大数据技术之Elasticsearch【下】
3.1.6 新建文档（源数据map方式添加json）
1）源代码
@Test
public void createIndexByMap() {
// 1 文档数据准备
Map
json.put("id", "2");
json.put("title", "基于Lucene的搜索服务器");
json.put("content", "它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口");
// 2 创建文档
IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("blog", "article", "2").setSource(json).execute().actionGet();
// 3 打印返回的结果
System.out.println("index:" + indexResponse.getIndex());
System.out.println("type:" + indexResponse.getType());
System.out.println("id:" + indexResponse.getId());
System.out.println("version:" + indexResponse.getVersion());
System.out.println("result:" + indexResponse.getResult());
// 4 关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
3.1.7 新建文档（源数据es构建器添加json）
1）源代码
@Test
public void createIndex() throws Exception {
// 1 通过es自带的帮助类，构建json数据
XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder().startObject().field("id", 3).field("title", "基于Lucene的搜索服务器").field("content", "它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。")
.endObject();
// 2 创建文档
IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("blog", "article", "3").setSource(builder).get();
// 3 打印返回的结果
System.out.println("index:" + indexResponse.getIndex());
System.out.println("type:" + indexResponse.getType());
System.out.println("id:" + indexResponse.getId());
System.out.println("version:" + indexResponse.getVersion());
System.out.println("result:" + indexResponse.getResult());
// 4 关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
3.1.8 搜索文档数据（单个索引）
1）源代码
@Test
public void getData() throws Exception {
// 1 查询文档
GetResponse response = client.prepareGet("blog", "article", "1").get();
// 2 打印搜索的结果
System.out.println(response.getSourceAsString());
// 3 关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
3.1.9 搜索文档数据（多个索引）
）源代码
@Test
public void getMultiData() {
// 1 查询多个文档
MultiGetResponse response = client.prepareMultiGet().add("blog", "article", "1").add("blog", "article", "2", "3").add("blog", "article", "2").get();
// 2 遍历返回的结果
for(MultiGetItemResponse itemResponse:response){
GetResponse getResponse = itemResponse.getResponse();
// 如果获取到查询结果
if (getResponse.isExists()) {
String sourceAsString = getResponse.getSourceAsString();
System.out.println(sourceAsString);
}
}
// 3 关闭资源
client.close();
}
）结果查看
{"id":"1","title":"基于Lucene的搜索服务器","content":"它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口"}
{"content":"它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口","id":"2","title":"基于Lucene的搜索服务器"}
{"id":3,"titile":"ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器","content":"它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。"}
{"content":"它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口","id":"2","title":"基于Lucene的搜索服务器"}
3.1.10 更新文档数据（update）
1）源代码注：只能对已有得文件进行更改
@Test
public void updateData() throws Throwable {
// 1 创建更新数据的请求对象
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest();
updateRequest.index("blog");
updateRequest.type("article");
updateRequest.id("3");
updateRequest.doc(XContentFactory.jsonBuilder().startObject()
// 对没有的字段添加, 对已有的字段替换
.field("title", "基于Lucene的搜索服务器")
