1.1大数据技术国内外研究进展
近年来，大数据迅速发展成为工业界、学术界甚至世界各国政府高度关注的热点。《自然(Nature)》和《科学(Science)》等杂志相继出版专刊来探讨大数据带来的挑战和机遇。著名管理咨询公司麦肯锡声称，“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于大数据的挖掘和运用，预示着新一波生产力增长和消费者盈余浪潮的到来”。在这样的背景下，美国政府2012年宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制将成为国家间和企业间新的争夺焦点。大数据已成为社会各界关注的新焦点，“大数据时代”已然来临。
与传统规模的数据工程相比，大数据的感知、获取、存储、表示、处理和服务都面临着巨大的挑战。这归因于大数据具有几个突出的特征：1)数据集合的规模不断扩大，已经从GB、TB再到PB，甚至已经开始以EB和ZB来计数。IDC的研究报告称，未来十年全球大数据将增加50倍，管理数据仓库的服务器数量将增加10倍以便适应这一增长。2)大数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。现代互联网应用呈现出非结构化数据大幅增长的特点，至2012年末，非结构化数据占有比例达到整个数据量的75%以上。3)产生速度快，处理能力要求高。根据IDC的“数字宇宙(Digital Universe)”报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB，在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。大数据往往以数据流的形式动态、快速地产生和演变，具有很强的时效性，只有把握好对数据流的掌控才能有效利用这些数据。4)数据真伪难辨，可靠性要求更严格。大数据的集合和高密度的测量将令“错误发现”的风险增长。斯坦福大学的统计学教授Trevor Hastie称，如果想要在庞大的数据“干草垛”中找到一根有意义的“针”，那么所将面临的问题就是“许多稻草看起来就像是针一样”。5)数据价值大，但密度低、挖掘难度大。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提取”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
大数据在带来挑战的同时，还蕴含着划时代的重大意义。特别是大数据时代对海量数据的积累、加工和利用能力将成为国力的新标志，大数据的深度分析和利用将对推动经济持续增长、提升国家的竞争力起到重要的作用。一个国家的数据主权将是继海、陆、空、天四个空间之后另一个大国博弈的空间。“十八大”报告中明确提出网络空间与深海、深空是我们国家核心利益的关键领域。在大数据领域的落后，意味着产业战略制高点失守，更意味着国
家安全将在数据空间出现漏洞。美国启动“大数据研究和发展计划”不仅是一个推动美国在高技术领域继续领先的战略计划，更是一个保护美国国家安全、推动社会经济发展的计划。以美国为代表的西方国家正在通过增强大数据领域竞争能力进一步提高自己的综合国力。可以预见未来国家之间的经济与政治竞争将是大数据引领的竞争。
当前对大数据的研究大致也可以分为专注于研究大数据的复杂性和计算模型的基础理论，以及着眼于大数据的感知与表示、内容建模与语义理解，和大数据计算架构体系的关键技术这样两个层面。下面简要介绍相应的研究现状。
2.1 大数据的复杂性和计算模型
针对大数据的复杂性，前期的研究主要是对网络上多种来源的数据进行性质分析和规律探索，很多学者尝试运用图论和统计分析等方法对数据进行定量分析。特别值得注意的是，人们已经发现了复杂的网络大数据之中存在一些统计规律性。譬如，Barabási等人通过对大量电子邮件数据的分析，证明人类行为中的通信、娱乐和工作模式并不遵循泊松过程，而是基于决策排队过程的结果，即由于存在优先次序导致任务执行时间具有重尾效应[1]。Kleinberg等人通过分散方法等随机图算法发现大规模社会网络的小世界网络规律，利用理论模型解释了六度分割等现象[2]。面对大数据的复杂性，还有一些学者尝试使用统计方法和复杂网络方法来研究如何对大数据进行按需约简。相关数据约简的方法多数集中在对样本属性的约简上，其目的是在保持分类能力不变的情况下，删除其中不重要的和冗余的属性，同时提取出重要的属性信息。例如，Cervantes等人使用最小封闭球聚类，提出基于支持向量机的数据约简方法[3]。但这类基于统计的方法在处理大数据时其时效性难以保证。
针对大数据的计算理论和算法的研究目前主要集中在大数据机器学习的基础理论、参数估计方法、优化算法等方面，形成的一系列成果为大数据高效计算提供了理论支持。普林斯顿大学的Blei等人针对大规模网络文本数据的主题建模，提出了在线学习算法，为大数据下非参数模型的高效估计奠定基础[4]。斯坦福大学的Mahoney提出了随机算法实现快速矩阵近似分解，并给出了近似值和真实值差距的理论边界[5]。法鲁托斯等人提出了大规模张量分析方法，可以比原算法速度提高两个数量级[6]。美国加州大学伯克利分校Jordan等人开展了大数据分析的理论基础研究，目前已有的成果包括分布式优化算法[7]和大数据非参数估计方法[8]等。
2.2 大数据的感知与表示
爬虫是当前大数据感知和获取的基本技术，已得到迅速发展和广泛应用，但仍不能有效应对被称为Web 2.0的新一代互联网数据[9]。为了有效利用网络大数据，需要将异构、低质
量的网络数据转化为结构统一的高质量数据，因此业界提出了一系列数据抽取算法以应对大数据的异构性[10-11]，应用经过扩展的传统数据集成技术从多个异构数据源集成数据[12]，并开始将过去一些数据清洗和数据质量控制方面的研究应用于网络数据质量控制[13-14]。但总的来说，将这些技术直接用于大数据处理，在数据处理的规模和得到的数据质量方面还不能令人满意。另一方面，人们很早就认识到了动态性和时效性是大数据的重要特性[12]，数据流(data stream)[15-16]和时间序列(time series)[17]是表示和处理数据动态性和时效性的主要技术。同样，从数据的可处理规模和功能上，传统数据流和时间序列技术还无法满足大数据处理的需求。
