BIG DATA时代的数据结构特点和处理方式分析
大数据的五个显著特点
数字数据的扩展已经进行了十多年了，对于那些稍微对此有所了解的人们来说，他们都明白大数据绝不是仅仅只涉及到谷歌、易趣网或亚马逊这样规模的数据集。
数字数据的扩展已经进行了十多年了，对于那些稍微对此有所了解的人们来说，他们都明白大数据绝不是仅仅只涉及到谷歌、易趣网或亚马逊这样规模的数据集。任何规模的企业都有机会从大数据集、大数据的融合中获得优势，并由此构建其未来业务分析的基础。结合当前的这些数据，将会给您的企业带来无与伦比的机会。
然而，尽管大数据正在被广泛的讨论，目前看来，其仍然是一个很大的谜一样的神话。事实上，围绕大数据的误解似乎已经达到了神话般的境界。如下便是五大神话。
1、大数据仅仅是海量的数据量
容量仅仅是界定大数据定义的关键要素之一，而对于大数据的定义至少有三个方面的重要要素。其他两方面分别是种类和传输速度。与后两者相结合，便是Gartner调研公司的道格?兰尼最初在2001年的调研报告中给出的关于大数据的概念。
一般来说，专家们普遍认为PB级的数据为大数据的起点,尽管这一指标仍然是一个变化中的目标。因此，虽然容量这一因素是非常重要的，而接下来的另外两个衡量指标也不容忽视。
种类是指许多不同的数据和文件类型，对于管理和更深入的分析数据是至关重要的。但不适合传统的关系数据库。这方面的例子包括各种声音和电影文件、图像、文档、地理定位数据、网络日志和文本字符串。
速度是有关数据的变化率，以及其必须如何快速的被使用，以创造真正的价值。传统技术，尤其不适合用于高速数据储存和使用。因此，采用新的方法是必要的。如果有问题的数据创建和聚合速度非常快，就必须使用迅速的方式来揭示其相关的模式和问题。你发现问题的速度越快，就越有利于您从你大数据分析中获得更多的机会。
2、大数据指的是Hadoop
Hadoop是Apache为大数据工作的开源软件框架。其是来自于Google 的技术加上雅虎的理念和其他，并付诸实践得出的。但是，大数据是如此的多样，和复杂，其绝对不存在一套放之四海而皆准的万能的解决办法。虽然Hadoop 已经毫无疑问的获得了相当大的知名度，但其也仅仅只是适合大数据存储和管理的三种技术的其中之一。其他两个种技术上NoSQL和大规模并行处理(MPP)数据存储。MPP数据存储的例子包括EMC的Greenplum、IBM公司的Netezza和惠普的Vertica。
此外，Hadoop是一个软件框架，这意味着它包括若干专门设计的组件，是专门设计来解决大规模分布式数据存储，分析和检索任务的。不是所有的Hadoop组件都是必要的，对于一个大的数据解决方案，其中一些组件可取代其他技术，更好地配合用户的需求。一个例子是MapR的Hadoop，其中包括NFS作为HDFS的替代，并提供了一个完整的随机存取，读/写文件系统。
3、大数据意味着非结构化数据
“非结构化”这一术语是不准确的，其没有考虑到许多通常与大数据类型相关的不同的和微妙的结构。此外，大数据很可能在同一数据集有不同的数据类型，不包含相同的结构。
因此，大数据更好可能是被称为“多层结构”，因为它可以包含文本字符串、所有类型的文件、音频和视频文件、元数据、网页、电子邮件、社交媒体供稿、表格数据，等等。这些不同的数据类型一致的特点是不知道其数据架构或不知道在这些数据被捕获和存储时如何定义。相反，一个数据模型经常在数据被使用时进行应用。
4、大数据只是社会媒体内容和情感分析
简而言之，如果您的企业需要广泛地分析网络流量、IT系统日志、客户的情绪，或任何其他类型的每一天所创建的数字纪录册上的阴影，大数据提供了一个办法做到这一点。即使大数据的早期开拓者，已成为最大的基于网络的社会化媒体公司：谷歌、雅虎、Facebook，他们的服务所产生的数据，需要一种全新的解决方案，而不是分析社会媒体内容和访客情感分析。
现在，由于迅速增长的计算机电源(通常是基于云计算的)、开源软件(例如，Apache的Hadoop发行版)，以及如果利用得当现代化对于数据可以产生经济价值的冲击，大数据源源不断地产生新的用途和应用。大数据带来了很多让人欣喜的成果，其中包含了一些令人深思的用途，这在今年年初曾经在“福布斯”上的相关文章中报道过。
5、NoSQL意味着非结构化查询语言
NoSQL意味着“不仅仅”是SQL，因为这些类型的数据存储提供特定领域的访问和查询技术，除了SQL或类似SQL接口。NoSQL这一类的技术，包括关键值存储、面向文档的数据库、图形数据库、大表结构和缓存数据存储。具体的本地存储的数据访问方法提供了一个丰富的、低延时的方法，通常是通过专有接口。SQL访问具有熟悉许多工具并与之兼容的优势。虽然这通常是在一些底层系统解释查询本地的“语言”的延迟费用。
大数据关键技术
