大数据的关键技术

大数据的关键技术

在大数据时代，传统的数据处理方法还适用吗？

大数据环境下的数据处理需求

大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。

传统数据处理方法的不足

传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。

传统的数据处理方法是以处理器为中心，而大数据环境下，需要采取以数据为中心的模式，减少数据移动带来的开销。因此，传统的数据处理方法，已经不能适应大数据的需求！大数据的处理流程包括哪些环节？每个环节有哪些主要工具？

大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异，主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各个处理环节中都可以采用MapReduce等方式进行并行处理。

大数据技术为什么能提高数据的处理速度？

大数据的并行处理利器——MapReduce

大数据可以通过MapReduce这一并行处理技术来提高数据的处理速度。MapReduce的设计初衷是通过大量廉价服务器实现大数据并行处理，对数据一致性要求不高，其突出优势是具有扩展性和可用性，特别适用于海量的结构化、半结构化及非结构化数据的混合处理。

MapReduce将传统的查询、分解及数据分析进行分布式处理，将处理任务分配到不同的处理节点，因此具有更强的并行处理能力。作为一个简化的并行处理的编程模型，MapReduce还降低了开发并行应用的门槛。MapReduce是一套软件框架，包括Map（映射）和Reduce （化简）两个阶段，可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总，从而完成海量数据的并行处理。

MapReduce的工作原理其实是先分后合的数据处理方式。Map即“分解”，把海量数据分割成了若干部分，分给多台处理器并行处理；Reduce即“合并”，把各台处理器处理后的结果进行汇总操作以得到最终结果。如右图所示，如果采用MapReduce来统计不同几何形状的数量，它会先把任务分配到两个节点，由两个节点分别并行统计，然后再把它们的

结果汇总，得到最终的计算结果。

MapReduce适合进行数据分析、日志分析、商业智能分析、客户营销、大规模索引等业务，并具有非常明显的效果。通过结合MapReduce技术进行实时分析，某家电公司的信用计算时间从33小时缩短到8秒，而MKI的基因分析时间从数天缩短到20分钟。

说到这里，再看一看MapReduce与传统的分布式并行计算环境MPI到底有何不同？MapReduce在其设计目的、使用方式以及对文件系统的支持等方面与MPI都有很大的差异，使其能够更加适应大数据环境下的处理需求。

大数据技术在数据采集方面采用了哪些新的方法

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。

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。

除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。

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。

本文节选自《大数据——大价值、大机遇、大变革(全彩)》李志刚主编

电子工业出版社出版

大数据时代所需的三大技术

大数据时代企业所需的三大技术 作为IT领域的关键词，“大数据”不断被大书特书，对其分析利用也备受关注。另一方面，靠IT技术、现有的组织和人才技能解决不了的难题也渐渐浮出水面。这就需要“分析数据及其与业务相结合的技术”。 本文总结了将数据分析应用到业务中所需的技术，以及怎样在企业中实现有效的信息应用。同时，还列举了日本国内外的先进事例。 三大技术 下面，我们来看一下大数据时代企业所需的技术有哪些？ 业务技能 这里的业务技能不是指提高业绩的能力，而是指将业务过程标准化、掌握各个过程中哪些信息需要输入、记录等能力。 以经营活动为例。通常，将一些促销活动的问卷调查中有望成为真实客户的顾客信息录入CRM(顾客管理系统)系统，销售负责人在此信息的基础上开展营销，顾客感兴趣的产品、服务等将作为数据输入CRM系统。接下来，如果顾客购买了产品，在结算系统输入结算信息，如果是货物的话在物流系统输入、生成物流信息。像这样，掌握数据是在哪一过程中、什么活动中生成的非常重要。 此外，哪一过程、或者在哪一过程生成的数据会对业务的结果产生较大影响等，与其感性估计，不如对相关数据进行分析、形成模式化。例如，与顾客的年龄、性别相比，从事哪种职业对购买概率的影响更大等。 数学技能(模式化、样本化) 其次是分析数据所需的数学技能。此前，说到分析业务数据的技能的话，都是些求合计、平均值和标准差等简单的统计学知识，但以后，通过分析数据研究出业务的规律性，形成“模式化”、“样本化”技术非常必要。这在科学界是一种常见手法。例如，理想气体状态方程“PV=nRT”，就是将气体的状态用模式化的公式表现出来。 同样，在业界，也需要将商业活动的状态形成公式化的分析技术。例如，连锁超市可以根据店铺的位置，计算出各种条件下(销售业绩、天气、气温、星期几等)的客流量和每种商品的销售额，找出规律，就可以做出更适当的调整，也能减少亏损、改善盈利。 IT技术

