大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用

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大数据技术原理及应用

大数据处理架构—Hadoop简介

Hadoop项目包括了很多子项目，结构如下图

Common

原名：Core，包含HDFS, MapReduce和其他公共项目，从Hadoop 版本后，HDFS和MapReduce分离出去，其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具，主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。

Avro

Avro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。

HDFS

HDFS：是一个分布式文件系统，为Hadoop项目两大核心之一，是Google file system（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（high throughput）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，Portable Operating System Interface）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。

MapReduce

Hadoop MapReduce是针对谷歌MapReduce的开源实现，它是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。“映射”（map）、“化简”（reduce）等概念和它们的主要思想都是从函数式编程语言中借来的。它使得编程人员在不了解分布式并行编程的情况下也能方便地将自己的程序运行在分布式系统上。MapReduce在执行时先指定一个map（映射）函数，把输入键值对映射成一组新的键值对，经过一定的处理后交给reduce，reduce对相同key下的所有value进行处理后再输出键值对作为最终的结果。核心思想就是“分而治之”。

HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于Google的论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。如同Bigtable利用了Google文件系统（Google File System）提供的分布式数据存储方式一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase不同于一般的关系数据库，其一，HBase是一个适合于存储非结构化数据的数据库；其二，HBase 是基于列而不是基于行的模式。HBase和Bigtable使用相同的数据模型。用户将数据存储在一个表里，一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列。由于HBase表示疏松的，用户可以给行定义各种不同的列。HBase主要用于需要随机访问、实时读写的大数据。

Hive

Hive最早是由Facebook设计的，是一个建立在Hadoop基础之上的数据仓库，它提供了一些用于数据整理、特殊查询和分析存储在Hadoop文件中的数据集的工具。Hive提供的是一种结构化数据的机制，它支持类似于传统RDBMS中的SQL语言来帮助那些熟悉SQL的用户查询Hadoop中的数据，该查询语言称为Hive QL。与此同时，那些传统的MapReduce编程人员也可以在Mapper或Reducer中通过Hive QL查询数据。Hive编译器会把Hive QL编译成一组MapReduce任务，从而方便MapReduce编程人员进行Hadoop应用的开发。

Pig

Pig是一个对大型数据集进行分析和评估的平台。Pig最突出的优势是它的结构能够经受住高度并行化的检验，这个特性让它能够处理大型的数据集。目前，

Pig的底层由一个编译器组成，它在运行的时候会产生一些MapReduce程序序列，Pig的语言层由一种叫做Pig Latin的正文型语言组成。

Chukwa

Chukwa是开源的数据收集系统，用于监控和分析大型分布式系统的数据。Chukwa是在Hadoop的HDFS和MapReduce框架之上搭建的，它同时继承了Hadoop的可扩展性和健壮性。Chukwa通过HDFS来存储数据，并依赖于MapReduce任务处理数据。Chukwa中也附带了灵活且强大的工具，用于显示、监视和分析数据结果，以便更好地利用所收集的数据。

大数据存储

存储的讲解分为四部分：HDFS, HBase, NoSQL 和云数据库

HDFS

分布式文件系统简介

相对于传统的本地文件系统而言，分布式文件系统是一种通过网络实现文

件在多台计算机上进行分布式存储的文件系统。分布式文件系统的设计一般采用“客户机/服务器”（client/server）模式，客户端以特定的通信协议通过网络与服务器建立连接，提出文件访问请求，客户端和服务器可以通过设置访问权来限制请求方对底层数据存储快的访问。

在我们所熟悉的Windows、Linux操作系统中，文件系统一般会把磁盘空间划分为每512字节一组，称为“磁盘块”，它是文件系统读写操作的最小单位，文件系统的块（block）通常是磁盘块的整数倍，即每次读写的数据量必须是磁盘块大小的整数倍。

分布式文件系统也采用了块的概念，HDFS默认的一个块的大小为64MB。与普通文件不同的是，在分布式文件系统中，如果一个文件小于一个数据块的大小，它并不占用整个数据块的存储空间。

分布式文件系统在物理结构上由计算机群中的多个节点构成，这些节点分为两类，一类叫“主节点”（master node）或者也称为“名称节点”（name node），另一类叫“从节点”（slave node）或者也被称为“数据节点”（data node）。

