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超人学院

MySQL:世界最流行的开源数据库;

PostgreSQL:世界最先进的开源数据库;

Oracle 数据库:对象-关系型数据库管理系统。

框架

Apache Hadoop:分布式处理架构,结合了MapReduce(并行处理)、YARN(作业调度)和HDFS(分布式文件系统);

Tigon:高吞吐量实时流处理框架。

分布式编程

AddThis Hydra :最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统;

AMPLab SIMR:用在Hadoop MapReduce v1上运行Spark;

Apache Beam:为统一的模型以及一套用于定义和执行数据处理工作流的特定SDK语言; Apache Crunch:一个简单的Java API,用于执行在普通的MapReduce实现时比较单调的连接、数据聚合等任务;

Apache DataFu:由LinkedIn开发的针对Hadoop and 和Pig的用户定义的函数集合; Apache Flink:具有高性能的执行时间和自动程序优化;

Apache Gora:内存中的数据模型和持久性框架;

Apache Hama:BSP(整体同步并行)计算框架;

Apache MapReduce :在集群上使用并行、分布式算法处理大数据集的编程模型; Apache Pig :Hadoop中,用于处理数据分析程序的高级查询语言;

Apache REEF :用来简化和统一低层大数据系统的保留性评估执行框架;

Apache S4 :S4中流处理与实现的框架;

Apache Spark :内存集群计算框架;

Apache Spark Streaming :流处理框架,同时是Spark的一部分;

Apache Storm :Twitter流处理框架,也可用于YARN;

Apache Samza :基于Kafka和YARN的流处理框架;

Apache Tez :基于YARN,用于执行任务中的复杂DAG(有向无环图);

Apache Twill :基于YARN的抽象概念,用于减少开发分布式应用程序的复杂度; Cascalog:数据处理和查询库;

Cheetah :在MapReduce之上的高性能、自定义数据仓库;

Concurrent Cascading :在Hadoop上的数据管理/分析框架;

Damballa Parkour :用于Clojure的MapReduce库;

Datasalt Pangool :可选择的MapReduce范例;

DataTorrent StrAM :为实时引擎,用于以尽可能畅通的方式、最小的开支和对性能最小的影响,实现分布式、异步、实时的内存大数据计算;

Facebook Corona :为Hadoop做优化处理,从而消除单点故障;

Facebook Peregrine :MapReduce框架;

Facebook Scuba :分布式内存数据存储;

Google Dataflow :创建数据管道,以帮助其分析框架;

Netflix PigPen :为MapReduce,用于编译成Apache Pig;

Nokia Disco :由Nokia开发的MapReduc获取、转换和分析数据;

Google MapReduce :MapReduce框架;

Google MillWheel :容错流处理框架;

JAQL :用于处理结构化、半结构化和非结构化数据工作的声明性编程语言;

Kite :为一组库、工具、实例和文档集,用于使在Hadoop的生态系统上建立系统更加容易;

Metamarkets Druid :用于大数据集的实时e框架;

Onyx :分布式云计算;

Pinterest Pinlater :异步任务执行系统;

Pydoop :用于Hadoop的Python MapReduce和HDFS API;

Rackerlabs Blueflood :多租户分布式测度处理系统;

Stratosphere :通用集群计算框架;

Streamdrill :用于计算基于不同时间窗口的事件流的活动,并找到最活跃的一个; Tuktu :易于使用的用于分批处理和流计算的平台,通过Scala、Akka和Play所建; Twitter Scalding:基于Cascading,用于Map Reduce工作的Scala库;

Twitter Summingbird :在Twitter上使用Scalding和Storm串流MapReduce; Twitter TSAR :Twitter上的时间序列聚合器。

分布式文件系统

Apache HDFS:在多台机器上存储大型文件的方式;

BeeGFS:以前是FhGFS,并行分布式文件系统;

Ceph Filesystem:设计的软件存储平台;

Disco DDFS:分布式文件系统;

Facebook Haystack:对象存储系统;

Google Colossus:分布式文件系统(GFS2);

Google GFS:分布式文件系统;

Google Megastore:可扩展的、高度可用的存储;

GridGain:兼容GGFS、Hadoop内存的文件系统;

Lustre file system:高性能分布式文件系统;

Quantcast File System QFS:开源分布式文件系统;

Red Hat GlusterFS:向外扩展的附网存储(Network-attached Storage)文件系统; Seaweed-FS:简单的、高度可扩展的分布式文件系统;

Alluxio:以可靠的存储速率在跨集群框架上文件共享;

Tahoe-LAFS:分布式云存储系统;

文件数据模型

Actian Versant:商用的面向对象数据库管理系统;

Crate Data:是一个开源的大规模可扩展的数据存储,需要零管理模式;

Facebook Apollo:Facebook的Paxos算法,类似于NoSQL数据库;

jumboDB:基于Hadoop的面向文档的数据存储;

LinkedIn Espresso:可横向扩展的面向文档的NoSQL数据存储;

MarkLogic:模式不可知的企业版NoSQL数据库技术;

MongoDB:面向文档的数据库系统;

RavenDB:一个事务性的,开源文档数据库;

RethinkDB:支持连接查询和群组依据等查询的文档型数据库。

Key Map 数据模型

注意:业内存在一些术语混乱,有两个不同的东西都叫做“列式数据库”。这里列出的有一些是围绕“key-map”数据模型而建的分布式、持续型数据库,其中所有的数据都有(可能

综合了)键,并与映射中的键-值对相关联。在一些系统中,多个这样的值映射可以与键相关联,并且这些映射被称为“列族”(具有映射值的键被称为“列”)。

另一组也可称为“列式数据库”的技术因其存储数据的方式而有别于前一组,它在磁盘上或在存储器中——而不是以传统方式,即所有既定键的键值都相邻着、逐行存储。这些系统也彼此相邻来存储所有列值,但是要得到给定列的所有值却不需要以前那么繁复的工作。前一组在这里被称为“key map数据模型”,这两者和Key-value 数据模型之间的界限是相当模糊的。后者对数据模型有更多的存储格式,可在列式数据库中列出。

Apache Accumulo:内置在Hadoop上的分布式键/值存储;

Apache Cassandra:由BigTable授权,面向列的分布式数据存储;

Apache HBase:由BigTable授权,面向列的分布式数据存储;

Facebook HydraBase:Facebook所开发的HBase的衍化品;

Google BigTable:面向列的分布式数据存储;

Google Cloud Datastore:为完全管理型的无模式数据库,用于存储在BigTable上非关系型数据;

Hypertable:由BigTable授权,面向列的分布式数据存储;

InfiniDB:通过MySQL的接口访问,并使用大规模并行处理进行并行查询;

Tephra:用于HBase处理;

Twitter Manhattan:Twitter的实时、多租户分布式数据库。

键-值数据模型

Aerospike:支持NoSQL的闪存优化,数据存储在内存。开源,“’C'(不是Java或Erlang)中的服务器代码可精确地调整从而避免上下文切换和内存拷贝”。

Amazon DynamoDB:分布式键/值存储,Dynamo论文的实现;

Edis:为替代Redis的协议兼容的服务器;

ElephantDB:专门研究Hadoop中数据导出的分布式数据库;

EventStore:分布式时间序列数据库;

GridDB:适用于存储在时间序列中的传感器数据;

