大数据的技术与实践课件(PDF 125页)
IT前沿技术讲座PPT(共125页)
密码技术
3) Vigenere密码
–
–
这是一种典型的多表密码，即一个明文字母可
以表示为多个密文字母
设密钥k=k1k2…..kn,明文M=m1m2m3…..mn，加密
变换Ek(M)=c1c2…
其中 ci(mi+ki)mod26, i=1,2….n
例：消息data security,k=best.
发送者和接收者共享密钥 发送者和接收者共享密钥
安全信道
传输密文
明文
加密算法
2022/3/23
明文
解密算法
传统加密模型
密码技术
1) 棋盘密码
建立一张表，使每一个字符对应行列号
表4-1 棋盘密码
2022/3/23
密码技术
2) 恺撒密码
– 令26个字母分别对应于整数025，
a=1,b=2,…….y=25,z=0。恺撒密码变换实际上是 c
✓电子商务
✓城市信息化
✓企业信息化
✓农业信息化
✓服务业信息化
2022/3/23
➢软件新技术主要关注
✓嵌入式计算与嵌入式软件
✓基于构件的软件开发方法
✓中间件技术
✓数据中心的建设
✓可信网络计算平台
✓软件架构设计
✓SOA与RIA技术
✓软件产品线技术
2022/3/23
➢网络新技术包括
✓宽带无线与移动通信
✓光通信与智能光网络
✓家庭网络与智能终端
✓宽带多媒体网络
✓IPv6与下一代网络
✓分布式系统
✓网格计算
✓云计算
2022/3/23
➢计算机新技术主要关注
✓人机接口
✓高性能计算和高性能服务器
大数据技术教案
大数据技术教案【引言】大数据技术正逐渐成为现代社会中不可或缺的重要组成部分。
随着科技的发展和信息的爆炸式增长，人们需要处理和分析的数据量也越来越大，这就迫使我们寻找更先进的技术来应对这一挑战。
本教案旨在介绍大数据技术的概念、应用以及具体实施方法，帮助学生全面了解大数据技术的原理和意义，为他们开启大数据领域的学习之旅。
【第一部分：大数据技术概述】近年来，大数据技术逐渐崭露头角，成为科技界的热门话题。
那么，什么是大数据技术呢？1.1 定义大数据技术是指应对数据量巨大、种类繁多且速度快的数据进行处理和分析的一系列方法、工具和技术。
通过大数据技术，我们能够从庞杂的数据中提取有意义的信息，为决策提供科学的依据。
1.2 特点大数据技术具有以下几个显著特点：- 数据量大：传统数据库无法储存和处理的超大规模数据；- 高速性：实时或近实时地对数据进行处理和分析；- 多样性：结构化、半结构化和非结构化数据的混合；- 价值密度低：很多数据虽然庞大，但其中只有一小部分对决策产生重要影响；- 数据质量不可靠：大数据中存在一定比例的错误数据，需要进行清洗和筛选。
1.3 应用领域大数据技术在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些典型的应用领域：- 金融行业：通过对海量交易数据进行分析，预测市场趋势和风险；- 医疗保健：利用大数据技术进行疾病防控和诊断；- 零售行业：通过分析消费者购物行为，制定精准的推广策略；- 物流管理：通过实时监控和预测，提高物流效率；- 社交网络：通过挖掘用户行为和兴趣，实现个性化推荐。
【第二部分：大数据技术实施方法】学习了大数据技术的概念和应用领域后，我们需要了解具体的实施方法。
2.1 数据收集大数据技术的第一步是数据的收集。
数据可以来自于多个渠道，如传感器、社交媒体、日志文件等。
在数据收集的过程中，需要确保数据的完整性和准确性。
2.2 数据清洗与预处理通常情况下，原始数据中存在许多无效、重复或错误的信息。
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。
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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。
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06 大数据挑战与未来发展
2024/3/23
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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。
旅游行业中大数据技术的应用与实践
旅游行业中大数据技术的应用与实践在当今数字化时代，随着旅游市场的不断发展，旅游行业越来越需要了解和应用大数据技术以处理大量的数据。
大数据技术已经成为了旅游业的重要组成部分，为旅游企业提供了实时的数据分析，协助企业制定更好的经营战略，实现业务目标。
下面，我们将探讨旅游行业中大数据技术的应用与实践。
