大数据关键技术和在农业中的可能应用

中国农业大学

课程论文（2014-2015学年秋季学期）

大数据关键技术和在农业上的可能应用大数据就是大交易数据、大交互数据和大数据处理的总称。大数据带来了信息技术的变化，表现在数据处理方法由原来的收集、精选变为生成、粗筛，数据模型因大量的数据变得简单，利用集群的计算模式和高效并发的存储方式。

大数据的基本处理流程如下，

（1）采集。利用多种轻型数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作，特点和挑战是并发系数高；

（2）导入/预处理。将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。特点和挑战是导入数据量大。

（3）统计/分析。统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求。特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

（4）挖掘。基于前面的查询数据进行数据挖掘，来满足高级别的数据分析需求，特点和挑战是算法复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都大。

大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

一大数据关键技术

1.云计算

如果说云计算改变了IT,那么大数据则改变了业务。通过大数据的业务需求，为云计算的落地找到了实际应用。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

2.采集技术

与传统数据采集相比，大数据技术在数据采集方面采用了一些新的方法。1）系统日志采集方法。很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。2）网络数据采集方法：对非结构化数据的采集。网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。3）其他数据采集方法。对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据，可以通过与企业或研究机构合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。

3.存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL 数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。不同类型的NoSQL数据库具有不同的数据存储模型，数据间的关联关系和索引方式各部相同，分别使用不同应用的需要。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。总体而言，非关系型数据库引擎关注关系型数据库引擎的限制，如索引、流媒体和高访问量的网站服务。在这些领域，相较关系型数据库引擎，NoSQL的效率明显更高。

4.数据挖掘

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有，1）分类。首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。2）回归分析。回归分析方法反应的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系。3）聚类。聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定

义好的类，不需要训练集。4）关联规则。关联规则是描述数据库数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。5）特征。特征分析是从一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。6）变化和偏差分析。目的是为了寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。7）Web页挖掘。网页上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，收集各种有关数据，分析这类数据以获得重要信息。

二大数据关键技术在农业上的可能应用

有了这些关键技术的支撑，大数据的应用涉及很多领域。农业大数据涉及到水、土、光、热、气候资源，作物育种、种植、施肥、植保、过程管理、收获、加工、存储、机械化等各环节，多类型复杂数据采集、挖掘、处理、分析与应用等问题。下面简单介绍一下大数据关键技术在农业上可能的应用。

各种农产品生产基地都通过摄像头、传感器等采集设备采集了生产基地的各项数据指标，如温度、光照等，要求不仅能在手机上即时显示，还能查看以前的相关数据，这两种功能的实现技术已非常成熟，但是让手机客商通过这些数据做出农产品生产计划确是关乎数据挖掘与分析技术的，如果找出了其中的生产规律，那将会给生产带来很大的效益。一个比较典型的例子就是农场云端管理服务商Farmeron。农民可在其网站上利用这款软件，记录和跟踪自己饲养畜牧的情况(饲料库存、消耗和花费，畜牧的出生、死亡、产奶等信息，还有农场的收支信息)。其可贵之处在于：Farmeron帮着农场主将支离破碎的农业生产记录整理到一起，用先进的分析工具和报告有针对性地监测分析农场及生产状况，有利于农场主科学地制定农业生产计划。

大数据在农业生产中的应用和案例还不远如此。随着大数据与农业的深度融合发展，以前依靠传统方法不能解决的诸多问题也会迎刃而解。当大数据在IT行业风生水起之时，传统行业的应用也许才是大数据的落地所在。

浅谈农业大数据在农业生产中的作用

浅谈农业大数据在农业生产中的作用 1. 大数据的起源是什么： “大数据”一词，最早由阿尔文?托夫勒在1980年发表的《第三次浪潮》中提过。其后，随着物联网、云计算、移动互联、智能终端等技术的发展，大数据才迅速进入人们的视野。《Nature》和《Science》杂志先后对大数据做了专题性介绍，美国等国家纷纷提出大数据研究与发展计划以及相关战略，我国也于2012年多次以大数据为主题召开会议，大数据一夜之间成为广泛关注的焦点。 2. 什么是农业大数据： 农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。它保留了大数据自身具有的规模巨大（volume）、类型多样（variety）、价值密度低（value）、处理速度快（velocity）、精确度高（veracity）和复杂度高（complexity）等基本特征，并使农业内部的信息流得到了延展和深化。 3. 农业大数据类型有哪些： 根据农业的产业链条划分，目前农业大数据主要集中在农业环境与资源、农业生产、农业市场和农业管理等领域。

（1）农业自然资源与环境数据。主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据。 （2）农业生产数据包括种植业生产数据和养殖业生产数据。其中，种植业生产数据包括良种信息、地块耕种历史信息、育苗信息、播种信息、农药信息、化肥信息、农膜信息、灌溉信息、农机信息和农情信息；养殖业生产数据主要包括个体系谱信息、个体特征信息、饲料结构信息、圈舍环境信息、疫情情况等。 （3）农业市场数据包括市场供求信息、价格行情、生产资料市场信息、价格及利润、流通市场和国际市场信息等。 （4）农业管理数据主要包括国民经济基本信息、国内生产信息、贸易信息、国际农产品动态信息和突发事件信息等。 4. 农业大数据技术是什么； 如果将农业大数据的应用比作“汽车”，支撑起这些“汽车”运行的“公路”就是云计算。云计算技术在数据存储、管理与分析等方面的支撑，使得农业大数据彰显出巨大的价值。 根据大数据处理的生命周期，大数据的技术体系包括大数据的采集与预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据计算模式与系统、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化分析技术及大数据安全技术等。 随着海量信息的爆发，农业跨步迈入大数据时代。统一数据标准和规范，构建农业基准数据（即以农业信息的标准和规范为基础，以现代信息技术为手段，收集并整理的产前、产中、产后各环节的基础精准数据），推动数据标准化，并综合使用农业大数据的相关技术，建设农业大数据平台，对农业大数据进行分析、处理和展示，并将所得结果应用到农业的各个环节，才能更好的推动我国传统农

