大数据第4章 大数据技术基础
大数据基础知识入门
大数据基础知识入门大数据是当今社会不可忽视的重要组成部分，其对商业、科学、医疗等领域都产生了深远的影响。
作为一门新兴的技术和概念，了解大数据的基础知识是非常重要的。
本文将介绍大数据的定义、特征以及其在不同领域的应用。
一、大数据的定义大数据指的是规模巨大、类型繁多且产生速度快的数据集合。
传统的数据处理技术已经无法胜任大数据的处理任务，因此需要新的技术和工具来帮助分析处理大数据。
二、大数据的特征1. 三个V：大数据的特征可以用“三个V”来概括，即Volume（数据量大）、Velocity（数据产生速度快）和Variety（数据类型多样化）。
2. 可信度低：由于大数据的多样性和复杂性，数据的质量和可信度往往较低，需要进行数据清洗和处理。
3. 快速决策：大数据的处理速度非常快，可以帮助决策者更快地做出准确的决策。
三、大数据的应用1. 商业领域：大数据在商业领域的应用非常广泛。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求，优化产品设计，并制定更精确的市场营销策略。
2. 科学研究：大数据在科学研究中扮演着重要角色。
科学家可以通过对大数据的分析来发现规律、预测趋势，并进行更深入的研究。
3. 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用不断增加。
医疗机构可以通过大数据分析来改进临床治疗，预防疾病，并提供个性化的医疗服务。
4. 城市管理：大数据在城市管理中的应用可以提高城市的智能化程度。
例如，通过对大数据的分析，城市可以更好地优化交通流量、提高能源利用效率等。
四、大数据处理工具和技术为了更好地处理和分析大数据，许多工具和技术得到了广泛应用。
以下列举几种常用的大数据处理工具和技术：1. Hadoop：是一个开源的大数据处理框架，能够高效地存储和处理大规模数据。
2. Spark：是一种快速、通用的大数据处理引擎，具有高效的内存计算能力。
3. NoSQL数据库：与传统的关系数据库相比，NoSQL数据库具有更好的横向扩展性和性能表现，适用于大数据存储和查询。
《大数据技术基础》教案 第1课 大数据概述(一)
《大数据技术基础》教案课时分配表章序课程内容课时备注1 大数据概述 42 大数据处理平台Hadoop 43 数据采集与预处理 44 数据存储与管理 45 数据处理与分析 66 数据可视化 47 大数据思维与安全 28 城市空气质量大数据分析实战 4合计32课题大数据概述（一）课时2课时（90 min）教学目标知识技能目标：（1）理解大数据的概念和主要特征。
（2）了解大数据的发展现状与趋势。
（3）了解我国的大数据发展战略（4）理解大数据的处理流程思政育人目标：深刻理解大数据作为国家基础性战略资源的重要意义，如推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力等，进一步加强对信息化新阶段和数字经济的认识，不断提升自身的信息素养。
教学重难点教学重点：大数据的概念和特征教学难点：大数据的处理流程教学方法案例分析法、问答法、讨论法、讲授法教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材教学设计第1节课：考勤（2 min）→新课预热（10 min）→问题导入（5 min）→传授新知（18 min）→课堂讨论（10 min）第2节课：问题导入（5 min）→传授新知（20 min）→课堂互动（15 min）→课堂小结（3 min）→作业布置（2 min）教学过程主要教学内容及步骤设计意图第一节课考勤（2 min）⏹【教师】使用APP进行签到⏹【学生】按照老师要求签到培养学生的组织纪律性，掌握学生的出勤情况新课预热（10 min）⏹【教师】自我介绍，与学生简单互动，介绍课程内容、考核标准等⏹【学生】聆听、互动⏹【教师】利用多媒体课件展示大数据的广泛应用，并和学生互动，询问学生对于大数据的印象随着信息技术的飞速发展和计算机教育的普及，社会对大数据的依赖越来越大，大数据应用也随处可见，我们经常使用的各类软件都有大数据应用的痕迹，例如抖音，淘宝，微博，微信等等。
