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大数据聚类算法

目前存在着大量的聚类算法，算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的和应用。从总体上来看，聚类算法可以分为串行算法和并行算法两类。

一、串行聚类算法

1.1 划分方法（partitioning method）

划分方法首先根据给定要构建划分的数目k创建一个初始划分，然后采用一种迭代的重定位技术，尝试通过对象在划分间移动来改进划分。一个好的划分的一般准则是：在同一类中的对象之间尽可能“接近”或相关，而不同类中的对象之间尽可能“远离”或不同。为了达到全局最优，基于划分的聚类会要求穷举所有可能的划分。实际上，绝大多数应用采用了以下两个比较流行的启发式方法：（a）K-平均（K-MEANS）算法，在该算法中，每个簇用该簇中对象的平均值来表示。（b）K-中心点（K-MEDOIDS）算法，在该算法中，每个簇用接近聚类中心的一个对象来表示。

1.K-means算法

K-means算法首先随机选择k个对象，每个对象代表一个聚类的质心。对于其余的每一个对象，根据该对象与各聚类质心之间的距离，把它分配到与之最相似的聚类中。然后，计算每个聚类的新质心。重复上述过程，直到准则函数会聚。通常采用的准则函数是平方误差准则函数。

K-means聚类算法的具体步骤如下：

1) 从数据集中选择k个质心C1，C2，… ，Ck作为初始的聚类中心；

2) 把每个对象分配到与之最相似的聚合。每个聚合用其中所有对象的均值来代表，“最相似”就是指距离最小。对于每个点Vi，找出一个质心Cj，使它们之间的距离d(Vj，Cj)最小，并把Vi分配到第j组；

3) 把所有的点都分配到相应的组之后，重新计算每个组的质心Cj；

4) 循环执行第2)步和第3)步，直到数据的划分不再发生变化。

该算法具有很好的可伸缩性，其计算复杂度为O(nkt)，其中，t是循环的次数。K-means聚类算法的不足之处在于它要多次扫描数据库，此外，它只能找出球形的类，而不能发现任意形状的类。还有，初始质心的选择对聚类结果有较大的影响，该算法对噪声很敏感。

2． K-medoids算法

K-medoids算法的过程和上述k-means的算法过程相似，唯一不同之处是：k-medoids算法用类中最靠近中心的一个对象来代表该聚类，而k-means算法用质心来代表聚类。在k-means算法中，对噪声非常敏感，因为一个极大的值会对质心的计算带来很大的影响。而k-medoid算法中，通过用中心来代替质心，可以有效地消除该影响。

K-medoids算法首先随机选择k个对象，每个对象代表一个聚类，把其余的对象分别分配给最相似的聚类。然后，尝试把每个中心分别用其他非中心来代替，检查聚类的质量是否有所提高。若是，则保留该替换。重复上述过程，直到不再发生变化。

当存在“噪声”和孤立点数据时，k-medoids算法比可k-means更健壮，这是因为中心点不像平均值那么容易被极端数据影响。但是，k-medoids算法的执行代价比k-means高。

总之，划分方法具有线性复杂度，聚类的效率高的优点。然而，由于它要求输入数字k确定结果簇的个数，并且不适合于发现非凸面形状的簇，或者大小差别很大的簇，所以这些启发式聚类方法对在中小规模的数据库中发现球状簇很适用。为了对大规模的数据集进行聚类，以及处理复杂形状的聚类，基于划分的方法需要进一步的扩展。

1.2 层次方法（hierarchical method）

层次方法对给定数据对象集合进行层次的分解。根据层次的分解如何形成，层次的方法可以分为凝聚的和分裂的。凝聚的方法，也称为自底向上的方法，一开始将每个对象作为单独的一个组，然后相继地合并相近的对象或组，直到所有的组合并为一个（层次的最上层），或者达到一个终止条件。分裂的方法，也称为自顶向下的方法，一开始将所有的对象置于一个簇中，在迭代的每一步中，一个簇被分裂为更小的簇，直到最终每个对象在单独的一个簇中，或者达到一个终止条件。主要的凝聚聚类算法有CURE,CHAMELEON,BIRCH,ROCK等。

1．BIRCH算法

BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)算法使用了一种叫做CF-树(聚类特征树，即Clustering Feature Tree)的分层数据结构，来对数据点进行动态、增量式聚类。CF-树是存储了层次聚类过程中的聚类特征信息的一个加权平衡树，树中每个节点代表一个子聚类，并保持有一个聚类特征向量CF。每个聚类特征向量是一个三元组，存储了一个聚类的统计信息。聚类特征向量中包含了一个聚类的三个统计信息：数据点的数目N，这N 个数据点的线性和，以及这N个数据点的平方和SS。一个聚类特征树是用于存储聚类特征CF的平衡树，它有两个参数：每个节点的最大子节点数和每个子聚类的最大直径。当新数据插入时，就动态地构建该树。与空间索引相似，它也用于把新数据加入到正确的聚类当中。

BIRCH算法的主要目标是使I/0时间尽可能小，原因在于大型数据集通常不能完全装入内存中。BIRCH算法通过把聚类分为两个阶段来达到此目的。首先通过构建CF-树对原数据集进行预聚类，然后在前面预聚类的基础上进行聚类。2．CURE算法

