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B. 大數據平台由哪5個部分組成簡述各個部分內容的特點
一、數據採集
ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
二、數據存取
關系資料庫、NOSQL、SQL等。
三、基礎架構
雲存儲、分布式文件存儲等。
四、數據處理
自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
五、統計分析
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。
六、數據挖掘
分類 (Classification)、估計(Estimation)、預測(Prediction)、相關性分組或關聯規則(Affinity grouping or association rules)、聚類(Clustering)、描述和可視化、Description and Visualization)、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)。
七、模型預測
預測模型、機器學習、建模模擬。
八、結果呈現
雲計算、標簽雲、關系圖等。
C. 簡述何為大數據分析，並簡單闡述大數據5v特性
大數據（big data），是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
大數據5V特徵:
Volume(大體量):即可從數百TB到數十數百PB,並依據數據、整理、分析.
5Value(大價值):即大數據包含很多深度的價值,大數據分析挖掘和利用將帶來巨大的商業價值
Veracity(准確性)、甚至EB的規模:即處理的結果要保證一定的准確性.
D. 盤點5種大數據處理的典型工具
1、HDFS
Hadoop分布式文件體系(Hadoop Distributed File System，HDFS)現在是Apache Hadoop項目的一個子項目，與已有的分布式文件體系有許多相似之處。
此外，作為專門針對商業化硬體(commodity hardware)規劃的文件體系，HDFS的獨特之處也很明顯：首要其具有很高的容錯性，其次能夠布置在較為廉價的硬體上，最後能夠供給高吞吐量的應用數據拜訪能力。
2、Sqoop
Sqoop是一個在Hadoop和聯系資料庫伺服器之間傳送數據的東西，便利大量數據的導入導出工作，其支持多種類型的數據存儲軟體。
Sqoop的中心功能為數據的導入和導出。
導入數據：從諸如MySQL、SQL Server和Oracle等聯系資料庫將數據導入到Hadoop下的HDFS、Hive和HBase等數據存儲體系。 導出數據：從Hadoop的文件體系中將數據導出至聯系資料庫。
3、Flume
Flume是由Hadoop生態體系中聞名的軟體公司Cloudera於2011年發布，該軟體能夠支持分布式海量日誌的採集、集成與傳輸，以實時的方式從數據發送方獲取數據，並傳輸給數據接收方。
Flume具有兩個顯著的特點：可靠性和可擴展性。
針對可靠性，其供給了從強到弱的三級保障，即End-to-end、Store on failure和Best effort。 針對可擴展性，其選用三層的體系結構，即Agent、Collector和Storage，每層都能夠在水平方向上進行擴展。
4、Scribe
Scribe是由Facebook開發的分布式日誌體系，在Facebook內部現已得到了廣泛的應用。Scribe能夠針對坐落不同數據源的日誌信息進行收集，然後存儲至某個一致的存儲體系，這個存儲體系可所以網路文件體系(Network File System，NFS)，也可所以分布式文件體系。
5、HBase
HBase的全稱為Hadoop Database，是基於谷歌BigTable的開源實現，其運用Hadoop體系結構中的HDFS作為根本的文件體系。谷歌根據BigTable的理念規劃實現了谷歌文件體系GFS，可是該計劃未開源。HBase能夠稱為BigTable的山寨版，是開源的。
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E. 大數據分析所需的五個資源是什麼
1.完成MATLAB Mastery Bundle
MATLAB或Matrix是一個多范型數字計算空間和編程語言。用外行人的話來說，它是一種工具，它使得編寫代碼，運行腳本以及執行數據分析和可視化等任務變得輕松易懂，從而解決復雜問題，而這些代碼還不那麼復雜。
2.Python Power Code BONU SBundle
