大数据的研究与应用 (2)
毕业设计（论文）报告题目大数据的研究与应用
二级学院物联网与软件技术学院
专业物联网应用技术
班级物联（单招）1601
学生姓名王龙
学号100160869
指导教师杨晔
2016年2 月
毕业论文（设计）承诺书
本人郑重承诺：
1、本论文（设计）是在指导教师的指导下，查阅相关文献，进行分析研究，独立撰写而成的。
2、本论文（设计）中，所有实验、数据和有关材料均是真实的。
3、本论文（设计）中除引文和致谢的内容外，不包含其他人或机构已经撰写发表过的研究成果。
4、本论文（设计）如有剽窃他人研究成果的情况，一切后果自负。作者签名：签字日期：年月日
大数据的研究与应用
摘要：现如今的21世纪，经济水平在不断的快速发展，大数据已经不是一个陌生的代名词，越来越多的存在于人们的视线中。无论是在人们日常的生活中，还是人们的衣食住行以及工作，都发挥着重大的用途。不了解的人可能觉得大数据只能运用在商业或者政府机构，实际上还适用于我们每一个人。在当今年代，伴随着计算机信息技术的不断发展，已经融入到了各种行业当中。随着网上的信息资源量的不断膨胀增加，此技术给人们带来方便的同时，由于它的复杂性质还是带来了一些用户使用的不方便。大数据的类型具有多样化的特征，能够进行多样化的数据存储以及分析功能，同时还能够捕获大量的信息资源进行存储和分析，这是传统的数据处理技术远远达不到的。本文正是进行研究我国大数据技术的发展现状和面临的挑战，并提出有效的发展策略，以至于可以为中国大数据技术的发展起到借鉴意义。
关键词：大数据、价值、数据处理技术、多样化
Research and application of big data
Abstract：With the rapid development of the 21st century, people should be quite familiar with the term "big data." Big data is also increasingly integrated into our daily lives. From our food and clothing to work, big data plays a very important role and role. Big data is not only for business and government, but for everyone in our lives. Nowadays, with the rapid development of computer information technology and Internet information technology, computer network technology has penetrated into all walks of life. The information resources on the network have exploded, and the use of Internet information technology has brought great convenience to our lives. The complexity of the information on the Internet has also caused great trouble to users. The data types in the era of big data are also more diverse. Traditional data processing techniques are difficult to meet the storage and analysis of diverse data. However, big data technology can effectively solve the problem of acquisition, storage and analysis of massive information. In-depth study of the development status and challenges of China's big data technology, and propose a targeted development strategy to provide reference for the development of China's big data technology.
Key Words ：Big data、Value、Data processing technology、Diversification
前言 (1)
第一章选题意义 (2)
1.1选题的背景 (2)
1.2大数据的发展现状和研究意义 (2)
1.2.1 大数据的发展现状 (2)
1.2.2 大数据的研究意义 (3)
第二章数据简介 (4)
2.1大数据的定义 (4)
2.2 大数据的内涵 (4)
2.3 大数据的特征 (5)
第三章大数据技术 (6)
3.1基础阶段 (6)
3.2 存储阶段 (6)
3.4 实时计算阶段 (7)
3.5 数据采集阶段 (7)
4.1 金融领域 (9)
4.2 安防领域 (9)
4.3 能源领域 (9)
4.4 业务领域 (9)
4.5 医疗领域 (10)
4.6 电力行业领域 (10)
第五章基于大数据的大气环境监测 (11)
5.1 大数据技术在大气环境监测行业中的意义 (11)
5.2 环境大数据的概念 (11)
5.3 环境数据的采集与获取 (12)
5.4 环境数据的存储与处理 (13)
5.5 环境数据的应用 (14)
总结 (16)
致谢 (17)
参考文献 (18)
附录 (19)
大数据处理模式，具有便捷而又快捷的特点，这种模式也是本文将要研究的重点。绝大多数的人都赞同一个观点——大数据是最好的工作模式来进行大批量的数据处理，这是其他的模式替代不了的，也是毫无疑问的。作为现在最流行的一种技术，大数据不仅能够搜集新的知识以及发现新的机遇，还能够创造出很高的价值空间。普遍认为，大数据的时代到来并不是一个终点，而是一个起点，使得人们会对生活、工作甚至世界的认知度以及理解度增加。
现如今的计算机存储的信息增加量的速度比世界经济的发展速度还要快上4倍，同时计算机数据处理能力的进步速度比世界经济的发展速度快上9倍。规模对于信息来说，是比较重要的，之所以大数据时代会如此的厉害，是由于存在着上千亿量的数据项支撑着，其核心是它的预测功能。
第一章选题意义
1.1选题的背景
在我们的生活当中，以及融入了很多的物联网、社交网络以及云计算等技术。随着当今的计算能力、存储空间以及网络带宽的快速发展，人们在各个行业所累积的数据，都在不断的呈现着增加的趋势。
经研究可以发现，互联网搜索引擎能够支撑数十亿次数的网页搜索，几乎每天可以处理上万TB字节的数据，而且全球的通信网的主干网上在一天的时期内就有大约数万TB字节数据不断的传输。就好比，从事于医疗方面的医院和药店等地方，每天都会记载许多的数据。随着当今数据的存储量的升级、大数据的应用不断的广泛以及其本身自有的价值，使我们必须去深入的探究其应用，以至于我们可以更好的受益于这些数据。
大数据在本质上其实是一种针对数据技术革命，不仅在国家宏观调控，商业战略决策，服务业务以及管理方式有了重大的影响，甚至在个人的生活起居中带来了一个重大的影响。大数据自身的高价值，也社会经济中的发展，带来了新的高收益的机遇。同时大数据的技术更新，被称之为又一次的“工业革命”。
1.2大数据的发展现状和研究意义
1.2.1 大数据的发展现状
在中国现在的大数据行业的发展还是处于初级阶段，但是其发展空间很大。是因为中国的数据资源量特别广泛，基于这些众多的资源量，可以为中国带来好的机遇以及发展环境。随着中国对信息技术的重视度不断增加，以及数据处理技术的广泛普及，导致我国的数据资源的曲线不断上升。与此同时，由于中国信息产地不断地对大数据处理技术进行研究以及推进，更是为中国的大数据技术的发展推向了一个新的阶段，提供了发展动力。在最近的几年时间，中国的大数据行业产生的产品特征，慢慢的由信息驱动转变为应用模式发展。中国用户具有很大的需求量市场，所以大数据产业的发展前景很好，也正是因为庞大的市场效益，大数据产业才有了生存的动力。