CURE(Clustering Using Representative)算法选择基于质心和基于代表对象方法之间的中间策略。它不用单个质心或对象来代表一个簇，而是选择数据空间中固定数目的具有代表性的点。针对大型数据库，CURE采用随机取样和划分两种方法的组合：一个随机样本首先被划分，每个划分再被部分聚类。

总的来说，层次的方法的缺陷在于，一旦一个步骤（合并或分裂）完成，它就不能被撤消，该技术的一个主要问题是它不能更正错误的决定。有两种方法可以改进层次聚类的结果:（a）在每层划分中，仔细分析对象间的“联接”，例如CURE中的做法。（b）综合层次凝聚和迭代的重定位方法。首先用自底向上的层次算法，然后用迭代的重定位来改进结果。

1.3 基于密度的方法（density-based method）

绝大多数划分方法基于对象之间的距离进行聚类，这样的方法只能发现球状的簇，而在发现任意形状的簇上遇到了困难。随之提出了基于密度的另一类聚类方法，其主要思想是：只要邻近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就继续聚类。也就是说，对给定类中的每个数据点，在一个给定范围的区域中必须至少包含某个数目的点。这样的方法可以用来过滤“噪声”孤立点数据，发现任意形状的簇。常见的基于密度的聚类算法有DBSCAN,OPTICS,DENCLUE等。

1. DBSCAN算法

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)是一个基于高密度连接区域的密度聚类方法。DBSCAN通过检查数据库中每个点的ε-邻域来寻找聚类。如果一个点p的ε-邻域包含多于MinPts个点，则创建一个以p作为核心对象的新簇。然后，DBSCAN反复地寻找从这些核心对象直接密度可达的对象，这个过程可能涉及一些密度可达簇的合并。当没有新的点可以被添加到任何簇时，该过程结束。

2. OPTICS算法

OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure)通过对象排序识别聚类结构。OPTICS没有显式地产生一个数据集合簇，它为自动和交互的聚类分析计算一个簇次序（cluster ordering）。这个次序代表了数据的基于密度的聚类结构。它包含的信息，等同于从一个宽广的参数设置范围所获得的基于密度的聚类。也就是说，对于一个恒定的参数MinPts值，可以同时处理一组距离参数值。OPTICS在选择参数方面具有比DBSCAN较高的灵活性，在采用空间索引时，复杂度为O(nlogn)，和DBSCAN时间复杂度相同。但是，它需要额外的空间存储每个对象的核心距离和一个适当的可达距离。

1.4 基于网格的方法（grid-based method）

基于网格的方法把对象空间量化为有限数目的单元，形成了一个网格结构。所有的聚类操作都在这个网格结构（即量化的空间）上进行。基于网格的聚类算法主要有STING, WaveCluster, CLIQUE等。

1．STING算法

STING(Statistical Information Grid-based method)是一种基于网格的多分辨率聚类技术，它将空间区域划分为矩形单元。针对不同级别的分辨率，通常存在多个级别的矩形单元，这些单元形成了一个层次结构：高层的每个单元被划分为多个低一层的单元。关于每个网格单元属性的统计信息（例如平均值、最大值和最小值）被预先计算和存储。这些统计信息用于回答查询。

二、并行聚类算法

对于并行算法而言，由于数据量非常庞大，通常情况下，数据挖掘算法对内存和硬盘的需求非常大。特别是对内存的需求，经常会出现内存不能一次装载所需的数据，需要备用存储设备的情况，此时如果处理不好就会严重降低算法的性能。开发数据挖掘并行方法有两种途径：其一是对已有的串行算法进行改进，挖掘其中的并行性质并加以利用，使得串行程序并行化；其二是对问题的本质重新审视，设计全新的并行算法。第一种途径相对容易一些，但是并行粒度较小，通信量较大。第二种途径需要全新设计，但如果成功，就会得到粗粒度并行算法，适合于在分布式并行机上应用。其实，数据挖掘算法天生就具有丰富的并行性能。但是，对于给定的串行算法，却很难找到一个理想的并行化方案，硬件特征和问题的性质对于并行化有重要影响。几乎所有的数据挖掘算法以组合最优化过程为特征，其模型建立以训练集上的启发式贪婪搜索为基础。

在数据挖掘算法中有两种形式的并行性质：任务并行和数据并行。对于任务并行，计算模型被划分到各个处理器中，并分别计算模型的一部分，然后再同其它处理器通过消息通信等方式进行协调，以得到一个全局模型。其实，这里的“任务并行”就是“串行程序并行化”。负载均衡可能是任务并行关注的主要问题。对于数据并行，训练集首先被划分到各个处理器中（或者数据集本身就是分布式存储的），然后各个处理器同时工作，建立各自的局部模型。最后各个局部模型被整合为一个全局模型。其实，这里的“数据并行”就是“分布式并行”。