市場上有許多重要的編程語言可供選擇，數據分析師使用其日常任務和職責中的很多。但是，如果有人要先學習，那就是Python。Python語言被譽為用戶友好型以及直觀性。此外，它擁有眾多的功能，這使它能夠處理數據爭奪。70小時的培訓通過展示如何下載，提取，清理，匯總，分析和可視化數據，開始了編程教育。
3.大數據和分析主工具包
數據分析師和高級分析咨詢人員使用大量的語言和工具來獲取角色，這並不足為奇。這四個模塊集合為資料庫添加了四個重要的分析工具，即Minitab，SPSS，SAS和RStudio。
4.使用Tableau Desktop9 Bundle進行數據可視化
通過互動式儀錶板分析和呈現數據以完全挖掘信息的主要工具之一是Tableau9.這個收集將使您了解Tableau。因此，可以開始創建自己的可視化數據。
5.完整介紹R編程包
R的核心是一種統計編程語言，它非常適合挖掘和分析數據。但是，它也具有高級圖形和機器學習功能，也在數據可視化和集成復雜演算法上提供了一些獨一無二的優勢。在五門課程和三本電子書中，收集指導通過要點使用R來充分發揮潛力。
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G. 大數據常用哪些資料庫(什麼是大資料庫)
通常資料庫分為關系型資料庫和非關系型資料庫，關系型資料庫的優勢到現在也是無可替代的，比如MySQL、SQLServer、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比較小型的Aess等等資料庫，這些數據納卜庫支持復雜的SQL操作和事務機制，適合小量數據讀寫場景；但是到了大數據時代，人們更多的數據和物聯網加入的數據已經超出了關系資料庫的承載范圍。
大數據時代初期，隨著數據請求並發量大不斷增大，一般都是採用的集群同虧搭步數據的方式處理，就是將資料庫分成了很多的小庫，每個資料庫的數據內容是不變的，都是保存了源資料庫的數據副本，通過同步或者非同步方式保證數據的一致性，每個庫設定特定的讀寫方式，比如主資料庫負責寫操作，從資料庫是負責讀操作，等等根據業務復雜程度以此類推，將業務在物理層面上進行了分離，但是這種方式依舊存在一定的負載壓力的問題，企業數據在不斷的擴增中，後面就採用分庫分表的方式解決，對讀寫負載進行分離，但是這種實現依舊存在不足，且需要不斷進行資料庫伺服器擴容。
NoSQL資料庫大致分為5種類型
1、列族資料庫：BigTable、HBase、Cassandra、AmazonSimpleDB、HadoopDB等，下面簡單介紹幾個
（1）Cassandra：Cassandra是一個列存儲資料庫，支持跨數據中心的數據復制。它的數據模型提供列索引，log-structured修改，支持反規范化，實體化視圖和嵌入超高速緩存。
（2）HBase：ApacheHbase源於Google的Bigtable，是一個開源、分布式、面向列存儲的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一銷茄拿樣的功能。
（3）AmazonSimpleDB：AmazonSimpleDB是一個非關系型數據存儲，它卸下資料庫管理的工作。開發者使用Web服務請求存儲和查詢數據項
（4）ApacheAumulo：ApacheAumulo的有序的、分布式鍵值數據存儲，基於Google的BigTable設計，建立在ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift技術之上。
（5）Hypertable：Hypertable是一個開源、可擴展的資料庫，模仿Bigtable，支持分片。
（6）AzureTables：為要求大量非結構化數據存儲的應用提供NoSQL性能。表能夠自動擴展到TB級別，能通過REST和ManagedAPI訪問。
2、鍵值資料庫：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面簡單介紹幾個
（1）Riak：Riak是一個開源，分布式鍵值資料庫，支持數據復制和容錯。（2）Redis：Redis是一個開源的鍵值存儲。支持主從式復制、事務，Pub/Sub、Lua腳本，還支持給Key添加時限。
（3）Dynamo：Dynamo是一個鍵值分布式數據存儲。它直接由亞馬遜Dynamo資料庫實現；在亞馬遜S3產品中使用。
（4）OracleNoSQLDatabase：來自Oracle的鍵值NoSQL資料庫。它支持事務ACID（原子性、一致性、持久性和獨立性）和JSON。
（5）OracleNoSQLDatabase：具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。
（6）Voldemort：具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。
