云计算与大数据技术教案全套第1-8章云计算和大数据基础-综合实践：搭建云平台并进行大数据处理

开课单位: 专业班级: 授课教师:教研室/团队: 20年月教案首页(第1次课)第第次学时周次第教学周数据的知识体系、技术架构、关键技术、常用平台以及典型应用。本书共8章，分为基础、云计算技术、大数据技术、应用、案例5个部分总学时理论教学实践教学其他学时周学时学分48321643课序课程描述结结合新工科应用型人才培养要求，以价值塑造、能力培养、知识传授“三位一政元素，通过翻转课堂和项目/案例化教学使学生达到以下目标：素质目标：培养学生创新应用意识、大国工匠精神、鲁班精神，具备民族自信心、自豪感，具有一定的法制精神和科学素养。据、物联网、人工智能的关系，了解当前云计算和大数据的岗位及需求、学习路线；统的体系架构和核心技术，尤其是其底层文件系统，分布式计算框架，分布式数据台的部署过程，使学生熟练搭建云计算虚拟化服务器，掌握云平台和大数据平台的创建、管理等操作。掌握OpenStack云平台的基本概念及其基础服务部署，使学生据库技术、云视频监控技术以及云服务，着重介绍阿里、华为、腾讯等企业的相关技术，使学生了解现实生活中的应用场景。最后使学生了解现今主流的云计算和大数据技术解决方案、主流开源云计算和大数据系统，明确云计算和大数据未来的发展趋势。系，使学生了解云计算和大数据应用的整个生命周期，能够熟练使用VMware、Hadoop闭环操作，达到知行合一、以用促学的目的。课程教学教学资源社,2023[1]王伟,郭栋,张礼庆,等.云计算原理与实践[M].北京:人民邮电出版社,2018.s[4]NIST-CloudComputingReferenceArchitecture[5]IBM-CloudComputingReferenceArchitecturev3[6]iCAP_Labs_UserGuide，2013[8]M.TimJones.虚拟Linux-虚拟化方法、架构和实现概述.[9]加州大学伯克利分校云计算课程[10]康奈尔大学云计算课程[11]中国人民大学分布式系统与云计算[12]徐小龙.云计算与大数据[M].北京:电子工业出版社,2021.[13]朝乐门.数据科学理论与实践[M].2版.北京:清华大学出版社,2019.[14]黑马程序员.大数据项目实战[M].北京:清华大学出版社,2020.[15]赵德宝,钟小平,涂刚,等.OpenStack云计算平台实战(微课版)[M].北京:人民邮电出版社,2021.1.了解本课程整体知识架构和课程要求；设计与部署、云计算架构优化以及几种典型的云计算架构等；虚拟化基础、CPU虚运维等。。大数据技术架构的概念以及设计，Hadoop生采集与预处理、大数据存储与管理、大数据计算技术、数据挖掘与可视化分析等。疗健康、教育行业以及金融领域中的应用。6.掌握结合某出行公司的客户案例详细介绍搭建云平台、搭建大数据平台以及大数据采集与预处理、大数据实时分析和用户行为可视化。1.课程介绍2.基础部分为第1章介绍云计算与大数据的基本概念与特征、产生与发展以及它们与其他技术的关系。3.云计算技术部分为包括第2~4章，主要介绍云计算架构、虚拟化技术以及云计算技术。其中，第2章详细介绍云计算架构基本概念、云计算架构设计与部署、云计算架构优化以及几种典型的云计算架构等；第3章具体阐述虚拟化基础、CPU虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化、应用程序虚拟化、几种典型的虚拟化软件等；第4章全面介绍云计算技术、分布式存储技术、云计算网络、云计算安全、云操教学内容教学重点作系统、云开发、云计算运维等。4.大数据技术部分包括第5~第6章，主要介绍大数据技术架构和大数据技术。其中，第5章介绍大数据技术架构的概念以及设计，然后循序渐进地介绍Hadoop生介绍大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据计算技术、数据挖掘与可视5.