2.5数据仓库模型的设计 数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151: .概念模型设计; .逻辑模型设计; .物理模型设计; 下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。 2.5.1概念模型设计 进行概念模型设计所要完成的工作是: <1>界定系统边界 <2>确定主要的主题域及其内容 概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。 概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。 1.界定系统的边界 数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前: . 要做的决策类型有哪些? . 决策者感兴趣的是什么问题? . 这些问题需要什么样的信息? . 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据? 这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。 2，确定主要的主题域 在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内
实时计算，流数据处理系统简介与简单分析 发表于2014-06-12 14:19| 4350次阅读| 来源CSDN博客| 8条评论| 作者va_key 大数据实时计算流计算 摘要：实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。 编者按：互联网领域的实时计算一般都是针对海量数据进行的，除了像非实时计算的需求（如计算结果准确）以外，实时计算最重要的一个需求是能够实时响应计算结果，一般要求为秒级。实时计算的今天，业界都没有一个准确的定义，什么叫实时计算？什么不是？今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。 以下为作者原文： 一．实时计算的概念 实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。 主要应用的场景： 1) 数据源是实时的不间断的，要求用户的响应时间也是实时的（比如对于大型网站的流式数据：网站的访问PV/UV、用户访问了什么内容、搜索了什么内容等，实时的数据计算和分析可以动态实时地刷新用户访问数据，展示网站实时流量的变化情况，分析每天各小时的流量和用户分布情况） 2) 数据量大且无法或没必要预算，但要求对用户的响应时间是实时的。比如说： 昨天来自每个省份不同性别的访问量分布，昨天来自每个省份不同性别不同年龄不同职业不同名族的访问量分布。 二．实时计算的相关技术 主要分为三个阶段（大多是日志流）: 数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段
下面具体针对上面三个阶段详细介绍下 1）数据实时采集： 需求：功能上保证可以完整的收集到所有日志数据，为实时应用提供实时数据；响应时间上要保证实时性、低延迟在1秒左右；配置简单，部署容易；系统稳定可靠等。 目前的产品：Facebook的Scribe、LinkedIn的Kafka、Cloudera的Flume，淘宝开源的TimeTunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。他们都是开源项目。 2）数据实时计算 在流数据不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能对用户有用的信息，并把结果发送出去。 实时计算目前的主流产品：
数据分析平台 分析平台 实时加载 & 查询 高级库内分析 数据设计 & 管理工具 列式存储 & 执行 强劲的数据压缩 扩展的MPP架构 自动的高可用性 优化器, 执行引擎 & 负载管理 内在的 BI, ETL, & Hadoop/MapReduce 集成 Vertica的分析平台为特定目的建造的，以使公司从他们的数据中提取价值，他们需要在今天的经济环境中茁壮成长的速度和规模。不像大多数其它的数据仓库供应商正试图改造21世纪的技术，几十年的老基础设施，Vertica的设计和建造自成立以来，为当今最苛刻的分析工作负载。此外，每一个的Vertica的成分是由设计，能够充分利用其他。
Vertica分析平台关键特性 实时查询 & 加载 ?通过不断加载的信息，获取数据的时间 价值，同时允许立即进行丰富的分析。 高级的库内分析 ?不断增长的特点和功能库，展示和处理 更多和CPU内核紧密结合的数据，而无需解压。 数据设计 & 管理工具 ?强大的设置，调整和控制以达到使 用最小的管理工作，就可以进行持续改进，而系统仍然保 持在线。 列式存储 & 执行 ?执行查询快50 - 1000倍，消除了昂贵的 磁盘I / O，没有的索引和物化视图的麻烦和开销。 强劲的数据压缩 ?我们的引擎，以较少的资本性支出完成 更多的压缩数据，同时提供卓越的性能。 可扩展的MPP架构 ?Vertica的自动和无限线性扩展，只需 在网格中添加行业标准x86服务器 自动的高可用性 ?不间断地运行与优化，提供卓越的查询 性能，良好的自动冗余，故障切换和恢复。 