名称节点负责文件和目录的创建、删除和重命名等，同时管理着数据节点和文件块的映射关系，因此客户端只有访问名称节点才能找到请求的文件块所在的位置。数据节点负责数据的存储和读取，在存储时，由名称节点分配存储位置，然后由客户端把数据直接写入相应的数据节点；在读取时，客户端从名称节点获得数据节点和文件块的映射关系，然后就可以到相应位置访问文件块。

计算机集群中的节点可能发生故障，因此，为了保障数据的完整性，分布式文件系统通常采用多副本存储。文件块会被复制为多个副本，存储在不同的节点上，而且，存储同一文件块的不同副本节点，会分布在不同机架上。

HDFS简介

在HDFS中，名称节点（name node）负责管理分布式文件系统的命名空间，保存了两个核心的数据结构，即FsImage和EditLog。

名称节点

FsImage用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据，操作日志文件EditLog中记录了所有针对文件的创建、删除、重命名等操作。名称节点记录了每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息。

FsImage文件包含文件系统中所有目录和文件inode的序列化形式。每个inode是一个文件或目录的元数据的内部表示，并包含此类信息：文件的复制等级、修改和访问时间、访问权限、块大小以及组成文件的块。对于目录，则存储修改时间、权限和配额元数据。

FsImage文件没有记录块存储在哪个数据节点。而是由名称节点把这些映射保留在内存中，当数据节点加入HDFS集群时，数据节点会把自己所包含的块列表告知给名称节点，此后会定期执行这种告。

在名称节点启动的时候，它会将FsImage文件中的内容加载到内存中，之后再执行EditLog文件中的各项操作，使得内存中的元数据和实际的同步，存在内存中的元数据支持客户端的读操作。

一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映射，则创建一个新的FsImage 文件和一个空的EditLog文件。

名称节点起来之后， HDFS中的更新操作会重新写到EditLog文件中，因为FsImage文件一般都很大（ GB级别的很常见），如果所有的更新操作都往FsImage文件中添加，这样会导致系统运行的十分缓慢，但是，如果往EditLog 文件里面写就不会这样，因为EditLog 要小很多。每次执行写操作之后，且在向客户端发送成功代码之前， edits文件都需要同步更新。

名称节点运行期间EditLog不断变大的问题

在名称节点运行期间， HDFS的所有更新操作都是直接写到EditLog中，久而久之， EditLog文件将会变得很大。虽然这对名称节点运行时候是没有什么明显影响的，但是，当名称节点重启的时候，名称节点需要先将FsImage里面

的所有内容映像到内存中，然后再一条一条地执行EditLog中的记录，当EditLog文件非常大的时候，会导致名称节点启动操作非常慢，而在这段时间内 HDFS系统处于安全模式，一直无法对外提供写操作，影响了用户的使用。

如何解决？答案是： SecondaryNameNode第二名称节点

第二名称节点

第二名称节点是HDFS架构中的一个组成部分，它是用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间。 SecondaryNameNode一般是单独运行在一台机器上。

数据节点（ Data Node）

数据节点是分布式文件系统HDFS的工作节点，负责数据的存储和读取，会根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索，并且向名称节点定期发送自己所存储的块的列表。每个数据节点中的数据会被保存在各自节点的本地Linux文件系统中。

HDFS体系结构

HDFS采用了主从（ Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群包括一个名称节点（ NameNode）和若干个数据节点（ DataNode）（如图3-4所示）。名称节点作为中心服务器，负责管理文件系统的命名空间及客户端对文件的访问。集群中的数据节点一般是一个节点运行一个数据节点进程，负责处理文件

系统客户端的读/写请求，在名称节点的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制等操作。每个数据节点的数据实际上是保存在本地Linux文件系统中的。

HDFS的命名空间包含目录、文件和块。在HDFS1. 0体系结构中，在整个HDFS集群中只有一个命名空间，并且只有唯一一个名称节点，该节点负责对这个命名空间进行管理。 HDFS使用的是传统的分级文件体系，因此，用户可以像使用普通文件系统一样，创建、删除目录和文件，在目录间转移文件，重命名文件等。

HDFS是一个部署在集群上的分布式文件系统，因此，很多数据需要通过网络进行传输，所有的HDFS通信协议都是构建在TCP/IP协议基础之上的，客户端通过一个可配置的端口向名称节点主动发起TCP连接，并使用客户端协议与名称节点进行交互，名称节点和数据节点之间则使用数据节点协议进行交互，客户端与数据节点的交互是通过RPC（ Remote Procedure Call）来实现的。在设计上，名称节点不会主动发起RPC，而是响应来自客户端和数据节点的RPC请求。