学术英语(管理类)单词

学术英语单词 第一单元 free enterprise自由企业制度 adversity不幸，逆境 capitalistic 资本主义的 compelling 令人信服的 array 大群，大量 stockholder 股东 work force 劳动力 prospective 可能的 underestimate 低估 dedication 奉献 perseverance 坚忍 mailable 可邮寄的 cooperative 合作完成的 on-demand 按要求的 billionaire 亿万富翁undercapitalization 资本不足convertible 敞篷汽车 sander 打磨机 vendor 卖家 stockbroker 股票经纪人 personality 名人 facet 一个方面 mutual fund 共同基金 oceanic evaporation 海洋蒸发 business plan 经营策划 customer service 顾客服务 fraud 欺骗 road map 指南 transaction 交易 price-targeting strategy 区别定价战略pricing 定价 hassle 困难，麻烦 self-targeting 使自己成为目标 prise 撬开 insensitive 不敏感的，反应迟钝的recipe 菜谱 make sth. of sb/sth. 利用（机遇）illuminating 使清楚易懂的 turn sth on its head使……与之前相反的premium 溢价 profitable 有利可图的 chili 小红辣椒 triple 使成三倍 markup 涨价 whopping 巨大的 crisp 薯片 snack 吃零食 admittedly 确实，无可否认的 irritated 生气的 outwit 以智取胜 close substitutes 功能接近的替代品 business landscape 商业格局，商业环境competitive dynamics 竞争的态势social web 社交网站 sicial networking site（SNS）社交网站Facebook Wall 脸谱的涂鸦墙 call center 呼叫中心 support staff 向客户提供支持的员工competitive advantage 竞争优势adoption of new technology 新技术的采用 log in 登陆 news feed 即使新闻，动态消息 target audience 目标受众 text message 手机短信 overestimate 高估 relevance 重要性 mainframe 主机 underway 在进行中 portal 门户网站 order of magnitude 数量级 traffic 受到访问 cohort 一批人 feat 事迹 technophobic 畏惧技术的 overly 太 unnavigable 无法导航的 anonymous 匿名的 blur 变模糊

学术英语管理课文翻译

Unit 1 When faced with both economic problems and increasing competition not only from firms in the united states but also from international firms located in other parts of the world, employee and managers now began to ask the question：what do we do now? although this is a fair question, it is difficult to answer. Certainly, for a college student taking business courses or be beginning employee just staring a career, the question is even more difficult to answer. And yet there are still opportunities out there d=for people who are willing to work hard, continue to learn, and possess the ability to adapt to change. 当面对不仅来自美国的公司而且来自位于世界其他地方的国际公司的经济问题和日益激烈的竞争时，员工和经理现在开始要问一个问题：我们要做什么？虽然这是一个很清晰的问题，但是它是很难回答的。当然，对于一个正在谈论商务课程的大学生或者一个刚开始职业生涯的员工来说，这个问题更难回答。但目前仍然有许多机会给那些愿意努力工作，继续学习并且拥有适应变化的能力的人。 Whether you want to obtain part-time employment to pay college and living expense, begin your career as a full –time employee, or start a business, you must bring something to the table that makes you different from the next person . Employee and our capitalistic economic systems are more demanding than ever before. Ask yourself: What can I do that will make employee want to pay me a salary? What skills do I have that employers need? With these questions in mind, we begin with another basic question: Why study business?

学术英语管理Unit课文翻译完整版

学术英语管理U n i t课 文翻译 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

《业务营销化》 1 问街上一般的人什么是营销时，他们会告诉你那大概就是“卖东西的”。这从根本上说是正确的，但营销不是简单的销售行为，而是怎样做成的销售。我们都被全天候不间断营销所围绕，而我们每一个人都已经以我们自己的方式成了一名营销人。 2 专家是怎么定义营销的呢？根据美国市场营销协会，市场营销是一种组织职能，是为组织自身及利益相关者（stakeholders n. 利益相关者；股东）而创造、传播、传递客户价值，管理客户关系的一系列过程。 3 根据世界市场营销协会对营销的定义，“核心的经营理念是指导通过交换来识别和满足个人和组织需要的过程，从而为各方创造出众的价值。” 4 最后，英国特许营销学会说，“营销是有利地识别，预测，和满足顾客需求的管理过程”。 5 如果我们只是看这三个定义的共性，我们可以看出，营销本质上（in essence）是：a)发现和给顾客他们所想要的和需要的东西， b)通过做这些来获利。 4Ps或5Ps营销策略 6 密歇根州立大学（Michigan State University）的杰罗姆·麦卡锡（Jerome McCarthy）教授在20世纪50年代写了一本书并且定义了4Ps营销策略，包括产品、渠道、价格和促销。这本书为这个星球上最古老的专业提供了一个清晰的结构，而这个结构成为市场营销的定义。 7 为了更好地理解营销，你应该有你自己对术语的定义。例如，我认为营销是对产品的价格、分配、促销以及人员进行控制，满足顾客以获得利益。控制是个充满感情的词语，尤其在我们谈及控制人的时候。无论怎样，控制是很重要的，因为作为

HCNA-BigData新版(无答案)

