次考试成绩总表，对尖子生、临界生进行成绩跟踪，最后排版打印成绩册。
这样的操作在一定程度上提高了数据处理的时效性，不过，通过人工利用Excel统计少数个别班还可以，如果要统计一所学校几十个班的上千学生的成绩，工作量依然非常庞大。
现如今，随着基于大数据与云计算技术的成绩处理平台的出现，已经能利用平台自动进行数据处理，教师只需把数据录入，系统马上就会产生成绩分析报告，再也不用像以前那样用人工去计算和统计了，而且成绩分析得更精确和详细。
教学平台：能实现学生成绩处理的软件很多。
例如，乐培生系统，它提供基于知识点能力层次的考试成绩报告单、成绩分析、答题卡原卷、题目得分信息、历史成绩比较、问卷调查、家长课堂等功能。
又如，RICHX公司的成绩云分析系统，它能化繁为简进行成绩跟踪，告别几个小时的成绩分析工作，只要上传原始文件，选择分析模板，就能为班级每个学生提供详细的个人分析图表，为年级提供数十项成绩分析表格，高分段、上线率等各班占比分析图，每个单科均分对比、优良率等分析图，自动生成历次考试的重要数据趋势分析等功能。
它们的功能和侧重点各有不同，各有所长。
这里介绍的是能在平常教学过程中精准分析学生考试成绩的一款免费优秀平台：成绩云系统。
云计算与大数据分析的实际实践与培训ppt
大数据的来源与价值
总结词
大数据的来源广泛，包括社交媒体、企业数据库、物 联网设备等。通过对大数据的分析，可以挖掘出许多 有价值的信息和洞见，为企业和社会带来巨大的商业 价值和社会效益。
详细描述
大数据的来源非常广泛，包括社交媒体、企业数据库、 物联网设备等。这些数据来源提供了大量的信息和洞见 ，通过对这些数据的分析和挖掘，可以为企业和社会带 来巨大的商业价值和社会效益。例如，企业可以通过分 析大数据来了解市场需求、优化产品设计和营销策略， 提高生产效率和降低成本。政府和公共机构则可以通过 分析大数据来提高公共服务和治理水平，例如预测疾病 爆发、优化城市规划等。
04
实际实践案例分享
案例一：电商用户行为分析
总结词
通过大数据分析，深入挖掘用户行为，优化电商平台的用户体验。
详细描述
利用云计算平台，收集并分析电商平台上的用户行为数据，包括浏览、搜索、购 买等行为，以识别用户的购物习惯、偏好和需求。通过分析这些数据，可以优化 商品推荐、页面布局和营销策略，提高用户满意度和转化率。
提供应用程序开发和部署所需的工具和资源。
3
基础设施即服务（IaaS）
提供计算、存储和网络等基础设施服务。
云计算的部署方式
公有云
社区云
通过Web浏览器可以使用的应用程序 。
几个私有云共同享用一个公众云的所 有基础架构。
私有云
公有云的所有基础架构技术并将其存 储在本地。
02
大数据分析基础
大数据的定义与特点
03
云计算与大数据的结合应用
云计算为大数据分析提供基础设施
弹性可扩展的计算资源
大型风力发电机组叶片模态测试与数值计算
2020年第12期1270 引言随着技术的进步，新能源风力发电呈现出“单机容量持续增大、叶片长度持续增加”的趋势。
随着叶片长度增加，其柔性更大，叶片失稳、颤振等问题的研究变得更加重要，相应地需要对叶片的动态特性做更深入的分析和试验。
在叶片动态特性分析中，叶片的模态测试是很重要的一个试验项目，它可以为叶片的动力学计算模型提供修正依据。
目前，基于全尺寸叶片的模态测试还很少见，相关研究文献也不多。
虽然中国科学研究院工程热物理研究所的毛火军等曾进行过相关试验，但由于试验采用不测力法进行，导致试验结果仍有缺陷和遗憾[1]。
本次试验项目试验人员利用某大型风电机组样机研发的机会，在叶片厂专用试验台上进行了全尺寸的叶片模态测试，得出了较为满意的测试结果。
试验人员将数值计算分析与试验结果进行对比，对比结论显示计算的误差较小，说明试验人员使用此计算模型可确保后续进行的其他动力特性数值计算的精准度。
1 测试的基本情况1.1 测试目的根据国内外相关的行业标准[2]，叶片的振动模态测试一般需要测试挥舞一、二阶模态，摆振一阶模态，如有可能，测试扭转一阶模态。
1.2 测试原理试验人员要先了解模态测试的基本原理，就需要先了解振动系统的基本构成要素。
一个振动系统包括以下3个要素：输入（力、力矩等，称为载荷；或大型风力发电机组叶片模态测试与数值计算石久波南京高华科技股份有限公司，江苏 南京 210000 摘要：试验人员采用力锤激励的方式，在叶片专用试验台上对某大型风力发电机组的叶片进行了模态激励测试。
测试结果表明，力锤激励可较好地激发出包括扭转模态在内的叶片各阶模态。
同时，试验人员将叶片各阶模态与计算模态进行了对比，得到的结果是，计算模态与实测模态误差较小。
这为以后叶片的数值计算模拟提供了经验和参考。
