大数据培训教程大数据的来源和动机课件.ppt

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1、Be Internetional,大数据，盛名难负,Agenda,1.大数据的时代背景2.大数据时代的典型技术,1.大数据的时代背景,大数据浪潮兴起的主要脉络,2008年9月，NATURE，“SPECIALS:Big Data”12月，计算社区联盟，“Big Data Computing:Creating Revolutionary Breakthroughs in Commerce,Science,and Society”2009年10月，Toy Hey,“The 4th Paradigm:Data-Intensive Science Discovery”2011年2月，SCIENCE，“S

2、PECIALS:Dealing with Data”5月，EMC World2011,“Cloud Meets Big Data”6月，麦肯锡，“Big Data:The Next Frontier for Innovation,competition,and productivity”6月，IDC(Sponsored by EMC)，“DIGTIAL UNIVERSE:Extracting Value from Chaos”2012年1月，达沃斯世界经济论坛，“Big Data,Big Impact:New Possibilities for International Developmen

3、t”3月，美国奥巴马政府，“Big Data Research and Development Initiative”5月，联合国，“Big Data for Development:Challenges and Opportunities”,美国政府的大数据计划具有很强烈的宣传符号色彩,3月29日：奥巴马政府以“Big Data is a Big Deal”为题发布新闻。宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”以图增强收集海量数据、分析萃取信息的能力。与工业界、大学研究界、非营利性机构与管理者一起利用大数据所创造的机会。5月23日：在TechCrunch Disrupt大会上，透露了5项

4、将要颁布的重要联邦举措。其核心是政府开放数据计划，将政府数据和一些企业数据公开，以图改善美国人的生活方式，进而创造工作岗位。6个首先启动大数据计划的政府部门中，国家科学基金会的研究内容提到要“形成一个包含数学、统计基础和计算机算法的独特科学”，其他大多是应对挑战的数据工程类项目，如国防部高级技术研究局多尺度异常检测项目网络内部威胁项目INSIGHT(网络威胁自动识别)Machine Reading项目Minds Eys(机器视觉)项目VIRAT(军事图像分析与预警)XDATA(半结构化与非结构化数据的计算技术与软件工具),Obama Election TOP Contributor,麦肯锡的咨

5、询报告比较系统的确立了大数据的概念,更为深远的可能是“数据科学”的最终兴起,All the models are wrong,and increasingly you can succeed without them.-From Peter Norvig,GOOGLE,2007年，已故图灵奖得主吉姆.格雷（Jim Gray）在他最后一次演讲中描绘了数据密集型科研“第四范式”（The 4th Paradigm）的愿景。即相对于试验科学（第一范式）、理论科学（第二范式）、计算科学（第三范式）而言。数据科学继承了统计学的很多东西。强调后见之明（hindsight）或预见（foresight）而非洞察

6、（insight）强调相关关系（correlation）而非因果关系（causality）Correlation is enough and the end of theory!,*“Data Science”在字眼上最早由EMC提出。,BigData 是什么 用于承载所有的概念,BigData 的定义 盛名之下，其实难负广义的:大数据已经不再局限于技术领域。如今，大数据已成为一项业务上优先考虑的工作任务，因为它能够对全球整合经济时代的商务产生深远的影响。除了为应对长期存在的业务挑战提供解决方案之外，大数据还为流程、组织、整个行业、甚至社会本身的转型激发了许多新的方式。狭义的:BigData

7、泛指数据集的大小，产生的速度和数据类型超过了通常的数据库，数据管理软件在限定的时间范围内所能获取，存储，管理和分析的范畴。这是一个相对的概念，不能从绝对意义上指明某一个数值来定义，而且这个相对的标准根据所处的行业和客户的不同千差万别,市场曲线,2.大数据时代的典型技术,以GOOGLE为代表的互联网公司是大数据发展的始作俑者,大数据可以说发轫于GOOGLE于2003年陆续发表的一些技术论文-“The Google File System”“MapReduce:Simplified Data Processing on Large Cluster”“Bigtable:A Distributed S

