大数据技术导论
《大数据技术导论》课程教学大纲
《大数据技术导论》课程教学大纲TechnoIogy of Cloud Computing and Big Data一、课程基本情况课程编号：课程类别：专业基础课课程学分：3学分课程总学时：48学时，其中讲课：32学时，实验（含上机）：16学时课程性质：考试开课学期：第1学期先修课程：大学生计算机基础适用专业：大数据技术、计算机应用技术、人工智能技术应用相关专业教材：大数据技术导论（第2版），程显毅任越美主编，机械工业出版社，2022.8 开课单位：计算机科学与技术学院二、课程性质、教学目标和任务《大数据技术导论》课程是计算机应用技术专业、大数据技术专业、人工智能技术应用专业必修的一门基础课程，具有很强的实践性和应用性。
主要培养学生大数据平台运维、大数据分析和数据可视化基本思想和基本技能，为后续的数据挖掘应用性课程和数据产品开发课程的学习打好编程基础。
本课程设置的目的是通过对Hadoop, HDFS, MapReduce, HBase, Hive的学习，较好地训练学生大数据平台运维、数据分析和数据展现，使学生具有数据分析和数据展现的能力，为培养学生有较强数据开发能力打下良好基础。
本课程的思政目标1）理解全量思维源自量变到质变，大事业都是从点滴小事情积累起来的。
2）理解相关思维是善于抓机遇，良机只有一次，错过就不再来。
3）理解容错思维源理解和大度，学习别人的优点，完善自身。
4）理解数据分析源自发现人生价值，在有限生命中实现无限价值的人生。
5）理解数据敏感源自用数据讲故事，用数据展现祖国的发展，感受祖国的强大。
6）理解分布式处理源自协作，合作可以充实你的人生。
7）理解数据清洗源自质量第一，保证在激烈竞争中利于不败之地。
8）理解业务理解源自知己知彼，莫愁前路无知己，天下谁人不识君。
9）理解数据安全源自责任重于泰山，少年智则国智，少年强则国强。
10）理解大数据让世界变得透明源自自知者明，最难了解的自己。
三、教学内容和要求1.概论（8学时）（1）了解大数据技术产生的历史必然；（2）理解大数据的特征；（3）理解大数据生命周期；（4）理解大数据、云计算、物联网之间的相互关系；（5）了解大数据带来的变革；（6）理解大数据思维的基本原理；(7)理解数据的价值；(8)熟练安装部署虚拟机；(9)掌握LinUX常用操作;目的：通过上述知识的学习，使学生了解大数据基本概念、特征、思维、工具和技术。
大数据技术导论_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
大数据技术导论_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.大数据是一个什么领域的问题？答案:多学科综合领域2.以下哪种技术对大数据技术的发展起了最重要基础支撑作用？答案:云计算技术3.科学研究的第三范式是计算思维-()答案:仿真模拟4.与大数据直接相关的职业不包括答案:首席执行官5.下面科学研究的四个范式顺序正确的是（）答案:经验范式-理论范式-模拟范式-数据密集型范式6.常见的分布式网络爬虫架构不包含（）答案:Master-worker7.以下哪项不是传统关系型数据库的弱点？答案:无法满足数据一致性和完整性的需求8.HBase是一种（）数据库答案:列式数据库9.访问HBase表中的行，不可以用以下哪种方式答案:通过某列的值区间10.HDFS中文件块默认保存几份（）答案:3 份11.下面与HDFS类似的框架是（）答案:GFS12.下列关于NoSQL数据库和关系型数据库的比较，不正确的是答案:NoSQL数据库很容易实现数据完整性，关系型数据库很难实现数据完整性13.下列数据库属于文档数据库的是答案:MongoDB14.NoSQL数据库的CAP不包含（）答案:持久性15.NoSQL数据库的BASE不包含（）答案:持续性16.关于NoSQL数据库和关系数据库，下列说法不正确的是：答案:NoSQL数据库和关系数据库各有优缺点，但随着NoSQL的发展，终将取代关系数据库17.下列关于数据可视化的介绍，不正确的是（）答案:雷达图不适用于多维数据18.下列不可以用于多维数据可视化的方法有（）答案:GMap19.