大数据
大数据（论文）
题目：大数据
————大数据的概念特点及危害
学生姓名：付国琨
学号：60120
专业班级：微机兴趣小组
指导老师：宁春辉
10月22日
大数据
————大数据的概念特点及危害
摘要
大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：V olume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
关键字：大数据、网络、危害
目录
引言…………………………第一页概念…………………………第二页特点…………………………第三页作用…………………………第四页危害…………………………第五页感想…………………………第六页出处…………………………第七页
第一章引言
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
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第二章概念
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“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。
根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
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。
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第三章特点
容量（V olume）：数据的大小决定数据的价值的和潜在的信息；
种类（Variety）：数据类型的多样性；
速度（Velocity）：指获得数据的速度；
可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性（Veracity）：数据的质量
复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道
有人把数据比喻为蕴[4]藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“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成为赢得竞争的关键。
对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”[这确实是需要警惕的。
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第四章作用
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
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第五章危害
大数据到底是否利大于弊并不是我们现阶段所关心的问题，而能否识别其益处的非显性局限才是技术人员最应该关注的。
大数据支持者的核心主张是，但凡数据，必定有正面价值。然而这个想法是错误的，对公司管理层而言，看起来似乎无伤大雅的信息搜寻，却往往对数据收集的主体带来了不当负担。
比如，全球大学排名与联邦量刑指南是两大复杂社会系统演变而成的量化值，该方面的相关人员均表示，这样的全方位大数据归集整理无疑损害了他们原本系统的秩序。
而第一个提出“大数据时代”这一概念的麦肯锡公司（McKinsey）也曾坦言，“事实上，截至目前，并没有有效的证据表明数据的强度与特定部门生产力之间存在一定积极的联系。”在随后的几年内，尽管信息量化的浪潮已开足马力，但相关证据依然少之又少。
数据往往比人们想象的更易被操控。据Target前经理表示，公司管理部门曾尝试通过收集分析顾客问卷打分表以期提升顾客满意度，然而此举却造成员工伪造客户信息以夸大自己的工作表现。不受监管的可编制数据一旦被伪造，那么用它分析出的结果便不具任何意义。
而先前拥有自主执行权的负责数据编制的员工，此时却倍感压力重重，因为他们不得不接受不间断的中央监控。
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第六章感想
虽然大数据也有好的一面，可以方便电脑的使用者、广告品牌制造商，使用户更方便的购买东西。但它也有不好的一面，大数据可以在用户毫不知情的情况下盗取信息，如果用户看的是秘密文件或国家机密那会给用户或国家带来不可估量的损失。因此，大数据应该是得到用户或国家允许的情况下才能得到用户的信息。不这样的话，如果用户看到的是发明设计图纸，会让那些盗取信息的人得取暴利，给用户带来巨大的经济损失。
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出处涂子沛
风格
网易科技报道
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2019年见证大数据时代的到来
大数据云时代的到来势不可挡。大数据很强大，但还是有很多人仍然不知道它到底是什么。浙江优就业的小编带你了解一下大数据云时代，看看大数据的真实表现。或许我们经常听到有人讲大数据，但仍然有很多人不知道它到底是什么。前端时间马云有一个笑谈：“我知道全国胸最小的省份是哪一个”这就是大数据的鲜活体现。 如同技术行业中的所有事物一样，它一直在飞速的更新换代。它影响着所有源于大数据的领域，从数字转换、人工智能到物联网(Internet of Things)。因为很复杂，所以我想先快速地介绍下什么是大数据。 浙江优就业 什么是大数据?