优化器执行引擎 & 负载管理 ?获得最大的性能，而无需担 心它如何工作的细节。用户只思考有关的问题，我们快速 地提供答案。 内在的 BI, ETL, & Hadoop/MapReduce 集成 ?一个强大和 不断增长的生态系统的分析解决方案的无缝集成。 今天，世界各地的信息是连续产生的。因此，隔夜批量加载 数据已经成为奢侈的过去。组织必须能够不停顿地加载到信 息到他们的分析平台，同时允许进行数据丰富的分析。 信息的时间价值是非常重要的，在数据产生后，用户越早处理就越有价值。对于零售商来说，这可能意味着即时的 促销和库存的摆放。对于金融公司，这会影响到及时的交易 决策。对于网络游戏公司，这提供了更加个性化和引人入胜 的游戏体验。这个最小延迟的量是不容易的壮举。因为从网 络源，用户鼠标点击，金融交易，传感器网络和越来越多的 其他来源的信息量是压倒性的挑战。
提升数据保护：Oracle数据仓库的实时数据采集在使用数据仓库软件时，最常见的约束之一是源系统数据批量提取处理时的可用时间窗口。通常，极其耗费资源的提取流程必须在非工作时间进行，而且仅限于访问关键的源系统。 低影响实时数据整合软件可以释放系统的批处理时间。当提取组件使用非侵入式方法时，如通过读取数据库事务日志，只会捕捉发生变化的数据，不会对源系统产生影响。因此，数据提取流程可以在任意时段全天候执行，即使用户在线也可以。 当以实时方式提取数据时，虽然必须改变数据采集流程中各个元素支持实时数据的方式，但是这些数据可以带来不一般的业务价值。而且，这些数据必须得到有效的保护，同时也很难针对这些不停变化的数据应用灾难恢复和备份技术。 但是，在数据仓库中应用实时数据整合的技术也可以进一步保护数据。毕竟，实时移动数据的技术也可以实时操作数据，从而形成一个数据保护技术入口。但是，变化数据的速度和效率可能会受制于数据保护流程的延迟。
这意味着，在转到整合数据仓库的主动数据采集模式时，首要考虑的问题之一是数据经过IT系统的流程和可能产生的延迟。换而言之，实时数据整合要求理解变化的数据，以及促进或妨碍这种变化的组件。 显然，企业希望保护他们的数据。然而，随着数据容量需求的增长，存储技术也成为业务持续性依赖的重要业务资产。而且，随着实时分析成为业务流程的一部分，它也归入到业务持续性的范畴之中。实现数据安全性和持续性的最基本方法是硬件或软件复制，它会自动保存第二个关键数据副本。此外，自行创建或基于开源软件创建的备份方法也不存在。 企业级数据管理应用主要涉及5个重要领域：灾难恢复、高可用性、备份、数据处理性能和更高级数据库移植。这促使IT不停地追寻先进技术，如实现数据整合及其相关基础架构元素。此外，这些战略投资能够提供符合预算的资源，在加快实时技术应用的同时，提高投资回报和修正实时数据整合项目的商业提案。
连接SQLServer2008数据库的方法 一、设置SQLServer2008： SQL server 2008 1433端口开启解决方案 查看电脑开放端口命令为：netstat -an SQL Server 2008一般默认的端口为 1433 ，但有时会遇到无法连接端口1433的问题，检查端口1433是否启用的方法为： 开始–>输入cmd –>回车–>telnet localhost 1433->回车出现黑屏，表示本机连接端口1433成功。 否则按照以下顺序进行配置： （1）关闭数据库引擎 打开配置管理器，找到 SQL Server（SQEXPRESS），右键单击，选择停止，即可停止数据库引擎
（2） .配置服务器端和客户端的TCP/IP协议： 在SQL Server网络配置中选择SQLEXPRESS的协议，选择TCP/IP ，右键单击，选择属性 选择IP 地址选项卡 把"IP1"和"IP2"中"TCP端口"为1433,"已启用"改为"是" 把“IP地址”下“IPALL”的端口改为“1433”。
（3）SQL Native Client 10.0 配置->客户端协议->TCP/IP （4）.开启数据库引擎
这样就开启了1433的端口了 先停止SQLServer2008服务。 1.启用1433端口 S1：执行“配置工具”下的“SQL Server配置管理器”。打开如下窗口： S2：右击“SQL Server网络配置”右边的“TCP/IP”，从快捷菜单中选择“属性”，打开下图所示窗口
2.设置登录方式（使用SQL Server登录方式，而不是Windows方式） 打开“SQL Server Management Studio”，打开如下图所示快捷菜单，选择“属性”
毕业设计（论文） 题 目： 语音播报实时数据处理系统的设计与实现 学生姓名： 学 号： 所在学院： 专业班级： 届 别： 指导教师：
本科毕业设计（论文）创作诚信承诺书 1.本人郑重承诺：所提交的毕业设计（论文），题目《基于单片机的实验室环境检测》是本人在指导教师指导下独立完成的，没有弄虚作假，没有抄袭、剽窃别人的内容； 2.毕业设计（论文）所使用的相关资料、数据、观点等均真实可靠，文中所有引用的他人观点、材料、数据、图表均已标注说明来源； 3. 毕业设计（论文）中无抄袭、剽窃或不正当引用他人学术观点、思想和学术成果，伪造、篡改数据的情况； 4.本人已被告知并清楚：学校对毕业设计（论文）中的抄袭、业设计（论文）成绩不合格，无法正常毕业、取消学士学位资格或注销并追回已发放的毕业证书、学士学位证书等严重后果； 5.若在省教育厅、学校组织的毕业设计（论文）检查、评比中，被发现有抄袭、剽窃、弄虚作假等违反学术规范的行为，本人愿意接受学校按有关规定给予的处理，并承担相应责任。 学生（签名）： 日期：年月日 目录
