最全大数据学习教程分享
零基础想要学习大数据，讲真，真的还是一件困难的事，不过人生就是这样，只有你越过更大的困难，才知道自己会有更大的收获。就像现在的大数据行业，人人都说大数据行业好，薪资高，但是你看到每一个学习大数据的学生为此付出的惨痛经历吗？你看到过大数据工程师曾经日夜苦读、钻研书籍和教程吗？付出不一定有回报，但不付出一定不会有回报，想要更大的收获，先来收下千锋小编这波大数据书籍和视频教程吧！
一、大数据书籍推荐：
1、《为数据而生》
书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。
2、《智能时代》
这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍，分别以技术和思维方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，顺理成章的延伸出大数据与智能化，但
是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是作者的用心之处。
3、《R语言预测实战》
R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域，主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高，备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。
3、《数据之巅》
这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。
4、《Hadoop权威指南》
《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。
5、《Hive编程指南》
《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。
大数据视频教程
对于零基础想学大数据的同学，小编不建议你一上来就接触大数据，你和大数据的近距离接触还有一个门槛，那就是编程语言的学习，学习大数据的首要纲领，就是熟练掌握一门编程语言。小编咨询了千锋大数据讲师，当前大数据所运用的编程语言基本都是java，也会涉及到Python、Scala编程语言，所以先从掌握一门编程语言学起吧！
java全套视频教程总目录https://www.doczj.com/doc/966031311.html,/s/1c26JSDq
python课程教学高手晋级视频总目录https://https://www.doczj.com/doc/966031311.html,/s/1htJW4KG
进行完大数据编程语言的学习，这时候你就可以真正的接触大数据技术知识了，我们知道大数据以Hadoop、spark、storm等核心技术组成，自然也会以此为重点突破。
大数据教程：Spark基础及源码分析https://www.doczj.com/doc/966031311.html,/s/1jHI4jye 大数据课程：hadoop生态圈视频https://www.doczj.com/doc/966031311.html,/s/1i4RuDNZ 到此，千锋小编已经将关于学习大数据的书籍和视频教程已经分享完毕，视频教程还在持续更新中，也欢迎各位未来的大数据工程师关注小编，更新即分享！
大数据基础课程设计报告 一、项目简介： 使用hadoop中的hive、mapreduce以及HBASE对网上的一个搜狗五百万的数进行了一个比较实际的数据分析。搜狗五百万数据，是经过处理后的搜狗搜索引擎生产数据，具有真实性，大数据性，能够较好的满足分布式计算应用开发课程设计的数据要求。 搜狗数据的数据格式为：访问时间\t 用户 ID\t[查询词]\t 该URL 在返回结果中的排名\t 用户点击的顺序号\t 用户点击的 URL。其中，用户 ID 是根据用户使用浏览器访问搜索引擎时的 Cookie 信息自动赋值，即同一次使用浏览器输入的不同查询对应同一个用户ID。 二、操作要求 1.将原始数据加载到HDFS平台。 2.将原始数据中的时间字段拆分并拼接，添加年、月、日、小时字段。 3.将处理后的数据加载到HDFS平台。 4.以下操作分别通过MR和Hive实现。 ●查询总条数 ●非空查询条数
●无重复总条数 ●独立UID总数 ●查询频度排名（频度最高的前50词） ●查询次数大于2次的用户总数 ●查询次数大于2次的用户占比 ●Rank在10以内的点击次数占比 ●直接输入URL查询的比例 ●查询搜索过”仙剑奇侠传“的uid，并且次数大于3 5.将4每步骤生成的结果保存到HDFS中。 6.将5生成的文件通过Java API方式导入到HBase（一张表）。 7.通过HBase shell命令查询6导出的结果。 三、实验流程 1. 将原始数据加载到HDFS平台 2. 将原始数据中的时间字段拆分并拼接，添加年、月、日、小时字段 （1）编写1个脚本sogou-log-extend.sh，其中sogou-log-extend.sh的内容为： #!/bin/bash #in infile=$1 #out
