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大数据技术开发课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握大数据技术的基本概念，了解其在现代信息技术领域的应用；2. 学习并掌握大数据处理的基本流程，包括数据采集、存储、处理和分析；3. 了解常见的大数据技术框架，如Hadoop、Spark等，并理解其工作原理。
技能目标：1. 培养学生运用编程语言（如Python）进行数据处理和分析的能力；2. 培养学生运用大数据技术框架进行分布式计算和存储的能力；3. 培养学生解决实际问题时，运用大数据技术进行数据挖掘和分析的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术的兴趣和好奇心，激发其探索未知领域的热情；2. 培养学生具备数据敏感度，认识到数据的价值，树立正确的数据伦理观；3. 培养学生具备团队协作精神，能够在团队项目中发挥个人优势，共同完成任务。
课程性质分析：本课程为选修课程，适用于对大数据技术有一定兴趣和基础的学生。
课程内容紧密结合实际应用，注重理论与实践相结合。
学生特点分析：学生具备一定的编程基础，对新兴技术充满好奇心，具有较强的学习能力和动手实践能力。
教学要求：1. 教学内容与实际应用紧密结合，注重案例教学；2. 强化实践环节，增加实验课时，培养学生动手能力；3. 注重培养学生的团队协作能力和创新精神。
二、教学内容1. 大数据基本概念：介绍大数据的定义、特征和价值，分析大数据在各行业的应用案例。
教材章节：第一章 大数据概述2. 数据采集与存储：讲解数据采集的方法和技术，介绍分布式文件存储系统HDFS。
教材章节：第二章 数据采集与存储3. 数据处理技术：学习大数据处理框架Hadoop和Spark，掌握MapReduce编程模型。
教材章节：第三章 数据处理技术4. 数据分析与挖掘：介绍数据分析的基本方法，学习使用大数据分析工具，如Hive、Pig等。
教材章节：第四章 数据分析与挖掘5. 大数据应用与案例分析：分析典型的大数据应用场景，如推荐系统、用户画像等。
阿里云大数据解决方案阿里云“数加平台”提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。
这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。
奥远电子作为阿里云辽宁区授权服务中心，可为用户提供专业、高效和本地化的服务，包括运维、产品咨询、备案咨询、解决方案和架构搭建等一体化等，同时旨在帮助本地政府部门和企事业单位、个人了解云计算，使用阿里云服务，为用户提供网络、服务和计算资源等，从而减轻用户因业务量骤增而带来的IT压力，助力轻松上云。
基础产品：大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS）是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。
MaxCompute为您提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。
分析性数据库（AnalyticDB）是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。
分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。
数据集成（Data Integration）是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道。
核心解决方案介绍：（一）个性化推荐根据用户的兴趣特点和购买行为，推荐用户感兴趣的信息和商品。
建立在海量数据挖掘基础之上，为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务。
业务需求：1.研发成本高：对于一些中小企业，想做自己的个性化推荐业务，但是不知道如何收集数据，而且搭建和使用算法的成本较高，需要算法团队、算法框架等。
《大数据开发技术课程介绍》课程简介：大数据开发技术是一门面向未来的课程，旨在培养学生在大数据分析、处理和开发方面的技能。