大数据行业的发展前景还引起了国外政府的注意力，很多的国家设置了一些有关大数据的政策，并且针对大数据的发展进行了详细的研究。现如今国与国之间的竞争已经不是单单的是军事力量，已经上升到了综合国力之间的斗争。而有关大数据的应用就是其中一个方面，所以，各个国家都必须注重对数据的获取及其控制的研究。美国早就在2012年的时候，奥巴马政府就进行制定了有关大数据研究及其发展的计划，现如今是美国非常重要的信息科技发展部署地。并且美国政府坚信大数据以后肯定会成为一种好比黄金、石油一般重要的资源。不仅是美国，还有一些其他的欧洲国家以及日本，都先后进行了有关大数据研究的计划，并为本身的国家数据行业的发展提供了初期的市场培育。
1.2.2 大数据的研究意义
1、国家战略意义
相比较于自然资源和人力资源，大数据与其一样都是比较重要的战略资源，并且能够体现出一个国家数字主权。在目前的大数据技术当代的时代中，国家的竞争已经上升到了各世界国家大数据的范围、活性和数据的分析及其运用的能力。除去以前的海陆空战斗的模式，现在已经转变为了在网络空间的数据主权竞争。
2、科学研究意义
在人们经过采用计算机来分析记录周围自然界的发现、人们的社会发展历程以及自然与人的关系的环节中，由于大量的数据产生致使人们在无意识中建立了一种数据自然，不仅如此，人与社会以及宇宙的历史会演变为数据的历史。
中科院院士李国杰先生早在之前就说过：“如果大数据产业处于落后的地位，那么将不能处于产业战略的制高点，并且代表着数字主权无险可守，甚至导致国家安全将出现漏洞。”
第二章数据简介
2.1大数据的定义
大数据通俗来讲，说的是在不能接受的时间范畴之内，通过使用部分软件工作来获取、管理以及处理的数据集合。必须经过新型的处理模式才能够具备更为强大的决策力、洞察力以及流程化优化能力，以及具有增长率高和信息资产的多样化的特征。大数据的实际战略意义并不是存储大量的数据资源，而重点是对数据信息进行专业的处理。
有相关报道针对大数据的说法是：大数据的计量范围超过了一些传统的数据库软件的功能。大多数的人觉得大数据其实只是一种简单的概念，实际上并没有一个单独的执行标准来判定数据集合的范围限定在多少。可以发现，时代的变化以及数据处理技术的发展，很多达到大数据规定的数据集合的范围也在不断的上升增加。与此同时，大数据的规模也是根据行业领域及其应用的不同而变得不具有统一性。
2.2 大数据的内涵
1、根据对象角度，大数据必须要着重关注的是，大数据不是简简单单、没有意义的积累资源，但是也不代表一定存在着直观的有利用性前景。当然，想要在大数据中得到新的有价值性的信息，这就要求这些大量的数据能够有着一些关联性，这样才能具有挖掘价值。数据间的结构性以及关联性是大数据和其他典型数据的区别所在。
2、根据技术角度，大数据和其他数据的最大的不同之处在于，大数据可以对数据对象之间进行处理。要想能够成功达到这一要求，这就需要在大数据对象中急速的选取当中有效的信息。这将要求我们采取合适的方式，其中包含了数据的挖掘以及分布式处理等。由此可见，大数据技术是一个非常有效的工具来发现和挖掘其中的价值。
3、根据应用的角度，大数据是一种具有某一定性要求的大数据集合，同时具有捕捉有效信息的一种能力。也正是因为其这种应用功能上的紧密联系性，甚至是一对一的联系，大数据的应用才成为了当中必不可少的内容。
2.3 大数据的特征
普遍认为，大数据主要是具有规模性、多样性、高速性以及价值性的四个特征,也被称之为“4V”。
1、规模性。也就是大数据的数量大的特点，存储单位也是由过去的GB变为TB，一直到PB、EB。根据大数据技术的不断成长，数据呈现着突发性的增加。其来源覆盖了社交网络，移动网络，以及各种智能终端等。其中淘宝网大概拥有4亿的用户就能天天形成的货物成交额数据达到20TB。所以急需先进的算法、快速的数据处理平台及其技术，进行计算研究、判断以及及时处理较大内容的数据。
2、多样性。大范围的数据来源，也意味着大数据的形式变得更加的多样化。大数据总体上可以划分为三种。一种是结构化数据，其次是非结构化的数据最后是半结构化数据。
3、高速性。比较于以前的档案、广播和报纸等传统数据，他们的载体是不一样的。大数据能够进行实时分析，而不是批量性的分析，进行输入、处理和丢弃操作时候能够立马见效，没有太久的延迟。数据的快速增长速度以及处理的速度，便是大数据的最明显的特征。
4、价值性。这同时也是大数据最主要的特征。在现代社会产生的数据当中，有价值的信息占据的比例是不多的。对比于传统的小数据，大数据其最主要的价值就是根据各个不同来源的大量数据信息进行选择分析，以此来判断预测哪些是有价值的数据，并且经过机器的自主学习方法、人工智能的方法或者数据挖掘分析方法进行更进一步的研究，来发现新规律以及新的知识。并且将其运用于农业、金融、医疗等各个行业，以至于能够改善社会治理情况，抬高生产力，并且促进科学的研究进程。
第三章大数据技术
3.1基础阶段
大数据在此阶段必须具有以下技术：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn等。
1.Linux命令
一般大数据的开拓都是在Linux下运行的，对比Linux，Windows是比较封锁的，以至于设计的大数据软件具有较大的局限性。所以，只有清楚了Linux基础操作命令，才能从事一些和大数据设计相关的工作。
2.Redis
Redis是一种key-value存储系统，它的呈现已经大范围的弥补了memcached 这种key/value存储的不足的地方。在一些特定的场合能够对关系数据库发挥到较好的补充功能，它不仅提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript等客户端，还具有使用简单便捷的特点。大数据的开发需要完全了解Redis的装配方法、设置以及有关的使用方式。
3.2 存储阶段
大数据在此情况需要了解以下技术：hbase、hive、sqoop等。
1.HBase
HBase相比较于普通的关系数据库，此散布式的存储系统具有更高的高能性以及可伸缩的特点，想要对其开发需要了解HBase基本知识、运用、构造以及用法等。
2.Hive
Hive是一种使用Hadoop的工具，不仅可以把数据文件从结构化变为一张数据库表，并且拥有寻常的sql搜索功能。还可以使得sql语言转变成MapReduce来进行，非常适用于针对数据仓库研究。
3.3 架构设计阶段
大数据在此时期需要了解以下技术：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。
1、Kafka
Kafka是分散式的发布订阅信息的系统，他主要的运行机制是在设计应用时候
采取Hadoop来实现上下线的信息处理。同时必须经过集群来进行及时的信息补充。大数据的设计要求具备了解Kafka的框架原理和各部位组件的效果及其使用步骤和有关功能的使用。
2、Flume
Flume其实是一种可以搜集具有可用性、可靠性以及分散式的海量日志，并且具有聚集和传输功能的系统。Flume可以在其中从发送方定制各类数据，以至于可以收集到数据。与此同时，Flume还能够大概的对数据进行处理，以及定制各种数据接受方的能力。对大数据进行设计必须要完全了解它的装置、装配以及有关的使用要领。
3、ZooKeeper
Hadoop和Hbase的最重要的组成部件就是ZooKeeper。ZooKeeper是一种为分散式应用专门供应一些具有统一性的服务软件，所具备的效果主要是维护、域名以及组件的服务等。在大数据的设计研究中，需要了解ZooKeeper的基础命令和如何落实其功能的措施。
3.4 实时计算阶段
大数据在此时期需要了解Mahout、Spark、storm等技术。
1、Spark
Spark是一种计算引擎，在专门针对大规模形式的数据处理而产生的。他所具有的完整的构架可以用来控制各种来源的大数据处理的需求。大数据的开发要求具备Spark基础，SparkJob，Spark RDD，spark job部署与资源分配，Spark shuffle，Spark内存管理，Spark广播变量，Spark SQL，Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。
2、storm
Storm供应了基础的基元给分散式计算机，能够被用来进行流处理、及时的消息处理甚至对数据库进行更新。Storm可以在一组计算机中轻松地撰写和分析庞大的信息及时计算。Storm可以被用来及时处理，如同Hadoop用于成批管理一样。Storm确保每一条信息都能被快速处理——在此阶段中，平均每一秒能够达到数百万条信息的处理。
3.5 数据采集阶段
大数据在此时期需要具备Python和Scala技术。
1、Python与数据分析
Python是面向对象的编程语言，其具有一个信息庞大的数据量，具有运用便捷以及应用范围广的特点。在大数据产业的运用也有不错的呈现，大部分是被用来进行数据的搜集、分析以及可视化的处理等。由此可知，大数据的设计研究需要具备一定的Python知识。
2、Scala