8、torage System for Structured Data”,HDFS是GFS的开源实现Fackbook的HayStack解决了海量小文件（如图片）的存储问题,NoSQL(Not Only SQL)GOOGLE的BIGTABLEAMAZON的DYNAMOYAHOO的PNUTSACID vs BASEBasically availableSoft stateEventually consistent以弱一致获取高可用基于SPANNER的混合型数据库F1(用于GOOGLE的广告系统)融合兼有了BIGTABLE的高扩展性与SQL数据库的可用性和功能性,BigData的代表技术,Agile p

9、rovisioning Elastic compute power Scalable storage resources,Device management and analytics Geo location information Social business interactions,Data streams analysis High performance Infrastructure Ultra low response time Horizontal scalability,Hadoop,NoSQL,Streaming,Pure SQL and RDBMS approach B

10、etter horizontal scalability than traditional RDBMS Relative low hardware infrastructure,MPP DB,SQL On Hadoop,数据库的扩展，延伸和增强是Hadoop技术在目前企业市场最迫切，最可行和可落地的需求Hadoop 技术的可接受度是一个大问题MapReduce 运算模式与以往的方式大相径庭，具有比较陡峭的学习曲线以Hadoop技术为平台的系统的设计，开发，实施，运维，优化对于企业来说是巨大的挑战SQL 支持为大数据技术的落地打开了一扇大门成熟的社区和技术体系架构业界大量的数据依然是结构化数据,

11、1.海量数据集成预处理,2.历史数据管理系统,3.跨域探索性分析,+,CAP Theorem,你只能最多同时具备两个方面,分布式计算之MPP Shared-Nothing架构演进,完全共享例如：SMP服务器,DB,磁盘,MPP,注：蓝灰色表示共享资源,动态数据的实时分析流数据结构或非结构化动态数据流流计算实时对流数据进行分析计算,静态数据上的历史数据分析批处理模式查询驱动：静态数据提交查询依靠数据库，数据仓库,传统计算模式,流计算模式,Queries,Memory,Disk,Updates,Memory,Disk,Event Data,Queries,Alerts Actions,流计算,3.

12、互联网和大数据环境下的金融实践,这表明了什么?,商业模式的差异是巨大的互联网所有的模式都是以客户中心，流量，入口，体验至上(真正的以人为本),有两个案例1.XX行的警告短信2.某欧洲企业的前台，对于人的尊重，对比其他国内企业传统行业怎么赚钱怎么卖怎么盈利互联网不懂传统行业这是劣势，也是优势(经验是一种桎梏，守成也许适用，但是开拓未必),传统行业门口的野蛮人,整体趋势,脱媒和转型是中国金融业当前和未来的重要经营主题。金融深化加剧金融脱媒效应，中国金融业面临转型和分化。互联网金融的快速崛起和迅猛发展带来金融脱媒和互联网脱媒的双重挑战。在这种背景下更新转型思金融重构价值链，是中国银行业的重要变革方向

13、。,互联网的本质是通过技术手段，解决了信息不对称的问题,解决了“沟通”的问题，一切仰赖于信息封闭与不对称产生超额利润的模式与行业都会收到冲击与挑战,互联网法则,一.用户，个人用户，尤其是有黏合性的用户，基于社会、组织、商业活动关系构成的虚拟社区用户，自组织的有目的的群体用户二.赢者通吃三.分散合作+开放四.用户体验至上总则：信息对称、组织扁平、快速响应，互联网代表的是一种平民化思潮,互联网为金融带来了什么,极为低廉的交易成本(x86&Cloud)更有效的更快速的大数据分析方法(BigData&FastData)无组织的组织力量-极致与动态的个性群体(以客户为中心)新的自然垄断平台与生态环境(U

