《3-5-美团大数据平台架构实践-谢语宸。zip》是一个关于大数据技术应用的文档，详细阐述了在知名互联网公司——美团中，如何构建和优化一个高效、稳定且可扩展的大数据处理平台。该文档由资深工程师谢语宸撰写，融合了丰富的实践经验和深入的技术洞察，为读者提供了一个关于如何在大规模数据环境中进行有效架构设计的参考案例。文档首先概述了大数据平台的重要性，以及它对于处理海量数据、支持复杂分析任务和驱动数据驱动决策的关键作用。随后，作者详细介绍了美团大数据平台的架构设计，包括数据采集、存储、处理和分析等关键环节，并强调了系统的稳定性、可靠性和实时性。在存储方面，文档解释了如何利用分布式文件系统和数据库技术来保证数据的安全和高效访问。在数据处理层面，介绍了使用批处理和流处理相结合的策略，以适应不同业务场景的需求。此外，还讨论了如何通过机器学习和人工智能技术提升数据分析的深度和广度。文档的一大亮点是其对大数据平台性能优化的探讨，包括数据索引优化、查询优化、资源调度优化等方面。作者还分享了在面对高并发和数据洪流时，如何保持系统稳定性和扩展性的经验和策略。最后，文档总结了大数据平台在美团业务发展中的作用，展

内容概要：本文围绕2025年第十一届全国大学生统计建模大赛“统计创新应用 数据引领未来”的主题，探讨多领域数据分析与模型构建的具体思路。文章从金融风险预警、智慧城市交通、公共卫生疫情防控、环境监测治理以及跨学科融合五个方面详细介绍各选题的研究框架、数据来源、方法论及创新点，强调在确保统计理论严谨性的基础上，融合大数据、机器学习、人工智能等新技术，为参赛队提供系统性、操作性强的选题指导与思路参考，旨在为未来数据驱动决策和社会治理提供有效支持。 适合人群：准备参加全国大学生统计建模大赛的学生团队，特别是对统计学、数据科学及相关应用领域感兴趣的学生。 使用场景及目标：①帮助参赛队伍理解如何在各个领域中应用统计学与新兴技术；②指导参赛队伍在确保数据真实性和模型严谨性的前提下，设计具有创新性和实际应用价值的建模方案；③为参赛队伍提供详细的选题方向和研究框架，助力他们在比赛中取得优异成绩。 阅读建议：本文不仅提供了丰富的理论背景和选题指导，还强调了实际应用的重要性。因此，在阅读过程中，参赛队伍应重点关注如何将理论与实践相结合，同时注意遵守大赛的各项规定，确保论文的学术性和规范性。此外，对于文中提到的创新点和技术细节，参赛队伍可以通过查阅更多相关文献来加深理解并应用于自己的项目中。

"大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告" 大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告是大数据协同安全技术国家工程研究中心发布的一份报告，该报告详细分析了大语言模型提示注入攻击的安全风险，并提出了相应的防御策略。 报告首先介绍了提示和提示学习的概念，包括提示的定义、类型和应用场景，以及提示学习的原理和方法。然后，报告详细分析了提示注入攻击的概念、类型和危害，包括直接提示注入和间接提示注入两种类型，并对其进行了深入分析和讨论。 报告还详细介绍了提示注入攻击的防御策略，包括输入侧防御和模型侧防御两种方法，并对其进行了比较和分析。报告最后还对大语言模型提示注入攻击的安全风险进行了总结和评估，并提出了相应的安全建议。 该报告的主要贡献在于，它对大语言模型提示注入攻击的安全风险进行了系统性的分析和讨论，并提出了相应的防御策略和安全建议，为业界和学术界提供了有价值的参考和借鉴。 知识点： 1. 提示和提示学习的概念：提示是指人工智能模型在执行任务时所需的输入信息，而提示学习则是指模型从已有的数据中学习和泛化的能力。 2. 大语言模型的安全风险：大语言模型存在着提示注入攻击的安全风险，该攻击可以使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 3. 直接提示注入攻击：直接提示注入攻击是指攻击者直接将恶意输入注入到模型中，使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 4. 间接提示注入攻击：间接提示注入攻击是指攻击者通过修改模型的输入或参数来使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 5. 提示注入攻击的防御策略：包括输入侧防御和模型侧防御两种方法，输入侧防御是指对输入数据进行过滤和检测，以防止恶意输入的注入，而模型侧防御是指对模型进行改进和优化，以增强其对恶意输入的抵抗力。 6. Inputsidedefense：输入侧防御是指对输入数据进行过滤和检测，以防止恶意输入的注入。 7. Model-sidesdefense：模型侧防御是指对模型进行改进和优化，以增强其对恶意输入的抵抗力。 8. 安全大脑国家新一代人工智能开放创新平台：是一个国家级的人工智能开放创新平台，旨在推动人工智能技术的发展和应用。 9. 大数据协同安全技术国家工程研究中心：是一个国家级的研究机构，旨在推动大数据和人工智能技术的发展和应用，并确保其安全和可靠性。