通过老师自我介绍，与学生相互熟悉，并让学生了解这门课的大致要求2⏹【学生】聆听、记录、互动、理解问题导入（5 min）⏹【教师】提出以下问题：你认为什么是大数据？它的优缺点各是什么？⏹【学生】思考、举手回答⏹【教师】通过学生的回答引入要讲的知识通过问题导入的方法，引导学生主动思考，激发学生的学习兴趣传授新知（18 min）⏹【教师】通过学生的回答引入要讲的知识，介绍大数据的概念、特征和发展一、什么是大数据✈【教师】通过多媒体展示数据的基本概念和对于生活的重要作用数据是用来记录客观事物或事件的符号，具体来说，是对客观事物或事件的性质、状态及相互关系等信息进行记录的物理符号。
《大数据导论》配套教学教案
结构化数据：能够用数据或统一的结构加以表示，人们称之为结构化数据，如数字、符号。传统的关系数据模型，行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。
重点关注传统算法和大数据时代算法的区别
Hadoop平台和Spark平台的基本构成和特征
掌握大数据的3种主要数据类型
熟悉典型的大数据应用开发流程
了解典型的数据科学算法应用流程
教学设计
1、教学思路：（1）通过本章的学习，使读者掌握计算机操作系统的基本知识，建立对大数据技术基础的整体印象；（2）介绍Linux操作系统经历的3个主要发展阶段和目前Linux的主要应用场景；（3）回顾编程语言的发展，详细介绍编程语言的种类，并讲解了当前流行的一门编程语言Python语言的特点和优势；（4）简述传统SQL数据库的发展历程，讲解其技术特点；（5）比较NoSQL和NewSQL数据库的技术特色和特点；（6）分别讲述Hadoop和Spark大数据平台的基本构架和工作原理；（7）简述大数据应用开发的一般流程及典型数据科学算法的应用流程。
二、内容大纲：具体可结合本章的PPT课件进行配合讲解。
1.1人类信息文明的发展
1.2大数据时代的来临
1.2.1信息技术的发展
1.2.2数据产生方式的变革
1.3大数据的主要特征
1.3.1大数据的数据特征
1.3.2大数据的技术特征
1.4大数据的社会价值
三、讨论问题
1-1简述人类信息文明的发展过程并展望未来的发展方向。
二、内容大纲：具体可结合本章的PPT课件进行配合讲解。
大数据 第4章 大数据存储与管理
大数据第4章大数据存储与管理在当今数字化的时代，数据正以前所未有的速度增长和积累，大数据已经成为了企业和组织决策、创新以及提升竞争力的重要资产。
而大数据的存储与管理则是确保这些海量数据能够被有效利用和保护的关键环节。
大数据的特点首先在于其规模巨大。
传统的数据存储和管理方式在面对 PB 级甚至 EB 级的数据量时往往显得力不从心。
其次，数据的类型多样，包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）以及非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
此外，数据的产生速度极快，需要实时或近实时的处理和存储。
面对这些挑战，大数据存储技术不断发展和创新。
分布式文件系统是大数据存储的基础架构之一。
例如 Hadoop 的 HDFS（Hadoop 分布式文件系统），它将数据分散存储在多个节点上，通过冗余备份来保证数据的可靠性。
这种分布式架构能够横向扩展，意味着可以通过增加节点来轻松应对不断增长的数据量。
NoSQL 数据库在大数据存储中也扮演着重要角色。
