第01章数据库概述
01第一章 初识Hadoop大数据技术
第1章初识Hadoop大数据技术本章主要介绍大数据的时代背景，给出了大数据的概念、特征，还介绍了大数据相关问题的解决方案、Hadoop大数据技术以及Hadoop的应用案例。
本章的主要内容如下。
（1）大数据技术概述。
（2）Google的三篇论文及其思想。
（3）Hadoop概述。
（4）Hadoop生态圈。
（5）Hadoop的典型应用场景和应用架构。
1.1 大数据技术概述1.1.1 大数据产生的背景1946年，计算机诞生，当时的数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分。
19世纪60年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导，具体发展阶段如图1-1所示。
Hadoop 大数据技术与应用图1-1 数据管理技术在2001年前的两个发展阶段 2001年后，互联网迅速发展，数据量成倍递增。
据统计，目前，超过150亿个设备连接到互联网，全球每秒钟发送290万封电子邮件，每天有2.88万小时视频上传到YouTube 网站，Facebook 网站每日评论达32亿条，每天上传照片近3亿张，每月处理数据总量约130万TB 。
2016年全球产生数据量16.1ZB ，预计2020年将增长到35ZB （1ZB = 1百万，PB = 10亿TB ），如图1-2所示。
图1-2 IDC 数据量增长预测报告2011年5月，EMC World 2011大会主题是“云计算相遇大数据”，会议除了聚焦EMC 公司一直倡导的云计算概念外，还抛出了“大数据”（BigData ）的概念。
2011年6月底，IBM 、麦肯锡等众多国外机构发布“大数据”相关研究报告，并予以积极的跟进。
19世纪60年代，IT 系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导1946年，计算机诞生，数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分1946 1951 1956 1961 1970 1974 1979 1991 2001 … 网络型E-RSQL 关系型数据库 数据仓库 第一台 计算机 ENIAC 面世 磁带+ 卡片 人工 管理 磁盘被发明，进入文件管理时代 GE 公司发明第一个网络模型数据库，但仅限于GE 自己的主机 IBM E. F.Dodd 提出关系模型 SQL 语言被发明 ORACLE 发布第一个商用SQL 关系数据库，后续快速发展数据仓库开始涌现，关系数据库开始全面普及且与平台无关，数据管理技术进入成熟期 0.8ZB ：将一堆DVD 堆起来够地球到月亮一个来回 35ZB ：将一堆DVD 堆起来是地球到火星距离的一半IDC 报告“Data Universe Study ”预测：全世界数据量将从2009年的0.8ZB 增长到2020年的35ZB ，增长44倍！年均增长率>40%！1.1.2 大数据的定义“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
第01章 ArcView GIS简介
软ArcView GIS简介件与应用地理信息系统概述ArcGISArcView工程与视图软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用意图。
地图用以表达地理信息，执行大量基于按照时间顺序模拟台风的轨迹使用图解显示输气管道软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用用户――搜索，查询，连接和使用已发布的软件与应用软件与应用软件与应用为实现GIS 需求而设计的一个全面的GIS 平台Specialized applicationsAnalysis and Mapping WorkstationsCompliation And editing workstationsLightweight viewersWeb browsersDesktop applicationsWeb applicationsGeoinformation servicesservicesGeodatabase services软ArcView GIS简介件与应用地理信息系统概述ArcGISArcView工程与视图软件与应用编辑地理数据集建立数据编辑和质量控制的工作流创建地图和分析模型记录成文档应用工程数据编辑创建GIS数据库构造地理信息大量的GIS应用G I S 工作站GIS 桌面产品应用服务器Web 服务器软件与应用ArcGIS DesktopArcGIS Engine服务端GIS移动GIS软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软件与应用软ArcView GIS简介件与应用地理信息系统概述ArcGISArcView工程与视图软件与应用软件与应用软件与应用。
