海量空间数据存储技术研究作者：作者单位：唐立文，宇文静波唐立文(装备指挥技术学院试验指挥系北京 101416，宇文静波(装备指挥技术学院装备指挥系北京 101416 相似文献(10条 1.期刊论文戴海滨.秦勇.于剑.刘峰.周慧娟铁路地理信息系统中海量空间数据组织及分布式解决方案 -中国铁道科学2004,25(5 铁路地理信息系统采用分布式空间数据库系统和技术实现海量空间数据的组织、管理和共享.提出中心、分中心、子中心三层空间数据库分布存储模式,实现空间数据的全局一致和本地存放.铁路基础图库主要包括不同比例尺下的矢量和栅格数据.空间数据库的访问和同步采用复制和持久缓存.复制形成主从数据库结构,从数据库逻辑上是主数据库全部或部分的镜象.持久缓存是在本地形成对远程空间数据的部分缓存,本地所有的请求都通过持久缓存来访问. 2.学位论文骆炎民基于XML的WebGIS及其数据共享的研究 2003 随着计算机技术、网络通信技术、地球空间技术的发展，传统的GIS向着信息共享的WebGIS发展，WebGIS正成为大众化的信息工具，越来越多的 Web站点提供空间数据服务。但我们不得不面对这样的一个现实：数以万计的Web站点之间无法很好地沟通和协作，很难通过浏览器访问、处理这些分布于Web的海量空间数据；而且由于行业政策和数据安全的原因，这些空间资源
大多是存于特定的GIS系统和桌面应用中，各自独立、相对封闭，从而形成空间信息孤岛，难以满足Internet上空间信息决策所需的共享的需要。此外，从地理空间信息处理系统到地理空间信息基础设施和数字地球，地理空间信息共享是它们必须解决的核心问题之一。因此，对地理空间信息共享理论基础及其解决方案的研究迫在眉睫；表达、传输和显示不同格式空间数据，实现空间信息共享是数字地球建设的关键技术之一，GIS技术正在向更适合于Web的方向发展。本文着重于探索新的网络技术及其在地理信息领域中的应用。 3.学位论文马维峰面向Virtual Globe的异构多源空间信息系统体系结构与关键技术 2008 GIS软件技术经过30多年的发展，取得了巨大发展，但是随着GIS应用和集成程度的深入、Internet和高性能个人计算设备的普及，GIS软件技术也面临着诸多新的问题和挑战，主要表现为：GIS封闭式的体系结构与IT主流信息系统体系结构脱节，GIS与其他IT应用功能集成、数据集成困难；基于地图 (二维数据的数据组织和表现方式不适应空间信息应用发展的需求；表现方式单一，三维表现能力不足。现有GIS基础平台软件的设计思想、体系结构和数据组织已经不适应GIS应用发展的要求，尤其不能适应“数字地球”、“数字城市”、“数字区域”建设中对海量多源异构数据组织和管理、数据集成、互操作、应用集成、可视化和三维可视化的需求。 Virtual Globe 是目前“数字地球”最主要的软件实现技术，Vtrtual Globe通过三维可视化引擎，在用户桌面显示一个数字地球的可视化平台，用户可以通过鼠标、键盘操作在三维空间尺度对整个地球进行漫游、缩放等操作。随着Google Earth的普及，Virtual Globe已成为空间数据发布、可视化、表达、集成的一个重要途径和手段。 Virtual Globe技术在空间数据表达、海量空间数据组织、应用集成等方面对GIS软件技术具有重要的参考价值：从空间数据表达和可视化角度，基于Virtual Globe的空间信息可视化方式是GIS软件二维电子地图表达方式的最好替代者，其空间表达方式可以作为基于地图表达方式的数字化天然替代，对于GIS基础平台研究具有重要借鉴意义；从空间数据组织角度，Virtual Globe技术打破了以图层为基础的空间数据组织方式，为解决全球尺度海量数据的分布式存取提供了新的思路；从应用集成和空间数据互操作角度，基于VirtualGlobe的组件化GIS平台可以提供更好的与其他IT系统与应用的集成方式。论文在现有理论和技术基础上，借鉴和引入
大数据处理及分析理论方法技术 （一）大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？ 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决
图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定
大数据存储技术研究 3013218099 软工二班张敬喆 1.背景介绍 大数据已成为当前社会各界关注的焦点。从一般意义上讲，大数据是指无法在可容忍的时间内，用现有信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。近年来，大数据的飙升主要来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据著名的国际数据公司(IDC)的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB=1021B)，其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB，1PB=1015B)。 然而，与大数据计算相关的基础研究，诸如大数据的感知与表示、组织与存储、计算架构与体系、模式发现与效应分析等，目前还没有成体系的理论成果。对于大数据计算体系的研究，一方面，需要关注大数据如何存储，提供一种高效的数据存储平台；另一方面，为了应对快速并高效可靠地处理大数据的挑战，需要建立大数据的计算模式以及相关的优化机制。 2.相关工作 为了应对数据处理的压力，过去十年间在数据处理技术领域有了很多的创新和发展。除了面向高并发、短事务的OLTP内存数据库外（Altibase，Timesten），其他的技术创新和产品都是面向数据分析的，而且是大规模数据分析的，也可以说是大数据分析的。 在这些面向数据分析的创新和产品中，除了基于Hadoop环境下的各种NoSQL外，还有一类是基于Shared Nothing架构的面向结构化数据分析的新型数据库产品（可以叫做NewSQL），如：Greenplum（EMC收购），Vertica（HP 收购），Asterdata（TD 收购），以及南大通用在国内开发的GBase 8a MPP Cluster等。目前可以看到的类似开源和
