大数据应用技术网络课程 1课程目标 通过讲解几种主流大数据产品和技术的特性、实现原理和应用方向，并组织实习项目，使学员了解并初步掌握目前流行的大数据主流技术（采集、存储、挖掘等），了解其特点以及使用的场景，具备一定的大数据系统架构能力，并能自行开展简单的大数据应用开发。 2课程内容 本次课程讲解的大数据产品和技术包括：hadoop、storm、flume等，其中以hadoop为主要培训内容。 3培训课程列表 1.hadoop生态系统 （1）HDFS （2课时） （2）MapReduce2 （2课时） （3）Hive （1课时） （4）HBase （2课时） （5）Sqoop （1课时） （6）Impala （1课时） （7）Spark （4课时） 2.Storm流计算（2课时） 3.Flume分布式数据处理（2课时） 4.Redis内存数据库（1课时） 5．ZooKeeper （1课时） 4培训方式 学员以观看录像、视频会议等方式进行学习，搭建集中环境供大家实习，并设置作业和答疑环节。每周视频课程约2个课时，作业和实习时间约需2-3小时，课程持续10周左右。
5课程内容简介 大数据技术在近两年发展迅速，从之前的格网计算、MPP逐步发展到现在，大数据技术发展为3个主要技术领域：大数据存储、离线大数据分析、在线大数据处理，在各自领域内，涌现出很多流行的产品和框架。 大数据存储 HDFS、HBase 离线大数据分析 MapReduce、Hive 在线大数据处理 Impala、Storm（流处理）、Spark、Redis（内存数据库）、HBase 数据采集 Flume等 辅助工具 Zookeeper等 5.1Hadoop 1）HDFS 介绍： Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同 时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的 系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大 规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统 数据的目的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。 培训内容： HDFS设计的思路 HDFS的模块组成（NameNode、DataNode） HADOOP Core的安装 HDFS参数含义及配置 HDFS文件访问方式 培训目标： 使学员掌握HDFS这个HADOOP基础套件的原理、安装方式、配置方法等2）MAPREDUCE 介绍： MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会
第三章数据库 数据库是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支。今天，信息资源已成为各个部门的重要财富和资源。建立一个满足各级部门信息处理要求的行业有效的信息系统也成为一个企业或组织生存和发展的重要条件。因此，作为信息系统核心和基础的数据库技术得到越来越广泛的应用，从小型单项事务处理系统到大型信息系统，从联机事务处理到联机分析处理，从一般企业管理到计算机辅助设计与制造（CAD/CAM）、计算机集成制造系统（CIMS）、办公信息系统（OIS）、地理信息系统（GIS）等，越来越多新的应用领域采用数据库存储和处理他们的信息资源。对于一个国家来说，数据库的建设规模、数据库信息量的大小和使用频度已成为衡量这个国家信息化程度的重要标志。 3.1 数据库知识概述 数据库技术是数据信息管理技术的最新成果，被广泛地应用于国民经济、文化教育、企业管理以及办公自动化等方面，为计算机的应用开辟了广阔的天地。本节将详细介绍有关数据库系统的基本概念。 3.1.1 数据库系统基本概念 1）数据（Data） 数据是数据库中存储的基本对象。数据在大多数人头脑中的第一个反应就是数字。其实数字只是最简单的一种数据，是数据的一种传统和狭义的理解。广义的理解，数据的种类很多，包括文字、图形、图像、声音、视频、学生的档案记录等。 数据就是描述事物的符号记录。描述事物的符号可以是数字，也可以是文字、图形、图像、声音、语言等，数据有多种表现形式，都可以经过数字化后存入计算机。 数据的形式还不能完全表达其内容，需要经过解释。所以数据和关于数据的解释是不可分的，数据的解释是指对数据含义的说明，数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。 2）数据库（DataBase，简称DB） 所谓数据库是指长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可以为各种用户共享。 3）数据库管理系统（DataBase Management System，简称DBMS） 数据库管理系统是数据库系统的一个重要组成部分。