Oracle大数据机X3-2产品白皮书

Oracle 大数据机X3-2

产品概述

Oracle大数据机是面向主流企业的大数据解决方案。它使用 Oracle

Sun 的行业标准硬件和Cloudera’s Distribution including Apache

Hadoop 构建，是为大数据负载而设计的，并经过了相应优化。通过将大数

据平台的主要组件集成到单一产品中，Oracle 大数据机提供了一个低成本、

可伸缩并享有全面支持的大数据基础架构，不存在定制解决方案的风险。

大数据机使用 Oracle Big Data Connectors 与 Oracle 数据库云服务器

和 Oracle 数据库紧密集成，并无缝实现对企业中所有数据（结构化和非

结构化）的分析。

产品优势/特性

●使用大数据机避免了选择和配置硬件，确定合适的开源组件和版本，以及集成和调优

整体配置。整个解决方案开箱即可安装和配置，以提供高性能和高可用性

●全面的端对端测试保证了所有组件无缝集成地工作，不存在影响整个系统的性能瓶颈

或单点故障。

●采用了横向扩展的架构。随着计算节点的扩展，CPU、存储、网络均在一种平衡模式上

增加。

●大数据机已专门针对 CDH 进行了优化，以确保性能可伸缩。大数据机通过预调优的操

作系统参数、文件系统设置和 Java VM 配置属性进行配置，以实现最佳性能。

●大数据机还针对 Oracle NoSQL 数据库进行了优化和预配置。Oracle NoSQL 数据库提

供对海量数据的快速低延迟访问。

●使用 Infiniband 构建的大数据机可与 Oracle 所有其他集成设计的系统实现可伸缩

互联：不仅包括 Oracle 数据库云服务器和 Oracle 商务智能云服务器，还包括

Oracle 中间件云服务器和 Supercluster。

适合的应用环境

●大数据分析与BI系统

●管理结构化与半结构化数据

●与企业现有BI分析系统配合

竞争分析

●重点突出

?比传统数据库方案更易于部署、管理和支持；有更高的数据库性能、更高的可靠

性和稳定性

?“按需扩展”的模式

?全面优化的解决方案

●主要竞争对手

?IBM/EMC/Teradata

?任何厂商的PC Server+开源Hadoop方案

精选-大数据可视化平台产品白皮书

1 行业大数据 电力行业应用特点：基于GIS 组件与动态组件的实时数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 用电量预测：基于海量历史电量数据，规划区域面积、历史人口、历史国民经济数据、三产比例等变化情况，对区域用电量进行预测，作为进一步规划设计依据。 空间负荷预测：基于全网中各小区的占地面积、用地类型、容积率，行业的建筑面积负荷密度、占地面积负荷密度，小区目标年占地面积、小区目标年建筑面积，总负荷值、行业负荷值等数值，对远景年负荷进行预测。 多指标关联分析：从多个外部系统（如GIS ，PMS ，OMS 等）抓取所需数据的时间一致性切片，进行综合分析利用，从而支持规划设计。 金融相关行业应用特点：基于矢量图组件与动态组件的实时资金交易数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 资金实时流向分析：重点地区资金流向、重点行业资金流向、频繁且相近额度资金流向、季节资金流向、节假日资金流向、偶尔大额资金流向。 数据辅助征信风控：通过连接大数据(包括P2P 平台、小额信贷机构、征信机构、银行、第三支付、互联网大数据等)、连接不同的应用场景，挖掘和探索虚拟经济形态下的网络和商务平台数据，提供去中心化分布式查询，打破行业内信息各自孤立而形成信息漏洞的现状，高效控制风险。 业务拓展：客户挖掘、精准投放、二次开发、战略指导、全民分析等多种智能分析模型，为管理层的管理决策提供了最直接的数据依据，同时绚丽易读的可视化展现带来了清晰直观的产品体验， 让管理层不再拍脑袋发愁。 电子政务应用特点：基于GIS 组件的基础数据关联展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 整合分析发现群众真实需求，并强化数据预测应用功能，助推政府采取更加人性化、便民化，更有 WYDC Viewer 产品白皮书 四方伟业大数据分析Data Discovery 系列产品 WYDC Viewer 是Data Discovery 系列产品中的数据可视化分析展示平台，本白皮书介绍了大数据平台的基础架构，对 WYDC Viewer 的功能及要求做了简要介绍。 成都四方伟业软件股份有限公司

