大数据课堂测验
“数”观学情“据”析导学——《基于大数据测评优化课堂教学的研究》课题研究推进
“数”观学情“据”析导学——《基于大数据测评优化课堂教学的研究》课题研究推进春醒桃花开，莺啼燕归来。
课题《基于大数据测评优化课堂教学的研究》开始近半年，从三至五年级大数据测评，到测评后分析，从依据测评数据辅助学情分析到精准点对点教学、教研，整个过程，课题组全体成员全身心投入，张丽娜负责数据分析报告的整理与反馈，何新红、张新艳、吴娜分学科则针对教与学的过程中存在的问题，进行分析，为推进课堂优化进行专业的示范引领，王玉兰负责课题研究的组织与协调，课题组成员一起学习相关理论、巧设教学内容、精准教研主题，扎实推进现课题研究。
一、“精”采数据推进课题研究数据精准采集是课题研究有效开展第一步，也是最为重要的一步。
大数据测评对于教师、学生来说都是陌生的，课题组与学校教导处多次沟通，最终达成多方面培训去确保测评有效1.多层面培训跟进助力测评有效推进第一次使用大数据测评，教师批改、学生做卷都与常态的试卷测评有所不同，对于不同年龄层次，部分阅卷习惯定势的老师，对于有不好学习习惯的学生来说，大数据测评是一种尝试，更是一种挑战与锻炼。
课题组从三个层面进行培训——校级层面培训。
5月11日下午，课题组成员何新红、张新艳、吴娜老师，在钉钉学科群里发起大数据测评工作测评会。
培训前，担任此次培训工作的骨干教师研讨后，确定培训的重点，制好培训课件、写好培训稿，充分做好培训前的准备工作。
直播培训时，培训教师用通俗的语言，结合课件，从学生信息填写、规范作答，教师批阅试卷等方面进行了细致的说明。
说明会中，培训老师通过互动面板，连麦的方式和学科教师进行问题答疑，确保测评工作顺利进行。
组本层面培训。
5月12日下午，利用组本教研时间，按照学校的部署要求，各教研组长再次对13号的大数据测评工作进行考前细节说明。
细致到学生考号的填写、核对；教师批阅试卷的注意事项，分数的填写等等。
要求每一位监考老师根据班主任提供的名单和考号，在考试的过程中再次核对。
小学数学大数据试卷
一、选择题（每题2分，共20分）1. 下列哪项不是大数据的特点？（）A. 数据量庞大B. 数据类型多样C. 数据处理速度快D. 数据质量高2. 下列哪项不是大数据技术？（）A. 云计算B. 人工智能C. 大数据挖掘D. 互联网+3. 下列哪个不是大数据的应用领域？（）A. 金融B. 教育C. 医疗D. 农业4. 下列哪个不是大数据分析的目的？（）A. 发现规律B. 改进决策C. 提高效率D. 创造价值5. 下列哪个不是大数据分析的方法？（）A. 数据可视化B. 数据清洗C. 数据挖掘D. 数据预测二、填空题（每题2分，共20分）1. 大数据是指__________的数据集合，具有__________、__________、__________等特点。
2. 大数据技术主要包括__________、__________、__________等。
3. 大数据应用领域包括__________、__________、__________等。
4. 大数据分析的目的包括__________、__________、__________等。
5. 大数据分析的方法包括__________、__________、__________等。
三、简答题（每题10分，共30分）1. 简述大数据的特点。
2. 简述大数据技术的应用。
3. 简述大数据分析的目的。
四、案例分析题（20分）假设你是一名小学数学教师，学校打算利用大数据技术提高数学教学质量。
请你根据以下情况，分析并给出建议。
1. 学校计划收集学生的数学成绩、课堂表现、作业完成情况等数据。
2. 学校希望通过对这些数据的分析，找出学生学习数学的薄弱环节，针对性地进行教学改进。
3. 学校希望提高学生的数学成绩，提升学生的数学素养。
请结合大数据技术和数学教学，分析以下问题：（1）如何收集学生数学数据？（2）如何对收集到的数据进行处理和分析？（3）如何将分析结果应用于数学教学？（4）如何评估大数据技术在数学教学中的应用效果？答案：一、选择题1. D2. D3. D4. D5. D二、填空题1. 大量、多样、快速、价值密度低2. 云计算、人工智能、大数据挖掘3. 金融、教育、医疗4. 发现规律、改进决策、提高效率5. 数据可视化、数据清洗、数据挖掘三、简答题1. 大数据的特点：数据量庞大、数据类型多样、数据处理速度快、价值密度低。
《大数据与云计算》课程考察任务书考核形式和内容
《大数据与云计算》课程考察任务书考核形式和内容一、考核形式本课程的考核形式为综合考核，包括课堂表现、作业完成、技术实践和期末论文。