2018—2019年度广东省职业院校学生专业技能大赛(高职组)“大数据技术与应用”赛项规程

2018—2019年度广东省职业院校学生专业技能大赛(高职组)“大数据技术与应用”赛项规程 一、赛项名称 赛项名称：大数据技术与应用 赛项组别：高职组 竞赛形式：团体赛 赛项专业大类：电子信息大类 二、竞赛目的 本赛项设置的目的是为了适应大数据开发应用产业对高素质技术技能型人才的需求。赛项选取典型的大数据应用业务分析应用场景，重点检验参赛选手掌握大数据业务分析方法和数据分析能力，通过运用大数据平台及相关工具软件解决具体业务问题的能力，从而激发学生对大数据知识和技术的学习兴趣，提升学生职业素养和职业技能，展示职业教育改革成果及参赛师生良好精神风貌。 通过举办本赛项，搭建校企合作的平台，提升高职电子信息类及相关专业毕业生能力素质，满足企业用人需求，促进校企合作协同育人，对接产业发展，实现行业资源、企业资源与教学资源的有机融合，使高职院校在专业建设、课程建设、人才培养方案和人才培养模式等方面，跟踪社会发展的最新需要，缩小人才培养与行业需求差距，引领职业院校专业建设与课程改革。 三、竞赛内容 赛项以大数据技术与应用为核心内容和工作基础，重点考察参赛选手在

Hadoop平台环境下，充分利用Hadoop技术生态组件的特点，综合软件开发相关技术，对大规模并行数据处理分析从而解决实际问题的能力。具体包括： 1.掌握Hadoop平台环境部署与基本配置，掌握基于Hadoop离线分析平台，按照项目需求配置大数据组件并按照需求进行合理配置； 2.掌握Web页面的数据采集相关技术，完成指定数据的采集及处理能力； 3.综合利用MapReduce技术、分布式存储系统HDFS、数据仓库Hive等工具及技术，使用Java、Python等开发语言，完成数据清洗、数据存储、数据转化、数据分析及数据推送等一系列大数据操作； 4.综合运用基于Flask轻量级Web应用框架框架，通过使用HTML、CSS、JavaScript等开发语言，结合Echarts数据可视化组件，对数据进行可视化呈现； 5.依据项目应用需求和可视化分析的结果，完成数据分析报告的编写。 6.竞赛时间4小时，竞赛连续进行。 竞赛内容构成如下：

农业大数据应用平台技术要求

市农业大数据应用平台 建设项目 技术要求 2016年

目录 1技术要求 (3) 1.1项目目标 (3) 1.2建设现状 (3) 1.3建设原则 (4) 1.3.1先进性和成熟性 (4) 1.3.2可靠性和安全性 (5) 1.3.3开放性和标准化 (5) 1.3.4伸缩性和可扩展性 (5) 1.3.5易用性和可控性 (5) 1.4总体要求 (6) 1.4.1技术路线 (6) 1.4.2技术要求 (6) 1.4.3界面设计要求 (8) 1.4.4技术指标要求 (8) 1.5建设内容 (10) 1.5.1门户网站建设 (10) 1.5.2农业项目管理系统建设 (11) 1.5.3现有业务系统整合 (12) 1.6工程控制及验收需求................................................................. 错误！未定义书签。 1.6.1工程控制......................................................................... 错误！未定义书签。 1.6.2总体建设进度................................................................. 错误！未定义书签。 1.6.3里程碑及阶段交付物..................................................... 错误！未定义书签。 1.6.4项目验收......................................................................... 错误！未定义书签。2数据采集设备参数要求 (12)

2018年度安徽省大数据与人工智能应用竞赛-A卷

2018年度安徽省大数据与人工智能应用竞赛 竞赛须知 （1）禁止携带和使用移动储存设备、计算器、通讯工具以及参考资料。 （2）请根据大赛所提供的比赛环境，检查所列的硬件设备、软件清单、材料清单是否齐全，计算机设备是否能正常使用。 （3）本试卷共有五个部分，请选手仔细阅读比赛试卷，按照试题要求完成各项操作。 （4）比赛结束后，所有设备保持运行状态；禁止将比赛所用所有物品带离赛场。 （5）裁判以各参赛队提交的竞赛结果文档及文件为主要评分依据，参赛学生必须严格按照赛题要求的文件名保存所提交的文件，数据文件中不得含有学校名称、 参赛学生姓名、座位号等信息，否则0分处理。 竞赛背景 根据麦肯锡全球研究所的定义，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。而当前人们所说的人工智能，是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术科学，是由人工制造出来的系统所表现出来的智能。但由于传统人工智能受制于计算能力，并没能完成大规模的并行计算和并行处理，人工智能系统的能力较差。 随着移动互联网的爆发，数据量呈现出指数级的增长，大数据的积累为人工智能提供了基础支撑。同时受益于计算机技术在数据采集、存储、计算等环节的突破，人工智能已从简单的算法+数据库发展演化到了机器学习+深度理解的状态。大数据+人工智能帮助了

