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大数据处理技术研究101523

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大数据处理技术研究企业信息化部2012年10月12引言Watson使用的是IBM Power 750服务器集群，整个系统由90台服务器构成，总共2880个CPU核，15TB内存Watson的领域知识库包括百科全书、字典、地理类、娱乐类的专题数据库、新闻报道、经典著作等比赛的问题都是自然语言表述的，Watson问答系统中用到的技术主要包括搜索、自然语言处理、机器学习等等在相关技术的帮助下，Watson能够回答那些以人类说话方式提出的不可预测的问题，它以分析形式评估证据，假设应答结果，并计算每种可能性的可信度，它在数秒内提供一个最有可能正确的答案2011年，在美国举行的益智大赛“Jeopardy!”（危险边缘）上演人机对决，超级计算机“WATSON”技高一筹，战胜了该节目的两名“常胜将军”，笑纳100万美元奖金3近几年来，随着移动通信终端、互联网、电子商务、社交网络等领域技术的迅猛发展，数据量出现持续高速增长，出现了从未有过的大规模数据爆炸.2013年新浪微博每日内容更新量超过1亿，注册用户超过3亿；全球最大的视频网站YouTube日访问量已经超过10亿次；Facebook一天新增评论32亿条，分享3亿张照片，淘宝网站每天交易量和访问量更是千万级别根据IDC的一份名为“数字宇宙”的报告，未来10年里，数据和内容将持续高速增长，预计到2020年全球数据使用量将会达到35.2ZB，而且80%的数据是非结构化的注：1ZB=1024EB 1EB=1024PB1PB=1024TB 1TB=1024GB1GB=1024MB每位美国人每分钟写3条微博，而且还是不停地写2.69万年几百亿个满载的16GB iPAD1.8ZB 数据=？福克斯电视台热门电视连续剧《24小时》连续播放1亿多年几百万个美国国会图书馆藏书信息量（藏书1亿+册，250TB+）42011年5月，EMC World 2011大会主题，EMC抛出了“大数据”（BigData）概念 2011年6月底，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布“大数据”相关研究报告，予以积极跟进 2011年10月，Gartner认为2012年十大战略技术将包括“大数据” 2011年11月底，IDC将“大数据”放入2012年信息通信产业十大预测之一 2011年11月底，由CSDN举办的中国大数据技术大会在北京成功举行2011年12月，中国券商大量推出“大数据”主题研究报告，大数据在中国证券市场正成燎原之势2012年1月，瑞士达沃斯论坛上，一份题为《大数据，大影响》(Big Data, Big Impact)的报告宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样2012年3月，奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，把“大数据”上升到了国家战略的层面5IT 厂商动态各大IT厂商纷纷针对大数据进行布局，推出各自的解决方案和产品ORACLE-2010年12月，第二版Oracle Exadata数据库机更名为“Oracle Exadata数据库云服务器”-2011年10月，宣布推出Oracle Exalytics商务智能云服务器（Oracle Exalytics Business Intelligence Machine）-2012年1月，发布Oracle大数据机（Big Data Appliance），包含Oracle NoSQL数据库、Cloudera的分布式Hadoop及开源R编程语言IBM-2011年5月，发布专门针对大数据分析的平台产品InfoSphere Biginsights 和InfoSphere Streams-2012年2月，推出一体机分析工具IBM Netezza Customer Intelligence Appliance，该工具可以进行快速复杂的实时分析-2012年4月，收购分布式计算环境集群和网格管理软件公司Platform ComputingEMC-2010年7月，宣布收购分布式数据仓储技术提供商Greenplum公司-2011年12月，推出支持大数据分析的平台EMC Greenplum统一分析平台（UAP），包括EMC Greenplum关系数据库、EMC Greenplum HD Hadoop发行版和EMC Greenplum ChorusTERADATA -2011年3月，宣布收购非结构化数据处理工具软件厂商Aster Data System公司HP-2011年2月，宣布收购数据管理和数据分析公司Vertica -2011年11月，推出基于X86硬件的HP Vertica6大数据的概念“大数据”这一术语的内涵远远超越了“大”或是“数据”的含义。

大数据不简单等同于海量数据，其基本特征包括：数据量大（Volume）、类型繁多（Variety）、时效性强（Velocity）、价值密度低（Value），使用传统数据库工具难以有效进行处理维基百科——大数据是指一个数据集，它尺寸的增长已经让现有的数据库管理工具相形见拙，这些困难包括数据采集、存储、搜索、分享、分析和可视化麦肯锡——大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合——该定义可以从两个角度来分析：一方面是数据容量的不断扩大，数据集合的范围已经从MB-》GB-》TB-》PB-》EB-》ZB。