它是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。主要包括以下几方面的功能。 ●数据定义功能 DBMS提供数据定义语言（Data Definition Language，简称DDL），通过它可以方便地对数据库中的数据对象进行定义。 ●数据操纵功能 DBMS还提供数据操纵语言（Data Manipulation Language，简称DML），可以使用DML 操纵数据实现对数据库的基本操作，如查询、插入、删除和修改等。 ●数据库的运行管理 数据库在建立、运用和维护时由数据库管理系统统一管理、统一控制，以保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用及发生故障后的系统恢复。
《 Access 数据库》课程标准 一、课程性质： 本课程是中职计算机网络技术专业学生的专业必修课。本课程的主要任务是：随着计算机技术和数 据库技术的迅速发展，数据库技术已经应用到社会的各个领域。其后续课程为电子商务网站建设、数据 库应用（ SQL Server）等。数据库基础教学总时数为38 学时（其中理论学时为20 学时，实践学时为18学时），共分12 章。 二、课程理念： 通过本门课程的开设，培养学生掌握基本的数据库理论知识、一定的实用技术和实际的计算机数据库问 题的基本能力，能够使用Access 软件进行中小型数据库应用系统的开发。建成以课堂教学和网络教室资 源全面整合的优良的教学环境，支持学生的自主性、研究性学习。注重全体学生的发展，改变学科本位 的观念；注重科学探究，提倡学习方式多样化；注重学生能力培养，构建新的评价体系。 三、课程目标： （一）课程总体目标 《Accesss 数据库程序设计》课程培养学生对数据库、关系型数据库的相关概念以及数据库设计方法的理解， 对表、查询、窗体、报表、数据访问页、宏、模块等概念的理解，并掌握数据库、表、查询、窗体、 VBA 语言报表、数据访问页、宏、模块的创建方法，深入理解数据库中各个对象之间的关系，掌握使用 编程的基本方法，最终能够灵活使用Access 数据库管理系统创建一般复杂的数据库应用系统。 本课程是一个实践性非常强的课程，要求学生要打好理论基础，注重上机实践。 （二）具体目标 １ .素质目标 了解我国的信息化发展、资源利用状况，培养爱祖国、爱家乡的情感，增强振兴祖国和改变祖国面貌的 使命感与责任感。 乐于探索美的真蒂，具有实事求是的科学态度、一定的探索精神和创新意识。 关注与信息有关的社会问题，初步形成主动参与社会决策的意识。 ２ .能力目标 培训学生掌握一定的实用技术和实际的计算机数据库问题的基本能力，能够使用Access 软件进行中小型 数据库应用系统的开发，初步学会运用所学的知识分析和解决某些生活、生产或社会实际问题。 ３ .知识目标 通过对数据库基本理论知识的学习，能够使用Access 软件进行中小型数据库应用系统的开发。 四、课程内容与基本要求： 本课程属数据库技术基础性教学，基于Access 环境，重点介绍图形用户界面下数据库和表的建立、索引 和关系的定义、记录的基本操作等，引入必要的关系数据库理论知识，以培养学生分析和设计小型数据 库结构的能力。 本课程分为掌握、理解、了解三种层次要求；“掌握”的内容要求理解透彻，能在本学科和相关学科的学习 工作中熟练、灵活运用其基本理论和基本概念；“理解”的内容要求能熟知其相关内容的概念及有关理论， 并能适当应用；“了解”的内容要求对其中的概念和相关内容有所了解。 附课内总学时讲授主要知识点及课内学时分配表：
大数据技术及应用题库 单选题: 1从大量数据中提取知识的过程通常称为（A）。 a. . 数据挖掘 b. . 人工智能 c. . 数据清洗 d. . 数据仓库 2下列论据中，能够支撑“大数据无所不能”的观点的是（A）。 A、互联网金融打破了传统的观念和行为 B、大数据存在泡沫 C、大数据具有非常高的成本 D、个人隐私泄露与信息安全担忧 3数据仓库的最终目的是（D）。 a. . 收集业务需求 b. . 建立数据仓库逻辑模型 c. . 开发数据仓库的应用分析 d. . 为用户和业务部门提供决策支持 4大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别是（A）。
a. . 处理速度快（秒级定律） b. . 算法种类更多 c. . 精度更高 d. . 更加智能化 5大数据的起源是（C）。 a. . 金融 b. . 电信 c. . 互联网 d. . 公共管理 6大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（A）。 a. . 把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性 b. . 被视为人工智能的一部 c. . 被视为一种机器学习 d. . 预测与惩罚 7人与人之间沟通信息、传递信息的技术，这指的是（D）。 a. . 感测技术 b. . 微电子技术 c. . 计算机技术 d. . 通信技术