授课教案 班级： 17 计 1 班课程：office2010授课教师：黄媚课题名称 第七章电子表格中的数据处理 第二节数据处理与分析 知 识 1、掌握数据的查找、替换、排序、筛选 目 2、学会使用合并计算、分类汇总和条件格式 标 教能 1、通过课件讲解，让学生了解数据处理的步骤，理解其中的力 学操作含义 目 目2、准确判断使用正确的方法，正确处理数据 标 标 素 1、在实际操作中提起每个操作的兴趣，有 欲望了解之后的操质 作，激发学生的学习兴趣 目 2、能自觉完成课堂练习 标 课的类型理论加实践课程 1、数据自定义排序 教学重点2、合并计算和分类汇总 3、条件格式 1、正确排序 教学难点2、正确区分合并计算和分类汇总 3、使用正确的条件格式
教学方法讲授演示法、任务驱动法 教具及材料多媒体机房、课件、习题 课时8 课时理论课， 8 课时实践课，共720 分钟课前准备了解学情，备好教学素材，操作习题 教学反思1、授课期间应在授课过程中多注意学生的情况，对于学生露出困惑较多的地方再次加深讲解。 2、学生练习的过程中，应多鼓励会的同学多多指道不会的同学，这样可以提高学生的兴趣，被教的学生也会比较容易接受。 3、习题要跟进，这样学生才会及时打好基础。 4、复习要及时，这样才会印象深刻。
教学过程设计 教学环节及时间分配导入新课（3 分钟）讲授新课（20 分钟） 教学内容师生活动设计意图 通过一个与该节相同的例子观看，教师示范操作当堂的师生互动能导入本次新课。学生认真听课并回让学生更能加深对第七章电子表格中的数据处理答教师提出的问题。操作步骤的印象， 7、2数据处理与分析对其中运用到的按 7.2.1 数据的查找与替换钮印象更深刻 1、数据查找 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组 - 查 找和替换-查找-在 “查找和替换”的 对话框输入查找内 容 - 选择“查找全 部” 2、数据替换 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组- 查找和替换-替换- 在“查找和替换”的“替换”对话框输 入查找内容和替换内容- 选择“全部替 换” 序 选 7.2.2数据排序 1、使用排序按钮快速排序 开始 - 【编辑】组 - 排序和筛选 表示数据按递增顺序排 列，使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排 列，使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格- 数据 -【排序和 筛选】组 - 排序 - 确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式
《数据分析》课程标准 1．课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是大数据应用技术专业的核心课程。通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《数据挖掘》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性 （2）遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据大数据应用技术专业就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2．课程目标 通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队协作精神，使学生既具备较高的业务素质，又具有良好的职业道德和敬业精神。
数据中心行业全产业链战略分析与规划建设经验分享
数据中心行业全产业链战略分析 与规划建设经验分享 一、数据中心的核心价值分析 1、数据中心与房地产的相同点 房地产做为传统的成熟行业与数据中心在商业逻辑上有很多的相似之处，但在退出路径和核心价值上又有很大的不同。以成熟的房地产做为基准进行分析，有助于找到数据中心行业真正最核心的价值，同时通过核心价值的确定，可以引导确定IDC业务的战略规划。 （房地产与数据中心的相同点）
以上基本是标准的房地产和数据中心的商业逻辑，但在细节层面又存在着大量的不同，而正是这些不同，将会深深影响数据中心行业的核心价值取向以及发展战略规划。 2、数据中心与房地产的不同点 （房地产与数据中心的不同点）
（1）分析重资产投资比例，房地产投资由于是商业用地，较数据中心的工业用地价格较高，按照上海2019/8月~2020/1月年（房天下数据）的成交数据来看，房地产成交土地价格在5万~15万元/㎡，楼面价平均在0.5万~6.5万之间，房地产的商业成功很大部分取决于选址的位置，核心地段基本都在6万/㎡以上，若取较低值1万/㎡的楼面价来计算，一个标准的房地产投资土地投资在65%左右，建筑土建装饰投资20%左右，机电设施投资在15%左右。 数据中心的投资成本与房地产构成基本相反，以一线城市的一手工业地为基准，基本在500元~3000元/㎡，楼面价基本维持在1000元~2000元/㎡左右，以4000机柜的建筑为例，土地成本仅占数据中心整体投资成本的5%~10%左右，土建建安成本仅占15%左右，而机电设施基本占整体投资的75%~80%左右，与房地产的投资结构比例基本相反。 根据以上分析可以推导房地产以下结论： a.房地产重土地资产，就算是失败的房地产项目，由于土地的不动产特性，是可以通过一定时间的土地升值以及政策引导和保护，后期通过出售来盈利以及规避经营风险。