LinkedIn Krati:简单的持久性数据存储,拥有低延迟和高吞吐量;

Linkedin Voldemort:分布式键/值存储系统;

Oracle NoSQL Database:Oracle公司开发的分布式键值数据库;

Redis:内存中的键值数据存储;

Riak:分散式数据存储;

Storehaus:Twitter开发的异步键值存储的库;

Tarantool:一个高效的NoSQL数据库和Lua应用服务器;

TiKV:由Google Spanner和HBase授权,Rust提供技术支持的分布式键值数据库; TreodeDB:可复制、共享的键-值存储,能提供多行原子写入。

图形数据模型

Apache Giraph:基于Hadoop的Pregel实现;

Apache Spark Bagel:可实现Pregel,为Spark的一部分;

ArangoDB:多层模型分布式数据库;

DGraph:一个可扩展的、分布式、低时延、高吞吐量的图形数据库,旨在为Google生产水平规模和吞吐量提供足够的低延迟,用于TB级的结构化数据的实时用户查询; Facebook TAO:TAO是facebook广泛用来存储和服务于社交图形的分布式数据存储; GCHQ Gaffer:GCHQ中的Gaffer是一个易于存储大规模图形的框架,其中节点和边缘都有统计数据;

Google Cayley:开源图形数据库;

Google Pregel :图形处理框架;

GraphLab PowerGraph:核心C ++ GraphLab API和建立在GraphLab API之上的高性能机器学习和数据挖掘工具包的集合;

GraphX:Spark中的弹性分布式图形系统;

Gremlin:图形追踪语言;

Infovore:以RDF为中心的Map / Reduce框架;

Intel GraphBuilder:在Hadoop上构建大规模图形的工具;

MapGraph:用于在GPU上大规模并行图形处理;

Neo4j:完全用Java写入的图形数据库;

OrientDB:文档和图形数据库;

Phoebus:大型图形处理框架;

Titan:建于Cassandra的分布式图形数据库;

Twitter FlockDB:分布式图形数据库。

NewSQL数据库

Actian Ingres:由商业支持,开源的SQL关系数据库管理系统;

Amazon RedShift:基于PostgreSQL的数据仓库服务;

BayesDB:面向统计数值的SQL数据库;

CitusDB:通过分区和复制横向扩展PostgreSQL;

Cockroach:可扩展、地址可复制、交易型的数据库;

Datomic:旨在产生可扩展、灵活的智能应用的分布式数据库;

FoundationDB:由F1授意的分布式数据库;

Google F1:建立在Spanner上的分布式SQL数据库;

Google Spanner:全球性的分布式半关系型数据库;

H-Store:是一个实验性主存并行数据库管理系统,用于联机事务处理(OLTP)应用的优化; Haeinsa:基于Percolator,HBase的线性可扩展多行多表交易库; HandlerSocket:MySQL/MariaDB的NoSQL插件;

InfiniSQL:无限可扩展的RDBMS;

MemSQL:内存中的SQL数据库,其中有优化的闪存列存储;

NuoDB:SQL / ACID兼容的分布式数据库;

Oracle TimesTen in-Memory Database:内存中具有持久性和可恢复性的关系型数据库管理系统;

Pivotal GemFire XD:内存中低延时的分布式SQL数据存储,可为内存列表数据提供SQL 接口,在HDFS中较持久化;

SAP HANA:是在内存中面向列的关系型数据库管理系统;

SenseiDB:分布式实时半结构化的数据库;

Sky:用于行为数据的灵活、高性能分析的数据库;

SymmetricDS:用于文件和数据库同步的开源软件;

Map-D:为GPU内存数据库,也为大数据分析和可视化平台;

TiDB:TiDB是分布式SQL数据库,基于谷歌F1的设计灵感;

VoltDB:自称为最快的内存数据库。

列式数据库

注意:请在键-值数据模型阅读相关注释。

Columnar Storage:解释什么是列存储以及何时会需要用到它;

Actian Vector:面向列的分析型数据库;

C-Store:面向列的DBMS;

MonetDB:列存储数据库;

Parquet:Hadoop的列存储格式;

Pivotal Greenplum:专门设计的、专用的分析数据仓库,类似于传统的基于行的工具,提供了一个列式工具;

Vertica:用来管理大规模、快速增长的大量数据,当用于数据仓库时,能够提供非常快的查询性能;

Google BigQuery :谷歌的云产品,由其在Dremel的创始工作提供支持;

Amazon Redshift :亚马逊的云产品,它也是基于柱状数据存储后端。

时间序列数据库

Cube:使用MongoDB来存储时间序列数据;

Axibase Time Series Database:在HBase之上的分布式时间序列数据库,它包括内置的Rule Engine、数据预测和可视化;

Heroic:基于Cassandra和Elasticsearch的可扩展的时间序列数据库;

InfluxDB:分布式时间序列数据库;

Kairosdb:类似于OpenTSDB但会考虑到Cassandra;

OpenTSDB:在HBase上的分布式时间序列数据库;

Prometheus:一种时间序列数据库和服务监测系统;

Newts:一种基于Apache Cassandra的时间序列数据库。

类SQL处理

Actian SQL for Hadoop:高性能交互式的SQL,可访问所有的Hadoop数据;

Apache Drill:由Dremel授意的交互式分析框架;

Apache HCatalog:Hadoop的表格和存储管理层;

Apache Hive:Hadoop的类SQL数据仓库系统;

Apache Optiq:一种框架,可允许高效的查询翻译,其中包括异构性及联合性数据的查询; Apache Phoenix:Apache Phoenix 是HBase 的SQL 驱动;

Cloudera Impala:由Dremel授意的交互式分析框架;

Concurrent Lingual:Cascading中的类SQL查询语言;

Datasalt Splout SQL:用于大数据集的完整的SQL查询工具;

Facebook PrestoDB:分布式SQL查询工具;

Google BigQuery:交互式分析框架,Dremel的实现;

Pivotal HAWQ:Hadoop的类SQL的数据仓库系统;

RainstorDB:用于存储大规模PB级结构化和半结构化数据的数据库;

Spark Catalyst:用于Spark和Shark的查询优化框架;

SparkSQL:使用Spark操作结构化数据;

Splice Machine:一个全功能的Hadoop上的SQL RDBMS,并带有ACID事务; Stinger:用于Hive的交互式查询;

Tajo:Hadoop的分布式数据仓库系统;

Trafodion:为企业级的SQL-on-HBase针对大数据的事务或业务工作负载的解决方案。数据摄取

Amazon Kinesis:大规模数据流的实时处理;

Apache Chukwa:数据采集系统;

Apache Flume:管理大量日志数据的服务;

Apache Kafka:分布式发布-订阅消息系统;

Apache Sqoop:在Hadoop和结构化的数据存储区之间传送数据的工具;

Cloudera Morphlines:帮助Solr、HBase和HDFS完成ETL的框架;

Facebook Scribe:流日志数据聚合器;

Fluentd:采集事件和日志的工具;

Google Photon:实时连接多个数据流的分布式计算机系统,具有高可扩展性和低延迟性; Heka:开源流处理软件系统;

HIHO:用Hadoop连接不同数据源的框架;

Kestrel:分布式消息队列系统;

LinkedIn Databus:对数据库更改捕获的事件流;

