2006_ADCP数据技术处理及应用

数据库原理及应用课程标准

《数据库原理及应用》课程标准 一、课程说明 课程名称：数据库原理及应用 课程代码：PE123037 参考学分：3 参考学时：48 课程管理系部：计算机系 适用专业：计算机应用技术专业 开发人员:职业技术学院计算机系数据库原理及应用教学团队 二、课程概述 （一）课程性质与定位 1.课程性质 《数据库原理及应用》课程是计算机专业的专业核心课程，是培养数据库管理及开发人员的基础支撑课程。 2.课程定位 根据高职计算机专业人才培养模式的要求,培养学生基于当今主流软件开发技术的应用开发能力，确立了本课程作为开发后台数据库在专业课程体系中的地位。如今各类信息系统、动态网站、移动应用的开发都需要使用后台数据库，数据库已成为当今计算机时代中不可或缺的组成部分。通过本课程的学习，要求学生掌握关系型数据库的开发过程，为软件开发、动态网站的创建打下坚实的技术基础。 前导课程：程序设计基础 后续课程：网页设计、JSP动态网页开发、.NET编程技术、高级编程技术 （二）课程设计思路 本课程采用“项目驱动，案例教学，一体化课堂”的教学模式开展教学。整个课程通过一个实际数据库应用开发项目驱动，完成教师与学生互动的讲练结合教学过程。学生在完成各项任务、子任务的过程中，学会数据库的应用技术、原理和工具的使用。 本课程的理论安排在多媒体教室，实践环节安排在设施先进的多媒体机房进行，教学中以学生为中心，教师负责讲授知识，指导项目设计，充分调动师生双方的积极性以达到教学目标。 （1）项目贯穿教学

以学生管理系统等数据库为载体开展教学，贯穿数据库的整个开发过程，包括：概念模型设计、关系模型设计、创建与维护数据库、创建与维护表、对表的查询、建立存储过程、数据库备份与恢复、数据库安全等。 （2）任务分解知识点 明确每堂课的任务、子任务，教学就是完成任务的过程，在这一过程中融入相关知识，以达到“任务完成，知识掌握，本领学会”的教学目的。 （3）“教、学、做”一体化教学 在一体化教室完成教师与学生互动的讲练结合的教学过程。教师讲解项目、分解任务、传授知识、演示示范；学生重复操作过程，学习知识技能；做拓展项目，如“选课管理”数据库、“图书管理”数据库、“活期存单”数据库等可供学生选做。 三、课程的教学目标 表1 四、课程内容与要求 选取难易度适中的案例、项目，加以分解、序化，兼顾从简单到复杂的认知规律和学生的学习兴趣，作为载体，以项目为导向，创设学习情境，学生按照工作流程，合作完成一个小型项目的后台数据库的设计工作。

对于大数据的认识和理解

对于大数据的认识和理解 这学期选修了网络工程这门课程，当时是抱着扫盲的态度选的这门课程，给自己定的目标不高，只需要对一些基础的概念和网络结构有些认识就可以，以免以后在人前谈论的时候不至于成为IT文盲，被一些专业性的技术人员所吓倒。事实证明，态度决定一切，由于自己刚开始设定的目标就比较低，所以注定能够上升到的水平也就不高。 经过这几周的学习，对计算机网络的基础知识和大致结构有了一个粗浅的认识。由于学生本身这方面的基础不扎实，知识结构在这方面比较薄弱，所以不能在技术方面进行深入的研究，只能对一些理论性的知识做一些了解和认识，建立起大概的知识框架。在学习过程中，魏忠老师所提及的知识中有一点印象最为深刻，关于大数据Big Data方面的提及引起了我很大的兴趣，越是自己私下里做了一些阅读和查询（主要是维克托·迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》和网络上查看的一些资料）。最后提交的这篇课程总结就着重报告一下自己在阅读了他人关于大数据的一些理论后自身的认识。 在这之前，我发现身边很多人都提起过大数据，其中包括老师和同学。可是对于这些热门的新技术、新趋势人们往往趋之若鹜却又很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系？估计很少同学能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“无知”，因为现在人们普遍都有以一种信息焦虑感，别人知道的东西我不知道，就会感到焦

