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
Virtual Globe相关技术，针对全球尺度的异构、多源海量空间信息，对网络三维GIS软件技术的理论框架、体系结构、关键算法、实现技术等问题进行了深入研究。论文主要研究工作如下： (1系统总结了空间信息的特点，提出了“空间信息应用相关性”的问题，在GIS中表现为，GIS应用系统中的空间信息往往是来自多个数据源的不同数据集，这些数据集之间具有很强的相关性,这种相关性与应用的目的、内容和性质有关。“空间信息应用相关性”的本质是由空间自相关所造成的，是空间信息的本质特征。在此基础上分析了空间信息对GIS软件技术的制约，指出了空间信息特殊性造成的空间信息系统的2个紧耦合性：即GIS应用与空间数据的紧耦合性与GIS软件技术在纵向上的紧耦合性。根据GIS软件技术的应用领域和应用模式，提出了新的面向应用的GIS软件技术分类方案，将GIS软件技术划分为5类：传统GIS软件技术，传统WebGIS技术，基于Aiax和切片技术的WebGIS软件技术，面向 Virtual Globe的网络三维GIS软件技术，真三维GIS软件技术。在此基础上，提出了面向Virtual Globe的网络三维GIS软件技术的定义，讨论了其应用领域与应用模式。面向Virtual Globe的网络三维GIS软件技术是传统GIS软件技术的重要补充和扩展，是GIS软件技术的重要组成部分，具有广泛的应用领域和市场前景。通过将Virtual Globe技术引入GIS软件技术研究，对解决GIS软件技术的空间数据表达、海量空间数据组织、应用集成等问题具有重要的参考价值。 (2基于计算机软件体系结构和GIS现有理论和技术，研究了面向Virtual Globe的网络三维GIS平台理论框架、体系结构、系统组成、关键技术。从总体上将面向Virtual Globe的网络三维GIS划分为服务器、客户端和互操作适配器(Adapter3个组成部分，共同组成一个多层次的分布式体系结构。面向Virtual Globe的网络三维GIS的关键实现技术包括海量空间数据的高效空间索引技术和面向地球椭球体的网络海量三维空间数据可视化技术。基于现有Virtual Globe技术和网络地图的数据组织思想和方法，提出了数据服务的概念；以数据服务为单位的空间数据组织方式，对解决多源、多尺度空间数据集成，GIS应用与空间数据解耦具有重要价值。与传统GIS相比，面向Virtual Globe的网络三维GIS技术通过数据服务、基于Virtual Globe技术的空间可视化方法以及组件技术，解决了传统GIS中GIS应用系统与空间数据的紧耦合性、GIS软件技术纵向上的紧耦合性、空
间数据的三维表达等问题。 (3在椭球四叉树基础上，基于哈希格网提出了基于哈希格网的改进椭球四又树空间索引(Hash Table based Ellipsoidal Quadtrees，HEQT。基于哈希格网的改进椭球四叉树(HEQT空间索引修订了椭球四叉树索引方法中切片的剖分方法，采用了等边长(度为单位的切片剖分方式，使切片的索引可以通过简单的hash函数计算得到，改善了椭球四叉树的建立、索引效率，极大提高了空间数据的访问速度和可视化效率。与传统类似索引技术相比，HEQT具有以下特点和优势：首先，HEQT由根切片的边长(S0惟一确定，对于确定的根切片边长(S0的HEQT，其索引是惟一确定的，与要建立HEQT的空间数据的范围、位置无关；其次，索引计算基于hash函数，复杂度为常数时间，与数据量无关；第三，通过HEQT，由四叉树节点切片和数据网格索引的关系，可以迅速从HEQT索引建立需要的四叉树，并快速遍历和返回数据；第四，对于具有不同S0的HEQT，其索引关系也可以通过函数运算迅速确定，这一性质极大方便了不同来源、不同尺度的空间数据的索引和处理。 (4系统研究了面向Virtual Globe的网络三维GIS 可视化算法。设计了基于异步多线程的网络海量空间数据调度与可视化算法，通过场景绘制线程、I/O线程、后台的多线程优先下载队列以及数据预读策略、缓存技术，实现了网络海量空间数据的三维可视化框架。在异步多线程的海量空间数据调度和可视化算法基础上，设计了面向Virtual Globe的三维椭球体和三维地形的建模方法、细节层次模型(LOD与数据调度算法、场景绘制流程、纹理映射算法；设计了三维地形的多层矢量数据叠加与影像纹理映射算法；设计了三维城市模型实时渲染与数据调度算法。基于论文三维椭球体和三维地形的建模方法，设计了面向三维椭球体的空间对象拾取中的高效可行的地形校正算法，为空间查询和分析奠定了基础。 (5基于面向Virtual Globe的三维GIS软件技术理论框架和关键技术研究，设计开发了面向网络的组件式三维地理信息平台软件的原型系统——TelluroMap。TelluroMap包括服务器端(Server、离线数据处理模块(Fusion和组件式三维客户端 (GlobeEngine。TelluroMap通过Server提供自己的空间数据、空间分析、空间应用服务，同时通过适配器(Adapter与其他WebGIS服务、WMS、WFS 服务进行无缝聚合和衔接；应用Fusion对DEM、影像、三维模型等空间数据进行预处理和入库；基于组件技术的GlobeEngine可以嵌入其他任意应用，并与
