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全极化SARInSAR数据定标技术研究

大数据处理技术研究

郑州轻工业学院课程设计说明书题目：大数据处理技术研究姓名：王超田启森院（系）：计算机与通信工程专业班级：计算机科学与技术学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一成绩：时间：2013年6月26日至2013 年 6 月27日

目录 1. 摘要： (4) 2. 大数据概况; (4) 3. 大数据定义： (5) 4. 大数据技术的发展： (5) 5. 大数据技术组成： (8) 5.1 分析技术 (8) 5.1.1 可视化分析 (9) 5.1.2 数据挖掘算法 (9) 5.1.3 预测分析能力 (9) 5.1.4 语义引擎 (9) 5.1.5 数据质量和数据管理 (9) 5.2 存储数据库 (10) 5.3 分布式计算技术 (11) 6. Hadoop--大数据处理的核心技术 (13) 6.1 Hadoop的组成 (13) 6.2 Hadoop的优点： (16) 6.2.1 高可靠性。 (16) 6.2.2 高扩展性。 (17) 6.2.3 高效性。 (17)

6.2.4 高容错性。 (17) 6.3 Hadoop的不足 (17) 6.4 主要商业性“大数据”处理方案 (18) 6.4.1 IBM InfoSphere大数据分析平台 (18) 6.4.2 Or a c l e Bi g Da t aApplianc (19) 6.4.3 Mi c r o s o f t S QLServer (19) 6.4.4 Sybase IQ (19) 6.5 其他“大数据”解决方案 (20) 6.5.1 EMC (20) 6.5.2 BigQuery (20) 6.6 “大数据”与科技文献信息处理 (21) 7. 大数据处理技术发展前景： (21) 7.1 大数据复杂度降低 (21) 7.2 大数据细分市场 (22) 7.3 大数据开源 (22) 7.4 Hadoop将加速发展 (22) 7.5 打包的大数据行业分析应用 (22) 7.6 大数据分析的革命性方法出现 (23) 7.7 大数据与云计算:深度融合 (23) 7.8 大数据一体机陆续发布 (23) 8 结语; (23) 9 参考文献： (23)

数据挖掘研究现状综述

数据挖掘引言数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。所谓的数据挖掘（Data Mining）指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。

目录引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)

海量空间数据存储技术研究.

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

三维点云数据处理的技术研究

三维点云数据处理的技术研究中国供求网【摘要】本文分析了大数据领域的现状、数据点云处理技术的方法，希望能够对数据的技术应用提供一些参考。【关键词】大数据;云数据处理;应用一、前言随着计算机技术的发展，三维点云数据技术得到广泛的应用。但是，受到设备的影响，数据获得存在一些问题。二、大数据领域现状数据就像货币、黄金以及矿藏一样，已经成为一种新的资产类别，大数据战略也已上升为一种国家意志，大数据的运用与服务能力已成为国家综合国力的重要组成部分。当大数据纳入到很多国家的战略层面时，其对于业界发展的影响那是不言而喻的。国家层面上，发达国家已经启动了大数据布局。2012年3月，美国政府发布《大数据研究和发展倡议》，把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面，投资2亿美元发展大数据，用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平;2012年7月，日本提出以电子政府、电子医疗、防灾等为中心制定新ICT(信息通讯技术)战略，发布“新ICT计划”，重点关注大数据研究和应用;2013年1月，英国政府宣布将在对地观测、医疗卫生等大数据和节能计算技术方面投资1(89亿英镑。同时，欧盟也启动“未来投资计划”，总投资3500亿欧元推动大数据等尖端技术领域创新。市场层面上，美通社发布的《大数据市场:2012至2018年全球形势、发展趋势、产业

