大数据模型构建平台介绍v1.0图文.ppt38
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(完整版)大数据介绍ppt
•非结构化海量信息的智能化处理：自然语言 理解、多媒体内容理解、机器学习等.
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。 ➢做为oping、 chinahr） ➢科学研究：在线人类行为，在线社群 演化，复杂网络，数据挖掘领域的实证 科学研究，快速收集大量数据
2020/4/14
6
大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
数据挖掘基本方法
➢预测建模：将已有数据和模型用于对未 知变量的语言。（1）分类，用于预测离 散的目标变量（2）回归，用于预测连续 的目标变量
➢关联分析：反映一个事物与其他事物之 间的相互依存性和关联性。用来发现描述 数据中强关联特征的模式。
➢聚类分析：发现紧密相关的观测值组群， 使得与属于不同簇的观测值相比，属于同 一簇的观测值相互之间尽可能类似
-分布式文件系统（HDFS） -分布式数据库存储系统（Hbase） -分布式计算构架（MapReduce） ➢使用Java编写 ➢运行平台：Linux
HDFS 分布式文件系统
HDFS： - 分布式文件存储系统，存储海量的数 据；
- 数据冗余，硬件容错； - 流式的数据访问； - 存储大文件;
- 适合数据批量读写，吞吐量高；适 一次写入，多次读取，顺序读写。 - 不适合交互式应用，低延迟很难 满足不支持多用户并发写相同文件。
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。 ➢做为oping、 chinahr） ➢科学研究：在线人类行为，在线社群 演化，复杂网络，数据挖掘领域的实证 科学研究，快速收集大量数据
2020/4/14
6
大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
数据挖掘基本方法
➢预测建模：将已有数据和模型用于对未 知变量的语言。（1）分类，用于预测离 散的目标变量（2）回归，用于预测连续 的目标变量
➢关联分析：反映一个事物与其他事物之 间的相互依存性和关联性。用来发现描述 数据中强关联特征的模式。
➢聚类分析：发现紧密相关的观测值组群， 使得与属于不同簇的观测值相比，属于同 一簇的观测值相互之间尽可能类似
-分布式文件系统（HDFS） -分布式数据库存储系统（Hbase） -分布式计算构架（MapReduce） ➢使用Java编写 ➢运行平台：Linux
HDFS 分布式文件系统
HDFS： - 分布式文件存储系统，存储海量的数 据；
- 数据冗余，硬件容错； - 流式的数据访问； - 存储大文件;
- 适合数据批量读写，吞吐量高；适 一次写入，多次读取，顺序读写。 - 不适合交互式应用，低延迟很难 满足不支持多用户并发写相同文件。
大数据分析平台总体架构方案ppt课件
从中长期看，数据仓库对金融集团分散在各个业务系统中的数据 整合、清洗，有助于企业整体数据质量的改善，提高的数据的实 用性
议程
1
3 4 5
大数据分析平台总体架构
用户
数 IT人员 据
管Байду номын сангаас
内部用户
外部用户 访问 层
控 平 台数据
标 准
流 实时数 历史数 程 据查询 据查询 调
内部管理分析
度 平台流程
应用集市数据区
大数据分析平台总体架构——流程调度层归档数据 处理流程
数据归档的对象包括业务系统数据文 件、贴源数据区数据、主题数据区数 据、大数据区数据和集市数据区数据
数据按照生命周期规划存储到归档区 Hadoop集群，归档后原数据区删除此 数据
整个处理流程由流程调度层部署的自 定义开发WorkFlow组件调度运行
数据内容 主要用途
临时数据区
业务系统前日增量数据 缓存数据，支持后续ELT数据处理
数据模型 保留周期
贴源数据模型 保存最近7天数据
贴源数据区
业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据 数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演
练提供数据
贴源数据模型 不保存历史
用户
贴源数据区和主题数据区批量作业访问
智慧金融： 金融集团大数据分析平台总体架 构方案
议程
2 3 4 5