8数据清洗的方法不包括（D）。 a. . 缺失值处理 b. . 噪声数据清除 c. . 一致性检查 d. . 重复数据记录处理 9. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D） A. 数据规模大 B. 数据类型多样 C. 数据处理速度快 D. 数据价值密度高 10规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（D）。 a. . 富数据 b. . 贫数据 c. . 繁数据 d. . 大数据 11大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（D）。 a. . 新一代信息技术 b. . 新一代服务业态
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
数据库技术的发展(一) (总分：15.00，做题时间：90分钟) 一、{{B}}选择题{{/B}}(总题数：5，分数：5.00) 1.采用扩展关系数据模型的方法建立的数据库系统，称做 ______。 （分数：1.00） A.对象-关系数据库系统√ B.扩展关系数据库系统 C.拓展关系数据库系统 D.以上都不正确 解析： 2.下列哪一种结构是支持并行数据库系统最好的结构? ______。 （分数：1.00） A.共享内存 B.共享磁盘 C.无共享√ D.层次模式 解析： 3.下面属于并行数据库系统目标的是 ______。Ⅰ．高性能Ⅱ．高可用性Ⅲ．高扩充性 （分数：1.00） A.Ⅰ和Ⅱ B.Ⅱ和Ⅲ C.Ⅰ和Ⅲ D.Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ√ 解析： 4.下列属于粗粒度并行机特点的是 ______。 （分数：1.00） A.拥有大量的处理器 B.共享一个主存√ C.单个事务运行得更快 D.数据库一般将一个查询分配到多个处理器上 解析： 5.操作型数据和分析型数据具有不同的特征，下列哪一个是操作型数据的特征? ______。 （分数：1.00） A.可更新的√ B.历史的(包括过去数据) C.支持管理决策的 D.面向主题的 解析： 二、{{B}}填空题{{/B}}(总题数：5，分数：10.00) 6.在客户机/服务器工作模式中，客户机可以使用{{U}} 【1】 {{/U}}向数据库服务器发送查询命令。（分数：2.00） 填空项1:__________________ （正确答案：结构化查询语言/SQL） 解析： 7.分布式数据库系统与集中式数据库系统最大的区别是分布式数据库中的数据{{U}} 【2】 {{/U}} 存储在多个场地。 （分数：2.00）
《数据库系统概论》课程教学大纲 课程英文名称:Theory & Application Of DataBase System 课程编号： 讲授对象:计算机网络工程专业（本科） 先修课程：《离散数学》、《FoxPro》、《数据结构》、《操作系统》 采用教材：《数据库系统概论》萨师煊等，高等教育出版社 总学时：72 授课:64 上机：8 学分：4 一、课程的性质、目标和任务： 《数据库系统原理及应用》是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支，它为计算机专业、管理专业等众多学科提供利用计算机技术进行数据管理的基本理论知识，是计算机专业、管理专业等学科的专业必修课。 本课程主要介绍数据库的基本理论和应用方法。本课程的任务是通过各个教学环节，运用各种教学手段和方法，使学生在掌握数据模型、数据库管理系统、数据库语言及数据库设计理论等基本理论知识的基础上，逐步具有开发和设计数据库的能力，为进一步开发和设计大型信息系统打下坚实基础。 二、课程教学内容、教学形式和教学要求 1、理论教学大纲内容： 第一章绪论 (一)课程内容 1、数据库系统概述 2 、数据模型 3 、数据库系统结构 4 、数据库管理系统 5 、据库技术的研究领域 (二)学习目的和要求 本章阐述了数据库的基本概念，介绍了数据库管理技术的进展情况、数据库技术产生和发展的背景、数据库系统的组成以及数据库技术的主要研究领域。 学习本章的重点在于将注意力放在基本概念和基本知识的把握方面，从而为以后的学习打好扎实的基础。 第二章关系数据库 (一)课程内容 1 、关系模型 2 、关系数据结构 3 、关系的完整性 4、关系代数 (二)学习目的和要求 1、需要了解的：产系统数据库理论产生和发展的过程，关系数据库产品的发展 沿革；关系演算的概念； 2、需要牢固掌握的：关系模型的三个组成部分及各部分所包括的主要内容；牢 固关系数据结构及其形化定义；关系的三类完整性约束的概念。