TelluroMap Server提供的服务或其他WebGIS系统提供的服务进行集成、整合。在TelluroMap支持下，实现了三峡地质灾害防治决策支持系统三维视景漫游子系统，基于该子系统，对三峡地质灾害防治决策支持系统各个应用系统和GIS子系统进行了整合，为最终用户提供了统一的用户界面，实现了三峡库区异构多源海量空间数据的三维可视化与实时漫游、矢量数据叠加、空间查询和属性查询、空间量算和空间分析等功能。应用表明，TelluroMap在体系结构，海量空间数据组织、空间索引算法、三维可视化等关键问题上都取得了重大突破，可以满足基于网络的三维GIS系统应用需求。论文借鉴和引入了Virtual Globe相关技术，针对网络异构多源海量空间信息，对面向Virtual Globe的网络三维GIS软件平台体系结构与关键技术相关的理论框架、算法、软件技术进行了深入研究，对网络三维GIS软件技术和下一代GIS软件平台研究具有重要理论意义和实用价值；通过开展面向Virtual Globe的基础 (GIS平台软件研究，实现我国自主GIS基础平台软件的跨越式发展，进一步提高我国GIS基础平台的市场占有率，对我国社会经济、(GIS产业发展和数字地球、数字国土战略也具有紧迫的现实意义和重大的战略意义。
4.期刊论文唐立文.廖学军.汪荣峰.TANG Liwen.LIAO Xuejun.WANG Rongfeng 基于四叉树的海量空间数据模型研究 -装备指挥技术学院学报2007,18(2 地理信息系统的发展与应用,导致空间数据不断增长.数据量大、信息量多,内容丰富是空间数据的特点.针对全球海量空间数据的特点,提出了一种基于四叉树的空间数据模型,合理地对空间数据存储空间进行分配,很好地解决了海量空间数据的高效存取问题.
5.学位论文吴亮基于PostgreSQL的海量数据存储管理 2005 本文在对与海量数据存储相关的诸多重要方面(如底层数据库、空间索引、空间查询语言及空间数据模型等做详细阐述的基础之上，结合空间数据库管理系统的框架，提出利用PostgreSQL数据库管理系统进行海量空间数据存储管理。主要内容包括： 1深入地分析了空间数据库的构建方法，探讨了底层数据库管理系统、空间索引及空间查询语言在空间数据库中的地位与作用。指出空间数据库不仅需要一个对空间数据支持良好的底层数据库管理系统，而且需要建立高效的空间索引和便捷的空间查询语言。 2在详细阐述数据库管理系统的发展历程基础上，深入地分析了采用
PostgreSQL数据库管理系统进行海量空间数据管理的优势。提出基于PostgreSQL 的海量空间数据存储管理。 3实现了扩展PostgreSQL的统一数据库访问接口，使得空间数据库实现底层数据库管理系统访问无关性。 4讨论了图库管理的概念体系，并设计定义了在PostgreSQL数据库中实现海量空间数据存储管理所需的系统表。 6.学位论文张立强构建三维数字地球的关键技术研究 2004 三维数字地球是一项跨越多学科的理论和系统工程.虽然有关的理论技术研究已经取得了一些进展,但在网络或普通计算机上难以达到实时显示和交互的要求.这主要是在海量多分辨率数据的组织与管理,空间索引的效率,数据压缩技术,网络技术,复杂数字城市模型的建立与可视化,多源数据的无缝集成,超大规模场景的实时漫游与交互,空间分析和查询等方面存在着亟待改进的地方.针对开发数字地球系统存在的挑战,该文从"3S"技术的角度出发,讨论了海量DEM数据、矢量数据、影像数据以及三维建筑模型数据的组织、检索、传输以及在三维数字地球系统中实时可视化的一些关键技术;着重研究了三维数字地球的网络模型,压缩技术,大规模地理数据的动态显示,空间分析和查询等问题.作者所在的课题组研究并独立的从底层开发了一个三维数字地球平台GeoBeans3D,它最终要在Internet环境下实现海量多源数据的无缝集成和实时可视化,三维城市的重建,气象检测,战场仿真和模拟,导航和空间分析等功能,支持普通计算机浏览.该系统2003年被科技部评为国产优秀三维影像信息平台,并在多个部门中得到了应用.该篇论文阐述的理论和算法大部分集成到GeoBeans3D中并取得了良好的效果. 7.会议论文张冠军.韩刚.蒋捷 MapXtreme环境中海量空间数据的动态搜索与调用方法 2005 随着地理信息系统(GIS技术和网络技术的发展,网络地理信息系统(Web GIS得到越来越多的重视和应用.人们对地理信息需求量的加大,使得在Web GIS系统中,涉及到的空间数据也就越来越多.如何提高服务器搜索并调用空间数据的效率,是开发Web GIS时特别需要注意的一个方面.在本文中提出了以 MapXtreme 为开发环境,动态搜索和调用空间数据的方法. 8.会议论文申排伟.陆锋基于视图的分布式空间数据更新技术研究 2004 在分布式空间数据库系统中，空间数据共享一般采用基于数据快照的共享机制来实现。该技术方法的基础是在本地数据库中保存远程空间数据的副本，因而造成大量的数据存储冗余。针对该方法的不足，本文提出一种基于视图的分布式数据共享方法。该方法通过建立远程空间数据表的本地
