大数据技术与应用课件第5章(上)
NoSQL数据库
NoSQL数据库又叫作非关系数据库，它是英文“Not Only SQL”的简写，即“不仅仅是SQL”。NoSQL一词最早出现于 1998年，是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL 功能的关系数据库。
NoSQL数据库又叫作非关系数据库，它是英文“Not Only SQL”的简写，即“不仅仅是SQL”。NoSQL一词最早出现于 1998年，是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL 功能的关系数据库。
大数据存储的方式
大数据的存储方式主要有分布式存储、NoSQL数据库、 NewSQL数据库以及云数据库四种。
分布式存储 分布式系统包含多个自主的处理单元，通过计算机网络
互连来协作完成分配的任务，其分而治之的策略能够更好的 处理大规模数据分析问题。
（1）分布式文件系统 分布式文件系统 HDFS 是一个高度容错性系统，被设计
成适用于批量处理，能够提供高吞吐量的的数据访问。
（2）分布式键值系统 分布式键值系统用于存储关系简单的半结构化数据。典
型的分布式键值系统有Amazon Dynamo，以及获得广泛应用 和关注的对象存储技术（Object Storage）也可以视为键值系 统，其存储和管理的是对象而不是数据块。
淘宝也自主开发的一个分布式键值存储引擎Tair。
在大数据时代，数据获取的方式有这样几类：爬 虫抓取、用户留存、用户上传、数据交易和数据共 享。
传统数据要么以线下传统文件的方式，要
么以邮件或是第三方软件进行传输，而随着 API接口的成熟和普及， API接口也随着时代 的发展逐渐标准化、统一化。
大数据存储的数据类型与传统存储的数据 类型差异较大。传统数据更注重于对象的描 述，而大数据更倾向与对数据过程的记录。
第5章 大数据存储
大数据存储概述
大数据存储通常是指将那些数量巨大、难于收集、处理、 分析的数据集持久化到计算机中。在进行大数据分析之前， 首先的步骤就是要将海量的数据存储起来，以便今后的使用。
大数据的存储数据通常是以GB甚至是TB乃至PB作为存储的 数据量级，因而与传统的数据存储方式差异较大。
传统数据的获取大多是人工的，或者是简单的键 盘输入。如超市每天的营业额以及营业数据等，多 数是以电子表格的方式录入并存储到计算机中，存 储容量较小。 。
在实际应用中，键值数据库适用于那些频繁读写，拥有
简单数据模型的应用。键值数据库中存储的值可以是简单的 标量值，如整数或布尔值，也可以是结构化数据类型，比如 列表和JSON结构。
适用案例 存放会话数据。 用户配置信息。 购物车数据。
不适用案例
需要在不同数据集之间建立关系，或是将不同的关键字集合 联系起来。 需要执行含有多项操作的事务，而又需要复原或回滚。 需要根据键值对的某部分来查询关键字。 需要同时操作多个关键字。
NoSQL不使用SQL作为查询语言，其存储也可以不需要固 定的表模式，用户操作NoSQL时通常会避免使用RDBMS的 JION操作。
目前NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用： （1）数据模型比较简单； （2）需要灵活性更强的IT系统； （3）对数据库性能要求较高； （4）不需要高度的数据一致性； （5）对于给定Key，比较容易映射复杂值的环境。
NoSQL数据库的分类 （2）键值数据库
键值存储即Key-Value存储，简称KV存储。它是NoSQL存
储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织，索引 和存储。
键值数据库就像在传统语言中使用的哈希表，可以通过
key来添加、查询或者删除数据，鉴于使用主键访问，所以 会获得不错的性能及扩展性。
NoSQL数据库的理论基础
NoSQL数据库的三大理论基础分别是：CAP原则、BASE和 最终一致性。
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性 ）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼
大数据的存储中不仅存储数据的容量较大，更重要的是
人们可以从存储的数据间找到相互的关系，从而能够对数据 进行比对和分析，最终产生商业价值。
大数据存储的类型主要有以下三种：块存储、文件存储 和对象存储。
（1）块存储 块存储就好比硬盘一样，直接挂载到主机，一般用于主
机的直接存储空间和数据库应用的存储。