智慧IT 大数据采集技术概述 技术创新，变革未来
大数据中数据采集概念 数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动及被动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 在大数据领域，数据采集工作尤为重要。目前主流以实时采集、批量采集、ETL相关采集等
大数据的主要来源数据 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据 4）软件埋点数据等
数据源 分析数据、清洗数据时候。首先弄清除数据的来源。 数据的所有来源是程序。比如：web程序、服务程序等。 数据的形态 两种：日志文件、数据流。 对比： 由于数据流的接口要求比较高。比如有些语言不支持写入kafka。 队列跨语言问题。所以日志文件是主要形态。数据流的用于实时分析较好。 日志文件好处：便于分析、便于跨平台、跨语言。 调试代码注意。 常用的日志文件输出工具log4j。写程序时尽量别写system.out。
互联网日志采集统计常见指标 1、UGC : User Generated Content，也就是用户生成的内容。 2、UV:(unique visitor)，指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址 的人数。现已引申为各个维度的uv泛称。 3、PV：（pageview），即页面浏览量，或点击量。 4、DAU : daily active user，日活跃用户数量、MAU : 月活跃用户量 5、ARPU : Average Revenue Per User 即每用户平均收入，用于衡量 电信运营商和互联网公司业务收入的指标。 6、新增用户数、登录用户数、N日留存（率）、转换率。
郑州轻工业学院 课程设计说明书题目：大数据处理技术研究 姓名：王超田启森 院（系）：计算机与通信工程 专业班级：计算机科学与技术 学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一 成绩： 时间：2013年6月26日至2013 年 6 月27日
目录 1. 摘要： (4) 2. 大数据概况; (4) 3. 大数据定义： (5) 4. 大数据技术的发展： (5) 5. 大数据技术组成： (8) 5.1 分析技术 (8) 5.1.1 可视化分析 (9) 5.1.2 数据挖掘算法 (9) 5.1.3 预测分析能力 (9) 5.1.4 语义引擎 (9) 5.1.5 数据质量和数据管理 (9) 5.2 存储数据库 (10) 5.3 分布式计算技术 (11) 6. Hadoop--大数据处理的核心技术 (13) 6.1 Hadoop的组成 (13) 6.2 Hadoop的优点： (16) 6.2.1 高可靠性。 (16) 6.2.2 高扩展性。 (17) 6.2.3 高效性。 (17)
6.2.4 高容错性。 (17) 6.3 Hadoop的不足 (17) 6.4 主要商业性“大数据”处理方案 (18) 6.4.1 IBM InfoSphere大数据分析平台 (18) 6.4.2 Or a c l e Bi g Da t aApplianc (19) 6.4.3 Mi c r o s o f t S QLServer (19) 6.4.4 Sybase IQ (19) 6.5 其他“大数据”解决方案 (20) 6.5.1 EMC (20) 6.5.2 BigQuery (20) 6.6 “大数据”与科技文献信息处理 (21) 7. 大数据处理技术发展前景： (21) 7.1 大数据复杂度降低 (21) 7.2 大数据细分市场 (22) 7.3 大数据开源 (22) 7.4 Hadoop将加速发展 (22) 7.5 打包的大数据行业分析应用 (22) 7.6 大数据分析的革命性方法出现 (23) 7.7 大数据与云计算:深度融合 (23) 7.8 大数据一体机陆续发布 (23) 8 结语; (23) 9 参考文献： (23)
大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。 麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百 分点。 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出 了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据关键技术 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分 析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取 采集。 如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。 因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素 之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？