scala是一种多范式编程语言。Spark是大型数据开发的重要框架。它是用scala 语言设计的。要掌握Spark框架，就必须有Scala基本知识。所以，具有大规模数据开发的scala编程基本常识是十分必要的。
图3-1：系统总体架构
第四章大数据的具体应用领域
4.1 金融领域
大数据带来的社会变化逐渐的渗透到人们生活的方方面面。金融的革新与日常旅游、购物、体育、财务管理等大数据都是密不可分的。金融业一方面面临着许多前所未有的跨境竞争对手，另一方面已经渐渐的改变了市场结构和业务流程的格局。
据报道，此前，我国金融业数据量已经达到了100 TB以上，非结构化数据呈现急速上升趋势。相关的研究学士表示，中国金融产业现在已经在逐步的进入大数据时代的早期建设阶段。金融市场进行创新的重点就是具备优秀的数据分析能力。同时有关金融方面的数据的知晓情况已逐渐转变为金融产业竞争发展的核心。
4.2 安防领域
视频监控作为当今数据时代的一种信息源头，它提供了了大量的数据资源信息。物联网在安全领域得到了普遍的使用。尤其是近年来，随着平安市的建设、智能交通不断发展等因素，以及云技术的快速发展，安防产业也跟随着了大数据的步伐。在安防领域中有关大数据的实用性以及逐步为更多人士所知晓，尤其是大量的非结构化视频数据和安防产业中特色数据的快速增加，导致了大数据应用中的一连串的问题。
4.3 能源领域
能源大数据是通过把石油、天然气等能源行业，以及人口、地理、气象等其他行业的数据经过综合收集、处理、分析，并且加入有关的技术和理念。它不光能够进行该技术在能源行业的深层次运用，而且结合了它的生产、消费和相关技术革命与大数据理念，以至于促进了能源领域的进步和商业模式的改变。
4.4 业务领域
大数据也具有优化交易流程的功能。物联网和大数据的运用，已经变成了该行业的新兴产业，具有很高的价值。人们能够经过一些社交媒体、网络和天气预报等数据，来进行获取高效的信息。当中，大叔级技术的应用最多的就是在于供应链和配送路线的改善。根据这两点，地理定位及其射频识别跟踪货物和运输车辆，就是通过及时的获取交通路线数据二制定出了更为便捷的优化路线。通过对
大数据的分析，人力资源业务也得到了改善，其中包含了人才招聘的优化。
4.5 医疗领域
大型数据分析应用程序可以在几分钟内对整个DNA进行解码。而且能够使我们制定最新的治疗计划。与此同时，它还能够更佳的了解或者预测疾病，大数据也可以帮助病患有效的治疗他们的病情。在医学领域当中，物联网的在其运用的最大的功能就是在大数据上的应用。大数据技术现如今主要被运用在对医院早产儿和患病婴儿进行监测。经过记载和判断婴儿的心率变化情况，医生可以判断婴儿的身体症状是否产生不舒服或者其他。以至于可以很好的帮助医生挽救婴儿。
4.6 电力行业领域
大数据在这个行业的运用在智能电网上也能体现出来。大数据分析对智能城市建设和智能电网的意义，离不开获取人们用电行为的信息。智能电网不仅可以对电力生产进行改善，还可以便于对电网进行安全检查和支配，以及对用户进行其用电的行为分析和客户的细分等各个方面。以至于最终达到了更加具有科学性的电力需求管理。
图4-1：大数据应用领域
第五章基于大数据的大气环境监测
5.1 大数据技术在大气环境监测行业中的意义
这几年来，随着互联网技术以及物联网技术的不断快速发展，环境信息化也逐渐步入了一个快速发展的时期。环保部门极度注重大数据的运用，环保部门2016年初批准的有关生态环境大数据建设总体规划恰好证明了这一点。规划对生态环境大数据的建设和应用制定了一些具体的规定。可以经过构建环境数据服务和云平台，通过大数据分析来进行对空气质量监测和预测，促进生态监测和勘察。无论从国家发展还是市场需求的角度来分析，大型环境数据都扮演着一个比较重要的角色。
大环境数据的特点具有体现在以下三个方面：一是大环境数据能够使得政府生态环境的科学决策，准确监管，方便公共服务；二是大环境数据对产地的转变有推动作用，发现新的发展点，机遇无限，市场广阔；第三，大环境数据将为公众生活提供更多的便处，能够促进生活质量的同时，还引起公众对生态系统和环境问题的注意力。
大数据的应用极大地倾覆了旧时代的管理、生产和生活形式。环境大数据技术为我们带来了绝无仅有的全新的角度，新的商业机会和新的商业模式将继续涌现。这几年来，PM2.5云监控平台、中国气象网、环境云等与环境数据相关的公共服务平台应运而生。
5.2 环境大数据的概念
1、环境数据的时空特性
环境数据中有不同形式的时空信息。例如，安装在固定位置的环境传感器通常包含采样时间戳和站点编号。站点编号与其经度和纬度坐标相对应。在传输数据信息的时候，移动设备通常会顺带传输设备目前位置的坐标值。
2、多层次的数据采集
针对高精度专业空气质量监测设备具有的数据成本较高以及其数据样本太少等问题，提出了一种解决办法，就是大量建设低成本的空气质量环境监测设备。该设备具有衡量特点因子的单一对象，测量精度也不够高，但其成本仅为专业设备的十分之一甚至百分之几，其操作和维护也受到限制。尽管对其的需求很低，但是可以实现空气质量检测和数据输送的功能。通过比较专业设备和软件的测量
结果，对采样数据进行校准。修正后的数据可以得到满意的综合监测结果。许多的低资本测量设备和目前的专业环境监测点形成了很好的互补性，以至于可以全面准确地评价空气质量数据，且具有借鉴意义。
3、多维度的环境数据整合
（1）气象气候数据。最经常用到的就是气象数据。具体气象资料是天气现象，温度，气压，相对湿度，风向，降雨量等。
（2）大气质量数据。利用特性因子检测仪和PM2.5检测设备，可直观的检查PM2.5、PM10、NO2、SO2、O3等多数大气污染因子。对于部分化工生产企业周围的特定区域，也可考虑对硫化氢、NH3、NO2、SO2以及可燃性气体等大气污染因子的检查需求。
（3）水体水质数据。多加进行监测水体污染物的类别，注重各类污染物的浓度的特征变化，评估水质的过程。它的测量领域比较广，没有经过污染和已污染的河流或者各种工业排水等都被包含其中。监测项目大概鞥个被划分为两种：其中一种可以体现出水质的总体指标，比如温度、色度、浑浊度、酸碱度等；另一种则是是一些有害物质，比如苯酚、铅等。
（4）土壤质量数据。经过进行其影响泥土环境质量因素的替代值的监测，来查看污染情况以其变化的过程。监测因子主要包含了pH、温湿度以及氮磷含量等。
（5）自然灾害数据。分类项目主要是：台风和地震、洪水和龙卷风、泥石流以及雷击等一些自然灾害的产生的时刻、地点、作用范围等也是环境数据范畴之内。
（6）污染排放历史。都市和区域由于人类的社会活动以及生产中，污染物的和其他有害物质的产生水准，也是属于环境数据。同时还要一些其他的相关数据主要包括了用水量、用电量和化石燃料消耗量等。通过这些信息的测量可以分析出该区域的工业化以及城市化的发展水准，从而成为关键的监测环节。
5.3 环境数据的采集与获取
1．环境数据类型
为了了解大规模的环境信息数据，必须针对各种周围环境信息进行预测分析和搜集。环境数据的特征首先是巨大的。第二，数据应包含时间和空间的资源。不同的来源渠道有不同的测量频率。所以，应根据不同的数据特点来选取相对应
的数据采集策略。
2.环境数据采集策略的确定
因为不同类型的环境数据源以不同的方式发布环境数据，所以有必要根据发布环境数据源的方式来定制相应的环境数据的收集策略。
3.环境数据采集有效性
环境数据的分类多种多样，并且它的数据来源比较分散，一些数据不可避免地无法收集。为了解决这些困难，我们必须设计出一些措施来确保环境数据搜集的及时性。
针对于同一种数据源，想要防止网络冲击带来的影响，我们应该采用重传机制，也就是在数据采集超时后，立即或在短时间间隔后重试。
如果是针对于以及收集到的数据，倘若含有一些显然无用或者异常的数据值，可以通过一定的筛选，以确保只搜集到有用的环境数据采集值。
5.4 环境数据的存储与处理
1、环境数据存储策略的确定
根据数据源的差异性，获得的环境数据的特点可以被划分为两种：一是范围庞大，二是数据结构不同。所以通常采用Hadoop集群等分布式数据存储技术来存储数据。另外，站点级环境监测数据和城市级环境预测数据都不能与地理信息支持分离，地理信息支持往往具有高度相关性，可以存储在关系数据库（如mysql）中。
2、环境数据存储维度
环境数据存储往往使用信息出现的当时时间作为时间维度，而空间维度则可以通过站点或城市编号、经度和纬度等资料来设置。
4、存储环境数据时的处理
为了节省存储空间，需要过滤收集到的显然无用或者异常值。所以，在存储收集到的环境数据的前提，有必要事先设置异常值的确定方法，以去除这些收集到的无用环境信息。
应该重点关注的是，原始环境数据值有时很难查清。例如，一些环境监测点收集的数据没有通过站点号指定相应的城市。
此时，我们可以根据站点的经纬度来判断出城市，同时我们可以存储原始站
