大数据技术原理与应用

大数据技术原理与应用
大数据技术原理与应用

一:判断题(每小题 5 分)
1:Pig 是一个基于 Hadoop 的大规模数据分析平台,它为复杂的海量数据并行 计算提供了一个简单的操作和编程接口。
A:对 B:错 ? 答案:A ? 正确 2:所有的 MapReduce 程序都需要经过 Map 和 Reduce 这两个过程 A:对 B:错 ? 答案:B ? 错误 3:一般而言,分布式数据库是指物理上分散在不同地点,但在逻辑上是统一 的数据库。因此分布式数据库具有物理上的独立性、逻辑上的一体性、性能 上的可扩展性等特点。 A:对 B:错 ? 答案:A ? 正确

4:简单随机抽样,是从总体 N 个对象中任意抽取 n 个对象作为样本,最终 以这些样本作为调查对象。在抽取样本时,总体中每个对象被抽中为调查样 本的概率可能会有差异。
A:对 B:错 ? 答案:B ? 错误 5:信息生命周期管理是据生命周期管理的来源,最早由英国企业提出。 A:对 B:错 ? 答案:B ? 错误
二:单选题(每小题 5 分)
6:YARN 的 http 端口默认是______
A80 B8080 C 8090 D8088 ABCD ? 答案:D ? 错误
7:HBase 系统基本架构中主服务器 Master 的作用是______

A 包含访问 HBase 的接口,同时在缓存中维护着已经访问过的 Region 位置 信息,用来加快后续数据访问过程 B 可以帮助选举出一个 Master 作为集群 的总管,并保证在任何时刻总有唯一一个 Master 在运行 C 主要负责表和 Region 的管理工作 D 是 HBase 中最核心的模块,负责维护分配给自己的 Region,并响应用户的读写请求
ABCD
? 答案:C ? 错误
8:支撑大数据业务的基础是______
A 数据科学 B 数据应用 C 数据硬件 D 数据人才 ABCD
? 答案:B ? 错误
9:Heartbeat 间隔默认______
A1S B2S C3S D4S ABCD
? 答案:C ? 错误
10:下列关于 Hadoop API 的说法错误的是______

A Hadoop 的文件 API 不是通用的,只用于 HDFS 文件系统 B Configuration 类的默认实例化方法是以 HDFS 系统的资源配置为基础的 CFileStatus 对象 存储文件和目录的元数据 D FSDataInputStream 是 java.io.DataInputStream 的子类
ABCD
? 答案:A ? 正确
11:数据仓库的最终目的是______
A 收集业务需求 B 建立数据仓库逻辑模型 C 开发数据仓库的应用分析 D 为 用户和业务部门提供决策支持
ABCD
? 答案:D ? 正确
12:下列关于大数据的分析理念的说法中,错误的是______
A 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B 在分析方法上更注重相关 分析而不是因果分析 C 在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D 在数据 规模上强调相对数据而不是绝对数据
ABCD
? 答案:D

? 正确
13:云数据库的特性不包括______
A 动态可扩展 B 高可用性 C 高性能 D 较高的使用代价 ABCD ? 答案:D ? 正确
14:在数据生命周期管理实践中______是执行方法
A 数据存储和备份规范 B 数据管理和维护 C 数据价值发觉和利用 D 数据应 用开发和管理
ABCD ? 答案:B ? 错误
15:Hbase 中的批量加载底层使用______实现
A MapReduce B Hive C Coprocessor D Bloom Filter ABCD ? 答案:A ? 正确
三:多选题(每小题 5 分)

16:数据再利用的意义在于______ A 挖掘数据的潜在价值 B 实现数据重组的创新价值 C 利用数据可扩展性拓 宽业务领域 D 优化存储设备,降低设备成本
ABCD ? 答案:ABC ? 错误
17:数据研究经历了几种范式,包括______ A 实验 B 理论 C 计算 D 数据
ABCD ? 答案:ABCD ? 错误
18:大数据产业包含______关键技术 A 批处理计算 B 流计算 C 图计算 D 查询分析计算
ABCD ? 答案:ABCD ? 正确
19:在网络爬虫的爬行策略中,应用最为基础的是______

A 深度优先遍历策略 B 广度优先遍历策略 C 高度优先遍历策略 D 反向链接 策略
ABCD ? 答案:AB ? 错误
20:大数据产业发展特点______ A 规模较大 B 规模较小 C 增速较快 D 增速缓慢 E 多产业交叉融合
ABCDE ? 答案:ACE ? 正确

