在云计算环境下的海量数据挖掘与分析

在云计算环境下的海量数据挖掘与分析【王志春等人】

2011-04-12 17:31

1 引言

目前，人们正处于一个“无处不网、无时不网，人人上网、时时在线”的时代，图灵奖获得者吉姆·格雷（Jim Gray）认为，网络环境下每18个月产生的数据量等于过去几千年的数据量之和。目前互联网的数据具有海量增长、用户广泛、动态变化等特征。2010年，QQ同时在线的用户超过1亿人，淘宝一年交易次数比上年增长150%，视频服务Animoto在3天内通过Amazon将其服务能力迅速扩展至75万用户。

数据挖掘能够发现隐含在大规模数据中的知识，提高信息服务的质量。如伊朗事件中twitter快速传播假消息的识别、Amazon和淘宝网中商品关联关系分析，以及优酷网中视频个性化推荐等。海量数据挖掘在国家安全、国民经济和现代服务业中具有广泛应用，有助于提升网络环境下信息服务的质量，实现以人为本的信息服务。

从数据挖掘技术的发展历史看，随着互联网的蓬勃发展，数据的规模越来越大，从KB级发展到TB甚至PB级海量数据；数据挖掘的对象也变得越来越复杂，从数据库、到多媒体数据和复杂社会网络；数据挖掘的需求也从分类、聚类和关联到复杂的演化和预测分析；挖掘过程中的交互方式从单机的人机交互发展到现在社会网络群体的交互。这种发展给数据挖掘带来了巨大的挑战：对于网络环境下产生的TB级和PB级的复杂数据，需要有高效的海量数据挖掘算法；网络环境下大众的广泛参与，需要在数据挖掘算法中能够融入群体智慧；同时社会网络的迅速发展使得信息服务的个性化成为必然，要求能够满足即时组合的个性化挖掘服务。

云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（包括计算能力、存储能力、交互能力等）是动态、可伸缩、被虚拟化的，并以服务的方式提供 [1] 。具体表现在：云计算的动态和可伸缩的计算能力为高效海量数据挖掘带来可能性；云计算环境下大众参与的群体智能为研究集群体智慧的新的数据挖掘方法研究提供了环境；云计算的服务化特征使面向大众的数据挖掘成为可能。同时，云计算发展也离不开数据挖掘的支持，以搜索为例，基于云计算的搜索包括网页存储、搜索处理和前端交互三大部分。数据挖掘在这几部分中都有广泛应用，例如网页存储中网页去重、搜索处理中网页排序和前端交互中的查询建议，其中每部分都需要数据挖掘技术的支持。

因此，云计算为海量和复杂数据对象的数据挖掘提供了基础设施，为网络环境下面向大众的数据挖掘服务带来了机遇，同时也为数据挖掘研究提出了新的挑战性课题。

下面将对并行编程模型、基于并行编程模型高效海量数据挖掘算法，以及基于云计算的海量数据挖掘服务相关研究进行综述。

2 并行编程模型相关方法

为了使用户能够通过简单的开发来方便地达到并行计算的效果，研究人员提出了一系列的并行计算模型。并行计算模型在用户需求和底层的硬件系统之间搭建桥梁使

得并行算法的表示变得更加直观，对大规模数据的处理更加便捷。根据用户使用硬件环境的不同，并行编程模型又可以分为在多核机器、GPU计算、大型计算机以及计算机集群上的多种类型。目前比较常用的并行编程接口和模型包括：

pThread接口[2]。pThread是在类Unix系统上进行多线程编程的通用API，为用户提供了一系列对线程进行创建、管理和各类操作的函数，使用户能够方便地编写多线程程序。

MPI模型[3]。MPI的全称为消息传递接口（Message Passing Interface），它为用户提供了一系列的接口，使用户利用消息传递的方式来建立进程间的通信机制，从而方便地对各种算法进行并行实现。

MapReduce模型[4]。MapReduce模型是由谷歌公司提出的并行编程框架，它首先为用户提供分布式的文件系统，使用户能方便地处理大规模数据；然后将所有的程序运算抽象为Map和Reduce两个基本操作，在Map阶段模型将问题分解为更小规模的问题，并在集群的不同节点上执行，在Reduce阶段将结果归并汇总。MapReduce是一个简单，但是非常有效的并行编程模型。

Pregel模型[5]。Pregel同样是由谷歌公司提出的专门针对图算法的编程模型，能够为大规模数据的图算法提供并行支持。一个典型的Pregel计算过程将在图上进行一系列的超级步骤（SuperSteps），在每个超级步骤中，所有顶点的计算都并行地执行用户定义的同一个函数，并通过一个“投票”机制来决定程序是否停止。