视图，再为该视图建立由更新操作触发的行级替代触发器，并在该触发器内编码，以解决远程空间表的本地视图不可更新问题；基于扩展而来的视图更新功能和视图查询功能，实现了分布式环境下远程空间数据的本地共享。这种共享方式在减少存储冗余方面的效果时显而易见的，关键问题是如何有效的实现。为验证本文所提出的共享机制的可行性和有效性，给出了一种基于Oracle 9i的应用实例。在该实例中，为远程空间数据的本地视图设计并实现了基于回调技术的替代触发器。当用户更新该视图时,与更新相关的数据被存储在本地的临时表中。该视图的替代触发器调用远程的PL/SOL存储过程，由该存储过程回调本地临时表中的数据，并完成对远程空间数据的实际的更新操作，进而实现分布式空间数据的远程更新。该实例验证了本文所提出的共享机制，取得了预期的效果。 9.期刊论文贾利民.秦勇.刘峰全国铁路地理信息系统应用服务共享平台的研究 -中国铁道科学2003,24(2 应用服务共享平台为一个三层服务体系结构，主要提供五种服务：数据提供、数据分析、数据表现、元数据以及应用集成服务。平台功能的设计主要依据表示逻辑与处理逻辑相分离、通用功能与专用功能相分离两个基本原则。平台的核心是一个包括基础服务层和应用构件层的二层体系结构。平台的关键技术是多层服务体系结构、分布式海量空间数据存取、智能空间分析与数据挖掘技术以及基于XML的元数据技术。 10.学位论文刘金平基于Web-GIS平台的防汛水情信息系统关键技术研究及应用 2008 地理信息系统(Geographical Information System，简称GIS是处理地理空间数据的信息系统，它集现实世界中对象的空间位置和人文经济信息的管理与一体。随着分布式计算技术、面向对象的构件技术、网络技术的迅速发展，以及Internet在社会生活中的日益普及，出现了与WWW相结合的 GIS——WebGIS，它迅速成为目前GIS发展的最重要的方向之一，并在很多领域都得到了广泛的应用。其中比较有代表性的应用之一便是WebGIS在水利领域的应用。论文主要针对我国防汛水情信息在网络环境下应用中所面临的问题，从防汛决策对水情信息的应用需求出发，结合当前计算机、地理信息系统和网络等高新技术进行以下方面内容的研究和应用。首先，对基于WebGIS建设防汛水情信息系统所存在的问题进行了总结，分析评述了 WebGIS应用系统的基本架构和主要实现方法，以及当前主流空间数据库技术。其次，在全面分析防汛水情信息服务需求基
础上，研究了防汛水情信息的数据流程，提出了基于WebGIS的防汛水情信息系统必须是一种基于B/S模式的多层体系结构，并构建了防汛信息服务系统的网络拓扑结构。第三，在分析JAVA模式三层体系结构的特点和实现方法的基础上，研究了基于Java的防汛水情信息系统的WebGIS平台构建技术，并给出了自主开发WebGIS平台技术实现和其主要函数。第四，针对网络环境下全国范围内防汛海量空间数据快速检索的技术问题，研究了空间数据的索引技术，提出了按流域对全国防汛海量空间数据进行分层分级分块分类存储的关键技术，给出了数据库连接池的改进方法和地图维护的数据结构和存储结构，描述了基于WebGIS平台的三维可视化的技术实现。第五，分析了基于B/S模式的多层体系结构和WebGIS平台所需要的硬软件运行环境，研究了WebGIS平台的后台处理流程、基于Java Appletd的客户端和基于Serlet的服务器端的技术实现，并给出了“基于WebGIS的国家级防汛水情信息系统”的主要功能及其技术实现形式。本文链接：
https://www.doczj.com/doc/1613379644.html,/Conference_6879257.aspx 下载时间：2010年3月11日