像所有新出现的事物一样，你可以找到关于它的许多定义。大数据可以被看作是描述数据集的一个广义的术语、行话或者说一个标语。 关于大数据的定义大多包含三个V开头的词：大量(volume)、高速(velocity)、多样性(variety)。事实上，Gartner公司这样描述大数据“高速、大量且多样化的信息资产，通过有利可图的创新性的信息处理来增强洞察力、决定制定以及流水线自动化”。 如果你感兴趣的话，在这儿你可以找到关于大数据的其它的一些定义(来自于不同企业的40多位领导者，比如医药、市场、食品还有时尚业等等)，各种各样的定义，你一定会感到惊讶! 但无论如何定义，“Big Data”这个术语指的不仅仅是数据本身;它还涉及挑战、能力和竞争力。无所不在的一种观念是：大数据是信息持续、大量增长的一种结果。 当然，一切开始于数字领域的繁荣发展。更多的设备、更多的网络使用、更多的技术使用…所有的一切都会被翻译成信息。更多的数据。我们每一次连接，都会生成数据—比如使用社交媒体、在线商店、任何联网的APP的时候。 你或许会问你自己，“Big Data”与“large data”是否有所不同? 来自于Dwight deVera的一种说法很好的诠释了两者之间的不同：“财务主管所拥有的数以千计的关于客户的财务报表和发货单可以看作是large data。而来
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信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。
关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日
大数据视频全集下载
大数据视频全集下载 想学大数据的同学看过来了，走过路过不要错过啦！如果不小心真的错过了，没关系，过来撩一下千锋小编，小编还是会倒戈的！大数据视频全集下载喽，请注意：是免费的！重要的事情说三遍：大数据视频全集免费下载，免费！免费！免费！ 或许你见过各种形形色色的视频教程，但这一款，小编保证你还没有看过！或许你还在学习的边缘，正在犹豫要不要进入大数据领域，相信这款大数据视频全集，一定能打消你的疑虑。里面通俗易懂但又不失专业的术语，实实在在的案例讲解，理论中穿插实战，实战中提升理论水平，这才是螺旋上升的节奏。 在本套视频的讲解中主要涉及的技术点有： hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架、大数据处理和分析技术等。 其中，大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术，包括Hadoop 体系中的HDFS，Hbase 进行数据操作，MapReduce 进行数据开发，YARN 进
行资源配置，Hive 完成数据仓库，Pig进行数据分析，以及Oozie，Zookeeper，Sqoop 和Flume 等模块。最后阶段将学习Spark 生态体系，及其Scala 基础和SparkSQL 开发。 真正的大数据课程视频一定是启用商业数据、全栈数据开发的，能够吊打初级工程师。千锋与亚马逊达成战略合作，企业项目真实还原，让学员积累真正的开发经验。开发效果及时可见，实战过程等于企业实际开发，奠定中高级工程师基础。集数据库开发、数据收集、数据分析、可视化预测、精准评估（淘宝、京东等电商推送）于一体，多方向求职无压力。 说了这么多，大家不要嫌弃我啰嗦，好东西总是在最后才出现（没看完的小朋友可就错过了好几亿了），接下来可以开始我们的获取之旅了！ 获取方式：直接到千锋教育官网免费领取
大数据时代 文献综述
智慧时代下大数据技术在教育 领域的应用研究综述 姓名：李欢欢学号：2012221111120004 一、前言 大数据是近年来出现在通信和计算机领域中的一个热门关键词。关于大数据，尚未有一个统一的定义，但却有两个观点能够诠释大数据的本质。第一个观点来自于Gartner公司的Merv Adrian在2011年第一季度刊登在Teradata Magazine上的一篇文章，文中指出“数据超出了常用硬件环境和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力”[1]。另一个观点来自于麦肯锡全球数据分析研究所(Mckinsey Global Institute)在2011年6月发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》报告，报告中提出“大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集”[2]。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应用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据已经深刻地影响到人们的生活、工作和学习。大数据的意义在于对由多种类型数据构成的数据集体进行分析和研究，提取有利用价值的信息，从而帮助人们在解决问题时可以作出科学的决策。同样大数据的威力强烈地冲击着教育系统，正在成为推动教育系统创新与变革的颠覆性力量。 二、大数据技术在教育领域的应用现状分析 1 大数据定义与特征 大数据（bigdata），又称巨量资料，海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。研究机构Gartner[3]认为“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。麦肯锡的定义：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。无论哪种定义，我们可以看出，大数据并不是一种新的产品也不是一种新的技术，大数据只是数字化时代出现的一种现象。 