LinkedIn Kamikaze:压缩已分类整型数组的程序包;

LinkedIn White Elephant:日志聚合器和仪表板;

Logstash:用于管理事件和日志的工具;

Netflix Suro:像基于Chukwa 的Storm和Samza一样的日志聚合器;

Pinterest Secor:是实现Kafka日志持久性的服务;

Linkedin Gobblin:LinkedIn的通用数据摄取框架;

Skizze:是一种数据存储略图,使用概率性数据结构来处理计数、略图等相关的问题; StreamSets Data Collector:连续大数据采集的基础设施,可简单地使用IDE。

服务编程

Akka Toolkit:JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间;

Apache Avro:数据序列化系统;

Apache Curator:Apache ZooKeeper的Java库;

Apache Karaf:在任何OSGi框架之上运行的OSGi运行时间;

Apache Thrift:构建二进制协议的框架;

Apache Zookeeper:流程管理集中式服务;

Google Chubby:一种松耦合分布式系统锁服务;

Linkedin Norbert:集群管理器;

OpenMPI:消息传递框架;

Serf:服务发现和协调的分散化解决方案;

Spotify Luigi:一种构建批处理作业的复杂管道的Python包,它能够处理依赖性解析、工作流管理、可视化、故障处理、命令行一体化等等问题;

Spring XD:数据摄取、实时分析、批量处理和数据导出的分布式、可扩展系统; Twitter Elephant Bird:LZO压缩数据的工作库;

Twitter Finagle:JVM的异步网络堆栈。

调度

Apache Aurora:在Apache Mesos之上运行的服务调度程序;

Apache Falcon:数据管理框架;

Apache Oozie:工作流作业调度程序;

Chronos:分布式容错调度;

Linkedin Azkaban:批处理工作流作业调度;

Schedoscope:Hadoop作业敏捷调度的Scala DSL;

Sparrow:调度平台;

Airflow:一个以编程方式编写、调度和监控工作流的平台。

机器学习

Apache Mahout:Hadoop的机器学习库;

brain:JavaScript中的神经网络;

Cloudera Oryx:实时大规模机器学习;

Concurrent Pattern:Cascading的机器学习库;

convnetjs:Javascript中的机器学习,在浏览器中训练卷积神经网络(或普通网络); Decider:Ruby中灵活、可扩展的机器学习;

ENCOG:支持多种先进算法的机器学习框架,同时支持类的标准化和处理数据; etcML:机器学习文本分类;

Etsy Conjecture:Scalding中可扩展的机器学习;

Google Sibyl:Google中的大规模机器学习系统;

GraphLab Create:Python的机器学习平台,包括ML工具包、数据工程和部署工具的广泛集合;

H2O:Hadoop统计性的机器学习和数学运行时间;

MLbase:用于BDAS堆栈的分布式机器学习库;

MLPNeuralNet:针对iOS和Mac OS X的快速多层感知神经网络库; MonkeyLearn:使文本挖掘更为容易,从文本中提取分类数据;

nupic:智能计算的Numenta平台,它是一个启发大脑的机器智力平台,基于皮质学习算法的精准的生物神经网络;

PredictionIO:建于Hadoop、Mahout和Cascading上的机器学习服务器; SAMOA:分布式流媒体机器学习框架;

scikit-learn:scikit-learn为Python中的机器学习;

Spark MLlib:Spark中一些常用的机器学习(ML)功能的实现;

Vowpal Wabbit:微软和雅虎发起的学习系统;

WEKA:机器学习软件套件;

BidMach:CPU和加速GPU的机器学习库。

基准测试

Apache Hadoop Benchmarking:测试Hadoop性能的微基准;

Berkeley SWIM Benchmark:现实大数据工作负载基准测试;

Intel HiBench:Hadoop基准测试套件;

PUMA Benchmarking:MapReduce应用的基准测试套件;

Yahoo Gridmix3:雅虎工程师团队的Hadoop集群基准测试。

安全性

Apache Knox Gateway:Hadoop集群安全访问的单点;

Apache Sentry:存储在Hadoop的数据安全模块。

系统部署

Apache Ambari:Hadoop管理的运作框架;

Apache Bigtop:Hadoop生态系统的部署框架;

Apache Helix:集群管理框架;

Apache Mesos:集群管理器;

Apache Slider:一种YARN应用,用来部署YARN中现有的分布式应用程序; Apache Whirr:运行云服务的库集;

Apache YARN:集群管理器;

Brooklyn:用于简化应用程序部署和管理的库;

Buildoop:基于Groovy语言,和Apache BigTop类似;

Cloudera HUE:和Hadoop进行交互的Web应用程序;

Facebook Prism:多数据中心复制系统;

Google Borg:作业调度和监控系统;

Google Omega:作业调度和监控系统;

Hortonworks HOYA:可在YARN上部署HBase集群的应用; Marathon:用于长期运行服务的Mesos框架。

应用程序

Adobe spindle:使用Scala、Spark和Parquet处理的下一代web分析; Apache Kiji:基于HBase,实时采集和分析数据的框架;

Apache Nutch:开源网络爬虫;

Apache OODT:用于NASA科学档案中数据的捕获、处理和共享; Apache Tika:内容分析工具包;

Argus:时间序列监测和报警平台;

Countly:基于Node.js和MongoDB,开源的手机和网络分析平台; Domino:运行、规划、共享和部署模型——没有任何基础设施; Eclipse BIRT:基于Eclipse的报告系统;

Eventhub:开源的事件分析平台;

Hermes:建于Kafka上的异步消息代理;

HIPI Library:在Hadoop’s MapReduce上执行图像处理任务的API; Hunk:Hadoop的Splunk分析;

Imhotep:大规模分析平台;

MADlib:RDBMS的用于数据分析的数据处理库;

Kylin:来自eBay的开源分布式分析工具;

PivotalR:Pivotal HD / HAWQ和PostgreSQL中的R;

Qubole:为自动缩放Hadoop集群,内置的数据连接器;

Sense:用于数据科学和大数据分析的云平台;

SnappyData:用于实时运营分析的分布式内存数据存储,提供建立在Spark单一集成集群中的数据流分析、OLTP(联机事务处理)和OLAP(联机分析处理);

Snowplow:企业级网络和事件分析,由Hadoop、Kinesis、Redshift 和Postgres提供技术支持;

SparkR:Spark的R前端;

Splunk:用于机器生成的数据的分析;

Sumo Logic:基于云的分析仪,用于分析机器生成的数据;

Talend:用于YARN、Hadoop、HBASE、Hive、HCatalog和Pig的统一开源环境; Warp:利用大数据(OS X app)的实例查询工具。

搜索引擎与框架

Apache Lucene:搜索引擎库;

Apache Solr:用于Apache Lucene的搜索平台;

ElasticSearch:基于Apache Lucene的搜索和分析引擎;

Enigma.io:为免费增值的健壮性web应用,用于探索、筛选、分析、搜索和导出来自网络的大规模数据集;

Facebook Unicorn:社交图形搜索平台;

Google Caffeine:连续索引系统;

Google Percolator:连续索引系统;

TeraGoogle:大型搜索索引;

HBase Coprocessor:为Percolator的实现,HBase的一部分;

Lily HBase Indexer:快速、轻松地搜索存储在HBase的任何内容;

