物联网中的海量数据处理技术
摘要：物联网近年来得到了迅速的发展。伴随着各种传感设备的使用，物联网所处理的数据量呈现出海量特征。如何对这些数据进行高效处理，从中获取有用信息，进而提供智能决策，是物联网面临的关键问题。该文对物联网中使用的海量数据处理技术进行了介绍。
关键词：物联网海量数据技术
中图分类号：g64 文献标识码：a 文章编号：1674-098x（2013）01（c）-0182-01
物联网中传感设备种类繁多，需要对来自不同网络、不同子系统的海量异构数据进行统一的处理及存储，从而要求物联网的海量数据处理机制能融合多网、多源、异构的海量数据并对这些数据进行高效快速的处理，从中获取有价值的信息，进而提供智能决策。同时，海量数据处理任务需要多种资源，包括计算资源、存储资源、网络资源等，对这些资源的统一规划和调度，可以有效地加快海量数据处理的速度。
下面对物联网中涉及到的海量数据处理技术分别进行介绍。
1 多源数据融合技术
物联网中数据的存储方式、组织结构以及时效性呈现出多样性。如何从跨域、异构、动态、海量的数据资源中提取用户所需的知识，是面临的一个重要问题。将多源异构的数据资源有效地聚合在一起，提供统一的数据操作方法是解决这个问题的有效途径。有效聚
基于海量数据传输方式及融合研究 摘要本文简要的论述了海量数据传输方式及融合技术，将电力大数据通过高效、快速、安全的进行传输，以分布式消息机制进行数据交互和传输，从而达到数据快速交付及应用，满足不同业务层级人员的数据需求。基于以上的目标本文主要对数据传输技术和融合技术进行论述。 关键词电力；微服务；海量数据；技术难点；数据接口服务；文件传输接口；数据交互技术 Research on mass data transmission and fusion zhangxinyang，chenda The Information Centre of Yunnan power grid limited liability company，Kunming 650217 Abstract This paper briefly discusses the massive data transmission and fusion technology，the power of big data in an efficient，fast and secure transmission of data to the micro application services，so as to achieve rapid delivery of data and application，to meet the different levels of staff business data needs. Based on the above objectives，this paper mainly discusses the data transmission technology and fusion technology. Key words Electric power；Micro service；Massive data；Technical difficulties；Data interface service；File interface service；Data delivery technology 1 概述 电力行业在海量数据采集方面，目前着重单一领域的数据采集，电网及设备的状态运行数据、管理类数据、在线监测数据以及用户用电计量数据都未能进行数据统一规划，另外，针对外部的气象信息、宏观经济、用电舆情等数据也未纳入统一。 存在单一系统主数据完整性不足，各系统间数据单独采集、分散存储、独立应用等问题。 数据存储技术落后。目前面向结构化数据存储的关系型数据库已经不能满足相互电力大数据快速访问、大规模数据分析的需求，较难支撑电力业务的更专业应用需求。针对海量状态监测、用电计量等准实时数据，基于原有存储技术的落后都不能实现永久存储，电网中大量的历史数据都只能被定期转存并逐步清理，没有发挥出更多的价值[1]。
单位代码：10293 密级：公开 专业学位硕士论文 论文题目：物联网传感器数据处理平台的设计与实现
Design and Realization of the Platform for Sensor Data Processing on Internet of Things Thesis Submitted to Nanjing University of Posts and Telecommunications for the Degree of Master of Engineering By GeDan Supervisor: Prof. Chen Liu, Associate Prof.Hao Yang March 2016
南京邮电大学学位论文原创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。 研究生签名：_____________ 日期：____________ 南京邮电大学学位论文使用授权声明 本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。 涉密学位论文在解密后适用本授权书。 研究生签名：____________ 导师签名：____________ 日期：_____________