一:判断题(每小题 5 分)
1:信息生命周期管理是据生命周期管理的来源,最早由英国企业提出。 A:对 B:错 ? 答案:B ? 正确
2:Hbase 可以为 Hadoop 提供类似于 BigTable 规模的服务,因此它不能容错 地存储海量稀疏数据。
A:对 B:错 ? 答案:B ? 正确 3:大数据预测能够分析和挖掘出人们不知道或没有注意到的模式,确定判断 事件必然会发生。 A:对 B:错 ? 答案:B ? 正确

4:一般而言,分布式数据库是指物理上分散在不同地点,但在逻辑上是统一 的数据库。因此分布式数据库具有物理上的独立性、逻辑上的一体性、性能 上的可扩展性等特点。
A:对 B:错 ? 答案:A ? 正确 5:具备很强的报告撰写能力,可以把分析结果通过文字、图表、可视化等多 种方式清晰地展现出来,能够清楚地论述分析结果及可能产生的影响,从而 说服决策者信服并采纳其建议,是数据分析能力对大数据人才的基本要求。
A:对 B:错 ? 答案:B ? 错误
二:单选题(每小题 5 分)
6:大数据关键技术中,Hbase 主要被应用于______
A 数据采集 B 数据分析 C 数据存储 D 数据挖掘 ABCD ? 答案:C ? 错误

7:HDFS 中当前 block 大小为 128M,如果当前要上传到 HDFS 中的文件 大小为 300M,那么在存储时会分配_______个 block 进行存储
A1 B2 C3 D4 ABCD
? 答案:C ? 正确
8:下列______程序通常与 NameNode 在一个节点启动
A SecondNameNode B DataNode C TaskTracker D JobTracker ABCD
? 答案:D ? 正确
9:下列关于聚类挖掘技术的说法中,错误的是______
A 不预先设定数据归类类目,完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B 要求同类数据的内容相似度尽可能小 C 要求不同类数据的内容相似度尽可 能小 D 与分类挖掘技术相似的是,都是要对数据进行分类处理
ABCD
? 答案:B ? 错误
10:下面______程序负责 HDFS 数据存储。

A NameNode B Jobtracker C Datanode D SecondaryNameNode ABCD ? 答案:C ? 正确
11:下列关于大数据的分析理念的说法中,错误的是______
A 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B 在分析方法上更注重相关 分析而不是因果分析 C 在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D 在数据 规模上强调相对数据而不是绝对数据
ABCD
? 答案:D ? 正确
12:支撑大数据业务的基础是______
A 数据科学 B 数据应用 C 数据硬件 D 数据人才 ABCD ? 答案:B ? 正确
13:下面与 HDFS 类似的框架是______
A NTFS B FAT32 C GFS D EXT3 ABCD

? 答案:C ? 正确
14:HDFS 中的 block 默认保存______份
A1 B2 C3 D4 ABCD ? 答案:C ? 错误
15:配置 Hadoop 时,JAVA_HOME 包含在______配置文件中
A hadoop-default.xml B hadoop-env.sh C hadoop-site.xml D configuration.xs
ABCD ? 答案:B ? 错误
三:多选题(每小题 5 分)
16:按照涉及自变量的多少,可以将回归分析分为______ A 线性回归分析 B 非线性回归分析 C 一元回归分析 D 多元回归分析
ABCD ? 答案:CD ? 错误

17:大数据产业包含______关键技术 A 批处理计算 B 流计算 C 图计算 D 查询分析计算
ABCD ? 答案:ABCD ? 正确
18:数据再利用的意义在于______ A 挖掘数据的潜在价值 B 实现数据重组的创新价值 C 利用数据可扩展性拓 宽业务领域 D 优化存储设备,降低设备成本
ABCD ? 答案:ABC ? 正确
19:大数据人才整体上需要具备______等核心知识 A 数学与统计知识 B 计算机相关知识 C 马克思主义哲学知识 D 市场运营管 理知识 E 在特定业务领域的知识
ABCDE ? 答案:ABE ? 错误
20:数据研究经历了几种范式,包括______