.field("content","它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。大数据前景无限")
.field("createDate", "2017-8-22").endObject());
// 2 获取更新后的值
UpdateResponse indexResponse = client.update(updateRequest).get();
// 3 打印返回的结果
System.out.println("index:" + indexResponse.getIndex());
System.out.println("type:" + indexResponse.getType());
System.out.println("id:" + indexResponse.getId());
System.out.println("version:" + indexResponse.getVersion());
System.out.println("create:" + indexResponse.getResult());
// 4 关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
3.1.11 更新文档数据（upsert）
设置查询条件, 查找不到则添加IndexRequest内容，查找到则按照UpdateRequest更新。
@Test
public void testUpsert() throws Exception {
// 设置查询条件, 查找不到则添加
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("blog", "article", "5")
.source(XContentFactory.jsonBuilder().startObject().field("title", "搜索服务器").field("content","它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。").endObject());
// 设置更新, 查找到更新下面的设置
UpdateRequest upsert = new UpdateRequest("blog", "article", "5")
.doc(XContentFactory.jsonBuilder().startObject().field("user", "李四").endObject()).upsert(indexRequest);
client.update(upsert).get();
client.close();
}
第一次执行
bigdata11:9200/blog/article/5
第二次执行
bigdata11:9200/blog/article/5
3.1.12 删除文档数据（prepareDelete）
1）源代码
@Test
public void deleteData() {
// 1 删除文档数据
DeleteResponse indexResponse = client.prepareDelete("blog", "article", "5").get();
// 2 打印返回的结果
System.out.println("index:" + indexResponse.getIndex());
System.out.println("type:" + indexResponse.getType());
System.out.println("id:" + indexResponse.getId());
System.out.println("version:" + indexResponse.getVersion());
System.out.println("found:" + indexResponse.getResult());
// 3 关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
3.2 条件查询QueryBuilder
3.2.1 查询所有（matchAllQuery）
）源代码
@Test
public void matchAllQuery() {
// 1 执行查询
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery()).get();
// 2 打印查询结果
SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
for (SearchHit hit : hits) {
System.out.println(hit.getSourceAsString());//打印出每条结果
}
// 3 关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
3.2.2 对所有字段分词查询（queryStringQuery）
1）源代码
@Test
public void query() {
// 1 条件查询
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("全文")).get();
// 2 打印查询结果
SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
for (SearchHit hit : hits) {
System.out.println(hit.getSourceAsString());//打印出每条结果
}
// 3 关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
3.2.3 通配符查询（wildcardQuery）
* ：表示多个字符（0个或多个字符）
？：表示单个字符
1）源代码
@Test
public void wildcardQuery() {
// 1 通配符查询
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.wildcardQuery("content", "*全*")).get();
// 2 打印查询结果
SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
for (SearchHit hit : hits) {
System.out.println(hit.getSourceAsString());//打印出每条结果
}
// 3 关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
3.2.4 词条查询（TermQuery）
1）源代码
@Test
public void termQuery() {
// 1 第一field查询
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.termQuery("content", "全文")).get();
// 2 打印查询结果
SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
for (SearchHit hit : hits) {
System.out.println(hit.getSourceAsString());//打印出每条结果
}
// 3 关闭连接
client.close();
}
2）结果查看
3.2.5 模糊查询（fuzzy）
@Test
public void fuzzy() {
// 1 模糊查询
SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("article") .setQuery(QueryBuilders.fuzzyQuery("title", "lucene")).get();
// 2 打印查询结果
SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 获取命中次数，查询结果有多少对象
System.out.println("查询结果有：" + hits.getTotalHits() + "条");
Iterator
while (iterator.hasNext()) {
SearchHit searchHit = iterator.next(); // 每个查询对象
System.out.println(searchHit.getSourceAsString()); // 获取字符串格式打印}
// 3 关闭连接
client.close();
}
3.3 映射相关操作1）源代码
2）查看结果
四IK分词器
针对词条查询（TermQuery）,查看默认中文分词器的效果:
[bdqn@hadoop105 elasticsearch]$ curl -XGET 'http://hadoop105:9200/_analyze?pretty&analyzer=standard' -d '中华人民共和国'
{
"tokens" : [
{
"token" : "中",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "
"position" : 0
},
{
"token" : "华",
"start_offset" : 1,
4.1 IK分词器的安装
4.1.1 前期准备工作
1）CentOS联网
配置CentOS能连接外网。Linux虚拟机ping https://www.doczj.com/doc/626970901.html,是畅通的2）jar包准备
（1）elasticsearch-analysis-ik-master.zip
4 词条查询
//词条查询
@Test
public void queryTerm() {
SearchResponse response = client.prepareSearch("blog4").setTypes("article").setQuery(QueryBuilders.termQuery("content ","提供")).get();
//获取查询命中结果
SearchHits hits = response.getHits();
System.out.println("结果条数:" + hits.getTotalHits());
for (SearchHit hit : hits) {
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
}
5）结果查看
1：es介绍 Elasticsearch是一个基于Lucene的实时的分布式搜索和分析引擎。设计用于云计算中， 能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。基于RESTful接口。 普通请求是...get?a=1 rest请求....get/a/1 2：全文搜索的工具有哪些 Lucene Solr Elasticsearch 3：es的bulk的引用场景 1.bulk API可以帮助我们同时执行多个请求 2.create 和index的区别 如果数据存在，使用create操作失败，会提示文档已经存在，使用index则可以成功执行。 3.可以使用文件操作 使用文件的方式 vi requests curl -XPOST/PUT localhost:9200/_bulk --data-binary @request; bulk请求可以在URL中声明/_index 或者/_index/_type 4.bulk一次最大处理多少数据量 bulk会把将要处理的数据载入内存中，所以数据量是有限制的 最佳的数据量不是一个确定的数值，它取决于你的硬件，你的文档大小以及复杂性，你的索引以及搜索的负载 一般建议是1000-5000个文档，如果你的文档很大，可以适当减少队列,大小建议是 5-15MB，默认不能超过100M， 可以在es的配置文件中修改这个值http.max_content_length: 100mb 5.版本控制的一个问题 在读数据与写数据之间如果有其他线程进行写操作，就会出问题，es使用版本控制才避免这种问题。 在修改数据的时候指定版本号，操作一次版本号加1。 6.es的两个web访问工具
大数据支持下的高中精准教学模式探究 “智慧校园”的快速发展，为运用大数据技术推进精准教学奠定了坚实基础。基于大数据的精准教学不同于早期的精准教学，它需要从精准的“学生画像”、精准的教学目标以及精准研讨、精准辅导等方面加以生成，它的实现条件包括构建专业化的校园大数据收集与处理中心，制定大数据收集、处理、使用和共享的基本规则，大力提升教师的核心素养等。 标签：精准教学；大数据；学生画像；学习痛点 1、大数据与精准教学 精准教学要求学生完成日常测试练习并记录学习表现，将测量得到的频率数据记录在标准变速图表中，教师在教学过程中可以监测学生的学习情况，随时调整教学进程。精准教学把学习者反应累积记录作为学习行为的数据，以一定时间段的频次为单位记录行为变化，帮助教师或学习者通过实时的行为记录发现学习行为规律，使学习行为变化的数据可视化。但是早期的精准教学实验研究中，多由专门的记录员或者教师借助秒表、时钟等计时工具在标准变速图表中标注和搜集数据。这种人工观察和手动记录给学习行为反应累积记录带来了不便，不仅给教师增加了额外的工作量，而且还可能短时中断教学进程，在一定程度上降低教学效率。随着大数据在教育领域的不断深入，教育数据挖掘和学习分析技术为精准教学提供了技术支撑。不同于传统数据分析，大数据分析是利用有效的数据分析技术对学习过程中的学习行为表现进行测量记录，揭示其学习行为轨迹或规律，并以可视化方式呈现，一方面有助于教师为学习者快速定制个性化学习方案，实施教学策略的准确变换；另一方面系统、全面地记录了学习者的学习需求、学习成绩和学习行为，实现了学习者的自适应学习。 2、基于大数据的精准教学的生成路径 1.“学生画像”——洞悉学生的准确情况 随着“智慧校园”快速发展，校园的信息化、数字化水平不断提高，各种教育教学数据迅猛增长，校园大数据环境已经初步形成。在“智慧校园”中，学生的个人基础信息、学习行为、学习习惯、学习内容、学习过程与学习结果等都被智能终端进行数据化的记录和存储。利用这些数据可以为学生画像，客观、全面、真实地揭示出学生的学习情况，从而为精准教学的顺利开展提供客观的依据。 学生画像（LearnerProfile）是根据学生的基础信息、学习习惯、学习偏好、学习行为和学习期待等方面的数据信息而构建出来的标签化学生模型，它能够概括出学生个体和学生群体的信息全貌，使教师可以基于大数据精准、快速地了解学生的学习习惯、学习能力、学业表现、关键需求等重要信息，准确掌握每一个教学班、每一个学生以及不同学生群体的心理状态、活跃程度、兴趣爱好、知识结构、能力水平、突出优势、短板等方面的状况，明确教学时必须做的事，以及