列式存储是相对于传统关系型数据库的行式存储来说的，
简单来说两者的区别就是如何组织表。一般来讲，将表放入 存储系统中有两种方法：行存储和列存储。
行存储法是将各行放入连续的物理位置，这很像传统的记
录和文件系统。列存储法是将数据按照列存储到数据库中， 与行存储类似。
在实际应用中，传统的关系型数据库，如Oracle、DB2、 MySQL、SQL SERVER等采用行式存储法，而新兴的Hbase、 HP Vertica、EMC Greenplum等分布式数据库采用列式存储。
DAS：是直接连接于主机服务器的一种储存方式，也叫作直连式存储。
SAN：是一种用高速（光纤）网络联接专业主机服务器的一种储存方式，此系统 会位于主机群的后端，它使用高速I/O 联结方式。
云存储的块存储：具备SAN的优势，而且成本低，不用自己运维，且提供弹性 扩容，随意搭配不同等级的存储等功能，存储介质可选普通硬盘和SSD。
列式数据库的优点主要有：极高的装载速度、适合大量
的数据而不是小数据、高效的压缩率以及适合做聚合操作等 。
列式数据库的缺点主要有：不适合扫描小量数据、不适 合随机的更新以及不适合做含有删除和更新的实时操作等。
列式数据库由于其针对不同列的数据特征而发明的不同
算法使其往往有比行式数据库高的多的压缩率，普通的行式 数据库一般压缩率在3：1 到5：1 左右，而列式数据库的压 缩率一般在处：
易于数据的分散 提升性能和增大规模
希望顺畅地对数据进行缓存(Cache)处理 希望对数组类型的数据进行高速处理 希望进行全部保存
NoSQL在处理大量数据方面很有优势。但实际上 NoSQL数据库还有各种各样的特点，如果能够恰当 地利用这些特点，它就会非常有用。
NoSQL数据库的分类 （1）列式数据库
（2）文件存储
文件存储（NAS）相对块存储来说更能兼顾多个应用和更多用户访问，同时 提供方便的数据共享手段。
阿里云文件存储就是一种分布式的网络文件存储。
（3）对象存储
对象存储同时兼具SAN高级直接访问磁盘特点及NAS的分布式共享特点。它 的核心是将数据通路(数据读或写)和控制通路(元数据)分离，并且基于对象存储 设备(OSD)，构建存储系统。
。
BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性）三个短语的简写。BASE是对CAP中一致性和可用性权
衡的结果。
最终一致性：服务器一致性是指更新如何复制分布到整个系统，以保证数据
的最终一致。而客户端一致性是指在高并发的数据访问操作下，后续操作是否 可以获取最新的数据。
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交通大数据技术及其应用--课件--第5章-基于大数据的群体出行分析及预测技术全文
5.2.4 模型应用 5.2.4.1 数据集
(１)网约出行数据集。网约车数据集来源于国内主要运营商 滴滴出行。
基于前述章节，需要把订单数据中连续的信息进行离散化 处理，离散处理后的数据集见表。
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.2 基于贝叶斯网络的城市区域出行需求稳定性分析技术
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.1 区域出行时空特性分析方法
5.1.1 不同区域居住者出行空间活动范围
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.1 区域出行时空特性分析方法
5.1.1 不同区域居住者出行空间活动范围
CBD区域样本用户Sch均值为32.2km2 ,以Sch的自然对数 [ln(Sch)]为横轴,统计ln(Sch)的频数及累积频率,如图所示。
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.2 基于贝叶斯网络的城市区域出行需求稳定性分析技术
5.2.2 基于贝叶斯网络的区域分类模型构建方法 5.2.2.1 模型构建
对于任一交通小区h来说，该交通小区共有K个主题特征，主题特征分 布θh服从参数αh的Dirichlet分布，对与某一主题zh，k下的单词分布，有服从 参数为β和γ的Dirichlet分布。假设共有K个主题，ψ为K×V t矩阵，V t表示不 同时间窗口个数，φ是K×V s矩阵，其中V s表示不同出行特征个数。ψtk (φsk) 矩阵中的每个元素表示不同特征的概率分布。综上，即可观测到交通小区h 中不同时间窗口w th下和出行特征w sh的联合概率分布。在任一交通小区内 的总共出行记录条数可以标记为Ntaz，上述整体生成模型的概率图模型可以