分析、规模、份额和预测》报告指出，2012年全球大数据市场产值为63亿美元，预计2018年该产值将达483亿。国际企业巨头们纷纷嗅到了“大数据时代”的商机，传统数据分析企业天睿公司(Teradata)、赛仕软件(SAS)、海波龙(Hy-perion)、思爱普(SAP)等在大数据技术或市场方面都占有一席之地;谷歌(Google)、脸谱(Facebook)、亚马逊(Amazon)等大数据资源企业优势显现;IBM、甲骨文(Oracle)、微软(Microsoft)、英特尔(Intel)、EMC、SYBASE等企业陆续推出大数据产品和方案抢占市场，比如IBM公司就先后收购了SPSS、发布了IBMCognosExpress和InfoSphereBigInsights 数据分析平台，甲骨文公司的OracleNoSQL数据库，微软公司WindowsAzure 上的HDInsight大数据解决方案，EMC公司的 GreenplumUAP(UnifiedAnalyticsPlat-form)大数据引擎等等。在中国，政府和科研机构均开始高度关注大数据。工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分，而另外三项:信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相关;2012年12月，国家发改委把数据分析软件开发和服务列入专项指南;2013年科技部将大数据列入973基础研究计划;2013年度国家自然基金指南中，管理学部、信息学部和数理学部都将大数据列入其中。2012年12月，广东省启了《广东省实施大数据战略工作方案》;北京成立“中关村大数据产业联盟”;此外，中国科学院、清华大学、复旦大学、北京航空航天大学、华东师范大学等相继成立了近十个从事数据科学研究的专门机构。中国互联网数据中心(IDC)对中国大数据技术和服务市场2012,2016年的预测与分析指出:该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6。17亿美元，未来5年的复合增长率达51(4%，市场规模增长近7倍。数据价值链和产业链初显端倪，阿里巴巴、百度、腾

研究报告大数据技术报告

学号姓名专业计算机技术指导教师院（系、所）计算机学院

填表注意事项一、本表适用于攻读硕士学位研究生选题报告、学术报告，攻读博士学位研究生文献综述、选题报告、论文中期进展报告、学术报告等。二、以上各报告内容及要求由相关院（系、所）做具体要求。三、以上各报告均须存入研究生个人学籍档案。四、本表填写要求文句通顺、内容明确、字迹工整。

1研究背景 1.1研究背景以及现实意义随着Internet的迅速发展，现在处于一个信息爆炸的时代，人们可以在网络上获取更多的信息，如文本、图片、声音、视频等，尤其是文本最为常用和重要。因此文本的分类在发现有价值的信息中就显得格外重要。文本分类技术的产生也就应运而生，与日常生活紧密联系，就有较高的实用价值[1]。文本分类的目的是对文本进行合理管理，使得文本能分门别类，方便用户获取有用的信息。一般可以分为人工[2]和自动分类。人工分类是早期的做法，这种方式有较好的服务质量和分类精度，但是耗时、耗力、效率低、费用高。而随着信息量以惊人的速度增长，这种方式就显得很困难，所以需要一种自动分类的方式来代替人工分类；自动分类节省了人力财力，提高准确力和速度。 1.2国内外研究现状国外对于文本分类的研究开展较早，20世纪50年代末，H.P.Luhn[3]对文本分类进行了开创性的研究将词频统计思想应用于文本分类，1960年，Maro 发表了关于自动分类的第一篇论文，随后，K.Spark，GSalton，R.M.Needham，M.E.Lesk以及K.S.Jones等学者在这一领域进行了卓有成效的研究。目前，文本分类已经广泛的应用于电子邮件分类、电子会议、数字图书馆]、搜索引擎、信息检索等方面[4]。至今，国外文本分类技术在以下一些方面取得了不错的研究成果。 (1)向量空间模型[5]的研究日益成熟Salton等人在60年代末提出的向量空间模型在文本分类、自动索引、信息检索等领域得到广泛的应用，已成为最简便高效的文本表示模型之一。 (2)特征项的选择进行了较深入的研究对于英法德等语种，文本可以由单词、单词簇、短语、短语簇或其他特征项进行表示。国内对于文本分类的研究起步比较晚，1981年，侯汉清教授对于计算机在文本分类工作中的应用作了探讨，并介绍了国外计算机管理分类表、计算机分类检索、计算机自动分类、计算机编制分类表等方面的概况。此后，我国陆续研究出一批计算机辅助分类系统和自动分类系统。但是中英文之间存在较大差异，国内的研究无法直接参照国外的研究成果，所以中文文本分类