一、大数据技术大数据是指数据的规模巨大、多样化、复杂化和高速化，大数据技术则是为了处理大数据而涉及到的技术和方法。
大数据技术的出现可以处理各种领域中出现的海量数据，将这些数据转化为有价值的信息，帮助企业制定更好的决策。
二、旅游行业中的大数据技术应用（一）市场分析旅游行业是一个相对成熟的行业，但是在经济和文化层面，游客兴趣和需求在不断发生变化。
市场分析是一个旅游企业重要的环节，也是大数据技术的一个应用领域，通过大数据技术得到游客的消费需求趋势、目的地选择、消费意愿等，从而更好地调整产品和服务，满足游客的需求。
（二）风险分析在旅游行业中，风险是不可避免的。
一些风险包括天气状况、政治和经济环境的不确定因素、自然灾害等。
因此，为了避免风险，大数据技术被广泛应用于风险分析，以帮助旅游企业在风险的条件下选择更好的目的地，减少损失。
（三）客户关系管理旅游企业一直在竞争中寻求机会扩大自己的客户资源，为了实现目标，企业需要开展客户关系管理。
大数据技术能够帮助企业分析客户需求、行为和消费习惯并进行客户分类。
通过这些信息，企业可以制定个性化的商业策略，降低营销成本，提高客户满意度。
（四）实时监控实时监控是指对实时数据的可视化显示和控制，以便快速响应。
实时监控也是大数据技术的一个应用领域之一，通过使用实时监控，旅游企业可以快速准确地响应问题，及时处理游客投诉，取得更好的游客评价。
三、总结总体来讲，旅游业的大数据技术应用范围较广，主要包括市场分析、风险分析、客户关系管理和实时监控等。
不断探索和应用大数据技术将有助于企业更好地了解当地的市场需求变化，制定更好的运营战略，更好地服务需求人群，提高业务运行效率和盈利能力。
教育大数据的应用与实践
教育大数据的应用与实践关键词：大数据技术；AI智能；在线教育；人才培养；应用与实践摘要：大数据技术对社会发展和各行各业技术进步有着重要意义。
大数据技术在教育行业中有巨大潜力，教育承担着为国家培养人才的重任，现代教育需要大数据技术体系的支持。
教育大数据的核心基础是数据，教育数据总体分类为学生数据、教师数据和学校数据。
随着AI技术的进步，使在线教育领域对大数据的积累和使用不断发展。
教育大数据的驱动价值体现在教育管理科学化,教学模式规范化，学生学习个性化,教育评价系统化,教育服务人性化。
教育大数据发展前景十分可观，使教育质量大幅度提高，为国家培养更多适应新时代发展的优秀人才。
大数据技术是进入21世纪以来发展最为迅速的技术体系之一，随着近些年世界互联网行业和移动互联网行业的快速成长，大数据技术也迎来了发展的黄金时期。
从数据的收集和存储到数据的计算和分析等关键环节都有了革命性的技术产出，例如：基于文件存储的HDFS、基于数据存储的HBase、基于数据离线分析和计算的Hadoop MapReduce等等，这些技术的产生使我们借助大数据来提升生产效率的想法具备了可行性条件。
在大数据技术应用的过程中，范围越来越广，使用的数据规模也越来越大。
大数据技术彻底改变了过去计算速度慢、运维复杂等问题，并产生了应对这类问题的解决方案：基于分布式调度的ZooKeeper、基于实时流计算的Stream/Spark Streaming等。
大数据技术的迭代使我们可应用的数据规模从大量数据升级为海量数据，从离线的分析计算升级为在线的实时分析和计算，愈发强大的数据工具让我们可以使用更多的数据来更快的反馈更准确的结果，从而让大数据技术应用在了更多细分垂直领域中，比如：电商购物、地图路况、天气预测、体育竞技、教育行业等。
电商购物中使用的关联推荐技术，就是使用大量电商会员已购买的购物数据结合电商会员正在购买的商品数据进行关联，从而向正在购买的电商会员提供相关联的推荐商品。
面向智慧校园的教育大数据分析关键技术
EDUCATION FORUM教育论坛摘要：针对业务系统数据标准不统一、数据结构多样化、数据更新不及时等因素给智慧校园建成造成的不利影响，论文通过构建大数据平台的方式对多源异构数据进行梳理，将结构化、半结构化和非结构化数据整合成数据仓库，在此基础上从学生网络行为分析、多维度实时学业预警、教学精准督导等角度，介绍了面向智慧校园的教育大数据分析的方法和技术。
系统已在学生管理和教学督导等部门普遍使用得到积极肯定。
关键词：智慧校园；大数据应用；网络行为分析；学业预警；精准督教经过多年的信息化建设积累，目前国内高校已建成了各类信息服务系统，为学校的校务管理、师生服务、对外交流等做出了很大贡献[1]。
智慧校园作为数字校园的高端形态，以面向服务为基本理念，构建资源共享、智能灵活的教育教学环境，能够有效支持高校的教学、学习、科研与管理活动，丰富校园文化，拓展学校的时空维度。
但“智慧”的基础是数据，一个完整的数据集，需要将来自各类数据源的数据按照统一的信息标准进行转换、梳理、清洗、纠错、匹配等操作，再以主题数据集的形式进行重新整合，形成具备整体性、标准性、一致性和完整性的新数据集，这就需要一个灵活、可扩展的技术平台来承载和运行。