虑，无论这些信息对你有没有用；二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。当然我也一样，虽然我希望能有些不一样，但是自己实在欠缺IT这方面的知识，所以也只能查阅一些资料，翻阅了最新的专业书籍，在自己局限的认识下把这些些零散的资料碎片或不同理解论述综合起来做一个类似于文献综述的报告，其实我很真诚的希望进入事物探寻本质。下面就从理论、技术、实践这三个层面写一下大数据的认识 大数据的一些相关理论： 最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“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。” 业界（IBM 最早定义）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，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；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。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 很早就流传着一句话：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论这句话是谁说得，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了很多例证，都是为了说明一个道理：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。书中，作者提及最多的是Google如何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

数据库原理及应用--课后答案

数据库原理及应用 课后答案 第一章 选择题 1、A。 从数据库管理系统的角度看，数据库系统的结构通常分为三级模式的总体结构，在这种模式下，形成了二级映像，实现了数据的独立性。其中三级模式结构指的是外模式、模式和内模式，二级映像指的是外模式/模式映像、模式/内模式映像。对于外模式/模式映像，当模式改变时，相应的外模式/模式映像作相应的改变，以使外模式保持不变，而应用程序是依据数据的外模式来编写的，外模式不变，应用程序就没必要修改，这保证了数据与程序的逻辑独立性。对于模式/内模式映像，当数据库的存储结构变了，模式/内模式映像会作相应的改变，以使模式保持不变，而模式不变，与模式没有直接联系的应用程序也不会改变，这保证了数据与程序的物理独立性。 数据逻辑独立性指的就是当模式改变时，外模式和应用程序不需要改变，所以选项A正确。C选项的内模式改变，模式不变指的是数据的物理独立性，所以C选项不正确，B选项中前后两句与C选项相比顺序不符，所以B选项不正确。D选项中，应为“模式和应用程序不变”，不应为“外模式”，所以D选项不正确。 2、B。 DB指的是数据库（DataBase），DBMS指的是数据库管理系统（DataBase Management System），DBS指的是数据库系统（DataBase System），DBA指的是数据库管理员（Database Administrator），Data指的是数据。

由书中概念易得DBS（数据库系统）包括DBMS（数据库管理系统），DBMS管理和控制DB（数据库），而DB载入、存储、重组与恢复Data（数据）。所以B选项正确。 3、C。 数据库系统的特点有：⑴、实现数据共享；⑵、减少数据冗余度；⑶、保持数据的一致性； ⑷、数据的独立性；⑸、安全保密性；⑹、并发控制；⑺、故障恢复 由以上可得C选项错误，应改为数据冗余度“低”。 4、C。 DB是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据集合；DBS是实现有组织地、动态地存储大量关联数据，方便多用户访问计算机软件、硬件和数据资源组成的系统；DBMS 是把用户对数据的操作转化为对系统存储文件的操作，有效地实现数据库三级（外模式、模式和内模式）之间的转化；MIS指的是管理信息系统（Management Information System），是一个以人为主导，利用计算机硬件、软件及其他办公设备进行信息的收集、传递、存贮、加工、维护和使用的系统。由以上概念可知，位于用户和数据库之间的一层数据管理软件是DBMS。所以C选项正确。 5、C。 书中图1.6明确指出模式/内模式映像把概念数据库与物理数据库联系起来，所以C选项正确。 6、C。 数据库有这样三层关系，第一层和第三层不能直接发生关系，所以D选项不正确，内模式与外模式没有直接关系，应改为“模式与应用程序不变”。

数据库原理及应用(第2版)习题参考答案..