术大数据关键技 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技 术。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。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大 数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 一、大数据采集技术 社交网络交互数据及数据是指通过 RFID传感器数据、射频数据、（或称之半结构化移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、是大数据知识服务模型的根本。为弱结构化）及非结构化的海量数据，重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入非结构化的海量数据的智能化识别、实现对结构化、系统，半结构化、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻
克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决． 大数据隐策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，私保护技术等。 二、大数据预处理技术 ）抽取：1主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。数据抽取过程可以帮助我们因获取的数据可能具有多种结构和类型，以达到快速分将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数析处理的目的。2据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 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 半结构化和应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、可表示、非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去件系统（DFS突破分布式非关系型大数冗余及高效低成本的大数据存储技术；据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，突破大数据移动、研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 非关系型数据开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、数非关系型数据库主要指的是库以及数据库缓存系统。其中，NoSQL据库，
数据结构各种排序算法的时间性能
HUNAN UNIVERSITY 课程实习报告 题目：排序算法的时间性能学生姓名 学生学号 专业班级 指导老师李晓鸿 完成日期
设计一组实验来比较下列排序算法的时间性能 快速排序、堆排序、希尔排序、冒泡排序、归并排序(其他排序也可以作为比较的对象） 要求 (1)时间性能包括平均时间性能、最好情况下的时间性能、最差情况下的时间性能等。 (2)实验数据应具有说服力，包括：数据要有一定的规模（如元素个数从100到10000）；数据的初始特性类型要多，因而需要具有随机性；实验数据的组数要多，即同一规模的数组要多选几种不同类型的数据来实验。实验结果要能以清晰的形式给出，如图、表等。 (3)算法所用时间必须是机器时间，也可以包括比较和交换元素的次数。 (4)实验分析及其结果要能以清晰的方式来描述，如数学公式或图表等。 (5)要给出实验的方案及其分析。 说明 本题重点在以下几个方面： 理解和掌握以实验方式比较算法性能的方法；掌握测试实验方案的设计；理解并实现测试数据的产生方法；掌握实验数据的分析和结论提炼；实验结果汇报等。 一、需求分析 (1) 输入的形式和输入值的范围：本程序要求实现各种算法的时间性能的比 较，由于需要比较的数目较大，不能手动输入，于是采用系统生成随机数。 用户输入随机数的个数n，然后调用随机事件函数产生n个随机数，对这些随机数进行排序。于是数据为整数 (2) 输出的形式：输出在各种数目的随机数下，各种排序算法所用的时间和 比较次数。 (3) 程序所能达到的功能：该程序可以根据用户的输入而产生相应的随机 数，然后对随机数进行各种排序，根据排序进行时间和次数的比较。 （4）测试数据：略 二、概要设计
数据结构 各种排序算法
数据结构各种排序算法总结 2009-08-19 11:09 计算机排序与人进行排序的不同：计算机程序不能象人一样通览所有的数据，只能根据计算机的"比较"原理，在同一时间内对两个队员进行比较，这是算法的一种"短视"。 1. 冒泡排序 BubbleSort 最简单的一个 public void bubbleSort() { int out, in; for(out=nElems-1; out>0; out--) // outer loop (backward) for(in=0; in swap(out, min); // swap them } // end for(out) } // end selectionSort() 效率：O(N2) 3. 插入排序 insertSort 在插入排序中，一组数据在某个时刻实局部有序的，为在冒泡和选择排序中实完全有序的。 