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大数据归根结底还是数据，其根源还是始于数据的存储，而大数据之所以称之为“大”，就是因为它的数据量非常大，因此，存储就变得至关重要。除此之外，将数据按照某种格式化的治理结构，也尤为重要，因为这样，我们可以获得洞察力。而以上4种工具，就是这方面常用的4种使用工具。

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公共基础知识

第一章 数据结构与算法

(P1—P38) 11 算法 111 算法的基本概念 (P1—P4)

所谓算法是指解题方案的准确完整的描述。

1 算法的基本特征

(1)可行性(2)确定性(3)有穷性(4)拥有够的情报

2 算法的基本要素

一个算法通常由两种基本要素组成：一是对数据对象的运算和 *** 作，二是算法的控制结构。

(1) 算法中对数据的运算和 *** 作 (插入、删除)

(2) 算法的控制结构

一个算法一般都可以用顺序、选择、循环三种基本控制结构组合而成。

112 算法复杂度(P4—P6)

算法的复杂度主要包括时间复杂度和空间复杂度。

1． 算法的时间复杂度

所谓算法的时间复杂度，是指执行算法所需要的计算工作量。

　可以用算法在执行过程中所需基本运算的执行次数来度量算法的工作量。

　2 算法的空间复杂度

　 一个算法的空间复杂度，一般是指执行这个算法所需要的内存空间。

12数据结构的基本概念

数据结构，主要研究和讨论以下三个方面的问题：

① 数据的逻辑结构；

② 数据的存储结构；

③ 对各种数据结构进行的运算。(插入、删除)

主要目的是为了提高数据处理的效率。所谓提高数据处理的效率，主要包括两个方面：一是提高数据处理的速度，(时间复杂度)二是尽量节省在数据处理过程中所占用的计算机存储空间。(空间复杂度)

121什么是数据结构 (P6—P11)

1 数据的逻辑结构

所谓数据的逻辑结构，是指反映数据元素之间逻辑关系的数据结构。

2 数据的存储结构

数据的逻辑结构在计算机存储空间中的存放形式称为数据的存储结构(也称为数据的物理结构)

一种数据的逻辑结构根据需要可以表示成多种存储结构，常用的存储结构有顺序、链接、索引等存储结构。而采用不同的存储结构，其数据处理的效率是不同的。

123线性结构与非线性结构 (P12)

一般将数据分为两大类型：线性结构与非线性结构。

线性结构又称线性表

如果一个数据结构不是线性结构，则称之为非线性结构。

13线性表及其顺序存储结构

131线性表的基本概念 (P12—P13)

线性表是由n (n≥0)个数据元素a1，a2，…，an组成的一个有限序列，表中的每一个数据元素，除了第一个外，有且只有一个前件，除了最后一个外，有且只有一个后件。即线性表或是一个空表，或可以表示为。

(a1,a2,…,ai,…,an)

非空线性表有如下一些结构特征：

① 有且只有一个根结点a1，它无前件；

② 有且只有一个终结点an，它无后件；

③ 除根结点与终端结点外，其他所有结点有且只有一个前件，也有且只有一个后件。

132线性表的顺序存储结构 (P13—P14)

在计算机中存放线性表，一种最简单的方法是顺序存储，也称为顺序分配。

线性表的顺序存储结构具有以下两个基本特点：

① 线性表中所有元素据所占的存储空间是连续的；

② 线性表中各数据元素在存储空间中是按逻辑顺序依次存放的。

假设线性表中的第一个数据元素的存储地址为ADR(a1)，每一个数据元素占K个字节，则线性表中第i 个元素ai在计算机存储空间中的存储地址为

ADR(a1)=ADR(a1)+(i-1)K

133顺序表的插入运算 (P14—P15)

在平均情况下，要在线性表中插入一个新元素，需要移动表中一半的元素。因此，在线性表顺序存储的情况下，要插入一个新元素，其效率是很低的。

134顺序表的删除运算 (P15—P16)

