基于海量数据传输方式及融合研究 摘要本文简要的论述了海量数据传输方式及融合技术，将电力大数据通过高效、快速、安全的进行传输，以分布式消息机制进行数据交互和传输，从而达到数据快速交付及应用，满足不同业务层级人员的数据需求。基于以上的目标本文主要对数据传输技术和融合技术进行论述。 关键词电力；微服务；海量数据；技术难点；数据接口服务；文件传输接口；数据交互技术 Research on mass data transmission and fusion zhangxinyang，chenda The Information Centre of Yunnan power grid limited liability company，Kunming 650217 Abstract This paper briefly discusses the massive data transmission and fusion technology，the power of big data in an efficient，fast and secure transmission of data to the micro application services，so as to achieve rapid delivery of data and application，to meet the different levels of staff business data needs. Based on the above objectives，this paper mainly discusses the data transmission technology and fusion technology. Key words Electric power；Micro service；Massive data；Technical difficulties；Data interface service；File interface service；Data delivery technology 1 概述 电力行业在海量数据采集方面，目前着重单一领域的数据采集，电网及设备的状态运行数据、管理类数据、在线监测数据以及用户用电计量数据都未能进行数据统一规划，另外，针对外部的气象信息、宏观经济、用电舆情等数据也未纳入统一。 存在单一系统主数据完整性不足，各系统间数据单独采集、分散存储、独立应用等问题。 数据存储技术落后。目前面向结构化数据存储的关系型数据库已经不能满足相互电力大数据快速访问、大规模数据分析的需求，较难支撑电力业务的更专业应用需求。针对海量状态监测、用电计量等准实时数据，基于原有存储技术的落后都不能实现永久存储，电网中大量的历史数据都只能被定期转存并逐步清理，没有发挥出更多的价值[1]。
■现代管理科学■2009年第8期 输入 输出 输入层 输出层 隐蔽层 图2典型的神经网络 Σ θi f [·]yi x 1x 2 x n …… w i1w i2w in 图1神经元模型 我国金融行业是信息化起步比较早,相对比较成熟的。在全面实现电子化的过程中积累了大量的数据。这些数据背后隐含着大量的知识与规则。而多数机构并没有挖掘出这些知识与规则。甚至有的企业并没有意识到它的存在和价值,更谈不到挖掘与利用。
近几年随着金融市场的开放,外资金融机构的进入,多种金融创新将不断涌现,竞争也随之不断加剧。同时也不可避免的是金融行业面临诸多新的风险,这使得金融机构的经营管理既要进行管理上的创新、经营业务上的创新,又要及时的规避风险。数据挖掘技术是金融业继信息化技术之后的另一个创新点与重要的技术工具。 一、基本概念 随着计算机软硬件技术、网络技术等的飞速发展,各行各业的数据库中积累了大量的数据,而且每天还在急剧地增长,在这些海量的数据中隐藏着大量的、有用的知识,这些知识表现为关联、规则、趋势等。而传统地阅读或简单的数据检索,远不能够及时提取出那些不同层次的知识,数据的真正价值远没有被发现与利用。这不仅造成了信息的浪费,更重要的是企业失去商机。为了避免这种情况,减少损失,寻找商机,必须要有一种能分析大量数据的新型的数据分析技术,数据挖掘正是这样一种技术,它融和了数据库技术、人工智能、统计技术、机器学习等技术,它能够把海量的数据被自动地和智能地转化为有用的信息和知识。 数据挖掘(Data Mining 或称为知识发现,也称为基于数据库的知识发现,是通过信息技术对大量的数据进行探索和分析的过程,在浩如烟海的数据中提取有用、有效的信息,发现有用的模式与规律。数据挖掘是指在对大量的企业历史数据进行探索后,揭示出其中隐藏着的规律性内容,并且由此进一步形成模型化的分析方法。 通过数据挖掘还可以建立起企业整体或某个业务过程局部的不同类型的模型。这些模型不仅可以描述企业当前发展的现状和规律性,而且可以用来预测当条件变化后可能发生的状况。这可以为企业开发新的产品和服务、甚至于为企业机构的重组提供决策支持依据。 数据挖掘技术往往与数据仓库技术紧密结合。数据仓 库是面向主题的、集成的、相对稳定的反映历史变化的数据集合。多数数据挖掘是基于数据仓库的,数据仓库为数据挖掘提供有价值的数据。 二、数据挖掘的主要技术