1绪论 (2) 2系统设计 (3) 2.1设计需求 (3) 2.2系统原理 (3) 3系统硬件设计 (4) 3.1电源模块 (4) 3.2微控制器模块 (5) 3.3非特定人声语音模块 (5) 3.4 DHT11数字温\湿度传感器 (7) 3.5 ENC28J60以太网模块 (9) 4系统软件设计 (10) 4.1整体流程 (10) 4.2以太网模块软件方案 (12) 4.3语音模块软件方案 (13) 5 系统调试 (14) 5.1硬件电路故障及解决方法 (15) 5.2硬件调试方法 (15) 6结束语 (15) 参考文献: (17)
数据仓库生产环境操作手册 一．运维概述 “数据仓库生产系统”的运行维护责任在于保障系统运行，运维方式主要是操作员通过工作机远程登陆到系统中的相关主机，对主机进行操作，包括automation 调度系统、数据库、磁盘、软件环境、数据情况等，查看批出理的运行情况，一 旦运行出现问题作相应的记录并通知相关的技术人员，作出相应的处理。 所有运维项目成员严格按照《数据仓库系统运维守则.doc》文档来进行运维检查工作，否则出现事故由值班人员和当日值班负责人承担事故责任。 二．运维内容 1．每日维护 1.1数据检查 每日批处理运行前运行完成后都需要对源头的数据和生产出的数据进行检查，确保当日批处理程序正常从事生产。检查工作在每日9：00-9：30之间完成，且必须在启动程序（批处理程序）前执行。具体规定如下： 1.1.1 转定长数据的检查 每天上午9:00--9：45之间，运维值班人员进行这项工作具体执行步骤如下: 1.在本地工作机上使用telnet远程登录工具登录到168.7.6.163服务器上，输入用户名sjtq,密码:cib2009edw, 2.输入命令cd EDW/sh/log 3.输入命令more yyyymmdd当天的日志，是否有错误信息，最后数据是否都上传结束。 4.以下错误属于正常情况： 03:00:03 : 1.检查20091031标志文件失败～～～～～～～～～ 03:00:03 : 1.数据标志检查失败，等待5分钟(06001/dta_varied) 正常等待情况 5.检查点如下： 1）每个大任务开始的初始化操作 03:00:00 : ================ 0.环境变量设置完毕================
SQLServer数据库安全配置规范
1.概述 1.1. 目的 本规范明确了SQL Server数据库安全配置方面的基本要求。为了提高SQL Server数据库的安全性而提出的。 1.2. 范围 本规范适用于XXXX使用的SQL Server数据库版本。
2.配置标准 2.1. 补丁 2.1.1.安装数据库最新补丁 【目的和操作】连接微软SQLServer网站，获得各个最新的补丁包和补丁集合。 2.2. 网络配置 2.2.1.隐藏服务器 【目的和操作】在企业管理器中选择数据库服务器的属性，网络配置，TCP/IP 属性，选中其中的“隐藏服务器”选项。 该操作可以通过设置IPSE策略过滤UDP1434端口完成。 2.2.2.去掉不必要的协议 【目的和操作】默认情况下，SQLSERVER同时安装TCP/IP和管道，在企业管理器中选择数据库服务器的属性，网络配置，删除管道。 【影响】首先确认用户或者应用程序不使用管道来通讯。只使用Windows进行身份验证并需要远程维护必须使用管道。 2.2. 3.改变默认通信端口 【目的和操作】在企业管理器中选择数据库服务器的属性，网络配置，TCP/IP 属性，默认情况下是TCP 1433端口，请修改该端口为新的端口。 再使用Windows的IPSEC安全策略，禁止非允许的IP地址访问此端口。 【影响】影响使用默认端口的远程访问，要求用户先确认不影响其他操作。
2.2.4.使用通讯协议加密 【目的和操作】使用SSL加密协议。 【影响】影响使用默认端口的远程访问，要求用户先确认不影响其他操作。2.2.5.网络连接访问控制 【目的】在操作系统或者相应的网络设备上设置网络访问控制 【具体配置】 1、禁止非数据库应用系统IP连接UDP1434、TCP1433（或者修改后的通 讯端口）的连接 2、禁止非数据库应用系统IP连接TCP445/139端口的连接。 【影响】根据需要选择。会影响普通的数据库连接。 2.3. 审核设置 2.3.1.设置审核级别 【目的】设置SQL Server的审核选项。 【具体配置】 展开一个服务器组。右击一个服务器，再单击"属性"。在"安全性"选项卡 的"身份验证"下，在"审核级别"中选择在 SQL Server 错误日志中记录的用 户访问 Microsoft? SQL Server?的级别："全部"表示审核成功的和失败的 登录尝试。 2.3.2.设置日志目录权限 【目的】限制日志目录的权限，防止对日志目录的非授权访问。 【具体配置】 日志通常保留在：SQL Server安装目录\MSSQL\LOG\ 设置目录权限为：administrator, system（完全控制），如果有服务账号， 也加上服务账号的权限。 【影响】 如果SQL Server服务不是以localsystem而是以其他账号运行，那么也设置 该账号有完全控制的权限