海量数据存储 (----计算机学科前沿讲座论文 昆明理工大学信息院 计算机应用技术 2010/11 随着信息社会的发展,越来越多的信息被数据化,尤其是伴随着Internet的发展,数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看,一方面,是对数据的存储量的需求越来越大,另一方面,是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀,从而对于存储服务器提出了更大的需求;其次是数据持续时间的增加。最后,对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展,数据从GB、TB到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备,而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。 一、海量数据存储简介 海量存储的含义在于,其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此,用户需要不断地扩张存储空间。但是,存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。 海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此,统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上,结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。 数据容量的增长是无限的,如果只是一味的添加存储设备,那么无疑会大幅增加存储成本。因此,海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时,不同应用对于存储
■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
南昌航空大学实验报告 二0一4 年11 月14 日 课程名称：Android 实验名称：Android数据存储和数据访问 班级：姓名：同组人： 指导教师评定：签名： 一：实验目的 掌握SharedPreferences的使用方法； 掌握各种文件存储的区别与适用情况； 了解SQLite数据库的特点和体系结构； 掌握SQLite数据库的建立和操作方法； 理解ContentProvider的用途和原理； 掌握ContentProvider的创建与使用方法 二：实验工具 Eclipse（MyEclipse）+ ADT + Android2.2 SDK； 三：实验题目 1.应用程序一般允许用户自己定义配置信息，如界面背景颜色、字体大小和字体颜色等，尝试使用SharedPreferences保存用户的自定义配置信息，并在程序启动时自动加载这些自定义的配置信息。 2.尝试把第1题的用户自己定义配置信息，以INI文件的形式保存在内部存储器上。 3.使用代码建库的方式，创建名为test.db的数据库，并建立staff数据表，表内的属性值如下表所示：
4.建立一个ContentProvider，用来共享第3题所建立的数据库； 四：实验代码 InternalFileDemo public class InternalFileDemo extends Activity { private final String FILE_NAME = "fileDemo.txt"; private TextView labelView; private TextView displayView; private CheckBox appendBox ; private EditText entryText; @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(https://www.doczj.com/doc/1613379644.html,yout.main); labelView = (TextView)findViewById(https://www.doczj.com/doc/1613379644.html,bel); displayView = (TextView)findViewById(R.id.display); appendBox = (CheckBox)findViewById(R.id.append); entryText = (EditText)findViewById(R.id.entry); Button writeButton = (Button)findViewById(R.id.write); Button readButton = (Button)findViewById(R.id.read); writeButton.setOnClickListener(writeButtonListener); readButton.setOnClickListener(readButtonListener); entryText.selectAll(); entryText.findFocus(); } OnClickListener writeButtonListener = new OnClickListener() {