1、YARN 服务中，如果要给队列 QueueA 设置容量为 30%，应该配置那个参数？ A、https://www.sodocs.net/doc/883598604.html,er-limit-factor B、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.minimum-user-limit-percent C、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.capacity D、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.state 2、判断题：FusionInsight 集群组网设计中，二层组网指集群内二层交换，集 群节点在一个子网里，适用节点数小于 200 的集群场景 3、FusionInsigh HD 系统中 HDFS 默认 Block Size 是多少？ A、32M B、64M C、128M D、256M 4、FusionInsight Manager 会定时备份哪些数据？（多选） A、NameNode B、LDAP C、OMS D、DBService 5、某高校的 FusionInsight HD 集群中有 230 个节点，在进行集群规划时，下 列哪些进程应该部署在数据节点上？（多选） A、DataNode B、NameNode C、NodeManager D、RegionServer E、DBServer F、SolrServer 6、判断题：Spark 应用运行时，如果某个 task 运行失败则导致整个 App 运行 失败 7、Hbase 的数据文件 HFile 中一个 KeyValue 格式包含哪些信息？（多选） A、Key B、Value C、TimeStamp D、Key Type 8、安装 FusionInsight HD 的 Streaming 组件时，Nimbus 角色要求安装几个节点？ A、1 B、2 C、3 D、4 9、FusionInsight HD 产品中，关于 Kafka 组件说法正确的有？（多选） A、删除 Topic 时，必须确保 Kafka 的服务配置 deleted.topic.enable 配置为ture B、Kafka 安装及运行日志保存路径为/srv/Bigdata/kafka/ C、ZooKeeper 服务不可用会导致 Kafka 服务不可用 D、必须使用 admin 用户或者 kafkaadmin 组用户进行创建 Topic 10、客户 IT 系统中 FusionInsight HD 集群有 150 个节点，每个节点 12 块磁盘（不做 RAID，不包括 OS 盘），每块磁盘大小 1T，只安装 HDFS，按照默认配置 最大可存储多少数据？ A、1764TB B、1800TB C、600TB

goldengate安装手册(bigdata v12.2)

×××公司Oracle Goldengate安装手册

目录 1Goldengate安装说明 (3) 1.1 总体说明 (3) 1.2 添加环境变量 (3) 1.3 GG软件的安装（源和目标系统均需要安装） (4) 1.4 开启源端数据库附加日志 (5) 1.5数据库11.2.0.4版本参数修改 (6) 1.6 配置GLOBALS (6) 1.7 配置定义文件 (6) 1.8 建立OGG进程和队列 (6) 2数据初始同步 (11) 2.1 将源端数据导入之中间库 (11) 2.2 将中间库数据导入至Hadoop (11) 2.3 目标启动replicat进程并追加增量数据 (11)

1 Goldengate安装说明 1.1 总体说明 Goldengate软件目录的属主为oracle:dba，权限为775; Goldengate目录一般是建立在共享存储上，这样实际上goldengate的软件和相应的文件如参数文件，队列文件等都是在共享存储上的。这样做的好处是，例如在RAC环境下，如果一台服务区宕机，则可以将$GG_HOME mount到另外一个正常的rac节点上，启动goldengate各个进程就可以了，不需要做任何其他的动作; 本次测试过程是部署在gpfs文件系统上。 1.2 添加环境变量 在oracle用户下增加环境变量： 源端： export GG_HOME=/data/oggo export PATH=$PATH:$GG_HOME export LIBPATH=$GG_HOME:$ORACLE_HOME/lib 目标端bigdata：要求必须jdk1.7 export GG_HOME=/data/oggt export PATH=$PATH:$GG_HOME export LD_LIBRARY_PA TH=$GG_HOME:/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.45.x86_64/jre/lib/amd 64/server Platform Environment variable IBM AIX LIBPATH HP-UX SHLIB_PA TH Sun Solaris LD_LIBRARY_PATH HP Tru64 (OSF/1)

hcna(bigdata)-单选题

1.Spark是用以下那种编程语言实现的？ A.C B.C++ C.JAVA D.Scala 2.FusionInsight Manager对服务的管理操作，下面说法错误的是？ A.可对服务进行启停重启操作 B.可以添加和卸载服务 C.可以设置不常用的服务隐藏或显示 D.可以查看服务的当前状态 4.FusionInsight HD的Loader在创建作业时，Connector有什么作用？ A.确定有哪些转换步骤 B.提供优化参数，提高数据导入/导出性能 C.配置作业如何与外部数据进行连接 D.配置作业如何与内部数据进行连接 5.下列哪个HDFS命令可用于检测数据块的完成性？ A.hdfs fsck B.hdfs fsck /-delete C.hdfs dfsadmin -report D.hdfs balancer –threshold 1 6. YARN中设置队列QueueA的最大使用资源量，需要配置哪个参数？ A.yarn_scheduler.capacity.root. https://www.sodocs.net/doc/883598604.html,er-limit-factor B.yarn_scheduler.capacity.root. QueueA.minimum-user-limit-factor C.yarn_scheduler.capacity.root. QueueA.state D.yarn_scheduler.capacity.root. QueueA.maximum- capacity 7.FusionInsight Manager 对服务的配置功能说法不正确的是 A、服务级别的配置可对所有实例生效 B、实例级别的配置只针对本实例生效 C、实例级别的配置对其他实例也生效 D、配置保存后需要重启服务才能生效 8.关于fusioninsight HD安装流程，说法正确的是： A 安装manager>执行precheck>执行preinstall>LLD工具配置>安装集群>安装后检查>安装后配置 B LLD工具配置>执行preinstall>执行precheck>安装manager>安装集群>安装后检查>安装后配置 C安装manager> LLD工具配置>执行precheck>执行preinstall>安装集群>安装后检查>安装后配置 D LLD工具配置>执行preinstall>执行precheck>安装集群>安装manager>安装后检查>安装后配置