另一方面，日益增长的集成式大数据已不再适宜于用当前管理数据库的工具来进行分析处理。

其难点包括：数据的抓取，存储，检索，共享，分析以及可视化等IDC——满足4V（Variety、Velocity、Volume、Value，即种类多、流量大、容量大、价值高）指标的数据称为大数据FORRESTER——大数据的4项典型特征：海量（Volume）、多样性（Variety）、高速（Velocity）和易变性（Variability）。

海量是指大数据的规模特点在于数量庞大，未来企业将不可避免地迎接数据浪潮的冲击；多样性是指多种结构数据，包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型；高速是指数据被创建和移动的速度越来越快；易变性是指大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析78大数据技术产生的原因随着互联网的不断发展，各种类型的应用层出不穷，对技术提出了更多的需求，虽然关系型数据库已经在业界的数据存储方面占据了不可动摇的地位，但是由于其天生的几个限制，使其很难满足以上需求-低延迟的读写速度：应用快速反应能极大地提升用户的满意度-支撑海量的数据和流量：对于搜索这样大型应用而言，需要利用PB级别的数据和能应对百万级的流量-大规模集群的管理：系统管理员希望分布式应用能更简单的部署和管理-庞大运营成本的考量：在硬件成本、软件成本和人力成本能够有大幅度地降低新需求-读写慢：这种情况主要发生在数据量达到一定规模时由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂，使得其非常容易发生死锁等并发问题，所以导致其读写速度下滑非常严重-有限的支撑容量：现有关系型解决方案还无法支撑Google这样海量的数据存储-扩展困难：由于存在类似Join这样多表查询机制，使得数据库在扩展方面很困难-成本高：企业级数据库的License价格很惊人，并且随着系统规模的扩大而不断上升RDBMS的问题新机会为了以上的需求，业界推出了新兴的数据库或者说数据管理技术，主要有NOSQL和NEWSQL两大类NOSQL：从构建分布式系统的视角出发，首先解决量的问题 NEWSQL：从继承SQL/ACID处理能力的视角出发，构建分布式系统9CAP 理论在2000年的PODC（Principles of Distributed Computing）会议上，美国著名科学家，同时也是著名互联网企业Inktomi的创始人Eric Brewer提出了著名的CAP理论。

2002年，Seth Gilbert和Nancy Lynch证明了CAP理论的正确性。

CAP理论指的是：Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Tolerance to network Partitions(分区容错性），任何分布式系统只可能同时满足二点，没法三者兼顾AvailabilityConsistency PartitionCA APCP ACID模型：关系型（SQL）分布式数据库的理论基础ACID是Atomicity（原子性）, Consistency（一致性）, Isolation（隔离性）, and Durability（持久性）的缩写。

Atomicity（原子性）：事务的原子性是指事务中包含的所有操作要么全做，要么全不做（all or none）。

Consistency（一致性）：在事务开始以前，数据库处于一致性的状态，事务结束后，数据库也必须处于一致性状态。

Isolation（隔离性）：事务隔离性要求系统必须保证事务不受其他并发执行的事务的影响，也即要达到这样一种效果：对于任何一对事务T1 和T2，在事务T1 看来，T2 要么在T1 开始之前已经结束，要么在T1 完成之后才开始执行。

这样，每个事务都感觉不到系统中有其他事务在并发地执行。

Durability（持久性）：一个事务一旦成功完成，它对数据库的改变必须是永久的，即便是在系统遇到故障的情况下也不会丢失。

数据的重要性决定了事务持久性的重要性BASE模型：非关系型（NoSQL）分布式数据库的理论基础BASE来自于互联网的电子商务领域的实践，它是基于CAP理论逐步演化而来，核心思想是即便不能达到强一致性(Strong consistency)，但可以根据应用特点采用适当的方式来达到最终一致性(Eventual consistency)的效果。

2002年来自ebay的Dan Pritchett 在《BASE: An Acid Alternative》文章中正式提出了BASE概念。

BASE是Basically Available、Soft state、Eventually consistent三个词组的简写，是对CAP中C & A的延伸。

BASE的含义：（1）Basically Available：基本可用；（2）Soft-state：软状态/柔性事务，即状态可以有一段时间的不同步；（3）Eventual consistency：最终一致性；BASE是反ACID的，它完全不同于ACID模型，牺牲强一致性，获得基本可用性和柔性可靠性并要求达到最终一致性ORACLE、DB2Hbase、GoogleBigTableCouchDB、KAINOSQL的数据模型传统的数据库在数据模型方面，主要是关系型，它的特色是对Join类操作和ACID事务的支持。