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数 据挖 掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时， 分类和预测 数据流挖掘 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型， B. D. 聚类 隐马尔可夫链 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则

C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年 级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图

2019继续教育公需科目大数据技术及应用试题答案

2019年度大数据技术及应用试题 单选题: 1、本课程提到，近年来，我国（A）在GDP中占的比例逐年增大。 A互联网经济 B信息经济 C数码消费 D电子商务 2、法律大数据演示的结果表明，针对“酒驾”这一查询，相关刑罚中主要的是（A） A以上都是 B拘役 C罚金 D有期徒刑 3、根据本课程，取得成功的关键是要从（A）出发 A数据 B技术 C设备 D问题 4、1965年英特尔公司创始人之一摩尔先生，提出来在之后的十几年里，半导体处理器的

性能，比如容量、计算速度和复杂程度每18个月左右可以翻一番，这被称为（摩尔定律）5、21世纪初，关于查询结果排序我们找到了一种新的方法。（大数据方法：用户的点击数据） 6、根据本课程，（查询结果）排序是一个在搜索引擎中处于核心位置的工作。 7、今天，随着信息科学技术的高速发展，人类对数据的收集和分享能力空前强大，其中，（互联网）可以收集虚拟世界的数据。 8、根据本课程，交通数据采集的来源不包括（A） A通讯信号 B视频监控 C微波采集 D车载RFID 9、根据本课程，（实时分析）希望能够全面突破搜索引擎框架所蕴含的3个假设，使得我们能以很快的速度对互联网上出现的数据进行分析，从而发掘出相关的高阶知识，满足用户的信息需求。 10、六度分割理论认为，世界上任何两个人通过最多（六）个人就可以相互认识。 11、新经验主义是用经验数据解决问题，但是这些经验是（群体性的经验）。 12、根据本课程，科学家们认为，2013年全世界储存的大数据容量是（1.2ZB） 13、本课程提到，当前（云计算）服务的逐渐成熟，为大数据发展提供了有利的基础设施支撑。 14、（RFID）是一种标签，可以把一个物体身上的各种特征和信息都收集起来。