大数据基础ppt01第一章大数据基础
年全球将总共拥有35ZB的数据量。
1.2.2 Variety（种类） 第二个特征是从种类方面来描述，主要是指数据来源多样化，包括结 构化、半结构化和非结构化数据，多类型的数据对数据的处理能力提出了更 高的要求。随着传感器、智能设备以及社交协作技术的激增，企业的数据也 变得更加复杂，不仅包含传统关系型数据，还有原始、半结构化和非结构化 的数据。
1.2 大数据特征
IBM提出了大数据有5个特征，即从Volume（数量）、Variety（种类）、 Velocity（速度）、Value（价值）、Veracity（真实性）五个方面去提取大 数据的五大特征，即所谓的“5V”特性，如图1-1所示。
图1-1 大数据的5V特征
1.2.1 Volume（数量） 第一个特征就是从数量特征上入手，大数据首先是数据量大以及规
1.2.3 Velocity（速度）
第三个特征是指速度，即数据产生和更新的频率，也是衡量大数据的一个重要特 征。数据增长速度快、处理速度快，时效性要求高。
比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要 求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
1.2.4 Value（价值）
1.5.5 生物技术 1.5.6 改善城市 1.5.7 电信行业 1.5.8 社交媒体分析
谢谢聆听
敬请批评指正
1.5.4 农牧渔行业
目前国内农业大数据应用分为以下六种类型。 (1)重塑产业生态圈。 (2)打造“新农人”运营服务平台 (3)汇聚产业链大数据，降低交易成本，形成品牌溢价。 (4)转型种植服务商，提高生产效率及产品品质。 (5)升级农产品流通模式，提升农产品交易效率。 (6)为企事业提供农业大数据分析服务。
SQL Server 2016 数据库教程(第4版)
6.1索引
习题
7.2触发器
7.1存储过程
习题
8.1备份和恢
1
复概述
8.2数据库备
2
份
3 8.3数据库恢
复
4 8.4附加数据
库和数据库复 制
5
习题
9.1 SQL Server的 安全机制
9.2建立和管理用户 账户
9.3角色管理
9.4数据库权限的管 理
9.5数据库架 构的定义和 使用
习题
10.1事务 10.2锁定
SQL Server 2016 数据库教程 （第4版）
读书笔记模板
01 思维导图
03 目录分析 05 读书笔记
目录
02 内容摘要 04 作者介绍 06 精彩摘录
思维导图
关键字分析思维导图
第章
创建
数据库
综合
数据库
实习
学生
数据库
过程
部分 习题
界面
第版
实验
用户
管理
应用
系统
数据类型
内容摘要
本书基础部分包含10章，第1章介绍数据库的基本概念，第2章到第10章系统介绍SQLServer2016，分界面和 T-SQL命令两种方式，并通过9个实验介绍SQLServe基本内容。综合应用部分包含6个综合实例。在进行 SQLServer2016综合实例数据库准备过程中，浓缩了创建数据库、表结构、表记录操作、视图、触发器、完整性、 存储过程等数据库的基本对象。
实习3.4成绩 管理
实习4.1创建Visual C#项目
实习4.2系统主界面 设计
实习4.3学生管理 实习4.4成绩管理
实习5.1学生 管理
实习5.2成绩 管理
Hadoop大数据技术基础与应用 第1章 Hadoop技术概述
4.Hadoop发展历程
• 第一阶段
✓ 前Hadoop时代（2003-2007） ✓ 三大论文、Doug Cutting、Hadoop HBase ✓ 萌芽阶段
HBase （NOSQL分布式数据库）
MapReduce (分布式离线计算框架)
HDFS （分布式文件系统）
4.Hadoop发展历程
• 第二阶段
✓ 后Hadoop时代（2008-2014） ✓ Hadoop、HBase、Hive、Pig、Sqoop等百花齐放，眼花缭乱 ✓ 各个组件层出不穷，相互之间的兼容性管理混乱，虽然选择性多，但是很乱
Oozie
Zookeeper
HBase
Hive
Pig
MapReduce (分布式离线计算框架)
HDFS （分布式文件系统）
易理解。
• 使用方便 通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便。
