PDF文件结构详解
PDF(Portable Document Format,便携式文档结构)是一种很有用的文件格式,其最大的特点是平台无关而且功能强大(支持文字/图象/表单/链接/音乐/视频等).做PDF
的解析，首先要熟悉PDF文件的物理结构和逻辑结构。PDF文件物理结构可分为以下几
块:
1.文件头
文件头是PDF文件的第一行,格式如下:
%PDF-1.4
这是个固定格式，表示这个PDF文件遵循的PDF规范版本，目前PDF的生成工具，除了官方的acrobat，其他生成的以1.4版本的居多。对于做PDF开发来说，一个最简单的原则就是生成PDF的时候尽量符合低版本规范，以保证大多数解析器能支持；解析PDF的时候尽量支持高版本的规范，以保证支持大多数工具生成的PDF文件。
从1.4版本以后，PDF文件的版本并不唯一的只是在这里表示了，可能后面会改写（catalog的Version词条），所以解析PDF的时候，如果这里的版本大于等于1.4，应该再比较一下catalog里面的version，取其中高一点的版本。
2.对象集合
这是一个PDF文件最重要的部分，文件中用到的所有对象,包括文本/图象/音乐/视频/字体/超连接/加密信息/文档结构信息等等,都在这里定义。格式如下:
2 0 obj
...
end obj
一个对象的定义包含4个部分：
前面的2是对象序号，其用来唯一标记一个对象；0是生成号，按照PDF规范，如果一个PDF文件被修改，那这个数字是累加的，它和对象序号一起标记是原始对象还是修改后的对象，但是实际开发中，很少有用这种方式修改PDF的，都是重新编排对象号；obj和endobj 是对象的定义范围，可以抽象的理解为这就是一个左括号和右括号；省略号部分是PDF规定的任意合法对象(一共8种，见后面附A)。
可以通过R关键字来引用任何一个对象，比如要引用上面的对象，可以使用2 0 R，需要主意的是，R关键字不仅可以引用一个已经定义的对象，还可以引用一个并不存在的对象，而且效果就和引用了一个空对象一样。
3.交叉引用表
交叉引用表是PDf文件内部一种特殊的文件组织方式，可以很方便的根据对象号随机访问一个对象。其格式如下:
xref
0 1
0000000000 65535 f
4 1
0000000009 00000 n
8 3
0000000074 00000 n
0000000120 00000 n
0000000179 00000 n
其中,xref是开始标志,表示以下为一个交叉引用表的内容;每个交叉引用表又可以分
为若干个子段，每个子段的第一行是两个数字，第一个是对象起始号，后面是连续的对象个数，接着每行是这个子段的每个对象的具体信息——每行的前10个数字代表这个这个对象相对文件头的偏移地址,后面的5位数字是生成号（用于标记PDF的更新信息，和对象的生成号作用类似），最后一位f或n表示对象是否被使用(n表示使用,f表示被删除或没有用)。上面这个交叉引用表一共有3个子段，分别有1个，1个，3个对象，第一个子段的对象不可用，其余子段对象可用。
4.trailer:
通过trailer可以快速的找到交叉引用表的位置，进而可以精确定位每一个对象；还可以通过它本身的字典还可以获取文件的一些全局信息（作者，关键字，标题等），加密信息，等等。具体形式如下:
trailer
<<
key1 value1
key2 value2
key3 value3
…
>>
startxref
553
%%EOF
trailer后面紧跟一个字典，包含若干键-值对。具体含义如下：
键值类型值说明
Size 整形数字所有间接对象的个数。一个PDF文件，如果被更新过，则会有多个
对象集合、交叉引用表、trailer，最后一个trailer的这个字段
记录了之前所有对象的个数。这个值必须是直接对象。
Prev 整形数字当文件有多个对象集合、交叉引用表和trailer时，才会有这个键，
它表示前一个相对于文件头的偏移位置。这个值必须是直接对象。Root 字典Catalog字典（文件的逻辑入口点）的对象号。必须是间接对象。
Encrypt 字典文档被保护时，会有这个字段，加密字典的对象号。
Info 字典存放文档信息的字典，必须是间接对象。
ID 数组文件的ID
startxref: 后面的数字表示最后一个交叉引用表相对于文件起始位置的偏移
量。
%%EOF :文件结束符.
