大数据分析第一次作业_
精选最新2020年最新公需科目《大数据》完整考试题库(含标准答案)
2020年最新公需科目《大数据》考试题(含答案)一、选择题1．关于 SecndaryNameNde 哪项是正确的？a)它是 NameNde 的热备 b)它对内存没有要求c)它的目的是帮助 NameNde 合并编辑日志，减少 NameNde 启动时间d)SecndaryNameNde 应与 NameNde 部署到一个节点答案.C。
二、单选题2．在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。
（单选题） A.数据存储和备份规范B.数据管理和维护C.数据价值发觉和利用D.数据应用开发和管理3．下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B ）。
（单选题） A.不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别B.要求同类数据的内容相似度尽可能小C.要求不同类数据的内容相似度尽可能小与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理4．大数据时代，数据使用的关键是（ D ）。
（单选题） A.数据收集B.数据存储C.数据分析D.数据再利用三、多选题5．网球比赛，与其他体育项目一样，涉及大量数据。
正确错误6．下列关于大数据的说法中，错误的是（AD ）。
A.大数据具有体量大.结构单一.时效性强的特征B.处理大数据需采用新型计算架构和智能算法等新技术C.大数据的应用注重相关分析而不是因果分析D.大数据的应用注重因果分析而不是相关分析E.大数据的目的在于发现新的知识与洞察并进行科学决策7．20世纪中后期至今的媒介革命，以（）的出现为标志。
ACDA.互联网B.自动化C.计算机D.数字化8．下列哪些国家已经将大数据上升为国家战略？ABCDA.英国B.日本C.美国D.法国9．大数据的应用能够实现一场新的革命，提高综合管理水平的原因是（）。
■A.从被动反应走向主动预见型管理■B.从粗放化管理走向精细化管理■C.从单兵作战走向联合共享型管理■D.从柜台式管理走向全天候管理10．根据周琦老师所讲，进入了阿里巴巴集团之后，高德对大数据的处理和基础架构的能力得到了提升。
学情分析报告
把握学情因材施教——《平均数》一课学情分析的实践操作与思考《数学新课程标准》指出：数学教学活动必须建立在学生的认知发展水平和已有的知识经验基础之上。
因此，教师设计教学时，在解读教材的同时，更要解读学生，研究学生的认知基础和能力水平，分析学生学习新知的心理特点等。
只有准确把握学情，才能理解学生学习新知的心理和能力特点，进而设计出顺应学生心理需求的教学，帮助学生顺利建构新知。
由此，我们开展了对《平均数》一课的“学情分析”。
从教学程序上来说，学情分析分三个阶段：学前、学中、学后。
从分析方法上来说，了解学情的方式方法多种多样，比如问卷调查、课前访谈、课中提问、课后作业分析等。
平均数是一个描述数据集中趋势的统计量。
“平均数”与学生过去学习的“平均分”是两个既有区别又有联系的概念。
在方法层面，一组数据的平均数可以通过平均分（即求和均分）的操作而求得。
在意义层面，平均数与平均分存在本质上的区别：平均分是为了实现“每份一样多”这一结果而进行的实际操作，其结果是真实存在的。
比如：把12块糖平均分给3个孩子，平均每人分得4块，这个“4块”是每个孩子实际分得的数。
而平均数则是统计学上的一个概念，它描述的是一组数据的“平均数值”，虽然接近真实值，但其实只是作为一种虚拟的数值而存在。
如果说3个孩子一共有12块糖，平均每个孩子有4块，这个“4块”就是平均数，因为不一定每个孩子都有4块糖。
也就是说平均数具有“虚拟性”。
据此，学生已有的经验一方面能为探索平均数的计算方法提供支持，另一方面也会对平均数意义的理解形成干扰。
小学数学里所说的平均数一般是指算术平均数，即用n个数的总和除以n，所得的商叫做这n个数的平均数。
这种算法上的特点衍生出平均数的另外两个重要特性：一是平均数的区间性，即一组数据的平均数总是介于原始数据的最大值与最小值之间；二是平均数的敏感性，因为每个数据都参与运算，所以任何一个数据的改变，都会影响到平均数。
对平均数这些特性的感悟，有助于学生丰富对平均数的认识，不断提高数据分析的水平。
基于极课大数据的初中数学复习课教学研究