大数据存储技术研究

大数据存储技术研究 3013218099 软工二班张敬喆 1.背景介绍大数据已成为当前社会各界关注的焦点。从一般意义上讲，大数据是指无法在可容忍的时间内，用现有信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。近年来，大数据的飙升主要来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据著名的国际数据公司(IDC)的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB=1021B)，其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB，1PB=1015B)。然而，与大数据计算相关的基础研究，诸如大数据的感知与表示、组织与存储、计算架构与体系、模式发现与效应分析等，目前还没有成体系的理论成果。对于大数据计算体系的研究，一方面，需要关注大数据如何存储，提供一种高效的数据存储平台；另一方面，为了应对快速并高效可靠地处理大数据的挑战，需要建立大数据的计算模式以及相关的优化机制。 2.相关工作为了应对数据处理的压力，过去十年间在数据处理技术领域有了很多的创新和发展。除了面向高并发、短事务的OLTP内存数据库外（Altibase，Timesten），其他的技术创新和产品都是面向数据分析的，而且是大规模数据分析的，也可以说是大数据分析的。在这些面向数据分析的创新和产品中，除了基于Hadoop环境下的各种NoSQL外，还有一类是基于Shared Nothing架构的面向结构化数据分析的新型数据库产品（可以叫做NewSQL），如：Greenplum（EMC收购），Vertica（HP 收购），Asterdata（TD 收购），以及南大通用在国内开发的GBase 8a MPP Cluster等。目前可以看到的类似开源和

数据挖掘研究现状及发展趋势

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

大数据采集技术和预处理技术

现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。

大数据处理技术研究(DOC 24页)

图一 3. 大数据定义： “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如图二; 图二 4. 大数据技术的发展：大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。如图三所示：

图三在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。全球技术研究和咨询公司Gartner将“大数据”技术列入2012年对众多公司和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一，而其他领域的研究，如云计算、下一代分析、内存计算等也都与“大数据”的研究相辅相成。Gartner在其新兴技术成熟度曲线中将“大数据”技术视为转型技术，这意味着“大数据”技术将在未来3—5年内进入主流。而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的

大数据背景下的信息推荐技术研究

大数据背景下的信息推荐技术研究为缓解推荐系统固有的数据稀疏性、冷启动和可扩展性等三大问题,本文从三个方面进行了研究,提出了相关推荐算法,实验结果表明所提出的推荐算法取得了良好的推荐性能。首先,提出了一种称为INBIw(Improved weighted Network-Based Inference)的基于加权二部图网络的个性化推荐算法,该算法借鉴物理学上的热传导和资源分配等原理,将推荐系统建模成为一个加权二部图网络,二部图中边的权值即是用户对项目的评分,将评分值视为资源分配中的资源,同时在算法中引入一个可自由调节参数β来适当降低“大度”节点的影响,通过从项目到用户,再从用户到项目这两步资源分配过程实现个性化推荐。为定量评估该推荐算法的推荐性能,实验中计算了排名位置率RPR(Ranking Position Rate)和命中率HR(Hitting Rate)。首先根据排名位置率和命中率的取值情况确定最优β值βopt,其次在βopt 确定的情况下,比较所提出的推荐算法与其他算法的推荐性能。在MovieLens数据集上所做的实验结果表明,无论是RPR还是HR,推荐算法INBIw的推荐性能都优于全局排名方法GRM(Global Ranking Method)、协同过滤CF(Collaborative Filtering)、基于网络推荐NBI(Network-Based Inference)、基于加权网络推荐NBIw(weighted Network-Based Inference)和潜在兴趣与主题挖掘 LITM(Latent Interest and Topic Mining)等其他推荐算法。进一步地实验分析表明,该算法对数据集的大小和推荐列表长度两方面都不敏感,可以用于处理数据稀疏问题以满足现实生活中各种不同的需求,同时在数据