金融集团管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
商城已建立面向整个零售业 务的数据仓库，整合了前台 业务运营数据和后台管理数 据，建立了面向零售的管理 分析应用；
金融集团已开展供应链金融 、人人贷和保理等多种业务 ，积累了一定量的业务数据 ，同时业务人员也从客户管 理、风险评级和经营规模预 测等方面，提出了大量分析 预测需求；
议程
1
3 4 5
大数据分析平台总体架构
用户
数 IT人员 据
管Байду номын сангаас
内部用户
外部用户 访问 层
控 平 台数据
标 准
流 实时数 历史数 程 据查询 据查询 调
内部管理分析
度 平台流程
应用集市数据区
大数据分析平台总体架构——流程调度层归档数据 处理流程
数据归档的对象包括业务系统数据文 件、贴源数据区数据、主题数据区数 据、大数据区数据和集市数据区数据
数据按照生命周期规划存储到归档区 Hadoop集群，归档后原数据区删除此 数据
整个处理流程由流程调度层部署的自 定义开发WorkFlow组件调度运行
数据内容 主要用途
临时数据区
业务系统前日增量数据 缓存数据，支持后续ELT数据处理
数据模型 保留周期
贴源数据模型 保存最近7天数据
贴源数据区
业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据 数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演
练提供数据
贴源数据模型 不保存历史
用户
贴源数据区和主题数据区批量作业访问
智慧金融： 金融集团大数据分析平台总体架 构方案
议程
2 3 4 5
金融集团管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
商城已建立面向整个零售业 务的数据仓库，整合了前台 业务运营数据和后台管理数 据，建立了面向零售的管理 分析应用；
金融集团已开展供应链金融 、人人贷和保理等多种业务 ，积累了一定量的业务数据 ，同时业务人员也从客户管 理、风险评级和经营规模预 测等方面，提出了大量分析 预测需求；
大数据介绍PPT模板
洗、分析和可视化等。
03
大数据采集与预处理
数据采集方法
网络爬虫
日志收集
API接口
数据交换
通过模拟浏览器行为， 自动抓取网页数据。
收集系统、应用、设备 等产生的日志数据。
通过调用API接口获取数 据。
与其他系统或平台进行 数据交换。
数据清洗与转换
01
02
03
04
缺失值处理
对缺失数据进行填充、删除或 插值处理。
大数据介绍PPT模板
目
CONTENCT
录
• 大数据概述 • 大数据技术架构 • 大数据采集与预处理 • 大数据存储与管理 • 大数据分析方法与应用 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据定义与特点
定义
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，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。
数据泄露风险
大数据的集中存储和处理增加了 数据泄露的风险，需要加强安全
防护措施。
隐私保护问题
大数据中包含大量个人隐私信息， 如何在利用数据的同时保护个人隐 私是一个重要挑战。
跨境数据传输安全
随着全球化的加速，跨境数据传输 频繁，如何确保数据传输的安全性 和合规性也是一个需要关注的问题 。
大数据技术发展趋势预测
异常值处理
识别并处理数据中的异常值， 如离群点、噪声等。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式 ，如数值型、类别型等。
数据标准化
对数据进行标准化处理，消除 量纲影响。
数据集成与融合01来自020304
数据集成
大数据的介绍PPT课件
所谓大数据，是一个综合性概念，它包括： （1）因具备3V特征而难以进行管理的数据 （2）对这些数据进行存储、处理、分析的技术 （3）以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织
9
麻省理工与通货紧缩预测软件
美国劳工统计局的人员每个月都要公布消费物价指数（CPI），这是用来测试通货膨 胀率的。
30
VISA＆MasterCard与商户推荐
像VISA和MasterCard这样的信用卡发行商，它们能够从自己的服务网获取更多的 交易信息和顾客的消费信息