1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ 方案1：可以估计每个文件安的大小为5G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。 s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为）中。这样每个小文件的大约为300M。 s 遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000各小文件（记为）。这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（）中，不对应的小文件不可能有相同的url。然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。 s 求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。 方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter，4G内存大概可以表示340亿bit。将其中一个文件中的url使用Bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率）。 2. 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。 方案1： s 顺序读取10个文件，按照hash(query)%10的结果将query写入到另外10个文件（记为 ）中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。
海量数据处理方法总结 大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu，google，腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1 Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集。 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit 数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为
c++对txt文件的读取与写入/* 这是自己写程序时突然用到这方面的技术，在网上搜了一下，特存此以备后用~ */ #include
云计算和大数据的关系 -----天互数据 首先、什么是云计算？ 云计算（英语 <，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意[1]味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 云计算的特征 (1)资源配置动态化。根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，当增加一个需求时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时，可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的，实现了IT资源利用的可扩展性。 (2)需求服务自助化。云计算为客户提供自助化的资源服务，用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录，客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。 (3)以网络为中心。云计算的组件和整体构架由网络连接在一起并存在于网络中，同时通过网络向用户提供服务。而客户可借助不同的终端设备，通过标准的应用实现对网络的访问，从而使得云计算的服务无处不在。 (4)资源的池化和透明化。对云服务的提供者而言，各种底层资源（计算、储存、网络、资源逻辑等）的异构性（如果存在某种异构性）被屏蔽，边界被打破，所有的资源可以被统一管理和调度，成为所谓的“资源池”，从而为用户提供按需服务；对用户而言，这些资源是透明的，无限大的，用户无须了解内部结构，只关心自己的需求是否得到满足即可。 云计算和大数据的关系 本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！ 大数据技术和云计算的关系 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱： 1）大数据存储和管理； 2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。． 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：