点数据，我们可以计算城市中所有站点的数据值，并存储这些统计数据，以至于可以便于城市级的环境数据查询。
图5-1：淮安市2019-03-02环境数据
5.5 环境数据的应用
1、环境数据服务接口
近年来，随着雾霾、沙尘暴等日益严重的环境问题的爆发，人们不得不开始重视起环境保护。以至于越来越多的人准备进行和环境有关的网站和应用程序的开发。
2、环境数据可视化
环境数据服务接口针对那些懂计算机编程的人也许是一种较好的方式，但是还存在着大多不懂计算机编程的人，他们要想能够直观地理解这些环境数据，这就要求可视化环境数据的应用需要尽快加大力度投入。
如上所述，时间和空间维度都用于环境数据采集和存储。每个城市和测量点在地图上都有自己的经纬度坐标。所以，该地图可用于显示这些城市和勘测地点的环境信息。
图5-2：淮安市2019-03-02-15:55环境数据
3、环境数据聚合
必须对城市的环境信息，天气预报，空气质量等信息进行整体性的利用分析，所以，需要聚合更多的城市环境数据，将其内在的价值全部挖掘出来。
总结
今年2月，我进行了有关毕业设计和论文工作，到目前为止，论文基本完成。很难用语言来表达整个写作过程——从最初的困惑到逐渐进入的状态，再到思想的逐步清晰。经过数月的努力，紧张而充实的毕业设计终于实现了。回想起这些日子的经历和感受，我充满了感慨。
起初，当我和老师讨论论文的主题时，我不知道从哪里开始。关于物联网专业的话题很多，我完全不知道从哪个地方入手。之后，经过一段时间的工作实践和与导师的沟通，我将论文的主题与实践工作结合起来，从而选择了本文的主题。由于实习的原因，论文写作过程在一定程度上受到了延迟，两者之间存在着时间冲突。我把这个困难告诉了我的导师。在指导老师的精心教导下，我最终掌握了自己目前的论文研究方向和方法。
在三月初，当数据被搜索完毕后，我开始设计和写我的论文。在写作遇到困难时，实时与导师联系，并与同学们进行沟通。到三月底，论文的设计已经完成。
毕业论文的写作给我留下了难忘的回忆，以至于这几个月的时间使我永远记得。在我徘徊在书海寻找信息的时期，面对着无数的书单，最难忘的是每次发现信息时的兴奋和激动；在手写文字的时候，最深的记忆是每一步都能实现小想法时的快乐心情；为了赶稿甚至写到了深夜，虽然比较疲惫，但当我看着自己打出的单词和句子时，我的心充满了喜悦，没有疲惫。这段旅程似乎充满了荆棘，但却蕴含着无尽的财富。在整个过程中，我学到了新知识并获得了洞察力。在未来的日子里，我仍然需要不断充实自己，努力在我的学习领域做出改变。
踏实求实的学习态度，持之以恒的精神，是我在本次设计中获得的最大的好处。我认为这是一次意志训练，提高了我的实践能力，也将在我今后的学习以及工作有较大的帮助。
电信运营商行业大数据应用考试试题及答案
企业级大数据平台架构 电信行业大数据应用案例分享 互联网+行业大数据应用案例分享 第一套题 1、哪个选项不属于大数据4V特点？（ B ） A、Volume B、Valid C、Variety D、Value 2、大数据的特点不包含（ B ） A、数据体量大 B、价值密度高 C、处理速度快 D、数据不统一 3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确 ABC 4、Hadoop包括（ABC） A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS） B、HadoopMapReduce C、Hbase D、HadoopStreaming 5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（AD） A、HDFS本身是个高可用系统架构 B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构 C、HDFS数据副本的数量越大越好 D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务 6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（BD） A、相关性比因果更重要 B、要效率也要绝对精准 C、大数据的核心价值是预测 D、遵从隐私和法律并非大数据的风险 7、HDFS文件系统适用于以下哪些场景（AC） A、将单文件分割成很多小块存储 B、存储大量小文件 C、流式数据读取 D、实时数据读取 8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD） A、如何实现快速查找，提升检索效率； B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗； C、如何实现PB级不同类型数据的存储； D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。 9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ABC） A、理论 B、推演 C、模拟 D、计算
大数据的研究与应用 (1)
毕业设计（论文）报告题目大数据的研究与应用 二级学院物联网与软件技术学院 专业物联网应用技术 班级物联（单招）1601 学生姓名王龙 学号100160869 指导教师杨晔 2019年3月
毕业论文（设计）承诺书 本人郑重承诺： 1、本论文（设计）是在指导教师的指导下，查阅相关文献，进行分析研究，独立撰写而成的。 2、本论文（设计）中，所有实验、数据和有关材料均是真实的。 3、本论文（设计）中除引文和致谢的内容外，不包含其他人或机构已经撰写发表过的研究成果。 4、本论文（设计）如有剽窃他人研究成果的情况，一切后果自负。作者签名：签字日期：年月日
大数据的研究与应用 摘要：现如今的21世纪，经济水平在不断的快速发展，大数据已经不是一个陌生的代名词，越来越多的存在于人们的视线中。无论是在人们日常的生活中，还是人们的衣食住行以及工作，都发挥着重大的用途。不了解的人可能觉得大数据只能运用在商业或者政府机构，实际上还适用于我们每一个人。在当今年代，伴随着计算机信息技术的不断发展，已经融入到了各种行业当中。随着网上的信息资源量的不断膨胀增加，此技术给人们带来方便的同时，由于它的复杂性质还是带来了一些用户使用的不方便。大数据的类型具有多样化的特征，能够进行多样化的数据存储以及分析功能，同时还能够捕获大量的信息资源进行存储和分析，这是传统的数据处理技术远远达不到的。本文正是进行研究我国大数据技术的发展现状和面临的挑战，并提出有效的发展策略，以至于可以为中国大数据技术的发展起到借鉴意义。 关键词：大数据、价值、数据处理技术、多样化
Research and application of big data Abstract：With the rapid development of the 21st century, people should be quite familiar with the term "big data." Big data is also increasingly integrated into our daily lives. From our food and clothing to work, big data plays a very important role and role. Big data is not only for business and government, but for everyone in our lives. Nowadays, with the rapid development of computer information technology and Internet information technology, computer network technology has penetrated into all walks of life. The information resources on the network have exploded, and the use of Internet information technology has brought great convenience to our lives. The complexity of the information on the Internet has also caused great trouble to users. The data types in the era of big data are also more diverse. Traditional data processing techniques are difficult to meet the storage and analysis of diverse data. However, big data technology can effectively solve the problem of acquisition, storage and analysis of massive information. In-depth study of the development status and challenges of China's big data technology, and propose a targeted development strategy to provide reference for the development of China's big data technology. Key Words ：Big data、Value、Data processing technology、Diversification