研究报告大数据技术报告

研究生（大数据技术）报告题目：第27组-基于KNN文本分类分析学号姓名专业计算机技术指导教师院（系、所）计算机学院

填表注意事项一、本表适用于攻读硕士学位研究生选题报告、学术报告，攻读博士学位研究生文献综述、选题报告、论文中期进展报告、学术报告等。二、以上各报告容及要求由相关院（系、所）做具体要求。三、以上各报告均须存入研究生个人学籍档案。四、本表填写要求文句通顺、容明确、字迹工整。

海量数据存储管理技术研究

第32卷第10期2011年10月微计算机应用 MICROCOMPUTER APPLICATIONS Vol.32No.10 Oct.2011海量数据存储管理技术研究刘阳成周俭谢玉波（华北计算技术研究所地理信息与数据库研究室北京100083）摘要：海量数据存储管理在各行业的信息化过程中越来越重要，受到了广泛的关注。综述了海量存储管理技术的研究及应用现状，介绍了一些关键技术，包括数据存储架构，分级存储，数据自动化归档，业务流程控制，并发设计，数据服务等，最后，结合当前海量数据存储管理技术，指出了海量数据存储管理面临的一些新的发展方向。关键词：海量数据存储管理分级存储业务自动化并发设计数据服务 Mass Data Storage Management Technology Research LIU Yangcheng，ZHOU Jian，XIE Yubo （Department of GIS＆DB，North China Institude of Computing Technology，Beijing，100083，China） Abstract：Mass data storage management becomes more and more important in process of many areas.Key techniques about this inclu-ding storage structure，hierarchical storage，auto import，process control，concurrent design and data service were https://www.wendangku.net/doc/a214239706.html,st，combi-ning present development of mass data storage and management，it pointed out some new direction of it. Keywords：mass data，storage management，hierarchical storage，business automation，concurrent design，data service 海量存储管理技术得到了越来越多的关注和应用。随着各行各业信息化程度的提高，企业数据急剧膨胀，尤其是近年来卫星遥感技术的发展，海量数据存储管理在国民经济中应用的越来越广泛。结合近年来从事的海量数据存储管理研究及实际项目研发，谈谈海量存储管理的若干技术。 1存储技术发展海量信息存储早期采用大型服务器存储，基本都是以服务器为中心的处理模式，使用直连存储（Direct Attached Storage），存储设备（包括磁盘阵列，磁带库，光盘库等）作为服务器的外设使用。随着网络技术的发展，服务器之间交换数据或向磁盘库等存储设备备份数据时，开始通过局域网进行，这主要依赖网络附加存储（Network Attached Storage）技术来实现网络存储。NAS实际上使用TCP/IP协议的以太网文件服务器，它安装优化的文件系统和瘦操作系统（弱化计算功能，增强数据的安全管理）。NAS将存储设备从服务器的后端移到通信网络上来，具有成本低、易安装、易管理、有效利用原有存储设备等优点，但这将占用大量的网络开销，严重影响网络的整体性能。为了能够共享大容量，高速度存储设备，并且不占用局域网资源的海量信息传输和备份，就需要专用存储区域网络（Storage Area Network）来实现。目前海量存储系统大多采用SAN存储架构的文件共享系统，所有服务器（客户端）都以光纤通道（Fibre Channel，简称FC）直接访问盘阵上的共享文件系统（如图1所示）。数据在存储上是共享的，数据在任何一台服务器（客户端）上都可以直接通过FC链路进行访问，无需考虑服务器（客户端）的操作系统平台，存储区本文于2011－07－26收到。