基于极课大数据的初中数学复习课教学研究作者：徐飞雷徐倩来源：《新课程研究·上旬》2019年第06期摘; ;要：随着大数据时代的到来，大数据分析也应运而生。
初三数学复习课是提高学生学习能力的主战场，本文以“函数专题复习课”一课的教学设计与课堂实践为例，将极课大数据、“云敩100软件”作为课堂技术背景支持，通过合理地运用大数据，提高复习课教学的针对性与有效性。
关键词：极课大数据;云敩100软件;函数专题复习课作者简介：徐飞雷、徐倩，江苏省镇江第一外国语学校教师。
（江苏; 镇江; 212000）中图分类号：G633.6; ; ; 文献标识码：A; ; ; 文章编号：1671-0568（2019）16-0039-04众所周知，初三数学综合复习阶段知识点多且题型复杂，而函数知识和相关题型是历年中考数学的考查部分，涉及的知识有函数基础知识、函数图像及应用、一次函数、反比例函数、二次函数等，涉及的题型有填空题、选择题、解答题等，在难度分布上倾向于中等、偏难等，尤其是函数综合题在每年中考试卷中稳居压轴地位，对区分学生学习程度、拉开成绩差距起着重要的作用。
通过系统复习、全面复习，科学总结并掌握函数题各种题型的解题技巧，对每一位学生来说有着重要意义。
本次课除了以极课大数据作为技术支持之外，还用到“云敩100软件”。
“云敩100软件”在教师和学生之间搭建了一个有效的平台，让课堂评价更及时，增加了课堂上的师生互动。
当教师给学生的iPad上发送客观题后，学生可以及时答题并提交答案，随后系统会自动统计该题的作答情况，教师可以直观地看到每位学生的作答情况，从而及时选取答错的学生进行纠错，或者请做对的学生来讲解。
当教师向学生发送主观题时，学生可以在iPad直接答题，并写出完整的过程，随后教师可以抽取任意一位学生的答题详情，并请该学生上台讲解他的解题思路，如有学生提出异议，也可以上台点开自己的答题界面，说明自己的想法。
大数据治理解决方案
大数据治理方案一. 大数据现状二. 大数据治理方案三. 大数据案例解析一.大数据现状711所涉及行业：政府、公安、政法、人社、审计、水务、医疗、教育、电力、保险、银行等。
没有数据因为业务系统没有对数据加以保存，或者因为行政原因不能开放，即使上了大数据平台，那也只是有了“壳”而并不能发挥大数据的作用和价值。
数据采集影响源端业务系统大多数厂商通过各种开源工具从业务系统抽取数据，侵入式的工具不但影响了源端业务系统的正常使用，而且稳定性极差，经常出现各种丢数据的情况。
人员消耗大，服务成本高，不仅没有发挥大数据的价值，而且变成一种负担。
缺乏数据治理、不准确、周期长缺乏数据治理，对数据中存在的数据缺失、数据散乱、数据不一致，元数据频繁变更，元数据类型多样的问题并没有真正的处理和解决，即使有了大数据平台其分析结果也不准确。
导致错误的决策，大数据分析失去可信度。
智能应用并不智能通过对大数据与人工智能的营销，声称可以通过机器学习和深度学习的算法等，开发各种类型的智能应用，然而这些智能应用因为数据缺失、数据不准确并不能真正的落地，最后变成一个”噱头”。
数据孤岛，信息不一致，数据难以整合由于在不同时期、应用不同技术、与不同厂商合作，建设了不同规模的业务应用系统，导致大量数据孤岛问题，系统间信息不一致且难以整合，希望通过数据治理和大数据的建设对数据加以融合，解决数据中存在的各种问题并让各系统间数据能够互联互通。
Demo≠结果，可视化≠大数据分析只关注到数据可视化中数据展示的效果，并以Demo和数据展示的效果来作为依据判断大数据建设的预期效果，忽略了数据采集、数据治理、数据存储和数据计算的重要性。
大数据建设现状：周期长（问题、协调……)2018Data Governance数据缺、散、乱数据不规整，存在数据缺失、散乱的情况数据多源异构业务系统众多，数据往往来自几十个不同品牌的业务系统元数据类型多样元数据类型多样,缺乏标准统一的元数据存储元数据频繁变更各主题业务系统间数据变更后无法快速进行数据统一缺乏业务词汇标准缺乏贴合行业的专业业务词汇标准数据不一致由于录入或其他问题造成的数据不一致情况数据治理：面临的挑战目录一. 大数据现状二. 大数据治理方案三. 大数据案例解析二. 大数据治理方案2.1 大数据整体架构2.2 大数据采集交换平台2.3 大数据处理平台2.4 大数据资产管理平台2.5 大数据交换平台2.6 大数据接口运维平台2.7 大数据分析挖掘平台2.8 大数据智能平台2.9 大数据决策平台大数据整体架构•数据湖是经过治理和整合的数据最佳存放环节•数据湖架构，实现数据治理与大数据应用开发的脱藕，可以支持应用的百花齐放•数据湖确保数据是用户的数据，不是应用开发商的数据•多个不同特色的应用开发，可以分别从数据湖获得各自需要的数据，大大加快应用开发的速度Bill Inmon（数据仓库之父）2015年：事先对数据归类建模的处理，可能对于大数据的各种离线分析有不足、需要演进，因此数据建模方式也需要演进。