第1章数据概述 一．选择题 1．下列关于数据库管理系统的说法，错误的是C A．数据库管理系统与操作系统有关，操作系统的类型决定了能够运行的数据库管理系统的类型 B．数据库管理系统对数据库文件的访问必须经过操作系统实现才能实现 C．数据库应用程序可以不经过数据库管理系统而直接读取数据库文件 D．数据库管理系统对用户隐藏了数据库文件的存放位置和文件名 2．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 3．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．能够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 5．在数据库系统中，数据库管理系统和操作系统之间的关系是D A．相互调用 B．数据库管理系统调用操作系统 C．操作系统调用数据库管理系统 D．并发运行 6．数据库系统的物理独立性是指D A．不会因为数据的变化而影响应用程序 B．不会因为数据存储结构的变化而影响应用程序 C．不会因为数据存储策略的变化而影响数据的存储结构 D．不会因为数据逻辑结构的变化而影响应用程序 7．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 8．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 9．下列关于客户/服务器结构和文件服务器结构的描述，错误的是D A．客户/服务器结构将数据库存储在服务器端，文件服务器结构将数据存储在客户端 B．客户/服务器结构返回给客户端的是处理后的结果数据，文件服务器结构返回给客户端的是包含客户所需数据的文件 C．客户/服务器结构比文件服务器结构的网络开销小 D．客户/服务器结构可以提供数据共享功能，而用文件服务器结构存储的数据不能共享

2017公需科目《大数据前沿技术及应用》第一章答案

2017 年公需科目《大数据前沿技术及应用》 第一章：大数据行业生态答案 1、大数据的数据类型包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。 A.是 B.否正确选项：A 2、大数据的起始计量单位至少是 MB。 A.是 B.否正确选项：B 3、大数据最早由麦肯锡在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。 A.是 B.否正确选项：B 4、生产成本只有材料费和人工费。其中材料费的控制主要是防止不必要的浪费；人工费的控制只要是提供工人的生产效率。 A.是 B.否正确选项：B 5、“大数据”是需要新处理模式才能具有强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 A.是 B.否正确选项：A 6 智能电表通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可用来预测客户的用电情况等，从而推断出未来几个月时间里，整个电网的用电量。 A.是 B.否正确选项：A

7、早在 2004 年，Facebook 联合创始人，克里斯？休斯就建议扎克伯格在网站上推出相关服务，帮助总统候选人在 Facebook 上建立个人主页，以便他们进行形象推广。 A.是 B.否正确选项：B 8、传统制造产业链 6+1 中，6 指的是产品设计，原料采购，存储运输，订单处理，批发经营，终端零售， 1 指的是产品制造。 A.是 B.否正确选项：A 9、以服装制造业企业为例来说，企业设计的服装不一定能在市场中获得预计的销量，通过收集消费者的评价和建议都是对设计部门有用的数据资料。 A.是 B.否正确选项：A 10、通过网络销售平台，可以容易获得老客户的资料，也可以看到有哪些潜在的客户，增大销售量减少企业的销售成本。 A.是 B.否正确选项：A 11、传统厂商在数据管理方面，企业数据结构单一，管理过程繁琐，效率低下，数据的收集耗费大量的人力。 A.是 B.否正确选项：A 12、大数据在行业应用很广泛，行业领域包括电视媒体，汽车行业，医疗行业，保险行业等等。 A.是 B.否正确选项：A 13、计量单位从低到高，下面的说法正确的是（） A.KB B.KB C.GB D.EB 正确选项：B