A 实验 B 理论 C 计算 D 数据 ABCD
? 答案:ABCD ? 正确

一:判断题(每小题 5 分)
1:Pig 是一个基于 Hadoop 的大规模数据分析平台,它为复杂的海量数据并行 计算提供了一个简单的操作和编程接口。
A:对 B:错 ? 答案:A ? 正确
2:决策树是一种基于树形结构的预测模型,每一个树形分叉代表一个分类条 件,叶子节点代表最终的分类结果,其优点在于易于实现,决策时间短,并 且适合处理非数值型数据。
A:对 B:错 ? 答案:A ? 正确
3:具备很强的报告撰写能力,可以把分析结果通过文字、图表、可视化等多 种方式清晰地展现出来,能够清楚地论述分析结果及可能产生的影响,从而 说服决策者信服并采纳其建议,是数据分析能力对大数据人才的基本要求。
A:对 B:错 ? 答案:B ? 正确

4:Spark 是一个高效的分布式计算系统,它有 MapReduce 所有优点,同时性 能与 Hadoop 一样高。
A:对 B:错 ? 答案:B ? 错误 5:信息生命周期管理是据生命周期管理的来源,最早由英国企业提出。 A:对 B:错 ? 答案:B ? 正确
二:单选题(每小题 5 分)
6:下列关于大数据的分析理念的说法中,错误的是______
A 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B 在分析方法上更注重相关 分析而不是因果分析 C 在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D 在数据 规模上强调相对数据而不是绝对数据
ABCD ? 答案:D ? 正确

7:Hadoop 具有特性不包括______
A 高可靠性 B 高效性 C 高可扩展性 D 低容错性, ABCD ? 答案:D ? 正确
8:下面与 HDFS 类似的框架是______
A NTFS B FAT32 C GFS D EXT3 ABCD ? 答案:C ? 正确
9:YARN 的 http 端口默认是______
A80 B8080 C 8090 D8088 ABCD ? 答案:D ? 正确
10:大数据关键技术中,Hbase 主要被应用于______
A 数据采集 B 数据分析 C 数据存储 D 数据挖掘 ABCD

? 答案:C ? 正确
11:大数据时代,数据使用的关键是______
A 数据收集 B 数据存储 C 数据分析 D 数据再利用 ABCD ? 答案:D ? 错误
12:HBase 系统基本架构中主服务器 Master 的作用是______
A 包含访问 HBase 的接口,同时在缓存中维护着已经访问过的 Region 位置 信息,用来加快后续数据访问过程 B 可以帮助选举出一个 Master 作为集群 的总管,并保证在任何时刻总有唯一一个 Master 在运行 C 主要负责表和 Region 的管理工作 D 是 HBase 中最核心的模块,负责维护分配给自己的 Region,并响应用户的读写请求
ABCD ? 答案:C ? 正确
13:支撑大数据业务的基础是______
A 数据科学 B 数据应用 C 数据硬件 D 数据人才 ABCD

? 答案:B ? 正确
14:在数据生命周期管理实践中______是执行方法
A 数据存储和备份规范 B 数据管理和维护 C 数据价值发觉和利用 D 数据应 用开发和管理
ABCD ? 答案:B ? 正确
15:下列关于 Hadoop API 的说法错误的是______
A Hadoop 的文件 API 不是通用的,只用于 HDFS 文件系统 B Configuration 类的默认实例化方法是以 HDFS 系统的资源配置为基础的 CFileStatus 对象 存储文件和目录的元数据 D FSDataInputStream 是 java.io.DataInputStream 的子类
ABCD ? 答案:A ? 正确
三:多选题(每小题 5 分)
16:数据研究经历了几种范式,包括______

A 实验 B 理论 C 计算 D 数据 ABCD ? 答案:ABCD ? 正确
17:下列关于大数据的说法中,错误的是______ A 大数据具有体量大、结构单一、时效性强的特征 B 处理大数据需采用新型 计算架构和智能算法等新技术 C 大数据的应用注重相关分析而不是因果分 析 D 大数据的应用注重因果分析而不是相关分析
ABCD ? 答案:AD ? 错误
18:大数据应用需依托的新技术有______ A 大规模存储与计算 B 数据分析处理 C 智能化 D 云计算
ABCD ? 答案:ABCD ? 错误
19:数据再利用的意义在于______

大大数据概念、技术、特点、应用与案例

大数据 目录 一、大数据概念 (1) 二、大数据分析 (2) 三、大数据技术 (3) 四、大数据特点 (4) 五、大数据处理 (4) 六、大数据应用与案例分析 (6) 一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 "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。从数据的类别上看,"大数据"

指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义:"大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。" Kelly说:"大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是AWS的定义。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,