它们的商业模式从单纯的处理支付行为转变成了收集数据
一个称为MasterCard Advisors的部门收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡 用户的650亿条交易记录，用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后，它把这些分 析结果卖给其他公司
5
大数据的典型特征（3V）
Volume（容量） 现在基本上是指从几十TB到几PB这样的数量级，未来，可能只有几EB数量级的数
据量才能称得上是大数据了。(1T=1024G,1P=1024T) Variety（多样性）
结构化和非结构化数据 Velocity（速度）
数据产生和更新的频率
6
广义的大数据
如数据代理益百利旗下的网页流量测量公司Hitwise，让客户采集搜索流量来揭示消 费者的喜好。
14
物联网
物联网（Internet of Things，缩写IOT）是一个基于互联网、传统电信网等信息承载 体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。
在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上都可 以查找出它们的具体位置。
疾控中心得到流感方面的信息往往会有一两周的滞后，这种滞后导致公共卫生机构 在疫情爆发的关键时期反而无所适从。
大数据平台交流PPT课件
3
2、建设目标 1、数据管理目标：建设统一的数据管控体系，对整个集团各个项目的数据进行集 中化管理，保障数据质量。 2、数据应用目标
➢ DaaS：Data as a Service，使数据管理集中化管理，让更多的用户无需去 注意底层数据的问题，而将注意力完全放在如何使用这些数据。 ➢ BIaaS：Business Intelligence as a service，提供一系列数据分析、数据可 视化组件，作为一种敏捷的BI服务为项目提供支撑。
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
11
数据存储架构
历 史 归 档 数 据
临 时 数 据 区
区
应用数据区 主题数据区
源数据区
索
沙
引
盘
数
演
据
练
区
区
12
一 项目概述
二 总体框架
目录
三 数据集成 四 大数据存储 五 大数据治理
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
13
1、数据治理过程中遇到的问题 在业务需求方面：缺乏企业级通用的业务规则。各业务部门制定自己的业务标准， 部门之间的标准常常有矛盾或相互混淆。 在数据质量方面：以满足功能应用为主，未形成企业级的整体数据架构设计，数 据共享上比较困难，数据冗余、数据完整性、数据合规性、数据一致性等问题突出； 在组织管控方面：针对数据质量管控提升，业务部门与信息部门之间未达成共识， 职责划分不清，标准规范不统一，未形成企业级统一的管理体系、管理规范和执行 流程。 在数据发现方面：各部门建设了大量的业务系统，信息资源数量多、门类广、分 布分散、信息不对称的特性，没有统一的机制进行资源的发现和定位。
数据质量问题处理 流程
2、建设目标 1、数据管理目标：建设统一的数据管控体系，对整个集团各个项目的数据进行集 中化管理，保障数据质量。 2、数据应用目标
➢ DaaS：Data as a Service，使数据管理集中化管理，让更多的用户无需去 注意底层数据的问题，而将注意力完全放在如何使用这些数据。 ➢ BIaaS：Business Intelligence as a service，提供一系列数据分析、数据可 视化组件，作为一种敏捷的BI服务为项目提供支撑。
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
11
数据存储架构
历 史 归 档 数 据
临 时 数 据 区
区
应用数据区 主题数据区
源数据区
索
沙
引
盘
数
演
据
练
区
区
12
一 项目概述
二 总体框架
目录
三 数据集成 四 大数据存储 五 大数据治理
六 大数据分析
七 大数据共享
八 项目建议
13