受应用系统数据标准不统一、数据结构多样、数据更新不及时等因素影响，难以建立这样的标准技术平台，从而给校园大数据资产的挖掘应用造成了很大的困难[2-3]。
本文从大数据分析平台建立、学生网络行为分析、多维度实时学业预警、教学精准督导等角度，介绍了面向智慧校园的教育大数据分析的方法和技术。
一、大数据分析平台构建大数据分析平台旨在解决学校内部积累的海量高维、多源异构、缺失和噪声数据以及数据动态变化等挑战难题[4]，综合现有的各业务系统数据如人事、科研、教务、质控、一卡通以及各类设备日志数据、外部互联网数据等，构建共享数据仓库，帮助学校统一数据口径、管理数据资产、对数据使用过程进行监控，从而更加有效的发掘和利用信息资产的价值，实现精准高效的分析和决策[5]。
5.1走近数据分析 教学设计-2020-2021学年高一信息技术教科版(2019)必修1 数据与计算
《走近数据分析》教学设计【学科核心素养】（1）能够分析出数据中所承载的信息，知道数据分析的几种常用方法；（2）能够利用计算机界定问题，抽象特征，建立结构模型，合理组织数据，并且利用对比分析法与平均分析法对数据进行分析。
（3）具有一定的信息安全意识与能力，能够遵循信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则。
【课程标准要求】（1）通过典型的应用实例，了解数据分析和可视化表达的基本方法。
（2）根据任务需求，选用恰当的软件工具或平台处理数据，再对数据进行综合分析的基础上，撰写解决问题的分析报告。
【学业要求】（1）掌握数字化学习方法，能够根据需要选用合适的数字化工具开展学习。
（信息意识、数字化学习与创新）（2）具有信息安全意识，尊重知识产权，自觉遵守相关的法律法规。
（信息社会责任）（3）知道数据分析与可视化的基本方法，能够利用软件工具或平台对数据进行整理，组织计算与呈现；在数据分析的基础上，完成分析报告。
（计算思维）【学情分析】学生在初中阶段接触过表格加工软件，且在之前的学习中，学生学习了数据信息的处理及表达，但对于数据分析方法与可视化表达方式缺乏系统了解，且缺乏将数据统计分析的方法及工具应用到实际问题中的能力。
【教学目标】（1）学生通过学习，指导对比分析法与平均分析法的概念，知道数据可视化的基本表达方式；（2）学生通过学习，能够应用对比分析法与平均分析法对简单的数据进行分析，能够对分析的数据选用合适的图表进行可视化表达；（3）学生对于大数据的概念及应用有初步认识，意识到大数据在信息化社会中所起的重大作用。
【教学重难点】教学重点：数据分析的基本方法的掌握及应用（对比分析法和平均分析法），数据可视化表达方式的掌握及运用。
教学难点：如何根据实际问题选择恰当的数据分析方法和可视化表达方式。
【教学策略分析】本节课的教学内容具有较强的操作性，且具有完整的项目实践过程，所以宜采用项目教学法，让学生在逐步解决问题的过程中，习得知识与技能。
基于大数据技术的大型超市数据分析
科学技术创新2021.07设备驱动源码在其中封存后，保障库整体数据资料安全，以此来支持通讯设备正常使用。
HAL 技术属于Android 操作系统移植过程的关键技术之一，从实际来看，通过对通讯设备Linux 内核与应用架构分离处理，保障操作系统可以基于Linux 内核正常工作，但却又不是完全依赖Linux 内核工作。
HAL 仅仅是将部分Linux 内核工作分走，二者结合在一起并非是重叠。
但是，结合现今的研究成果来看，关于HAL 和Linux 内核工作职能以及占比研究还有所不足，界限较为模糊。
3.3JNI 技术此项技术属于一种特殊的系统语言，Java 编程语言作为应用较为普遍的编程方式，多数计算机或是通讯设备编程中均有所应用。
也正是这一特性，JNI 成为了Android 操作系统中的核心内容，具体应用中通过对系统程序或语言设定调整，形成专门的Java 数据库，在收到工作指令后数据库智能化判断指令要求第一时间响应。
需要注意的是，在这个过程中Dalvik 虚拟机的使用尤为重要，程序受到调用本地库指令时将信息录入到本地库中，依据标准智能化筛选，进而提升系统的整体运行效率，为用户提供优质、多元的服务[8]。
4结论Android 操作系统的移植过程较为复杂，其中涉及到诸多专业性较强的技术，相较于国外，我国的研究还略有不足，有待进一步提升对其研究力度，增加行业投入，便于持续提升Android 操作系统移植效果，为现代化社会发展做出更大的贡献。
