第1章 大数据技术概述
第1章 大数据介绍
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。
《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。
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。
大数据技术与应用基础第1章大数据概述精品PPT课件
（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
《大数据安全》-课程教学大纲精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版《大数据安全》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16132603课程名称：大数据安全英文名称：Big Data Security课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程专业本科生考核方式：考查先修课程：离散数学、操作系统、计算机网络二、课程简介中文简介本课程是软件工程的专业选修课。
本课程以大数据发展历史、特征、发展趋势为切入点，分析各领域面临的大数据安全威胁和需求，归纳总结大数据安全的科学内涵和技术研究方向。
在此基础上，引出大数据安全的关键技术和应用实践。
随后对大数据安全的产业动态、法律法规、标准研究进行系统梳理，预测大数据安全的发展趋势。
该课程的教学内容可让学生对大数据安全技术有比较全面的了解，使学生初步具备大数据安全系统分析、设计和管理能力。
英文简介The course is an selective course for software engineering. It introduces development history, characteristics and development trend of big data. It analyzes big data security threats and requirements for various fields and summarizes the scientific connotation of big data security and technical research direction. Based on this, key technologies and application practices of big data security are introduced. Then the course systematically comb the industrial dynamics, laws and regulations and standard research of big data security, and predict the development trend of big data security. The teaching content of this course can give students a comprehensive understanding of big data security technology, so that students have the ability to analyze, design and manage big data security systems.三、课程性质与教学目的本课程是软件工程的专业选修课。
Chapter1-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-第一章-大数据概述
1.5大数据关键技术
表1-5 大数据技术的不同层面及其功能 技术层面 数据采集 功能 利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平 面数据文件等，抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成， 最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据 挖掘的基础；或者也可以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 利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库 、云数据库等，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
