北邮大数据技术范文

第一篇：北邮大数据技术范文

好程序员大数据培训-大数据用到哪些技术

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

想要学好大数据需掌握以下技术：

1. Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!

2.Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

3. Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!

4. 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，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

5. Avro与Protobuf

Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。

6.ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

7. HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8.phoenix

phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

9. Redis

Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

10. Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

11. SSM

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

12.Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过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息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!

13.Scala

Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!

14.Spark

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。

15.Azkaban

Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。

16.Python与数据分析

Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。

好程序员特训营自2014年成立至今，一直立志培养高薪，高能，高职的程序员人才，截至目前，好程序员学员就业均薪1万5以上，学员薪资最高达到2万9千元。现开设大数据、Html

5、JavaEE、Python等高端精品课程，坚持100%全程面授;这里将是你通向软件开发工程师的新起点。

只有完整的学完以上技术，才能算得上大数据开发人才，真正从事大数据开发相关工作，工作才更有底气，升职加薪不成问题!

第二篇：大数据：不是技术难题

90%以上的企业可以用他们90%的现有需求和技术、工具来解决现在的大数据问题。企业并不是缺乏解决这些大数据难题的工具、技术甚至人才.他们真正面临的问题是，如何在公司建立一个和大数据相匹配的文化与流程。

虽然眼下十分火热，然而“大数据”概念并没有明确的范畴，时大数据的定义只是相衬于当前可用的技术和资源而言的，因此，某一个企业或行业所认为的大数据，可能衬于另一个企业或行业就不再是大数据，时于大的电子商务企业，它们眼中的大数据要比小厂商眼里的大数据“大”得多;同时，大数据也会特续地演进，现在被我们认为庞大和恐饰的数据在10年之后只是小事一桩，但那时候将会有那个时代的新数据源。然而，面衬这些源源不断出现的“大数据”，哪些事情是希望从中发掘机会的企业需要注意的?

新数据源是核心

欧博思分析师认为大数据的三个“V”特征，即Volume(规模)，Variety(种类)，和Velocity (高速度)，这些只是大数据的第二位要素。大数据真正重要的“V”是Value(价值)。那么是什么带来了大数据的价值?

答案是新的数据源。

过去，获取网络浏览数据的技术门槛和成本都很高，而现在获取这些数据已经很容易，企业可以通过了解消费者浏览数据中展示的偏好以及未来购买倾向，来给他们推出最合适的折扣优惠。这都是新数据源的力量，这才是大数据的价值核心。

但在客户的沟通实践中，常常发现:大多数时候，人们都将精力投注在如何在“大数据”时代优化处理模型，或者升级技术装备以希求能提升分析的效果。

但是真正能提升分析效果的方式，是搜集并加入完全崭新的信息源。一旦新的、和从前不同的数据源出现并且能够被收集，你最好将自己的注意力转到这些新的数据上去一一比起你将精力放在模型优化上，新的数据源将能带来更大的收获。因此，在大数据时代，建议 就是，将你的精力放到不断寻求祈的数据源上吧。如今很多企业都会有很多新的数据源，如果正确使用的话，它们会带给企业非常有竞争力的优势。

小步快跑式

对大数据的另一个误解是，“大数据其实就是一个技术问题”。

事实上90%以上的企业可以用他们90%的现有需求和技术、工具来解决现在的大数据问题。企业并不是缺乏解决这些大数据难题的工具、技术甚至人才，他们真正面临的问题是，如何在公司建立一个和大数据相匹配的文化与流程，是缺乏对技术做投资的公司文化，他们的挑战是做出一个商业案例来证明技术升级是有价值的。

为了促进公司文化的转变，更建议一种“小步快跑”的运作方式，即在处理新数据源的过程中，企业内部的分析专家们应该积极寻找代价小、见效快的方法，不断向企业展示一些有价值的东西，来让人们保持对新数据源处理过程的兴趣。一个跨部门的大数据团队一定不能在组建一年之后，还对外宣称他们“正在试图搞明白”，要不时地迸发出想法，不管这一想法多么微小，然后迅速采取行动。

另外一个建议是，建立类似“创新中心”这样的地方，就是公司内部拿出少量的预算、人力资源、技术资源来做一些有一定未知风险的小实验，以小预算做试点，便于企业快速出击。

总的来说，大数据将为企业提供更多视角和洞察，通过和其他企业数据的结合，消费者洞察无论从数量还是质量上都会有指数级增长，因此最重要的一点，是大数据策略必须和其他数据结合形成整体数据战略，而不是独立的战略。