大数据时代下软件工程关键技术探讨

大数据时代下软件工程关键技术探讨 发表时间：2019-05-29T17:30:31.750Z 来源：《防护工程》2019年第4期作者：赵阳刘春龙董晓峰晋超琼陈瑞昱[导读] 随着计算机网络技术的高速发展，大数据被广泛应用于社会各个行业的工作当中，提升社会工作效率。 北方自动控制技术研究所山西太原 030006摘要：随着计算机网络技术的高速发展，大数据被广泛应用于社会各个行业的工作当中，提升社会工作效率。基于大数据的时代背景之下，软件工程技术与大数据技术相辅相成，共同组成了影响社会运行速率的重要技术内容。随着我国社会经济的进一步发展，对软件工程技术的需求逐渐加大，相关科研人员要紧跟社会发展步伐，致力于软件工程技术的开发与利用，提升数字化信息处理效率，推动我国经 济、政治、文化全方面进步。下面，就大数据时代下软件工程关键技术展开论述。 关键词：大数据时代；软件工程；关键技术 引言 随着我国计算机技术的不断成熟和发展，软件应用日益广泛，无论是从计算机存储或是整个IT环境，在硬件平台的搭设基础上，越来越多的软件功能丰富的大数据时代的主体内容。作为人类发社会发展的必经道路，大数据时代在不断适应和改造人类认知世界的过程中，不断丰富着人们的生产生活。因此，在软件工程设计分析时，我们要结合大数据的整体时代背景，进一步缓和软件工程发展的进程，并且不断优化传统的信息结构资源，强化软件工程的信息处理能力，提升软件工程与网络的结合度。 1软件工程技术定义在大数据时代，软件工程基础被应用于多个方面，涉及到工业、农业、航空、政府等各个行业领域，用于提升生活、工作的效率，促进社会经济发展。软件工程技术主要包括软件工程原理、软件工程过程、软件工程方法等内容，是在计算机网络技术的基础上，利用编程语言对相关软件的功能、操作进行优化和提升，是在程序与程序设计发展到一定规模并且逐渐商品化的过程中形成的。 2大数据时代下软件工程关键技术 2.1软件服务工程技术 软件服务开发符合我国当下社会主流需求，也是社会发展的主流需要。其在技术上主要应用在服务功能比较明显的软件开发之中，主要是指以工程化形式，利用计算机系统编程语言、开发程式及步骤、数据系统等内容，实现具备服务功能、应用功能软件的开发。软件工程开发以服务能力为核心，以虚拟特征以及分布样式为基础，对用户具体应用情况进行调试，保障用户应用软件工程系统科学性、稳定性、安全性。与此同时，服务软件工程技术可实现应用数据之间的整合，提高软件管理操作能力，对各项操作流程等进行明确。在大数据时代背景下，服务软件工程开发技术更加倾向于局域网内部应用，可以保护局域网内部用户不会受到木马病毒恶意袭击，极大程度保障软件工程应用安全性。例如，某企业应用服务软件工程技术，致力于服务与应用效果软件系统开发，将其应用在企业整体业务管理之中，为了提高软件服务工程应用效率，赋予了软件私人订制功能，强化软件服务工程自定义效果。 2.2众包软件服务工程 在众多软件工程技术中，大多数均具备的功能为处理信息、数据的集中性，可以生成大量数据信息，并呈现出集中性等特征。众包软件工程技术在世界各国均得到了广泛普及，是各国的重点研究对象。该技术在应用过程中可以流式数据、密集数据研究为主，实现系统化服务平台构建，其核心应用价值在于具有很强服务能力，并以群体信息服务等方式，优化自身应用价值。该软件工程技术相比较企业技术而言，具有明显优势，其在数据实质表现上具有真实性特征，忽略了软件形式要点，并不具备单位量化特征，重点突出在集中性上。众包软件工程技术具有很广阔发展空间，在市场有很强的发展前景，其技术能力与软件开发程度、系统管理能力息息相关，开发单位需重视该技术中数据传输有效性，促进软件长久稳定发展。众包软件工程技术以专业理论分析为依据，可从整体角度实现数据信息传输、处理等功能，以全面服务为核心，实现软件系统开发。企业及有关部门需强化众包软件开发技术应用，提高技术应用水平，在技术上进行创新，提高自身竞争实力。 2.3密集型数据科研技术 “第四范式”是密集数据研究一种，在2007年由吉姆?格雷提出。在该技术理论研究过程中，强调大数据储存技术应用价值性，以统一的理论方法作为数据研究主要支撑。在该技术开发与应用过程中，对其传统软件工程中一、二、三范式进行理论与数据分析，提高其短时间内的数据储存与信息处理能力。在经过反复试验对比之后，研究人员改变传统思维模式，首先致力于“第四范式”数据结构研究，在整合驱动大数据基础上，对软件服务价值进行了全面概述。针对密集型数据分析方式，传统的数据周期、信息流程方法已经无法适用，在模型效果上存在滞后性。研究人员以原本数据、信息、模型研究为基础，对其数据服务、信息服务等进行推演，逐渐构建出第四范式模型，对其服务能力、服务价值等进行了全面优化。“第四范式”是大数据时代下，软件工程开发关键技术之一，在不断的研究中得以完善，可以实现密集数据生命周期有效提高，以全新的数据模型，为软件工程开发提供技术保障。有关部门需给予高度重视，使其能够适应未来社会的发展。 2.4软件工程技术在企业中应用 软件工程技术在企业中应用主要体现在两个方面，一是在信息通信中应用，二是在信息解决问题中应用。以某企业发展为例，某企业在运行过程中应用计算机软件工程监测技术，实现用户信息数据有效处理，并对用户信息进行科学保存。软件工程技术在逐渐发展中，其功能也在不断完善，信息通信功能可以为企业留存大量客源，具有十分巨大的行业价值。在信息解决方面应用软件工程技术，其主要应用方向在于系统平台管理，在大数据时代下，软件工程技术需具备以下五个环节，分别为产品抽样、产品样本采集、信息优化修改、构建数据模型、生产效果评定。企业应用软件工程技术进行信息问题解决，可以实现企业整体数据的有效分析与整合，保障企业内部信息准确、全面。所以。企业要重视软件工程关键技术应用，提高自身软件技术应用能力，致力于企业经济效益提高，进而提高自身竞争能力。 3计算机软件技术发展过程中的各种应用 3.1信息通信方面