1.全文搜索引擎elasticsearch 1.1.Elasticsearch简介 Elasticsearch是开源的，分布式的，提供rest接口，支持云端调用的，构建在Apache Lucene之上的搜索引擎。 1.2.优点&缺点 优点：开箱即用，分布式，rest 接口，支持云端调用。 缺点：没有大量商业产品应用。分片的数目不能动态调整，只能在初始化索引的时候指定。 2.E lasticsearch的安装 2.1.运行环境 JDK6以上 2.2.下载Elasticsearch 为了更好的对中文进行分词，减少配置问题，下载集成分词的elasticsearch-rtf（基于elasticsearch 0.90.0,目前elasticsearch更新到0.90.5）版本。Rtf集成了ik、mmseg分词以及searchwrapper、thrift等插件。 什么是ElasticSearch-RTF？ RTF是Ready To Fly的缩写，在航模里面，表示无需自己组装零件即可直接上手即飞的航空模型，elasticsearch-RTF是针对中文的一个发行版，即使用最新稳定的elasticsearch版本，并且帮你下载测试好对应的插件，如中文分词插件等，还会帮你做好一些默认的配置，目的是让你可以下载下来就可以直接的使用。下载地址如下：https://https://www.doczj.com/doc/626970901.html,/medcl/elasticsearch-rtf
注释：分词是用于模糊匹配的时候，是把一段话当成词语还是当成单个字来搜索的规则。 2.3.安装 解压elasticsearch-rtf-mast.zip到你指定的目录下即可。 2.4.运行 2.4.1.启动服务 cd/usr/local/elasticsearch/bin/service ./elasticsearch start 第一次启动服务后，在/usr/local/elasticsearch目录生成data目录和logs目录2.4.2.停止服务 cd/usr/local/elasticsearch/bin/service ./elasticsearch stop 3.e lasticsearch配置文件详解 elasticsearch.yml配置文件内容较多，挑几个可能会用的说一下。 https://www.doczj.com/doc/626970901.html,: elasticsearch 配置es的集群名称，默认是elasticsearch，es会自动发现在同一网段下的es，如果在同一网段下有多个集群，就可以用这个属性来区分不同的集群。 https://www.doczj.com/doc/626970901.html,: "Franz Kafka" 节点名，默认随机指定一个name列表中名字，该列表在es的jar包中config文件夹里name.txt 文件中，其中有很多作者添加的有趣名字。 node.master: true 指定该节点是否有资格被选举成为node，默认是true，es是默认集群中的第一台机器为master，如果这台机挂了就会重新选举master。 network.bind_host: 192.168.0.1
ElasticSearch使用手册 一、ElasticSearch简介 1.1.什么是ElasticSearch ElasticSearch（以下均检查ES）是Compass（基于Lucene开源项目）作者Shay Banon在2010年发布的高性能、实时、分布式的开源搜索引擎。后来成立了ElasticSearch公司，负责ES相关产品的开发及商用服务支持，ES依旧采用免费开源模式，但部分插件采用商用授权模式，例如Marvel插件（负责ES的监控管理）、Shield插件（提供ES的授权控制）。 1.2.ElasticSearch的基础概念 ?Collection 在SolrCloud集群中逻辑意义上的完整的索引。它常常被划分为一个或多个Shard，它们使用相同的Config Set。如果Shard数超过一个，它就是分布式索引，SolrCloud让你通过Collection名称引用它，而不需要关心分布式检索时需要使用的和Shard相关参数。 ?Config Set Solr Core提供服务必须的一组配置文件。每个config set有一个名字。最小需要包括solrconfig.xml (SolrConfigXml)和schema.xml (SchemaXml)，除此之外，依据这两个文件的配置内容，可能还需要包含其它文件。它存储在Zookeeper中。Config sets可以重新上传或者使用upconfig命令更新，使用Solr的启动参数bootstrap_confdir指
定可以初始化或更新它。 ?Core Core也就是Solr Core，一个Solr中包含一个或者多个Solr Core，每个Solr Core可以独立提供索引和查询功能，每个Solr Core对应一个索引或者Collection的Shard，Solr Core的提出是为了增加管理灵活性和共用资源。在SolrCloud中有个不同点是它使用的配置是在Zookeeper中的，传统的Solr core的配置文件是在磁盘上的配置目录中。 ?Leader 赢得选举的Shard replicas。每个Shard有多个Replicas，这几个Replicas需要选举来确定一个Leader。选举可以发生在任何时间，但是通常他们仅在某个Solr实例发生故障时才会触发。当索引documents时，SolrCloud会传递它们到此Shard对应的leader，leader 再分发它们到全部Shard的replicas。 ?Replica Shard的一个拷贝。每个Replica存在于Solr的一个Core中。一个命名为“test”的collection以numShards=1创建，并且指定replicationFactor设置为2，这会产生2个replicas，也就是对应会有2个Core，每个在不同的机器或者Solr实例。一个会被命名为test_shard1_replica1，另一个命名为test_shard1_replica2。它们中的一个会被选举为Leader。 ?Shard