客户端是用户操作HDFS最常用的方式， HDFS在部署时都提供了客户端。HDFS客户端是一个库，暴露了 HDFS文件系统接口，这些接口隐藏了HDFS 实现中的大部分复杂性。严格来说，客户端并不算是HDFS的一部分，客户端可以支持打开、读取、写入等常见的操作，并且提供了类似Shell的命令行方式来访问HDFS中的数据。此外， HDFS也提供了 Java API，作为应用程序访问文件系统的客户端编程接口。

HDFS存储管理

HDFS采用了多副本方式对数据进行冗余存储。

如图3-5所示，数据块1 被分别存放到数据节点A和C上，数据块2被存放在数据节点A和B上。这种多副本方式具有以下几个优点：

（1）加快数据传输速度：多个用户同时访问一个文件

（2）容易检查数据错误：多副本比较

（3）保证数据可靠性：单点故障不会造成数据损失

HDFS采取了以机架（Rack）为基础的数据存放策略。HDFS默认每个数据节点都是在不同机架上的，这让写入数据的时候不能充分利用同一机架内部机器之间的带宽，但是它有更多优点：

首先获得很高的数据可靠性，即使一个机架发生故障，副本仍可用；

其次，在读取数据的时候，可以在多个机架上并行读取数据；

最后可以更容易实现系统内部负载均衡。

HDFS提供了一个API可以确定一个数据节点所属的机架ID，客户端也可以调用API获取自己所属的机架ID，当客户端读取数据时，从名称节点获得数据块不同副本的存放位置列表，列表中包含了副本所在的数据节点，可以调用API来确定客户端和这些数据节点所属的机架ID，当发现某个数据块副本对应

的机架ID和客户端对应的机架ID相同时，就优先选择该副本读取数据，如果没有发现，就随机选择一个副本读取数据。

HDFS具有较高的容错性，可以兼容廉价的硬件，它把硬件出错看作一种常态，而不是异常，并设计了相应的机制检测数据错误和进行自动恢复，主要包括以下几种情形：名称节点出错、数据节点出错和数据出错。

（1）名称节点出错

名称节点保存了所有的元数据信息，其中，最核心的两大数据结构是FsImage和Editlog，如果这两个文件发生损坏，那么整个HDFS实例将失效。因此， HDFS设置了备份机制，把这些核心文件同步复制到备份服务器SecondaryNameNode上。当名称节点出错时，就可以根据备份服务器SecondaryNameNode中的FsImage和Editlog数据进行恢复。

（2）数据节点出错

每个数据节点会定期向名称节点发送“心跳”信息，向名称节点报告自己的状态。当数据节点发生故障，或者网络发生断网时，名称节点就无法收到来自一些数据节点的心跳信息，这时，这些数据节点就会被标记为“宕机”，节点上面的所有数据都会被标记为“不可读”，名称节点不会再给它们发送任何I/O请求。这时，有可能出现一种情形，即由于一些数据节点的不可用，会导致一些数据块的副本数量小于冗余因子，名称节点会定期检查这种情况，一旦发现某个数据块的副本数量小于冗余因子，就会启动数据冗余复制，为它生成新的副本，HDFS和其它分布式文件系统的最大区别就是可以调整冗余数据的位置。

（3）数据出错

网络传输和磁盘错误等因素，都会造成数据错误，客户端在读取到数据后，会采用md5和sha1 对数据块进行校验，以确定读取到正确的数据。在文件被创建时，客户端就会对每一个文件块进行信息摘录，并把这些信息写入到同一个路径的隐藏文件里面，当客户端读取文件的时候，会先读取该信息文件，然后，利用该信息文件对每个读取的数据块进行校验，如果校验出错，客户端就会请求到另外一个数据节点读取该文件块，并且向名称节点报告这个文件块有错误，名称节点会定期检查并且重新复制这个块。

HDFS的数据读写过程

HBase

NoSQL

云数据库

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。

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

大大数据概念、技术、特点、应用与案例

大数据 目录 一、大数据概念 (1) 二、大数据分析 (2) 三、大数据技术 (3) 四、大数据特点 (4) 五、大数据处理 (4) 六、大数据应用与案例分析 (6) 一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 "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。从数据的类别上看，"大数据"