三维点云数据处理的技术研究 中国供求网 【摘要】本文分析了大数据领域的现状、数据点云处理技术的方法，希望能够对数据的技术应用提供一些参考。 【关键词】大数据;云数据处理;应用 一、前言 随着计算机技术的发展，三维点云数据技术得到广泛的应用。但是，受到设备的影响，数据获得存在一些问题。 二、大数据领域现状 数据就像货币、黄金以及矿藏一样，已经成为一种新的资产类别，大数据战略也已上升为一种国家意志，大数据的运用与服务能力已成为国家综合国力的重要组成部分。当大数据纳入到很多国家的战略层面时，其对于业界发展的影响那是不言而喻的。国家层面上，发达国家已经启动了大数据布局。2012年3月，美国政府发布《大数据研究和发展倡议》，把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面，投资2亿美元发展大数据，用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平;2012年7月，日本提出以电子政府、电子医疗、防灾等为中心制定新ICT(信息通讯技术)战略，发布“新ICT计划”，重点关注大数据研究和应用;2013年1月，英国政府宣布将在对地观测、医疗卫生等大数据和节能计算技术方面投资1(89亿英镑。 同时，欧盟也启动“未来投资计划”，总投资3500亿欧元推动大数据等尖端技术领域创新。市场层面上，美通社发布的《大数据市场:2012至2018年全球形势、发展趋势、产业
分析、规模、份额和预测》报告指出，2012年全球大数据市场产值为63亿美元，预计2018年该产值将达483亿。国际企业巨头们纷纷嗅到了“大数据时代”的商机，传统数据分析企业天睿公司(Teradata)、赛仕软件(SAS)、海波龙(Hy-perion)、思爱普(SAP)等在大数据技术或市场方面都占有一席之地;谷歌(Google)、脸谱(Facebook)、亚马逊(Amazon)等大数据资源企业优势显现;IBM、甲骨文(Oracle)、微软(Microsoft)、英特尔(Intel)、EMC、SYBASE等企业陆续推出大数据产品和方案抢占市场，比如IBM公司就先后收购了SPSS、发布了IBMCognosExpress和InfoSphereBigInsights 数据分析平台，甲骨文公司的OracleNoSQL数据库，微软公司WindowsAzure 上的HDInsight大数据解决方案，EMC公司的 GreenplumUAP(UnifiedAnalyticsPlat-form)大数据引擎等等。 在中国，政府和科研机构均开始高度关注大数据。工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分，而另外三项:信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相 关;2012年12月，国家发改委把数据分析软件开发和服务列入专项指南;2013年科技部将大数据列入973基础研究计划;2013年度国家自然基金指南中，管理学部、信息学部和数理学部都将大数据列入其中。2012年12月，广东省启了《广东省实施大数据战略工作方案》;北京成立“中关村大数据产业联盟”;此外，中国科学院、清华大学、复旦大学、北京航空航天大学、华东师范大学等相继成立了近十个从事数据科学研究的专门机构。中国互联网数据中心(IDC)对中国大数据技术和服务市场2012,2016年的预测与分析指出:该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6。17亿美元，未来5年的复合增长率达51(4%，市场规模增长近7倍。数据价值链和产业链初显端倪，阿里巴巴、百度、腾
基于云计算物联网的大数据搜集处理技术 YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】
基于云计算物联网的大数据搜集处理技术 摘要： 随着云计算云储存物联网等新技术的应用，人们通过社交网络电子商务平台及移动智能终端等途径搜集，处理各种数据呈爆炸型增长，在容量关系和复杂性等方面已超出了传统的处理能力和认知范围。 在解析物联网两层基本涵义的基础上, 提出了包括底层网络分布、汇聚网关接入、互联网络融合、终端用户应用四部分的物联网系统架构;设计了由网络通信协议、网络控制平台、应用终端平台组成的面向物联网的网络协议体系, 并从硬件和软件两个层面讨论了实现物联网的关键技术;在分析当前物联网标准、技术、安全以及应用方面存在问题的基础上提出了未来物联网发展的六个重要理念。 大数据时代已经来临数据已经成为经济增长和，社会价值创造的源泉为人们提供无限机遇。然而我们也应该注意到快速发展的数据挖掘与利用技术使个人在网络空间从匿民变成透明。 关键词：云计算，物联网，大数据收集与处理 引言： 近年来，社交网络、电子商务、数字城市、在线视频等新一代大规模互联网应用发展迅猛。这些新兴的应用具有数据存储量大、业务增长速度快等特点。为了解决上述问题，2006 年Google、Amazon等公司提出了“云计算”的构想。根据美国国家标准与技术研究院（NIST）的定义，云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地访问共享资源池（如计设施、存储设备、应用程序等）的计算模式。到2018年互联网与经济社会各领域融合发展，进一步深