(１)网约出行数据集。网约车数据集来源于国内主要运营商 滴滴出行。
基于前述章节，需要把订单数据中连续的信息进行离散化 处理，离散处理后的数据集见表。
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.2 基于贝叶斯网络的城市区域出行需求稳定性分析技术
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.1 区域出行时空特性分析方法
5.1.1 不同区域居住者出行空间活动范围
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.1 区域出行时空特性分析方法
5.1.1 不同区域居住者出行空间活动范围
CBD区域样本用户Sch均值为32.2km2 ,以Sch的自然对数 [ln(Sch)]为横轴,统计ln(Sch)的频数及累积频率,如图所示。
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.2 基于贝叶斯网络的城市区域出行需求稳定性分析技术
5.2.2 基于贝叶斯网络的区域分类模型构建方法 5.2.2.1 模型构建
对于任一交通小区h来说，该交通小区共有K个主题特征，主题特征分 布θh服从参数αh的Dirichlet分布，对与某一主题zh，k下的单词分布，有服从 参数为β和γ的Dirichlet分布。假设共有K个主题，ψ为K×V t矩阵，V t表示不 同时间窗口个数，φ是K×V s矩阵，其中V s表示不同出行特征个数。ψtk (φsk) 矩阵中的每个元素表示不同特征的概率分布。综上，即可观测到交通小区h 中不同时间窗口w th下和出行特征w sh的联合概率分布。在任一交通小区内 的总共出行记录条数可以标记为Ntaz，上述整体生成模型的概率图模型可以
大数据导论-思维、技术与应用 第5章 大数据文件系统HDFS
3. 文件修改问题 这里HDFS中的文件只有一个写入者，而且写操作总是将数据添加在文件的 末尾。不支持具有多个写入者的操作，也不支持在文件的任意位置进行修改。
HDFS的解决思路
采用分块多副本存储方式后，HDFS文件的可靠性就大大增强了，即使 某个服务器坏了，也仍然可以完整读取文件； 同时还带来一个很大的好处，就是增加了文件的并发访问能力。
例如： 多个用户读取这个文件时，都要读块1，HDFS可以根据服务器的繁忙程 度，选择从哪台服务器读块1。
HDFS的设计理念
HDFS的设计理念
1. 实时性差 要求低时间延迟的访问的应用，不适合在HDFS上运行。HDFS是为高数据吞 吐量应用优化的，这可能会以高时间延迟为代价。
2. 小文件问题 由于NameNode将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能 存储的文件总量受限于NameNode的内存总容量。根据经验，每个文件、 目录和数据块的存储信息大约占150字节。过多的小文件存储会大量消耗 NameNode的存储量。
用户
HDFS 基本架构
HDFS
服务器 A
服务器 B
服务器 C
服务器 D
HDFS的解决思路
为了解决存储节点负载不均衡的问题。 HDFS首先把一个文件分割成多个块，然后再把这些文件块存储在不同 服务器上。 这种方式的优势就是不怕文件太大，并且读文件的压力不会全部集中 在一台服务器上，从而可以避免某个热点文件会带来的单机负载过高 的问题。
大数据导论 第五章
CONTENTS
目录
PART 01 HDFS简介 PART 02 HDFS基本原理 PART 03 HDFS整体架构 PART 04 HDFS数据复制
PART 05 HDFS数据访问机制 PART 06 HDFS操作 PART 07 作业
HDFS的解决思路
采用分块多副本存储方式后，HDFS文件的可靠性就大大增强了，即使 某个服务器坏了，也仍然可以完整读取文件； 同时还带来一个很大的好处，就是增加了文件的并发访问能力。
例如： 多个用户读取这个文件时，都要读块1，HDFS可以根据服务器的繁忙程 度，选择从哪台服务器读块1。
HDFS的设计理念
HDFS的设计理念
1. 实时性差 要求低时间延迟的访问的应用，不适合在HDFS上运行。HDFS是为高数据吞 吐量应用优化的，这可能会以高时间延迟为代价。
2. 小文件问题 由于NameNode将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能 存储的文件总量受限于NameNode的内存总容量。根据经验，每个文件、 目录和数据块的存储信息大约占150字节。过多的小文件存储会大量消耗 NameNode的存储量。