一个PDF文件，都会有上面这样的结构（线性化优化的PDF例外，这个后面单独说）。实际一个pdf文件是很复杂的,但是上面几个部分是确定的,只能多不能少.了解了PDF文件的物理结构，就可以提取出一个一个的对象了.PDF中的对象有8种：
1.booleam
用关键字true或false表示,可以是array对象的一个元素,或dictionary对象的一个条目.也可以用在PostScript计算函数里面，做为if或ifesle的一个条件。
2.numeric
包括整形和实型,不支持非十进制数字,不支持指数形式的数字.
例:
1)整数123 4567 +111 -2
范围:正2的31次方-1到负的2的31次方
2)实数12.3 0.8 +6.3 -4.01 -3. +.03
范围:±3.403 ×10的38次方±
1.175 ×10的-38次方
注意:如果整数超过表示范围将转化成实数,如果实数超过范围就出错了
3.string
由一系列0-255之间的字节组成,一个string总长度不能超过65535.string有以下两种方式:
1) 直接字串
由()包含起来的一个字串,中间可以使用转义符"/".
例:
(abc) 表示abc
(a//) 表示a/
转义符的定义如下：
转义字符含义
/n 换行
/r 回车
/t 水平制表符
/b 退格
/f 换页（Form feed (FF)）
/( 左括号
/) 右括号
// 反斜杠
/ddd 八进制形式的字符
2) 十六进制字串
由<>包含起来的一个16进制串,两位表示一个字符,不足两位用0补齐
例:
https://www.wendangku.net/doc/1415148567.html,
由一个前导/和后面一系列字符组成,最大长度为127.和string不同的是,name是不可分割的和唯一的,不可分割就是说一个name对象就是一个原子,比如/name,不能说n就是这个name的一个元素;唯一就是指两个相同的name一定代表同一个对象.从pdf1.2开始,除了ascii的0,别的都可以用一个#加两个十六进制的数字表示.
例:
/name 表示name
/name#20is 表示name is
/name#200 表示name 0
5.array
用[]包含的一组对象,可以是任何pdf对象(包括array).虽然pdf只支持一维array,但可以通过array的嵌套实现任意维数的array(但是一个array的元素不能超过8191)
例:
[549 3.14 false (Ralph) /SomeName]
6.Dictionary
用"<<"和">>"包含的若干组条目,每组条目都由key和value组成,其中key必须是name对象,并且一个dictionary内的key是唯一的;value可以是任何pdf的合法对象(包括dictionary对象).
例:
<< /IntegerItem 12
/StringItem (a string)
/Subdictionary
<< /Item1 0.4
/Item2 true
/LastItem (not!)
/VeryLastItem (OK)
>>
>>
7.stream
由一个字典，和紧跟其后面的一组关键字stream和endstream以及这组关键字中间包含一系列字节组成.内容和string很相似,但有区别:stream可以分几次读取,分开使用不同的部分,string必须作为一个整体一次全部读取使用;string有长度限制,但stream却没有这个限制.一般较大的数据都用stream表示. 需要注意的是，Stream必须是间接对象，并且stream的字典必须是直接对象。从1.2规范以后，stream可以以外部文件形式存在，这种情况下，解析PDF的时候stream和endstream之间的内容就被忽略掉。
例:
dictionary
stream
…data …
endstream
stream字典中常用的字段如下：
字段名类型值
Length 整形（必须）关键字stream和endstream之间的数据长
度，endstream之前可能会有一个多余的EOL标记，
这个不计算在数据的长度中。
Filter 名字或数组（可选）Stream的编码算法名称（列表）。如果有多
个，则数组中的编码算法列表顺序就是数据被编码的
顺序。
DecodeParms 字典或数组（可选)一个参数字典或由参数字典组成的一个数
组，供Filter使用。如果仅有一个Filter并且这个
Filter需要参数，除非这个Filter的所有参数都已
经给了默认值，否则的话DecodeParms必须设置给
Filter。如果有多个Filter，并且任意一个Filter
使用了非默认的参数，DecodeParms 必须是个数
组，每个元素对应一个Filter的参数列表（如果某
个Filter无需参数或所有参数都有了默认值，就用
空对象代替）。如果没有Filter需要参数，或者
所有Filter的参数都有默认值，DecodeParms 就被
忽略了。
F 文件标识（可选）保存stream数据的文件。如果有这个字段，
stream和endstream就被忽略，FFilter将会代替
Filter, FDecodeParms将代替DecodeParms。Length
字段还是表示stream和endstream之间数据的长度，
但是通常此刻已经没有数据了，长度是0.
