基于云计算的图书馆海量数据存储研究

基于云计算的图书馆海量数据存储研究

摘要：基于云计算的数据存储技术改变了现代图书馆的管理模式，也更新了传统的信息服务方式。现代数字图书馆系统的构建将沿着网络信息服务产业的发展方向搭设，对以往的数据存储模式形成较大的冲击。该文就云计算环境下的图书海量数据存储技术进行研究，剖析现代数字图书馆的主要特征，以及对于云计算技术手段在图书馆数据管理中的应用现状做出分析，并且提出相应的指导性意见。

关键词：云计算；数字图书馆；海量数据存储

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）13-2909-02

近年来，计算机信息技术的发展突飞猛进，云计算存储技术出现在人们的生活中，与现代社会中的各项工作都有着千丝万缕的关系。并且，基于云计算的图书馆海量数据存储模式的应用令传统图书馆的管理状况出现了新的转机。云计算环境下的图书数据存储系统有着成本低、动态化、高容量等明显特征，同时也存在一定的网络信息安全隐患，这就需要相关领域的管理者加强对数字图书馆系统的基础管理。

1 应用云计算技术的数字图书馆管理模式概述

1.1云计算数据储存

云计算是一种依赖互联网的普及应用而衍生出来的计算与存储技术。通过该方式，可以将共享的软硬件资源或信息传递给网络中的其他设备[1]。

图书馆海量数据存储系统所应用的云计算技术实质上是指广义的云计算服务，通过网络构建多种服务互通渠道，扩大该领域的信息储存资源，建立一种新型的信息服务网络。

1.2数字图书馆

随着社会的各行业中网络信息技术的推广，云计算朝向更深层次的行业基础框架中延伸，数字图书馆的出现就是网络信息技术与数据存储技术相结合的产物，带给人们全新的体验。数字图书馆系统是一种多媒体制作的分布式信息管理系统。它能将不同地域空间中所存储的信息数据资源利用起来，并且进行有序传播或转移。云计算技术是其中一项非常重要的关键技术，对整个数字图书馆海量数据存储工序的正常运作，起到了不可或缺的重要作用。但同时，数字图书馆在运用云计算模式进行管理的过程中，也出现了一些不可避免的问题，通过相关技术手段的执行，将诸多负面问题处理在萌芽之中，从而保证云计算环境中的图书馆海量信息存储系统的正常运转。

2 云计算环境下图书数据存储的特征

2.1成本低

在传统的图书馆中，琳琅满目的图书显而易见，一排排图书的摆放不仅需要较大的存储空间，还需要固定的排列与搜索方法对其进行有序管理。随着社会资源的不断累积，现代图书馆的管理模式面临着较大挑战，以往的存储技术已经无法满足数字信息的迅猛传播与储存需求，图书馆管理系统的运作压力不断增大，如果运用旧的管理手段对图书馆进行管理，就会增加管理成本，而此时云计算存储技术的出现为数字图书馆资源存储提供了有效的解决措施[2]。

2.2容量大

图书馆海量数据存储系统属于完整知识定位系统的一

个分支，它是基于当下互联网环境的信息管理方式。应用云计算数据存储技术以后，数字图书馆的信息容量得到了进一步的扩展，并且可以广泛应用于社会文化、教育培训、传媒、咨询、电子政务等领域，它具备一种信息中转站的职能[3]。这正是图书馆海量数据存储技术的大容量特点起到的作用。

虽然云存储网络技术在实际应用中具备较多的优势，但要想建立完善的数字图书馆数据存储系统，还需要综合考虑一些问题。在云存储功能正常的前提下，可以将物理分布的各类存储系统与设备虚拟成单一的存储设备，从而令容量发生改变，节约系统资源[4]。这是将云计算环境下的虚拟存储技术得到进一步的实施，从而保证系统存储与信息调转功能的施展。为了提供统一、安全的数据图书馆访问机制，可将

云存储网络中的物理服务器进行随机连接，且都通过系统中间层的存储虚拟化设备构建同一个访问网络，提升数字系统的运算效率。图书馆海量存储数据在云计算存储环境中按次序排列，方便用户用最短的时间找到所需的数据资源，这就增强了现代数据图书馆海量数据存储系统的实际功能。

2.3较高的自动容错能力

截至目前，云计算存储技术的发展已经较为成熟，存储成本较低，但存储组件的损耗程度较高。在云计算环境下，发生系统异常的情况时有发生，例如：存储数据丢失、转移失败等，令用户使用该系统时发现信息存储功能等的异常。特别是数字图书馆的网络平台建设往往采取全天候运行模式，这就更需要图书海量数据存储系统具备自动纠错功能[5]。在这种情形下，云存储厂商在软件层已经事前进行相应的技术调整，增强云计算数据存储技术中的自动容错能力，令该系统即便是在硬件本身容错技能出现问题时，也可以无任何阻碍的执行海量存储指令，保障系统能够发挥出云计算技术最大的优势。

2.4信息存储空间稳定

基于云计算的图书数据存储系统是以数据化的形式存储信息资源，存储空间是以网络平台为基础，同时伴以多种存在形态，分别将其储存在不同的服务器中，提升了信息存储的稳定性。云存储指的不是一个特定的存储设备，它是多

