中科计算机所Excel 四大数据处理技术精讲
中科计算机所Excel四大数据处理技术精讲
前言
Excel 中的排序、分类汇总、筛选及表技术是Excel常用的数据处理技术，尤其是前三者的使用频率很广。但是很多用户在使用Excel这四项基本数据处理技术的时候经常会出现这样或那样的问题，这主要原因是很多用户并没有彻底的理解或者说是掌握这几种技术，相当一部分用户停留在朦胧模糊的印象之中：说不会用吧也会用，说会用吧却精通不了；现有的相关教材或书籍也没有很深刻的针对这几项技术进行形象深入的讲解。
我们这堂课目的就是针对这几项技术的进行专项的讲解，以期达到让用户彻底理解他们，以不变应万变。
限于本人水平有限，在讲课当中难免有失误的地方，恳请提出宝贵的建议和意见。
讲师：马成功
排序功能的使用
排序功能的引入
排序功能的实现原理（软件会自动识别参与排序的数据的类型和他们之间大小并按指定的次序自动的调整彼此之间的位置）
排序的三要素
排序对象的确立
?以某行或某列为排序对象，让软件自动识别排序的区域
?以局部为排序对象，人为的特定指定排序对象
Excel内置的排序规则（在此我们按从小到大的顺序表示）
?针对日期的排序（以前的日期＜当前的日期＜将来的日期，比如
2008<2009<2011<2012）
?针对时间的排序（过去的时间＜当前的时间＜将来的时间，比如
8:00<9:00<10:00<11:00）
?针对数字的排序（负数＜0＜正数，比如：-12<-8<0<10<100）
?针对字母的排序（是按26个英文字母表的排序法则，大写字母:A 小写字母:a ?针对汉字的排序（汉字的排序默认是按汉字的发音字母排序的，也就说 汉字默认也是按字母排序的，如果第一个字相同则看第二个字的字母依 次类推；通过设置可以按笔画的数量排序；同样笔画的汉字则看笔顺（横、 竖、撇、捺、折）；如果出现同样的笔画数量和同样的笔顺，则看字形的 结构：先左右、再上下、最后是整体） ?空白单元格不管是按升序排序还是按降序排序始终会排到当前列的最底 端或当前行的最右侧 排序次序的指定（要么升序要么降序） 按多列排序（主、次关键字的指定） Excel 2007排序的新变化（单元格颜色、字体颜色、单元格图标） 按行排序的使用方法 排序的缺点： ?会破坏源数据的默认位置 ?不能实现本单元格内部的排序，比如A1单元格内含有46791，通过排序 不能实现将单元格内部的数据排列为14679；也就是说Excel的排序只能 实现以单元格为最小单位的排序。 案例：通过排序解决实际问题 ?通过排序得到学生的大致名次 ?每隔一行插入一个空行 ?通过排序删除空行或空列 ?自定义排序规则解决实际问题 请问在Excel同一个工作表中能否出现多个相互独立的排序区域？ 分类汇总功能的使用 分类汇总功能的引入（分门别类汇而总之） 排序在分类汇总中的使用 ?在分类汇总中排序不是必须的，但是没有排序就不能很好的实现分类汇 总功能 ?排序位置的指定（左侧、中间、右侧均可） 分类汇总对话框详解 分类汇总状态软件界面的变化 通过多列排序实现多级别分类汇总 分类汇总中SUBTOTAL 函数的使用 案例： ? 通过设定打印的标题行+分类汇总中的分页功能，实现学生成绩单的批量 打印 在页面设置中指定打印标题：顶端标题行 在此可以展开和折叠数据 在此两处均可展开和折叠数据 指定顶端标 题行 分类汇总对话框中指定每组数据分页选项 选中此项 请问在Excel同一个工作表中能否出现多个相互独立的分类汇总区域？ 筛选功能的掌握 筛选功能的引入 筛选功能使用的二个条件（规范化的目标数据、设置筛选条件） 筛选功能的主要目的是：显示想要的隐藏不想要的。 默认设置筛选条件的数量及条件之间的相互制约关系 自定义筛选条件对话框的掌握 高级筛选功能的引入 ?当需要一次设置多个筛选条件时 ?当需要频繁的更改条件时 高级筛选对话框的认识 ?透彻理解高级筛选的三个区域 ◆列表区 ◆条件区（注意设置条件区的位置考虑和条件的设置） ◆复制到 ?案例： ◆通过高级筛选选择不重复的记录 ◆通过宏技术实现智能化的高级筛选 请问在Excel同一个工作表中能否出现多个相互独立的筛选区域？ 附加章节：表技术的掌握（如果时间允许的话） 表技术的引入 表技术的特点 ?方便选取（单行多行、单列多列、对角选择整个表） ?方便格式化（自动格式化、方便套用内置的表样式） ?融合排序技术、筛选技术与一身 ?