谈谈大数据在教学中的运用 随着信息技术的加速发展和应用，大数据在社会经济、政治、文化、生活等各方面产生深远的影响，给各行各业的发展模式和决策带来了革新与挑战。教育行业也不例外，教育管理、思维方式学习行为、教育评估等，都深受大数据的影响。 现在的社会已经进入互联网时代，与互联网密不可分，比如学生在学校进行的每一次考试，在哪方面有特长、曾经获得过哪些奖励、参加过哪些社会活动等，它在电子档案中就可以一目了然，再加上现在的家长和学生都会有微博、微信、QQ等网络社交工具，这些社交平台中会会留下大量的信息，我们与家长的联系更加密切，学生的成长轨迹也可以说是非常清晰的。只要把这些信息过程数据化，教师的教育教学工作可以有更明确的指向性，学生也可以更好地了解自己，自己的努力方向在哪，家长也可以更好的督促自己的孩子，这对学生是非常重要的，同时也让我们教师与学校为学生与家长提供了更好的服务水平。 在我们的教育领域，有着很多的数据，比如平均分、升学率、就学率等。使用大数据来分析问题，这要比传统数据更科学，更方便，更有价值，能很好地帮助信息收集方获取精准材料，从而做出更准确的教学分析。如教师可以通过平台统计出学生的普遍的答题情况，大数据可以让教师清楚知道哪道题学生错得最多，哪道题学生掌握得最好，从而在上课时强化训练，这样得出的课程教学模式、师生评估方法等就更具针对性、可行性，得出的结论也更科学、更精确。我们还
可以利用大数据来开发一些智能数字教科书。简单来说，就是学生可以按照自己的节奏来控制学习进度，而不会受到周围其他学生的行为的影响。然后，系统会给教师一个反馈，告知哪个学生在哪个方面有困难，同时给出全班学生的表现的整体分析数据。 大数据对我们有深远的影响，我们要以积极的态度去迎接大数据时代的到来，因为大数据时代为我们的教育管理和运行带来了更多的发展机遇。往后更多的大数据的预测、分析将逐步融入我们的教育管理和决策中去，从而帮助我们更好地做好教育发展的规划, 改变我们的教育教学评价体系。
ElasticSearch:可扩展的开源弹性搜索解决方案 开源的分布式搜索引擎支持时间时间索引和全文检索。 索引：index 存放数据 类型：type 区分储存的对象 文档：document 储存的主要实体 页面: field 角色关系对照 elasticsearch 跟 MySQL 中定义资料格式的角色关系对照表如下 MySQL elasticsearch database index table type table schema mapping row document field field http://localhost:9200/mishu_index/hunanzhaobiaowang/ _search?q=title:嘉禾县基本烟田土地整理施工 ElasticSearch官网：https://www.doczj.com/doc/626970901.html,/ 先上一张elasticsearch的总体框架图：
ElasticSearch是基于Lucene开发的分布式搜索框架，包含如下特性： 分布式索引、搜索 索引自动分片、负载均衡 自动发现机器、组建集群 支持Restful 风格接口 配置简单等。 下图是ElasticSearch的第三方插件管理工具，通过它可以很清晰的看到它索引分布的情况：哪块分布在那里，占用空间多少都可以看到，并且可以管理索引。
当一台机挂了时，整个系统会对挂机里的内容重新分配到其它机器上，当挂掉的机重新加 入集群时，又会重新把索引分配给它。当然，这些规则都是可以根据参数进行设置的，非 常灵活。ElasticSearch是先把索引的内容保存到内存之中，当内存不够时再把索引持久化 到硬盘中，同时它还有一个队列，是在系统空闲时自动把索引写到硬盘中。 的后端存储方式可以有一下四种： 1. 像普通的 Lucene 索引，存储在本地文件系统中; 2. 存储在分布式文件系统中，如 freeds; 3. 存储在 Hadoop 的 hdfs中; 4. 存储在亚马逊的 S3 云平台中。 它支持插件机制，有丰富的插件。比如和 mongoDB、couchDB 同步的river 插件，分词插件，Hadoop 插件，脚本支持插件等。 下面介绍elasticsearch的几个概念： cluster 代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产 生的，主从节点是对于集群内部来说的。es 的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无 中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看 es 集群，在逻辑上是个整体，与 任何一个节点的通信和与整个es 集群通信是等价的。在配置文件中可以配置集群的名字，在同一局域网内的机器，配置相同的cluster名字，将会自动组建集群，不需要其它特殊配置。 shards
高校大数据专业教学科研平台建设方案 一、项目建设的意义及目的 芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。 二、功能模块和建设思路 芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。 具体如下：
教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。 二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。
2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。 2、项目建设内容 1）模块一：平台相关硬件建设 本模块主要包含：大数据教学科研一体机 技术参数：
Elasticsearch 权威指南（中文版） 1、入门 Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它让你以前所未有的速度 处理大数据成为可能。 它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用： 维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索(search-as-you-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。 英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了解公众对新发表的文章的回应。StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询，以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。 Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。 但是Elasticsearch不仅用于大型企业，它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。Elasticsearch可以在你的笔记本上运行，也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。Elasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的，全文搜索， 分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了。它的革命性在于将这些独立且有用的技术整合成一个一体化的、实时的应用。它对新用户的门槛很低，当然它也会跟上你技能和需求增长的步伐。 如果你打算看这本书，说明你已经有数据了，但光有数据是不够的，除非你能对这些数据做些什么事情。