个存储设备与服务器的集合。正是由于云计算数据存储的独特方式，不依赖任何一个物质存储设施，所以，它的稳定性相对来讲更为良好。

3 应用云计算技术图书馆系统存储的相关问题

数字图书馆管理的各项环节应用云计算及其存储技术以后，其管理效率有了进一步提升，图书馆的资源得到了扩充。与以往的图书馆馆藏资源相对比，数字图书馆资源有其独特的资源获取优势。单从存储的角度来看，数据图书馆的云存储技术完全可以满足现有的存储要求，且云计算技术在不断更新换代，促进了数字图书馆的发展进程[6]。但在实践过程中存有一定的问题。为了保障云计算技术在图书馆管理系统中的有效实施，就需要针对存在的问题进行处理，保证系统的安全性能，并且，积极创建新型数据网络服务模式，加强信息管理。 3.1存储系统环境的安全性问题在云计算环境下的图书馆数据存储技术不仅要有很强大的存储功能，以及较为灵活的数据中转能力，还要能够保障图书馆系统运行的安全性与可靠性[7]。在实际应用中，云计算对物理网络中分布的数据信息进行统筹管理，对不同渠道的信息进行筛选，从而保证信息资源的安全性。另外，在维系系统稳定性能的同时，能够实现对网络中异构数据进行同构访问的构想。这是基于云计算的图书馆海量数据存储的独特优势所在。

既然数字图书馆的搭建是凭借网络信息技术的发展，就一定有一些来自网络传输过程中风险存在。这就需要在现代图书馆的管理过程中加强对网络黑客的阻隔，建立防火墙，从而保障图书系统的安全，以免出现重大信息疏漏及资源浪费。

3.2创新信息服务模式

在现有的技术水平下，云计算的数据处理模式采取分布式处理与并行网络处理相结合，最初主要应用在商业领域，是一种较新的信息共享平台。将云计算数据存储技术应用于现代图书馆的管理过程中以后，通过集群应用、网络信息技术及分布式系统等功能的有效执行，将图书馆管理网络中的大量数据进行归集与分类，提高了现代数字图书馆的管理水平，令人们对数据信息服务有了更为直观的认知，促进该领域的进一步发展。但归根结底，基于云计算的图书馆海量数据存储模式实质上是一种信息服务，而不是单纯的数据储存[8]。它需要随时完成信息的调拨与转移。可见，图书馆存储技术的发展仍旧依赖于服务内容的革新。只有图书馆的服务项目符合时代要求，相应的技术才能得到有效发挥。

3.3加强信息管理

云存储模式的框架可是实现数据库与图书馆间的有效整合，将数据资源与物质资源统一起来应用，从而使得各项图书馆藏资源的储存成本降低，提高现代图书馆的实际运营

水平。随着网络信息技术的不断推进，数字图书馆的信息资源成比例增长，信息数据呈现出海量规模[9]。在云计算技术的处理之下，并且利用云存储的数据通道，将整个图书馆管理系统的主要职能模块串联起来，加强了信息的时效性与安全性。这对于图书馆现代管理模式的发展极为有利。同时，我们可以从中海量数据存储技术的实践中预见到一定的问题，例如：当图书馆网络平台的访问人数较多时，该系统如何维系正常运转。基于此，云计算发挥其动态存储技术，解决了这一问题，令系统资源的配置有较高的动态性。

基于云计算的数字图书馆以云计算服务器为核心，动态部署虚拟的硬件服务设备[10]。用户在应用数字图书馆网络平台时，运用Web云进行连接，提高了云计算存储的实际能效。这样一来，既保证了用户对网络资源随时访问的要求，又能够兼顾数字图书馆系统的稳定性能，加强云计算环境下海量数据信息的管理。

云计算数据存储技术革新了现代图书馆管理的操作方式，特别是对传统资源及信息服务的传递方式造成了深远的影响。这是时代变革所带来的新契机，同时也是现代社会科技发展的产物。现代数字图书馆系统的完建标志着网络信息时代中的科学技术领域获得了进一步的延伸，提升了人们工作和生活的质量，促进了现代信息服务行业的发展。

4 结束语

云计算技术是构建现代数字图书馆体系的重要技术支撑，也是网络信息时代社会发展的新思路。在图书馆管理的各项环节

（下转第2922页）

（上接第2910页）

中应用云计算存储技术可以有效提高实际管理能效，解决大部分图书书目的统计、搜索等过程的难题，将大量图书资源在云存储的环境中得到充分的利用，令新型数字图书馆体系更符合现代人们对于文化知识、资源查找、网络信息等社会公共服务项目的需求，改变人们的生活方式。

参考文献：

[1] 杜海宁.基于基于云计算的图书馆海量数据存储研究[J].图书与情报，2010，6（8）.

[2] 侯建，帅仁俊，侯文.基于云计算的海量数据存储模型[J].通信技术，2011，5（10）.

[3] 许小媛，程宏兵.基于云计算的海量数据存储[J].制造业自动化，2013，7（9）：147-148.

[4] 倪煜佳.基于云计算的图书馆联盟服务平台构建研究[J].情报探索，2010，12（12）：163-164.

[5] 钱戴明，乐嘉锦.云计算在校园多媒体系统中的应用[J].计算机应用与软件，2011，12（24）：174-175.

[6] 多雪松，张晶，高强.基于Hadoop的海量数据管理

系统[J].微机计算机信息，2010，11（22）：156-157.

[7] 徐小龙，吴家兴，杨庚，等.基于大规模廉价计算平台的海量数据处理系统的研究[J].计算机应用研究，2012，10（20）：119-121.

[8] 彭宏，杜楠.基于并行数据库的海量商务数据管理系统研究[J].计算机应用研究，2010，11（6）.

[9] 赵宏伟，宋宝燕，邵一川.云计算环境下的一种高效的资源管理策略[J].计算机科学，2012，6（12）.

[10] 黄兴亮，李淑君.海量存储技术在数字图书馆中的应用研究[J].图书馆学研究，2010，12（9）.