表1-1 三次信息化浪潮 信息化浪潮 第一次浪潮 发生时间 1980年前后 标志 个人计算机 解决问题 信息处理 代表企业 Intel、AMD、IBM、 苹果、微软、联想、5年前后
互联网
信息传输
第三次浪潮
2010年前后
物联网、云 计算和大数 据
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
1.1.3数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
图1-5 数据产生方式的变革
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
1.1.4 大数据的发展历程
表1-2 大数据发展的三个阶段 阶段 时间 上世纪90年 代至本世纪 初 内容 随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟 ，一批商业智能工具和知识管理技术开始被 应用，如数据仓库、专家系统、知识管理系 统等。 Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产 生，传统处理方法难以应对，带动了大数据 技术的快速突破，大数据解决方案逐渐走向 成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核 心技术，谷歌的GFD和MapReduce等发数据技 术受到追捧，Hadoop平台开始大行其道 大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策， 信息社会智能化程度大幅提高
大数据技术在企业管理中的应用解决方案
大数据技术在企业管理中的应用解决方案第1章大数据技术在企业管理中的概述 (3)1.1 大数据技术的概念与特点 (3)1.2 大数据技术在企业中的应用现状 (3)1.3 企业管理面临的挑战与大数据技术的关联 (4)第2章数据采集与存储 (4)2.1 数据采集技术概述 (4)2.2 数据存储技术概述 (5)2.3 企业数据管理策略 (5)第3章数据处理与分析 (6)3.1 数据预处理方法 (6)3.1.1 数据清洗 (6)3.1.2 数据整合 (6)3.1.3 数据转换 (6)3.1.4 特征工程 (6)3.2 数据挖掘技术 (6)3.2.1 分类与回归 (6)3.2.2 聚类分析 (6)3.2.3 关联规则挖掘 (7)3.2.4 序列模式挖掘 (7)3.3 企业决策支持系统 (7)3.3.1 数据可视化 (7)3.3.2 智能推荐 (7)3.3.3 预测分析 (7)第四章大数据可视化 (7)4.1 可视化技术概述 (7)4.2 企业数据可视化工具 (8)4.3 可视化在企业决策中的应用 (8)第五章大数据安全与隐私保护 (9)5.1 数据安全概述 (9)5.1.1 数据安全的重要性 (9)5.1.2 数据安全面临的挑战 (9)5.2 数据隐私保护技术 (9)5.2.1 数据脱敏 (9)5.2.2 数据加密 (9)5.2.3 数据访问控制 (10)5.3 企业大数据安全策略 (10)5.3.1 安全管理策略 (10)5.3.2 技术防护策略 (10)5.3.3 法律法规遵循 (10)第6章人工智能与大数据技术的融合 (10)6.1 人工智能概述 (10)6.2 人工智能在大数据中的应用 (11)6.2.1 数据挖掘与分析 (11)6.2.2 预测与优化 (11)6.2.3 智能推荐与决策 (11)6.3 企业智能化管理实践 (11)6.3.1 智能化管理平台 (11)6.3.2 智能化生产调度 (11)6.3.3 智能化客户服务 (11)6.3.4 智能化人力资源管理 (12)6.3.5 智能化财务管理 (12)第7章大数据技术在市场营销中的应用 (12)7.1 市场营销与大数据 (12)7.2 客户画像与精准营销 (12)7.3 市场预测与竞争分析 (13)第8章大数据技术在供应链管理中的应用 (13)8.1 供应链管理与大数据 (13)8.1.1 供应链管理概述 (13)8.1.2 大数据在供应链管理中的价值 (13)8.2 供应链优化与风险管理 (13)8.2.1 供应链优化 (13)8.2.2 风险管理 (14)8.3 企业供应链智能化实践 (14)8.3.1 供应链智能化概述 (14)8.3.2 智能化实践案例 (14)8.3.3 智能化发展趋势 (14)第9章大数据技术在人力资源管理中的应用 (15)9.1 人力资源管理与大数据 (15)9.1.1 