在平均情况下，要在线性表中删除一个元素，需要移动表中表中一半的元素。因此，在线性表顺序存储的情况下，要删除一个元素，其效率也是很低的。

由线性表在存储结构下的插入与删除运算可以看出，线性表的顺序存储结构对于小线性表或者其中元素不常变动的线性表来说是合适的，因为顺序存储的结构比较简单。但这种顺序存储的方式对于元素经常需要变动的大线性表就不太合适了，因为插入删除的效率比较低。

14栈和队列

141栈及其基本运算 (P16—P18)

1什么是栈

栈是限定在一端进行插入与删除的另一端称为栈底。即栈是按照“先进后出”(FILO)或“后进先出”(LIFO)的原则组织数据的，因此，栈也被称为“先进后出”表或“后进先出”表。由此可以看出，栈具有记忆作用。

2栈的顺序存储及其运算(采用顺序存储结构的栈称为顺序栈)

栈的基本运算有三种：入栈、退栈与读栈顶元素。

(1) 入栈运算(2)退栈运算(3)读栈顶元素

142队列及其基本运算 (P18—P20)

1什么是队列

队列(queue)是指允许在一端进行插入、而在另一端进行删除的线性表。允许插入的一端称为队尾，通常用一个称为尾指针(rear)的指针指向队尾元素，一端称为排头(也称为队头)通常也用一个排头指针(front)指向排头元素的前一个位置。

队列双称为“先进先出”或“后进后出”的线性表。

3 循环队列及其运算

在实际应用中，队列的顺序存储结构一般采用循环队列的形式。

所谓循环队列，就是将队列存储空间的最后一个位置绕到第一个位置，形成逻辑上的环状空间，供队列循环使用。

15线性链表

151线性链表的基本概念 (P20—P23)

由于线性表的顺序存储结构存在以上这些缺点，对于大的线性表，特别是元素变动频繁的大线性表不宜采用顺序存储结构，而是采用下面要介绍的链式存储结构。

在链式存储方式中，要求每个结点由两部分组成：一部分用于存放数据元素值，称为数据域；另一部分用于存放指针，称为指针域。

在链式存储结构中，存储数据结构的存储空间可以下连续，各数据结点的存储顺序与数据元素之间的逻辑关系可以不一致，而数据元素之间的逻辑关系是由指针域来确定的。

链式存储方式既可用于表示线性结构，也可以用于表示非线性结构。

1 线性链表

线性表的链式存储结构称为线性链表。

2 带链的栈

栈也是线性表，也可以采用链式存储结构。

3 带链的队列

与栈类似，队列也是线性表，也可以采用链式存储结构。

152线性链表的基本运算 (P23—P25)

线性链表在插入过程中不发生数据元素移动的现象，只需改变有关结点的指针即可，从而提高了插入的效率。

从线性链表的删除过程可以看出，在线性链表中删除一个元素后，不需要移动表的数据元素，只需改变被删除元素所在结点的前一个结点的指针域即可。

153循环链表及其基本运算 (P25—P26)

循环链表具有以下两个特点：

(1) 在循环链表中增加了一个表头结点，指针域指向线性表的第一个元素的结点。循环链表的头指针指向表头结点。

(2) 循环链表中最后一个结点的指针域不是空，而是指向表头结点。即在循环链表中，所有结点的指针构成了一个环状链。

1 6树与二叉树

161树的基本概念 (P26—P28)

在树结构中，每一个结点只有一个前件，称为父结点，没有前件的结点只有一个，称为树的根结点，简称为树的根。

在树结构中，每一个结点可以有多个后件，它们都称为该结点的子结点。没有后件的结点称为叶子结点。

在树结构中，一个结点所拥有的后件个数称为该结点的度

在树中，所有结点中的最大的度称为树的度。

根结点在第1层。

树的最大层次称为树的深度。

162二叉树及其基本性质 (P28—P31)

1 什么是二叉树

二叉树具有以下两个特点：

① 非空二叉树只有一个根结点；

② 每一个结点最多有两棵子树，且分别称为该结点的左子树与右子树。

2 二叉树的基本性质

性质1在二叉树的第K层上，最多有2K-1(K≥1)个结点。

性质2深度为m的二叉树最多有2m-1个结点。

性质3在任意一棵二叉树中，度为0的结点(即叶子结点)总是比度为2的结点多一个。

3 满二叉树与完全二叉树

(1)满二叉树

所谓满二叉树是指这样的一种二叉树：除最后一层外，每一层上的所有结点都有两个子结点，这就是说，在满二叉树中，每一层上的结点数都达到最大值，即在满二叉树的第K层上有2K-1个结点，且深度为m的满二叉树有2m-1个结点。