浅谈大数据技术的行业应用

浅谈大数据技术的行业应用 其实在没上这门课之前我只是认为大数据无非是信息时代的自然产物，随着互联网的通畅自然会存在更为庞大的数据规模，只是没想过数据规模会如此的庞大，正如老师的PPT也指出人们每月在总共在facebook上浏览7000亿分钟，每天会产生超过10TB 的数据，Twitter 每天就会生成超过7TB 的数据！天啊，这简直就是数据的汪洋大海，每个IT企业都在努力的在此间浮沉，努力不被数据大海淹没同时又奋力滑向那零零星星的富庶小岛。我不知道我刚才的比喻是否恰当，不过我想表达的就是数据虽然那么多，有海量的数据和各种不同类型的数据，但这并不是垃圾堆，其中其实掩藏着很多的金矿的。老师上课讲的关于算法来识别用户是否怀孕，进而不同声色的为她们推荐即将成为妈妈的各类产品诸如纸尿裤之类的让我非常感兴趣，让我发现原来营销可以做到这样的地步，利用算法提前预测用户与自己有关的一切消费行为然后加以利用转化为自己的实际发展利益，还有银行卡通过消费行为来判断预警依次来降低风险，这样内容着实让我开了眼。我也相信随着大数据技术处理的进步，大数据对于我们生活潜移默化，还有企业经营理念深刻的影响还会进一步加大的。我以前在网上也曾看过一个关于大数据处理用于音乐App歌曲推荐的算法，主要是通过你听歌曲的历史来记录分析找寻到与你相似品味的客户，然后把他们曾经听过的喜爱的歌曲再推荐给你，这个的确效果非常好，当然这个必须要依托大数据了。大数据其实还是对海量数据进行分发，处理和筛选，然后给下游的客户们来创造的价值。而获取新的客户，还是创造客户新的消费点和欲望方面大数据的确算是颠覆了之前的公司运营模式，不必依靠打折降价烧钱促销大面积撒网，而是通过大数据找到对应的客户进行精准营销等等，的确给公司带来很多便利又节约了很多的资源，人力物力和资金。但有些时候总有些事情不尽然如人意，比如之前携程的数据库不幸泄露，然后许多客户因其真实信息曝光遭到诈骗，而考虑到银行的数据如果操纵不当，那损失可算不可估量了，其实我们一直在一艘在海上摇摆的船上，不仅要享受因海水浮力带来的便利，更要关注大数据安全的问题来保证船的稳定航行，毕竟能载舟，亦能覆舟嘛~而老师在课上也算提到过提供大数据服务的公司是可以随便浏览其客户储存在上面的信息的，这种信息隐患也算是一种无奈吧。还有一个观点其实算我之前在网上看到的，也蛮有趣的。虽然通过大数据挖掘可以找到很多商机，但总有种知其然而不知其所以然之感，虽然我们知道这俩商品放在一种卖肯定会提升销量，但我说不出其中的原因，也无法此类现象之后的逻辑推理下来的发展演变。所以大数据挖掘出的信息在某些时候算是对现实世界的一种反馈，真正的预测决策还是要依靠人们自己的判断和主观能动性的。上述算是我思绪很乱随处敲敲打打写下我对于大数据行业应用的看法吧。

大数据处理常用技术简介

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。

数据库原理及应用教程第版习题参考答案

习题参考答案 第1章习题参考答案 一、选择题 1. C 2. B 3. D 4. C 5. D 6. B 7. A 8. B 9. D 10. B 11. C 12. D 13. D 14. D 15. B 16. C 17. D 18. A 19. D 20. A 21. D 22. D 23. C 24. A 25. C 二、填空题 1. 数据库系统阶段 2. 关系 3. 物理独立性 4. 操作系统 5. 数据库管理系统（DBMS） 6. 一对多 7. 独立性 8. 完整性控制 9. 逻辑独立性 10. 关系模型 11. 概念结构（逻辑） 12. 树有向图二维表嵌套和递归 13. 宿主语言（或主语言） 14. 数据字典 15. 单用户结构主从式结构分布式结构客户/服务器结构浏览器/服务器结构 16. 现实世界信息世界计算机世界 三、简答题 1、简述数据库管理技术发展的三个阶段。各阶段的特点是什么 答：数据库管理技术经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。 (1）、人工管理数据的特点： A、数据不保存。 B、系统没有专用的软件对数据进行管理。 C、数据不共享。 D、数据不具有独立性。（2）、文件系统阶段的特点： A、数据以文件的形式长期保存。 B、由文件系统管理数据。 C、程序与数据之间有一定的独立性。 D、文件的形式已经多样化 E、数据具有一定的共享性 （3）、数据库系统管理阶段特点： A、数据结构化。 B、数据共享性高、冗余度底。 C、数据独立性高。 D、有统一的数据控制功能。 2、从程序和数据之间的关系来分析文件系统和数据库系统之间的区别和联系 答：数据管理的规模日趋增大，数据量急剧增加，文件管理系统已不能适应要求，数据库管理技术为用户提供了更广泛的数据共享和更高的数据独立性，进一步减少了数据的余度，并为用户提供了方便

