大数据技术
1.什么是数据挖掘，什么是机器学习：
什么是机器学习
关注的问题：计算机程序如何随着经验积存自动提高性能；
研究计算机如何样模拟或实现人类的学习行为，以猎取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能；
通过输入和输出，来训练一个模型。
2.大数据分析系统层次结构：应用层、算法层、系统软件层、基础设施层
3.传统的机器学习流程
预处理-》特征提取-》特征选择-》再到推理-》预测或者识不。手工地选取特征是一件特不费劲、启发式（需要专业知识）的方法，假如数据被专门好的表达成了特征，通常线性模型就能达到中意的精度。
4.大数据分析的要紧思想方法
4.1三个思维上的转变
关注全集（不是随机样本而是全体数据）：面临大规模数据时，依靠于采样分析；统计学习的目的——用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发觉；大数据是指不用随机分析如此的捷径，而是采纳大部分或全体数据。
关注概率（不是精确性而是概率）：大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效
关注关系（不是因果关系而是相关关系）：建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系，关联物是预测的关键。
4.2数据创新的思维方式
可量化是数据的核心特征（将所有可能与不可能的信息数据化）；挖掘数据潜在的价值是数据创新的核心；三类最有价值的信息：位置信息、信令信息以及网管和日志。
数据混搭为制造新应用提供了重要支持。
数据坟墓：提供数据服务，其他人都比我聪慧！
数据废气：是用户在线交互的副产品，包括了扫瞄的页面，停留了多久，鼠标光标停留的位置、输入的信息。
4.3大数据分析的要素
大数据“价值链”构成：数据、技术与需求（思维）；数据的价值在于正确的解读。
5.数据化与数字化的区不
数据化：将现象转变为可制表分析的量化形式的过程；
数字化：将模拟数据转换成使用0、1表示的二进制码的过程
6.基于协同过滤的推举机制
基于协同过滤的推举（这种机制是现今应用最为广泛的推举机制）——基于模型的推举（SVM、聚类、潜在语义分析、贝叶斯网络、线性回归、逻辑回归）
余弦距离（又称余弦相似度）：表示是否有相同的倾向
欧几里得距离（又称欧几里得相似度）：表示绝对的距离
这种推举方法的优缺点：
它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品的描述是机器可理解的；推举是开放的，能够共用他人的经验，专门好的支持用户发觉潜在的兴趣偏好。
数据稀疏性问题，大量的用户只是评价了一小部分的项目，而大多数的项目是没有进行评分；冷启动问题，新物品和新用户依靠
于用户历史偏好数据的多少和准确性，一些专门品味的用户不能给予专门好的推举。
7.机器学习：构建复杂系统的可能方法/途径
机器学习使用场景的核心三要素：存在潜在模式、不容易列出规则并编程实现、有历史的数据
8.机器学习的基础算法之PLA算法和Pocket算法（贪心PLA）感知器——线性二维分类器，都属于二分类算法
二者的区不：迭代过程有所不同，结束条件有所不同；
证明了线性可分的情况下是PLA和Pocket能够收敛。
9.机器什么缘故能学习
学习过程被分解为两个问题：
能否确保Eout(g) 与 Ein(g) 足够相似？
能否使 Ein(g) 足够小？
规模较大的N，有限的dVC，较低的Ein条件下，学习是可能的。切入点：利用具体特征的，基于有监督方式的，批量学习的分析，进行二分类预测。
10.VC维：
11.噪声的种类：
12.误差函数（损失函数）
13.给出数据计算误差
14.线性回归算法：简单同时有效的方法，典型公式
线性回归的误差函数：使得各点到目标线/平面的平均距离最小！
15.线性回归重点算法部分：
16.线性分类与线性回归的区不：
17.过拟合：
缘故：模型复杂太高，噪声，数据量规模有限。
解决方案：使用简单的模型，数据清洗（整形），正则化，验证。
18.正则化
19.分布式文件系统：
一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统；分布式文件系统一般采纳C/S模式，客户端以特定的通信协议通过网络与服务器建立连接，提出文件访问请求；客户端和服务器能够通过设置访问权限来限制请求方对底层数据存储块的访问。
20.计算机集群结构：
分布式文件系统把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群。
与之前使用多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置不同的是，目前的分布式文件系统所采纳的计算机集群差不多上由一般硬件构成的，因此大大降低了硬件上的开销。
21.分布式文件系统的结构：
分布式文件系统在物理结构上是由计算机集群中的多个节点构成，这些节点分为两类，一类叫“主节点”(MasterNode)或者也
被称为“名称结点”(NameNode)，另一类叫“从节点”（Slave Node）或者也被称为“数据节点。
22.HDFS
要紧特性：兼容廉价的硬件设备、支持大数据存储、流数据读写、简单的文件模型、强大的跨平台兼容性；
局限性：不适合低延迟数据处理、无法高校存储大量小文件、不支持多用户写入及任意修改文件
块：
hdfs的名称节点存储元数据、元数据保存在内存中、保存文件，block，datanode之间的映射关系；hdfs的数据节点存储文件内容、文件内容保存在磁盘、维护了block id到datanode本地文件的映射关系。
大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(10), 1503-1509 Published Online October 2018 in Hans. https://www.doczj.com/doc/6a18685011.html,/journal/csa https://https://www.doczj.com/doc/6a18685011.html,/10.12677/csa.2018.810163 Overview on Big Data Kaiyue Liu China University of Mining & Technology (Beijing), Beijing Received: Oct. 1st, 2018; accepted: Oct. 11th, 2018; published: Oct. 19th, 2018 Abstract As a current popular technical, big data has received wide attention from every industry. In order to further understand big data, this paper comprehensively describes big data from the six aspects: The basics of big data, the origin and development status of big data, big data processing, big data application, big data challenges and the future of big data. The basics of big data include the con-cepts and differences between big data and traditional databases, and the characteristics of big data. The big data processing includes generating and getting data, preprocessing data, data sto-rage, analyzing and mining data. This article is a systematic review of big data, and can establish a good knowledge system for scholars who are new to big data. Keywords Big Data, Data Storage, Data Mining, Data Visualization, Big Data Application 大数据综述 刘凯悦 中国矿业大学(北京)，北京 收稿日期：2018年10月1日；录用日期：2018年10月11日；发布日期：2018年10月19日 摘要 大数据作为当今的热点技术，受到了各行各业的广泛关注。