大数据原理与应用课程设计（升级版）

大数据技术原理与应用（实验）这套实验课程可以你从零起步，快速掌握 Linux 和 Hadoop 操作。通过实际操作，先从 Linux 的基础命令入手，再逐步深入到 Hadoop 集群管理。操作如cd、ls、mkdir等命令都基础，但在大数据环境中相当有用。你可以通过这些命令完成文件管理、目录操作、权限修改等工作。，你会接触到 Hadoop 的文件系统操作，比如上传、下载文件，查看文件信息等等，真的是一门从基础到深入的好课程。实际操作结合案例，学得更快，理解更深。实验环境基于 Ubuntu 和 Hadoop 3.1.3，跟上这波大数据的潮流，保证你在未来的工作中也能得心应手！ 如果你对大数据还不

该题目是阶乘升级版，需要使用数组存储计算数据并更新进位才能解决。

数据库原理与应用课程设计知识点综述####一、课程设计背景与目标本课程设计通过实际项目操作，使学生深入理解数据库原理及其在实际应用中的应用。设计题目为“服务电话管理系统”，该系统的目标是管理和追踪客户服务请求、工单处理以及相关的员工信息、零件管理等内容。 ####二、核心知识点解析##### 1.数据库设计流程- 需求分析：明确系统所需记录的信息和业务流程。 - 概念设计：基于需求分析的结果，采用ER模型来构建数据库的概念模型。 - 逻辑设计：将ER模型转化为特定DBMS支持的数据模型。 - 物理设计：根据数据库的性能要求选择适当的存储结构和访问路径。 - 实施与测试：编写SQL语句创建数据库

大数据原理与应用期末备考 本资料整理了大数据原理与应用课程的期末考点，并提供了相关网课链接，共计18页内容。具体原理细节请结合教材和视频学习。 主要内容 大数据概述 大数据处理技术 大数据应用 参考资源 网课链接1 网课链接2 注意事项 本资料仅供期末复习参考，不能替代教材和课堂学习。

Hadoop 的大数据架构，用起来真的挺爽的。核心两个东西：一个是HDFS，管文件存储的；另一个是MapReduce，干并行计算的。配合起来，大文件怎么切、怎么放、怎么跑，统统搞定。适合你这种要成吨日志、搞推荐、跑的场景，实用得。 HDFS 的块机制有意思。128MB 一块，默认三份副本，分布在不同节点上。这样某台机器挂了也不慌，数据能迅速恢复。NameNode负责管理“谁放哪儿”，DataNode负责真实的存取，分工明确。 MapReduce的套路比较经典。先是Map阶段，数据生成一堆key-value；Shuffle一下，把相同 key 的聚到一块儿，是Reduce来做最终的聚合计算。说白

知识点总结####一、课程设计任务概述1. 设计目的： - 学习目标：本次设计使学生掌握医学大数据处理与分析的基础方法，熟练运用深度学习框架PyTorch，能够利用Python进行实际项目开发。 - 能力提升：提高学生在大数据环境下处理中医药信息的能力，特别是利用机器学习和深度学习技术进行图像识别和分类。 2. 设计内容及要求： - 详细概述：建立一个基于PyQt框架的轻量级中药识别系统，并使用PyTorch搭建深度学习模型来实现中药智能分类。 - 具体要求：系统必须具备用户友好的界面，支持中药图片的输入、处理和显示识别结果；同时，深度学习模型要具备高精度，能够准确分类多种中药。 ####二、

此工具利用Python3多线程和多进程，每秒可采集上百万条数据。它采用人工智能爬虫算法，实时收集全球进出口信息、亚马逊、阿里巴巴和外贸企业的信息，帮助外贸从业者找到潜在客户。

对象检索：轻松搜索数据库对象。 过程结构：清晰展示过程结构，方便管理。 SQL执行：简化SQL语句执行。 快速数据导出：大幅提升大数据量导出速度。 Excel文档生成：生成Excel表结构文档。

深入理解大数据核心概念 本章节将带您踏上探索大数据世界的旅程，从零开始构建您对大数据技术原理与应用的全面认知。我们将深入探讨以下关键议题： 大数据的定义与特征: 解密大数据的本质，剖析其区别于传统数据的独特属性，例如海量性、多样性、高速性、价值性等。 大数据的发展历程: 回顾大数据的发展轨迹，了解其从萌芽到蓬勃发展的演进过程，以及对社会各领域产生的深远影响。 大数据的关键技术: 探索大数据生态系统中的核心技术，例如分布式存储、分布式计算、数据采集与预处理、数据分析与挖掘等。 大数据的应用领域: 了解大数据在各个行业的应用实例，例如智慧城市、精准营销、金融风控、医疗健康等，感受大数据带来的变革