云帆大数据培训lesson08笔记
分布式安装集群规划
1. 机器规划
172.21.110.231 172.21.110.232 172.21.110.233
cent01 cent02 cent03
2. 服务组件规划
HDFS：NameNode
DataNode DataNode DataNode
secondaryNamenode Yarn：ResourceManager
NodeManager NodeManager NodeManager MR: JobHistoryServer
配置core-site.xml
配置NameNode
hdfs-site.xml
配置DataNode和NodeManager
slaves
cent01
cent02
cent03
配置secondaryNameNode
hdfs-site.xml
配置ResourceManager
yarn-site.xml
JobHistoryServer
mapred-site.xml
建立目录
mkdir -p /home/grid/hadoop/data/tmp
mkdir -p /home/grid/hadoop/data/dfs/nn/name
mkdir -p /home/grid/hadoop/data/dfs/nn/edits
mkdir -p /home/grid/hadoop/data/dfs/dn
mkdir -p /home/grid/hadoop/data/dfs/snn/name
mkdir -p /home/grid/hadoop/data/dfs/snn/edits
bin/hdfsnamenode -format
启动服务
数据结构期末考试复习笔记
判断： 1.线性表的链式存储结构优于顺序存储错误 2.单链表的每个节点都恰好包含一个指针域错误 3.线性表中的元素都可以是各种各样的，但同一线性表中的数据元素具有相同的特性，因 此属于同一数据对象正确 4.在线性表的顺序存储结构中，逻辑上相邻的两个元素在屋里位置上并不一定紧邻。错 误 5.在线性表的数据结构中，插入和删除元素时，移动元素的个数和该元素的位置有关。正 确 6.顺序存储的线性表可以实现随机存取正确 7.栈一定是顺序存储的线性结构错误 8.一个栈的输入序列为A，B,C,D，可以得到输入序列为C,A,B,D 错误 9.队列是一种后进先出的线性表错误 10.树结构中每个节点最多只有一个直接前驱正确 11.二叉树的前序遍历中，任意一个节点均处于其子树节点的前面正确 12.在栈空的情况下，不能做出出栈操作，否则产生溢出正确 13.在前序遍历二叉树的序列中，任何节点的子树的所有节点都是直接跟在该节点之后正 确 填空： 1.在N个节点的顺序表中删除一个节点平均需要移动（（N-1）/2）个节点，具体的移 动次数取决于（表长N和删除位置） 2.在单链表中除首节点外，任意节点的存储位置都由（直接前驱）节点中的指针指示 3.树中节点的最大层次称为树的（度） 4.由一颗二叉树的前序序列和（中）序列可唯一确定这棵二叉树 5.哈弗曼树的带权路径长度（最小）的二叉树 6.二插排序树任意节点的关键字值（大于）其左子树中各节点的关键字值（小于）其 右子树中的各节点关键字值 7.二分查找法，表中元素必须按（关键字有序）存放 选择： 1.用单链表方式存储的线性表，储存每个节点需要两个域，一个数据域，另一个是（B 指针域） 2.设A1，A2，A3为三个节点；P，10，,2代表地址，则如下的链表存储结构称为（B 单链表） 3.单链表的存储密度（C 小于1） 4.在线性表中（B 中间元素）只有一个直接前驱和一个直接后续 5.两个指针P和Q，分别指向单链表的两个元素P所指元素时Q所指元素前驱的条 件是（D P==Q） 6.在栈中存取数据的原则是（B 后进先出） 7.顺序栈判空的条件是（C top==-1） 8.串是一种特殊的线性表，其特殊性体现在（B 数据元素是一个字符） 9.求字符串T和字符串S中首次出现的位置的操作为（C 串的模式匹配） 10.深度为H的二叉树至多有（B 2H-1）个节点
争做时代新人心得体会 大数据时代心得体会
争做时代新人心得体会大数据时代心得体会【--青年节】 大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代?大数据时代带给了我们什么?下面是为大家收集的大数据时代，欢迎大家阅读。 这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。 《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。 下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。 《大数据时代》开篇就讲了Google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20XX年美国的H1N1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。Google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到