本课程将涵盖大数据的基础知识、数据处理技术、机器学习算法、数据可视化等方面的内容，帮助学生了解大数据开发的全过程，并掌握相关的技术和工具。
适合人群：本课程适合对大数据开发感兴趣的学生，尤其是计算机科学、统计学、数学等相关专业的学生。
课程目标：通过本课程的学习，学生将能够：1. 了解大数据的基本概念和应用场景。
2. 掌握数据处理技术，如 Hadoop、Spark 等。
3. 掌握机器学习算法，如分类、聚类、回归等。
4. 能够使用数据可视化工具进行数据分析和展示。
5. 能够开发简单的大数据应用程序。
课程内容：第一章：大数据概述1. 大数据的定义和特点2. 大数据的来源和分类3. 大数据的应用场景第二章：数据处理技术1. Hadoop 分布式文件系统2. Hadoop 分布式计算框架3. Spark 大数据处理框架4. 数据清洗和转换技术第三章：机器学习算法1. 分类算法2. 聚类算法3. 回归算法4. 深度学习算法第四章：数据可视化1. 数据可视化的基本概念2. 常用的数据可视化工具3. 数据可视化案例分析第五章：大数据应用程序开发1. 大数据应用程序开发框架2. 大数据应用程序开发案例3. 大数据应用程序的部署和运维教学方法：本课程将采用课堂讲授、实验教学、小组讨论等多种教学方法，旨在培养学生的动手能力、创新能力和团队合作能力。
考核方式：本课程将采用闭卷考试、实验报告、小组项目等多种考核方式，全面考核学生的学习成果。
总之，大数据开发技术课程是一门实用性强、应用前景广泛的课程。
通过本课程的学习，学生将能够掌握大数据开发的基本技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。
阿里巴巴云计算技术案例阿里巴巴是一家全球知名的电子商务公司，以其强大的云计算技术和平台而闻名。
本文将介绍阿里巴巴在云计算领域的创新应用和成功案例。
一、背景介绍阿里巴巴集团成立于1999年，起初是一个B2B电子商务平台，致力于为全球商家提供在线交易及流通解决方案。
然而，随着公司的发展，阿里巴巴逐渐拓展了其业务范围，包括电子支付、物流、云计算等。
二、云计算技术的应用作为一家技术驱动型公司，阿里巴巴将云计算技术应用于多个业务领域，以提高效率、降低成本，并支持创新发展。
1. 弹性计算阿里巴巴通过弹性计算技术实现了资源的弹性伸缩。
当业务需求增加时，阿里巴巴可以根据用户需求快速扩展服务器资源；当业务需求减少时，可以自动减少服务器资源，从而实现资源的合理利用。
2. 分布式计算阿里巴巴利用分布式计算技术实现了大规模数据的高效处理和存储。
通过将任务分解为多个子任务，并运行在不同的计算节点上，加快了任务处理速度，并提高了系统的可靠性和容错性。
3. 容器化技术阿里巴巴采用容器化技术，如Docker等，来实现应用程序的快速部署和运行。
通过容器化，可以实现应用程序的快速迁移和水平扩展，提高了系统的弹性和可伸缩性。
4. 大数据分析阿里巴巴利用云计算技术对海量数据进行分析，以实现对商业数据的深度挖掘和商业智能化决策支持。
通过应用机器学习和人工智能算法，可以从数据中发现潜在的商机，并优化业务流程。
三、成功案例1. 双十一购物狂欢节阿里巴巴每年举办的双十一购物狂欢节是全球最大的在线购物活动之一。
为了应对高峰期的交易压力，阿里巴巴依托强大的云计算技术确保系统的高可用性和稳定性。
通过弹性计算和容器化技术，阿里巴巴可以根据用户需求快速扩展服务器资源，并实现应用程序的快速部署和运行。
这些技术的应用使得双十一购物狂欢节能够顺利进行，并实现了创纪录的交易额。
2. 阿里云智能驾驶阿里云智能驾驶是阿里云在汽车领域的创新应用。
通过将云计算和人工智能技术应用于智能驾驶系统，阿里云可以实现车辆感知、决策和行为规划等功能。
odps操作方法ODPS（Open Data Processing Service）是阿里云提供的大数据处理和分析平台。
它是基于阿里巴巴在海量数据处理领域积累的经验与技术，提供可靠、安全、高效的大数据计算与分析服务。
ODPS操作方法涵盖了数据上传、创建表、数据导入导出、数据查询与分析等多个方面。
本文将详细介绍ODPS的操作方法。
一、数据上传在使用ODPS前，首先需要将数据上传到ODPS中进行处理和分析。
阿里云提供了多种途径供用户上传数据，包括ODPS控制台、MaxCompute客户端等。
1. ODPS控制台上传数据：在ODPS控制台的数据管理页面，点击“上传数据”按钮，在弹出的对话框中选择要上传的文件和上传的表，点击“上传”按钮即可。
