战略合作框架协议
甲方：某某公司
地址：某某公司
乙方：湖北省某某有限公司
地址：
丙方：上海某某有限责任公司
地址：
丁方：湖北某某有限公司
地址：
鉴于一：甲方作为《某某新区建设总体方案》的执行者，在某某市委、市政府的授权下，正在为“围绕建设具有国际化水平、现代化城市功能、承担江汉流域中心城市辐射带动作用的新中心，把东津新区建设成为新的行政服务中心、区域性金融中心、科技中心、文化中心、会展中心、医疗中心等”战略定位，开展全球招商。
鉴于二：乙方是湖北省某某集团公司的全资子公司。湖北省某某集团公司是由湖北省政府授权省国资委投资成立的国有独资公司，2006年3月注册成立，注册资本金为80亿元。目前布局了资管、资本、金服、金控、基金、华创、检测、基建、贸易、文旅、托管、置业等12个业务板块，已持有金融或类金融牌照9块，业务领域覆盖金融、
类金融、新能源、环保、信息技术、智能制造、生物医药等，是湖北银行第一大股东、长江证券第四大股东、湖北能源第二大股东、大冶有色第二大股东、航天科工金融租赁公司第三大股东、湖北盐业的最大股东、省储备粮油集团的最大股东、省交易集团第二大股东等。乙方愿意发挥国有企业的优势，积极参与某某市东津新区（经开区）建设，全力推进某某以人为核心的新型城镇化建设和产业发展。
鉴于三：丙方成立于1993年，立足上海，走向全国。已成长为科创及大数据、房地产开发、海洋投资、金融投资、战略新兴、城市建设、文旅健康等产业多元发展的投资型、集团型中国服务业500强民营企业，同时名列上海企业100强，具有AA级信用等级，旗下拥有三十余家下属公司，遍及全国各地。总资产规模超500亿元，净资产超250亿元。科创及大数据产业是丙方积极响应国家战略号召而进入的新兴投资领域。旗下拥有数据（股票代码600242），镇科集团（股票代码HK.859）及钰景园林（股票代码872033）三家上市公司。
鉴于四：丁方创立于2009年，已成长为专业市场集群、电商物流产业园、低碳工业园和城市综合体等产业开发运营的民营企业。经过十余年的发展，已形成集商贸博览中心、电商物流园、低碳工业园和总部基地“四位一体”的光彩产业新城格局。公司按照“以人为本、可持续发展”的产业发
展模式；“自建平台、自招客商、自主经营、自求发展”的运营模式；“低成本进驻、低成本管理、高速度发展、高效益回报”的招商模式，科学定义光彩产业新城的城市内涵，坚持活力生长、产城融合、宜居共享、绿色生态四大标准，系统化建设适合当地经济发展的产业新城，确保企业能够进得来，留得住并能持续发展，有效提升区域经济发展的综合价值。乙方在民营光彩产业新城开发与运营领域具有多年的实操经验，符合并满足甲、乙、丙三方提出战略合作的各项先决条件。
根据《某某新区建设总体方案》，乙、丙、丁三方有意向参与由甲方主导下的“大数据产业园”项目的投资开发，依据国家相关法律法规，按照“政府引导、企业运营、封闭管理、统一规划、分步实施”的模式，经甲、乙、丙、丁四方有好友好协商，遵循诚实守信、公平自愿的原则，达成如下合作协议：
一、合作宗旨
通过各方的紧密合作，打造共赢、可持续发展的战略合作伙伴关系。
二、合作目标
通过本次战略合作，充分发挥各方优势，进行优势互补，提高市场竞争力，共同进行大数据产业园的投资建设与招商
运营，为各方合作创造最大化的商业价值。
三、项目基本情况
某某云谷项目：项目位于某某新区，东至奥体大道，南至会展南路，西至内环东路，北至会展北路（以正式挂牌出让文件为准）。总用地面积预计54.2公顷（813亩），其中产业及研发用地28.78公顷（432亩），商业用地0.83公顷（12亩），居住用地22.48公顷（337亩），公共服务设施用地2.12公顷（32亩）；预计总建筑面积94.1万方，其中产业研发34.4万方，商业1.82万方，居住56.19万方，公服1.69万方。（具体指标数据以实际为准）
暂定研住比——为4:6（研指科研用地、商业用地和公服用地）
四、合作方式
1、甲方支持乙方、丙方和丁方依法取得项目开发建设和运营资格，落实用地指标。在不违反国家规定以及相关土地政策的前提下，给予相关政策支持；
2、乙、丙、丁三方拟共同参与大数据产业园项目的投资开发与建设，开发总面积约813亩（具体指标数据以实际为准）；
3、具体相关事宜，经各方协商后，以签署的正式协议为准。
五、实施时间安排
各方同意，本框架协议签订后，立即成立工作组和建议沟通机制，就本框架协议下的具体合作事项进行商谈。
六、保密性
1、对于本框架协议签署前或签署后，一方为合作项目披露的任何包含其非公开信息的文件或信息(包括但不限于商业计划、价格信息、财务信息、客户资料等)，接收该等文件或信息的其他各方应予严格保密，未经批露方书面允许，不得以任何方式披露这些文件或信息，不得为合作项目以外的目的使用或利用该等文件或信息。
2、在本框架协议期满或终止之后，此保密条款的约定仍将继续有效，各方仍需履行其所承诺的保密义务。
七、其他事宜
1、本框架协议之签署、效力、解释、履行及争议的解决均应适用中华人民共和国法律管辖，本框架协议的变更及其他未尽事宜，由各方另行友好协商解决；
2、各方之间的信任与相互合作是本框架协议得以履行和合作目标得以实现的重要基础，除本框架协议另有约定之外，一方在未经其他各方事先认可的情况下，不应将本框架协议项下的全部或部分权利或义务转让给他人；