相关的数据。同时Google的预测与政府数据的相关性高达97%，这 也就意味着Google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的 案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知 道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本 接下来，维克多又通过了IBM追求高精确性的电脑翻译计划的 失败与Google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词 库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系Google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以Google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追 求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。 之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业—— 数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会
《大数据》读后感(精选多篇)
《大数据》读后感(精选多篇) 《大数据》读后感 佘洁婕 读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。 我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。 如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。 与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。 二等奖第三篇：《大数据》读后感 《大数据》读后感 现代社会是一个技术奔腾、信息爆炸的社会，大数据这个新概念一出现就受到了人们极大的热捧。每天都身处网络的信息海洋中，常常会有被数据、信息“淹没”的窒息感和无力感。涂子沛的《大数据》一书，通过讲述美国半个多世
郝斌数据结构自学笔记--知识点+程序源代码
郝斌数据结构自学笔记 --知识点+程序源代码 By-HZM 1_什么叫做数据结构 数据结构概述 定义 我们如何把现实中大量而复杂的问题以特定的数据类型和特定的存储结构保存到主存储器（内存）中，以及在此基础上为实现某个功能（比如查找某个元素，删除某个元素，对所有元素进行排序）而执行的相应操作，这个相应的操作也叫算法。 ~ 数据结构=个体的存储+个体的关系存储 算法=对存储数据的操作 2_衡量算法的标准 算法 解题的方法和步骤 ~ 衡量算法的标准 1）时间复杂度：大概程序执行的次数，而非执行的时间 2）空间复杂度：算法执行过程中大概所占用的最大内存 3）难易程度 4）健壮性 3_数据结构的特点 【 数据结构的地位 数据结构是软件中最核心的课程 程序=数据的存储+数据的操作+可以被计算机执行的语言 4_预备知识_指针_1 5_预备知识_指针_2 * 指针的重要性： 指针是C语言的灵魂 定义：
地址： 地址是内存单元的编号,从0开始的非负整数，范围：0-FFFFFFFF【0-4G-1】 CPU=====地址线，控制线，数据线=====内存 指针： … 指针就是地址，地址就是指针。 指针变量是存放内存单元地址的变量。 指针的本质是一个操作受限的非负整数。 分类： 1.基本类型的指针 2.指针和数组的关系 ? 变量并不一定连续分配，随机分配内存。 内存： 内存是多字节组成的线性一维存储空间。 内存的基本划分单位是字节。 每个字节含有8位，每一位存放1个0或1个1. 内存和编号是一一对应的。 （ 软件在运行前需要向操作系统申请存储空间。在软件运行期间，该软件所占空间不再分配给其他软件。当软件运行完毕后，操作系统将回收该内存空间（操作系统并不清空该内存空间中遗留下来的数据）。 NOTE：1）指针变量也是变量，普通变量前不能加*，常亮和表达式前不能加&。 2）局部变量只在本函数内部使用。 如何通过被调函数修改主调函数中普通变量的值。 1）实参为相关变量的地址； < 2）形参为以该变量的类型为类型的指针变量； 3）在被调函数中通过 *形参变量名的形式的形式就可以修改主函数。 CASE 1 #include<> int main(void) { |
大数据时代心得
