大数据技术与应用基础-第1章大数据概述
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》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
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
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厦门大学计算机科学系
林子雨
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厦门大学计算机科学系
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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
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厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
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
《大数据技术原理与应用(第3版)》期末复习题库(含答案)
第一章大数据概述单选题1、第一次信息化浪潮主要解决什么问题？B（A）信息传输（B）信息处理（C）信息爆炸（D）信息转换2、下面哪个选项属于大数据技术的“数据存储和管理”技术层面的功能？A（A）利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库等实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理（B）利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析（C）构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全（D）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3、在大数据的计算模式中，流计算解决的是什么问题？D（A）针对大规模数据的批量处理（B）针对大规模图结构数据的处理（C）大规模数据的存储管理和查询分析（D）针对流数据的实时计算4、大数据产业指什么？A（A）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（B）提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网等行业应用的企业（C）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（D）提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业5、下列哪一个不属于大数据产业的产业链环节？A（A）数据循环层（B）数据源层（C）数据分析层（D）数据应用层6、下列哪一个不属于第三次信息化浪潮中新兴的技术？A（A）互联网（B）云计算（C）大数据（D）物联网7、云计算平台层（PaaS）指的是什么？A（A）操作系统和围绕特定应用的必需的服务（B）将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租（C）从一个集中的系统部署软件，使之在一台本地计算机上(或从云中远程地)运行的一个模型（D）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8、下面关于云计算数据中心的描述正确的是：A（A）数据中心是云计算的重要载体，为各种平台和应用提供运行支撑环境（B）数据中心就是放在企业内部的一台中心服务器（C）每个企业都需要建设一个云计算数据中心（D）数据中心不需要网络带宽的支撑9、下列哪个不属于物联网的应用？D（A）智能物流（B）智能安防（C）环保监测（D）数据清洗10、下列哪项不属于大数据的发展历程？D（A）成熟期（B）萌芽期（C）大规模应用期（D）迷茫期多选题1、第三次信息化浪潮的标志是哪些技术的兴起？BCD（A）个人计算机（B）物联网（C）云计算（D）大数据2、信息科技为大数据时代提供哪些技术支撑？ABC（A）存储设备容量不断增加（B）网络带宽不断增加（C）CPU 处理能力大幅提升（D）数据量不断增大3、大数据具有哪些特点？ABCD（A）数据的“大量化”（B）数据的“快速化”（C）数据的“多样化”（D）数据的“价值密度比较低”4、下面哪个属于大数据的应用领域？ABCD（A）智能医疗研发（B）监控身体情况（C）实时掌握交通状况（D）金融交易5、大数据的两个核心技术是什么？AC（A）分布式存储（B）分布式应用（C）分布式处理（D）集中式存储6、云计算关键技术包括什么？ABCD（A）分布式存储（B）虚拟化（C）分布式计算（D）多租户7、云计算的服务模式和类型主要包括哪三类？ABC（A）软件即服务（SaaS）（B）平台即服务（PaaS）（C）基础设施即服务（IaaS）（D）数据采集即服务（DaaS）8、物联网主要由下列哪些部分组成的？ABCD（A）应用层（B）处理层（C）感知层（D）网络层9、物联网的关键技术包括哪些？ABC（A）识别和感知技术（B）网络与通信技术（C）数据挖掘与融合技术（D）信息处理一体化技术10、大数据对社会发展的影响有哪些？ABC（A）大数据成为一种新的决策方式（B）大数据应用促进信息技术与各行业的深度融合（C）大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现（D）大数据对社会发展没有产生积极影响第二章大数据处理架构Hadoop单选题1、下列哪个不属于Hadoop的特性？A（A）成本高（B）高可靠性（C）高容错性（D）运行在Linux平台上2、Hadoop框架中最核心的设计是什么？A（A）为海量数据提供存储的HDFS和对数据进行计算的MapReduce（B）提供整个HDFS文件系统的NameSpace(命名空间)管理、块管理等所有服务（C）Hadoop不仅可以运行在企业内部的集群中，也可以运行在云计算环境中（D）Hadoop被视为事实上的大数据处理标准3、在一个基本的Hadoop集群中，DataNode主要负责什么？D（A）负责执行由JobTracker指派的任务（B）协调数据计算任务（C）负责协调集群中的数据存储（D）存储被拆分的数据块4、Hadoop最初是由谁创建的？B（A）Lucene（B）Doug Cutting（C）Apache（D）MapReduce5、下列哪一个不属于Hadoop的大数据层的功能？C（A）数据挖掘（B）离线分析（C）实时计算（D）BI分析6、在一个基本的Hadoop集群中，SecondaryNameNode主要负责什么？A（A）帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息（B）负责执行由JobTracker指派的任务（C）协调数据计算任务（D）负责协调集群中的数据存储7、下面哪一项不是Hadoop的特性？B（A）可扩展性高（B）只支持少数几种编程语言（C）成本低（D）能在linux上运行8、在Hadoop项目结构中，HDFS指的是什么？A（A）分布式文件系统（B）分布式并行编程模型（C）资源管理和调度器（D）Hadoop上的数据仓库9、在Hadoop项目结构中，MapReduce指的是什么？