1. 课堂表现：学生应积极参与课堂讨论，发表自己的见解和观点，与老师及其他同学进行积极互动。
学生的发言情况、问题提问以及对课堂知识的理解程度将作为课堂表现的评估依据。
2. 作业完成：学生需按时完成课后作业，作业内容与课堂知识相结合，通过作业完成程度来检验学生的学习掌握情况。
作业完成情况将作为考核的一部分。
3. 技术实践：学生需要进行一定的技术实践，在云计算和大数据相关的平台上进行实际操作和应用开发。
通过技术实践的完成情况来考核学生对于课程内容的实际应用能力。
4. 期末论文：学生需要撰写一篇关于大数据与云计算的期末论文。
论文的内容可以是对某一具体技术的研究，也可以是对某一应用案例的分析与评价。
论文将评估学生在课程知识理解和扩展应用方面的能力。
二、考核内容1. 大数据的概念与原理：了解大数据的发展背景、定义和特点，掌握大数据的主要原理和技术。
2. 云计算的基础知识：了解云计算的定义和关键概念，并掌握云计算的基本架构与服务模型。
3. 大数据存储与管理：掌握大数据的存储模型和存储技术，了解大数据的管理方法和策略。
4. 大数据处理与分析：学习大数据的处理与分析方法，包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等技术。
5. 云计算平台与服务：了解主流云计算平台和常用服务，如AWS、Azure、Google Cloud等，学习云计算的部署和管理技术。
6. 大数据和云计算应用案例分析：通过实际案例分析，讨论大数据和云计算在不同行业领域的应用实践和发展趋势。
以上内容不仅仅包括理论知识的掌握，也要求学生具备实践能力和综合分析能力。
通过综合考核的方式，能够更全面地评估学生对《大数据与云计算》课程知识的掌握和应用能力的提升情况。
基于大数据的课堂教学质量评估与改进策略研究
基于大数据的课堂教学质量评估与改进策略研究研究方案研究背景：随着信息技术的快速发展，教育领域也逐渐引入了大数据技术来提升教学质量。
在传统教学模式下，教师的教学质量评估主要依赖于主观评价和学生的反馈意见，但这种方法存在一定的局限性和主观性。
基于大数据的课堂教学质量评估与改进策略研究旨在通过收集和分析大量的数据，从客观角度评估教师的教学质量，并提出相应的改进策略，以提高教学效果。
研究目的：本研究的目的是开展基于大数据的课堂教学质量评估与改进策略研究，通过分析大数据，评估教师的教学质量，并提出相应的改进策略，最终为提高课堂教学质量提供有价值的参考。
研究内容：1. 收集和整理课堂教学相关数据，包括学生的学习成绩、课堂出勤情况、学生的参与度等。
2. 建立教学质量评估指标体系，通过统计分析学生学习成绩与其他课堂数据的关联性，构建教学质量评估指标。
3. 运用数据挖掘和机器学习算法，对收集到的数据进行深度分析，探索教师教学质量的关键因素。
4. 根据分析结果，提出针对性的改进策略，旨在提升教师的教学质量和学生的学习效果。
5. 在一定时间范围内实施改进策略，并监测、记录相关数据。
6. 分析实施改进策略后的数据，评估改进效果。
方案实施：1.选择参与实验的教师和学生从学校教师中选择一定数量具备一定教学经验的教师，充分考虑各学科和学龄段的特点。
从这些教师所教授的班级中随机选择一部分学生作为被试。
2.收集课堂教学相关数据建立一个完整的数据采集系统，包括学生的学习成绩、课堂出勤情况、学生的参与度等方面的数据。
可以通过学校系统提供的学生信息、教学平台的在线学习情况等进行数据采集，并确保数据的准确性和完整性。
3.建立数据分析模型根据研究目的和研究内容，选取适合的数据挖掘和机器学习算法，建立教学质量评估的模型。
常用的算法包括决策树、神经网络、支持向量机等，可以根据实际情况进行选择。
4.分析数据和提出改进策略利用建立的数据模型对采集到的数据进行分析和挖掘，确定教学质量的关键因素。
基于大数据的教学评价与改进研究
基于大数据的教学评价与改进研究随着教育信息化的不断发展，大数据已逐渐成为教育领域中的热门话题。
基于大数据的教学评价与改进，也成为了教育改革中的重要研究方向之一。
本文将探讨基于大数据的教学评价与改进的现状及未来发展趋势。
一、基于大数据的教学评价的概念与意义基于大数据的教学评价，是指通过采集学生在教学过程中的学习数据，进行数据分析和挖掘，为教师和学校提供科学的教学评价和改进建议。
这种评价方式，相较于传统的问卷调查和教师主观评价，更加客观、科学。
通过大数据分析，可以挖掘学生的学习特点和行为模式，为教师提供更准确的学生评价和改进建议，从而帮助教师更好地指导学生学习，提高教学质量。
基于大数据的教学评价，意义重大。
首先，它可以提高教学质量。