(2)完全二叉树

所谓完全二叉树是指这样的二叉树：除最后一层外，每一层上的结点数均达到最大值；在最后一层上只缺少右边若干结点。

满二叉树也是完全二叉树，而完全二叉树一般不是满二叉树。

性质6设完全二叉树共有n个结点。从根结点开始，按层序用自然数1,2，…，n给结点进行编号，则对于编号为k(k=1,2,…,n)的结点有以下结论：

① 若k=1，则该结点为根结点，它没有父结点；若k>1，则该结点的父结点编号为INT(k/2)。

② 若2k≤n，则编号为k的结点的左子结点编号为2k；否则该结点无左子结点。

③ 若2k+1≤n，则编号为k的结点的右子结点编号为2k+1；否则该结点无右子结点。

163二叉树的存储结构 (P31—P32)

在计算机中，二叉树通常采用链式存储结构。

164二叉树的遍历 (P32—P33)

二叉树的遍历可以分为三种：前序遍历、中序遍历、后序遍历。

1 前序遍历(DLR)

2 中序遍历(LDR)

3 后序遍历(LRD)

17查找技术

171顺序查找 (P33)

顺序查找又称顺序搜索。

对于大的线性表来说，顺序查找的效率是很低的。虽然顺序查找的效率不高，但在下列两种情况下也只能采用顺序查找：

(1) 线性表无序表，则不管是顺序存储结构还是链式存储结构，都只能用顺序查找。

(2) 即使是有序线性表，如果采用链式存储结构，也只能用顺序查找。

172二分法查找 (P33—P34)

二分法查找只适用于顺序存储的有序表。

显然，当有序线性表为顺序存储时都能采用二分查找，并且，二分查找的效率要比顺序查找高得多。可以证明，对于长度为n的有序线性表，在最坏情况下，二分查找只需要比较log2n次，而顺序查找需要比较n次。

18排充技术

181交换类排序法 (P34—P35)

1 冒泡排序法

冒泡排序法是一种最简单的交换类排序方法。

假设线性表的长度为n，则在最坏情况下，冒泡排序需要的比较次数为n(n-1)/2。

2 快速排序法

快速排序法也是一种互换类的排序方法，但由于它比冒泡排序法的速度快，因此称之为快速排序法。

182插入类排序法 (P35—P37)

1 简单插入排序法

自以为插入排序，是指将无序序列中的各元素依次插入到已经有序的线性表中。

在简单插入排序法中，这种排序方法的效率与冒泡排序法相同。在最坏情况下，证券交易插入排序需要n(n-1)/2次比较。

2 希尔排序法

希尔排序法属于插入类排序，但它对简单插入排序做了较大的改进。

183选择类排序法 (P37—P38)

1 简单选择排序法

从中选出最小的元素，将它交换到表的最前面。

简单选择排序法在最坏情况下需要比较n(n-2)/2次。

2 堆排序法

堆排序法属于选择类的排序方法。

堆排序的方法对于规模较小的线性表并不合适，但对于较大规模的来说是很有效的。

第2章 程序设计基础 (P40—P45)

21程序设计方法与风格

程序设计的风格总体而言应该强调简单和清晰，程序必须是可以理解的。可以认为，著名的“清晰第一，效率第二”的论点已成为当今主导的程序设计风格。

源程序文档化应考虑如下几点：

(1) 符号名的命名：符号名的命名应具有一定的实际含义，以便于对程序功能的理解。

(2) 程序注释：正确的注释能够帮助读者理解程序。注释一般分为序言性注释和功能性注释。

(3) 视觉组织：为使程序的结构一目了然，可以在程序中利用空格、空行、缩进等技巧使程序层次清晰。

22结构化程序设计

221结构化程序设计的原则 (P41—P42)

结构化程序设计方法的主要原则可以概括为自顶向下，逐步求精，模块化，限制使用goto语句。

222结构化程序的基本结构与特点 (P42—P43)