CUDA模型①。CUDA是由NVIDIA公司提出的一个基于GPU的并行计算模型。由于GPU 在设计需求上与普通CPU不同，GPU通常被设计为能较慢地执行许多并发的线程，而不是较快的连续执行多个线程，这使得GPU在并行计算上有先天的优势。CUDA为用户提供了利用GPU计算的各种接口，使程序员能够像在普通电脑上进行CPU编程那样进行GPU程序的编写。

此外还有OpenMP、PVM、OpenCL等各种并行编程模型和方法。这些并行编程和方法一般都提供了主流编程语言的实现，从而使得用户能根据自身编程习惯来选用。

另一方面，随着云计算的不断推广，还出现了各种商用的并行计算/云计算平台，为用户提供并行计算服务。这其中比较著名的包括微软的Azure平台、Amazon公司的EC2平台、IBM公司的蓝云平台、谷歌公司的Google App Engine等。各大IT公司也纷纷开发自己的并行计算模型/框架作为自身技术服务的基本平台，这使得并行计算技术得到了更加快速的发展。

3 基于并行编程模型高效海量数据挖掘算法研究

为了实现海量数据上的数据挖掘，大量分布式并行数据挖掘算法被提出。Bhaduri et al[6]整理了一个十分详尽的并行数据挖掘算法文献目录，包含了关联规则学习、分类、聚类、流数据挖掘四大类分布式数据挖掘算法，同时还包括分布式系统、隐私保护等相关的研究工作。

MapReduce并行编程模型具有强大的处理大规模数据的能力，因而是海量数据挖掘的理想编程平台。数据挖掘算法通常需要遍历训练数据获得相关的统计信息，用于求解或优化模型参数。在大规模数据上进行频繁的数据访问需要耗费大量运算时间。为了提高算法效率，斯坦福大学Chu et al[7]提出了一种适用于大量机器学习算法的通用并行编程方法。通过对经典的机器学习算法进行分析可以发现，算法学习过程中的运算都能转化为若干在训练数据集上的求和操作；求和操作可以独立地在不同数据子集上进行，因此很容易在MapReduce编程平台上实现并行化执行。将大规模的数据集分割为若干子集分配给多个Mapper节点，在Mapper节点上分别执行各种求和操作得到中间结果，最后通过Reduce节点将求和结果合并，实现学习算法的并行执行。在该框架下，Chu et al实现了十种经典的数据挖掘算法，包括线性回归、朴素贝叶斯、神经网络、主成分分析和支持向量机等，相关成果在NIPS 2006会议上发表。

Ranger et al[8]提出了一个基于MapReduce的应用程序编程接口Phoenix，支持多核和多处理器系统环境下的并行程序设计。Phoenix能够进行缓存管理、错误恢复和并发管理。他们使用Phoenix实现了K-Means、主成分分析和线性回归三种数据挖掘算法。

Gillick et al[9]对单程学习（Single-pass）、迭代学习（Iterative Learning）和基于查询的学习（Query-based Learning）三类机器学习算法在MapReduce框架下的性能分别做了评测。他们对并行学习算法涉及到的如何在计算节点之间的共享数据、如何处理分布式存储数据等问题进行了研究。

Mahout①是APS（Apache Software Foundation）旗下的一个开源数据挖掘项目，通过使用Apache Hadoop库，可以实现大规模数据上的并行数据挖掘，包括分类、聚类、频繁模式挖掘、回归、降维等算法，目前已经发布了四个版本。

4 基于云计算的海量数据挖掘服务研究

云计算除了给用户提供通用的并行编程模型和大规模数据处理能力之外，另一个重要的特点是为用户提供开放的计算服务平台。在数据挖掘方向，现在也有一系列的系统被开发出来，面向公众提供数据挖掘服务云计算平台。

Talia et al[10]提出可以从四个层次提供云计算数据挖掘服务：底层为组成数据挖掘算法的基本步骤；第二层为单独的数据挖掘服务，例如分类、聚类等；第三层为分布式的数据挖掘模式，例如并行分类、聚合式机器学习等；第四层为之前三层元素构成的完整的数据挖掘应用。在此设计基础上，他们设计了基于云计算的数据挖掘开放服务框架，并开发了一系列的数据挖掘服务系统，例如Weka4WS、Knowledge Grid、Mobile Data Mining Services、Mining@home等，用户可以利用图形界面定义自己的数据挖掘工作流，然后在平台上执行。

PDMiner[11]是由中国科学院计算技术研究所开发的基于Hadoop的并行分布式数据挖掘平台，该系统现在已经用于中国移动通信企业TB级实际数据的挖掘。PDMiner 提供了一系列并行挖掘算法和ETL操作组件，开发的ETL算法绝大多数达到了线性