大数据的主要特点可以概括为4V+1C。4V包含了四个层面：第一，即V olume（大容量），海量数据，规模庞大，已跃升到PB 级别；第二，Velocity（高速度），实时处理，处理速度快，涉及感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据，数据实时处理有着极高要求，通过传统数据库查询方式得到的“当前结果”可能已没有价值，这也是大数据和传统的数据挖掘技术本质上的不同；第三，Variety（多样性），数据类型繁多：网络日志、视频、地理位置信息、图片等都是大数据；第四，Veracity（低密度），数据价值大，但价值密度低。对海量数据挖掘分析，对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析；“1C”即Complexity，是通过数据库处理持久存储的数据不再适用于大数据处理，需要有新的方法来满足异构数据统一接入和实时数据处理的需求[4]。 2 国内研究现状 对于“智慧时代下大数据技术在教育领域的应用”国内研究的现状，我主要通过借助中国知网提供的论文发表数据进行分析。在中国知网中选择“高级检索”类型，并在检索条件中选择“主题”检索，输入“大数据”并含“教育”，截止到2014年4月17日共检索出303 条结果与之相关，通过手工筛选，把会议报道等无关信息剔除掉，剩余160篇文章。 大数据在教育领域的应用，与国外相比，国内起步稍晚，还未形成整体力量。虽然2009年开始，大数据就成为了流行词汇，但是它在教育领域的应用是近3年才出现的。国内最早
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全球十大大数据企业有哪些？ 大数据是目前最火热的名词之一，从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主：一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商；另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天，大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢？ 十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM，过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普 惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文 尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。
5、SAP SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软 微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工
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最全的大数据术语合集 大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。因此，一亦在国外的一个网站上扒来了常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。其中部分定义参考了相应的博客文章。当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语。一个常见的大数据术语表大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。因此，我们通过本文给出一个常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。其中部分定义参考了相应的博客文章。当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语，如果你认为有任何遗漏之处，请告之我们。 A 聚合(Aggregation) –搜索、合并、显示数据的过程 算法(Algorithms) –可以完成某种数据分析的数学公式 分析法(Analytics) –用于发现数据的内在涵义 异常检测(Anomaly detection) –在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions, surprises, contaminants.他们通常可提供关键的可执行信息 匿名化(Anonymization) –使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据 应用(Application) –实现某种特定功能的计算机软件 人工智能(Artificial Intelligence) –研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习 B 行为分析法(Behavioural Analytics) –这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式 大数据科学家(Big Data Scientist) –能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人 大数据创业公司(Big data startup) –指研发最新大数据技术的新兴公司 生物测定术(Biometrics) –根据个人的特征进行身份识别 B字节(BB: Brontobytes) –约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。 