14、nified platform&Ecosystem)加上移动互联网之后更是如虎添翼，永远在线，模糊了线上线下的边界(Never offline)全新的商业模式和意识形态,互联网金融环境下中国金融业面临的挑战,除了数据本身的大规模增长以外，银行业面临的更大的挑战是大数据带来的业务挑战，这包括：微型企业贷款市场上，银行与互联网起家的小额贷款公司难以竞争；在互联网支付中，网银支付所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网融资模式的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。,所有这些挑战，本质上是因为银行对于客户的了解程

15、度，数据的理解相对越来越弱,数据量大PB Level的挑战,互联网化带来的灵活敏捷性挑战,对于数据价值的认识与挖掘能力的挑战,互联网金融的主要表现形式,第三方支付平台支付宝，快捷支付，PayPal，square移动金融Orange+巴克莱，法国电信网+巴黎银行，中移动+浦发，M-PESA社交网络金融Facebook F币，Twitter+PayPal=Twitpay网络融资平台P2P，众筹，阿里小贷，鲶乡小贷，余额宝,以余额宝来分析,产品特点有活期存款的流动性，收益远高于活期，不设最低门槛的货币基金建行的观察通过制度规避监管风险通过客户筛选控制市场风险借助大数据降低流动性风险(海量taobao

16、数据的深度挖掘，支付宝支付规律，消费模式，实现实时流动性预估)建行的启示尽快推出类似产品强化“以客户为中心”的创新意识(用户想要什么样的理财产品)加大信息技术与银行经营管理的深度融合(复杂的流程通过技术自动化，简化),基于海量消费数据的动态定价能力是互联网金融的核心之一 风险的快速准确定价仰赖多源与维度的信息分析,Taobao基于大数据平台的数据运算与挖掘,Data Architecture of TaoBao-For huge data volume and huge transaction,Horizontal sharding in user centerUser login data(

17、90%log)and user master data(10%log)are separated,and stored to different db clusters,Online and offline data is separatedRead-write separation in trade centerChoose suitable partition keyRelieve the read bottleneck of master db,scale read nodesWrite only in one database for consistency.Deal with com

18、plex querySql is from complex to simpleMulti-table join-complex query on single table-query on primary key,Requests,PresentationSpring,Trade Center,Product Center,Comment Center,User Center,Tair distributed cache,Data Access Layer,HSF,Horizontal sharding in user center,read-write separation in trade

19、 center,CASE1,CASE2,CASE3,Add search in product center,TFS,TDDLShard db,shard table Support subset of sql:join is not supported now.Limited transaction:not cross database,special data sourcesRead-write separationTair Distributed cacheTFSDistributed storage for massive“small”file(1M).HSFHigh performa

20、nce service framework for the communication among modules,业务模型?,这是企业的隐私几乎所有的客户不愿意告诉其他人仰赖与对于业务的熟悉和创新仰赖于基于数据的建模数据标准和数据质量非常重要，并且是需要一开始就规划和建立的(大多数传统企业并不是这样)需要数据科学家数据分析人员数据建模人员模型开发人员,4.成功/失败 案例介绍,典型场景与案例,历史数据管理的现状与需求,1.历史数据时间跨度长、数据量大，目前做法主要是从备份系统获取数据，操作周期长，数据恢复、提取过程复杂，对于部分历史数据，可能难以提供。2.随着历史数据的日益增长，历史数据管理

21、应用己面临着数据备份恢复时间长、运维成本高、存储弹性扩展能力差、存储成本高、无法满足业务多维查询的问题；3.电子影像及文档服务平台则存在海量历史数据离线检索不便、数据备份恢复时间长的问题。同时，随着近年来业务的发展，产生了结构化数据与非结构化数据整合存储与联动查询的新需求。4.基于全量数据挖掘与建模的需求,历史数据HDS能力需求,应用场景描述,应用场景 1 历史交易明细查询,业务需求针对交易明细，放开给终端用户进行查询，面向普通用户和分行支持网银或者柜台进行在线查询，服务器响应时间要求为在线SLA或者异步方式针对特殊帐号，如taobao类海量交易帐号，可适当延长SLA具体查询类型用户帐号+查询