2. MaxCompute客户端上传数据：使用MaxCompute客户端通过命令行、图形化界面或开发工具上传数据。
命令行上传示例如下：```shelltunnel upload <本地文件路径> <ODPS表名> [-p project_name] [-c] [-d]```其中，`<本地文件路径>`代表本地要上传的文件路径，`<ODPS表名>`代表上传到ODPS的表名，`-p project_name`指定ODPS项目名称，`-c`指定断点续传模式，`-d`指定删除已存在的文件。
二、创建表在数据上传完成后，需要创建表来存储和管理数据。
ODPS支持创建表、分区表和外部表。
1. 创建表：可以通过ODPS SQL脚本或ODPS SDK来创建表。
SQL脚本创建表的示例如下：```sqlCREATE TABLE <表名> (<列名1> <列类型1>,<列名2> <列类型2>,...)```2. 创建分区表：分区表是指按照一定的分区规则将数据存储在不同分区中，可以加速大数据查询和分析的效率。
大数据开发是什么大数据开发是干什么的大数据开发是什么1·概述大数据开发是指基于大数据技术和工具，对大规模数据进行处理和分析的过程。
随着互联网的快速发展以及各行各业数字化转型的推进，企业和组织所拥有的数据量正以指数级别增长。
大数据开发的目标是利用这些海量数据，通过数据的采集、存储、清洗、处理、分析和应用，从中获取有价值的信息和洞察，进而支持决策和创新。
2·数据采集在大数据开发过程中，数据采集是至关重要的一步。
数据采集可以通过不同的方式进行，例如传感器技术、Web抓取、日志文件分析等。
这一步通常需要设计和实现适合采集目标数据的系统或工具。
3·数据存储数据存储是将采集到的数据进行持久化存储的过程。
常用的大数据存储技术包括分布式文件系统（如Hadoop HDFS）、列式数据库（如Apache HBase）、NoSQL数据库（如MongoDB）等。
根据实际需求，选择合适的存储技术可以有效地支持数据的快速访问和查询。
4·数据清洗和处理在大数据开发中，原始数据通常存在质量问题，例如重复数据、缺失数据、错误数据等。
数据清洗是对原始数据进行预处理，以消除其中的噪音和错误。
数据处理则涵盖了对数据的分析、挖掘和转换等操作，以便从中提取出有用的信息和知识。
5·数据分析数据分析是大数据开发的核心环节。
通过各种统计学和机器学习技术，对清洗和处理后的数据进行深入分析，以发现隐藏在数据背后的规律和关联性。
数据分析可以帮助企业了解客户行为、预测市场趋势、优化运营流程等。
6·数据应用数据应用是将数据分析的结果转化为实际应用的过程。
根据分析的结果，可以制定相应的策略、改进产品或服务，甚至开发新的商业模式。
数据应用的实现通常需要和其他系统进行集成，以便将洞察力转化为实际价值。
大数据开发是干什么的大数据开发的目标是提取和利用大数据中的有价值信息，以支持决策和创新。
具体来说，大数据开发可以应用于以下方面：1·业务智能通过对大数据的分析，可以帮助企业深入了解市场需求、产品销售和客户行为。
《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第一部分）一、教学目标1. 理解Hadoop的基本概念和架构2. 掌握Hadoop的安装和配置3. 掌握Hadoop的核心组件及其作用4. 能够搭建简单的Hadoop集群并进行基本的操作二、教学内容1. Hadoop简介1.1 Hadoop的定义1.2 Hadoop的发展历程1.3 Hadoop的应用场景2. Hadoop架构2.1 Hadoop的组成部分2.2 Hadoop的分布式文件系统HDFS2.3 Hadoop的计算框架MapReduce3. Hadoop的安装和配置3.1 Hadoop的版本选择3.2 Hadoop的安装步骤3.3 Hadoop的配置文件解读4. Hadoop的核心组件4.1 NameNode和DataNode4.2 JobTracker和TaskTracker4.3 HDFS和MapReduce的运行原理三、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop的基本概念、架构和组件2. 实践法：引导学生动手实践，安装和配置Hadoop，了解其运行原理3. 