1 B字节包含了27个0！ 商业智能(Business Intelligence) –是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解 C 分类分析(Classification analysis) –从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据 云计算(Cloud computing) –构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的（即云端） 聚类分析(Clustering analysis) –它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性 冷数据存储(Cold data storage) –在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时 对比分析(Comparative analysis) –在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果 复杂结构的数据(Complex structured data) –由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
大数据处理平台构架设计说明书
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
八部电影帮你看懂大数据
八部电影帮你看懂大数据 如果你是位数据分析行业的专家，你肯定以为我们会提到《点球成金》（Money Ball），很遗憾以下将要介绍的电影貌似与大数据无关，但能帮助我们从八个不同角度解读大数据的未来，以及，作为IT经理的我们的未来。 一、《V客帝国》 （V for Vendetta2005-James McTeigue） 在大数据的世界里，V并非指“仇杀”（Vendetta），而是著名的3V定律： 1.Velocity速度——以接近实时的速度处理数据产生报告，而不是像过去那样漫长 的休假结束后才能看到报告。 2.Volume容量——在不断膨胀的海量数据中依然能发现有价值的信息。 3.Variety多样性——能处理各种数据源（结构化、半结构化、非结构化数据） 二、《速度与激情》 （Fast and the Furious2001-Rob Cohen） 在未来数据驱动的企业中，任何一项业务计划能否成功都需要依赖飞速的大数据分析，企业间比拼的是大数据跑车的极速性能，如果你能比竞争对手更快了解一个业务计划的可行
性并快速决策，你的将成为快公司，而那些不够Fast的CIO们，迎来的将是老板的Furious。 三、《淘金记》 （The Gold Rush1925-Charles Chaplin） 你也许不止一次在讨论会上听说：数据将是未来世界经济的“原油”。大数据是个大金矿，但是对于大多数企业来说，通往大数据致富的道路铺满荆棘而不是鲜花。最大的障碍不是技术，而是来自企业向数据驱动型企业文化的痛苦转型，其艰难程度堪比卓别林在阿拉斯加啃鞋底。 四、《飞屋环游记》 （Up2009） Pixar出品的最感人的电影非《飞屋环游记》莫属。影片为我们展示了在云端漫游的浪漫和快乐。是的，弹性云基础设施能很好地应对大数据的规模增长。如果你过于关注大数据硬件的可扩展性，那么说明你还停留在解决技术支撑层面的事情，而不是大数据的商业价值。Amazon和Joyent这样的弹性云服务商能帮企业忘掉大数据的技术性问题。
世界主要国家的大数据战略和行动
世界主要国家的大数据战略和行动 美国将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面，并大力发展相关信息网络安全项目。 2009年，美国政府推出https://www.wendangku.net/doc/0a15979576.html,，这是为了增加政府资料透明度而设立的一系列网站。 该网站依照原始、地理数据和数据工具三个门类，截至2012年11月，https://www.wendangku.net/doc/0a15979576.html, 共开放出了超过40万项原始数据和地理数据，涵盖大约50个细分门类。为方便公众使用和分析，https://www.wendangku.net/doc/0a15979576.html,平台还加入了数据的分级评定、高级搜索、用户交流以及和社交网站互动等新功能，汇集了1264个应用程序和软件工具、103个手机应用插件。通过开放API接口，https://www.wendangku.net/doc/0a15979576.html,使得私人领域的开发者能够利用那些政府采集但未经梳理的各类信息，开发应用来提供公共服务或者进行盈利。但随着近年美国政府陷入财政困局，白宫于2011年4月宣布这些网站将终止营运，但会将它们开源化，以供各国的开发者使用或者根据需要修改。 2012年3月29日，美国白宫科技政策办公室发布《大数据研究和发展计划》，成立“大数据高级指导小组”。 该计划旨在通过对海量和复杂的数字资料进行收集、整理，以增强联邦政府收集海量数据、分析萃取信息的能力，提升对社会经济发展的预测能力。美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构宣布将进行2亿美元的投资，提高从大量数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平。同时，奥巴马政府还计划与工业界、大学研究界、非营利性机构与管理者一起利用大数据所创造的机会。这是美国政府在政策层面上将“大数据”上升到国家意志的重要举措，其影响极为深远。
南开《大数据导论》20春期末考核答案