1、数据治理过程中遇到的问题 在业务需求方面：缺乏企业级通用的业务规则。各业务部门制定自己的业务标准， 部门之间的标准常常有矛盾或相互混淆。 在数据质量方面：以满足功能应用为主，未形成企业级的整体数据架构设计，数 据共享上比较困难，数据冗余、数据完整性、数据合规性、数据一致性等问题突出； 在组织管控方面：针对数据质量管控提升，业务部门与信息部门之间未达成共识， 职责划分不清，标准规范不统一，未形成企业级统一的管理体系、管理规范和执行 流程。 在数据发现方面：各部门建设了大量的业务系统，信息资源数量多、门类广、分 布分散、信息不对称的特性，没有统一的机制进行资源的发现和定位。
数据质量问题处理 流程
大数据建模概述课件
特征处理复杂
需要对特征进行归一化、标准化、离散化等处理 ，以适应不同模型的需求。
特征工程缺乏标准
不同的特征选择和处理方法可能导致模型性能差 异较大，缺乏统一的标准和规范。
模型选择与评估挑战
模型选择困难
01
面对众多模型，如何选择最合适的模型是一个挑战。
模型评估标准不一
02
不同的评估指标可能导致模型性能评价结果不同，缺乏统一的
大数据建模的重要性
01
02
03
提高决策效率
通过大数据建模，企业可 以更快速地获取有价值的 信息，提高决策效率和准 确性。
优化业务流程
通过对业务流程中的数据 进行建模和分析，可以发 现潜伏的问题和改进点， 优化业务流程。
推动创新
大数据建模可以帮助企业 发现新的市场机会和业务 模式，推动创新和业务增 长。
发掘，及时发现潜伏的公共卫生问题和疫情，采取有效措施加以应对。
零售行业应用场景与发展趋势
商品推举与个性化服务
大数据建模可以帮助零售行业实现商品推举和个性化服务，通过数据分析和发 掘，了解消费者的购买行为和喜好，为消费者提供更符合其需求的商品和服务 。
供应链优化与库存管理
大数据建模可以应用于零售行业的供应链优化和库存管理领域，通过数据分析 和预测，实现更精确的库存管理和物流配送，提高运营效率和客户满意度。
金融行业应用场景与发展趋势
风险管理与合规
大数据建模可以帮助金融行业实现更准确的风险评估和合 规管理，通过数据分析和预测，提高决策效率和准确性。
客户画像与精准营销
通过大数据建模，金融行业可以更深入地了解客户需求和 行为，构建客户画像，实现精准营销和个性化服务。
讹诈检测与反洗钱
需要对特征进行归一化、标准化、离散化等处理 ，以适应不同模型的需求。
特征工程缺乏标准
不同的特征选择和处理方法可能导致模型性能差 异较大，缺乏统一的标准和规范。
模型选择与评估挑战
模型选择困难
01
面对众多模型，如何选择最合适的模型是一个挑战。
模型评估标准不一
02
不同的评估指标可能导致模型性能评价结果不同，缺乏统一的
大数据建模的重要性
01
02
03
提高决策效率
通过大数据建模，企业可 以更快速地获取有价值的 信息，提高决策效率和准 确性。
优化业务流程
通过对业务流程中的数据 进行建模和分析，可以发 现潜伏的问题和改进点， 优化业务流程。
推动创新
大数据建模可以帮助企业 发现新的市场机会和业务 模式，推动创新和业务增 长。
发掘，及时发现潜伏的公共卫生问题和疫情，采取有效措施加以应对。
零售行业应用场景与发展趋势
商品推举与个性化服务
大数据建模可以帮助零售行业实现商品推举和个性化服务，通过数据分析和发 掘，了解消费者的购买行为和喜好，为消费者提供更符合其需求的商品和服务 。
供应链优化与库存管理
大数据建模可以应用于零售行业的供应链优化和库存管理领域，通过数据分析 和预测，实现更精确的库存管理和物流配送，提高运营效率和客户满意度。
金融行业应用场景与发展趋势
风险管理与合规
大数据建模可以帮助金融行业实现更准确的风险评估和合 规管理，通过数据分析和预测，提高决策效率和准确性。
客户画像与精准营销
通过大数据建模，金融行业可以更深入地了解客户需求和 行为，构建客户画像，实现精准营销和个性化服务。
讹诈检测与反洗钱
大数据分析平台规划蓝图及功能介绍ppt课件
4
<目录>
? 1、数据体系架构介绍 ? 2、数据分析平台架构及范围介绍 ? 3、数据分析平台操作介绍
5
2.1 数据分析系统 -系统架构
应用展现层
业务 模型层
统一信息门户
浏览器
财务 分析主题
采购
工程
人力
分析主题 分析主题 分析主题
审批数据 分析
跨分专析业
综合统计
大分数析据
分析
应用 工具层
ห้องสมุดไป่ตู้
数据分析平台 预定义报表
规划中
管理变革 科研投入 专利技术 两化融合
省分绩效分析 绩效横向对标 国资委核任期考
国资委效经营绩
竞争力评价
技术创新 经营能力 人力资本 企业文化 市场规模
投资
资费…
省分 视图
绩效理管 综合价评
运营 管层理
关注 方向
关注 领域
投资 计划
采购 管理
转固 交资
投资 收益
项目 建设
采购 订单
资产 管理
效益 评估
?