物联网数据挖掘模型的研究 中国宁波，浙江大学宁波理工学院Shen Bin 中国杭州，浙江大学管理学院Liu Yuan，Wang Xiaoyi 摘要——在这篇论文中，我们提到了四种物联网数据挖掘模型，分别是多层数据挖掘模型、分布式数据挖掘模型、基于网格的数据挖掘模型和多层技术集成角度的数据挖掘模型。其中，多层数据挖掘模型包含四层：1）数据收集层，2）数据管理层，3）事件处理层，4）数据挖掘服务层。分布式数据挖掘模型可以解决数据存放在不同地点的问题。基于网格的数据挖掘模型使网格框架实现数据挖掘功能。多层技术集成角度的数据挖掘模型描述了未来网络的相应框架。并且讨论了一些IOT数据挖掘的重要问题。 关键词——物联网，数据挖掘模型，RFID技术 一、介绍 物联网（IOT）是下一代网络，包含上万亿节点来代表各种对象，从无所不在的小型传感器设备，掌上的到大型网络的服务器和超级计算机集群[23]。它是继电脑和网络革命之后的又一场科技革命。它集成了新的计算和通讯技术（如传感器网络，RFID技术，移动技术，实时定位，普遍存在计算和IPV6等）和建立下一代互联网的发展方向。IOT是IBM公司提出的智能星球的核心。物联网的智能对象（如传感器输入、制动器等）可以通过基于新信息和通讯技术的网络来通信。 S. Haller等人[2]提出了如下的定义：“它是这样的一个世界，物理对象可以无缝集成到信息网络，并且可以成为业务流程的积极参与者。服务可以在网络中影响到这些‘智能对象’，找到他们的国家以及与他们向关联的任何问题，并能考虑到安全和隐私问题。” 刘教授[3]从技术和经济的角度提出了对于IOT的想法：“从技术的角度上讲，IOT是传感器网络的集成，包括RFID和无所不在的网络。从经济的角度来看，这是一个开放的观念，集成了新的相关科技和应用，产品和服务，生产和市场。” 物联网将会产生大量的信息。让我们举一个例子，将超市引入一个采用RFID技术的供应链。RFID数据的原始形态是这样的形式：EPC，地点，时间。EPC代表了一个RFID读者阅读的唯一标识；地点是读者的位置；时间是阅读发生的时刻。这需要18个字节来储存一个RFID记录。一个超市，大约有700000个RFID记录。所以如果这个超市每秒都有读者在浏览，那么每秒大约产生12.6GBRFID数据流，每天将达到544TB的数据。因此，发展有效的思想去管理、分析、挖掘RFID数据是非常必要的。物联网数据可以分成几种类型：RFID数据流、地址/唯一标识、描述数据、位置数据、环境数据和传感器网络数据等[1]。它将给物联网的管理、分析、挖掘数据带来巨大的挑战。 二、相关研究
(单选题) 1: 车载网在智能交通中的应用不包括( )。 A: 智能驾驶 B: 车辆辅助驾驶 C: 不停车加油 D: 车载导航与娱乐 正确答案: (单选题) 2: 预测到2020年，物联网上物与物互联的通信量和人与人的通信量相比将达到( )。A: 10:1 B: 20:1 C: 30:1 D: 50:1 正确答案: (单选题) 3: 以下不属于数据中心成本组成部分的是( )。 A: 服务器成本 B: 用户按流量计费成本 C: 网络设备成本 D: 能源成本 正确答案: (单选题) 4: 物联网技术在健康监控中的应用案例不包括( )。 A: 加利福尼亚大学基于无线传感器网络的人体健康监测平台CustMed B: 美国公司研制的救生衬衫和智能衬衫产品 C: 医院门禁系统 D: 美国公司研发的智能婴儿服 正确答案: (单选题) 5: 以下关于VPN特点的描述中错误的是( )。 A: VPN是指在按IP协议组建的企业专用传输网络中建立虚拟的数据传输通道 B: “虚拟”表示通过“隧道”或“虚电路”的方式建立的一种逻辑网络 C: “专用”表示VPN可以为接入的网络与主机，提供保证安全与服务质量的传输服务 D: VPN技术可以在感知层与应用层之间建立安全的通信“隧道” 正确答案: (单选题) 6: 物联网技术在智能安防中的应用案例不包括( )。 A: 国家级公共安全防护体系 B: 城市公共突发事件应急处理体系 C: 重要区域的安全保卫与入侵防范体系 D: 居民小区供配电系统 正确答案: (单选题) 7: 以下关于二维条码特点的描述中错误的是( )。 A: 二维条码是在X、Y两个方向存储信息的条形码 B: 二维条码信息容量大 C: 二维条码保密与防伪性能好 D: 二维条码制作成本高 正确答案: (单选题) 8: 以下关于物联网网络层特点的描述中错误的是( )。 A: 物联网的网络层一般采用的是异构网络互联的结构 B: 互联两个异构网络的是一种叫做“路由器”(router)的网络设备 C: IP网与非IP网互联需要采用协议变换的方法实现 D: 物联网网络层设计的重点要放在如何保证网络通信的安全性上 正确答案: (单选题) 9: 以下关于EPC-96I型编码标准的描述中错误的是( )。 A: 用来标识编码标准版本的版本号字段长度为6位 B: 用来标识产品是由哪个厂家生产的域名管理字段长度为28位 C: 用来标识是哪一类产品的对象分类字段长度为24位 D: 用来标识每一件产品的序列号字段长度为36位