指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，

林子雨大数据技术原理及应用第四章课后作业答案

大数据技术原理与应用第四章课后作业 黎狸 1.试述在Hadoop体系架构中HBase与其他组成部分的相互关系。 HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，实现高性能计算；利用Zookeeper作为协同服务，实现稳定服务和失败恢复；使用HDFS作为高可靠的底层存储，利用廉价集群提供海量数据存储能力; Sqoop为HBase的底层数据导入功能，Pig 和Hive为HBase提供了高层语言支持，HBase是BigTable的开源实现。 2.请阐述HBase和BigTable的底层技术的对应关系。 3.请阐述HBase和传统关系数据库的区别。 4.HBase有哪些类型的访问接口？ HBase提供了Native Java API , HBase Shell , Thrift Gateway , REST GateWay , Pig , Hive 等访问接口。 5.请以实例说明HBase数据模型。

6.分别解释HBase中行键、列键和时间戳的概念。 ①行键标识行。行键可以是任意字符串，行键保存为字节数组。 ②列族。HBase的基本的访问控制单元，需在表创建时就定义好。 ③时间戳。每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索 引。 7.请举个实例来阐述HBase的概念视图和物理视图的不同。 8.试述HBase各功能组件及其作用。 ①库函数：链接到每个客户端； ②一个Master主服务器：主服务器Master主要负责表和Region的管理工作； ③③许多个Region服务器：Region服务器是HBase中最核心的模块，负责存储和 维护分配给自己的Region，并响应用户的读写请求

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

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案

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 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。

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

大数据基本概念及技术

大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，不管什么，都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。 直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。

不过数值是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，最早是立足于数值数据的。 传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。

(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

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。

大数据的概念、特征及其应用

马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类：学习资料 标签： 杂谈 大数据的概念、特征及其应用 马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月 ［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。 ［关键词］大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战 一、引言 自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。 首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB，) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20 倍以上，到2020 年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”［2］，欲大力推

大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案(精编文档).doc

【最新整理，下载后即可编辑】 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

大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用 (总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除

大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目，结构如下图 Common 原名：Core，包含HDFS, MapReduce和其他公共项目，从Hadoop 版本后，HDFS和MapReduce分离出去，其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具，主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro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。 HDFS HDFS：是一个分布式文件系统，为Hadoop项目两大核心之一，是Google file system（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（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应

数据库原理及应用习题

窗体顶端 四、分析与设计题（4） 1．请依据下表内容完成题目要求。(40分) 1.建立数据库student。（2分） 2.按照图表中给出的表定义，请在student数据库中创建学生表。(4分) 3.查询学生表中女同学的基本信息。（2分） 4.查询成绩表中选修了课程号为'002'的所有学生的学号及成绩，并按成绩降序排列。（3分） 5.查询成绩表中课程号为'003'课程的成绩最高分。（2分） 6.查询所有学生的学号、姓名、所选课程的课程名称及相应成绩（4分） 7.查询学生表中各系的的学生人数，结果显示系别和人数两列。（3分） 8.向成绩表成绩中插入一行数据，列值分别为：（''，'003'，89 ）（2分） 9.修改课程表中 '数据结构'课程的学分，将其学分改为6 。（2分） 10.删除学生表中姓张的学生记录（2分） 11.根据学生表创建视图View1，视图包含计算机系所有学生的基本信息。（3分） 12.查询视图View1所包含的数据。（2分） 13.创建存储过程Proc1，使其完成如下功能：根据任意输入的学生学号，查询成绩表中该学生的学号、课程号及成绩。（使用输入参数）（5分） 14.执行第13小题中创建的存储过程Proc1，执行时输入的学生学号为''（2分） 15、删除成绩表。（2分） 答案： 完成如下所要求所用的操作命令：（共40分） 1、创建一个存放在D：\SQL路径下Test数据库，该数据库的主数据文件逻辑名称为Test_data，物理文件名为，初始大小为4MB，最大尺寸为10MB，增长速度为10%；数据库的日志文件逻辑名称为Test_log，物理文件名为，初始大小为1MB，最大尺寸为5MB，增长速度为1MB。（4分） 2、依据表结构创建score表。（3分） 3、查看表中所的的数据行。（2分） 4、查看表中姓名、SQL 两列数据，并按成绩降序排列。。（2分） 5、查看表中姓王学生的基本信息。（3分） 6、查看所有学生的学号、姓名及总分（三门课相加）。（2分） 7、向score表中插入一行数据，值分别为：（2分） （1005 ， '赵强'， 64， 82 ， 69） 8、修改表中姓名为王英的数据，使VB的值改为：85 （2分） 9、创建视图xs1，使其包含学号、姓名、SQL三列。（3分） 10、创建存储过程pjf，用它来按姓名查询score表中任一学生的平均成绩。（4分） 11、执行第10小题中创建的存储过程pjf。 (2分) 12、建立触发器tr1p，防止用户对score表有删除、修改及插入操作。(4分) 13、显示score中各门课的平均值。（3分） 14、删除score表中姓王的所有数据行。（2分） 15、删除test数据库。（2分）