数据挖掘在中国的现状和发展研究

数据挖掘在中国的现状和发展研究导读：本文以科学引文索引数据库(SCI)、工程索引数据库(EI)以及清华全文数据库(CNKI)中有关“数据挖掘”研究文章的统计数据为研究基础，对数据挖掘在我国研究的总体趋势、研究热点、研究分支三个方面进行分析和研究。本文分析了数据挖掘在我国的发展，并对进一步发展我国数据挖掘的理论研究和实际应用提出了建议。关键字：数据挖掘 0 引言近年来，随着计算机对数据的生成、收集、存贮和处理能力的大大提高，数据量与日俱增，传统的数据分析工具对海量数据的处理力不从心，数据挖掘技术应运而生。中国科研工作者近几年来积极开展了对数据挖掘的研究，并在理论研究和实际应用上取得了一定的成绩，但是有关数据挖掘的成功应用还比较少。本文通过对中国有关数据挖掘研究文章数量的统计，对数据挖掘在中国发展的现状及发展趋势进行分析和研究，通过分析有关论文的发表，对数据挖掘在中国的理论研究和实际应用提出建议。 1 数据挖掘的应用与研究发展数据挖掘是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有用知识的过程。数据挖掘是一门新兴的边缘学科，近年来引起了中国学术界和产业界的广泛关注。数据挖掘出现于20世纪80年代后期，90年代有了突飞猛进的发展。2001年，Gartner Group的一次高级技术调查将数据挖掘和人工智能列为“未来三到五年内将对工业产生深远影响的五大关健技术”之首，并且还将并行处理体系和数据挖掘列为未来五年内投资焦点的十大新兴技术前两位。美国麻省理工学院在2001年1月份的《科技评论》(Technology Review)提出将在未来5年对人类产生重大影响的10大新兴技术，其中第3项就是数据挖掘。数据挖掘技术已被广泛的应用于各个领域，其中一些典型应用如加州理工学院喷气推进实验室与天文科学家合作开发的SKICAT系统，能够帮助天文学家发现遥远的类星体，是人工智能技术在天文学和空间科学上的第一批成功应用之一；生物学研究中用数据挖掘技术对DNA进行分析利用数据挖掘技术识别顾客的购买行为模式，对客户进行了分析；对银行或商业上经常发生的诈骗行为进行预测IBM公司