关键词：风力发电机叶片；模态测试；力锤；频响函数；计算模态中图分类号：TM315;TK83运动量，称为振动环境）；输出（位移、速度、加速度、应力、应变等，称为系统或结构响应）；系统模型（系统本身固有动态特性，只与质量分布特性m 、刚度分布特性K 、系统阻尼特性C 等相关，不随外界环境变化而改变）。
教学大纲《云计算与大数据分析》
教学大纲《云计算与大数据分析》《云计算与大数据分析》教学大纲开课学期：春季学期开课单位：计算机科学与技术学院课程中文名称：云计算与大数据分析课程英文名称：IntroductiontoModernSytemEngineering主讲教师：刘志明教授总学时：32，其中：理论24学时实验：8学时学分：2学分课程性质：非学位课考核方式：考查先修课程：操作系统、数据库原理、面向对象程序设计一、课程教学目的（说明本课程与专业培养目标、研究方向、培养要求）与要求（限300字）：云计算和大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革,已经成为IT行业主流技术。
云计算通过分布式操作系统、虚拟化、并行计算、弹性计算、效用计算等关键技术，为大数据提供了基础物理平台，大数据是落地的云，技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括数据采集、海量数据存储、非关系型数据管理、数据挖掘、数据可视化以及智能分析技术如模式识别、自然语言理解、应用知识库等。
本课程为计算机、软件工程硕士生开设的一门专业选修课程，主要学习云计算和大数据处理的相关原理和技术，结合核、医应用，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算和大数据分析与应用平台。
本课程采取研讨式教学模式，教师主讲技术体系和结构原理，技术细节分为理论、实践、应用等专题，由学生自主选择专题进行自主钻研，阅读文献，搭建软件平台并实际运行，上台讲解，提交论文和实验报告，充分培养学生的自主学习和科研能力。
二、课程内容简介（限200字）：（1）云计算与大数据概况了解云计算的特点及技术分类；了解大数据概念；了解大数据的产生、应用和作用；了解大数据与云计算、物联网之间的关系（2）云计算关键技术--虚拟化技术了解服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化、桌面虚拟化的基本概念；熟悉常用的VMware虚拟机软件；了解OpenStack开源虚拟化平台（3）云架构及主流云服务和仿真平台掌握云服务的类型；了解常用的云服务平台Google、Amazon、WindowAzure、云计算仿真器CloudSim （4）Hadoop2.0主流开源云架构理解Hadoop的功能与作用；了解Hadoop的应用现状和发展趋势；掌握Hadoop项目及其结构；掌握Hadoop的体系结构；掌握分布式文件系统HDFS的体系结构；掌握分布式数据处理MapReduce、掌握分布式结构数据表Hbae；相关组件（Zookeeper、Yarn等）（5）大数据处理的关键技术了解数据采集、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据可视化的流程；掌握非关系型数据库NoSQL （MongoDB）、云储存、数据仓库Hive、实时流框架Storm等；了解内存计算框架Spark等（7）学生所选专题理论专题1（普适计算、并行计算、服务计算、社会计算、流计算…）；理论专题2（云计算核心算法Pa某o算法、DHT算法、Goip协议…）；实践专题1（分布式操作系统Yarn、分布式文件系统HDFS、云数据库MongoDB、MapReduce、Hbae、CloudSim…）；实践专题2（Hadoop组件ZooKeeper、Pig、Hive、Oozie、Flume、Mahout…）；实践专题3（OpenStack计算服务Nova、对象存储服务Swift、镜像服务Glance）三、教学进度章节内容云计算与大数据分析概况云计算关键技术--虚拟化技术云架构及主流云服务平台大数据处理的关键技术大数据分析挖掘与可视化学生所选理论专题1（普适计算、并行计算、服务计算、社会计算、流计算…）；学生所选理论专题2（云计算核心算法Pa某o算法、DHT算法、Goip协议…）；学生所选实践专题1（分布式操作系统Yarn、分布式文件系统HDFS、云数据库MongoDB、MapReduce、Hbae、CloudSim…）；学生所选实践专题2（Hadoop组件ZooKeeper、Pig、Hive、Oozie、Flume、Mahout…）授课或实验授课或实验教师刘志明刘志明刘志明刘志明刘志明学时安排授课授课授课授课授课2（学时）2（学时）3（学时）2（学时）3（学时）授课刘志明2（学时）授课刘志明2（学时）授课刘志明2（学时）授课刘志明2（学时）2（1）《云计算（第三版）》刘鹏主编，电子工业出版社，2022.8（2）《大数据搜索与挖掘》张华平著，科学出版社，2022.52、主要参考书：（1）云计算与大数据技术.