第1章数据仓库建设 1.1 数据仓库总体架构 专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析,以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。 根据专家系统数据仓库建设目标,结合系统数据业务规范,包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下： 数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容: 数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Ｋafka、Ｓｔｏｒ
m、Ｆｌumｅ及传统的EＴL采集工具。 数据存储：本系统提供Hｄｆs、Hbase及RDBＭS相结合的存储模式,支持海量数据的分布式存储。 数据分析:数据仓库体系支持传统的ＯＬＡP分析及基于Sparｋ常规机器学习算法。 数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2 数据采集 专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载.外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（OＤS）;内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集 专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（ＴCMＳ）、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。 根据项目信息汇集要求,列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展,因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集,同时系统应该灵活可配置,可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。 本方案在数据采集架构采用Flume+Ｋａfka＋Ｓtorm的组合架构，采用Flume 和ETL工具作为Kａfka的Produｃer,采用Sｔｏrm作为Kafｋa的Consumｅｒ，Stoｒm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:
MS SQL Server 数据库 基准安全配置标准 目录 1. 将SQL SERVER身份验证设置为仅限WINDOWS (2) 2. 安装最新的补丁更新程序 (2) 3. 优化服务 (2) 4. 限制SQL SERVER 只采用TCP/IP (3) 5. 帐户 (3) 5.1. 使用最低权限帐户运行SQL S ERVER (3) 52 为SA帐号设置强壮的口令 (3) 53 删除SQL来宾用户帐户 (5) 54 删除BUILTIN\A DMINISTRATORS 服务器登录 (5) 5.5. 不为公共角色授予权限 (5) 6. 文件和目录 (5) 6.1. 验证对SQL S ERVER安装目录的访问权限 (6) 6.2. 验证E VERYONE组是否不具有对SQL S ERVER文件的访问权限 (6) 63 保证安装日志文件的安全 (7) 7. SQL SERVER 数据库对象 (7) 7.1. 删除示例数据库 (7) 7.2. 保证存储过程的安全 (7) 7.3. 限制CMD E XEC对SYSADMIN角色的访问权限 (9) 8. 审核和日志 (11)
1.将SQL Server身份验证设置为仅限Windows 应当对SQL Server进行配置，使其支持仅限Win dows身份验证，因为这种验证方式有诸多优点。不必在网络上传送凭据；可避免在数据库连接字符串中嵌入用户名和密码；更易于进行安全管理，因为只需要与一个Windows安全模块而不是另外的SQL Server安全模块打交道；密码到期期间的登录安全性得到提高；最低限度的长度要求及帐户锁定策略。 2. 安装最新的补丁更新程序 包括最新的Windows操作系统以及SQL Server的Service Pack。 3. 优化服务 SQL服务安装程序运行期间将安装以下四个Windows服务： MSSQLSERVER（对于命名实例，则为MSSQL$InstanceNam?。此为SQL Server数据库引擎，是唯一的强制安装服务。 SQLSERVERAGENT （对于命名实例，则为SQLAgent$lnstanceName）。可 借助此支持服务制定命令执行计划及在出错时通知操作人员。 MSSQLServerADHelper。它可提供Active Directory集成服务，包括数据库实 例注册。 Microsoft Search。它可提供全文搜索能力。在任何情况下均须通过本地系统帐户 来运行此服务。 只有MSSQLSERVER数据库引擎是必备的。其余服务提供了附加功能，只在特定情况下才需要使用。如并非必需，请禁用这些服务。 注意：不应将SQL Server配置为以本地系统帐户或本地Administrators组的任何成员
网络工程（物联网技术） 课程设计报告 题目：基于温湿度传感器物联网应用实时数据处理系统开发 院（系）别：数学与信息工程学院 专业：网络工程（物联网技术）班级 1 班 学号：2006099914 姓名：小明 指导教师：职称博士 填表日期：2012 年 5 月11 日