海量数据存储论文

海量数据存储 (----计算机学科前沿讲座论文 昆明理工大学信息院 计算机应用技术 2010/11 随着信息社会的发展,越来越多的信息被数据化,尤其是伴随着Internet的发展,数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看,一方面,是对数据的存储量的需求越来越大,另一方面,是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀,从而对于存储服务器提出了更大的需求;其次是数据持续时间的增加。最后,对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展,数据从GB、TB到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备,而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。 一、海量数据存储简介 海量存储的含义在于,其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此,用户需要不断地扩张存储空间。但是,存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。 海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此,统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上,结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。 数据容量的增长是无限的,如果只是一味的添加存储设备,那么无疑会大幅增加存储成本。因此,海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时,不同应用对于存储

(完整版)Android大数据的存储和大数据的访问

南昌航空大学实验报告 二0一4 年11 月14 日 课程名称：Android 实验名称：Android数据存储和数据访问 班级：姓名：同组人： 指导教师评定：签名： 一：实验目的 掌握SharedPreferences的使用方法； 掌握各种文件存储的区别与适用情况； 了解SQLite数据库的特点和体系结构； 掌握SQLite数据库的建立和操作方法； 理解ContentProvider的用途和原理； 掌握ContentProvider的创建与使用方法 二：实验工具 Eclipse（MyEclipse）+ ADT + Android2.2 SDK； 三：实验题目 1.应用程序一般允许用户自己定义配置信息，如界面背景颜色、字体大小和字体颜色等，尝试使用SharedPreferences保存用户的自定义配置信息，并在程序启动时自动加载这些自定义的配置信息。 2.尝试把第1题的用户自己定义配置信息，以INI文件的形式保存在内部存储器上。 3.使用代码建库的方式，创建名为test.db的数据库，并建立staff数据表，表内的属性值如下表所示：

4.建立一个ContentProvider，用来共享第3题所建立的数据库； 四：实验代码 InternalFileDemo public class InternalFileDemo extends Activity { private final String FILE_NAME = "fileDemo.txt"; private TextView labelView; private TextView displayView; private CheckBox appendBox ; private EditText entryText; @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(https://www.wendangku.net/doc/ff10285587.html,yout.main); labelView = (TextView)findViewById(https://www.wendangku.net/doc/ff10285587.html,bel); displayView = (TextView)findViewById(R.id.display); appendBox = (CheckBox)findViewById(R.id.append); entryText = (EditText)findViewById(R.id.entry); Button writeButton = (Button)findViewById(R.id.write); Button readButton = (Button)findViewById(R.id.read); writeButton.setOnClickListener(writeButtonListener); readButton.setOnClickListener(readButtonListener); entryText.selectAll(); entryText.findFocus(); } OnClickListener writeButtonListener = new OnClickListener() {

大数据存储方式概述

大数据存储方式概述 随着信息社会的发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着Internet的发展，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，是对数据的存储量的需求越来越大，另一方面，是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀，从而对于存储服务器提出了更大的需求；其次是数据持续时间的增加。最后，对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展，数据从GB、TB 到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备，而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。 一、海量数据存储简介 海量存储的含义在于，其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此，用户需要不断地扩张存储空间。但是，存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此，统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上，结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。 数据容量的增长是无限的，如果只是一味的添加存储设备，那么无疑会大幅增加存储成本。因此，海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时，不同应用对于存储容量的需求也有所不同，而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用，这也造成了浪费。 针对以上的问题，重复数据删除和自动精简配置两项技术在近年来受到了广泛的关注和追捧。重复数据删除通过文件块级的比对，将重复的数据块删除而只留下单一实例。这一做法使得冗余的存储空间得到释放，从客观上增加了存储容量。 二、企业在处理海量数据存储中存在的问题 目前企业存储面临几个问题，一是存储数据的成本在不断地增加，如何削减开支节约成本以保证高可用性；二是数据存储容量爆炸性增长且难以预估；三是越来越复杂的环境使得存储的数据无法管理。企业信息架构如何适应现状去提供一个较为理想的解决方案，目前业界有几个发展方向。 1.存储虚拟化 对于存储面临的难题，业界采用的解决手段之一就是存储虚拟化。虚拟存储的概念实际上在早期的计算机虚拟存储器中就已经很好地得以体现，常说的网络存储虚拟化只不过是在更大规模范围内体现存储虚拟化的思想。该技术通过聚合多个存储设备的空间，灵活部署存储空间的分配，从而实现现有存储空间高利用率，避免了不必要的设备开支。 存储虚拟化的好处显而易见，可实现存储系统的整合，提高存储空间的利用率，简化系统的管理，保护原有投资等。越来越多的厂商正积极投身于存储虚拟化领域，比如数据复制、自动精简配置等技术也用到了虚拟化技术。虚拟化并不是一个单独的产品，而是存储系统的一项基本功能。它对于整合异构存储环境、降低系统整体拥有成本是十分有效的。在存储系统的各个层面和不同应用领域都广泛使用虚拟化这个概念。考虑整个存储层次大体分为应用、文件和块设备三个层次，相应的虚拟化技术也大致可以按这三个层次分类。 目前大部分设备提供商和服务提供商都在自己的产品中包含存储虚拟化技术，使得用户能够方便地使用。 2.容量扩展 目前而言，在发展趋势上，存储管理的重点已经从对存储资源的管理转变到对数据资源