数据度量的常用方法不包括：答案:聚类系数20.Spark的组件中，用于做查询分析的是（）答案:Spark SQL21.关于MapReduce，下列说法错误的是答案:Hadoop框架是用Java实现的，MapReduce应用程序则一定要用Java来写22.传统并行计算框架（比如MPI）和MapReduce并行计算框架相比较的特点不包含答案:前者相比后者学习起来更容易23.关于RDD论述正确的是（）答案:RDD提供一种高度受限的共享内存模型，是一个弹性分布式数据集24.Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目不包括（）答案:MapReduce25.以下哪项对数据隐私问题的影响相对最小答案:政府和企业成立安全联盟26.科学研究的第一到第四范式数据思维依次分别采用：仿真模拟、模型推演、关联分析、科学归纳答案:错误27.大数据处理中的批处理框架包含Flink、hadoop、jvm、Spark答案:错误28.系统的控制方式一般分为模型驱动和数据驱动答案:正确29.4V特征包含：数据规模大、数据密度低、数据处理速度快、价值密度低答案:错误30.模拟范式是以数据考察为基础，联合理论、实验和模拟一体的数据密集计算的范式答案:错误31.全表对比是一种需要计算MD5校验码的非增量抽取方法答案:错误32.大数据中的非结构化数据包括视频、图像、语音、文本答案:正确33.电子表格Excel、网页HTML均属于结构化数据答案:错误34.HBase依靠Hadoop存储底层数据答案:错误35.在分布式文件系统中，采用采用多副本冗余存储可以节约存储空间、保证数据可靠性、更容易检查数据错误并加快数据传输速度答案:错误36.分布式文件系统改变了数据存储和管理方式，相对于本地文件系统具有易扩展、低成本、强可靠、高可用的优势答案:正确37.Hadoop的框架最核心的设计是HDFS和MapReduce答案:正确38.HDFS 专为解决大数据存储问题而产生的，其具备了强大的跨平台兼容性，支持批和流数据读写，实现了低延时数据访问，并兼容廉价的硬件设备答案:错误39.目前，NoSQL的含义是“Not only SQL”，而不是“No SQL”。
《大数据技术导论》课程介绍
数据安全、隐私保护及合规性问题探讨
数据安全挑战与对策
分析大数据时代面临的数据安全挑战，探讨加密技术、访问控制 等安全对策的应用和实践。
隐私保护技术
介绍隐私保护技术的原理和方法，包括数据脱敏、匿名化处理和差 分隐私等，并分析它们在保护个人隐私方面的作用。
数据可视化概述
简要介绍数据可视化的重要性和常用工具。
Echarts使用技巧
介绍Echarts的图表类型、配置项、数据格式等， 并分享在实际项目中的使用经验。
ABCD
Tableau使用技巧
详细讲解Tableau的数据连接、图表制作、仪表 板设计等功能和使用技巧。
可视化工具比较与选择
对比不同可视化工具的优缺点，给出选择建议。
通过传感器网络实时采集各种环境参数、 设备状态等数据。
数据挖掘 通过聚类分析、异常检测、关联规则 挖掘等手段挖掘数据中的有价值信息。
数据传输与存储 将采集到的数据实时传输到数据中心， 并进行高效存储。
应用场景 将挖掘结果应用于智能家居、智能交 通、环境监测等领域，实现智能化决 策和控制。
06
CATALOGUE
02
MapReduce应用实例
通过具体案例，如WordCount、Inverted Index等，详细讲解
MapReduce编程实践。
03
MapReduce优化策略
探讨如何提高MapReduce程序的执行效率，包括数据倾斜处理、
Combiner使用等技巧。
实时计算框架Storm、Spark Streaming应用案例分享
数据类型多样化
数据处理速度要求提高
大数据导论知识点总结
大数据导论知识点总结一、大数据概念大数据是指规模大、种类多、处理速度快、价值密度低的数据集合，它具有高维度、非结构化、实时性和全球性等特点。
大数据技术包括对大数据的存储、处理、分析和应用。
1.1 大数据的4V特征大数据的特征主要表现在4个方面，即数据的规模（Volume）、种类（Variety）、处理速度（Velocity）和价值密度（Value）。