3、本框架协议的所有相关事宜各方均应本着平等互利、精诚合作的原则友好协商解决；
4、本框架协议签署后，各方将各自承担其在合作项目
项下所应承担的一切费用；
5、各方确认，本协议仅为合作框架协议，对各方不具有强制约束力，就本协议项下具体合作内容，各方将一事一议，并另行签订具体合作协议，且以另行签订的具体合作协议约定为准；
6、本框架协议一式捌份，各执贰份。自各方签字盖章之日起生效，有效期为一年。
（以下无正文）
甲方：授权代表：
年月日
乙方：授权代表：
年月日
丙方：
年月日
丁方：
授权代表：
年月日
Database Systems: The Complete Book Solutions for Chapter 2 Solutions for Section 2.1 Exercise 2.1.1 The E/R Diagram. Exercise 2.1.8(a) The E/R Diagram Kobvxybz Solutions for Section 2.2 Exercise 2.2.1 The Addresses entity set is nothing but a single address, so we would prefer to make address an attribute of Customers. Were the bank to record several addresses for a customer, then it might make sense to have an Addresses entity set and make Lives-at a many-many relationship. The Acct-Sets entity set is useless. Each customer has a unique account set containing his or her accounts. However, relating customers directly to their accounts in a many-many relationship conveys the same information and eliminates the account-set concept altogether. Solutions for Section 2.3 Exercise 2.3.1(a) Keys ssNo and number are appropriate for Customers and Accounts, respectively. Also, we think it does not make sense for an account to be related to zero customers, so we should round the edge connecting Owns to Customers. It does not seem inappropriate to have a customer with 0 accounts;
大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
第1章 系统总体架构
第2章通用组件 2.1 基础页面组件 前端页面JS框架，采用jquery为基础开发框架；为考虑对IE6，7，8的兼容性；建议版本为：1.7.2； 基于jquery的UI框架，目前流行的有：easyui 、jquery ui 、dwz；这三个各有一部分对基础页面组件的支持；（考虑到这些基础UI框架可能存在的不兼容性，建议只选择一个，对于UI框架不支持的组件，另外选择开源提供） 对于常用的基础页面组件选型如下：
2.2 基础技术组件
2.3 基础类库 J2EE服务端开发所需要的基础类库包括： apache-common 对基础类的一些扩展；包括了：commons-beanutils.jar \ commons-collections.jar \ commons-fileupload.jar \ commons-io.jar \ commons-lang.jar \ commons-lang3.jar \ commons-logging.jar json-lib 对json数据格式的解析、封装；提供将json字符串，到Bean或者List
第3章选型 3.1 中间件 商业：weblogic、webshpere 开源：jboss、jetty、tomcat 对于中间件有要求：部署的时候，需要支持jdk6.0；如果是weblogic建议使用10.3以上版本，采用sun-jrocket的jdk; websphere 要求6.1以上版本； 3.2 数据库 3.2.1 关系型 Oracle / MySQL; 如果是oracle，要求10g以上版本，并且已经升级地理数据库 3.2.2 NoSQL mongodb / hadoop / hive /hbase /memcached/redis 3.3 底层开发框架 3.3.1 Java 服务端开发框架 struts2 + spring3+ ibatis (?mybatis)? spring3+ibatis (?mybatis) ?