大数据题目及参考答案

公需科目大数据培训考试 考试时间：120分钟 选择题中红色代表正确答案，判断题X为错，R为对。 1.根据涂子沛先生所讲，摩尔定律是在哪一年提出的？（单选题1分） A.1988年 B.2004年 C.1965年 D.1989年 2.2015年，贵阳市的呼叫服务产业达到（）坐席。（单选题1分） A.3万 B.5万 C.10万 D.20万 3.以下说法错误的是哪项？（单选题1分） A.大数据的思维方式遵循因果逻辑推理 B.摩尔定律是戈登?摩尔提出的 C.图灵测试是阿兰·图 D.ENIAC于1946年诞生 4.茂名PX事件发生后，下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫战”？（单选题1分） A.北大 B.清华 C.浙大 D.复旦 5.促进大数据发展部级联席会议在哪一年的4月13日召开了第一次会议？（单选题1分） A.2014年 B.2015年 C.2013年 D.2016年 6.根据涂子沛先生所讲，哪一年被称为大数据元年？（单选题1分） A.2012年 B.2010年 C.2008年 D.2006年 7.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（单选题1分） A.价值先增后减 B.价值递减 C.价值递增 D.价值不变 8.具体来说，摩尔定律就是每（）个月，产品的性能将提高一倍。（单选题1分） A.18 B.16 C.12 D.6 9.“（）大数据交易所”2015年4月14日正式运营，目前，交易所已有包括京东、华为、阿里巴巴等超过300家会员企业，交易总金额突破6000万元。（单选题1分）

A.毕节 B.安顺 C.贵阳 D.遵义 10.（）说明如果联网越多，从介入方式、技术上越来越突破，则网络规模越大、成本越低，网络的成本可能会趋向于零。（单选题1分） A.吉尔德定律 B.摩尔定律 C.梅特卡尔夫定律 D.新摩尔定律 11.以下说法错误的是哪项？（单选题1分） A.大数据会带来机器智能 B.大数据不仅仅是讲数据的体量大 C.大数据的英文名称是large data D.大数据是一种思维方式 12.美国首个联邦首席信息官是下列哪位总统任命的？（单选题1分） A.克林顿 B.奥巴马 C.小布什 D.老布什 13.截至2015年年底，全国电话用户总数达到（）。（单选题1分） A.13.37亿户 B.12.37亿户 C.14.37亿户 D.15.37亿户 14.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第七位的是（）（单选题1分） A.嘉兴市 B.台中市 C.高雄市 D.嘉义市 15.吴军博士认为过去五十年是（）的时代。（单选题1分） A.科尔定律 B.艾尔定律 C.摩尔定律 D.拉尔定律 16.ENIAC诞生于哪一年？（单选题1分） A.1946年 B.1938年 C.1940年 D.1942年 17.梅特卡尔夫定律主要是描述信息网络，指出网络的价值在于网络的互联，联网的接点数与其价值呈现（）的方式，联网越多，系统的价值越大。（单选题1分） A.正比 B.对数 C.指数 D.反比 18.根据周琦老师所讲，高德交通报告针对全国（）个城市交通状态进行挖掘分析。（单选题1分） A.38 B.21 C.25 D.30 19.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第三位的是（）（单选题1分） A.嘉义市 B.杭州市 C.嘉兴市 D.高雄市

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

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。

大数据关键技术(一)——数据采集知识讲解

大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。 麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百 分点。 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。 大数据关键技术 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）。 然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取 采集。 如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。 因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素 之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？

什么是数据采集？ ?数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据

数据采集与大数据采集区别 传统数据采集 1. 来源单一，数据量相对于大数据较小 2. 结构单一 3. 关系数据库和并行数据仓库 大数据的数据采集 1. 来源广泛，数据量巨大 2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化 3. 分布式数据库

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） 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 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别