? ? 预算执行分析 利润专题分析
? ? 总体投资分析 工程进度分析
合同执行分析 订单统计分析
? ? 成本控制分析 ? 项目信息分析
库存管理分析
7
? ? 资产专题分析 ? 项目转固分析
库龄分布分析
2.3 数据分析平台—分析主题
把集团战略转变为可衡量的目标和方法，包括财务、计划建设、采购、运营、人力、绩效等，通过全面的分析框 架，将企业愿景转化为绩效指标并层层细化、分解，落实到部门及岗位
系统 ERP 库存辅助
财辅系统 计划建设 运维项目
流程引擎 合同管理
大数据平台简介 ppt课件
Blockreport：当一个DataNode启动时，它会扫描本地文件系统，生成 所有HDFS数据块的一个列表，然后向NameNode发送一个报告。
HDFS的基本结构之 DataNode 39
Datanode一般是一个节点一 个，负责所在物理节点的存储 管理，是文件系统中真正存储 数据的地方 一个文件被分成一个或多个数 据块，这些块存储在一组 Datanode上 Datanode负责处理文件系统 客户端的读写请求。 在Namenode的指挥下进行 block的创建、删除和复制 周期性的向Namenode汇报 其存储的数据块信息
14zookeeper分布式协调服务15sqoophadoop与关系数据库间的数据同步工具16flume分布式日志采集工具17amarihadoop集群安装部署监控工具1819大数据领域的三驾马车clouderahortonworksmapr20clouderadistributionhadoopcdh21hortonworksdataplatformhdp22maprconvergeddataplatform23hadoop主流厂商比较开源开源架构创新完全开源收取服务费工具不开源收取license费用重构了底层内核收取license费用24云服务集团软件集团浪潮大数据平台产品hdp云海insighthdindatahd2526相关背景资料hadoop
并发写入、文 件随机修改
不支持多用户对同一文件进行操作，而且写操作只 能在文件末尾完成，即追加操作。
HDFS现在遇到的主要问题 33
分布后的文件系统有个无法回避的 问题，因为文件不在一个磁盘导致 读取访问操作的延时，这个是 HDFS现在遇到的主要问题
HDFS 调优是使用时最 应该注意的。
现阶段，HDFS的配置是按照高数据吞吐量优化的，可能会以高时 间延时为代价。但万幸的是，HDFS是具有很高弹性，可以针对具 体应用再优化。
HDFS的基本结构之 DataNode 39
Datanode一般是一个节点一 个，负责所在物理节点的存储 管理，是文件系统中真正存储 数据的地方 一个文件被分成一个或多个数 据块，这些块存储在一组 Datanode上 Datanode负责处理文件系统 客户端的读写请求。 在Namenode的指挥下进行 block的创建、删除和复制 周期性的向Namenode汇报 其存储的数据块信息
14zookeeper分布式协调服务15sqoophadoop与关系数据库间的数据同步工具16flume分布式日志采集工具17amarihadoop集群安装部署监控工具1819大数据领域的三驾马车clouderahortonworksmapr20clouderadistributionhadoopcdh21hortonworksdataplatformhdp22maprconvergeddataplatform23hadoop主流厂商比较开源开源架构创新完全开源收取服务费工具不开源收取license费用重构了底层内核收取license费用24云服务集团软件集团浪潮大数据平台产品hdp云海insighthdindatahd2526相关背景资料hadoop
并发写入、文 件随机修改
不支持多用户对同一文件进行操作，而且写操作只 能在文件末尾完成，即追加操作。
HDFS现在遇到的主要问题 33
分布后的文件系统有个无法回避的 问题，因为文件不在一个磁盘导致 读取访问操作的延时，这个是 HDFS现在遇到的主要问题