对大数据的表示主要有图模型与张量两大类方法。譬如，Boldi等研究了图的压缩方法[18]，但是只关注了如何有效地存储网页的链接信息来对Web图进行压缩，以方便网页排序(Page-Rank)和权威向量的计算，并没有涉及图的结构问题。除了图之外，张量是另一个广泛关注的大数据表示方案。由于没有破坏数据的领域、局部和全局结构，与向量比较，数据的张量形式表达能最大限度地保持原始数据的固有信息。Vasilescu等人用张量形式成功地表达了光照、视角、类别等几个模态的人脸数据库[19]。自此，张量表示在图像、视频、文档等领域中得到了深入研究。Hinton等革命性地提出了通过深度信念网(Deep Belief Networks，DBNs)的非监督贪心逐层训练的深度学习(Deep Learning)算法，使得研究在统一的平台上进行特征提取的方法变为可能[20]。Acar等认为，高维大数据可以用张量来表达，而基于张量计算的方法可以从高维大数据中提取有用信息[21]。Phan等提出用张量表示图像、纹理、音乐谱的方法[22]。针对大数据下的张量数据，2013年Sidiropoulos提出了基于压缩感知的核张量计算方法。
2.3 大数据的内容建模与语义理解
由于大数据的规模巨大、高维、异构、多源等特性，当前在大数据内容建模方面的工作主要集中在数据的实体、类别和属性的提取与分析等方面。在大数据中实体的属性学习方面，Russakovsky等提出了利用ImageNet进行属性学习的方法[24]。Parikh等进一步提出了相对属性的学习方法[25]。2012年，斯坦福大学和谷歌的研究人员构建了一个多达10亿个连接的深度学习网络。该网络通过对来自YouTube的1 000万幅视频帧的自主学习，学会了识别猫的面孔[26]。他们还对2.2万个类别进行了图像分类，准确率达到了15.8%，比当前最先进的方法提高了70%。而传统的方法需要通过对图像加标签、提取特征、训练分类器等步骤才能够实现对概念的识别。针对大数据内容理解的另一个重要进展是基于数据驱动
(Data-Driven)方法的提出。2008年，Torralba等人利用网络中的图像构建了一个包含八千万
幅图像的数据，并利用该数据库完成了基于搜索和词汇树相结合的图像中物体、人物、位置等信息的理解[27]；Wang等人构建了一个包含20亿幅图像的数据库，利用该数据库实现了一种基于近似图像搜索的图像标注方法[28]。总体而言，目前针对大数据内容建模的研究主要针对大数据的某一特性展开，全面考虑大数据关键特征的研究工作还很少。
在语义理解方面，语义网作为语义的核心载体，已经得到了实际应用，利用语义网研究语义理解，也开始得到学术界的关注。Christian等人提出了利用关联开放数据
(Linked Open Data，LOD)的思想在Web上不同数据源之间创建语义关联[29]，促进异构数据源之间的互操作；武汉大学何克清等人提出元模型与本体相融合的建模体系[30]，通过本体到元模型、模型、元数据的语义标注，在元级上屏蔽模型的差异性，以及实现语义网上异构信息模型间的语义互操作，达到无歧义语义理解。由于大众的广泛参与，群体智能(Collective Intelligence)被视为是一种从人类大规模交互中所涌现出来的社区知识库(如维基百科，Wikipedia)[31]，基于此提出的交互式通信模式更便于网络内容的理
解与共享，从而解决一些图灵机智能难以解决的语义理解问题。因此，可以通过众包的方式，借助群体智能，来分析和理解互联网上的各种信息。
2.4 大数据的存储与架构体系
大数据的架构体系研究首先需要关注的问题就是大数据如何存储。在数据存储的基础上，为了应对大数据的快速以及高效可靠处理，需要建立大数据计算的编程模式以及相关的优化方法。大数据存储的形式包括分布式的文件系统、分布式的键值对存储以及分布式数据库存储。当前的研究也集中在这三个方面，并依据应用的需求进行相关的优化。在分布式文件系统研究方面，传统的分布式文件系统NFS应用最为广泛[32]。为了应对搜索引擎数据，谷歌在2003年公布了其能够用于存储网页数据的分布式文件系统技术GFS[33]。开源社区据此开发了适合部署在廉价机器上的Hadoop分布式文件系统HDFS[34]。微软自行开发的Cosmos[35]支撑着其搜索、广告等业务。2010年Facebook推出了专门针对海量小文件的文件系统Haystack[36]，以降低对磁盘寻道速度的要求，类似的还有淘宝推出的文件系统TFS[37]。键值对存储也是一大类重要的存储系统。2007年亚马逊(Amazon)提出的Dynamo以键值为模式，是一个真正意义上的去中心化的完全分布式存储系统，具有高可靠性、高可用性且具有良好的容错机制[38]。由于模型的简单性，键值对存储在应用模型不是很复杂的情况下能够获得更好的性能。当然，数据库模型还是一大类非常重要的存储模型。Bigtable是谷歌开发的基于GFS和Chubby的非关系数据库，是一个稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序映射表[39]。为克服其缺乏一致性支持的缺点，2011年谷歌将其改进为Megastore系统[40]，
但是改进后的系统性能不是很高。2012年谷歌进一步开发了Spanner系统，能够进一步加强一致性，将数据分布到了全球的规模，性能有了一定提高[41]。Spanner是第一个可以实现全球规模扩展并且支持外部一致事务的数据库。
1.2大数据平台及其架构研究
1.2.1考虑水火电系统联合调度运行的电网大数据平台构建
电网水火电系统运行数据是典型的大数据，这些数据无论从数据量（水火电系统运行时间长，产生的数据量及其庞大）、数据种类（电站信息、检修信息、水雨情信息、图片信息、文档信息等）、数据增长速率（电站机组运行过程中的相关数据和考虑约束增长迅猛），还是数据分析价值都呈现出“大”的特点，如何充分利用这些大数据信息，从中挖掘出可以指导实际生产的调度规则，提高计划人员长中短期水火电计划制作效率和结果的合理性，是计划生成过程中需要重点研究的课题。国内已有传统电力系统信息平台的建设大多采用价格昂贵的大型服务器，存储采用磁盘阵列，数据库采用关系数据库系统，业务应用采用紧密耦合的套装软件，导致系统扩展性较差、成本较高，难以适应智能电网对状态监测数据可靠性和实时性的更高要求。就当前实际情况引入了Hadoop 大数据处理框架解决数据量巨增带来的瓶颈。
Hadoop 是一个大数据处理框架，它能够运行于多种平台上，并且具备良好的可靠性和可扩展性、数据处理量大、实时性高、成本低廉等优势。Hadoop 一经问世就受到了许多互联网公司的关注。它的分布式架构让处理非结构化数据的应用能够轻松运行
HDFS(Hadoop Distribute File System) 是 Hadoop 上的分布式文件系统。HDFS 有着高容错性的特点，采用 master/slave结构，并且用来设计部署在廉价的硬件上。它提供高吞吐量来访问数据，适合那些大量数据的应用程序。MapReduce 是一种处理海量数据的分布式计算模型框架，用于对大规模数据的并行计算。
HBase 是 Hadoop 的数据库，能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase 是分布式的，多版本的，面向列的存储模型。它存储的是松散型数据。
