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本文目录一览：

1、大数据应用的第一阶段：辅助产品最初的应用比较简单，就是用以辅助产品人员和市场人员做判断。过去的实体产品做一次调研很麻烦。比如饮料公司，调研人员要用各种方式观看他们喝饮料的场景和步骤。问卷是最常见的，但不准。

2、大数据流计算引擎能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。

3、大数据平台大数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成：从底层逐步往上，如图所示表示这么几个环节：业务应用：其实指的是数据采集，你通过什么样的方式收集到数据。

4、五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。

5、大数据基本架构基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。

6、大数据来源此层包含所有必要的数据源，提供了解决业务问题所需的洞察。

教育大数据特指教育领域的大数据，即整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的、一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。

教育大数据的核心数据源头是“人”和“物”——“人”包括学生、教师、管理者和家长，“物”包括信息系统校园网站、服务器、多媒体设备等各种教育装备。

教育大数据是指在教育领域采集、存储和分析的大规模数据集合。其中的大指的是数据的规模和数量非常庞大，涵盖了广泛的教育领域，包括学生的学习成绩、行为数据、教学资源、教师评估等。

二是形成教师队伍大数据。依托教师系统，实现各级各类教师信息的“伴随式收集”，为每位教师建立电子档案，建立统一高效、互联互通、安全可靠的全国教师基础信息库。

数字教育的内涵介绍：大会强调发展数字教育要不断丰富数字教育应用场景，推动数字技术与传统教育融合发展，创新教育理念、方法、形态，让数字技术为教育赋能、更好地服务于育人的本质。

一什么是教育理解：教育大数据视角1理解与理解教育在西方，理解来自解释学。《圣经》由不同时期的不同文本组合而成，用同一意义体系来阐释其文本内涵，会产生相互矛盾的解释。为了避免这种现象，Schleiermacher提出了他的“普遍解释学”思想。

1、云计算的体系架构包括：应用层、平台层、基础设施层和数据中心层。应用层：应用层是最顶层的云计算服务层，包含了各种不同领域的应用服务。此层的服务是面向用户的，通常是通过Web界面或API提供。

2、云计算的层次架构为应用层、中间层、基础设施层。应用层应用层是以友好的用户界面为用户提供所需的各项应用软件和服务，应用层直接面向客户需求，向企业客户提供CRM、ERP、OA等企业应用。

3、云数据中心的架构通常包括以下主要组成部分：基础设施层：包括服务器、存储设备、网络设备、电源、冷却系统等硬件设施。

4、云计算的体系架构通常可以分为四个层次：资源层、平台层、应用层和用户访问层。资源层（IaaS，基础设施即服务）：这是云计算的最底层，主要包括物理资源，如服务器、存储设备、网络设备等。

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