大型ORACLE数据库优化设计方案

大型ORACLE数据库优化设计方案 本文主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手，分析ORACLE的系统结构和工作机理，从九个不同方面较全面地总结了ORACLE数据库的优化调整方案。 对于ORACLE数据库的数据存取，主要有四个不同的调整级别，第一级调整是操作系统级 包括硬件平台,第二级调整是ORACLE RDBMS级的调整,第三级是数据库设计级的调整,最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化，数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不 同方面介绍ORACLE数据库优化设计方案。 一.数据库优化自由结构OFA(Optimal flexible Architecture) 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响,为此,ORACLE公司对表空间设计提出了一种优化结构OFA。使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构OFA,简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象,因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类,这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。数据库逻辑设计的结果应当符合下面的准则：(1)把以同样方式使用的段类型存储在一起； (2)按照标准使用来设计系统；(3)存在用于例外的分离区域；(4)最小化表空间冲突；(5)将数 据字典分离。 二、充分利用系统全局区域SGA(SYSTEM GLOBAL AREA) SGA是oracle数据库的心脏。用户的进程对这个内存区发送事务，并且以这里作为高速缓存读取命中的数据，以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库的性能至关重要。SGA 包括以下几个部分： 1、数据块缓冲区(data block buffer cache)是SGA中的一块高速缓存，占整个数据库大小 的1%-2%，用来存储从数据库重读取的数据块(表、索引、簇等)，因此采用least recently used (LRU,最近最少使用)的方法进行空间管理。 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表 说明和权限，它也采用LRU方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU算法 管理。如果设置过小，语句将被连续不断地再装入到库缓存，影响系统性能。 另外，SGA还包括大池、JAVA池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这

工业大数据白皮书2017版

一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类： 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。

2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先，工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术，实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次，工业制造过程中需要高质量的工业大数据，可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务，是工业数据的重要产生来源，工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合，可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成，运用数据分析方法，结合领域知识，形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品

Oracle大数据量导出导入示例

Oracle大数据量数据导入导出示例 适用范围：不同Oracle数据库中的同一个表，大数据量导出导入 操作步骤： 1.新建导出SQL文件export.sql，内容如下： set trimspool on //去除重定向（spool）输出每行的拖尾空格，缺省为off set linesize 120 // 默认 set pagesize 2000 // 默认 set heading off // 输出域标题，缺省为on set term off //是否在屏幕上显示输出的内容，主要用与SPOOL结合使用, 缺省为off spool f:\TD_S_CHECKEXTRACTIONRULE.txt //输出符合要求格式的数据文件 // 下面是查询出来数据的文件格式 SELECT PLAN_ID||'~'||RULEITEM_ID||'~'||RULEITEM_NAME||'~'||RULEITEM_DESC||'~'||CREA TE_S TAFF_ID||'~'||to_char(CREA TE_DA TE, 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')||'~'||RSRV_STR1||'~'||RSRV_STR2||'~'||RSRV_NUM3||'~'||RSRV_NUM4||'~'||RSRV_ DA T5||'~'||RSRV_DA T6 FROM ucr_cc.TD_S_CHECKEXTRACTIONRULE; spool off // 关闭输出，重要 2 在PL/SQL新建命令窗口(Command Window),执行export.sql,命令行：@f:\export.sql 如图： 3.新建导入控制文件import_controlfile.ctl，格式为ctl，内容如下： Load DATA