《基于Hadoop Spark奥运会奖牌变化大数据分析实现毕业源码案例设计》 在这个项目中，我们探讨了如何利用Hadoop和Spark两大核心技术进行大规模数据处理和分析，具体应用于奥运会奖牌变化的历史数据。Hadoop是Apache软件基金会开发的分布式文件系统，而Spark则是一个用于大数据处理的快速、通用且可扩展的开源框架。两者结合，为大数据分析提供了强大的工具。 我们需要理解Hadoop的核心组件：HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS是一种高容错性的分布式文件系统，能够处理和存储海量数据。MapReduce是Hadoop用于并行计算的编程模型，通过“映射”和“化简”两个阶段，将任务分解到集群中的各个节点上执行，然后收集结果。 在本项目中，我们使用Hadoop的HDFS来存储奥运会奖牌变化的大量历史数据。这些数据可能包括历届奥运会的年份、举办城市、参赛国家、获得奖牌的运动员等信息。HDFS的分布式特性使得数据存储和访问效率大大提高，同时保证了数据的安全性和可靠性。 接着，我们引入Spark进行数据处理和分析。Spark相比于Hadoop MapReduce，具有更快的计算速度，因为它在内存中进行计算，减少了磁盘I/O操作。Spark提供了RDD（Resilient Distributed Datasets）的概念，这是一种弹性分布式数据集，可以高效地执行各种计算任务，如转换和动作。 在分析奥运奖牌变化的过程中，我们可能使用Spark的SQL模块（Spark SQL）对数据进行结构化查询，通过JOIN、GROUP BY等操作来统计各国的奖牌总数或奖牌趋势。此外，Spark Streaming可用于实时处理奥运会期间不断更新的奖牌数据，提供最新的奖牌排行榜。 此外，该项目可能还涉及机器学习库MLlib，用于预测未来的奖牌趋势或者分析奖牌获取与国家经济、人口等因素之间的关系。MLlib提供了丰富的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、聚类等，可以帮助我们挖掘数据背后的模式和规律。 在毕业设计的实现过程中，开发者需要编写Python或Scala代码，利用Hadoop和Spark的API进行数据处理。同时，为了保证代码的可读性和可维护性，良好的编程规范和注释也是必不可少的。完整的项目应该包含详细的文档，解释设计思路、实现过程以及结果分析。 这个毕业设计案例展示了Hadoop和Spark在大数据分析领域的应用，通过分析奥运会奖牌变化，我们可以学习到如何利用分布式计算技术处理大规模数据，并从中提取有价值的信息。这对于理解和掌握大数据处理技术，以及在未来的人工智能领域中应用这些技术，都是非常有益的实践。

内容概要：本文详细介绍了使用Hadoop框架实现数据去重、TopN计算以及倒排索引的具体步骤和技术细节。对于数据去重，描述了创建Map和Reduce任务以及配置Job参数来去除重复记录。在TopN计算部分，通过编写自定义的Map和Reduce函数筛选前五条最高频的数据记录。对于倒排索引，除了Map和Reduce组件外还增加了Combine功能提升性能，最终成功实现了倒排索引的功能并展示了结果存储。 适用人群：对分布式计算有兴趣的学习者和有一定Java编程经验的大数据分析初学者。 使用场景及目标：旨在为希望深入理解Hadoop及其应用程序的读者提供具体操作指南，帮助他们掌握利用Hadoop进行常见文本处理技巧的方法。 其他说明：本实验环境搭建于本地Linux环境下，所有测试用例均为人工构造的小规模数据集以便快速验证各步骤的效果。

在当今数字化时代，大数据技术的迅猛发展带来了前所未有的数据增长，同时也催生了对数据安全和网络安全的更为迫切的需求。本篇博客将聚焦于大数据技术背景下的数据安全与网络安全，并通过CMS（文章管理系统）靶场实训，深入探讨相应的解决方案与应对策略。 数据与网络安全作为保障大数据系统正常运行的基石，同样备受关注。今天写博客时候发现自己很久没更新数据安全与网络安全方面的内容了，于是花了点时间写一篇CMS靶场实训博客。本文通过CMS靶场实训，深入分析CMS系统的安全漏洞，探讨防范措施，提供实战经验和攻防能力，有助于加强大数据与网络安全意识。 一、实训项目要求 环境部署，正确部署CMS网站并运行。 通过工具,列出CMS网站的文件目录结构。 搜集CMS网站的各项信息. 通过工具或代码审计，详细列出CMS 网站的漏洞缺陷。 给出CMS网站的加固方案。 二、环境 系统环境：Windows10 IP:192.168.95.200（根据实际情况） 虚拟机可联网 过程与分析 1.环境部署，正确部署CMS网站并运行。 Phpstudy版本为2016版本，解压缩文件并下载安装 ————————————————