A:2015 年 8 月 31 日：《促进大数据发展行动纲要》B: 2015 年 12 月 29 日：《“互联网＋”行动的指导意见》C: 2017 年 7 月 8 日：《新一代人工智能发展规划》D: 2017年4月10日：《云计算发展三年行动计划（2017－ 2019 年）》E: 2015 年5 月 8 日：《中国制造2025》 2.【判断题】人工采集效率低、成本高、错误多。自动化采集 靠技术实现，效率高、采集的数据量大。对错 3.【多选题】数据资源向信息、知识、价值转换的流程可以概 括成 5 个环节：（）（）（）（）（）正确答案:[A,B,C,D] A:数据采集B:数据存储C: 数据处理D: 数据分析与挖掘E: 知识应用 4.【判断题】由于数据采集都是在多点进行的，数据存储也从 传统中央磁盘存储变成分布式云存储。云存储的优点是容量大、 费用低。对错
5.【判断题】数据是所表达的对象或事件的信息的载体，记录 了对象的属性特征。对错 6.【多选题】数据采集可以划分为（）和（）。 A: 人工采集B:自动化采集 7.【多选题】大数据有 3 个显著的特征： A:数据规模大B:数据变化快C:数据类型复杂 8.【多选题】大数据时代是（）（）（）（） 4 大技术领域齐 头并进发展的时代，也可称作“大智移云”时代。 A:大数据B:人工智能C: 移动互联网（或物联网） 云计算
9.【判断题】目前大数据存储的另一趋势是向数据中心集中， 以便于大数据的管理、集成和综合分析。对错 10.【多选题】大数据的产生是由于信息技术及应用的不断发 展和进步的几个阶段： A: 从信息系统应用的发展来看，80 年ERP系统用于企业管理，数据规模在MB；B: 90 年度信息技 术用于客户管理，即CRM 系统，数据规模达到GB 级；C: 2000 年互联网时代的Web技术使企业数据达到TB级；D: 近年来，互联网+物联网在企业中应用使数据达到PB级
《数据库应用》课程教学大纲 课程类别：专业核心课 适用专业：经济信息管理/工商企业管理/会计/市场营销 适用层次：高起专 适用教育形式：网络教育/成人教育 考核形式：考试 所属学院：经济管理学院 先修课程：无 一、课程简介 本课程是一门专业课程。主要讲述数据处理的方法和相关技术。具体包括数据库的概念、关系的结构、表的形成、表单的制作和数据的分析管理。 二、课程学习目标 数据库应用领域已从数据处理、事务处理、信息管理扩大到计算机辅助设计、人工智能、信息系统等更广阔的应用领域。本课程面向实际应用，研究如何存储、使用和管理数据，有较强的理论性和实用性。本课程旨在介绍数据库系统以及关系数据库系统的基本概念、基础理论以及相关知识，同时，系统讲述数据库设计理论和数据库系统的安全性、完整性、并发控制等相关概念和技术，为学生全面了解数据库技术在管理信息系统中的应用，运用数据库技术从事信息管理，开发、运行和维护管理信息系统打下坚实的基础。 三、课程的主要内容及基本要求 （一）理论学时部分 第一章数据库系统基础 『知识点』 数据库基本概念；数据库技术的产生和发展；数据库管理系统的功能；数据库管理系统的组成；数据库应用系统的体系结构；数据库应用系统的三级数据模式；概念模型与数据模
型。 『重点』 数据库管理系统的功能和组成；数据库应用系统的三级数据模式；概念模型与数据模型。 『难点』 三级数据模式；概念模型与数据模型。 『基本要求』 1、识记：数据库、DBMS、数据模型。 2、领会：DBMS的功能与组成；三级模式结构如何保证数据与程序的独立性；建立数据模型的意义。 3、简单应用：要求学生能正确认识管理需求，并用概念模型表达。 第二章关系数据库 『知识点』 关系数据结构及性质；关系的完整性；关系代数。 『重点』 关系数据结构。 『难点』 关系数据结构；主键约束、外键约束。 『基本要求』 1、识记：关系数据结构的定义和相关基本概念；关系的性质；完整性约束；关系代数运算。 2、领会：关系模型与集合代数的关系；关系操作语言。 3、简单应用：要求学生正确认识关系的候选键、主码、外码、主属性。
大数据技术与应用专业 建设方案 北京四合天地科技有限公司 2018年6月
目录 1项目背景 (4) 1.1行业背景 (4) 1.2政策导向 (5) 2人才培养方案 (6) 2.1行业人才需求 (6) 2.2大数据岗位设置 (9) 2.2.1Hadoop运维工程师 (9) 2.2.2大数据开发工程师 (9) 2.2.3数据采集工程师 (10) 2.2.4系统开发工程师 (11) 2.3大数据人才基本技能要求 (11) 2.4人才培养目标 (12) 2.5人才培养策略 (12) 3教学现状分析 (13) 3.1教学科研难以保证 (13) 3.2实训环境缺失 (13) 3.3实训内容不足 (13) 4课程体系建设 (14) 4.1培养目标 (14) 4.2课程设置 (14) 5实训室建设 ............................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1设计理念..................................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.1以就业为导向...................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.2以能力为本.......................................................................................... 错误!未定义书签。