oracle大型数据库-电子商城管理系统-课程设计

目录 1 课程设计简介 (1) 1.1 课程设计的目的 (1) 1.2 课程设计内容 (1) 1.2.1 系统分析 (1) 1.2.2系统功能分析 (1) 1.2.3系统总体功能设计 (2) 1.2.4数据库的设计 (2) 2 数据结构的设计 (4) 2.1 Orale简介 (4) 2.2 数据库概念结构设计 (4) 2.2.1建立数据库的原则 (4) 2.2.2建立字段的原则 (4) 2.2.3数据库表的实体图 (5) 2.2.4数据库的E-R图 (6) 2.3 数据库逻辑结构设计 (7) 2.3.1数据库的表结构 (7) 2.3.2数据库表的实现 (8) 2.3.3存储过程 (9) 2.3.4触发器 (11) 2.3.5数据库的数据流图 (11) 2.4数据库物理结构设计 (13) 3 功能模块描述 (14) 3.1系统功能层次图 (14) 3.2主要功能描述 (14) 4 程序运行结果 (16) 4.1系统界面设计 (16) 4.1.1系统主界面 (16) 4.1.2商品信息管理 (16) 4.1.3商品管理-添加商品信息界面 (17) 4.1.4商品管理-商品类别管理 (18) 4.1.5员工信息管理主界面 (18) 4.1.6员工管理-添加员工信息 (19) 5 心得体会 (20) 6 参考文献 (21) 7 程序源代码 (22) 7.1商品信息管理模块主要源代码 (22) 7.2员工信息管理模块主要源代码 (25)

1 课程设计简介 1.1 课程设计的目的 将电子商城管理系统作为课程设计，目的是在学习数据库理论基础上，将所学的应用到实践中，以提高学习的质量，和提高知识的运用能力。而本次的课程设计中。重点是要掌握数据库的设计、数据查询的实现，并要求通过课程设计将理论向实践的转化、和对大型数据库理论的理解。以及要求达到熟练掌握对数据库的分析和设计、数据表的建立（绘画数据流图、E-R图）。以及利用面向对象的技术实现相应的增加数据，删除数据，修改数据，查询数据的基本功能。1.2 课程设计内容 1.2.1 系统分析 可行性分析：电子商城管理系统主要是能够方便有效地管理，客户在商城购物的商品信息，订单的管理。主要从以下方面进行可行性分析： (1) 技术可行性：目前，实体商城购物某些工作存在盲目性、随意性、和无效消耗，不能保证工作质量，影响商品的销售，从销售者角度考虑可能带来实际的和潜在的经济损失。若开发成功本系统，将有助于卖家更好地预测市场，更好的开发客户及时调整经营销售策略，在激烈的市场竞争中把握主动。因此，从长远利益考虑，本项目若能开发成功，它所带来的效益将远高于系统投入。 (2) 运行可行性：在实体店铺的业务方面，由于日常信息处理量大，耗费时间长，出错效率高，在系统投入运行后，可以实现业务中的信息集中处理、分析利用信息和信息的交流辅助市场的业务监管和重大决定。并且可以实现实体店铺进一步向网络服务发展，为信息工作打下良好的基础。 (3) 法律可行性：该平台是是自主开发设计，因此不会构成侵权，在法律上是可行的。 通过以上的研究和分析，认为系统开发所产生的效益是巨大的，所以开发本项目是可行的、必要的。 用户需求分析：根据对传统的商务模式的分析，同时调研了现有的一些电子商城系统后，得到“电子商城管理系统”的需求，主要包括系统功能需求和系统性能需求两方面。 1.2.2系统功能分析 电子商城管理系统的主要功能需求有： （1）系统用户管理：实现对商城管理用户的添加、密码的修改等操作； （2）会员信息管理：删除、查看会员信息；

Oracle 大数据库考试重点

1、Which two statements about online redo log members in a group is true? B、All members in a group are the same size C、The members should be on different disk drivers 2、Which command does a DBA user to list the current status of archiving? A、ARCHIVE LOGLIST 3、How many control files are required to create a database? A、one 4、Complete the following sentence: The recommended configuration fro control files is? C Two control files on two disks 5、When you create a control file, the database has to be: C Open 6、Which data dictionary view shows that the database is in ARCHIVELOG mode? C、V$DATABASE 7、What is the biggest advantage of having the control files on different disks? B Guards against failure 8、Which file is used to record all changes made to the database and is used only when performing an instance recovery? A，Archive log file 9、How many ARCn processes can be associated with an instance? C ten 10、Whichtwo parameters cannot be used together to specify the archive destination? A．LOG_ARCHIVE_DEST and LOG_ARCHIVE_DUPLEX_DEST 第七章

城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用

《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用 日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。 此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。