王鹏等编著.人民邮电出版社.2022.5月（2）VMware虚拟化与云计算应用案例详解.王春海编著.中国铁道出版社.2022.11（3）深入云计算：Hadoop源代码分析.张鑫著.中国铁道出版社.2022.6（4）大数据思维与决策.[美]伊恩·艾瑞斯(IanAyre)著.人民邮电出版社.2022.10（5）R与Hadoop大数据分析实战.（印）普贾帕提（VignehPrajapati）著，李明等译.机械工业出版社.2022.11（6）Hadoop大数据分析与挖掘实战.张良均樊哲李成华刘丽君等.机械工业出版社.2022.123、主要参考网站：3课程负责人：刘志明主管院长：学院盖章：2022年1月20日注：本表一式二份，由编制教师填写，并报送学院研究生教学秘书处，由教学秘书汇总电子版和纸质版各一份交研究生处培养办公室备案。
26：中科院计算所何清研究员《基于云计算的海量数据挖掘》
主持人：谢谢应教授。
下一位中科院计算所的何清研究员，给带来“基于云计算的海量数据挖掘”何清：各位上午好，我报告的题目是“基于云计算的海量数据挖掘”。
这个题目是前一段在中国移动的实践，以及后来有关机遇与计算挖掘的研究来做出的。
首先我谈一下海量数据挖掘的背景，就是由于云计算的兴起。
1、有关于云计算实际上在上一届会议上，以及在这一次会议上，大家所引用的这个定义，都是在动态的变化着。
但是作为一个研究的对象，它的发起实际上是从企业发起的，作为一个研究的对象，需要给它一定的定义，我这里所列出的是，李院士昨天给大家的定义。
我给的定义可能还有一个连接词，实际上云计算按照讨论，是一种基于互联网、大众参与的计算模式，其计算资源包括计算能力、存储能力伸缩、且被虚拟化的，而且以服务的方式提供，这是一个基本的目前的一个认识。
下面这些是在不同角度对它进行的解释。
基于云的数据挖掘这件事情，在我们中国开始来做是有中国移动他们发起做云计算平台开始，到09年的11月，我们中科院计算所就在跟中国移动合作，就开发出了进行数据挖掘的平台。
2、云计算的兴起实际上带来了很多的机遇，中小企业购买昂贵IT设备的成本降低了，服务器、硬件、PC这些销售都带来了很大的机遇。
对于我们搞软件的提供是最好的机会，就是说提供一种新的技术服务，就是云服务，这时候对于用户来说，它不需要购买硬件，也无需开发软件，他就可以得到云计算的服务，并能在线实施一些监控。
云计算的应用，在国外我列举这几个比较也代表性的应用，下面我在实践过程当中，也可以讲到我们和中国移动所进行的实践。
数据软件发展的历程，我结合其他资料划分成5代，到现在基于云计算的并行数据挖掘的方式，应该算作第5代。
第1代就是单独算法，单个系统，单个机器，而且是向量数据。
第2代和数据库结合起来，有多个算法。
第3代跟预测模型更多去集成起来，而且它支持了外部数据、半结构化的数据，应该说这种情况下是一种网络化计算。
第4代是分布式数据挖掘，这种情况是在2000年到2005年左右，所做的一件事情。
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成答案，否则这些结果可能就因过时无效而失去其商 业价值，例如实时路况导航、全球股价波动。
这些特点也反映了大数据所潜藏的价值（Value）， 或许可以认为，这四个 V 就是大数据的基本特征。
大数据无疑将给人类社会带来巨大的价值。科研
致性以及范式的约束，或者采用键—值数据格式存储， 以获得高效灵活的大数据处理能力。在业界，全球著名 的 Google、EMC、惠普、IBM、微软等互联网公司都 已经意识到大数据存储的重要意义，研发了一批包含分 布式数据缓存、分布式文件系统（GFS、HDFS）、非
MapReduce 作为典型的离线计算框架，无法适应 于很多在线实时计算需求。目前在线计算主要基于两 种模式研究大数据处理问题，一种基于关系型数据库 研究提高其扩展性，增加查询通量来满足大规模数据 处理需求；另一种基于新兴的 NoSQL 数据库，通过提 高其查询能力丰富查询功能来满足现有大数据处理需 求的应用。使用关系型数据库为底层存储引擎，上层 对主键空间进行切片划分，数据库全局采用统一的哈 希方式将请求分发到不同的存储节点以达到可以水平 扩展要求，这种方案一般不能对上层提供原存储引擎的 全部查询能力。Oracle NoSQL DB、MySQL Cluster、 MyFOX 即是典型系统，通过扩展 NoSQL 数据库的查 询能力的方法来满足大规模数据处理需求的最典型的 例子就是 Google 的 BigTable 及其一系列扩展系统。