讨论法：鼓励学生提问、发表观点，共同探讨Hadoop的应用场景和优缺点四、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop的安装和配置，了解其运行原理2. 学生准备：具备一定的Linux操作基础，了解Java编程五、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成Hadoop的安装和配置3. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写简单的MapReduce程序4. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作和课后作业，综合评价学生的学习效果《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第二部分）六、教学目标1. 掌握Hadoop生态系统中的常用组件2. 理解Hadoop数据存储和处理的高级特性3. 学会使用Hadoop进行大数据处理和分析4. 能够运用Hadoop解决实际的大数据问题七、教学内容1. Hadoop生态系统组件7.1 YARN的概念和架构7.2 HBase的概念和架构7.3 Hive的概念和架构7.4 Sqoop的概念和架构7.5 Flink的概念和架构（可选）2. Hadoop高级特性8.1 HDFS的高可用性8.2 HDFS的存储策略8.3 MapReduce的高级特性8.4 YARN的资源管理3. 大数据处理和分析9.1 Hadoop在数据处理中的应用案例9.2 Hadoop在数据分析中的应用案例9.3 Hadoop在机器学习中的应用案例4. Hadoop解决实际问题10.1 Hadoop在日志分析中的应用10.2 Hadoop在网络爬虫中的应用10.3 Hadoop在图像处理中的应用八、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop生态系统组件的原理和应用2. 实践法：引导学生动手实践，使用Hadoop进行数据处理和分析3. 案例教学法：分析实际应用案例，让学生了解Hadoop在不同领域的应用九、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop生态系统组件的原理和应用，具备实际操作经验2. 学生准备：掌握Hadoop的基本操作，了解Hadoop的核心组件十、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成数据处理和分析任务3. 案例分析：学生分析实际应用案例的能力，如能够理解Hadoop在不同领域的应用4. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写复杂的MapReduce程序或使用Hadoop生态系统组件进行数据处理5. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作、案例分析和课后作业，综合评价学生的学习效果重点和难点解析一、Hadoop的基本概念和架构二、Hadoop的安装和配置三、Hadoop的核心组件四、Hadoop生态系统组件五、Hadoop数据存储和处理的高级特性六、大数据处理和分析七、Hadoop解决实际问题本教案涵盖了Hadoop的基本概念、安装配置、核心组件、生态系统组件、数据存储和处理的高级特性，以及大数据处理和分析的实际应用。
大数据开发是什么大数据开发是干什么的大数据开发是一项专注于处理大规模数据的技术和工作流程。
通过使用大数据开发技术，可以对大量的数据进行分析，以提供有意义的见解，支持决策制定和业务发展。
本文将对大数据开发的定义、应用领域、工作流程等进行详细的介绍。
一、定义大数据开发是一种以大数据技术为基础，通过利用分布式计算的能力，对大规模数据进行处理、分析和管理的过程。
它涉及到数据的采集、存储、处理和可视化展示等多个环节，需要借助各种大数据技术和工具来支持。
二、应用领域大数据开发在各个行业都有广泛的应用，包括但不限于以下几个领域：1.金融：大数据开发可用于风险控制、行为分析、信贷评估等金融领域的应用。
2.零售：通过大数据开发，可以对消费者行为进行分析，提供个性化服务、推荐产品等。
3.电信：大数据开发可以帮助电信运营商进行用户行为分析、网络优化等工作。
4.健康医疗：大数据开发可用于医疗数据分析、疾病预测等健康医疗领域的应用。
