Chapter9-大数据技术原理与应用-第九章-图计算-pdf

大数据的技术原理与应用1. 什么是大数据•大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，难以使用传统的数据库和处理工具进行处理和管理。

•大数据主要包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

•大数据具有“3V特性”，即数据量大（Volume）、数据速度快（Velocity）和数据多样性（Variety）。

2. 大数据的技术原理大数据的处理和管理需要借助以下技术原理：2.1 分布式存储大数据通常存储在分布式文件系统中，比如Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）。

分布式存储可以实现数据的高可靠性和高扩展性。

2.2 分布式计算大数据的计算需要借助分布式计算框架，比如Apache Spark、Hadoop MapReduce等。

分布式计算可以实现大规模数据的并行计算，提高计算速度和效率。

2.3 数据清洗与预处理由于大数据的来源多样，数据质量通常较差。

因此，在进行数据分析之前需要对数据进行清洗和预处理，包括数据去重、数据过滤、数据格式转换等操作。

2.4 数据挖掘与机器学习大数据中蕴藏着大量的有价值信息，通过数据挖掘和机器学习算法可以从中发现隐藏的模式和规律，提供决策支持和商业价值。

3. 大数据的应用大数据的技术原理为以下领域的应用提供了支持：3.1 金融行业大数据可以用于金融风控、投资分析、反洗钱等领域，通过对海量数据的分析，可以提高风险管控能力和决策效率。