1 顺序结构

2 选择结构：选择结构又称为分支结构。

3 重复结构：重复结构又称为循环结构。

23面向对象的程序设计

今天面向对象方法已经发展成为主流的软件开发方法。

一些著名的面向对象语言(如C++、Java)

232面向对象方法的基本概念 (P45—P48)

1 对象

对象是面向对象方法中最基本的概念。对象可以用来表示客观世界中的任何实体。

面向对象的程序设计方法中涉及的对象由一组表示其静态特征的属性和它可执行的一组 *** 作组成。

(4) 封装性。

2 类(Class)和实例(Instance)

将属性、 *** 作相似的对象归为类，也就是说，类是具有共同属性、共同方法方法的对象的集合。所以，类是对象的抽象，而一个对象则是其对应类的一个实例。

3 消息

对象间的这种相互合作需要一个机制协助进行，这样的机制称为“消息”。消息是一个实例与另一个实例之间传递的信息。

4 继承

继承是面向对象的方法的一个主要特征。

第3章 软件工程基础

31软件工程基本概念

311软件定义与软件特点 (P50)

计算机软件是包括程序、数据及相关文档的完整集合。

可见软件由两部分组成：一是机器可执行和程序和数据；二是机器不可执行的，与软件开发、运行、维护、使用等有关的文档。

软件的特点：

① 软件是一种逻辑实体，而不是物理实体，具有抽象性。

② 软件的生产与硬件不同，它没有明显的制作过程。

③ 软件在运行、使用期间不存在磨损、老化问题。

④ 软件的开发、运行对计算机系统具有依赖性，受计算机系统的限制，这导致了软件移植的问题。

⑤ 软件复杂性高，成本昂贵。

⑥ 软件开发涉及诸多的社会因素。

312软件危机与软件工程 (P51—P52)

软件工程概念的出现源自软件危机。

20世纪60年代末以后，“软件危机”。所谓软件危机是泛指在计算机软件的开发和维护过程中所遇到的一系列严重问题。

1968年在北大西洋公约组织会议(NATO会议)上，讨论摆脱软件危机的办法，软件工程作为一个概念首次被提出。

软件工程包括个要素，即方法、工具和过程。

313软件工程过程与软件生命周期 (P52—P53)

2软件生命周期

通常，将软件产品从提出、实现、使用维护到停止使用退役的过程称为软件生命周期。

314软件工程的目标与原则(P53—P54)

1 软件工程的目标

软件工程内容主要包括：软件开发技术和软件工程管理。

315软件开发工具与软件开发环境 (P54)

1 软件开发工具 (VB、VC++、VFP)

2 软件开发环境

软件开发环境或称软件工程环境是全面支持软件开发全过程的软件工具集合。

计算机辅助软件工程(CASE)

32结构化分析方法

321需求分析与需求分析方法 (P53—P59)

1 需求分析

(1) 需求分析阶段的工作

需求分析阶段的工作，可以概括为四个方面：

① 需求获取

② 需求分析

③ 编写需求规格说明书

④ 需求评审

2 需求分析方法

常见的需求分析方法有：

① 结构化分析方法。主要包括：面向数据流的结构化分析方法(SA)面向数据结构的Jackson方法(JSD)面向数据结构的结构化数据系统开发方法(DSSD)

② 面向对象的分析方法(OOA)

322结构化分析方法 (P55—P59)

2结构化分析的常用工具

(1) 数据流图(DFD)

(2) 数据字典(DD)

数据字典是结构化分析方法的核心。

(3) 判定树

(4) 判定表

323软件需求规格说明书 (P59—P60)

软件规格说明书(SRS)是需求分析阶段的最后成果，是软件开发中的重要文档。

软件需求规格说明书的作用是：

① 便于用户、开发人员进行理解和交流。

② 反映出用户问题的结构，可以作为软件开发工作的基础和依据

③ 作为确认测试和验收的依据。

33结构化设计方法

331软件设计基本概念 (P60—P62)