数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学
大数据存储方式概述 随着信息社会的发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着Internet的发展，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，是对数据的存储量的需求越来越大，另一方面，是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀，从而对于存储服务器提出了更大的需求；其次是数据持续时间的增加。最后，对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展，数据从GB、TB 到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备，而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。 一、海量数据存储简介 海量存储的含义在于，其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此，用户需要不断地扩张存储空间。但是，存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此，统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上，结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。 数据容量的增长是无限的，如果只是一味的添加存储设备，那么无疑会大幅增加存储成本。因此，海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时，不同应用对于存储容量的需求也有所不同，而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用，这也造成了浪费。 针对以上的问题，重复数据删除和自动精简配置两项技术在近年来受到了广泛的关注和追捧。重复数据删除通过文件块级的比对，将重复的数据块删除而只留下单一实例。这一做法使得冗余的存储空间得到释放，从客观上增加了存储容量。 二、企业在处理海量数据存储中存在的问题 目前企业存储面临几个问题，一是存储数据的成本在不断地增加，如何削减开支节约成本以保证高可用性；二是数据存储容量爆炸性增长且难以预估；三是越来越复杂的环境使得存储的数据无法管理。企业信息架构如何适应现状去提供一个较为理想的解决方案，目前业界有几个发展方向。 1.存储虚拟化 对于存储面临的难题，业界采用的解决手段之一就是存储虚拟化。虚拟存储的概念实际上在早期的计算机虚拟存储器中就已经很好地得以体现，常说的网络存储虚拟化只不过是在更大规模范围内体现存储虚拟化的思想。该技术通过聚合多个存储设备的空间，灵活部署存储空间的分配，从而实现现有存储空间高利用率，避免了不必要的设备开支。 存储虚拟化的好处显而易见，可实现存储系统的整合，提高存储空间的利用率，简化系统的管理，保护原有投资等。越来越多的厂商正积极投身于存储虚拟化领域，比如数据复制、自动精简配置等技术也用到了虚拟化技术。虚拟化并不是一个单独的产品，而是存储系统的一项基本功能。它对于整合异构存储环境、降低系统整体拥有成本是十分有效的。在存储系统的各个层面和不同应用领域都广泛使用虚拟化这个概念。考虑整个存储层次大体分为应用、文件和块设备三个层次，相应的虚拟化技术也大致可以按这三个层次分类。 目前大部分设备提供商和服务提供商都在自己的产品中包含存储虚拟化技术，使得用户能够方便地使用。 2.容量扩展 目前而言，在发展趋势上，存储管理的重点已经从对存储资源的管理转变到对数据资源
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
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
网络化时代信息膨胀成为必然，如何准确、高效地从丰富而膨胀的数据中筛选出对经营决策有用的信息已经成为企业和机构迫切需要解决的问题，针对于此，海量数据挖掘技术应运而生，并显示出强大的解决能力。Gartner的报告指出，数据挖掘会成为未来10年内重要的技术之一。 一、海量数据挖掘关键技术随时代而变化 所谓海量数据挖掘，是指应用一定的算法，从海量的数据中发现有用的信息和知识。海量数据挖掘关键技术主要包括海量数据存储、云计算、并行数据挖掘技术、面向数据挖掘的隐私保护技术和数据挖掘集成技术。 1．海量数据存储 海量存储系统的关键技术包括并行存储体系架构、高性能对象存储技术、并行I/O访问技术、海量存储系统高可用技术、嵌入式64位存储操作系统、数据保护与安全体系、绿色存储等。 