LinkedIn Bobo:完全由Java编写的分面搜索的实现,为Apache Lucene的延伸; LinkedIn Cleo:为一个一个灵活的软件库,使得局部、无序、实时预输入的搜索实现了快速发展;

LinkedIn Galene:LinkedIn搜索架构;

LinkedIn Zoie:是用Java编写的实时搜索/索引系统;

Sphinx Search Server:全文搜索引擎

MySQL的分支和演化

Amazon RDS:亚马逊云的MySQL数据库;

Drizzle:MySQL的6.0的演化;

Google Cloud SQL:谷歌云的MySQL数据库;

MariaDB:MySQL的增强版嵌入式替代品;

MySQL Cluster:使用NDB集群存储引擎的MySQL实现;

Percona Server:MySQL的增强版嵌入式替代品;

ProxySQL:MySQL的高性能代理;

TokuDB:用于MySQL和MariaDB的存储引擎;

WebScaleSQL:运行MySQL时面临类似挑战的几家公司,它们的工程师之间的合作。PostgreSQL的分支和演化

Yahoo Everest –multi-peta-byte database / MPP derived by PostgreSQL. HadoopDB:MapReduce和DBMS的混合体;

IBM Netezza:高性能数据仓库设备;

Postgres-XL:基于PostgreSQL,可扩展的开源数据库集群;

RecDB:完全建立在PostgreSQL内部的开源推荐引擎;

Stado:开源MPP数据库系统,只针对数据仓库和数据集市的应用程序;

Yahoo Everest:PostgreSQL可以推导多字节P比特数据库/MPP。Memcached的分支和演化

Facebook McDipper:闪存的键/值缓存;

Facebook Memcached:Memcache的分支;

Twemproxy:Memcached和Redis的快速、轻型代理;

Twitter Fatcache:闪存的键/值缓存;

Twitter Twemcache:Memcache的分支。

嵌入式数据库

Actian PSQL:Pervasive Software公司开发的ACID兼容的DBMS,在应用程序中嵌入了优化;

BerkeleyDB:为键/值数据提供一个高性能的嵌入式数据库的一个软件库; HanoiDB:Erlang LSM BTree存储;

LevelDB:谷歌写的一个快速键-值存储库,它提供了从字符串键到字符串值的有序映射; LMDB:Symas开发的超快、超紧凑的键-值嵌入的式数据存储;

RocksDB:基于性LevelDB,用于快速存储的嵌入式持续性键-值存储。

商业智能

BIME Analytics:商业智能云平台;

Chartio:精益业务智能平台,用于可视化和探索数据;

datapine:基于云的自助服务商业智能工具;

Jaspersoft:功能强大的商业智能套件;

Jedox Palo:定制的商业智能平台;

Microsoft:商业智能软件和平台;

Microstrategy:商业智能、移动智能和网络应用软件平台;

Pentaho:商业智能平台;

Qlik:商业智能和分析平台;

Saiku:开源的分析平台;

SpagoBI:开源商业智能平台;

Tableau:商业智能平台;

Zoomdata:大数据分析;

Jethrodata:交互式大数据分析。

数据可视化

Airpal:用于PrestoDB的网页UI;

Arbor:利用网络工作者和jQuery的图形可视化库;

Banana:对存储在Kibana中Solr. Port的日志和时戳数据进行可视化;

Bokeh:一个功能强大的Python交互式可视化库,它针对要展示的现代web浏览器,旨在为D3.js风格的新奇的图形提供优雅简洁的设计,同时在大规模数据或流数据集中,通过高性能交互性来表达这种能力;

C3:基于D3可重复使用的图表库;

CartoDB:开源或免费增值的虚拟主机,用于带有强大的前端编辑功能和API的地理空间数据库;

chartd:只带Img标签的反应灵敏、兼容Retina的图表;

Chart.js:开源的HTML5图表可视化效果;

Chartist.js:另一个开源HTML5图表可视化效果;

Crossfilter:JavaScript库,用于在浏览器中探索多元大数据集,用Dc.js和D3.js.效果很好;

Cubism:用于时间序列可视化的JavaScript库;

Cytoscape:用于可视化复杂网络的JavaScript库;

DC.js:维度图表,和Crossfilter一起使用,通过D3.js呈现出来,它比较擅长连接图表/附加的元数据,从而徘徊在D3的事件附近;

D3:操作文件的JavaScript库;

https://www.sodocs.net/doc/908619731.html,pose:从可重复使用的图表和组件构成复杂的、数据驱动的可视化;

D3Plus:一组相当强大的可重用的图表,还有D3.js的样式;

Echarts:百度企业场景图表;

Envisionjs:动态HTML5可视化;

FnordMetric:写SQL查询,返回SVG图表,而不是表;

Freeboard:针对IOT和其他Web混搭的开源实时仪表盘构建;

Gephi:屡获殊荣的开源平台,可视化和操纵大型图形和网络连接,有点像Photoshop,但是针对于图表,适用于Windows和Mac OS X;

Google Charts:简单的图表API;

Grafana:石墨仪表板前端、编辑器和图形组合器;

Graphite:可扩展的实时图表;

Highcharts:简单而灵活的图表API;

数据挖掘毕业论文题目

数据挖掘毕业论文题目 数据挖掘毕业论文题目本文简介:数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点,其应用也渗透到了其他各大领域。以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目,希望对你有用。数据挖掘毕业论文题目一: 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce 的大规模数据挖掘 数据挖掘毕业论文题目本文内容: 数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点,其应用也渗透到了其他各大领域。以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目,希望对你有用。数据挖掘毕业论文题目一: 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究 4、地质环境数据仓库联机分析处理与数据挖掘研究 5、面向属性与关系的隐私保护数据挖掘理论研究 6、基于多目标决策的数据挖掘方法评估与应用 7、基于数据挖掘的煤矿安全可视化管理研究 8、基于大数据挖掘的药品不良反应知识整合与利用研究 9、基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化方法研究 10、基于支持向量机的空间数据挖掘方法及其在旅游地理经济分析中的应用 11、移动对象轨迹数据挖掘方法研究 12、基于数据挖掘的成本管理方法研究 13、基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究 14、面向交通服务的多源移动轨迹数据挖掘与多尺度居民活动的知识发现 15、面向电信领域的数据挖掘关键技术研究 16、面向精确营销基于数据挖掘的3G用户行为模型及实证研究 17、隐私保护的数据挖掘算法研究 18、造纸过程能源管理系统中数据挖掘与能耗预测方法的研究 19、基于数据挖掘的甲肝医疗费用影响因素与控制策略研究 20、基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究 21、基于数据挖掘的单纯冠心病与冠心病合并糖尿病的证治规律对比研究 22、基于数理统计与数据挖掘的《伤寒论》温里法类方方证辨治规律研究 23、大规模数据集高效数据挖掘算法研究24、半结构化数据挖掘若干问题研究 25、基于数据挖掘与信息融合的瓦斯灾害预测方法研究 26、基于数据挖掘技术的模糊推理系统 27、基于CER模式的针