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
实验一SQL Server 2005数据库服务器界面使用及数据库原理知 识的应用 1.实验目的 (1)通过使用SQL Server 2005的控制界面感受SQL Server 2005。 (2)熟悉SQL Server 2005所需的软、硬件要求。 (3)熟悉SQL Server 2005支持的身份验证种类。 (4)掌握SQL Server 2005服务的几种启动方法。 (5)掌握SQL Server Management Studio的常规使用。 (6)掌握关系数据库的逻辑设计方法——E-R图。 2.实验准备 (1)了解SQL Server Management Studio的常规使用。 (2)了解SQL Server 2005所需的软、硬件要求。 (3)了解SQL Server 2005支持的身份验证种类。 (4)了解SQL Server 2005服务的几种启动方法。 (5)了解关系数据库的逻辑设计方法——E-R图。 3.实验内容 (1)分别使用“Windows身份验证模式”和“SQL Server和Windows身份验证模式”登录SQL Server 2005集成控制台。 (2)利用SQL Server Configuration Manager配置SQL Server 2005服务器。 (3)利用SQL Server 2005创建的默认帐户，通过注册服务器向导首次注册服务器。 (4)试着创建一些由SQL Server 2005验证的账户，删除第一次注册的服务器后用新建的账户来注册服务器。 (5)为某一个数据库服务器指定服务器别名，然后通过服务器别名注册该数据库服务器。 (6)熟悉和学习使用SQL Server Management Studio。 (7)设计E-R图。参照书上19页的优化模式，要求注明实体的主码、联系的类型和主码。
数据库系统之三 --数据建模与数据库设计 课程1：基本知识与关系模型 课程2：数据库语言-SQL 课程3：数据建模与数据库设计课程4：数据库管理系统实现技术数据库系统
第15讲关系模式设计之规范形式 Research Center on I ntelligent C omputing for E nterprises & S ervices, H arbin I nstitute of T echnology 战德臣 哈尔滨工业大学教授.博士生导师黑龙江省教学名师教育部大学计算机课程教学指导委员会委员
战德臣教授数据库的规范性设计需要分析数据库Table中的属性在取值方面有什么依存关系？数据库设计过程中应遵循什么样的原则 数据库设计理论 ?数据依赖理论 ?关系范式理论 ?模式分解理论BCNF 3NF 2NF 1NF 4NF 5NF 函数依赖部分函数依赖/完全函数依赖传递函数依赖 多值依赖 联结依赖如何避免数据库的一致性问题—数据库的规范性设计无损连接分解保持依赖分解
战德臣教授基本内容 1. 关系的第1NF和第2NF 2. 关系的第3NF和Boyce-Codd NF 3. 多值依赖及其公理定理 4. 关系的第4NF 重点与难点 ●一组概念：1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF；多值依赖 ●熟练应用数据库设计的规范化形式，判断数据库设计的正确性及可 能存在的问题
关系的第1范式和第2范式 Research Center on I ntelligent C omputing for E nterprises & S ervices, H arbin I nstitute of T echnology 战德臣 哈尔滨工业大学教授.博士生导师黑龙江省教学名师教育部大学计算机课程教学指导委员会委员
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
大数据在物流行业的现状及应用 随着大数据时代的到来，大数据技术可以通过构建数据中心，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，从而为企业提供有益的帮助，为企业带来利润。面对海量数据，物流企业在不断增加大数据方面投入的同时，不该仅仅把大数据看作是一种数据挖掘、数据分析的信息技术，而应该把大数据看作是一项战略资源，充分发挥大数据给物流企业带来的发展优势，在战略规划、商业模式和人力资本等方面做出全方位的部署。 所谓物流的大数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。通过大数据分析可以提高运输与配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求。将所有货物流通的数据、物流快递公司、供求双方有效结合，形成一个巨大的即时信息平台，从而实现快速、高效、经济的物流。信息平台不是简单地为企业客户的物流活动提供管理服务，而是通过对企业客户所处供应链的整个系统或行业物流的整个系统进行详细分析后，提出具有中观指导意义的解决方案。许多专业从事物流数据信息平台的企业形成了物流大数据行业。 自2012年，国家已陆续出台相关的产业规划和政策，从不同侧面推动大数据产业的发展。然而，专门针对大数据发展尤其是物流大数