与传统的关系型数据库不同，NoSQL 数据库放弃了严格的事务一致性和模式约束，更注重数据的高可用性和可扩展性。
常见的 NoSQL 数据库类型包括键值存储（如 Redis）、文档数据库（如 MongoDB）、列族数据库（如HBase）和图数据库（如Neo4j）等。
它们各自适用于不同的应用场景。
对于大规模的结构化数据存储，数据仓库仍然是一种重要的选择。
像 Teradata、Greenplum 等数据仓库系统能够高效地处理复杂的查询和分析操作。
同时，数据湖的概念也逐渐兴起。
数据湖可以存储各种原始格式的数据，为数据的探索和分析提供了更大的灵活性。
在大数据存储的基础上，有效的数据管理至关重要。
数据治理是数据管理的核心部分，它包括制定数据策略、定义数据标准、确保数据质量和数据安全等。
数据质量的保障涉及数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
大数据技术基础教程
大数据技术基础教程随着互联网的迅速发展和智能设备的普及，我们生活中产生的数据量呈指数级增长。
如何高效地处理和利用这些海量数据成为了亟待解决的问题。
大数据技术应运而生，成为了解决海量数据处理的利器。
本文将为您介绍大数据技术的基础知识和应用。
一、大数据技术简介1. 什么是大数据？大数据指的是规模庞大、快速增长、多样化的结构化和非结构化数据集合。
这些数据通过特定的技术和算法能够被获取、管理、分析和存储。
2. 大数据技术的重要性大数据技术可以帮助我们从庞大的数据集中挖掘有用的信息和洞察，帮助企业做出更精确的决策、提升产品和服务的质量、提高效率和竞争力。
3. 大数据技术的特点- 高容量：大数据技术可以处理海量的数据，不受数据规模的限制。
- 高速度：大数据技术能够高效地处理数据，实时性强。
- 多样性：大数据技术能够处理结构化和非结构化的多样类型数据。
- 多源性：大数据技术可以从多种来源获取数据。
- 高价值：大数据技术能够从海量数据中挖掘有价值的信息。
二、大数据技术应用场景1. 金融行业大数据技术在金融行业的应用非常广泛，例如风险管理、欺诈检测、个性化推荐、精准营销等。
2. 零售行业大数据技术使零售行业能够更好地了解消费者需求、优化供应链，提高商品销售和客户满意度。
3. 交通运输行业大数据技术可以帮助交通运输行业优化路线规划、减少交通拥堵、提高物流效率。
4. 医疗保健行业大数据技术可以帮助医疗保健行业实现个性化医疗、提高医疗服务质量、加强疾病监测和预测。
5. 其他行业大数据技术还被广泛应用于能源领域、教育、电信、制造业等各行各业。
三、大数据技术的基础知识1. 数据采集大数据技术的第一步是数据采集，包括数据的获取、清洗和转换。
常用的数据采集方式有爬虫技术、传感器技术等。
2. 数据存储大数据技术需要用到大规模的分布式存储系统，常见的数据存储技术有Hadoop、HDFS、NoSQL数据库等。
3. 数据处理大数据技术的核心是数据处理，包括数据的分析、挖掘和建模。
大数据 第2章 大数据技术基础
大数据第2章大数据技术基础在当今数字化的时代，大数据已经成为了推动各行各业创新和发展的重要力量。
而要深入理解和应用大数据，掌握其相关的技术基础是至关重要的。
大数据技术的核心在于能够高效地收集、存储、处理和分析海量的数据。
首先，让我们来谈谈数据的收集。
数据的来源极其广泛，包括社交媒体、物联网设备、在线交易平台等等。
这些来源产生的数据量巨大且类型多样，有结构化的数据，如表格中的数字和文本；也有非结构化的数据，如图片、音频和视频。
为了有效地收集这些数据，我们需要使用各种工具和技术，如网络爬虫、传感器网络和数据接口等。
数据收集完成后，接下来就是存储的问题。
传统的数据库在面对大数据时往往显得力不从心，因此出现了一系列专门用于大数据存储的技术，如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 NoSQL 数据库。