前言 一、选题的依据及意义 1.依据 物联网是一种新概念和新技术，它使新一代IT技术更加充分地应用于各行各业之中。它的问世打破了过去将基础设施与IT设施分开的传统观念，将建筑物、公路、铁路和网站、网络、数据中心合为一体，是信息化和工业化融合的重要切入点。温湿度与人们的生活关系密切，所以物联网在温湿度实时数据处理系统的开发将有很大的前景。 2.意义 在我们的日常生活中无处不在，控制好温湿度可以使我们生活、生产的更好。温湿度传感器物联网应用实时数据处理系统开发可以帮我们实现对温湿度以实时数据让我们明了的知道。从而更好的控制温湿度、达到我们所需的标准。 二、本课程设计内容简介 1. 通过ubuntu连接传感器实验箱收集由传感器测得的实时数据存入sqlite3数据库。 2. 然后通过ubuntu发送到linux、接收并用动态网页显示代表数据变化的曲线。 三、要达到的目标 1.可以在ubuntu上实现自动接收由传感器取得、传来的实时数据。 2. 并ubuntu上能边接收边连续往linux发送从传感器取得的实时数据。 3．还要确保发送过的数据不会再次发送。 4. Linux能接收到ubuntu发过来的实时数据并通过动态网页曲线图实时显示接收过来的数据。实现方案 一、开发环境 1.硬件（详细介绍所涉及硬件的详细内容） Pc机、温湿度传感器、传感器实验箱、连接所需的各种线。 2.软件（详细介绍所涉及软件的详细内容） MDK414（arm平台编译烧录代码软件）、KeilC51v750a_Full（C51平台编译软件）、STC手动下载（C51烧录代码软件）、R340（串口线连接USB驱动）、ubuntu操作系统、linux操作系统。
图片简介: 本技术介绍了一种实时数据仓库平台，该实时数据仓库平台包括：业务数据采集系统、日志数据采集系统、分析系统；业务数据采集系统包括candu模块，candu模块对业务数据的变更日志进行同步解析，并将解析后的数据存储至分析系统的kudu存储模块中；日志数据采集系统，用于收集日志数据、对日志数据进行计算，并将计算结果存储至kudu存储模块中；kudu 存储模块根据存储的解析后的数据和计算结果进行实时的数据分析。本技术通过candu模块实时收集分布在各个业务系统上的业务数据的变更日志，实现了业务数据的实时同步。 技术要求 1.一种实时数据仓库平台，其特征在于，包括：业务数据采集系统、日志数据采集系统、分析系统； 所述业务数据采集系统包括candu模块，所述candu模块对业务数据的变更日志进行同步解析，并将解析后的数据存储至所述分析系统的kudu存储模块中； 所述日志数据采集系统，用于收集日志数据、对所述日志数据进行计算，并将计算结果 存储至kudu存储模块中； 所述kudu存储模块根据存储的所述解析后的数据和所述计算结果进行实时的数据分析。
2.根据权利要求1所述的实时数据仓库平台，其特征在于，所述日志数据采集系统包括： kafka模块，所述日志数据写入所述kafka模块中。 3.根据权利要求2所述的实时数据仓库平台，其特征在于，所述日志数据采集系统还包括： spark streaming模块，读取所述kafka模块中的所述日志数据、进行实时计算，并将所述计算结果存储至kudu存储模块中。 4.根据权利要求1所述的实时数据仓库平台，其特征在于，所述业务数据采集系统还包括： 业务数据库，用于记录业务数据的变更日志； canal模块，通过模拟与业务数据库的交互协议，使得所述业务数据库向所述canal模块推送所述变更日志。 5.根据权利要求1所述的实时数据仓库平台，其特征在于，所述分析系统还包括： impala分析引擎，利用所述impala分析引擎以实现实时的数据分析。 6.根据权利要求1所述的实时数据仓库平台，其特征在于，所述candu模块包括： Operation子模块，用于通过kudu原生api的异步写入模式，将所述解析后的数据存储至所述kudu存储模块中。 7.根据权利要求6所述的实时数据仓库平台，其特征在于，所述candu模块还包括： 读取子模块，用于从所述candu模块中存储的配置表； Exchange子模块，用于进行配置表数据的初始化同步。 8.根据权利要求6所述的实时数据仓库平台，其特征在于，所述candu模块还包括： Manager子模块，用于管理多个Task线程，所述Operation子模块在Task线程中将所述解析后的数据存储至所述kudu存储模块中。
SQLServer数据库安全配置基线加固操作指 导书 佛山供电局信息中心 2014年4月
目录 1.1 SQLServer数据库安全基线要求 (3) 1.1.1 应对登录操作系统的用户进行身份标识和鉴别 (3) 1.1.2 禁止用Administrator或System用户启动数据库 (4) 1.1.3 密码策略 (4) 1.1.4 用户名的唯一性 (5) 1.1.5 应启用访问控制功能 (5) 1.1.6 管理用户的角色分配权限 (6) 1.1.7 实现操作系统和数据库系统特权用户的权限 (6) 1.1.8 删除多余账户 (6) 1.1.9 审计功能 (7) 1.1.10 审计记录要求 (7) 1.1.11 安装最新补丁 (8) 1.1.12 删除默认安装数据库 (8) 1.1.13 删除不必要的存储过程 (9)