FFilter 名字或字典(可选)和filter类似，针对外部文件。FDecodeParms 字典或数组(可选)和DecodeParams类似，针对外部文件。
8.NULL
用null表示，代表空．如果一个key的值为null，则这个key可以被忽略；如果引用一个不存在的object则等价于引用一个空对象．
例:(略)
以上八种对象是按照对象内涵来分的，如果按照对象的使用规则来说，对象又分为间接对象和直接对象。间接对象是PDF中最常用的对象，如前面对象集合里面的，所有对象都是间接对象，在其他位置通过R关键字来引用，在交叉引用表里面都是通过间接对象来引用的。直接对象就更好理解了，上面的8种对象单独出现的时候就叫直接对象。
PDF文件结构（二）
————逻辑结构
作者：bobob
邮件：要解析一个PDF文件，首先要掌握PDF的物理结构，这是第一步。但是这个仅仅只是基础，更重要的是对PDF逻辑结构的解析。PDF的逻辑大体上是一个树状结构，根节点是catalog字典，通过这里去解析页、目录、链接信息等等，在这里按照PDF的树形结构，详
细讨论一下整个文件的逻辑框架。
一、catalog 根节点
catalog 是整个PDF 逻辑结构的根节点，这个可以通过trailer 的Root 字段定位，虽然简单，但是相当重要，因为这里是PDF 文件物理结构和逻辑结构的连接点。Catalog 字典包含的信息非常多，这里仅就最主要的几个字段做个说明。
（1）Pages 字段
这是个必须字段，是PDF 里面所有页面的描述集合。Pages 字段本身是个字典，它里面又包含了一下几个主要字段： 从以上字段可以看出，Pages 最主要的功能就是组织所有的page 对象。Page 对象描述了一个PDF 页面的属性、资源等信息。Page 对象是一个字典，它主要包含一下几个重要的属性：
字段 类型 值
Type
name (必须)只能为Pages 。 Parent dictionar
y
(如果不是catalog 里面指定的跟节点，则必须有，并且必须是间接对象) 当前节点的直接父节点。 Kids array
(必须)一个间接对象组成的数组，节点可能是page 或page tree 。 Count
integer (必须) page tree 里面所包含叶子节点（page 对象）的个数。 字段 类型 值
Type name
(必须)必须是Page 。 Parent dictionary (必须；并且只能是间接对象)当前page 节点的直接父节
点page tree 。
LastModified date (如果存在PieceInfo 字段，就必须有，否则可选)记录
当前页面被最后一次修改的日期和时间。
Resources dictionary (必须; 可继承)记录了当前page 用到的所有资源。如
果当前页不用任何资源，则这是个空字典。忽略所有字
段则表示继承父节点的资源。
MediaBox rectangle
(必须; 可继承)定义了要显示或打印页面的物理媒介
的区域（default user space units ）
一个简单例子：
3 0 obj
<< /Type /Page /Parent 4 0 R /MediaBox [ 0 0 612 792 ] /Resources <
/F3 7 0 R /F5 9 0 R /F7 11 0 R >>
/ProcSet [ /PDF ]
>> /Contents 12 0 R /Thumb 14 0 R
/Annots [ 23 0 R 24 0 R]
>>
endobj
（2）Outlines 字段
CropBox rectangle (可选; 可继承)定义了一个可视区域，当前页被显示或
打印的时候，它的内容会被这个区域裁剪。默认值就是
MediaBox 。
BleedBox rectangle (可选) 定义了一个区域，当输出设备是个生产环境
（production environment ）的时候，页面显示的内容
会被裁剪。默认值是 CropBox.