大数据平台课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据载体，大数据平台工程师应用成为有大量数据的企业必备人才。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程着力于系统数据的收集和搭建技术，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握；并通过本课程，掌握大数据平台的理念，为将来在不同企业使用各种基础设施的搭建和维护指明方向。 二、课程性质与作用 课程性质大数据平台搭建核心课程。 课程作用 大数据平台搭建核心课程，是整个大数据中基础的一环。在实际工作中，掌握本技术是是大数据方向的重要的岗位，即大数据平台工程师。在后续的大数据研发及大数据分析中，必须要在大数据平台搭建完成后才能在真实生产环境运行。本课程会涉及到其余的计算机知识，比如Linux操作系统、数据库、集群等知识。学习完本科课程之后，为了巩固和提高对大数据平台搭建的理解，在后续课程中加入有实际生产环境的搭建过程并验证。 三、课程目标 课程教学以生产环境搭建为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，在理解大数据平台架构的过程中，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论
与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用流程的大数据平台框架大家生产环境，并且在企业相关架构选择有微调时，能够触类旁通，也能完成搭建任务。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握大数据HDFS、HBase、Hadoop集群搭建及数据批处理。 3.熟练掌握Spark搭建并能够验证运行。 4.熟练掌握Storm搭建并掌握流处理概念。 5.Hadoop生态其他组件的安装和应用，Yarn &zookeeper。 6.离线工具ETL和hive的安装及应用。 （二）能力目标 1.全局的眼光理解大数据，理解大数据的应用，并有总体的概念。 2.理解企业中实际生产环境的大数据搭建，收集，分析，应用的过程。 3.具备在实际应用中，针对技术框架的微调，能够应对并能够调试验证成功。 四、课程设计 主要指课程设计的总体思路： 课程设计围绕大数据基础设施的搭建，并考虑到实际企业生产环境中的应用场景，从先导知识，基础知识，生态知识及扩展知识。
数据结构课程设计图书管理系统 一需求分析 该程序是模拟图书馆管理系统，实现图书采编入库、借书、还书、查询等基本业务。此程序规定： (1) 管理员能够向系统中输入每种书的基本信息，包括书号、书名、作者、现存量和库存量、借阅记录，并保存记录； (2) 用户（读者）能够按书号、书名、作者查询图书信息； (3) 管理员能够实现图书采编入库(新购入一本书，经分类和确定书号之后登记到图书账目中去。如果这种书在帐中已有，则只将总库存量增加)、借阅(如果书的现存量大于0，则借出一本，登记借阅者的图书证号和归还期限)、归还(删除对借阅者的登记，改变该书的现存量)、销毁(将图书从账目中删除)等操作。 二概要设计 系统用到的抽象数据类型定义： 1、ADT LinearList{ 数据元素：D={a i|a i∈D0,i=1,2,…,n,n≥0,D0为某一数据对象} 关系：S={|a i,a i+1∈D0,i=1,2,…,n-1} 基本操作： (1)InitList(L) (2)DestroyList(L) (3)ClearList(L) (4)EmptyList(L) (5)ListLength(L) (6)Locate(L,e) (7)GetData(L,i) (8)InsList(L,i,e) (9)DelList(L,i,&e) }ADT LinearList 2、ADT String{ 数据对象：D={a i|a i∈CharacterSet,i=1,2,…,n;n≧0} 数据关系：R={|a i-1,a i∈D,i=2,…,n;n≧0} 基本操作： （1）StrAsign(S,chars) （2）StrInsert(S,pos,T) （3）StrDelete(S,pos,len) （4）StrCopy(S,T) （5）StrEmpty(S) （6）StrCompare(S,T) （7）StrLength(S) （8）StrClear(S) （9）StrCat(S,T) (10)SubString(Sub,S,pos,len) (11)StrIndex(S,pos,T) (12)StrReplace(S,T,V)