美团外卖大数据“杀熟”行为及改进策略研究
C h i n as t o r a g e&t r a n s p o r t m a g a z i n e 2021.12一、大数据“杀熟”的概念大数据“杀熟”源自于消费者在互联网购买商品时所遇到的一种情形，将这一现象与传统社会经济生活中“杀熟”的概念相结合并为之命名。
[1]所谓大数据“杀熟”，部分学者将其定义为互联网厂商利用自己所拥有的用户数据，对老用户实行价格歧视的行为。
也有其他学者认为大数据“杀熟”是指同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新用户要贵出许多。
[2]其实国外大数据“杀熟”的现象早在2000年就已经发生，以亚马逊的“差别价格实验”为例，亚马逊对D V D光盘进行差别定价，其中《泰特斯》的D V D光盘对新用户售价22.47美元，而老用户售价为26.24美元，为此来赚取更大的利润，但很快就有消费者发现这一问题的存在并提出质疑，这项实验以失败告终。
大数据“杀熟”问题在近三年引发了热烈讨论，在电商行业快速发展的时代下，大数据“杀熟”似乎已经成为必然结果，美团外卖作为外卖行业的佼佼者同样存在着“杀熟”的问题。
二、美团外卖“杀熟”表现形式及实现条件（一）“杀熟”表现形式。
1.价格机制。
商家为了利益绞尽脑汁，美团商家有较强动态改价能力，美团外卖商家根据价格敏感度对消费者进行分类，价格敏感度高的设置较低价格，敏感度较低的设置高价格，从消费者剩余角度获取更高利润。
2.设备型号。
美团外卖平台根据消费者使用设备进行定价，通过消费者所使用设备的价格推测消费者对商品价格的接受能力，从而实现价格区分。
例如有些商品在同一家店苹果手机的价格会高于安卓手机的价格。
3.外卖频率。
根据点外卖的频率来判断消费者对外卖的需求程度，经常点外卖的消费者对外卖的需求较大，美团商家就会提高商品的价格；而偶尔点外卖的消费者商家会设置较低的价格来吸引此类消费者，让该类型消费者从偶尔消费到经常消费转变。
4.地理位置。
大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案
第一章1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。
2.试述数据产生方式经历的几个阶段答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。
3.试述大数据的4个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。
4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。
5.数据研究经历了哪4个阶段？答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。
6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。
7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。
大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。
8.举例说明大数据的基本应用答：9.举例说明大数据的关键技术答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算10.大数据产业包含哪些关键技术。
答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。
11.定义并解释以下术语：云计算、物联网答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。
物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。