完善的末端汇总技术 如何将表区域转换为普通区域 注意此汇总行的变化 大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。 计算机二级：数据处理 打开Excelkt 文件夹下的Excel14A.xlsx 工作簿文件，按下列要求操作。 1、基本编辑 ⑴ 将Excelkt 文件夹下的"ScoreA.docx"文件中的数据复制到 Sheetl 工作表A2单元格开始 处。 ⑵编辑Sheetl 工作表 A. 在最左端插入1列，列宽10磅，并在A1单元格输入"参赛号码"。 B. 在第一行之前插入1行，设置行高30磅，合并后居中A1:N1单元格，输入文本"演讲 比赛决赛成绩单"，隶书、20磅、标准色中的红色、垂直居中。 ⑶数据填充 A. 填充"参赛号码"列，从01401020开始，差值为1递增填充，"文本"型。 B. 公式计算"最终得分"列数据，最终得分为得分之和再去掉一个最高分和一个最低 分，"数值"型、负数第四种、一位小数。 "所获奖项"列数据：大于49分的为"一等"，大于 ，其余为空白。 ⑷ 在Sheet2工作表中建立Sheet1的副本，重命名 Sheet2工作表为"筛选"。 2、数据处理 利用"筛选"工作表中的数据，进行高级筛选: A. 筛选条件："广州"和"成都"赛区、"排名"为前10的记录; B. 条件区域：起始单元格定位在 A25; C. 复制到：起始单元格定位在 A32。 最后保存Excel14A.xlsx 文件。 打开Excelkt 文件夹下的NdkhB.xIsx 工作簿文件，按下列要求操作。 1、基本编辑 C.根据"最终得分"列数据公式填充 "排名"列数据。 D.根据"最终得分"列数据公式填充 47.5的为"二等"，大于46.5的为"三等" ⑴编辑Sheetl 工作表 A. 将"所属部门"列移动到"姓名"列的左侧。 B. 在第一行前插入1行，设置行高为35磅，并在A1单元格输入文本"员工年度考核表", 华文行楷、22磅、加粗、标准色中的蓝色，跨列居中 A1:H1单元格，垂直靠上。 C. 设置A2:H30单元格区域的数据水平居中，并将 A:H 列列宽设置为"自动调整列宽" ⑵数据填充 A. 填充"所属部门"列，A3:A9为"工程部"、A10:A16为"采购部"、A17:A23为"营运部 A24:A30为"财务部"。 B. 公式计算"综合考核"列数据，综合考核=出勤率+工作态度+工作能力+业务考核, 数值"型、负数第四种、无小数。 C. 根据"综合考核"列数据公式填充"年终奖金"列数据：综合考核大于等于 38分的为 10000, 37~35分为8000, 34~31分为7000，小于31分的为5500,"货币"型、负数第四种、无 小数，货币符号 ⑶ 将A2:H30单元格区域的数据分别复制到 Sheet2、Sheet3中A1单元格开始处，并将Shee 重命名为"排序",Sheet3重命名为"筛选"。 将该文件以Excel14B.xlsx 为文件名另存到ExcelKt 文件夹中。 对"排序"工作表中的数据按"年终奖金"降序、"所属部门"升序排序。 对"筛选"工作表自动筛选出"业务考核"为10分的记录。 最后保存Excel14B.xlsx 文件。 打开Excelkt 文件夹下的YgdaC.xIsx 工作簿文件，按下列要求操作。 1、基本编辑 ⑴编辑Sheetl 工作表 A. 在最左端插入1列，并在A4单元格内输入文本"部门编号"，宋体、12磅，加粗。 B. 设置第1行的行高为40磅，合并后居中A1:J1单元格，并输入文本"员工档案记录", 宋体、20磅、标准色中的蓝色，添加黄色（标准色）底纹。 I! t2 2、 数据处理 计算机数据处理论文范文2篇 计算机数据处理论文范文一：防雷计算机数据通信论文 一、防雷电波侵入的措施 计算机网络系统防雷电波侵入，特别是高层建筑物内的电子计算机设备的供电电力线不可架空敷设进入大楼。已经这样敷设的地方，应采取改造措施，改用铠装电缆穿金属管埋地敷设进入楼房，并装上电源避雷器，会收到好的效果。数据通信的信号线在户外传输时不可架空敷设，应穿金属管埋地敷设，在两端信号线上装上相应的信号浪涌保护器，金属管两端应接设备保护地。金属管埋地线路要避开直击雷引线和接地体。信号线在户内传输时，不可与强电线路并排平行敷设。 二、防感应雷的措施 (一)电源系统的防感应雷 目前市场上有三相四线组合型电源浪涌保护器和单相组合型电源浪涌保护器，有箱式带雷击数计数的和简易型，单相又有并式和串式，还有多种直流电源浪涌保护器。各种场合均有相应的电源浪涌保护器。