[导读]本文通过作者近年来在基层参与多次机房建设的经验与体会,列举了大量的工作实例,就机房空调、UPS、供配电以及设备安装、管路铺设等结构方面的问题结合理论进行了深入分析与探讨，可供大家在机房建设中借鉴以及做进一步讨论。 近年来，随着计算机技术的飞速发展，数据中心机房技术的发展更是日新月异，笔者最近三年先后参与了苏州建行(全国建行系统五大城市行之一)数据中心机房、建设银行总行苏州信用卡分中心(存储和处理中国南方地区的信用卡数据与交易)的数据中心主机房的设计与建设以及苏州建行新区主机房的改建等项目。在此，就自己参与的以上项目实践经验，总结了几点在机房建设中值得注意的问题，与大家共同交流探讨。同时也希望能起到抛砖引玉的作用，愿能看到更多有价值的经验与业界的同仁分享。 一、精密空调容量规划 近年来，随着银行电算化业务量的迅猛发展和以刀片式服务器等为代表的新一代高集成度设备的大量投放到机房中运行，数据中心机房内单位面积的热负荷正日渐增大，已远非往昔，不可同日而语，如国家标准 (GB50174-93)及中国建设银行2000年分布的《计算机机房装修规范》等文件中都将200~250W/m2作为数据中心机房的制冷量标准，而实际上现在装载着刀片式服务器的机柜，负载容量超过5kW以上是很平常的事，而随着计算机和大规模集成电路技术的进一步发展，计算机设备的功率密集度将呈现越来越高的发展趋势，机房内设备功率密集度的增加势必会导致发热量也越来越高，如果我们仍按照过去有关标准所规定的200W/m2的制冷量来设计，将无法满足现今新一代数据中心机房制冷需要。 如我们苏州建行数据中心机房各种计算机设备的装机容量从2005年7月至2008年1月的两年半的时间就近翻了一番多，而且增加的多是 P550、P570以及大量的刀片式服务器等功率密度非常高的IT设备，整个装机功率已由原来的 66kVA骤增到了目前的138kVA，机房原来尚余占总面积约五分之二的空间也几乎全被新装的各种服务器、小型机所逐渐占据，原来我们的精密空调是按照 415W /m2配置的，在2005年9月机房刚启用之时，整个精密空调几乎有一倍左右的 余量，而现在每当时临夏季高温就有捉襟见肘的感觉了，盛夏来临，最担心的是邻近的两个以上精密空调模块同时发生故障，如果这样就极易造成机房局部区域制冷能力不足而导致过热的现象发生。 据了解，像这种因对机房内设备功率增加估计不足而导致机房空调制冷无法满足需求的情况是相当普遍的，如果我们在早期对机房日后负荷的增加估计不足，今后想要在已经正常运行的机房中再进行空调增容，安装新的精密空调，其难度与风险都将是非常大的，因为在负荷很大的机房中要想关掉精密空调一个甚或半个小时再施工，实际上是不太现实的事情。尤其值得注意的是新增空调当其数量众多的铜管在运行着的机房内烧焊时，稍有不慎就会因机房内运行空调出风助燃火势而引发火灾等重大事故。因此，最好的办法是能够在机房初期规划阶段就对这些问题都予以充分的考虑，放足余量。根据目前计算机设备的制冷需要并考虑到今后一段时间内的发展需求，我们认为，数据中心机房的精密空调制冷量至少应配置到每平方米700W左右，密度特别大的机房甚至还要放大。
1. 通讯录的制作 【问题描述】 设计一个通讯录管理程序。 【基本要求】 1) 每条信息至包含：姓名（NAME ）、性别(GENDER)、电话（TEL）、城市（CITY）邮编（EIP）几项。 2) 作为一个完整的系统，应具有友好的界面和较强的容错能力 要求： 显示提示选单。根据选单的选项调用各函数，并完成相应的功能。 能对通讯录的末尾，写入新的信息，并返回选单。 能查询某人的信息，如果找到了，则显示该人的信息，如果未找到，则提示通讯录中没有此人的信息，并返回选单。（能按姓名、电话、城市3种方式查询） 能修改某人的信息，如果未找到要修改的人，则提示通讯录中没有此人的信息，并返回选单。（按姓名、电话） 能删除某人的信息，如果未找到要删除的人，则提示通讯录中没有此人的信息，并返回选单。（按姓名、电话） 能显示通讯录中的所有记录。 通讯录信息以文件形式存盘。 2. 图书管理系统 【问题描述】 设计一个计算机管理系统完成图书管理基本业务。 【基本要求】 1) 每种书的登记内容包括书号、书名、著作者、现存量和库存量； 2) 对书号建立索引表（线性表）以提高查找效率； 3) 系统主要功能如下： 采编入库：新购一种书，确定书号后，登记到图书帐目表中，如果表中已有，则只将库存量增加； 借阅：如果一种书的现存量大于0，则借出一本，登记借阅者的书证号和归还期限，改变现存量； 归还：注销对借阅者的登记，改变该书的现存量。 【进一步完成内容】（选做） 1) 系统功能的进一步完善； 2) 索引表采用树表。 3.简单的职工管理系统 【问题描述】 设计简单的职工信息管理程序。对单位的职工进行管理，包括插入、删除、查找、排序等功能。职工对象包括姓名、性别、出生年月、工作年月、学历、职务、住址、电话等信息。【基本要求】 （1）新增一名职工：将新增职工对象按姓名以字典方式职工管理文件中。
数据中心布线的经验总结 数据中心布线的三大关注点 数据中心(DC)的建设者更多地会把目光放在服务器、存储等IT设备上，即使是对关注基础设施的建设者来说，供配电、制冷也会成为他们关注的主角，综合布线往往成为配角，甚至沦为“群众演员”，其结果是数据中心的“整场戏”都缺少了生命力。 大背景下的高投资回报 市场咨询公司Canalys 数据表明，2011年第三季度，全球数据中心基础设施规模达到了262亿美元，比上一季度增长了2.7%。市场分析公司 Gartner数据显示，2011年全球数据中心硬件支出达到990亿美元，同比增长12.7%，2012年预计将达1064亿美元。 这两个数据表明，数据中心市场增长强劲(虽然也有一些数据表明，全球数据中心市场增长放缓，但在“金砖国家”这一市场依然保持着快速增长，进入活跃期)，中国工程建设标准会协会信息通信专业委员会数据中心工作组于2010年～2011年就中国数据中心建设情况做过两次调查。从统计结果来看，数据中心机房面积呈现出明显增长势头，中国数据中心市场的投资比例也在不断增加。