12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。
第二章1.试述hadoop和谷歌的mapreduce、gfs等技术之间的关系答：Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和MapReduce，HDFS是谷歌文件系统GFS的开源实现，MapReduces是针对谷歌MapReduce的开源实现。
浅谈利用“智慧课堂”，进行有效备课
浅谈利用“智慧课堂”，进行有效备课摘要：备课，是上好课的前提与保证；有效备课，是提高教师业务能力和课堂教学质量的重要途径。
利用“智慧课堂”可以从前测定学情、资源搜索便捷、练习形式多样化、数据精准分析四个方面展开研究。
关键词：智慧课堂有效备课现代社会是信息社会，现代教师则要转身成为“智慧型教师”。
尤其是随着“智慧课堂”的广泛应用，传统的“一支粉笔，一本教案”的“一言堂”已远远落后于时代，现代化教学要求我们不但要会运用“智慧课堂”，更要能善用“智慧课堂”进行有效教学。
备课，作为课堂教学前的重要一环，是上好课的前提与保证；有效备课，是提高教师业务能力和课堂教学质量的重要途径。
现在，有了“智慧课堂”的辅助，我们的备课将更加精准、更加便捷、手段更加丰富。
下面，我将以小学数学教学为例，具体谈谈如何利用“智慧课堂”，进行有效备课。
一、前测定学情——让备课更有针对性。
备课，首先是备学情，了解学生旧知掌握情况，把握学生的学力层级与知识薄弱点，可以让我们在教学新知之时更加有的放矢。
然而，在传统教学中，要想做到这一点只能靠对学生长期的了解与丰富的教学经验进行预估，其作用之微薄与有限，可想而知；如果是利用陌生班级进行公开课教学，那就更无从下手，只能趟着石头过河，教学效果必然事倍功半。
而利用“智慧课堂”的作业分享与推送功能，向学生推送相关旧知练习，进行学情前测，通过大数据分析能够精准地为每一位学生把脉，找出薄弱知识点，进而明晰新授课目标，为教法的选择提供支撑；也可以有针对性地推送相关习题以达到强化和巩固旧知的目的。
例如在教学《圆柱体的体积》一课时，我提前推送长方体、正方体体积以及圆面积计算的相关练习给学生，通过后台的数据反馈可以看出学生对于圆面积计算的掌握不够牢固，那么，我就及时调整备课思路，在新授之前增加对圆面积知识的回顾，使学生更好地理解之前没有消化的知识点，为接下来的新课学习做好铺垫。
二、资源搜索便捷——让备课更轻松、高效。
大数据学科质量测评五下语文第三单元作文
大数据学科质量测评五下语文第三单元作文全文共8篇示例，供读者参考篇1大家知道吗?第三单元的主题是"大自然的奇观",老师让我们观察大自然,然后写一篇作文描写大自然的奇妙之处。
我可高兴了,因为大自然真的很神奇呀!首先,我观察了学校操场上的一棵大树。
树干粗粗的,像一个大力士的手臂一样有力量。
树枝向四面八方伸展开来,就像一个勤劳的园丁,把绿叶洒遍了整个天空。
绿叶在阳光下闪闪发亮,好像一个个小绿宝石镶嵌在枝头。
树下还有个小池塘,水面上漂浮着荷叶,荷叶就像一把把小伞,把游鱼遮挡起来了。
然后,我观察了学校的花园。
各种各样的花朵在那里绽放着,真是五颜六色、千姿百态啊!红彤彤的玫瑰花像一个害羞的小姑娘;淡紫色的洋甘菊像一位温柔的淑女;黄灿灿的向日葵就像一个阳光般开朗的男孩......花香阵阵,仿佛在向我招手呢!最后,我观察了天空中的云彩。
有的像一只憨憨的大象;有的像一只可爱的小白兔;还有的像一只慵懒的大猫,无忧无虑地躺在那里晒太阳。
云彩不停地变换形状,就像一个会变魔术的魔术师,让我看得目不转睛。
通过这次观察,我体会到大自然真是太神奇了!大树用自己挺拔的身躯诉说着生命的力量;鲜花以绚丽的色彩展现着生命的美丽;云彩用变幻莫测的造型描绘着生命的乐趣。
大自然就是一位伟大的艺术家,用自己无穷的创造力塑造了这么多奇妙的作品!我写下了这篇作文,用稚嫩的文字描绘了大自然的精彩。
老师很欣赏我的作文,夸奖我观察入微、想象丰富。
我想,能欣赏大自然的美好,热爱大自然,就是一件非常幸福的事情了!希望大家以后也能用童真的眼睛,去发现大自然更多神奇的地方哦!写作就是这么一回事,观察生活,描篇2大家好,我是小明。
今天老师布置了一个作文作业,题目是"大数据学科质量测评五下语文第三单元作文"。
老师说,这个题目听起来有点困难和复杂,但只要我们用自己的语言写作,并且认真思考和回忆所学的内容,一定能写出精彩的作文。
交大继续教育 计算机网络 四次作业答案