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大数据实时处理技术研究

大数据实时处理技术研究

大数据实时处理技术研究随着移动互联网和物联网的快速普及，大数据处理技术的需求越来越迫切。

如今，越来越多的企业开始将大数据技术应用到自身的业务中，以帮助自己更好地发掘和利用数据资源。

而在大数据处理技术中，实时处理技术则成为了一个热门话题。

一、大数据实时处理技术概述大数据实时处理技术，简称为大数据流处理技术，是指将海量的数据实时收集、实时处理、实时分析并产生实时结果的技术。

相对于传统的离线批处理技术，大数据实时处理技术具备更快的响应速度和更高的存取频率。

它可以处理实时数据源产生的源源不断的数据流，并将数据流转换为有价值的信息，以辅助企业的决策和日常运营。

在大数据实时处理技术的实现中，需要使用一些技术手段，如实时数据采集、流式处理引擎、实时数据存储和实时数据分析等。

这些技术手段的运用，能够提高企业对于数据的实时分析、监控和调整能力，增强企业的核心竞争力。

二、大数据实时处理技术的应用场景大数据实时处理技术的应用场景非常广泛。

从移动支付、电商和社交媒体等互联网行业的数据处理，到汽车、医疗、工业等实体行业数据的处理，都可以应用大数据实时处理技术。

1. 电商领域在电商领域，大数据实时处理技术被广泛应用。

电商公司可以采集用户的搜索、点击、购买等操作数据，并实时进行分析。

通过分析数据的趋势，电商公司可以给用户推荐最为合适的商品，从而提高网站的转化率和用户黏性。

2. 汽车行业在汽车行业中，汽车工厂可以收集来自于汽车传感器、控制器、无线网络、GPS等方面的数据，并通过大数据实时处理技术对这些数据进行分析。

分析结果可以帮助汽车工厂更好地监视车辆的健康状况、提高产品的质量，同时也能够帮助汽车厂商改进车型设计，并提高车辆的维护保养技术。

3. 社交媒体在社交媒体领域，大数据实时处理技术也应用比较广泛。

社交媒体公司可以采集用户在社交媒体平台上的互动行为和话题情况，并通过实时处理技术进行分析和预测。

预测结果可以帮助社交媒体公司提高用户的留存率以及增加广告收入等。

计算机科学中的大数据处理技术研究

计算机科学中的大数据处理技术研究

计算机科学中的大数据处理技术研究一、引言近年来，随着互联网的迅猛发展，大数据已经成为各行各业的关键词。

大数据处理技术更是在计算机科学领域中引起了广泛的研究关注。

本文将对计算机科学中的大数据处理技术进行深入探讨，从数据采集与存储、数据预处理、数据分析与挖掘、数据可视化等几个方面展开。

二、数据采集与存储在大数据处理过程中，数据的采集和存储是十分重要的环节。

数据采集主要包括传感器数据采集、日志数据采集、网络数据采集等。

为了保证数据的高效采集，研究者们提出了许多方法，如分布式数据采集、流式数据采集等。

数据存储是指将采集到的海量数据进行储存，以供后续的处理分析。

传统的数据存储方式已经无法满足大数据存储需求，因此出现了诸如分布式文件系统、云存储等新型存储技术。

三、数据预处理大数据预处理是指对采集到的原始数据进行清洗、过滤、去噪等操作，以去除噪声、缺失值和异常值等不符合要求的数据，为后续的数据分析与挖掘提供高质量的数据集。

数据预处理的常用方法有数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。

数据清洗主要是消除数据中的噪声和冗余信息，数据集成是将多个数据源的数据进行合并整合，数据变换是将数据进行规范化和离散化处理，数据规约是通过采样或聚合等方法减小数据集的规模。

四、数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据处理的核心环节，主要包括数据建模、模式发现和数据分类等。