为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。

Oracle大型数据库课后简答题

简述表空间和数据文件之间的关系。 答：每一个数据文件都必须隶属于某个表空间，但一个表空间可以由多个数据文件组合而成。tablespace是逻辑上的概念,datafile则在物理上储存了数据库的种种对象。 概述Oracle数据库体系的物理结构。 答：Oracle数据库体系的物理结构是指数据库上实际的、可以从操作系统看到的文件，可以利用操作系统指令进行管理作业，物理存储结构组成文件如下所列：数据文件（Data File）:实际存储数据的地方；在线重做日志文件（Online Redo Log File）:记录曾经发生过的动作，当数据库受损时，可利用在线重做日志文件进行必要的恢复动作；控制文件（Control File）:记录数据库必要的信息，以验证及维护数据库的完整性的信息；初始化参数文件（Parameter File）:当数据库开启时，用来架构出Oracle内存结构的文件；密码文件（Password File）:验证哪些帐号能开启、关闭Oracle数据库。 简要介绍表空间、段、区和数据块之间的关系。答：Oracle的逻辑存储单元从小到大依次为：数据块、区、段和表空间。表空间又由许多段组成，段由多个区组成，区又由多个数据块组成。 简述Oracle实例系统中各后台进程的作用。 答：（1）DBWRn(Database Writer)的主要工作是将数据缓冲区中被改过的数据写回到数据文件里。（2）LGWR(Log Writer)主要的工作是将Redo Log Buffer里的记录写到在线重做日志文件中。（3）SMON(System Monitor)有两个主要的功能。<1>执行Instance Recovery:当数据库不正常中断后再度开启时，SMON会自动执行Instance Recovery,也就是会将在线重做日志里面的数据回写到数据文件里面。<2>收集空间：将表空间内相邻的空间进行合并的动作。(4)PMON(Process Monitor):监视数据库的用户进程。若用户的进程不当而被中断，PMON 会负责清理任何遗留下来的资源，并释放失效的进程所保留的锁，然后从Process List中移除，以终止Process ID。(5)CKPT(Checkpoint)主要负责更新数据库的最新状态，CKPT当Checkpoint完成时，会更新控制文件和数据库文件的文件头。（6）ARCn(Archiver).当Oracle数据库设定为ARCHIVELOG Mode时，ARCn 会在Log Switch 时自动将Redo Log File复制一份到指定的目录下称为归档日志文件（Archivedredologs）。 共享和专用操作模式的工作过程有什么区别？在专用服务器操作模式中，Oracle为每个连接到数据库实例的用户进程启动一个专门的服务进程，其用户进程数与服务器进程数的比例为1:1因为在用户进程空闲期间，对应的服务器进程始终存在，数据库的效率比较低。共享服务器操作模式可以实现只运行少量的服务器进程，由少量的服务器进程为大量用户提供服务。在此模式下，数据库实例启动的同时也将启动一定数量的服务进程，在调度进程Dnnn的调度下位任意数量的用户进程提供服务。简述oracle的初始化参数文件？ 答：在传统上，Oracle在启动实例时将读取本地的一个文本文件，并利用从中获取初始化参数对实例和数据库进行设置，这个文本文件称为初始化参数文件（简称为PFILE）。 简述如何修改初始化参数文件？ 答：如果要对初始化参数进行修改，必须先关闭数据库，然后在初始化参数文件中进行编辑，再重新启动数据库使修改生效。 简述启动数据库时的状态。 答：开启数据库分成4种状态。SHUTDOWN状态：数据库是关闭的。NOMOUNT状态：Instance被开启的状态，会去读取初始化参数文件。MOUNT状态：会去读取控制文件。数据库被装载。OPEN状态：读取数据文件、在线重做日志文件等，数据库开启。 简述数据库的各种关闭方式。 答：（1）正常关闭（SHUTDOWN NORMAL）:不允许新的USER连进来。（2）事务关闭（SHUTDOWN TRANSACTIONAL）:等待所有未提交的事务完成后再关闭数据库（3）立即关闭（SHUTDOWN IMMEDIATE）:任何未提交的事务均被回退。（4）终止关闭（SHUTDOWN ABORT）：立即终止当前正在执行的SQL语句，任何未提交的事务均不被回退。 简述Oracle数据库的特殊状态？ 答：静默状态：只有具有管理员权限的用户(SYS、SYSTEM)才能在数据库中执行查询、更新操作和运行PL/SQL程序挂起状态：数据库所有的物理文件（控制文件、数据文件和重做日志文件）的I/O操作都被暂停，这样能够保证数据库在没有任何I/O 操作的情况下进行物理备份。利用这两种数据库状态，数据库管理员可以完成一些特殊的管理和维护操作。 如何设置SQL*Plus的运行环境？