用户
HDFS 基本架构
HDFS
服务器 A
服务器 B
服务器 C
服务器 D
HDFS的解决思路
为了解决存储节点负载不均衡的问题。 HDFS首先把一个文件分割成多个块，然后再把这些文件块存储在不同 服务器上。 这种方式的优势就是不怕文件太大，并且读文件的压力不会全部集中 在一台服务器上，从而可以避免某个热点文件会带来的单机负载过高 的问题。
大数据导论 第五章
CONTENTS
目录
PART 01 HDFS简介 PART 02 HDFS基本原理 PART 03 HDFS整体架构 PART 04 HDFS数据复制
PART 05 HDFS数据访问机制 PART 06 HDFS操作 PART 07 作业
大数据技术原理与应用(第2版)
作者介绍
这是《大数据技术原理与应用（第2版）》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
读书笔记
天呐，我居然看完了。
这是一本偏专业的书籍。
值得一看，个中内容，源代码及实践部门太专业而！作为半业务半技术的数据分析师，值得好好了解，体会开发和大数据同行的处理思 维！。
四颗星。
大数据技术发展日新月异，这本书中的一些内容已经有点过时了，不过通篇读下来还是能对大数据领域有一 个整体认识。
15.1大数据在物流领域中的应用 15.2大数据在城市管理中的应用 15.3大数据在金融行业中的应用 15.4大数据在汽车行业中的应用 15.5大数据在零售行业中的应用 15.6大数据在餐饮行业中的应用 15.7大数据在电信行业中的应用 15.8大数据在能源行业中的应用 15.9大数据在体育和娱乐领域中的应用
第3章分布式文件系 统HDFS
第4章分布式数据库 HBase
第5章 NoSQL数据库 第6章云数据库
3.1分布式文件系统 3.2 HDFS简介 3.3 HDFS的相关概念 3.4 HDFS体系结构 3.5 HDFS的存储原理 3.6 HDFS的数据读写过程 3.7 HDFS编程实践 3.8本章小结 3.9习题
4.1概述 4.2 HBase访问接口 4.3 HBase数据模型 4.4 HBase的实现原理 4.5 HBase运行机制 4.6 HBase编程实践 4.7本章小结 4.8习题 实验3熟悉常用的HBase操作
5.1 NoSQL简介 5.2 NoSQL兴起的原因 5.3 NoSQL与关系数据库的比较 5.4 NoSQL的四大类型 5.5 NoSQL的三大基石 5.6从NoSQL到NewSQL数据库 5.7本章小结 5.8习题
Chapter5-大数据技术原理与应用-第五章-NoSQL数据库-pdf
hbase543文档数据库相关产品couchdbmongodbterrastorethrudbravendbsisodbraptordbcloudkitperserverejackrabbit数据模型版本化的文档典型应用存储索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化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ziyulinxmueducn优点性能好灵活性高复杂性低bcodecademymongodbfoursquaremongodbnbcnewsravendb544图形数据库相关产品neo4jorientdbinfogridinfinitegraphgraphdb数据模型图结构典型应用应用于大量复杂互连接低结构化的图结构场合比如社交网络推荐系统等大数据技术原理与应用厦门大学计算机科学系林子雨ziyulinxmueducn推荐系统等优点灵活性高支持复杂的图形算法可用于构建复杂的关系图谱缺点复杂性高只能支持一定的数据规模使用者adobeneo4jcisconeo4jtmobileneo4j55nosql的三大基石cap大数据技术原理与应用厦门大学计算机科学系林子雨ziyulinxmueducnnosqlbase最终一致性551cap所谓的cap指的是
缺点 使用者
功能较少，大都不支持强事务一致性
Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、 Twitter（Cassandra and HBase）、Facebook（HBase）、Yahoo! （HBase）
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