应用部分为第7章，介绍云计算与大数据在数字政府、工业领域、医疗健康、教育行业以及金融领域中的应用。6.案例部分为第8章，结合某出行公司的客户案例详细介绍搭建云平台、搭建大数据平台以及大数据采集与预处理、大数据实时分析和用户行为可视化。教学难点教学方法源手段多媒体+上机练习+课后作业课后作业查阅资料了解云计算和大数据相关技术课后反思(课后手写)教案首页课序第次学时周次第教学周教学题目云计算和大数据基础了解大数据与云计算的关系，了解云计算和大数据技术的概念与特点、发展现知识状及优势。教学目标掌握本课程的知识体系架构，能够讲述云计算与大数据的发展历程，掌握云计算和大数据技术的基本概念、特点和关键技术的内容。通过中国云计算和大数据技术的发展，激发学生的自豪感；阿里云的发展介绍情感王坚院士的事迹，激发学生坚忍不拔的创新理念和精神。教学重点教学难点云计算、大数据的概念、基本特征和关键技术。云计算、大数据的概念、基本特征和关键技术。教学方法手段教学组采用课堂互动讲解+研讨分析，线下提供学习资源多媒体+课后作业2.互动3.练习4.课后作业5.预习课后反思教学环节 课程引入5新课讲解课堂讨论5每课小结3布置作业2教学内容教育背景、任职经历、研究领域、联系方式➢课程性质、定位和目标➢➢课程内容、课时和学分安排无故旷课、迟到或早退，按时完成作者，该课程平时成绩以零分记”正常考核资格”2.课前看一遍书本，标注重点以及不理解的地方.认真听讲，不做与上课无关的事情4.课上要求做笔记，每章节结束要求提交章节总结(建议采用思维导图模式)真完成课后作业并及时提交6.对课程有任何问题及时与老师沟通记录(Record)eitect【5分钟】通过自我介绍让学生了解！【新课导入】大数据技术有哪些？通过学生的发言结合课件中给出的应用让学生体会云计气。从几方面分析强调网云计算和大数据课程的重要性。结合教材体系结构图帮助生理清课程体系结构。强调线上线下混合式教学法。式强调沟通的重要性！给出学习建议为了收获得不到的收获。是付诸行动，并且坚持到教学设计【教学进程安排】1.从云盘引入阿里云及其应用4.提问云大物移智是什么?1.云计算发展历程拟化”的概念。而虚拟化正是云计算基础架构的核心，是云计算发展的基础。谷歌云计算亚马逊云计算云计算在中国四个阶段：引入阶段、成长阶段、成熟阶段、高速增长新基建介绍2.云计算基本概念供可用的、便捷的、按需的网络访问，以及可配置的计算资源共享池(资源只需要投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。3.云计算基本特征云计算是一种按需付费的、典型的自助服务模式云计算需要无处不在的网络接入云计算需要位置透明的资源池云计算需要快速而弹性云计算采用按使用量计费的服务4.云计算关键技术云计算体系结构(1)核心服务层(2)服务管理层(3)用户访问接口层云计算服务模式云计算部署模式1.大数据发展历程萌芽期、发展期、成熟期和大规模应用期2.大数据基本概念传统数据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。3.大数据基本特征规模庞大(Volume)、种类繁多(Variety)、变化频繁(Velocity)、价值课堂组织：下课程思政介绍阿里云王坚院士带领团队开发阿里云的过考【重点内容】云计算、大数据概大但价值密度低(Value)4.大数据关键技术大数据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(如大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。计算来处理大数据，人工智能是大数据的应用场景。