据的政策规划还没有。目前，国家出台的与大数据相关的物流行业规划和政策，主要包括《第三方物流信息服务平台建设案例指引》、《商贸物流标准化专项行动计划》、《物流业发展中长期规划(2014-2020年)》、《关于推进物流信息化工作的指导意见》等一系列政策，将大数据、信息化处理方法作为物流行业转型升级的重要指导思想。 2011年11月推出的《物联网”十二五”发展规划》将“信息处理技术”列为四项关键技术创新工程之一，包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析。另外三项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也是大数据产业的重要组成部分，与大数据产业发展密切相关。2013年6月发布的《交通运输业推进物流业健康发展的指导意见》指出，加快推进交通运输物流公共信息平台建设，完善平台基础交换网络，加快推进跨区域、跨行业平台之间的有效对接，实现铁路、公路、水路、民航信息的互联互通。加快完善铁路、公路、水路、民航、邮政等行业信息系统，推进互联互通，增强一体化服务能力。鼓励企业加快推进信息化建设。2014年2月发布的《第三方物流信息服务平台建设案例指引》指出，对第三方物流信息服务平台建设的指导思想、基本原则、建设类型、建设标准、保障措施与考核要求等进行了具体说明，并收录了目前国内经营模式较为先进、取得较好经济社会效益的第三方物流信息平台建设案例。 此外，交通运输部正在编制的物流发展“十三五”规划，其中统筹谋划现代物流发展，指出要发展智慧物流，适时研究制定“互联网”
《数据库系统讲义》 第1章绪论 第一节数据库系统概述 1.1.1 数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统 数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统是与数据库技术密切相关的四个基本概念。 一、数据（DATA） 数据是数据库中存储的基本对象。数据在大多数人头脑中的第一个反应就是数字。其实数字只是最简单的一种数据，是数据的一种传统和狭义的理解。广义的理解，数据的种类很多，文字、图形、图像、声音、学生的档案记录、货物的运输情况等，这些都是数据。 可以对数据做如下定义：描述事物的符号记录称为数据。描述事物的符号可以是数字，也可以是文字、图形、图像、声音、语言等，数据有多种表现形式，它们都可以经过数字化后存入计算机。 为了了解世界，交流信息，人们需要描述这些事物。在日常生活中直接用自然语言（如汉语）描述。在计算机中，为了存储和处理这些事物，就要抽出对这些事物感兴趣的特征组成一个记录来描述。例如：在学生档案中，如果人们最感兴趣的是学生的姓名、性别、年龄、出生年月、籍贯、所在系别、入学时间，那么可以这样描述： （李明，男，21，1972，江苏，计算机系，1990） 因此这里的学生记录就是数据。对于上面这条学生记录，了解其含义的人会得到如下信息：李明是个大学生，1972年出生，男，江苏人，1990年考入计算机系；而不了解其语义的人则无法理解其含义。可见，数据的形式还不能完全表达其内容，需要经过解释。所以数据和关于数据的解释是不可分的，数据的解释是指对数据含义的说明，数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。 二、数据库（DataBase，简称DB） 数据库，顾名思义，是存放数据的仓库。只不过这个仓库是在计算机存储设备上，而且数据是按一定的格式存放的。 人们收集并抽取出一个应用所需要的大量数据之后，应将其保存起来以供进一步加工处理，进一步抽取有用信息。在科学技术飞速发展的今天，人们的视野越来越广，数据量急剧增加。过去人们把数据存放在文件柜里，现在人们借助计算机和数据库技术科学地保存和管理大量的复杂的数据，以便能方便而充分地利用这些宝贵的信息资源。 所谓数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和储存，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。 三、数据库管理系统（DataBase Management System，简称DBMS） 了解了数据和数据库的概念，下一个问题就是如何科学地组织和存储数据，如何高效地获取和维护数据。完成这个任务的是一个系统软件——数据库管理系统。 数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。它的主要功能包括以下几个方面： 1. 数据定义功能 DBMS提供数据定义语言(Data Definition Language，简称DDL)，用户通过它可以方便地定义对数据库中的数据对象进行定义。 2. 数据操纵功能 DBMS还提供数据操纵语言(Data Manipulation Language，简称DML)，用户可以使用DML操纵