什么是数据采集？ ?数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据
数据采集与大数据采集区别 传统数据采集 1. 来源单一，数据量相对于大数据较小 2. 结构单一 3. 关系数据库和并行数据仓库 大数据的数据采集 1. 来源广泛，数据量巨大 2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化 3. 分布式数据库
大数据处理技术研究(DOC 24页)
郑州轻工业学院 课程设计说明书 题目：大数据处理技术研究 姓名：王超田启森 院（系）：计算机与通信工程 专业班级：计算机科学与技术 学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一 成绩： 时间：2013年6月26 日至2013 年 6 月27日
目录
图一 3. 大数据定义： “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，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。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如图二; 图二 4. 大数据技术的发展： 大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。如图三所示：
图三 在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。 云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。 全球技术研究和咨询公司Gartner将“大数据”技术列入2012年对众多公司和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一，而其他领域的研究，如云计算、下一代分析、内存计算等也都与“大数据”的研究相辅相成。Gartner在其新兴技术成熟度曲线中将“大数据”技术视为转型技术，这意味着“大数据”技术将在未来3—5年内进入主流。 而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的
[参考论文]大数据存储技术标准化论文大数据存储技术标准化论文 摘要:大数据作为信息化时代的战略新兴产业，发展速度势不可挡，虽然目前国内还没有大数据存储的统一标准，但国内很多公司关注并投入到这一领域。制定符合中国国情的大数据存储接口标准，对促进整个产业的稳定发展具有重要的现实意义。 1 引言 随着互联网Web2.0的兴起和云计算的发展，大数据的价值越来越受到人们的重视，人们对数据的处理实时性和有效性要求也越来越高。大数据的应用已经进入了各行各业了，如商业智能、公共服务、科学研究等领域。目前大数据的分析技术发展十分迅速，尤其是大数据分析平台Hadoop得到了各大厂商的极大关注，基于Hadoop平台进行的大数据分析、数据存储研究正在进行[3]。目前国际、国内尚未出现大数据分析的全流程标准服务和接口定义，本文研究的重点是根据国内大数据的实际现状，采用hadoop平台进行大数据存储处理的全流程分析以及各个功能模块进行对比研究，提出建立大数据存储的标准化体系的建议，有利于促进形成大数据存储的基础性标准，从而为产业发展提供了有力的保障。 2 大数据存储技术的种类 大数据可能由TB级(或者甚至PB级)信息组成，既包括结构化数据(数据库、日志、SQL等)以及非结构化数据(社交媒体帖子、传感器、多媒体数据)[2]。大部分这些数据缺乏索引或者其他组织结构，可能由很多不同文件类型组成。针对不同类型的海量数据，业 界提出了不同的存储技术。 2.1 分布式文件系统
分布式文件系统主要代表有Google的GFS和Hadoop中的HDFS。GFS是一个可扩展的分布式文件系统，是针对与大规模数据处理和Google应用特性而设计的，他运行在廉价的普通硬件上，可以提供高容错、高性能的服务。 HDFS是开源的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，运行在跨机架的集群机器之上，具有高吞吐量来访问大数据集应用程序。它采用了主/从结构，由一个NameNode节点和多个DataNode节点来组成，NameNode主节点是主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作;DataNode是集群中一般节点，它负责节点的数据的存储。客户端通过NameNode 向DataNode节点交互访问文件系统，联系NameNode获得文件的元数，而文件I/O 操作则是直接和DataNode进行交互的。HDFS允许用户以文件的形式存储数据，HDFS将大规模数据分割成多个64M为单位的数据块，采用数据块序列的形式存储在多个数据节点组成的分布式集群中。它具有很强的可扩展性，通过在集群中增加数据节点来满足不断增长的数据规模，同时它也具有高可靠性和高容错性，每个数据块在不同的节点中有三个副本，在海量大数据处理方面有很强的性能优势。 2.2 半结构化数据NoSQL数据库 NoSQL是一种打破了关系型数据库长久以来占主导地位的快速成长起来的非关系松散数据存储类型，这种数据存储不需要事先设计好 的表结构，它也不会出现表之间的连接操作和水平分割。他可以弥补关系数据库在处理数据密集型应用方面表现出的性能差、扩展性差、灵活性差等问题，NoSQL数据库了是作为关系数据库的补充。目前主流的NoSQL数据库有文档型数据库、列存储数据库、键值对(Key-Value)存储数据库。 (1)列存储数据库:列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合与批量数据处理和即席查询[1]。列存储将所有记录中相同字段的数据聚合存储，它通常用于应付分布式存储文件系统。典型的列存储数据库有Cassandra、