附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案 一、培养目标 本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。 二、学制及招生对象 （一）学制：三年 （二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生 三、人才培养规格 （一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位 本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换； 大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位 大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位 大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位 （二）起薪标准 4500元/月 （三）人才质量标准 1.知识要求 22395 577B 坻 "#27753 6C69 汩@29901 74CD 瓍 毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。
①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语，包括技术 性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求 通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 34754 87C2 蟂26102 65F6 时29227 722B 爫36456 8E68 蹨n(;; 3.素质要求 ①政治思想素质： 热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质： 具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质： 掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。（四）职业岗位资格证书
课程报告（20 15 -20 16 学年第 1 学期）
报告题目（与Oracle有关的某一方面知识介绍，一级标题，三号字，宋体，居中，加粗） 一、目的与要求（二级标题，四号字，宋体，顶格，加粗） （正文小四号字，宋体） 二、设计内容等（字数3000字以上） 1、（三级标题，小四号字，宋体，顶格，加粗） （正文小四号字，宋体） 参考文献（至少列出三个，标题五号，宋体，加粗，居中） 参考文献内容（五号、宋体；英文用五号，Times New Roman） 其他格式要求： （A4纸）：左边距：25mm，右边距：25mm，上边距：30mm，下边距：25mm，页眉边距：23mm，页脚边距：18mm 字符间距：标准 行距：1.25倍 左侧装订 可加附页。此处要求写报告时删去。 上交时间：12月4日。
oracle数据库性能优化 一、目的与要求： oracle数据库性能优化对于保证系统安全，信息安全，业务正常运作具有重要影响。全文首先简要介绍了oracle数据库及特点，然后对数据库性能的评价指标做出一般性概述。随后从CPU利用和内存分配这两方面阐述了数据库性能优化的主要方向。最后介绍了oracle数据库应用系统性能优化技术，即sql语句优化，oracle内存调整，oracle 表空间调整。 信息化系统都基于数据库而运行，而数据库系统性能又最大程度的决定着应用系统的性能。大多数数据库系统在运行一段时间后都会存在一定的性能问题，主要涉及数据库硬件、数据库服务器、数据库内存、应用程序、操作系统、数据库参数等方面。因此，基于数据库系统的性能调整与优化对于整个系统的正常运行起着至关重要的作用。 二、设计内容: 1 oracle数据库及特点 oracle是一个功能极其强大的数据库系统。它起始于七十年代末的关系型数据库技术。这种类型数据库的关键是怎样理解数据间的关系，然后构造反映这些关系的信息库。