HC大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年4月

目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)

可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能： (12) 业务平面功能： (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)

1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分： 第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。 第二部分是数据ETL，即获取、转换、加载，包括：关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

Oracle大数据平台最佳实践

Colin Cunningham, Intel Kumaran Siva, Intel Sandeep Mahajan, Oracle 03-Oct-2017 4:45 p.m. - 5:30 p.m. | Moscone West - Room 3020

Big Data Talk
Exploring New SSD Usage Models to Accelerate Cloud Performance – 03-Oct-2017, 3:45 - 4:30PM, Moscone West – Room 3020 Best Practices for Big Data in the Cloud - 03-Oct-2017, 4:45 - 5:30PM, Moscone West - Room 3020 1. 10 min - Sandeep
Oracle Big Data solution
1. 10 min – Scott Oracle Big Data solution
2. 15 min – Daniel
2. 15 min – Siva
FPGA enables new storage use cases
NVMe and NVMEoF, SPDK
3. 15 min – Sunil, Case Study Apache Spark and TeraSort
3. 15 min – Colin, Case Study
Apache Spark, Big Data Analytics
4. 5 min - QA
4. 5 min - QA
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大数据态势感知系统白皮书_V2.0

目录 一、安全现状及挑战 (2) 1.1安全现状 (2) 1.2面临挑战 (2) 二、安全态势感知系统 (3) 2.1方案概述 (3) 2.2方案内容 (4) 2.2.1典型网络状况 (4) 2.2.2态势感知工作流程 (5) 2.2.3态势感知功能组成 (5) 3、系统技术体系 (8) 3.1系统总体架构 (8) 3.2系统主要功能 (9) 4、系统部署方式 (10) 4.1部门级部署 (10) 4.2企业应用部署 (10) 4.3集团应用部署 (11) 4.4部署要求 (12) 五、系统优势 (12)

一、安全现状及挑战 1.1安全现状 近年来，我国政府和企业信息化建设得到快速发展，越来越多的各类核心业务的开展高度依赖于信息技术应用，信息安全问题的全局性影响作用日益增强。为了保障国内各企事业单位的信息系统安全，国家出台了网路安全法，各行业和相关主管部门也出台了各类信息安全监控、审计作为保障信息系统安全的制度，相关的制度标准包括ISO/IEC17799、COSO、COBIT、ITIL、NISTSP800等。这些标准制度从不同角度提出信息安全控制体系，可以有效地控制信息安全风险。同时公安部发布的《信息系统安全等级保护技术要求》中也对安全监控、审计提出明确的技术要求。 目前，很多政府企业在信息安全保障体系建设方面已经达到了一定的水平，先后建立了非法外联监控管理系统、防病毒系统、补丁分发系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统等，为客户端安全管理、网络安全管理和系统安全管理提供了技术支撑手段。 1.2面临挑战 目前政府企事业单位通过各类安全产品建立起信息安全保障体系，但当前各种信息安全保障工作相对独立，各自为政，单点的工作开展的多，缺乏有效手段将这些安全工作有效串接，并未形成一个综合防御体系。这些安全设备往往产生大量违反安全策略和安全规则的告警事件，其中不乏大量的重复报警和误报警，且各类安全事件之间分散独立，缺乏联系，无法给安全管理员提供在攻击时序上和地域上真正有意义的指导，加重了安全运维人员的工作负担，所以通过购买更多的单点的安全设备已经无法保证企业的信息安全综合保障能力的提升。