基于ARM的网络数据库设计方案
基于ARM的网络数据库设计方案 1.1 课题背景及意义 随着科技的进步，数据库应用的领域越来越多，它开始在社会的各个方面帮人们存贮和管理数据，发挥着不可替代的作用。在这个信息交流和数据共享需求如此强大的社会，数据库自然也是离不开网络二字，网络数据库是指把数据库技术引入到计算机网络系统中，借助于网络技术将存储于数据库中的大量信息及时发布出去；而计算机网络借助于成熟的数据库技术对网络中的各种数据进行有效管理，并实现用户与网络中的数据库进行实时动态数据交互。 网络数据库目前在Intemet中有大量的应用，从最初的留言簿、自由论坛等到今天的远程教育和复杂的电子商务等，这些系统几乎都是采用网络数据库这种方式来实现的。网络数据库系统的组成元素为：客户端、服务器端、连接客户端及服务器端的网络。这些元素是网络数据库系统的基础。 使用网络数据库的最大优势是用户无需在自己的客户端安装任何与所需存取或操作数据库系统对应的客户端软件，只需要通过Web浏览器便可完成对数据库数据的常用操作。这种方式的优点是用户不必再去学习复杂的数据库知识和数据库软件的使用，只需要掌握基本的网络操作，如填写、提交表单等就可以从任何一台连接Internet 的计算机上来访问数据库。 随着WiFi（Wireless Fidelity）网络环境的迅速发展，许多公共场所都布置了WiFi无线局域网，使人们可以随时随地连接到网络。这种通过点对点的方式直接连接并进行使用的方式，给人们带来了便利操作体验。WiFi在给人们带来方便的同时，已经逐步成为主流网络渠道。人们在享受无线通道带来的便利上网方式的同时，对拥有WiFi功能的IT产品的需求越来越多。无线连接作为一种更简洁的网络连接方式，其应用必将越来越广泛。在本设计中我们希望选择这种更新，更有诱惑力的网络连接方式来连接网络。 考虑到手机等小型电子产品的普及及日益强大，网络数据库的应用也必将在此领域一展宏图，因此想到设计一个基于ARM的网络数据库，在手持设备日益疯狂的时代，我想这应该是非常有意义的。 本课题的目的是设计并实现一种基于ARM的网络数据库[1]，通过软键盘来输入数据，通过WiFi可以接入无线局域网，与服务器进行连接，并完成数据的查询。
大数据的概念、特征及其应用
马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类：学习资料 标签： 杂谈 大数据的概念、特征及其应用 马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月 ［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。 ［关键词］大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战 一、引言 自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。 首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB，) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20 倍以上，到2020 年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”［2］，欲大力推
大数据时代信息技术在中国电信公司的应用研究
宁夏大学新华学院本科毕业论文 （2017届） 题目大数据时代信息技术在中 国电信公司的应用研究 系别经济与管理科学系 专业信息管理与信息系统 年级 2013级 学生学号 12013248654 学生姓名吴伟 指导教师万治清 2017 年 4 月 11 日
摘要 互联网的兴起加速大数据时代到来，电信运营商面临重大机遇。联网的快速发展, 计算机运算处理能力的日益强大, 云计算和数据中心的兴起, 促使大数据时代快速到来。如何充分有效利用大数据技术,获取其中蕴藏的巨大价值,这些已经成为大数据时代所面临的主要任务。首先本文对目前中国电信公司信息技术的使用现状进行了分析;进而对中国电信信息技术应用中存在的问题进行总结;最后阐述了中国电信大数据应用方面的几点建议。为使中国电信可以在大数据时代下迎来更好更快的发展。 【关键词】：大数据，云计算，信息技术，电信运营商
Abstract The rise of the Internet to accelerate the arrival of large data era, telecom operators face a major opportunity. The rapid development of networking, the growing power of computing computing, the rise of cloud computing and data centers, the rapid arrival of large data age. How to make full use of large data technology, access to the huge value of which, which has become a major data era facing the main task. First of all, this paper analyzes the current situation of the use of information technology in China's telecom companies, and then summarizes the problems in the application of telecom information technology in China. Finally, it expounds some suggestions on the application of China Telecom's large data. In order to make China Telecom in the large data to be better and faster development. 【Key words】：large data，cloud computing，information technology，telecom operators
2.4《网络数据库的信息检索》教学设计
信息技术说课稿 说课题目：《网络数据库的信息检索》 年级：高一年级教科书：《信息技术基础》 说课老师：王琳蝉 工作单位：屯昌县红旗中学 一、说教材： 1、教材地位和作用 本节内容是教育科学出版社《信息技术基础》教材第二章第四节“网络数据库的信息检索”的内容。本节教材分三部分构成，一是概述，教材通过一个简单的实例来体验从网络数 据库获取信息的一般过程，目的是为学习网络数据库的基本知识做准备性的铺垫。二是多样化的网络数据库，教材对这部分内容介绍比较多，意在让学生充分体验网络数据库的多样性和学会对各数据库信息的获取方法。三是网络数据库评价，在本章的最后重点安排了网络数据库的评价，目的是进一步提醒教师，在信息获取活动中，要培养学生及时、科学地评价信息的习惯，这是提高获取信息资源质量的关键，也是积累信息获取经验的关键一环。在本课教材访问丰富多彩的数据库这个模块中，应适当引导学生对资源进行点评，引导学生探索数据库这一现代信息管理手段的特点，为第七章中数据库知识的学习打下基础。 2、学生状况分析 ⑴虽然学生在初中有信息课,但是作为副科没有参加升学考试，所以学生在课堂上多数 的时间是玩游戏、聊天，没有纠正学习这门课程的学习态度。初中学生上了高中后，其信息技术意识层次不齐，这就要教师有计划培养学生的信息技术意识。 ⑵经过半个学期的学习，高一学生自觉性有所提高一般具备了一定的网络操作技能，这样对于本节课的学习已经有了相关知识上的准备。 3、教学目标