林子雨大数据技术原理及应用第四章课后作业答案

大数据技术原理与应用第四章课后作业 黎狸 1.试述在Hadoop体系架构中HBase与其他组成部分的相互关系。 HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,实现高性能计算;利用Zookeeper作为协同服务,实现稳定服务和失败恢复;使用HDFS作为高可靠的底层存储,利用廉价集群提供海量数据存储能力; Sqoop为HBase的底层数据导入功能,Pig 和Hive为HBase提供了高层语言支持,HBase是BigTable的开源实现。 2.请阐述HBase和BigTable的底层技术的对应关系。 3.请阐述HBase和传统关系数据库的区别。 4.HBase有哪些类型的访问接口? HBase提供了Native Java API , HBase Shell , Thrift Gateway , REST GateWay , Pig , Hive 等访问接口。 5.请以实例说明HBase数据模型。

6.分别解释HBase中行键、列键和时间戳的概念。 ①行键标识行。行键可以是任意字符串,行键保存为字节数组。 ②列族。HBase的基本的访问控制单元,需在表创建时就定义好。 ③时间戳。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。 7.请举个实例来阐述HBase的概念视图和物理视图的不同。 8.试述HBase各功能组件及其作用。 ①库函数:链接到每个客户端; ②一个Master主服务器:主服务器Master主要负责表和Region的管理工作; ③③许多个Region服务器:Region服务器是HBase中最核心的模块,负责存储和 维护分配给自己的Region,并响应用户的读写请求

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段? 答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。

大数据基本概念及技术

大数据是当前很热的一个词。这几年来,云计算、继而大数据,成了整个社会的热点,不管什么,都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前,我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义,大概没有一个权威版本。为方便,此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。 直观而言,表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上,人类的一切语言文字、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)。

不过数值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,例如下面的数据可视化和数据分析,最早是立足于数值数据的。 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”,主要指的就是数值数据,甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示),指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等,目前以二维展示为主,不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上,指统计分析,即通过统计学手段,从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据,按照某些指定的列进行分组,然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析,其实是包括数据可视化的。

大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案(精编文档).doc

【最新整理,下载后即可编辑】 第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。

3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段? 答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 答: 9.举例说明大数据的关键技术 答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。

11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

大数据的概念、技术及应用

大数据的概念、技术及应用1 概述 1.1 大数据的概念和特点 1.1.1 大数据的基础 1.1.2 大数据如何“与时俱进”? 1.1.3 大数据发展趋势 人工智能 物联网结合 各个行业的深入 1.2 大数据的技术基础 1.2.1 从数据仓库开始 1.2.2 HADOOP 生态圈 1.2.3 与云计算的关系 1.2.4 数据运维能力提升 1.3 大数据的应用举例 1.3.1 大数据提升客户分析能力 1.3.2 大数据提升产品分析能力 1.3.3 大数据提升管理水平 1.3.4 大数据提升各行业“智慧” 1.4 大数据下的人工智能(AI) 1.4.1 什么是人工智能

1.4.2 人工智能改变哪些行业? 1.4.3 大数据下的人工智能有何不同? 1.4.4 人工智能的“颠覆” 1.5 大数据如何精细化管理 1.5.1 量化管理的引出 1.5.2 大数据如何提升“量化”的维度和深度1.5.3 从艺术到技术 1.5.4 自动驾驶到自动管理? 1.6 电信企业的大数据“商机” 1.6.1 从网络运营到数据运营 1.6.2 提炼“内功” 1.6.3 提升外部管理能力 1.6.4 扩展增值产品运营市场 2 大数据的行业解决方案应用案例 2.1 基础应用范围 2.2 石油行业应用案例 2.3 交通行业应用案例 2.4 旅游行业应用案例 2.5 金融行业应用案例 2.6 电信行业应用案例 2.7 互联网行业应用案例等

3 大数据技术基础 3.1 从数据仓库开始 3.1.1 数据仓库的“集中” 3.1.2 数据仓库的模型标准化3.1.3 大数据的演进 3.2 HADOOP 生态圈 3.2.1 开源社区概述 3.2.2 开源改变了什么?3.2.3 HADOOP 生态圈内容3.2.4 HADOOP 的技术原则3.2.5 HADOOP 的运维3.3 HADOOP 基础 3.3.1 HDFS 的原理 3.3.2 MAP/REDUCE 原理3.3.3 YARN 原理 3.4 HIVE/HBASE 技术 3.4.1 HIVE 的原理 3.4.2 HBASE 的原理 3.4.3 两者的关系 3.5 SPARK 技术 3.5.1 基本原理

(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段?