HDFS 调优是使用时最 应该注意的。
现阶段，HDFS的配置是按照高数据吞吐量优化的，可能会以高时 间延时为代价。但万幸的是，HDFS是具有很高弹性，可以针对具 体应用再优化。
大数据系统体系架构(含图示)
大数据系统体系架构（含图示）目录• 1 大数据体系架构图• 2 数据采集层• 3 数据计算层• 4 数据服务层• 5 数据应用层1 大数据体系架构图2 数据采集层1.阿里的的日志采集包括两大体系： Aplus.JS是Web端的日志采集技术方案，UserTrack是APP端的日志采集技术方案；2.在采集技术基础上，阿里用面向各个场景的埋点规范，来满足通用浏览、点击、特殊交互、APP事件、H5及APP里的H5和Native日志数据打通等多种业务场景；3.同时建立了一套高性能、高可靠性的数据传输体系，完成数据从生产业务端到大数据系统的传输；4.在传输方面，采用TimeTunnel（TT），它既包括数据库的增量数据传输，也包括日志数据的传输；作为数据传输服务的基础架构，既支持实时流式计算，也支持各种时间窗口的批量计算；5.另外，通过数据同步工具（DataX和同步中心，其中同步中心是基于DataX易用性封装的）直连异构数据库（备库）来抽取各种时间窗口的数据；3 数据计算层1.数据只有被整合和计算，才能被用于洞察商业规律，挖掘潜在信息，从而实现大数据价值，达到赋能于商业和创造价值的目的；2.阿里的数据计算层包括两大体系：数据存储及计算云平台（离线计算平台 MaxCompute和实时计算平台StreamCompute ）和数据整合及管理体系（“OneData ”）；3.从数据计算频率角度来看，阿里数据仓库可以分为离线数据仓库和实时数据仓库。
离线数据仓库主要是指传统的数据仓库概念，数据计算频率主要以天（或小时、周和月）为单位，例如每天凌晨处理上一天的数据；但是随着业务的发展特别是交易过程的缩短，用户对数据产出的实时性要求逐渐提高，所以阿里的实时数据仓库应运而生，“双11 ”实时数据直播大屏，就是实时数据仓库的一种典型应用；4.阿里的数据仓库的数据加工链路遵循分层理念，包括操作数据层（ Operational DataStore, ODS）、明细数据层（ Data Warehouse Detail , DWD）、汇总数据层（ Data Warehouse Summary, DWS ）和应用数据层（ Application Data Store, ADS ）。
大数据模板培训课件(共 38张PPT)
改善 生活
穿戴的装备：根据睡眠模式、热量消耗、 时刻监控健康状况
提高医疗和研发：迅速解码DNA，结合海 迅速制定最优治疗方案
改善安全和执法：国家实时监控恐怖主义 防御网络攻击，警察利用社交、公共资源 配犯罪人员信息，捕捉罪犯
VS
用户行为
培亚马逊、S
用户消费
信用卡中心、
互联网大数据
用户地理位
简单罗列几个行业
挫折的名言 1、 我觉得坦途在前，人又何必因为一点小障碍而不走路呢？——鲁迅 2、 “不耻最后”。即使慢，弛而不息，纵会落后，纵会失败，但一定可以达到他所向的目标。——鲁迅 3、 故天将降大任于是人也，必先苦其心志，劳其筋骨，饿其体肤，空乏其身，行拂乱其所为，所以动心忍性，曾益其所不能。 战胜挫折的名言 1、卓越的人一大优点是：在不利与艰难的遭遇里百折不饶。——贝多芬 2、每一种挫折或不利的突变，是带着同样或较大的有利的种子。——爱默生 3、我以为挫折、磨难是锻炼意志、增强能力的好机会。——邹韬奋 4、斗争是掌握本领的学校，挫折是通向真理的桥梁。——歌德 激励自己的座右铭 1、 请记得，好朋友的定义是：你混的好，她打心眼里为你开心；你混的不好，她由衷的为你着急。 2、 要有梦想，即使遥远。 3、 努力爱一个人。付出，不一定会有收获；不付出，却一定不会有收获，不要奢望出现奇迹。 4、 承诺是一件美好的事情，但美好的东西往往不会变为现实。 工作座右铭 1、 不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。