很不幸，现在大部分数据库在提取可用知识方面显得异常无能。的确，它们能够通过时间戳或者精确匹配做过滤，但是它们能够进行全文搜索，处理同义词和根据相关性给文档打分吗？它们能根据同一份数据生成分析和聚合的结果吗？最重要的是，它们在没有大量工作进程（线程）的情况下能做到对数据的实时处理吗？ 这就是Elasticsearch存在的理由：Elasticsearch鼓励你浏览并利用你的数 据，而不是让它烂在数据库里，因为在数据库里实在太难查询了。Elasticsearch是你新认识的最好的朋友。 1.1、是什么 为了搜索，你懂的 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。 但是，Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。 Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。 不过，Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索，我们还能这样去描述它： ?分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索 ?分布式的实时分析搜索引擎 ?可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据
大数据技术在高校教育教学中的应用研究作者：喻琨 来源：《发明与创新（职业教育）》 2018年第5期 摘要：大数据是人类进步的重要标志，是引领社会发展的利器。文章分析了大数据技术的 含义，并提出了大数据技术在高校教育教学中具有教学决策科学化、管理精细化、教学信息化 等作用。 关键词：大数据技术；教育教学；信息化 在高等教育教学信息化发展过程中引入大数据技术，拓展了学生的在线学习空间，记录了 学生学习与成长轨迹，对高等教育教学改革具有重要的现实意义。 一、大数据技术概述 大数据技术种类纷繁复杂，其中数据库技术是核心，在信息数据整合与利用过程中发挥着 重要作用。随着经济社会的发展，大数据技术在社会各个行业中的地位日趋上升[1]。在此背景下，各个国家之间的竞争开始转变为信息资源之间的较量，掌握运用大数据的能力对国家发展 具有重要意义。因此，大数据技术在高等教育教学中的应用研究显得尤为重要。 二、大数据技术在高校教育教学中的应用 （一）教学决策科学化 在高校教育教学工作中，大数据技术的应用改变了旧的教学方式，突破了传统视野的局限。在大数据时代，教师通过在线学习平台能获取最新的教育行为数据，比如学生的资源浏览记录、学生的作业完成状况、学生的考试成绩以及学生的论坛发帖行为等，它们都以日志记录的方式 得以保存[2]。通过挖掘与分析这些实时数据，教师能及时调整教学方案，选择更优的教学策略。 （二）管理精细化 大数据技术为高等教育精细化管理提供了有效途径，能大范围提升高校管理服务水平，实 现教育服务智能化。目前，国内部分高校通过大数据技术创新来改善教育管理服务模式，并取 得了一定的成效。比如，华东师范大学通过预警技术对学生的餐饮消费数据进行记录和追踪， 一旦发现数据异常就以短信的方式询问学生是否存在经济困难。此外，大数据技术能实现教育 设备与在线学习平台的连接，通过智能化的定位和识别，追踪学习者的学习数据如学习者的心跳、呼吸频率等，分析学习者复杂的学习行为模式，并以此为依据制订精细化的人才培养机制。 （三）教学信息化 大数据技术的发展提升了教学的信息化程度，不仅突出了教学活动的个性化、灵活性与开 放性，还改善了教学环境，实现教育资源共享。同时，这也对教师的知识与技能提出了更高的 要求。 在大数据时代背景下，人与人的联系更加密切。为此，高校要成立教师教学团队或科研团队，建立跨时空的专业共同体，让教师专业分工更精细，这是大数据时代高校教师专业化分工 的必然趋势，也是精细化服务管理的必由之路。高校教师要处理好同事关系，在高校教学和科 研中分担任务，与他人分享经验，用客观、理性的眼光审视自己，学习他人的经验，取人之长，补己之短。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/626970901.html, 大数据时代下高效课堂教学综述 作者：闫东李艳玲 来源：《中学课程资源》2014年第08期 摘要：我们现在已经进入了大数据时代。大数据时代的教育趋势将从“以教师为中心”向“以学生为中心”转变，教与学无论是形式还是内容都发生了翻天覆地的变化。 关键词：大数据时代高效课堂教学 大数据对我们的金融服务、医疗卫生、交通环保、食品安全、电子商务、军事、气象、教育等产生了巨大而深远的影响。谁抓住了“教育数据”的挖掘和运用，谁就开启了面向未来的教育。 一、大数据下的国内外课堂教学模式 1.翻转课堂 Inverted Classroom，又称“翻转课堂式教学模式”。传统的教学模式是以教师为中心，以课本为知识载体，面向学生，重点在于教，学生课下自己练习。而翻转课堂式教学模式是在教师的引导、启发下，将学习的决定权从教师转移给学生。让学生凭借计算机的帮助，在家中自主完成基础知识的学习，在学习方式上比较适合学生的个性特点。常规的课堂则成为师生互动探讨、加深知识印象和巩固所学知识的桥梁，成为学生进一步交流学习经验、积极探讨学习方法的场所。 2.幕课 Massive Open Online Courses，即大规模开放课程在线，简称“MOOC”，也称“MOOCs”，是新近涌现出来的一种在线课程开发模式，发端于早期互联网发布资源、学习管理系统以及将学习管理系统与更多的网络开放资源综合起来的旧的课程开发模式。通俗地说，幕课是规模较大的开放式网络课程，是为了增强知识传播面而由具有一定课程开发能力的教师组织开发并发布于网络上的开放式课程。 3.微课 “微课”是基于互联网平台，针对知识点讲授、实验操作过程演示、典型例题讲解等内容制作的教学课件，是以流媒体形式展示的教学活动全过程。时间长度一般在4～10分钟，形式是自主学习，目的是帮助学生完成基础知识的认知与基本能力的培养。 学生借助微课教学，自主掌握一定的知识与技能，同时可以借助互联网与同学、教师及时进行交流互动以弥补和完善自己所学的不足，进而提高学习效率。
基于大数据精准教学系统的因材施教试题及答案 一、单选题（共11题，每题4分，共计44分） 1、班级考试报告不支持查看哪些指标（） A班级平均分 B班级优秀率 C班级排名 D班级不及格率 2.以下关于讲评模式描述正确的是？（） A.讲评模式不支持筛选题目 B.讲评模式能查看学生答题原卷 C.讲评模式下不支持资源拓展 D.以上说法均不对 3、考试后，老师想要查看学生高频错题，请问该如何操作？（） A在班级报告的成绩单中查看 B在学生学情单科页面下载本班成绩 C在班级报告学情总览的页面最下放有高频错题功能模块 D在精准教学功能下查看 4、教师进入试卷讲评，想优先讲解班级重点错误的题目，该如何操纵？（） A．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，选择按得分率排序 B．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，教师直接点击认为错误率高的题目