数据库原理复习资料整理

第一章 1.四大基本概念: 数据:数据库中存储的基本对象,它是描述事物的符号记录。种类有:文字、图形、图象、声音等。特点是:数据与其语义是不可分的。 数据库:(Database,简称DB)是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据集合。其特点是:数据按一定的数据模型组织、描述和储存;可为各种用户共享;冗余度较小;数据独立性较高;易扩展。(特点:永久存储、有组织、可共享) 数据库管理系统:是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。 数据库管理系统的主要功能:数据定义功能;数据组织、存储和管理;数据操纵功能;数据库的事物管理和运行管理;数据库的建立和维护功能;其他功能。 数据库系统:是指在计算机系统中引入数据库后的系统。一般由数据库、数据库管理系统(及其开发工具)、应用系统、数据库管理员(和用户)构成。 在不引起混淆的情况下常常把数据库系统简称为数据库。 2.数据管理技术的三个阶段及其特点 人工管理阶段:特点:1、数据不保存。 2、没有软件系统对数据进行管理。 3、这一时期没有文件的概念,数据的组织方式必须由程序员自行设计。 4、一组数据对应一组程序,数据是不共享的。 5、数据不具有独立性,当数据结构发生变化时,应用程序要变化。 文件系统阶段:特点:1、数据可以长期保存。 2、由文件系统管理数据。 3、数据共享性差, 冗余度大—文件是面向应用的。 4、数据独立性差—是不具有弹性的无结构的数据集合,文件之间是孤立的,不能反映事物间联系。 数据库系统阶段:特点:数据的管理者:DBMS 数据面向的对象:现实世界 数据的共享程度:共享性高 数据的独立性:高度的物理独立性和一定的逻辑独立性 数据的结构化:整体结构化 数据控制能力:由DBMS统一管理和控制 3、数据库系统的特点:数据结构化;数据的共享性高,冗余度低,易扩充;数据独立性高;数据有DBMS统一管理和控制。 4、数据模型的组成要素:数据结构、数据操作和完整性约束。 数据结构是对系统静态特性的描述。 数据操作是对系统动态特性的描述。 5、概念模型: 基本概念:实体:客观存在并可相互区别的事物称为实体。 属性:实体所具有的某一特性称为属性。 码:唯一标识实体的属性集称为码。 域:属性的取值范围称为该属性的域。 实体型:具有相同属性的实体具有的共同的特征和性质,即: 用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体。

数据的收集、整理、描述与分析报告

数据的收集、整理与描述——备课人:发 【问题】统计调查的一般过程是什么?统计调查对我们有什么帮助?统计调查一般包括收集数据、整理数据、描述数据和分析数据等过程;可以帮助我们更好地了解周围世界,对未知的事物作出合理的推断和预测. 一、数据处理的一般程序 二、回顾与思考 Ⅰ、数据的收集 1、收集数据的方法(在收集数据时,为了方便统计,可以用字母表示调查的各种类型。) ①问卷调查法:为了获得某个总体的信息,找出与该信息有关的因素,而编制的一些带有问题的问卷调查。 ②媒体调查法:如利用报纸、、电视、网络等媒体进行调查。 ③民意调查法:如投票选举。 ④实地调查法:如现场进行观察、收集和统计数据。 例1、调查下列问题,选择哪种方法比较恰当。 ①班里谁最适合当班长()②正在播出的某电视节目收视率() ③本班同学早上的起床时间()④黄河某段水域的水污染情况() 2、收集数据的一般步骤: ①明确调查的问题;——谁当班长最合适 ②确定调查对象;——全班同学 ③选择调查方法;——采用推荐的调查方法 ④展开调查;——每位同学将自己心目中认为最合适的写在纸上,投入推荐箱 ⑤统计整理调查结果;——由一位同学唱票,另一位同学记票(划正字),第三位同学在旁边监督。 ⑥分析数据的记录结果,作出合理的判断和决策; 3、收集数据的调查方式 (1)全面调查 定义:考察全体对象的调查叫做全面调查。

全面调查的常见方法:①问卷调查法;②访问调查法;③调查法; 特点:收集到的数据全面、准确,但花费多、耗时长、而且某些具有破坏性的调查不宜用全面调查;(2)抽样调查 定义:只抽取一部分对象进行调查,然后根据调查数据来推断全体对象的情况,这种方法是抽样调查。 总体:要考察的全体对象叫做总体; 个体:组成总体的每一个考察对象叫做个体; 样本:从总体中抽取的那一部分个体叫做样本。 样本容量:样本中个体的数目叫做样本容量(样本容量没有单位); 特点:省时省钱,调查对象涉及面广,容易受客观条件的限制,结果往往不如全面调查准确,且样本选取不当,会增大估计总体的误差。 性质:具有代表性与广泛性,即样本的选取要恰当,样本容量越大,越能较好地反映总体的情况。(代表性:总体是由有明显差异的几个部分组成时,每一个部分都应该按照一定的比例抽取到) (3)实际调查中常常采用抽样调查的方法获取数据,抽样调查的要什么? ①总体中每个个体都有相等的机会被抽到;②样本容量要适当. 例2、〔1〕判断下面的调查属于哪一种方式的调查。 ①为了了解七年级(22班)学生的视力情况(全面调查) ②我国第六次人口普查(全面调查) ③为了了解全国农民的收支情况(抽样调查) ④灯泡厂为了掌握一批灯泡的使用寿命情况(抽样调查) 〔2〕下面的调查适合用全面调查方式的是 . ①调查七年级十班学生的视力情况;②调查全国农民的年收入状况; ③调查一批刚出厂的灯泡的寿命;④调查各省市感染禽流感的病例。 〔3〕为了了解某七年级2000名学生的身高,从中抽取500名学生进行测量,对这个问题,下面的说确的是〔〕 A、2000名学生是总体 B、每个学生是个体 C、抽取的500名学生是样本 D、样本容量是500〔4〕请指出下列哪些抽查的样本缺少代表性: ①在大学生中调查我国青年的上网情况; ②从具有不同文化层次的市民中,调查市民的法治意识; ③抽查电信部门的家属,了解市民对电信服务的满意程度。 Ⅱ、数据的整理1、表格整理2、划记法

云计算毕业论文题目免费参考——毕业论文写作攻略

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

大大数据管理系统之大大数据可视化设计

数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理:李雪莉 组员:申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级:大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展,企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况,即时掌握突发性事件的详细信息,快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进,企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理,以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发,在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下,Web技术标准也随之高速发展,用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构,以及高功耗、高系统

资源占用,已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃,转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等,无需技术背景,人人都能实现数据可视化无论是电子表格,数据库还是 Hadoop 和云服务,都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合,当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时,带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法,而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域,在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值,其多样性和表现力吸引了许多从业者,而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形,都为我们搭建了新的桥梁,让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系,感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化,还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前,金融机构(银行,保险,基金,证劵等)面临着诸如利率汇率自由化,消费者行为改变,互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要,要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企