1.1 SQLServer数据库安全基线要求 1.1.1 应对登录操作系统的用户进行身份标识和鉴别 控制台根目录下的SQL Server组/数据库，右建打开数据库属性， 选择安全性，将安全性中的审计级别调整为“全部”，身份验证调整 为“SQL Server 和Windows” SQL Server 2000 SQL Server 2005
1.1.2 禁止用Administrator或System用户启动数据库 1.1.3 密码策略
1.1.4 用户名的唯一性 户名。 为每个管理员添加专门的用户名，建议实名制。 进入“SQLServer管理器->安全性->登陆名(右键)->新建用户名” 进行添加数据库用户名。 1.1.5 应启用访问控制功能
SQL Server数据库入门学习总结 经过一段时间的学习，也对数据库有了一些认识。 数据库基本是由表，关系，操作组成；对于初学者首先要学的： 1.数据库是如何存储数据的 表，约束，触发器 2.数据库是如何操作数据的 insert，update，delete T-sql 函数存储过程触发器 3.数据库是如何显示数据的 select SQLServer数据库学习总结 1.SQL基础 SQL Server2000安装、配置，服务器启动、停止，企业管理器、查询分析器 第一代数据库--网状数据库和层次数据库；第二代数据库--关系数据库 数据库（DB）；数据库管理系统（DBMS）；数据库系统（DBS） SQL Server 2000 提供了不同版本：企业版、标准版、个人版、开发版 SQL Server中的数据类型：整数：int,smallint,tinyint,bigint;浮点数：real,float,decimal;二进制：binary,varbinary;逻辑：bit；字符：char,nchar,varchar,nvarchar；文本和图形：text,ntext,image；日期和时间：datetime,smalldatetime；货币：money,smallmoney 数据库的创建和删除；数据库表的创建、修改和删除 数据完整性：实体完整性：Primary Key,Unique Key,Unique Index,Identity Column；域完整性：Default,Check,Foreign Key,Data type，Rule；参照完整性：Foreign Key,Check,Triggers,Procedure；用户定义完整性：Rule,Triggers,Procedure;Create Table中得全部列级和表级约束 SQL Server中有5种约束：主键约束（Primary Key Constraint）、默认约束（Default Constraint）、检查约束（Check Constraint）、唯一性约束（Unique Constraint）、外键约束（Foreign Key Constraint）. 关系图 数据库设计的步骤：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、数据库物理设计、数据库实施、数据库运行和维护 两个实体之间的联系：一对一（1:1）、一对多（1：n）、多对多（m：n） 实体关系模型-- E-R图
SQLServer数据库使用心得 摘要:ASP+Access的组合方式不能满足现有编程需要,在使用ASP+SQLServer的组合方式中经常遇到的一些问题 关键词:ASPAccess数据库SQLServer数据库 我刚开始学习编写ASP代码时,一般都使用Access数据库,因为它操作简便并且功能强大。ASP+Access的组合方式使用方便,代码执行速度快,很适合做一些中小型网站、聊天室、论坛、网上商城等中小型程序。 但是,从数据安全和数据存贮量的角度考虑,ASP+Access的组合方式无疑存在着很大的弊端:一是数据库可以被入侵者使用网络工具下载;二是Access数据库的存储量有限,当数据记录过多时,会导致相应的程序代码出错或者没有响应。 基于上述原因,我开始使用SQLServer数据库,在实际应用中遇到了很多问题,我通过查找参考书和网络论坛解决了其中的一部分,现总结如下几点,与大家共同探讨一下。 …sa?登录失败。原因:未与信任SQLServer连接相关联 当你确认自己的SQLServer安装使用正常,数据库连接代码没有错误,数据库也附加成功,出现上述错误时,请检查SQLServer属性中安全性配置的身份验证方式,应该使用SQLServer和Windows混合认证方式,如果使用的是仅Windows认证方式,就会显示该项错误提示。 刚开始使用SQLServer数据库的时候,由于不了解认证方式的区别,我以为是自己的SQLServer数据库安装有问题,重装了几次,费时费力还没有解决问题,幸好网络上高手众多,才发现原来是如此简单的一个认证方式的原因,令人汗颜。 2ACCESS转化成SQLServer2000需要注意的几个问题 2.1转换的方法 (1)打开SQLServer企业管理器“控制台”下“工具”中的“数据转换服务”中的“数据导入”;(2)库,然后确定。(3)选择目的,选择用于SQLServer的microsoftOLEDB 提供程序;服务器选择,如果是本机,默认(local);认证方式两种选择均可;数据库可