这些电源避雷器性能稳定，安装方便。一般应在总电力室、楼层配电屏和机房等设三级来防护电源系统的感应雷，采用者三级防护来实现逐级泄流的作用。 (二)数据信号线防感应雷 1、用交换网进行远程通信的广域网，在modem前用两线信号 浪涌保护器。 2、在异步串行通信端口用rs-232-c25针9线或9针9线速率在20kbps或64kbps以下的数据信号浪涌保护器。这种浪涌保护器使用场合较多，比如modem与主机或终端间作为二级防护;以太网或novell网总线结构粗缆网路由器与modem间作二级保护;在终端服务器与终端间以保护终端服务器;各银行系统营业部服务器与各终端通过rs-232-c接口的地方都可使用这种避雷浪涌保护器。 3、局域网总线结构细缆网bnc连接速率100mbps的数据信号浪涌保护器，用于以太网、细缆novell局域网与终端串接，安装方便。 4、通过hub采用星形连接方式的10base-t网络，用rj45连接器连接双绞线传输的数据信号浪涌保护器。 5、两线平衡传输的数据信号浪涌保护器，用于监控系统或自动控制以及电流环的地方。 6、采用卫星数据通信的广域网，在室内收/发单元或室外单元使用卫星数据通信同轴浪涌保护器。这些信号浪涌保护器安装方便、性能好，能有效地防止感应雷击。安装后不影响数据传输和通信。具体安装多少个信号浪涌保护器，要根据具体单位的设备位置和布线来确定，一般是信号线上楼或到别的房间要考虑安装，以防感应雷击。 三、防止地电位反击 系统的接地是比较复杂的问题。我们的看法是防雷与接地是一个整体，而且接地是做好防雷的基础。我们主张接地系统能分 大数据背景下的计算机信息处理技术分析周健明 发表时间：2019-08-15T15:09:09.027Z 来源：《科技新时代》2019年6期作者：周健明[导读] 大数据背景下的计算机信息处理技术的改进方向应该是实现对非结构化数据的系统化处理，并将计算机网络和云计算网络有效结合。 广州市汇源通信建设监理有限公司广东广州 510620 摘要：当前社会的网络环境已经逐步正式迈入大数据时代，基于此，本文研究大数据背景下的计算机信息处理技术，分析大数据技术功能特征，讨论大数据背景下的计算机信息处理技术应用现状，探究大数据背景下计算机信息处理技术的改进方向。希望能为关注此话题的研究者提供参考意见。 关键词：大数据技术；信息安全；非结构化数据 引言：计算机信息处理技术面临的重要挑战就是对大数据的高效处理，从当前的形势来看，各个企业的日常工作都涵盖对数据的处理，提高计算机的信息处理能力很有必要。创新计算机信息处理技术，需要投入大量的人力和物力资源，从而有效应对数据总量不断增长这一现实问题，帮助企业合理化、科学化处理数据。 一、大数据技术功能特征分析 近年来大数据概念逐渐兴起，目前国家对此还没有统一的规定。业内研究者将大数据定义为获取、存储、分析、整理数据的集合。阿里巴巴创始人马云则认为大数据时代的到来会革新社会人群的生活方式，更会改变企业的发展模式。当前，企业可以利用大数据技术挖掘海量信息，并从中总结用户的需求。如此一来，企业就能为客户提供更加精准的服务，从而实现产业模式的有效革新。大数据技术的第一个特征就是处理的数据量非常大，传统模式下，数据以TB计量，而如今，数据以ZB计量[1]。第二个特征是数据存储的形式更为多样化，以往信息主要以图表形式为主，而如今信息的存储形式不仅包括文字、图片，还衍生了音频、视频和动画。第三个特征体现在数据的传输速度上。计算机网络技术的使用范围已经非常普及，人们获取信息的手段和途径也更加便利。第四个特征是复杂性，这是因为海量信息中包含很多没有实际价值的信息，这些信息使得网络环境变得更为复杂。 二、大数据背景下的计算机信息处理技术 （一）信息的采集和加工 要想获得信息资源，就需要采集信息数据，通过信息采集技术及时获得相关的信息数据。在信息采集的过程中需要实施监督和检测目标信息源，在此条件下合理选择信息的存储位置，从而为下一步的信息加工处理做准备。信息加工在信息采集工作中发挥关键作用，这项工作由信息加工处理系统完成，需要挖掘信息、分析信息、分类信息。这可以为使用者提供的信息服务有检索和信息传输。常见的信息处理技术有数据挖掘、深层网络数据感知、数据获取、高效检索数据。将这些技术应用于大数据信息处理加工中，能获得良好的收益。 （二）信息存储 在信息采集处理加工完成之后，就需要通过相关技术存储相关信息。此外，还要建立关联数据库，用来处理相关信息。信息存储技术不是简单的数据存储，更强调数据库的用户查询和调用功能。