从针对用户对未来五年数据中心建设投资分析的调查结果分析可见，数据中心在未来几年的建设投资中普遍呈增长态势，基本年增长率约为5%～10%。 面对快速增长的数据中心领域，互联网数据中心和云计算已成为当前最活跃的热点。高速以太网、节能、云计算、虚拟化已经成为IT业界谈论的主角。尤其是云计算被赋予了“第三次IT产业浪潮”，更注定了其具有的强大生命力。 云计算的基础是数据中心。数据中心的建设必然会带动服务器、网络、存储等关键IT设备的发展，这些关键IT设备安全运行所需要的物理支持(如供配电、制冷、机柜、消防、布线、监控等系统)成为了数据中心关键物理基础设施。其中供配电和制冷最受建设者关注，一方面，供配电系统为数据中心内所有设备提供电力支持，合理的供配电系统设计与实施是数据中心安全可靠运行的基础，空调系统因直接和数据中心散热、气流组织相关，从而关系到节
数据库系统原理课程 设计指导
一、本课程的教学目的及基本要求 教学目的 本课程是为《数据库系统原理》课程所开的实践环节。数据库系统原理课程是一门实践性很强的技术课程，而且是计算机科学与技术中发展最快的领域之一。 本课程设计的目的旨在使学生能够掌握数据库的基本原理、数据库设计的基本方法、SQL语言的应用、SQL Server 2000/2008数据库环境的使用，并能根据所应用到的数据库管理系统的相关技术，按照规化设计的方法解决现实中数据库设计的问题。 选修本课程前应已选修《数据库系统原理》课程，并熟练掌握SQL语言，以及数据库设计的规化等基本方法。 先修课程：数据库系统原理。 教学基本要求 要求学生通过上机实验，培养学生的分析实际问题的能力，掌握复杂项目从需求到设计直到最后实现的基本方法，并对所设计的数据库进行测试与分析，使学生在数据库设计方面能够得到很大程度的提高。 课程设计基本要求： 1、(课前准备)掌握课堂教学容，主要包括 （1）比较系统的掌握数据库原理的理论知识； （2）学会研究分析具体应用的需求，完成需求分析； （3）初步掌握在需求分析基础上设计数据库的能力； （4）熟练掌握一种数据库设计工具。 2、课程设计按以下步骤进行： （1）问题分析，理解问题，明确做什么，完成需求分析，写出系统的功能框架并给出每一系统功能的详细叙述。 （2）概念设计：在概念结构设计中画出ER图，在ER图中标出主码。可以有分ER图。 （3）逻辑结构设计：针对概念设计的结果做出逻辑结构设计并进行规化，对表进行分解或必需的合并（要写出理由和根据）。对用户进行分类，有必要时可以给用户创建用户子模式（比如视图）并定义权限。 （4）物理设计：设计数据库的存储结构（包括索引的设计等）。
数据结构课程设计报告 学号： ：王建春 班级：信息一班 教师: 容：大数相乘 日期：2014年6月30日 课题名称：大数相乘
1.问题描述 计算机的存有限，而且各个函数类型的围有限，如果要计算两个更大的乘数，就会超出围，得到不精确的数，如何得到更精确的数，而又不受计算机存空间的限制，本程序就可以解决大数相乘的问题。2.设计思路 这个程序的关键是如何保存大数的各个数字，以及如何处理大数乘法的进位问题。本人是运用栈的思想做的，先定义一个整型的栈，大数传入栈的整型数组中，在乘法运算函数中，先从一个栈中取出一个大数S1的个位上的数字a，再从另一个大数S2取出一个个位数字b,再将a*b+d(d为进位数)的个位数字压到栈S中，十位上进位的数字先保存到d中，再从S2中取出一个十位数，与a相乘，得到的个位数字再压到栈S中，再从S2中取出一个数字，以此类推，直到S2中的数字被a乘完，得到一个新的大数S，将该栈保存到A栈中，将S 销毁，再从S1中取出大数的十位数字，与S2的各个数字相乘，得到一个新的大数压到S中，将S保存到B中，将B移位处理后，然后与A相加得到另一个大数，以此类推，最终可相加得到想要的结果。这其中还用到了大数相加的原理。 3.数据结构设计 前面提到，要用到栈的操作，这里，由于一个大数的最大长度是一定的，且大数最多执行的操作是插入和删除操作，所以顺序存储结构可以带来更大益处。为了便于大数相加，将大数的各个数字存入到整型数组中。
#define MAXSIZE 1500 typedef struct node { int data[MAXSIZE]; int top; }SeqStack,*PSeqStack; 4.功能函数设计 (1)栈初始化函数Init_SeqStack(char *ch) 此函数是将传入的字符处理成0~9的整数存入整型数组中。将*ch-’0’转化为整数存入S->data[i]中，结束标志是*ch不等于’\0’(2)首尾倒置函数Convert_SeqStack(PSeqStack A) 此函数是将栈中的数值首尾颠倒，比如以前是1234，现在变成4321。只要将传入的A的栈中的元素依次取出压到C中,再返回C栈即可(3)大数相加函数Add(PSeqStack S1,PSeqStack S2) 此函数是处理两个大数相加的功能。将传入的两个大数压到S1和S2中，当S1或S2不为空时，从S1中取出a,从S2中取出b,得到Result=(a+b)%10+d,其中初始时d=0，再判断Result是否大于10，如果小于10直接压到栈S中，如果大于10将Result%10压入栈中，令d=(a+b)/10+Result/10;如果运算后其中的一个栈空了，另一个不空的栈的数值加上进位数d再直接压到S中，这样可以得到一个大数。 (4)移位函数Crol(PSeqStack S,int n) 将其中一位大数取出一位数字与另一位大数相乘的结果移位，然后相