3.2 医疗健康大数据可以用于医疗数据分析、疾病预测、药物研发等领域，帮助医药行业提供个性化医疗和精准健康管理。

3.3 零售行业大数据可以用于用户画像、推荐系统、供应链管理等领域，实现精确的营销策略和优化的供应链运作。

3.4 交通运输大数据可以用于交通流量预测、智能交通管理、车辆调度等领域，提高交通运输的安全性和效率。

3.5 媒体与广告大数据可以用于用户行为分析、媒体内容推荐、广告精准投放等领域，提供个性化的媒体服务和精准的广告投放。

大数据原理与应用近年来，随着信息技术的不断发展和应用范围的不断扩大，大数据成为了一个热门的话题。

大数据用于描述规模庞大、类型多样且难以处理的数据集合，这些数据集合对传统的数据处理工具和方法构成了挑战。

针对这一问题，大数据原理与应用应运而生。

本文将介绍大数据的基本原理，以及它在各个领域中的应用。

首先，让我们来了解大数据的原理。

大数据的特点可以概括为三个V，即Volume（规模）、Variety（多样性）和Velocity（速度）。

首先，大数据的规模非常庞大，远远超过了传统数据处理方法的处理能力。

根据统计，全球每天产生的数据量已经达到了数十亿GB。

其次，大数据的多样性是指数据的类型和形式非常多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

这些数据来自于社交媒体、传感器、图像、视频等多个来源。

最后，大数据的速度非常快，即数据的生成和流动速度非常快。

处理实时数据和流式数据是大数据处理的一个重要挑战。

为了应对大数据的挑战，研究人员和工程师们提出了许多解决方案。

首先，存储技术得到了极大的发展。

传统的数据处理系统往往使用关系型数据库来存储和管理数据，但是这些系统无法应对大规模和多样性的数据。

因此，分布式存储系统如Hadoop和HBase被开发出来。

这些系统采用了横向扩展的方式，通过在多台计算机上存储和处理数据，提高了数据处理的性能和可扩展性。

其次，并行计算技术也是大数据处理的重要组成部分。

由于大数据规模庞大，单台计算机的处理能力远远不够。

因此，将计算任务分解为多个子任务，并在多台计算机上并行处理成为了一种常见的解决方法。

MapReduce是一种典型的并行计算框架，它将计算任务分为Map和Reduce两个阶段，实现了任务的自动分发和结果的合并。

此外，机器学习和数据挖掘等技术也被广泛应用于大数据处理中。

由于大数据集合中蕴含着海量的信息，如何从中提取有用的信息成为了一个重要问题。

机器学习和数据挖掘技术可以通过建立模型和算法，自动从大数据中发现隐藏的模式和规律，为决策提供有力的支持。

大数据第九章课后题答案——图计算黎狸1.试述BSP模型中超步的3个组件及具体含义。

①局部通信。

每个参与的处理器都有自身的计算任务，它们只读取存储在本地内存中的值，不同处理器的计算任务都是异步并且独立的。

②通信。

处理器群相互交换数据，交换的形式是，由一方发起推送（Put）和获取（Get）操作③栅栏同步。

当一个处理器遇到“路障”（或栅栏），会等其他所有的处理器完成它们的计算步骤；每一次同步也是一个超步的完成和下一个超步的开始。

2.Pregel 为什么选择一种纯消息传递模型?采用这种做法主要基于以下两个原因：②息传递具有足够的表达能力，没有必要使用远程读取或共享内存的方式。

②有助于提升系统整体性能。

大型图计算通常是由一个集群完成的，集群环境中执行远程数据读取会有较高的时间延迟；Pregel的消息模式采用异步和批量的方式传递消息，因此可以缓解远程读取的延迟。

3.给定一个连通图，如图9-9所示。

请给出采用Pregel模型计算上图中顶点最大值的计算过程。

其中寻找最大值的函数可以通过继承Pregel中已预定义好的一个基类--- Vertex 类实现，请实现该函数。

4.请简述Aggregator的作用，并以具体Aggregator的例子做说明。

Aggregator提供了一种全局通信、监控和数据查看的机制。

Aggregator的聚合功能，允许在整型和字符串类型上执行最大值、最小值、求和操作，比如可以定义一个“Sum”Aggregator来统计每个顶点的出射边数量，最后相加可以得到整个图的边的数量。

Aggregator还可以实现全局协同的功能，比如当可以设计“and”Aggregator来决定在某个超步中Compute（）函数是否执行某些逻辑分支，只有当“and”Aggregator显示所有顶点都满足了某条件时，才去执行这些逻辑分支。

5.假设在同一个超步中，两个请求同时要求增加同一个顶点，但初始值不一样。

Pregel 中可以采用什么机制解决该冲突?6.简述Pregel的执行过程。

大数据：世界的思维引擎
随着计算机技术的不断发展，数据已成为我们日常生活中无法避
免的存在。

而现今的大数据时代，数据的规模和种类更是空前庞大。

大数据技术的出现，不仅仅是一种技术手段，更是推动着全球各个领
域的发展与变革的思维引擎。

大数据技术的原理，主要是基于数据的存储、处理和分析等多个
方面。

其中，对于数据的存储，目前主流的方式包括关系型数据库、NoSQL数据库、文件存储等；对于数据的处理，主要是利用各种算法来完成分类、聚类、回归、关联规则挖掘等任务；至于数据分析，通过
数据的可视化、报表展示等方式，帮助人们理解数据、分析数据、发
掘数据背后的价值。

应用方面，大数据技术无处不在。

在金融领域，大数据分析已经
成为风险控制、投资决策等方面必不可少的工具；在医疗健康领域，
大数据技术有助于分析人群健康状况、研究医学新知识等；在能源领域，大数据技术有助于实现能源效率的提升和能源资源的合理利用等；在城市规划和智慧城市建设方面，大数据技术有助于实现交通、安全、环保、物流等多方面的精细化管理等。