oracle成功的将关系型数据库转移到桌面计算机上，提供了一个完整的客户/服务器体系结构的商用DBMs。同时它利用SQL*NET软件层，与多种操作系统支持通信协议相配合，为oracle关系型数据库提供分布式环境，可以实现单点更新，多点查询。Oracle数据库已经被用于各种大型信息系统中，特别是诸如银行，保险，烟草，石油等大数据量，对安全性要求较高的企业。其特点主要体现在： 1）支持大数据库、多用户的高性能事务处理Oracle支持最大数据库（几百TB），可充分利用硬件设备。支持大量用户同时在同一数据上执行各种应用，并使数据争用最小，保证数据的一致性[1]。 2）硬件环境独立。Oracle具有良好的硬件环境独立性，支持各种类型的大型，中型，小型和微机系统。 3）遵守数据存取语言、操作系统、用户接口和网络通信协议的工业标准。 4）较好的安全性和完整控制。Oracle有用户鉴别、特权)、角色、触发器、日志、后备等功能，有效地保证了数据存取的安全性和完整性以及并发控制和数据的回复。 5）具有可移植性、可兼容性与可连接性oracle不仅可以在不同型号的机器上运行，而且可以在同一厂家的不同操作系统支持下运行。具有操作系统的独立性。 2 数据库系统性能评价指标 主要从以下几个方面进行： 1）系统吞吐量。吞吐量是指单位时间内数据库完成的SQL语句数目，以每秒钟的事务量(tps)表示。提高系统吞吐量可以通过减少服务时间在同样的资源环境下做更多的工作或通过减少总的响应时间使工作做得更快这两种方法来实现。 2）用户响应时间。响应时间是指用户从提交SQL语句开始到获得结果集的第一行所需要的时间，是应用做出反应的时间，以毫秒或秒表示。响应时间可以分为系统服务时间（CPU时间）和用户等待时间两项。也就是说，要获得满意的用户响应时间有两个
数据库课程设计教学管理系统
前言 (4) 前言 (4) 相关技术介绍 (4) 第一章需求分析 (4) 1.1 任务概述 (5) 1.1.1 目标 (5) 1.1.2 运行环境 (5) 1.2 数据流图 (5) 1.3 数据字典 (6) 1.4 系统流程分析 (6) 第二章概念结构设计 (7) 第三章逻辑结构设计 (8) 3.1 逻辑结构设计 (8) 3.2 规范化处理 (10) 第四章数据库物理设计 (11) 4.1 索引表 (10) 4.2 系统配置 (11) 4.3 视图 (11) 第五章数据库的实施 (11) 5.1 创建数据库及数据库对象 (11) 5.2 完整性约束创建 (13) 5.3 数据库的维护及备份 (14) 5.3.1 维护 (14) 5.3.2 检测并改善数据库性能 (14) 5.3.3 备份 (14) 第六章前台用户界面 (14) 第七章结论与体会 (17) 参考文献
0、前言 0.1引言 数据库作为存取数据并对数据进行操作的工具在系统中所起到的作用至关重要。数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造优化的数据库逻辑模式和物理模式结果，并据此建立数据库及其应用系统，使之能有效地存储和管理数据，满足应用需求，包括信息管理要求和数据操作。信息管理要求是指在数据库中应该存储和管理哪些数据对象；数据操作要求是指对数据对象进行哪些操作，如查询、增、删、改、统计等操作。数据库设计地目标是维用户和各种应用系统提供的一个信息基础设施和高效率地运行 环境。高效率的运行环境包括：数据库数据的存取速率、数据库存储空间的利用率、数据库系统运行管理的效率等都是高的。 为了使数据库的应用系统开发设计合理、规范、有序、正确、高效进行，现在广泛采用的是工程化6阶段开发设计过程与方法，它们是需求分析阶段、概念结构设计阶段、逻辑结构设计阶段、物理结构设计阶段、数据库实施、数据库系统运行与维护阶段。我按照以上几点开发了学生选课管理系统数据库。 0.2相关技术介绍 0.2.1MYSQL概述 MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面MySQL是最好的RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。 MySQL是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是
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。