数据分析课程标准标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]
《数据分析》课程标准 1．课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合电子商务职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性（2）遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2．课程目标 通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意
现代数据中心机房建设中值得注意的几个问题 近年来，随着计算机技术的飞速发展，数据中心机房技术的发展更是日新月异，笔者最近三年先后参与了苏州建行（全国建行系统五大城市行之一）数据中心机房、建设银行总行苏州信用卡分中心（存储和处理中国南方地区的信用卡数据与交易）的数据中心主机房的设计与建设以及苏州建行新区主机房的改建等项目，在这期间也得到了中国信息化推进联盟数据中心技术专委会副理事长沈卫东老师等业内专家的指导帮助，参观学习了上海农行计算机主机房、厦门建行计算机主机房、中国建设银行数据中心（上海）计算机主机房等业内较先进的数据中心机房，感受颇多。在此，就自己参与的以上项目实践经验，总结了几点在机房建设中值得注意的问题，与大家共同交流探讨。同时也希望能起到抛砖引玉的作用，愿能看到更多有价值的经验与业界的同仁分享。 一、精密空调容量规划 近年来，随着银行电算化业务量的迅猛发展和以刀片式服务器等为代表的新一代高集成度设备的大量投放到机房中运行，数据中心机房内单位面积的热负荷正日渐增大，已远非往昔，不可同日而语，如国家标准（GB50174-93）及中国建设银行2000年分布的《计算机机房装修规范》等文件中都将200~250W/m2作为数据中心机房的制冷量标准，而实际上现在装载着刀片式服务器的机柜，负载容量超过5kW以上是很平常的事，而随着计算机和大规模集成电路技术的进一步发展，计算机设备的功率密集度将呈现越来越高的发展趋势，机房内设备功率密集度的增加势必会导致发热量也越来越高，如果我们仍按照过去有关标准所规定的200W/m2的制冷量来设计，将无法满足现今新一代数据中心机房制冷需要。如我们苏州建行数据中心机房各种计算机设备的装机容量从2005年7月至2008年1月的两年半的时间就近翻了一番多，而且增加的多是P550、P570以及大量的刀片式服务器等功率密度非常高的IT设备，整个装机功率已由原来的66 kVA骤增到了目前的138kVA，机房原来尚余占总面积约五分之二的空间也几乎全被新装的各种服务器、小型机所逐渐占据，原来我们的精密空调是按照415W /m2配置的，在2005年9月机房刚启用之时，整个精密空调几乎有一倍左右的余量，而现在每当时临夏季高温就有捉襟见肘的感觉了，盛夏来临，最担心的是邻近的两个以上精密空调模块同时发生故障，如果这样就极易造成机房局部区域制冷能力不足而导致过热的现象发生，据了解，像这种因对机房内设备功率增加估计不足而导致机房空调制冷无法满足需求的情况是相当普遍的，如果我们在早期对机房日后负荷的增加估计不足，今后想要在已经正常运行的机房中再进行空调增容，安装新的精密空调，其难度与风险都将是非常大的，因为在负荷很大的机房中要想关掉精密空调一个甚或半个小时再施工，实际上是不太现实的事情。尤其值得注意的是新增空调当其数量众多的铜管在运行着的机房内烧焊时，稍有不慎就会因机房内运行空调出风助燃火势而引发火灾等重大事故。因此，最好的办法是能够在机房初期规划阶段就对这些问题都予以充分的考虑，放足余量。根据目前计算机设备的制冷需要并考虑到今后一段时间内的发展需求，我们认为，数据中心机房的精密空调制冷量至少应配置到每平方米700W左右，密度特别大的机房甚至还要放大。 二、 UPS三相输入的零线线径要适当加粗 按照通常的电工标准和经验数据，零线线径一般取相线的50% ~75%，而实际上，由于计算机机房内小型机、服务器等容性负载的非线性特性和由此而带来的谐波等的干扰以及三相负载不平衡的影响等，使其零线电流往往要接近或者超过相线的电流值，有的地方甚至还会出现零线电流加倍超过相线电流的情况。因此，如果我们的零线不具有能够承载足够载流量的线径，就会使零线线阻变得很大，零线电压（零地电压）随之升高，严重的还会使零线的导线发热，甚至造成零线开路（脱零）等严重事故。根据我们的经验，在以容性负载为主的计算机机房中，建议将UPS三相输入的零线线径放宽到相线线径的1.2 ~ 1.5倍，这样可以十分有效地减少谐波的干扰，降低零地间的电压。
数据分析课程标准新 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