数据重用技术的研究

Com put e r Er a N o.72006 字段名类型字段长度小数位数字段内容ｂｈＣ４职工编号ｘｍＣ８职工姓名ｘｂＣ２性别ｎｌＮ２０年龄ｚｗＣ１０职务ｇｚｓｊＤ８参加工作时间ｊｌＭ简历ｚｐＧ照片０引言当今，数据库联网实现数据共享已经成为信息系统建设中一个迅速发展的潮流。利用ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ、Ｏｒａｃａｌ、Ｓｙｂａｓｅ等客户机／服务器（Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ）体系结构的数据库系统进行信息系统的开发、更新改造已成为当前一大趋势。而Ｄｂａｓｅ、Ｆｏｘｂａｓｅ、Ｆｏｘｐｒｏ是我国应用较早的数据库开发软件，许多单位、部门多年来积累了大量宝贵的数据资料，这些部门在进行计算机信息系统改造、更新的同时，面临如何继承大量历史数据的问题。本文介绍三种将ＤＢＦ数据转换成ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ表的方法。１利用ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ所提供的块拷贝实用程序（ｂｃｐ）转换实用程序ｂｃｐ．ｅｘｅ可从服务器ＳＱＬ目录下的ＢＩＮＮ子目录下获得。１．１ｂｃｐ的命令格式及主要参数ｂｃｐ［［ｄａｔａｂａｓｅ＿ｎａｍｅ．］ｏｗｎｅｒ．］ｔａｂｌｅ＿ｎａｍｅ｛ｉｎ｜ｏｕｔ｝ｄａｔａｆｉｌｅ［／ｍｍａｘｅｒｒｏｒ］［／ｆｆｏｒｍａｔｆｉｌｅ］［／ｅｅｒｒｆｉｌｅ］［／ｎ］［／ｃ］［／ｔｆｉｅｌｄ＿ｔｅｒｍ］［／ｒｒｏｗ＿ｔｅｒｍ］［／Ｕｌｏｇｉｎ＿ＩＤ］［／Ｐｐａｓｓｗｏｒｄ］［／Ｓｓｅｒｖｅｒｎａｍｅ］［／ｖｖｅｒｓｉｏｎ］［／ａｐａｃｋｅｔ＿ｓｉｚｅ］主要参数：ｄａｔａｂａｓｅ＿ｎａｍｅ＆＆数据库名ｉｎ／ｏｕｔ＆＆ｉｎ从文件到数据库表的拷贝，ｏｕｔ从数据库表到文件拷贝。ｄａｔａｆｉｌｅ＆＆操作系统文件的路径。该路径的长度可以是１－２５５个字符。也可指明磁盘驱动器名字。／Ｃ＆＆用字符类型作为缺省值执行拷贝操作。／ｕｌｏｇｉｎ＿ＩＤ＆＆指定登录标识符。／Ｐｐａｓｓｗｏｒｄ＆＆允许指定一个口令。／Ｓｓｅｒｖｅｒｎａｍｅ＆＆允许用户指定连接到哪个ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ１．２实现转换的具体方法我们以Ｆｏｘｐｒｏ的数据库结构的单位职工库（ｚｇ．ｄｂｆ）为例，进行数据转换。其数据结构如表１所示。实现步骤： ⑴启动服务器，进入ＷｉｎｄｏｗＮＴ，ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ６．０，打开ＳＱＬＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＭａｎａｇｅｒ，为单位职工库创建一个数据库设备ｚｇ．ｄａｔ，然后在该设备上建立ｚｇ数据库及表（Ｔａｂｌｅ），表的数据结构要与ｚｇ．ｄｂｆ的数据结构一致，或用以下ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ命令创建设备和创建表。表１职工库数据结构创建数据设备：ｄｉｓｋｉｎｉｔｎａｍｅ＝＇ｚｇ＇＆＆数据库设备名ｐｈｙｓｎａｍｅ＝＇ｃ：＼＼ｚｇ＼＼ｚｇ．ｄａｔ＇＆＆数据库文件所在路径ｖｄｅｖｎｏ＝８＆＆数据库设备的标识号ｓｉｚｅ＝５１２０＆＆数据库设备大小（１０Ｍ）建立ｚｇ表：ｃｒｅａｔｅｄａｔａｂａｓｅｚｇ＿ｄａｔａｏｎｚｇ＝１０２４，ｌｏｇｏｎｚｇ＝１０２４＆＆建立数据库ｕｓｅｚｇ＿ｄａｔａｃｒｅａｔｅｔａｂｌｅｚｇ（ｂｈｃｈａｒ（４）ｎｕｌｌ，ｘｍｃｈａｒ（８）ｎｕｌｌ，ｘｂｃｈａｒ（２）ｎｕｌｌ，ｎｌｉｎｔｎｕｌｌ，ｚｗｃｈａｒ（１０）ｎｕｌｌ，ｇｚｓｊｄａｔａｔｉｍｅｎｕｌｌ，ｊｌｔｅｘｔｎｕｌｌ，ｚｐｉｍａｇｅｎｕｌｌ）＆＆建立ｚｇ表 ⑵在客户机上启动Ｆｏｘｐｒｏ，用ＵＳＥ命令打开需转换的．ｄｂｆ文件，用ＣＯＰＹ命令将．ｄｂｆ文件中数据转换成标准的文本文件．ｔｘｔ。命令如下：ｕｓｅｚｇ．ｄｂｆｃｏｐｙａｌｌｔｏｚｇ．ｔｘｔｄｅｌｉｗｉｔｈｂｌａｎｋ ⑶从客户机登录到ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ服务器上，将ｚｇ．ｔｘｔ文件拷贝到服务器的职工库目录ｃ：＼＼ｚｇ下。 ⑷在服务器上，由ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ进入到ＭＳ－ＤＯＳ状态，然后执行ｂｃｐ将数据从ｚｇ．ｔｘｔ转换到ＳＱＬ表。命令格式如下：ｂｃｐｚｇｉｎｚｇ．ｔｘｔ／ｃ／ｓｍａｉｎｓｅｒｖｅｒ／ｕｍａｎａｇｅｒ／Ｐ０００１（ｍａｉｎｓｅｒｖｅｒ为服务器名，ｍａｎａｇｅｒ为用户名，０００１为用户口令）。数据重用技术的研究武颖（华北科技学院，北京１０１６０１）摘要：对ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ所提供的实用工具ｂｃｐ进行比较详细的介绍，利用该工具对Ｆｏｘｐｒｏ开发的软件中的数据进行转换，实现系统数据的重用；通过ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ提供的ＯＤＢＣ接口及Ｆｏｘｐｒｏ提供的ＯＤＢＣ接口工具ＣｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙＫｉｔ，建立ＳＱＬ与Ｆｏｘｐｒｏ的连接，实现数据的重用；用Ａｃｃｅｓｓ提供的数据输入和输出功能及ＯＤＢＣ接口，直接将数据结构及数据转送到ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ系统，实现数据的重用。关键词：ＸｂａｓｅＤＢＦ；ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ数据库；转换；重用５９??