加速比，同时具有很好的容错性。PDMiner的开放式架构可以使用户将算法组件经过简单配置方便地封装加载到系统中。

此外，商业智能领域的各大公司也提供面向企业的大规模数据挖掘服务，例如微策略、IBM、Oracle等公司都拥有自己的基于云计算的数据挖掘服务平台。

5 总结和展望

通过云计算的海量数据存储和分布计算，为云计算环境下的海量数据挖掘提供了新方法和手段，有效解决了海量数据挖掘的分布存储和高效计算问题。开展基于云计算特点的数据挖掘方法的研究，可以为更多、更复杂的海量数据挖掘问题提供新的理论与支撑工具。而作为传统数据挖掘向云计算的延伸和丰富，基于云计算的海量数据挖掘将推动互联网先进技术成果服务于大众，是促进信息资源的深度分享和可持续利用的新方法、新途径。

《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案要点

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

金融行业的数据挖掘技术研究.

■现代管理科学■2009年第8期 输入 输出 输入层 输出层 隐蔽层 图2典型的神经网络 Σ θi f [·]yi x 1x 2 x n …… w i1w i2w in 图1神经元模型 我国金融行业是信息化起步比较早,相对比较成熟的。在全面实现电子化的过程中积累了大量的数据。这些数据背后隐含着大量的知识与规则。而多数机构并没有挖掘出这些知识与规则。甚至有的企业并没有意识到它的存在和价值,更谈不到挖掘与利用。

近几年随着金融市场的开放,外资金融机构的进入,多种金融创新将不断涌现,竞争也随之不断加剧。同时也不可避免的是金融行业面临诸多新的风险,这使得金融机构的经营管理既要进行管理上的创新、经营业务上的创新,又要及时的规避风险。数据挖掘技术是金融业继信息化技术之后的另一个创新点与重要的技术工具。 一、基本概念 随着计算机软硬件技术、网络技术等的飞速发展,各行各业的数据库中积累了大量的数据,而且每天还在急剧地增长,在这些海量的数据中隐藏着大量的、有用的知识,这些知识表现为关联、规则、趋势等。而传统地阅读或简单的数据检索,远不能够及时提取出那些不同层次的知识,数据的真正价值远没有被发现与利用。这不仅造成了信息的浪费,更重要的是企业失去商机。为了避免这种情况,减少损失,寻找商机,必须要有一种能分析大量数据的新型的数据分析技术,数据挖掘正是这样一种技术,它融和了数据库技术、人工智能、统计技术、机器学习等技术,它能够把海量的数据被自动地和智能地转化为有用的信息和知识。 数据挖掘(Data Mining 或称为知识发现,也称为基于数据库的知识发现,是通过信息技术对大量的数据进行探索和分析的过程,在浩如烟海的数据中提取有用、有效的信息,发现有用的模式与规律。数据挖掘是指在对大量的企业历史数据进行探索后,揭示出其中隐藏着的规律性内容,并且由此进一步形成模型化的分析方法。 通过数据挖掘还可以建立起企业整体或某个业务过程局部的不同类型的模型。这些模型不仅可以描述企业当前发展的现状和规律性,而且可以用来预测当条件变化后可能发生的状况。这可以为企业开发新的产品和服务、甚至于为企业机构的重组提供决策支持依据。 数据挖掘技术往往与数据仓库技术紧密结合。数据仓 库是面向主题的、集成的、相对稳定的反映历史变化的数据集合。多数数据挖掘是基于数据仓库的,数据仓库为数据挖掘提供有价值的数据。 二、数据挖掘的主要技术

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

国内十大云计算 解决方案案例

2015国内十大云计算解决方案案例 2015-08-26 eNet&Ciweek/云创 如果你不知道什么是云计算，下面这些案例或许能够给出一个易懂的答案，如果你知道什么是云计算，并且正在试图寻找解决企业当前所遇IT问题的办法，或许以下案例可以给你以思考和启发。 1、金融云案例 ——吴江农村商业银行 背景介绍： “在金融市场竞争十分激烈的吴江，要赢得竞争优势和市场优势，逼得我们要么第一，要么唯一。”吴江农商行董事长陆玉根曾深有感触地说。吴江农村商业银行是中国银监会成立以来全国第一家改制组建的股份制农村商业银行。吴江农村商业银行近年来专注“三农”、服务“三农”，以总资产超560亿元居全市15家银行之首，被称为“吴江人自己的银行”；在苏北、安徽、湖北等地的13家分支机构正成为助推欠发达地区经济发展的生力军，因而也被誉为农村金融的“吴江现象”。 像吴江农村商业银行这样的区域银行在中国不在少数。作为与实体经济接触最为紧密的金融触角，他们担负着将资金血液输送到小微企业部门的重要职责。这些中小银行运营成本高的问题很突出，其中，IT成本居高不下是重要原因。这也制约了金融支持实体经济的能力。有测算指出，在某些银行贷款类业务中，包括IT在内的操