HDFS能够将数据分布存储在多个节点上，实现了大规模数据的可靠存储和高效访问。
NoSQL 数据库则打破了传统关系型数据库的模式，更加灵活地适应了各种非结构化和半结构化数据的存储需求。
有了数据的存储基础，数据处理就成为了关键的环节。
MapReduce是大数据处理中的一种经典框架，它将复杂的任务分解为 Map 阶段和Reduce 阶段。
在 Map 阶段，数据被分割并进行初步处理；在 Reduce阶段，对 Map 阶段的结果进行汇总和整合。
这种分布式计算模式使得大规模数据的处理变得高效可行。
除了 MapReduce，还有一些实时处理框架也在大数据领域发挥着重要作用，比如 Spark Streaming 和 Flink。
Spark Streaming 能够以微批处理的方式实现近实时的数据处理，而 Flink 则真正实现了流处理，能够对数据进行实时的分析和计算。
数据分析是大数据技术的核心目标之一。
数据分析可以帮助我们从海量的数据中发现有价值的信息和模式。
常见的数据分析方法包括数据挖掘、机器学习和统计分析。
数据挖掘旨在从数据中发现潜在的模式和关系，例如关联规则挖掘、聚类分析和分类算法等。
大数据技术基础智慧树知到答案章节测试2023年东北石油大学
绪论单元测试1.本课程中关于大数据处理与分析部分的学习内容有：（）A:Mapreduce的编程模型B:大数据分析的常用算法C:大数据分析过程D:大数据分析分析工具答案:ABCD第一章测试1.大数据的基本特征包括（）。
A:数据的价值密度但商业价值高B:数据增长速度快C:数据来源和数据数据类型多样化D:数据规模大答案:ABCD2.下面说法正确的是（）。
A:大数据指海量多样的数据、分析数据的方法、管理数据的系统、数据的应用的统称B:大数据是第三次信息化浪潮以后产生的数据C:大数据就是数据容量达到1T以上的数据D:大数据指数据而不包括数据的分析结果答案:A3.下面哪些技术属于大数据技术。
（）A:快速传输数据的技术。
B:网盘数据存储技术C:从各种数据源中采集数据的技术。
D:人脸识别技术。
答案:ABC4.如何理解“大数据分析是相关性分析而不是因果分析”。
（）A:不仅要知其然，还要知其所以然。
B:不仅要进行相关分析分析，也要进行因果关系分析。
C:发现两个现象的相关性后，经过进一步深入研究，找出因果关系，就会实现技术创新。
D:相关性分析就是通过对大量数据进行统计分析，获取两个现象之间具有关联性。
答案:ABCD5.大数据的特征Variety是指：（）A:数据变化多端B:数据来源广泛C:数据格式多样D:数据用途丰富答案:BC第二章测试1.在Python中，语句print(3 ＜ 5 ＞ 2)的输出结果为False。
（）A:错B:对答案:A2.已知x是一个足够大的numpy二维数组，那么语句x[0，2]=4的作用是把行下标为0、列下标为2的元素值改为4。
（）A:对B:错答案:A3.扩展库pandas中DataFrame对象的drop_duplicates()方法可以用来合并数据。
（）A:对B:错答案:B4.已知x = [1,2]和y = [3,4]，那么x+y的结果是（）。
A:3B:7C:[4, 6]D:[1, 2, 3, 4]答案:D5.Pandas中常用的数据结构包括（）。
大数据技术基础
大数据技术基础随着信息时代的到来，大数据已经成为了当今世界的热点话题，无论是企业还是个人都面临着海量数据的管理与应用问题。
大数据技术作为解决这一难题的关键，成为了现代社会不可或缺的一部分。
本文将介绍大数据技术的基础知识，包括定义、特点以及应用等方面。
首先，什么是大数据技术？简单来说，大数据技术就是处理和分析海量数据的一种技术手段。
随着互联网的迅猛发展，人们在日常生活中产生了大量的数据，如社交网络数据、传感器数据、移动设备数据等等。