22、时间段基于单表或者少量表连接,应用场景 2 司法与审计查询,业务需求支持离线批量查询，查询类型多变，不固定格式有单独的审计数据库，如审计库无数据，需要在历史数据HDS中进行查询，或能导入至审计数据库针对特殊帐号，如taobao海量交易帐号，可适当延长SLA具体查询类型无具体类型 ad-hoc 查询,应用场景 3 应用日志分析,业务需求支持离线批量查询和分析，查询类型多变，不固定格式基于应用程序日志等日志数据进行用户行为，用户偏好等客户化分析为精准营销进行服务来自外部的半结构化，非结构化数据存储与分析具体查询类型复杂查询，多表关联,应用场景 4 数据导入导出,业务需求交易明细数据，加工后的数据，

23、公共处理的数据，轻度加工汇总的数据以及其他各类数据的高速导入导出能力与其他各类源数据库的交互能力高性能，大吞吐量并行导入导出,应用场景 5 数据模型与挖掘,业务需求海量历史交易数据的数据建模与挖掘，产生用户消费行为数据分析围绕以客户为中心的各类应用客户360视图客户细分客户生命周期管理宏观经济类,面向互联网背景的业务探索已经展开：服务营销,DDN专线连接一对一客户信息绑定（唯一识别）基本的功能账单、积分、额度。消费提醒（取代短信？）还款（微信支付？）信息推送（较少）未来LBS-想象空间太大语音-机器人客服几个数字3000千万持卡人已粉100万每年上亿条的短信费用呼叫中心成本,技术性探索也已未雨

24、绸缪：某商业银行案例（续）,打通社会化大数据库，期待社会化数据内外通达如何把品牌价值透过网络杂音直击目标客户，并及时发现客户的需求做好精准服务是考验自身技术段位的如果把银行内部的客户号和新浪的微博号挂接起来，在一定程度上就可以做群体营销了。外部数据引入的动作很关键，把微博、QQ、邮箱等社交化的、能很快找到客户的方式能通达起来。跟传统的数据存储放一起，同等对待，建立一个更加立体丰富的数据库。基本信息、爱好信息、行为信息、分析信息互联网金融模式新浪微博开发平台上做了一个缴费应用“V缴费”,国外典型案例：摩根大通,已经开始使用Hadoop技术以满足日益增多的用途，包括诈骗检验、IT风险管理和自助服务

25、150PB在线存储数据、30,000个数据库和35亿个用户登录账号,Hadoop能够存储大量非结构化数据，允许公司收集和存储Web日志、交易数据和社交媒体数据。数据被汇集至一个通用平台，以方便以客户为中心的数据挖掘与数据分析工具的使用。,Banking Solutions Tree,Improve Company Performance,Customer Identification,Customer Attraction,Customer Retention,Customer Development,Entity ResolutionTarget Customer AnalysisEcono

26、mic Value AddCustomer Segmentation,Look-a-like ModelingOffer OptimizationNet Lift/Uplift Modeling,Churn PredictionCustomer Lifetime ValueSentiment AnalysisLoyalty ModelingComplaints Management,Customer ProfilingUp Sell/Cross Sell OptimizationMarket Basket AnalysisPropensity Modeling,Operations,Plann

27、ing,Administrative/General,Facilities ManagementIT/Security AnalyticsCost Analysis,Decision SupportBusiness ForecastingEvent Simulation,Workforce AnalyticsEmployee ChurnEmployee Utilization,Marketing,Services/Products,Management,Consumer,Credit ModelingRisk ScorecardSpend AnalysisChannel PreferenceP

28、roduct OptimizationAsset Allocation Analysis,Commercial/Business,Risk and Exposure AnalysisRetirement Benefits AnalyticsTreasury ManagementAsset Management Modeling,General,Economic ForecastingPricing StrategiesPortfolio OptimizationRegulatory Adherence Analysis,Copyright 2012 EMC Corporation.All ri