大数据技术与应用专业详细解读

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。

大数据应用技术课程介绍

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

数据库原理及应用

数据库原理及应用 数据库技术简介 数据库技术产生于六十年代末，是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支。 数据库技术是信息系统的核心和基础，它的出现极大地促进了计算机应用向各行各业的渗透。 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一个国家信息化程度的重要标志。 第一章绪论 1.1 数据库系统概述 1.1.1 四个基本概念 数据(Data) 数据库（Database）数据库管理系统(DBMS) 数据库系统(DBS) 一、数据 数据(Data)的定义 数据是信息的具体表现形式 描述事物的符号记录 数据的表现形式——数字文字图形图像声音等 各类数据必须数字化后才能加工处理。 数据与其语义是不可分的 例如：93是一个数据 语义1：学生某门课的成绩 语义2：某人的体重 语义3：计算机系2007级学生人数 例如：学生档案中的一条记录：（李明男1982 江苏计算机系2000） 二、数据库(续) 数据库的定义 数据库(Database,简称DB)是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 三、数据库管理系统 什么是DBMS 数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。 DBMS的用途 组织和存储好大量的数据，并提供方便、高效地检索数据和维护数据的手段。 DBMS的主要功能: 数据定义功能 数据组织 存储和管理 数据操纵功能 数据库的事务管理和运行管理 数据库的建立和维护功能 其它功能 四、数据库系统 什么是数据库系统

数据库系统（Database System，简称DBS）是指在计算机系统中引入数据库后的系统。 数据库系统的构成 数据库 数据库管理系统（及其开发工具） 应用系统 数据库管理员（DBA） 1.1.2 数据管理技术的产生和发展 数据管理：是指对数据的分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动，是数据处理的中心环节。 数据处理：是指对数据进行收集、组织、存储、加工、抽取和传播等一系列活动的总和。其目的是从大量的、原始数据中抽取、推导出对人们有价值的信息。 数据管理技术的发展动力：应用需求的推动、计算机软/硬件的发展 数据管理技术的发展过程 人工管理阶段(40年代中--50年代中) 文件系统阶段(50年代末--60年代中) 数据库系统阶段(60年代末--现在) 一、人工管理 时期 40年代中--50年代中 产生的背景 应用需求科学计算 硬件水平纸带、卡片、磁带 软件水平没有操作系统 处理方式批处理 特点：数据不保存、数据由程序各自管理（逻辑结构、存储结构、存取方法、输入方式等） 数据不共享：一组数据只能对应一个程序 数据不具独立性：数据的结构发生变化后（物理或逻辑上），应用程序必须做相应的修改。 应用程序与数据的对应关系(人工管理阶段) .. 二、文件系统 时期

浅谈大数据技术在安全生产工作中的现状与应用

浅谈大数据技术在安全生产工作中的现状与应用 随着信息化进程的发展，大数据技术在安全生产工作中的应用越来越广泛。文章从分析大数据技术在安全生产领域的应用现状、实施基础、实施关键入手，指出基层工作者如何应用大数据技术开展安全生产工作。 标签：安全生产；大数据；信息化 21世纪是信息时代，它象征着人类的时代跨越。最显著的特征是计算机技术的飞速发展，有效支撑大数据统计分析在各行业中的运用。大数据技术正在影响和改变人们的学习式和工作方式，传统的工作方式在信息化时代凸显出一些不足和弊端。所谓大数据，单从字面来看，它表示数据规模的庞大，并满足5个特点：规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）和真实性（veracity）。以下将浅谈大数据技术在安全生产工作中的价值与应用。 1 大数据技术在安全生产领域的应用现状 安全生产信息化是大数据技术在安全生产工作中的应用基础，安全生产信息化建设在各项安全生产工作顺利开展的过程中都起着重要的保障和支撑作用。20世纪90年代初，世界上一些发达国家已经建立了较为完善的政府安全生产信息系统。美国矿山安全信息中心建有安全生產业务信息系统，负责网络管理和数据处理，包括采集矿山危险源实时数据，对数据进行分析判断和预测，发现事故隐患，记录整改情况，通知现场安全监察员进行监察等。该系统还能在网上接受现场安全监察员每日的报告，对执法情况进行分析统计，确定工作重点，进行人员调配，发布每日安全生产信息，第一时间通报安全事故等业务，并对灾害事故救援采用了现代通信、信息网络、数据库技术，推行计算机模拟、虚拟现实等信息化新技术在矿山中的应用，大幅度减少了煤矿挖掘中的意外险请，不仅提高了矿山安全水平，还提高了数据效率。2010年，美国西弗吉尼亚州发生死亡29人的矿难，由于该煤矿的监管记录保存完整，每条记录都包括检查的时间、结果、违反的法律条款、处理的意见、罚款的多少、已缴纳的金额、煤矿是否申诉等记录。逾千条的监管记录为事故追责提供了重要证据，从而使调查当局迅速锁定责任方并予以正确处罚。 我国在2011年12月发布了国家安全生产信息化十二五规划，分析全国安全生产监管、煤矿安全监察、应急管理和煤矿、非煤矿山、危险化学品等高危行业（领域）及冶金等工贸行业安全生产面临的形势与挑战，以及加强新形势下安全生产工作对信息化建设的迫切需求的基础上，提出安全生产信息化工作的指导思想、目标、主要任务和重点工程，旨在实现安全生产领域信息资源的深度开发利用和共享，为政府创新安全监管监察方式、企业落实安全生产主体责任提供科学有效的保障手段，促进安全生产状况持续稳定好转，是各级安全监管监察机构和企业开展信息化建设和应用的重要依据。目前，在国家安全生产总局网站上，已经投入使用的数据库信息平台有安全生产综合统计信息直报系统、企业安全生产标准化信息管理系统、非煤矿山安全生产基本情况普查系统、安全生产隐患排查