基于云计算的数字图书馆

广东技术师范学院学报（自然科学） 2012年第2期Journal of Guangdong Polytechnic Normal University No ．2，2012 基于云计算的数字图书馆研究 李楚贞吴新玲 （广东技术师范学院，广东广州510665） 摘 要：介绍了云计算和数字图书馆的基本概念，在揭示目前数字图书馆存在的问题基础上，结合云计算理念 及特点，论述了云计算环境下数字图书馆所具有的优势，并提出了数字图书馆新的云服务平台，探讨了数字图书馆云服务模式、云组成及其架构，旨在为数字图书馆信息资源共建共享提供更有效的解决方案. 关键词：云计算；数字图书馆；云服务平台；架构中图分类号：TU 958 文献标识码：A 文章编号：1672-402X （2012）02-0098-04 收稿日期：2012-02-20 作者简介：李楚贞（1989-），女，广东潮州人，广东技术师范学院硕士研究生.研究方向：信息系统工程. 吴新玲（1963-），女，湖北宜昌人，广东技术师范学院计算机科学学院教授，硕士生导师.研究方向：数据仓库与数据挖掘技术、机器学习等. 0引言 随着计算机及网络技术的高速发展，图书馆作为学校最为重要的信息服务机构已由传统图书馆发展为数字图书馆，且在经历了互联网时代、Web 时代、网格时代、Web2.0时代后取得了很大的进步，在很大程度上满足了读者的需求，但一系列的问题也随着出现了：各校图书资源重复建设、建设资金不足、读者数量剧增、信息资源呈海量级增长且表现形式丰富多样、现有设备及技术滞后等等，这些都严重影响到数字图书馆的进一步发展.在这种背景下，图书馆如何提供满足用户的个性化服务需求，提高资源利用率就成为图书馆急需解决的问题. 本文在参考已有文献的情况下，提出了一种新的基于云计算环境下的数字图书馆服务平台架构，旨在为数字图书馆信息资源共建共享提供解决方案. 1云图书馆相关知识 1.1云计算概念 云计算作为一种新型的服务计算模型，是并行计算、分布式计算和网格计算的融合与发展，是IT 产业继PC 、互联网之后的第三次革新浪潮，是业界、学术界的热点名词与技术之一.目前，各IT 巨头，如 Google 、Amazon 、IBM 、微软等都已经参与到云计算的研究和开发中，但其定义仍众说纷纭.本质上，云计算是指用户终端使用简易的设备如PC 、手机、PDA 等通过互联网轻松地获取存储、计算、数据库、服务器等计算资源.其中，这些计算资源是由成千上万服务器组成的“云”端提供的，它们在用户看来是透明的且可以无限扩展.云计算结合了虚拟化、分布存储、海量数据管理等技术，利用互联网将分散的、动态的、异构的信息资源和计算能力有效整合起来，供用户方便地访问与使用，实现按需伸缩、按需使用、按需付费，达到高效率低成本的目的.云计算具有价格低廉、规模大、数据存储安全、数据共享、虚拟化等特点. 1.2数字图书馆 数字图书馆是伴随着信息技术、网络技术和数据库技术而出现的产物.它通过数字技术来处理各种类型的资源，从而形成了图文并茂的图书馆.它是基于B/S 结构为用户提供信息服务.用户可以在网络环境下，不受时间和空间的限制，方便快捷地访问它并获取信息. 2基于云计算的数字图书馆的优势 针对以上问题，数字图书馆迫切需要寻找一种新的建设方案来解决这些问题.云计算技术的出现为其提供了有利的条件.目前，云计算在图书馆领域

常用大数据量、海量数据处理方法 (算法)总结

大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任

意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个

海量数据挖掘的关键技术及应用现状

网络化时代信息膨胀成为必然，如何准确、高效地从丰富而膨胀的数据中筛选出对经营决策有用的信息已经成为企业和机构迫切需要解决的问题，针对于此，海量数据挖掘技术应运而生，并显示出强大的解决能力。Gartner的报告指出，数据挖掘会成为未来10年内重要的技术之一。 一、海量数据挖掘关键技术随时代而变化 所谓海量数据挖掘，是指应用一定的算法，从海量的数据中发现有用的信息和知识。海量数据挖掘关键技术主要包括海量数据存储、云计算、并行数据挖掘技术、面向数据挖掘的隐私保护技术和数据挖掘集成技术。 1．海量数据存储 海量存储系统的关键技术包括并行存储体系架构、高性能对象存储技术、并行I/O访问技术、海量存储系统高可用技术、嵌入式64位存储操作系统、数据保护与安全体系、绿色存储等。 海量数据存储系统为云计算、物联网等新一代高新技术产业提供核心的存储基础设施；为我国的一系列重大工程如平安工程等起到了核心支撑和保障作用；海量存储系统已经使用到石油、气象、金融、电信等国家重要行业与部门。发展具有自主知识产权、达到国际先进水平的海量数据存储系统不仅能够填补国内在高端数据存储系统领域的空白，而且可以满足国内许多重大行业快速增长的海量数据存储需要，并创造巨大的经济效益。 2．云计算 目前云计算的相关应用主要有云物联、云安全、云存储。云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的新概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。

当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。 3．并行数据挖掘技术 高效率的数据挖掘是人们所期望的，但当数据挖掘的对象是一个庞大的数据集或是许多广泛分布的数据源时，效率就成为数据挖掘的瓶颈。随着并行处理技术的快速发展，用并行处理的方法来提高数据挖掘效率的需求越来越大。 并行数据挖掘涉及到了一系列体系结构和算法方面的技术，如硬件平台的选择（共享内存的或者分布式的）、并行的策略（任务并行、数据并行或者任务并行与数据并行结合）、负载平衡的策略（静态负载平衡或者动态负载平衡）、数据划分的方式（横向的或者纵向的）等。处理并行数据挖掘的策略主要涉及三种算法：并行关联规则挖掘算法、并行聚类算法和并行分类算法。 4．面向数据挖掘的隐私保护技术 数据挖掘在产生财富的同时也随之出现了隐私泄露的问题。如何在防止隐私泄露的前提下进行数据挖掘，是信息化时代各行业现实迫切的需求。 基于隐私保护的数据挖掘是指采用数据扰乱、数据重构、密码学等技术手段，能够在保证足够精度和准确度的前提下，使数据挖掘者在不触及实际隐私数据的同时，仍能进行有效的挖掘工作。 受数据挖掘技术多样性的影响，隐私保护的数据挖掘方法呈现多样性。基于隐私保护的数据挖掘技术可从4个层面进行分类：从数据的分布情况，可以分为原始数据集中式和分布式两大类隐私保护技术；从原始数据的隐藏情况，可以分为对原始数据进行扰动、替换和匿名隐藏等隐私保护技术；从数据挖掘技术层面，可以分为针对分类挖掘、聚类挖掘、关联规则挖掘等隐私保护技术；从隐藏内容层面，可以分为原始数据隐藏、模式隐藏。