第三篇：大数据时代下数据挖掘技术与应用

【摘要】人类进入信息化时代以后，短短的数年时间，积累了大量的数据，步入了大数据时代，数据技术也就应运而生，成为了一种新的主流技术。而研究数据挖掘技术的理念、方法以及应用领域，将对我国各个领域的未来带来更多的机遇和挑战。本文就大数据时代下数据挖掘技术与应用进行探究。

【关键词】大数据，数据挖掘，互联网

数据挖掘是一门新兴的学科，它诞生于20世纪80年代，主要面向商业应用的人工只能研究领域。从技术角度来看，数据挖掘就是从大量的复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、有潜在价值和知识的过程。从商业角度来说，数据挖掘就是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值，从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。

1.数据挖掘的基本分析方法

分析方法是数据挖掘的核心工作，通过科学可靠的算法才能实现数据的挖掘，找出数据中潜在的规律，通过不同的分析方法，将解决不同类型的问题。目前常用的方法有聚类分析、特征数据分析法、关联性分析等。

1.1聚类分析法。简单来说聚类分析就是通过将数据对象进行聚类分组，然后形成板块，将毫无逻辑的数据变成了有联系性的分组数据，然后从其中获取具有一定价值的数据内容进行进一步的利用。由于这种分析方法不能够较好的就数据类别、属性进行分类，所以聚类分析法一般都运用心理学、统计学、数据识别等方面。

1.2特征性数据分析法。网络数据随着信息时代的到来变成了数据爆炸式，其数据资源十分广泛并且得到了一定的普及，如何就网络爆炸式数据进行关于特性的分类就成为了当下数据整理分类的主要内容。此外还有很多方法都是通过计算机来进行虚拟数据的分类，寻找数据之间存在的普遍规律性完成数据的特性分析从而进行进一步分类。

1.3关联性分析法。有时数据本身存在一定的隐蔽性使得很难通过普通的数据分析法进行数据挖掘和利用，这就需要通过关联性分析法完成对于数据信息的关联性识别，来帮助人力完成对于数据分辨的任务，这种数据分析方法通常是带着某种目的性进行的，因此比较适用于对数据精准度相对较高的信息管理工作。

2.数据挖掘技术的应用

数据挖掘技术的具体流程就是先通过对于海量数据的保存，然后就已有数据中进行分析、整理、选择、转换等，数据的准备工作是数据挖掘技术的前提，也是决定数据挖掘技术效率及质量的主要因素。在完成数据准备工作后进一步对数据进行挖掘，然后对数据进行评估，最后实现运用。因此，数据挖掘能够运用到很多方面。如数据量巨大的互联网行业、天文学、气象学、生物技术，以及医疗保健、教育教学、银行、金融、零售等行业。通过数据挖掘技术将大数据融合在各种社会应用中，数据挖掘的结果参与到政府、企业、个人的决策中，发挥数据挖掘的社会价值，改变人们的生活方式，最大化数据挖掘的积极作用。以教育行业为例，探究数据挖掘技术在高校教育教学活动中的应用。

2.1在高校管理中的应用。数据挖掘技术在高校管理的内容主要包括：高校招生录取工作、贫困生选定以及优秀生评定等。高校每年的招生工作是学校可持续发展的重要环节，直接影响到高校教学质量以及发展情况。比如数据挖掘技术在高校管理中的应用主要是对学生高考成绩、志愿填报、以及生源来源地等多方面信息进行整理分类汇总。具体步骤是通过进行数据的收集和预处理，建立相关数据模型，采用分类算法，提取和挖掘对用户有用的信息，然后进行数据挖掘的数据存储形式。目前高校数据挖掘技术应用的范围比较广泛，由于高校管理内容比较复杂，因此在其管理内容的每个小部分也开始利用数据挖掘技术进行管理，比如学生成绩管理，课堂教学评价系统等。