1.2 大数据的应用场景大数据技术可以应用于很多领域，如金融、医疗、交通、电商、物流等，可以用于数据分析、预测、决策支持等方面。
二、大数据技术2.1 大数据存储技术大数据的存储技术包括分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）、分布式数据库（HBase）等。
2.2 大数据处理技术大数据的处理技术包括MapReduce（Hadoop）、Spark、Storm等。
2.3 大数据分析技术大数据的分析技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等。
2.4 大数据应用技术大数据的应用技术包括数据可视化、数据仓库、数据治理、数据安全等。
三、大数据发展趋势3.1 人工智能与大数据的结合人工智能与大数据是相辅相成的关系，结合起来能够实现更多的应用场景。
3.2 云计算与大数据的融合云计算与大数据的融合能够实现数据资源的共享、弹性扩展和成本节约。
3.3 数据安全与隐私保护随着大数据的发展，数据安全和隐私保护越来越受到重视，需要加强数据保护和安全技术研究。
3.4 边缘计算与大数据的结合边缘计算是指将计算资源放置在接近数据源头的地方，能够为大数据的实时处理提供更好的支持。
3.5 数据治理与数据价值挖掘数据治理是指在数据采集、存储、处理、分析和应用各个阶段对数据进行梳理和管理，以促进数据的有效利用和价值挖掘。
3.6 大数据产业化与智能化大数据产业化和智能化是大数据技术发展的必然趋势，能够推动产业升级和智能化转型。
四、大数据发展的挑战与机遇4.1 数据安全与隐私保护的挑战随着大数据应用范围的扩大，数据安全和隐私保护面临着更多的挑战，需要加强相关技术和政策措施。
2024年度《大数据技术导论》课程教学大纲
NoSQL数据库概述
阐述NoSQL数据库的概念、特点及其与关系型数据库的区别。
主要NoSQL数据库类型
介绍键值存储、列式存储、文档存储和图形存储等主要的NoSQL 数据库类型及其代表产品。
NoSQL数据库应用案例
展示NoSQL数据库在不同领域的应用实例，如MongoDB在Web 开发中的应用、Cassandra在分布式系统中的应用等。
及其在大数据存储中的角色。
HDFS架构与原理
02
详细解析HDFS的架构，包括NameNode、DataNode、Block
等核心概念，以及其高可的基本操作指南，如文件的上传、下载、查看等，并
通过实例演示其用法。
12
NoSQL数据库简介
2024/3/23
数据加密技术
采用先进的数据加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性 。
隐私保护法规
制定和完善隐私保护法规，规范大数据的收集、存储和使用行为，保 护个人隐私不受侵犯。
2024/3/23
24
数据质量与治理问题
数据质量问题
大数据中存在着大量重 复、错误和不完整的数 据，严重影响数据分析 结果的准确性和可信度 。
2024/3/23
智能能源管理
利用大数据和物联网技术 ，实现能源的智能分配和 优化。
公共安全监控
通过大数据分析，提高城 市公共安全监控和应急响 应能力。
22
06 大数据挑战与未来发展
2024/3/23
23
数据安全与隐私保护问题
数据泄露风险
随着大数据技术的广泛应用，数据泄露事件频繁发生，对企业和个 人隐私造成严重威胁。
10
讲解数据可视化的基本 原理和常用工具，如 Tableau、D3.js等，以 及如何将分析结果以直 观的方式呈现出来。
大数据导论
大数据导论大数据导论1·简介1·1 定义大数据是指由传统的数据收集、处理和分析方法难以处理的巨大数据集合，具有多样化、高速率和大容量等特点。
1·2 发展历程大数据的起源可以追溯到20世纪90年代末，随着互联网的普及和技术的进步，数据开始迅速积累，大数据概念逐渐兴起。
2·大数据技术体系2·1 数据采集数据采集是大数据处理的第一步，包括传感器数据、社交媒体数据、互联网日志等多种数据来源。
2·2 数据存储大数据存储采用分布式存储技术，如Hadoop、HBase、Cassandra等，可以实现海量数据的高性能存储和可扩展性。