《大数据时代》心得体会 由咸阳市组织、厦门大学承办的为期一个星期的“三五”人才综合素质培训已经结束，这次培训让我感触颇深，受益匪浅。信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变，我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。针对这个话题，我从以下几个方便谈一下自己对于大数据的浅薄认识。 一、大数据的概念 信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。 在大数据时代，大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。
大数据时代(读书笔记)
大数据时代 维克托·迈尔·舍恩伯格 首先作者抛出了大数据时代处理数据理念上的三大转变： ●要全体不要抽样。首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依 靠分析少量的数据样本。全数据模式，样本=总体。 ●要效率不要绝对精确。其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再 追求精确性。 ●要相关不要因果。最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸 的因果关系，转而关注事物的相关关系。 接着，从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后，作者冷静描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。 ●大数据的核心就是预测 ●大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。 ●大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变将改变我们 理解和组建社会的方法。 ?第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候 甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采 样。 ?第二个改变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精 确度。
?第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系。 ●让数据发声，我们会注意到很多以前从来没有意识到的联系的存在●数据化意味着我们要从一切太阳底下的事物中汲取信息，甚至包括很 多我们以前认为和“信息”根本搭不上边的事情。 ●大数据时代开启了一场寻宝游戏，而人们对于数据的看法以及对于由 因果关系向相关关系转化时释放出的潜在价值的态度，正是主宰这场游戏的关键。 第一部分大数据时代的思维变革●大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是相互联系和相互作 用的。 ●要想获得大规模数据带来的好处，混乱应该是一种标准途径，而不应 该是竭力避免的。 ●知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。我们理解世界不再 需要建立在假设的基础上. ●通过去探求“是什么”而不是“为什么”，相关关系帮助我们更好地 了解了这个世界. 第二部分大数据时代的商业变革●数字化指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码 ●数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程 ●“文化组学”是一个计算机专业词汇，指的就是通过文本的定量分析 来揭示人类行为和文化发展的趋势.
数据结构复习笔记
数据结构复习笔记 作者: 网络转载发布日期: 无 数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。 数据元素是数据的基本单位，有时一个数据元素可以由若干个数据项组成。数据项是具有独立含义的最小标识单位。如整数这个集合中，10这个数就可称是一个数据元素.又比如在一个数据库(关系式数据库)中，一个记录可称为一个数据元素，而这个元素中的某一字段就是一个数据项。 数据结构的定义虽然没有标准，但是它包括以下三方面内容：逻辑结构、存储结构、和对数据的操作。这一段比较重要，我用自己的语言来说明一下，大家看看是不是这样。 比如一个表(数据库)，我们就称它为一个数据结构，它由很多记录(数据元素)组成，每个元素又包括很多字段(数据项)组成。那么这张表的逻辑结构是怎么样的呢? 