大数据的特征可以用所谓的 3 个“V”表示：体量 （Volume）、多样性（Variety）与速度（Velocity）。体
量（Volume）是指聚合在一起供分析的数据量必须是 非常庞大的。无所不在的移动设备、RFID、无线传感 器每分每秒都在产生数据，数以亿计用户的互联网服务 时时刻刻在产生巨量的交互。Web 日志、RFID、传感网、 社会网、社会数据、互联网文本文档、互联网搜索索引、 呼叫记录、天文记录、大气科学、基因学、生物化学、
1. 描述与存储的挑战 云计算环境下对大数据管理技术提出了新的挑战， 主要反映在传统的关系数据库不能满足大数据处理的 需求，如海量用户的高并发读写、海量数据的高效存储 与访问、系统的高可用性与高扩展性等。随着数据规
而制造业、医疗保健、新闻传媒等多产生多媒体数据。 而速度（Velocity）则是指数据处理的速度必须满足实 时性要求。像离线数据挖掘对处理时间的要求并不高， 因此这类应用往往运行 1、2 天获得结果依然是可行的。 但对于大数据的某些应用而言，必须要在 1 秒钟内形
Focus on China
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学习算法的性能和效率降低，导致对大数据的理解如 同盲人摸象。
3. 挖掘与预测的挑战 大数据中所蕴含的价值需要挖掘。大数据挖掘增 加样本容易，降低算法复杂度难。很多传统的数据挖掘 算法不一定能够适用于大数据环境，目前常用的数据挖 掘的算法并不都能够被并行化，也就是说并非所有的 算法都具有高度的并行性，并行不能降低算法复杂度， 因此需要研究和开发新的适应大数据环境的算法。
关键词：大数据 云计算 数据挖掘
DOI:10.11842/chips.2014.01.006
一、大数据的价值
根据维基百科的定义，大数据（Big Data）是用 于数据集的一个术语，是指大小超出了常用的软件工具 在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的 数据集。换句话说，在单一数据集里，数据规模超出目 前常用软件工具在合理的可容忍时间里可以访问、管 理、处理能力的数据集就是大数据。由于软件的能力是 与时俱进的，因而大数据规模的定量界限就是随着技术 进步而不断增大。大数据的规模大小是一个不断演化的 指标，目前范围是指在一个单一的数据集从数十 TB 到 十几 PB 级的数据规模。大数据逐渐有替代此前类似的 海量数据（Massive Data）、大规模数据（Large Scale Data）、庞大数据（Enormous Data）、巨量数据（Huge data）等概念的趋势。实际上，不能简单地以数据规模
商务都是大数据的来源。在美国拥有 1000 名员工的公 据的大量产生需要存储。再次，信息数据需要采集整理。
司有至少 200TB 的存储数据。例如沃尔玛每小时处理 最后，信息数据的分析产出。这个环节是整个“大数据”
超过一百万客户交易，这些交易数据放到数据库估计 产业链的最末端，也可能是最具技术含量和产业附加值
模的增大，原来高效的算法会变得低效，关系数据库 事务处理要求的 ACID 特性，即原子性 (Atomicity）、 一 致 性（Consistency）、 隔 离 性（Isolation）、 持 久 性 （Durability）的开销巨大。目前的 NoSQL 运动正在通 过放弃关系型数据库强大的 SQL 查询语言、事务的一
三、大数据研究成果
1. 大数据处理技术 由于海量数据的大数据量和分布性的特点，使得 传统的数据处理技术不适合于处理海量数据。这对海 量数据的分布式并行处理技术提出了新的挑战，开始 出现以 MapReduce 为代表的一系列工作。 （1）数据并行处理 MapReduce 是 2004 年 谷 歌 提 出 的 一 个 用 来 并 行 处 理 大 数 据 集 的 并 行 处 理 模 型。 而 Hadoop 是 MapReduce 的开源实现，是企业界及学术界共同关注 的大数据处理技术。MapReduce 并行编程模型具有强 大的处理大规模数据的能力，因而是大数据处理的理 想编程平台。