基于云计算的数字图书馆云服务平台研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/ff10285587.html, 基于云计算的数字图书馆云服务平台研究 作者：陈亚峰张征 来源：《数字技术与应用》2013年第07期 摘要：以云计算为着眼点，重点讨论了基于云计算技术的数字图书馆服务平台构建方式。在数字图书馆服务平台相关理论、技术的支撑下，构建了基于云计算技术的数字图书馆服务平台的模型，给出了运行流程和运行机制。 关键词：云计算数字图书馆云服务架构模型 中图分类号：G250.74 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）07-0072-01 数字图书馆历经互联网时代、Web时代、网格时代、Web2.0时代，己经开始进入云计算时代。作为一种适合图书馆应用的架构模式，云计算可将分散的数字信息资源整合起来，实现数字图书馆的集约化，为共建共享数字资源提供了新的解决思路。 1 基本概念 云计算是一种在分布式计算、网格计算、并行计算等传统计算技术的基础上相互融合发展起来的信息资源提供方式，能够把动态、异构的信息资源进行有效整合，通过互联网以服务方式提供给用户。云计算的核心思想是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池给用户提供服务。数字图书馆云服务平台可定义为将信息资源构建于互联网之上，并向用户提供服务的虚拟化、数字化图书馆。重视资源的共享与面向用户的个性化服务，其最终的目标是建立起完全满足用户需求的图书馆，实现以资源为中心向以用户中心的转变，真正的实现数字图书馆的集约化，做到文献信息资源的共知共建共享。 2 数字图书馆云服务平台的架构模型 数字图书馆的建设包括数字信息资源、存储空间、计算资源、应用系统以及操作界面等。根据云计算的特点以及构建数字图书馆的现实需求状况，可将基于云计算技术的数字图书馆的体系结构自上而下划分为应用层、管理平台层、数据层、基础设施层4个层次。 2.1 应用层 应用层是整个平台的最高层，该层向用户提供各种简单的软件应用服务以及用户交互接口等。该层提供数字图书馆云服务平台门户网站，用户登录网站首页连入云服务平台，即可获得所需的服务。 2.2 管理平台层

第6章 数据存储与访问

电子教案 第6章数据存储与访问 教学目标： 课程重点： 学习目标： 1.掌握SharePreferences的使用方法 2.掌握各种文件存储的使用及步骤 3.掌握SQLite方式的存储实现 4.掌握CotentProvider方式的存储实现 课程难点： 1.SharePreferences的使用方法 2.各种文件存储的使用及步骤 3.SQLite方式的存储实现 4.CotentProvider方式的存储实现 教学方法：理论讲解、案例实训 教学过程： 6.1简单存储 在Android中提供了一种简单的数据存储方式SharedPreferences，这是一种轻量级的数据保存方式，用来存储一些简单的配置信息，以键值对的方式存储在一个XML配置文件中。 使用SharedPreferences方式来存取数据，通常用到位于android.content包中的SharedPreferences接口和SharedPreferences的内部接口SharedPreferences.Editor。 使用Context. getSharedPreferences (String name, int mode)方法得到SharedPreferences接口对象。该方法的第一个参数是配置文件名称,即保存数据的文件，第二个参数是访问操作模式。 获取SharedPreferences对象的方法如下所示： SharedPreferences sharedpreferences=getSharedPreferences(Preferences_Name, MODE); SharedPreferences常用方法如下： edit（）返回SharedPreferences的内部接口SharedPreferences.Editor contains(String Key) 判断是否包含该键值 getAll() 返回所有配置信息Map getBoolean(String key, boolean defValue) 获得一个boolean值 getFloat(String key, float defValue) 获得一个float值 getInt{String key, int defValue) 获得一个int值 getSting{String key, int defValue) 获得一个String值 SharedPreferences.Editor常用方法如下： Clear( ) 清除所有值 commit( ) 保存数据 remove(String key) 删除该键对应的值 getAll() 返回所有配置信息Map putBoolean(String key, boolean defValue) 保存一个boolean值

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

海量数据的存储需求及概念

海量数据的存储需求及概念 海量数据的存储需求其实就是时下流行的云存储概念，使用NVR的集群技术作为基础搭建的海量数据存储系统，可称为音视频云存储系统，在此基 础上的各种新型的智能高效查询服务可以称为云查询。 云存储是以NVR为硬件基础，使用软件分布式技术搭建的一个虚拟存储服务，此方式的具体工作NVR硬件对用户透明，用户提出存储需求，云存储服务系统满足需求。此系统具有高性价比、高容错性、服务能力几乎可以无限伸缩。在云存储系统里面的单机NVR，对其可靠性要求很低，因此我们可以使用 大量廉价的NVR硬件(不带RAID功能)来搭建系统。由此大量减少了硬件成本。由于数据IO吞吐处理被分散到了很多单机上，对单机的处理器、硬盘IO的能 力要求也可变得很低，进一步降低硬件成本。另外，由于云管理系统做了大量 的智能管理工作，将使得安装维护变得更容易。 云查询就是音视频云存储系统里的云计算，由于数据是分散存储在各个 单机节点上，故大量的查询可以是并行的，使得可以实现一些以前很难做到的 密集型计算的查询应用，如视频内容检索，历史视频智能分析等。 云软件开发模式使用强大的分布式中间件平台，其开发难度可大大降低。例如，由某公司开发的分布式平台就是一款云开发的利器，它高效、易学易用、能力强大、跨平台和编程语言，内置了很多分布式开发的基本特性。 未来几年中国的家庭宽带将升级到光纤入户，企业数据网络将升级到万 兆网，在网络化高度发达的大背景下，IT行业正在改变传统的IT资源拥有模式。安防行业在完全融入IT的背景下，行业发展和IT行业的发展趋势是一致的， IT行业的主流趋势是资源正在向可运营、可服务的方向发展。视频监控在智能