1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ 方案1：可以估计每个文件安的大小为5G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。 s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为）中。这样每个小文件的大约为300M。 s 遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000各小文件（记为）。这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（）中，不对应的小文件不可能有相同的url。然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。 s 求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。 方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter，4G内存大概可以表示340亿bit。将其中一个文件中的url使用Bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率）。 2. 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。 方案1： s 顺序读取10个文件，按照hash(query)%10的结果将query写入到另外10个文件（记为 ）中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。
海量数据处理方法总结 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，google，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
物联网四班大作业 班级：02121427 姓名：董国庆学号：0121427
关于物联网技术在智能家居、 汽车制造业采购物流及无线环境检测的应用 一、物联网概述 1、物联网的定义： 物联网的概念最早是在1999年被提出的,它的英文名是Internet of Things(IOT),也称为WebofThings。2005年,在突尼斯举行的信息社会世界峰会上,国际电信联盟在于突尼斯举行的信息社会世界峰会上,发布了《ITU互联网报告2005:物联网》,正式提出了“物联网”的概念。博欣将物联网定义为通过各种信息传感设备、装置和技术,实时采集所有需要监控、连接、互动的物体和过程,采集其光、声、热、电、力学、生物、化学、位置等各种人们需要的信息,再结合互联网形成一个巨大的网络,以实现物体与物体,物体与人、物品与网络之间的连接,方便识别、管理和控制。 2、物联网网络结构 目前一般讲物联网网络架构分为三个层次,分别为感知层、网络层和应用层。其结构如图所示。 物联网网络架构 感知层的主要作用是完成数据的釆集,包括传感器和短距离传输M络两个部分。传感器部分实现了对数据的采集,而短距离传输网络负责将传感器釆集到的数据传输到网关。 网络层的主要作用是传递信息,它是基于现有的通信网络和互联网建立的,包括接入单元和接入网络两个组成部分。接入单元负责接收感知层发送过来的数据,并将数据传输至接入网络。接入网络即为现有的各种通信网络,包括有线电话网、移动通信网等。用户通过接入网络将数据传入互联网。 应用层的主要作用是对数据进行管理和处理,并与物联网的各种应用相结合。物联网应用层包括中间件和物联网应用两个部分。中间件是一个独立的软件或服务程序,用于将一些公用能力统一封装以提高应用的发效率。物联网应用即各种供用户使用的应用,如家庭安防等。 3、物联网国内外发展现状： 自物联网的概念问世以来,物联网已经得到了很大的发展,被应用于交通、物流、电力、工业等很多领域。目前美欧及日韩等发达国家在物联网应用的广度和深度等方面处于领先地
【最新资料,Word版，可自由编辑！】 大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统”，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点，我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据，云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。 从这幅图中我们可以看出： 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。
包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算的形式，将这些数据筛选处理分析，提前出有用的信息，这就是大数据分析。 大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网