第32卷第10期2011年10月 微计算机应用 MICROCOMPUTER APPLICATIONS Vol.32No.10 Oct.2011海量数据存储管理技术研究 刘阳成周俭谢玉波 （华北计算技术研究所地理信息与数据库研究室北京100083） 摘要：海量数据存储管理在各行业的信息化过程中越来越重要，受到了广泛的关注。综述了海量存储管理技术的研究及应用现状，介绍了一些关键技术，包括数据存储架构，分级存储，数据自动化归档，业务流程控制，并发设计，数据服务等，最后，结合当前海量数据存储管理技术，指出了海量数据存储管理面临的一些新的发展方向。 关键词：海量数据存储管理分级存储业务自动化并发设计数据服务 Mass Data Storage Management Technology Research LIU Yangcheng，ZHOU Jian，XIE Yubo （Department of GIS＆DB，North China Institude of Computing Technology，Beijing，100083，China） Abstract：Mass data storage management becomes more and more important in process of many areas.Key techniques about this inclu-ding storage structure，hierarchical storage，auto import，process control，concurrent design and data service were https://www.doczj.com/doc/d06328026.html,st，combi-ning present development of mass data storage and management，it pointed out some new direction of it. Keywords：mass data，storage management，hierarchical storage，business automation，concurrent design，data service 海量存储管理技术得到了越来越多的关注和应用。随着各行各业信息化程度的提高，企业数据急剧膨胀，尤其是近年来卫星遥感技术的发展，海量数据存储管理在国民经济中应用的越来越广泛。结合近年来从事的海量数据存储管理研究及实际项目研发，谈谈海量存储管理的若干技术。 1存储技术发展 海量信息存储早期采用大型服务器存储，基本都是以服务器为中心的处理模式，使用直连存储（Direct Attached Storage），存储设备（包括磁盘阵列，磁带库，光盘库等）作为服务器的外设使用。随着网络技术的发展，服务器之间交换数据或向磁盘库等存储设备备份数据时，开始通过局域网进行，这主要依赖网络附加存储（Network Attached Storage）技术来实现网络存储。NAS实际上使用TCP/IP协议的以太网文件服务器，它安装优化的文件系统和瘦操作系统（弱化计算功能，增强数据的安全管理）。NAS将存储设备从服务器的后端移到通信网络上来，具有成本低、易安装、易管理、有效利用原有存储设备等优点，但这将占用大量的网络开销，严重影响网络的整体性能。为了能够共享大容量，高速度存储设备，并且不占用局域网资源的海量信息传输和备份，就需要专用存储区域网络（Storage Area Network）来实现。 目前海量存储系统大多采用SAN存储架构的文件共享系统，所有服务器（客户端）都以光纤通道（Fibre Channel，简称FC）直接访问盘阵上的共享文件系统（如图1所示）。数据在存储上是共享的，数据在任何一台服务器（客户端）上都可以直接通过FC链路进行访问，无需考虑服务器（客户端）的操作系统平台，存储区 本文于2011－07－26收到。
现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由 于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传 感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装 载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速 高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。 通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包 括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实 现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信 号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克 分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数 据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理 的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容， 而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。