2·3 数据处理大数据处理包括批处理和实时处理两种方式。
批处理使用MapReduce模型，实时处理使用流式计算技术，如Storm、Spark等。
2·4 数据分析大数据分析包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术，可以从海量数据中挖掘出有价值的信息和模式。
3·大数据应用领域3·1 商业智能大数据可以帮助企业进行销售预测、市场分析、客户行为分析等，提高决策效率和市场竞争力。
3·2 金融领域大数据在金融领域的应用包括风险管理、欺诈检测、个性化投资服务等，可以提高金融机构的效益和客户满意度。
3·3 医疗健康大数据在医疗健康领域的应用包括疾病预测、个性化治疗、健康管理等，有助于改善医疗服务和健康状况。
3·4 公共安全大数据可以用于犯罪预测、交通管理、灾害应对等方面，提升社会安全性和应急响应能力。
4·大数据的挑战与风险4·1 隐私保护大数据应用可能涉及大量个人数据，隐私保护成为亟待解决的问题，需要制定相关法律和隐私保护机制。
4·2 数据安全大数据存储和处理涉及大量机密信息，数据安全成为重要问题，需要加强数据加密、访问控制等安全措施。
4·3 数据质量大数据具有多源异构的特点，数据质量难以保证，需要进行数据清洗、去重和归一化等预处理工作。
大数据导论：大数据技术单元测试与答案
大数据导论：大数据技术单元测试与答案在当今数字化的时代，大数据技术已经成为了推动各行各业发展的重要力量。
为了更好地掌握大数据技术的知识，进行单元测试是必不可少的环节。
接下来，我们将详细介绍大数据技术的单元测试内容以及对应的答案。
一、大数据技术概述大数据技术是指从海量、多样、高速增长的数据中提取有价值信息的一系列技术和方法。
它包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。
二、单元测试知识点1、数据采集技术了解常见的数据采集方法，如网络爬虫、传感器数据收集等。
掌握数据清洗和预处理的基本步骤。
2、数据存储技术熟悉关系型数据库和非关系型数据库的特点和应用场景。
了解分布式文件系统的原理和优势。
3、数据处理技术掌握 MapReduce 编程模型的原理和应用。
了解 Spark 等大数据处理框架的特点和使用方法。
4、数据分析技术熟悉数据分析的基本方法，如数据挖掘、机器学习等。
能够运用统计分析工具对数据进行分析。
5、数据可视化技术掌握常见的数据可视化工具和图表类型。
学会如何将分析结果以直观的方式展示出来。
三、单元测试题目1、以下哪种数据采集方法常用于获取互联网上的信息？（）A 传感器数据收集B 网络爬虫C 人工录入D 以上都不是答案：B2、关系型数据库和非关系型数据库的主要区别在于（）A 数据存储方式B 数据查询效率C 数据结构的灵活性D 以上都是答案：D3、在 MapReduce 编程模型中，Map 函数的主要作用是（）A 对数据进行分组B 对数据进行预处理C 将输入数据映射为键值对D 以上都不是答案：C4、以下哪种数据分析方法可以用于预测未来趋势？（）A 聚类分析B 回归分析C 关联规则挖掘D 以上都不是答案：B5、以下哪种数据可视化图表适合展示数据的分布情况？（）A 折线图B 柱状图C 饼图D 箱线图答案：D四、答案解析1、网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序，可以有效地从互联网上采集大量的数据。
传感器数据收集主要用于获取物理世界中的数据，人工录入效率低下且难以处理大规模数据。
01.《大数据导论》第1章 数据与大数据时代
历年、各省、文理科、各专业分数线
3 of 38
1.1 从数据到大数据
2. 海量的数据的产生
智能终端拍照、拍 视频
</部分地区主要作物产量（万吨）>
JSON格式数据
{ "部分地区主要作物产量（万吨）":{ "北京":{ "小麦":18.7, "玉米":75.2 }, "河北":{ "稻谷":58.8, "玉米":1703.9, "小麦":1387.2 }, "广西":{ "稻谷":1156.2, "甘蔗":8104.3 } }