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。

大数据时代下软件工程关键技术探讨

大数据时代下软件工程关键技术探讨 摘要：随着计算机网络技术的高速发展，大数据被广泛应用于社会各个行业的 工作当中，提升社会工作效率。基于大数据的时代背景之下，软件工程技术与大 数据技术相辅相成，共同组成了影响社会运行速率的重要技术内容。随着我国社 会经济的进一步发展，对软件工程技术的需求逐渐加大，相关科研人员要紧跟社 会发展步伐，致力于软件工程技术的开发与利用，提升数字化信息处理效率，推 动我国经济、政治、文化全方面进步。下面，就大数据时代下软件工程关键技术 展开论述。 关键词：大数据时代；软件工程；关键技术 引言 随着我国计算机技术的不断成熟和发展，软件应用日益广泛，无论是从计算 机存储或是整个IT环境，在硬件平台的搭设基础上，越来越多的软件功能丰富的 大数据时代的主体内容。作为人类发社会发展的必经道路，大数据时代在不断适 应和改造人类认知世界的过程中，不断丰富着人们的生产生活。因此，在软件工 程设计分析时，我们要结合大数据的整体时代背景，进一步缓和软件工程发展的 进程，并且不断优化传统的信息结构资源，强化软件工程的信息处理能力，提升 软件工程与网络的结合度。 1软件工程技术定义 在大数据时代，软件工程基础被应用于多个方面，涉及到工业、农业、航空、政府等各个行业领域，用于提升生活、工作的效率，促进社会经济发展。软件工 程技术主要包括软件工程原理、软件工程过程、软件工程方法等内容，是在计算 机网络技术的基础上，利用编程语言对相关软件的功能、操作进行优化和提升， 是在程序与程序设计发展到一定规模并且逐渐商品化的过程中形成的。 2大数据时代下软件工程关键技术 2.1软件服务工程技术 软件服务开发符合我国当下社会主流需求，也是社会发展的主流需要。其在 技术上主要应用在服务功能比较明显的软件开发之中，主要是指以工程化形式， 利用计算机系统编程语言、开发程式及步骤、数据系统等内容，实现具备服务功能、应用功能软件的开发。软件工程开发以服务能力为核心，以虚拟特征以及分 布样式为基础，对用户具体应用情况进行调试，保障用户应用软件工程系统科学性、稳定性、安全性。与此同时，服务软件工程技术可实现应用数据之间的整合，提高软件管理操作能力，对各项操作流程等进行明确。在大数据时代背景下，服 务软件工程开发技术更加倾向于局域网内部应用，可以保护局域网内部用户不会 受到木马病毒恶意袭击，极大程度保障软件工程应用安全性。例如，某企业应用 服务软件工程技术，致力于服务与应用效果软件系统开发，将其应用在企业整体 业务管理之中，为了提高软件服务工程应用效率，赋予了软件私人订制功能，强 化软件服务工程自定义效果。 2.2众包软件服务工程 在众多软件工程技术中，大多数均具备的功能为处理信息、数据的集中性， 可以生成大量数据信息，并呈现出集中性等特征。众包软件工程技术在世界各国 均得到了广泛普及，是各国的重点研究对象。该技术在应用过程中可以流式数据、

《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案..

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

(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。

林子雨大数据技术原理与应用答案(全)

林子雨大数据技术原理及应用课后题答案 大数据第一章大数据概述课后题 (1) 大数据第二章大数据处理架构Hadoop课后题 (5) 大数据第三章Hadoop分布式文件系统课后题 (10) 大数据第四章分布式数据库HBase课后题 (16) 大数据第五章NoSQl数据库课后题 (22) 大数据第六章云数据库课后作题 (28) 大数据第七章MapReduce课后题 (34) 大数据第八章流计算课后题 (41) 大数据第九章图计算课后题 (50) 大数据第十章数据可视化课后题 (53) 大数据第一章课后题 ——大数据概述 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及其具体内容。 第一次信息化浪潮1980年前后个人计算机开始普及，计算机走入企业和千家万户。代表企业：Intel，AMD，IBM，苹果，微软，联想，戴尔，惠普等。 第二次信息化浪潮1995年前后进入互联网时代。代表企业：雅虎，谷歌阿里巴巴，百度，腾讯。 第三次信息浪潮2010年前后，云计算大数据，物联网快速发展，即将涌现一批新的市场标杆企业。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段。 经历了三个阶段: 运营式系统阶段数据伴随一定的运营活动而产生并记录在数据库。 用户原创内容阶段Web2.0时代。 感知式系统阶段物联网中的设备每时每刻自动产生大量数据。 3.试述大数据的4个基本特征。

数据量大（Volume） 据类型繁多（Variety） 处理速度快（Velocity） 价值密度低（Value） 4.试述大数据时代的“数据爆炸”特性。 大数据摩尔定律：人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长，即每两年就增加一倍。 5.科学研究经历了那四个阶段？ 实验比萨斜塔实验 理论采用各种数学，几何，物理等理论，构建问题模型和解决方案。例如：牛一，牛二，牛三定律。 计算设计算法并编写相应程序输入计算机运行。 数据以数据为中心，从数据中发现问题解决问题。 6.试述大数据对思维方式的重要影响。 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？ 数据仓库以关系数据库为基础，在数据类型和数据量方面存在较大限制。 大数据决策面向类型繁多的，非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的具体应用。 汽车行业大数据和物联网技术无人汽车