答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答: 9.举例说明大数据的关键技术

答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

林子雨大数据技术原理与应用答案(全)

林子雨大数据技术原理及应用课后题答案 大数据第一章大数据概述课后题 (1) 大数据第二章大数据处理架构Hadoop课后题 (5) 大数据第三章Hadoop分布式文件系统课后题 (10) 大数据第四章分布式数据库HBase课后题 (16) 大数据第五章NoSQl数据库课后题 (22) 大数据第六章云数据库课后作题 (28) 大数据第七章MapReduce课后题 (34) 大数据第八章流计算课后题 (41) 大数据第九章图计算课后题 (50) 大数据第十章数据可视化课后题 (53) 大数据第一章课后题 ——大数据概述 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及其具体内容。 第一次信息化浪潮1980年前后个人计算机开始普及,计算机走入企业和千家万户。代表企业:Intel,AMD,IBM,苹果,微软,联想,戴尔,惠普等。 第二次信息化浪潮1995年前后进入互联网时代。代表企业:雅虎,谷歌阿里巴巴,百度,腾讯。 第三次信息浪潮2010年前后,云计算大数据,物联网快速发展,即将涌现一批新的市场标杆企业。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段。 经历了三个阶段: 运营式系统阶段数据伴随一定的运营活动而产生并记录在数据库。 用户原创内容阶段Web2.0时代。 感知式系统阶段物联网中的设备每时每刻自动产生大量数据。 3.试述大数据的4个基本特征。

数据量大(Volume) 据类型繁多(Variety) 处理速度快(Velocity) 价值密度低(Value) 4.试述大数据时代的“数据爆炸”特性。 大数据摩尔定律:人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长,即每两年就增加一倍。 5.科学研究经历了那四个阶段? 实验比萨斜塔实验 理论采用各种数学,几何,物理等理论,构建问题模型和解决方案。例如:牛一,牛二,牛三定律。 计算设计算法并编写相应程序输入计算机运行。 数据以数据为中心,从数据中发现问题解决问题。 6.试述大数据对思维方式的重要影响。 全样而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别? 数据仓库以关系数据库为基础,在数据类型和数据量方面存在较大限制。 大数据决策面向类型繁多的,非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的具体应用。 汽车行业大数据和物联网技术无人汽车

大数据的概念、特征及其应用

马建光等:大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类:学习资料 标签: 杂谈 大数据的概念、特征及其应用 马建光,姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院,湖南长沙410074) 源自:国防科技2013年4月 [摘要]随着互联网的飞速发展,特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用,以数量庞大,种类众多,时效性强为特征的非结构化数据不断涌现,数据的重要性愈发凸显,传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息,大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点,分别讨论大数据的典型的特征,分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题,最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。 [关键词]大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战 一、引言 自上古时代的结绳记事起,人类就开始用数据来表征自然和社会,伴随着科技和社会的发展进步,数据的数量不断增多,质量不断提高。工业革命以来,人类更加注重数据的作用,不同的行业先后确定了数据标准,并积累了大量的结构化数据,计算机和网络的兴起,大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来,随着互联网的快速发展,音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现,社交网络、物联网、云计算广泛应用,使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域,数据规模、数据种类正在以极快的速度增长,大数据时代已悄然降临。 首先,全球数据量出现爆炸式增长,数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计[1],即使在遭遇金融危机的2009 年,全球信息量也比2008 年增长了62%,达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ,到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB,) ,并且以每两年翻一番的速度飞速增长,预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB,10年间增长20 倍以上,到2020 年,地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时,数据类型也越来越复杂,包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型,其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源,给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务,与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题,得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日,奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”[2],欲大力推

《大数据技术原理与操作应用》第1章习题答案

第一章 单选题 1、下列选项中,最早提出“大数据”这一概念的是()。 ?A、贝恩 ?B、麦肯锡 ?C、吉拉德 ?D、杰弗逊 参考答案: B 答案解析: 暂无解析 2、下列选项中,哪一项是研究大数据最重要的意义()。 ?A、分析 ?B、统计 ?C、测试 ?D、预测 参考答案: D 答案解析: 研究大数据,最重要的意义是预测。 3、Hadoop1.0中,Hadoop内核的主要组成是()。 ?A、HDFS和MapReduce ?B、HDFS和Yarn ?C、Yarn ?D、MapReduce和Yarn 参考答案: A 答案解析: Hadoop1.0中,Hadoop内核的主要是由HDFS和MapReduce两个系统组成。 4、在HDFS中,用于保存数据的节点是()。