Contents stream or a rray (可选) 描述页面内容的流。如果这个字段缺省，则页
面上什么也不会显示。
这个值可以是一个流，也可以是由几个流组成的一个数
组。如果是数组，实际效果相当于所有的流是按顺序连
在一起的一个流，这就允许PDF 生成的时候可以随时插
入图片或其他资源。流之间的分割只是词汇上的一个分
割，并不是逻辑上或者组织形式的切割。
Rotate integer (可选; 可继承) 顺时钟旋转的角度数，这个必须是
90的整数倍，默认是0。
Thumb stream (可选)定义当前页的缩略图。
Annots array (可选) 和当前页面关联的注释。
Metadata stream
(可选) 当前页包含的元数据。
Outline是PDF里面为了方便用户从PDF的一部分跳转到另外一部分而设计的，有
时候也叫书签（Bookmark），它是一个树状结构，可以直观的把PDF文件结构展现给用户。用户可以通过鼠标点击来打开或者关闭某个outline项来实现交互，当打开一个outline时，用户可以看到它的所有子节点，关闭一个outline的时候，这个outline 的所有子节点会自动隐藏。并且，在点击的时候，阅读器会自动跳转到outline对应的
页面位置。Outlines包含一下几个字段：
KEY TYPE VALUE
Type name (可选)如果这个字段有值，则必须是Outlines。
First dictionary (必须;必须是间接对象) 第一个顶层Outline item。
Last dictionary (必须;必须是间接对象)最后一个顶层outline item。
Count integer (必须)outline的所有层次的item的总数。
Outline是一个管理outline item的顶层对象，我们看到的，其实是outline item，这个里面才包含了文字、行为、目标区域等等。一个outline item主要有一下几个字
段：
Title text string (必须)当前item要显示的标题。
Parent dictionary (必须;必须是间接对象) outline层级中，当前item的父对
象。如果item本身是顶级item，则父对象就是它本身。Prev dictionary (除了每层的第一个item外，其他item必须有这个字段;必须
是间接对象)当前层级中，此item的前一个item。
Next dictionary (除了每层的最后一个item外，其他item必须有这个字段;
必须是间接对象)当前层级中，此item的后一个item。
First dictionary (如果当前item有任何子节点，则这个字段是必须的;必须是
间接对象) 当前item的第一个直接子节点。
Last dictionary (如果当前item有任何子节点，则这个字段是必须的;必须是
间接对象) 当前item的最后一个直接子节点。
Dest name,
byte string,
or array (可选; 如果A字段存在，则这个不能被会略)当前的outline item被激活的时候，要显示的区域。
A dictionary (可选; 如果Dest 字段存在，则这个不能被忽略)当前的
outline item被激活的时候，要执行的动作。
（3）URI字段
URI（uniform resource identifier)，定义了文档级别的统一资源标识符和相关链接信息。目录和文档中的链接就是通过这个字段来处理的。
（4）Metadata字段
文档的一些附带信息，用xml表示，符合adobe的xmp规范。这个可以方便程序不用解析整个文件就能获得文件的大致信息。
（5）其他
Catalog字典中，常用的字段一般有以下一些：
字段类型值
Type name (必须)必须为Catalog。
Version name (可选)PDF文件所遵循的版本号（如果比文件头指定
的版本号高的话）。如果这个字段缺省或者文件头指
定的版本比这里的高，那就以文件头为准。一个PDF
生成程序可以通过更新这个字段的值来修改PDF文件
版本号。
Pages dictionary (必须并且必须为间接对象)当前文档的页面集合入
口。
PageLabels number tr
ee (可选) number tree，定义了页面和页面label对应关系。
Names dictionary (可选)文档的name字典。
Dests dictionary (可选;必须是间接对象)name和相应目标对应关系字
典。
ViewerPreferences dictionary (可选)阅读参数配置字典，定义了文档被打开时候的
行为。如果缺省，则使用阅读器自己的配置。
PageLayout name (可选) 指定文档被打开的时候页面的布局方式。
SinglePageDisplay 单页
OneColumnDisplay 单列
TwoColumnLeftDisplay 双列，奇数页在左
TwoColumnRightDisplay 双列，奇数页在右
TwoPageLeft 双页，奇数页在左
TwoPageRight 双页，奇数页在右
缺省值: SinglePage.