数据库系统原理 第一节数据库系统概述 数据管理技术经历了人工管理、文件系统和数据库系统三个发展阶段。 一、数据库基本概念 1.数据（Data）是数据库系统中存储的基本对象，是描述事物的符号记录。包括文字、图形、图像、流媒体信息等。 2.数据库（DB）是存放数据的仓库，是长期存放在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较高的数据独立性和扩展性，可被用户所共享。 3.数据库管理系统（DBMS）是位于用户和操作系统之间的数据管理软件，如Oracle、DB2.Access等。其功能包括：数据定义功能、数据操纵功能、数据库的运行管理、数据库的建立和维护。 4.数据库系统（DBS）是指计算机系统中引入数据库后的系统，由数据库、数据库管理系统、应用系统、数据库管理员、数据库用户构成。 【要点】 1.数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统的基本概念和英文缩写。 2.DBMS的功能：数据定义功能（DDL）、数据操纵功能（DML）、数据库的运行管理、数据库的建立和维护。 3.DBS由数据库、数据库管理系统、应用系统、数据库管理员、数据库用户构成。 4.数据库技术主要解决数据共享的问题，DBMS是系统软件。 【例题·单选题】（2010年×省信用社招聘考试真题）下面关于数据库管理系统和操作系统之间关系描述正确的是（）。 A.操作系统可以调用数据库管理系统 B.互不调用 C.数据库管理系统可以调用操作系统 D.可以相互调用 『正确答案』C 『答案解析』硬件和操作系统是数据库管理系统的技术资源，数据库管理系统可以调用操作系统。二、数据库系统的特点
大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。
3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
中国联通大数据九大产品 用户标签 用户标签是中国联通对其用户的全量业务、网络、消费数据进行归纳提取后，以标签化形式输出的分类结果，包括用户360°的属性特征和行为偏好，可实现用户标签信息的多维度查询、潜在目标用户群的精准定位、对开放平台内模型构建的标签支撑、行业专属标签的定制。该产品可应用于潜客识别、用户画像、精准营销支撑服务、数据能力开放服务等场景。 沃指数 沃指数是以中国联通全量数据为基础，结合数据处理能力，打造面向公众和政企客户的综合评价产品。目前沃指数产品体系包含行业指数和市场洞察两部分。其中行业指数是综合各类指标，通过多方面反映行业属性特征及变动趋势的一种综合指数，当前包括旅游指数、户外媒体价值指数、投资指数、信用指数、金融指数、App指数、终端指数、交通指数等。市场洞察是基于客户个性化需求而研发的各类大数据信息整合模型，它能够对客户品类市场的需求、竞品情况、消费者整体行为或分化特点等信息进行系统收集和综合分析，从而帮助客户识别并把握市场机会，实现经营目标。该产品可根据不同行业指数应用于不同场景。 征信产品 征信产品基于中国联通真实全面的客户信息大数据资产，在保障客户隐私安全的前提下，利用脱敏数据提供金融行业数据验证和征信评估服务，为专业化的授信机构提供信用信息共享服务，主要面向商业银行、各保险机构、央行批准的移动支付公司和征信机构等合作伙伴行业客户提供API接口查询服务。征信产品可应用于三要素验证、盗刷实时位置验证、语音呼转验证、终端厂商换机频率等场景。 精准营销 精准营销产品是在确保数据隐私安全的前提下，依托中国联通全网用户的消费、行为等海量数据，根据客户营销需求，进行多种维度的数据匹配与关联，准确把握目标用户行为习惯和喜好，通过短信、邮件、外呼、互联网等渠道将营销信息推送给目标人群，有效提升触达精准度和营销效率，深度挖掘新用户，有力
Section 1 Exercise 8.1.1 a) CREATE VIEW RichExec AS SELECT * FROM MovieExec WHERE netWorth >= 10000000; b) CREATE VIEW StudioPres (name, address, cert#) AS SELECT https://www.doczj.com/doc/f211762835.html,, MovieExec.address, MovieExec.cert# FROM MovieExec, Studio WHERE MovieExec.cert# = Studio.presC#; c) CREATE VIEW ExecutiveStar (name, address, gender, birthdate, cert#, netWorth) AS SELECT https://www.doczj.com/doc/f211762835.html,, star.address, star.gender, star.birthdate, exec.cert#, https://www.doczj.com/doc/f211762835.html,Worth