[参考论文]大数据存储技术标准化论文

[参考论文]大数据存储技术标准化论文大数据存储技术标准化论文摘要:大数据作为信息化时代的战略新兴产业，发展速度势不可挡，虽然目前国内还没有大数据存储的统一标准，但国内很多公司关注并投入到这一领域。制定符合中国国情的大数据存储接口标准，对促进整个产业的稳定发展具有重要的现实意义。 1 引言随着互联网Web2.0的兴起和云计算的发展，大数据的价值越来越受到人们的重视，人们对数据的处理实时性和有效性要求也越来越高。大数据的应用已经进入了各行各业了，如商业智能、公共服务、科学研究等领域。目前大数据的分析技术发展十分迅速，尤其是大数据分析平台Hadoop得到了各大厂商的极大关注，基于Hadoop平台进行的大数据分析、数据存储研究正在进行[3]。目前国际、国内尚未出现大数据分析的全流程标准服务和接口定义，本文研究的重点是根据国内大数据的实际现状，采用hadoop平台进行大数据存储处理的全流程分析以及各个功能模块进行对比研究，提出建立大数据存储的标准化体系的建议，有利于促进形成大数据存储的基础性标准，从而为产业发展提供了有力的保障。 2 大数据存储技术的种类大数据可能由TB级(或者甚至PB级)信息组成，既包括结构化数据(数据库、日志、SQL等)以及非结构化数据(社交媒体帖子、传感器、多媒体数据)[2]。大部分这些数据缺乏索引或者其他组织结构，可能由很多不同文件类型组成。针对不同类型的海量数据，业界提出了不同的存储技术。 2.1 分布式文件系统

分布式文件系统主要代表有Google的GFS和Hadoop中的HDFS。GFS是一个可扩展的分布式文件系统，是针对与大规模数据处理和Google应用特性而设计的，他运行在廉价的普通硬件上，可以提供高容错、高性能的服务。 HDFS是开源的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，运行在跨机架的集群机器之上，具有高吞吐量来访问大数据集应用程序。它采用了主/从结构，由一个NameNode节点和多个DataNode节点来组成，NameNode主节点是主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作;DataNode是集群中一般节点，它负责节点的数据的存储。客户端通过NameNode 向DataNode节点交互访问文件系统，联系NameNode获得文件的元数，而文件I/O 操作则是直接和DataNode进行交互的。HDFS允许用户以文件的形式存储数据，HDFS将大规模数据分割成多个64M为单位的数据块，采用数据块序列的形式存储在多个数据节点组成的分布式集群中。它具有很强的可扩展性，通过在集群中增加数据节点来满足不断增长的数据规模，同时它也具有高可靠性和高容错性，每个数据块在不同的节点中有三个副本，在海量大数据处理方面有很强的性能优势。 2.2 半结构化数据NoSQL数据库 NoSQL是一种打破了关系型数据库长久以来占主导地位的快速成长起来的非关系松散数据存储类型，这种数据存储不需要事先设计好的表结构，它也不会出现表之间的连接操作和水平分割。他可以弥补关系数据库在处理数据密集型应用方面表现出的性能差、扩展性差、灵活性差等问题，NoSQL数据库了是作为关系数据库的补充。目前主流的NoSQL数据库有文档型数据库、列存储数据库、键值对(Key-Value)存储数据库。 (1)列存储数据库:列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合与批量数据处理和即席查询[1]。列存储将所有记录中相同字段的数据聚合存储，它通常用于应付分布式存储文件系统。典型的列存储数据库有Cassandra、