1软件设计的基础

软件设计分两步完成：概要设计和详细设计。

2软件设计的基本原理

(1) 抽象

(2) 模块化

(3) 信息隐蔽

(4) 模块独立性

模块独立程度是评价设计好坏的重要度量标准。衡量软件的模块独立软件的模块独立性使用耦合性和内聚性两个定性的度量标准。

① 内聚性：内聚性是一个模块内部各个元素间彼此结合的紧密程度的度量。

② 耦合性：耦合性是模块间互相连接的紧密程度的度量。

耦合性与内聚性是模块独立性的两个定性标准，耦合与内聚是相互关联的。在程序结构中，各模块的内聚性越强，则耦合性越弱。一般较优秀的软件设计，应尽量做到高内聚，低耦合。

333详细设计 (P67—P71)

几种主要的工具：

1 程序流程图(PFD)

2 N-S (盒图)

3 PAD图 PAD图是问题分析图(Problem Analysis Diagram)的英文缩写。

4 PDL

过程设计语言(PDL)也称为结构化的英语和伪码。

34软件测试

软件测试的投入，通常其工作量、成本占软件开发总工作量、总成本的40%以上。

软件测试是保证软件质量的重要手段，其主要过程涵盖了整个软件生命期的过程。

341软件测试的目的 (P71)

关于软件测试的目的，软件测试是为了发现错误而执行程序的过程。

343软件测试技术与方法综述(P71—P77)

可以分为静态测试和动态测试方法。若按照功能划分可以分为白盒测试和黑盒测试方法。

1 静态测试与动态测试

(1) 静态测试

静态测试可以由人工进行，充分发挥人的逻辑思维优势。

(2) 动态测试

静态测试不实际运行软件，主要通过人工进行。动态测试是基于计算机的测试，是为了发现错误而执行程序的过程。

2 白盒测试

白盒测试方法也称结构测试或逻辑驱动测试。

3 黑盒测试方法

黑盒测试方法也称功能测试或数据驱动测试。黑盒测试是对软件已经实现的功能是否满足需求进行测试和验证。黑盒测试完全不考虑程序内部和逻辑结构和内部特性。

344软件测试的实施(P77—P80)

软件测试是保证软件质量的重要手段。

软件测试过程一般按4个步骤进行，

1 单元测试

单元测试是对软件设计的最小单位——模块(程序单元)进行正确性检验的测试。

2 集成测试

集成测试是测试和组装软件的过程。

3 确认测试

4 系统测试

35程序的调试

351基本概念 (P80—P81)

程序调试的任务是诊断和改正程序中的错误。它与软件测试不同，软件测试是尽可能多地发现软件中的错误。

软件测试贯穿整个软件生命期，调试主要在开发阶段。

352软件调试方法 (P81—P82)

1 强行排错法

2 回溯法

3原因排除法

第4章 数据库设计基础 (P84—P111)

41数据库系统的基本概念

411数据、数据库、数据库管理系统 (P84—P87)

1 数据

数据(Data)实际上就是描述事物的符号记录。

2 数据库

数据库(简称DB)是数据的集合。

3 数据库管理系统

数据库管理系统(简称DBMS)它是一种软件。

数据库管理系统是数据库系统的核心。

目前流行的DBMS均为关系数据库系统，如微软的Visual FoxPro和Access等。

4 数据库管理员(简称DBA)

5 数据库系统

数据库系统(简称DBS)由如下几部分组成：数据库(数据)、数据库管理系统(软件)、数据库管理员(人员)、系统平台之一____硬件平台(硬件)、系统平台之二——软件平台(软件)这五个部分构成了一个以数据库为核心的完整的运行实体，称为数据库系统。

412数据库系统的发展 (P87—P88)

数据管理发展至今已经历了三个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。

1 关系数据库系统阶段

413数据库系统的基本特点 (P88—P890)

数据库系统具有以下特点：

1 数据的集成性

2 数据的高共享性与低冗余性

3 数据独立性

数据独立性是数据与程序间的互不依赖性，数据独立性一般分为物理独立性与逻辑独立性两级。

(1) 物理独立性：物理独立性即是数据的物理结构的改变，从而不致引起应用程序的变化。

(2) 逻辑独立性：数据库总体逻辑结构的改变，不需要相应修改应用程序，这就是数据 的逻辑独立性。

4 数据统一管理与控制

414数据库系统的内部结构体系 (P89—P91)