public void insertionSort() { int in, out; for(out=1; out 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。 数据库概念结构设计和逻辑结构设计举例 某超市公司要设计一个数据库系统来管理公司的业务信息，该超市公司的业务管理大致可分为三部分： 1、超市公司的仓库管理业务； 2、连锁商店的商品销售业务； 3、连锁商店的集团购买业务。 业务管理规则如下： （1）该超市公司有若干仓库，若干连锁商店，供应若干商品； （2）超市公司的业务员负责与供应商联系商品进货业务； （3）购进的商品按类存放在仓库中，每个仓库有若干保管员； （4）每个连锁商店有一个经理和若干收银员，每个收银员只在一个连锁商店工作。 （5）每个商品编号只有一个商品名称，但不同商品编号可以有相同的商品名称，每种商品可有多种销售价格； （6）连锁商店实行会员制，通过会员卡收集顾客信息。顾客办理会员卡后，可享受一定的优惠； （7）连锁商店要处理客户和销售员送来的集团购买大宗商品的订单，并根据库存情况交出货物同时开出发票，收到付款后应进行收款处理； （8）连锁商店对大宗订货给予优惠，每种商品规定了不同订货数量和折扣。 一、设计局部ER模式 1、仓库管理子系统分ER图 根据管理规则（2），（3），与仓库管理子系统有关的实体包括：业务员、商品、供应商、仓库、职工。 因为每个业务员都可以与若干家供应商联系多项商品或进货业务，所以在业务员、商品、供应商之间存在一个三元的多对多的联系。仓库与商品之间存在多对多，仓库与职工之间存在一对多的联系。 2、根据规则（1）（4）（5）（6），与商品销售业务有关的实体有商店、商品、收银员、顾客。 因为每个收银员都要与多个顾客购买的多种商品发生业务联系，所以在收银员、商品与顾客之间存在一个多对多的联系。商品与商存在多对多的联系，商店与收银员之间存在一对多的联系。 大数据关键技术 大数据技术，就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术，它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 数据就是指通过RFIＤ射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得得各种类型得结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化得海量数据，就是大数据知识服务模型得根本.重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术．基础支撑层：提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得数据库及物联网络资源等基础支撑环境。 重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐 私保护技术等． 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据，并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到得数据存储起来,建立相 应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统（DFS）、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据得数据融合技术,数据组织技术,研 究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术. 开发新型数据库技术，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得就是NoSＱ 数据结构各种排序方法的综合比较 结论: 排序方法平均时间最坏时间辅助存储 简单排序O(n2) O(n2) O(1) 快速排序O(nlogn)O(n2)O(logn) 堆排序O(nlogn)O(nlogn)O(1) 归并排序O(nlogn)O(nlogn)O(n) 基数排序O(d(n+rd))O(d(n+rd))O(rd) PS:直接插入排序、冒泡排序为简单排序，希尔排序、堆排序、快速排序为不稳定排序 一、时间性能 按平均的时间性能来分，有三类排序方法： 时间复杂度为O(nlogn)的方法有：快速排序、堆排序和归并排序，其中以快速排序为最好；时间复杂度为O(n2)的有：直接插入排序、起泡排序和简单选择排序，其中以直接插入为 最好，特别是对那些对关键字近似有序的记录序列尤为如此； 时间复杂度为O(n)的排序方法只有，基数排序。 当待排记录序列按关键字顺序有序时，直接插入排序和起泡排序能达到O(n)的时间复杂度;而对于快速排序而言，这是最不好的情况，此时的时间性能蜕化为O(n2)，因此是应该尽量避免的情况。简单选择排序、堆排序和归并排序的时间性能不随记录序列中关键字的分布而改变。 二、空间性能 指的是排序过程中所需的辅助空间大小。 1. 所有的简单排序方法(包括：直接插入、起泡和简单选择)和堆排序的空间复杂度为O(1)； 2. 快速排序为O(logn)，为栈所需的辅助空间; 3. 