（7）Aerospike：Aerospike資料庫是一個鍵值存儲，支持混合內存架構，通過強一致性和可調一致性保證數據的完整性。
3、文檔資料庫：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面簡單介紹幾個
（1）MongoDB：開源、面向文檔，也是當下最人氣的NoSQL資料庫。
（2）CounchDB：ApacheCounchDB是一個使用JSON的文檔資料庫，使用Javascript做MapRece查詢，以及一個使用HTTP的API。
（3）Couchbase：NoSQL文檔資料庫基於JSON模型。
（4）RavenDB：RavenDB是一個基於.NET語言的面向文檔資料庫。
（5）MarkLogic：MarkLogicNoSQL資料庫用來存儲基於XML和以文檔為中心的信息，支持靈活的模式。
4、圖資料庫：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面簡單介紹幾個
（1）Neo4j：Neo4j是一個圖資料庫；支持ACID事務（原子性、獨立性、持久性和一致性）。
（2）：一個圖資料庫用來維持和遍歷對象間的關系，支持分布式數據存儲。
（3）：是結合使用了內存和磁碟，提供了高可擴展性，支持SPARQ、RDFS和Prolog推理。
5、內存數據網格：Hazelcast、OracleCoherence、TerracottaBigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面簡單介紹幾個
（1）Hazelcast：HazelcastCE是一個開源數據分布平台，它允許開發者在資料庫集群之上共享和分割數據。
（2）OracleCoherence：Oracle的內存數據網格解決方案提供了常用數據的快速訪問能力，一致性支持事務處理能力和數據的動態劃分。
（3）TerracottaBigMemory：來自Terracotta的分布式內存管理解決方案。這項產品包括一個Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop連接器。
（4）GemFire：VmwarevFabricGemFire是一個分布式數據管理平台，也是一個分布式的數據網格平台，支持內存數據管理、復制、劃分、數據識別路由和連續查詢。
（5）Infinispan：Infinispan是一個基於Java的開源鍵值NoSQL數據存儲，和分布式數據節點平台，支持事務，peer-to-peer及client/server架構。
（6）GridGain：分布式、面向對象、基於內存、SQLNoSQL鍵值資料庫。支持ACID事務。
（7）GigaSpaces：GigaSpaces內存數據網格能夠充當應用的記錄系統，並支持各種各樣的高速緩存場景。
H. 5個常用的大數據可視化分析工具
1.Tableau
Tableau 幫助人們快速分析、可視化並分享信息。它的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字“畫布”上，轉眼間就能創建好各種圖表。數以萬計的用戶使用 Tableau Public 在博客與網站中分享數據。
2.ECharts
Echarts可以運用於散點圖、折線圖、柱狀圖等這些常用的圖表的製作。Echarts的優點在於，文件體積比較小，打包的方式靈活，可以自由選擇你需要的圖表和組件。而且圖表在移動端有良好的自適應效果，還有專為移動端打造的交互體驗。
3.Highcharts
Highcharts的圖表類型是很豐富的，線圖、柱形圖、餅圖、散點圖、儀表圖、雷達圖、熱力圖、混合圖等類型的圖表都可以製作，也可以製作實時更新的曲線圖。
另外，Highcharts是對非商用免費的，對於個人網站，學校網站和非盈利機構，可以不經過授權直接使用 Highcharts 系列軟體。Highcharts還有一個好處在於，它完全基於 HTML5 技術，不需要安裝任何插件，也不需要配置 PHP、Java 等運行環境，只需要兩個 JS 文件即可使用。
4.魔鏡
魔鏡是中國最流行的大數據可視化分析挖掘平台，幫助企業處理海量數據價值，讓人人都能做數據分析。
魔鏡基礎企業版適用於中小企業內部使用，基礎功能免費，可代替報表工具和傳統BI，使用更簡單化，可視化效果更絢麗易讀。
5.圖表秀
圖表秀的操作簡單易懂， 而且站內包含多種圖表，涉及各行各業的報表數據都可以用圖表秀實現， 支持自由編輯和Excel、csv等表格一鍵導入，同時可以實現多個圖表之間聯動， 使數據在我們的軟體輔助下變的更加生動直觀，是目前國內先進的圖表製作工具。
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