SQLServer数据库基本介绍 数据库用于存储结构化数据。数据的组织有多种数据模型，目前主要的数据模型是关系数据模型，以关系模型为基础的数据库就是关系数据库。一，数据库的概述1）关系数据库术语 表：用于存储数据，它以行列式方式组织，可以使用SQL从中获取、修改和删除数据库。表是关系数据库的基本元素记录：记录是指表中的一行，在一般情况下，记录和行的意思是相同的。字段：字段是表中的一列，在一般情况下，字段和列所致的内容是相同的。关系：关系是一个从数学中来的概念，在关系代数中，关系是指二维表，表既可以用来表示数据，也可以用来表示数据之间的联系索引：索引是建立在表上的单独的物理结构，基于索引的查询使数据获取更为快捷。索引是表中的一个或多个字段，索引可以是唯一的，也可以是不唯一的，主要是看这些字段是否允许重复。主索引是表中的一列和多列的组合，作为表中记录的唯一标识。外部索引是相关联的表的一列或多列的组合，通过这种方式来建立多个表之间的联系。视图：视图是一个真实表的窗口，视图不能脱离表。视图和表的区别是，表是实际存在的（需要存储在计算机中，占用存储空间），而视图是虚拟表（仅存储真实表的视图表现形式），它用于限制用户可以看到和修改的数据量，以简化数据的表达。存储过程：存储过程是一个编译过的SQL程序。在该过程中，可以嵌入条件逻辑、传递参数、定义变量和执行其他编程任务。 2）数据库管理系统提供的功能数据库管理系统简称为DBMS，是一种操作和管理数据库的大型软件，用于建立、使用维护数据库。基本功能如下
数据定义功能：定义数据库结构数据存取功能：提供数据操纵语言，实现对数据库数据的 基本存储操作数据库运行管理功能：提供数据控制功能，即数据的安全性，完整性和并发控制等对数据库运行进行有效的控制和管理数据库的建立和维护功能：包括数据库初始数据的嵌入，数据库的转储、恢复、重组织、系统性能监视、分析等功能数据库的传输：实现用户程序与DBMS之间的通信 3）数据库的存储结构 数据库文件主数据文件（Primary）:是数据库的关键文件，用来存放数据，包含数据库启 动信息，每个数据库都必须包含也只能包含一个主数据文件，默认扩展名是.mdf次数据文件（Secondary）：又称辅助文件，包含除主数据文件外的所有数据文件。次数据文件是可选的，有些数据库没有次数据文件，有些数据库则包含多个次数据文件.默认扩展名是.ndf事务日志 文件（Transaction Log）：用来存放事务日志信息。事务日志记录了SQL Sever所有的事务 和由这些事务引起的数据库的变化。SQL Sever遵循先写日志再进行数据库修改的规则，所以 数据库中数据的任何变化在写到磁盘之前，这些改变先在事务日志中做了记录,每个数据库至 少有一个事务日志文件Lof File，也可以不止一个。默认扩展名是.ldf数据库文件组主文件组：包含主数据文件和所有没有被包含在其他文件组里的文件用户定义文件组：默认文件组：
170 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 实时计算 物联网 实践 物联网是在互联网应用的基础上进行了进一步拓展。其主要具有移动、智能、多节点的特点。而Spark 为大数据实时计算工作提供了一个优良的数据储存计算引擎，其在实际数据应用过程中，可利用自身优良的计算性能及多平台兼容特性，实现大数据混合计算处理。因此为了保证物联网数据处理效率，对大数据混合计算模式在物联网中的实践应用进行适当分析具有非常重要的意义。 1 基于Spark的大数据混合计算模型 基于Spark 的大数据混合计算模式在实际设计过程中，首先需要进行数据源的确定，经过逐步处理后将其进行计算储存，并通过实时查询数据库进行提前数据Web 接口的设置。在这个基础上，将不同数据源数据通过分布式处理模式进行移动、收集、分发。然后利用Spark 数据批处理工作，综合采用直接走流处理、程序批处理的方式，将实施应用数据调到已核算完毕的计算结果中间。最后基于物联网应用特点，将数据源数据内部数据移动、收集及分发批处理模块进行有机整合，并结合大数据域内数据处理需求，逐渐利用SparklShark 架构代替MapreducelHIve 结构。在这个基础上进行Spark 混合计算规则融入，最终形成完善的Spark 混合计算模型架构。 2 大数据实时计算在物联网中的实践 2.1 以流处理为基础的用量实时计算系统 以流处理为基础的用量实时计算系统在物联网中的实践应用，主要是利用开源分布式 物联网大数据处理中实时流计算系统的实践 文/吴海建1 吕军2 软件结构的架设，结合Flume 数据收集模块的 设置。同时将物联网中不同数据源进行接入差异化分析。在这个基础上利用消息缓存系统保障模块，将用量实时计算系统内部相关模块间进行解耦设置。同时结合流式计算框架的运行，保障系统并行计算性能拓展问题的有效处理。在具体基于流处理的用量实时计算系统设置过程中，主要包括数据收集、数据处理、数据存储、数据处理等几个模块。首先在数据收集模块设置环节，主要采用Flume 集群，结合海量日志采集、传输、集成等功能的处理，可从exec 、text 等多数据源进行数据收集。Flume 集群的处理核心为代理，即在完整数据收集中心的基础上，通过核心事件集合，分别采用话 单文件代理、计费消息代理等模式，对文件、消息进行收集处理。需要注意的是，在消息接收之后，需要将不同代理数据进行统一数据格式的处理，从而保证整体消息系统的核心统一。其次在实际应用过程中，以流处理为基础的大数据实时计算模型在数据接入环节，主要采用Kafka 集群，其在实际运行中具有较为优良的吞吐量。而且分布式订阅消息发布的新模式，也可以在较为活跃的流式数据处理中发挥优良的效用。