计算机中数据预处理技术的研究与应用

2019.08 现阶段,网络信息的高速运行将产生大量的数据信息,影响网络系统内数据信息的运行效率。网络系统在对数据信息进行处理时,由于数据信息存在重叠性,将加大数据信息的运算繁琐度,在数据预处理技术的应用下,可对数据库内的无价值信息进行过滤,以此来提升数据信息的运行效率。在计算机网络的不断渗透下,可有效拓展数据预处理技术的应用范围,通过对数据信息进行预处理,可有效提升数据挖掘的运行效率。 1 数据预处理技术概述 1.1数据预处理内容数据预处理技术是以计算机为主体发展而来的,在当前信息化时代的发展下,依托于网络技术而存在企业交流流程、用户的网络行为等都将产生大量的数据信息,数据预处理技术则是对数据信息进行处理,以保证网络系统内数据信息的常态化运行。数据预处理技术是对数据信息进行提前处理,以此来提升数据挖掘的精准度,例如,在对网络系统内进行关键词检索时,数据预处理可对数据库内的信息资源进行相应的处理工作,以提升系统的检索精度与检索效率等。数据预处理技术在系统中运行时,一般是经过数据审核、数据筛选、数据排序等,以此来加强数据信息的处理效率。在数据审核方面,对源数据进行基准审核,通过全面性、精准性等对数据信息进行审核,全面性审核是对数据信息进行漏点查询,保证查询协议内数据信息的完整性,精准性审核对数据信息的真实性进行辨别,并对数据监测结果进行分类核验,提升数据信息监测的精准度。数据筛选起到纠正的功能,在数据信息的初审核阶段后,如出现数据错误的现象且不具备整改功能时,将用到数据筛选功能,将与基准信息不符数据排除掉,并对指令数据进行关键点确认,以此来实现数据信息在筛选功能中的核验功能。数据排序功能是将检索信息进行排列,可通过关键词排列、时间排列、机构排列等,以数据信息的指令特征为基准,对检索指令进行搜查。同时数据排序可对排列信息进行检验,依据数据内的信息价值等对其进行归纳、分组等,以此来提升系统的统计效率。一般网络系统默认的数据分类以字母、汉字为主,字母的排列顺序以升序、降序等为主,汉字的排列顺序则以拼音、笔画等为主,来对检索信息进行分类排序。 1.2数据预处理方法数据预处理技术的工作原理一般是对数据进行清理、集成、变换、归等4方面的技术处理,以此来提升后期数据检索的精准性。 (1)数据清理是对信息传输形式与传输节点进行优化,对数据传输过程中的值量、噪值、离群点进行调整,以保证数据信息在节点内的传输形式可保持一致,其具体体现在错误纠正、重叠性数据删除、格式化等。(2)数据集成是将信息进行整合,以源数据库为基准,将信息进行关联性存储,可将数据库的建立看成是数据集成。 (3)数据变换则是对数据信息的进行概化处理,通过相应的协议规则对数据信息进行转换,以保证数据信息的处理可满足数据挖掘的基础要求。 (4)数据归约是将大量的数据信息进行分化处理,减少数据处理的运算时间,通过归约技术可将数据信息转化为数据集的方式,并使压缩后的数据集保持相应的数据特性是,使数据信息的前端处理与后端处理相一致,以此来提升数据信息的处理精度。计算机中数据预处理技术的研究与应用罗红华（江苏省盐城市自动化研究所，江苏盐城224000）摘要:数据预处理技术可依据指令信息中包含的数据节点进行分析，并对数据库内的信息进行过滤检索，以此来提升系统的检测精度。对数据预处理技术进行了论述，并通过Web 数据挖掘应用、教育研究应用、网络主题搜寻应用三方面，对数据预处理技术的实际应用进行研究。关键词:计算机；预处理技术作者简介：罗红华(1978-),女,工程师,研究方向:信息管理、数据统计。收稿日期： 2019-05-13 89