IoT需求&方案分析 1、需求分析 Iot平台系统设计关键要点： ?设备接入网络方案 ?设备间通信 ?物联网数据的用途 ?如何搭建起一个物联网系统框架？它的技术架构又是怎么样？ ?物联网终端软件系统架构？ ?物联网云平台系统架构？ 2、方案分析 系统架构： 1）设备接入方式： 只有设备接入到网络里面，才能算是物联网设备。这里涉及接入方式以及网络通信方式。 设备接入方式目前有2种： 直接接入：物联网终端设备本身具备联网能力直接接入网络，比如在设备端加入NB-IOT通信模组，2G 通信模组。 网关接入：物联网终端设备本身不具备入网能力，需要在本地组网后，需要统一通过网关再接入到网络。比如终端设备通过zigbee无线组网，然后各设备数据通过Zigbee网关统一接入到网络里面。常用到本地无线组网技术有Zigbee，Lora,BLE MESH, sub-1GHZ等。 在物联网设备里面，物联网网关是一个非常重要的角色。一个处在本地局域网与外部接入网络之间的智能设备。主要的功能是网络隔离，协议转化/适配以及数据网内外传输。
一个典型的物联网网关架构如下： 常用的通信网络主要存在2种方式： 移动网络(主要户外设备用) ：移动网络2G/3G/4G/5G/NB-IOT等 宽带(主要户内设备用) ：WIFI，Ethernet等 2）设备接入云端的协议： 物联网设备终端接入网络后，只是物联网应用的开始。设备接入网络后，设备与设备之间需要互相通信，设备与云端需要互相通信。只有互通，物联网的价值才展现出来。既然要互通，则需要一套物联网通信协议。只有遵循该套协议的设备相互间能够通信，能够交换数据。 常用的物联网通信协议主要有如下协议：CCP、MQTT、COAP、HTTP等，他们有个共同点都是基于消息模型来实现的。设备与设备之间，设备与云端之间通过交换消息来实现通信，消息里面携带了通信数据。 基于CCP接入（MQTT协议的精简版） 协议本身具备安全算法，不依赖TLS算法；协议大小更精简，包头，payload占用字节更少。例如header 只有1个字节；协议支持多种通信模式，相对于MQTT，不仅支持Pub/Sub，还支持RPC/RRPC 基于MQTT接入 被广泛用在嵌入式设备的消息传输上 COAP CoAP是一种软件协议旨在用于非常简单的电子设备,让他们通过互联网交互通信。 HTTP协议 用RESTAPI的方式连接IoT。设备可以通过POST方式实现Pub消息到某个Topic。 3）平台功能： ?设备接入：安全接入，确保设备在云端的安全及合法性；快速接入。 ?设备授权 ?数据收集
物联网技术与应用 11汽修班—05林武军 1.EPC的含义是什么？有什么作用？ 答：EPC即“产品电子代码”，是为了提高物流供应链管理水平、降低成本而新起发展起来的一项亲技术，可以实现对所有实体对象建立全球的、开放的的唯一有效标识标准。 2.什么事自动识别技术，你能说出哪几种？ 答：自动识别技术是一种高度自动化的信息火数据采集技术，对字符、影像、条码、声音、信号等记录数据的载体进行机器自动识别，自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统以完成相关的后续处理。 识别技术：条码识别技术、磁条（卡）识别技术、IC识别技术、射频识别技术 3.简述射频识别系统的构成及工作原理。 答：构成：由电子标签、读写器和后端管理系统三部分组成原理：读写器通过天线发送出一定频率的射频信号，当标签进入磁场时产生感应电流从而获得能量，发送出自身的数据信息，被读写器读取并解码后送至电脑主机进行有关处理。 4.简述RFID技术常见的分类方式有哪几种，分别用于哪些领域。 答：分类有：按照频率分类、按照供电方式分类、按照信息存储方式分类、按照耦合方式分类、按照系统档次和工作方式分类等。 分别用于：制造业、物流管理、制药、健康管理、保安、交通、游乐公园、仓储业等。 5.什么是地理信息系统（GIS），GIS在物联网中有什么地位与作用。
答：地理信息系统（GIS）是以计算机为基础，对空间位置等信息进行采集、存储、管理、分析、可视化与应用的软件工具，特别适合对空间要素化存储建库，以及基于位置关系的空间分析与查询。 地位与作用： ⑴GIS技术为物联网提供基础地理信息平台 ⑵GIS为物联提供空间定位支持 ⑶三维GIS技术为物联网提供真实的虚拟展示平台 ⑷移动GIS为物联网提供移动计算机平台The furthest distance in the world Is not between life and death But when I stand in front of you Yet you don't know that I love you. The furthest distance in the world Is not when I stand in front of you Yet you can't see my love But when undoubtedly knowing the love from both Yet cannot be together. The furthest distance in the world Is not being apart while being in love But when I plainly cannot resist the yearning Yet pretending you have never been in my heart.