各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求，使数据能够从量变到质变，真正产生价值。 本次竞赛将分为大数据平台搭建、数据预处理、数据分析、数据可视化以及综合题等五部分内容，请按照竞赛要求完成竞赛。 注意：虚拟机中所涉及到的账号密码均为root/123456，其中三台虚拟机vmxxxxx是搭建Hadoop分布式环境的虚拟机，另外一台虚拟机jingsaixx是数据预处理、数据分析、数据可视化、综合题的虚拟机，参赛选手请找到对应的虚拟机，进行相关操作； 1.Hadoop分布式环境搭建与Hive安装. （15分） 请先按照如下规划表对三台虚拟机进行配置 安装包均放在/opt/hadoop-package/文件夹下，要求如下： (1).安装Hadoop (10分) 1)配置hdfs-site.xml，内容为文件的副本数1。并将配置页面截图保存到答题纸任 务1-1-1中。（2分） 2)配置mapred-site.xml，指定mapreduce的环境为yarn。并将配置页面截图保 存到答题纸任务1-1-2中。（2分） 3)设置mapreduce.map.java.opts的值为-Xmx768m，设置 mapreduce.reduce.memory.mb的值为2048MB，设置 mapreduce.reduce.java.opts的值为–Xmx1536m。并将配置页面截图并保存到

农业大数据应用

4 农业大数据 4．1农业大数据的内涵， 农业是产生大数据的无尽源泉，也是大数据应用的广阔天地。农业数据涵盖面广、数据源复杂。关于农业大数据，顾名思义，就是运用大数据理念、技术和方法，解决农业或涉农领域数据的采集、存储、计算与应用等一系列问题，是大数据理论和技术在农业上的应用和实践。农业大数据是大数据理论和技术的专业化应用，除了具备大数据的公共属性，必然具有农业数据自身的特点。通常所讲到的农业，实际上应涵盖农村、农业和农民三个层面，具有涵盖区域广、涉及领域和内容宽泛、影响因素众多、数据采集复杂、决策管理困难等特点。狭义的农业生产是指种植业，包括生产粮食作物、经济作物、饲料作物和绿肥等农作物的生产活动等，不仅仅涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等作物生产的全过程各环节，而且还涉及跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及结果的展示与应用，乃至整个产业链的资源、环境、过程、安全等监控与决策管理等。广义的农业生产是指包括种植业、林业、畜牧业、渔业和副业五种产业形式，均应该包含在农业大数据研究的范畴中。随着精准农业、智慧农业、物联网和云计算的快速发展要求，农业数据也呈现出爆炸式的增加，数据从存储到挖掘应用都面临巨大挑战。物联网在农业各领域的渗透已经成为农业信息技术发展的必然趋势，也必将成为农业大数据最重要的数据源。大量的农业工作者和管理者，既是大数据的使用者，也是大数据的制造者。由于农业自身的复杂性和特殊性，农业数据必将从基于结构化的关系型数据类型，向半结构化和非结构化数据类型转变。相对于采用二维表来逻辑表达的关系型数据结构，农业领域更多的是非结构化的数据，如大量的文字、图表、图片、动画、语音/视频等形式的超媒体要素，以及专家经验和知识、农业模型等。大量事实已经证明，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量已大大超过结构化数据。尤其是农业生产过程的主体是生物，易受外界环境和人的管理等因素影响，存在多样性和变异性、个体与群体差异性等，都决定了对数据的采集、挖掘与分析应用的难度。如何挖掘数据价值、提高数据分析应用能力、减少数据冗余和数据垃圾，是农业大数据面临的重要课题。4．2农业大数据的主要应用

大数据与AI创新创业大赛初步方案教学文案

2017中国（深圳）大数据与人工智能创新创业大赛 工作方案（草案） 现代社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT(Data Technology)的时代，有人把数据比喻为蕴藏能量的矿，大数据价值并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。大数据产业面临非常好的发展机遇：一是在国家大数据战略以及大众创业催化下，大数据领域迎来产业风口；二是物联网、人工智能、智慧城市等智慧产业的背后都是大数据应用的身影；三是以大数据、人工智能为代表的新兴科技驱动了大多数产业开始进行产业革新，行业秩序开始重塑。 与此同时，数据驱动的智能时代正在到来，如何利用机器学习，统计分析的方法，从数据中发现规律，将真正体现大数据应用在数据的深度挖掘上。为此，举办大数据和人工智能双创大赛，发现并支持优秀的大数据和人工智能创业团队，推动其在金融、零售、教育、医疗、人工智能等多个行业及领域的市场主体顺利完成大数据应用整合，并促进大数据和人工智能产业的健康发展。 【宗旨】 --------------------------------------------------------- 1、打造有影响力双创赛事平台，集聚国家和区域创新重要元素，推动我国大数据和人工智能产业健康发展。

2、组织相关投资机构和行业专家共同探讨、预判中国未来相关产业的投资机会，发现具有爆炸性成长机会的创业团队和好项目。 3、以“数据驱动，智见未来”为本次大赛的主要目的，将发现投资机会与社会的需求协同起来，挖掘培养大数据，人工智能领域创新人才。 【主办单位】 ---------------------------------------------------- 深圳软件园管理中心 深圳市创赛基金投资管理有限公司 上海大数据联盟 示范性软件学院联盟 深圳市大数据产业促进会 深圳市信息职业技术学院 【承办单位】 ------------------------------------------------------- 南方创投网 松禾创新孵化器 数据猿 鹏城IT人 【支持院校】 深圳市信息职业技术学院 清华大学深圳研究生院 北京大学深圳研究生院 哈尔滨工业大学深圳研究生院 深圳大学信息学院