• 易于维护 丰富的完整性（实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性）大大降低了数据冗余和数据
不一致的概率。
• 支持SQL 支持SQL语言完成复杂的查询功能。
3.Hadoop VS RDBMS
3.Hadoop VS RDBMS
• 数据规模 RDBMS适合处理GB级别的数据，数据量超过这个范围就会出现性能急剧下降，而Hadoop可以
2.Spark的特点
• 运行速度快 Spark源码是由Scala语言编写的，Scala语言非常简洁并具有丰富的表达力。 Spark充分利
用和集成了Hadoop等其他第三方组件，同时着眼于大数据处理，那么数据处理速度是至 关重要的，Spark通过将中间结果缓存在内存从而减少磁盘I/O来达到性能的提升。
第1章 Hadoop技术概述
《数据库技术与应用》课件
企业资源规划（ERP）系统数据库设计
数据库应用实例
实例1
使用MySQL实现学生信息管理系统的 应用
实例3
使用Oracle实现电子商务网站的应用
实例2
使用SQL Server实现图书馆管理系统 的应用
实例4
使用PostgreSQL实现企业资源规划 （ERP）系统的应用
数据库安全与维护
数据加密存储和传
CHAPTER 03
关系型数据库
关系型数据库概述
关系型数据库定义
关系型数据库是采用关系模型来 组织数据的数据库，数据以表格 的形式存储，表格由行和列组成 ，每行表示一条记录，每列表示 一个属性。
关系型数据库的特
点
数据结构化、数据独立性强、数 据操作规范、数据完整性好、支 持ACID事务等。
关系型数据库的分
• 高性能：非关系型数据库通常具有较高的 读写性能，适用于需要处理大量数据的场 景。
非关系型数据库的优缺点
功能限制
非关系型数据库的功能相对较少，例如不支持 事务处理、外键等。
数据一致性
由于非关系型数据库的分布式特性，数据一致 性难以保证。
缺乏标准
不同的非关系型数据库有不同的查询语言和数据格式，缺乏统一的标准。
非关系型数据库的查询语言通常是基于文档的查询语言，如MongoDB的查询语言是JavaScript。
非关系型数据库的优缺点
灵活性
非关系型数据库不需要事先定义数据结构，可以随时添加或修改字段。
易扩展性
非关系型数据库通常采用分布式架构，可以轻松地通过添加节点来扩展存储和计算能力。
非关系型数据库的优缺点
SQL查询语句的基本 结构
SELECT语句是SQL中最常用的查 询语句，它用于从数据库表中检 索数据。SELECT语句的基本结构 包括SELECT子句、FROM子句、 WHERE子句和ORDER BY子句等 。
数据库基础知识模板.pptx
主表和从表：通过外键相关联的两 个表。以外键为主键的表为主表， 外键所在的表为从表。 “民族表”为主表，“学生表”为 从表。
关系模型：学生
学号 姓名 性别
10101 李明 男 10102 张光 男 11101 韩雪 女 01201 王鹏 女
民族编码
02 01 10 01
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关系模型：民族
学生
民族
编码 名称
01 汉族 02 满族 10 朝族 11 蒙古
学号
10101 10102 11101 01201
姓名
李明 张光 韩雪 王鹏
性别
男 男 女 女
民族编码
02 01 10 01
出生日期
1985/05/04 1986/06/01 1985/01/12 1985/10/01
专业编码
101 101 301 202
（3）多对多联系（many to many relationship) 例如：学生 —— 课程
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谢谢阅读
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1.1 数据库的概念
1.1.5 数据模型 数据模型：数据库管理系统中用于描述实体及 其实体之间联系的方法。
用于描述数据库管理系统的数据模型有层 次模型有以下三种。
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谢谢阅读
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1.1 数据库的概念
关系模型：民族
编码
01 02 10 11
名称
汉族 满族 朝族 蒙古族
关系模型：专业
编码
101 102 201 202 301
名称
数学 电子学 法学 新闻学 英语
类别
理科 理科 文科 文科 文科
关系模型：学生
01.《大数据导论》第1章 数据与大数据时代
历年、各省、文理科、各专业分数线
3 of 38