?B、datanode ?C、secondaryNode ?D、yarn 参考答案: B 答案解析: 暂无解析 多选题 1、下列选项中,属于Google提出的处理大数据的技术手段有()。 ?A、MapReduce ?B、MySQL ?C、BigTable ?D、GFS 参考答案: A,C,D 答案解析: Google提出了三个处理大数据的技术手段,分别是MapReduce、BigTable和G FS。 2、下列选项中,属于Hadoop优势的有()。 ?A、扩容能力强 ?B、可靠性 ?C、低效率 ?D、高容错性 参考答案: A,B,D 答案解析: Hadoop具有扩展能力强、成本低、高效率、可靠性、高容错性的优势。 3、下列选项中,属于Hadoop版本系列的有()。 ?A、Hadoop4 ?B、Hadoop2 ?C、Hadoop1

大数据技术原理及应用

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大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目,结构如下图 Common 原名:Core,包含HDFS, MapReduce和其他公共项目,从Hadoop 版本后,HDFS和MapReduce分离出去,其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具,主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中,代码生成器既不需要读写文件数据,也不需要使用或实现RPC协议,它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式(Schema),Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销,提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式,节约数据存储空间和网络传输带宽,Hadoop 的其他子项目(如HBase和Hive)的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS:是一个分布式文件系统,为Hadoop项目两大核心之一,是Google file system(GFS)的开源实现。由于HDFS具有高容错性(fault-tolerant)的特点,所以可以设计部署在低廉(low-cost)的硬件上。它可以通过提供高吞吐率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应

大数据概念、技术及应用

大数据概念、技术及应用 ——段方老师 1 概述 1.1 大数据的概念和特点 1.1.1 大数据的基础 1.1.2 大数据如何“与时俱进”? 1.1.3 大数据发展趋势 人工智能 物联网结合 各个行业的深入 1.2 大数据的技术基础 1.2.1 从数据仓库开始 1.2.2 HADOOP 生态圈 1.2.3 与云计算的关系 1.2.4 数据运维能力提升 1.3 大数据的应用举例 1.3.1 大数据提升客户分析能力 1.3.2 大数据提升产品分析能力 1.3.3 大数据提升管理水平

1.3.4 大数据提升各行业“智慧” 1.4 大数据下的人工智能(AI) 1.4.1 什么是人工智能 1.4.2 人工智能改变哪些行业? 1.4.3 大数据下的人工智能有何不同? 1.4.4 人工智能的“颠覆” 1.5 大数据如何精细化管理 1.5.1 量化管理的引出 1.5.2 大数据如何提升“量化”的维度和深度1.5.3 从艺术到技术 1.5.4 自动驾驶到自动管理? 1.6 电信企业的大数据“商机” 1.6.1 从网络运营到数据运营 1.6.2 提炼“内功” 1.6.3 提升外部管理能力 1.6.4 扩展增值产品运营市场 2 大数据的行业解决方案应用案例 2.1 基础应用范围 2.2 石油行业应用案例 2.3 交通行业应用案例 2.4 旅游行业应用案例

2.5 金融行业应用案例 2.6 电信行业应用案例 2.7 互联网行业应用案例等 3 机器学习基础 3.1 多维分析方法 3.1.1 OLAP 分析 3.1.2 上钻和下钻 3.1.3 用OLAP 分析问题 3.2 分析算法 3.2.1 回归算法 线性回归 逻辑回归 3.2.2 决策树算法 C4.5 算法 CART 算法 3.2.3 贝叶斯算法 朴素贝叶斯算法 BBN(Bayesian Belief Network)算法 3.2.4 基于核的算法 支持向量机SVM 算法 线性判别分析(Linear Discriminate Analysis ,LDA)