数据建模是指将数据转化为适合分析挖掘的形式，常用的建模方法有关联分析、分类与回归分析等。

模式发现是从数据中发现隐藏的规律、特征和趋势，主要的方法有聚类分析、异常检测和时间序列分析等。

数据分类是通过训练模型将数据进行分类或预测，常用的分类方法有决策树、支持向量机和神经网络等。

五、数据可视化数据可视化是将大数据处理结果以可视化的方式展示出来，方便用户观察和理解。

常用的数据可视化方式包括图表、地图、可视化工具等。

数据可视化可以更加直观地呈现数据的分布、趋势和异常等信息，便于用户进行数据分析和决策。

大数据处理技术研究

大数据处理技术研究

大数据处理技术研究随着互联网、移动互联网、物联网等IT技术的蓬勃发展，全球范围内的数据产生速度呈现出指数级的增长。

这意味着大数据时代已经来临，数据处理成为了各个领域的需求。

如何高效准确地处理大数据，成为了一个炙手可热的话题，各个领域都在积极地探索大数据处理技术。

本文将探讨大数据处理技术的研究进展。

一、大数据处理技术的定义与特点大数据，是指规模超过1PB的数据集，或者是无法在限定时间内对数据进行处理的数据集。

大数据处理，则是指对这些数据进行清洗、存储、分析、挖掘等操作的过程。

大数据的高维度、高速率、高容量和分散性，是传统数据处理手段难以胜任的挑战。

解决大数据处理的难题，需要新的数据处理技术，包括分布式计算、云计算、机器学习等等。

二、大数据处理技术的研究进展目前，大数据处理技术的研究领域主要涉及并行计算、内存计算、图形处理器计算、分布式存储、数据挖掘、机器学习等多个方面。

1、并行计算并行计算是指多个处理器同时开展不同的计算任务，以达到加速计算的目的。

在大数据处理领域，通过并行计算可以将大数据分成多个小数据块，分配到多个处理器中计算，提高数据处理效率。

近年来，大规模并行计算平台，如Apache Hadoop和Apache Spark等，成为了处理大数据集的流行工具。

2、内存计算传统的数据处理方式是将处理数据从磁盘读取到内存，然后做相应的处理操作。

但随着数据规模的增大，传统的磁盘存储已经不能满足处理要求，内存计算成为一种更为高效的处理方式。

内存计算是指将大量数据存入内存中，通过高速缓存实现快速数据访问和处理。

内存计算可大幅提高数据处理效率，而且适用于海量数据的处理。

3、图形处理器计算大数据处理也需要进行复杂的图形计算。

传统的计算机CPU无法达到图形处理要求，计算机显卡的图形处理器GPU成为了一个有力的补充。

GPU可以满足大规模、高维度的数据的处理需求，同时具有高速度和低成本的优势。

因此，GPU计算成为了许多大数据处理平台的重要组成部分。

大数据处理技术的研究与实现

大数据处理技术的研究与实现

大数据处理技术的研究与实现随着互联网和计算科学的迅猛发展，数据已经成为了我们生活中的一部分。

在日常生活中，我们会产生大量的数据，而这些数据能够给我们提供很多有用的信息和知识，有许多重要的应用程序依赖于对数据进行分析、提取和处理。

这就形成了对大数据处理技术研究与实现的需求。

一、大数据处理技术的定义与特点大数据处理技术是指在大数据环境下实现数据分析、提取和处理的技术。

其中，大数据是指海量的、复杂的、高维的数据，其数据量已经超出了传统数据库的处理能力，需要采用新的技术来处理。

大数据处理技术的特点包括：高并发、高可用、高性能、高安全、高可靠、高可扩展、跨平台等。

同时，它还要满足数据保存、数据管理、数据共享等需求，更进一步还要满足数据时效性、数据准确性和数据完整性这些质量方面的要求。

二、大数据处理技术的研究方向大数据处理技术的研究方向通常包括以下几个方面：1. 数据采集和清洗：大数据范围之广，让数据采集变的异常困难，而又需要保证数据的准确性和完整性。

因此，数据采集和清洗就成了大数据处理技术研究的重要方向。

2. 数据存储和管理：大数据处理技术需要将处理前的数据保存下来以便处理，这就需要有一个高效安全的储存系统以保证数据的稳定性和可扩展性。

同时，还要解决机器故障导致的丢失问题。

3. 数据编码和压缩：由于大数据的数据量庞大，所以需要使用一些高效的数据编码和压缩技术来降低数据的存储需求。

数据编码和压缩通常与数据传输和通信有关。

4. 数据分析和挖掘：数据分析和挖掘是大数据处理技术的核心内容，能够让我们更加深入的了解数据所包含的信息和知识。

这个方向包括数据预处理、数据清理、机器学习等。

三、大数据处理技术的实现要实现大数据处理技术，通常需要有一个全面的数据处理平台，并且这个平台需要满足大数据所具有的一些技术特点。

目前市面上已经有很多数据处理平台，其中 Apache Hadoop 和 Spark 就是比较有代表性的两个平台。