《应用数据分析》课程标准 【适用专业】：工商管理系 【开设学期】：第五学期 【学时数】：64 【课程编码】：020474 一、课程描述 本课程是电子商务专业的专业技术课程，该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与EXCEL的应用，EXCEL是Microsoft公司推出的Office 办公应用软件的主要组件之一，本课程主要学习任务是通过该软件快速计算和分析大量的数据，并能轻松制作出符合要求的报表，表达复杂的数据信息。本课重点讲解Excel在数据分析与市场调查方面的应用，使学生掌握数字运算、财务、数据分析、市场调查等相关知识技能。 二、培养目标 1、方法能力目标： 为了适应当今信息化飞速发展的商务管理需求，培养学生数字处理、分析的自动化方法和能力。 2、社会能力目标： 数据分析师 3、专业能力目标： 培养具备现代商务管理领域所需数据分析人才，注重信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。使用计算机作为工具处理大量纷繁的信息，并进行有效管理。 三、与前后课程的联系 1、与前续课程的联系 为了更好地掌握这门技术，应具有一定的计算机应用、数据库等相关基础知识。 2、与后续课程的关系 为了更好地培养学生的可持续学习能力和创新思维，掌握《应用数据分析》为后续学习《电子商务管理》奠定良好的基础。 四、教学内容与学时分配
将职业领域的工作任务融合在课程的项目教学中。具体项目结构与学时分配表如下：
五、学习资源的选用： 1、教材选取的原则： 高职高职优秀教材或自编教材 2、推荐教材： 《Excel数据分析与市场调查》林宏谕姚瞻海编着中国铁道出版社 3、参考的教学资料 《Excel与数据分析》电子工业出版社 4、学习的网站： http:/ 六、教师要求: 1、理论课教师的要求 具有一定的专业素质及专业技术水平，从事计算机教龄3年经验以上，有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。 2、实训指导师要求 具有本职业丰富的实践经验，有教育培训经验，具有良好的语音呢表达能力。七、学习场地、设施要求 场地：计算机机房 设备：计算机、EXCEL、SQL 八、考核方式与标准 要求：全面考核学生的学习情况，以过程考核为主，涵盖项目任务全过程。
目录 前 言 ........................................................................................................................................... ........................................ 3第一章数据中心发展现状与趋 势 . ................................................................................................................................ 4 1.1 国内数据中心现 状 . ......................................................................................................................................... ...... 5 1.2 数据中心发展趋 势 . ......................................................................................................................................... ...... 8第二章数据中心可持续发展能 力 . .............................................................................................................................. 11 2.1 什么是数据中心可持续发展能 力 . ..................................................................................................................... 11 2.2 数据中心的生命周 期 . ......................................................................................................................................... 12 2.3 数据中心可持续发展能力分 析 . (16) 3.1 数据中心业务定 位 . ......................................................................................................................................... .... 29 3.2 数据中心建设规 模 . ......................................................................................................................................... .... 30 3.3 数据中心建设标 准 . ......................................................................................................................................... .... 31 3.4 数据中心指标体 系 . ......................................................................................................................................... .... 32 3.5 数据中心选