大数据开题报告

篇一:大数据时代内部控制-论文开题报告(初稿) 本科毕业论文(设计)开题报告1200年月日 2 篇二:开题报告 1042806125沈东东 (1) 江苏科技大学毕业论文(设计)开题报告概述表 篇三:大数据时代下微博广告的互动营销策略分析(开题报告) 武汉工程大学 本科生毕业设计(论文)开题报告 题目:大数据时代下微博广告的互动营销策略分析 学号 1007080128 姓名指导教师院(系)专业 日期 2014年3月23日 一、研究的背景及意义 近年来,近年来大数据(big data)一词被越来越多的人提及和热议,“数据”这个词我们都很容易理解,但“大数据”却让很多人觉得很遥远,深不可测。如今不管是大企业精英还是普通公众都在呼喊要积极适应大数据时代的变革,可真正做出成果的却寥寥无几。如何在大数据时代改革的浪潮中抢占先机,成为各行各业工作者们迫切想要解决的关键问题。 其实“大数据”并不是近几年才出现的一个专业词汇,最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,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。” 据悉,“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。而对于广告行业来说大数据时代的来临无疑带来了巨大的发展潜能。 大数据背后对消费者的精准洞察能够为广告主带来有效的决策和评估,这也是广大广告主们渴求大数据的最主要原因。近年来社会化媒体的热门特别是微博平台的火爆,给企业主们提供了一个跟消费者近距离互动交流的机会。通过微博的互动营销,深度挖掘消费者背后的行为数据,可以为企业主提供最精准的决策和评估,使广告效果最大化。 二、研究的主要内容和主要目标 主要内容 研究从当今大数据时代的背景出发,来分析微博广告的互动营销策略。首先阐释大数据时代的概念及对广告行业的影响,分析大数据时代下广告格局的变化以及广告精准决策和评估的突破。接着引出微博广告的热门,从微博平台的火热到微博广告的精准投放来论述微博广告的应用价值。同时从微博广告的营销模式中挖掘最具代表性的互动营销来进行分析,如何通过大数

大数据中心基础建设的发展及应用

大数据中心基础建设的发展及应用 在全球新冠肺炎疫情不断蔓延下,中央不断出台逆周期调节政策,其中加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度,备受市场关注。 移动互联网时代,数据流量不断增加。据统计2019年我国移动互联网用户每户平均月流量为7.82GB,是2018年的1.69倍,企业数据也呈现爆发式增长。不过,目前只有不到2%的企业数据被存储下来,其中只有10%被用于数据分析。这说明,我国数据存储利用能力存在很大缺口。在这样的背景下,大数据中心也就是IDC的重要性日益凸显。大数据中心是数据存储、处理和交互的中心,被认为是当前的新型基础设施之一。 本文将重点针对大数据中心在未来市场的前景及应用作出分析。 一、大数据中心的概念 在了解大数据中心之前首先要了解什么是大数据。大数据(big data),指常规的数据库技术难以完成捕捉、存储、管理和分析的数据集合。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。 而大数据中心就是完成数据的捕捉、存储、管理和分析的基础设施。它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备(例如通信和存储系统),还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 二、大数据中心的发展 数据中心(IDC)的发展历史: 数据中心历经了多年的发展,目前已处于超融合架构阶段。数据中心最初出现在20世纪60年代,主要用来容纳计算机系统、存储系统、电力设备等相关组件。20世纪90年代初,“数据中心”一词开始流行,主要是指将服务器单独放在一个房间,并将设备进行布线和链接。2000年前后,互联网爆发式增

调查资料的整理步骤

调查资料的整理步骤 篇一:档案归档整理流程 档案归档整理流程 一、收集 收集工作作为档案管理的第一个步骤,由于涉及到最后档案的归档的齐全完整和有效利用,目前将其划分为两个步骤:文件判断和确定期限。 1、文件判断。文件判断主要是对于现有文件的归档范围进行确定,首先需要与各单位进行沟通和深入调研,根据实际情况划定合理的归档范围。 2、期限期限。根据文件的使用频率,重要程度等划分对应的保管期限,根据不同的保管期限进行相应的管理,主要体现在年度鉴定和保管期限到期后的销毁工作上。二、分类 归档文件范围和保管期限表上对于各类档案进行了细致的划分,应对照表格对于收集文件进行类别的划分。三、编制页码 注意编制页码的时候不漏页、不重页,案卷封面、卷内目录、备考表不编页码,卷内文件在右上角开始标号,从“001”开始,遇有正反双面在反页左上角标出。四、装订用不锈钢钉逐件装订或者组卷装订,避免生锈腐蚀文件。五、排序

对于同一类别的文件按照时间的先后顺序排列。 六、档号标识 对于排列好的文件依次标出档号,做到不重复,不断号,保持档案编号的自然连续性。七、著录 著录是指对档案内容和形式特征进行分析、选择和记录的过程,著录是为了满足检索查找提供利用的需要。八、装盒 即同“组卷”,将具有相同联系的文件放置在同一盒子里,对于案卷(盒子)进行编号。 案卷除包含排列好的文件外还应包括案卷封面和备考表,案卷封面反映文件内容,备考表则对于案卷组卷情况进行说明,包括案卷包内容,日常使用、变更情况,组卷时间,组卷人和审核人等。案卷封面置于文件前面,备考表置于文件之后,二者不进行页码的标识。九、打印目录 包括卷内文件目录和案卷目录,注意按照文件的保管期限进行区分汇总。十、编制检索工具 对于准备好的各类目录进行整理,编制目录汇总表,提供日常利用。 档案归档整理流程图 篇二:资料整理方法 资料整理 所谓资料整理主要是指对文字资料和对数字资料的整

100个计算机网络毕业论文题目参考

100个计算机网络毕业论文题目参考 提到计算机网络,我们首先想到的是黑客大牛这些,其实网络保护的内容还有很多,网络工程专业涵盖网络构建、网络安全维护以及各种网络技术软件等。下面列举一些网络毕业论文题目,方便大家选题使使用。 1、一种软件定义网络中基于博弈的混合路由算法 2、基于终端属性的矿下机会网络分组转发协议 3、基于量子蚁群算法的片上网络映射研究 4、尺度变换复双树小波网络隐藏信道深度检测 5、面向多类不均衡网络流量的特征选择方法 6、基于社会组的高投递率机会网络路由协议 7、基于事件触发机制的多智能体网络平均一致性研究 8、带可移动存储设备的P2G网络病毒传播模型 9、互联网空间下的城市网络格局及结构研究 10、负载均衡的水声传感器网络多跳非均匀分簇路由协议 11、一种基于分层云对等网络的多属性云资源区间查找算法 12、NDN网络中内容源移动的路由更新优化方法 13、基于网格覆盖的社交网络位置数据的保护方法 14、信道随机性对传感器网络连续渗流密度的影响 15、一种支持多维区间查询的云对等网络索引架构 16、组合核函数相关向量机的网络安全态势预测 17、面向级联失效的复杂网络动态增边策略 18、无线传感器网络分布式同步协议 19、无线传感器网络中基于网络覆盖的节点睡眠调度机制 20、基于社交网络的信息传播模型分析 21、移动社交网络中基于共同邻居网络中心度的链路预测方法 22、社会网络中基于核函数的信息传播模型 23、面向密码协议的半实物网络仿真方法 24、新形势下计算机网络通信中存在的问题及改进策略 25、计算机网络数据库的安全管理技术分析 26、无线传感器网络中基于鲁棒优化的功率控制 27、结合网络层次分析法的云推理威胁评估模型 28、一种提高网络寿命与节点定位性能的WSNs分群算法 29、链路质量感知的无线传感器网络生命最大化算法 30、网络虚拟化环境下虚拟网络资源描述及发现模型 31、能耗均衡的无线传感器网络无标度容错拓扑模型 32、一种高效虚拟化多级网络安全互联机制 33、复杂攻击网络的概率可控性 34、改进的有向传感器网络多中心部署算法 35、细粒度访问控制的电子健康网络双向认证方案 36、网络编码P2P流媒体中的动态段粒度研究 37、数据中心网络结构鲁棒性指标研究 38、贵金属网络管理系统的防窃密信息安全加密技术 39、计算机网络安全中虚拟网络技术的应用 40、浅谈医院信息管理系统网络的日常维护必要性与策略