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
数字化的存储手段 ——海量信息存储
摘要 随着信息社会的快速发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着计算机网络的发展，数据呈爆炸式增长。因此在日常生活工作中，如何安全地存放以及高效地使用海量资料，成为人们日益面临的重大困惑。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展,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。随之而来的是海量信息存储的需求不断增加，正是用户对存储空间需求的不断增加，推动海量信息存储技术的不断变化。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。本文从物联网对海量信息存储的需求出发，比较了三种基本的网络存储体系结构（DAS，NAS，SAN）各自特点，并讨论了数据中心的基本概念，最后以Google数据中心和Hadoop为例，简要介绍了数据中心的相关技术，指出了数据中心的研究热点，并提到了保证性能前提下降低数据中心成本的方法（服务器成本，网络设备成本，能源成本）。最后，对海量信息存储的前景做出了展望。 关键词：海量信息存储数据中心计算机网络
一、海量信息存储时代背景 随着计算机技术的发展，信息正以数据存储的方式高速增长着，不断推进着全球信息化的进程。随之而来的是海量信息存储的需求不断增加。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。 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。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。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。 如今，物联网对海量信息存储的需求日益增加，一方面，全球信息总量迅猛增长，仅2007年产生的数据量为281EB （ 1EB=10亿GB ），而物联网中对象的数量将庞大到以百亿为单位。其次，物联网中的对象积极参与业务流程的需求也在增加，这些都导致了网络化存储和大型数据中心的诞生。 二、三种基本的网络存储体系结构 直接式存储DAS是指主机与存储设备(磁盘或磁盘阵列等)之间直接连接，存储设备通过SCSI或 ATA(目前连接方式已扩展为FC、USB等多种)作为数据接口的存储方式。网络附加存储NAS是指直接挂接在网上的存储设备，实际上就是一台专用的存储服务器，它不承担应用服务，而是通过网络接口与网络连接，数据通过网络协议进行传输，支持异构服务器间共享数据。存储区域网络SAN是独立于服务器网络之外的高速存储专用网，采用高速的光纤通道作为传输媒体，以FC(FiberChannel，光纤通道)+SCSI的应用协议作为存储访问协议，将存储子系统网络化，实现了真正高速共享存储的目标。 比较各自的特点，可以得到以下结论： 对于DAS：管理容易，结构相对简单；采用集中式体系结构，不能满足大规模数据访问的需求；存储资源利用率低，资源共享能力差，造成“信息孤岛”； 对于NAS：容易实现文件级别共享；性能严重依赖于网络流量，尤其当用户数过多、读写过频繁时性能受限； 对于SAN：存储管理简化，存储容量利用率提高；没有直接文件级别的访问能力，但可在SAN基础上建立文件系统。 三、海量数据存储技术 为了支持大规模数据的存储、传输与处理，针对海量数据存储目前主要开展如下三个方向的研究： 1、虚拟存储技术 存储虚拟化的核心工作是物理存储设备到单一逻辑资源池的映射，通过虚拟化技术，为用户和应用程序提供了虚拟磁盘或虚拟卷，并且用户可以根据需求对它进行任意分割、合并、重新组合等操作，并分配给特定的主机或应用程序，为用户隐藏或屏蔽了具体的物理设备的各种物理特性。 2、高性能I/O 集群由于其很高的性价比和良好的可扩展性，近年来在HPC领域得到了广泛的应用。数据共享是集群系统中的一个基本需求。当前经常使用的是网络文件系
大数据处理技术参考架构 二〇一五年十二月
目录 1.背景 (1) 2.技术目标 (3) 3.技术要求 (3) 4.大数据处理业务场景 (4) 5.大数据处理技术对比 (6) 5.1. MPP与H ADOOP&S PARK技术对比 (6) 5.2. H ADOOP&S PARK技术优势 (9) 5.3. H ADOOP框架对比 (10) 5.4. H ADOOP使用情况 (11) 5.5. H ADOOP血缘关系 (12) 5.6. 行业大数据应用场景对比分析 (17) 6.大数据处理参考架构 (19) 6.1. 参考架构 (19) 6.2. 与J AVA EE体系对比 (21)