29、ghts reserved.,53,发展方向建议-样例,5.超越大数据，发展与展望,金融服务业“大数据”发展的10大趋势（Sungard）,对更大的历史数据集的需要新的监管和合规要求更加深入的数据分析自身风险管理框架的完善对风险可审性与管理强度的要求利用更多服务交付渠道带来的更多数据及其分析需求市场中对数据处理基础设施的大量投资帮助金融服务业充分掌握数据价值、降低成本并发现套利需要重新设计ETL流程以适应数据扩展使用预测信用风险模型移动设备的普及要求处理和整合非结构化数据推动了对数据处理算法的需求,风险管理,数据集成,分析&价值,但最大的趋势可能是。,金融业发展互联网金融和大数据的一些思考,金

30、融的客户数据和交易数据是大数据的重要组成部分，是进行金融互联化最大的宝藏之一外部/线上数据作为银行内部数据的补充，现阶段内部的客户行为数据和交易数据具有最大的价值大数据的技术架构不一定马上能够解决，重要的是大数据应用的理念,金融机构的比较优势,垄断性的线下能力金融专业能力强大的资本实力和雄厚的客户资源积累了非常多的客户资金数据,当前金融业从事互联网金融和大数据的几大缺陷,战略上重视度不够，资源投入不足，缺乏有效的基础架构支持内部管理中互联网文化与传统银行文化存在冲突商业模式上对互联网精神尊重不足银行创设的平台较为封闭，银行服务反而是短板大数据人才(基础架构人才，应用开发人才，大数据分析人才)的

31、缺乏。,为什么大数据现在在国内叫好不叫座,深层次的原因，数据化，量化管理和决策与我们的文化与习惯不太契合案例:一个做BI和前端展现的朋友和我讲的一个企业老总的故事,数据裁剪不分缘由的问责制，缺乏支持创新的文化和氛围现有的基础架构是面向功能性的，而不是面向主题和客户，导致数据的不一致性，质量问题和集成性问题。具有政治壁垒属性技术的成熟度，最后一公里的实现缺乏相应的技术人才，咨询人才和业务人才能够实施和运维的基础技术人才 不多将业务问题转换为大数据架构上的模型的咨询人才 非常少运用新的技术力量提供的能力优化业务模型的 业务人才 几乎没有,互联网企业的比较优势,创新基因更符合互联网精神的企业文化监管

32、套利平台竞争方面的先发优势,如何将推进大数据技术在传统企业落地,大数据的愿景,我坚定的相信，如果传统的行业，金融，电信，医疗，政府与公共事业等等，能够善加利用和挖掘数据的宝藏一定会给人民群众带来更多的惊喜，便利，大幅的提高客户的满意度和生活的幸福感。如同目前的互联网企业一样,大数据技术未来的热点方向,大数据时代的信息隐私保护 用户偏好与客户把握与隐私保护为天然的矛盾少数派报告关于一切数字化后，人类无处遁寻的灾难，信息隐私保护的问题，对于再无隐秘可言的担心。人们会被预测将要犯罪而被逮捕。黑镜子第三季 关于虚拟人生的探讨基于大数据的建模预测分析技术 真正带来价值的部分统计学习,机器学习Deep L

33、earning图片视频等非结构化数据的实时分析 非结构化数据的处理中文文本的语义级别信息挖掘 NLP,智能问答系统冬天能穿多少穿多少，夏天能穿多少穿多少。,Static website,Web frontend,User DB,Queue,Analytics DB,Background workers,API endpoint,nginx 1.5+modsecurity+openssl+bootstrap 2,postgresql+pgv8+v8,hadoop+hive+thrift+OpenJDK,Ruby+Rails+sass+Unicorn,Redis+redis-sentinel,Py

34、thon 3.0+celery+pyredis+libcurl+ffmpeg+libopencv+nodejs+phantomjs,Python 2.7+Flask+pyredis+celery+psycopg+postgresql-client,Development VM,QA server,Public Cloud,Disaster recovery,Contributors laptop,Production Servers,Multiplicity of Stacks,Multiplicity of hardware environments,Production Cluster,C