Big Data：Opportunities and Privacy Challenges

Big Data: Opportunities and Privacy Challenges Hervais Simo Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie, Darmstadt, Germany Table of Content Big Data: Opportunities and Privacy Challenges (1) Abstract. (2) Keywords. Big Data, Opportunities, Privacy, Informational Self-determination (2) Introduction (2) 1. The Power and the Promises of Big Data (3) 1.1. Big Data for Business Optimization and Customer Analytics (4) 1.2. Big Data and Science (5) 1.3 Big Data is Reshaping Medicine and Health Care (5) 1.4. Big Data and Financial Services (6) 1.5. Big Data in Emerging Energy Distribution Systems (7) 1.6. Big/Open Data - Potential Enablers of Openness and Efficiency in Government (7) 1.7. Detecting and Fighting (Cyber-) Crime with Big Data (8) 2. Challenges (10) 2.1. Challenges to Security and Privacy in Big Data (10) 2.1.1. Increased Potential for Large-scale Theft or Breach of Sensitive Data (10) 2.1.2. Loss of Individual Control over Personal Data (11) 2.1.3. Long Term Availability of Sensitive Datasets (12) 2.1.4. Data Quality/Integrity and Provenance Issues (12) 2.1.5. Unwanted Data Correlation and Inferences (13) 2.1.6. Lack of Transparency and (the Limits of) Consent Management (14) 2.1.7. Algorithmic Accountability (16) 2.2. Ethical and Social Challenges (16) 2.2.1. Information Asymmetry and the Issue of Power (16) 2.2.2. Surveillance (17) 2.2.3. Filter Bubble, Social Sorting, and Social Control: By-products of Unfair Discrimination (18) 3. Conclusion (20) Acknowledgements (21)

大数据(BigData)科学问题研究

973计划信息领域战略调研材料之三 大数据（Big Data）科学问题研究 李国杰 1、前言 1.1 什么是大数据？ 大数据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（维基百科定义） 用传统算法和数据库系统可以处理的海量数据不算“大数据”。 大数据= “海量数据”+“复杂类型的数据” 大数据的特性包括4个“V”: Volume，Variety，Velocity，Value ●数据量大：目前一般认为PB级以上数据看成是大数据； ●种类多：包括文档、视频、图片、音频、数据库数据等； ●速度快：数据生产速度很快，要求数据处理和I/O速度很快； ●价值大：对国民经济和社会发展有重大影响。 1.2目前大数据的规模 工业革命以后，以文字为载体的信息量大约每十年翻一番；1970年以后，信息量大约每三年就翻一番；如今，全球信息总量每两年就可以翻一番。2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB (1021),其中 75%来自于个人。IDC认为，到下一个十年（2020年），全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出10倍，所管理的数据将会比现在多出50倍。根据麦肯锡全球研究院（MGI）预测，到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35ZB（1ZB=1021Byte）。医疗卫生、地理信息、电子商务、影视娱乐、科学研究等行业，每天也都在创造着大量的数据。数据采集成本的下降推动了数据量的剧增，新的数据源和数据采集技术的出现大大增加了数据的类型，数据

类型的增加导致数据空间维度增加，极大地增加了大数据的复杂度。 1.3大数据公司的现状： ●Google 公司通过大规模集群和MapReduce 软件，每个月处理 的数据量超过400PB。 ●百度的数据量：数百PB，每天大约要处理几十PB数据，大多 要实时处理，如微博、团购、秒杀。 ●Facebook：注册用户超过8.5亿，每月上传10亿照片，每天生 成300TB日志数据 ●淘宝网：有3.7亿会员，在线商品8.8亿，每天交易数千万， 产生约20TB数据。 ●Yahoo!的数据量：Hadoop云计算平台有34个集群，超过3万 台机器，总存储容量超过100PB。 1.4 网络大数据的特点 （1）多源异构：描述同一主题的数据由不同的用户、不同的网站产生。网络数据有多种不同的呈现形式，如音视频、图片、文本等，导致网络数据格式上的异构性。 （2）交互性：不同于测量和传感获取的大规模科学数据，微博等社交网络兴起导至大量网络数据具有很强的交互性。 （3）时效性：在网络平台上，每时每刻都有大量新的网络数据发布，网络信息内容不断变化，导致了信息传播的时序相关性。（4）社会性：网络上用户根据自己的需要和喜好发布、回复或转发信息，因而网络数据成了对社会状态的直接反映。 （5）突发性：有些信息在传播过程中会在短时间内引起大量新的网络数据与信息的产生，并使相关的网络用户形成网络群体，体现出网络大数据以及网络群体的突发特性。 （6）高噪声：网络数据来自于众多不同的网络用户，具有很高的噪声。 2、国家重大战略需求