Map-Reduce 通过动态负载均衡及资源 调配机制，可以根据需求的变化，对计算资源自动进 行分配和管理，实现“弹性”的缩放和优化使用，对 复杂问题采用分而治之的策略，把问题拆分后进行并 行的运算，再将结果进行整合，从而得到最终的结果， 表现出良好的扩展性、容错性和大规模并行处理的优 势，在大数据管理和分析等方面得到广泛应用。 针对并行编程模型易用性，出现了多种大数据处 理 高 级 查 询 语 言， 如 FaceBook 的 Hive、Yahoo 的 Pig、Google 的 Sawzall 等。这些高层查询语言通过解 析器将查询语句解析为一系列的 MapReduce 作业在分 布式文件系统上执行。与基本的 MapReduce 系统相比， 高层查询语言更适合用户方便地进行大规模数据的并 行处理。MapReduce 及高级查询语言在应用中也暴露 了在实时性和效率方面的不足，因此有很多研究针对 它们进行优化提高效率。
、气象、航天、生命等领域的探索。产业方面， 大数据是现有产业升级与新产业诞生的重要推动力量。 数据为王的大数据时代的到来，产业界需求与关注点 发生了重大转变：企业关注的重点转向数据，计算机行
关系型 NoSQL 数据库（Amazon 的 Dynamo、Apache Cassandra、HBase）和新关系型 NewSQL 数据库等新 技术。Gupta 等人提出分析大数据过程中面临的挑战， 包括静态数据与动态数据。对于静态的大数据，Gupta 等人描述了面向交互数据服务环境的 NoSQL 系统以及
e何清，中国科学院计算技术研究所研究员，博士生导师，2008 年底开发完成了我国最早的基于云计算的并行数据挖掘 平台，用于中国移动 TB 级实际数据的挖掘，实现了高性能、低成本的数据挖掘，先后主持完成多个有关数据挖掘的 国家自然科学基金项目和 863 项目，提出了一系列有效的数据挖掘算法，组织开发的多个数据挖掘软件获得了软件 著作权，并实际应用到电信、国家电网、信息安全、环保等多个行业，为企业带来了可观的经济效益和社会效益。
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关注中国
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生物学、其他复杂的交叉学科的科学研究、军事监控、
当然大数据相关的产业链也必然带来巨大影响。
医学记录、照片摄像档案、视频档案、大规模的电子 首先，信息数据产生将会是第一个环节。其次，信息数
企业可借助大数据进行更多药品实验和分析。对于销售 和服务可以提供消费者偏好与需求模式等方面的信息， 帮助企业提高计划、决策和预测的准确性。
更重要的是体现在分布的不确定性上。大数据集往往来 源于对多源异构数据的融合和集成，具有超高维、稀疏、 多模态等内在分布特征。这些内部特征导致现有机器
36 科技促进发展 ★ 2014年 第10卷 第1期
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大数据与云计算
■ 何 清 * 中国科学院计算技术研究所 北京 100190
摘 要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及， 并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本 专题报告包含以下四个方面内容：1. 大数据的价值；2. 大数据带来的挑战 ;3. 大数据研究成 果；4. 云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大 数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，论述以下观点：没有互联网就没有云计 算模式，没有云计算模式就没有大数据处理技术，也就没有大数据挖掘技术。
业正在转变为真正的信息行业，从追求计算速度转变 为关注大数据处理能力，软件也将从编程为主转变为 以数据为中心。
大数据正在影响企业商业模式的转变，对数据进 行分析、优化正成为提升核心竞争力的有效方式。制药
基于 MapReduce 编程模式的面向大规模数据分析的系 统。
2. 分析与理解的挑战 大数据具有复杂性是不言而喻的，这种复杂性不 仅体现在数据类型的多样性以及数据来源的广泛性上，
来界定大数据，而要考虑满足用户需求的数据处理与分 析的复杂程度。针对简单的用户需求（如关键字搜索）， 数据量为 TB 至 PB 级时可称为大数据；而针对复杂的 用户需求（如数据挖掘），数据量为 GB 至 TB 级时即 可称为大数据。存在数据量很大，计算任务简单的“小 数据”；也存在数据量不大，但数据和计算复杂性高的 “大数据”。