6.3. 参考架构运行状态 (21) 7.总结与思考 (22) 附录：名词解释 (25)
1.背景 随着大数据时代的到来，数据由海量拓展为多样，在注重计算速度的同时更加关注挖掘有价值的数据。以IOE体系为核心的数据计算和存储方式越来越不能满足目前大数据处理在性能和成本上的综合要求。为适应对大数据处理的要求，众多的分布式计算平台随之兴起，在对众多分布式计算平台进行权衡的同时，增强自主创新能力，以满足人民银行对信息技术安全可控的要求。 在核心应用自主研发、核心知识自主掌控的氛围下，保障大数据技术达到灵活可用的目标，确保数据和信息的有效、及时，确保信息系统的可靠、灵活。同时，充分的利用开源产品透明公开的关键信息，做到对技术细节的掌控和验证，开源产品的特点也更能够激发开发者的热情并推进技术的快速变革。 在“互联网+”的战略布局下，当利用信息通信技术把互联网和包括金融行业在内的相关行业结合起来时，能够更加合理和充分的利用大数据技术促进互联网金融的健康发展。当前互联网金融的格局中，由传统金融机构和非金融机构组成。传统金融机构的发展方向主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新、手机APP服务等；非金融机构的发展方向则主要是指利用互联网技术进行金融运作的电子商务企业、P2P模式的网络借贷平台，众筹模式的网络投资平台或掌上理财服务，以及第三方支付平台等。在金融行业新兴业态下，为促进互联网金融的健康发展，为全面提升互联网金融服务能力和普惠水平，为有效防范互联网金融风险及其外溢效应而提供技术支撑。 在金融领域，新生业态层出不穷，金融机构日益多样化，金融资产的流动性
作业题集 （一）物联网概述 1、填空题 1）物联网是一个基于（互联网）、（传统电信）等信息承载体，让所有能够被（独立）的普通的物理对象实现（互联互通）的网络，它具有（普通对象设备化）、（自治终端互联化）和（普适服务智能化）三个重要特征。 2）智慧地球（SmarterPlanet）是（彭明盛）提出的。 3）物联网分为4层，分别是：（感知识别层）、（网络构建层）、（管理服务层）和（综 合应用层）。 4）蓝牙协议的标准为（802.15.1）。 5）RFID技术属于物联网4层中的（感知识别层）。 2、选择题 1）下面哪项技术不属于信息技术的三大支柱之一。D A、传感器 B、通信技术 C、计算机技术 D、无线技术 2）不属于物联网存在的问题是（B）。 A、制造技术 B、IP地址问题 C、终端问题 D、安全问题 3）下列哪一项不属于物联网的应用范畴？C A、智能电网 B、医疗健康 C、智能通信 D、金融与服务业 3、判断题 1）2009年8月7日胡锦涛总书记在江苏无锡调研时提出感知中国的概念。【错】 2）物联网理念最早可以追溯到比尔.盖茨在1995年的《未来之路》。【对】 4、问答题 1）物联网概念产生的背景有哪些因素？ 答：物理世界的联网需求和信息世界的扩展需求 2）对于物联网，可以从那几个方面来理解？ 答：物与物之间的信息交流普通网络和泛在网络机器网络构架 云计算方式的智能处理 3）简要说明一下物联网目前面临的主要挑战有哪些？
答：摆脱智能手机创新的备用电源/低耗电方案 对巨量资源的驾驭能力挖掘新的能量来源 4）简要介绍一下物联网相关的技术问题。 答：射频识别技术传感器与无线传感器网络技术大规模数据和大规模计算问题 （二）感知识别层 1、填空题 1）RFID系统分为（阅读器）、（天线）和（标签）三大组件。 2）感知识别技术，是融合（物理世界）和（信息世界）的重要一环。 3）射频识别技术（RFID）是利用（RFID）通过（射频信号）实现（空间耦合）信息传递并通过所传递的信息达到（自动识别）的目的。 4）RFID系统中，标签根据是否内置电源，分为三类：（被动式标签）、（主动式标签）和（半主动式标签）。 5）位置信息包括三大要素：（所在的地理位置）、（处在该地理位置的时间）、（处在该地理位置的对象）。 6）Android是基于（Linux）内核的软件平台和操作系统，早期是由（Google对象）开发。7）现代传感器的“三化”发展路线为（微型化），（智能化）和（网络化）。 8）传感器技术发展史的两条主线为（低功耗无线传感节点）和（微型化传感节点）。 2、选择题 1）二维码目前不能表示的数据类型（C）。 A、文字 B、数字 C、二进制 D、视频 2）RFID卡的读取方式（B）。 A、CCD或光束扫描 B、电磁转换 C、无线通信 D、电擦除、写入 3）RFID卡（D）可分为：有源（Active）标签和无源（Passive）标签。 A、按供电方式分 B、按工作频率分 C、按通信方式分 D、按标签芯片分 4）定位技术中，ToA和TDoA测量法至少需要（C）个基站才能完成定位。 A、1 B、2 C、3 D、4 5）下列哪种不属于一维条形码可以使用的码制？D A、UPC B、EAN C、ISBN D、Code49 6）“三化”时代的传感器节点和传统传感器节点组成不同不包括如下哪个部分？A A、存储器 B、微型处理器 C、无线通信芯片 D、功能装置