——《荀子劝学》 2、 反省不是去后悔，是为前进铺路。 3、 哭着流泪是怯懦的宣泄，笑着流泪是勇敢的宣言。 4、 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。——屈原《离骚》 5、 每一个成功者都有一个开始。勇于开始，才能找到成功的路。 国学经典名句 1、知我者，谓我心忧，不知我者，谓我何求。（诗经王风黍离） 2、人而无仪，不死何为。 （诗经风相鼠） 3、言者无罪，闻者足戒。 （诗经大序） 4、他山之石，可以攻玉。 （诗经小雅鹤鸣） 5、投我以桃，报之以李。 （诗经大雅抑） 6、天作孽，犹可违，自作孽，不可活。（尚书） 7、满招损，谦受益。 （尚书大禹谟） 青春座右铭 1、爱的力量大到可以使人忘记一切，却又小到连一粒嫉妒的沙石也不能容纳。 2、把手握紧，什么也没有；把手伸开，你就拥有了一切。 3、不在打击面前退缩，不在困难面前屈服，不在挫折面前低头，不在失败面前却步。勇敢前进！ 4、当你能飞的时候就不要放弃飞。 5、当你能梦的时候就不要放弃梦。 激励向上人生格言 1、实现自己既定的目标，必须能耐得住寂寞单干。 2、世界会向那些有目标和远见的人让路。 3、为了不让生活留下遗憾和后悔，我们应该尽可能抓住一切改变生活的机会。 4、无论你觉得自己多么的不幸，永远有人比你更加不幸。 5、无论你觉得自己多么的了不起，也永远有人比你更强。 6、打击与挫败是成功的踏脚石，而不是绊脚石。 激励自己的名言 1、忍别人所不能忍的痛，吃别人所别人所不能吃的苦，是为了收获得不到的收获。 2、销售是从被别人拒绝开始的。 3、好咖啡要和朋友一起品尝，好机会也要和朋友一起分享。 4、生命之灯因热情而点燃，生命之舟因拼搏而前行。 5、拥有梦想只是一种智力，实现梦想才是一种能力。 6、有识有胆，有胆有识，知识与胆量是互相促进的。 7、体育锻炼可以（有时可以迅速）使人乐观（科学实验证明）。 8、勤奋，机会，乐观是成功的三要素。（注意：传统观念认为勤奋和机会是成功的要素，但是经过统计学和成功人士的分析得出，乐观是成功的第三要素） 9、自信是人格的核心。 10、获得的成功越大，就越令人高兴。
大数据平台建设项目解决方案 大数据平台建设方案ppt
主要团队成员姓名
职位
点击此处填写团队成员主要经历, 点击此处填写团队成员主要经历, 点击此处填写团队成员主要经历, 点击此处填写团队成员主要经历
行业前景
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行业分析
64% 70%
64%
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的计划和决定，都应和班集体共同讨论，乐于给个别学生以帮助指导和援助。对学生表 的表扬和批评，以建立尊师爱生团结友爱协调融洽紧张活泼的班内人际交流环境。三一 把锁，关注学生的个性差异俄国教育家乌申斯基说：“如果教育家希望从一切方面去教 就必须首先从一切方面去了解人。”班主任要教育好学生，只有了解学生，掌握学生的 分析学生的心理状态，才能从实际出发对学生进行教育，才能做
项目介绍
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项目背景
一句话提炼IT教育项目是做什么的，本项目的 核心定位是什么。
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中，尊重学生的人格，以平等的姿态面对学生，让学生有发表意见和看法的机会。使民 上的馅饼，一个永远也画不像的葫芦，让民主落到实处。本期我接任八年级六班的班主 在班内召开一次班会列为班主任工作计划主要内容，欢迎学生提出管理班级的意见。通 高学生积极性，许多问题由他们自己通过讨论拿出比较完整的意见，使班级洋溢着融洽 气氛，让学生有一种愉悦友爱信任自豪的情绪体验。凡是班集体
真正的大数据云计算平台PPT.