农业大数据应用云平台功能简介及建设要求

农业大数据应用云平台功能简介及建设要求 截至目前，托普云农大数据应用云平台已建成农业物联网、生态循环、应急预警等10大栏目，归集数据227.03万组；已整理近40年的产业统计等数据；接入各地农业物联网示范点118个，视频摄像头525个，能满足农业生态监管、智能生产、休闲观光、应急指挥等需要。 一、农业大数据应用云平台介绍： 农业大数据应用云平台是托普云农推出的专注于农业领域的集数据资源整合、理论方法共享、分析成果发布、观点交流互动为一体的应用云平台。 1、农业大数据应用云平台是专业、精准、全面的农业数据产品； 2、农业大数据应用云平台是专注于支撑农业领域数据研究的应用工具； 3、农业大数据应用云平台是整合多渠道农业数据，引入数据挖掘展现技术，以专业分析为导向，面向农业相关人员提供数据查询、在线分析、共享交流等应用服务的知识开放平台。 二、农业大数据应用云平台功能简介： 1、农业大数据应用云平台数据： 全面、庞大的数据资源涵盖了专题数据、动态数据、共享数据、涉农企业数据四大模块。平台整合宏观经济、农业、农村等国家权威机构发布的农业相关数

据；高频率的数据更新为用户不断输送新鲜资源；共享数据汇集政府、企业、社会三方数据，打破信息孤岛，实现资源互联互通；独家采集的涉农企业数据，帮助用户准确定位企业以及群体的地理分布 2、农业大数据应用云平台的应用： 平台以专业分析为导向，引入数据挖掘理念，为用户提供多角度、多层次、多维度的农业数据在线分析功能，可视化的技术的加入，让用户轻松实现从数据查询、数据分析到成果展现的一站式操作。数据报表可视化、专题数据可视化、农产品价格可视化这三类可视化应用展示以及带有地理分布、区域统计、梯度分布、密度分布多种空间分析方法的GIS地图应用展示，为用户分析思路提供不同的分析方法，多方面满足用户的分析需求。 3、农业大数据应用云平台互动： 平台开放了个人主页、互加关注、评论等互动模块，在个人主页中，发布的历史专题、历史数据以精彩图文的方式呈现给其他用户；同时“加关注”功能，

2019年第二届“全国大学生大数据技能竞赛方案”定稿版(190218)

2019年第二届“全国大学生大数据技能竞赛” 方案 一、竞赛相关单位 赛项名称：2019年第二届“全国大学生大数据技能竞赛” 面向群体：全国本科院校、高职院校在校生 主办单位：中国大数据技术与应用联盟 承办单位：中国农业大学 北京邮电大学 （ 联通高新大数据人工智能科技（成都）有限公司 浪潮软件集团 中交星宇科技有限公司 慧聪网 技术平台：北京红亚华宇科技有限公司 大数据精英网 二、竞赛背景 信息互联网的发展使人类进入了大数据智能时代，大数据技术的应用深刻影响着人们的生活，影响着时代发展的进程。我国政府和社会各界也做出了相应的理论研究和实践研究。2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署大数据发展工作。《纲要》中明确指出，要加强专业人才培养、创新人才培养模式、建立健全的多层次多类型的大数据人才培养体系，现各高校相继启动大数据专业建设，大

数据人才培养迈进了一个全新时代。 / 目前，在我国约有800多所本科及高职院校开设了大数据相关专业，大数据技术除了需要掌握较强的理论基础之外，更重要的是需要拥有较强的动手实践能力。全国院校领导专家也在积极探索、研究，并总结出大数据技能竞赛是培养和发现人才最有效的途径之一。2018年12月在中国农业大学举办第一届“全国大学生大数据技能竞赛”报名学校达400所，通过选拔参加决赛的学校达160多所，竞赛的举办受到了广大院校师生代表的认可，为更进一步巩固“以赛促学，以赛促教”的教学成果，举办2019年第二届“全国大学生大数据技能竞赛”是非常有必要的。 三、赛项目的 举办赛项的主旨在于有效促进高等院校大数据相关专业教学模式的探索性改良，推进相关专业课程体系、教学内容和教学方法等教学资源的质量提升和丰富完善，推动校企合作，加强校企共建，提升我国大数据专业人才的实践能力。通过大数据技能竞赛，能够激发学生的自主学习热情，树立正确积极的职业价值观和人生观。通过大赛，可以提高实践教学课时量，学生可在“大数据竞赛平台”中以实际大数据项目案例开展训练相关技能并在平台搭建、数据采集、数据分析与挖掘等方面得到有效锻炼，提高学生的专业技能并逐步实践“理实一体化”、“做学教一体化”的教学模式。 以2019年第二届“全国大学生大数据技能竞赛”为纽带，搭建校企合作的平台，提升高等院校大数据技术与应用及其他信息技术类专业学生的技能及职业素养，满足企业用人需求，实现行业资源、企业资源与教学资源的有机融合，使高等院校在专业建设、课程建设、人才培养方案和人才培养模式等方面紧跟行业