通过大数据分析，发现学生的学习特点和行为习惯，可以针对性地制定教学方案，更好地帮助学生学习。
其次，它可以提高学生的学习效果。
通过大数据分析，了解学生的学习情况，为个性化教学提供基础数据。
最后，它还可以提高学校的竞争力。
教育是一个利益相关的行业，在赛博时代，借助大数据技术分析学校的办学特点和课程设置，以及学生的学习质量和反馈，可以提高学校的办学水平和竞争力。
二、基于大数据的教学评价的方法基于大数据的教学评价，要从数据采集、数据存储、数据分析、数据挖掘、数据可视化等多个方面进行分析。
其中，数据采集是最为关键的环节。
教师要充分利用多种方式进行数据收集，如日常测试、作业、在线测试、课堂测验、调查问卷等。
同时，为保障教育隐私和学生权益，必须加强对学生隐私数据的保护。
数据存储，即将采集的数据进行分类整合，并使用相应的存储方式，如云存储、数据库等。
同时，对于保障数据可靠性和隐私保护，也需要进行相应的技术保障。
数据分析，是将数据进行统计学分析、数据挖掘和机器学习等方法，对数据进行初步处理和分析。
具体来说，可以运用多元方差分析、时序分析、聚类分析、关联度分析等统计学方法，进一步发掘学生的学习特点和行为模式。
浙江摄影版(三起)()(信息技术六年级上册《认识大数据》课堂练习附课文知识点
小学信息技术六年级上册《认识大数据》课堂练习附课文知识点浙江摄影版（三起）（2020）一、判断题1.大数据就是指数据量特别大的数据集合。
（）2.我们口常在网络中的活动，如浏览网页、购物等，都会产生大数据。
（）3.大数据只能用传统的数据库进行转存管理和处理。
（）二、选择题1.下列哪项不属于大数据的特征？（）A.数据量大B.数据类型单一C.处理速度快D.价值密度低2.大数据在网络中如何被应用？（）A.仅用于科学研究B.用于各种网络活动，如学习、交流、购物等C.仅用于政府决策D.仅用于娱乐行业3.关于大数据的处理，以下说法正确的是？（）A.不需要新的处理模式B.传统数据库足以应对c∙需要新的处理模式以应对其夏杂性和大量性D.大数据处理速度较慢三、填空题1.大数据是指数据量且数据类型的数据集。
2.大数据不能用传统的数据库进行和。
3.大数据的价值在于其强大的、和能力。
四、简答题1.请简述大数据的特征。
2.举例说明大数据在我们生活中的应用。
一、判断题1答案：X解析：大数据不仅指数据量特别大，还指数据类型特别复杂的数据集,不能仅用数据量的大小来衡量。
2答案：7解析：我们在网络中的各种活动，确实会产生大量的数据，这些数据构成了大数据的一部分。
3答案：X解析：大数据的特点之一是数据类型复杂、量大，不能用传统的数据库进行转存管理和处理，而是需要新的处理模式。
二、选择题1答案：B解析：大数据的特征包括数据量大、数据类型复杂、处理速度快和价值密度低，因此数据类型单一不是大数据的特征。
2答案：B解析：大数据在网络中被广泛应用于各种活动，如学习、交流、购物等，而不仅仅局限于科学研究、政府决策或娱乐行业。
3答案：C解析：大数据由于其复杂性和大量性，需要新的处理模式来应对，以提高处理速度和效率。
三、填空题1答案：特别大；特别夏杂2答案：转存：管理3答案：决策力；洞察发现力；流程优化四、简答题1答案：大数据的特征主要包括：数据量大、数据类型复杂、处理速度快和价值密度低。
大数据下的课堂教学分析
在大数据时代，课堂教学可以通过大数据分析获得更多有价值的信息和洞察力。
以下是一些关于大数据下课堂教学分析的方面：
学生学习数据分析：
利用学生的学习数据，包括考试成绩、作业完成情况、参与度等，来分析学生的学习情况和表现。
通过对学生数据的分析，可以发现学生的学习习惯、学习进度和困难点，以便教师针对性地进行指导和支持。
学习资源效果分析：
分析学习资源的使用情况和效果，包括在线教材、教学视频、互动工具等。
根据学生的学习数据，评估不同学习资源对学生成绩和学习动力的影响，以优化资源的选择和使用。
教学方法和策略优化：
利用大数据分析来评估不同教学方法和策略的效果，如讲座式授课、小组合作学习、个性化学习等。
分析学生的学习数据和反馈，确定哪种教学方法和策略更适合不同类型的学生和学习目标。
学生行为分析：
分析学生的在线行为数据，如在线讨论参与度、学习平台访问次数等，了解学生的学习参与和互动情况。
通过对学生行为数据的分析，可以发现学生的学习兴趣、学习动力和学习障碍，为教师提供有针对性的支持和引导。
学生情绪和反馈分析：
利用大数据分析学生的情绪和反馈数据，如在线调查问卷、情感分析等，了解学生的情感状态和学习体验。
分析学生的情绪和反馈数据，可以及时发现学生的困惑和需求，并进行个性化的情感支持和教育。