我们分析数据结构都是从结点(其实也就是元素、记录、顶点，虽然在各种情况下所用名字不同，但说的是同一个东东)之间的关系来分析的，对于这个表中的任一个记录(结点)，它只有一个直接前趋，只有一个直接后继(前趋后继就是前相邻后相邻的意思)，整个表只有一个开始结点和一个终端结点，那我们知道了这些关系就能明白这个表的逻辑结构了。 而存储结构则是指用计算机语言如何表示结点之间的这种关系。如上面的表，在计算机语言中描述为连续存放在一片内存单元中，还是随机的存放在内存中再用指针把它们链接在一起，这两种表示法就成为两种不同的存储结构。(注意，在本课程里，我们只在高级语言的层次上讨论存储结构。) 第三个概念就是对数据的运算，比如一张表格，我们需要进行查找，增加，修改，删除记录等工作，而怎么样才能进行这样的操作呢? 这也就是数据的运算，它不仅仅是加减乘除这些算术运算了，在数据结构中，这些运算常常涉及算法问题。 弄清了以上三个问题，就可以弄清数据结构这个概念。 -------------------------------------------------------------------------------- 通常我们就将数据的逻辑结构简称为数据结构，数据的逻辑结构分两大类：线性结构和非线性结构(这两个很容易理解) 数据的存储方法有四种：顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法和散列存储方法。-------------------------------------------------------------------------------- 下一个是难点问题，就是算法的描述和分析，主要是算法复杂度的分析方法及其运用。首先了解一下几个概念。一个是时间复杂度，一个是渐近时间复杂度。前者是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数，而后者是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。 当我们评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度，因此，在算法分析时，往往对两者不予区分，经常是将渐近时间复杂度T(n)=O(f(n)简称为时间复杂度，其中的f(n)一般是算法中频度最大的语句频度。 此外，算法中语句的频度不仅与问题规模有关，还与输入实例中各元素的取值相关。但是我们总是考虑在最坏的情况下的时间复杂度。以保证算法的运行时间不会比它更长。 常见的时间复杂度，按数量级递增排列依次为：常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。 时间复杂度的分析计算请看书本上的例子，然后我们通过做练习加以领会和巩固。 数据结构习题一 --------------------------------------------------------------------------------
大数据时代心得体会
大数据时代心得体会集团标准化小组：[VVOPPT-JOPP28-JPPTL98-LOPPNN]
《大数据时代》心得体会 信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变，我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。 信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述的记录，是可定义为的，它涉及到事物的。它是关于事件之一组且客观的描述，是构成和的原始材料。数据可分为和两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。 在大数据时代，大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。 数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示？金融业业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的学习空间、可以有更精准的决策判断能力这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数
大数据时代读后感
《大数据时代》读后感 一、对大数据时代的理解 1.“大数据”的正式推出。2012 年3 月，奥巴马政府宣布投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划”，并且定义为“未来的新石油”，希望增强政府收集、分析和萃取海量数据的能力。这个由世界最强国家政府推动的项目，标志着“大数据”时代的到来！ 2.“大数据”的本质。早在互联网出现之初，我们就知道网络无秘密，在网页上敲击的每一个数据，都将被自动记录。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网智商，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。 二、大数据时代考验传统文化 1.文化进一步融合。一个文化系统可以分为技术、制度和观念三个层面。文化系统的发展已经经历了技术主导和制度主导两个时期，当代世界正在走向观念主导的新时期发展。各民族文化通过互联网正不断融合，从文字、服饰到生活方式，民族之间的