5G发展落地物联网才能发展，而物联网和云计算的发展是大数据快速发展的主要原因，进而使机器学习、计算机视觉、自然语言处理以及机器人学等人工智能领域也迎来了链所记录的信息更加真实可靠，可以帮助人们解决互不信任的问题。3)云大物移智区块链之间关系？术？教案首页课序第次学时周次第教学周教学题目云计算架构等。教学目标掌握云计算的架构，能够进行云架构设计和部署，能够对现有云计算架构进行优化，能够合理选择相应的云计算架构。通过学习云计算架构典型案例，组织讨论“国内云计算技术在国际处于什么水情感平？如何在云计算技术发展潮流中脱颖而出，立于不败之地？”教学重点教学难点云架构设计与部署教学方法手段教学组采用课堂互动讲解+研讨分析，线下提供学习资源多媒体+课后作业2.互动3.练习4.课后作业5.预习课后反思教学环节 课程引入5新课讲解课堂讨论5每课小结3布置作业2教学设计【教学进程安排】1.总计回顾上节课内容一、云计算架构概述企业架构主要包括业务架构和IT架构。业务架构包括业务的运营模式、业务流程、组织结构和地域分布等。企业架构是战略与实际运营之间的桥梁，它有助ITIT资和决策的IT框架，是建设企业信息系联系，通过企业架构来指导IT项目建设。2.云计算架构云计算架构就是按照业务需求选择最优的云平台服务部署对应的系统或者存扩一间房子，云计算基础架构包含所有材料，而云计算架构就是其设计蓝图。云计算架构主要分为服务和管理两大部分。3．云计算架构设计原则先进性、可用性、可靠性、可扩展性、可管理性、开放性、安全性二、云计算架构设计与部署1.通用架构设计与部署2.高可用性架构设计与部署或者服务器软/硬件的故障。高可用性设计就是通过一定的系统设计和系统功能支持，来大幅度提高系统持续无故障运行的概率。：根据实际业务发展的阶段进行权衡，不同级别的可用性通常采取的技术手段。可用性等级可用性数值年最大停机时间常用的技术手段【课程引入】承上启下总计回顾上节课内容提问企业有企业架构，如何进行云计算架【互动】通过学习云计算架构典型案例，组织讨论“国内云计算技术在国际处于什么水平？如何在云计算技术发展潮流中脱颖而出，地？”【重点内容】基本可用较高可用高级可用极高可用9%99.9%99.99%99.999%88h负载均衡h自动化部署53min微服务应用监控容错机弹性伸缩5min异地多活、容灾高可用性架构的设计原则如下。(1)假定失效设计指假定任何环节都会出问题，然后倒退设计。(2)多可用区设计指尽最大可能避免架构中的单点故障。(3)自动扩展设计指不进行设计调整，就能满足业务量增长。(4)自我修复设计指内建容错及检查能力，应用能够在部分组件失效时自我(5)松耦合设计指耦合度越小，则扩展性越好、容错能力越强。高可用性架构设计的3种方式如下。(1)主从方式(2)双机双工方式(3)集群工作方式高可用性架构设计的设计步骤如下。(1)进行合理的评估分级，来应对灾难恢复能力和业务恢复能力。(2)进行冗余设计。(3)采用弹性伸缩(AuotoScallngAS)来应对高峰期和业务增长。腾讯云为例来说明高可用性云计算架构的设计与部署3.高性能架构设计与部署性能是一种表明软件系统或构件对于其及时性要求的符合程度，也是软件产品的性能涉及很多内容，如功耗、利用率、性价比、速度等。高性能架构设计的基本步骤(1)性能目标(2)分析问题(3)解决问题((4)性能评估阿里云为例来说明高性能架构设计与部署4.容灾架构设计与部署(1)应用级高可用指产品自带主备或者双活设计、健康检查、自动切换等。(2)集群级高可用指集群的设计，除了横向扩展服务能力以外，还能通过自动侦测、自动切换和自动回复消除故障、减少设备意外发生时的宕机时间。(3)可用区级高可用指把集群的主备系统分散部署到不同地域的机房，扩大容灾范围，可以保障在短期内接管服务，提高业务连续性。