1.1 从数据到大数据
2. 海量的数据的产生
智能终端拍照、拍 视频
</部分地区主要作物产量（万吨）>
JSON格式数据
{ "部分地区主要作物产量（万吨）":{ "北京":{ "小麦":18.7, "玉米":75.2 }, "河北":{ "稻谷":58.8, "玉米":1703.9, "小麦":1387.2 }, "广西":{ "稻谷":1156.2, "甘蔗":8104.3 } }
XML格式数据
<部分地区主要作物产量（万吨）> <地区 名称=“北京”> <小麦>18.7</小麦> <玉米>75.2</玉米> </地区> <地区 名称=“河北”> <稻谷>58.8</稻谷> <玉米>1703.9</玉米> <小麦>1387.2</小麦> </地区> <地区 名称=“广西”> <稻谷>1156.2</稻谷> <甘蔗>8104.3</甘蔗> </地区>
1. 数据思维的由来
（1）科学研究的三种方法及思维
第一章vf数据库基础知识ppt课件
1.4.4 VFP8.0系统设置
利用选项对话框可以进行默认路径、日期时间格式等的设置。
（3）支持数据库系统的计算机硬件系统
（4）管理数据库系统的人员，即数据库管理员 （5）使用数据库系统的人员，即用户
1.2 关系数据库
1.2.1 数据模型
表示数据与数据之间联系的数据结构称为数据模型。 1.层次模型 层次模型是用树型结构来表示数据之间的联系。
A B B1 B2 B12 C
特点：
（1）有且仅有一个根结点； （ 2）其它结点有且仅有一个父 结点。
用任意一种方法都可以进入其工作窗口，如图所示。
标题栏 菜单栏 工具栏
状态栏
返回1.4
信息窗口
命令窗口
4.退出Visual FoxPro8.0
退出Visual FoxPro8.0有以下几种方法： （1）在命令窗口中键入“QUIT”命令。 （2）打开“文件”菜单，选择“退出”命令。 （3）双击标题栏左上角的控制菜单，或者在控制菜单上选 择“关闭”命令。
FOR <条件>：它规定只对满足条件的记录进行操作 。
WHILE <条件>：从当前记录开始，按记录顺序从上向下处理，一 旦遇到不满足条件的记录，就停止搜索并结束该命令的执行。
TO子句：它控制操作结果的输出去向。 ALL [LIKE/EXCEPT <通配符>]：它指出包括或不包括与通配符 相匹配的文件、字段或内存变量。 IN <别名/工作区>： 它允许在当前工作区操作指定工作区。
数据库设计器
1.4.3 命令语法规则
例如有以下四条命令： USE 学生档案 COUNT ALL FOR 计算机<60 LIST ALL 姓名,总分 FOR ; 计算机<60 TO PRINTER USE 这四条命令的功能分别是： 第1条命令：打开名为学生档案的表文件。 第2条命令：统计学生档案中计算机分数在60分以下的人数。 第3条命令：在打印机上输出计算机成绩在60分以下的学生的 姓名和总分。 第4条命令：关闭表文件学生档案，将其保存在磁盘上。
ER图
（7）外部关键字：关系中某个属性或属性集不 是该关系的关键字，而是另一个关系的主关键 字，则此属性或属性集称为外部关键字，如成 绩表中的学号是成绩表中的外部关键字。 （8）关系模式：关系模式是对关系的描述，一 个关系模式对应一个关系的结构，一般表示为： 关系名（属性名1，…，属性名n）。在Visual FoxPro中表示为表结构：关系名（字段名 1，…，字段名n）。在关系模式中，一般用下 划线标出主关键字。
数据和程序的 关系 有无 操作系统 数据 结构化 数据共享 数据 独立性 由DBMS 统一管理
程序依赖于数据
无
非 非 非 否
非 非 非 否
是 是 是 是
1.1.2 数据库系统概念 数据库系统（DataBase System，DBS）是采用 数据库技术构建的复杂计算机系统。它是综合 了计算机硬件、软件、数据集合和数据库管理 人员，遵循数据库规则，向用户和应用程序提 供信息服务的集成系统。数据库、软件系统、 硬件系统和数据库管理人员四大要素相互紧密 结合和依靠，为各类用户提供信息服务。
（1）关系：一个关系就是一个二维表，每个关 系有一个关系名。 （2）元组：关系中的每一行称为一个元组。 （3）属性：关系中的每一列称为属性。在Visual FoxPro中，一个属性对应表中的一个字段，属 性名对应字段名，属性值对应字段值。 （4）域：属性的取值范围，如性别的域是（男， 女）。 （5）分量：每一行对应的列的属性值，即为元 组中的一个属性值。 （6）关键字：能唯一标识一个元组的属性或属 性集，对于每一个关系通常可指定一个关键字 作为“主关键字”。
（1）一对一的联系（1：1）
专业代码 班级编号 班级 1 属于 1 正班长 学号 姓名 院系代码 人数
图1.9 “班级”与“正班长”实体集E-R模型