区别正逐步变小，走在大街上、坐在餐馆里，你还能很快区分不同的民族吗？也许只有祈祷的时候，你才能知道谁是默斯林，谁是基督徒，观念将主导互联网时代的民族性。大数据时代的来临，使山村投资者能够和洛杉矶大佬一样去分析华尔街的股价变化，文化的进一步融合变得势不可挡，唯一显示他们区别的，就是基于自身观念所做出的判断，而这种判断，在不断的经济碰撞之下，也将逐步变得趋同。 2.保持传统文化独立性。中华的文化是儒道互补的传统，其共性凝结在《周易》的传承中，主要就是天人合一观，这是中国传统文化对人类的最大贡献，也是独立性的最重要体现。在现有的世界有影响的各民族文化里，天人合一观是中华文化所独有的特征，是任何一个强权所无法抹杀的。大数据时代，需要继续保持传统文化的独立性，就是要让我们的社会和数据深深打上文化的烙印，要建立属于我们的数据体系，让这个体系庞大到其他民族无法忽视，进而去影响他们。 3.为新文明的建立出力。从文明出现的规律来看，工业文明后边的未来文明，一定要通过工业工商文化和农耕文化的冲突和融合产生。从英国工业革命开始，冲突已经几百年了，还没有融合出一种新的文明。早在20世纪，瑞士心理学家荣格就发现了《易经》筮法中蕴涵的同步原理，一种不同于因果原理的普遍联系法则，这同大数据技术的复杂相关性有着相似的地方。如果我们把大数据时代的来临，看作新文明出现的前奏，那么我们的传统文化在新文明建立的过程中必将发挥重要作用，因为阴阳五行
大数据入门培训课程内容是什么
大数据入门培训课程内容是什么 大数据对于普通人而言，也就是知道大数据的表层意思，虽然生活在大数据时代，但却不知道大数据时代到底是神马东西？与我们有神马关系？！今天千锋大数据培训就来带你真正走进大数据时代。 一提起大数据可能许多门外汉会觉得它的逼格是这样的：大数据（big data），指无法在一定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，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。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。 时代孵化大数据应运而生
大数据之前，人们喜欢抽样调查，随机抽取来走捷径。但是随着经济与科技的发展抽样调查面临着资金人员成本高，操作时间长，准确性偏差大等一系列弊端也暴露出来了。 有了大数据，就相当于有了庞大的电子信息库，就可以采用所有数据进行分析处理，不但简单便捷也能更好的提高信息的精准度和工作效率，便捷了工作和生活。 大数据成为日常生活小助手 1. 公交一卡通一个市每天产生4千万条刷卡记录，分析这些刷卡记录，可以清晰了解市民的出行规律，以有效改善城市交通。 2.在网络搜索框输入任何一个热门关键词都会跳出成千上万的相关信息 3.打开导航地图，路程距离、方向路况、所需时间都一目了然。这些数据，更好的方便我们的出行和工作，节省时间节省精力，感受科技时代的便捷。 4.淘宝等购物平台你在浏览的时候，系统会根据你的喜好、风格、和近期购买的商品为你推荐可能感兴趣的产品。比如猜你喜欢或者系统自动推荐相关商品。 5. 一个电影上映它的票房、上座率、排片量以及和同档期上映电影的数据比较分析，都需要大数据的支持。用精确全面的数据，对投资收益做一个精准度高的调查分析，更好的了解投资商品的盈亏。 6. 在影视圈常能听到流量小生之类的，所谓流量背后也是有强大的数据支持的。用大数据就可以分析出一个艺人是不红还是火到燃烧。 大数据一直穿插在我们的生活中，只是内行人把它当做赚钱的技术，利用大数据的搜集分析为公司谋得利益，数据就是公司的命根子，现在公司渴求大数据技术人才，是一个热门岗位，想学习大数据技术的就认准千锋教育，千锋就
数据结构学习总结
数据结构学习总结 经过一学期的学习，我对数据结构有了我自己的认识。一开始，我以为它和C语言和C++一样，都是讲一门语言。但学习之后，发现事实并不是这样，在数据结构的学习中，有线性表，有队，有栈，有树，有图等等。这些看起来没有关系，其实之间有着千丝万缕的联系。线性表是其中最简单的，所以在前几章学习，后面依次逐章变难，学起来也很吃力。 《数据结构与算法》以基本数据结构和算法设计策略为知识单元，系统地介绍了数据结构的知识与应用、计算机算法的设计与分析方法，主要内容包括线性表、树、图和广义表、算法设计策略以及查找与排序算法等。 线性表是最基本、最简单、也是最常用的一种数据结构。线性表中数据元素之间的关系是一对一的关系，即除了第一个和最后一个数据元素之外，其它数据元素都是首尾相接的。