海量数据存储系统为云计算、物联网等新一代高新技术产业提供核心的存储基础设施；为我国的一系列重大工程如平安工程等起到了核心支撑和保障作用；海量存储系统已经使用到石油、气象、金融、电信等国家重要行业与部门。发展具有自主知识产权、达到国际先进水平的海量数据存储系统不仅能够填补国内在高端数据存储系统领域的空白，而且可以满足国内许多重大行业快速增长的海量数据存储需要，并创造巨大的经济效益。 2．云计算 目前云计算的相关应用主要有云物联、云安全、云存储。云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的新概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。 3．并行数据挖掘技术 高效率的数据挖掘是人们所期望的，但当数据挖掘的对象是一个庞大的数据集或是许多广泛分布的数据源时，效率就成为数据挖掘的瓶颈。随着并行处理技术的快速发展，用并行处理的方法来提高数据挖掘效率的需求越来越大。 并行数据挖掘涉及到了一系列体系结构和算法方面的技术，如硬件平台的选择（共享内存的或者分布式的）、并行的策略（任务并行、数据并行或者任务并行与数据并行结合）、负载平衡的策略（静态负载平衡或者动态负载平衡）、数据划分的方式（横向的或者纵向的）等。处理并行数据挖掘的策略主要涉及三种算法：并行关联规则挖掘算法、并行聚类算法和并行分类算法。 4．面向数据挖掘的隐私保护技术 数据挖掘在产生财富的同时也随之出现了隐私泄露的问题。如何在防止隐私泄露的前提下进行数据挖掘，是信息化时代各行业现实迫切的需求。 基于隐私保护的数据挖掘是指采用数据扰乱、数据重构、密码学等技术手段，能够在保证足够精度和准确度的前提下，使数据挖掘者在不触及实际隐私数据的同时，仍能进行有效的挖掘工作。 受数据挖掘技术多样性的影响，隐私保护的数据挖掘方法呈现多样性。基于隐私保护的数据挖掘技术可从4个层面进行分类：从数据的分布情况，可以分为原始数据集中式和分布式两大类隐私保护技术；从原始数据的隐藏情况，可以分为对原始数据进行扰动、替换和匿名隐藏等隐私保护技术；从数据挖掘技术层面，可以分为针对分类挖掘、聚类挖掘、关联规则挖掘等隐私保护技术；从隐藏内容层面，可以分为原始数据隐藏、模式隐藏。
电子教案 第6章数据存储与访问 教学目标： 课程重点： 学习目标： 1.掌握SharePreferences的使用方法 2.掌握各种文件存储的使用及步骤 3.掌握SQLite方式的存储实现 4.掌握CotentProvider方式的存储实现 课程难点： 1.SharePreferences的使用方法 2.各种文件存储的使用及步骤 3.SQLite方式的存储实现 4.CotentProvider方式的存储实现 教学方法：理论讲解、案例实训 教学过程： 6.1简单存储 在Android中提供了一种简单的数据存储方式SharedPreferences，这是一种轻量级的数据保存方式，用来存储一些简单的配置信息，以键值对的方式存储在一个XML配置文件中。 使用SharedPreferences方式来存取数据，通常用到位于android.content包中的SharedPreferences接口和SharedPreferences的内部接口SharedPreferences.Editor。 使用Context. getSharedPreferences (String name, int mode)方法得到SharedPreferences接口对象。该方法的第一个参数是配置文件名称,即保存数据的文件，第二个参数是访问操作模式。 获取SharedPreferences对象的方法如下所示： SharedPreferences sharedpreferences=getSharedPreferences(Preferences_Name, MODE); SharedPreferences常用方法如下： edit（）返回SharedPreferences的内部接口SharedPreferences.Editor contains(String Key) 判断是否包含该键值 getAll() 返回所有配置信息Map getBoolean(String key, boolean defValue) 获得一个boolean值 getFloat(String key, float defValue) 获得一个float值 getInt{String key, int defValue) 获得一个int值 getSting{String key, int defValue) 获得一个String值 SharedPreferences.Editor常用方法如下： Clear( ) 清除所有值 commit( ) 保存数据 remove(String key) 删除该键对应的值 getAll() 返回所有配置信息Map putBoolean(String key, boolean defValue) 保存一个boolean值