化，基于互联网的新业态成为新的经济增长动力，互联网支撑大众创业万众创新的作用进一步增强，网络经济与实体经济协同互动的发展格局基本形成。无处不在的物联网通信时代即将来临，世界上所有的物体，从轮胎到牙刷从房顶到纸巾都可以通过互联网进行信息交换。 物联网(Internet of Things , IoT)作为一种新兴网络技术和产业模式 , 在业界受到广泛关注.从国际电信联盟(ITU)在信息社会世界峰会上发布的《互联网报告2005 :物联网》中可以总结出物联网所体现的两层基本涵义:(1)目前的三大网络, 包括互联网(Internet)、电信网、广播电视网是物联网实现和发展的基础, 物联网是在三网基础上的延伸和扩展;(2)用户应用终端从人与人之间的信息交互与通信扩展到了人与物、物与物、物与人之间的沟通连接, 因此, 物联网技术能够使物体变得更加智能化.从目前的发展形势看, 最有可能率先获得智能连接功能的物体包括家居设备、电网设备、物流设备、医疗设备以及农业设备, 并基于此实现人类与自然环境的系统融合开创经济，新时代。专家指出，当前我国经济进入新常态，平稳度过新旧产业与核动能转化期需要强劲有力和恒久持续的支持力量。抢占经济制高点，促进大众创业，万众创新，提升公共服务水平必须走互联网融合创新之路。 一、云计算 1.云计算基础 云计算是并行计算（Parallel Computing）、分布式计算（Distributed Computing）、网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化（Virtualization）、效用计算（Utility
技术与市场 技术应用 ２０１９年第２６卷第５期 数据挖掘与人工智能技术探讨 聂 华 （陕西职业技术学院，陕西西安７１００３８） 摘 要：人工智能技术在现代生活中发挥着越来越重要的作用，互联网时代带来了海量的数据信息，如何加速对数据的挖掘也是未来研究的重要方向。主要介绍了大数据挖掘技术是如何推动人工智能的发展，并对数据挖掘的含义进行了阐述，结合工作经验对大数据挖掘技术与人工智能的关系进行了分析。关键词：大数据；人工智能；技术 ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－８５５４．２０１９．０５．０５３ 引言 今天的社会已进入人工智能时代，计算机技术已经开始应用于社会生产和日常生活的各个方面，并且开始融入人工智能，人工智能的应用极大地改善了我们的生活，提高了工作效率，并开始取代人类完成危险和复杂的工作，大数据时代的到来，有效提高了数据的使用效率。互联网时代产生了大量的数据信息，人工智能的发展离不开对数据信息的处理，所以对于人工智能的未来发展而言，在信息数据的挖掘方面也十分重要。 大数据挖掘技术推动了人工智能的发展１．１ 人工智能的发展 人工智能的想法来源于实际的劳动，是在生产技术中不断地被发现和发展的。早期人们都是直接控制生产劳动工具，到了工业革命后，人们开始用蒸汽来驱动机车及其运转，到进一步发明发电机，开始形成初步的控制技术，到现在成熟地利用电力来进行拓展勘查，如地质勘探和深海探测，这其中已经开始形成一套成熟的控制理论，控制策略也在不断完善，人类在生产中不断地改进技术，为了提高控制精度，加快控制的响应速度，人工智能控制技术应运而生。１．２ 大数据技术与人工智能发展的关系 大数据是指大量信息项之间的数据处理，对特定范围或扇区内的特征物理量，比如数量、属性、趋势等。最终对这些数据 进行处理，从多个方面系统地理解某一具体事物。而人工智能是指研究和开发用于模拟、扩展人类智能的形式，并且在不断地革新控制方法，进行应用系统的新技术科学。 根据人工智能的定义我们不难看出，人工智能本身就是一门技术科学。在技术的发展上又与以往的直接生产经验分离，只有借助大数据才能更好的发展。通过收集和分析技术参数，大数据使用计算机系统智能地重新设计算法，从技术操作中完成人类难以完成的工作，而人工智能又能迅速的对数据进行处理，挖掘所需信息。 数据挖掘的定义和研究现状 ２．１ 数据挖掘的定义 数据挖掘是现在关注的一个研究方面，是揭示数据中存在的模式和数据关系的一门学科，它的研究重点偏向对大型可观察数据库的处理。数据挖掘技术的出现，进一步拓展了人工智能应用领域。数据挖掘包括对数据的提取，以及进行分析的过程，前者主要是需要从信息众多而且复杂的数据库中提取有用的信息，后者则是进行比较，对需要的功能进行数据的分析，形成智能系统。 ２．２ 数据挖掘的研究现状 数据挖掘反复的过程，需要不断循环挖掘的过程，也正是通过这种不断挖掘，从而来实现到用户的要求。数据挖掘的发展阶段如图１ 所示。 图１ 数据挖掘过程 今天的数据挖掘应用主要集中在电信、农业、银行、电力、化学品和药品等领域，应用广泛，但是实际上深入的应用还远未普及。根据Ｇａｒｔｎｅｒ的报告，数据挖掘在未来的１０年仍将会是重点的研究对象，并且数据挖掘也开始成为一个独立的专业学科。 人工智能和数据挖掘技术的发展前景３．１ 在日常生产中的应用 现在的生活生产离不开互联网，将人工智能技术应用于互联网也是一个必然趋势，人工智能的应用能为人们的生活提供 （下转第１３１页） ９ ２１
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任