A（A）分布式并行编程模型（B）流计算框架（C）Hadoop上的工作流管理系统（D）提供分布式协调一致性服务10、下面哪个不是Hadoop1.0的组件：（C）（A）HDFS（B）MapReduce（C）YARN（D）NameNode和DataNode多选题1、Hadoop的特性包括哪些？ABCD（A）高可扩展性（B）支持多种编程语言（C）成本低（D）运行在Linux平台上2、下面哪个是Hadoop2.0的组件？AD（A）ResourceManager（B）JobTracker（C）TaskTracker（D）NodeManager3、一个基本的Hadoop集群中的节点主要包括什么？ABCD（A）DataNode：存储被拆分的数据块（B）JobTracker：协调数据计算任务（C）TaskTracker：负责执行由JobTracker指派的任务（D）SecondaryNameNode：帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息4、下列关于Hadoop的描述，哪些是正确的？ABCD（A）为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构（B）具有很好的跨平台特性（C）可以部署在廉价的计算机集群中（D）曾经被公认为行业大数据标准开源软件5、Hadoop集群的整体性能主要受到什么因素影响？ABCD（A）CPU性能（B）内存（C）网络（D）存储容量6、下列关于Hadoop的描述，哪些是错误的？AB（A）只能支持一种编程语言（B）具有较差的跨平台特性（C）可以部署在廉价的计算机集群中（D）曾经被公认为行业大数据标准开源软件7、下列哪一项不属于Hadoop的特性？AB（A）较低可扩展性（B）只支持java语言（C）成本低（D）运行在Linux平台上第三章分布式文件系统HDFS单选题1、分布式文件系统指的是什么？A（A）把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群（B）用于在Hadoop与传统数据库之间进行数据传递（C）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（D）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2、下面哪一项不属于计算机集群中的节点？B（A）主节点(Master Node)（B）源节点（SourceNode）（C）名称结点(NameNode)（D）从节点（Slave Node）3、在HDFS中，默认一个块多大？A（A）64MB（B）32KB（C）128KB（D）16KB4、下列哪一项不属于HDFS采用抽象的块概念带来的好处？C（A）简化系统设计（B）支持大规模文件存储（C）强大的跨平台兼容性（D）适合数据备份5、在HDFS中，NameNode的主要功能是什么？D（A）维护了block id 到datanode本地文件的映射关系（B）存储文件内容（C）文件内存保存在磁盘中（D）存储元数据6、下面对FsImage的描述，哪个是错误的？D（A）FsImage文件没有记录每个块存储在哪个数据节点（B）FsImage文件包含文件系统中所有目录和文件inode的序列化形式（C）FsImage用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据（D）FsImage文件记录了每个块具体被存储在哪个数据节点7、下面对SecondaryNameNode第二名称节点的描述，哪个是错误的？A（A）SecondaryNameNode一般是并行运行在多台机器上（B）它是用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间（C）SecondaryNameNode通过HTTPGET方式从NameNode上获取到FsImage和EditLog文件，并下载到本地的相应目录下（D）SecondaryNameNode是HDFS架构中的一个组成部分8、HDFS采用了什么模型？B（A）分层模型（B）主从结构模型（C）管道-过滤器模型（D）点对点模型9、在Hadoop项目结构中，HDFS指的是什么？A（A）分布式文件系统（B）流数据读写（C）资源管理和调度器（D）Hadoop上的数据仓库10、下列关于HDFS的描述，哪个不正确？D（A）HDFS还采用了相应的数据存放、数据读取和数据复制策略，来提升系统整体读写响应性能（B）HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型（C）HDFS采用了冗余数据存储，增强了数据可靠性（D）HDFS采用块的概念，使得系统的设计变得更加复杂多选题1、HDFS要实现以下哪几个目标？ABC（A）兼容廉价的硬件设备（B）流数据读写（C）大数据集（D）复杂的文件模型2、HDFS特殊的设计，在实现优良特性的同时，也使得自身具有一些应用局限性，主要包括以下哪几个方面？BCD（A）较差的跨平台兼容性（B）无法高效存储大量小文件（C）不支持多用户写入及任意修改文件（D）不适合低延迟数据访问3、HDFS采用抽象的块概念可以带来以下哪几个明显的好处？ACD（A）支持大规模文件存储（B）支持小规模文件存储（C）适合数据备份（D）简化系统设计4、在HDFS中，名称节点（NameNode）主要保存了哪些核心的数据结构？AD（A）FsImage（B）DN8（C）Block（D）EditLog5、数据节点（DataNode）的主要功能包括哪些？ABC（A）负责数据的存储和读取（B）根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索（C）向名称节点定期发送自己所存储的块的列表（D）用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间6、HDFS的命名空间包含什么？BCD（A）磁盘（B）文件（C）块（D）目录7、下列对于客服端的描述，哪些是正确的？ABCD（A）客户端是用户操作HDFS最常用的方式，HDFS在部署时都提供了客户端（B）HDFS客户端是一个库，暴露了HDFS文件系统接口（C）严格来说，客户端并不算是HDFS的一部分（D）客户端可以支持打开、读取、写入等常见的操作8、HDFS只设置唯一一个名称节点，这样做虽然大大简化了系统设计，但也带来了哪些明显的局限性？ABCD（A）命名空间的限制（B）性能的瓶颈（C）隔离问题（D）集群的可用性9、HDFS数据块多副本存储具备以下哪些优点？ABC（A）加快数据传输速度（B）容易检查数据错误（C）保证数据可靠性（D）适合多平台上运行10、HDFS具有较高的容错性，设计了哪些相应的机制检测数据错误和进行自动恢复？BCD（A）数据源太大（B）数据节点出错（C）数据出错（D）名称节点出错第四章分布式数据库HBase单选题1、下列关于BigTable的描述，哪个是错误的？A（A）爬虫持续不断地抓取新页面，这些页面每隔一段时间地存储到BigTable里（B）BigTable是一个分布式存储系统（C）BigTable起初用于解决典型的互联网搜索问题（D）网络搜索应用查询建立好的索引，从BigTable得到网页2、下列选项中，关于HBase和BigTable的底层技术对应关系，哪个是错误的？B（A）GFS与HDFS相对应（B）GFS与Zookeeper相对应（C）MapReduce与Hadoop MapReduce相对应（D）Chubby与Zookeeper相对应3、在HBase中，关于数据操作的描述，下列哪一项是错误的？C（A）HBase采用了更加简单的数据模型，它把数据存储为未经解释的字符串（B）HBase操作不存在复杂的表与表之间的关系（C）HBase不支持修改操作（D）HBase在设计上就避免了复杂的表和表之间的关系4、在HBase访问接口中，Pig主要用在哪个场合？