产品特点
对任意多关键字实时索引 支持类SQL复杂并行组合查询 分布式万兆实时数据流秒级处理 系统无单点，确保意外情况下，系统的正常运行
第一部分 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
第二部分
云计算平台架构 clouDil
MapReduce+TaskMaster DataCube cCloud cStor
进展厅以后，客户带去的小孩要特别关注。比如给他们糖吃，带他们去儿童娱乐区，或者玩电脑游戏，小家伙往那儿一坐，大人就别 想把他叫走了，这都是把客户留下来的方法。
云计算平台能力
cCloud是南京云创存储 科技有限公司自主研发的虚拟 化云计算平台。
cCloud平台可以加速高 伸缩性的公共和私有云IaaS的 部署、管理、配置。帮助企业 用户快速而轻松地将虚拟数据 中心资源转 入自动化、富于 弹性且可自我服务的云平台中 。另外cCloud兼容亚马逊API 接口允许跨cCloud和亚马逊平 台实现负载兼容。使用cCloud 作为基础数据中心操作者可以 快速方便的通过现存基础架构 创建云服务。
cCloud系统构架
3.与客户建立互信关系 第一，在客户进展厅之前，都有一种期望，即花最少的钱买最好的产品，这是司空见惯的。 感觉枯燥 二、新授 让应聘者进入一模拟工作环境，以帮助你评估他的“工作”能力。情境测试往往在面试的最后阶段进行，这时的面试人选已为数不多。但
需要记住，无论情境测试与现实多么接近，也无法模仿同一工作岗位上同事之间的关系。这种关系对个人的发展至关重要，但决不是 短时间内可以建立起来的。 常见的煤气中毒原因 :1、在密闭居室中使用煤炉取暖、做饭，由于通风不良，供氧不充分，可产生大量一氧化碳积蓄在室内。包括门 窗紧闭，又无通风措施，未安装或不正确安装风斗，疏忽大意，思想麻痹，致使煤气大量溢出；气压低，煤气难以流通排出。 2、城 市居民使用管道煤气，如果管道漏气，开关不紧，均可使煤气大量溢出，造成中毒。 3、使用燃气热水器，通风不良，洗浴时间过长 。 4、冬季在车内发动汽车或开动车内空调后在车内睡眠，都可能引起煤气中毒。 3.1.2摈除偏见
大数据基本介绍 ppt课件
大数据的市场有多大？中央财据行业 约有1000亿美元的市场，而且每年都以10%的速度在增长，增速是软件行业的两倍。
21
大数据的应用
——企业在投入
行业拓展者，打造大数据行业基石：
IBM： • IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）;业务事件处
14
相关技术
相关技术
1
大数据时代的背景相关技术
大数据怎么用 2
云计算与大数据
3
大数据领的应用
15
什么是Big Data技术
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从 这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合
大数据技术将被设计用于 在成本可承受（economic ally）的条件下，通过非常 快速（velocity）的采集、 发现和分析，从大量化（v olumes）、多类别（vari ety）的数据中提取价值 （value），将是IT 领域新 一代的技术与架构
活数据资产的能力，挖掘价值性信息和预测性分析，为国家、企业、个人提供决策 和服务，是大数据核心议题，也是云计算的最终方向。
19
大数据与云计算
蓝蓝的天上白云飘
白云下面数据跑
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝 藏的利器！没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花；没有大数 据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀！
11
大数据的构成
大数据包括：
交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
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大数据的应用
——企业在投入
行业拓展者，打造大数据行业基石：
IBM： • IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）;业务事件处
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相关技术
相关技术
1
大数据时代的背景相关技术
大数据怎么用 2
云计算与大数据
3
大数据领的应用
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什么是Big Data技术
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从 这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合
大数据技术将被设计用于 在成本可承受（economic ally）的条件下，通过非常 快速（velocity）的采集、 发现和分析，从大量化（v olumes）、多类别（vari ety）的数据中提取价值 （value），将是IT 领域新 一代的技术与架构
活数据资产的能力，挖掘价值性信息和预测性分析，为国家、企业、个人提供决策 和服务，是大数据核心议题，也是云计算的最终方向。
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大数据与云计算
蓝蓝的天上白云飘
白云下面数据跑
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝 藏的利器！没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花；没有大数 据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀！
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大数据的构成
大数据包括：
交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。