PageMode name (可选) 当文档被打开时，指定文档怎么显示
UseNone 目录和缩略图都不显示
UseOutlines 显示目录
UseThumbs 显示缩略图
FullScreen 全屏模式，没有菜单，任何其他窗口
UseOC 显示Optional content group 面板
UseAttachments显示附件面板
缺省值: UseNone.
Outlines dictionary (可选；必须为间接对象)文档的目录字典
Threads array (可选；必须为间接对象)文章线索字典组成的数组。
OpenAction array or
dictionary (可选) 指定一个区域或一个action，在文档打开的时候显示（区域）或者执行（action）。如果缺省，则会用默认缩放率显示第一页的顶部。
AA dictionary (可选)一个附加的动作字典，在全局范围内定义了响应
各种事件的action。
URI dictionary (可选)一个URI字典包含了文档级别的URI action信
息。
AcroForm dictionary (可选)文档的交互式form (AcroForm)字典。Metadata stream (可选;必须是间接对象)文档包含的元数据流。
大数据技术架构解析
技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 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，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技
深入浅出解析大数据平台架构
目录： 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 大数据的4V特征-来源 公司的“大数据” 随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如： 1、业务系统现在平均每天存储20万张图片，磁盘空间每天消耗100G; 2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。
Google分布式计算的三驾马车 Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。 Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。 BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计
HDFS介绍-文件读流程 Client向NameNode发起文件读取的请求。 NameNode返回文件存储的DataNode的信息。 Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程
大数据成功案例
1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机
大数据技术与应用专业详细解读
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
大数据成功案例电子教案
1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。
大数据技术架构解析
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 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，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领
大数据 技术架构解析
大数据技术架构解析 作者：匿名出处：论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存
真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 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，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理
4)数据的分析
5)大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用
大数据架构的介绍及分析
大数据架构的介绍及分析 数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI 系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI 系统来说，大概的架构图如下： 可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL 在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX，MDX表达式具有更强的多维表现能力，所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套Olap分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来： BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力，例如图片，文本，音频的存储，分析。 由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库这个东西，我