线性表的逻辑结构简单，便于实现和操作。因此，线性表这种数据结构在实际应用中是广泛采用的一种数据结构。线性表具有如下的结构特点：均匀性：虽然不同数据表的数据元素可以是各种各样的，但对于同一线性表的各数据元素必定具有相同的数据类型和长度。有序性：各数据元素在线性表中的位置只取决于它们的序号，数据元素之前的相对位置是线性的，即存在唯一的“第一个“和“最后一个”的数据元素，除了第一个和最后一个外，其它元素前面均只有一个数据元素直接前驱和后面均只有一个数据元素（直接后继）。在实现线性表数据元素的存储方面，一般可用顺序存储结构和链式存储结构两种方法。链式存储结构将在本网站线性链表中介绍，本章主要介绍用数组实现线性表数据元素的顺序存储及其应用。另外栈、队列和串也是线性表的特殊情况，又称为受限的线性结构。 链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列结点（链表中每一个元素称为结点）组成，结点可以在运行时动态生
大数据时代读书心得
生活，工作以及思维的大变革 ——读《大数据时代》有感及所思 读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。 本书从思维、商业、管理三个方面阐述了在大数据时代在下的变革，这些变革涉及到我们生活的方方面面，几乎其影响程度可以与两次工业革命相媲美。作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点，也就是大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这三个转变将改变我们的理解和组建社会的方法。并且作者将生活，工作思维的大变革和这几个方面紧紧联系在一起。 第一个转变是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。也就是说样本等于总体；第二个转变是对研究数据不会追求精度，而且追求混杂性，小数据时代下，追求精确度是合理的，因为我们收集的数据很少，所以要越精确越好，包括如今仍然也在使用这种办法；但是在某些时代，尤其是在大数据时代背景下，快速获得一个大概轮廓和发展脉络，要比精确性重要得多，既然选择了整体性，肯定要忽视细节和确定性；第三个改变是不是因果关系而是相关关系，在大数据时代，我们更需要了解一个东西是什么，而不是为什么，要找到关联无，通过一个良好的关联物的相关关系可以帮助我们捕捉预测未来。 这三个方面是大数据时代所给我们带来的思维上的改变，所谓思路决定出路，思路有了创新，有了拓展，相应的社会也就会有很大的变化。紧接着第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力。第三部分则是阐述了大数据时代下的弊端以及在管理上的措施。个人认为本书的精髓部分是第一部分，第一部分的三个观点涉及的面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。后两个部分都是以第一部分这三个观点为基础展开阐述的。 这本书给我感触最深的就是这三个转变，或者说是三个观点，可以说是哲学上说的世界观，因为世界观决定方法论，所以这三个观点对传统看法的颠覆，就会导致各种变革的发生。首先是第一个，作者认为在抽样研究时期，由于研究条件的欠缺，只能以少量的数据获取最大的信息，而在大数据时代，我们可以获得海量的数据，抽样自然就失去它的意义了。放弃了随机分析法这种捷径，采用所有的数据。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义，列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的重要性。这个观点足以引起统计学乃至社会文明的变革，因为统计抽样和几何学定理、万有引力一样被看做文明得以建立牢固的基石。我对这个观点还是比较认同的，如果真能收集到整体的数据而且分析数据的工具也足够先进，自然是全体数据研究得出的结果更令人信服。但是这个观点也过于绝对，就算是在大数据时代要想收集到全体数据还是不太可能实现的，因为收集全体数据要付出的代价有时会很大。比如说，你要检测食品中致癌物质是否超标，你不可能每一件食品你都检测一遍吧。 第二，要效率不要绝对的精确。作者说，执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用。作者是基于数据不可能百分之百正确的考虑而做出这样的判断的，如果采用小数据一个数据的错误就会导致结
《大数据》读书笔记