数据库原理与应用答案

《数据库原理与应用》（第三版）习题参考答案 第 1 章数据库概述 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。 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。 数据库系统是指在计算机中引入数据库后的系统，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：文件管理和数据库管理。 3．与文件管理相比，数据库管理有哪些优点？ 答：与文件系统管理数据相比，数据库系统管理数据带来了如下好处：将相互关联的数据集成在一起，较少的数据冗余，程序与数据相互独立，保证数据的安全可靠，最大限度地保证数据的正确性，数据可以共享并能保证数据的一致性。 4．在数据库管理方式中，应用程序是否需要关心数据的存储位置和存储结构？为什么？ 答：不需要。因为数据库管理系统提供了逻辑独立性和物理独立性。 5．在数据库系统中，数据库的作用是什么？ 答：数据库是数据的汇集，它以一定的组织形式保存在存储介质上。 6．在数据库系统中，应用程序可以不通过数据库管理系统而直接访问数据文件吗？ 答：不能 7．数据独立性指的是什么？它能带来哪些好处？ 答：数据独立性是指应用程序不会因数据的物理表示方式和访问技术的改变而改变，即应用程序不依赖于任何特定的物理表示方式和访问技术，它包含两个方面：逻辑独立性和物理独立性。 物理独立性是指当数据的存储位置或存储结构发生变化时，不影响应用程序的特性； 逻辑独立性是指当表达现实世界的信息内容发生变化时，不影响应用程序的特性。 8．数据库系统由哪几部分组成，每一部分在数据库系统中的作用大致是什么？ 答：数据库系统一般包括数据库、数据库管理系统（及相应的实用工具）、应用程序和数据库管理员四个部分。数据库是数据的汇集，它以一定的组织形式保存在存储介质上；数据库管理系统是管理数据库的系统软件，它可以实现数据库系统的各种功能；应用程序专指以数据库数据为基础的程序，数据库管理员负责整个数据库系统的正常运行。 第2章数据模型与数据库结构 1．解释数据模型的概念，为什么要将数据模型分成两个层次？ 答：答：数据模型是对现实世界数据特征的抽象。数据模型一般要满足三个条件：第一是数

《现代数据库原理与应用技术》课程标准

《现代数据库原理与应用》课程标准 一．课程信息 课程名称：现代数据库原理与应用课程类型：（计算机软件与网络专业公共必修课）课程代码：（07010106）授课对象：（工科类专业） 学分：（4学分）先修课：（C语言程序设计） 学时：（64学时）后续课：（无） 制定人：苏绍培制定时间：2011年6月20日星期一 二．课程性质、任务和目的 1、课程性质： 《现代数据库原理与应用》是计算机网络技术、软件技术专业的一门主干课程。该课程讲述了数据库系统的基本概念，基本原理和基本技术。由于该课程是一门实践性很强的专业课，对培养网络与软件专业这种应用方面的专业技术人才有重要意义，仅学习原理性知识是不够的，必须将理论与实践结合起来。《数据库课程设计》通过实际设计一个小型数据库管理系统，或者设计与实现一个颇具规模的数据库应用系统，使学生进一步理解所学到的原理性知识，培养学生开发大型系统软件的能力。 2、课程目的： （1）培养学生综合运用所学理论知识分析和解决实际问题的能力。 （2）培养学生的团队开发意识和工作方式。 （3）通过课程设计使学生了解和掌握数据库应用系统的开发原理和开发方法，对软件系统开发的全过程有一个初步的认识和实践，增强学生的系统分析、设计、调试能力。 （4）借助课程设计，对学生进行基本的软件工程训练。 3、课程的主要任务： （1）完成至少一个实际的数据库应用系统的需求分析、总体设计与详细设计。 （2）选择合适的数据库前台开发工具和后台数据库，创建数据库，进行相应功能模块的程序设计，最后调试成功。 三．课程设计 （一）．课程目标设计