云计算毕业论文题目免费参考

云计算毕业论文题目免费参考 2006年google工程师第一次提出“云计算”以来，云计算已经取得了非常大的进步，云计算就是将数据计算在大量的分布式计算机上进行，大大提升了运算速度，这使得大数据处理成为可能。下面本站收集了94个云计算毕业论文题目供选题参考。 1、云计算环境下实体的多属性高效率评估策略设计 2、一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略 3、云计算环境下基于时间和可靠性的调度策略 4、云计算平台虚拟机迁移能耗研究 5、云计算环境下基于二维码的移动终端身份认证方案 6、基于云计算的商业银行灾备中心建设的研究 7、高效能云计算虚拟机优化部署策略 8、云计算中基于可用带宽欧氏距离的LDoS攻击检测方法 9、基于云计算的高校图书馆信息资源建设探讨 10、云存储云计算及视频新技术在铁路中的应用和实践 11、云计算仿真工具CloudSim的研究与应用 12、基于云计算的煤矿安全监管信息系统探讨 13、云计算环境的备份技术研究 14、云计算环境下大规模数据处理技术研究 15、云计算实验室建设方案探究 16、云计算发展对软件工程构建系统的影响分析 17、谈谈云计算下的网络安全技术实现路径 18、基于蚁群算法的云计算自适应任务调度研究 19、云计算平台下资源监控系统的设计与开发 20、基于云计算的网络教学平台设计 21、云计算环境下的服务器虚拟化技术 22、试论云计算应用于网络体系构建中的主要技术及发展 23、云计算下的网络安全问题研究 24、基于改进量子粒子群算法的云计算资源调度 25、一种基于Hadoop云计算平台大数据聚类算法设计 26、基于云计算的智慧政务安全体系设计研究 27、基于云计算的电力大数据分析技术与应用 28、面向服务的云计算物联网实训室研究 29、浅议云计算技术在广电领域的应用 30、“云计算”对新闻工作者带来的影响和改变 31、云计算环境下密文搜索算法的研究 32、基于云计算的海量文本分类/聚类系统设计和实现 33、浅谈云计算在网络体系构建中的应用 34、云计算服务模式及其标准化研究 35、计算机网络云计算技术 36、云计算环境下动态资源管理关键技术分析 37、云计算环境下的数据存储 38、基于云计算技术的图书馆建设和管理创新 39、云计算数据中心SDN引入研究 40、云计算和云数据管理技术研究

数据分级存储及访问方式设计方案研究随记

数据分级存储及访问方式设计方案 研究随记 认知问题的过程：what（什么）？→why(为什么)？→how（怎么做)？每一个需要研究的主题，我大都会按照这样的顺序重点在这三个问题上展开讨论和研究。 1. 数据分级存储的设计方案 1.1 什么是分级存储 分级存储是指根据数据不同的重要性、可用性、访问频次、存储成本等指标，分别存放在相应的存储设备上。其工作原理是基于数据访问的局部性，通过将不经常访问的数据自动移到存储层次中较低的层次，大大减少非重要性数据在一级磁盘所占用的空间，释放出较高成本的存储空间给更频繁访问的数据，从而加快整个系统的存储性能，获得更好的总体性价比。在分级存储系统中，一般分为在线存储、近线存储和离线存储三级存储方式。 1.2 为什么要分级存储 应用系统在线处理大量的数据，随着数据量的不断加大，如果都采用传统的在线存储方式，就需要大容量本地一级硬盘。这样一来一方面投资会相当较大，而且管理起来也相对较复杂；另一方面由于

磁盘中存储的大部分数据访问率并不高，但仍然占据硬盘空间，会导致存取速度下降。在这种情况下，数据分级存储的方式，可以在性能和价格间作出最好的平衡。 1.3 怎么实现分级存储架构 1.3.1 标准的三级数据分级存储架构 在线存储又称工作级的存储，是指将数据存放在高速的磁盘存储设备上（如FC 磁盘、SCSI 或光纤接口的磁盘阵列），其最大特征是存储设备和所存储的数据时刻保持“在线”状态，可随时读取和修改，以满足前端应用服务器或数据库对数据访问的速度要求。在线存储适合存储那些需要经常和快速访问的程序和文件，其存取速度快，性能好，存储价格相对昂贵。例如：用于应用的数据库和短近期（通常6个月-12个月）的数据的存储，需要满足大容量、高性能、高可靠性等特征。 近线存储是指将那些并不是经常用到或者访问量并不大的数据存放在性能较低、单位存储价格较便宜的存储设备上（通常是采用数据迁移技术自动将在线存储中不常用的数据迁移到近线存储设备上）。近线存储外延比较广泛，定位于用户在线存储和离线存储之间的应用，包括一些存取速度和价格介于高速磁盘与磁带之间的低端磁盘设备，如SATA 磁盘阵列、IDE磁盘阵列、DVD-RAM 光盘塔和光盘库、磁带库、NAS等。近线存储对性能总体要求相对不高，但要求能确保数据共享、可靠、传输稳定、适应一般的数据访问负荷。