可见，大数据技术已经深入到
我们生活的各个领域，为我们的生活带来了诸多便利与福利。

总的来说，大数据技术的丰富应用和广泛推广，为我们带来了巨
大的机遇与挑战。

我们需要加强对大数据技术原理的理解和学习，紧
跟时代步伐，积极拥抱大数据时代，用数据科技推动社会的发展与进步，创造更加美好的未来。

大数据的原理及应用1. 概述在当今信息时代，大数据成为了各行各业必不可少的一部分。

本文将详细介绍大数据的原理及其在各领域的应用。

2. 大数据的原理大数据的原理涉及到数据的采集、存储、处理和分析等方面，下面将分别进行介绍。

2.1 数据的采集大数据时代，各种传感器和设备不断产生着海量的数据。

数据的采集包括传感器数据、用户行为数据、网络数据等。

这些数据多格式多样，需要进行统一的收集和整理。

在数据的采集过程中，需要考虑数据的实时性、可靠性和准确性，以及数据保护和隐私安全等问题。

2.2 数据的存储大数据的存储是指将采集到的大量数据进行存储和管理。

常见的存储方式包括分布式文件系统、分布式数据库、Hadoop等。

这些存储系统能够提供高性能、高可扩展性和高可靠性的存储服务。

数据的存储需要考虑到数据的安全性、可用性和成本等因素。

2.3 数据的处理和分析大数据的处理和分析是指对存储的大量数据进行处理和分析，提取有价值的信息和知识。

常见的数据处理和分析技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。

数据的处理和分析需要考虑到数据的规模、数据的复杂性和计算资源的需求等因素。

3. 大数据在各领域的应用大数据在众多领域中都有广泛的应用，下面将介绍几个典型的领域。

3.1. 金融行业大数据在金融行业中的应用非常广泛，包括风险管理、信用评估、投资决策等。

通过分析大数据，可以快速准确地进行风险评估和信用评估，提高金融机构的决策效率和业务风险控制能力。

3.2. 零售行业大数据在零售行业中的应用可以帮助企业了解消费者的购买行为和消费偏好，提供个性化的产品和服务，从而提高销售额和客户满意度。

通过对大数据的分析，可以发现潜在的市场机会和消费趋势。

3.3. 交通运输行业大数据在交通运输行业中的应用可以帮助交通管理部门进行交通流量预测和拥堵状况监测，提供交通实时信息和导航服务，优化交通运输的效率和安全性。

3.4. 医疗健康行业大数据在医疗健康行业中的应用可以帮助医疗机构实现精准医疗和个性化治疗，提高诊断准确率和治疗效果。

大数据技术的原理与应用1. 介绍大数据技术是指用于处理和分析大规模数据集合的一系列技术和方法。

随着互联网和传感器技术的发展，大量的数据被不断地产生和积累，如何高效地获取、存储、处理、分析和应用这些海量的数据成为了一个挑战。

本文档将介绍大数据技术的原理和应用。

2. 大数据技术的原理大数据技术的原理主要包括以下几个方面：2.1 数据获取与存储•数据获取：大数据技术的基础是获取数据，包括从各种数据源获取数据、数据抓取和爬取等。

•数据存储：对于大规模数据的存储，传统的存储方式已经无法满足需求，因此需要采用分布式存储技术，如Hadoop的分布式文件系统HDFS。

2.2 数据处理与分析•数据清洗：大数据中存在很多不准确、不完整甚至是冗余的数据，因此需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据质量。

•数据挖掘：通过数据挖掘技术，可以从大数据中发现隐藏的模式、关联规则和趋势，挖掘出有价值的信息。

•机器学习：通过机器学习算法，可以对大数据进行训练和学习，从而实现对未知数据的预测和分类。

2.3 数据可视化与展示•数据可视化：通过图表、图形等方式将大数据转化为可视化的形式，使得数据更加直观和易于理解。

•数据展示：将处理和分析后的数据展示给用户，提供直观的数据分析结果和洞察。

3. 大数据技术的应用大数据技术在各个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用场景：3.1 金融行业•银行风控：通过大数据技术可以对用户的信用风险进行评估和预测，提供更加精准的风控服务。

•股票交易：通过对大量的市场数据进行分析，帮助投资者制定交易策略和预测股票价格的波动。

3.2 电商行业•个性化推荐：通过对用户的历史行为和购买记录进行分析，实现个性化的商品推荐，提高用户体验和销售额。

•库存管理：通过对销售数据进行分析，预测不同商品的需求量，优化库存管理，降低成本。

3.3 医疗行业•疾病预测：通过分析大量的医疗数据，可以预测疾病的发展趋势和危险因素，提前干预和治疗。

林子雨大数据技术原理及应用课后题答案大数据第一章大数据概述课后题 (1)大数据第二章大数据处理架构Hadoop课后题 (5)大数据第三章Hadoop分布式文件系统课后题 (10)大数据第四章分布式数据库HBase课后题 (16)大数据第五章NoSQl数据库课后题 (22)大数据第六章云数据库课后作题 (28)大数据第七章MapReduce课后题 (34)大数据第八章流计算课后题 (41)大数据第九章图计算课后题 (50)大数据第十章数据可视化课后题 (53)大数据第一章课后题——大数据概述1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及其具体内容。