通过大数据分析课堂教学，教师可以更好地了解学生的学习情况和需求，根据数据提供个性化的教学支持，优化教学策略和资源使用，提高教学效果和学生满意度。
然而，在使用学生数据进行分析时，要注意保护学生的隐私和数据安全，并遵循相关的法律和道德准则。
数据科学与大数据教案
数据科学与大数据教案一、引言随着科技的不断发展和互联网的普及，大数据时代已经到来。
大数据是指海量、复杂和快速增长的数据集合，对数据的处理与分析成为当代科学与技术的热点。
因此，数据科学和大数据技术在教育领域也变得愈发重要。
本教案旨在介绍数据科学与大数据的相关概念、基本原理和应用，并提供相应的教学方法和资源。
二、教学目标1. 了解数据科学和大数据的概念、特点和应用领域；2. 掌握数据科学的基本原理和方法；3. 熟悉大数据的处理和分析流程；4. 能够运用数据科学和大数据技术解决实际问题。
三、教学内容1. 数据科学的概念和特点1.1 数据科学的定义数据科学是一个综合性学科，涉及统计学、数学、计算机科学等多个领域，旨在从数据中提取有价值的信息和知识。
1.2 数据科学的特点数据科学具有三个主要特点：数据驱动、跨学科和实践应用。
数据驱动是指数据在数据科学中起到决定性作用；跨学科指数据科学需要借助多个学科的理论和方法；实践应用是指数据科学要解决实际问题，促进社会进步。
2. 大数据的概念和应用领域2.1 大数据的定义大数据是指规模庞大、种类繁多、处理速度快、价值密度低的数据集合。
2.2 大数据的应用领域大数据技术在各个领域都有广泛应用，包括但不限于商业决策、金融服务、医疗保健、智能交通、社交网络等。
3. 数据科学的基本原理和方法3.1 数据采集与清洗数据采集是指获取原始数据的过程，数据清洗是指对数据进行预处理，去除噪声和异常值。
3.2 数据存储与管理数据存储与管理是指将数据存储到合适的数据库中，并提供相应的查询和管理接口。
3.3 数据分析与建模数据分析与建模是指对数据进行统计和模式识别，以提取有用的信息和知识。
3.4 数据可视化与展示数据可视化与展示是将分析结果以图形方式呈现，更易于人们理解和解释。
4. 大数据的处理和分析流程4.1 数据获取和存储4.2 数据预处理4.3 数据挖掘和分析4.4 数据可视化和展示4.5 结果解释和应用四、教学方法1. 理论讲授：讲解数据科学和大数据的相关概念、原理和方法。
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1、简述大数据的来源与数据类型大数据的来源非常多，如信息管理系统、网络信息系统、物联网系统、科学实验系统等，其数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2、大数据产生的三个阶段（1）被动式生成数据（2）主动式生成数据（3）感知式生成数据3、大数据处理的基本流程1．数据抽取与集成2．数据分析3．数据解释4、大数据的特征4V1O Volume，Variety，Value，Velocity，On-Line5、适合大数据的四层堆栈式技术架构6、大数据的整体技术和关键技术大数据的整体技术一般包括：数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、开发大数据安全大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
7、新一代数据体系的分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其归纳到线上行为数据与容数据两大类别。
8、EDC系统的定义临床试验电子数据采集（Electric Data Capture，EDC）系统，在临床试验中的应用可以有效解决纸质CRF存在的问题。
EDC是通过互联网从试验中心（Sites）直接远程收集临床试验数据的一种数据采集系统。
9、EDC系统的基本功能数据录入、数据导出、试验设计、编辑检查、操作痕迹、系统安全、在线交流、医学编码和支持多语言。
10、EDC系统的优点（1）提高了临床研究的效率，缩短了临床研究周期（2）通过逻辑检查提高了数据质量（3）对研究质量的监测更加方便11、大数据采集的数据来源大数据的三大主要来源为商业数据、互联网数据与传感器数据。
12、网络数据采集和处理的四个主要模块网络爬虫（Spider）、数据处理（Data Process）、URL队列（URL Queue）和数据（Data）。
13、大数据集成在大数据领域中，数据集成技术也是实现大数据方案的关键组件。
大数据中的集成是将大量不同类型的数据原封不动的保存在原地，而将处理过程适当的分配给这些数据。