大数据技术研究综述 摘要：大数据是继云计算、物联网之后IT 产业又一次颠覆性的技术革命。文中介绍了大数据的概念、典型的4“V”特征以及大数据的关键技术，归纳总结了大数据处理的一般流程，针对其中的关键技术，如MapReduce、GFS、Hadoop以及NoSQL等，介绍了基本的情况。最后，本文对大数据时代做了总结与展望。 关键词：大数据；数据处理技术；云计算
当人们还在津津乐道云计算、物联网等主题时，一个崭新的概念——大数据横空出世。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术革命，对国家治理模式、企业决策、组织和业务流程，以及个人生活方式等都将产生巨大的影响。大数据的挖掘和应用可创造出超万亿美元的价值，将是未来IT 领域最大的市场机遇之一，其作用堪称又一次工业革命[1]。 我们身处数据的海洋，几乎所有事物都与数据有关，环境、金融、医疗……我们每天都在产生数据，打电话、发短信、进地铁站安检、进办公楼刷卡、在QQ 上聊天、上淘宝网购物……大量数据实时地影响我们的工作、生活乃至社会发展。数据成为与自然资源、人力资源同样重要的战略资源，引起了科技界和企业界的高度重视。 1大数据的概念 大数据本身就是一个很抽象的概念，提及大数据很多人也只能从数据量上去感知大数据的规模，如：百度每天大约要处理几十PB 的数据；Facebook 每天生成300 TB以上的日志数据；据著名咨询公司IDC 的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8 ZB(1021) ，但仅仅是数据量并不能区分大数据与传统的海量数据的区别。在2008年《Science》杂志出版的专刊中，大数据被定义为“代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据”[2]。 大数据不是一种新技术，也不是一种新产品，而是一种新现象，是近来研究的一个技术热点。大数据具有以下4个特点，即4个“V”： (1) 数据体量(V olumes) 巨大。大型数据集，从TB级别，跃升到PB级别。 (2) 数据类别(Variety) 繁多。数据来自多种数据源，数据种类和格式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。 (3) 价值(Value) 密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅一两秒钟。 (4) 处理速度(Velocity) 快。包含大量在线或实时数据分析处理的需求，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
资源数据采集技术方案 公司名称 2011年7月 二O一一年七月
目录 第 1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (3) 1.3 建设的原则 (3) 1.3.1 建设原则 (3) 1.4 参考资料和标准 (5) 第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 2.1 系统应用架构 (5) 2.2 系统层次架构 (6) 2.3 关键技术与路线 (6) 第 3 部分系统设计规范 (9) 第 4 部分系统详细设计 (9)
第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。 1.3 建设的原则 1.3.1 建设原则 由于在线预订类旅游网的数据采集涉及的方面多、数据量大、采集源数据结构多样化的
大数据存储技术 刘雷1，杜鹏程2，贺俊铭3，孔庆春4，张莉莉5 1,2,3,4,5(清华大学计算机科学与技术系,北京100084) Abstract：Big data analysis compared with the traditional data warehouse applications, with a large amount of data and complex query analysis, etc. Big data storage because of its itself exists 4 v characteristics, the traditional storage technology can not meet the needs of large data storage, data resources through the ETL technology was extracted from the source system, and is converted into a standard format, then using NoSQL database for database access management, make full use of the network cloud storage technology enterprise storage cost saving, efficiency advantage, through a distributed network file system to store data information in the Internet network resources, using visual operating interface to satisfy the user's data processing requirements at any time. Key words: Data acquisition (ETL), data access (NoSQL), cloud storage, distributed file systems, visualization 摘要:大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。