1、 OSI 模型中，通常是数据链路层负责将比特流或字符流转换成帧格式。
2、 对于网络模型来说，路由器是工作在网络层的设备。
3、 HUB （集线器）是工作在物理层的设备。
4、 FTP 、Telnet 等属于应用层的应用系统。
5、 OSI 模型中，由物理层负责比特流的透明传输。
6、 哪种物理层编码技术可用于解决连续的0或连续1的问题。
只有曼切斯特编码。
7、 如果用telnet 传输一串信息，那么真正在物理媒体上传输的信息是以某种形式调制的0或1数据。
8、 在一条无噪声的信道上，如果带宽是4MHz ，信号分成32个等级，那么，信道的最大比特率(即数据传输率)为40M bps 。
9、 在一条无噪声的信道上，如果带宽是4MHz ，信号分成32个等级，那么，信道对应波特率为8M 波特。
10、在一条无噪声的信道上，如果带宽是4MHz ，信号分成32个等级，那么，发送一个20KB 的文件最短需要的时间是4ms 。
Nyquist 定理 在无噪声信道中，当带宽为H Hz ，信号电平为V 级，则：数据传输速率 = 2Hlog 2V b/s信道的速率Mbps M 4032log 422=⨯⨯=，即信道的最大比特率为40Mbps 。
∵ 比特率 = (log 2V ) × 波特率 ∴ M MV832log 40log 22===比特率波特率T=20KB/40Mbps=(20×8)/(40×1000)=0.004秒 1B=8bit 所以乘以8，M 和K 是1000的关系11、一路电话的带宽为64Kbps 。
12、HFC 用了FDM 和TDM 多路复用的方法。
13、如果主机A 通过由32路TDM 共享的2.048Mbps 总线链路向主机B 发送一个32Kb 的文件，则传输时间为500ms每一路的速率=2.048M/32＝64Kbps因此传输时间=文件长/一路传输速率=32Kb/64Kbps=0.5s 。
语文作业设计心得5篇
语文作业设计心得5篇(实用版)编制人：______审核人：______审批人：______编制单位：______编制时间：__年__月__日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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科技的不断发展，深深改变了传统的商业模式。
基于物品交换的供应链模式已经逐渐被淘汰，随着互联网用户的不断增多，越来越多的人开始“触网”，同时也在网上留下了大量数据，比如浏览记录，购买记录，出行记录等。
数据的不断积累，为商业变革打下了基础。
而大数据技术的浮现，则点燃了商业变革的导火索。
越来越多的企业通过大数据分析技术重塑商业模式，进行服务创新。
商业策略这一概念，最早是由BCG 的创始人布鲁斯亨德森和哈佛大学商学院的教授迈克尔波特提出。
亨德森理论的核心是集中优势力量对付敌人的弱点，他认为，在商业领域，包含许多被经济学家成为报酬递增的现象，比如：产业规模，投入越大，产出越大。
波特认可这一理论，但是也提出来一些限制性理论，他指出，亨德森的理论的确成立，但是从商业上来说，需要更多的步骤，一个公司或者经济模式可能在一些活动中占有优势，但可能并不合用于其他活动。
他提出来“价值链”这一概念。
基于亨德森和波特的理论，整个商业策略大厦逐渐建立起来。
但是在大数据时代，这一理论已经不在成立。
随着互联网技术的发展，信息的获取变得十分便捷，交易成本在不断降低。
交易成本的下降，导致可利用资源减少了，对垂直机构的整合也就会随之减少，价值链也会随之断裂，也可能不会断裂，但是对于同一商业中的竞争者来说，他们就可能利用其在价值链的位置，以此对竞争对手进行渗透、攻击。
英国出版的百科全书曾经是世界上最畅销的书籍之一，随着光盘和网络的流行，知识传播和更新的成本在不断下降，百科书行业随之倒闭。
维基百科随之兴起，和百科全书不同的是，维基百科的内容是由用户撰写的，并且非常专业，价格也非常便宜。
再比如2000 年，人类基因图谱的绘制，主要由专业的科研机构和科学家完成，耗费了2 亿美金和10 年的时间，才绘制出一个人的基因图谱。
而现在只需要不到1000 美元，甚至立等可取，这个行业甚至成为了零售业，以后当你去看医生的时候，可能会被要求先做一个基因绘制，然后医生会根据基因信息，找出致病基因，给你开出基因药物。
我们可以利用移动设备和医疗设备采集到的临床数据和基因数据，找出一些我们不曾经发现的配对组合。