这是一个并行处理的过程，当在这些分布式数据上执行请求后，需要整合并返回结果。
14、数据集成时应解决的问题数据集成时应解决的问题包括数据转换、数据的迁移、组织部的数据移动、从非结构化数据中抽取信息和将数据处理移动到数据端。
15、网络数据处理的四个模块及主要功能分词（Words Analyze）、排重（Content Deduplicate）、整合（Integrate）和数据，如图2-17所示。
这四个模块的主要功能如下。
1）分词：对抓取到的网页容进行切词处理。
2）排重：对众多的网页容进行排重。
3）整合：对不同来源的数据容进行格式上的整合。
4）数据：包含两方面的数据，Spider Data和Dp Data。
16、大数据建模概念大数据建模是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种无歧义的书面描述。
17、大数据分析模式分类根据实时性，可分为在线分析和离线分析根据数据规模，可分为存级、BI级和海量级根据算法复杂度的分类18、大数据建模流程定义问题、数据理解、数据准备、模型建立、模型评估、模型更新与结果部署等。
19、大数据建模应遵循的规律以业务目标作为实现目标业务知识是每一步的核心做好数据预处理试验对寻找解决方案是必要的数据中总含有模式数据挖掘增大对业务的认知预测提高了信息作用能力大数据建模的价值不在于预测的准确率模式因业务变化而变化20、数据可视化的概念数据可视化技术是指运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像，然后在屏幕上显示出来，利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的交互处理的理论、方法和技术。
21、数据可视化流程22、数据可视化工具的特性1）实时性2）简单操作3）更丰富的展现4）多种数据集成支持方式23、数据可视化在生物领域中的应用测序数据可视化分子结构数据可视化关系网络可视化临床数据可视化24、Hadoop优点1）可扩展（Scalable）2）低成本（Economical）3）高效率（Efficient）4）可靠（Reliable）25、Hadoop的核心模块HDFS、MapReduce、Common及YARN，其中HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算，Common为在通用硬件上搭建云计算环境提供基本的服务及接口，YARN可以控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。
26、YARN的基本设计思想将MapReduce中的JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的ApplicationMaster。
其中ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配，而ApplicationMaster则负责单个应用程序的管理。
27、HiveHive最早是由Facebook设计，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数据库表，并提供类SQL查询功能。
28、HBaseHBase即Hadoop Database，是一个分布式、面向列的开源数据库。
HBase主要用于需要随机访问、实时读写的大数据。
29、AvroAvro是一个数据序列化系统。
类似于其他序列化机制，Avro可以将数据结构或者对象转换成便于存储和传输的格式，其设计目标是用于支持数据密集型应用，适合大规模数据的存储与交换。
30、ChukwaChukwa是开源的数据收集系统，用于监控和分析大型分布式系统的数据。
31、PigPig是一个对大型数据集进行分析和评估的平台。
32、Spark原理Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持存计算、多迭代批量处理、流处理和图计算等多种式。
Spark基于MapReduce算法实现的分布式计算，拥有MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
33、Spark的优点轻量级快速处理支持多语言支持复杂查询实时的流处理可以与Hadoop数据整合34、HDFS的设计目标高效的硬件响应流式数据访问大规模数据集简单的一致性模型异构软硬件平台间的可移植性35、HDFS架构——解释下图答案在P107-P10836、以一个文件File A（大小100MB）为例，说明HDFS的工作原理。