第一次信息化浪潮1980年前后个人计算机开始普及，计算机走入企业和千家万户。

代表企业：Intel，AMD，IBM，苹果，微软，联想，戴尔，惠普等。

第二次信息化浪潮1995年前后进入互联网时代。

代表企业：雅虎，谷歌阿里巴巴，百度，腾讯。

第三次信息浪潮2010年前后，云计算大数据，物联网快速发展，即将涌现一批新的市场标杆企业。

2.试述数据产生方式经历的几个阶段。

经历了三个阶段:运营式系统阶段数据伴随一定的运营活动而产生并记录在数据库。

用户原创内容阶段Web2.0时代。

感知式系统阶段物联网中的设备每时每刻自动产生大量数据。

3.试述大数据的4个基本特征。

数据量大（Volume）据类型繁多（Variety）处理速度快（Velocity）价值密度低（Value）4.试述大数据时代的“数据爆炸”特性。

大数据摩尔定律：人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长，即每两年就增加一倍。

5.科学研究经历了那四个阶段？实验比萨斜塔实验理论采用各种数学，几何，物理等理论，构建问题模型和解决方案。

例如：牛一，牛二，牛三定律。

计算设计算法并编写相应程序输入计算机运行。

数据以数据为中心，从数据中发现问题解决问题。

6.试述大数据对思维方式的重要影响。

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？数据仓库以关系数据库为基础，在数据类型和数据量方面存在较大限制。

大数据技术原理及应用大数据处理架构一Hadoop简介Hadoop项目包括了很多子项目，结构如下图Com mon原名：Core，包含HDFS,MapReduc和其他公共项目，从Hadoop0.21 版本后，HDFS和MapReduce分离出去，其余部分内容构成HadoopCommo nCommo为其他子项目提供支持的常用工具，主要包括文件系统、RPC （Remoteprocedurecall）和串行化库。

AvroAvro是用于数据序列化的系统。

它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。

其中，代码生成器既不需要读写文件数据，也不需要使用或实现RPC协议，它只是一个可选的对静态类型语言的实现。

Avro系统依赖于模式（Schema，Avro数据的读和写是在模式之下完成的。

这样就可以减少写入数据的开销，提高序列化的速度并缩减其大小。

Avro可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式，节约数据存储空间和网络传输带宽，Hadoop的其他子项目（如HBase和Hive）的客户端和服务端之间的数据传输。

HDFSHDFS是一个分布式文件系统，为Hadoop项目两大核心之一，是Googlefilesystem (GFS的开源实现。

由于HDFS具有高容错性(fault-tolerant )的特点，所以可以设计部署在低廉(low-cost ) 的硬件上。

它可以通过提供高吞吐率(highthroughput )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。

HDFS放宽了可移植操作系统接口( POSIX PortableOperatingSystemInterface )的要求，这样就可以实现以流的形式访问文件系统中的数据。

MapReduceHadoopMapReduc是针对谷歌MapReduc啲开源实现，它是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB的并行运算。

大数据原理与技术
大数据原理与技术是指通过采集、存储、处理和分析大量的数据
以获取有价值的信息和洞察力的一种方法和工具。

大数据原理和技术
的核心目标是从庞大的数据集中提取出有意义的模式和关联，并为决
策和创新提供支持。

大数据原理和技术的实施通常包括以下几个步骤：首先，需要建
立一个稳定和可靠的数据采集系统，以确保数据来源的准确性和完整性。

其次，需要选择和部署适当的大数据存储和处理技术，例如分布
式存储系统和大规模数据处理框架。

然后，需要进行数据清洗和转换，以确保数据的一致性和标准化。

接下来，需要使用适当的算法和模型
对数据进行分析和挖掘，以揭示潜在的关联和趋势。

最后，需要将分
析结果可视化和呈现，以便决策者和业务用户理解和应用。

在实际应用中，大数据原理和技术已经在各个领域取得了广泛的
应用和影响。

例如，在金融领域，大数据分析可以帮助识别风险和提
升交易效率；在医疗领域，大数据可以用于疾病预测和个性化治疗；
在城市管理中，大数据可以用于交通优化和资源分配等。

然而，大数据原理和技术在应用过程中也面临一些挑战和问题。

例如，数据隐私和安全问题需要得到合理的解决；数据的质量和可信
度也需要进行评估；算法和模型的选择和调优也是需要考虑的因素。

总之，大数据原理和技术是通过处理和分析大规模的数据来获取
有价值信息的一种方法。

它在各个领域都有着广泛的应用和前景，但
同时也面临着一些挑战和问题。

通过持续的研究和创新，大数据原理
和技术将为我们带来更多的机遇和发展。