本课程设计重在培养学生的团队开发意识和工作方式，培养并提高学生设计一个具有一定规模、并且完整的数据库应用软件的能力，具体包括系统分析、设计、调试，以及撰写软件开发文档等方面的能力。 1．选题要求：课题应满足课程设计的目的和基本要求，尽量选择经典的数据库应用课题。具体选题可以采用自主选题和教师指派两种方式。 2．组织方式：基于小组开发和设计，每个小组由3-4位学生组成，设置组长，强调协作，同时明确个人分工。 3．实施步骤：课程设计分系统分析、总体设计、详细设计、合成调试四个阶段进行，每个阶段提交不同的设计文档并进行验收。 4．数据库结构设计：结构设计要合理、冗余度小，信息存储完备，满足功能需求。 5．功能设计：实现数据库应用系统一般应具备的用户登录验证、数据编辑、查询统计、报表输出、系统维护等功能。 6.编程语言可由小组根据自己的情况选择，但一般情况下应该是小组的每个成员都对该语言较熟悉。避免把学习语言的时间放在设计期间。 参考使用的语言有：VF、SQL_Server、VB、Delphi 、VC等,详细介绍SQL_Server。（二）。课程课时分配

《数据库原理与应用》课后习题参考答案

《数据库原理与应用》课后习题参考答案 第一章作业参考答案 1、单选题C C D B C 2、判断题对错错错对 3填空题网状模型用户商业智能数据挖掘系统设计 4简答题 1）数据模型就是指描述事物对象得数据组成、数据关系、数据约束得抽象结构及其说明。数据模型就是指描述事物对象得数据组成、数据关系、数据约束得抽 象结构及其说明。数据模型就是指描述事物对象得数据组成、数据关系、数据约束 得抽象结构及其说明。3）数据约束：用于描述数据结构中数据之间得语义联系、数据之间得制约与依存关系，以及数据动态变化得规则。主流数据库采用关系图模 型。数据库典型数据模型：层次数据模型网状数据模型关系数据模型其它数据模 型（如对象数据模型、键值对数据模型、列式数据模型。。。） 2）数据库——就是一种依照特定数据模型组织、存储与管理数据得文件，数据库文件一般存放在辅助存储器以便长久保存。数据库具有如下特点：数据不重复 存放；提供给多种应用程序访问；数据结构独立于使用它得应用程序；对数据 增、删、改、检索由统一软件进行管理与控制。 3）数据库(Database)就是一种依照特定模型组织、存储与管理数据得数据结构。在数据库中，不仅存放了数据，而且还存放了数据与数据之间得关系。数据库 内部元素：用户表：用户在数据库中创建得数据库表；系统表：数据库中系统自带 得数据库表；视图：数据库中用于对数据进行查询得虚拟表；索引：数据库中用于 加快数据查询得索引项；约束：数据库中对数据、数据关系施加得规则；存储过 程：数据库内部完成特定功能处理得程序；触发器：数据库内部因数据变化自动执 行得一类存储过程等等 4）数据库系统包括：用户、数据库应用程序、数据库管理系统与数据库四个组成要素。 5）数据库管理系统（Database Manage System，DBMS ）——就是一种专门用来创建数据库、管理数据库、维护数据库，并提供对数据库访问得系统软件。数 据库管理系统（DBMS）主要功能：创建数据库与表; 创建支持结构,如索引等; 读取 数据库数据; 修改数据库数据; 维护数据库结构; 执行规则; 并发控制; 提供安全性; 执行备份与恢复等等 第二章作业参考答案 1 单选题C B D A A 2、判断题对对错对错 3填空题全外连接数据约束候选键用户定义完整性4简答题外码键 1）在关系模型中，使用“关系”来存储“实体”中得数据。关系（relation）——就是指存放实体数据得二维表。关系特征：行存储实体得个体数