意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个
第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2. 西摩·克雷( ) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8. (1) 超大规模 “云”具有相当的规模，云计算已经拥有100多万台服务器，、、微软、等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
(4) 通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样
大数据处理技术参考架构 二〇一五年十二月
目录 1.背景 (1) 2.技术目标 (3) 3.技术要求 (3) 4.大数据处理业务场景 (4) 5.大数据处理技术对比 (6) 5.1. MPP与H ADOOP&S PARK技术对比 (6) 5.2. H ADOOP&S PARK技术优势 (9) 5.3. H ADOOP框架对比 (10) 5.4. H ADOOP使用情况 (11) 5.5. H ADOOP血缘关系 (12) 5.6. 行业大数据应用场景对比分析 (17) 6.大数据处理参考架构 (19) 6.1. 参考架构 (19) 6.2. 与J AVA EE体系对比 (21)
6.3. 参考架构运行状态 (21) 7.总结与思考 (22) 附录：名词解释 (25)
1.背景 随着大数据时代的到来，数据由海量拓展为多样，在注重计算速度的同时更加关注挖掘有价值的数据。以IOE体系为核心的数据计算和存储方式越来越不能满足目前大数据处理在性能和成本上的综合要求。为适应对大数据处理的要求，众多的分布式计算平台随之兴起，在对众多分布式计算平台进行权衡的同时，增强自主创新能力，以满足人民银行对信息技术安全可控的要求。 在核心应用自主研发、核心知识自主掌控的氛围下，保障大数据技术达到灵活可用的目标，确保数据和信息的有效、及时，确保信息系统的可靠、灵活。同时，充分的利用开源产品透明公开的关键信息，做到对技术细节的掌控和验证，开源产品的特点也更能够激发开发者的热情并推进技术的快速变革。 在“互联网+”的战略布局下，当利用信息通信技术把互联网和包括金融行业在内的相关行业结合起来时，能够更加合理和充分的利用大数据技术促进互联网金融的健康发展。当前互联网金融的格局中，由传统金融机构和非金融机构组成。传统金融机构的发展方向主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新、手机APP服务等；非金融机构的发展方向则主要是指利用互联网技术进行金融运作的电子商务企业、P2P模式的网络借贷平台，众筹模式的网络投资平台或掌上理财服务，以及第三方支付平台等。在金融行业新兴业态下，为促进互联网金融的健康发展，为全面提升互联网金融服务能力和普惠水平，为有效防范互联网金融风险及其外溢效应而提供技术支撑。 在金融领域，新生业态层出不穷，金融机构日益多样化，金融资产的流动性
云计算与大数据处理技术 今天，随着IT规模越来越大，数据规模呈几何级数增长，已经超出了传统技术方法所能解决的范畴。为此，人们把目光转向了刚刚兴起的云计算，希望通过云计算来实施海量数据处理解决方案，实现以更小的成本来处理更大规模数据的目标，并成为目前云计算应用所面对的极大挑战。本课程基本思想如下：1，目前，“云计算”已经不是一个刚刚流行的时髦概念了，在一些传统IT 方法显得无能为力的场合，云计算正在开始大展拳脚，表现了强大的解决问题的能力，海量数据存储与处理正是属于这种场合。我们如何在云计算分布式环境下正确设计大数据量数据模型？如何在设计中解决资源、效率、安全性、可靠性等一系列极难平衡的问题？如何通过云计算帮助我们解决在传统IT技术中看似解决不了的敏感问题？这些都是我们在云计算架构设计中需要深入研究的键问题。 2，理解问题最好的方法是分析成功案例，本课程分别从多个角度分析在面对海量数据处理的困难时，不同的应用体系是如何解决问题并获得成功的。研究这些已有的体系不是目的，而是希望学员能够通过学习这些解决问题的方法和思路，通过归纳整理深入理解，再根据自己所面对的领域特征，形成解决具体实际问题的方案。这也是让云计算在海量数据处理领域真正发挥作用的有效途径。 3，云计算是一种服务，在云计算应用架构设计中，就必须考虑作为服务与普通的产品设计有哪些不同？需要考虑的产品的服务特征有哪些？如何搭建面向不同层次、合适的服务平台？在这个过程中，我们需要考虑哪些问题？有哪些成功的案例？有些什么解决方案？