FROM MovieStar star, MovieExec exec WHERE https://www.doczj.com/doc/f211762835.html, = https://www.doczj.com/doc/f211762835.html, AND star.address = exec.address; Exercise 8.1.2 a) SELECT name from ExecutiveStar WHERE gender = ‘f’; b) SELECT https://www.doczj.com/doc/f211762835.html, from RichExec, StudioPres where https://www.doczj.com/doc/f211762835.html, = https://www.doczj.com/doc/f211762835.html,; c) SELECT https://www.doczj.com/doc/f211762835.html, from ExecutiveStar, StudioPres WHERE https://www.doczj.com/doc/f211762835.html,Worth >= 50000000 AND StudioPres.cert# = RichExec.cert#; Section 2 Exercise 8.2.1 The views RichExec and StudioPres are updatable; however, the StudioPres view needs to be created with a subquery. CREATE VIEW StudioPres (name, address, cert#) AS SELECT https://www.doczj.com/doc/f211762835.html,, MovieExec.address, MovieExec.cert# FROM MovieExec WHERE MovieExec.cert# IN (SELECT presCt# from Studio); Exercise 8.2.2 a) Yes, the view is updatable. b)
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。
大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
大数据中心建设功能要求技术规范WORD版本下载后可编辑
一、数据服务中心建设规划 数据服务中心是整个智慧旅游大数据项目核心组成部分，在规划建设过程中，坚持以数据资源为核心，面向数据应用与服务、信息数据资源标准化与管理，实现数据资源横向集成、纵向贯通、全局共享的运转模式。数据服务中心数据流转图和逻辑架构如下图。 数服务中心逻辑架构图 整个数据服务中心逻辑组成部分有：数据存储、数据组织、数据处理、资源管理、数据服务支撑。 数据存储：基于大规模并行处理（Massively Parallel Processing，简称MPP）、Hadoop等分布式计算平台进行搭建，以满
足旅游行业结构化、图像视音频等非结构化多种类型格式的海量数据资源存储需求。 数据组织：对各类数据资源进行逻辑组织，形成基础数据资源库、专题应用资源库以及资源管理库，满足旅游行业数据资源应用、管理与服务的需求。 数据处理：主要包括数据整合汇集、数据标准化处理、通用数据处理、专题数据处理。从多个层面对数据资源进行分析挖掘，为不同业务需求提供数据处理服务支撑。 资源管理：资源管理从应用资源、数据资源、服务资源以及标准资源多个层面实现数据服务中心信息资源的管理与标准建设。 数据服务支撑：数据服务中心实现了智慧旅游云数据资源的存储和组织。主要包括基础数据资源库、专题应用资源库和资源管理库。 数据分析处理：面向具体业务需求，建立对应的数据分析处理模型，实现对数据资源的深度挖掘和综合利用。 1.1大数据平台建设 数据集中统一管理后，由于一体化业务为在线运行的系统，为避免大数据应用对现有生产系统造成影响，本期单独建设一套大数据平台，通过ETL将生产数据抽取到大数据平台中，进行分析处理，建立数据仓库，为上层应用提供支撑。 基于大数据等新先进理念，融合MPP、Hadoop、OLTP以及HDFS分布式文件系统等数据处理技术，构建具有海量数据处理能力
大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 （广州城市职业学院广东广州510405） 摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。 关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中
国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。