们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。 随着异构数据源的增加，例如如果存在视频，文本，图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂等ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。 数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性，但是对于数据仓库来说，我们并不需要对数据做修改和一致性的保障，原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的，所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ETL动作对数据的预先假设和处理，导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据，因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘，则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据，否则无法结构化入库，然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。 在一系列的问题下，以Hadoop体系为首的大数据分析平台逐渐表现出优异性，围绕Hadoop体系的生态圈也不断的变大，对于Hadoop系统来说，从根本上解决了传统数据仓库的瓶颈的问题，但是也带来一系列的问题：从数据仓库升级到大数据架构，是不具备平滑演进的，基本等于推翻重做。 大数据下的分布式存储强调数据的只读性质，所以类似于Hive，HDFS 这些存储方式都不支持update，HDFS的write操作也不支持并行，这些特性导致其具有一定的局限性。 基于大数据架构的数据分析平台侧重于从以下几个维度去解决传统数据仓库做数据分析面临的瓶颈： 分布式计算：分布式计算的思路是让多个节点并行计算，并且强调数据本地性，尽可能的减少数据的传输，例如Spark通过RDD的形式来表现数据的计算逻辑，可以在RDD上做一系列的优化，来减少数据的传输。
大数据平台技术框架选型分析
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程
三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管
四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发
4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性？ 陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”），也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个Hadoop集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。 六、方案分析
Kubernetes架构详解
Kubernetes架构详解 入门导论： Kubernetes 组件和组件之间如何协同工作如果你正在实现容器的落地，你需要一个容器管理平台。假如你正在阅读本文，那你很有可能已经考虑了Kubernetes 的优势。 什么是Kuberbetes ？这个异常火爆的容器编排引擎的内在到底是些什么？它们如何一同为处理生产环境中的容器化应用提供一个面向未来的、可靠的、可伸缩的潜在方案？（请注意这里故意使用了“潜在”这一词，稍后我们会解释为什么要用这个词）。 本文中，我们将讨论Kubernetes 是如何工作的，以及它为什么具有支持企业级软件/容器管理的可能性（又有了这个词）。 Kubernetes 是什么？ Kubernetes （通常简称为K8S ），是一个用于管理在容器中运行的应用的容器编排工具。Kubernetes 不仅有你所需要的用来支持复杂容器应用的所有东西，它还是市面上最方便开发和运维的框架。基础架构,应用解决方案,云计算,大数据,数据中心,智慧IT,IT架构,人工智能相关的产品白皮书,技术方案,技术架构介绍,适合IT技术专业人士阅读参考Kubernetes的工作原理是通过将容器分组来把一个应用程序拆分成多个逻辑单元，以方便管理和发现。它对由小且独立的服务组成的微服务应用特别有用。 尽管Kubernetes运行在Linux上，他其实是平台无关的，可以在裸机、虚拟机、云实例或OpenStack 上运行。面纱之下是什么？为了理解Kubernetes的工作原理，让我们先来剖析下Kubernetes的结构。 Kubernetes 的主节点（Master Node） 让我们先来谈谈主节点（Master）。这是Kubernetes的控制面板或控制平面。这里是制定有关集群的决策的地方，例如调度，以及对集群事件的探测/响应。主节点的组件可以在集群中的任何节点上运行。下面是主节点的关键组件的分解： ?API服务器（API Server）：这是Kubernetes控制面板中唯一带有用户可访问API以及用户可交互的组件。API服务器会暴露一个restful的Kubernetes API并使用JSON格式的清单文件（manifest files）。 ?集群的数据存储（Cluster Data Store）：Kubernetes使用“etcd”。这是一个强大的、稳定的、高可用的键值存储，被Kubernetes用于长久储存所有的API对象。可以认为它就是集群的“真相之源”。 ?控制管理器（Controller Manager）：被称为“kube-controller manager”，它运行着所有处理集群日常任务的控制器。包括了节点控制器、副本控制器、端点（endpoint）控制器以及服务账户和令牌控制器。每一个控制器都独立工作以维护其所需的状态。 ?调度器（Scheduler）：调度器会监控新建的pods（一组或一个容器）并将其分配给节点。?仪表板（Dashboard）（可选）：Kubernetes提供网页UI来简化用户与API 服务器（API Server）的交互。 Kubernetes的工作节点（Worker Nod e） Kubernetes中第二重要的部分就是工作节点。鉴于主节点负责管理集群，工作节点就负责运行容器，并提供Kubernetes的运行环境。 工作节点包含了一个kubelet。它是主节点代理（primary node agent）。它会监控已被分配给
大数据平台技术框架选型
大数据平台技术框架选型Last revision on 21 December 2020
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区
多图技术贴：深入浅出解析大数据平台架构
目录： ?什么是大数据 ?Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase ?大数据平台应用举例-腾讯 ?公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 大数据的4V特征-来源 公司的“大数据” 随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如： 1、业务系统现在平均每天存储20万图片，磁盘空间每天消耗100G；