D（A）适合Hadoop MapReduce作业并行批处理HBase表数据（B）适合HBase管理使用（C）适合其他异构系统在线访问HBase表数据（D）适合做数据统计5、HBase中需要根据某些因素来确定一个单元格，这些因素可以视为一个“四维坐标”，下面哪个不属于“四维坐标”？B（A）行键（B）关键字（C）列族（D）时间戳6、关于HBase的三层结构中各层次的名称和作用的说法，哪个是错误的？A（A）Zookeeper文件记录了用户数据表的Region位置信息（B）-ROOT-表记录了.META.表的Region位置信息（C）.META.表保存了HBase中所有用户数据表的Region位置信息（D）Zookeeper文件记录了-ROOT-表的位置信息7、下面关于主服务器Master主要负责表和Region的管理工作的描述，哪个是错误的？D（A）在Region分裂或合并后，负责重新调整Region的分布（B）对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移（C）管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作（D）不支持不同Region服务器之间的负载均衡8、HBase只有一个针对行健的索引，如果要访问HBase表中的行，下面哪种方式是不可行的？B（A）通过单个行健访问（B）通过时间戳访问（C）通过一个行健的区间来访问（D）全表扫描9、下面关于Region的说法，哪个是错误的？C（A）同一个Region不会被分拆到多个Region服务器（B）为了加快访问速度，.META.表的全部Region都会被保存在内存中（C）一个-ROOT-表可以有多个Region（D）为了加速寻址，客户端会缓存位置信息，同时，需要解决缓存失效问题多选题1、关系数据库已经流行很多年，并且Hadoop已经有了HDFS和MapReduce，为什么需要HBase？ABCD（A）Hadoop可以很好地解决大规模数据的离线批量处理问题，但是，受限于Hadoop MapReduce编程框架的高延迟数据处理机制，使得Hadoop无法满足大规模数据实时处理应用的需求上（B）HDFS面向批量访问模式，不是随机访问模式（C）传统的通用关系型数据库无法应对在数据规模剧增时导致的系统扩展性和性能问题（D）传统关系数据库在数据结构变化时一般需要停机维护；空列浪费存储空间2、HBase与传统的关系数据库的区别主要体现在以下哪几个方面？ABCD（A）数据类型（B）数据操作（C）存储模式（D）数据维护3、HBase访问接口类型包括哪些？ABCD（A）Native Java API（B）HBase Shell（C）Thrift Gateway（D）REST Gateway4、下列关于数据模型的描述，哪些是正确的？ABCD（A）HBase采用表来组织数据，表由行和列组成，列划分为若干个列族（B）每个HBase表都由若干行组成，每个行由行键（row key）来标识（C）列族里的数据通过列限定符（或列）来定位（D）每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索引5、HBase的实现包括哪三个主要的功能组件？ABC（A）库函数：链接到每个客户端（B）一个Master主服务器（C）许多个Region服务器（D）廉价的计算机集群6、HBase的三层结构中，三层指的是哪三层？ABC（A）Zookeeper文件（B）-ROOT-表（C）.META.表（D）数据类型7、以下哪些软件可以对HBase进行性能监视？ABCD（A）Master-status(自带)（B）Ganglia（C）OpenTSDB（D）Ambari8、Zookeeper是一个很好的集群管理工具，被大量用于分布式计算，它主要提供什么服务？ABC（A）配置维护（B）域名服务（C）分布式同步（D）负载均衡服务9、下列关于Region服务器工作原理的描述，哪些是正确的？ABCD（A）每个Region服务器都有一个自己的HLog 文件（B）每次刷写都生成一个新的StoreFile，数量太多，影响查找速度（C）合并操作比较耗费资源，只有数量达到一个阈值才启动合并（D）Store是Region服务器的核心10、下列关于HLog工作原理的描述，哪些是正确的？ABCD（A）分布式环境必须要考虑系统出错。
《大数据技术基础》教案 第1课 大数据概述(一)
《大数据技术基础》教案课时分配表章序课程内容课时备注1 大数据概述 42 大数据处理平台Hadoop 43 数据采集与预处理 44 数据存储与管理 45 数据处理与分析 66 数据可视化 47 大数据思维与安全 28 城市空气质量大数据分析实战 4合计32课题大数据概述（一）课时2课时（90 min）教学目标知识技能目标：（1）理解大数据的概念和主要特征。
（2）了解大数据的发展现状与趋势。
（3）了解我国的大数据发展战略（4）理解大数据的处理流程思政育人目标：深刻理解大数据作为国家基础性战略资源的重要意义，如推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力等，进一步加强对信息化新阶段和数字经济的认识，不断提升自身的信息素养。
教学重难点教学重点：大数据的概念和特征教学难点：大数据的处理流程教学方法案例分析法、问答法、讨论法、讲授法教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材教学设计第1节课：考勤（2 min）→新课预热（10 min）→问题导入（5 min）→传授新知（18 min）→课堂讨论（10 min）第2节课：问题导入（5 min）→传授新知（20 min）→课堂互动（15 min）→课堂小结（3 min）→作业布置（2 min）教学过程主要教学内容及步骤设计意图第一节课考勤（2 min）⏹【教师】使用APP进行签到⏹【学生】按照老师要求签到培养学生的组织纪律性，掌握学生的出勤情况新课预热（10 min）⏹【教师】自我介绍，与学生简单互动，介绍课程内容、考核标准等⏹【学生】聆听、互动⏹【教师】利用多媒体课件展示大数据的广泛应用，并和学生互动，询问学生对于大数据的印象随着信息技术的飞速发展和计算机教育的普及，社会对大数据的依赖越来越大，大数据应用也随处可见，我们经常使用的各类软件都有大数据应用的痕迹，例如抖音，淘宝，微博，微信等等。
通过老师自我介绍，与学生相互熟悉，并让学生了解这门课的大致要求2⏹【学生】聆听、记录、互动、理解问题导入（5 min）⏹【教师】提出以下问题：你认为什么是大数据？它的优缺点各是什么？⏹【学生】思考、举手回答⏹【教师】通过学生的回答引入要讲的知识通过问题导入的方法，引导学生主动思考，激发学生的学习兴趣传授新知（18 min）⏹【教师】通过学生的回答引入要讲的知识，介绍大数据的概念、特征和发展一、什么是大数据✈【教师】通过多媒体展示数据的基本概念和对于生活的重要作用数据是用来记录客观事物或事件的符号，具体来说，是对客观事物或事件的性质、状态及相互关系等信息进行记录的物理符号。
(完整版)hadoop习题册
第一章大数据概述1.互联网的发展分为______个阶段。
A．一 B.三 C.二 D.四2.下列不属于大数据特点的是（）。
A.种类和来源多样化B.数据量巨大C.分析处理速度快D.价值密度高3.互联网发展的第_____个时代为智能互联网。
A.3.0B.4.0C.1.0D.2.04.关于大数据叙述不正确的一项是（）。
A.大数据=“海量数据”+“复杂类型的数据”B.大数据是指在一定时间对内容抓取、管理和处理的数据集合C.大数据可以及时有效的分析海量的数据D.数据包括结构化数据、半结构化数据、结构化数据。