ORACLE大数据库自动备份_详细步骤

ORACLE数据库自动备份 由于每天都需要备份数据库，每天都写一遍备份语句很是麻烦，所以我从网上找到了一个window下编写批处理文件实现自动备份的方法： 备份代码 首先我们需要编写一个批处理文件，用于实现数据库的备份功能，粘贴如下代码到文本文档中，重新命名为***.bat（后缀名修改为bat）： 然后将下面代码复制到文本文档中：（红色字体是需要修改的地方） @echo off color 0b mode con cols=80 lines=25 echo 正在备份数据库，请稍后…… echo -------------------------------------- echo 指定数据库用户（在“=”后面写入你需要备份的数据库登录用户名） set yh=si0001 echo 指定数据库密码（在“=”后面写入你需要备份的数据库登录密码） set mm=si0001 echo 指定数据库服务名（在“=”后面写入你需要备份的数据库

服务名） set fwm=10.1.94.21/orcl echo 指定备份目录（指定备份的文件夹，以“\”结束） set ml=d:\backupOracle\ echo ---------------------------------------------- echo 开始计算日期和时间，用于备份文件的名称（由于是自动备份，备份的文件名我们定义为数据库登录名+系统时间—精确到秒） set hh=%time:~0,2% echo 如果小时是一位的，那么在前面补零 if /i %hh% LSS 10 (set hh=0%time:~1,1%) set rq=%DATE:~0,4%%DATE:~5,2%%DATE:~8,2% set sj=%hh%%TIME:~3,2%%TIME:~6,2% set wjm=%yh%%rq%%sj% echo ---------------------------------------------- echo 请核对以下数据是否正确 echo 用户名：%yh% echo 密码：%mm% echo 服务名：%fwm%

社会信用体系大数据平台白皮书v1.0

社会信用体系大数据平台 白皮书 九次方财富资讯（北京）有限责任公司 2016年5月

目录 第一章社会信用体系介绍 (3) 第二章发展现状及趋势 (6) 2.1社会信用体系建设现状 (6) 2.2大数据应用情况与趋势 (7) 2.2.1新形势下的大数据已成为社会信用体系创新的重要突破口 (7) 2.2.2开启大数据时代政务和社会管理新模式 (8) 2.2.3培育经济发展新引擎，打造区域性竞争优势 (8) 2.2.4打造诚信名片，树立行业标杆 (9) 第三章九次方社会信用体系大数据平台的特征 (10) 3.1遵循大数据十三五规划和大数据相关标准规范 (10) 3.2采用大型IT应用系统设计原则 (10) 3.3技术架构对数据结构变化的适应性 (11) 3.4数据采集源的易用性及业务变更的适应性 (12) 3.5注重指标体系及数据模型的设计 (12) 3.6大数据应用场景的可视化及参数化设计 (13) 3.7采用先进、成熟、实用的软件和技术 (13) 第四章九次方社会信用体系大数据平台的总体架构 (14) 4.1数据架构设计 (16) 4.2网络架构设计 (17) 第五章标准规范体系建设 (19) 5.1标准规范建设框架 (19) 5.2标准规范建设内容 (20) 5.2.1公共信用标准规范体系建设 (20) 5.2.2统一社会公共信用代码建设 (21) 第六章社会信用体系数据中心建设 (27) 6.1大数据公共信用信息数据库 (27) 6.2大数据公共信用信息共享与交换平台 (28) 6.3信用门户网站和手机应用 (28) 第七章大数据平台建设 (29)

7.1大数据采集平台 (29) 7.2大数据清洗平台 (30) 7.3大数据挖掘与分析平台 (33) 7.4大数据可视化平台 (35) 第八章应用系统建设 (37) 8.1公共信用信息综合查询 (37) 8.2市场公共信用监管 (37) 8.3信用服务展现 (38) 8.4个人征信信息查询 (39) 8.5企业征信信息查询 (40) 8.6小微企业信用评估 (40) 8.7交易对手信用风险预警 (41) 第九章社会信用体系大数据平台建设的核心要素 (42) 第十章结束语 (43)

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2013-2014学年第二学期《大型数据库技术》考查报告课题名称：图书管理系统系统 班级： 11软工java2班 学号： 1115115020 姓名：戴春奇 成绩： 2014年5月