为了进一步认识大数据，本文从大数据的基础、大数据的起源和发展现状、大数据的处理流程、大数据的应用、大数据面临的挑战、大数据未来展望六个方面对大数据进行了综合性描述。其中大数据基础包括大数据和传统数据库的概念和区别、大数据的特性，处理流程包括数据生成和获取、数据预处理、数据存储、数据分析挖掘。本文是大数据的系统性综述，可以对初次接触大数据的学者建立了良好的知识体系。
1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。
6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。
大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，不管什么，都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。 直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。
不过数值是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，最早是立足于数值数据的。 传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。
考试：大数据概述及基本概念 试卷年份：2015年 题量：10题 答题时间：分钟 总分：100分 合格线：60分 1 【单选】下列不属于商业大数据类型的是（） A. 传统企业数据 B. 机器和传感器数据 C. 社交数据 D. 电子商务数据 A B C D 正确答案：D 2 【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（）部门 A. 技术 B. 研究 C. 信息 D. 管理 A B C D 正确答案：C 3 【单选】数据本身所承载的信息内容是指（） A. 内容维度 B. 关系维度 C. 时空维度 D. 维度的交叉综合 A B
C D 正确答案：A 4 【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有（） A. 数据交易技术 B. 数据交互技术 C. 数据存储技术 D. 数据处理技术 A B C D 正确答案：A B D 5 【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种，分别为（） A. 结构化信息 B. 非结构化信息 C. 半结构化信息 D. 特殊化信息 A B C D 正确答案：A B C 6 【多选】“大数据”的特点是（） A. 数据体量大 B. 数据类别大 C. 数据处理速度快 D. 数据真实性高 A B C D 正确答案：A B C D 7 【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据（）
A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：错误 8 【判断】数据存储是大数据平台的根本。没有了存储平台，数据也就没有了载体（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：正确 9 【判断】可视化是给机器看的，数据挖掘就是给人看的（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：错误 10 【判断】全球数据的90%产生于过去2年内（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：正确
计算平台 概要设计说明书 作者：日期：2013-01-28批准：日期： 审核：日期： （版权所有，翻版必究）
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目录 1.引言 ........................................................................................... 1.1编写目的................................................. 1.2术语与缩略词............................................. 1.3对象及范围............................................... 1.4参考资料................................................. 2.系统总体设计 ............................................................................. 2.1需求规定................................................. 2.1.1数据导入............................................ 2.1.2数据运算............................................ 2.1.3运算结果导出........................................ 2.1.4系统监控............................................ 2.1.5调度功能............................................ 2.1.6自动化安装部署与维护................................ 2.2运行环境................................................. 2.3基本设计思路和处理流程................................... 2.4系统结构................................................. 2.4.1大数据运算系统架构图................................ 2.4.2hadoop体系各组件之间关系图......................... 2.4.3计算平台系统功能图.................................. 2.4.4系统功能图逻辑说明.................................. 2.4.5计算平台业务流程图..................................