归并排序所需辅助空间最多，其空间复杂度为O(n ); 4.链式基数排序需附设队列首尾指针，则空间复杂度为O(rd)。 三、排序方法的稳定性能 1. 稳定的排序方法指的是，对于两个关键字相等的记录，它们在序列中的相对位置，在排序之前和经过排序之后，没有改变。 2. 当对多关键字的记录序列进行LSD方法排序时，必须采用稳定的排序方法。 3. 对于不稳定的排序方法，只要能举出一个实例说明即可。 4. 快速排序和堆排序是不稳定的排序方法 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 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， 数据结构-各类排序算法总结 原文转自： https://www.wendangku.net/doc/c715162169.html,/zjf280441589/article/details/38387103各类排序算法总结 一. 排序的基本概念 排序(Sorting)是计算机程序设计中的一种重要操作，其功能是对一个数据元素集合或序列重新排列成一个按数据元素 某个项值有序的序列。 有n 个记录的序列{R1，R2，…，Rn}，其相应关键字的序列是{K1，K2，…，Kn}，相应的下标序列为1，2，…，n。通过排序，要求找出当前下标序列1，2，…，n 的一种排列p1，p2，…，pn，使得相应关键字满足如下的非递减（或非递增）关系，即：Kp1≤Kp2≤…≤Kpn，这样就得到一个按关键字有序的记录序列{Rp1，Rp2，…，Rpn}。 作为排序依据的数据项称为“排序码”，也即数据元素的关键码。若关键码是主关键码，则对于任意待排序序列，经排序后得到的结果是唯一的；若关键码是次关键码，排序结果可 能不唯一。实现排序的基本操作有两个： （1）“比较”序列中两个关键字的大小； （2）“移动”记录。 若对任意的数据元素序列，使用某个排序方法，对它按关键码进行排序：若相同关键码元素间的位置关系，排序前与排序后保持一致，称此排序方法是稳定的；而不能保持一致的排序方法则称为不稳定的。 二.插入类排序 1.直接插入排序直接插入排序是最简单的插入类排序。仅有一个记录的表总是有序的，因此，对n 个记录的表，可从第二个记录开始直到第n 个记录，逐个向有序表中进行插入操作，从而得到n个记录按关键码有序的表。它是利用顺序查找实现“在R[1..i-1]中查找R[i]的插入位置”的插入排序。 课题：内部排序算法比较 第一章问题描述 排序是数据结构中重要的一个部分，也是在实际开发中易遇到的问题，所以研究各种排算法的时间消耗对于在实际应用当中很有必要通过分析实际结合算法的特性进行选择和使用哪种算法可以使实际问题得到更好更充分的解决！该系统通过对各种内部排序算法如直接插入排序，冒泡排序，简单选择排序，快速排序，希尔排序，堆排序、二路归并排序等，以关键码的比较次数和移动次数分析其特点，并进行比较，估算每种算法的时间消耗，从而比较各种算法的优劣和使用情况！排序表的数据是多种不同的情况，如随机产生数据、极端的数据如已是正序或逆序数据。比较的结果用一个直方图表示。 第二章系统分析 界面的设计如图所示： |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----（1）随机取数-------| |-----（2）自行输入-------| |-----（0）退出使用-------| |******************************| 请选择操作方式： 如上图所示该系统的功能有： （1）：选择 1 时系统由客户输入要进行测试的元素个数由电脑随机选取数字进行各种排序结果得到准确的比较和移动次数并打印出结果。 （2）选择 2 时系统由客户自己输入要进行测试的元素进行各种排序结果得到准确的比较和移动次数并打印出结果。 （3）选择0 打印“谢谢使用！！”退出系统的使用！！ 第三章系统设计 （I）友好的人机界面设计：（如图3.1所示） |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----（1）随机取数-------| |-----（2）自行输入-------| |-----（0）退出使用-------| |******************************| （3.1） （II）方便快捷的操作：用户只需要根据不同的需要在界面上输入系统提醒的操作形式直接进行相应的操作方式即可！如图（3.2所示） |******************************| |-------欢迎使用---------| |-----（1）随机取数-------| |-----（2）自行输入-------| |-----（0）退出使用-------| 1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。 6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。 第7章数据库设计 1．试述数据库设计过程。 