大数据时代背景下，整个社会网络环境会产生大量的信息数据，这就对信息存储技术提出了更高的要求。不仅要积极适应当前信息技术的发展，还应该切实提高信息存储利用的效率。在目前的发展阶段中，主流的信息存储技术是分布式信息存储，该技术不仅能存储大量的信息数据，还能完成数据查询、调用和使用相关操作。 （三）信息安全 大数据环境下，网络环境充斥着各种危险因素，此时信息安全就显得十分关键，信息的有效利用必须要特别关注这一问题。信息的采集过程应当保证高效真实，在具体的操作过程中，信息的传输环境会受到多方面因素的影响，这就导致计算机技术在处理信息的过程中遇到很多问题。大数据时代，人们的工作和生活更加便捷，但是其中存在的安全问题导致人们的生活隐藏大量的安全隐患。因此在实际处理信息相关问题的过程中，应当做好检测和跟踪数据信息工作，为信息的安全传递提供保障。妥善处理其中隐藏的危险问题，高效开展有针对性的调研活动。负责网络安全的专业人员应定期进行各项培训活动，提高专业人员健全机制、创新技术的能力。 三、大数据背景下的计算机信息处理技术应用现状分析 大数据时代背景下，计算机信息处理技术应用前景良好。发展的过程难免会遇到各种各样的问题，计算机技术的现代化特征十分明显，网络技术的发展也需要高度依赖网络的硬件设施。传统的网络连接技术已经难以跟得上时代发展的脚步，逐渐被新型技术所替代。因此，网络技术相关工作者应当具备良好的创新意识。建设性能优越的网络技术基础设施，从而逐渐优化计算机信息处理技术。社会经济水平的不断提高为计算机技术的健全完善提供良好的基础条件。目前网络技术在社会生活中的应用非常广泛，信息数量庞大，网络安全是信息技术发展迫切需要解决的问题。网络安全不仅涉及到用户安全问题，还包含网络技术对信息数据的处理能力。如今信息数据的表现形式更加多样化，数据容量不断增加，计算机信息处理面临的压力明显加大。网络环境中存在的一些信息结构已经发生变化，在处理这些信息时，计算机系统有可能会受网络病毒的攻击。由于计算机系统的数据结构比较复杂，信息在存储的过程中有可能被泄漏。 四、大数据背景下的计算机信息处理技术的改进方向 （一）实现对非结构化数据的系统化处理 在现有搜索模型的基础上，对垂直的搜索引擎模型加以改进，充分考虑用户的实际需求，从而更加深入检索数据。实现对非结构化数据的系统化处理，同时也将非结构化的数据分为不同的等级进行处理。比如建立专用领域词典，该功能可以收录专业、全面的词汇。网页抽取模块在运行的过程中，有必要先进行一次基本的数据处理工作，这一步骤会把有用的数据都收集起来，而后续的操作能够进一步抽取其中没有被爬取的信息，从而进一步提高信息收集的有效性。垂直搜索引擎模型如图1所示。 计算机基础参考资料 一、单项选择题（本大题共 0 分，共 50 小题，每小题 0 分） 1.在Excel 中，删除工作表操作时，首先选择要删除的工作表；在选择”开始”菜单的删除选项，选择 B ，完成删除工作表的操作。 A.删除单元格 B.删除工作表 C.删除工作表行 D.全选 2.在Word 中，当多个文档打开时．关于保存这些文档的说法中正确的是 A A.用”文件”菜单的”保存”命令，只能保存活动文档 B.用”文件”菜单的”保存”命令，可以重命名保存所有文档 C.用”文件”菜单的”保存”命令，可一次性保存所有打开的文档 D.用”文件”另存为”全部保存”命令保存所有打开的文档 3.信息技术是（D ）的产物，在应用中得以拓展和延伸。 A.计算机技术发展 B.网络技术发展 C.通讯技术发展 D.以上三种综合发展 4.计算机网络按通信距离可以分为局域网、城域网和（B ）。 A.无线网 B.广域网 C.移动网 D.专用网 5.人们要使用计算机，首先需要把想要做的事情以命令和数据的形式通过 A 输入计算机。 A.输入设备 B.输出设备 C.打印设备 D.主机 6.Word 编辑状态，下列可以设定打印纸张大小的命令是（B ）。 A.“文件”菜单中的“打印预览”命令 B.“文件”菜单中的“页面设置”命令 C.“视图”菜单中的“工具栏”命令 D.“视图”菜单中的“页面”命令 7.幻灯片窗格中可以显示和编辑非文字内容，包括 D 。 A.图片 B.表格 C.影音 D.以上所有 8.Word 可以使用插入（ A）对话框向文档中插入艺术字。 A.艺术字 B.对象 C.剪贴画 D.图标 9. D 应用程序不属于 Microsoft Office 2010 组件。 