基因组只是一个例子，实际上，大数据技术正在推动商业活动规模的自然形成，这一变革超越了机构之间的界限，特别超越了以商业纪律为原则的界限，商业结构由垂直结构、寡头垄断变成为了水平结构。
这个逻辑不仅仅指的大数据，比如电信通讯行业、纤维光学，医药行业等，都在发生改变，“大科学”变成一种趋势。
这种水平结构的浮现，暗示了商业战略发生了根本变化，意味着我们要将策略认为是这一类水平结构的管理者。
因为商业定义甚至行业定义是战略的成果，而不是预先设定。
因此，我们需要制定出如何同时满足合作与竞争的战略。
这些类型的转变，使得商业战略的传统前提变得过时，他们使我们进入一个全新的世界，他们要求我们不管是在公共部份，还是在私有部份，都以一种彻底不同的方式来思量商业结构，并且使战略再一次变得有趣生动。
Uber 打车，使得人们可以很方便的到达任何地方，对用户的以往数据进行分析，可以知道哪些地方时常有人需要打车，告知司机去往这些地方。
如果你用过Uber，就会知道，它非常的方便，打开APP，一键叫车，随后车就会到了，到达目的地，以后，完成支付即可。
在这些便利的暗地里，是由Hadoop 和Spark 这样的大数据工具在支撑。
商业计划的简单明了，给了Uber 利用数据来优化服务的巨大机会。
Uber 正在利用数据为全世界的载客司机提供智能、自动化、实时的服务并且支撑服务的规模化。
不管是Uber 在峰时计价、匡助司机规避事故还是为司机寻觅最优盈利位置，这一切Uber 的计算服务都依赖于的数据。
这些数据问题是一道数学和全球目的地预测的真正结晶。
Uber 数据部门的主管Aaron Schildkrout 说：”这使得这里的数据非常振奋人心，也驱动我们斗志昂扬地用Spark 解决这些问题”。
在2022 年的时候，Uber 还是利用传统的方式来处理数据，利用Python 的ETL 工具来清洗数据，然后在数据仓库中进行分析处理。
在旧的架构下，Uber 依赖于Kafka 的数据流将大量的日志数据传输到AWS 的S3 上，然后使用EMR 来处理这些数据。
然后再从EMR 导入到可以被内部用户以及各个城市总监使用的关系型数据库中。
原来的Celery+Python 的ETL 架构运转得挺好，但是当Uber 想要规模化时就遇到了一些瓶颈。
随着Uber 扩展的城市越来越多，数据规模也不断增加，在现有的系统上我们遇到了一系列的问题，特别是在数据上传的批处理过程。
Uber 需要确保最重要的数据集之一的行程数据，这里成百上千的真实准确的消费记录将会影响到下游的用户和应用。
Uber 旧的系统并非为了多数据中心设计的，需要用一系列的融合方式才干将数据放到一个数据中心里面。
解决方案演化出了一个所谓的基于Spark 的流式IO 架构，用来取代之前的Celery/Python ETL 架构。
新系统从关系型数据仓库表模型将原始数据摄取做了必要的解耦。
你可以在HDFS 上获取数据然后再依赖于一些像Spark 这样的工具来处理大规模的数据处理。
因此，取而代之的是在一个关系模型中从多个分布式数据中心聚合行程数据，新的架构使用Kafka 从本地数据中心来提供实时数据日志，并且加载他们到中心化的Hadoop 集群中。
接着，系统用Spark SQL 将非结构化的JSON 转化为更加结构化的可以使用Hive 来做SQL 分析的Parquet 文件。
这解决了一系列的额外问题，而且现在利用Spark 和Spark Streaming 将系统变得长期稳定运行。
Uber 计划从访问和获取原始数据也都用Spark 任务、Hive、机器学习组件，将Spark 的潜能彻底释放出来。
虽然非结构化数据可以轻松搞定，Uber 最终还是需要通过数据管道生成结构化数据，因为结构化数据在数据生产者和数据使用者之间生成的”契约”可以有效避免”数据破损”。
为了将非结构化数据转换为结构化数据，Uber 开辟了新的工作流工具Paricon 和Komondor。
Parino 这个工具是由 4 个Spark 为基础的任务组成的：转移、判断、转化并且验证。
因此不论谁想要改变这个数据结构，他们都将进入这个系统，并且必须使用我们提供的工具来修改数据结构。
然后系统将运行多个验证和测试来确保这个改变不会有任何问题。
Paricon 的一大亮点是所谓的”列式剪枝”。
Uber 有许多宽表，但是通常我们每次都不会用到所有的列,因此剪枝可以有效节约系统的IO 。
Paricon 也可以处理一些”数据缝合”工作。