数据库访问技术简介 数据库中的数据存放在数据库文件中，我们要从数据库文件中获取数据，先要连接并登陆到存放数据库的服务器。一般来说，访问数据库中的数据有两种方式：一是通过DBMS （Data Base Management System，数据库管理系统）提供的数据库操作工具来访问，如通过SQL Server 2000的查询设计器来提交查询，或者通过SQL Server 2000的企业管理工具来访问。这种方式比较适合DBA对数据库进行管理；二是通过API（Application Programming Interface, 应用编程接口）来访问数据库，这种方式适合在应用程序中访问数据库。 在数据库发展的初期，各个开发商为自己的数据库设计了各自不同的DBMS，因此不同类型的数据库之间数据交换非常困难。为了解决这个问题，Microsoft提出了ODBC（Open Data Base Connectivity，开放数据库互连）技术，试图建立一种统一的应用程序访问数据库接口，使开发人员无需了解程序内部结构就可以访问数据库。 1、Microsoft提出的系列数据库访问技术 1.1、ODBC ODBC是微软公司开放服务结构中有关数据库的一个组成部分，它建立了一组规范，并提供了一组对数据库访问的标准API。应用程序可以使用所提供的API来访问任何提供了ODBC驱动程序的数据库。ODBC规范为应用程序提供了一套高层调用接口规范和基于动态链接的运行支持环境。ODBC已经成为一种标准，目前所有的关系数据库都提供了ODBC 驱动程序，使用ODBC开发的应用程序具有很好的适应性和可移植性，并且具有同时访问多种数据库系统的能力。这使得ODBC的应用非常广泛，基本可用于所有的关系数据库。 要使用ODBC，先要了解以下概念：ODBC驱动管理器、ODBC驱动程序、数据源。它们都是ODBC的组件。ODBC组件之间的关系如图1所示。
数据库原理与技术课程习题答案 第1章 一、选择题 1.下列关于用文件管理数据的说法，错误的是D A．用文件管理数据，难以提供应用程序对数据的独立性 B．当存储数据的文件名发生变化时，必须修改访问数据文件的应用程序 C．用文件存储数据的方式难以实现数据访问的安全控制 D．将相关的数据存储在一个文件中，有利于用户对数据进行分类，因此也可以加快用户操作数据的效率 2.下列说法中，不属于数据库管理系统特征的是 C A．提供了应用程序和数据的独立性 B．所有的数据作为一个整体考虑，因此是相互关联的数据的集合 C．用户访问数据时，需要知道存储数据的文件的物理信息 D．能保证数据库数据的可靠性，即使在存储数据的硬盘出现故障时，也能防止数据丢失 3.数据库管理系统是数据库系统的核心，它负责有效地组织、存储和管理数据，它位于用 户和操作系统之间，属于A A．系统软件B．工具软件 C．应用软件D．数据软件 4.数据库系统是由若干部分组成的。下列不属于数据库系统组成部分的是B A．数据库B．操作系统 C．应用程序D．数据库管理系统 5.下列关于数据库技术的描述，错误的是D A．数据库中不但需要保存数据，而且还需要保存数据之间的关联关系 B．数据库中的数据具有较小的数据冗余 C．数据库中数据存储结构的变化不会影响到应用程序 D．由于数据库是存储在磁盘上的，因此用户在访问数据库时需要知道其存储位置 二、简答题 1．试说明数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统的概念。 答: 数据是描述事物的符号记录。描述事物的符号可以是数字，也可以是文字、图形、图像、声音、语言等，数据有多种表现形式，它们都可以经过数字化后保存在计算机中。 数据库是长期存储在计算机中的有组织的、可共享的大量数据的集合。 数据库管理系统是一个专门用于实现对数据进行管理和维护的系统软件。 数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及相关的实用工具）、应用程序、数据库管理员组成。 2．数据管理技术的发展主要经历了哪几个阶段？ 答: 数据管理技术的发展因此也就经历了文件管理和数据库管理两个阶段。 最初对数据的管理是以文件方式进行的，也就是用户通过编写应用程序来实现对数据的存储和管理。后来产生了数据库技术，也就是用数据库来存储和管理数据。 3．文件管理方式在管理数据方面有哪些缺陷？ 答: 文件方式管理数据有如下缺点。（1）编写应用程序不方便。（2）数据冗余不可避免。（3）
. ,.. 大数据处理技术发展现状及其应用展望 一、定义 著名的管理咨询公司麦肯锡曾预测到：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域， 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 盈余浪潮的到来。”这是大数据的最早定义。业界（于2012年，高德纳修改了对大数据的定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，海量数据量。大数据计量单位至少是PB级别；第二，数据 类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都是囊括进来。第三，商业价 值高。第四，处理速度快。 在大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下。