阿里云为例来说明容灾架构设计与部署个涉及云计算共享和按需特性方面的严重威胁，包括数据泄露，身份、凭证和访问管理不足，不安全的接口和API，系统漏洞，账户劫持，恶意内部人士，高级持续性威胁，数据丢失，尽职调查不足，滥用和恶意使用云服务，拒绝服务，共享技术云安全架构设计原则：最小特权原则、纵深防御原则、职责分离、防御单元解耦、回溯和审计、安全数据标准化、面向失效的安全设计。阿里云为例来说明云安全架构设计与部署6．桌面架构设计与部署业无须投入大量的资金和花费数天的部署时间，即可快速构建桌面办公环境。华为FusionCloud为例来说明云桌面架构设计与部署三、云计算架构优化1．云计算架构优化概念云计算架构优化是系统化地对云计算体系的每个环节进行分析并优化，找出瓶常见的不合理的云计算架构设计：单点故障、访问延迟、业务中断云计算架构优化步骤：(1)现状调研。(2)需求分析。(3)问题定位。(4)优化路径。(5)查漏补缺。2.云计算架构优化案例设定优化路径，改善系统问题，周期性地进行架构优化。四、几种典型的云计算架构1.谷歌云计算架构2阿里云计算架构3腾讯云计算架构4华为云计算架构1)云计算架构的设计原则。2)云计算高可用性架构设计基本步骤。3)云计算高性能架构设计的步骤。4)两地三中心容灾架构设计。5)常见的不合理的云计算架构设计。？教案首页课序第次学时周次第教学周教学题目教学目标虚拟化技术知识虚拟化概述，包括虚拟化发展历程、虚拟化的几个重要概念、虚拟化的主要特征、虚拟化常见的架构类型；虚拟化的关键技术，包括CPU虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化、服务器虚拟化、桌面虚拟化、应用程序虚拟化；几种典型的SXiMicrosoftHyperV了解虚拟化技术的基本概念、主要特性以及常见的架构类型，掌握虚拟化的关键技术，了解几种典型的虚拟化软件。情感虚拟化技术推进了云计算发展。教学重点虚拟化的关键技术教学难点虚拟化的关键技术教学方法手段教学组采用课堂互动讲解+研讨分析，线下提供学习资源多媒体+课后作业2.互动3.练习4.课后作业5.预习课后反思教学环节 课程引入5新课讲解课堂讨论5每课小结3布置作业2教学设计【教学进程安排】1.总计回顾上节课内容一、虚拟化概述1虚拟化发展历程2虚拟化的几个重要概念虚拟化、虚拟机、虚拟化管理器3虚拟化的主要特征：分区、隔离、封装、独立于硬件4虚拟化常见的架构类型1.CPU虚拟化技术就是单CPU模拟多CPU并行，允许一个平台同时运行多个操作系统，并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互不影多数指令，让多个虚拟机运行时可以同时访问一个CPU。3.虚拟化过程中，根据处理敏感指令的方式可以将CPU虚拟化分为3三、存储虚拟化1.存储虚拟化对多个物理存储设备进行抽象，将多台磁盘阵列进行集成着下层不同的存储设备，对上层用户屏蔽不同设备差异。3.存储虚拟化技术存储虚拟化技术可以分为基于主机的、基于存储网络的和基于存储设备的3种层次的存储虚拟化.4.存储虚拟化作用现统一管理和灾备网络虚拟化是一种基于用户实际需求来扩展网络服务的技术，能将网络可有效提升网络资源的利用效率。网络虚拟化将网络的硬件和软件资源整透明性、隔离性、可靠性、安全性、可定制3.网络虚拟化技术网络虚拟化主要包括3个方面：物理主机内部网络虚拟化、网络交换设备虚拟化和网络虚拟化的统一管理。网络虚拟化技术研究主要集中在IP网络虚拟化领域。IP网络虚拟化主课堂组织：下总计回顾上节课内容提问【互动】通过虚拟化技术元宇宙【重点内容】虚拟化的关键技术要包括网元虚拟化、链路虚拟化、隧道虚拟化。五、服务器虚拟化1.服务器虚拟化是指在一台物理服务器上通过软件虚拟出多个虚拟服务器，各个虚拟服务器之间相互隔离，能够同时运行相互独立的操作系统，这些操作系统通过VMM来与硬件进行通信并进行管理。服务器虚拟化可资源的利用率、简化系统管理、实现服务器整合。2.服务器虚拟化需要达到一致性、高效性、可控性的要求。