5.物流：通过大数据开发，可以实时追踪物流信息，提升物流效率等。
三、工作流程大数据开发包括以下几个主要的工作环节：1.数据采集：通过各种传感器、设备、系统等收集大量的数据，涵盖不同类型的数据，如结构化数据、非结构化数据、实时数据等。
2.数据存储：将采集到的数据存储到合适的存储系统中，如分布式文件系统、数据库等。
3.数据处理：对存储的数据进行清洗、转化、分析等处理过程，以提取数据中的有价值的信息。
4.数据应用：将处理后的数据应用于具体的业务场景中，如数据挖掘、机器学习、业务分析等。
5.数据可视化：将分析结果通过可视化手段展示出来，帮助用户理解和使用数据，支持决策制定等工作。
附件：本文档没有涉及到附件内容。
法律名词及注释：1.隐私法：指保护个人隐私的法律法规，限制了大数据开发过程中对个人信息的收集和使用。
2.数据保护条例：是一项针对个人数据保护的法规，规定了对个人数据的合法性、透明性等方面的要求。
大数据开发技术课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解大数据基本概念，掌握大数据技术体系结构；2. 学会使用至少一种大数据处理框架（如Hadoop、Spark）进行数据处理；3. 掌握数据挖掘和数据分析的基本方法，并能够运用到实际项目中；4. 了解大数据在各行业的应用场景及其解决方案。
技能目标：1. 具备编写大数据处理程序的能力，能够运用所学的编程语言（如Java、Python）实现数据清洗、存储、分析和可视化；2. 能够运用大数据技术解决实际问题，具备一定的数据分析和问题解决能力；3. 熟练使用常见的大数据处理工具和平台，如Hadoop、Spark、Hive等；4. 具备团队协作和沟通能力，能够在项目中发挥积极作用。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术的兴趣，激发学生主动学习的热情；2. 培养学生的数据敏感度，使其认识到数据的价值，树立数据驱动的思维；3. 培养学生的创新意识和实践能力，鼓励学生将所学知识运用到实际项目中；4. 培养学生的团队协作精神，使其在团队中发挥积极作用，共同解决问题。
课程性质：本课程为实践性较强的课程，旨在帮助学生掌握大数据开发技术的基本知识和技能，培养学生解决实际问题的能力。
学生特点：学生具备一定的编程基础和数学基础，对大数据技术有一定了解，但实践经验不足。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，强化实践操作，培养学生实际动手能力。
在教学过程中，注重启发式教学，引导学生主动探索，提高学生的创新意识和解决问题的能力。
同时，关注学生的情感态度价值观培养，使其在学习过程中形成正确的价值观和积极的态度。
通过课程学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来的学习和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 大数据概念与背景- 大数据的定义、特征与发展历程- 大数据在各领域的应用案例2. 大数据技术体系- 分布式计算框架：Hadoop、Spark- 分布式存储：HDFS、HBase- 数据仓库：Hive、Pig- 流式处理：Kafka、Flume3. 数据处理与挖掘- 数据清洗、预处理与存储- 数据挖掘基本算法：分类、聚类、关联规则挖掘- 数据分析方法与案例4. 大数据编程实践- 编程语言：Java、Python- 大数据框架应用：Hadoop、Spark编程实践- 数据分析与可视化工具：Tableau、ECharts5. 大数据项目实战- 项目分析与设计- 团队协作与分工- 项目实施与总结教学大纲安排：第一周：大数据概念与背景第二周：大数据技术体系介绍第三周：分布式计算框架Hadoop与Spark第四周：分布式存储HDFS与HBase第五周：数据仓库Hive与Pig第六周：流式处理Kafka与Flume第七周：数据处理与挖掘基本方法第八周：大数据编程实践第九周：数据分析与可视化第十周：大数据项目实战教学内容根据课程目标制定，注重科学性与系统性。
一、实验背景随着互联网技术的飞速发展，大数据、人工智能、物联网等新兴技术不断涌现，对计算资源的需求日益增长。
云计算作为一种新兴的计算模式，以其灵活、高效、可扩展等特点，成为信息技术领域的研究热点。