第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将
海量数据的存储需求及概念 海量数据的存储需求其实就是时下流行的云存储概念，使用NVR的集群技术作为基础搭建的海量数据存储系统，可称为音视频云存储系统，在此基 础上的各种新型的智能高效查询服务可以称为云查询。 云存储是以NVR为硬件基础，使用软件分布式技术搭建的一个虚拟存储服务，此方式的具体工作NVR硬件对用户透明，用户提出存储需求，云存储服务系统满足需求。此系统具有高性价比、高容错性、服务能力几乎可以无限伸缩。在云存储系统里面的单机NVR，对其可靠性要求很低，因此我们可以使用 大量廉价的NVR硬件(不带RAID功能)来搭建系统。由此大量减少了硬件成本。由于数据IO吞吐处理被分散到了很多单机上，对单机的处理器、硬盘IO的能 力要求也可变得很低，进一步降低硬件成本。另外，由于云管理系统做了大量 的智能管理工作，将使得安装维护变得更容易。 云查询就是音视频云存储系统里的云计算，由于数据是分散存储在各个 单机节点上，故大量的查询可以是并行的，使得可以实现一些以前很难做到的 密集型计算的查询应用，如视频内容检索，历史视频智能分析等。 云软件开发模式使用强大的分布式中间件平台，其开发难度可大大降低。例如，由某公司开发的分布式平台就是一款云开发的利器，它高效、易学易用、能力强大、跨平台和编程语言，内置了很多分布式开发的基本特性。 未来几年中国的家庭宽带将升级到光纤入户，企业数据网络将升级到万 兆网，在网络化高度发达的大背景下，IT行业正在改变传统的IT资源拥有模式。安防行业在完全融入IT的背景下，行业发展和IT行业的发展趋势是一致的， IT行业的主流趋势是资源正在向可运营、可服务的方向发展。视频监控在智能
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
数据分级存储及访问方式设计方案 研究随记 认知问题的过程：what（什么）？→why(为什么)？→how（怎么做)？每一个需要研究的主题，我大都会按照这样的顺序重点在这三个问题上展开讨论和研究。 1. 数据分级存储的设计方案 1.1 什么是分级存储 分级存储是指根据数据不同的重要性、可用性、访问频次、存储成本等指标，分别存放在相应的存储设备上。其工作原理是基于数据访问的局部性，通过将不经常访问的数据自动移到存储层次中较低的层次，大大减少非重要性数据在一级磁盘所占用的空间，释放出较高成本的存储空间给更频繁访问的数据，从而加快整个系统的存储性能，获得更好的总体性价比。在分级存储系统中，一般分为在线存储、近线存储和离线存储三级存储方式。 1.2 为什么要分级存储 应用系统在线处理大量的数据，随着数据量的不断加大，如果都采用传统的在线存储方式，就需要大容量本地一级硬盘。这样一来一方面投资会相当较大，而且管理起来也相对较复杂；另一方面由于
磁盘中存储的大部分数据访问率并不高，但仍然占据硬盘空间，会导致存取速度下降。在这种情况下，数据分级存储的方式，可以在性能和价格间作出最好的平衡。 1.3 怎么实现分级存储架构 1.3.1 标准的三级数据分级存储架构 在线存储又称工作级的存储，是指将数据存放在高速的磁盘存储设备上（如FC 磁盘、SCSI 或光纤接口的磁盘阵列），其最大特征是存储设备和所存储的数据时刻保持“在线”状态，可随时读取和修改，以满足前端应用服务器或数据库对数据访问的速度要求。在线存储适合存储那些需要经常和快速访问的程序和文件，其存取速度快，性能好，存储价格相对昂贵。例如：用于应用的数据库和短近期（通常6个月-12个月）的数据的存储，需要满足大容量、高性能、高可靠性等特征。 近线存储是指将那些并不是经常用到或者访问量并不大的数据存放在性能较低、单位存储价格较便宜的存储设备上（通常是采用数据迁移技术自动将在线存储中不常用的数据迁移到近线存储设备上）。近线存储外延比较广泛，定位于用户在线存储和离线存储之间的应用，包括一些存取速度和价格介于高速磁盘与磁带之间的低端磁盘设备，如SATA 磁盘阵列、IDE磁盘阵列、DVD-RAM 光盘塔和光盘库、磁带库、NAS等。近线存储对性能总体要求相对不高，但要求能确保数据共享、可靠、传输稳定、适应一般的数据访问负荷。