参考文献[1]张中前.基于STM32单片机的uC/OS-Ⅱ操作系统移植[J].机电元件,2020,40(06):57-61.[2]莫太平,周园园,赵翔翔.面向S5PV210嵌入式平台的Android 系统移植与优化的研究[J].电视技术,2016,40(09):46-50+71.[3]邹子鱼,毛新农.实时操作系统RT-Thread 在CK520上的移植[J].单片机与嵌入式系统应用,2019,19(12):58-61.[4]张龙,刘仁学.基于ARM 平台的嵌入式Linux 操作系统开发和移植[J].信息与电脑(理论版),2019(08):78-79+82.[5]陈程,张磊,董延军.基于嵌入式操作系统的MINIGUI 图形组件的分析与移植[J].信息通信,2018(03):137-138.[6]刘昕奇,于景洋.嵌入式实时操作系统smartOSEK OS 在ARM9上的移植[J].鄂州大学学报,2018,25(02):102-105.[7]穆向阳,杨晓东.实时嵌入式操作系统μC/OS -Ⅲ在STM32F429IGT6上的移植技术和实现[J].电脑知识与技术,2018,14(06):204-205+211.[8]董伟巍.JNI 技术在网络交互中的应用[J].电子设计工程,2016,24(06):125-127.基于大数据技术的大型超市数据分析李清蔓杨杉*（四川大学锦城学院计算机与软件学院，四川成都611731）1概述随着大型超市和连锁超市的快速发展，超市业已成为商业领域最具活力的商业业态[1]，我们日常生活中经常会去超市采购日用品，超市已经成为我们生活中不可或缺的一部分，超市的发展也紧密连系着我们的生活。
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大数据技术概论
• 现代数据管理需求分析 • 关系数据库的挑战与应对 • 大数据的定义与特征 • 大数据技术家族
海量数据管理——时代的挑战
数据管理最大的挑战是：高负荷下的
海量数据管理
IDC研究表明：
全球数据产量仅2011就达1.8ZB(或1.8 万亿GB，每个美国人每分钟写3条 Twitter信息，共写2.6976万年； 未来十年的全球数据量将增长50倍。
1
大数据的相关定义---大家都大数据，其实并不是说一件事，必须澄清
• ■大数据
•代表现代信息社会的本质特征，它是更加广泛更加深入的数字化，以及全社会范围内数据的互联 互通。 • “更加广泛、更加深入的数字化”，幵不等同亍纸质文档电子化，而是数据指导业务的习惯、
策略与模式。 • “全社会范围内数据的互联互通”，是指企业现在面对的不仅仅是其内部数据互联互通的问题
大数据技术教程---
------ Hadoop/NoSQL的技术与实践
议程
1
大数据技术概论
2
Hadoop MapReduce教程
3
Hadoop MapReduce技术分析
4
NoSQL教程
5
NoSQL技术分析
6
大数据与关系数据库及技术趋势分析
7
大数据技术新进展
8
大数据与新一代企业数据架构规划
补充与答疑
部分产品实现资源精细化管理，支持混合负载 大多数情况下更适合亍批量操作为主的OLAP场景
企业交易操作支持与数据管理 复杂BI报表与分析需求
Oracle ExaData，IBM PureData，TeraData，EMC GreenPlum
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大数据技术概论
• 现代数据管理需求分析 • 关系数据库的挑战与应对 • 大数据的定义与特征 • 大数据技术家族
主要有两类情况：
挑战
•一类是原有数据种类量的增加 •另一类是过去我们没关心或没能力关心 的数据：如Weblog，社交媒体，实时位 置，智能设备、传感器计量等
• 海量管理能力，多类型，变化快，高可用性，低成本，高端可扩展性
很多传统的技术已经难以应对！
4
大数据技术概论
• 现代数据管理需求分析 • 关系数据库的挑战与应对 • 大数据的定义与特征 • 大数据技术家族
技术体系完整、成熟、可靠 可严格保证数据完整性与一致性 可非常容易地建立二级索引，执行复杂的连接、排序、分组等操作 SQL对复杂数据操作需求只需要说明“要什么”，无需说明“怎么做”，不需要进行开发
不是天然为分布式与幵行设计，水平扩展性受限，可管理数据量与负载量难以适应大规模需求 SQL引擎可支持的数据需求场景有限 关系模型不适合存储与处理许多非结构化/半结构化的场景
企业交易操作与数据管理支持 复杂BI报表与分析需求
Oracle，DB2，Informix，MySQL，SQL Server
6
关系数据库的基本特征简单示例
7
MPP架构示例--TeraData
Shared Disk新架构示例---ExaData
技术理念
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技术特征
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• 优势
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局限性