人力资源管理的挑战与机遇 (15)9.1.2 大数据技术在人力资源管理中的应用场景 (15)9.2 人才选拔与培养 (15)9.2.1 人才选拔 (15)9.2.2 人才培养 (15)9.3 员工绩效与激励 (16)9.3.1 员工绩效评估 (16)9.3.2 员工激励 (16)第10章大数据技术在财务管理中的应用 (16)10.1 财务管理与大数据 (16)10.1.1 财务管理的概述 (16)10.1.2 大数据技术的引入 (16)10.2 财务数据分析与预测 (17)10.2.1 数据采集与清洗 (17)10.2.2 数据挖掘与分析 (17)10.2.3 财务预测与决策支持 (17)10.3 企业财务风险管理 (17)10.3.1 财务风险识别 (17)10.3.2 财务风险评估 (17)10.3.3 财务风险控制与预警 (17)第1章大数据技术在企业管理中的概述1.1 大数据技术的概念与特点大数据技术是指在海量数据中发觉价值、提取信息和实现智能决策的一系列方法、技术和工具。
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。
大数据技术应用开发教程
大数据技术应用开发教程第1章大数据技术概述 (4)1.1 大数据概念及其意义 (4)1.2 大数据应用领域 (4)1.3 大数据技术架构 (4)第2章数据采集与预处理 (4)2.1 数据采集技术 (5)2.2 数据预处理方法 (5)2.3 数据清洗与整合 (5)第3章分布式存储技术 (5)3.1 Hadoop分布式文件系统 (5)3.2 分布式数据库HBase (5)3.3 分布式存储系统Alluxio (5)第4章大数据计算框架 (5)4.1 MapReduce计算模型 (5)4.2 Spark计算框架 (5)4.3 Flink实时计算 (5)第5章大数据查询与分析 (5)5.1 Hive数据仓库 (5)5.2 Impala查询引擎 (5)5.3 基于SQL的大数据分析 (5)第6章数据挖掘与机器学习 (5)6.1 数据挖掘基本概念与方法 (5)6.2 机器学习算法及应用 (5)6.3 大数据挖掘实践 (5)第7章大数据可视化技术 (5)7.1 数据可视化基本原理 (5)7.2 常用数据可视化工具 (5)7.3 大数据可视化案例分析 (5)第8章大数据安全与隐私保护 (5)8.1 大数据安全挑战与策略 (5)8.2 数据加密与脱敏技术 (5)8.3 大数据隐私保护方法 (5)第9章大数据运维与管理 (5)9.1 大数据平台运维概述 (5)9.2 大数据监控与故障排查 (6)9.3 大数据平台自动化运维 (6)第10章大数据项目实战：电商平台数据分析 (6)10.1 项目背景与需求分析 (6)10.2 数据建模与分析方法 (6)10.3 系统实现与优化 (6)第11章大数据行业应用案例 (6)11.2 医疗行业大数据应用 (6)11.3 互联网行业大数据应用 (6)第12章大数据未来发展趋势与展望 (6)12.1 新一代大数据技术 (6)12.2 大数据与人工智能的融合 (6)12.3 大数据发展的挑战与机遇 (6)第1章大数据技术概述 (6)1.1 大数据概念及其意义 (6)1.2 大数据应用领域 (7)1.3 大数据技术架构 (7)第2章数据采集与预处理 (8)2.1 数据采集技术 (8)2.1.1 系统日志采集 (8)2.1.2 互联网数据采集 (8)2.1.3 ETL（Extract, Transform, Load）过程 (8)2.2 数据预处理方法 (8)2.2.1 数据清洗 (8)2.2.2 数据集成 (8)2.2.3 数据变换 (8)2.2.4 数据规约 (8)2.3 数据清洗与整合 (9)2.3.1 数据收集与整合 (9)2.3.2 缺失值处理 (9)2.3.3 异常值检测与处理 (9)2.3.4 重复数据删除 (9)2.3.5 数据转换与标准化 (9)第3章分布式存储技术 (9)3.1 Hadoop分布式文件系统 (9)3.1.1 HDFS架构 (9)3.1.2 数据存储与读取 (9)3.1.3 容错机制 (10)3.2 分布式数据库HBase (10)3.2.1 HBase架构 (10)3.2.2 数据模型 (10)3.2.3 数据存储与访问 (10)3.3 分布式存储系统Alluxio (10)3.3.1 Alluxio架构 (10)3.3.2 数据存储策略 (11)3.3.3 数据访问与容错 (11)第4章大数据计算框架 (11)4.1 MapReduce计算模型 (11)4.1.1 Map阶段 (11)4.1.2 Shuffle阶段 (11)4.1.4 容错机制 (11)4.2 Spark计算框架 (12)4.2.1 RDD（弹性分布式数据集） (12)4.2.2 执行模型 (12)4.2.3 容错机制 (12)4.2.4 丰富的API (12)4.3 Flink实时计算 (12)4.3.1 流处理模型 (12)4.3.2 状态管理和容错机制 (12)4.3.3 事件时间处理 (12)4.3.4 高吞吐量和低延迟 (13)4.3.5 多种API支持 (13)第5章大数据查询与分析 (13)5.1 Hive数据仓库 (13)5.1.1 Hive架构 (13)5.1.2 Hive数据类型与文件格式 (13)5.1.3 Hive查询操作 (13)5.2 Impala查询引擎 (14)5.2.1 Impala架构 (14)5.2.2 Impala查询功能优势 (14)5.3 基于SQL的大数据分析 (14)5.3.1 SQL在大数据分析中的应用 (14)5.3.2 SQL在大数据分析中的优势 (14)第6章数据挖掘与机器学习 (15)6.1 数据挖掘基本概念与方法 (15)6.2 机器学习算法及应用 (15)6.3 大数据挖掘实践 (16)第7章大数据可视化技术 (16)7.1 数据可视化基本原理 (16)7.2 常用数据可视化工具 (17)7.3 大数据可视化案例分析 (17)第8章大数据安全与隐私保护 (18)8.1 大数据安全挑战与策略 (18)8.1.1 大数据安全挑战 (18)8.1.2 大数据安全策略 (18)8.2 数据加密与脱敏技术 (19)8.2.1 数据加密技术 (19)8.2.2 数据脱敏技术 (19)8.3 大数据隐私保护方法 (19)8.3.1 数据匿名化 (20)8.3.2 数据水印技术 (20)8.3.3 差分隐私 (20)8.3.4 联邦学习 (20)第9章大数据运维与管理 (20)9.1 大数据平台运维概述 (20)9.1.1 大数据平台运维任务与目标 (20)9.1.2 大数据平台运维挑战 (20)9.1.3 大数据平台运维策略 (20)9.2 大数据监控与故障排查 (21)9.2.1 大数据监控 (21)9.2.2 大数据故障排查 (21)9.3 大数据平台自动化运维 (21)9.3.1 自动化部署 (21)9.3.2 自动化监控 (22)9.3.3 自动化故障排查 (22)9.3.4 自动化备份与恢复 (22)第10章大数据项目实战：电商平台数据分析 (22)10.1 项目背景与需求分析 (22)10.2 数据建模与分析方法 (22)10.3 系统实现与优化 (23)第11章大数据行业应用案例 (23)11.1 金融行业大数据应用 (23)11.1.1 风险管理 (24)11.1.2 客户画像 (24)11.1.3 智能投顾 (24)11.2 医疗行业大数据应用 (24)11.2.1 疾病预测 (24)11.2.2 精准医疗 (24)11.2.3 医疗资源优化 (24)11.3 互联网行业大数据应用 (24)11.3.1 用户行为分析 (24)11.3.2 广告投放优化 (25)11.3.3 智能推荐 (25)第12章大数据未来发展趋势与展望 (25)12.1 新一代大数据技术 (25)12.2 大数据与人工智能的融合 (25)12.3 大数据发展的挑战与机遇 (25)第1章大数据技术概述1.1 大数据概念及其意义1.2 大数据应用领域1.3 大数据技术架构第2章数据采集与预处理2.1 数据采集技术2.2 数据预处理方法2.3 数据清洗与整合第3章分布式存储技术3.1 Hadoop分布式文件系统3.2 分布式数据库HBase3.3 分布式存储系统Alluxio 第4章大数据计算框架4.1 MapReduce计算模型4.2 Spark计算框架4.3 Flink实时计算第5章大数据查询与分析5.1 Hive数据仓库5.2 Impala查询引擎5.3 基于SQL的大数据分析第6章数据挖掘与机器学习6.1 数据挖掘基本概念与方法6.2 机器学习算法及应用6.3 大数据挖掘实践第7章大数据可视化技术7.1 数据可视化基本原理7.2 常用数据可视化工具7.3 大数据可视化案例分析第8章大数据安全与隐私保护8.1 大数据安全挑战与策略8.2 数据加密与脱敏技术8.3 大数据隐私保护方法第9章大数据运维与管理9.1 大数据平台运维概述9.2 大数据监控与故障排查9.3 大数据平台自动化运维第10章大数据项目实战：电商平台数据分析10.1 项目背景与需求分析10.2 数据建模与分析方法10.3 系统实现与优化第11章大数据行业应用案例11.1 金融行业大数据应用11.2 医疗行业大数据应用11.3 互联网行业大数据应用第12章大数据未来发展趋势与展望12.1 新一代大数据技术12.2 大数据与人工智能的融合12.3 大数据发展的挑战与机遇第1章大数据技术概述1.1 大数据概念及其意义大数据，顾名思义，指的是规模巨大、类型繁多的数据集合。