作成本已经达到中小金融机构资金成本的10倍以上，这客观上造成了小微企业客户的融资难、融资贵。 建设方案： 通过阿里云的解决方案，吴江农商行构建了一个资源共享、集中管理、动态管控的智慧IT 基础架构。 在架构上，通过专线接入服务实现支付宝、阿里云、吴江农商行的互连互通，使金融业务运行在相对安全封闭的网络环境中，在业务连续性上，通过在青岛建立灾备中心，实现与杭州生产中心应用级灾备，底层数据实时同步，一旦发生故障，随时可以接管业务。 为保障本中心的高可用，还通过SLB构建应用池，将流量分发到不同VM上，在业务高峰期，弹性拓展和升级应用池。另外，阿里云的云盾附加服务可以进行应用、数据库、系统、网络安全护航。 价值所在： 据银监会统计，目前我国拥有2000多家区域银行，持卡用户在2-3亿间，由于规模、成本、技术等因素，多数银行尚未提供互联网相关业务。 2012年中国网络零售市场规模达到万亿，用户消费购买习惯发生了巨大变化，需要银行拥抱互联网进行转型。阿里云具备快速交付、灵活扩展、成本极低、安全可靠等优势，可以帮助吴江农商行实现与支付宝的快速对接，为其卡用户增加便利的网络支付渠道，增强了持卡用户活跃度和粘性。

云计算和大数据知识简介.

云计算和大数据知识简介 一、关于云计算和大数据 （一）云计算 云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。目前广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。简单来说，云计算就是政府和企业将需要计算的信息，通过网络交由云计算平台来计算，然后通过广泛的数据和信息共享，得到针对性比较强的统计信息、数据分析结果。比如，通过云计算平台，分析全国全省的

市场运行趋势，这个信息是无法在一台计算机中完成的，一是没有数据量，二是计算量太大，而通过云计算平台，就可以在较短时间甚至是实时得到信息，然后就可以针对市场的情况、潜在的企业投资商、潜在的客户来进行招商引资、生产产品。再比如，淘宝网目前根据网购客户的购买倾向、评价信息来进行数据分析，然后与美的等电器生产商进行大数据信息共享、交换，从而根据用户的需求和爱好，生产出更加适合市场的产品。下一步的工业4.0，就是生产商和用户点对点的生产销售模式，这样的生产方式，必须通过大数据来完成，否则，一台电脑或者几台服务器都无法无成分析、设计、生产的过程。 （二）大数据 大数据，又可以称作巨量数据、海量数据，指的是所涉及的数据量级规模巨大到目前无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。简单的例子：每天乃至每年全国所有移动电话的通话记录就是常见的所谓大数据，这一庞大的数据是人力所根本无法解读的。而通过运营商的服务器整合数据后进行分析，就能得到一些人们感兴趣的信息，例如：中秋节期间长途电话的比例远高于平常，除夕夜短信数量是平常每一天的上万倍等等，都是大数据处理技术所能带给人们的对于庞大数据的独特解读。 大数据有着以下四个显著的特征：