A.Microsoft Word 文字处理 B.Microsoft Excel 数据制表 C.Microsoft Outlook 邮件管理 D.WPS 10.下面哪种不是多媒体播放器软件？（D ） A.Windows Media Player B.暴风影音 C.Real Player D.Adobe Reader 11.下面不属于网络安全的基本属性是（D ）。 A.机密性 B.可用性 C.完整性 D.正确性 12.Microsoft Word 2010 中获得帮助的方法是（D ）。 A.快捷键 F1 B.点击“文件”菜单中“帮助” C.点击窗口右上角的“问号”标志 D.以上所有 13.在Excel 中，工作簿是指 D 。 A.操作系统 B.不能有若干类型的表格共存的单一电子表格 C.图表 D.在Excel 环境中用来存储和处理工作数据的文件 14.下列关于杀毒软件说法不正确的是D。 A.杀毒软件可以清除特洛伊木马 B.杀毒软件可以清除恶意软件 C.杀毒软件可以清除电脑病毒 D.杀毒软件不需要升级 15.Windows 操作系统内置的多媒体播放器是 B 。 A.Windows Movie Maker B.Windows Media Player C.Windows Internet Explorer D.Windows 录音机 16.编辑幻灯片内容时，需要先 B 对象。 A.调整 B.选择 C.删除 D.粘贴 17.在Word 中，常用工具栏中的”格式刷”工具可以 C 。 A.清除所选择的文本 B.复制所选择的文本 数据处理方法在计算机审计领域的应用 摘要：随着信息技术的告诉发展和计算机技术在各个行业的广泛应用，审计工作的环境、审计对象、审计范围、审计线索等基本的审计要素都发生了深刻的变化。开展计算机审计，对于提高审计质量和效率，降低审计风险具有非常重要的意义，也是今后一个时期我国审计工作的重点。计算机审计一个非常关键的环节，就是解决数据的处理问题，审计人员通过对采集来的电子数据进行分析处理，从而发现审计线索。本文重点探讨对计算机系统下的电子数据分析处理的在计算机审计领域的应用。 关键字：计算机、审计、数据处理 1. 绪论 我国计算机审计和发达国家相比，起步比较晚，相对比较落后。但是近几年来，我国的审计手段已经由传统的手工审计逐渐向计算机审计过度。2001年金审工程建设启动以来，审计信息网络建设进展顺利，截至2005年，“金审一期”工程已经初步完成，在审计法规检索系统和审计信息管理系统的开发方面取得了较大成功。随着审计数据采集分析与联网审计技术的863计划的顺利进行，审计应用系统建设初具规模，审计工作急需的被审计单位资料库、审计专家经验库和审计文献资料库三大数据库已经建成。 与此同时，新的问题也随之产生。在开展审计工作时，要从如此庞大的零散的数据信息中提取出有价值、有意义的数据变得十分的困难。这正是数据处理大显身手的地方。无论数据的形式是数字、文字、图像还是声音，数据处理都会对数据进行解释，并赋予一定的意义，这时数据便成了信息。数据处理的基本目的就是从大量的、杂乱无章的或是难以理解的数据中根据信息抽取并推导出对于特定需求有价值、有意义的数据。这正是计算机审计工作所需要的。 2. 计算机审计数据处理前的准备步骤 2.1 数据采集 数据采集是进行计算机审计的基础，也是最关键的环节。审计人员可以直接利用审计软件中的导入模板导入财务数据，也可以根据情况从被审计单位数据库中导入需要的相关文件。对于企业而言，通常只需要导入凭证库表、科目表、期初余额表等数据，就可以生成相应的汇集明细账、总账、报表等会计资料与信息。 大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。 大数据时代的计算机信息处理技术 21世纪，随着科学技术的飞速发展，计算机技术始终都处于不断的更新当中。以此为基础的互联网在对信息进行处理的过程中诞生出了各种先进科学的规范技术，来自于全球不同范围内的信息资源得以在此高度汇聚，当代互联网内部数据库的信息量已经呈相当明显的爆炸式增长趋势，大数据时代就此来临。信息资源需要经过有效的处理之后才能被人类社会广泛利用，为了应对大数据这个时代背景，相对应的计算机信息处理技术在全社会范围内成了人们日常关注的中心。本文将就此展开综合论述，通过对大数据时代的计算机信息处理技术进行分析探讨，来为我国未来计算机技术的发展方向作出预测。 