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：
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。
基于大数据的智能采购与库存管理解决方案
基于大数据的智能采购与库存管理解决方案第1章概述 (3)1.1 背景 (3)1.2 目的 (3)1.3 内容安排 (3)第2章大数据技术概述 (3)第3章企业采购与库存管理现状分析 (3)第4章基于大数据的智能采购策略 (4)第5章基于大数据的智能库存管理策略 (4)第6章案例分析 (4)第7章总结与展望 (4)第2章大数据与智能采购 (4)2.1 大数据的定义与特征 (4)2.2 智能采购的概念与意义 (4)2.3 大数据在智能采购中的应用 (5)第3章智能采购系统设计 (5)3.1 系统架构 (5)3.2 功能模块设计 (6)3.3 关键技术 (6)第4章数据采集与处理 (7)4.1 数据来源与类型 (7)4.1.1 数据来源 (7)4.1.2 数据类型 (7)4.2 数据预处理 (7)4.3 数据挖掘与分析 (8)4.3.1 数据挖掘方法 (8)4.3.2 数据分析方法 (8)第5章智能库存管理 (8)5.1 库存管理概述 (8)5.2 智能库存管理理念 (8)5.3 智能库存管理方法 (9)5.3.1 数据挖掘方法 (9)5.3.2 机器学习方法 (9)5.3.3 优化算法 (9)5.3.4 物联网技术 (9)5.3.5 云计算技术 (9)第6章库存优化策略 (9)6.1 库存优化目标 (9)6.1.1 降低库存成本 (9)6.1.2 提高库存周转率 (10)6.2 库存优化方法 (10)6.2.1 数据挖掘与分析 (10)6.2.2 需求预测 (10)6.2.3 库存分类管理 (10)6.2.4 动态库存调整 (10)6.3 库存优化实践 (10)6.3.1 建立大数据分析平台 (10)6.3.2 制定库存优化方案 (10)6.3.3 实施库存优化措施 (11)6.3.4 监控与评估 (11)第7章大数据驱动的供应链协同 (11)7.1 供应链协同概述 (11)7.2 大数据在供应链协同中的应用 (11)7.2.1 数据采集与整合 (11)7.2.2 数据分析与挖掘 (11)7.2.3 数据驱动的决策支持 (12)7.3 供应链协同效益分析 (12)7.3.1 成本降低 (12)7.3.2 服务质量提升 (12)7.3.3 市场竞争力增强 (12)第8章智能采购与库存管理实施 (13)8.1 实施步骤 (13)8.1.1 项目启动 (13)8.1.2 需求分析 (13)8.1.3 系统设计与开发 (13)8.1.4 系统部署与培训 (13)8.1.5 运维与优化 (13)8.2 注意事项 (14)8.2.1 项目管理 (14)8.2.2 数据安全 (14)8.2.3 用户参与 (14)8.3 案例分析 (14)第9章效益评价与改进 (14)9.1 效益评价指标 (14)9.1.1 引言 (15)9.1.2 评价指标体系 (15)9.1.3 评价指标选取原则 (15)9.2 效益评价方法 (15)9.2.1 引言 (15)9.2.2 数据包络分析法（DEA） (15)9.2.3 主成分分析法（PCA） (15)9.2.4 层次分析法（AHP） (15)9.2.5 模糊综合评价法 (16)9.3.1 引言 (16)9.3.2 数据分析与挖掘 (16)9.3.3 流程优化 (16)9.3.4 人员培训与激励 (16)9.3.5 供应链协同 (16)9.3.6 技术创新 (16)第十章未来展望与挑战 (16)10.1 发展趋势 (16)10.2 面临的挑战 (17)10.3 发展建议 (17)第1章概述1.1 背景信息技术的飞速发展，大数据作为一种新兴的信息资源，在各行各业中发挥着越来越重要的作用。
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。
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：。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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
2、数据存储和管理 数据的存储和管理主要是利用分布式文件系统、数据仓库 、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等，实现对结构 化、半结构化和非结构化海量数据的存储。