一些Uber 的数据文件很大，但是大多数都是比HDFS 区块来得小的，因此将这些小数据缝合在一起对齐HDFS 文件大小并且避免IO 的运转失常。
加之Spark 的”数据结构聚合”功能也匡助用Paricon 工作流工具直观简化的方式处理Uber 数据。
Komondor、Spark Streaming 内建的数据摄取服务提供了架构级别的诸多细节。
而数据源是”烹饪”的基础，原始非结构数据从Kafka 流入HDFS 然后准备被下游应用消费。
在Komondor 之前，它是用来为每一个独立应用确保数据准确性的工具 (包括获取他们正在处理的数据的上游数据)并且在必要的时候做数据备份。
现在通过Komondor 可以自动处理或者多或者少的数据。
如果用户需要加载数据，使用Spark Streaming 就相对简单得多。
为了处理每天百万级的事件和请求正在重金投入Spark 并且打算撬动更多的Spark 技术栈,包括使用MLib 和GraphX 库做机器学习和图计算。
科技的进步在不少时候总会超出我们的想象。
近年来，“大数据”一词逐渐被大众所熟知，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
大数据时代已然来临，它在迅速发展也决定着企业未来的变革。
人们也开始意识到，数据对企业的重要性。
而大数据时代的来临，对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务智能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者赢余浪潮的到来。
”最早提出大数据时代到来的全球知名咨询公司麦肯锡曾经公开表示。
所谓大数据不仅仅是指海量数据，更为重要的是指这些数据均为非结构化的、残缺的以及无法用传统方式进行处理的数据。
有关国际数据公司定义了大数据的四大特征：海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数据体系、多样的数据类型和巨大的数据价值。
也正是因为应用了大数据技术，美国谷歌公司才干比政府的公共卫生部门早两周时间预告2022 年甲型H1N1 流感的爆发。
根据2022 年互联网络数据中心发布的《数字宇宙2022》报告，2022 年全球数据总量已达到1.87ZB (1ZB=10 万亿亿字节) ，估计到2022 年，全球数据总量将达到35~40ZB，10 年间将增长20 倍以上。
由此可见，大数据时代已来临，它带给我们的将不仅仅是机遇，同样也使我们面对更多挑战。
大数据是什么？在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety)。
虽然有着这样的定义，但人们从未住手讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。
人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据？”其实这个问题在“量”的层面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。
在上个世纪90 年代，10GB 的数据需要当时计算能力一流的计算机处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。
在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了大数据。
此外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。
在商业环境中，企业过去最关注的是ERP(Enterprise Resource Planning)和CRM (Customer Relationship Management)系统中的数据。
这些数据的共性在于，它们都是由一个机构故意识、有目的地采集到的数据，而且基本上都是结构化数据。
随着互联网的深入普及，特殊是挪移互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。
但所有这些都还不是构成“大量数据”的主体。
成就大数据的不仅是传统定义中的“三个V”，即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety)。
更重要的是第四个V，即价值(Value)。