大数据关键技术和在农业中的可能应用

中国农业大学 课程论文（2014-2015学年秋季学期）

大数据关键技术和在农业上的可能应用大数据就是大交易数据、大交互数据和大数据处理的总称。大数据带来了信息技术的变化，表现在数据处理方法由原来的收集、精选变为生成、粗筛，数据模型因大量的数据变得简单，利用集群的计算模式和高效并发的存储方式。 大数据的基本处理流程如下， （1）采集。利用多种轻型数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作，特点和挑战是并发系数高； （2）导入/预处理。将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。特点和挑战是导入数据量大。 （3）统计/分析。统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求。特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 （4）挖掘。基于前面的查询数据进行数据挖掘，来满足高级别的数据分析需求，特点和挑战是算法复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都大。 大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 一大数据关键技术 1.云计算 如果说云计算改变了IT,那么大数据则改变了业务。通过大数据的业务需求，为云计算的落地找到了实际应用。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 2.采集技术 与传统数据采集相比，大数据技术在数据采集方面采用了一些新的方法。1）系统日志采集方法。很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。2）网络数据采集方法：对非结构化数据的采集。网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。3）其他数据采集方法。对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据，可以通过与企业或研究机构合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。 3.存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL 数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。不同类型的NoSQL数据库具有不同的数据存储模型，数据间的关联关系和索引方式各部相同，分别使用不同应用的需要。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。总体而言，非关系型数据库引擎关注关系型数据库引擎的限制，如索引、流媒体和高访问量的网站服务。在这些领域，相较关系型数据库引擎，NoSQL的效率明显更高。 4.数据挖掘 数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有，1）分类。首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。2）回归分析。回归分析方法反应的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系。3）聚类。聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定

2018年江苏省高等职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项竞赛规程

2018年江苏省高等职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项竞赛规程

2018年江苏省高等职业院校技能大赛 大数据技术与应用赛项竞赛规程 一、赛项名称 大数据技术与应用 二、竞赛目的 本赛项的设置，是为适应大数据开发应用产业对高素质技术技能型人才的职业需求，赛项选取典型的大数据应用业务分析应用场景，重点检验参赛选手掌握大数据业务分析方法和数据分析能力、运用大数据平台及相关工具软件解决具体业务问题的能力，激发学生对大数据知识和技术的学习兴趣，提升学生职业素养和职业技能，展示职教改革成果及参赛师生良好精神风貌。 通过举办本赛项，可以搭建校企合作的平台，提升高职电子信息类及相关专业毕业生能力素质，满足企业用人需求，促进校企合作协同育人，对接产业发展，实现行业资源、企业资源与教学资源的有机融合，使高职院校在专业建设、课程建设、人才培养方案和人才培养模式等方面，跟踪社会发展的最新需要，缩小人才培养与行业需求差距，引领职业院校专业建设与课程改革。 三、竞赛内容 赛项以大数据技术与应用为核心内容和工作基础，重点考察参赛选手在Hadoop平台环境下，对于大规模并行数据处理以及内存计算技术的应用能力。具体包括： 1. 掌握Hadoop平台环境部署与基本配置，了解基于大数据计算平台的常见应用； 2.综合利用numpy、pandas、matplotlib、scikit 模块和MapReduce技术、分布式存储系统HDFS、分布式计算框架MapReduce/Yarn、数据仓库Hive、Python 等开发语言工具和技术，匹配和连接数据源，实现大数据的采集，提取、清洗、转换、分析、挖掘操作，产生分析结果，并且实现可视化呈现。 3.依据项目应用需求和分析结果，完成数据分析报告的编写。 4.竞赛时间4小时，竞赛连续进行。

大数据在智慧农业中的应用

大数据在智慧农业中的应用 一、大数据简介概述： 近年来，农业大数据的研究和应用引起社会各界及国家的密切关注。不可否认，互联网的渗透开始颠覆传统的农业模式，传感器、物联网、云计算、大数据不但颠覆了传统的手工劳作方式，也打破了粗放式的传统生产模式，转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化。目前的物联网、大数据等技术已经涉及到耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧业生产等各环节，可以实现对作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。 在市场经济下滑的大环境下，市场竞争激烈、农产品销售困难的情况下，农业大数据越来越重要。在整体解决方案中，通过采用物联网传感器技术采集作物的数据信息，并将数据反馈至云平台中，渗透到农业生产经营的各环节，为管理决策提供依据。 那么，我们首先就来搞懂农业大数据是什么? 农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节，是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及数据可视化。 结合农业本身特点以及农业全产业链切分方式，农业大数据可以分为四类：农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场和农业管理大数据，基本囊括从产到销全过程。农业大数据由结构化数据和非结构化构成，包括土地信息数据，如土地位置、地块面积、海拔高度等;环境信息数据，如气象数据，土壤水分数据，温湿度数据等等;作物信息数据，如作物长势数据，病虫害数据等等。随着农业的发展建设和物联网的应用，农业大数据的应用也越来越广泛，发展农业大数据迎来重大机遇。 那么，接下来我们就来解析农业大数据用在哪里?

从农业市场需求来看，农业大数据可以用于指导农事生产、预测农产品市场需求，辅助农业决策，以此达到规避风险、增产增收、管理透明等预期目标。 从农业生产环节来看，农业大数据可以利用传感器采集气候、土壤大数据，提供农户最佳化的栽种管理决策，协助农民有效管理其农地，并让农民从每一颗种子中提取最高的价值，降低农业成本。 从来农业整体走向来看，通过分析实时环境数据，可以得到农作物当前的长势、地块信息等;通过算法模型可以预测未来环境趋势走向，可以得到精确的未来气候走向、病虫害趋势等;通过分析环境数据整体走向，可以得到精确种植建议、管理指导。 运用农业大数据具体能为农业带来什么好处? 下面托普云农来为大家解析下： 精准生产——预测市场需求 我们经常会看到或听到农户农产品滞销，瓜果蔬菜贱卖或烂在地里的新闻，其实原因归咎于市场供需问题。同时，也会出现出现“蒜你狠”“姜你军”“豆你玩”的供小于求的情况。其实如果能把农业生产过程中的数据汇总起来，要想合理生产实现“供需平衡”并非难事。 比如说，今年安徽某农场葡萄产量高，在当地的市场需求量却很小。通过大数据数据采集发现山东某地葡萄的市场需求高，那么农场管理人就可以尽早联系山东地区的销货商，将葡萄售往山东地区。并且，农场主可以提前通过大数据平台采集的消费者需求报告，进行市场分析，提前规划生产，降低生产风险，帮助