大数据资料

1.大数据全景 2.linux系统与windows系统的本质区别 Windows操作系统倾向于将更多的功能集成到操作系统内部,并将程序与内核相结合;而Linux不同于Windows,它的内核空间与用户空间有明显的界限。

3. 虚拟机概念与类型 虚拟机(Virtual Machine)指通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。 4. docker基本知识(概念、架构、docker容器和虚拟化实现原理) 容器:Docker 容器是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的Docker容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。Docker容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。不像虚拟机,Docker容器几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。他们不依赖于任何语言、框架以及系统。 架构: Docker采用Client/Server架构模式。Docker Daemon是docker的核心守护进程,也就是Server 端,Server端可以部署在远程,也可以部署在本地,客户端向服务器发送请求,服务端负责构建、运行和分发容器。客户端和服务器可以运行在同一个Host 上,客户端可以通过socket 或REST API 与远程的服务器通信。 docker CLI 实现容器和镜像的管理,为用户提供统一的操作界面,这个客户端提供一个只读的镜像,然后通过镜像可以创建一个或者多个容器(container),这些容器可以只是一个RFS(Root File System),也可以是一个包含了用户应用的RFS。容器在docker Client中只是一个进程,两个进程是互不可见的,从而实现容器之间的个隔离。 用户不能与server直接交互,但可以通过与容器这个桥梁来交互,由于是操作系统级别的虚拟技术,中间的损耗几乎可以不计。 虚拟化实现原理:

(整理)数据整理与数据分析

实验1 数据整理与数据分析 1.1 数据整理 一、实验目的和要求: 能熟练的进行统计数据的录入、分组、汇总及各种常用统计图表的绘制。 二、实验内容: 1、数据的录入 2、数据的排序 3、数据的分组 4、数据透视分析 5、常用统计图表的绘制 三、统计函数 频数分布函数(FREQUENCY)的语法形式为: FREQUENCY(data_array,bins_array) 其中:Data_array为用来编制频数分布的数据,Bins_array为频数或次数的接收区间。 四、实验步骤: 1、数据的录入 数据的录入是指把调查得到的结果输入到一张叫数据清单的EXCEL工作表中。数据清单是指包含相关数据的一系列工作表的数据行,如发货单数据库,或一组客户名称和联系电话。数据清单可以作为数据库使用,其中行表示记录,列表示字段。 例某集团公司欲在某地区投资于医疗卫生事业,为了减少风险,获得利润,该集团企划部门决定先了解一下市场潜力。企划部王经理随机访问了该地区几家医院中就医的36名患者,询问其等候看病的时间,根据这些数据,王经理会得到什么信息呢?打开EXCEL工作表,在列中输入数据的名称,称为变量。然后依次输入相应调查数据。 2、数据的排序 ①打开“数据整理.xls” 工作簿,选定“等候时间”工作表。 ②利用鼠标选定单元格A1:B37区域 ③在菜单中选择“数据”中的“排序”选项,则弹出排序对话框。 ④在排序对话框窗口中,选择“主要关键字”列表中的“等候时间”作为排序关键字,并选择按“递增”排序。由于所选取数据中已经包含标题,所以在“当前数据清单”中选择“有标题行”,然后单击“确定”按钮,即可得到排序的结果。 在数据清单中使用分类汇总的方法如下: 先选择需要分类汇总的数据区域A1:B37,然后选择“数据”菜单中的“分类汇总”选项,则打开“分类汇总”对话框。在“分类字段”的下拉式列表中选择要进行分类的列标题,在“汇总方式”的下拉式列表中选择行汇总的方式,本例中选择按“等候时间”进行分类,

基于大数据养老服务需求预测系统毕业设计论文

目录 1. 概述 (6) 1.1 项目背景 (6) 1.2 建设目标 (7) 1.3 建设要点 (7) 1.3.1 数据来源 (7) 1.3.2 预处理 (7) 1.3.3 统计分析 (7) 1.3.4 数据可视化 (8) 1.3.5 需求预测 (8) 2. 需求理解 (8) 2.1 业务需求 (8) 2.2 功能需求 (9) 2.2.1 数据获取系统 (9) 2.2.2 数据集成系统 (9) 2.2.3 数据处理系统 (9) 2.2.4 分析预测系统 (10) 2.2.5 数据可视化系统 (10) 2.3 非功能需求 (10) 2.3.1 开放性 (10) 2.3.2 承载能力 (10) 2.3.3 可靠性 (10)

2.3.5 可扩充性 (11) 2.3.6 服务个性化 (11) 2.3.7 可用性 (11) 2.3.8 可管理性 (12) 2.4 安全需求 (12) 2.5 知识产权要求 (12) 3. 功能设计 (13) 3.1 总体结构 (13) 3.2 数据获取系统 (14) 3.3 数据集成系统 (15) 3.4 数据处理系统 (15) 3.5 分析预测系统 (16) 3.6 数据可视化系统 (16) 4. 技术响应 (17) 4.1 系统架构 (17) 4.1.1 系统总体架构 (17) 4.1.2 数据源 (18) 4.1.3 系统搭建 (18) 4.1.4 解决方案 (19) 4.2 关键技术 (19) 4.2.1 基于海量数据处理的架构设计 (19)

4.2.3 Hadoop框架 (20) 4.3 安全保障 (20) 4.3.1 物理安全 (20) 4.3.2 网络安全 (21) 4.3.3 平台安全 (21) 4.3.4 应用安全 (21) 4.3.5 管理安全 (21) 5. 测试验收 (22) 5.1 测试内容 (22) 5.1.1 界面测试 (22) 5.1.2 功能测试 (22) 5.1.3 性能测试 (22) 5.1.4 文档测试 (23) 5.1.5 容错测试 (23) 5.1.6 安全性测试 (24) 5.2 项目验收 (24) 5.2.1 验收内容 (24) 5.2.2 相关工作 (24) 6. 项目实施 (25) 6.1 过程模型 (25) 6.2 人员配置 (25)

交通管控大数据分析研判系统

交通管控大数据分析研判系统 设 计 方 案

目录 1 系统概述 (5) 1.1 系统背景 (5) 1.2 系统意义 (5) 1.3 研发原则 (6) 1.4 系统内容 (7) 2 需求分析 (8) 2.1 业务需求 (8) 2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求 (8) 2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求 (8) 2.2 功能需求 (9) 2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求 (9) 2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求 (9) 2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求 (9) 2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求 (10) 2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求 (10) 2.2.6 基于大数据平台的技战法需求 (10) 2.3 性能需求 (10) 2.3.1 高并发实时数据采集需求 (10) 2.3.2 海量数据存储需求 (10) 2.3.3 分布式流处理需求 (11) 2.3.4 车辆二次识别需求 (11) 3 架构设计 (11) 3.1 总体应用架构 (11) 3.2 软件框架结构 (12)