基于上述技术，利用现有的设备搭建水火电联合调度运行的电网大数据平台提供了可能性。
1.1.1耦合多维信息的电网水火电系统的大数据描述模型
随着大规模火电、水电、风电、太阳能发电等能源接入以及储能、超导等先进电力技术的突破，中国未来电网的发电、输电、调度、电、用电形态和运营模式都将发生重大变化[20]。未来电网的大体发展趋势是[21]：大规模集中式电源与大数量分布式电源相结合；大型骨干输电网与地方输配电网、微网相结合；清洁能源装机容量占比不断增长（据预测2050 年将在50% 以上），这些将对电网调度与控制产生重大影响。未来电力能量和信息将出现多元化、多向流动，使得智能调度业务支撑要求发生重大变化。大数据技术在智能调度领域的应用可极大提高电网调度的安全性、经济性。
随着智能电网建设的广泛开展，调度相关系统越来越多，积累的数据也越来越多，使得原有的各大系统关联性越来越强。需要将各类电网内外部及电网实时与业务准实时类大数据进行集成，在智能调度新需求下，形成了新的应用场景。未来电网运行控制迫切需要实时、准确的负荷模型支持。现有的分析方法往往采用估计和经验的方法给定负荷的参数，不精确。SCADA 采集了电网运行的稳态数据，WAMS 采集了电网运行的动态数据，利用大数据技术对这 2 类数据进行综合分析，可在线确定负荷动态模型，为实现即测–即辨–实时仿真–在线控制的电网控制运行新框架打下基础。
传统的调度与控制都是通过调节发电机组来实现发用电的平衡，但在水电并网容量达到较大比例时，仅依靠常规发电机组出力调整来平衡功率波动的传统调度模式未能充分发挥电网的全部调控能力，未来需求侧可控资源也必将纳入电网调度计划与实时控制体系。需求测资源具有类型多、数据量大、广域分布的特点。利用大数据技术综合分析全网负荷信息和需求侧可控资源信息，按最大范围资源优化配置的原则实现从实时到日、月、年等不同时间尺度的优化调度与控制决策，可提高电网全局态势感知、快速精确分析和全网统一控制决策的能力，在满足电网安全、经济、低碳环保运行的同时，也满足大范围资源优化配置以及最大限度接纳可再生能源等需求。
1.1.1扩展可配置的大数据模型构建策略
伴随着海量非结构化数据的出现,大数据服务需要能够面向结构化、半结构化和非结构化数据提供统一的服务,那么良好的数据模型就成为了实现大数据服务的最底层能力支持。
对于结构化和半结构化数据而言,已经产生了E-R模型和XML等成熟的数据模型。而对于非结构化数据而言,目前已有的数据模塑大多是针对特定数据类型,极少数的通用非结构化数据模型注重对数据本身特征的标识,这就为非结构化数据的识别带来较大困难,更增加了面向非结构化数据的大数据服务的应用复杂度。因此,扩展可配置的大数据模型应从数据产生背景和相关用户主体行为入手,提出了轻量级、包含用户特征、支持复杂检索的通用非结构化数据模型GDM,为非结构化数据服务构建奠定基础。
大数据可以分为结构化、非结构化、半结构化数据三类,大数据服务需要能够同时支持这三类数据。结构化数据是指能够用二维关系表达的数据,半结构化数据是指XML、网页这类具有一定结构的数据,非结构化数据是相对于结构化数据而言的,通过外在形式来松散表达数据意义的数据称为非结构化数据。非结构化数据涵盖多种数据类型,包括图片、文本、办公文档、XML、各类报表、HTML、图像和音频/视频等。
对于结构化数据而言,其本身釆用E-R数据模型,半结构化数据也己经有通过XML进行建模的方案,同时对于这两类数据的检索、分析技术也相对成熟。
对于非结构化数据而言,其具有格式各异的特征。例如,医院中的电子健康记录,来自于多个医生的口述记录,来自传感器和测量结果数据,以及影像数据(B超影像、X光片)。由于这些数据并不是数据分析所需的格式,因此想要其进行分析就存在很大困难。如果能够从数据中抽取属性,将非结构化数据表示成结构化形式,将有助于实现非结构化数据的有效识别和分析。
目前国内外在非结构化数据数据管理和数据模型方面进行了很多研宄。WinFS是一种语义文件系统,其通过全文分析方式提取<属性、值;>来表示非结构化数据,以关联数据库为基础进行文件存储,0RACLE、Microsoft SQLServer2008、IBMDB2等关系数据库使用大对象来存储和管理非结构化数据。内容管理系统则是从数据内容角度来集成、管理、挖掘非结构化数据。非结构化信息管理体系结构(Unstructured Information Management Architecture,UIMA)定义了一种平台独立的非结构化数据表示、建模、交换、组合的体系结构模型UCAR提出的NetCDF ( network Common Data Form)则设计了一种自解释的数据格式,将数据表示为维度、变量、属性与原始数据设计合理有效的数据模型能够为非结构化数据管理奠定良好的数据结构基础。因此,非结构化数据数据模型是非结构化数据管理领域的重要研究方向[2]。学术界对非结构化数据模型的研究主要集中在结构信息抽取、实体抽取和数据属性分类等方面。Doan等提出采用结构化的方式来管理非结构化数据,并提出人工干预是管理非结构化数据的重点,Agkhtein等提出了从文本文档中生成模式和抽取元组的新型策略,Jayram等构建了高精度的、以规则为基础的、基于文本文件信息提取的信息抽取系统,Siadat等提出一种E-R非结构
化数据模型,消除那些结构性的依赖于内容的元数据。0111等提出通过抽取结构信息来管理非结构化数据,并针对维基百科进行了结构抽取,Srivastava等提出通过关系模型来建模数据、元数据和数据关联,Amato等和Marcus等人为一个非结构化数据模型分为语义描述、底层特征、原始数据三个层面.
信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。
关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日
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全球十大大数据企业有哪些
全球十大大数据企业有哪些？ 大数据是目前最火热的名词之一，从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主：一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商；另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天，大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢？ 十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM，过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普 惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文 尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。