一、实验目的 1. 通过实验掌握基本的MapReduce编程方法； 2. 掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。 二、实验平台 1. 操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04） 2. Hadoop版本：3.1.3 三、实验步骤（每个步骤下均需有运行截图） （一）编程实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Blossom i」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_60530224/article/details/135632280 **大数据技术原理及应用——MapReduce初级编程实践** MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于处理和生成大规模数据集。在这个实验中，我们将学习如何利用MapReduce编程解决实际问题，包括数据去重、数据排序和信息挖掘。 **一、MapReduce编程基础** MapReduce的核心在于两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将输入数据分解成键值对，然后并行处理这些对。Reduce阶段则将Map阶段的结果聚合，生成最终的输出结果。 **1. 文件合并与去重** 在Map阶段，我们读取输入文件A和B，对每一行数据进行处理，生成形如`(key, value)`的键值对，其中`key`是行内容，`value`可以是一个标记，表明该行来自于哪个文件。在Reduce阶段，我们检查`value`的集合，如果存在相同的`key`但`value`不同的情况，说明这是来自不同文件的重复数据，我们只需要保留一份即可。 **2. 数据排序** 针对多个输入文件的整数排序问题，Map阶段同样生成`(key, value)`对，这里`key`是待排序的整数，`value`是排序标识。Reduce阶段根据`key`进行排序，并输出排序后的结果，同时在输出文件中，将排序索引作为新的`key`，原整数作为`value`。 **二、信息挖掘** 对于给定的父子辈关系表，我们需要找出祖孙辈关系。Map阶段，我们将每一行的父子关系转换成`(child, parent)`和`(parent, child)`两对键值对。Reduce阶段，通过检查`child`是否出现在其他键值对的`parent`位置，来发现祖孙关系，输出`(grandchild, grandparent)`对。 **三、MapReduce优化与改进** 在实现上述功能时，可以考虑以下优化： - **分区策略**：根据输入数据的特性调整分区策略，使得相同`key`的数据尽可能在同一台机器上处理，减少网络传输。 - **Combiner函数**：在Reduce前，先在Map节点上进行局部聚合，减少网络传输的数据量。 - **缓存中间结果**：对频繁出现的`key`，可以在内存中缓存，提高效率。 - **负载均衡**：确保集群中的任务分配均匀，避免单个节点过载。 在面对大量数据时，优化MapReduce程序至关重要，它可以显著提升处理速度和资源利用率。通过不断的实践和优化，我们可以更好地驾驭MapReduce，解决更复杂的大数据处理问题。

《Hadoop大数据技术原理与应用（第2版）》涵盖了Hadoop大数据框架的核心原理和应用实践。书中首先介绍了Hadoop的基本概念，包括数据的分类和Hadoop的核心特性。Hadoop能够处理半结构化数据和非结构化数据，支持多样、低价值密度、高速的大数据环境，并以Nutch为例，展示了其高容错性、高效率、高扩展性的特点。Hadoop之所以成为低成本、高可靠性和高容错性的大数据处理解决方案，归功于其设计中的低成本性、数据的多副本存储、故障自动恢复机制、高效的并行计算能力和良好的扩展性。 在部署Hadoop集群方面，书中阐述了不同模式的区别。本地模式用于模拟集群环境，而伪分布式模式和完全分布式模式则分别适合单机多JVM和多机多JVM环境的部署需求。部署时，Hadoop集群的启动脚本、配置文件格式化以及端口号设置是基本操作。 在HDFS分布式文件系统一章中，Hadoop通过NameNode、Fsimage、NameSpace等核心组件确保了文件系统的稳定运行。HDFS的健壮性得到了心跳机制、副本机制、数据完整性校验、安全模式和快照等特性的保障。在处理写文件的流程中，Hadoop设计了分块策略和数据传输管道来优化数据存储和读写效率，从而支持大规模数据集的高效处理。 综合来看，Hadoop作为大数据处理框架，通过其分布式架构，实现了数据存储、处理的高可靠性和扩展性。Hadoop的主要优点包括低成本、高可靠性、高容错性、高效率和高扩展性。其运行原理涉及多个组件和机制，如NameNode管理元数据、心跳机制保障节点健康、副本机制和数据完整性校验确保数据安全，以及HDFS的健壮性机制等。在部署Hadoop时，需要注意其不同的运行模式和配置细节，以便更好地管理集群环境。HDFS的读写流程则体现了Hadoop在数据处理上的高效性。总体而言，这本书为读者提供了一个全面了解和应用Hadoop大数据技术的途径。