大数据的技术路线 想要大数据需要学习什么呢？需要掌握哪些技术才能够从事大数据的工作。今天为大家讲解下大数据的技术路线，让大家对于大数据有一个详细的了解。 需要学习的大数据技术 1、hadoop：常用于离线的复杂的大数据处理 2、Spark：常用于离线的快速的大数据处理 3、Storm：常用于在线的实时的大数据处理 4、HDFS：Hadoop分布式文件系统。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。 5、Hbase：是一个分布式的、面向列的开源数据库。该技术来源于Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache 的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于
非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。 6、Hive：hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 7、Kafka：是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka 的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消费。 8、redis：redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、 zset(sorted set–有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持 push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。 那么除了这些核心的技术内容，还需要具备以下的数学基础： 1.线性代数； 2.概率与信息论； 3.数值计算 大数据技术书籍推荐
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
大数据与云计算概要分析 大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强 的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的 4V 特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。 第一，数据体量巨大。从 TB 级别，跃升到 PB 级别。 第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。 第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。 第四，处理速度快。1 秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC 以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。 大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。 大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像 MapReduce 一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。 大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统，但不是所有的MPP 的关系数据库的PB 的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS 的。 SOA 管理大数据SOA 的三个数据中心模型分别是数据即服务(DaaS)模型、物理层次结构模型和架构组件模型。DaaS 数据存取的模型描述了数据是如何提供给SOA
大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
考试：大数据概述及基本概念 1 【单选】下列不属于商业大数据类型的是（） ? A. 传统企业数据 ? B. 机器和传感器数据 ? C. 社交数据 ? D. 电子商务数据 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 2 【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（）部门 ? A. 技术 ? B. 研究 ? C. 信息 ? D. 管理 ? A
? B ? C ? D ?正确答案：C 3 【单选】数据本身所承载的信息内容是指（） ? A. 内容维度 ? B. 关系维度 ? C. 时空维度 ? D. 维度的交叉综合 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A 4 【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有（）? A. 数据交易技术 ? B. 数据交互技术 ? C. 数据存储技术
? A ? B ? C ? D ?正确答案：A B D 5 【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种，分别为（）? A. 结构化信息 ? B. 非结构化信息 ? C. 半结构化信息 ? D. 特殊化信息 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A B C 6 【多选】“大数据”的特点是（） ? A. 数据体量大
? C. 数据处理速度快 ? D. 数据真实性高 ? B ? C ? D ?正确答案：A B C D 7 【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：错误 8 【判断】数据存储是大数据平台的根本。没有了存储平台，数据也就没有了载体（）? A. 正确 ? B. 错误 ?正确
资源数据采集技术方案 公司名称 2011年7月 二O一一年七月
目录 第 1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (3) 1.3 建设的原则 (3) 1.3.1 建设原则 (3) 1.4 参考资料和标准 (5) 第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 2.1 系统应用架构 (5) 2.2 系统层次架构 (6) 2.3 关键技术与路线 (6) 第 3 部分系统设计规范 (9) 第 4 部分系统详细设计 (9)