在大数据时代已经到来的时候要用 大数据思维去发掘大数据的潜在价值。Google利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值， 比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书 籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast利用过去十年所有的航线机票价格打折数据， 来预测用户购买机票的时机是否合适。 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“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。 二、大数据的技术 技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 2.1、云技术 大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、 数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。 云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的 公用事业提供给用户。如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一 种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。 业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。 那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识
目录 第1章前言 (2) 1.1课题背景 (2) 1.2开发语言 (3) 1.3开发工具 (3) 第2章需求分析 (3) 2.1任务概述 (3) 2.2系统的功能需求 (3) 第3章系统总体设计 (5) 3.1E-R图 (7) 3.2系统总体模块图 (7) 第4章系统详细设计 (9) 4.1数据库设计 (9) 4.2建立数据库连接 (13) 第5章页面设计及代码实现 (14) 5.1整体效果图 (14) 5.2管理员与用户登录的效果图与代码实现 (15) 5.3购物车管理模块 (21) 5.4系统的测试 (23) 第6章总结与展望 (23) 第7章参考文献 (24)
第1章前言 1.1课题背景 随着中国电子商务、互联网业务的迅猛发展，国内许多企业已跨入电脑网络 管理时代，并因此提高了管理效率和市场竞争力。但目前仍有部分企业还停留在原始计账管理阶段。而随着全球经济信息化的进程和WTO的成功实现，企业面临着前所未有的机遇和挑战，在如此激变的社会形势和激烈的市场竞争下，愈来愈多的企业管理者意识到效率管理和科学管理的重要性，以及增强市场竞争力的迫切性，因此建立科学、规范、高效的管理制度和秉承富有竞争力的经营理念是每一个企业管理者的渴望，企业采用电脑管理进货、库存、销售等诸多环节也已成 为趋势及必然。 许多从事商业活动的企业都需要采购商品、销售商品以及将商品暂时存储在仓库中，对这一工作流程进行有效地管理和控制，对这些企业来说是非常重要。在进货、库存、销售环节中，由于商品种类繁多、业务量大、库存管理复杂，使用手工操作的工作量很大，在操作过程中也很容易出现各种错误。而采用计算机管理则可以大大提高日常工作的效率，不仅将原来由手工操作的进货、出货及销售这一整套流程用计算机进行全程管理，而且消除了手工操作中可能存在的不确定因素，达到进销存管理流程清晰，从而能够比较彻底地贯彻经营者的管理模式。 由于科学技术的不断发展，计算机科学日渐成熟，其强大的功能已为人们所深刻认识，它己进入人类社会的各个领域并发挥着越来越重要的作用。采用计算机进行信息化管理已成为衡量企业管理科学化和现代化的重要标志，而销售管理的全面自动化、信息化则是其中重要的组成部分。销售管理的好坏对于企业的决策者和管理者来说都至关重要，在很大程度上影响着企业的经济效益和社会效益。因此，本文所研究的销售管理系统具有一定的使用价值和现实意义。 一直以来人们使用传统人工的方式进行销售管理，这种管理方式存在着诸多缺点，如:工作量大、效率低、保密性差，另外时间一长，将产生大量的文件和数据，这对于查找、更新和维护都带来了不少的困难。鉴于此，本文研究了一种基于关系型数据库的销售管理方案。利用oracle数据库管理系统灵活性和开发效率高的特点，采用面向对象的java的方法，开发出销售管理系统。该系统具有手工管理所无法比拟的优点，如:检索迅速、查找方便、可靠性高、存储量大、保密性好、信息利用率高等。该系统能够极大地提高销售管理的效率，优化企业的人力、物力，降低企业的管理成本，为企业销售管理的信息化、正规化奠定了坚实的基础。