《大数据导论》20春期末考核-00001试卷总分:100 得分:70 一、单选题(共10 道试题,共20 分) 1.大数据的特点不包含 A.数据体量大 B.价值密度高 C.处理速度快 D.数据不统一 答案:D 2.PaaS是()的简称 A.软件即服务 B.平台即服务 C.基础设施即服务 D.硬件即服务 答案:B 3.IaaS是()的简称 A.软件即服务 B.平台即服务 C.基础设施即服务 D.硬件即服务 答案:C 4.购物篮问题是##的典型案例 A.数据变换 B.关联规则挖掘 C.数据分类 答案:B 5.基础设施即服务的英文简称是 A.IaaS B.PaaS C.SaaS 答案:A 6.数据清洗的方法不包括 A.缺失值处理 B.噪声数据清除 C.一致性检查 D.重复数据记录处理 答案:D 7.以下哪项不是数据可视化工具的特性()
B.简单操作 C.更丰富的展现 D.仅需一种数据支持方式即可 答案:D 8.下列哪个工具常用来开发移动友好地交互地图() A.Leaflet B.Visual.ly C.BPizza Pie Charts D.Gephi 答案:A 9.SAN是一种() A.存储设备 B.专为数据存储而设计构建的网络 C.光纤交换机 D.HBA 答案:B 10.GFS中的文件切分成()的块进行存储 A.32MB B.64MB C.128MB D.1G 答案:B 二、多选题(共10 道试题,共20 分) 11.数据预处理的过程主要是 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据规约 答案:ABCD 12.大数据时代预测人类移动行为的数据特点是 A.多样化 B.数据量大 C.维数高 D.变化快 答案:BCD 13.下列属于传统统计学展示方法的是() A.柱状图
认识大数据(一)
也谈大数据（一）记录中的世界 2015年9月24日孙波 今天去听了个讲座，关于大数据和云计算，主讲老师主要围绕大数据的一些基础和应用示例以及数据安全方面，有一点收获，有一点想法，很多老师没有提到的东西，还有些自己对大数据理解已经沉淀很久了，特此写下来。主要是关于大数据的认识。 一、大数据的概念 讲座上，老师讲的大数据概念，几乎和百度百科上的一样：大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。然而这样的“大数据”对我们又有什么价值呢？我觉得，我们所提到的大数据，必须是以能从中挖掘出一定价值的，能指导我们现实生活作为前提条件的。 我理解的大数据有两个层面： 1、广义的大数据概念。 广义的大数据，就是“人类通过信息化手段将现实世界记录为数据的集合”。或者说，其本质是在人类世界目前的所有信息化系统下，产生的数据集合，这些数据汇集成一个映射现实世界的虚拟信息世界。这个虚拟信息世界的所有数据，即广义大数据，也就是说，广义的大数据有且只有一个。 2、狭义的大数据概念 狭义的大数据概念，是指围绕某一对象，以及某一时间范围进行考察，该对象在该段时间内通过各种信息化途径产生的数据的集合，称之为“大数据”。这里引入“对象”的概念，是建立在我前面提出的“大数据必须是有价值的”这一基础上的，要让大数据产生价值，就要有目的性的去挖掘、分析、统计，并为某些对象提供服务，就好像肉对狗有价值，草对羊有价值，考察对象至关重要。 二、三个世界 为了进一步阐述我的大数据观点，这里我提出“三个世界”的观点，所谓三个世界，是指“客观世界”、“记录世界”、“认知世界” 1、客观世界 “客观世界”指的是唯物主义理论中的世界，它不以人类的认知为界限，不为人类的意识所改变。是一个客观现实，不管人类是否探索到，或者是否了解，是否理解。 2、记录世界 “记录世界”可以说是数字化的“客观世界”，是人类在生产、生活过程中对“客观世界”的发现和有意或者无意的信息记录。一定程度上是对“客观世界”的信息化映射。 3、认知世界 “认知世界”是指人类对客观世界的认知，从而产生了一个在人类文明中的“世界”，
《大数据导论》复习资料
《大数据导论》课程期末复习资料 《大数据导论》课程讲稿章节目录： 第1章大数据概述 （1）大数据的概念 （2）大数据的特征 （3）大数据的数据类型 （4）大数据的技术 （5）大数据的应用 第2章大数据采集与预处理 （1）大数据采集 （2）大数据预处理概述 （3）数据清洗 （4）数据集成 （5）数据变换 （6）数据规约 第3章大数据存储 （1）大数据存储概述 （2）数据存储介质 （3）存储系统结构 （4）云存储概述 （5）云存储技术 （6）新型数据存储系统 （7）数据仓库 第4章大数据计算平台 （1）云计算概述 （2）云计算平台 （3）MapReduce平台 （4）Hadoop平台 （5）Spark平台 第5章大数据分析与挖掘 （1）大数据分析概述 （2）大数据分析的类型及架构 （3）大数据挖掘 （4）大数据关联分析 （5）大数据分类 （6）大数据聚类 （7）大数据分析工具 第6章大数据可视化 （1）大数据可视化概述 （2）大数据可视化方法 （3）大数据可视化工具 第7章社交大数据
（1）社交大数据 （2）国内社交网络大数据的应用 （3）国外社交网络大数据的应用 第8章交通大数据 （1）交通大数据概述 （2）交通监测应用 （3）预测人类移动行为应用 第9章医疗大数据 （1）医疗大数据简介 （2）临床决策分析应用 （3）医疗数据系统分析 第10章大数据的挑战与发展趋势 （1）大数据发展面临的挑战 （2）大数据的发展趋势 一、客观部分：（单项选择、多项选择） （一）、单项选择 1.以下不是NoSQL数据库的是（） A.MongoDB B.HBase C.Cassandra D.DB2 ★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统 参考讲稿章节：3.7 附1.1.1（考核知识点解释）： 目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable 还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等 另外，NewSQL数据库。例如：GoogleSpanner、V oltDB、RethinkDB、Clustrix、TokuDB和MemSQL等。 2以下不是目前主流开源分布式计算系统的是（） A.Azure B.Hadoop C.Spark