2019年江苏省高等职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项竞赛规程

2019年江苏省高等职业院校技能大赛 大数据技术与应用赛项竞赛规程 一、赛项名称 赛项名称：大数据技术与应用 二、竞赛目的 为适应大数据产业对高素质技术技能型人才的职业需求，赛项以大数据技术与应用为核心内容和工作基础，重点考查参赛选手基于Hadoop平台环境下，充分利用Hadoop技术生态组件的特点，综合软件开发相关技术，解决实际问题的能力，激发学生对大数据相关知识和技术的学习兴趣，提升学生职业素养和职业技能，努力为中国大数据产业的发展储备及输送新鲜血液。 通过举办本赛项，可以搭建校企合作的平台，提升大数据技术与应用专业及其他相关专业毕业生能力素质，满足企业用人需求，促进校企合作协同育人，对接产业发展，实现行业资源、企业资源与教学资源的有机融合，使高职院校在专业建设、课程建设、人才培养方案和人才培养模式等方面，跟踪社会发展的最新需要，缩小人才培养与行业需求差距，引领职业院校专业建设与课程改革。 三、竞赛方式 1、比赛以团队方式进行，每个参赛队由1名领队（可由指导教师兼任）、2名指导教师、3名选手（其中队长1名）组成，指导教师须为本校专职教师。 2、竞赛时间4小时。 四、竞赛内容 赛项以大数据技术与应用为核心内容和工作基础，重点考查参赛

选手基于Hadoop平台环境下，充分利用Hadoop技术生态组件的特点，综合软件开发相关技术，解决实际问题的能力，具体包括： 1.掌握基于Hadoop离线分析平台，按照项目需求配置大数据组件并 按照需求进行合理配置； 2.掌握基于Web页面的数据采集相关技术，完成指定数据的采集及 处理能力； 3.综合利用MapReduce技术、分布式存储系统HDFS、数据仓库Hive 等工具及技术，使用Java、Python等开发语言，完成数据清洗、数据存储、数据转化、数据分析及数据推送等一系列大数据操作； 4.综合运用HTML、CSS、JavaScript等开发语言，结合Echarts数 据可视化组件，对数据进行可视化呈现； 5.根据数据可视化结果，完成数据分析报告的编写； 6.竞赛时间4小时，竞赛连续进行。 竞赛内容构成如下：

大数据在农业中的应用(上传版)

大数据在农业中的应用 摘要：结合大数据系统的一般结构，介绍和对比了当前大数据领域在文件存储、数据处理和数据库领域的关键技术。分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基木概念、典型的4“V”特征以及重点应用领域.通过各种技术的对比，得到了一些分析结果。农业数据具有容量大、关联性强、复杂多变等特点。大数据技术能从庞大的数据集合中寻找有价值的数据和知识。推动大数据技术在农业领域的实践和应用，对把握农业信息内在联系和规律意义重大。 关键词：大数据；数据分析；关键技术；农业；应用 随着移动互联网、物联网和云计算技术的迅速发展，开启了移动云时代的序幕，大数据（Big Data）也越来越吸引人们的视线。人们通过网络无障碍交流、交换信息和协同工作，互联网的出现缩短了人与人、人与世界之间的距离，整个世界连成一个“地球村”。与此同时，借助互联网的高速发展、高内存高性能的存储设备和存储介质的出现、数据库技术的成熟和普及，人类在日常学习、生活、工作中产生的数据量正以指数形式增长，呈现“爆炸”状态[1]。“大数据问题”（Big Data Problem）就是在这样的背景下产生的，成为科研学术界和相关产业界的热门话题，吸引着越来越多的科学家研究大数据带来的相关问题。 大数据的“大”不仅仅体现在数据的海量性，还在于其数据类型的复杂性。随着报表、账单、影像、办公文档等在商业公司中得到普遍使用，互联网上视频、音乐、网络游戏不断发展，越来越多的非结构化数据进一步推动数字宇宙爆炸。数据海量而复杂，这是对大数据的诠释。与传统的数据相比，大数据具有规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和低价值密度（Value）的4V特点[2]。规模性和高速性是数据处理一直以来研究和探讨的问题，多样性和价值密度低是当前数据处理发展中不断显现出来的问题，而且在可以预见的未来，随着智慧城市、智慧地球等各种新设想的不断成为现实，上面的4种问题将会变得更加凸显，而且是不得不面对的问题。 处于发展中国家前列的中国，大数据的应用处于起步阶段。在工信部发布的物联网“十二五”规划中，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出，其