大数据概念及应用未来

大数据概念及应用未来 麦肯锡是最早提出大数据时代已经到来:“各个行业和领域都已经被数据给渗透了,目前数据已成为非常重要的生产因素了。对于大数据的处理和挖掘将意味着新一波的生产率不断增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据概念最早是IBM定义的,将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二,数据类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 全世界每天都有几十亿人使用计算机、平板电脑、手机和其它数字设备产生海量数据。据Forrester的最新研究显示:在线或移动金融交易、社交媒体、GPS坐标等数据源每天要产生超过2.5X1018的所谓“大数据”。今后几年,数据的增长速度将超越摩尔定律。 有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据正成为赢得竞争的关键。 哪些传统企业最需要大数据服务呢?抛砖引玉,先举几个例子:1)对大量消费者提供产品或服务的企业(精准营销);2) 做小而美模式的中长尾企业(服务转型);3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业(生死存亡)。 对于企业的大数据,还有一种预测:随着数据逐渐成为企业的一种资产,数据产业会向传统企业的供应链模式发展,最终形成“数据供应链”。这里尤其有两个明显的现象:1) 外部数据的重要性日益超过内部数据。在互联互通的互联网时代,单一企业的内部数据与整个互联网数据比较起来只是沧海一粟;2)能提供包括数据供应、数据整合与加工、数据应用等多环节服务的公司会有明显的综合竞争优势。 大数据中的软件技术 大数据技术描述了新一代技术和架构,目的是通过高速捕获、发现和/或分析,经济高效地从种类繁多的大量数据中获益。 目前共有两种顶层分析方法: 1). 分析过去,不预测未来(关联分析) 2). 分析过去,预测未来(具备监督式学习功能的预测分析)。

大数据概念

大数据概念 研究机构Gartner—大数据概念 "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。从数据的类别上看,"大数据"指的是无 法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学 家JohnRauser提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义:"大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。" Kelly说:"大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是AWS的定义。当你的技术达到极限时,也就是数 据的极限"。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪

些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开 源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 大数据分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。 大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 大数据技术

大数据的概念及相关技术

一.大数据的概念 大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法[2])大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。 “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 二.大数据的相关技术 1.大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层:主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统,实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。 2.大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 1)抽取:因获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理的目的。 2)清洗:对于大数据,并不全是有价值的,有些数据并不是我们所关心的内容,而另一些数据则是完全错误的干扰项, 因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 3.大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。重点解决复杂结构化,半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术,异构数据的数据融合技术,数据组织技术,研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术,数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中,非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库,分为:键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据

大数据及其在各领域的应用

大数据及其在各领域的应用 引言: 随着互联网的飞速发展,特别是近年来社交网络、物联网和云计算的飞速发展和大量应用,人们所接触和关注的数据量出现爆炸式增长,使得数据的极大丰富和复杂成为当今社会的重要特征。对大数据分析和处理的技术也随之建立完善并丰富起来。主要介绍大数据的概念和特点,分析了实现大数据处理的关键技术和大数据的应用领域,列举了几种大数据在现实生活中的典型应用。 首先,全球数据量出现爆炸式增长,数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC的监测统计,即使在遭遇金融危机的2009年,全球信息量也比2008年增长了62%,达到80万PB(1PB等于10GB),到2011年全球数据总量已经达到1.8ZB(1ZB等于1万亿GB),并且以每两年翻一番的速度飞速增长,预计到2020年全球数据量总量将达到40ZB,10年间增长20倍以上,到2020年,地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时,数据类型也越来越复杂,包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类,其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总

量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源,给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务,与 大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大 数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题,得到了一 些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛 关注。虽然大数据日益升温,但与大多数信息学领 域的问题一样,大数据的基本概念及特点,大数据要解决 核心问题,目前尚无统一的认识,大数据的获取、存储、处理、分析等诸多方面仍存在一定的争议,大数据概念有 过度炒作的嫌疑。欧洲的一些企业甚至认为大数据就是海 量数据存储,仅将大数据视作是可以获取更多信息的平台。本文分析当前流行的几种大数据的概念,讨论其异同,从大数据据有的典型特征角度描述大数据的概念和特点,从整体上分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核 心问题,在此基础上,最后讨论大数据可能要面临的多种 挑战。 大数据的概念和特点 大数据是个较为抽象的概念,正如信息学领域但是面对以视频、图片、文字等非结构化数据为主大多数新兴概念样,大数据至今尚无确切、统的定义。来自维基百科的定义为:大