C．老师课堂上直接寻问学生，哪道题目需要优先讲解 D．以上均有可能 5、老师在考前复习想查看班级学情可以进入（） A学科学情 B教学监管 C练习中心 D可以选择进入任一个页面 6、班主任想查看班级学生某一阶段知识点掌握情况，请问该如何操作？（） A在班级报告按考试依此每次考试情况 B在学科学情页面查看薄弱知识点 C在学生学情页面下载单个学生历次成绩 D以上都可以 7、教师查看单次学情时，某位老师发现班级均分在90分以上（满分100分），下面做法错误的是？（） A对比年级排名，查看班级与年级差距 B查看试卷分析界面，分析考试难度、信度、区分度，总结差距。 C本次考试内容班级整体较好，不需要耽误教学时间，直接跳过上新课。 D以上都错误 8、教师查看学生学情时，不能查看的信息是？（） A班级大幅退步学生 B每个学生每个知识点掌握情况
二、几个基本概念 接近实时（NRT） Elasticsearch 是一个接近实时的搜索平台。这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个很小的延迟（通常是1 秒）。 集群（cluster） 代表一个集群，集群中有多个节点（node），其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。 索引（index）
ElasticSearch将它的数据存储在一个或多个索引（index）中。用SQL领域的术语来类比，索引就像数据库，可以向索引写入文档或者从索引中读取文档，并通过ElasticSearch内部使用Lucene将数据写入索引或从索引中检索数据。文档（document） 文档（document）是ElasticSearch中的主要实体。对所有使用ElasticSearch 的案例来说，他们最终都可以归结为对文档的搜索。文档由字段构成。 映射（mapping） 所有文档写进索引之前都会先进行分析，如何将输入的文本分割为词条、哪些词条又会被过滤，这种行为叫做映射（mapping）。一般由用户自己定义规则。类型（type） 每个文档都有与之对应的类型（type）定义。这允许用户在一个索引中存储多种文档类型，并为不同文档提供类型提供不同的映射。 分片（shards） 代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。 副本（replicas） 代表索引副本，es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当个某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。 数据恢复（recovery）
ElasticSearch ES评估资料 通过开发机登陆hadoop03:9200/_plugin/sql 可以访问 ES调研结果 以下是我们对于ES的调研结果（调研主要是锦明完成的，我主要把各项数据总结一下） 我们已经在开发机上部署了ES以及ES SQL，ES Hadoop插件，大家如果要访问ES SQL的话可以通过开发机登陆 hadoop03:9200/_plugin/sql 1. 1. 使用方式： 目前在我们的环境中ES大致有下面三种使用方式可供先择： a) 调用Estate的restfule API/Java API用于做数据的增删改查。经测试这种方法效率最高 b) 布署ES-SQL插件，提供SQL的方式插入，删除，修改以及查询; c) 布置es-hadoop插件，将es与hive集成; 通过hive SQL进行数据的批量插入和查询 1. 2. 性能评估 测试对象：user_basic_es2，记录数目74228947，字段数70-80
使用方式 操作 API ES-SQL HIVE 批量插入7500万40mins(数据要提前准备好) 不支持90mins 批量更新7500万40mins（数据提前准备好）不支持现有配置Hive语法不支持更新 删除数据1s 1s 现有配置Hive方法不支持更新 单表查询-where过滤 1s 1s 60mins 单表查询-Group By 1s 1s 60mins Hive之所以查询慢是因为hive并没有用到ES的索引，查询的时候只是把数据都读了出来在map端进行过滤以及之后的操作，所以完全没法使用 而ES SQL会把查询翻译程API，然后使用API发起查询下面是几段测试SQL，都在1s返回结果: a) Select count(*) from user_basic_es2 ; b) Select address_city, gender, count(*) from user_basic_es2 group by address_city, gender c) Select count(*) from user_basic_es2 where gender=’male’ and address_city=’上’ (result 17274) d) Select user_id from user_basic_es2 where gender=’male’ (result 61647932) 从上面的结果来看，基本1-2s能返回查询结果 1. 3. 各种使用方式优缺点评估 优势 使用 方式 优势劣势适用场景 API 提供所有的ES功能;最快速需要开发应用来更新及展示数据需求很灵活的情况下 ES-SQL 使用方便;将SQL解析成ES 查询，所以响应快速 不支持数据的插入更新;不能与HIVE中的其他 数据一起使用 用于数据的查询 HIVE 可以同时访问存储在 HDFS/HBASE/ES中的数据 只将ES作为简单的数据存储，并不将SQL解 析成ES查询，所以速度最慢;不能分字段更新 数据，一次只能更新所有字段 用于将hive中的数 据算好以后批量存入 供后续查询 1. 4. ES占用的存储HDFS: 1.3GB ES: 42GB
高校大数据专业教学科研平台建设方案 i。芝诺容器分布式实时数据库:支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储；采用分布式存储，支持海量数据存储，支持高并发和快速查询。 2。Zeno Monitor服务器监控套件:服务器监控使用Ganglia和Nagios 来监控集群机的资源，包括中央处理器内存、硬盘、网络资源等，以方便用户实时掌握集群机资源的利用情况通过典型算法展示和算法实现，结合大数据分析的应用场景和案例，对学生进行数据分析的综合训练，从而实现专业实验教学从点到面、从理论到应用的多层次实验体系，包括原理验证/综合应用/自主设计和创新，以满足不同学校的实际需要。 3 . Zen Ming数据挖掘工具包:支持各种数据挖掘工具的组合，并支持Mahout和MLlib提供的并行化高性能机器学习算法库；同时，还提出了基于R定制的编程算法。还有强大的主流数据统计图形语言和网络图形开发界面 4v。芝诺分析数据分析套件:Sqoop和Flume用于支持数据迁移和收集；多计算框架模型可以满足不同数据的计算要求。它还支持Hadoop 离线大数据计算、流实时流处理和Spak内存快速计算。支持多语言数据分析、SQL、Java、Python、Scala等 v zenocopp协作管理引擎:基于Zookeeper的协作服务机制，采用Sweet 的管理模式，支持同时运行多个计算框架，可以同时部署Hadoop、