大数据在智慧农业中的应用展望

大数据在智慧农业中的应用展望 概要：在大数据时代下，将智慧农业与大数据技术相结合，不仅使农业的生产方式得到了创新，而且资源利用率也获得了显著提升，使农业生产更加科学、更加现代化。。因此，本文将对大数据在智慧农业中研究与应用展望进行深入探讨，以供参考。 当前，为了解决人民群众的口粮问题，我国对于农业方面的投入持续增加。此外，随着信息化技术的发展，大数据时代已经悄然来临，对于农业工作者来说，其需要对大数据时代有着更加深入的理解，并要在智慧农业中增加大数据的应用力度，从而进一步加快我国智慧农业的发展步伐，提升农业生产水平，对加快我国智慧农业的发展步伐可起到十分积极的作用。 一、智慧农业概述 所谓智慧农业，指的是通过使用大数据处理分析技术，对各类信息数据进行整合，例如，生物信息、气候信息以及环境信息等，不仅可弥补以往专家系统的不足，而且可多角度、全方面地为农民的决策提供准确依据，有助于进一步提升农作物的产量，属于我国今后农业发展的重要方向。 二、大数据的概念与特征 在智慧农业中，大数据的作用不可替代。对于大数据来说，其不仅存在海量的数据信息，并且数据信息具有极高的应用价值。当前，随着云计算、互联网技术的逐步发展，智慧农业成为了我国农业现代化发展的关键一环。大数据的特征，即：1）体量大。在智慧农业中，存在着海量的数据信息。2）速度快。随着智慧农业的不断推进，数据信息的产生速度十分迅速。3）多样性。由于影响农作物产量的因素比较多，所以需要收集信息的种类也更多，更加多样。4）真实性。为了给决策者提供决策依据，农业数据必须要真实、可靠。5）价值巨大。大数据具有十分巨大的应用价值，所以需要不断地挖掘数据信息，为有价值的决策提供有力支撑。 三、智慧农业大数据类型

大数据在智慧农业中的应用

大数据在智慧农业中的应用

大数据在智慧农业中的应用 一、大数据简介概述： 近年来，农业大数据的研究和应用引起社会各界及国家的密切关注。不可否认，互联网的渗透开始颠覆传统的农业模式，传感器、物联网、云计算、大数据不但颠覆了传统的手工劳作方式，也打破了粗放式的传统生产模式，转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化。目前的物联网、大数据等技术已经涉及到耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧业生产等各环节，可以实现对作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。 在市场经济下滑的大环境下，市场竞争激烈、农产品销售困难的情况下，农业大数据越来越重要。在整体解决方案中，通过采用物联网传感器技术采集作物的数据信息，并将数据反馈至云平台中，渗透到农业生产经营的各环节，为管理决策提供依据。 那么，我们首先就来搞懂农业大数据是什么? 农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节，是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及数据可视化。 结合农业本身特点以及农业全产业链切分方式，农业大数据可以分为四类：农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场和农业管理大数据，基本囊括从产到销全过程。农业大数据由结构化数据和非结构化构成，包括土地信息数据，如土地位置、地块面积、海拔高度等;环境信息数据，如气象数据，土

壤水分数据，温湿度数据等等;作物信息数据，如作物长势数据，病虫害数据等等。 随着农业的发展建设和物联网的应用，农业大数据的应用也越来越广泛，发展农业大数据迎来重大机遇。 那么，接下来我们就来解析农业大数据用在哪里? 从农业市场需求来看，农业大数据可以用于指导农事生产、预测农产品市场需求，辅助农业决策，以此达到规避风险、增产增收、管理透明等预期目标。 从农业生产环节来看，农业大数据可以利用传感器采集气候、土壤大数据，提供农户最佳化的栽种管理决策，协助农民有效管理其农地，并让农民从每一颗种子中提取最高的价值，降低农业成本。 从来农业整体走向来看，通过分析实时环境数据，可以得到农作物当前的长势、地块信息等;通过算法模型可以预测未来环境趋势走向，可以得到精确的未来气候走向、病虫害趋势等;通过分析环境数据整体走向，可以得到精确种植建议、管理指导。 运用农业大数据具体能为农业带来什么好处? 下面托普云农来为大家解析下：

大数据大赛说明

智慧杯创新应用大赛说明文档 大赛介绍 大赛简介 智慧中国，数据先行； 大数据是智慧城市的血脉。随着城市信息化的建设和完善，海量数据被沉淀和积累。如何通过数据关联、分析，提取其中的知识和智能，挖掘其中蕴含的巨大价值，在科技迭代的过程中实现城市运行与管理的智能化？ 此次「智慧中国杯」在交通、金融、教育三大核心领域取题，开放来自政府、企业特别提供的真实稀缺数据，悬赏百万奖金，向全国征集具有高商业价值和社会效益的创新应用。 数据来源于大众，问题源于大众，而答案也一直潜藏在公众的智慧中。此次竞赛获得成都市人民政府的大力支持，期待创新创业先行者和数据极客能够群策群力，为智慧中国的发展和实现注入你的智慧。 大赛奖励 全明星奖 大赛参赛作品在通过初赛（算法资格赛）、复赛（创新应用赛）、决赛（72小时全明星总决赛）所有环节后方可角逐全明星相关奖项。

资格赛独立奖 本次大赛为初赛（算法资格赛）特设独立奖项，以奖励在算法资格赛中具有卓越技术表现的参赛团队，获得独立奖的团队同样可以赢得全明星奖，互不影响。 大赛赛程 初赛3大主题算法资格赛 2016年11月3日— 2017年2月20日 资格赛开放了“交通、教育、金融”3大主题的算法题目和数据，参赛团队根据自己拟设计的创新应用所在的行业，报名算法资格赛（交通、教育、金融），各阶段任务和评选标准请见任务与数据。 初赛评审