5.下列数据换算正确的一项为（）。
A.1YB=1024EBB.1TB=1024MBC.1PB==1024EBD.1024ZB=1EB6.结构化数据的表现形式为______。
A.文本B.视图C.二维表D.查询7.结构化的数据，先有________,再有_________.A.数据结构B.结构数据C.内容结构D.结构内容8.结构化的数据，先有________,再有_________.A.数据结构B.结构数据C.内容结构D.结构内容9.软件是大数据的_________。
A.核心B.部件C.引擎D.集合10.大数据技术不包括( )。
A.数据计算B.数据存储C.数据冗余D.数据采集11.大数据的特点不包括（）。
A.数量大B.类型少C.速度快D.价值高第二章Hadoop简介1.下列对云栈架构层数不正确的一项为________。
A.三层云栈架构B.四层云栈架构C.五层云栈架构D.六层云栈架构2.下列______不是云计算三层架构的概括。
A.IaaSB.PaaSC.SaaPD.SaaS3.IaaS基础设施及服务可以称为______。
A.弹性计算B.效用计算C.有效计算D.随需应用4.四层云栈模式，是将三层模式中的_________进行分解，分为两层，一层为硬件层，一层为虚拟资源层。
A.硬件部分B.虚拟化部分C.基础设施D.平台5.五层云栈模式，第五层为______。
《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。
大数据技术原理与应用——大数据概述
⼤数据技术原理与应⽤——⼤数据概述这篇博⽂⾥的好多内容之前在读《⼤数据时代》时读到过，所以就算是补上的读书笔记？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 2.CPU处理能⼒⼤幅提升 3.⽹络带宽不断增加数据产⽣⽅式的变⾰促成⼤数据时代的来临 1.运营式系统阶段 2.⽤户原创内容阶段 3.感知式系统阶段⼤数据的概念 关于“什么是⼤数据”这个问题，⼤家⽐较认可关于⼤数据的“4V”说法。
⼤数据的4个“V”，或者说是⼤数据的四个特点，包含四个层⾯：数据量⼤（Volume）、数据类型繁多（Variety）、处理速度快（Velocity）和价值密度低（Value）。
⼤数据对科学研究的影响 1.第⼀种范式：实验科学：最初的科学研究阶段，⼈类采⽤实验来解决⼀些科学问题。
2.第⼆种范式：理论科学：随着科学的进步，⼈类开始采⽤数学、⼏何、物理等理论，构建问题模型和解决⽅案。
3.第三种范式：计算科学：计算科学主要⽤于对各个科学问题进⾏计算机模拟和其他形式的计算。
4.第四种范式：数据密集型科学：在⼤数据环境下，⼀切将以数据为中⼼，从数据中发现问题、解决问题，真正体现数据的价值。
⼤数据对思维⽅式的影响 1.全样⽽⾮抽样 2.效率⽽⾮精确 3.相关⽽⾮因果⼤数据关键技术 当⼈们谈到⼤数据的时候，往往并⾮仅指数据本⾝，⽽是数据和⼤数据技术这⼆者的结合。
所谓⼤数据技术，是指伴随着⼤数据的采集、存储、分析和应⽤的相关技术，是⼀系列使⽤⾮传统的⼯具来对⼤量的结构化、半结构化和⾮结构化数据进⾏处理，从⽽获得分析和预测结果的⼀系列数据处理和分析技术。
讨论⼤数据技术时，⾸先需要了解⼤数据的基本处理流程，主要包括数据采集、存储、分析和结果呈现等环节。
数据⽆处不在，互联⽹⽹站、政务系统、零售系统、办公系统、⾃动化⽣产系统、监控摄像头、传感器等，每时每刻都在不断产⽣数据。
这些分散在各处的数据，需要采⽤相应的设备或软件进⾏采集。
大数据导论-思维、技术与应用 第1章 大数据时代概念
速度要求快 数据输入输出速度
Big Data
数据类型多样 文本 | 图像 | 视频 | 音频
Variety
Value
价值密度低 商业价值高
PART 02 从IT时代到大数据时代
近年来，信息技术迅猛发展，尤其是是以互联网、物联网、 信息获取技术、社交网络等为代表的技术发展日新月异， 促使手机、平板电脑、PC等各式各样的信息传感器随处可 见，虚拟网络快速发展，现实世界快速虚拟化，数据的来 源及其数量正以前所未有的速度增长。
大数据的产生
02 用户原创内容阶段：互联网的诞生促使人类社会数据量出现第二次 大的飞跃。但是真正的数据爆发产生于Web 2.0 时代，而Web 2.0 的 最重要标志就是用户原创内容。这类数据近几年一直呈现爆炸性的增长， 主要有两个方面的原因。首先是以博客、微博、和微信为代表的新型社 交网络的出现和快速发展，使得用户产生数据的意愿更加强烈。其次就 是以智能手机、平板电脑为代表的新型移动设备的出现，这些易携带、 全天候接入网络的移动设备使得人们在网上发表自己意见的途径更为便 捷。这个阶段数据的产生方式是主动的。
大数据的产生
数据产生经历了被动、主动和自动三个阶段。这些被动、主动和自动的 数据共同构成了大数据的数据来源，但其中自动式的数据才是大数据产 生的最根本原因。
大数据的作用
具体来讲，大数据有如下的作用：
第一
对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。 通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反 馈到应用中（社交网络、物联网等），将创造出巨大的经济 和社会价值，大数据具有催生社会变革的能量。
对方法论的新认识
对方法论的新认识：从基于知识到基于数据
某电 商要解 决的问 题：
计算机行业大数据分析与应用方案
计算机行业大数据分析与应用方案第1章大数据概述 (4)1.1 大数据定义与发展历程 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 发展历程 (4)1.2 大数据技术架构与关键技术 (5)1.2.1 技术架构 (5)1.2.2 关键技术 (5)1.3 大数据在计算机行业中的应用价值 (5)第2章数据采集与预处理 (5)2.1 数据源识别与采集技术 (6)2.1.1 数据源识别 (6)2.1.2 采集技术 (6)2.2 数据预处理方法与处理流程 (6)2.2.1 数据预处理方法 (6)2.2.2 数据处理流程 (6)2.3 数据清洗与数据集成 (7)2.3.1 数据清洗 (7)2.3.2 数据集成 (7)第3章数据存储与管理 (7)3.1 分布式存储技术 (7)3.1.1 概述 (7)3.1.2 关键技术 (7)3.1.3 常见分布式存储系统 (8)3.2 数据仓库与数据湖 (8)3.2.1 数据仓库 (8)3.2.2 数据湖 (8)3.3 数据压缩与索引技术 (8)3.3.1 数据压缩 (8)3.3.2 数据索引 (9)3.3.3 数据压缩与索引的应用实践 (9)第4章数据挖掘算法与应用 (9)4.1 监督学习算法及其应用 (9)4.1.1 分类算法 (9)4.1.2 回归算法 (9)4.1.3 监督学习应用案例 (9)4.2 无监督学习算法及其应用 (9)4.2.1 聚类算法 (9)4.2.2 降维算法 (10)4.2.3 无监督学习应用案例 (10)4.3 深度学习算法及其应用 (10)4.3.1 卷积神经网络（CNN） (10)4.3.3 对抗网络（GAN） (10)4.3.4 深度强化学习 (10)4.3.5 深度学习应用案例 (11)第5章大数据分析平台 (11)5.1 大数据分析工具与框架 (11)5.1.1 批处理框架 (11)5.1.2 流处理框架 (11)5.1.3 实时处理框架 (11)5.2 分布式计算引擎 (11)5.2.1 分布式存储 (11)5.2.2 分布式计算 (12)5.2.3 资源调度与管理 (12)5.3 云计算与大数据融合 (12)5.3.1 云计算平台 (12)5.3.2 云原生大数据技术 (12)5.3.3 边缘计算与大数据 (12)第6章计算机行业大数据应用场景 (12)6.1 互联网行业大数据应用 (12)6.1.1 用户行为分析 (12)6.1.2 推荐系统 (12)6.1.3 网络安全 (13)6.2 金融行业大数据应用 (13)6.2.1 风险管理 (13)6.2.2 客户关系管理 (13)6.2.3 量化投资 (13)6.3 医疗行业大数据应用 (13)6.3.1 疾病预测与预防 (13)6.3.2 临床决策支持 (13)6.3.3 药物研发 (13)6.3.4 健康管理 (13)第7章用户行为分析与推荐系统 (13)7.1 用户行为数据采集与处理 (13)7.1.1 数据采集方法 (13)7.1.2 数据预处理 (14)7.1.3 数据存储与管理 (14)7.2 用户画像构建 (14)7.2.1 用户属性分析 (14)7.2.2 用户行为模型构建 (14)7.2.3 用户画像更新与维护 (14)7.3 推荐算法与系统设计 (14)7.3.1 协同过滤推荐算法 (14)7.3.2 内容推荐算法 (14)7.3.3 混合推荐算法 (15)7.3.5 推荐系统评估与优化 (15)第8章数据可视化与交互式分析 (15)8.1 数据可视化技术与方法 (15)8.1.1 数据可视化概述 (15)8.1.2 常见数据可视化技术 (15)8.1.3 高级数据可视化方法 (15)8.2 交互式数据分析工具 (15)8.2.1 交互式数据分析概述 (15)8.2.2 常用交互式数据分析工具 (16)8.2.3 自定义交互式分析应用 (16)8.3 可视化报表与仪表盘设计 (16)8.3.1 可视化报表设计 (16)8.3.2 仪表盘设计 (16)8.3.3 个性化定制与自适应展示 (16)第9章大数据安全与隐私保护 (16)9.1 大数据安全威胁与挑战 (16)9.1.1 数据泄露风险 (16)9.1.2 数据篡改与完整性破坏 (16)9.1.3 恶意攻击与入侵 (16)9.1.4 大数据环境下安全策略的挑战 (16)9.2 数据加密与安全存储技术 (16)9.2.1 数据加密算法概述 (16)9.2.1.1 对称加密算法 (16)9.2.1.2 非对称加密算法 (16)9.2.1.3 混合加密算法 (17)9.2.2 数据加密技术在计算机行业的应用 (17)9.2.2.1 数据传输加密 (17)9.2.2.2 数据存储加密 (17)9.2.2.3 数据加密在云计算中的应用 (17)9.2.3 安全存储技术 (17)9.2.3.1 数据备份与恢复 (17)9.2.3.2 数据隔离与访问控制 (17)9.2.3.3 数据脱敏技术 (17)9.3 隐私保护与合规性要求 (17)9.3.1 隐私保护概述 (17)9.3.1.1 隐私保护的重要性 (17)9.3.1.2 隐私保护的基本原则 (17)9.3.2 计算机行业隐私保护技术 (17)9.3.2.1 数据脱敏技术 (17)9.3.2.2 差分隐私 (17)9.3.2.3 零知识证明 (17)9.3.3 合规性要求与法规政策 (17)9.3.3.1 我国相关法律法规 (17)9.3.3.3 企业合规性策略与实践 (17)9.3.4 隐私保护与数据共享的平衡 (17)9.3.4.1 数据共享中的隐私保护挑战 (17)9.3.4.2 隐私保护技术在数据共享中的应用 (17)9.3.4.3 隐私保护与数据价值的权衡 (17)第10章大数据未来发展趋势与展望 (17)10.1 新一代大数据技术发展趋势 (18)10.1.1 分布式计算与存储技术优化 (18)10.1.2 数据挖掘与知识发觉技术升级 (18)10.1.3 安全与隐私保护技术发展 (18)10.2 人工智能与大数据的融合创新 (18)10.2.1 人工智能技术在数据分析中的应用 (18)10.2.2 大数据驱动的深度学习研究 (18)10.2.3 人工智能助力大数据应用创新 (18)10.3 大数据在行业应用中的拓展与挑战 (18)10.3.1 大数据在金融领域的应用拓展 (18)10.3.2 大数据在医疗行业的深度应用 (18)10.3.3 大数据在智慧城市中的应用挑战 (18)第1章大数据概述1.1 大数据定义与发展历程1.1.1 定义大数据（Big Data）指的是在规模（数据量）、多样性（数据类型）和速度（数据及处理速度）三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集。
大数据技术原理与应用 课程教学大纲
大数据技术原理与应用课程教学大纲课程名称：大数据技术原理与应用课程类型：专业选修课课程学时：60学时课程教学目标：本课程旨在介绍大数据技术的原理和应用，使学生了解大数据技术的基本概念、关键技术和应用场景，并具备基本的大数据技术分析和应用能力。
通过本课程的学习，学生将能够掌握大数据技术的基本原理、企业级大数据技术体系结构、大数据分析方法和工具、大数据应用案例等知识，为学生未来从事大数据相关职业提供良好的基础。
授课内容和教学安排：第一章：大数据技术概述1.1 大数据技术的定义和特点1.2 大数据对社会和企业的影响1.3 大数据技术的发展历程1.4 大数据技术体系结构和组成部分第二章：大数据存储和处理技术2.1 大数据存储技术概述2.2 关系型数据库和NoSQL数据库2.3 Hadoop分布式文件系统2.4 大数据处理技术概述2.5 大数据处理框架：Hadoop MapReduce第三章：大数据挖掘和分析技术3.1 数据挖掘概述3.2 数据预处理和特征选择3.3 分类和聚类算法3.4 关联规则挖掘和推荐系统3.5 大数据分析工具概述：Spark、Flink等第四章：大数据应用实践4.1 电商大数据分析实践4.2 社交媒体数据分析实践4.3 金融数据分析实践4.4 健康医疗数据分析实践第五章：大数据技术发展趋势和展望5.1 大数据技术的发展趋势5.2 大数据技术在人工智能和物联网中的应用5.3 大数据伦理和安全问题教学方法：本课程采用多种教学方法，包括理论讲解、实例分析、案例研究和实践操作等。
通过理论讲解，学生将了解大数据技术的基本概念和原理；通过实例分析，学生将掌握大数据技术在实际场景中的应用方法；通过案例研究，学生将学会分析和解决大数据相关问题；通过实践操作，学生将运用所学知识完成大数据分析任务。
同时，教师将引导学生参与小组讨论和项目实践，促进学生的合作能力和创新思维。
评估方式：本课程的评估方式包括平时成绩和期末考试成绩两部分。
大数据技术与应用教案
《大数据技术与应用》
教案
20XX〜20XX学年第X学期
学院（部）： _______________________________
教研室（系）： _____________________________
授课班级： _________________________________
课程学分： _________________________________
课程学时： _________________________________
课程周学时： _______________________________
使用教材：大数据技术与应用-微视频版
•Hadoop系统的发展历程及其优点的介绍•Hadoop原理的介绍
在线帮助和相关资源
使用HBase提供的过滤类进行查询
owMatrix 类型（分布式矩阵）、IndexedRowMatrix 类型、Coordi nateMatrix 类型、BlockMatrix 类型
Hive组成模块，执行流程概述
Metastore存储模式
安装Hive，配置参数并运行测试
教学内容
Hive Beeline
了解基本数据类型与文件格式数据的定义，操作，查询