为了深入了解云计算技术，提高自身实践能力，本实验报告对云计算技术进行了实验研究。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 云计算平台：阿里云3. 开发工具：Python 3.7、Jupyter Notebook三、实验内容1. 云计算平台搭建（1）注册阿里云账号，申请免费资源；（2）创建ECS实例，选择合适的配置；（3）配置ECS实例，设置网络、安全组等；（4）通过SSH连接ECS实例，进行环境配置。
2. 云计算技术实验（1）虚拟化技术实验1）安装Docker，创建容器；2）使用Docker镜像，运行容器；3）管理容器，如启动、停止、重启、删除等；4）容器间通信，实现容器之间的数据共享。
（2）分布式存储技术实验1）安装Hadoop，配置HDFS；2）上传数据到HDFS；3）使用MapReduce编程，实现数据处理和分析；4）查看处理结果，验证Hadoop的分布式存储能力。
（3）容器编排技术实验1）安装Kubernetes，创建集群；2）配置Kubernetes资源，如Pod、Service、Deployment等；3）部署应用，实现容器化部署；4）监控应用状态，优化资源分配。
四、实验步骤及结果1. 云计算平台搭建（1）注册阿里云账号，申请免费资源，成功创建ECS实例；（2）配置ECS实例，设置网络、安全组等，成功连接ECS实例；（3）安装Docker，创建容器，成功运行容器；（4）使用Docker镜像，运行容器，实现容器化部署；（5）管理容器，如启动、停止、重启、删除等，成功操作容器；（6）容器间通信，实现容器之间的数据共享，成功实现数据交互。
2. 云计算技术实验（1）虚拟化技术实验1）安装Docker，创建容器，成功运行容器；2）使用Docker镜像，运行容器，成功实现容器化部署；3）管理容器，如启动、停止、重启、删除等，成功操作容器；4）容器间通信，实现容器之间的数据共享，成功实现数据交互。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据应用场景记录 统计大规模计算GB计算复杂程度数据量TBPB网站独立数据 集市论坛小型电商小型EDW BI/DWMPP淘宝支付宝 CRMERPHPC语言识别影音识别图像识别关系网络图像比对 行为DNA刷脸精准广告大数仓消费预测征信搜索排序EB深度学习大数据产品框架应用加速器分析引擎 推荐引擎 兴趣画像分类预测规则引擎 标签管理ID-Mapping计算引擎数据加工和分析工具离线计算 流计算 数据开发 ETL 开发调度系统机器学习分析型数据库数据可视化工具数据采集CDP （离线）数据服务和应用引擎数据管理数据 地图数据 质量智能 监控阿里云大数据集成服务平台是阿里巴巴集团统一的大数据平台，提供一站式的大数据开发、管理、分析挖掘、共享交换解决方案，可用于构建PB 级别的数据仓库，实现超大规模数据集成，对数据进行资产化管理，通过对数据价值的深度挖掘，实现业务的数据化运营。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据离线计算服务 MaxCompute离线计算流计算分析型数据库大数据计算服务(MaxCompute ，原ODPS)是由阿里巴巴自主研发的大数据产品，支持针对海量数据（结构化、非结构化）的离线存储和计算、分布式数据流处理服务，并可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。
存储易用安全计算●支持TB 、PB 级别数据存储 ●支持结构化、非结构化数据存储●集群规模可灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式●支持海量数据离线计算●支持分布式数据流式处理服务 ●支持SQL 、MR 、Graph(BSP)、StreamSQL 、MPI 编程框架 ●提供丰富的机器学习算法库●支持以RESTful API 、SDK 、CLT 等方式提供服务●不必关心文件存储格式以及分布式技术细节●经受了阿里巴巴实践检验●数据存储多份拷贝 ●所有计算在沙箱中运行MaxCompute 