2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢？对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。 Google分布式计算的三驾马车
?Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余（也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上）的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。 ?Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map 与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。 ?BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计
HDFS介绍-文件读流程
Client向NameNode发起文件读取的请求。NameNode返回文件存储的DataNode的信息。Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程
厦门大学大数据结构与算法(陈海山)期末习题问题详解解析汇报
作业：1-1,7,8 2-1，2,4,7,9,11,13，19 3-2,3，7,8,13,14 4-3,9,13 5-1,2,6,8 5-1,2,6,7，8，12,14,17 习题1 绪论 1-1 名词解释：数据结构。 数据结构：相互之间存在一定关系的数据元素的集合 1-2 数据结构的基本逻辑结构包括哪四种? ⑴集合：数据元素之间就是“属于同一个集合” ⑵线性结构：数据元素之间存在着一对一的线性关系 ⑶树结构：数据元素之间存在着一对多的层次关系 ⑷图结构：数据元素之间存在着多对多的任意关系 1-3 数据结构一般研究的内容不包括( )。 (A) 集合的基本运算 (B) 数据元素之间的逻辑关系 (C) 在计算机中实现对数据元素的操作 (D) 数据元素及其关系在计算机中的表示 选D 数据的逻辑结构、数据的存储结构、数据的运算 1-4 算法包括哪五种特性? 2. 算法的五大特性：√ ⑴输入：一个算法有零个或多个输入。 ⑵输出：一个算法有一个或多个输出。 ⑶有穷性：一个算法必须总是在执行有穷步之后结束，且每一步都在有穷时间内完成。 ⑷确定性：算法中的每一条指令必须有确切的含义，对于相同的输入只能得到相同的输出。 ⑸可行性：算法描述的操作可以通过已经实现的基本操作执行有限次来实现。 1-5 简述算法及其时间复杂度。 1.算法（Algorithm）:是对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列。
算法复杂度(Algorithm Complexity)：算法占用机器资源的多少，主要有算法运行所需的机器时间和所占用的存储空间。 时间复杂度(Time Complexity)：算法运行所需要的执行时间，T(n)= O(f(n))。空间复杂度(Space Complexity)：算法运行所需要的存储空间度量，S(n)= O(f(n))。 1-6 设数组A中只存放正数和负数。试设计算法，将A中的负数调整到前半区间，正数调整到后半区间。分析算法的时间复杂度。 A[n+1] For(int i=n-1,j=0;i>j;i--) { If(a[i]>0) continue; Else { A[n]=A[i]; A[i]=A[j]; A[j]=A[n]; J++; } } 时间复杂度为O(n) 1-7 将上三角矩阵 A=(aij)n n 的非0元素逐行存于B[(n*(n+1)/2]中，使得B[k]=aij 且 k=f1(i)+f2(j)+c (f1, f2不含常数项)，试推导函数f1, f2和常数c。 k+1=1+2+3+…+(i-1)+j k=1/2*i*(i-1)+j-1; 1-8 描述下列递归函数的功能。 int F(int m, int n) { if (n>m) return F(n, m); else if (n==0) return m; else { r=m%n; return F(n, r); } } 求 m与n的最大公约数 1-9 编写递归算法： 0，m=0且n≥0 g(m, n)= g(m-1, 2n)+n，m>0且n≥0
最新大数据平台技术框架选型分析
大数据平台技术框架 选型分析
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程
三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管
四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发 4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务
5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性？ 陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”），也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个Hadoop集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。 六、方案分析
大数据平台架构剖析
大数据平台架构剖析
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下： 可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX，MDX表达式具有更强的多维表现能力，所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套Olap 分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来： BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力，例如图片，文本，音频的存储，分析。