Hive编程
3、对于重点和难点，通过例题讨论讲解、师生互动、作业等来突出。
大数据技术原理与应用教学大纲
大数据技术原理与应用教学大纲课程概述入门级大数据课程，适合初学者，完备的课程在线服务体系，可以帮助初学者实现“零基础”学习大数据课程。
课程采用厦门大学林子雨老师编著的国内高校第一本系统性介绍大数据知识专业教材《大数据技术原理与应用》。
课程紧紧围绕“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”的指导思想，对大数据知识体系进行系统梳理，做到“有序组织、去粗取精、由浅入深、渐次展开”。
课程由国内高校知名大数据教师厦门大学林子雨副教授主讲。
授课目标课程的定位是入门级课程，本课程的目标是为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带。
本课程将系统梳理总结大数据相关技术，介绍大数据技术的基本原理和大数据主要应用，帮助学生形成对大数据知识体系及其应用领域的轮廓性认识，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程大纲第1讲大数据概述1.1 大数据时代1.2 大数据概念和影响1.3 大数据的应用1.4 大数据的关键技术1.5 大数据与云计算、物联网本讲配套讲义PPT-第1讲-大数据概述第1讲大数据概述章节单元测验第2讲大数据处理架构Hadoop本讲实验答疑-第2讲-大数据处理架构Hadoop2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群的部署和使用本讲配套讲义PPT-第2讲-大数据处理架构Hadoop 大数据处理架构Hadoop单元测验第3讲分布式文件系统HDFS3.1 分布式文件系统HDFS简介3.2 HDFS相关概念3.3 HDFS体系结构3.4 HDFS存储原理3.5 HDFS数据读写过程3.6 HDFS编程实践本讲配套讲义PPT-第3讲-分布式文件系统HDFS 分布式文件系统HDFS单元测验第4讲分布式数据库HBase4.1 HBase简介4.2 HBase数据模型4.3 HBase的实现原理4.4 HBase运行机制4.5 HBase应用方案4.6 HBase安装配置和常用Shell命令4.7 HBase常用Java API及应用实例本讲配套讲义PPT-第4讲-分布式数据库HBase 分布式数据库HBase单元测验第5讲NoSQL数据库5.1 NoSQL概述5.2 NoSQL与关系数据库的比较5.3 NoSQL的四大类型5.4 NoSQL的三大基石5.5 从NoSQL到NewSQL数据库5.6 文档数据库MongoDB本讲配套讲义PPT-第5讲-NoSQL数据库NoSQL数据库单元测验第6讲云数据库6.1 云数据库概述6.2 云数据库产品6.3 云数据库系统架构6.4 Amazon AWS和云数据库6.5 微软云数据库SQL Azure6.6 云数据库实践本讲配套讲义PPT-第6讲-云数据库云数据库单元测验第7讲MapReduce7.1 MapReduce概述7.2 MapReduce的体系结构7.3 MapReduce工作流程7.4 Shuffle过程原理7.5 MapReduce应用程序执行过程7.6 实例分析：WordCount7.7 MapReduce的具体应用7.8 MapReduce编程实践本讲配套讲义PPT-第7讲-MapReduce MapReduce单元测验第8讲Hadoop再探讨8.1 Hadoop的优化与发展8.2 HDFS2.0的新特性8.3 新一代资源管理调度框架YARN8.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件本讲配套讲义PPT-第9讲-Hadoop再探讨Hadoop再探讨单元测验第9讲数据仓库Hive9.1 数据仓库概念9.2 Hive简介9.3 SQL转换成MapReduce作业的原理9.4 Impala9.5 Hive编程实践本讲配套讲义PPT-第9讲-数据仓库Hive数据仓库Hive单元测验第10讲Spark10.1 Spark概述10.2 Spark生态系统10.3 Spark运行架构10.4 Spark SQL10.5 Spark的部署和应用方式10.6 Spark编程实践本讲配套讲义PPT-第10讲-SparkSpark单元测验第11讲流计算11.1 流计算概述11.2 流计算处理流程11.3 流计算的应用11.4 开源流计算框架Storm11.5 Spark Streaming、Samza以及三种流计算框架的比较11.6 Storm编程实践本讲配套讲义PPT-第11讲-流计算流计算单元测验第12讲Flink12.1Flink简介12.2为什么选择Flink12.3Flink应用场景12.4Flink技术栈、体系架构和编程模型12.5 Flink的安装与编程实践本讲配套讲义PPT-第12讲-FlinkFlink单元测验第13讲图计算13.1 图计算简介13.2 Pregel简介13.3 Pregel图计算模型13.4 Pregel的C++ API13.5 Pregel的体系结构13.6 Pregel的应用实例——单源最短路径13.7 Hama的安装和使用本讲配套讲义PPT-第13讲-图计算图计算单元测验第14讲大数据在不同领域的应用14.1 大数据应用概览14.2 推荐系统14.3 大数据在智能医疗和智能物流领域运用本讲配套讲义PPT-第14讲-大数据在不同领域的应用大数据在不同领域的应用单元测验预备知识面向对象编程（比如Java）、数据库、操作系统参考资料林子雨.大数据技术原理与应用（第3版），人民邮电出版社，2020年9月（教材官网）。
大数据应用与管理实战指南
大数据应用与管理实战指南第1章大数据概述 (3)1.1 大数据的发展历程 (3)1.2 大数据的核心概念 (4)1.3 大数据的应用领域 (4)第2章大数据技术架构 (5)2.1 分布式存储技术 (5)2.1.1 分布式文件系统 (5)2.1.2 分布式数据库 (5)2.1.3 分布式缓存 (5)2.2 分布式计算技术 (5)2.2.1 MapReduce (5)2.2.2 Spark (5)2.2.3 Flink (6)2.3 大数据传输与调度技术 (6)2.3.1 数据传输 (6)2.3.2 数据调度 (6)2.3.3 数据流处理 (6)第3章数据采集与预处理 (6)3.1 数据源分析 (6)3.2 数据采集方法 (7)3.3 数据预处理技术 (7)第4章数据存储与管理 (8)4.1 关系型数据库 (8)4.1.1 关系型数据库概述 (8)4.1.2 常见关系型数据库 (8)4.1.3 关系型数据库在大数据时代的挑战 (8)4.2 非关系型数据库 (8)4.2.1 非关系型数据库概述 (8)4.2.2 常见非关系型数据库 (8)4.2.3 非关系型数据库与关系型数据库的融合 (8)4.3 大数据存储方案选型 (8)4.3.1 大数据存储需求分析 (8)4.3.2 存储方案选型原则 (8)4.3.3 常见大数据存储解决方案 (9)4.3.4 存储方案选型实例 (9)第5章数据分析与挖掘 (9)5.1 数据挖掘算法 (9)5.1.1 分类算法 (9)5.1.2 聚类算法 (9)5.1.3 关联规则挖掘算法 (9)5.1.4 时间序列分析算法 (9)5.2.1 Hadoop (9)5.2.2 Spark (10)5.2.3 Flink (10)5.2.4 TensorFlow (10)5.3 数据可视化技术 (10)5.3.1 商业智能（BI）工具 (10)5.3.2 JavaScript可视化库 (10)5.3.3 地理信息系统（GIS） (10)5.3.4 