的优势和能力高效处理海量数据1、跨集群技术突破，集群规模可以根据需要灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式2、单一集群规模可以达到10000+服务器（保持80%线性扩展）3、不保证线性增长的情况下，单个集群部署可以支持100万服务器以上4、对用户数、应用数无限制，多租户支持500+部门5、100万以上作业及2万以上并发作业安全性1、所有计算在沙箱中运行2、多种权限管理方式、灵活数据访问控制策略3、数据存储多份拷贝易用性1、开箱即用2、支持SQL、MR、Graph、流计算等多种计算框架3、提供丰富的机器学习算法库4、ODPS支持完善的多租户机制，多用户可分享集群资源自主可控经过实践验证1、阿里巴巴自主研发2、整套平台经受了阿里巴巴超大规模数据应用的实践验证离线计算流计算分析型数据库离线计算流计算分析型数据库自主可控•使用Hadoop组件开发受制于开源社区，最多只能维护一个分支•开源社区组件太多，版本问题，打包问题，升级维护成本太高Hadoop核心技术架构发展缓慢•一些技术阿里要比开源社区更早实现（如分布式文件系统多master实现等）没有一个Hadoop发行版可以满足阿里巴巴的业务场景•如异地多数据中心、数据安全性等要求Hadoop社区分化严重，发展状况有隐忧当前Yahoo、Facebook等公司使用的都是自己的私有版本流计算 StreamCompute离线计算流计算分析型数据库●阿里云流计算（StreamCompute）是一个通用的流式计算平台，提供实时的流式数据分析及计算服务●整个数据处理链路是进行压缩的，链路是即时的，完全以业务为中心，数据驱动解决用户实际问题实时ETL 监控预警实时报表实时在线系统对用户行为或相关事件进行实时监测和分析，基于风控规则进行预警用户行为预警、app crash预警、服务器攻击预警数据的实时清洗、归并、结构化数仓的补充和优化实时计算相关指标反馈及时调整决策内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等双11、双12等活动直播大屏对外数据产品：数据魔方、生意参谋等低延时高效流数据处理，根据不同业务场景的时效性需要，从数据写入到计算出结果秒级别的延迟高可靠●底层的体系架构充分考虑了单节点失效后的故障恢复等问题，可以保证数据在处理过程中的不重不丢， Exactly-Once 语义保证●通过定期记录的checkpoint数据，自动恢复当前计算状态，保证数据计算结果的准确性可扩展计算能力和集群能力具有良好的可扩展性，用户可以通过简单的增加Worker节点数量的方式进行水平扩展，可以支持每天PB级别的数据流量开发方便●SQL支持度高：标准SQL，语义明确，门槛低，只需要关心计算逻辑，开发维护成本低●完善的元数据管理：SQL天然对元数据友好，SQL优化支持离线计算流计算分析型数据库功能特性BI分析的发展方向离线计算流计算分析型数据库分析型数据库概述离线计算流计算分析型数据库分析型数据库(Analytic DB)，是一套实时OLAP（Realtime-OLAP）系统。
阿里云培训与认证 阿里云大数据专业认证（ACP级）－考试样题阿里云大数据专业认证（ACP级）考试样题一.单选题1.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）是阿里巴巴自主研发的海量数据处理平台，主要服务于批量结构化数据的存储和计算。
以下哪个场景不适合使用大数据计算服务实现？a)在线交易系统b)数据仓库c)大数据的分析建模d)网站日志离线分析2.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）中的表 event 是分区表，分区键是 dt （类型为string），每天生成一个分区，现在表中有 dt='20160101' 至 dt='20160531' 共5个月的数据，为了统计3月份 eventid 非空的数据量，开发人员运行了以下语句： select count(*) from event wheresubstr(dt,1,6)='201603' and eventid is not null; 对此任务的描述正确的是________。
a)此任务需要读event表中所有分区中的数据b)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中的数据c)此任务会读event表中所有分区中eventid非空的数据d)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中eventid非空的数据3.某信贷公司推出一款线上贷产品，采用阿里云的数据处理技术，通过对会员的历史数据进行分析，包括交易量、网上信用评价、企业自身经营状况等等，每天处理的数据量在20P左右，基于这些数据对用户信用进行聚类分析建模并产生预测数据，用户线上申请贷款时，能在1秒钟内根据用户模型预测结果得到该用户的资质评估、授信等信息。