(1)知识与技能目标： ①学生了解网络数据库 ②学会简单的信息检索 ③体会到网络数据库的重要作用 ④运用网络数据库检索获取需要的信息内容 (2)能力目标: ①培养学生利用网络数据库提高信息获取的能力 ②引导学生着重从资源获取的角度来审视数据库的价值 (3) 情感与价值观目标： ①在同学的互助下交流合作中，培养合作意识和合作精神 ②培养学生遵守网络道德，规范、合法地获取网络资源 4、教学重点与难点： 学习重点：网络数据库的理解、网络数据库的多样性、网络数据库信息的检索 学习难点：对网络数据库信息的检索、学生要用科学的评价方式判断所得信息的准确性二、说教学 教学过程实质上是学生主动学习的过程，强调激发学生的兴趣，力求形成学生强烈的学习动机和乐学、善学的学习态度。本节是采用任务驱动法导入新课，采取合作探究法解决提出的任务，对于同学们的作答采取了赏识教育法树立大家的自信心。再利用提问启发法去发现新的问题，从而导入本节的内容。在新课网络数据库简介中，我采用了列举法和图表法加
基于电信运营商移动承载网络的旅游大数据应用
基于电信运营商移动承载网络的智慧旅游大数据应用 一、项目背景 国家旅游局正式将2014年旅游宣传主题确定为“美丽中国之旅——2014年智慧旅游年”。要求各地旅游局以智慧旅游为主题，引领智慧旅游城市、景区等旅游目的地建设，以信息化带动旅游业向现代服务业转变。在信息化迅速发展的今天，智慧旅游的发展离不开大数据，需要依靠大数据提供足够有利的资源，智慧旅游才能得以“智慧”发展。 国内大众持续增长的旅游需求以及哈尔滨持续增长的旅游目的地吸引力，让哈尔滨的游客数量保持高位运行，尽管哈尔滨在公共服务的基础设施上做了大量投入，但在激增的客流面前，依然不能满足需求。尽管哈尔滨旅游产业运行监测调度平台及时监测到了景区客流信息，并通过视频监控与应急指挥系统进行了应急处理，但由于缺少数据积累和大数据分析系统，无法挖掘游客出行规律，缺少前期客流出行预警及引导手段，旅游市场精细化管理还处在事中监控和事后应急处理阶段。 移动互联网时代旅游者手中的手机是唯一一个伴随整个旅游活动的信息交流介质，也是有关旅游者大数据的主要来源。目前在移动通讯数据方面的旅游大数据应用探索主要是： 1.移动手机信令数据。2013年以来，国内陆续有省市目的地与电信运营商合作，通过采集分析移动手机信令数据来监测旅游景区内旅游者的归属地信息，其中山东省监测省内的50家景区，范围最大。通过监测可以分析各个景区游客的客源结构、停留时间和实时流量，其中景区的客源结构数据尤其重要。这是国内目的地第一次基于大数据分析获取旅游者信息的模式，也是第一次通过信息技术手段直接获取旅游者信息方式。通过近两年的实践情况来看，优势是时效性强，数据获取直接，客源分析数据详尽，客源区域分布数据可以到地级市。缺陷是对位于市区的景区在区分本市市民手机和本市游客手机时，经常有误差；另外对于黄金周和非黄金周时段的不同流量算法还存在问题，有待进一步优化解决。山东已开始尝试把监测范围扩大到目的地城市，以目的地城市手机漫入漫出数据为基础，分析外来旅游者相关信息，同时把合作范围扩大到移动、联通和电信三大运营商。从目前来看，这是分析目的地景区旅游者属性信息尤其是客源结构信息最准确最有效的方法。 2.移动手机LBS数据。百度推出的景区热力图是这方面有益的探索，它是通过游客的LBS数据，分析得出旅游者的行为信息，借以了解景区内游客的分布和聚集状态。景区通过积累时期数据，可以研究不同时期以及一天中不同时间游客的分布聚集规律和流动特点，对
网络数据库的信息检索教案
《网络数据库的信息检索》教学设计 一、教材内容分析 本节内容是教育科学出版社《信息技术基础》教材第二章第四节“网络数据库的信息检索”的内容。本节教材分三部分构成，一是概述，教材通过一个简单的实例来体验从网络数据库获取信息的一般过程，目的是为学习网络数据库的基本知识做准备性的铺垫。二是多样化的网络数据库，教材对这部分内容介绍比较多，意在让学生充分体验网络数据库的多样性和学会对各数据库信息的获取方法。三是网络数据库评价，在本章的最后重点安排了网络数据库的评价，目的是进一步提醒教师，在信息获取活动中，要培养学生及时、科学地评价信息的习惯，这是提高获取信息资源质量的关键，也是积累信息获取经验的关键一环。在本课教材访问丰富多彩的数据库这个模块中，应适当引导学生对资源进行点评，引导学生探索数据库这一现代信息管理手段的特点，为数据库知识的学习打下基础。 二、学生情况分析 学生已具备了一定的网络操作技能，对本节课的学习已经有了相关知识上的准备。在前面的课中，学生在不经意中已经使用到了网络数据库，比如小说网、音乐网等等，只是自己不知道而已。本节课选用有较强的代表性而学生一般都没有使用过的网络数据库。 三、教学目标分析 (1)知识与技能目标：
了解网络数据库；学会简单的信息检索；运用网络数据库检索获取需要的信息内容 (2)能力目标: ①培养学生利用网络数据库提高信息获取的能力 ②引导学生着重从资源获取的角度来审视数据库的价值 (3) 情感与价值观目标： ①在同学的互助下交流合作中，培养合作意识和合作精神 ②培养学生遵守网络道德，规范、合法地获取网络资源 四、重难点分析 重点：理解网络数据库、网络数据库的多样性、网络数据库信息的检索难点：对网络数据库信息的检索、评价 五、教学策略设计 教学过程实质上是学生主动学习的过程，强调激发学生的兴趣，力求形成学生强烈的学习动机和乐学、善学的学习态度。本节是采用情景设置法，从“神奇的化学实验——大象牙膏”入手，吸引学生的学习兴趣，引导学生进入欢快的化学学习之旅。然后设置疑问：你能帮化学教师搜索到不同版本的教学资料吗？进而导入本节的内容——利用网络数据库来解决问题。在进行网络数据库新课内容时，通过设计自主学习、合作探究、任务驱动及成果展现四个大环节，让学生去认识、感受、体验、评价网络数据库。使学生对网络数据库信息检索这一重难点从感性认识提升到理性理解，从而实现本节课的学习目标。 六、教学资源与媒体准备
2.4-网络数据库的信息检索
“网络数据库的信息检索”教学设计 商德群 市田家炳中学 课题 第二章信息获取 2.4网络数据库的信息检索一课时 教学分析 本节容是将“因特网信息查找”延用至专业化的网络数据库，主要包括网络数据库简介、网络数据库信息检索的一般过程和使用多样化的网络数据库。 同学们具备了使用搜索引擎搜索信息的经验，但对如何使用网络数据库进行信息检索的还不太了解。本节课教学主题是“学会使用在网络数据库中进行信息检索”，通过同学间的交流、协作，提高信息检索的技巧，亲身体验网络数据库信息的丰富性和可靠性，学会网络数据库的信息检索的方法，同时会对网络数据库的客观评价，更加激发学生学习信息检索的兴趣。 本节课以上机体验为主，同时作为前两章的阶段练习和总结。 教学目标 1．了解网络数据库； 2．学会简单的信息检索； 3．运用网络数据库，检索需要的信息容。 教学重点、难点 重点：从数据库中检索到自己想要的信息，体验网络数据库信息的多样性。 难点：如何提高搜索技巧、客观评价网络数据库。 教学设计思路（网络机房） 2．4网络数据库的信息检索 复习引入 复习：怎样利用google、百度搜索引擎和网际快车下载工具来通过网络搜索安装 “hp1010打印机”的驱动需要的文件。 学生阅读（1分钟）我们首先看到这样的一个故事：周小波的通过运用了网络数据库，在法律在线上找到了相关的知识，然后在竞赛中获得成功。 讨论：网络给我们带来了什么？ （多种答案） 2．4．1 体验网络数据库 学生体验：打开法律在线，输入关键字“教育”，浏览相应结果，把需要的文字复制下来。 网络数据库简介