六、虚拟桌面．虚拟桌面基本概念虚拟桌面是操作系统和应用程序的预配置映像，其中桌面环境与用于访2．虚拟桌面工作原理虚拟桌面提供商使用虚拟化软件从计算机硬件中抽象出操作系统。操作在本地托管虚拟机。在基于云的虚拟机上运行虚拟桌面也很常见。该技术已经发展到允许多用户共享一个运行多个虚拟桌面的操作系统。3.虚拟桌面的优点七、应用程序虚拟化1.应用程序虚拟化是将应用程序与操作系统解耦合，为应用程序提供虚2.JVM是连接应用程序与系统平台及计算机硬件的桥梁，是在操作系统中的一个作业，所有Java应用程序均归属某一个虚拟机实例，当运行作为Java程序起点的main()方法时，JVM便被创建。JVM被创建后，在虚拟机运行过程中会创建守护线程，守护线程的作用是监测非守护线程的执行过八、几种典型的虚拟化软件虚拟化软件分为开源软件和商业软件两种。开源软件以Xen和KVM为代表，其特点是成本低、产品免费；商业软件以VMwareESXi和Hyper-V为代表，其特点是性能稳定、功能丰富、技术支持能力强，但成本高。网卡的区别？术在云计算中的作用？教案首页课序第次学时周次第教学周教学题目云计算技术云计算技术概述，包括云计算技术、云计算技术发展历程；分布式存储技术，包知识教学目标租户网络管理；云计算完全，包括云安全风险、云计算安全技术；云操作系统，包括基本概念、管理平台、资源调度、实例；云开发，包括云开发和传统开发的ss了解云计算的分布式存储技术、云计算安全技术、云操作系统，云计算运维等相关知识。理解数据中心网络拓扑、软件定义网络基础架构和OpenDaylight管理云网络基本架构。熟悉常见的分布式存储技术以及各自的特点，常用资源调度策略及算法解决云计算资源调度。情感云计算技术为科学技术发展的促进作用。教学重点教学难点分布式云存储、软件定义网络、云计算安全分布式云存储、软件定义网络、云计算安全教学方法手段教学组采用课堂互动讲解+研讨分析，线下提供学习资源多媒体+课后作业2.互动3.练习4.课后作业5.预习课后反思(课后手写)教学环节课程引入5新课讲解课堂讨论5每课小结3布置作业2教学设计【教学进程安排】1.总计回顾上节课内容一、云计算技术概述1.云计算技术的发展阶段2.云计算是将计算、存储、网络以及虚拟化等技术进行结合的技术方案，是产品技术和商业模式创新相结合形成的数字基础设施。其关键技术包括虚拟化技术、分布式存储技术、云计算网络技术、云计算安全技术、云操作系统、云开发、云运二、分布式存储技术功能模块：课堂组织：【课程引入】承上启下总计回顾上节课内容提问云计算的关键【互动】通过虚拟化技术元宇宙GFS数据写入流程虚拟化的关键技术Swift的一致性设计：采用Quorum仲裁协议。3CephCeph根据场景可分为对象存储、块设备存储和文件存储。Ceph的功能模块：包括client(客户端)、MON(监控服务)、MDS(元数据服务)、OSD(存储服务)Ceph的资源划分：采用CRUSH算法，在大规模集群下实现数据的快速、准确存放，同时能够在硬件故障或扩展硬件设备时做到尽可能小的数据迁移。4.Lustre5.主流分布式存储技术的比较2.软件定义网络SDN体系架构：SDN体系架构由下到上(或由南到北)可分为3个层次；数据平面、控制平面和应用平面。OpenFlow：是基于流(Flow)的概念来匹配转发规则基于OpenFlow的SDN：基于OpenFlow的SDN基本架构包括应用层、控OpenDaylight：是一款使用Java开发的控制器，提供一套基于SDN开发的可横向扩展及高性能的网络需求。ONOS具有的核心功能主要包含北向接口抽象P4：是一种用于与协议无关的包处理器编程的高级语言，它与OpenFlow等SDN控制协议协同工作，解决了OpenFlow编程能力不足的问题。ackNeutron云计算安全云服务因其总体架构、网络部署、运维服务具有相似性，面临具有共性的安全2.