“大数据时代的海量存储”总结报告 经过几周的学习，我们逐渐了解了大数据时代的存储技术的发展，通过各小组的介绍，初步了解了各种存储器的原理、应用和发展历程。这些知识也许不是那么精深，但对我们来说是一种启蒙，在学习这些知识的过程中，我们也学会了一种学习方法，这对我们未来的学习生活将会有莫大的帮助。下面就针对这几周的学习，对所掌握的知识和自己的思考进行一个总结。 一、各存储介质 1.磁盘 磁盘的基础是一个个磁片，磁片里有扇区和磁道。扇区是存储的最小单元，一 个扇区里只能存一个文件的数据，这意味着即使文件没有占用扇区的所有空间， 也不能存放其他文件了，而大的文件可能要占用多个扇区，因此在使用磁盘的 过程中，要经常进行碎片整理，使磁盘的空间能得到有效的利用。磁道则是决 定磁盘存储量的因素。一般来说，硬盘和软盘都是磁盘。 ①软盘：由单片磁盘构成，存储量小，容易物理损坏，但作为最早的移动存储 介质，在历史上占有无法磨灭的地位，也为早期的文件转移提供便利。 ②硬盘：由多个磁片组成，因此存储量大了许多，通过磁头将数据传输出去， 在计算机系统里属于外存，需要驱动器才能被识别和使用，能永久地 存储数据，在现阶段依然被广泛的运用在各个领域。 ③移动硬盘：将硬盘小型化，通过USB接口与电脑连接，传输数据，相对U 盘来说，容量也大了许多，为当代生活提供了便利。 2.U盘 U盘，全称USB闪存盘。它是通过识别浮动栅中电子的有无来判断二进制的0 和1，以此来存储数据。因为它的电子可以长时间存在，所以数据可以保存在 U盘内。因为U盘小巧轻便、价格便宜、存储量大、性能可靠，所以受到了欢 迎，成为当代移动存储介质中的重要一员。不过因为技术和结构的限制，它在 电脑中的读写速度仍比不上移动硬盘，但抗物理损坏能力强于移动硬盘，算是 各有千秋，为人们的数据转移带来了方便。 3.固态盘 固态盘有两种，一种是基于闪存的，另一种则是基于DRAM。用闪存作为介质 的固态盘一般擦写次数为3000次左右，而因为它的平衡写入机制，在实际运 用中，它几乎是可以无限利用的，读写速度又远超机械硬盘，所以现在大多数 笔记本电脑都将光驱的位置用来放置固态盘，使电脑性能得到了提高；而利用 DRAM的固态盘虽然速度也很快，但是需要一个独立电源来保存它里面的数据， 因此相对于前者来说，它有些不便，是一种非主流的固态盘。 4.光盘 光盘是用聚碳酸酯做成基板，通过激光烧录后来进行数据记录，虽然以现在的 眼光来看，光盘的使用有着种种不便，但是在以往为半结构化和非结构化的数 据的传输做出了巨大的贡献。但近年来，大多数笔记本电脑放弃了光驱，换上 了固态盘，光盘也逐渐退出了历史的舞台。 二、海量存储器 1.磁盘存储阵列
SharedPreferences： Activity之间的数据传递除了通过intent来传递外，还可以使用SharedPreferences来共享数据。 SharedPreferences是一种轻量级数据存储方式，能够实现不同应用程序间数据共享。 SharedPreferences使用键值对（Key-Value）的方式把简单数据类型（boolean、int、float、long和String）存储在应用程序的私有目录下自己定义的xml文件中。 私有目录是：/data/data/应用程序包名/shared_prefs/ SharedPreferences编程： （1）写入数据： //获得SharedPreferences对象（如果不存在则新建） SharedPreferences sp = getSharedPreferences(名称，访问模式); //名称是：SharedPreferences数据保存的XML文件名 //获得可编辑对象 SharedPreferences.Editor editor = sp.edit(); editor.putString(“Name”,”abc”); //p ut方法写数据（key-value） //一定要提交才能保存 https://www.doczj.com/doc/1613379644.html,mit(); （2）读取数据：
//获得SharedPreferences对象(如果不存在则新建) SharedPreferences sp = getSharedPreferences(名称, 访问模式); String name = sp.getString("Name", "DefaultVal"); //get方法读数据//第2个参数：在无法获取值的时候使用的缺省值 SharedPreferences支持的三种访问模式： ?MODE_PRIVATE (=0，私有)：仅创建SharedPreferences的程序有 权限对其进行读取或写入。 ?MODE_WORLD_READABLE (=1，全局读)：创建程序可以对其进 行读取或写入，其它应用程序只具有读取操作的权限，但没有写入操作的权限。 ?MODE_WORLD_WRITEABLE (=2，全局写)：所有程序都可以对其 进行写入操作，但没有读取操作的权限。 SQLite数据库： Android 在运行时（run-time）集成了SQLite，所以每个Android 应用程序都可以使用SQLite 数据库。 SQLite特点： ?SQLite是一款开源的、轻量级的、嵌入式的、关系型数据库。 ?普通数据库的管理系统比较庞大和复杂，会占用了较多的系统 资源，轻量级数据库SQLite的特点：