1、什么是网络数据库 数据库：是存放数据的仓库，是按一定的结构和规则组织起来的相关数据的集合。 网络：用通讯设备和线路，将处在不同地方和空间位置、操作相对独立的多个计算机连接起来，再配置一定的系统和应用软件，在原本独立的计算机之间实现软硬件资源共享和信息传递，那么这个系统就是计算机网络。 数据库技术：目前是计算机处理与存储数据的最有效、最成功的技术，计算机网络的特点则是资源共享。 网络数据库：数据和资源共享这两种技术结合在一起即成为在今天广泛应用的网络数据库（也叫WEB数据库）。它以后台数据库为基础，加上一定的前台程序，通过浏览器完成数据存储、查询等操作的系统。 2、网络数据库的特点和工作方式 与普通网络信息相比，网络数据库中的信息有专业性强、主题明确、检索的相关性高等特点。 一般分C/S结构、B/S结构的工作方式。 简介什么是C/S结构（学生上网搜索） ?C/S（Client/Server）结构，即客户机和服务器结构。 ?它是软件系统体系结构。 ?充分利用两端硬件环境的优势，将任务合理分配到Client端和Server端来实现，降低了系统的通讯开销。 ?目前大多数应用软件系统都是Client/Server形式的两层结构。 简介什么是B/S结构（学生上网搜索） ?B/S（Browser/Server）结构即浏览器和服务器结构。 ?是对C/S结构的一种变化或者改进的结构。 ?在这种结构下，用户工作界面是通过WWW浏览器来实现。 ?极少部分事务逻辑在前端（Browser）实现，但是主要事务逻辑在服务器端（Server）实现，形成所谓三层3-tier结构。这样就大大简化了客户端电脑载荷，减轻了系统维护与升级的成本和工作量，降低了用户的总体成本（TCO）。 C/S和B/S是当今世界开发模式技术架构的两大主流技术。C/S是美国Borland公司最早研发，B/S是美国微软公司研发。 网络数据库信息检索的一般过程 学生体验：检索“义务教育法”.cf186..c n
大数据应用之电力应用
大数据应用之电力应用 一、背景 大数据不是ICT行业的专利。目前，金融、广电等传统行业都在积极借助大数据的力量，帮助企业实现转型。在电力行业，大数据已经被视作企业战略层面的重要议题：中国电力公司就在XX、XX、XX建立了多个大数据中心，其中某个大数据中心已安装超过10000多个传感器，每个月可节约的能耗价值大概为30万元。那么，电力行业如何应用大数据？在电力行业面临的挑战中，电信业能找到哪些共性，电信业又有怎样的机遇？电力行业的应用策略中有哪些值得电信业借鉴？ 大数据在公共管理、零售、互联网、电信、金融等众多行业快速推广，市场规模迅速扩大，2012年国内大数据市场规模已达4.5亿元。IDC预测，2016年中国大数据市场规模将达6.17亿美元，而全球规模将达238亿美元。大数据已经渗透到当今的每个行业，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。大数据超过了传统数据库系统的处理能力，为了获得数据中的价值，必须选择新的方式进行处理。电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践，是大数据应用的重点领域之一。 电力大数据的特征可以概括为3“V”3“E”。其中3“V”分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据即共情
（Empathy）。 二、大数据应用机遇 重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据的两条核心主线。电力大数据通过对市场个性化需求和企业自身良性发展的挖掘，驱动电力企业从“以电力生产为中心”向“以客户为中心”转变。电力大数据通过对电力系统生产运行方式的优化、对间歇式可再生能源的消纳以及对全社会节能减排观念的引导，能够推动中国电力工业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。此外，电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的内容增值服务 1、优化管理模式 电力行业数据量大、类型多、价值高，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。有电力专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。和电信行业一样，电力行业对大数据的使用也分为内部应用和外部应用。 内部应用指运用大数据优化电力企业管理模式，提升电力企业经营管理水平，主要包括以下几个方面。 支持基建决策 大数据技术有助于电力企业基础设施选址、建设的决策。例如丹麦风电公司VESTAS计划将全球天气系统数据与公司发电机数据结合，利用气温、气压、空气湿度、空气沉淀物、风向、风速等数据以及公司历史数据，通过使用超级计算机及大数据模型解决方案，来支
大数据应用分析案例分析
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"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。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，
通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之：能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据在电信行业的应用
大数据在电信行业的应用 电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。可见，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。 电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索阶段。 大数据在电信行业应用的总体情况 目前国内运营商运用大数据主要有五方面：（1）网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；（2）市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；（3）客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；（4）企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；（5）数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。 第一方面：网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。 （1）基础设施建设的优化。如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G 基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。 （2）网络运营管理及优化。在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。 利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。运营商可以将小区的数据进行多维度数据综合分析，通过对小区VIP用户分布，收入分布，及相关的分布模型得到不同小区的价值，再和网络质量分析结合起来，两者叠加一起，就有可能发现某个小区价值高，但是网络覆盖需要进一步提升，进而先设定网络优化的优先级，提高投资效率。 ?德国电信建立预测城市里面的各区域无线资源占用模型，根据预测结果，灵活的提前配置无线资源，如在白天给CBD地区多分配无线资源，在晚上，则给酒吧地区多分配无线资源，使得无线网络的运行效率和利用率更高。 ?法国电信通过分析发现某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长； 第二方面，市场与精准营销。 此方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。
大数据研究综述
大数据研究综述