标签：大数据时代；计算机信息处理技术；未来发展 计算机技术出现的动因是当时国际上的计算水平并不高，传统的一些计算规则已经不能够满足新时代爆炸式数据处理的需求，所以先进创新型的计算机技术在对数据处理上做出了相当强有力的贡献，经过这些年的不断进步已经在世界的范围内实现了相当充足的运用，大部分的行业在日常的工作进程当中都已经离不开计算机技术。但是就目前来看，计算机信息处理技术仍然面临着许多的难题，一些大型的网络公司出于利益竞争，在信息数据的储存方面作出了更广泛的深度研究，目的是为越来越多的用户提供更为高级的服务，大数据的定义也是在数据处理总量超过了10亿t的时候被总结出来的，这是信息时代的一个典型突破。这个突破促使很多人民的生活有了更高的提升，也加速了计算机信息处理技术的进步，人类社会拥有了越来越多的有价值信息资源。 一、大数据时代 “大数据”这个概念是麦肯锡公司在2011年提出来的一个概念，当即便吸引了全世界人民的目光。麦肯锡是一家在全球咨询行业排名前列的大企业，他们借“大数据”这个简单明确的词语来概括在这个信息膨胀的时代所诞生的一系列数据处理相关的技术工作，大量专业人员都对大数据表现出高度的赞誉和强烈的认同感，美国政府更是特意对这个新技术设立了专项保护，并鼓励全体企业能够对其进行最大程度的开发利用。随后，大数据时代就这样悄无声息地来临了。它是一种时代现象，更是一种宝贵资源。在未来，企业要想有一个更契合时代潮流的发展前景，必要充分利用大数据进行适当转型，才能创造出更多的奇迹。 二、大数据时代背景下的信息处理技术分析 在大数据时代的背景下，计算机信息处理技术应用主要有以下三个表现：（1）信息的收集与处理；（2）信息的储存；（3）信息的保护。 在对信息进行收集加工的过程中，要尽可能的将一些有效的信息数据进行收集获取，这样在后期对信息进行系统性的处理时才能够产生出一定的社会价值，保证数据在传播的过程中也能拥有极强的动力。收集是信息处理的第一个步骤， 大数据处理：技术与流程 文章来源：ECP大数据时间：2013/5/22 11:28:34发布者：ECP大数据（关注：848） 标签： “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。特点是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。 大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题。 大数据处理技术 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。 大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 1）大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。 中科计算机所Excel四大数据处理技术精讲 前言 Excel 中的排序、分类汇总、筛选及表技术是Excel常用的数据处理技术，尤其是前三者的使用频率很广。但是很多用户在使用Excel这四项基本数据处理技术的时候经常会出现这样或那样的问题，这主要原因是很多用户并没有彻底的理解或者说是掌握这几种技术，相当一部分用户停留在朦胧模糊的印象之中：说不会用吧也会用，说会用吧却精通不了；现有的相关教材或书籍也没有很深刻的针对这几项技术进行形象深入的讲解。 我们这堂课目的就是针对这几项技术的进行专项的讲解，以期达到让用户彻底理解他们，以不变应万变。 限于本人水平有限，在讲课当中难免有失误的地方，恳请提出宝贵的建议和意见。 讲师：马成功 排序功能的使用 排序功能的引入 排序功能的实现原理（软件会自动识别参与排序的数据的类型和他们之间大小并按指定的次序自动的调整彼此之间的位置） 排序的三要素 排序对象的确立 ?以某行或某列为排序对象，让软件自动识别排序的区域 ?以局部为排序对象，人为的特定指定排序对象 Excel内置的排序规则（在此我们按从小到大的顺序表示） ?针对日期的排序（以前的日期＜当前的日期＜将来的日期，比如 2008<2009<2011<2012） ?针对时间的排序（过去的时间＜当前的时间＜将来的时间，比如 8:00<9:00<10:00<11:00） ?针对数字的排序（负数＜0＜正数，比如：-12<-8<0<10<100） ?针对字母的排序（是按26个英文字母表的排序法则，大写字母:A 计算机数据处理 学号：090606128姓名：宋展雄 摘要： 数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程。 