3D可视化技术 (10)第6章大数据应用场景实战 (10)6.1 金融领域应用 (10)6.1.1 客户画像构建 (10)6.1.2 信贷风险评估 (11)6.1.3 智能投顾 (11)6.2 电商领域应用 (11)6.2.1 用户行为分析 (11)6.2.2 库存管理优化 (11)6.2.3 营销活动策划 (11)6.3 医疗领域应用 (11)6.3.1 疾病预测与预防 (11)6.3.2 精准医疗 (11)6.3.3 医疗资源优化配置 (11)第7章大数据项目管理 (11)7.1 项目规划与评估 (12)7.1.1 项目目标确立 (12)7.1.2 资源配置 (12)7.1.3 项目计划制定 (12)7.1.4 项目评估 (12)7.2 项目实施与监控 (12)7.2.1 项目启动 (12)7.2.2 数据采集与处理 (12)7.2.3 数据分析与挖掘 (12)7.2.4 项目进度监控 (12)7.2.5 项目质量保障 (12)7.2.6 项目风险管理 (13)7.3 项目成果评估与优化 (13)7.3.1 项目成果评估 (13)7.3.2 项目成果展示 (13)7.3.3 项目经验总结 (13)7.3.4 项目优化建议 (13)7.3.5 项目闭环 (13)第8章大数据安全与隐私保护 (13)8.1 大数据安全威胁与挑战 (13)8.1.2 大数据安全挑战 (14)8.2 数据加密与脱敏技术 (14)8.2.1 数据加密技术 (14)8.2.2 数据脱敏技术 (14)8.3 数据安全法规与政策 (14)8.3.1 数据安全法律法规 (14)8.3.2 数据安全政策 (15)第9章大数据运维与优化 (15)9.1 大数据平台运维管理 (15)9.1.1 运维管理策略 (15)9.1.2 运维管理工具 (15)9.1.3 运维管理最佳实践 (15)9.2 数据仓库功能优化 (16)9.2.1 功能优化策略 (16)9.2.2 技术手段 (16)9.2.3 实践案例 (16)9.3 大数据应用功能监控 (16)9.3.1 监控策略 (16)9.3.2 监控工具 (17)9.3.3 实践案例 (17)第10章大数据未来发展趋势 (17)10.1 人工智能与大数据 (17)10.2 边缘计算与大数据 (17)10.3 大数据在其他领域的应用前景 (18)第1章大数据概述1.1 大数据的发展历程大数据的发展可追溯至二十世纪九十年代，初期表现为数据存储、处理和分析技术的逐步积累与演进。
第1章-大数据概论
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）
Hadoop大数据技术基础与应用 教案
第1章Hadoop技术概述1.Hadoop2.0包含哪些核心组件？MapReduce、HDFS、YARN2.Hadoop包含哪些优势？方便、弹性、健壮、简单3.Hadoop有哪些应用领域？运营商、电子商务、在线旅游、欺诈检测、医疗保健、能源开采、金融、直播、在线教育等等4.Hadoop有几种运行模式？单机模式、伪分布模式、完全分布式模式5.Hadoop伪分布集群包含哪些守护进程？DataNode、NodeManager、ResourceManager、SecondaryNameNode、NameNode 第2章Hadoop分布式文件系统（HDFS）1.简述HDFS的设计理念？HDFS的设计理念来源于非常朴素的思想：即当数据文件的大小超过单台计算机的存储能力时，就有必要将数据文件切分并存储到由若干台计算机组成的集群中，这些计算机通过网络进行连接，而HDFS 作为一个抽象层架构在集群网络之上，对外提供统一的文件管理功能，对于用户来说就感觉像在操作一台计算机一样，根本感受不到HDFS 底层的多台计算机，而且HDFS还能够很好地容忍节点故障且不丢失任何数据。
2.简述FSImage和Edit Log的合并过程？FSImage和EditLog合并的详细步骤如下所示。
（1）SecondaryNameNode（即从元数据节点）引导NameNode（即元数据节点）滚动更新EditLog，并开始将新的EditLog写进edits.new。
（2）SecondaryNameNode将NameNode的FSImage(fsimage)和EditLog(edits)复制到本地的检查点目录。
（3）SecondaryNameNode将FSImage(fsimage)导入内存，并回放EditLog(edits)，将其合并到FSImage(fsimage.ckpt)，并将新的FSImage(fsimage.ckpt)压缩后写入磁盘。
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。
习题答案-大数据技术与应用-微课视频版-肖政宏-清华大学出版社
习题答案：第一章：1. 简述大数据的概念。
答：自2012年以来，“大数据”一词越来越引起人们的关注。
但是，目前为止，在学术研究领域和产业界中，大数据并没有一个标准的定义。
在维克托·迈尔-舍恩伯格编写的《大数据时代》一书中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
而麦肯锡全球研究所则定义大数据为一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
通常来说，大数据是指数据量超过一定大小，无法用常规的软件在规定的时间范围内进行抓取、管理和处理的数据集合。
2. 简述大数据的基本特征。
答：大数据的主要特征可用“5V+1C”来进行概括，分别是：数据量大（Volume）、数据类型多（Variety）、数据时效性强（Velocity）、价值密度低（Value）、准确性高（Veracity）、复杂性高（Complexity），如下图所示。
图大数据特征图3.简述大数据的分析处理过程。
答：大数据的处理流程基本可划分为数据采集、数据处理与集成、数据分析和数据解释４个阶段。
即经数据源获取的数据，因为其数据结构不同（包括结构、半结构和非结构数据），用特殊方法进行数据处理和集成，将其转变为统一标准的数据格式方便以后对其进行处理；然后用合适的数据分析方法将这些数据进行处理分析，并将分析的结果利用可视化等技术展现给用户，这就是整个大数据处理的流程如下图所示。
图大数据的处理流程详细的分析处理过程参见《大数据技术与应用》第5章第2节4.简述大数据的存储方式。
答：存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。
除了要具备高性能、高安全、高可靠等基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。
主要有以下几种存储方式：1、分布式系统2、NoSQL数据库3、云数据库4、大数据存储技术路线1) 采用MPP架构的新型数据库集群2) 基于Hadoop的技术扩展和封装3) 大数据一体机5.简述大数据的商业价值和社会价值。
大学生mooc大数据技术原理与应用(林子雨)题库答案