浅析大数据技术的应用风险

郭晨晨山西师范大学数计学院 【摘要】从大数据的提出到现在仅仅几年时间，但已经成为整个社会各个领域的热门话题。从事大数据工作的人才更是受到了包括百度、腾讯、阿里巴巴等互联网掌舵公司的追捧。但是需要注意的是任何技术或者科学成果都有的局限性，让大数据更好的为人类服务需要我们更多的理性。 【关键词】大数据局限性理性 一、大数据时代的到来 提到“大数据”，需要对“数据”的重要性做简单的分析。本质上数据都是人创造的，它伴随人类历史的发展，从古至今一直影响着人类的思考、行为，改变着人类的世界观、价值观。大数据时代的核心仍然是数据。传统数据是一个个数字或者可以进行编码的简单文本，是一种结构化的信息量，分析起来要简单很多。 而大数据却包罗万象，以文本、图片、视频、音频等等众多形式出现。它包含很多非结构化数据和半结构化数据。 麦肯锡是研究大数据的先驱，在其报告中给出的大数据定义是：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。但它同时强调，并不是说一定要超过特定TB 值的数据集才能算是大数据。 维基百科对于大数据的描述是在无法容许的时间里，用常规软件对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。 大数据时代的到来与其说是人类智慧的创造性成果，不如说是对于信息爆炸时代处理海量信息的一种无奈的https://www.sodocs.net/doc/024787974.html,解决方法。 二、大数据的技术特点 任何一种新技术的应用都是水到渠成的结果，假如环境没有准备好，无论什么样的技术想取得预期的效果都是极为困难的，大数据应用对于环境的要求是极其苛刻的。 V olume、Velocity、Variety、V eracity 是大数据的4V 特点，处理数量巨大、结构博闻新闻复杂、类型众多数据构成的数据集合自然不能仅仅使用单一简单的技术来完成。 大数据是基于云计算的移动互联网、物联网、社交网络、电子商务、智慧城市的跨界融合。云计算广泛应用了分布式技术，它是一个体系架构，包含分布是数据处理技术、分布式文件系统、分布式数据库等。 正是云技术给了人们廉价获取海量计算和存储的能力，使大数据处理技术成为可能。 三、大数据应用的副作用 3.1 大数据应用需要更多理性思考 大数据的热潮其提出之初就被人们所预料到。 麦肯锡称：“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。” 然而，在大数据热一浪高过一浪之时，很需要给大数据泼一盆凉水降降温。 信息化宣传言过其实已经是“新常态”，人们宣传数据库、信息共享、物联网、云计算，发布会和研讨会上这些新事物、往往赋予了它超过现实本身的意义。 每次都会描述一个无限乐观的前景，然而现实的发展和人们本来的预期并不是同样的轨迹。信息化效益不是一个短期工程，技术亦不是最关键的因素，理性的思考才是长久之计。 3.2 大数据热产生的浮躁社会氛围 纵观人类历史，人们对于预测未知的热衷从未消失过。现实世界中，缺少实时记录的工具，许多行为看起来是“人似秋鸿有来信，事如春梦了无痕”，互联网“处处行迹处处痕”的特点确