关键词：计算机数据的处理方式计算机对数据的加工处理计算机数据处理在各个方面的应用 正文： 计算机数据的处理方式 根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。每种处理方式都有自己的特点，应当根据应用问题的实际环境选择合适的处理方式。数据处理主要有四种分类方式①根据处理设备的结构方式区分，有联机处理方式和脱机处理方式。②根据数据处理时间的分配方式区分，有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。③根据数据处理空间的分布方式区分，有集中式处理方式和分布处理方式。④根据计算机中央处理器的工作方式区分，有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。 联机处理:实时地采集处理与事务相连的数据以及共享数据库和其它文件的地位的变化。在联机处理中，事务是被立即执行的，这与批处理相反，一批事务被存储一段时间，然后再被执行。这就是脱机数据处理。 批处理方式是指：用户将作业交给系统操作员，系统操作员将许多用户的作业组成一批作业，之后输入到计算机中，在系统中形成一个自动转接的连续的作业流，然后启动操作系统，系统自动、依次执行每个作业。最后由操作员将作业结果交给用户。 批处理操作系统的特点是： 多道和成批处理。 一台主机连接了若干个终端，每个终端有一个用户在使用。用户交互式地向系统提出命令请求，系统接受每个用户的命令，采用时间片轮转方式处理服务请求，并通过交互方式在终端上向用户显示结果。用户根据上步结果发出下道命。分时操作系统将CPU的时间划分成若干个片段，称为时间片。操作系统以时间片为单位，轮流为每个终端用户服务。每个用户轮流使用一个时间片而使每个用户并不感到有别的用户存在。分时系统具有多路性、交互性、“独占”性和及时性的特征。 分时处理是指：一台主机连接了若干个终端，每个终端有一个用户在使用。用户交互式地向系统提出命令请求，系统接受每个用户的命令，采用时间片轮转方式处理服务请求，并通过交互方式在终端上向用户显示结果。 计算机数据处理实验报告(一) 王佳雅食科（4）班 22号 1. 实验目的 ?熟练掌握Excel和SAS软件的基本方法； ?掌握用Excel和SAS软件进行试验数据的处理方法； ?正确分析计算机处理结果； 2. 主要试材及仪器设备 ?计算机 ?Winxp系统 ?office2000(全部安装) ?SAS8.0 3. 实验内容 （1）灭菌过程肉丸子表面温度的计算； （2）对果酒的酒度和酸度进行相关分析； 4. 实验材料 例1 用110℃的压力锅对初始温度为25 ℃袋包装肉丸灭菌，20min后用25℃的水冷却10min，求肉丸子在灭菌、冷却过程中表面温度。 (!)Excal 表1。肉丸子灭菌过程表 初温t020℃ 灭菌温度tz110℃ 灭菌时间t120min 冷却温度tw25℃ 冷却时间t210min 肉丸子灭菌过程表皮尔逊相 关系数-0.22229 时间 min表面温度自由度11 020F值0.571772 2110P值0.465441 4110 6110 8110 10110 12110 14110 16110 18110 20110 2225 2425 2625 2825 附录1：VB代码 Function Tem(T, t0, t1, tz, tw) If T = 0 Then Tem = t0 Else If T >= 0 And T <= t1 Then Tem = tz Else Tem = tw End If End If End Function (2)SAS 时间表面温度 时间 1.0000 -0.2229 0.4654 表面温度-0.2229 1.0000 0.4654 由上可知，时间与表面温度无统计上的意义（P=0.4654>0.05） 例二在酿制果酒过程中，对果酒进行抽样，测定其酸度和酒度，数据如表，现对两指标 进行线性相关分析，以研究两指标是否存在一定的关系 1．方法： （1）对果酒进行的16次抽样检验的原始数据 序号酸度酒度序号酸度酒度序号酸度酒度 1 0.5 3.35 7 0.9 3.15 13 1.4 1.95 2 0.6 3.2 8 1 2.85 14 1.5 2.2 3 0.7 3.3 9 1.2 2.05 15 1.5 1.9 4 0.7 3 10 1.2 2.9 5 1 6 1.6 1.7 5 0.7 3.4 11 1.3 2.15 6 0.8 2.35 12 1.3 2.3 （2）用SAS进行相关性分析 3．