作者：解忧书店 JieYouBookshop 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数据的存储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，相辅相成正确答案：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.ImpalaD.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.Flume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算的：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C.大规模应用期D.萌芽期正确答案：BCD你选对了11多选(3分)大数据的特性包括：A.价值密度低B.处理速度快C.数据类型繁多D.数据量大正确答案：ABCD你选对了12多选(3分)图领奖获得者、著名数据库专家Jim Gray博士认为，人类自古以来在科学研究上先后经历了哪几种范式：A.计算科学B.数据密集型科学C.实验科学D.理论科学正确答案：ABCD你选对了13多选(3分)大数据带来思维方式的三个转变是：A.效率而非精确B.相关而非因果C.精确而非全面D.全样而非抽样正确答案：ABD你选对了14多选(3分)大数据主要有哪几种计算模式：。
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03
系统层
02
基础层
01
（4）应用层 基于上述三个层面，可以构建各种行业或领域的 大数据应用系统。
内容 导航
CONTENTS 大数据的发展 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
第1章 大数据概述
P1
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
4．大价值 （Value）
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CONTENTS 大数据的发展 大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
第1章 大数据概述
P1
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
三、大数据的产生及数据类型
近年来互联网、云计算、移动互联网、物联网及社交网络 等新型信息技术的发展，使得数据产生来源非常丰富：
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CONTENTS 大数据的发展 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
第1章 大数据概述
P1
大数据的主要技术层面和技术内容 大数据的典型应用
五、大数据的主要技术层面和技术内容
大数据主要技术层面和技术内容
第1章 大数据概述
P1
04
算法层
应用层
（1）基础层 基础层主要提供大数据分布存储和并行计算的硬 件基础设施。 （2）系统层 在系统软件层，需要考虑大数据的采集、大数据 的存储管理和并行化计算系统软件几方面的问题。 （3）算法层 考虑如何能对各种大数据处理所需要的分析挖掘 算法进行并行化设计。
三、大数据的产生及数据类型
数据类型
第1章 大数据概述
P1
结构化数据 按数据类型： 按生产主体： 按数据作用 方式： 按生产主体： 半结构化数据 非结构化数据 企业应用产生的少量数据
用户产生的大量数据
机器产生的巨量数据
按数据类型：
按数据作用方式：
数据类型很多，此处从不同方面分析。
交易数据 交互数据
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（1）企业内部及企业外延。
第1章 大数据概述
P1
企业原有内部系统如ERP、OA等应用系统所产生的存储在数据库中 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。
大数据 “大数据”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。 ——Gartner
…………
二、大数据的概念及特性
大数据的特性
第1章 大数据概述
P1Байду номын сангаас
1．大体量 （Volume）
2．多样化 （Variety）
3．时效性 （Velocity）
CONTENTS 大数据的发展 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
第1章 大数据概述
P1
大数据的主要技术层面和技术内容 大数据的典型应用
四、大数据计算模式和系统
大数据计算模式及典型系统和工具
第1章 大数据概述
P1
大数据计算模式
典型系统和工具
大数据查询分析计 HBase ， Hive ， Cassandra ， Premel ， Impala ， Shark ， 算 Hana，Redis等 批处理计算 流式计算 迭代计算 图计算 内存计算 MapReduce，Spark等 Scribe ， Flume ， Storm ， S4 ， Spark Steaming 、 Apex 、 Flink等 HaLoop，iMapReduce，Twister，Spark等 Pregel，Giraph，Trinity，PowerGraph，GraphX等 Dremel，Hana，Redis等
P1
第1章 大数据概述
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THANKS
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 大数据概述
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一、大数据的发展
国家政策
第1章 大数据概述
P1
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CONTENTS 大数据的发展 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
第1章 大数据概述
P1
大数据的主要技术层面和技术内容 大数据的典型应用
二、大数据的概念及特性
大数据的概念： 关于大数据难以有一个非常定量的定义。 大数据指的是 那些大小超过 标准数据库工具软件 能够收集、存储、 管理和分析的数据集。 ——麦肯锡
第1章 大数据概述
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在信息技术中，“大数据”是 指一些使用目前现有数据库管理工 具或者传统数据处理应用很难处理 的大型而复杂的数据集。 其挑战包括采集、管理、存储、 搜索、共享、分析和可视化。 ——维基百科
第1章 大数据概述
P1
第1章
大数据概述
21世纪高等院校“云计算和大数据”人才培养规划教材 《大数据技术与应用基础》
能力 要求
CAPACITY
第1章 大数据概述
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掌握大数据技术的基本情况，了解大数 据和云计算行业的新技术。 具有良好的自学能力，对新技术有学习、 研究精神，具有较强的动手操作能力。
培养良好的职业道德。
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CONTENTS 大数据的发展 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
第1章 大数据概述
P1
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
第1章 大数据概述
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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。