35、ustomer Data Center,Do services and apps interact appropriately?,Can I migrate smoothly and quickly?,目前传统IT架构-非互联网化架构日益受到的挑战,超越大数据,大数据已是过去时!,Software-Defined Datacenter,New Data-fabrics,New ExperiencesNew Biz Modelspioneered by new Consumer Internet giants,Internet-of-thingsPervasive telemetry,Mainf

36、rame,Client-Server&Web,CLOUD ERA,Operate at Scale in a highly automated way,AWS,VMW,.ETC,超越大数据-云时代的新平台建议,Next Generation Platform,FromVMware,FromEMC,IaaS云抽象化与应用自动部署扩容与运维,新一代金融的IT服务层次以云服务为基础，以数据为核心，以分析为手段,基础云服务,数据云服务,应用云服务,“整合”互联网基础设施化，建立互联网基础设施云服务平台，提供支撑互联网银行的IT基础设施,“创新”以渠道拓展和风控加强两个层面为基础，去进行业务、服务、营销

37、和服务创新，提升业务,“关键”扎实的数据服务基础和云服务能力是支撑互联网银行各服务正常和低风险运转的重要保障,新一代金融的IT服务细化数据的核心价值,数据处理,融合大数据的数据仓库,数据服务,数据管控,业务创新,渠道创新互联网、移动、自助等,营销创新,整合创新,基础设施接入和虚拟化管理,存储,服务器,网络,关键客户账户交易数据,操作系统,风控创新以数据为核心竞争力,服务创新,基础云服务,数据云服务,应用云服务,.ETC,支持开放标准并与开源有效互动以数据为中心不与特定云平台绑定,方便灵活部署针对企业的需求针对开发者的需求3个平台无缝集成,重新定义企业级 PaaS,自由选择的世界-互联网的基因,

38、Runtime/Frameworks,Buildpacks,Service Brokers,and Custom Runtimes,and Custom Services,Cloud Provider Interface(CPI),App Services,Clouds,and Custom Clouds,Static website,Web frontend,User DB,Queue,Analytics DB,Development VM,QA server,Public Cloud,Contributors laptop,互联网架构开箱即用的理念和架构模式,Multiplicity of

39、 Stacks,Multiplicity of hardware environments,Production Cluster,Customer Data Center,Do services and apps interact appropriately?,Can I migrate smoothly and quickly,Operator:Configure Once,Run Anything,Developer:Build Once,Run Anywhere(Finally),互联网化金融IT的逻辑架构,思考与建议,*互联网和大数据为金融带来的只是新工具还是全新的商业模式？*若是后者

40、，未来的互联网金融商业模式的发展方向是什么？*互联网金融和大数据将怎样冲击金融行业现有格局？什么样的企业将主导互联网金融？企业在互联网金融竞争中胜出的核心要素是什么？*开个网银，手机银行就叫做互联网金融?移动金融?-(反面)某行的手机银行为例,更新版本后连登录都登录不了，持续几周-(正面)信用卡对账单上面链接到商户，引流量，新的商业模式-技术平台只是依托，服务意识和形态才是关键,No Silver Bullet,Think Big,Start from small,do it right now!,展望,竞争合作与共生关系跨界经营，合作构建互联网金融生态圈核心领域互不干涉自然的平衡与中庸之道,

41、BACKUP,大数据平台数据内容及实现技术,应用平台提交请求访问的数据，包括结构化和非结构化两类,在线存储周期超过数据生命周期规划的数据适合Hadoop分布式架构管理,无法用二维表结构来逻辑表达的无结构性的数据。例如文本、音频数据等。适合Hadoop架构,方便用数据库的二维表结构来逻辑表达实现的数据，数据结构字段含义确定，清晰。例如：客户信息、用电记录等。是挖掘数据价值的主要对象。,支持分析型应用，时效性较低,支持前台交易系统查询需求，具有可靠性高、并发度大、采集频率短的特点适合分布式内存数据处理技术,按数据类别划分,按数据格式类别划分,按数据采集频度划分,大数据 平台,在线数据,归档数据,非