2018年大数据时代的互联网信息安全试题和答案解析(100分)

1.网盘是非常方便的电子资料存储流转工具。不仅不占用空间，而且在任何电脑上都能访问，下面这些使用网盘的做法中，哪一项会造成个人隐私信息泄露的风险?（）（单选题2分） 得分：2分 C.将所有信息保存在云盘，设置一个复杂的云盘密码，然后将密码信息保存在电脑D 盘的文件夹中 2.位置信息和个人隐私之间的关系，以下说法正确的是（）（单选题2分）得分：2分 C.需要平衡位置服务和隐私的关系，认真学习软件的使用方法，确保位置信息不泄露 3.你收到一条10086发来的短信，短信内容是这样的：“尊敬的用户，您好。您的手机号码实名制认证不通过，请到XXXX网站进行实名制验证，否则您的手机号码将会在24小时之内被停机”，请问，这可能是遇到了什么情况?（）（单选题2分）得分：2分 D.伪基站诈骗 4.我们在日常生活和工作中，为什么需要定期修改电脑、邮箱、网站的各类密码?（）（单选题2分）得分：2分 D.确保个人数据和隐私安全 5.浏览网页时，弹出“最热门的视频聊天室”的页面，遇到这种情况，一般怎么办?（）（单选题2分）得分：2分 D.弹出的广告页面，风险太大，不应该去点击 6.在某电子商务网站购物时，卖家突然说交易出现异常，并推荐处理异常的客服人员。以下最恰当的做法是?（）（单选题2分）得分：2分 C.通过电子商务官网上寻找正规的客服电话或联系方式，并进行核实 7.重要数据要及时进行（），以防出现意外情况导致数据丢失。（单选题2分）得分：2分 C.备份 8.我国计算机信息系统实行（）保护。（单选题2分）得分：2分 B.安全等级 9.当前网络中的鉴别技术正在快速发展，以前我们主要通过账号密码的方式验证用户身份，现在我们会用到U盾识别、指纹识别、面部识别、虹膜识别等多种鉴别方式。请问下列哪种说法是正确的。（）（单选题2分）得分：2分 C.使用多种鉴别方式比单一的鉴别方式相对安全 10.日常上网过程中，下列选项，存在安全风险的行为是?（）（单选题2分）得分：2

《大数据技术原理与操作应用》第1章习题答案

第一章 单选题 1、下列选项中，最早提出“大数据”这一概念的是（）。 ?A、贝恩 ?B、麦肯锡 ?C、吉拉德 ?D、杰弗逊 参考答案: B 答案解析: 暂无解析 2、下列选项中，哪一项是研究大数据最重要的意义（）。 ?A、分析 ?B、统计 ?C、测试 ?D、预测 参考答案: D 答案解析: 研究大数据，最重要的意义是预测。 3、Hadoop1.0中，Hadoop内核的主要组成是（）。 ?A、HDFS和MapReduce ?B、HDFS和Yarn ?C、Yarn ?D、MapReduce和Yarn 参考答案: A 答案解析: Hadoop1.0中，Hadoop内核的主要是由HDFS和MapReduce两个系统组成。 4、在HDFS中，用于保存数据的节点是（）。

?B、datanode ?C、secondaryNode ?D、yarn 参考答案: B 答案解析: 暂无解析 多选题 1、下列选项中，属于Google提出的处理大数据的技术手段有（）。 ?A、MapReduce ?B、MySQL ?C、BigTable ?D、GFS 参考答案: A,C,D 答案解析: Google提出了三个处理大数据的技术手段，分别是MapReduce、BigTable和G FS。 2、下列选项中，属于Hadoop优势的有（）。 ?A、扩容能力强 ?B、可靠性 ?C、低效率 ?D、高容错性 参考答案: A,B,D 答案解析: Hadoop具有扩展能力强、成本低、高效率、可靠性、高容错性的优势。 3、下列选项中，属于Hadoop版本系列的有（）。 ?A、Hadoop4 ?B、Hadoop2 ?C、Hadoop1

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)111

第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（ C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（ C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。 A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） 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 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。 A：统计报表 B：网络爬虫 C：接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（ A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（ A）。（单选题，本题2分）

A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高 10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D ）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高 12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护