数据挖掘与人工智能技术探讨

技术与市场 技术应用 ２０１９年第２６卷第５期 数据挖掘与人工智能技术探讨 聂　华 （陕西职业技术学院，陕西西安７１００３８） 摘　要：人工智能技术在现代生活中发挥着越来越重要的作用，互联网时代带来了海量的数据信息，如何加速对数据的挖掘也是未来研究的重要方向。主要介绍了大数据挖掘技术是如何推动人工智能的发展，并对数据挖掘的含义进行了阐述，结合工作经验对大数据挖掘技术与人工智能的关系进行了分析。关键词：大数据；人工智能；技术 ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－８５５４．２０１９．０５．０５３ 　引言 今天的社会已进入人工智能时代，计算机技术已经开始应用于社会生产和日常生活的各个方面，并且开始融入人工智能，人工智能的应用极大地改善了我们的生活，提高了工作效率，并开始取代人类完成危险和复杂的工作，大数据时代的到来，有效提高了数据的使用效率。互联网时代产生了大量的数据信息，人工智能的发展离不开对数据信息的处理，所以对于人工智能的未来发展而言，在信息数据的挖掘方面也十分重要。 　大数据挖掘技术推动了人工智能的发展１．１　人工智能的发展 人工智能的想法来源于实际的劳动，是在生产技术中不断地被发现和发展的。早期人们都是直接控制生产劳动工具，到了工业革命后，人们开始用蒸汽来驱动机车及其运转，到进一步发明发电机，开始形成初步的控制技术，到现在成熟地利用电力来进行拓展勘查，如地质勘探和深海探测，这其中已经开始形成一套成熟的控制理论，控制策略也在不断完善，人类在生产中不断地改进技术，为了提高控制精度，加快控制的响应速度，人工智能控制技术应运而生。１．２　大数据技术与人工智能发展的关系 大数据是指大量信息项之间的数据处理，对特定范围或扇区内的特征物理量，比如数量、属性、趋势等。最终对这些数据 进行处理，从多个方面系统地理解某一具体事物。而人工智能是指研究和开发用于模拟、扩展人类智能的形式，并且在不断地革新控制方法，进行应用系统的新技术科学。 根据人工智能的定义我们不难看出，人工智能本身就是一门技术科学。在技术的发展上又与以往的直接生产经验分离，只有借助大数据才能更好的发展。通过收集和分析技术参数，大数据使用计算机系统智能地重新设计算法，从技术操作中完成人类难以完成的工作，而人工智能又能迅速的对数据进行处理，挖掘所需信息。 　数据挖掘的定义和研究现状 ２．１　数据挖掘的定义 数据挖掘是现在关注的一个研究方面，是揭示数据中存在的模式和数据关系的一门学科，它的研究重点偏向对大型可观察数据库的处理。数据挖掘技术的出现，进一步拓展了人工智能应用领域。数据挖掘包括对数据的提取，以及进行分析的过程，前者主要是需要从信息众多而且复杂的数据库中提取有用的信息，后者则是进行比较，对需要的功能进行数据的分析，形成智能系统。 ２．２　数据挖掘的研究现状 数据挖掘反复的过程，需要不断循环挖掘的过程，也正是通过这种不断挖掘，从而来实现到用户的要求。数据挖掘的发展阶段如图１ 所示。 图１　数据挖掘过程 今天的数据挖掘应用主要集中在电信、农业、银行、电力、化学品和药品等领域，应用广泛，但是实际上深入的应用还远未普及。根据Ｇａｒｔｎｅｒ的报告，数据挖掘在未来的１０年仍将会是重点的研究对象，并且数据挖掘也开始成为一个独立的专业学科。 　人工智能和数据挖掘技术的发展前景３．１　在日常生产中的应用 现在的生活生产离不开互联网，将人工智能技术应用于互联网也是一个必然趋势，人工智能的应用能为人们的生活提供 （下转第１３１页） ９ ２１

高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算概念与区别

高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别 《程序员》2009-02 P34 “见证高性能计算21年” 高性能计算（High Performance Computing）HPC是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer）。 分布式计算是利用互联网上的计算机的中央处理器的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。 网格计算也是一种分布式计算。网格计算的思路是聚合分布资源，支持虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。网格计算则是聚合分散的资源，支持大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。 云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算的资源相对集中，主要以数据中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。云计算是以相对集中的资源，运行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；

目录 高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别 (1) 高性能计算 (3) 百科名片 (3) 概念 (3) 服务领域 (3) 网格 (5) 百科名片 (5) 网格的产生 (5) 网格技术的特征及其体系结构 (5) 高性能计算机的发展与应用 (17) 我国高性能计算机应用前景及发展中的问题 (17) 高性能计算机与大众生活息息相关 (17) 高性能计算机发展任重道远 (18) 分布式计算、网格计算和云计算 (21) 分布式计算 (21) 网格计算 (21) 云计算 (22) 网格计算和云计算的概念和区别 (24) 目标不同 (24) 分配资源方式的不同 (25) 殊途同归 (26) 钱德沛教授：云计算和网格计算差别何在？ (27) 云计算与网格计算的概念 (27) 网格计算的特点是什么呢？ (27) 云计算与网格计算区别何在 (28)