这些数据量大、数据种类繁多、数据生成速度快，传统的数据处理方法已经无法满足对这些数据的管理和应用需求。
因此，大数据技术应运而生。
大数据技术的特点主要体现在以下四个方面。
首先，数据的规模非常大，通常以TB、PB甚至EB为单位进行计量。
其次，数据的种类繁多，包括结构化数据（如数据库表格）、半结构化数据（如日志文件、XML文档）以及非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）。
第三，数据的生成速度极快，要求实时处理和分析。
最后，大数据技术还需要面对数据的价值问题，如如何从海量数据中挖掘有价值的信息。
大数据技术的应用场景十分广泛。
首先，大数据技术在商业领域中有着重要的应用。
通过分析海量的销售数据，企业可以发现潜在的市场机会、预测消费趋势、制定销售策略等。
其次，在医疗健康领域，大数据技术也可以用于病例分析、临床决策支持、个性化医疗等方面，提高医疗效率和质量。
再次，在城市管理中，大数据技术可以帮助城市实现智慧化，包括交通管控、环境监测、应急预警等。
另外，在金融领域，大数据技术可以应用于风险管理、反欺诈、投资分析等方面，提高金融机构的运营效率和决策能力。
要学习和掌握大数据技术，需要具备一些基础知识。
首先，了解分布式系统和并行计算的原理是很重要的。
由于大数据处理的规模庞大，单台计算机往往无法胜任，需要使用多台计算机构建集群进行计算。
同时，熟悉大数据存储和管理技术也是必不可少的，如Hadoop、Spark 等。
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4.1 技术进步与摩尔定律
这次演讲在美国引起了强烈反响，影响了一大批人，其中包括达特茅斯学院 的两名教授——约翰·科姆尼与托马斯·科尔茨。科姆尼是一位数学家，曾经 是艾尔伯特·爱因斯坦的研究助手，后来担任达特茅斯学院院长。20世纪60年 代早期，年轻的数学老师科尔茨认为应该让绝大多数达特茅斯学生接触一些 电脑编程的知识，于是他找到了科姆尼。
目录
1 技术进步与摩尔定律 2 大数据的技术架构 3 大数据的运用形式 4 大数据运用模式的分类 5 大数据的运用级别 6 大数据运用的真正价值 7 相关的大数据技术
第4章 大数据技术基础
大数据应用需求迫切需要新的工具与技术来存储、管理和实现商业价值。新的 工具、流程和方法支撑起了新的技术架构，使得企业能够建立、操作和管理这些 超大规模的数据集与贮藏数据的存储环境。
4.2
大数据的技术架构
4.2 大数据的技术架构
要容纳数据本身，IT基础架构必须能够以经济的方式存储比以往更大量、类 型更多的数据。此外，还必须能适应数据变化的速度。由于数量如此大的数 据难以在当今的网络连接条件下快速移动，因此，大数据基础架构必须分布 其计算能力，以便能在接近用户的位置进行数据分析，减少跨越网络所引起 的延迟。企业逐渐认识到必须在数据驻留的位置进行分析，分布这类计算能 力，以便为分析工具提供实时响应将带来的挑战。考虑到数据速度和数据量， 移动数据进行处理是不现实的，相反，计算和分析工具可能会移到数据附近。 而且，云计算模式对大数据的成功至关重要。云模型在从大数据中提取商业 价值的同时也能为企业提供一种灵活的选择，以实现大数据分析所需的效率、 可扩展性、数据便携性和经济性。
4.1
技术进步与摩尔定律
4.1 技术进步与摩尔定律
纵观历史，技术变革一直在挑战传统做法。1959年，在现代计算机时代即将 拉开帷幕之际，英国化学家、小说家查尔斯·珀西·斯诺在剑桥大学发表了题 为“两种文化”的演讲。斯诺在演讲中深入剖析了自然学科与人文学科这两 个阵营之间的不同点，并讨论了两者之间日益明显的鸿沟。他警告说，如果 人文学科继续对科学进步及其深远意义视而不见，那么科学学者与“人文学 者”之间的分裂必将对经济与社会进步构成威胁。