物联网论文海量信息存储

数字化的存储手段 ——海量信息存储

摘要 随着信息社会的快速发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着计算机网络的发展，数据呈爆炸式增长。因此在日常生活工作中，如何安全地存放以及高效地使用海量资料，成为人们日益面临的重大困惑。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展,存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备，而成为互联网中最主要的花费所在。随之而来的是海量信息存储的需求不断增加，正是用户对存储空间需求的不断增加，推动海量信息存储技术的不断变化。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮。本文从物联网对海量信息存储的需求出发，比较了三种基本的网络存储体系结构（DAS，NAS，SAN）各自特点，并讨论了数据中心的基本概念，最后以Google数据中心和Hadoop为例，简要介绍了数据中心的相关技术，指出了数据中心的研究热点，并提到了保证性能前提下降低数据中心成本的方法（服务器成本，网络设备成本，能源成本）。最后，对海量信息存储的前景做出了展望。 关键词：海量信息存储数据中心计算机网络

一、海量信息存储时代背景 随着计算机技术的发展，信息正以数据存储的方式高速增长着，不断推进着全球信息化的进程。随之而来的是海量信息存储的需求不断增加。从存储服务的发展趋势来看，一方面，是对数据的存储量的需求越来越大，另一方面，是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀，从而对于存储服务器提出了更大的需求；其次是数据持续时间的增加。最后，对数据存储的管理提出了更高的要求。 海量存储的含义在于，其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此，用户需要不断地扩张存储空间。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。数据容量的增长是无限的，如果只是一味的添加存储设备，那么无疑会大幅增加存储成本。因此，海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时，不同应用对于存储容量的需求也有所不同，而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用，这也造成了浪费。 如今，物联网对海量信息存储的需求日益增加，一方面，全球信息总量迅猛增长，仅2007年产生的数据量为281EB （ 1EB=10亿GB ），而物联网中对象的数量将庞大到以百亿为单位。其次，物联网中的对象积极参与业务流程的需求也在增加，这些都导致了网络化存储和大型数据中心的诞生。 二、三种基本的网络存储体系结构 直接式存储DAS是指主机与存储设备(磁盘或磁盘阵列等)之间直接连接，存储设备通过SCSI或 ATA(目前连接方式已扩展为FC、USB等多种)作为数据接口的存储方式。网络附加存储NAS是指直接挂接在网上的存储设备，实际上就是一台专用的存储服务器，它不承担应用服务，而是通过网络接口与网络连接，数据通过网络协议进行传输，支持异构服务器间共享数据。存储区域网络SAN是独立于服务器网络之外的高速存储专用网，采用高速的光纤通道作为传输媒体，以FC(FiberChannel，光纤通道)+SCSI的应用协议作为存储访问协议，将存储子系统网络化，实现了真正高速共享存储的目标。 比较各自的特点，可以得到以下结论： 对于DAS：管理容易，结构相对简单；采用集中式体系结构，不能满足大规模数据访问的需求；存储资源利用率低，资源共享能力差，造成“信息孤岛”； 对于NAS：容易实现文件级别共享；性能严重依赖于网络流量，尤其当用户数过多、读写过频繁时性能受限； 对于SAN：存储管理简化，存储容量利用率提高；没有直接文件级别的访问能力，但可在SAN基础上建立文件系统。 三、海量数据存储技术 为了支持大规模数据的存储、传输与处理，针对海量数据存储目前主要开展如下三个方向的研究： 1、虚拟存储技术 存储虚拟化的核心工作是物理存储设备到单一逻辑资源池的映射，通过虚拟化技术，为用户和应用程序提供了虚拟磁盘或虚拟卷，并且用户可以根据需求对它进行任意分割、合并、重新组合等操作，并分配给特定的主机或应用程序，为用户隐藏或屏蔽了具体的物理设备的各种物理特性。 2、高性能I/O 集群由于其很高的性价比和良好的可扩展性，近年来在HPC领域得到了广泛的应用。数据共享是集群系统中的一个基本需求。当前经常使用的是网络文件系

“大数据时代的海量存储”总结报告

“大数据时代的海量存储”总结报告 经过几周的学习，我们逐渐了解了大数据时代的存储技术的发展，通过各小组的介绍，初步了解了各种存储器的原理、应用和发展历程。这些知识也许不是那么精深，但对我们来说是一种启蒙，在学习这些知识的过程中，我们也学会了一种学习方法，这对我们未来的学习生活将会有莫大的帮助。下面就针对这几周的学习，对所掌握的知识和自己的思考进行一个总结。 一、各存储介质 1.磁盘 磁盘的基础是一个个磁片，磁片里有扇区和磁道。扇区是存储的最小单元，一 个扇区里只能存一个文件的数据，这意味着即使文件没有占用扇区的所有空间， 也不能存放其他文件了，而大的文件可能要占用多个扇区，因此在使用磁盘的 过程中，要经常进行碎片整理，使磁盘的空间能得到有效的利用。磁道则是决 定磁盘存储量的因素。一般来说，硬盘和软盘都是磁盘。 ①软盘：由单片磁盘构成，存储量小，容易物理损坏，但作为最早的移动存储 介质，在历史上占有无法磨灭的地位，也为早期的文件转移提供便利。 ②硬盘：由多个磁片组成，因此存储量大了许多，通过磁头将数据传输出去， 在计算机系统里属于外存，需要驱动器才能被识别和使用，能永久地 存储数据，在现阶段依然被广泛的运用在各个领域。 ③移动硬盘：将硬盘小型化，通过USB接口与电脑连接，传输数据，相对U 盘来说，容量也大了许多，为当代生活提供了便利。 2.U盘 U盘，全称USB闪存盘。它是通过识别浮动栅中电子的有无来判断二进制的0 和1，以此来存储数据。因为它的电子可以长时间存在，所以数据可以保存在 U盘内。因为U盘小巧轻便、价格便宜、存储量大、性能可靠，所以受到了欢 迎，成为当代移动存储介质中的重要一员。不过因为技术和结构的限制，它在 电脑中的读写速度仍比不上移动硬盘，但抗物理损坏能力强于移动硬盘，算是 各有千秋，为人们的数据转移带来了方便。 3.固态盘 固态盘有两种，一种是基于闪存的，另一种则是基于DRAM。用闪存作为介质 的固态盘一般擦写次数为3000次左右，而因为它的平衡写入机制，在实际运 用中，它几乎是可以无限利用的，读写速度又远超机械硬盘，所以现在大多数 笔记本电脑都将光驱的位置用来放置固态盘，使电脑性能得到了提高；而利用 DRAM的固态盘虽然速度也很快，但是需要一个独立电源来保存它里面的数据， 因此相对于前者来说，它有些不便，是一种非主流的固态盘。 4.光盘 光盘是用聚碳酸酯做成基板，通过激光烧录后来进行数据记录，虽然以现在的 眼光来看，光盘的使用有着种种不便，但是在以往为半结构化和非结构化的数 据的传输做出了巨大的贡献。但近年来，大多数笔记本电脑放弃了光驱，换上 了固态盘，光盘也逐渐退出了历史的舞台。 二、海量存储器 1.磁盘存储阵列