1．课题概述 1.1 课题简介 随着社会的发展，人们对知识的需求也不断的增长。在这种形式下，人们就要不断的学习，不断的给自己充电，而图书馆就自然而然地在人们的生活中占据了一定的位置，如何科学的管理图书馆不但关系到读者求知的方便程度，也关系到图书馆的发展。图书馆作为一种信息资源的集散地，用户借阅资料繁多，包含很多的信息数据的管理。现今，有很多的图书馆都是初步开始使用，有些甚至尚未使用计算机进行信息管理。数据信息处理工作量大，容易出错；用于数据繁多，容易丢失，且不易查找。总的来说，缺乏系统，规范的信息管理手段。尽管有的图书馆有计算机，但是尚未用于信息管理，没有发挥它的效力，资源闲置比较突出。因此一个好的图书馆管理系统是非常重要的。 1.2 功能描述 1．登录模块 用户登录：用户在登陆页面登陆，登陆成功进入系统。 管理员登陆：用于管理员的登陆，在后台登陆页面登陆，登陆成功进入系统。图书管理员与系统管理员后台功能不一样。查询用户表，对应用户名、密码正确则进入系统，对应用户名密码不正确则显示相应信息。 2．图书管理模块 对图书进行添加、查询、修改、删除、添加。

将输入的图书信息添加到数据库图书表中，以方便进行各种查询及更新操作，根据输入的图书名称或作者，查询数据库图书表中的相应记录并显示相应图书信息，更新数据库图书表中对应记录并显示更新后的图书信息，删除数据库图书表中对应记录。 3．副本信息模块 对图书的副本信息进行添加、修改、删除。将输入的图书副本信息添加到副本表中，并分配一个独立的中南码根据输入的中南码或国际标准图书编码，查询图书副本表，显示副本信息更新副本表的数据库、删除副本表中所对应的图书信息、修改副本表中错误的信息并更新数据库。 4．用户管理模块 对用户进行添加、删除、修改。将输入的用户信息添加到用户表中，并分配一个独立的用户号根据输入的用户名的姓名或生日，查询用户表，显示用户信息更新用户表的数据库、删除用户表中所对应的、修改用户中错误的信息并更新数据库。 2、数据库设计及实现 2.1 数据库表清单 1、图书信息-----Books表

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以下内容旨在概述产品的总体发展方向。该内容仅供参考，不可纳入任何合同。该信息不承诺提供任何资料、代码或功能，并且不应该作为制定购买决策的依据。描述的有关Oracle 产品的任何特性或功能的开发、发行和时间规划均由 Oracle 自行决定。

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议题 ?Oracle Hadoop装载器 ?Oracle Hadoop分布式文件系统直接连接器?Oracle Data Integrator Hadoop适配器?Oracle R Hadoop连接器 ?总结

概述 MapReduce 工作流的 最后阶段 分区表和未分区表 在线和离线加载 SHUFFLE /SORT SHUFFLE /SORT REDUCE REDUCE REDUCE MAP MAP MAP MAP MAP MAP REDUCE REDUCE ORACLE HADOOP 装载器

SHUFFLE /SORT SHUFFLE /SORT REDUCE REDUCE REDUCE MAP MAP MAP MAP MAP MAP REDUCE REDUCE 3. 从Reducer节点连接到数据库，并行加载到数据库分区（JDBC或OCI方式） 1. 从数据库读取目标表元数据 2.执行分区、排序和数据 转换 在线模式

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Linkoop 领象大数据平台白皮书 V3.0 Linkoop领象大数据平台为企业级大数据应用提供了数据全生命周期的解决方案，包含了数据集成、数据管理、数据安全、数据查询以及数据分析的整套分布式大数据平台和计算平台，帮助企业对海量数据进行采集、存储、治理、分析和挖掘，发现数据价值。 Linkoop领象大数据平台技术特点 ?业界领先的大数据计算能力 不论是数据导入、清洗、查询、分析还是复杂的机器学习任务，Linkoop都将这些任务转化为Hadoop上的分布式计算任务，充分利用整个大数据集群的计算能力。Linkoop对计算任务中的关键操作进行了定制化开发和优化，如数据加载、多维关联等常用操作，在降低使用难度的同时提高了计算效率，优化后的处理性能可达Hive-tez的10倍以上，Spark的2-10倍。Linkoop在电信领域广泛应用，每天处理的新增数据量超过600TB，充分验证了平台数据处理的性能和稳定性。 ?全图形化的数据处理流程设计 Linkoop创新性地提供了数据处理流程的图形化开发界面，使得在大数据平台上的数据处理不需要编写Hadoop代码，只需要通过鼠标拖拽添加功能组件，设定功能组件的运行参数和功能组件之间的依赖关系，就能够完成大数据处理流程的定义。对于定义完成的数据处理流程，能直接生成计算任务，提交平台执行和监控。全图形化的使用界面大大降低了对大数据应用开发、实施和运维人员的技术门槛，减少了项目实施的周期和成本。 ?插件式功能扩展 Linkoop提供的功能组件既包括数据采集和ETL任务相关的数据抽取、清洗、脱敏、校验、转换等功能，也包括了数据分析所需要的多维关联、聚集、统计以及机器学习算法等功能。