浅谈大数据在物流管理中的运用

浅谈大数据在物流管理中的运用【摘要】近年来，我国物流体系取得了快速的发展，但是与西方国家相比较还是存在一定的差距，但是我国物流企业从一开始的无到现在的点面结合，信息技术在推动物流体系的建立发挥了重要的作用。随着的信息技术的快速发展，大数据技术正在潜移默化中影响人们的生活，物流与人们的生活息息相关，不仅促进各个行业的发展，而且对人们的生活也带来诸多便捷。大数据技术作为物流管理的基础，虽然促进了物流行业的发展，但是也在无形之中加大了物流管理的压力。本文通过对大数据时代物流管理的概念分析入手，针对大数据在物流管理中出现的作用等进行深入分析。 【关键词】大数据；物流管理；运用 上个世纪九十年代，我国提出物流管理概念的几十年来得到快速发展。尤其是随着信息技术的发展，大数据技术应用在物流管理优化我国物流管理模式。大数据技术中的内容主要包括网络技术、条码技术和计算机技术等等，这些大数据技术在企业的物流管理具有重要的作用，但是大数据在物流管理中的运用还存在许多问题。因此，对当下物流管理中出现的问题进行分析，并探讨优化大数据物流管理的措施。 一、大数据的内涵 大数据一经出现就吸引许多国外企业学者的关注，大数据与传统的数据分析软件和工具相比较，在获取信息、存储信息和分析管理数据信息方面具有无可比拟的优势。大数据在物流管理中运用的

意义价值在于可以专业处理数据，而不是将大数据作为获取经济效益的手段。如果将大数据作为物流管理手段的话就需要数增值的作用。随着云计算与大数据之间联系越来越紧密，大数据也为人类创造更多的价值。大数据发展的根本是大数据理论，大数据处理的手段主要包括分布式处理和存储技术。现代社会的发展与大数据息息相关，随着科学技术的发展，大数据为人类挖掘更多有用的信息，为人们的生活带来更多便利。在企业发展中大数据成为现代企业竞争的主要因素。企业运用大数据提供优质的产品和精准的营销。一些中小企业也会利用大数据进行转型，传统的企业在转型的过程中可以利用大数据平衡企业的价值、成本和决策等等，比如可以及时发展企业发展中遇到的问题，并及时解决，会在很大程度上节省企业运营过程中大量的人力、物力和财力，从而可以根据大数据分析出来的信息的为快递信息传递最优的物流线路，并根据客户的习惯制定科学合理的优惠信息，从而避免欺诈行为的出现。 二、大数据在物流管理的影响 （一）掌握企业运行的信息 传统的数据分析模式已经不能适应现代物流企业的发展，因此，物流管理必须与大数据作为支撑，加大对物流运行过程中每一个节点信息的优化整合，再通过数据中心分析处理这些收集的信息并转化为对物流管理有价值的信息，从而掌握物流的运作模式和运作中出现的问题。 （二）为物流企业做出正确的决策提供依据

数据库原理及应用课程设计完整版

如有你有帮助，请购买下载，谢谢！ 数据库原理及应用课程 设计 《图书馆管理系统》 数据库设计报告 成都信息工程学院信息管理与信息系统专业 班级：09级二班 姓名：谢泽勇、彭广川、彭圆圆、肖玲