5、SAP SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软 微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工
最全的大数据术语合集 大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。因此，一亦在国外的一个网站上扒来了常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。其中部分定义参考了相应的博客文章。当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语。一个常见的大数据术语表大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。因此，我们通过本文给出一个常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。其中部分定义参考了相应的博客文章。当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语，如果你认为有任何遗漏之处，请告之我们。 A 聚合(Aggregation) –搜索、合并、显示数据的过程 算法(Algorithms) –可以完成某种数据分析的数学公式 分析法(Analytics) –用于发现数据的内在涵义 异常检测(Anomaly detection) –在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions, surprises, contaminants.他们通常可提供关键的可执行信息 匿名化(Anonymization) –使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据 应用(Application) –实现某种特定功能的计算机软件 人工智能(Artificial Intelligence) –研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习 B 行为分析法(Behavioural Analytics) –这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式 大数据科学家(Big Data Scientist) –能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人 大数据创业公司(Big data startup) –指研发最新大数据技术的新兴公司 生物测定术(Biometrics) –根据个人的特征进行身份识别 B字节(BB: Brontobytes) –约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。 1 B字节包含了27个0！ 商业智能(Business Intelligence) –是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解 C 分类分析(Classification analysis) –从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据 云计算(Cloud computing) –构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的（即云端） 聚类分析(Clustering analysis) –它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性 冷数据存储(Cold data storage) –在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时 对比分析(Comparative analysis) –在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果 复杂结构的数据(Complex structured data) –由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
世界主要国家的大数据战略和行动 美国将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面，并大力发展相关信息网络安全项目。 2009年，美国政府推出https://www.doczj.com/doc/256638279.html,，这是为了增加政府资料透明度而设立的一系列网站。 该网站依照原始、地理数据和数据工具三个门类，截至2012年11月，https://www.doczj.com/doc/256638279.html, 共开放出了超过40万项原始数据和地理数据，涵盖大约50个细分门类。为方便公众使用和分析，https://www.doczj.com/doc/256638279.html,平台还加入了数据的分级评定、高级搜索、用户交流以及和社交网站互动等新功能，汇集了1264个应用程序和软件工具、103个手机应用插件。通过开放API接口，https://www.doczj.com/doc/256638279.html,使得私人领域的开发者能够利用那些政府采集但未经梳理的各类信息，开发应用来提供公共服务或者进行盈利。但随着近年美国政府陷入财政困局，白宫于2011年4月宣布这些网站将终止营运，但会将它们开源化，以供各国的开发者使用或者根据需要修改。 2012年3月29日，美国白宫科技政策办公室发布《大数据研究和发展计划》，成立“大数据高级指导小组”。 该计划旨在通过对海量和复杂的数字资料进行收集、整理，以增强联邦政府收集海量数据、分析萃取信息的能力，提升对社会经济发展的预测能力。美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构宣布将进行2亿美元的投资，提高从大量数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平。同时，奥巴马政府还计划与工业界、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。这是美国政府在政策层面上将“大数据”上升到国家意志的重要举措，其影响极为深远。