如何处理数据库中海量数据，以及处理数据库海量数据的经验和技巧 疯狂代码 https://www.doczj.com/doc/f018031372.html,/ ?:http:/https://www.doczj.com/doc/f018031372.html,/DataBase/Article11068.html 海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提 高了处理效率和处理的成功率。在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 ;如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。二、软硬件要求高，系统资源占用过高 对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。三、要求很高的处理方法和技巧。 这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用 Oracle或者DB2，微软公 司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘，傲博知识库等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式 ，不过处理机制大体相同。例 如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复 合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合 操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。五、建立缓存机制 当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。六、加大虚拟内存 如果系统资源有 限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为
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： 一是事务处理型操作都是细粒度操作，每次事务处理涉及数据量都很小。 二是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行的某列； 三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查，对事务完整性和数据一致性要求非常高。 四是事务性操作都是实时交互式操作，至少能在几秒内执行完成； 五是基于以上特点，索引是支撑事务型处理一个非常重要的技术。 在数据量和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。 在数据量和并发交易量增加情况下，一般可以采用ORALCE RAC集群方式或者是通过硬件升级(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的系统来解决本问题。
2 数据统计分析 数据统计主要是被各类企业通过分析自己的销售记录等企业日常的运营数据，以辅助企业管理层来进行运营决策。典型的使用场景有：周报表、月报表等固定时间提供给领导的各类统计报表；市场营销部门，通过各种维度组合进行统计分析，以制定相应的营销策略等。 数据统计分析特点包括以下几点： 一是数据统计一般涉及大量数据的聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二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，目前越来越多的用户希望能做做到交互式实时统计； 传统的数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库的数据仓库技术。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的结构来实现高性能的数据统计分析，以支持可以通过下钻和上卷操作，实现各种维度组合以及各种粒度的统计分析。 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，基于内存计算的数据库仓库系统也成为一个发展趋势，例如SAP的HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要是根据商业目标，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的规律和知识。