大数据与云计算

大数据与云计算 在IT业界，有人把大数据产业定义为：“建立在对互联网、物联网等渠道广泛大量数 据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和分发的信息服务业”，或者如IT巨头概括大数据战略为：“致力于让所有用户能够从几乎任何数据中获得可转换为业务执行的洞察力，包括之前隐藏在非结构化数据中的洞察力”。“总之是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。微软公司全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席张亚勤博士接受记者采访时说。 虽然有多种解读，但业界一般认为，大数据有四个“”字开头的特征：Volume(容量),Variety(种类),Velocity(速度和最重要的Value(价值)Volume是指大数据巨大的数据量与数据完整性。张亚勤说，IT业界所指的数据，诞生不过60多年。而一直到个人电脑普及前，由于存储、计算和分析工具的技术和成本限制，许多自然界和人类社会值得记录的信号，并未形成数据。几十年前，气象、地质、石油物探、出版业、媒体业和影视业是大量、持续产出信号的行业，但那时90%以上采用的是存储模拟信号，难以通过计算设备和软件进行直接分析。拥有大量资金和人才的政府和企业，也只能把少量最关键的信号，进行抽取、转换、装载到数据库中。张亚勤认为，尽管业界对达到怎样的数量级才算是大数据并无定论，但在很多行业的应用场景里，数据集本身的大小并不是最重要的，是否完整才最重要。 Variety则意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。互联网时代，各种设备通过网络连成了一个整体。进入以互动为特征的Web2.0时代，个人计算机用户不仅可以通过网络获取信息，还成为了信息的制造者和传播者。这个阶段，不仅是数据量开始了爆炸式增长，数据种类也开始变得繁多。“这必然促使我们对海量数据进行分析、处理和集成，找出原本看来毫无关系的那些数据的‘关联性’，把似乎没有用的数据变成有用的信息，以支持我们做出的判断。”张亚勤说。Velocity可以理解为更快地满足实时性需求。数据的实时化需求正越来越清晰。对普通人而言，开车去吃饭，会先用移动终端中的地图查询餐厅的位置，预计行车路线的拥堵情况，了解停车场信息甚至是其他用户对餐厅的评论。吃饭时，会用手机拍摄食物的照片，编辑简短评论发布到微博或者微信上，还可以用LBS(基于位置的服务)应用查找在同一间餐厅吃饭的人，看有没有好友在附近…… 张亚勤说，如今，通过各种有线和无线网络，人和人、人和各种机器、机器和机器之间产生无处不在的连接，这些连接不可避免地带来数据交换。而数据交换的关键是降低延迟，以近乎实时――这意味着小于250毫秒――的方式呈献给用户。 “但比前面3’更重要的，就是Value，它是大数据的最终意义――获得洞察力和价值。”张亚勤说，大数据的崛起，正是在人工智能、机器学习和数据挖掘等技术的迅速发展驱动下，呈现这么一个过程：将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。 百度相关专家认为，就大数据的价值而言，就像沙子淘金，大数据规模越大，真正有价值的数据相对越少。“所以真正好的大数据系统，重要的不是越多越好，其实越少越好。”张亚勤说，开始数据要多，最好还是要少，把ZBPB最终变成一个比特，也就是最后的决策。这才是最关键的。 3.云计算和大数据是一个硬币的两面大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革如同云计算的出现，大数据也不是一个突然而至的新概念。“云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。”张亚勤说。云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。 30年前，存储1TB也就是约1000GB数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不

云计算和大数据基础知识培训课件

云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据 中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进 行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的

高性能计算云平台解决方案

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目录 1概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2设计范围 (3) 1.3总体设计原则 (3) 2系统平台设计 (4) 2.1项目需求 (4) 2.2设计思想 (5) 2.3云存储系统方案 (6) 2.4系统优势和特点 (6) 2.5作业调度系统方案 (8) 3系统架构 (9) 3.1cStor系统基本组成 (9) 3.2cStor系统功能描述 (10) 3.3Jobkeeper系统基本组成 (17) 4系统安全性设计 (20) 4.1安全保障体系框架 (20) 4.2云计算平台的多级信任保护 (21) 4.3基于多级信任保护的访问控制 (25) 4.4云平台安全审计 (28) 5工作机制 (31) 5.1数据写入机制 (31) 5.2数据读出机制 (32) 6关键技术 (33) 6.1负载自动均衡技术 (33) 6.2高速并发访问技术 (33) 6.3高可靠性保证技术 (33) 6.4高可用技术 (34) 6.5故障恢复技术 (34) 7接口描述 (35) 7.1POSIX通用文件系统接口访问 (35) 7.2应用程序API接口调用 (35) 8本地容错与诊断技术 (36) 8.1 cStor高可靠性 (36) 8.2 cStor数据完整性 (36) 8.3 cStor快照技术 (37) 8.4 Jopkeeper故障处理技术 (37) 9异地容灾与恢复技术 (39) 9.1cStor数据备份与恢复系统功能 (39) 9.2cStor异地文件恢复 (40)

1概述 1.1建设背景 云存储平台与作业调度为本次高性能计算总体解决方案的一部分。主要针对海量的数据的集中存储、共享、计算与挖掘，建立一套具有高可靠、可在线弹性伸缩，满足高吞吐量并发访问需求的云存储与计算平台。为数据存储和高效计算提供便捷、统一管理和高效应用的基础平台支撑。 1.2设计范围 本技术解决方案针对海量数据集中存储、共享与计算，提供从系统软硬件技术架构、原理、硬件选型、网络接入以及软件与应用之间的接口等方面的全面设计阐述。 1.3总体设计原则 针对本次工程的实际情况,充分考虑系统建设的建设发展需求，以实现系统统一管理、高效应用、平滑扩展为目标，以“先进、安全、成熟、开放、经济”为总体设计原则。 1.3.1先进性原则 在系统总体方案设计时采用业界先进的方案和技术，以确保一定时间内不落后。选择实用性强产品，模块化结构设计，既可满足当前的需要又可实现今后系统发展平滑扩展。 1.3.2安全性原则 数据是业务系统核心应用的最终保障，不但要保证整套系统能够7X24运行，而且存储系统必须有高可用性，以保证应用系统对数据的随时存取。同时配置安全的备份系统，对应用数据进行更加安全的数据保护，降低人为操作失误或病毒袭击给系统造成的数据丢失。 在进行系统设计时，充分考虑数据高可靠存储，采用高度可靠的软硬件容错设计，进行有效的安全访问控制，实现故障屏蔽、自动冗余重建等智能化安全可靠措施，提供