竭诚为您提供优质文档/双击可除 《大数据》读书笔记 篇一：大数据读后感 从徐子沛的《大数据》中得到的感悟 数据，对于我们现代社社会来说，已经是再熟悉不过了。大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和大价值（Value）。这四个V就是大数据的基本特征。每天我们都不得不和数据打交道，比如我们平常所说得“眼观六路，耳听八方，”就是生活中一个很好的的收集数据的例子。还有，在我们平时的学习中，我们对于一些学习上的数据的整理等等。可以说，数据已经成为了我们的影子一样，无时无刻的在我们的身边活动。 拿到《大数据》这本书时，吸引我的不是书评的内容，而是书的封面上的一句话“除了上帝，任何人都可以用数据说话。”也就是说，上帝可以不用数据来说话，但是，作为一个平常人，我们做事，言论等都必须用数据来说话。用数据论来证我们的观点正确性。 那么数据真的就是那么重要吗？其实不然，数据果真有
那么的重要。作者在书中大量应用世界头号强国美国的例子来说明美国是如何利用数据以及数据在美国人的利用下，是如何造福美国人的。使得美国人走上了民主、发展的道路。书中还引用了大量的利用数据的案例，以及利用数据会有什么样的后果。当然，作者在书中也很明确的表达了自己观点，也就是数据要被人利用，利用的好了，造福人类，否则，祸害无穷。 毫无疑问，我们正处在一个真正意义的大数据时代。但是，大数据浪潮的来龙去脉如何？数据技术变革何以能推动政府信息的公开、透明和社会公正？又何以给我们带来无限的商机，既便利又危及我们 每个人的生活？《大数据》给了我们一个很好的答案。在拿到徐子沛《大数据》时，与其说这是个新概念，还不如说就是一个现实。信息技术的迅速发展和普遍应用，存储能力的膨 胀，网络传输的便捷，必然产生巨大的数据量。即使是一个公司，经过多年的积累，产生的数据也是惊人的。每天繁多的数据，这就是要求企业要很好地存储数据，利用数据通过数据，使得数据说话，提升企业的业绩和知名度。对于一个企业来说，比较实际的倒是关注一下企业微观大数据，如何充分利用现有的、能够得到的和自己创造的数据，采用《大数据》里提及的新技术、新方法、新理念，筛选、组织、关
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
大数据时代,800字心得体会
篇一:《大数据时代书面记录与心得体会》 大数据时代书面记录与心得体会 2015年5月12日，听取了大数据时代相关技术的技术讲座。当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此同时，大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战。 大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一
些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法 律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。 未来十年，决定中国是不是有大智慧的核心意义标准（那个"思想者"），就是国民幸福。一体现在民生上，通过大数据让有意义的事变得澄明，看我们在人与人关系上，做得是否比以前更有意义；二体现在生态上，通过大数据让有意义的事变得澄明，看我们在天与人关系上，做得是否比以前更有意义。总之，让我们从前10年的意义混沌时代，进入未来10年意义澄明时代。随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的，是各种各样去中心化的WEB0应用，如RSS、维基、博客等。大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧。生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值；只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。 篇二:《大数据时代读后感》
大数据读书笔记
大数据读书笔记 【篇一：大数据读后感】 从徐子沛的《大数据》中得到的感悟 数据，对于我们现代社社会来说，已经是再熟悉不过了。大量化（volume）、多样化（variety）、快速化（velocity）和大价值（value）。这四个v | 就是大数据的基本特征。每天我们都不得不和数据打交道，比如我 们平常所说得“眼观六路，耳听八方，”就是生活中一个很好的的 收集数据的例子。还有，在我们平时的学习中，我们对于一些学习 上的数据的整理等等。可以说，数据已经成为了我们的影子一样， 无时无刻的在我们的身边活动。 拿到《大数据》这本书时，吸引我的不是书评的内容，而是书的封 面上的一句话“除了上帝，任何人都可以用数据说话。”也就是说，上帝可以不用数据来说话，但是，作为一个平常人，我们做事，言 论等都必须用数据来说话。用数据论来证我们的观点正确性。 那么数据真的就是那么重要吗其实不然，数据果真有那么的重要。 作者在书中大量应用世界头号强国美国的例子来说明美国是如何利 用数据以及数据在美国人的利用下，是如何造福美国人的。使得美 国人走上了民主、发展的道路。书中还引用了大量的利用数据的案例，以及利用数据会有什么样的后果。当然，作者在书中也很明确 的表达了自己观点，也就是数据要被人利用，利用的好了，造福人类，否则，祸害无穷。 毫无疑问，我们正处在一个真正意义的大数据时代。但是，大数据 浪潮的来龙去脉如何数据技术变革何以能推动政府信息的公开、透 明和社会公正又何以给我们带来无限的商机，既便利又危及我们