读操作流程写操作流程答案在P109-P11137、HDFS的4类源代码基础包实体实现包应用包WebHDFS相关包38、MapReduceMapReduce是一个针对大规模群组中海量数据处理的分布式编程模型。
39、HDFS接口远程过程调用接口与客户端相关接口HDFS各服务器间的接口40、HDFS和MapReduce的关系HDFS在集群上实现了分布式文件系统，MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。
HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了对文件操作和存储的支持。
MapReduce在HDFS的基础上实现任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果。
41、MapReduce技术特征易于使用良好的伸缩性大规模数据处理42、MapReduce工作机制答案在P116-P11743、MapReduce执行流程Map（映射）和Reduce（化简）是它的主要思想，Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集，用户只需要实现Map和Reduce两个接口，即可完成TB级数据的计算。
向MapReduce框架提交一个计算作业时，它会首先进行Split（分片），将File（文件）分配为多个数据片段，保证作业的并行效率。
然后Map把计算作业拆分成若干个Map任务，然后分配到不同的结点上去执行，每一个Map 任务处理输入数据中的一部分。
当Map任务完成后，它会生成一些中间文件，把这些文件重新组织作为Reduce阶段的输入，该过程称为Shuffle（洗牌），洗牌的操作一般包含本地化混合、分区、排序、复制及合并。
Reduce任务的主要目标就是把前面经过洗牌的文件汇总到一起并输出。
44、CommonCommon为Hadoop的其他模块提供了一些常用工具程序包，主要包括系统配置工具Configuration、远程过程调用RPC、序列化机制和Hadoop抽象文件系统FileSystem等。
在通用硬件上搭建云计算环境提供基本的服务，同时为软件开发提供了API。
45、大数据的一致性策略CAP，即一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）46、大数据分区技术通过一定的规则将超大型表分割成若干小块来分别处理。
表进行分区时需要使用分区键来标志每一行属于哪一个分区，分区键以列的形式保存在表中。
47、几种常见的数据分区算法围分区列表分区哈希分区48、分布式环境下的数据缓存技术特点高性能动态扩展性高可用性易用性49、NoSQL数据库种类键值（Key-Value）存储列存储（Column-Oriented）文档（Document-Oriented）存储图形存储（Graph-Oriented）。
50、四种类型NoSQL的特点及典型产品存储类型特性典型工具键值存储可以通过键快速查询到值，值无需符合特定格式Redis列存储可存储结构化和半结构化数据，对某些列的高频率查询具有很好的I/O优势Bigtable、Hbase、Cassandra文档存储数据以文档形式存储，没有固定格式CouchDB、MongoDB图形存储以图形的形式存储数据及数据之间的关系Neo4J51、BigtableBigtable是Google开发的一个分布式结构化数据存储系统，运用按列存储数据的方法，是一个未开源的系统。
52、Bigtable数据库的架构答案在P135.53、Bigtable数据库特点适合大规模海量数据，PB级数据。
分布式、并发数据处理，效率极高。
易于扩展，支持动态伸缩。
适用于廉价设备。
适合于读操作，不适合写操作。
不适用于传统关系型数据库。
54、云计算定义云计算是一种用于对可配置共享资源池（网络、服务器、存储、应用和服务）通过网络方便的、按需获取的模型，它可以以最少的管理代价或以最少的服务商参与，快速地部署与发布。
55、云计算基本特征规模经济性强大的虚拟化能力高可靠性高可扩展性通用性强按需服务价格低廉支持快速部署业务56、云计算服务模式基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）是云计算的三种应用服务模式57、云计算部署模式公有云、私有云和混合云58、虚拟化技术把有限的、固定的资源根据不同需求进行重新规划以达到最大利用率的思路，在IT领域就称为虚拟化技术。