HCNA-BigData旧版手打版(无答案)

1、判断题：集群三层组网时，管理节点、控制节点、数据节点可以安装在不同网络内。 2、主机页面监控定制面板包含哪几部分？（多选） A、CPU B、Memory C、Disk D、Network Reading、Network Writing 3、判断题：Loader使用MapReduce进行数据导入、导出，必须经过Reduce阶段进行数据处理。 4、NameNode的磁盘元数据文件由哪个节点生成？ A、主NameNode B、备NameNode C、Data Node D、JouranlNode 5、判断题：一个Spark应用运行时，如果某个task运行失败，则整个app运行失败。 6、哪个模块不属于FusionInsight架构的模块？ A、Data Farm B、VRM C、Hadoop D、Manager 7、安装前准备中，哪一步骤用来安装辅助软件包？ A、准备工具和文档

B、组网规划 C、准备安装软件 D、执行preinstall 8、哪种场景适用于HDFS？ A、存储大量小文件 B、实时读取 C、需经常修改数据 D、流式读取 9、关于FusionInsight Manager，说法错误的是？ A、NTP sever/client负责集群内各节点的时钟同步 B、通过FusionInsight Manager，可以对HDFS进行启停控制、配置参数 C、FusionInsight Manager所有维护操作只能够通过WebUI来完成，没有提供Shell维护命令 D、通过FusionInsight Manager，可以向导式安装集群，缩短集群部署时间 10、判断题：通过健康检查报告可以查看上一次的检查结果对 11、系统审计日志不可以记录下面哪些操作？ A、手动清除告警 B、启停服务实例 C、删除服务实例 D、查询历史监控 12、FusionInsight系统中，Flume数据流在单个节点内不需要经过哪个环节？ A、Source

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大数据聚类算法 目前存在着大量的聚类算法，算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的和应用。从总体上来看，聚类算法可以分为串行算法和并行算法两类。 一、串行聚类算法 1.1 划分方法（partitioning method） 划分方法首先根据给定要构建划分的数目k创建一个初始划分，然后采用一种迭代的重定位技术，尝试通过对象在划分间移动来改进划分。一个好的划分的一般准则是：在同一类中的对象之间尽可能“接近”或相关，而不同类中的对象之间尽可能“远离”或不同。为了达到全局最优，基于划分的聚类会要求穷举所有可能的划分。实际上，绝大多数应用采用了以下两个比较流行的启发式方法：（a）K-平均（K-MEANS）算法，在该算法中，每个簇用该簇中对象的平均值来表示。（b）K-中心点（K-MEDOIDS）算法，在该算法中，每个簇用接近聚类中心的一个对象来表示。 1.K-means算法 K-means算法首先随机选择k个对象，每个对象代表一个聚类的质心。对于其余的每一个对象，根据该对象与各聚类质心之间的距离，把它分配到与之最相似的聚类中。然后，计算每个聚类的新质心。重复上述过程，直到准则函数会聚。通常采用的准则函数是平方误差准则函数。 K-means聚类算法的具体步骤如下： 1) 从数据集中选择k个质心C1，C2，… ，Ck作为初始的聚类中心； 2) 把每个对象分配到与之最相似的聚合。每个聚合用其中所有对象的均值来代表，“最相似”就是指距离最小。对于每个点Vi，找出一个质心Cj，使它们之间的距离d(Vj，Cj)最小，并把Vi分配到第j组； 3) 把所有的点都分配到相应的组之后，重新计算每个组的质心Cj； 4) 循环执行第2)步和第3)步，直到数据的划分不再发生变化。 该算法具有很好的可伸缩性，其计算复杂度为O(nkt)，其中，t是循环的次数。K-means聚类算法的不足之处在于它要多次扫描数据库，此外，它只能找出球形的类，而不能发现任意形状的类。还有，初始质心的选择对聚类结果有较大的影响，该算法对噪声很敏感。 2． K-medoids算法 K-medoids算法的过程和上述k-means的算法过程相似，唯一不同之处是：k-medoids算法用类中最靠近中心的一个对象来代表该聚类，而k-means算法用质心来代表聚类。在k-means算法中，对噪声非常敏感，因为一个极大的值会对质心的计算带来很大的影响。而k-medoid算法中，通过用中心来代替质心，可以有效地消除该影响。

先电大数据平台操作手册-XianDian-BigData-v2.1

南京第五十五所技术开发有限公司 版本：先电 Cloud-BigData-v2.1 发布日期：2017年02月21日 南京第五十五所技术开发有限公司 先电大数据平台 用户手册

版本修订说明

目录 1概述 (5) 1.1大数据简介 (5) 1.2先电大数据平台简介 (5) 2基本环境配置 (6) 2.1配置主机名 (7) 2.2修改hosts文件 (7) 2.3修改yum源 (7) 2.4配置ntp (8) 2.5配置SSH (9) 2.6禁用Transparent Huge Pages (9) 2.7安装配置JDK (10) 3配置ambari-server (11) 3.1安装MariaDB数据库 (11) 3.2安装配置ambari-server (12) 4配置ambari-agent (14) 5部署管理Hadoop集群 (14) 5.1部署Hadoop集群 (14) 5.2HDFS运维管理 (21) 5.3MapReduce (31) 6部署Hive数据仓库 (32) 6.1部署Hive (32) 6.1Hive用户指南 (34) 7部署Hbase分布式列数据库 (49) 7.1部署HBase (49) 7.2测试验证 (51) 7.3HBase用户指南 (51)