云计算和大数据基础知识12296

精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费 按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点： 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

大数据、数据分析和数据挖掘的区别

大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：

是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 简而言之： 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。

云计算8个课题

我的演讲主要分为几个方面： 1、网格计算和云计算 2、计算系统虚拟化基础理论与方法研究973项目简介 3、桌面虚拟化技术实践 4、最后进行一个小的总结 什么是网格计算呢？动态多机构虚拟组织中的资源共享和协同问题求解。 下面我先说一下网格计算的本质： 1、资源异构 2、多机构 3、虚拟组织 4、以科学计算为主 5、采用高性能计算机 6、问题求解环境紧耦合 说到云计算大家比较喜欢，现在没有非常权威的专家说，云计算是什么样的定义，虚拟的资源把它变成一种服务，这就叫做云计算，从这个定义本身来看，你可以看出，云计算它的本质是什么呢？我们比较一下网络计算，我们就给出云计算这几个本质。 第一，云计算并不强调资源，首先在构建领域资源的时候，它是由机构来进行构件，就是它自己的一个云计算平台。云计算是以现在从这几年比较热的虚拟经济。WAS上面各种包括视频共享网站，等等各

种它都有很多的商业应用。对云计算来说，并不强调某一个云计算中心我需要非常强大的超级计算机，座谈早上李院士在报告当中就说得非常清楚，云计算是以普通的服务器械集群，作为它的一个基本共享单元。通过大量的分散在各个地方的这种服务器集群，来完成它的服务。所以从我们在整个计算机体系结构这个角度来看，有分故事系统的一种集中的管理。它需要把这些资源分布在各个地方。 另外，它是采用是普通服务器集群，分在各个不同地方，因此是一种松耦合环境下的处理，就是在松耦合环境下做海量处理的处理方式，变成一种环境，这是云计算的一个本质。 说到虚拟化这是云计算的一个基础的基础，大家谈云计算跟网络计算，在技术层面上有甚么最基础的差异，虚拟化怎么来定义，因为很早就有虚拟化，虚拟化本身就是把底层物理设和上层的操作化，或者上层的软件进行分离的一种去耦合技术，各个层面做各个层面的工作，大家不要捆绑在一起，它希望能够把它进行去耦合，目的就是为了实现信息资源的利用效率和灵活性的最大化。 大家也知道，在云计算出来之前，我们大量集群的时候，它的利用率其实是非常低的，其原因就在于各个机器都采用单一的集群，比如E —mail服务器，每个服务器它的峰值是不一样的，因此会带来整个系统利用率非常不均衡，平均利用率会非常低。我们采用虚拟化技术以后，就可以把这些资源整合在一台机器上，或者相邻的一些机器上，来提高它的利用效率和灵活性的最大化，这就是虚拟化的基础。

【云计算可研】材料2_项目基本情况与成效简介

项目基本情况与成效简介 1 项目基本情况 该项目由中方与加方合作完成，项目主要针对现有的数据挖掘算法无法适用于海量的电信用户数据的问题，研究解决基于云计算平台的数据挖掘算法的重大关键问题，并实现基于云计算的海量电信用户数据挖掘关键技术研究及应用平台。 项目主要的工作包括以下几个方面： (1)构建服务于电信数据挖掘的云计算平台。 (2)研究并实现常用数据挖掘基本算法在云计算平台中的MapReduce化。 (3)构建一个海量电信业务数据挖掘的分布式应用。 中方与加方在数据挖掘、机器学习、互联网服务、云计算、分布式网络计算模型等先进技术领域展开了广泛的合作和研究，中方与加方在对国内外电信行业和市场的产业服务方面具有较强的优势互补性，为项目合作目标的顺利实现提供了有力的保障。在项目开展过程中中方与加方分别开展了以下一些列工作： (1)加方完成了云计算平台的搭建工作，并提供了云计算平台搭建说明书。 (2)中方与加方分工合作，完成主要的数据挖掘算法的MapReduce化设计、 编码、测试任务，并分别撰写了算法研究报告和算法评测文档。 (3)中方与加方分工合作，共同完成了基于云计算平台的数据挖掘分布式应 用原型系统，并撰写了系统研制报告。 (4)中方提供了对各个算法和整个系统进行评测的测试数据集。 (5)中方与加方分工合作，共同完成了整个系统的测试。 在项目进展过程中，我方以加拿大合作方提供的Web Service、云计算平台 搭建等关键技术为基础框架，坚持以“引进吸收消化后再创新”为贯穿始终的原则，结合我方在长期研发中累积的国内外经验，通过中外技术合作方式，形成理论分析、逻辑优化、适应性研究与设计、分系统模拟测试、现场专家征询等综合研究方法。重点研究服务于电信数据挖掘的云计算平台构建技术、常用数据挖掘基本算法的MapReduce化技术以及海量电信业务数据挖掘的分布式应用系统开发技术。 2 成效简介 技术成果包括以下几个方面： (1)搭建了云计算平台