XML格式数据
<部分地区主要作物产量（万吨）> <地区 名称=“北京”> <小麦>18.7</小麦> <玉米>75.2</玉米> </地区> <地区 名称=“河北”> <稻谷>58.8</稻谷> <玉米>1703.9</玉米> <小麦>1387.2</小麦> </地区> <地区 名称=“广西”> <稻谷>1156.2</稻谷> <甘蔗>8104.3</甘蔗> </地区>
1. 数据思维的由来
（1）科学研究的三种方法及思维
大数据导论
大数据的特点
数据量大：数据量庞大，需要 处理和分析的数据量巨大
数据类型多样：包括结构化、 半结构化和非结构化数据
数据产生速度快：数据产生速 度非常快，需要实时处理和分 析
数据价值密度低：数据价值密 度低，需要从大量数据中提取 有价值的信息
诈行为
2
隐私侵犯：未经 用户同意收集、 使用和传播个人
隐私信息
4
安全漏洞：大数 据系统可能存在 安全漏洞，易受
攻击和破坏
数据质量与完整性问题
数据来源多样， 质量参差不齐
数据清洗和预 处理难度大
数据完整性难 以保证，存在
缺失和错误
数据安全与隐 私问题，需要 保护用户隐私
数据处理与分析问题
1
数据量庞大：需要 处理海量数据，对 计算资源和存储资
数据处理和分析难度大：需要 采用先进的数据处理和分析技 术，如机器学习、深度学习等
数据隐私和安全问题：大数据 涉及个人隐私和安全问题，需 要采取有效的保护措施
大数据的价值
1
提高决策效率：通 过数据分析，帮助 企业快速做出明智
的决策
3
提高客户满意度： 通过数据分析，帮 助企业更好地了解 客户需求，提高客
04
数据仓库技术：如 Hive、Spark等， 适用于数据分析和 处理
06
区块链技术：如 Hyperledger、 Ethereum等，适用 于数据安全和去中 心化存储
数据分析技术
数据采集：从各种来源收集数据，包括网络、传 感器、数据库等
数据清洗：对数据进行预处理，包括缺失值处理、 异常值处理、重复值处理等
户满意度
融优学堂大数据技术导论(___)章节测验答案
融优学堂大数据技术导论(___)章节测验答案青春不再，时光易逝。
本文介绍了___的大数据技术导论和解忧书店的活动。
其中，第二部分为选择题，涵盖了大数据的基础知识和处理框架。
第三部分讨论了大数据的感知和获取，包括科学研究的四个范式、分布式网络爬虫架构和数据密集计算的范式。
最后，指出了在大数据生命周期中，数据收集和整理是最繁忙的阶段。
6.大数据中的非结构化数据包括图像、文本、语音、视频和电子邮件等多种形式的数据。
FXML文档不是大数据中的非结构化数据。
7.在增量抽取方法中，需要计算MD5校验码的是全表对比方法，而不是其他选项。
8.深网内容包括Web上可访问的非网页文件、通过填写表单形成对后台在线数据库的查询而得到的动态页面、需要注册或其他限制才能访问的内容以及由于缺乏被指向链接而没有被搜索引擎引到的页面。
通过搜索引擎搜索得到的结果不属于深网内容。
9.在网络爬虫策略中需要根据链接计算网页重要性的是局部PageRank策略，而不是深度优先算法。
10.大数据中的半结构化数据包括电子邮件、XML、系统日志和HTML等数据，办公文档不属于半结构化数据。
4.大数据存储与管理1.与HDFS类似的框架是GFS。
2.NoSQL数据库的明显优势在于支持超大规模数据存储、灵活的数据模型可以很好的支持Web2.0应用以及具有强大的横向扩展能力。
3.HDFS专为解决大数据存储问题而产生，其具备兼容廉价的硬件设备、流数据读写、大数据集和强大的跨平台兼容性等特点，不具备复杂的文件模型。
4.HBase的实现包括库函数、n服务器。
5.ce。
1.正确答案：BCD 我的答案：C2.正确答案：错误我的答案：正确3.正确答案：ABCD 我的答案：BCD4.正确答案：正确我的答案：正确5.正确答案：错误我的答案：正确6.正确答案：D 我的答案：D7.正确答案：ABC 我的答案：ABC5.大数据分析与可视化1.大数据可视化分析有效融合计算机的计算能力和人的认知能力，以获得对于大规模复杂数据集的洞察力。
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