2.2在高校课堂教学评价中的应用。数据挖掘技术在高校课堂教学评价系统中的应用主要也是利用关联分析法。首先先对数据进行预处理工作，数据的预处理是数据挖掘技术的关键步骤，并且直接影响着数据挖掘技术的应用效率。数据预处中要将教师的基本信息、教师教授课程以及教师的职称、学历、学生信息以及学生课表相关信息进行数据初始记录。对于教师的评价内容根据高校自身的条件和需求而定，学校教学评价管理部门登录学校教务系统后，将学生所选择的选项对应转换为教师的分值，通过计算机计算总分后得出教师的学期得分。学生对于教师教学的评价在一定程度上也反映了自己的学习情况，如对教师的评价为零分，则说明学生也否定了自己的学习效果。 2.3在高校学生信息管理系统中的应用。高校学生信息管理系统中管理要素主要是学校的领导、任课教师、学生以及家长。系统的功能要包括：对不同的用户设置不同的使用权限;对学生的基本信息以及学生浏览管理网站的记录要做到明确记录;各个学院不同专业的学生课程要能准确公布并允许学生根据实际情况修改;成绩管理要能实现大批量添加及修改;还有比如评优活动、党务管理等具体功能。数据挖掘技术在高校学生信息管理系统中的应用主要是利用决策树的方法。学生信息管理的基本数据就是学生入学时填写的基本信息表，内容包括学生的姓名、学号、考勤以及学习成绩等，这些都是学生特有的属性，学生信息管理利用决策树方法就是将学生的这些属性作为决策元素，监理不同的决策节点，实现对学生全方位的考核和评价，完整的了解到每位学生的具体信息。

2.4高校图书馆信息系统中的应用。数据挖掘技术最基本的应用就是通过对现有的数据进行分析来了解学校图书馆现有资源利用情况，为图书馆的未来建设提供可靠数据。数据挖掘技术能够使图书馆资源得到极大程度的优化整合。比如数据挖掘技术可以对检索记录进行整理，将手工数据转变为电子数据记录。其最大的优势就是利用数据挖掘技术更加全面的分析总结数据库资源，帮助图书馆管理人员对于图书馆信息的补充和调整，还能够为高校图书馆的馆藏工作建设提供有效的引导。数据挖掘还能应用于图书馆的多媒体数字资源，多媒体数据挖掘技术能够更为快捷和准确的为读者提供相应的服务。

3.结语

数据挖掘技术是近几年新产生的网络技术，可是它的广泛应用性受到了很多公司以及研究人员的喜爱。这些年来，伴随着时间的推移以及网络技术的不断发展大数据挖掘技术不断的被更新，开发，而且在金融、管理、教学等行业中都得到了广泛的应用。我相信随着网络技术的不断发展，大数据挖掘技术的应用面将会越来越广。

【参考文献】

[1] 董彩云 ， 曲守宁 . 数据挖掘及其在高校教学系统中的应用 [J]. 济南大学学报 ( 自然科学版 )，2004(1)： 65-68.

[2] 陆川，王静静.数据挖掘技术在高校教学管理中的应用研究[J].北京：电脑开发与应用，2009，3.

[3]《中国电子科学研究院学报》编辑部.大数据时代[J].中国电子科技研究院学报，2013(01)：41-43. [4]魏娟，梁静国.基于数据挖掘技术的企业客户关系管理(CRM)[J].商业研究，2005(07).

第四篇：北邮数据库期中知识点总结

Chapter 1. Introduction to Database 数据库很重要

数据库的前身是文件系统： 概念 自己管自己 –> 数据孤立 冗余 数据依赖性差(一个改了与它相关的全部重写)文件格式不相容

查询固定 应用程序翻新 数据库的定义

数据库表现了实体(staff)属性(staffno)逻辑关系(外键) DBMS 定义

提供了DDL DML 语句 视图机制 环境五要素 硬件(电脑)

软件(APPDBMS自身) 数据

过程(登陆)

人(DA DBA ，DB designer ，app developer ，user)

历史

第一代 SYSTEM R 第二代 关系DBMS 第三代 面向对象的 对象关系的

优缺点

Chapter 2. Database Environment 最常用的DBMS就是ANSI-SPARC结构

目标 结构

外部 用户 【视图】 概念 团体 【表】 内部 文件 【索引】

层与层之间的关系

外部/概念映射 概念/内部映射

Chapter 4. Relational Algebra 根据2.3 data model 我们知道 数据模型分为：

面向对象的 基于关系的：

Relation data model

Network data model Physical data model 物理的

而数据模型的三个组成部分为： ·结构[由一组创建数据库的规则组成](SEE IN CHAPTER 3 )