每个人的生活《大数据》给了我们一个很好的答案。在拿到徐子沛《大数据》时，与其说这是个新概念，还不如说就是一个现实。信 息技术的迅速发展和普遍应用，存储能力的膨胀，网络传输的便捷，必然产生巨大的数据量。即使是一个公司，经过多年的积累，产生 的数据也是惊人的。每天繁多的数据，这就是要求企业要很好地存 储数据，利用数据通过数据，使得数据说话，提升企业的业绩和知 名度。对于一个企业来说，比较实际的倒是关注一下企业微观大 数据，如何充分利用现有的、能够得到的和自己创造的数据，采用《大数据》里提及的新技术、新方法、新理念，筛选、组织、关联、分析，精细化管理和挖掘数据，探索规律性的东西，指导企业活动。尽可能多的获取数据，首先是要有心，对于公司员工来说，随时随 地注意收集客户数据、需求数据、产品数据、市场数据、资源数据等，经过整理，把它变成公司的数据资产；然后是要有据，信息与 数据最大的不同，就是数据是能够度量或者确定的信息，不能“毛 估估”，收集数据要精细化，要准确；其次要有序，数据需要存储，更加需要整理，单个数据没有很大意义，静止的数据也没有很大意义，有价值的数据是流动的、与其他数据交互作用的。一个大杂烩 的数据库，在需要时让人找不到北，没有任何意义。再次，需要技 术支持，大量的数据如何检索，如何关联，单靠人脑是不行的，需 要建立基于特定理论的数据处理系统来分析管理。对于一个企业， 最理想的是建立一个类似人类神经系统的数据管理系统，采用各种 信息终端采集内部和外部信息，通过分析、归纳、筛选，形成管理 数据，某些数据可以成为系统的“本 ] 能”，一旦触发能够自动做出反应；某些数据可以成为组合信息提 交大脑综合分析，作出决策和反应。数据应该为人服务，这是一条 基本原则。在大数据时代始终发挥人的主观能动性，采用先进的理 念和技术驾驭数据，让人们生活更方便，工作效率更高，劳动强度 降低，为社会创造更多的物质财富和精神财富。
大数据时代试题培训课件
《大数据》试题 单选题 1、大数据的核心就是（B） A、告知与许可 B、预测 C、匿名化 D、规模化 2、大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（A） A、把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。 B、被视为人工智能的一部分。 C、被视为一种机器学习。 D、预测与惩罚。 3、采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（C），但与样本数量的增加关系不大。 A、降低 B、不变 C、提高 D、无关 4、大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用（A）的方法 A、所有数据 B、绝大部分数据 C、适量数据
D、少量数据 5、大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（A） A、更有效 B、相当 C、不具备可比性 D、无效 6、相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（D），帮助我们进一步接近事实的真相。 A、安全性 B、完整性 C、混杂性 D、完整性和混杂性 7、大数据的发展，使信息技术变革的重点从关注技术转向关注（A） A、信息 B、数字 C、文字 D、方位 8、大数据时代，我们是要让数据自己“发声”，没必要知道为什么，只需要知道（B） A、原因 B、是什么 C、关联物
D、预测的关键 9、建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的（C） A、基础 B、前提 C、核心 D、条件 10、（C）下列说法正确的是 A、有价值的数据是附属于企业经营核心业务的一部分数据； B、数据挖掘它的主要价值后就没有必要再进行分析了； C、所有数据都是有价值的； D、在大数据时代，收集、存储和分析数据非常简单； 11、关于数据创新，下列说法正确的是（D） A、多个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加； B、由于数据的再利用，数据应该永久保存下去； C、相同数据多次用于相同或类似用途，其有效性会降低； D、数据只有开放价值才能得到真正释放。 12、关于数据估值，下列说法错误的是（B） A、随着数据价值被重视，公司所持有和使用的数据也渐渐纳入了无形资产的范畴； B、无论是向公众开放还是将其锁在公司的保险库中，数据都是有价值的； C、数据的价值可以通过授权的第三方使用来实现