答：这里只概要列出数据库设计过程的六个阶段：( l ）需求分析；( 2 ）概念结构设计；( 3 ）逻辑结构设计；( 4 ）数据库物理设计；( 5 ）数据库实施；( 6 ）数据库运行和维护。这是一个完整的实际数据库及其应用系统的设计过程。不仅包括设计数据库本身，还包括数据库的实施、运行和维护。设计一个完善的数据库应用系统往往是上述六个阶段的不断反复。 2 ．试述数据库设计过程各个阶段上的设计描述。 答：各阶段的设计要点如下：( l ）需求分析：准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）。( 2 ）概念结构设计：通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS 的概念模型。( 3 ）逻辑结构设计：将概念结构转换为某个DBMS 所支持的数据模型，并对其进行优化。( 4 ）数据库物理设计：为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。( 5 ）数据库实施：设计人员运用DBMS 提供的数据语言、工具及宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。( 6 ）数据库运行和维护：在数据库系统运行过程中对其进行评价、调整与修改。 3 ．试述数据库设计过程中结构设计部分形成的数据库模式。 答：数据库结构设计的不同阶段形成数据库的各级模式，即：( l ）在概念设计阶段形成独立于机器特点，独立于各个DBMS 产品的概念模式，在本篇中就是 E 一R 图；( 2 ）在逻辑设计阶段将 E 一R 图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式，然后在基本表的基础上再建立必要的视图( Vi 娜），形成数据的外模式；( 3 ）在物理设计阶段，根据DBMS 特点和处理的需要，进行物理存储安排，建立索引，形成数据库内模式。 4 ．试述数据库设计的特点。 答：数据库设计既是一项涉及多学科的综合性技术又是一项庞大的工程项目。其主要特点有：( l ）数据库建设是硬件、软件和干件（技术与管理的界面）的结合。( 2 ）从软件设计的技术角度看，数据库设计应该和应用系统设计相结合，也就是说，整个设计过程中要把结构（数据）设计和行为（处理）设计密切结合起来。 5 ．需求分析阶段的设计目标是什么？调查的内容是什么？ 答：需求分析阶段的设计目标是通过详细调查现实世界要处理的对象（组织、部门、企业等），充分了解原系统（手工系统或计算机系统）工作概况，明确用户的各种需求，然后在此基础上确定新系统的功能。调查的内容是“数据’夕和“处理”，即获得用户对数据库的如下要求：( l ）信息要求，指用户需要从数据库中获得信息的内容与性质，由信息要求可以导出数据要求，即在数据库中需要存储哪些数据；( 2 ）处理要求，指用户要完成什么处理功能，对处理的响应时间有什么要求，处理方式是批处理还是联机处理；( 3 ）安全性与完整性要求。 6 ．数据字典的内容和作用是什么？ 答：数据字典是系统中各类数据描述的集合。数据字典的内容通常包括：( l ）数据项；( 2 ）数据结构；( 3 ）数据流；( 4 ）数据存储；( 5 ）处理过程五个部分。其中数据项是数 1.直接插入排序 //InsertSort.cpp //This function is to sort SqList # include 数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。 ２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。 数据结构实验报告 实验名称：实验四——排序 学生姓名：XX 班级： 班内序号： 学号： 日期： 1．实验要求 实验目的： 通过选择实验内容中的两个题目之一，学习、实现、对比、各种排序的算法，掌握各种排序算法的优劣，以及各种算法使用的情况。 题目1： 使用简单数组实现下面各种排序算法，并进行比较。 排序算法如下： 1、插入排序； 2、希尔排序； 3、冒泡排序； 4、快速排序； 5、简单选择排序； 6、堆排序； 7、归并排序； 8、基数排序（选作）； 9、其他。 具体要求如下： 1、测试数据分成三类：正序、逆序、随机数据。 2、对于这三类数据，比较上述排序算法中关键字的比较次数和移动次数（其中关 键字交换记为3次移动）。 3、对于这三类数据，比较上述排序算法中不同算法的执行时间，精确到微妙。 4、对2和3的结果进行分析，验证上述各种算法的时间复杂度。 5、编写main（）函数测试各种排序算法的正确性。 2. 