大型ORACLE数据库优化设计方案

大型ORACLE数据库优化设计方案 摘要主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手，分析ORACLE的系统结构和工作机理，从九个不同方面较全面地总结了ORACLE数据库的优化调整方案。 关键词ORACLE数据库环境调整优化设计方案 对于ORACLE数据库的数据存取，主要有四个不同的调整级别，第一级调整是操作系统级包括硬件平台,第二级调整是ORACLERDBMS级的调整,第三级是数据库设计级的调整,最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化，数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不同

方面介绍ORACLE数据库优化设计方案。 一.数据库优化自由结构OFA(OptimalflexibleArchitecture) 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响,为此,ORACLE公司对表空间设计提出了一种优化结构OFA。使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构OFA,简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象,因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类,这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。 二、充分利用系统全局区域SGA （SYSTEMGLOBALAREA) SGA是oracle数据库的心脏。用户的进程对这个内存区发送事务，并且以这里作为高速缓存读取命中的数据，以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库

的性能至关重要。SGA包括以下几个部分： 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表说明和权限，它也采用LRU 方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU算法管理。如果设置过小，语句将被连续不断地再装入到库缓存，影响系统性能。 另外，SGA还包括大池、JA V A池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这些内存缓冲区的合理设置，可以大大加快数据查询速度，一个足够大的内存区可以把绝大多数数据存储在内存中，只有那些不怎么频繁使用的数据，才从磁盘读取，这样就可以大大提高内存区的命中率。三、规范与反规范设计数据库

大数据可视化实时交互系统白皮书

大数据可视化实时交互系统白皮书

目录 第1章产品定位分析 (1) 1.1产品定位 (1) 1.2应用场景 (1) 1.2.1城市管理RAYCITY (1) 1.2.2交通RAYT (2) 1.2.3医疗RAYH (3) 1.2.4警务RAYS (3) 1.3产品目标客户 (4) 1.3.1政务部门 (4) 1.3.2公共安全部门 (4) 1.3.3旅游规划部门 (5) 1.3.4其他客户 (5) 第2章产品简介及优势 (5) 2.1软件产品系统简介 (5) 2.1.1系统概述 (5) 2.1.2系统组成 (6) 2.1.3系统对比 (7) 2.1.4内容开发分项 (7) 2.2主要硬件设备简介 (9) 2.2.1［R-BOX］介绍 (9) 2.2.2［R-BOX］规格 (10) 2.2.3设备组成 (11) 2.2.4现场安装需求 (11) 2.3产品优势 (12) 2.3.1专业大数据交互可视系统 (12) 2.3.2极其便捷的操作 (13) 2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13) 2.3.4超大系统容量 (14) 2.3.5高安全可靠性 (14) 2.3.6优异的兼容扩展能力 (14) 2.3.7灵活的部署方式 (14) 2.4方案设计规范 (14) 2.4.1设计依据 (14) 2.4.2设计原则 (15) 第3章产品报价及接入方式 (16) 3.1产品刊例价 (16) 3.2接入注意事项及常见问题 (16) 第4章成功案例 (18)

重庆：城市服务可视化解决方案 (18) 成都：政务云数据可视化解决方案 (19) 深圳：城市综合数据可视化解决方案 (20) 世界互联网大会：大数据可视化 (20) 智能建筑：物联应用解决方案 (21)