世界主要国家的大数据战略
世界主要国家的大数据战略和行动 2015年07月03日17:30:22 来源：中国信息安全 分享到：3 【打印】【纠错】 美国 将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面，并大力发展相关信息网络安全项目。 2009年，美国政府推出https://www.wendangku.net/doc/0a15979576.html,，这是为了增加政府资料透明度而设立的一系列网站。 该网站依照原始、地理数据和数据工具三个门类，截至2012年11月，https://www.wendangku.net/doc/0a15979576.html,共开放出了超过40万项原始数据和地理数据，涵盖大约50个细分门类。为方便公众使用和分析，https://www.wendangku.net/doc/0a15979576.html,平台还加入了数据的分级评定、高级搜索、用户交流以及和社交网站互动等新功能，汇集了1264个应用程序和软件工具、103个手机应用插件。通过开放API接口，https://www.wendangku.net/doc/0a15979576.html,使得私人领域的开发者能够利用那些政府采集但未经梳理的各类信息，开发应用来提供公共服务或者进行盈利。但随着近年美国政府陷入财政困局，白宫于2011年4月宣布这些网站将终止营运，但会将它们开源化，以供各国的开发者使用或者根据需要修改。 2012年3月29日，美国白宫科技政策办公室发布《大数据研究和发展计划》，成立“大数据高级指导小组”。
该计划旨在通过对海量和复杂的数字资料进行收集、整理，以增强联邦政府收集海量数据、分析萃取信息的能力，提升对社会经济发展的预测能力。美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构宣布将进行2亿美元的投资，提高从大量数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平。同时，奥巴马政府还计划与工业界、大学研究界、非营利性机构与管理者一起利用大数据所创造的机会。这是美国政府在政策层面上将“大数据”上升到国家意志的重要举措，其影响极为深远。 2013年11月，美国信息技术与创新基金会发布了《支持数据驱动型创新的技术与政策》的报告。 报告指出，“数据驱动型创新”是一个崭新的命题，其中最主要的包括“大数据”、“开放数据”、“数据科学”和“云计算”。一方面，数据规模不断膨胀，且可获性越来越大，极大地刺激了新技术和新方法的发展。另一方面，这些技术反过来又提高了原始数据的使用价值，激励着更广泛、更大规模的数据收集和应用。报告就政府如何支持数据型驱动的创新提出了建议。一是政府应大力培养所需的有技能的劳动力，二是政府要推动数据相关技术的研发。报告还指出政府应该发挥的一项重要作用是，不仅要收集和提供数据，还要制定推动数据共享的法律框架，并提高公众对数据共享的重大意义的认识。
大数据的概念
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（V elocity）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（V eracity）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。 百度知道—大数据概念大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：V olume、Velocity、Variety、Veracity。互联网周刊—大数据概念"大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的"4个V"之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服
务，或深刻的洞见，最终形成变革之力研究机构Gartner—大数据概念"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（A WS）、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A WS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、大数据技术 数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，
大数据整合集成解决方案