1 数据库系统的三级模式

(1) 概念模式。概念模式是数据库系统中全局数据逻辑结构的描述，是全体用户(应用)公共数据视图。

(2) 外模式。外模式也称子模式或用户模式。它是用户的数据视图。

(3) 内模式。内模式又称物理模式，它给出了数据库物理存储结构与物理存取方法。

2 数据库系统的两级映射

(1) 概念模式到内模式的映射。

(2) 外模式到概念模式的映射。

42数据模型

421数据模型的基本概念 (P91)

数据模型按不同的应用层次分成三种类型，它们是概念数据模型、逻辑模型、物理数据模型，

概念模型有E-R模型、逻辑数据模型又称数据模型，

层次模型、网状模型、关系模型，

物理数据模型又称物理模型。

122 E-R模型 (P91—P95)

概念模型是E-R模型(或实体联系模型)

1E-R模型的基本概念

(1)实体

现实世界中的事物可以抽象成为实体

(2)属性

现实世界均有一些特性，这些特性可以用属性来表示。属性刻画了实体的特征。

(3)联系

一对一的联系，简记为1：1。

一对多或多对一联系，简记为1：M(1：m)或M：1(m：1)。

多对多联系，简高为M：N或m:n。

3E-R模型的图示法

在E-R图中用椭圆形表示属性。

在E-R图中用菱形表示联系。

423层次模型的基本结构是树形结构 (P95)

424网状模型 (P95—P96)

网状模型是一个不加任何条件限制的无向图。

425关系模型 (P96—P98)

1关系的数据结构

关系模型采用二维表来表示。

43关系代数

(4)查询

① 投影运算

② 选择运算

③ 笛卡尔积运算

则关系R与S经笛卡尔积记为R×S。

3关系代数中的扩充运算

(1)交运算 (还有并和差)

关系R与S经交运算后所得到的关系是由那些既在R内又在S内的有序组成，记为R∩S。

(2)除运算

如果将笛卡尔积运算看作乘运算的话，那么除运算就是它的运算。

T÷R=S或R/R=S

44数据库设计与管理

数据库设计是数据库应用核心。

441数据库设计概述 (P104)

整个数据库应用系统的开发成目标独立的若干阶段。它们是：需求分析阶段、概念设计阶段、逻辑设计阶段、物理设计阶段。

442数据库设计的需求分析 (P104—P105)

443数据库概念设计 (画E-R图) (P105—P108)

444数据库的逻辑设计 (P108—P109)

1 从E-R图向关系模式转换。

445数据库的物理设计 (P110)

问题一：大数据技术有哪些 非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。

简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：

Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：

跨粒度计算(In-Databaseputing)

Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。

并行计算(MPP puting)

Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

列存储 (Column-Based)

Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。

内存计算

得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

问题二：大数据使用的数据库是什么数据库 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以，关键不是选什么数据库，而是数据库如何优化！ 需要看你日常如何 *** 作，以查询为主或是以存储为主或2者，还要看你的数据结构，都要因地制宜的去优化！所以不是一句话说的清的！

问题三：什么是大数据和大数据平台 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。

大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

问题四：常用大型数据库有哪些 FOXBASE

MYSQL

这俩可算不上大型数据库管理系统

PB 是数据库应用程序开发用的ide，根本就不是数据库管理系统

Foxbase是dos时代的产品了，进入windows时代改叫foxpro，属于桌面单机级别的小型数据库系统，mysql是个中轻量级的，但是开源，大量使用于小型网站，真正重量级的是Oracle和DB2，银行之类的关键行业用的多是这两个，微软的MS SQLServer相对DB2和Oracle规模小一些，多见于中小型企业单位使用，Sybase可以说是日薄西山，不行了

问题五：几大数据库的区别 最商业的是ORACLE,做的最专业,然后是微软的SQL server,做的也很好,当然还有DB2等做得也不错,这些都是大型的数据库,,,如果掌握的全面的话,可以保证数据的安全 然后就是些小的数据库access,mysql等,适合于中小企业的数据库100万数据一下的数据如有帮助请采纳,谢!