《大数据导论》20春期末考核-00001试卷总分:100 得分:70 一、单选题(共10 道试题,共20 分) 1.大数据的特点不包含 A.数据体量大 B.价值密度高 C.处理速度快 D.数据不统一 答案:D 2.PaaS是()的简称 A.软件即服务 B.平台即服务 C.基础设施即服务 D.硬件即服务 答案:B 3.IaaS是()的简称 A.软件即服务 B.平台即服务 C.基础设施即服务 D.硬件即服务 答案:C 4.购物篮问题是##的典型案例 A.数据变换 B.关联规则挖掘 C.数据分类 答案:B 5.基础设施即服务的英文简称是 A.IaaS B.PaaS C.SaaS 答案:A 6.数据清洗的方法不包括 A.缺失值处理 B.噪声数据清除 C.一致性检查 D.重复数据记录处理 答案:D 7.以下哪项不是数据可视化工具的特性()
B.简单操作 C.更丰富的展现 D.仅需一种数据支持方式即可 答案:D 8.下列哪个工具常用来开发移动友好地交互地图() A.Leaflet B.Visual.ly C.BPizza Pie Charts D.Gephi 答案:A 9.SAN是一种() A.存储设备 B.专为数据存储而设计构建的网络 C.光纤交换机 D.HBA 答案:B 10.GFS中的文件切分成()的块进行存储 A.32MB B.64MB C.128MB D.1G 答案:B 二、多选题(共10 道试题,共20 分) 11.数据预处理的过程主要是 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据规约 答案:ABCD 12.大数据时代预测人类移动行为的数据特点是 A.多样化 B.数据量大 C.维数高 D.变化快 答案:BCD 13.下列属于传统统计学展示方法的是() A.柱状图
《大数据导论》课程期末复习资料 《大数据导论》课程讲稿章节目录： 第1章大数据概述 （1）大数据的概念 （2）大数据的特征 （3）大数据的数据类型 （4）大数据的技术 （5）大数据的应用 第2章大数据采集与预处理 （1）大数据采集 （2）大数据预处理概述 （3）数据清洗 （4）数据集成 （5）数据变换 （6）数据规约 第3章大数据存储 （1）大数据存储概述 （2）数据存储介质 （3）存储系统结构 （4）云存储概述 （5）云存储技术 （6）新型数据存储系统 （7）数据仓库 第4章大数据计算平台 （1）云计算概述 （2）云计算平台 （3）MapReduce平台 （4）Hadoop平台 （5）Spark平台 第5章大数据分析与挖掘 （1）大数据分析概述 （2）大数据分析的类型及架构 （3）大数据挖掘 （4）大数据关联分析 （5）大数据分类 （6）大数据聚类 （7）大数据分析工具 第6章大数据可视化 （1）大数据可视化概述 （2）大数据可视化方法 （3）大数据可视化工具 第7章社交大数据
（1）社交大数据 （2）国内社交网络大数据的应用 （3）国外社交网络大数据的应用 第8章交通大数据 （1）交通大数据概述 （2）交通监测应用 （3）预测人类移动行为应用 第9章医疗大数据 （1）医疗大数据简介 （2）临床决策分析应用 （3）医疗数据系统分析 第10章大数据的挑战与发展趋势 （1）大数据发展面临的挑战 （2）大数据的发展趋势 一、客观部分：（单项选择、多项选择） （一）、单项选择 1.以下不是NoSQL数据库的是（） A.MongoDB B.HBase C.Cassandra D.DB2 ★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统 参考讲稿章节：3.7 附1.1.1（考核知识点解释）： 目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable 还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等 另外，NewSQL数据库。例如：GoogleSpanner、V oltDB、RethinkDB、Clustrix、TokuDB和MemSQL等。 2以下不是目前主流开源分布式计算系统的是（） A.Azure B.Hadoop C.Spark
世界主要国家的大数据战略和行动 2015年07月03日17:30:22 来源：中国信息安全 分享到：3 【打印】【纠错】 美国 将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面，并大力发展相关信息网络安全项目。 2009年，美国政府推出https://www.doczj.com/doc/256638279.html,，这是为了增加政府资料透明度而设立的一系列网站。 该网站依照原始、地理数据和数据工具三个门类，截至2012年11月，https://www.doczj.com/doc/256638279.html,共开放出了超过40万项原始数据和地理数据，涵盖大约50个细分门类。为方便公众使用和分析，https://www.doczj.com/doc/256638279.html,平台还加入了数据的分级评定、高级搜索、用户交流以及和社交网站互动等新功能，汇集了1264个应用程序和软件工具、103个手机应用插件。通过开放API接口，https://www.doczj.com/doc/256638279.html,使得私人领域的开发者能够利用那些政府采集但未经梳理的各类信息，开发应用来提供公共服务或者进行盈利。但随着近年美国政府陷入财政困局，白宫于2011年4月宣布这些网站将终止营运，但会将它们开源化，以供各国的开发者使用或者根据需要修改。 2012年3月29日，美国白宫科技政策办公室发布《大数据研究和发展计划》，成立“大数据高级指导小组”。