第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。 1.3 建设的原则 1.3.1 建设原则 由于在线预订类旅游网的数据采集涉及的方面多、数据量大、采集源数据结构多样化的
大数据报表标准功能点简介
U8分析报表包含两个工具，分别为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 1.分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 a)基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。 b)数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。 分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。
档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 c)数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 d)权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据实际业务需要授予适合的权限。 2.U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。 对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。
大数据处理：技术与流程 文章来源：ECP大数据时间：2013/5/22 11:28:34发布者：ECP大数据（关注：848） 标签： “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。 大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题。 大数据处理技术 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。 大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 1）大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。
资源数据采集技术方案 公司名称
2011年7月 二O一一年七月 目录 第1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (4) 1.3 建设的原则 (4) 1.3.1 建设原则 (4) 1.4 参考资料和标准 (6) 第2 部分系统总体框架与技术路线 (6) 2.1 系统应用架构 (7) 2.2 系统层次架构 (7) 2.3 关键技术与路线 (8) 第3 部分系统设计规范 (11) 第4 部分系统详细设计 (11)
第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可
以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。 1.3 建设的原则 1.3.1 建设原则 由于在线预订类旅游网的数据采集涉及的方面多、数据量大、采集源数据结构多样化的特点。因此，在进行项目建设的过程中，应该遵循以下原则： 可扩充性 根据实际的要求，系统可被方便地载减和灵活的扩展，使系统能适应变化和新情况。可以实现模块级别的动态扩展，而且是运行时的。所谓运行时模块的动态扩展，比如说你需要增加一些新的功能，你可以将新开发的类和文件按照Bundle进行组织，然后直接扔到运行时环境下，这些功能就可以用了。因此系统不会受技术改造而重新做出调整。
大数据处理技术ppt讲课稿 科信办刘伟 第一节Mapreduce编程模型： 1.技术背景: 分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题：分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题。并行计算的模型、计算任务分发、计算机结果合并、计算节点的通讯、计算节点的负载均衡、计算机节点容错处理、节点文件的管理等方面都要考虑。 谷歌的关于mapreduce论文里这么形容他们遇到的难题：由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理，普通程序员无法进行大数据处理。 为了解决上述复杂的问题，谷歌设计一个新的抽象模型，使用这个抽象模型，普通程序员只要表述他们想要执行的简单运算即可，而不必关心并行计算、容错、数据分布、负载均衡等复杂的细节，这些问题都被封装了，交个了后台程序来处理。这个模型就是mapreduce。 谷歌2004年公布的mapreduce编程模型，在工业、学术界产生巨大影响，以至于谈大数据必谈mapreduce。 学术界和工业界就此开始了漫漫的追赶之路。这期间，工业界试图做的事情就是要实现一个能够媲美或者比Google mapreduce更好的系统，多年的努力下来，Hadoop（开源）脱颖而出，成为外界实现MapReduce计算模型事实上的标准，围绕着Hadoop，已经形成了一个庞大的生态系统 2. mapreduce的概念： MapReduce是一个编程模型，一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。 mapreduce成功的最大因素是它简单的编程模型。程序员只要按照这个框架的要求，设计map和reduce函数，剩下的工作，如分布式存储、节点调度、负载均衡、节点通讯、容错处理和故障恢复都由mapreduce框架（比如hadoop）自动完成，设计的程序有很高的扩展性。所以，站在计算的两端来看，与我们通常熟悉的串行计算没有任何差别，所有的复杂性都在中间隐藏了。它让那些没有多少并行计算和分布式处理经验的开发人员也可以开发并行应用，开发人员只需要实现map 和reduce 两个接口函数，即可完成TB级数据的计算，这也就是MapReduce的价值所在，通过简化编程模型，降低了开发并行应用的入门门槛，并行计算就可以得到更广泛的应用。 3.mapreduce的编程模型原理 开发人员用两个函数表达这个计算：Map和Reduce，首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合，然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值，就完成了大数据的处理，剩下的工作由计算机集群自动完成。 即：(input)