4.1 技术进步与摩尔定律
随着时间的推移，计算机性能已经取得了巨大的量变式进步，从而人们的行 为能力也发生了显著变化。接受过数据时代专业训练的物理学家常常把量变 到质变的变化比喻成“相变”, 或者比喻成由气态变成液态或者由液态变成固 态的物态变化。这种比喻形象地表现了这种变化的特点。同样，也不妨将这 里的“相变”比作摩尔定律。水在气温降到零摄氏度时会结冰，这是一个自 然过程和自然定律，而摩尔定律不是自然定律，它是通过对多年来所发生的 情况以及未来很有可能发生的情况进行研究之后得出的结论。多年以来，由 于人类的创造力、不懈努力与投入，摩尔定律经受住了考验。其中，科研人 员、企业与投资人功不可没。
要从大数据中高效地发现有用的信息，机器学习、数据挖掘、语义检索、统计 分析等技术是非常重要的。
大数据的运用模式，可分为个别优化的批处理型和实时型、整体优化的批处理 型和整体优化这4种类型。运用大数据，可分为对过去/现状的把握、发现模式、 预测和优化等方面。大数据运用的真正价值，是将具有3V特征的数据整合到日常 业务中去。尤其是对过去没有运用过的数据，或者是过去无法获得的新型数据的 运用，能够带来巨大的商机。
4.1 技术进步与摩尔定律
比尔·盖茨对Basic语言进行精简，推出 了微软公司的奠基性产品 —— 微软版 Basic 语言，用于早期的个人电脑。几 年之后，盖茨回忆起这件事时仍然非常 自豪，他认为在20世纪70年代中期将精 简版Basic应用于早ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的个人电脑是一个 创举。比尔·盖茨说：“在我的整个编程 生涯中，这是最令我自豪的作品。”
4.1 技术进步与摩尔定律
科姆尼与科尔茨认为，正在兴起的计算机应用是一股重要的科技力量，将影 响经济与社会的方方面面。但是，在达特茅斯学院，最有可能对计算机应用 感兴趣的理工科学生只占全校学生的1/4。科尔茨说，“企业与政府部门的大 多数决策者”通常都来自于另外75％的学生，这些学生在技术方面要逊色于 其他学生。因此，科尔茨与科姆尼设计了一种非常简单、便于非工程技术人 员使用的编程语言——Basic（初学者通用符号指令码）。1964年，他们开始 教达特茅斯学院的学生使用Basic语言编程。后来，成千上万的人在编写软件 程序时都会使用各种版本的达特茅斯Basic语言。
4.1 技术进步与摩尔定律
教育与培训应当实现的更远大目标是改变思路，使对数据的思考成为学术活 动的第一原则，以及探索活动的起始点。我们可以用一个问题来概括这种理 念：这些数据到底要告诉我们什么？
从技术层面看，英特尔联合创始人戈登·摩尔提出的摩尔定律认为，计算机处 理器（CPU）芯片上的晶体管密度大约每两年就会增加一倍，计算能力也会 呈指数级增长。但是，从实践层面看，这条定律还告诉我们量变会带来质变， 为各种新的可能打开大门，为我们的探索与实践活动增添新的内容。1946年， ENIAC（电子数字积分）计算机需要完成的任务是计算炮弹的飞行轨迹，这 是计算机应用的开始。到2011年，国际商用机器公司（IBM）的超级计算机 沃森在美国电视智力节目《危险边缘》中击败了其最强劲的人类对手。
4.1 技术进步与摩尔定律
早在20世纪60年代，科姆尼与科尔茨并没有把达特茅斯学院变成职业编程人 员培训营的打算，他们的目的是引导学生体验与这些数字机器的交互和计算 机思维。他们要求学生通过特定方法分析并有逻辑性地整理数据，以便更好 地借助计算机解决问题。达特茅斯学院的老师们所从事的其实并不是编程教 学，他们的目标是改变学生们的思路，鼓励他们换一种角度看事物。如今， 在提及针对数据时代特点改革教育与培训工作时，人们所讨论的常常是一些 狭义概念，指的是一个个具体的技能。但是，就大局而言，重要的不是高手 们处理数据的高超能力，而是对数据产生根深蒂固的好奇心。