云计算安全技术云计算安全审计、标识与鉴别技术、访问控制技术、数据加密与隐私保护、数据安全隔离技术、多租户技术、网络隔离技术、云灾备五、云操作系统OS云计算操作系统、云计算中心操作系统，是2.云操作系统管理平台功能资源调度，物理资源调度和落地。4.云操作系统实例布式操作系统六、云开发云开发是云端一体化的后端云服务，采用Serverless架构，免去了移动应用构建中烦琐的服务器搭建和运维。同时云开发提供的静态托管、命令行工具(CLI)、FlutterSDK等功能降低了应用开发的门槛。使用云开发可以构建完整的小程序/小七、云计算运维在云中快速部署和管理应用程序，同时可以自动处理容量预配置、负载均衡、弹性伸缩和应用程序状况监控。GFS主要架构？哪些内容？维面临的挑战有哪些？思考题(案例)：软件定义网络和传统网络、云开发和传统开发的教案首页课序第次学时周次第教学周教学题目大数据技术架构教学目标知识构设计和部署，并掌握它们之间的区别与联系，能够在不同的场所进行设计与通过学习了解中国大数据的发展，大数据在国家发展中的战略地位以及在国民生产中的应用，通过“这十年”中国变迁的历史数据分析中国在综合国力、科技、脱贫、环保等方方面面的变迁，为世界发展贡献中国力量。教学重点教学难点教学方法手段教学组采用课堂互动讲解+研讨分析，线下提供学习资源多媒体+课后作业2.互动3.练习4.课后作业5.预习课后反思教学环节 写)课程引入5新课讲解课堂讨论5每课小结3布置作业2教学设计【教学进程安排】1.总计回顾上节课内容一、大数据技术架构概述1.大数据技术架构大数据技术架构视为大数据解决方案的蓝图。架提供者和数据消费者五大逻辑功能构件组成，包括信息价值链和信息技术价角色：系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者、数据消费者。安全和隐私及管理为大数据系统的5个角色提供服务和功能。第2层的逻辑构件是每个角色执行的活动。第3层的逻辑构件是执行每个活动需要的2.大数据技术处理平台根据大数据从来源到应用以及大数据的传输流程，可以将大数据技术处理平台分为数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据应用层、数据治理层和数据运维层，其中数据运维层和数据治理层贯穿大数据处理的各个层次。二、数据技术架构设计1.Lambda架构课堂组织：总计回顾上节课：大数据如何部署【互动】怎么通过数据向世界展示中国方方面面的变迁？Flink架构Hadoop生态架构3.流处理应用的基本组件：数据流、状态、时间、窗口I6.Flink基础编程模型Flink作业执行过程Flink的作业执行过程？教案首页课序第次学时周次第教学周教学题目大数据技术了解和理解大数据存储技术和大数据计算技术；熟练掌握大数据采集及预处知识理、大数据存储技术、大数据计算技术和数据挖掘与可视化分析。教学目标熟练掌握大数据采集及预处理、大数据存储技术、大数据计算技术和数据挖。会发展，让数据说话。教学重点掌握从大数据采集与预处理到大数据可视化整个流程及需要的相应技术。教学难点教学方法手段教学组大数据采集及预处理、大数据存储技术、大数据计算技术。采用课堂互动讲解+研讨分析，线下提供学习资源多媒体+课后作业2.互动3.练习4.课后作业5.预习课后反思(课后手写)教学环节课程引入5新课讲解课堂讨论5每课小结3布置作业2教学设计【教学进程安排】1.总计回顾上节课内容3.大数据每个阶段的技术?一、大数据处理过程大数据处理过程可以概括为从数据产生开始，经历采集、管理、计算分析，最后将结果呈现出来的过程。二、大数据采集与预处理数据采集，又称“数据获取”，指通过各种技术手段采集外部各种数据源产生的实时或非实时的数据。互联网数据采集、业务数据采集、日志数据采集2.数据预处理三、大数据存储技术特征，为大数据存储和处理提供了强大的底层存储架构。