本PPT是如下教材的配套讲义： 21世纪高等教育计算机规划教材 《大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、分析与应用》 （2015年6月第1版） 厦门大学 林子雨 编著，人民邮电出版社 ISBN:978-7-115-39287-9
缺点 使用者
功能较少，大都不支持强事务一致性
Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、 Twitter（Cassandra and HBase）、Facebook（HBase）、Yahoo! （HBase）
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
本PPT是如下教材的配套讲义： 21世纪高等教育计算机规划教材 《大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、分析与应用》 （2015年6月第1版） 厦门大学 林子雨 编著，人民邮电出版社 ISBN:978-7-115-39287-9
《大数据技术原理与操作应用》第5章习题答案
第五章一、单选题1、Zookeeper中的数据存储结构和标准文件系统非常类似，两者采用的层次结构是（）。
•A、树形•B、星形•C、网形•D、分布式参考答案:A2、为了保证Leader选举能够通过半数以上台服务器选举支持，因此Zookeeper集群搭建的服务器为（）。
•A、2n+2•B、2n•C、2n+1•D、以上说法均错误参考答案:C3、下列选项中，用于获取Zookeeper所包含的信息的Shell命令是（）。
•A、ls•B、ls2•C、r•D、get参考答案:D4、当Zookeeper的节点数据发生变更时，被触发的事件是（）。
•A、NodeCreated•B、NodeDataChanged•C、NodeChildrentChanged•D、NodeDeleted参考答案:B答案解析:当节点的数据发生变更时，NodeDataChanged事件被触发。
5、下列说法中，关于Zookeeper说法错误的是（）。
•A、Apache Zookeeper旨在减轻构建健壮的分布式系统的服务•B、Zookeeper最早起源于雅虎研究院的一个研究小组•C、Zookeeper是一个分布式协调服务的收费框架•D、Zookeeper本质上是一个分布式的小文件存储系统参考答案:C答案解析:Zookeeper是一个分布式协调服务的开源框架，它是由Google的Chubby开源实现。
二、多选题1、下列选项中，属于Zookeeper集群的角色有（）。
•A、Follower•B、Worker•C、Observer•D、Leader参考答案:A,C,D2、下列说法中，关于zoo.cfg配置文件中的参数server.1=hadoop01:2888:3888说法正确的是（）。
•A、1表示服务器的编号•B、hadoop01表示这个服务器的IP地址•C、2888表示表示Zookeeper服务器之间的通信心跳号•D、3888表示Leader选举的端口号参考答案:A,B3、Zookeeper中，Watcher机制的特点包含（）。
《云计算与大数据概论》课件第5章 Hadoop开发平台
一个案例为Hadoop做了良好的宣传：《纽约时报》使用Amazon的EC2云计 算将4TB的报纸扫描文档压缩，转换成用于Web的PDF文件，整个过程使用 100台机器运行，历时不到24小时，如果不结合Amazon的按小时付费的模 式（即允许《纽约时报》在很短的一段时间内访问大量机器）和Hadoop易 于使用的并行程序设计模型，该项目很可能不会这么快就能完成。
ZooKeeper典型的应用场景： 统一命名服务 配置管理 集群管理 共享锁（Locks） 队列管理
HBase（分布式NoSQL数据库）
HBase位于结构化存储层，是一个分布式的列存储数据库。该技术来源于Google的论 文《BigTable：一个结构化数据的分布式存储系统》。HBase是Hadoop项目的子项目， 如同BigTable利用了Google文件系统（Google File System）提供的分布式数据存储方 式一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于BigTable的功能。 HBase不同于一般的RDBMS：其一，HBase是一个适合于存储非结构化数据的数据库； 其二，HBase使用基于列而不是基于行的模式。HBase和BigTable使用相同的数据模型， 用户将数据存储在一个表里，一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列，由 于HBase表是疏松的，用户可以给行定义各种不同的列。HBase主要用于需要随机访 问、实时读写的大数据（BigData）。