2017年2月21日— 2017年2月28日 专家评审根据评选标准评定复赛晋级团队，入围名单将在大赛官网主页和大赛官方微信进 行公示。 赛创新应用赛 2017年3月1日— 2017年5月25日 进入复赛的参赛团队可获取完整数据，完成创意应用的优化，同步形成说明文档，通过竞 赛平台正式提交创新应用原型和文档。 复赛评审 2017年5月26日— 6月10日 专家评审根据评选标准对所有作品进行评审，评选出前6名进入72小时全明星总决赛， 入围名单将在大赛官网主页和大赛官方微信进行公示。 决赛72小时全明星总决赛 2017年6月中旬 前6名团队进入72小时全明星总决赛，参赛团队在这72小时内将获得重点集训，通过训练营导师的指导形成更完整的展示方案，并于最后的总决赛现场展示。 任务说明 初赛任务 资格赛开放了“交通、教育、金融”3大主题的算法题目和数据，参赛团队根据自己拟设 计的创新应用所在的行业，报名算法资格赛（交通、教育、金融），通过构建模型，优化 算法，冲击资格赛排行榜。同时根据算法赛数据和其他开放数据的数据样例进行创意构思，于初赛截止日期前提交500-1000字的创新应用简介。 参赛作品及评选标准 1. 参赛者的年龄不限，以个人或企业的身份参赛均可，无区别对待； 2. 一名参赛者仅能参与一支团队，参赛团队应至少由一人组成，最多五人（请谨慎对待解散队伍功能，一旦解散所有数据立即清空，无法恢复）；

34.LNGZ2020-34：2020年辽宁省职业院校技能大赛(高职组)“大数据技术与应用”赛项样卷

2020年辽宁省职业院校技能大赛 高职组 “大数据技术与应用” 试题（样卷）

赛题说明 一、竞赛内容分布 二、竞赛时长 竞赛时长为4个小时。 三、竞赛注意事项 1.竞赛所需的硬件、软件和辅助工具由组委会统一布置，选手不得私自携带任何软件、移动存储、辅助工具、移动通信等进入赛场； 2.请根据大赛所提供的比赛环境，检查所列的软件及工具组件清单是否齐全，计算机设备是否能正常使用； 3.比赛完成后，比赛设备、软件和赛题请保留在座位上，禁止将比赛所用的所有物品（包括试卷和草纸）带离赛场； 4.裁判以各参赛队提交的竞赛结果文档为主要评分依据。所有提交的文档必须按照赛题所规定的命名规则命名，不得以任何形式体现参赛院校、赛位号等信息；

5.本次比赛采用统一网络环境比赛，请不要随意更改客户端的网络地址信息，对于更改客户端信息造成的问题，由参赛选手自行承担比赛损失； 6.请不要恶意破坏竞赛环境，对于恶意破坏竞赛环境的参赛者，组委会根据其行为予以处罚直至取消比赛资格； 7.比赛中出现各种问题及时向监考裁判举手示意，不要影响其他参赛队比赛。 四、竞赛结果文件的提交 按照题目要求，提交符合模板的WORD文件以及对应的PDF文件（利用Office Word另存为pdf文件方式生成pdf文件）和代码文件。 五、任务说明 近年来随着IT产业的加速发展，全国各地对IT类的人才需求也越来越多“ABC公司”为了明确今后IT产业人才培养方向，在多地进行IT公司岗位情况调研分析。你所在的小组将承担模拟调研分析的任务，通过在招聘网站进行招聘信息的爬取，获取到公司名称、工作地点、岗位名称、招聘要求、招聘人数等信息，并通过对数据的清洗和分析，得出各地域招聘人数，“大数据”相关职位招聘数量，以绘制雷达图展示各地平均薪资情况。 为完成该项任务，你所在的小组计划选用在业界广泛应用的“Python和JAVA”语言，作为整个项目的基础语言，并综合利用requests模块、MapReduce、MySQL、Flask开源框架、Jinja2模板

2020华为网络技术大赛--大数据与安全

1.1、大数据概述 1、大数据概述 1996年，SGI公司首席科学家John Mashey第一次提出大数据的概念。 2001年，Gartner分析师Doug Laney首先定义了大数据的三个维度：数据容量 速度和种类（3V）。 业界把3V扩展到了11V，但主要包括Volume、Velocity、Variety、Value等 2、大数据定义 指无法在可承受的时间内用软硬件进行捕捉、管理和处理的数据集合，需要新处理模式才能使该数据集合成为具有更强的决策力、洞察力和流程优化等能力的海量、多样化的信息资产。 3、海量数据的来源 由25%的结构化数据和75%的非结构和半结构化数据构成。 数据类型分为： 结构化数据：指可以存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。 非结构化数据：不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档，文本、图片，XML，HTML，各类报表图像和音频，视频信息等等 半结构化数据：介于结构化数据和非结构化数据之间的数据。HTML文档就属于半结构化数据。 4、大数据的价值 对于企业组织，大数据在竞争能力构建、决策分析和成本控制等领域有广泛的应用前景；对于事业组织，大数据在科学探索、知识服务和社会安全等领域也有强烈的需求。例如： 1.在卫星测绘领域能海量存储数据。 2.在金融领域能盘活归档数据，深挖存量数据价值。 3.在能源勘探领域能进行潜力分析，降低的勘探成本。 4.在媒体娱乐中能进行高清制播 …… 5、大数据基本特征（4V） 量大（Volume）：存储大、计算量大 样多（Variety）：来源多、格式多 快速（Velocity）：生成速度快、处理速度要求快 价值（Value）：价值密度的高低和数据总量的大小成反比，即有价值的数据比重小。6、大数据带来的挑战： 网络架构：传统网络架构支持南北向网络流量，不适配大数据应用对东西流量的需求。 数据中心：同时访问子系统压力大。 数据仓库：不适应非结构化数据和半结构化数据在数据处理上的需求。 7、大数据与云计算的关系： 云计算是底层平台，大数据是应用。 云计算作为底层平台，整合了计算、存储、网络等资源。同时提供基础架构资源弹性伸缩能力。 大数据在云计算平台的支撑下，调度下层资源进行数据源加载，计算和最终结构输出等动作。 1.2、电信大数据应用 1、大数据给电信行业的机会与挑战 挑战1：电信行业生产圈的信息产业遇到了革命性的变化。运营商相关业务的发展更加