数据库课程设计报告 题目：第9题 学校的工资管理系统 ●实现部门、职务、职称等基本信息的管理； ●实现教职工信息的管理； ●实现工资项目的管理，工资项目设有启用标志和加扣标志； ●实现教职工工资项目及其工资的管理； ●创建触发器当往教职工工资项目表中插入记录或删除记录时，自动修改 该职工的应发工资数和实发工资数； ●创建存储过程统计某个月各种工资项目的发放总和； ●创建视图查询各个员工的应发、应扣和实发工资； ●建立数据库相关表之间的参照完整性约束。 一、关系模式设计 根据题意，为实现所要求的所有功能,此处共设计5个关系，具体介绍和表的形式如下所示： ①职工(职工编号，姓名，性别，年龄，部门，职称)
②职位变更(职工编号，前职称，现职称，变更日期) ③考勤(职工编号，加班次数，缺勤次数，考勤日期) ④基本工资表(职称，基本工资) ⑤工资表(职工编号，基本工资，加班工资，缺勤扣钱，实发工资)
二、全局E-R图
三、物理设计 1、建立数据库，学校的工资管理系统 CREATE DATABASE SchoolSalary 2、建立职工信息表 CREATE TABLE Teacher ( Tno CHAR(20) PRIMARY KEY, /*职工号*/ Tname CHAR(20) UNIQUE, /*职工名*/ Tsex CHAR(10) NOT NULL CHECK(Tsex in('男','女')), /*性别*/ Tage INT NOT NULL, /*年龄*/ Depart CHAR(20), /*所属部门*/ Title CHAR(20)) 3、建立职称变更记录表 CREATE TABLE Change ( Tno CHAR(20), /*职工号*/ Title1 CHAR(20), /*之前的职称*/ Title2 CHAR(20), /*现职称*/ Dates INT, /*职位变更的月份*/ FOREIGN KEY (Tno) REFERENCES Teacher(Tno) )
未来机房数据中心需要关注的几个方面 丰光时代(北京)技术服务有限公司一直致力于机房工程和机房建设及周边工程,在机房建设过程中总结出很多经验,特此分享给大家,我们分析未来机房数据中心应该关注的几个方面 （一）机房供配电方面 (1)由备用供电系统向不停电供电系统发展。柴油发电机将起到更重要的作用。同时，机房的配电系统将成为ups之后的另一个关注点。 (2)UPS供配电系统的标准化、模块化设计将普遍被采用，以降低MTTR(平均修复时间)、提高可用性、扩展性、设备安装施工质量，并可降低生产和销售成本。 (3)机柜级配电的管理将受到重视。这是目前供配电系统"端到端"路径中最薄弱的一环。同时，机柜配电设备PDU的管理(如负载率管理)，也是影响IT设备扩展性的重要障碍。 (4)直流供电系统有可能被提出并进行研究。随着新出现的CPU工作电压的不断降低，抗干扰能力在不断下降，交流供电系统中的谐波问题、地线噪声问题带来的影响越来越严重。直流供配电系统可能将成为一种被迫的选择。 （二）空气调节方面 (1)冷却系统布局的变化。由机房作为制冷系统的模式向机柜或机柜群作为制冷系统的模式变化。"冰箱式"机房是"机柜群"模式的表现，机柜级空调机则是"机柜"模式的表现。对于功率密度更大的IT设备，甚至出现"机柜U"级制冷系统和"服务器"级制冷系统。 (2)"机房气象学"概念的出现。机架式时代的全面到来，便机房内气候出现明显而剧烈的局部差异性，"机房环境"己不能表述IT设备个体的环境，着眼于机柜、甚至着眼于机柜"U"空间的"IT微环境"或"机房气象"才能真正描述IT设备的工作环境。 (3)节能型制冷技术将得到开发和应用。例如，在冬季使用的、利用室外空气作为冷源的热交换设备，以及与楼宇空调系统共用(可提高效率)的制冷设备等。 （三）机房监控管理方面 (1)IT设备的控管向集中化发展。机房内各种服务器设备，由于KVM(键盘显示器鼠标切换器)的出现，改变了基于单机的设备管理模式。基于IP的、Intemet的、IPMI(智能平台管理接口)的能够管理不同平台的远程集中管理模式逐渐普遍被采用。 (2)机房设备的监控管理向网络化、标准化发展。各机房设备厂商使用各自通信协议的局面将被改变，串口将被网口取代，所有设备基于IP进行管理。 (3)机房设备的控制功能将加强。机房设备监控系统的控制功能不再局限于设备开关机和对参数的设置，还可以针对机房环境、IT微环境的自动控制。例如，根据服务器的运算量，实时调节制冷系统的风量或空气温度，或当操作人员进入机房时自动开启部分照明系统等。 (4)管理终端的变化。随着无线移动通信技术的发展，为了满足管理的实时性要求，移动PDA等将成为管理员最"顺手"的管理终端。随着３Ｇ时代的来临，远程监控将得到更大的应用。