HDFS是大数据平台的基础。课堂组织：下总计回顾上节课内容大数据基本流程以【互动】大数据技术如何促步？大数据时代要求数据库系统必须具有高并发读写、海量数据的高效存储NoSQL数据库特点：易扩展、高性能、高灵活性、高可用性、开源、成L族数据库、文档数据库和图数据库。HbaseHBase是一款高可靠、高性能和可伸缩的NoSQL数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase已经成功应用于互联网服务领域和传统行业的众多在线数据分析处理系统。【重点内容】掌握从大数据采集与预处理到大数据可视化整个流程及HBase是一个稀疏、多维度、排序的映射表，这张表的索引是行键、列HBase族、列限定符和时间戳。四、大数据计算技术针对不同的业务场景，大数据计算主要有批处理计算、流计算、查询分析计算和图计算这4种类型。在业务处理中常见的大数据批处理计算框架有MapReduce和Spark，其的，但是在处理方式和处理速度上存在着差异，MapReduce是基于磁盘处理parkMapReduce中，可以反复利用中间结果，提高了处理数据的性能。流计算流计算通过实时获取来自不同数据源的海量数据，经过实时分析处理，获得有价值的信息。流计算与批处理计算有如下不同：流计算处理的是实时的数据，而批处理计算处理的是预先存储好的静态数据；流计算用户通过流处理系统获取的是实时结果，而通过批处理系统获取的是过去某一时刻的结并支持多种编程语言，Storm框架可以方便地与数据库系统进行整合，从而开发出强大的流计算系统。3.查询分析计算针对大数据的存储管理和查询分析计算场景，需要提供实时响应或准实时响应。OLAP就是典型的查询分析计算的应用场景。Hive、Dremel、CassandraImpala在这方面具有代表性的引擎。4.图计算针对大型图的计算，目前通用的图计算软件主要包括两种：第一种主要是基于遍历算法的、实时的图数据库，如Neo4j、OrientDB、DEX和Hama五、数据挖掘与可视化分析数据挖掘是指从大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特征群2.可视化分析通过数据挖掘，能够快速找出数据中隐藏的信息规律和真相。数据可视化能通过简洁直观的点、线、面组成的图形直观地展示这些数据信息，可以快速捕获和保存信息。数据可视化是大数据处理的最后一个环节。2)大数据有几种计算类型，分别解决什么问题。e案例)：总结大数据分析的主要流程？教案首页课序教学题目第次学时周次课序教学题目云计算和大数据应用了解云计算与大数据在各行各业的应用，熟悉云计算与大数据的应用架构，知识能够利用云计算与大数据的技术设计和规划业务应用。教学目标教学目标通过学习让学生进一步中国云计算与大数据在各行各业中的应用，增强民族情感自信心和自豪感。教学重点算与大数据的应用架构。教学重点教学难点教学方法手教学难点教学方法手段采用课堂互动讲解+研讨分析，线下提供学习资源多媒体+课后作业教学组教学组2.互动3.练习4.课后作业5.预习课后反思(课后反思课程引入新课讲解课堂讨论每课小结课程引入新课讲解课堂讨论每课小结布置作业55325532教学设计【教学进程安排】1.总计回顾上节课内容一、云计算与大数据在数字政府中的应用的运行、管理、指挥、调度、评价中心。城市智能运行中心从数据、能力和业务、数据等高度协同、闭环处置、全域管理的智能运行体系。举例阿里云城市智能运行中心架构2.社会治理利用实时、全量的社会数据资源全局优化城市公共资源，通过城运中心、城市服务模式突破、城市产业发展突破，打造全新的数字经济基础设施。3.互联网+监管举例阿里云互联网+监管平台架构，引入海量数据算力平台，构建以各领和科学管理决策进行仿真，推动政府监管更加精准、高效和智能。二、云计算与大数据在工业领域中的应用联网网以助力智能制造、驱动产业智能化变革，形成新的模式和新的业态，打造城市专属级工业互联网平台。