该计划旨在通过对海量和复杂的数字资料进行收集、整理，以增强联邦政府收集海量数据、分析萃取信息的能力，提升对社会经济发展的预测能力。美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构宣布将进行2亿美元的投资，提高从大量数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平。同时，奥巴马政府还计划与工业界、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。这是美国政府在政策层面上将“大数据”上升到国家意志的重要举措，其影响极为深远。 2013年11月，美国信息技术与创新基金会发布了《支持数据驱动型创新的技术与政策》的报告。 报告指出，“数据驱动型创新”是一个崭新的命题，其中最主要的包括“大数据”、“开放数据”、“数据科学”和“云计算”。一方面，数据规模不断膨胀，且可获性越来越大，极大地刺激了新技术和新方法的发展。另一方面，这些技术反过来又提高了原始数据的使用价值，激励着更广泛、更大规模的数据收集和应用。报告就政府如何支持数据型驱动的创新提出了建议。一是政府应大力培养所需的有技能的劳动力，二是政府要推动数据相关技术的研发。报告还指出政府应该发挥的一项重要作用是，不仅要收集和提供数据，还要制定推动数据共享的法律框架，并提高公众对数据共享的重大意义的认识。
一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（V elocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（V eracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度知道—大数据概念大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：V olume、Velocity、Variety、Veracity。互联网周刊—大数据概念"大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的"4个V"之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服
务，或深刻的洞见，最终形成变革之力研究机构Gartner—大数据概念"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（A WS）、大数据科学家JohnRauser 提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly 说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是A WS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据技术 数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，
数据集成，主要是指基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程，是一个渐进的过程，只要有新的、不同的数据产生，就不断有数据集成的步聚执行。企业有了五年、八年的信息化发展，凌乱、重复、歧义的数据接踵而至，数据集成的空间与需求日渐迫切，企业需要一个主数据管理（Master Data Manager）系统来统一企业的产品信息、客户信息；企业需要一个数据仓库（Data Warehouse）系统来提高领导层的决策意识，加快市场战略调整行动；企业需要一个数据中心（Data Center）系统来集中交换、分发、调度、管理企业基础数据。 数据集成的必要性、迫切性不言而喻，不断被推至企业信息化战略规划的首要位置。要实现企业数据集成的应用，不光要考虑企业急需集成的数据范围，还要从长远发展考虑数据集成的架构、能力和技术等方面内容。从数据集成应用的系统部署、业务范围、实施成熟性看主要可分三种架构。一种是单个系统数据集成架构、一种是企业统一数据集成架构、一种是机构之间数据集成架构。 企业统一数据集成架构，组织结构较复杂的大型企业、政府机构尤为偏爱这种数据集成的架构，因此类单位具有业务结构相对独立、数据权力尤为敏感、数据接口复杂繁多等特征，更需要多个部门一起协商来建立一个统一的数据中心平台，来解决部门之间频繁的数据交换的需求。如金融机构、电信企业，公安、税务等政府机构，业务独立、层级管理的组织结构决定了内部数据交互的复杂性。概括来说此类应用属于多对多的架构、数据交换频繁、要有独立的数据交换存储池、数据接口与数据类型繁多等特点。
对于企业管理性、决策性较强的信息系统如主数据管理系统、财务会计管理系统、数据仓库系统等数据可直接来源于数据中心，摆脱了没有企业数据中心前的一对多交叉的困扰，避免了业务系统对应多种管理系统时需要数据重复传送
提高计算机性能的主要手段 ?提高处理器字长 ?提高集成度 ?流水线等微体系机构技术 ?提高处理器频率 迫切需要发展并行计算技术的主要原因 ?单处理器性能提升达到极限 ?应用规模和数据量急剧增大，超大的计算量/计算复杂度 并行计算技术的分类 1.按数据和指令处理结构：弗林(Flynn)分类 a)SISD：单指令单数据流 b)SIMD：单指令多数据流 c)MISD：多指令单数据流 d)MIMD：多指令多数据流 2.按并行类型 a)位级并行（Bit-Level Parallelism） b)指令级并行（ILP: Instruction-Level Parallelism） c)线程级并行（Thread-Level Parallelism） i.数据级并行 ii.任务级并行 3.按存储访问构架 a)共享内存（Shared Memory） b)分布共享存储体系结构 c)分布式内存（Distributed Memory） 4.按系统类型 a)多核/众核并行计算系统MC（Multicore/Manycore） b)对称多处理系统SMP（Symmetric Multiprocessing） c)大规模并行处理MPP（Massive Parallel Processing） d)集群（Cluster） e)网格（Grid） 5.按计算类型 a)数据密集型并行计算（Data-Intensive Parallel Computing） b)计算密集型并行计算（Computation-Intensive Parallel Computing） c)数据密集与计算密集混合型并行计算 6.按并行程序设计模型/方法 a)共享内存变量（Shared memory variables） b)消息传递方式（Message Passing） c)MapReduce方式