第二篇小论文--海量数据存储研究 背景意义

研究背景 随着信息科技的发展,人们进入了数字信息时代,各种电子数据产生的越来越多,学校、企业、政府机关等大量纸质的数据已经被电子化。各种处理和记录系统产生的海量的数据;各种WEB应用网站每天产生的日志数据和每天用户上传的数据等都达到TB等级,如此海量数据的存储和备份已经成为一个热点问题。大量的数据混合处理之后可能会收到不同的效果,对于某些应用,例如用户行为分析,一般算法再好也不如大量的数据带来的效果更好,而这些分析的前提是数据如何存储。从这些角度上看,数据已经成为一种财富,很多公司都很重视数据这种无形的资产。例如目前很多公司在做的一项工作就是基于用户操作日志的行为分析,从分析结果中获得潜在的商机。但是快速分析的前提是如何保存这些日志数据才能提供更快的读取速度,以便加快算法产出分析的结果,同时还要保证这些数据高效的存储。 数据的存储面临的问题是数据量增加的同时,物理储存设备的访问速度没有增加。数据的一般存储方式是使用本地化存储或者使用RAID技术,本地化存储存在着严重的硬件速度瓶颈。单机的CPU、内存和硬盘等硬件有限,存储效率都停留在很低的级别,而且不具备容灾备份的功能,不能满足^^量数据的存储的需求,RAID技术采用分布式存储,利用多台机器的性能来提高系统整体的性能,提升了系统的存储效率,同时RAID具有容错的功能。但是面对海量数据的存储,使用RAID的方式需要花费巨大的资金,同时RAID虽然具有备份的能力,但是存储策略和自动修复功能都不完善。 面对如此海量数据的存储和分析的问题,人们提出了云计算解决方案,而且越来越多的科研机构和企业开始关注云计算这种新的计算模式。云计算框架的发展,带来了商业模式和计算方式的革命性转变,完全改变了过去数据主要集中在本地存储和本地计算的传统模式,使得企业机构、学校实验室和科研机构能够方便快捷地通过网络方式提升系统的计算力和存储空间,极大地降低了这些地方的硬件等基础设施的浪费和闲置,有效的提高了人力资源的效率,为企业、学校和科研机构节约了大量的资金和人力支出。

安卓学习之数据存储与访问

SharedPreferences： Activity之间的数据传递除了通过intent来传递外，还可以使用SharedPreferences来共享数据。 SharedPreferences是一种轻量级数据存储方式，能够实现不同应用程序间数据共享。 SharedPreferences使用键值对（Key-Value）的方式把简单数据类型（boolean、int、float、long和String）存储在应用程序的私有目录下自己定义的xml文件中。 私有目录是：/data/data/应用程序包名/shared_prefs/ SharedPreferences编程： （1）写入数据： //获得SharedPreferences对象（如果不存在则新建） SharedPreferences sp = getSharedPreferences(名称，访问模式); //名称是：SharedPreferences数据保存的XML文件名 //获得可编辑对象 SharedPreferences.Editor editor = sp.edit(); editor.putString(“Name”,”abc”); //p ut方法写数据（key-value） //一定要提交才能保存 https://www.wendangku.net/doc/ff10285587.html,mit(); （2）读取数据：

//获得SharedPreferences对象(如果不存在则新建) SharedPreferences sp = getSharedPreferences(名称, 访问模式); String name = sp.getString("Name", "DefaultVal"); //get方法读数据//第2个参数：在无法获取值的时候使用的缺省值 SharedPreferences支持的三种访问模式： ?MODE_PRIVATE (=0，私有)：仅创建SharedPreferences的程序有 权限对其进行读取或写入。 ?MODE_WORLD_READABLE (=1，全局读)：创建程序可以对其进 行读取或写入，其它应用程序只具有读取操作的权限，但没有写入操作的权限。 ?MODE_WORLD_WRITEABLE (=2，全局写)：所有程序都可以对其 进行写入操作，但没有读取操作的权限。 SQLite数据库： Android 在运行时（run-time）集成了SQLite，所以每个Android 应用程序都可以使用SQLite 数据库。 SQLite特点： ?SQLite是一款开源的、轻量级的、嵌入式的、关系型数据库。 ?普通数据库的管理系统比较庞大和复杂，会占用了较多的系统 资源，轻量级数据库SQLite的特点：