42、结构化数据,结构化数据,准实时数据,非实时数据,面向贴源数据查询和主题数据整合。数据区，适合X86MPP数据库集群,范式化模型数据,面向分析类应用。对应ADW和CM数据区，适合MPP数据库集群,维度模型数据,按数据模型划分,Agenda,1.大数据的时代背景2.大数据时代的典型技术3.互联网和大数据环境下的金融实践4.成功/失败 案例介绍5.超越大数据，发展与展望6.开放讨论与交流,、书籍是全世界的营养品。生活里没有书籍，就好像没有阳光；智慧里没有书籍，就好像鸟儿没有翅膀莎士比亚2、书籍使人变得思想奔放。革拉特珂夫3、书籍是造就灵魂的工具雨果4、经验丰富的人读书用两只眼睛，一只眼睛看到纸面上的

43、话，另一只眼睛看到纸的背面。歌德5、我扑在书籍上，就好像饥饿的人扑在面包上。高尔基6、书籍是巨大的力量。列宁7、书人类发出的最美妙的声音。莱文8、生活在我们这个世界里，不读书就完全不可能了解人。高尔基9、黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。颜真卿10、书是良药，善读之可以医愚。刘向11、读书破万卷，下笔如有神。杜甫12、在你渴望时，它前来给予详细指教，但是从不纠缠不休。比切13、书籍是少年的食物，它使老年人快乐，也是繁荣的装饰和危难的避难所，慰人心灵。在家庭成为快乐的种子，在外也不致成为障碍物，但在旅行之际，却是夜间的伴侣西塞罗14、过去一切时代的精华尽在书中。卡莱尔15、书籍并不是没有生命的东西

44、，它包藏着一种生命的潜力，与作者同样地活跃。不仅如此，它还像一个宝瓶，把作者生机勃勃的智慧中最纯净的精华保存起来弥尔顿16、每一本书都是一个用黑字印在白纸上的灵魂，只要我的眼睛、我的理智接触了它，它就活起来了。高尔基17、读一本好书，就是和许多高尚的人谈话。笛卡尔18、读书之于头脑，好比运动之于身体。爱迪生19、书籍乃世人积累智慧之长明灯寇第斯20、光阴给我们经验，读书给我们知识。奥斯特洛夫斯基21、读书有三到，谓心到，眼到，口到。朱熹22、书籍是青年人不可分离的生命伴侣和导师。高尔基23、和书籍生活在一起，永远不会叹气。罗曼罗兰24、书籍是最好的朋友。当生活中遇到任何困难的时候，你都可以向它

45、求助，它永远不会背弃你都德25、书籍通过心灵观察世界的窗口。住宅里没有书，犹如房间没有窗户。威尔逊26、读一本好书，象交了一个益友。臧克家27、读万卷书，行万里路。刘彝15)时间一天天过去，有时觉得它漫长难熬，有时却又感到那么短促;有时愉快幸福，有时又悲伤惆怅。一天与一天不同，一日和一日有别，仿佛一昼夜之间也有春夏秋冬之分。;阿;巴巴耶娃16)世界上最快而又最慢，最长而又最短，最平凡而又最珍贵，最容易被人忽视，而又最令人后悔的就是时间。;高尔基17)在人类生活中，时间刹那而过，它的本体是处于一个流动状态中，知觉是昏钝的，整个肉体的构成是易腐朽的，灵魂是一个疾转之物，运气是很难预料的，名望是缺乏