一．实验内容 HBase编程实践： 1）在Hadoop基础上安装HBase； 2）使用Shell命令（create:创建表 、list:列出HBase中所有的表信息、put:向表、行、列指定的单元格添加数据等）；使用HBase常用Java API创建表、插入数据、浏览数据。 二．实验目的 1、理解HBase在Hadoop体系结构中的角色。 2、熟练使用HBase操作常用的Shell命令。 3、熟悉HBase操作常用的JavaAPI。 三．实验过程截图及说明 1、安装HBase （1）解压HBase文件到/usr/local目录下，并将目录改名为hbase： ### HBase编程实践知识点 #### 一、HBase在Hadoop体系结构中的角色 HBase是一种分布式的、可扩展的大规模数据存储系统，它构建在Hadoop之上，特别是在Hadoop Distributed File System (HDFS)之上。HBase为结构化数据提供了一个高性能、可伸缩的存储解决方案。它支持海量数据的随机读写操作，并且能够处理PB级别的数据量。HBase的核心设计原则之一是提供高吞吐量的数据访问能力，使其特别适合于实时数据查询场景。 1. **角色定位**： - **数据库功能**：HBase虽然建立在HDFS之上，但它更像是一个数据库而非文件系统，它支持表的概念，允许用户进行行级别的读写操作。 - **数据模型**：HBase采用了列族的数据模型，这使得它可以高效地存储和检索大规模稀疏数据集。 - **高可用性和容错性**：HBase具有自动的故障恢复机制，可以在节点失败时继续提供服务。 - **实时读写**：HBase支持快速的数据读取和写入操作，这对于需要实时响应的应用场景非常有用。 #### 二、HBase的Shell命令 HBase的Shell命令是进行表管理、数据插入、查询等操作的一种简单方式。以下是一些常用的Shell命令： 1. **创建表**： - `create 'tablename', 'columnfamily'`：用于创建一个新的表，其中`tablename`是表的名字，`columnfamily`是列族的名字。 - 示例：`create 'student', 'info'`，这会创建一个名为`student`的表，其中包含一个名为`info`的列族。 2. **列出所有表**： - `list`：显示HBase中当前存在的所有表的信息。 - 示例：`list`。 3. **插入数据**： - `put 'tablename', 'rowkey', 'columnfamily:qualifier', 'value'`：将数据插入指定的表、行、列指定的位置。 - 示例：`put 'student', '95001', 'info:Sname', 'YangJile'`，这条命令会在`student`表的行键为`95001`的行中，插入一个名为`Sname`的列，并设置其值为`YangJile`。 4. **获取数据**： - `get 'tablename', 'rowkey'`：用于查看表中特定行的数据。 - 示例：`get 'student', '95001'`。 5. **扫描数据**： - `scan 'tablename'`：用于查看表中的所有数据。 - 示例：`scan 'student'`。 6. **删除表**： - `disable 'tablename'`：先使表不可用。 - `drop 'tablename'`：删除表。 - 示例：`disable 'student'`，`drop 'student'`。 #### 三、HBase的Java API 除了Shell命令之外，HBase还提供了丰富的Java API，用于更高级的编程操作。以下是一些关键的Java API概念和使用方法： 1. **创建连接**： - `ConnectionFactory.createConnection(Configuration conf)`：创建一个与HBase集群的连接。 - 示例：`Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);` 2. **创建表**： - `TableDescriptorBuilder`：用于构建表的元数据描述。 - `Admin.createTable(TableDescriptor)`：通过管理员对象创建表。 - 示例：使用`TableDescriptorBuilder`创建表描述器，并通过`Admin`对象创建表。 3. **插入数据**： - `Put`：用于构建一个将被插入到表中的单元格。 - `Table.put(Put put)`：将构建好的`Put`对象插入到表中。 - 示例：创建`Put`对象并将其插入到表中。 4. **获取数据**： - `Get`：用于构建查询条件。 - `Table.get(Get get)`：根据构建好的`Get`对象查询数据。 - 示例：创建`Get`对象并从表中获取数据。 5. **扫描数据**： - `Scan`：用于构建扫描条件。 - `Table.get(Scan scan)`：根据构建好的`Scan`对象查询数据。 - 示例：创建`Scan`对象并从表中获取数据。 6. **关闭连接**： - `conn.close()`：关闭与HBase集群的连接。 - 示例：`conn.close();`。 #### 四、实验总结与心得体会 通过本次实验，我对HBase的安装配置有了深入的理解，并掌握了如何使用Shell命令和Java API来进行表的操作。HBase的强大之处在于它能够处理大规模的数据，并且提供了高效的数据读写能力。在未来的工作中，我会更加熟练地使用HBase来解决实际问题，并探索更多关于大数据处理的技术栈。