大数据技术

大数据 (big data,mega data),或称巨量,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策资料大数据力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。 第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。 第二,数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。 第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。 第四,处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、、移动、、手机、、PC以及遍布地球各个角落的各种各平板电脑车联网互联网云计算样的,无一不是数据来源或者承载的方式。传感器大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。 大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一关系型数据库起,因为 实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。 大的数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式,分布式数据库,文件系统云计算 平台,互联网,和可扩展的存储系统,但不是所有的MPP的的PB的数据关系数据库存储和管理的能力。隐含的负载,监控,备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。 SOA管理大数据SOA的三个数据中心模型分别是数据即服务(DaaS)模型、物理层次结构模型和架构组件模型。DaaS数据存取的模型描述了数据是如何提供给SOA组件的。物理模型描 述了数据是如何存储的以及存储的层次图是如何传送到SOA数据存储器上的。最后,架构模型描述了数据、数据管理服务和SOA组件之间的关系。 从大数据的价值链条来分析,存在三种模式: 1- 手握大数据,但是没有利用好;比较典型的是金融机构,电信行业,政府机构等。 2- 没有数据,但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业,比如,埃森哲,IBM,Oracle等。 3- 既有数据,又有大数据思维;比较典型的是Google,Amazon,Mastercard等。 未来在大数据领域最具有价值的是两种事物:1-拥有大数据思维的人,这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;2-还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井,金矿,是所谓的蓝海。 大数据常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说,云计算充当了工业革命时期的发动机的角色,而大数据则是电。如今,在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下,一种行之有效的模式出现了:云计算提供基础架构平台,大数据应用运行在这个平台上。. 分布式处理那么大数据到底需要哪些云计算技术呢?这里暂且列举一些,比如虚拟化技术,NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术(类似模式识技术,海量数据的存储和管理技术,别以及自然语言理解)等。 云计算和大数据之间的关系可以用下面的一张图来说明,两者之间结合后会产生如下效应:可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务;通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新成本。

浅谈大数据技术及应用教案资料

浅谈大数据技术及应 用

浅谈大数据技术及应用(黑体小二) 哈尔滨商业大学管理学院物流工程2015 王兴哲 摘要:大数据的概念由来已久,但在多数人眼中大数据就是数据大,甚至有时和云计算混为一谈。本文主要对大数据的定义进行重新的认识,并将其与云计算加以区别。而在大数据流行的今天,大数据究竟带来了什么有利的影响,或者说它将有什么样的前景。这些问题都将在文中一一列举 关键词:大数据云计算应用 浅谈大数据技术及应用 1 引言 大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下,用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比,大数据通常包含大量的非结构化数据,且大数据需要更多的实时分析。此外,大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇,同时给我们带来了新的挑战,政府机构最近也宣布了一项加快大数据进程的重大计划,各行各业也都在积极讨论大数据的吸引力。 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑,大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 2 大数据的定义 一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知?获取?管理?处理和服务的数据集合。大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集?发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。大数据的特点可以总结为 4 个 V,即volume(体量浩大)?variety(模态繁多)?velocity(生成快速)和value(价值巨大但密度很低)。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成?数据 采集?数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段,

大数据技术实验一平台搭建

《大数据技术原理与应用》实验报告一 题目:安装Hadoop 姓名:高聪江班级:大数据1533 学号:2015005677 日期:2017.11.01 实验环境: 笔记本电脑一台 Archlinux虚拟机3台 Hadoop 2-7-10 Java 1-8-0 实验内容与完成情况: 下载相关软件已完成 安装虚拟机已完成 配置环境变量已完成 安装Hadoop 已完成 出现的问题: 01 虚拟机运行软件选择 02 虚拟机选择 03 虚拟机的分盘出现问题 04 虚拟机命令不被识别 05 Hadoop版本选择 06 Hadoop无法正常启动 07 结束安装后活节点数是0 解决方案(列出遇到的问题和解决办法,列出没有解决的问题): 01 虚拟机运行软件选择使用了VirtualBox 02 虚拟机选择使用了Archlinux 03 虚拟机的分盘出现问题再分了一次,成功解决 04 虚拟机命令不被识别系统的环境变量出现问题,修改配置文件解决 05 Hadoop版本选择选择了2-7-10这一比较广泛的版本Hadoop 06 Hadoop无法正常启动由于格式化节点的时候没有先把生成文件都删除 07 结束安装后活节点数是0 这个问题原因一直没有找到,重装解决的 报告正文 1.实验内容与步骤 本实验主要内容和步骤如下: 1.1.实验内容

Hadoop集群搭建(由于伪分布比较简单,所以实验报告描述集群搭建),WorldCount实例测试。 1.2.实验步骤 1>下载相关软件。主要是Java,VirtualBox,Hadoop安装包,虚拟机的镜像 文件。 2>安装ArchLinux虚拟机(由于此发行版本比较洁净,系统体积小,运 行比较流畅) 安装结果如图: 3>进行Hadoop集群安装 >>启用网络并安装SSH和JDK >>配置SSH免密登录

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