3、数据分析和挖掘 数据分析指利用相关数学模型及机器学习算法对数据进行 统计、分析和预测。数据挖掘是指利用人工智能、机器学 习和统计学等多学科方法从大量的、不完全的，有噪声的 、模糊的、随机的实际应用数据集中提取隐含在其中有价 值的信息或模式的计算过程。大数据的分析和挖掘主要是 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，实现对海量数据的分析挖掘处理。
1BB = 1024 YB
（2）数据类型种类繁多（Variety） 大数据的第二个特征是数据类型种类和来源多样化。数
据可以是结构化、半结构化和非结构化的，具体表现为网 络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。类型多样 化的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
（3）数据价值密度低（Value） 大数据的第三个特征是数据价值密度相对较低，或者说是 浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应 用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如 何结合业务逻辑并通过强大的机器学习算法来挖掘数据价 值，是大数据时代最需要解决的问题。
3、大数据在各行各业的典型应用 目前，大数据无处不在，应用于各个行业，金融、政务
、汽车、餐饮、电信、能源、生物医学、电子商务、教育 、制造等各各业都融入了大数据的印迹。并且，大数据 与实体经济不断融合发展，融合深度也在不断增强。
大数据处理的关键技术主要包括：数据采集和预处理、数 据存储和管理、数据分析和挖掘、数据可视化和数据安全 及隐私保护。利用大数据技术对数据处理流程如图1-2所示 。
（1）数据量大（Volume） 大数据的第一个特征就是数据量巨大，包括采集、存储
和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是PB， 也可以采用更大的单位EB或者ZB。相关信息单位的换算关 系如下：
1Byte = 8 bit，1KB = 1024 Bytes，1MB = 1024 KB 1GB = 1024 MB，1TB = 1024 GB，1PB = 1024 TB 1EB = 1024 PB，1ZB = 1024 EB，1YB = 1024 ZB
软件 Ubuntu Hadoop
jdk HBase
Redis MongoDB
Hive sqoop Flume Kafka Spark Python
软件安装包清单 ubuntukylin-16.04.1-desktop-amd64.iso
hadoop-3.1.1.tar.gz jdk-8u181-linux-x64.tar.gz
第1章 大数据技术概述
目录
1 大数据概念 2 大数据关键技术 3 大数据软件
从20世纪开始，政府以及电商、医疗、金融等各行各 业的信息化迅速发展，结构化数据、非结构化数据也 在快速增长，数据量的暴增使得传统的数据库已经很 难存储、管理、查询和分析这些数据。如何实现结构 化和非结构化的PB级，ZB级等海量数据的存储，如 何挖掘出这些海量数据隐藏的商业价值，已成为两大 挑战。为解决这两大挑战，大数据技术应运而生，并 成功解决这两大挑战。大数据的时代已经到来。
1、数据采集和预处理 目前，数据采集经常通过传感器、射频识别技术、交互型社交网络及
移动互联网等途径获取数据。 大数据采集一般分为大数据智能感知层和基础支撑层。智能感知层主
要包括数据传感体系、传感适配体系、网络通信体系、智能识别体系等软 硬件资源，可以实现结构化、半结构化和非结构化海量数据的智能化识别 、定位、跟踪、介入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。基础 支撑层主要提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化和 非结构化数据的数据库及物联网资源等基础支撑环境。
4、数据可视化 数据可视化主要是对分析后的结果进行可视化的呈现，更 好地帮助人们理解数据，分析数据。数据可视化有时也被 视为数据分析的一种，即可视化分析。
5、数据安全及隐私保护 从大数据中挖掘潜在巨大商业价值的同时，还需要构建隐 私数据保护体系和数据安全体系，用来有效保护个人隐私 和数据安全。
根据大数据处理流程中数据采集和预处理、数据存储和管