结果： 酸度酒度 酸度 1.00000 -0.87912 <.0001 酒度 -0.87912 1.00000 大数据时代计算机信息处理技术 1大数据时代的概述 进入二十一世纪以来，随着计算机互联网的发展以及信息化处理方式的广泛应用，大数据在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。微信、网购、微博等新兴生活方式的出现也为人们提供了新的选择。人类逐渐进入到大数据时代。随着信息量爆炸性增长以及由于信息多样化的特点，使得计算机在进行信息处理工作时遇到一些问题。因此，对于大数据处理技术的应用在社会中随之逐渐增加。 2大数据时代信息的特征 2.1 多样化 随着社会的发展以及人们日常生活节奏的加快，信息的多样性也在增加。在计算机信息处理的过程中，信息的多样性对于计算机信息处理来说有着其阻碍作用。书籍、报纸、广播、网络，信息的来源越来越多，文字、声音、图像、光影，信息的形式越来越多，怎样从如此繁杂的来源与形式中选择对自己有用的数据，这是一个不小的难题。大数据时代，信息的多样性是计算机信息处理技术必须面对的挑战。 2.2 数量大 大数据时代的数据数量巨大是一个主要特征。在我们现代社会的发展过程中，由于社会发展的加快以及社会需求的增加，导致海 量数据的飞速产生，更多的数据并不能给我们带来更多的好处，相反，这增加了我们从中获取有用信息的难度，引导出更多的数据以及问题。数据规模呈指数性地增长，使得计算机在进行信息处理时难度加大。 2.3 传播速度快 传播速度快是大数据时代信息的又一特征。在信息化的社会中，利用微信、微博、直播等新媒体技术手段，短时间内产生并传播大量实时信息，信息的传播速度像病毒式扩散，颠覆了传统的信息传播方式，在这样的状况下，会进一步给计算机的信息处理带来更大的难度。 3大数据时代计算机信息处理技术 3.1数据搜集以及加工技术 在大数据时代，数据搜集以及加工技术在计算机信息处理技术中占有重要的地位。我们从计算机中获得各种信息，但是我们需要的不是这些原始的信息，而是通过一定的加工以及分析，进而变成我们所看到的信息。在计算机进行信息处理时，其工作包括许多方面，其中有信息收集、初步处理、进一步加工等。在进行信息搜集时，要注意搜集有用并且具有时效的信息，然后对其进行初步处理和加工。然后再通过分类、分析、整理等过程进而得到最终的信息。因此，为了将信息中的价值体现出来，加工过程需要较高水平的技术支持。 3.2计算机信息存储技术 《计算机数据处理技术》课程总结 2004年9月—12月本人承担了农学10211班选修课《计算机数据处理技术》课程，计划30学时；已按预定计划完成。本课程第一次开设，受到了同学们的欢迎；本课程无迟到，也无早下课现象，更无旷课等教学事故。 本课程积极调动同学们参与教学活动，紧密结合实际，按教学大纲要求，抓住同学们感兴趣的内容进行教学。 考核采用笔试和上机两部分，每部分为50分钟。上机除考核答案对错，还考核操作速度，结果输出的质量等多方面。通过考核16位同学全部合格。 授课教师：金文林 2004年12月30日 《基础日语初级（I）（II）》课程总结 2004年9月—12月本人承担了全院选修课《基础日语初级（I）》课程，计划30学时；《基础日语初级（II）》课程，计划30学时；已按预定计划完成。这一课程受到了同学们的欢迎,；本课程无迟到，也无早下课现象，更无旷课等教学事故。 本课程积极调动同学们参与教学活动，抓住教学中同学们感兴趣的内容进行场景对话。但也有同学不购买教材、不能认真按时完成作业，同学中缺课现象比较严重。所以，考核比较严格。 考核采用口试，通过口试的同学给予基本合格的成绩。另一部分根据考勤及课堂提问给予平时成绩。凡缺课超过3次取消考核，不给予成绩。缺课达3次的同学在考核上降低一档。 全院共有141人选修。 不予参加考核的和考核不合格的共24人，合格的127人。其中达良好的49人；优秀的7人。并规定了良好以上的49人可以参加下学期的《基础日语初级（II）》选修。 本学期仅有二个同学完成《基础日语初级（II）》课程学习。 授课教师：金文林 2004年12月30日大数据处理常用技术简介
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