在以流处理为基础的用量实时计算系统运行过程中，Kafka 集群主要针对O （1）磁盘数据，其主要通过对TB 级别的消息进行储存处理，并维持相应数据在对应磁盘数据结构中的平稳运行。同时在实际运行中，Kafka 集群还可以依据消息储存日期进行消息类别划分，如通过对消息生产者、消息消费者等相应类别的划分，可为元数据信息处理效率的提升提供依据。 数据处理框架主要采用Storm 集群，其主要具有容错率高、开源免费、分布式等优良特点。在基于Storm 集群的数据处理框架计算过程中，可通过实时计算图状结构的设计，进行拓扑集群提交。同时通过集群中主控节点分发代码设置，实现数据实时过滤处理。在实际运行过程中，基于Storm 集群的数据处理框架，具有Spout 、Bolt 两种形式。前者为数据信息发送，而后者为数据流转换。通过模块间数据传输，Storm 集群也可以进行流量区域分析、自动化阈值检查、流量区域分析等模块的集中处理。数据储存模块主要采用Redis 集群，其在实际处理过程中，主要采用开源式的内部储存结构，通过高速缓存消息队列的设置，可为多种数据类型处理提供依据，如有效集合、列表、字符串、散列表等。2.2 算例分析 在实际应用过程中，基于流处理的大数据实时计算模型需要对多种维度因素进行综合分析，如运营商区域组成维度、时间段储存方案、APN 、资费组处理等。以某个SIM 卡数据处理为例，若其ID 为12345678，则在实际处理中主要包括APN1、APN2两个APN 。若其为联通域内的SIM 卡，则其运营商代码为86。这种情况下就可以对其进行高峰时段及非高峰时段进行合理处理，分为为0、1。而资费组就需要进行All 默认程度的处理，若当前流量话费总体使用量为1.6KB ，则APN1、APN2分别使用流量为1.1/0.4KB 。而在高峰时段、非高峰时段流量损耗为1.1/0.5KB 。这种情况下，就需要对整体区域维度及储存变动情况进行合理评估。在这一环节储存变动主要为Storm 集群，即为消息系统-流量区域分析-流量区域累积-自动化规则阈值检测/区域组合统计-缓存系统。 3 结束语 综上所述，从长期而言，基于Spark 的大数据混合计算模式具有良好的应用优势，其可以通过批处理、流计算、机器学习、图分析等模式的综合应用，满足物联网管理中的多个场景需要。而相较于以往物联网平台而已，基于流处理的大数据实时处理系统具有更为优良的数据压力处理性能。通过多种集群的整合，基于流处理的大数据实时处理系统在我国物联网平台将具有更加广阔的应用前景。 参考文献 [1]欧阳晨.海关应用大数据的实践与思考 [J].海关与经贸研究,2016,37(03):33-43. [2]余焯伟.物联网与大数据的新思考[J]. 通讯世界,2017(01):1-2. [3]孙学义.物联网与大数据的新思考[J]. 科研,2017(03):00200-00200. 作者简介 吴海建（1980-），男，浙江省衢州市人。硕士研究生，中级工程师。研究方向为人工智能。 作者单位 1.中电海康集团有限公司 浙江省杭州市 310012 2.中国电子科技集团第五十二研究所 浙江省杭州市 310012
竭诚为您提供优质文档/双击可除sqlserver数据库安全配置规范 篇一：sqlserver2000的安全配置 sqlserver2000的安全配置 sqlserver2000的安全配置在进行sqlserver2000数据库的安全配置之前，首先你必须对操作系统进行安全配置，保证你的操作系统处于安全状态。然后对你要使用的操作数据库软件（程序）进行必要的安全审核，比如对asp、php 等脚本，这是很多基于数据库的web应用常出现的安全隐患，对于脚本主要是一个过滤问题，需要过滤一些类似,‘;@/等字符，防止破坏者构造恶意的sql语句。接着，安装sqlserver2000后请打上补丁sp1以及最新的sp2。 下载地址是：/sql/downloads/2000/sp1.asp 和/sql/downloads/2000/sp2.asp 在做完上面三步基础之后，我们再来讨论sqlserver的安全配置。 1、使用安全的密码策略 我们把密码策略摆在所有安全配置的第一步，请注意，很多数据库帐号的密码过于简单，这跟系统密码过于简单是
一个道理。对于sa更应该注意，同时不要让sa帐号的密码写于应用程序或者脚本中。健壮的密码是安全的第一步！sqlserver2000安装的时候，如果是使用混合模式，那么就需要输入sa的密码，除非你确认必须使用空密码。这比以前的版本有所改进。同时养成定期修改密码的好习惯。数据库管理员应该定期查看是否有不符合密码要求的帐号。 比如使用下面的sql语句： usemaster selectname,passwordfromsysloginswherepasswordisnull 2、使用安全的帐号策略 由于sqlserver不能更改sa用户名称，也不能删除这个超级用户，所以，我们必须对这个帐号进行最强的保护，当然，包括使用一个非常强壮的密码，最好不要在数据库应用中使用sa帐号，只有当没有其它方法登录到sqlserver 实例（例如，当其它系统管理员不可用或忘记了密码）时才使用sa。建议数据库管理员新建立个拥有与sa一样权限的超级用户来管理数据库。安全的帐号策略还包括不要让管理员权限的帐号泛滥。 sqlserver的认证模式有windows身份认证和混合身份认证两种。如果数据库管理员不希望操作系统管理员来通过操作系统登陆来接触数据库的话，可以在帐号管理中把系统