阿里云解决方案与产品阿里云是阿里巴巴集团旗下的云服务平台，提供了一系列的解决方案和产品，帮助企业和个人实现数字化转型和云计算技术应用。
本文将介绍阿里云的解决方案和产品，帮助读者了解并选择适合自己需求的解决方案和产品。
一、阿里云解决方案1. 人工智能解决方案阿里云人工智能解决方案基于深度学习、自然语言处理、机器视觉等技术，旨在帮助企业应用人工智能技术完成自动化工作，并提供智能决策支持。
该解决方案包括智能客服、人脸识别、语音识别等功能，可应用于金融、零售、制造等行业。
2. 大数据解决方案阿里云大数据解决方案提供了一整套大数据处理和分析工具，帮助企业有效地处理和分析海量数据，从中挖掘出有价值的信息。
该解决方案包括数据仓库、数据开发、数据传输等功能，可应用于市场调研、精准营销等领域。
3. 安全解决方案阿里云安全解决方案旨在帮助企业保护其关键数据和业务的安全。
该解决方案提供了一系列的安全防护工具，包括DDoS防护、Web应用防火墙、文件加密等功能，可应用于电子商务、游戏、金融等行业，保障企业的信息安全。
4. 云计算解决方案阿里云云计算解决方案提供了一整套的云计算服务，包括弹性计算、云数据库、对象存储等功能，帮助企业实现IT资源的灵活调度和高效利用。
该解决方案可应用于企业的网站、应用程序、大数据处理等场景。
二、阿里云产品1. 云服务器（ECS）阿里云云服务器（Elastic Compute Service）是阿里云提供的弹性计算产品，为用户提供可靠、安全、高效的云计算能力。
用户可以根据业务需求选择不同的实例类型、规格和操作系统，快速创建和部署自己的服务器。
2. 对象存储（OSS）阿里云对象存储（Object Storage Service）是阿里云提供的高可靠、安全、低成本的云存储服务。
用户可以存储和管理各种类型的文件，如图片、视频、文档等。
该服务可以实现数据备份、文件共享、网站图片加速等功能。
3. 数据库（RDS）阿里云数据库（Relational Database Service）是阿里云提供的稳定、可靠的云数据库服务。
阿里云提供了多种大数据服务和解决方案，适用于各种不同的应用场景。
以下是一些阿里云大数据服务的应用场景：1. 数据分析与洞察：- 数据仓库：通过阿里云MaxCompute（原名ODPS）等数据仓库服务，企业可以将大量数据集成、存储和分析，用于决策支持和洞察业务趋势。
- 数据挖掘和机器学习：使用阿里云的机器学习服务，可以构建和训练模型，以实现预测性分析、推荐系统和自动化决策。
- 实时数据分析：阿里云的流计算服务（Flink、Storm）和消息队列服务（MNS、RocketMQ）支持实时数据处理和分析，适用于实时监控和反欺诈等场景。
2. 云原生大数据应用：- 阿里云容器服务（Kubernetes）结合大数据组件，可用于构建弹性、可伸缩的云原生大数据应用，支持容器化的数据处理和分析任务。
3. 数据湖和数据湖分析：- 阿里云对象存储服务（OSS）可以用作数据湖存储，将结构化和非结构化数据集中存储，供后续分析使用。
- 数据湖分析工具如Data Lake Analytics（DLA）支持在数据湖中执行SQL查询，无需预处理数据。
4. 日志分析和监控：- 阿里云Log Service（SLS）用于收集、存储和分析大规模日志数据，可用于应用程序监控、异常检测和性能分析。
5. 大数据处理和ETL：- 阿里云E-MapReduce（EMR）提供了Hadoop、Spark、Hive等大数据处理引擎，用于数据清洗、转换、计算和存储。
- 阿里云数据集成（DataWorks）用于数据集成、ETL（提取、转换、加载）和数据流程自动化。
6. 图计算和社交网络分析：- 阿里云Graph Database（GDB）支持图数据库，用于分析社交网络、推荐系统、反欺诈等场景。
7. 数据安全和合规性：- 阿里云提供数据安全服务，包括数据加密、访问控制、数据脱敏、审计和合规性报告，以确保数据的安全和合规性。
8. 物联网数据分析：- 阿里云IoT平台与大数据服务结合，用于物联网设备数据分析和智能物联网应用的开发。