46、见识的东西。;马尔库;奥勒留18)时间就是金钱，而且对用它来计算利益的人来说，是一笔巨大的金额。;狄更斯19)时间会刺破青春表面的彩饰，会在美人的额上掘深沟浅槽;会吃掉稀世之珍!天生丽质，什么都逃不过他那横扫的镰刀。;莎士比亚20)浪费别人的时间等于是谋财害命，浪费自己的时间等于是慢性自杀。;列宁关于描写时间的名人名言1)时间是衡量事业的标准。;培根2)生命是短促的，然而尽管如此，人们还是有时间讲究礼仪。;爱献生3)历史孕育了真理，它能和时间抗衡，把遗闻旧事保藏下来。它是往昔的迹象，当代的鉴戒，后世的教训。;塞万提斯4)时间是由分秒积成的，善于利用零星时间的人，才会做出更大的成绩来。;华罗庚5

47、)时间是人类发展的空间。;马克思6)在无限的时间的河流里，人生仅仅是微小又微小的波浪。;郭小川7)重复言说多半是一种时间上的损失。;培根8)开诚布公与否和友情的深浅，不应该用时间的长短来衡量。;巴尔扎克9)真正的敏捷是一件很有价值的事。因为时间是衡量事业的标准，如金钱是衡量货物的标准。;弗;培根10)正当利用时间!你要理解什么，不要舍近求远。;歌德11)人的全部本领无非是耐心和时间的混合物。;巴尔扎克12)生命的长短以时间来计算，生命的价值以贡献来计算。;裴多菲13)敢于浪费哪怕一个钟头时间的人，说明他还不懂得珍惜生命的全部价值。;达尔文14)有了朋友，生命才显出它全部的价值;一个人活着是为了

48、朋友;保持自己生命的完整，不受时间侵蚀，也是为了朋友。友谊要像爱情一样才温暖人心，爱情要像友谊一样才牢不可破。;穆尔;约翰15)从不浪费时间的人，没有工夫抱怨时间不够。;杰弗逊16)不善于利用时间的人，总是首先抱怨没有时间，因为他把时间都耗费在穿吃睡和聊天上，去考虑该做什么，而只是什么也不去做。;拉布吕耶尔17)时间给勤劳者留下串串的果实，而给懒汉只留下一头白发和空空的双手。;高尔基18)在时间的大钟上，只有两个字;现在。;莎士比亚19)好事总是需要时间，不付出大量的心血和劳动是做不成大事的。想吃核桃，就是得首先咬开坚硬的果壳。;格里美尔斯豪森20)合理安排时间，就等于节约时间。培根描写时间的

49、名人名言推荐1)不管饕餮的时间怎样吞噬着一切，我们要在这一息尚存的时候，努力博取我们的声誉，使时间的镰刀不能伤害我们。;莎士比亚2)少壮不努力，老大徒伤悲。;长歌行3)实际上，没有一种社会形态能够阻止社会所支配的劳动时间以这处或那种方式调整生产。;马克思4)我们若要生活，就该为自己建造一种充满感受思索和行动的时钟，用它来代替这个枯燥单调以愁闷来扼杀心灵，带有责备意味和冷冷地滴答着的时间。;高尔基5)在老年时，会有许多闲暇的时间，去计算那过去的日子，把我们手里永久丢失了的东西，在心里爱抚着。;泰戈尔6)在历史急剧转变的关头，往往连先进的政党也会在相当的一段时间内不能理解新的局势而复旧的口号，这些

50、口号在昨天是正确要在已成的事业中逗留着！-巴斯德（法国）我从不想未来，它来得太快。-爱因斯坦（美国）等你们六十岁的时候，你们就会珍惜由你们支配的每一个钟头了。-爱因斯坦（美国）世界上，宇宙中，有多少难解的谜啊还是抓紧时间工作吧！-爱因斯坦（美国）即使上帝也无法改变过去。-亚里士多德（希腊）最有希望的成功者，并不是才干出众的人而是那些最善于利用每一时机去发掘开拓的人。-苏格拉底（希腊）当许多人在一条路上徘徊不前时，他们不得不让开一条大路，让那珍惜时间的人赶到他们的前面去。-苏格拉底（希腊）一生没有虚过，可以愉快地死，如同一天没有虚过，可以安眠！-达芬奇（意大利）希望是永远达不到的，因此，人才希望