8部署Mahout数据挖据工具 (59) 8.1部署Mahout (59) 8.2测试验证 .................................................................................. 错误！未定义书签。9部署Pig数据分析平台 .. (63) 9.1部署Pig (63) 9.2Pig简介 (64) 9.3运行案例 (66)

学术英语(管理类)单词

学术英语单词(1-5) 第一单元 1.free enterprise自由企业制度 2.adversity不幸，逆境 3.capitalistic 资本主义的 https://www.sodocs.net/doc/883598604.html,pelling 令人信服的 5.array 大群，大量 6.stockholder 股东 7.work force 劳动力 8.prospective 可能的 9.underestimate 低估 10.dedication 奉献 11.perseverance 坚忍 12.mailable 可邮寄的 13.cooperative 合作完成的 14.on-demand 按要求的 15.billionaire 亿万富翁 16.undercapitalization 资本不足 17.convertible 敞篷汽车 18.sander 打磨机 19.vendor 卖家 20.stockbroker 股票经纪人 21.personality 名人 22.facet 一个方面 23.mutual fund 共同基金 24.oceanic evaporation 海洋蒸发 25.business plan 经营策划 26.customer service 顾客服务 27.fraud 欺骗 28.road map 指南 29.transaction 交易 30.price-targeting strategy 区别定价战略 31.pricing 定价 32.hassle 困难，麻烦 33.self-targeting 使自己成为目标 34.prise 撬开 35.insensitive 不敏感的，反应迟钝的 36.recipe 菜谱 37.make sth. of sb/sth. 利用（机遇） 38.illuminating 使清楚易懂的

大数据系统Benchmark综述ASurveyofBenchmarkinBigData

大数据系统Benchmark综述 闫义博1朱文强2 杨仝3李晓明3 （1北京大学深圳研究生院深圳 518055 2对外经济贸易大学信息学院北京 100029 3北京大学计算机 系北京 100871） 摘要：Benchmark是目前最主要的计算机系统性能评测技术，其评测的内容主要包括软件、硬件以及系统自身这三个方面中的一个或多个。在大数据时代背景下，与传统计算机系统相比，大数据相关的计算机系统具备了更高的多样性以及复杂性，因此benchmark评测技术将涵盖广泛的应用领域并提供多样的数据类型和复杂的数据操作。本文对benchmark评测基准中的测试规范进行了归纳总结，同时还列举了在大数据时代背景下benchmark评测技术开发中的一些挑战以及发展趋势。 关键词：基准测试，测试方法，大数据，性能 A Survey of Benchmark in Big Data Yan Yibo1, Zhu Wenqiang2, Yang Tong3, Li Xiaoming3 (1 Shenzhen Graduate School, Peking University, Shenzhe n, 518055, China; 2 School of Information Management, University of International Business and Economic, Beijin g, 100029, China; 3 Department of Computer Science, Peking University, Beijing, 100871, China) Abstract: Benchmark is currently the most important technique for evaluating a computer system. The content of assessment mainly includes one or more of the three aspects of the software, the hardware and the computer system itself. In the Big Data era, compared with traditional computer system, the diversity and complexity of big data related computer systems are higher. Therefore, benchmarking technology will cover a wide range of applications and provide a wide range of data types and complex data manipulation. This paper summarizes some testing specifications and methods in benchmark and lists several challenges to adaption to changes from big data era and development trend in the development of benchmarking. Keywords: benchmarks, benchmarking methodology, big data, performance

Big data 大数据

Big Data: Is it a strategic tool? Submit to:Dr JamshidParvar Date:23/03/2014 Student Name: KAIYI CHENG Student ID: 9037424 Words: 1547

Content Introduction (3) ‘Big data’ can help business success (4) ‘Big data’ can save business (5) Recommendations (6) Conclusion (7) References (8)

Introduction Nowadays, there are more and more business people focusing on the ‘Big data’. There are about 2.5 Exabyte of data are created each day in 2012 and this volume has doubled around every 3 years (McAfee & Brynjolfsson, 2012). It is obviously that the data has now everywhere in our lives let alone to business. However, what the ‘Big data’ will bring to us is uncertainty. Can it help the business enterprises to be successful? Does it have the ability to save the business from struggling? These will be found out in this essay. Firstly, the essay will introduce some cases that the enterprises success by using the Big data as a strategic tool. Secondly, some examples that ‘Big data’can save the business from dangerous will be given. Last but not least, the recommendation of how to use the ‘Big data’ as a strategic tool will be listed. And finally a conclusion will be showed out.