4，云计算应用最重要的问题是安全问题。安全不是一个后期需要解决的独立问题，而是在前期就需要投入巨大精力来考虑的产品策略。可以说，安全性与可用性是云计算能否顺利实施与应用的关键点，也是云计算架构设计的关键因素。我们应该如何考虑安全问题？如何解决诸如数据安全、网络安全、主机安全、数据管理以及灾难恢复等一系列问题？如何制定合适的安全性与可用性策略？在 实践中有什么经验和教训？ 5，为了把传统数据中心改造为基于云计算的服务系统，虚拟化是一个重要手段。我们必须深入研究虚拟化技术是如何实现的。虚拟化技术有哪几个层面的问题？如何正确应用虚拟化技术来实现把基础设施向服务转型？各种虚拟化技 术有些什么优点？有哪些陷阱？如何规划技术解决方案？如何正确进行云计算 体系结构设计？ 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，希望推动国内云计算项目开发上升到一个新水平。 云计算与大数据处理技术 第一讲云计算的概念与现状 1）云计算的概念 2）云计算发展现状 3）云计算实现机制 4）云计算的发展环境
如何处理数据库中海量数据，以及处理数据库海量数据的经验和技巧 疯狂代码 https://www.doczj.com/doc/6d1037174.html,/ ?:http:/https://www.doczj.com/doc/6d1037174.html,/DataBase/Article11068.html 海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提 高了处理效率和处理的成功率。在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 ;如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。二、软硬件要求高，系统资源占用过高 对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。三、要求很高的处理方法和技巧。 这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用 Oracle或者DB2，微软公 司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘，傲博知识库等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式 ，不过处理机制大体相同。例 如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复 合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合 操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。五、建立缓存机制 当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。六、加大虚拟内存 如果系统资源有 限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为
云计算与大数据处理 1.引言 从某种程度上来讲，云计算是面向服务计算的一个极其成功的范例。云计算的三大理念包括：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）以及软件即服务（SaaS）。这一概念甚至同样可以扩展到数据库即服务（DBaaS）抑或存储即服务（SaaS）。灵活性强、计次付费、前期低投资以及风险转移几大特性，使得云计算成为部署新型应用的一种普遍方式。大量云计算应用服务的不断涌现，也催生了各种各样的云平台。越来越多的平台和应用，同时作为生产者和消费者，也使得互联网上的数据量以惊人的速度日益扩增。可扩展数据管理系统因此就成为云计算基础架构的重要一环。对于可扩展分布式数据管理的研究已经持续了许多年。大多数研究都关注于如何设计出一种同时适用于更新密集任务和专业分析任务的可扩展式系统。最初的方案有应用于更新密集型任务的分布式数据库，以及专业分析任务的并行数据库。其中并行数据库更是从原型系统一直发展到可用的商业系统水准。然而相比之下分布式数据库却发展的差强人意且从未得到商业化。 2.可扩展海量数据管理系统 应用服务的数据访问模式的变革，再加上急速扩增的需求，催生了一种被称作键值对（Key-Value）存储的新型系统。键值存储模式出现后受到各种企业的追捧并且得到了广泛采用。在工业界和学术界，MapReduce模式以及其开源实现项目Hadoop都得到了迅速应用普及。而且更进一步，针对不同的应用场景下的可用性以及运行效率提升，也不断有各种Hadoop改良解决方案被提出。部署在云端的应用服务都有着各自对于数据管理的迫切需求，这样就有诸多的可供研究的空间。总之，为解决各领域大数据管理带来的挑战，催生了数不胜数的系统方案。各种云计算服务都需要对分布存储的、海量的数据进行处理分析。具体而言，云计算应用面临的数据管理挑战体现在数据的海量性、异构性以及非确定性。针对这些特点，来构建高可用性及强可扩展性的分布式数据存储系统，目前云计算系统中的数据管理技术除了MapReduce之外，主要还包括Google的GFS、BigTable和亚马逊的Dynamo。 2.1MapReduce技术 MapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行计算。作为一个新的编程模型，MapReduce将所有针对海量异构数据的操作抽象为两种操作，