大数据存储由于其本身存在的4V特征，传统的存储技术不能满足大数据存储的需要，通过ETL技术数据资源被从源系统中提取，并被转换为一个标准的格式，再使用NoSQL数据库进行数据库存取管理，充分利用网络云存储技术节约企业存储成本，提高效率的优势，通过分布式网络文件系统将数据信息存储在整个互联网络资源中，并用可视化的操作界面随时满足用户的数据处理需求。 关键词: 数据采集（ETL）、数据存取（NoSQL）、云存储、分布式文件系统、可视化 1引言 在学术界，Nature早在2008年就推出了Big Data专刊[1]。计算社区联盟(Computing Community Consortium)在2008年发表了报告《Big9Data Computing: Creating revolutionary breakthroughs in commerce, science, and society》[2]，阐述了在数据驱动的研究背景下，解决大数据问题所需的技术以及面临的一些挑战。Science 在2011年2月推出专刊《Dealing with Data》[3]，主要围绕着科学研究中大数据的问题展开讨论，说明大数据对于科学研究的重要性。美国一些知名的数据管理领域的专家学者则从专业的研究角度出发，联合发布了一份白皮书《Challenges and Opportunities with Big Data》[4]。该白皮书从学术的角度出发，介绍了大数据的产生，分析了大数据的处理流程，并提出大数据所面临的若干挑战。 业界通常用V olume、Variety、Value和Velocity（简称为―4V‖，即数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低和处理速度快）四个特征来显著区分大数据与传统数据。 大数据技术是一个整体，没有统一的解决方案，本文从大数据生命周期过程的角度讨论了ETL技术、NoSQL、云存储、分布式系统、数据可视化等5个部分。 2ETL技术 随着信息化进程的推进，人们对数据资源整合的需求越来越明显。但面对分散在不同地区、种类繁多的异构数据库进行数据整合并非易事，要解决冗余、歧义等脏数据的清洗问题，仅靠手工进行不但费时费力，质量也难以保证；另外，数据的定期更新也存在困难。如何实现业务系统数据整合，是摆在大数据面前的难题。ETL数据转换系统为数据整合提供了可靠的解决方案。 ETL是Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据提取、转换和加载。ETL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。它可以批量完成数据抽取、清
资源数据采集技术方案 * ￥ 公司名称 2011年7月 二O一一年七月
目录 第 1 部分概述 (3) 项目概况 (3) ' 系统建设目标 (3) 建设的原则 (4) 建设原则 (4) 参考资料和标准 (5) 第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 系统应用架构 (6) 系统层次架构 (6) 关键技术与路线 (7) > 第 3 部分系统设计规范 (7) 第 4 部分系统详细设计 (7) |
第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 % 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且
大数据发展背景与研究现状 （一）大数据时代的背景 随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分 MGI）发 “赢 技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”，成为极大的浪费。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系
统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。1 大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在 。2012年Gartner认为，不到两年时间大数据将成为新技术发展的热点，海量和多样化的信息资产使得大数据需要新的处理模式，才能为数据信息使用者提供有效的信息，使得企业洞察危险的能力增强，流程得以优化，决策更加准确。Victor 在其最新着作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据 1人民网 26个好用大数据的秘诀