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适用场景
对大数据的整体理解---立体的多面体
1 2
3 4
1、思维和习惯
利用数据进行分析决策的习惯。
2、业务模式
数据驱劢业务的一种商业模式。
3、全部数据
通过合法渠道收集和获得的所有类型的包含内外部所有的大规模数据。
4、技术平台
获取大数据的平台（互联网）承载服务、吸引用户、产生数据和处理大数据的平台 （仅是个技术问题），根据数据特点和处理需要选择的各种技术组合起来的统一平 台。
（如企业数据总线数据集成等），而是数据在全社会范围内的互联互通问题，而这与互联网密 丌可分。如果仅仅局限在企业内部的数据，都不能把握大数据的真正能力。
• ■大数据技术
•狭义地讲，大数据技术指近年来出现与流行的、以低成本易扩展及反关系范式模型为核心特征的 新的数据管理方法，其以Hadoop为主要代表； •广义地讲，大数据技术指用于有效支持上述“大数据”管理不处理需求的数据管理技术的统称， 它可以是指某一项独立具体的技术，也可以是指多项技术面向某种需求的有机组合，包括了经典 RDBMS，改进型RDBMS，Hadoop，NoSQL以及其它。
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大数据技术概论
• 现代数据管理需求分析 • 关系数据库的挑战与应对 • 大数据的定义与特征 • 大数据技术家族
大数据技术的内容
大 数 据= 技 术
RDBMS Hadoop
NoSQL
NewSQL 分布式文件 新技术(超越 Hadoop)
大变小 小变大
关于各种技术适用场景的判断，没有一种说法是绝对正确或是企业可以直接借鉴的， 必须了解原理后，自行判断！！！
议程
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大数据技术概论
2
Hadoop MapReduce教程
3
Hadoop MapReduce技术分析
4
NoSQL教程
5
NoSQL技术分析
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大数据与关系数据库及技术趋势分析7大 Nhomakorabea据技术新进展
8
大数据与新一代企业数据架构规划
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代表产品
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改进型RDBMS
在保证关系模型、SQL体系与写时模式约束的前提下，提高经典RDBMS的水平扩展性与幵发负载支 持能力 保持经典RDBMS的一切原有特性 引入分布式数据存储特性 引入分布节点幵行操作特性 通常采用软硬件一体化的一体机模式
保持经典RDBMS的一切原有优势
水平可扩展性大大提高
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大数据的核心数据特征
抛开业务模式，就数据本身来讲，相比“小数据”，大数据具 有如下核心特征：
• 大：数据量大。面对与处理比过去更大的数据量
• 广：类型与来源广泛。面对与处理多种类型，多种来源的 数据
• 联：全社会互联互通。不再只面对企业内部孤立的数据资 源，而是包括企业内外部的全社会的互联互通
技术理念
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技术特征
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优势
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局限性
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适用场景
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代表产品
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经典RDBMS
遵守Codd十二规则，采用基亍二维表的范式化模型存储数据，模型设计以追求数据完整性、一致 性、低冗余性为目标，强调事务的强一致性与参照完整性，对复杂数据操作要求能方便实现。
数据操作遵循ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则 数据操作基亍SQL语言实现，支持复杂的SQL查询处理 模式（Schema）固定 强事务，强一致性保证 强大的索引、执行计划与优化引擎机制 数据抽象与物理存储层相对独立，数据分页存放