MapReduce很适合处理那些需要分析整个数据集的问题（以批处理的方式），而RDBMS则适用于点查询和更新 （其中，数据集已经被索引以提供低延迟的检索和短时间的少量数据更新）。MapReduce适合数据被一次写入和 多次读取的应用，而RDBMS更适合持续更新的数据集。
MapReduce是一种线性的可伸缩的编程模型，程序员编写两个函数——Map函数和Reduce函数——每一个都定义 一个键值对集映射到另一个。这些函数无视数据的大小或者它们正使用的集群的特性，可以原封不动地应用到 小规模数据集或者大的数据集上。
ZooKeeper典型的应用场景： 统一命名服务 配置管理 集群管理 共享锁（Locks） 队列管理
HBase（分布式NoSQL数据库）
HBase位于结构化存储层，是一个分布式的列存储数据库。该技术来源于Google的论 文《BigTable：一个结构化数据的分布式存储系统》。HBase是Hadoop项目的子项目， 如同BigTable利用了Google文件系统（Google File System）提供的分布式数据存储方 式一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于BigTable的功能。 HBase不同于一般的RDBMS：其一，HBase是一个适合于存储非结构化数据的数据库； 其二，HBase使用基于列而不是基于行的模式。HBase和BigTable使用相同的数据模型， 用户将数据存储在一个表里，一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列，由 于HBase表是疏松的，用户可以给行定义各种不同的列。HBase主要用于需要随机访 问、实时读写的大数据（BigData）。
MapReduce很适合处理那些需要分析整个数据集的问题（以批处理的方式），而RDBMS则适用于点查询和更新 （其中，数据集已经被索引以提供低延迟的检索和短时间的少量数据更新）。MapReduce适合数据被一次写入和 多次读取的应用，而RDBMS更适合持续更新的数据集。
MapReduce是一种线性的可伸缩的编程模型，程序员编写两个函数——Map函数和Reduce函数——每一个都定义 一个键值对集映射到另一个。这些函数无视数据的大小或者它们正使用的集群的特性，可以原封不动地应用到 小规模数据集或者大的数据集上。
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号：3250578学分：4学分学时：72学时（其中：讲课学时36上机学时：36）先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程：Spark,《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业：大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。
通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。
开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。
完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。
二、教学条件要求操作系统：CenterOSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第I章初识Hadoop第3章HDFS分布式文件系统本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）o六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。
七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。
第五章-网络中的用户PPT课件
2024/10/14
15
四、并发性生存
移动互联网时代，用户在网络中的生存还出现了另一个特点，即并发性。 移动终端越来越显得“无所不能”而又随时可得，人们在同一时空里可以做 的事越来越多，这也意味着人的行为的“多道并发性”。移动终端使得越来 越多的人“一心二用”“一心三用”，就像计算机并行处理多道进程一样。