时代要想得到有价值的信息，要从总体而不是少量的数据样本分析与实务相关的所有数据。更加注重数据之间的相关关系，乐于加收纷繁复杂的数据，而不再探求难以捉摸的因果关系和追求数据的精确性。欧盟在其公布的《数字议程》中指出公共数据的市场价值约有320亿欧元，公共数据的开放和再利用可以产生新的商业和工作机会。开放行、公共数据，增加政府的开放和透明度可以给 年9 展的进程。2017年8月30日，国家旅游局、银联商务股份有限公司和中国电信集团联合成立“旅游消费但是数据联合实验室”，并发布了首份研究成果《2017年上半年中国旅游消费大数据报告》。三方在各自的领域有深耕多年的技术、大数据能力、市场资源和经验，通过签署站多合作，可以实现资源共享，优势互 3国家十三五规划纲要
大数据时代有哪些采集技术 大数据时代，如何进行高效，精准的数据采集是至关重要的。 许多大型企业和政府机构在信息化过程中结合自身业务搭建起了各种各样的软件系统，其中积累了大量的行业和客户数据，他们急需将这些数据汇聚起来，形成自己的大数据平台，做数据挖掘和分析，精准地服务他们的客户。 当前数据采集的挑战如下： 1、数据源多种多样 2、数据量大，更新快 3、如何保证数据采集的可靠性的性能 4、如何避免重复数据 5、如何保证数据的质量。 那么如何将这么多软件系统中形形色色的数据快速、准确地采集出来呢？今天就和大家讨论几种针对各种软件系统的数据采集的方式方法。重点关注它们的实现过程、各自的优缺点。 1、软件接口对接方式 2、开放数据库方式 3、基于底层数据交换的数据直接采集方式 1、软件接口对接方式 各个软件厂商提供数据接口，实现数据汇集，为客户构建出自己的业务大数据平台； 实现过程如下： 1）协调多方软件厂商工程师，了解对方系统的业务流程以及数据库相关的表结构设计等，讨论如何实现数据的正确汇集并且在业务上可行。推敲各个细节，最 后确定一个双方都认可的方案。两个系统的接口是在双方工程师的配合下完成 的。有的处理可以在A系统进行，也可以在B系统进行，这种情况作决定的依 据是，考虑以后可能会出现功能改动，势必会对现有系统造成影响，选择受变 动影响比较小的方案。 2）确定方案，编码 3）编码结束，进入测试、调试阶段 4）交付使用 接口对接方式的数据可靠性较高，一般不存在数据重复的情况，且都是客户业务大数据平台需要的有价值的数据；同时数据是通过接口实时传递过来，完全满足了大数据平台对于实时性的要求。 但是接口对接方式需花费大量人力和时间协调各个软件厂商做数据接口对接；同时其扩展性不高，比如：由于业务需要各软件系统开发出新的业务模块，其和大数据平台之间的数据接口也需要做相应的修改和变动，甚至要推翻以前的所有数据接口编码，工作量很大且耗时长。 2、开放数据库方式 一般情况，来自不同公司的系统，不太会开放自己的数据库给对方连接，因为这样会有安全性的问题。为实现数据的采集和汇聚，开放数据库是最直接的一种方式。 两个系统分别有各自的数据库，同类型的数据库之间是比较方便的：
大数据存储技术研究 1.背景介绍 大数据已成为当前社会各界关注的焦点。从一般意义上讲，大数据是指无法在可容忍的时间内，用现有信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。近年来，大数据的飙升主要来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据著名的国际数据公司(IDC)的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB=1021B)，其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB，1PB=1015B)。 然而，与大数据计算相关的基础研究，诸如大数据的感知与表示、组织与存储、计算架构与体系、模式发现与效应分析等，目前还没有成体系的理论成果。对于大数据计算体系的研究，一方面，需要关注大数据如何存储，提供一种高效的数据存储平台；另一方面，为了应对快速并高效可靠地处理大数据的挑战，需要建立大数据的计算模式以及相关的优化机制。2.相关工作
为了应对数据处理的压力，过去十年间在数据处理技术领域有了很多的创新和发展。除了面向高并发、短事务的OLTP内存数据库外（Altibase，Timesten），其他的技术创新和产品都是面向数据分析的，而且是大规模数据分析的，也可以说是大数据分析的。 在这些面向数据分析的创新和产品中，除了基于Hadoop环境下的各种NoSQL外，还有一类是基于Shared Nothing架构的面向结构化数据分析的新型数据库产品（可以叫做NewSQL），如：Greenplum（EMC收购），Vertica（HP 收购），Asterdata（TD 收购），以及南大通用在国内开发的GBase 8a MPP Cluster等。目前可以看到的类似开源和商用产品达到几十个，而且还有新的产品不断涌出。一个有趣的现象是这些新的数据库厂商多数都还没有10年历史，而且发展好的基本都被收购了。收购这些新型数据库厂商的公司，比如EMC、HP，都希望通过收购新技术和产品进入大数据处理市场，是新的玩家。SAP除了收购Sybase外，自己开发了一款叫HANA的新产品，这是一款基于内存、面向数据分析的内存数据库产品。 这类新的分析型数据库产品的共性主要是： 架构基于大规模分布式计算（MPP）；硬件基于X86 PC 服务器；存储基于服务器自带的本地硬盘；操作系统主要是Linux;拥有极高的横向扩展能力（scale out）和内在的故障容错能力和数据高可用保障机制；能大大降低每TB数据的处理成本，为“大数据”处理提供技术和性价比支撑。 总的来看，数据处理技术进入了一个新的创新和发展高潮，机会很多。这里的主要原因是一直沿用了30年的传统数据库技术遇到了技术瓶颈，而市场和用户的需求在推动着技术的创新，并为此创造了很多机会。在大数据面前，越来越多的用户愿意尝试新技术和新产品，不那么保守了，因为大家开始清晰地看到传统技术的瓶颈，选择新的技术才有可能解决他们面临的新问题。