?由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库这个东西，我们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。 ?随着异构数据源的增加，例如如果存在视频，文本，图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂等ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 ?当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。?数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性，但是对于数据仓库来说，我们并不需要对数据做修改和一致性的保障，原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的，所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ?ETL动作对数据的预先假设和处理，导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据，因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘，则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据，否则无法结构化入库，然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。
分布式云计算平台架构详解
分布式云计算系统 产品概述 ?数梦飞天云平台是数梦工场基于阿里云平台为行业客户量身定制的专有云平台，数梦飞天云平台完全基于自主知识产权，先后获85项国家技术专利，获得国家发改委的云计算专项资金支持。 ?数梦飞天云致力于打造云计算的服务能力平台，注重为政府、教育、医疗、金融、企业等行业客户提供大规模、低成本的云计算和大数据服务。数梦飞天的目标是通过构建支持多种不同业务类型的行业专有云平台，帮助行业用户简单快速建立自己业务系统，帮助用从关注运维向关注开发转变，将网络经济模式带入政府、行业客户，构建出以云计算为基础的全新生态链。 ?数梦工场为用户提供互联网化云服务交付，真正体现计算能力的规模效益，致力于大数据的价值挖掘，让数据增值，辅助政府决策，助力经济产业升级，服务公众。让最卓越的数据技术，去实现人类最美好的梦想！ 数梦飞天云业务全景图 简单高效的弹性计算服务（ECS） ?稳定，云磁盘数据可靠性不低于99.999%，自动宕机迁移、数据备份和回滚，系统性
能报警。 ?安全，支持防DDos攻击、安全组自动划分访问权限，多租户安全隔离，支持防密码暴力破解。 ?弹性，10分钟内可创建和释放上百台云服务器，分钟级升级CPU和内存。 ?性能，随即IOPS达到1.2万，300MB/s的磁盘性能，高性价比，节约成本。 ?运维，提供简单自动化的运维界面，支持通过工具实现自动化备份和自定义镜像，实现云服务器的快速扩展、复制。 海量存储服务（OSS） ?空间无限：海量的存储空间，随用户使用量的增加，空间弹性增长，无需担心数据容量的限制。并同时支持高并发、大容量的读写服务。 ?压缩存储：对存储在开放存储服务上的图片，支持缩略、裁剪、水印、压缩和格式转换等图片处理功能。 ?安全可靠：服务可用性高达99.9%，系统规模自动扩展，不影响对外服务，数据三重备份，可靠性达到99.99999999%。 安全稳定的数据库服务（RDS） ?数据库是应用的核心，数据库的安全、可伸缩是系统稳定的第一保证，数梦飞天提供一种即开即用、稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。具有多重安全防护措施和完善的性能监控体系，并提供专业的数据库备份、恢复及优化方案，使您能专注于应用开发和业务发展，具体特点如下： 专业备份机制：每台RDS拥有两个物理节点进行主从热备，主节点发生故障，秒级切换至备节点，服务可用性高达99.95%，保证数据安全。 安全迁移：自定义访问IP白名单，防DDoS攻击，SQL注入告警控制平面的多级保护及安全性。完全兼容MySQL，SQL Server协议一键式数据迁移。 性能优化：提供直观的慢SQL分析报告和完整的SQL运行报告，并提供如主键检查、索引检查等多种优化建议。 简单运维：专有的数据库管理平台，使用户通过浏览器即可安全、方便的进行数据库管理和维护；可随时进行数据备份，能够根据备份文件将数据库恢复至7日内任意时刻；近20种性能资源监控视图，可对部分资源项设置阈值报警，并提供WEB操作、SQL审计等多种日志。
大数据高并发系统架构实战方案(LVS负载均衡、Nginx、共享存储、海量数据、队列缓存)
大数据高并发系统架构实战方案(LVS负载均衡、Nginx、共享存储、海量数据、队列缓存) 课程简介: 随着互联网的发展，高并发、大数据量的网站要求越来越高。而这些高要求都是基础的技术和细节组合而成的。本课程就从实际案例出发给大家原景重现高并发架构常用技术点及详细演练。 通过该课程的学习，普通的技术人员就可以快速搭建起千万级的高并发大数据网站平台。 亮点一：真实环境还原，课程采用了VM环境重现大网站集群服务器环境，真实环境还原再现。 亮点二：基础实用，细节决定成败，课程内容在演练过程中重点介绍各种细节，保证初级人员快速入门及高级进阶。 亮点三：讲师丰富的海量平台运作经验
讲师tom5多年研发平台,某大型视频网站CTO,众多大型网站及移动应用平台架构经验，并拥有多年的培训经验经历。讲课内容完全切合架构设计及实施人员需要。 第一章概述（1课时）简要介绍该系列课程的内容， 本章内容如下：主流高并发大数据应对技术介绍 CDN镜像技术介绍 静态化技术介绍 库表水平及垂直拆分技术介绍 虚拟化云计算体系介绍 高并发系统架构规划 高并发大型网站高可靠架构图 课程安排简介
高并发大型网站高可靠架构网络IP 规划 搭建实战环境的准备工作 SFTP客户端Filezilla使用简介 SSH客户端SecureCRT使用简介 Centos关闭图形界面启动及开启sshd实战 虚拟机clone后网卡重新初始化演练 VMware使用技巧演练 第二章LVS实现负载均衡软交换实战（5课时） 本章演练的是负载均衡技术的核心，主要包括LVS的类型特点适用场景介绍，使用Piranha安装快速搭建