数据模型之关系模型的结构是用表表示的，表的组成，也就是表的结构，如行，列等在第三章讲过。

·操作

这一章主要讲关系模型的操作，该操作是通过关系代数来完成的。

·完整性

SEE IN 3.3 关系模型的完整性：

NULL 没有值得时候用NULL表示 而不是0或空格 Entity integrity 主键不能为空

Reference 如果一个键是外键 不能凭空在这里加东西 Enterprise 自定义约束

关系的操作是闭包的，关系的运算结果还是关系。 五大基本关系运算：

·选择selection 相当于WHERE ·投影projection =SELECT ·笛卡儿积cartesian product ·并 union ·集合差 set difference Join连接 intersection 交 division 除 都能用五大基本操作表示 其中 选择和投影是一元操作

·选择：σpredicate (R) = select* from R where predicate=‘’ i.e. σsalary > 10000 (Staff) ·投影：Πcol1, . . . , coln(R) = select col1, . . . , coln from R ΠstaffNo, fName, lName, salary(Staff) = select staffno, fname,lname

From staff ·并 Πcity(Branch) ∪ Πcity(PropertyForRent) ·减 ·交 ·笛卡尔 ·连接

Theta join (θ-join) R FS = σF(R Χ S) R与S 在F 条件下连接 自然连接 有公共的连接起来

左外连

有公共的+左边的 右外连

有公共+右边 全外连 有公共+全部

半连接 参与θ

连接的左边的属性

·除

第五篇：北邮数据库原理与应用阶段作业

一、单项选择题(共10道小题，共100.0分)

1.

数据库事务的隔离性通过_______实现。 2. 1. 2. 3. 4.

DBMS的事务管理子系统 应用程序员

DBMS的并发控制机制 DBMS的恢复子系统

知识点: 事务的概念 学生答[C;] 案: 得分: 提示:

标准答

C;

案:

试题分

10.0

值: [10]

3.

数据库的一致性状态由_______来负责。 4.

1. 2. 3. 4. DBMS的事务管理子系统 应用程序员

DBMS的并发控制机制 DBMS的恢复子系统

知识点: 事务的概念 学生答[B;] 案: 得分: 提示:

标准答

B;

案:

试题分

10.0

值: [10]

1.

事务开始前，数据库处于一致性的状态;事务结束后，数据库必须仍处于一致性状态。这指的是事务的_____。

2.

1. 2. 3. 4. 一致性 隔离性 持久性 原子性

知识点: 事务的概念 学生答[A;] 案: 得分: 提示:

标准答

A;

案:

试题分

10.0

值: [10]

1.

一个事务一旦提交之后，它对数据库的影响必须是永久的，无论发生何种系统故障。这指的是事务的____。

2.

1. 2. 3. 4. 一致性 隔离性 持久性 原子性

知识点: 事务的概念 学生答[C;] 案: 得分: 提示:

标准答

C;

案:

试题分

10.0

值: [10]

1.

系统必须保证事务不受其它并发执行事务的影响，这指的是事务的________。 2.

1. 2. 3. 4. 一致性 隔离性 持久性 原子性

知识点: 事务的概念 学生答[B;] 案: 得分: 提示:

标准答

B;

案:

试题分

10.0

值: [10]

1.

一个事务中所有对数据库的操作是一个不可分割的操作序列。每个事务的操作序列要么都被成功地执行，要么一个也不被执行，这指的是事务的______。

2.

1. 2. 3. 4. 一致性 隔离性 持久性 原子性

知识点: 事务的概念 学生答[D;] 案: 得分: 提示:

标准答

D;

案:

试题分

10.0

值: [10]

1.

DBS运行的最小逻辑单位是__________。

2. 1. 2. 3. 4. 事务 表 属性 语句

知识点: 事务的概念 学生答[A;] 案: 得分: 提示:

标准答

A;

案:

试题分

10.0

值: [10]

1.

下列哪项不是数据库的并发操作可能会带来的问题?______

2.

1. 2. 3. 4. 数据泄密 丢失修改 读“脏”数据 不可重复读

知识点: 并发操作与控制 学生答[A;] 案: 得分: 提示:

标准答

A;

案:

试题分

10.0

值: [10]

1.

不允许任何其他事务对这个锁定目标再加任何类型锁的是______。

2.

1. 2. 3. 4. 共享锁 排它锁 死锁 活锁 知识点: 加锁协议 学生答[B;] 案: 得分: 提示:

标准答

B;

案:

试题分

10.0

值: [10]

1.

用于实现数据存取安全性控制的SQL 语句是______。

2.

1. 2. 3. 4. CREATE INDEX COMMIT ROLLBACK GRANT 和REVOKE 知识点: 数据库的安全性 学生答[D;] 案: 得分: 提示:

标准答

D;

案:

试题分

10.0

值: [10]