在信息时代，图书馆已成为全社会的一个重要的公共信息资源，面对成千上万的图书和众多的借阅者，妥善的管理图书 和借阅者的资料是及其重要的，借助计算机信息系统可大大减 轻工作强度，提高工作效率。 本文根据《数据库技术及应用》课程要求而做。 课程作业要求如下： 1、严格按照数据库设计步骤，完成该系统的需求分析、概念模型设计、逻辑结 构设计； 2、需求分析分需求调查和需求分析两部分。其中需求调查应首先明确调查对象 （即，图书馆）。然后按照课程讲授的需求调查内容、步骤与方法，对图书馆进行调查。调查结果通过需求分析得到“图书馆管理信息系统”的数据字典和数据流程图，并严格按照数据字典和数据流图的标准格式与图符进行描述。 3、在得到的数据字典和数据流程图基础上，通过概念模型设计方法，得到“图 书馆管理信息系统”的E-R图。 4、将“图书馆管理信息系统”的E-R图转换为SQL Server2000支持的关系模式， 并按标准关系模式格式描述。 5、通过SQL Server2000对数据库物理结构进行设计；组织数据入库，利用SQL 语言进行简单、连接、嵌套、组合、统计等查询操作，将SQL代码及其运行结果保存；利用SQL语言对数据进行更新、删除和修改操作。 一、功能分析 (1) 读者信息的制定、输入、修改、查询，包括种类、性别、借书数量、 借书期限、备注。 (2) 书籍基本信息制定、输入、修改、查询，包括书籍编号、类别、关 键词、备注。 (3) 借书信息制定、输入、修改、查询，包括书籍编号、读者编号、借 书日期、借书期限、备注。 (4) 还书信息制定、输入、修改、查询，包括书籍编号、读者编号、还 书日期、还书期限、备注。 (5) 有条件、多条件查询各种信息.

数据库原理及应用

数据库原理及应用 1：ER图是表示概念模型的有效工具之一，在ER图中的菱形框表示 1.联系 2.实体 3.实体的属性 4.联系的属性 2：（）完成对数据库数据的查询与更新 1.DCL 2.DDL 3.DML 4.DQL 3：如果关系模式R中的每一个非主属性既不部分依赖也不传递依赖于键，则称这个关系模式属于 1.第一范式 2.第二范式 3.第三范式 4.BC范式 4：SQL语言中，删除记录的命令是 1.DELETE 2.DROP

4.REMORE 5：数据库三级模式体系结构的划分，有利于保持数据库的 1.结构规范化 2.数据安全性 3.数据独立性 4.操作可行性 6：数据的管理方法主要有 1.文件系统和分布式系统 2.批处理系统和实时处理系统 3.数据库系统和文件系统 4.数据库系统和实时处理系统 7：下列哪一个不是数据库开发的可选数据库。 1.mysql 2. DB2 3.Oracle 4.Excel 8：绝大多数数据库系统的总体结构，都具有外模式、模式和内模式三级模式结构。描述数据库中全体数据的全局逻辑结构和特征的是 1.模式和内模式

3.模式 4.外模式 9：如果在关系的分片过程中使用了选择操作，则不可能是 1.水平分片 2.垂直分片 3.导出分片 4.混合分片 10：以下关于E-R图的叙述正确的是 1. E-R图建立在关系数据库的假设上 2. E-R图使用过程和数据的关系清晰，实体间的关系可导出应用过程的表示。 3. E-R图可将现实世界（应用）中的信息抽象地表示为实体以及实体间的联系 4. E-R图能表示数据生命周期。 11：SQL语言中，创建一个表的命令是 1.View 2.DROP 3.CLEAR 4.Create 12：位于用户和操作系统之间的一层数据管理软件是 1.DBS

浅谈大数据技术及应用

浅谈大数据技术及应用（黑体小二） 哈尔滨商业大学管理学院物流工程2015 王兴哲 摘要：大数据的概念由来已久，但在多数人眼中大数据就是数据大，甚至有时和云计算混为一谈。本文主要对大数据的定义进行重新的认识，并将其与云计算加以区别。而在大数据流行的今天，大数据究竟带来了什么有利的影响，或者说它将有什么样的前景。这些问题都将在文中一一列举 关键词：大数据云计算应用 浅谈大数据技术及应用 1 引言 大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下,用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比,大数据通常包含大量的非结构化数据,且大数据需要更多的实时分析。此外,大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇,同时给我们带来了新的挑战,政府机构最近也宣布了一项加快大数据进程的重大计划,各行各业也都在积极讨论大数据的吸引力。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“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。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 2 大数据的定义 一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知?获取?管理?处理和服务的数据集合。大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集?发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。大数据的特点可以总结为 4 个 V,即volume(体量浩大)?variety(模态繁多)?velocity(生成快速)和value(价值巨大但密度很低)。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成?数据采集?数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段,是大数据价值的实现,是大数据应用的基础,其目的在于提取有用的值,提供论断建议或支