大数据 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 大数据的定义 大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。大数据的大小经常改变，截至2012年，单一数据集的大小从数太字节（TB）至数十兆亿字节（PB）不等。 在一份2001年的研究与相关的演讲中，麦塔集团（META Group，现为高德纳）分析员道格·莱尼（Doug Laney）指出数据增长的挑战和机遇有三个方向：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出的速度）与多变（Variety，多样性），合称“3V”或“3Vs”。高德纳与现在大部分大数据产业中的公司，都继续使用3V来描述大数据。高德纳于2012年修改对大数据的定义：“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”另外，有机构在3V之外定义第4个V：真实性（Veracity）为第四特点。 大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。美国在2012年就开始着手大数据，奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中，更强调大数据会是之后的未来石油。数据挖掘（data mining）则是在探讨用以解析大数据的方法。 大数据的特点 具体来说，大数据具有4个基本特征： 一是数据体量巨大。百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。 二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。 三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。 四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒大数据的作用 第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。 大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。 第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。 对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。 第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会
《地理空间数据库原理》课程期末考试卷 一、选择题（每题3分，共10题） 1、下列不适合直接采用关系型数据库对空间数据进行管理说法错误的是（A） A. 传统数据库管理的是连续的相关性较小的数字或字符，而空间数据是连续的，并且有很强的空间相关性； B. 传统数据库管理的实体类型较少，并且实体类型间关系简单固定，而GIS数据库的实体类型繁多，实体间存在着复杂的空间关系； C. 传统数据库存储的数据通常为等长记录的数据，而空间数据的目标坐标长度不定，具有变长记录，并且数据项可能很多，很复杂； D.传统数据库只查询和操作数字和文字信息，而空间数据库需要大量的空间数据操作和查询。 2. 下列关于的空间数据库管理方式经历的阶段及其各自特点说法错误的是（C） A. 文件关系数据库混合管理阶段，用一组文件形式来存储地理空间数据及其拓扑关系，利用通用关系数据库存储属性数据，通过唯一的标识符来建立它们之间的连接。 B. 全关系式数据库管理阶段，基于关系模型方式，将图形数据按关系模型组织。图形数据和属性数据统一存储在通用关系数据库中，即将图形文件转成关系存放在目前大部分关系型数据库提供的二进制块中。 C.面向对象数据库管理阶段，面向对象型空间数据库管理系统最适合空间数据的表达和管理。持变长记录，还支持对象的嵌套，信息的继承和聚集。支持SQL 语言，有一定的通用性。允许定义合适的数据结构和数据操作。 D.对象关系数据库管理阶段，解决了空间数据的变长记录管理，使数据管理效率
大大提高；空间和属性之间联结有空间数据管理模块解决，不仅具有操作关系数据的函数，还具有操作图形的API函数； 3. 对下述图形进行链式编码，编码结果为(D) A. 1,4,5,4,6,6,5,5,5,4,4,4 B.1,4,5,5,5,6,6,6,6,4,4,4 C.1,4,5,4,5,6,6,6,6,5,4,4 D.1,4,5,4,5,6,6,6,6,4,4,4 4. 使用游程编码对下述编码压缩后的结果为（B）WWWWWWWWWWWWBWWWWWWWWWWWWBBBWWWWWWW WWWWWWWWWWWWWWWWWBWWWWWWWWWWWWWW A.12W1B11W3B24W1B14W B.12W1B12W3B24W1B14W C.12W1B12W3B24W1B13W D.12W1B12W3B25W1B14W 5. 下列关于各种数据模型说法错误的是（A) A. Shapefile可以支持点，线，面等图形要素的存储。是一种比较原始的矢量数据存储方式，既能够存储几何体的位置数据，又可在一个文件之中同时存储这些
大数据在生活中的应用 当今世界，正处于一个信息化的重大发展时代。只要你稍有关注热点时事，总能看到“大数据”、“云计算”两个高频词。稍加了解，你会发现，大数据在许多行业中起着至关重要的作用，甚至在我们的生活中也有着非常多的应用。那么什么是大数据呢？大数据的概念到底又是什么？大数据的具体应用又有哪些？ 大约从2009年开始“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇，甚至连普通的网页上都可见到大数据云计算等高大上的字样，但是大数据到底是什么呢？作为一个普通人，并不是展业IT人才，怎样了解大数据？大数据和云计算是不是一样的，它们两个有区别吗？这样那样的疑问很多，可是又听说大数据在生活中的应用很多，随处可见，就连的吃喝住行都有它的影子。那么大数据在我们日常生活中又有哪些应用呢？大数据给我们的生活带来了哪些影响？下面我们就来浅谈一下“大数据”在我们日常生活中的应用和影响。 社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。大数据的价值主要就是，从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户口味或需求的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身。简单的说，如果我拥有了客户大量的信息，我就能从收集到的信息中知道客户的消费习惯和消费方向，通过这些数据分析出自身产品有哪些缺失，可以及时改变策略，而不是盲目的生产一些客户并不喜欢的产品增加自身成本。大数据的核心价值就是，提升决策准确性，降低风险，提升运营精准度，降低成本。