先电大数据系统用户手册-Cloud-BigData-v1.2

云计算大数据搭建 操作手册 版本：先电Cloud-BigData-v1.2发布日期：2015.3.7 南京第五十五所技术开发有限公司

版本修订说明 修订版本修订时间修订说明 Cloud-BigData-v1.22014年3月7日先电大数据系统用户手册。

目录 1.环境介绍 (5) 2.1部署环境 (6) 2.2ip地址和主机名 (6) 2.Sahara部署 (6) 2.1安装Sahara (6) 2.2修改Mysql数据库配置文件 (6) 2.3创建Sahara数据库 (7) 2.4创建Sahara相关的Keystone认证信息 (7) 2.5修改Sahara配置文件 (7) 2.6创建Sahara数据库表 (8) 2.7启动Sahara服务 (8) 3.安装和配置OpenStack Sahara用户界面 (9) 3.1安装用户操作界面 (9) 3.2修改用户配置文件 (9) 3.2.1修改python文件添加Sahara到Dashboard上 (9) 3.2.2指定Neutron网络作为云网络服务 (9) 3.3.3重启服务 (10) 4.配置Neutron Metadata (10) 4.1修改控制节点的Metadata文件 (10) 4.1.1修改配置 (10) 4.1.2启动服务 (11) 4.2修改计算节点Nova文件 (11) 4.2.1在DEFAULT下添加如下内容 (11) 4.2.2在libvirt下添加如下内容 (11) 4.2.3启动相关Nova服务 (11) 4.3修改计算节点neutron metadata配置文件 (12) 4.3.1修改etc/neutron/metadata_agent.ini (12) 4.3.2重启相关服务 (12)

BigData大数据案例

永洪科技大数据实时分析 Big Data大数据，谈的不仅仅是数据量，其实包含了数据量(Volume)、时效性(Velocity)、多样性(Variety)、可疑性(Veracity)。 Hadoop具备低廉的硬件成本、开源的软件体系、较强的灵活性、允许用户自己修改代码等特点，同时能支持海量数据存储和计算任务。Hadoop Map Reduce适合通过批处理方式访问海量数据，但无法满足海量数据的实时处理的需求。 永洪科技基于自有技术研发的一款数据存储、数据处理的软件Yonghong Z-Data Mart是一款专业的数据集市软件。实时商业智能建设的主要目标是支持实时决策，这就对海量数据处理的即时、快速、稳定提出了更高的要求。Yonghong Z-Suite Map Reduce解决方案更好的实现了这些特点： 完全放弃了心跳机制，采用实时信息交换底层，进行实时的Map-Reduce任务分配与执行。这一信息交换底层能够保障几十甚至上百个节点之间的高效信息交换，使得实时的Map-Reduce 任务分配与执行能够在毫秒级完成任务分解与派发工作。 Map Reduce任务服务于海量数据处理，任务清晰。通过在Map Node中预先部署Map的数据处理和数据分析功能的代码文件集，在Reduce节点中预先部署Reduce的数据处理和数据分析功能的代码文件集，在运行Job之前，每个Map和Reduce节点已经具备了相应的数据处理和分析能力。这种方式极大地减少了实时传输和部署的时长。 直接在各节点之间传输中间结果和最终结果(Stream Computing)。由于Map-Reduce采用了具有自主知识产权的高效率的实时信息交换底层，这一底层保障了大量传输Map的中间结果、Reduce的中间结果及最终结果的实效性。 本文档主要介绍两个案例，一个是互联网行业大数据案例，一个是电信行业的大数据案例。互联网大数据案例 案例背景 某著名咨询公司用户行为分析系统面临问题：实时分析的数据量大，基于Hive 的分析系统不够实时，但预算有限。 问题解决步骤 1. 首先提出了测试方案： 90 天细节数据约50 亿条导入Yonghong?DM，再定制Dashboard 分析。 2. 简单测试： 先通过5 台PC?Server，导入1-2 天的数据，演示如何ETL，如何做简单应用。 3. 按照提出的测试方案开始导入90 天的数据，在导入数据中解决了如下问题： 解决步长问题，有效访问次数，?在几个分组内，停留时间大于30 分钟。 解决HBase 数据和SQL?Server 数据的关联问题。 解决分组太多，Span 过多的问题。

BIG DATA大数据

BIG DATA Big data is now part of the P3 syllabus: C1(e) Discuss how big data can be used to inform and implement business strategy. There are many definitions of the term ‘big data’ but most suggest something like the following: 'Extremely large collections of data (data sets) that may be analysed to reveal patterns, trends, and associations, especially relating to human behaviour and interactions.' In addition, many definitions also state that the data sets are so large that conventional methods of storing and processing the data will not work. In 2001 Doug Laney, an analyst with Gartner (a large US IT consultancy company) stated that big data has the following characteristics, known as the 3Vs: ?Volume ?Variety ?Velocity These characteristics, and sometimes additional ones, have been generally adopted as the essential qualities of big data. The commonest fourth 'V' that is sometimes added is: Veracity: is the data true and can its accuracy be relied upon? Volume The volume of big data held by large companies such as Walmart (supermarkets), Apple and EBay is measured in multiple petabytes. What is a petabyte? It’s 1015 bytes (characters) of information. A typical disc on a personal computer (PC) holds 109 bytes (a gigabyte), so the big data depositories of these companies hold at least the data that could typically be held on 1 million PCs, perhaps even 10 to 20 million PCs. These numbers probably mean little even when converted into equivalent PCs. It is more instructive to list some of the types of data that large companies will typically store.