问题六：全球最大的数据库是什么 应该是Oracle，第一，Oracle为商业界所广泛采用。因为它规范、严谨而且服务到位，且安全性非常高。第二，如果你学习使用Oracle不是商用，也可以免费使用。这就为它的广泛传播奠定了在技术人员中的基础。第三，Linux/Unix系统常常作为服务器，服务器对Oracle的使用简直可以说极其多啊。建议楼梗多学习下这个强大的数据库

问题七：什么是大数据？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通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。(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》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

说起大数据，就要说到商业智能：

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

商务智能的产生发展

商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。

目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

企业导入BI的优点

1随机查询动态报表

2掌握指标管理

3随时线上分析处理

4视觉化之企业仪表版

5协助预测规划

导入BI的目的

1促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

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问题八：数据库有哪几种？ 常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特点。 -oracle： 1数据库安全性很高，很适合做大型数据库。支持多种系统平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构（集中式、分布式、 客户机/服务器）。 -sqlserver: 1真正的客户机/服务器体系结构。 2图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。 3具有很好的伸缩性，可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用。 -mysql: MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司，92HeZu网免费赠送MySQL。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。 -access Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。 但是它的同时访问客户端不能多于4个。 -

问题九：什么是大数据 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。

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，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

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、、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。

第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的>>

问题十：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。

说说更通用的数据分析吧。

大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：

第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层

第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。

BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

3、数据分析层

这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；

Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；

SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从30开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；

SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！

JMP分析：SAS的一个分析分支

XLstat：Excel的插件，可以完>>

1、面向主题。 *** 作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个 *** 作型信息系统相关。

2、集成的。面向事务处理的 *** 作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

3、相对稳定的。 *** 作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据 *** 作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询 *** 作，但修改和删除 *** 作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

4、反映历史变化。 *** 作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。

1 Ceph

Ceph是一个强大的存储系统，它在同一个系统中同时提供了对象，块（通过RBD）和文件存储。无论您是希望在虚拟机中使用块设备，还是将非结构化数据存储在对象存储中，Ceph都可以在一个平台上提供所有功能，并且还能获得出色的灵活性。 Ceph中的所有内容都以对象的形式存储，不管原始的数据类型是什么，RADOS（reliable autonomic distributed object store）都会把它们当做对象来进行存储。

RADOS层确保数据始终保持一致状态并且可靠。Ceph会通过数据复制，故障检测和恢复，以及跨群集节点进行数据迁移和重新平衡来实现数据一致性。 Ceph提供了一个符合POSIX的网络文件系统（CephFS），旨在实现高性能，大数据存储以及与传统应用程序的最大兼容。Ceph可以通过各种编程语言或者radosgw（RGW）实现无缝的访问对象存储，（RGW）这是一种REST接口，它与为S3和Swift编写的应用程序兼容。另一方面，Ceph的RADOS块设备（RBD）可以访问在整个存储集群中条带化和复制的块设备映像。

Ceph的特性

独立、开放和统一的平台：将块，对象和文件存储组合到一个平台中，包括最新添加的CephFS

兼容性：您可以使用Ceph 存储对外提供最兼容Amazon Web Services（AWS）S3的对象存储。

精简配置模式：分配存储空间时，只是虚拟分配容量，在跟进使用情况占用实际磁盘空间。这种模式提供了更多的灵活性和磁盘空间利用率。

副本：在Ceph Storage中，所有存储的数据都会自动从一个节点复制到多个其他节点。默认任何时间群集中的都有三份数据。

自我修复：Ceph Monitors会不断监控你的数据集。一旦出现一个副本丢失，Ceph会自动生成一个新副本，以确保始终有三份副本。

高可用：在Ceph Storage中，所有存储的数据会自动从一个节点复制到多个其他的节点。这意味着，任意节点中的数据集被破坏或被意外删除，在其他节点上都有超过两个以上副本可用，保证您的数据具有很高的可用性。

Ceph很强大：您的集群可以用于任何场景。无论您希望存储非结构化数据或为数据提供块存储或提供文件系统，或者希望您的应用程序直接通过librados使用您的存储，而这些都已经集成在一个Ceph平台上了。

可伸缩性：C

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