最简单的例子，每天我们打开一些带有广告性的网页，网页的两侧总会弹出一些商品推荐，而这些推荐正是由于大数据通过你平时在淘宝、天猫等交易网站上搜索过的商品信息，再提供给商家，广告商从而给你推送与你相关的商品。 大数据最本质的应用就在于预测，即从海量数据中分析出一定的特征，进而预测未来可能会发生什么。在数据足够“大”的情况下，你生活中几乎所有的需求都可能会被预测出来。例如，从数据分析出你可能会约会，于是会向你推荐衣服；从数据推测出你会出去旅游，于是向你推荐相关装备及旅行方式等。 进而言之，这是由于浏览器缓存cookie，你通过浏览器浏览任意网站内容时，都会在你的计算机缓存文件夹内生成一个缓存文件，其记录了你什么时间，通过什么渠道，访问了什么内容，做了些什么，等等一系列的信息。然后当你访问一些特定的网站时，其有广告位，而这些广告位（后台）就会去读取你的缓存文件，根据你的缓存文件内容，广告位就会为你推送相关的内容。实例：你通过百度搜索“贷款”，之后，这个信息就会被记录，当你访问一些网站其带有百度广告位，那这些广告位就会显示和“贷款”相关的内容。 大数据从何而来？美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番,目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
神奇的大数据：让大量数据说话 摘要大数据作为21世纪的新宠不仅在金融、管理、医学等领域大放光彩，且心理 测量中通过大数据处理技术发挥了重要作用。目前基于大数据的测量可体现在心理健康 的预测、工业组织领域等方面。大数据的数据体量巨大、数据种类繁多、流动速度快等 特点和广泛使用预测了其今后有着广阔的发展空间，但同时我们也不能忽略大数据测量 中的不足如非结构化数据难以处理等，要想在心理测量中运用好大数据，还需我们发挥 智慧将其扬长避短，发挥最大优势。 关键词大数据；心理测量；分析技术；数据挖掘 1 大数据如何在心理测量中展露身手 自“大数据时代预言家”维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》中提出大数据（Big Data）一词后，大数据成了一个越来越流行的话题（Zhang，2014）。仿佛一夜春风，大数据在许多行业火了起来，心理测量也紧跟时代步伐，渐渐将大数据应用其中。 吴莫愁自出道便有一定争议，但从来自微博等大数据来分析，这些争议仅限于每位观众对她不同的感觉，而非她自身的绯闻。百事公司查看数据后发现，吴莫愁具有极高的美誉，且她个性鲜明、带有很强的新生代印记，百事公司决定签约吴莫愁。2013年为百事广告代言的吴莫愁跻身“年度华语女歌手吸金榜”首位，大数据促成的这场签约，让双方达到了双赢的目的。 吴莫愁被百事可乐选为代言人是大数据与测量的结合的一个例子，这也是大数据对我们的生活产生了巨大影响的有力反映。 1.1 何为大数据 Apache·Hadoop组织在2010年将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此基础上，麦肯锡公司认为大数据大小超出了一般数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。 McAfee（2012)认为大数据具有数量大，多类别，收集快的特点。然而，大数据的不仅仅是电子记设备所记录的大量的、多种类的和快速收集的样本，还包含了统计分析的新工具和先进技术，从已知的数据来推断出有价值的数据信息。 1.2 大数据分析理论 大数据能用在测量当中，只因为它对数据有着强大的分析能力。大数据的处理技术包括从数据的采集、存储、维护、分析挖掘、可视化等以及集成。按层次划分，可分为数据采集预处理并存储、数据分析和处理和对数据解释（陶雪娇，2013）。 第一层，大数据采集预处理与存储，包括了文件系统、Haystack 、GFS 等。第二层，数据分析和处理数据分析，包括计算架构、查询索引、数据分析和处理。MapReduce是当前
国华电力大数据应用案例 工业互联网火力发电大数据集成平台
引言：工业互联网作为新一代信息技术与工业技术、制造技术深度融合的产物，日益成为新工业革命和中国制造2025 的重要基石，不仅是实现两化融合和智能制造的重要依托，也是落实国务院发改委关于深化“互联网+”智慧能源指导意见的重要举措。为进一步实现管控模式、管理手段、生产方式、生产技术的全面创新，融入能源互联网，建设“能量-信息-价值”互联互通的智能电力企业，在国家能源集团的领导和支持下，国华电力公司构建了电力生产大数据平台，并开展工业互联网的应用研究。 一、项目概况 国华电力公司通过对海量数据进行高效的存储组织和有效管理，为数据访问提供统一透明通道，来满足各类业务应用需求。大数据平台的建立，提升了公司大数据处理能力，可全面满足发电生产运行信息、能耗信息、电量信息、设备状态信息等数据服务与管理，为优化运行、状态评估、故障预警、发电生产集控运行等应用奠定基础。 1.项目背景
国家能源集团的发展目标是成为“技术领先、管理先进、创新驱动、价值创造”的世界一流清洁能源供应商。在电力板块，集团以持续创造价值为宗旨，提出建设智能电力，打造全绿色电力。智能电力离不开，智能化电站，智能化电站是在数字化电站基础上发展起来的，综合运用了各种数字化、自动化、信息化技术手段，形成的以数据分析处理技术为核心的新型电站。电站智能化水平的提升，导致现场总线、智能仪表、传感器、摄像头等新型技术和智能设备的大量应用，造成了数据采集量的急剧增大，数据采集的多样化与多源化的情况日益显现，在智能化电站产生了，数据采集的范围越来越广，采集频率越来越高，数据类型越来越多，数据量越来越大，数据产生速度越来越快的现象，为大数据应用奠定了基础。 2.项目简介 1、电厂面对大规模且种类多样的现场数据，传统的应用软件已经很难处理。 有必要运用大数据管理、大数据分析与挖掘技术，通过在智能化电站的体系中，进一步强化和拓展数据的利用范围与利用方式，让数据赋予电站新的生产运营能力，并从中发现新的认知，创造新的价值，满足智能电站的生产与运营。 2、本项目通过构建国华电力公司大数据分析平台，对电力大数据分析与应 用的关键技术路径、核心技术内涵及其应用方向的研究，实现数据集成 与治理服务，为国华公司建设以大数据为核心的系统集成服务、大数据 开发、应用、发布服务提供基础支撑，为电厂本质安全提升、智能诊断、 运行优化、经营决策等业务领域的软课题研究提供实践环境。 3.项目目标 1、探索从以流程为中心向以数据为中心转变的信息化建设模式。建立以大 数据为核心的工业互联网平台，汇聚全业务、全类型数据资源，通过数据“存储、整合、建模、分析”，全面支撑国华电力数据应用需求，为电厂提供设备全生命周期管理、生产运行工况、经营决策提供分析诊断和决策支持服务。支持电厂海量设备高并发接入、支持微服务形式的应用开发、支持关键应用的垂直服务，切实帮助企业降低成本，提升工作效率，增强管理水平，为员工提供灵活、多样的个性化服务。在此基础上，