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大数据研究综述 摘要：从大数据基本理论，大数据存储与分析处理技术和大数据应用研究三个角度说明当前研究热点，重点比较当前大数据处理工具的优缺点,并深入归纳总结了基于数据存储大数据处理技术,对未来研究进行展望。 关键词：大数据,综述，数据处理,数据挖掘 引言 现代社会提到大数据大家都知道这是近几年才形成的对于数据相关的新名词，在1９80年，，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。在２0 世纪 8０年代我国已经有一些专家学者谈到了海量数据的加工和管理，但是由于计算机技术和网络技术的限制大数据未能引起足够的重视，它蕴藏的巨大信息资源也暂时隐藏了起来。随着云计算技术的发展，互联网的应用越来越广泛,以微博和博客为代表的新型社交网络的出现和快速发展，以及以智能手机、平板电脑为代表的新型移动设备的出现，计算机应用产生的数据量呈现了爆炸性增长的趋势。２01２年末出版的《大数据时代》的作者英国牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授维克托·尔耶·舍恩伯格在书的引言中说,大数据正在改变人们的生活以及理解世界的方式, 而更多的改变正蓄势待发。美国总统奥巴马的成功竞选及连任的背后都有大数据挖掘的支撑,美国政府认为，大数据是“未来的新石油”,并将对大数据的研究上升为国家意志，这对未来的科技与经济发展必将带来深远影响［1］。如今，大数据已成为一项业务上优先考虑的工作任务，因为它能够对全球整合经济时代的商务产生深远的影响。大数据的应用范围如此广泛，与大数据相关的很多问题都引起了专家和学者的重视。大数据最基本的问题－大数据的定义目前还没有一个统一的定论,但大数据作为一种基础性资源需要被处理才能显现其潜在的价值，那么如何更好地处理大数据这种基础性资源就显得特别重要，因为这些问题都关系到大数据核心价值的体现。为此,本文从大数据若干个版本的概念出发,调查分析了大数据的研究和应用现状，重点分析了当前主流的大数据处理工具和技术,最后预测了大数据未来
电信运营商行业大数据应用考试试题及答案
企业级大数据平台架构电信行业大数据应用案例分享互联网+行业大数据应用案例分享第一套题 1、哪个选项不属于大数据 4V 特点？（ B ） A、Volume B、Valid C、Variety D、Value 2、大数据的特点不包含（ B ） A、数据体量大 B、价值密度高 C处理速度快D数据不统一 3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确 ABC 4、Hadoop 包括（ABC） A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS） B、HadoopMapReduce C、Hbase D、HadoopStreaming 5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（ AD） A、HDFS本身是个高可用系统架构 B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构 C、HDFS数据副本的数量越大越好 D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务 6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（ BD） A、相关性比因果更重要 B、要效率也要绝对精准 C大数据的核心价值是预测 D、遵从隐私和法律并非大数据的风险 7、H DFS文件系统适用于以下哪些场景（AC） A、将单文件分割成很多小块存储 B、存储大量小文件 C流式数据读取 D、实时数据读取 8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD） A、如何实现快速查找，提升检索效率； B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗； C、如何实现PB级不同类型数据的存储； D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。 9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ ABC） A理论 B、推演 C、模拟 D、计算 第二套题 1、运营商大数据主要遍布在一下哪些域？（多选）（ ABC ） A、B 域 B、O 域 C、M 域 D、R 域 2、以下哪些是运营商大数据应用痛点？（多选）（ABCD
“大数据”技术在工控行业中的应用研究
《自动化博览》杂志约稿 “大数据”技术在工控行业中的应用研究 中国自动化学会专家咨询工作委员会 孙柏林 “大数据”时代的脚步已悄然而至，“大数据”（Big Data）已迅速成为近期争相传诵的热门科技概念。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代。专家们认为：“‘大数据’技术就是下一个经济、国防、安全、社会活动等领域的制高点！”“大数据”是继云计算、物联网之后信息技术领域的又一热点，“大数据”时代的来临，给各行各业带来了根本性变革，让所有人都看到了“大数据”的挑战与机会。对于工业控制行业同样也是如此。 本文即从《“大数据”技术及其在工控行业中的应用研究》的角度来探讨一下“大数据”技术问题。 一、吹响大数据“集结号”！ “大数据”（Big Data）这所以会成为热点，主要应归因于近年来互联网、云计算、移动和物联网的迅猛发展。无所不在的移动设备、射频识别技术（RFID）、无线传感器每分每秒都在产生着成千上亿的数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的数据，需要处理的数据量实在是太多、增长实在是太快了，而业务需求和竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要求，传统的常规技术手段根本无法应对“大数据”浪潮。国际数据公司（IDC-- International Data Corporation）预计，大量新数据无时不刻不在涌现，它们以每年50%的速度在增长，或者说每两年就要翻一番多。 人类社会发展的核心驱动力，目前，已由“动力驱动”转变为“数据驱动”；经济活动重点，已从材料的使用转移到“大数据”的使用。“大数据”正在成为各个业界的焦点话题。2012年1月，在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛上，“大数据”是框定的主题之一。该论坛的一份报告，《大数据，大影响》，宣告了“大数据时代”的到来！今天已经进入“大数据”时代，身边的一切都在“大数据”范围内。人们似乎再也没有什么秘密可言，各种信息都暴露在“大数据”之中。“大数据”几乎是无处不在。传统行业创新升级，“大数据”成背后推手！企业必须直面“大数据”的挑战。 二、关于“大数据”的基本认识 ㈠“大数据”的定义 什么是“大数据”？从一般意义上说，“大数据”是指那些超过传统数据库
大数据技术在网络招聘中的应用研究
大数据技术在网络招聘中的应用研究 摘要：经济社会的不断发展，带动了科学技术的不断发展，信息时代已经在不知不觉中到来，信息时代的到来，推动了社会各界的发展，提高了各个行业的工作效率，越来越多的行业实现了信息化、自动化的生产。而在企业对员工进行招聘的过程中，也逐渐开始采用信息化的形式，本文将以XX企业为例，对大数据技术在网络招聘中的应用进行全面的分析和研究，希望能对有关企业开展相关工作时能起到借鉴性的作用。 关键词：大数据技术；网络招聘；应用；研究 信息时代的到来，使得网络招聘成为现今企业进行招聘工作中最常用的招聘手段，但是，在大数据下所产生的大量的数据，并没有得到企业的重视和合理的应用，这样的现象产生，会造成企业在对候选人进行筛选工作时的工作效率降低，并且也不能有效的将员工放在适合其发展的岗位上。本文将对XX企业在运用网络招聘中，对大数据的处理工作进行分析。以此来提高大数据的应用率，从而促进企业的发展。 1 大数据处理流程 大数据的处理流程首先是对数据进行采集，大数据的一个大字，就体现了数据量的庞大，和数据种类的复杂，鉴于
大数据的这种特点，对数据的收集工作就是大数据进行工作的第一步，并且是最基础的一部分，对数据的收集工作是通过各种方式来进行。第二步是对收集到的数据进行处理工作，把不需要的数据进行剔除，留下需要的数据进行统一的储存工作。第三步是对这些收集到并进行储存的数据，进行进一步的分析，对数据进行分析的工作是大数据工作中最核心的工作内容，在这个工作的过程中，可以对数据的价值进行发现[1]。最后一步是对数据进行解释的工作，通常对数据的解释，都是通过最简单易懂的方式来实现，这样的分析结果会使受众观察起来会比较方便。 2 招聘流程的改进 （一）对数据源的扩展 在企业传统的网上招聘的过程中，企业只是会把招聘信息在本企业的网站上进行公布，然后等待求职者，来主动的投递简历，这样的网络招聘方式，使企业和求职者之间缺乏有效的沟通，所以人事部就会根据简历上比较死板的条件对求职者进行选择，这样降低了企业对人才进行选择的机会，也降低了求职者对企业进行选择的机会。为了改变这种存在的不利现象，XX企业在已有的网站平台上，又对社交化的招聘平台进行了搭建工作。企业在具体的操作过程中，首先是在一些比较大的网站进行了企业自身网站的注册，并在这些网站上，定时的发布一些有关的招聘信息，运用这种招聘手