数据集成，主要是指基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程，是一个渐进的过程，只要有新的、不同的数据产生，就不断有数据集成的步聚执行。企业有了五年、八年的信息化发展，凌乱、重复、歧义的数据接踵而至，数据集成的空间与需求日渐迫切，企业需要一个主数据管理（Master Data Manager）系统来统一企业的产品信息、客户信息；企业需要一个数据仓库（Data Warehouse）系统来提高领导层的决策意识，加快市场战略调整行动；企业需要一个数据中心（Data Center）系统来集中交换、分发、调度、管理企业基础数据。 数据集成的必要性、迫切性不言而喻，不断被推至企业信息化战略规划的首要位置。要实现企业数据集成的应用，不光要考虑企业急需集成的数据范围，还要从长远发展考虑数据集成的架构、能力和技术等方面内容。从数据集成应用的系统部署、业务范围、实施成熟性看主要可分三种架构。一种是单个系统数据集成架构、一种是企业统一数据集成架构、一种是机构之间数据集成架构。 企业统一数据集成架构，组织结构较复杂的大型企业、政府机构尤为偏爱这种数据集成的架构，因此类单位具有业务结构相对独立、数据权力尤为敏感、数据接口复杂繁多等特征，更需要多个部门一起协商来建立一个统一的数据中心平台，来解决部门之间频繁的数据交换的需求。如金融机构、电信企业，公安、税务等政府机构，业务独立、层级管理的组织结构决定了内部数据交互的复杂性。概括来说此类应用属于多对多的架构、数据交换频繁、要有独立的数据交换存储池、数据接口与数据类型繁多等特点。
对于企业管理性、决策性较强的信息系统如主数据管理系统、财务会计管理系统、数据仓库系统等数据可直接来源于数据中心，摆脱了没有企业数据中心前的一对多交叉的困扰，避免了业务系统对应多种管理系统时需要数据重复传送
深入理解大数据期末复习
提高计算机性能的主要手段 ?提高处理器字长 ?提高集成度 ?流水线等微体系机构技术 ?提高处理器频率 迫切需要发展并行计算技术的主要原因 ?单处理器性能提升达到极限 ?应用规模和数据量急剧增大，超大的计算量/计算复杂度 并行计算技术的分类 1.按数据和指令处理结构：弗林(Flynn)分类 a)SISD：单指令单数据流 b)SIMD：单指令多数据流 c)MISD：多指令单数据流 d)MIMD：多指令多数据流 2.按并行类型 a)位级并行（Bit-Level Parallelism） b)指令级并行（ILP: Instruction-Level Parallelism） c)线程级并行（Thread-Level Parallelism） i.数据级并行 ii.任务级并行 3.按存储访问构架 a)共享内存（Shared Memory） b)分布共享存储体系结构 c)分布式内存（Distributed Memory） 4.按系统类型 a)多核/众核并行计算系统MC（Multicore/Manycore） b)对称多处理系统SMP（Symmetric Multiprocessing） c)大规模并行处理MPP（Massive Parallel Processing） d)集群（Cluster） e)网格（Grid） 5.按计算类型 a)数据密集型并行计算（Data-Intensive Parallel Computing） b)计算密集型并行计算（Computation-Intensive Parallel Computing） c)数据密集与计算密集混合型并行计算 6.按并行程序设计模型/方法 a)共享内存变量（Shared memory variables） b)消息传递方式（Message Passing） c)MapReduce方式
大数据
大数据 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 大数据的定义 大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。大数据的大小经常改变，截至2012年，单一数据集的大小从数太字节（TB）至数十兆亿字节（PB）不等。 在一份2001年的研究与相关的演讲中，麦塔集团（META Group，现为高德纳）分析员道格·莱尼（Doug Laney）指出数据增长的挑战和机遇有三个方向：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出的速度）与多变（Variety，多样性），合称“3V”或“3Vs”。高德纳与现在大部分大数据产业中的公司，都继续使用3V来描述大数据。高德纳于2012年修改对大数据的定义：“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”另外，有机构在3V之外定义第4个V：真实性（Veracity）为第四特点。 大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。美国在2012年就开始着手大数据，奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中，更强调大数据会是之后的未来石油。数据挖掘（data mining）则是在探讨用以解析大数据的方法。 大数据的特点 具体来说，大数据具有4个基本特征： 一是数据体量巨大。百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。 二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。 三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。 四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒大数据的作用 第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。 大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。 第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。 对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。 第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东
大数据平台技术框架选型
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会