数据挖掘加工海量数据

数据挖掘加工海量数据 在这个信息爆炸的时代，互联网上丰富的信息给我们带来了无数机遇，同时也带来了挑战：如何从浩如烟海的数据中找到真正有用的信息？如何为企业用户带来所需要的 行业资讯？ 对于上述问题，海量信息技术有限公司(简称海量公司)的副总裁兼首席科学家周富秋博士认为，通过采用智能计算技术，对海量信息进行筛选，从中可以得到用户真正想要的信息。对于智能计算技术，周富秋做了进一步的解释，该技术是建立在自然语言处理(Nature Language Process，NPL)基础上的，通过人工筛选的庞大语料库，按照事先设计的算法，对海量数据进行识别，从中找到对用户有用的信息和情报。 周富秋所在的海量公司是一家成立于1999年、专注于中文智能计算和信息数据挖掘技术的民营企业。该公司沿着“字符到语义、非结构化到结构化”的技术路线，经过多年的技术积累，所研发的海量中文智能分词基础件已经广泛应用于腾讯、猫扑网、Myspace等大型网站。此外，海量公司还为微软、Autonomy、Askjeeves等国外公司提供中文智能计算技术，帮助他们实现软件本土化。 周富秋将数据信息处理分为3个层次。为了更好地解释

这3个不同的层次，他绘制了一个3层金字塔模型：位于底部的是数据，在其之上是筛选出来的信息，而在金字塔塔尖的就是经过技术提取的精华内容―情报。对于数据和信息的处理，周富秋认为目前主要采用了浅度智能自然语言处理技术(NPL Shallow)，而通过这种方式提取出来的内容(数据和信息)，主要是Google和百度等搜索引擎厂商正在从事的主要工作。而对于在数据和信息基础上进行精加工产生的精华―情报，则是海量公司正在致力去做的工作，而他们所采用的技术叫做深度智能自然语言处理技术(NPL Deep)。这种技术，周富秋认为正是海量公司的核心竞争力所在。 目前，海量公司已经开发除了基于上述技术的数据挖掘产品“海纳”。该产品可以通过智能计算技术为网络媒体、行业门户、企业情报部门提供在线网络数据挖掘服务。“海纳”可以自动对指定的网站页面进行监控，对于所发现的新增页面及时提示，并对重复信息进行归总。用户只需要单击鼠标，就可以对网页内容进行转载收录。“海纳”运用智能计算技术，替代人工完成大量信息加工工作，简化编辑工作，经过深度加工提升信息价值。海纳是一款在线产品，用户所有操作都是在客户端完成，而其所有的智能分析和自然语言处理工作均在海量公司的专用机房内完成。据产品总监沈止戈介绍，该公司目前为“海纳”投入了100台大型服务器。 对于自然语言处理来说，语料库是一切工作的基础。沈

大数据与云计算(论文)精编版

大数据与云计算 摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloud computing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（big data）”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。 关键词: 大数据云计算数据分析数据挖掘 引言 在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。2008 年9 月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”( big data) 的专刊。2011 年5 月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据: 创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Big data: The next frontier for innovation，competition，and productivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012 年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012 年3 月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问，未来可以获得的个人数据量越多，其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据，我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的，决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现，相反，大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断也就显得愈发重要。人类、数据集和算法的协同进化将最终决定“大数据”究竟是会创造新财富，还是会摧毁旧价值。 本文首先介绍了云计算的相关概念，云计算为大数据的诞生创造了物质基础，从而引出大数据的相关概念。通过大数据与云计算之间关系的比较，使读者对大数据与云计算有一个清晰的了解。文章介绍了大数据特征、作用以及对大数据分析的方法理论，对大数据的两种处理模式、处理流程以及关键技术进行了分析，提出MapReduce与关系数据库融合技术，为未来大数据的工作提供了一个参考。