Storm、Spark等计算框架 第6页，共40页 ZDM平台工作流程: ②平台优势:易于安装 友好的图形安装界面使用户能够在一小时内基于 Hadoop/Spark构建一个大数据存储、分析、监控和可视化平台。确保100%成功安装 ⅱ功能齐全 提供一站式大数据开发环境和工具，解决从数据源收集/清理/存储/分析/挖掘/机器学习到数据流处理/可视化/集群监控等问题流分布式实时流处理引擎提供强大的流计算能力，支持复杂的实时处理逻辑，满足企业实时报警、风险控制、在线统计和挖掘的应用需求。 ⅲ性能保证 计算速度比传统关系数据库快50-100倍例如，一个集群包括13个Spark节点，每个节点256G内存服务器，以及一个计算任务，用于在30秒内处理XXXX 15年级教师培训，提供免费教师培训机会(每套产品提供2个免费名额)提供真实的大数据项目实战案例，并不断完善和补充提供有商业价值的数据，每年更新10%为大型数据项提供
××学校大数据精准教学工作实施方案 一、指导思想 当前，信息网络技术突飞猛进，为深入推进大数据精准教学，全面提高教学质量，把大数据、云计算等信息技术引入课堂教学，推进大数据背景下的课堂精准教学，全面提升我校基础教育水平。 二、活动目标 1. 构建基于大数据的精准教学模式 大数据突破了传统教学环境的诸多制约，有利于推动教师在思维理念上接受并认可精准教学，故借助大数据构建可供教师借鉴的精准教学模式，以此推动精准教学的发展、促进精准教学的应用。 （1）确立精准化的教学目标 明确教学目标是实施教学的逻辑起点，也是检验教学成败的重要依据。据此，精准教学的首要任务便是确立精准化的教学目标。在传统教学环境下，教学目标可以是模糊的，如在计算机基础课程中，某一节课程的教学目标可以是“熟练掌握十进制、二进制的换算”，其中的“熟练掌握”便是一个模糊的程度词。但在精准教学中，必须设计精准化的教学目标，即对学生掌握的知识或技能程度必须有一个精准的解释和描述——解释的基本思想是问题的分解与细化，描述的方式
即量化。也就是说，在精准教学中，每条教学目标应转化为对应的问题，每个问题则应分解、细化为可以量化描述的小问题。如“熟练掌握十进制、二进制的换算”可以转化为“3分钟之内完成1000以内的十进制、二进制互换算题5道，正确率100%”——这里的“熟练掌握”经分解、细化、量化后，既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度，故与精准教学的“流畅度”衡量指标完全契合。 （2）设计程序化的教学过程框架 精准教学起源于Skinne的程序教学，所以程序化是精准教学的核心要素。设计程序化的教学过程框架，是保障精准教学有效实施的关键。程序化教学过程框架是指基于大数据实施精准教学的流程与规则，具体包括：建立大数据教学资源库，并实施个性化资源推荐；优化传统教学过程，融入精准练习、测量与记录；实施精准干预。 （3）实现精准化的实时教学评价 在传统教学环境下，教学评价或为模糊的经验判断，如通过“优”、“良”、“中”、“及格”、“差”等程度词来评价学生的学习表现；或为简单的分数判断，如通过期末考试成绩、期中考试成绩、总分、平均分等来评价学生的学习结果。而在大数据环境下，传感器技术、人脸识别技术、学习分析技术等众多先进技术的融合应用，使得精准教学评价从伴随教学行为的开始到结束，并能够对尚未发生的未来进行精准预
大数据技术之Elasticsearch【下】 3.1.6 新建文档（源数据map方式添加json） 1）源代码 @Test public void createIndexByMap() { // 1 文档数据准备 Map
高校大数据专业教学科研平台建设案 一、项目建设的意义及目的 芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。 二、功能模块和建设思路 芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。 具体如下：
教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。 二、项目建设的目标及容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。 2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。
大数据时代下高中信息技 术教学研究 Prepared on 24 November 2020
大数据时代下高中信息技术教学研究 作者： 于2017年4月发表于《中国信息技术教育》 本文着重分析了高中信息技术教学中的发展问题和发展条件，并结合作者的教学应用来分析当前教师应如何挖掘高中信息技术教学中的“大数据”，为以后高中信息技术教学发展作参考。 一、大数据在高中信息技术教学中的应用与优势 1、大数据的应用现状 当前的“大数据”概念对高中信息技术教学的影响还比较小，很多教师在教学过程中还未产生真正意义上的深度融合，一些“大数据”的应用也未能有效地在教育教学中铺展开来，从而制约着当前高中信息技术教学的发展。 2、大数据的应用优势 “大数据”全数据模式下的总体信息处理能力，极大地提高了教育教学中的信息铺展面，并从样本的研究转向为系统化的总体研究。事实上，大数据的创新，将更为直接地剖析信息技术教学中的问题和现象，深化高中信息技术教学。[1] 二、高中信息技术教学中的大数据 1、教学资源数据 面向“大数据”，信息技术教师教学时能够更加灵活、全面地汲取互联网信息，并通过开放的多样信息库，获取丰富的教学资源数据。同时，教师利用“大数据”能够建立起教育教学过程的数据信息分析，产生更为科学、全面的教育教
学过程分析结果，形成自产型教学资源数据。这样，教师在进行高中信息技术教学的过程中，既有了外部信息资源数据进行支援，又有了内部自身的教学信息资源数据作为支撑。这能完善教育教学过程中的教学资源数据需求，产生更加有益于教学质量提高的信息链条。 2、学生信息数据 在教学活动中，教师按照学生自身的学习信息构建学生信息数据，动态地呈现学生自身参与信息技术教学过程中存在的即时性信息，这也是高中信息技术中所能够利用的“大数据”。这一类数据不仅可以反映出学生的学习进度、学习状态、学习问题，还能结合当前教师的教学进度、教学安排、教学内容等，进行科学的个体性调整，及时产生综合全面的个体报告，让教师能够及时有效地掌握学生的信息数据。 三、大数据对高中信息技术教学的影响 1、利用大数据开展个性化、定制化教学 （1）个性化教学 “大数据”能够构成基于学生信息数据的多维度动态化信息数据库，在这一数据库的基础上，学生能够更加自主地接收到适合自身学习状况的个性化教学方案，弥补当前自身学习的不足。在教学中，教师可以依据“大数据”分析当前学生完成项目需求的具体情况来构建下一步的教学计划，施行针对具体学生完成情况而设定的教学。 （2）定制化教学 “大数据”构建的数据信息库，能够基于当前的综合信息给出较为精准的前瞻性判断，也为定制化教学和教学引导提供了可能。这意味着学生在学习研究