2024/10/14
26
网络用户被动性的表现：
网络用户依然是懒的： 在人的本性作用下，网络用户依然会表现出很强的惰性，或者说他们依然 是懒的。这里所说的“懒”，指的是人们总是希望以最小的成本获得最大的 报偿。 用户在各种网络环境中，也会遵从这样一个公式。尤其是在社会化媒体这 样复杂的信息环境里，人们更倾向于通过各种方式减少成本。
2024/10/14
10
网络用户表演比现实空间更加自由的表现：
其三是角色转换的自由。 角色获得的轻易性、角色的多重分化可能，都意味着虚拟空间中角色转换 的自由。当然，人们是否会转换自己的角色，核心影响因素是某一角色对 他们的意义。一个角色如果已经积累了一定的社会资本，就意味着角色转 换的成本高，人们在试图进行角色转换时就会有更多的顾虑。
2024/10/14
36
二、群体互动带来的人群分化
社会网络的“派系”或“圈子”带来的人群分化 权力落差带来的人群分化
2024/10/14
37
2024/10/14
38
三、“群氓的智慧”还是“群体性迷失”？
群体互动会带来什么？在网络特别是社会化媒体兴起之后，大量的研究都 与此相关。而研究者的结论也出现了分化：一方乐观地认为群体互动会带 来群体智慧；另一方则认为，群体互动会带来更多的盲从、非理性现象。
第五章
大数据技术与应用教案
《大数据技术与应用》
教案
20XX〜20XX学年第X学期
学院（部）： _______________________________
教研室（系）： _____________________________
授课班级： _________________________________
课程学分： _________________________________
课程学时： _________________________________
课程周学时： _______________________________
使用教材：大数据技术与应用-微视频版
•Hadoop系统的发展历程及其优点的介绍•Hadoop原理的介绍
在线帮助和相关资源
使用HBase提供的过滤类进行查询
owMatrix 类型（分布式矩阵）、IndexedRowMatrix 类型、Coordi nateMatrix 类型、BlockMatrix 类型
Hive组成模块，执行流程概述
Metastore存储模式
安装Hive，配置参数并运行测试
教学内容
Hive Beeline
了解基本数据类型与文件格式数据的定义，操作，查询
Hive编程
3、对于重点和难点，通过例题讨论讲解、师生互动、作业等来突出。
大数据高职系列教材之大数据导论PPT课件：第5章 大数据分析
面向流 程视角
面向流程视角的大数据分析方法主要关注大数据分析的步骤 和阶段。一般而言，大数据分析是一个多阶段的任务循环执 行过程。
面向信息技术视角的大数据分析方法强调大数据本身涉及到
面向信息 技术视角
的新型信息技术，从大数据的处理架构、大数据系统和大数 据计算模式等方面来探讨具体的大数据分析方法。
5.2数据分析方法
数据来源
数据作为第四次工业革命的战略资源，全球各国都在大力发展数据基础信息平台的建设， 用以改善数据的采集、存储、传输及管理的效率，从而提升信息服务水平。
数据分析 活动步骤
大数据分析包括五个阶段，1）数据获取及储存 2）数据信息抽取及无用信息的清洗 3 ）数据整合及表示 4）数据模型的建立和结果分析 5）结果阐释
大数据应用人才培养系列教材
大数据导论
大数据应用人才培养系列教材
第五章 大数据分析
5.1 数据分析概念和分类 5.2 数据分析方法 5.3 数据挖掘 5.4 上机与项目实训 习题
5.1 数据分析概念和分类
数据分析概念和分类
数据分析是指收集、处理数据并获 取数据隐含信息的过程。大数据具 有数据量大、数据结构复杂、数据 产生速度快、数据价值密度低等特 点，这些特点增加了对大数据进行 有效分析的难度，大数据分析(Big Data Analytics, BDA)成为当前探索 大数据发展的核心内容。 数据分析主要作用包括： ● 推测或解释数据并确定如何使用 数据； ● 检查数据是否合法； ● 给决策制定合理建议； ● 诊断或推断错误原因； ● 预测未来将要发生的事情。
机器学习算法从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未
机器学习
知数据进行预测。高性能的以机器学习算法为核心的数据分 析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。