程序分析 2.1 存储结构 存储结构：数组 2.2 关键算法分析 一、关键算法： 1、插入排序 a、取排序的第二个数据与前一个比较 b、若比前一个小，则赋值给哨兵 c、从后向前比较，将其插入在比其小的元素后 d、循环排序 2、希尔排序 a、将数组分成两份 b、将第一份数组的元素与哨兵比较 c、若其大与哨兵，其值赋给哨兵 d、哨兵与第二份数组元素比较，将较大的值赋给第二份数组 e、循环进行数组拆分 3、对数据进行编码 a、取数组元素与下一个元素比较 b、若比下一个元素大，则与其交换 c、后移，重复 d、改变总元素值，并重复上述代码 4、快速排序 a、选取标准值 b、比较高低指针指向元素，若指针保持前后顺序，且后指针元素大于标准值，后 指针前移，重新比较 c、否则后面元素赋给前面元素 d、若后指针元素小于标准值，前指针后移，重新比较 e、否则前面元素赋给后面元素 5、简单选择排序 a、从数组中选择出最小元素 b、若不为当前元素，则交换 c、后移将当前元素设为下一个元素 6、堆排序 a、生成小顶堆 b、将堆的根节点移至数组的最后 c、去掉已做过根节点的元素继续生成小顶堆 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 大数据资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察，或称巨量(big data,mega data)力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。 第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。 第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。 云计秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、第四，处理速度快。1算互联网车联网平板电脑传感器，无以及遍布地球各个角落的各种各样的、、移 动PC、、手机、一不是数据来源或者承载的方式。 大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。 关）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到Big data 大数据（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。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。 大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联）数据库，数据挖掘电网，分布式规模并行处理（MPP关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的网，和可扩展的存储系统，但不是所有的MPP的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。 SOA管理大数据SOA的三个数据中心模型分别是数据即服务(DaaS)模型、物理层次结构模型和架构组件模型。DaaS数据存取的模型描述了数据是如何提供给SOA组件的。物理模 型描述了数据是如何存储的以及存储的层次图是如何传送到SOA数据存储器上的。最后，架构模型描述了数据、数据管理服务和SOA组件之间的关系。 从大数据的价值链条来分析，存在三种模式： 1- 手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。 2- 没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。 等。Mastercard，Amazon，Google既有数据，又有大数据思维；比较典型的是3- 这种人可以将大数据的潜在拥有大数据思维的人，未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1- 还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓2-价值转化为实 际利益；的蓝海。数百或甚至因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、大数据常和云计算联系到一起，如今，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。数万的电脑分配工作。可以说，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。 那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识别以及自然语言理解）等。 云计算和大数据之间的关系可以用下面的一张图来说明，两者之间结合后会产生如下效应：可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务；通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新大数据处理常用技术简介
数据库概念结构设计和逻辑结构设计举例
大数据关键技术
数据结构各种排序方法的综合比较
大数据应用技术课程介绍
大大数据概念、技术、特点、应用与案例
数据结构-各类排序算法总结
数据结构课程设计(内部排序算法比较 C语言)
大数据处理技术的特点
数据库课后题答案 第7章 数据库设计
各种排序算法,数据结构中的排序算法
大数据处理技术的总结与分析
大数据结构实验四题目一排序实验报告材料
大数据技术与应用专业详细解读
大数据技术