举例腾讯云工业互联网平台架构。2.生产过程优化工业生产过程都存在多个工序，每个工序依赖基于工艺机理给出的优化的参数配置建议。传统工业领域的决策优化也大多基于工艺方面的持续挖的数据驱动在解决非线性、多工序、全局优化类问题时有独特优势。技术，建立化工大数据平台，对企业生产设备、运营的数据进行数据价值挖平台与知识图谱技术为客户建立大数据分析平台，可实现生产/控制参数优利用知识图谱技术，可进行预防性维护，从而推进全厂智能优化。3.工业数字孪生课堂组织：下总计回顾上节课内容云计算和大数据在我国各行各业中的【互动】同学们了解的云计【重点内容】熟悉云计算与大数工业数字孪生是以人工智能技术为手段，结合空间地理信息技术，自主研发出的全产业链的数字孪生一站式服务，并通过综合运用数字技术和物联网技术为数据赋能，驱动“智能+”在各个细分领域的渗透，为工业4.0和行业客户提供全产业链的数字孪生(DigitalTwin)解决方案。举例数字孪生产品平台采用阿里云自研的工业可视化孪生平台，高度融影像等可视化技术，支持成像技术实现的高可用的数字孪生平台可实现数字、业务、智能、感知的全面可视化智能应用，支撑工厂、车间、产线的智能化转型升级；低代码可视化搭建，数据源管理，实时动态数据接入，产品体系三、云计算与大数据在医疗健康中的应用医院根据国家智慧医院评级标准要求，医疗机构要围绕着智慧医疗、智慧服务和智慧运营3个方面展开医疗服务和信息化能力建设。传统的医疗信息化建设容易导致单点故障和数据孤岛，并无法全面开展互联网+医疗服务，通构构建统一的云平台共享，实现业务系统和IT系统运行的实时监控和智能运维，实现基于全量数据的科学决策，以满足“新等保”2.0安全等级测评要求。举例华为云数据化医院解决方案架构。2.医药云从全球范围趋势来看，由于政策、市场以及企业自身意愿的诸多影响，升级也非常重要。医药领域有很多专业软件系统，包括实验室系统、临床系ManufacturingPractice，药品生产管理规范)、GSP(GoodSupplyPractice，产品供应规范)执行情况将直接与药品生产许可和经营许可挂钩。医药云解决方AI方案举例华为云医药行业解决方案架构3.基因测序十三五”规划中明确提出将精准医疗列为战略性新兴产业，基因测序作为精准医疗的重要组成部分，在业务流程中需针对海量的基因组学数据进行式基因测序解决方案，助力行业快速进入“基因+云”时代。从现场可编程门阵列)、GPU(GraphicsProcessingUnit，图形处理单元)、大数据和分布式等技术缩短分析耗时，已逐渐成为趋势且部分软件被广泛商用。举例华为云基因数据AI使能架构。四、云计算与大数据在教育行业中的应用智慧校园解决方案运用成熟的中台驱动业务能力引入互联网运营、创新教学模式等来促进义务教育的优质发展，让教育教学全场景数据贯通；用人信息技术与教育教学深度融合，推进优质教育资源共建、共享。阿里云智慧校园解决方案架构。2.科研云科研云针对不同的用户视角，为学校领导(包含科研管理部门和财务部老师，提供3个主要平台：运营平台、开放平台、科研协同平台。科研云采用混合云架构，通过轻虚拟运营商和资源共享模式实现对科研资源的统一管理、统一运营，结合科研协作平台，统一的科研管理流程，实现了成本降低、科研无边界。3.智慧教学智慧教学平台，通过混合云模式实现资源层的弹性伸缩，解决了高并发处理、数智，为及毕业生的服务通道，使得校园文化成为可以陪伴学生一生的知识财富。合的创新型服务形式、管理方式等方面的变革与创新。五、云计算与大数据在金融领域中的应用互联网银行在“数字银行时代”，零售银行业务将实现全面数字化转型，打造线上银用金融科技对银行渠道、客户、产品、风控等管理进行全面在线化、智能化、生态化改造，建设“大中台、小前台”的架构模式，实现业务快速创新；采用分布式架构，建设平台和生态，融合电商