3.3 网络部署架构 (12) 3.4 数据流结构 (13) 3.5 关键技术路线 (13) 3.5.1 Hadoop技术 (14) 3.5.2 Spark技术 (14) 3.5.3 车辆特征二次识别技术 (16) 4 功能设计 (16) 4.1 功能结构图 (16) 4.2 功能模块 (16) 4.2.1 首页 (16) 4.2.2 实时预警 (20) 4.2.3 信息查询 (21) 4.2.4 统计分析 (27) 4.2.5 技战法 (31) 4.2.6 车辆布控 (34) 4.2.7 系统设置 (35) 4.2.8 运维管理 (36) 5 数据库设计 (37) 5.1 数据库ER模型 (37) 5.2 数据库表 (37) 6 接口设计 (37) 6.1 接口分布图(接口关联图) (37) 6.2 接口详细说明 (37) 7 系统特色 (37) 7.1 优化交通大数据集中存储能力 (37)

《大数据导论》复习资料

《大数据导论》课程期末复习资料 《大数据导论》课程讲稿章节目录: 第1章大数据概述 (1)大数据的概念 (2)大数据的特征 (3)大数据的数据类型 (4)大数据的技术 (5)大数据的应用 第2章大数据采集与预处理 (1)大数据采集 (2)大数据预处理概述 (3)数据清洗 (4)数据集成 (5)数据变换 (6)数据规约 第3章大数据存储 (1)大数据存储概述 (2)数据存储介质 (3)存储系统结构 (4)云存储概述 (5)云存储技术 (6)新型数据存储系统 (7)数据仓库 第4章大数据计算平台 (1)云计算概述 (2)云计算平台 (3)MapReduce平台 (4)Hadoop平台 (5)Spark平台 第5章大数据分析与挖掘 (1)大数据分析概述 (2)大数据分析的类型及架构 (3)大数据挖掘 (4)大数据关联分析 (5)大数据分类 (6)大数据聚类 (7)大数据分析工具 第6章大数据可视化 (1)大数据可视化概述 (2)大数据可视化方法 (3)大数据可视化工具 第7章社交大数据

(1)社交大数据 (2)国内社交网络大数据的应用 (3)国外社交网络大数据的应用 第8章交通大数据 (1)交通大数据概述 (2)交通监测应用 (3)预测人类移动行为应用 第9章医疗大数据 (1)医疗大数据简介 (2)临床决策分析应用 (3)医疗数据系统分析 第10章大数据的挑战与发展趋势 (1)大数据发展面临的挑战 (2)大数据的发展趋势 一、客观部分:(单项选择、多项选择) (一)、单项选择 1.以下不是NoSQL数据库的是() A.MongoDB B.HBase C.Cassandra D.DB2 ★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统 参考讲稿章节:3.7 附1.1.1(考核知识点解释): 目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有:BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable 还存在一些其他的开源的NoSQL数据库,Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等 另外,NewSQL数据库。例如:GoogleSpanner、V oltDB、RethinkDB、Clustrix、TokuDB和MemSQL等。 2以下不是目前主流开源分布式计算系统的是() A.Azure B.Hadoop C.Spark

实验现象和实验数据的搜集整理与分析

实验现象和实验数据的搜集整理与分析 一.问题阐述 实验现象和数据是定量实验结果的主要表现形式,亦是定量研究结果的主要证据。数据对于实验教学来讲,有着重要的意义和价值。然而在我们的教学中,不尊重事实,漠视实验数据的现象仍经常出现,具体分析,在小学科学实验数据教学中主要存在以下一些问题: (一)数据收集存在的问题 1.数据收集不真实 如《摆的研究》一课教学中,由于测量的次数多,时间紧,而测同一摆重或同一摆长前后时间又几近相同,于是有小组就根据前面的实验数据,推测了后面的数据。又如教学《热是怎样传递的》一课时,有一小组的火柴掉下来的顺序明明不是有规律地从左往右,但听到其他小组火柴都是从左往右有顺序地掉下来,于是他们也修改了自己的数据。 2.数据收集不准确 如教学《水和食用油的比较》一课时,教师引导学生把水和食用油分别装入相同的试管中来比较,结果教学中却出现了相反的现象——装油的试管比装水的试管还要重,原来是装水的试管壁薄,装油的试管壁厚,实验准备时教师并没有发现这个现象,结果出现了上述问题。 3.数据收集不全面 教师在收集数据过程中,各小组虽然都做了同一个实验,但教师只挑选1-2个组的实验表进行展示汇报,而其他组的实验数据一概不论,就草草作结论,这样的实验过程和结果很难说服所有人,也很容易出错。 (二)数据整理存在的问题 1.整理方式简单 课堂上教师比较重视设计小组或个人填写的实验数据表格,但对全班汇总的实验数据形式容易忽视,呈现方式比较简单。在数据呈现时,要么逐一呈现小组原始记录单,要么按小组顺序呈现数据,平时更少使用统计图来整理。黑板上数据显得杂乱无章,不易发现其中的规律。 2.数据取舍不清

物流管理毕业论文题目荟萃物流产业大数据平台

1. 国内外主要港口物流发展模式及对深圳的启示 2. 中国邮政物流的现状与发展建议 3. 区域物流与区域经济的关系探讨——以深圳为例 4. 我国社会资源回收物流的经济意义及物流体系建立 5. 我国废弃物物流策略研究 6. 企业物流模式的选择 7. 深圳市物流园区规划及其发展` 8. 深圳物流园区现状及其发展趋势探讨 9. 深圳空港发展的进程、现状及对策研究 10. 基于循环经济的汽车逆向物流研究 11. 深圳港口物流发展的现状与对策 12. 我国国际货运代理业的改革和发展 13. 基于循环经济的逆向物流研究 14. 国外零售企业供应链管理经验及对我国本土企业的借鉴 15. 基础上深港物流合作 16. 区域物流与区域经济关系研究—以深圳为例 17. 中小物流企业共同配送问题研究 18. 浅析中国物流企业的服务营销 19. 国际快递巨头压力下中国快递业的现状及发展对策 20. 连锁零售企业物流配送模式及其发展探究 21. 戴尔直销模式下的供应链管理 22. 汽车企业的采购模式 23. 深港集装箱港口竞合经济学分析 24. 基于循环经济的逆向物流研究 25. 关于中远物流核心竞争力的探讨 26. 现代物流发展对深圳产业结构的影响研究 27. 现代物流业与深圳经济的发展 28. 标准化、信息化物流对深圳经济的促进作用 29. 深圳废旧家电逆向物流的研究 30. 通过逆向物流实现餐饮业“绿色化”的策略研究 31. 我国第三方物流企业运行模式探讨 32. 从深港物流一体化看两地集装箱港口合作的趋势 33. 深港两地物流的发展与合作 34. 物流园区选址浅析 35. 我国医药逆向物流发展的策略研究

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信

息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点,以大数据应用为核心,坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

利用大数据提升精益化管理水平

7.5利用大数据提升精益化管理水平 7.5.1建立大数据管理系统,提升综合管理水平 随着互联网技术、计算机技术以及信息技术的快速发展,海量信息资产已成为企业越来越重要的资产了,大数据时代的来临,对不锈钢企业来说既是机遇,也是挑战。它将改变不锈钢企业的管理理念和策略制定方式,没有数据分析支撑的决定将越来越不可靠。人们的决策行为不再像过去那样凭借经验来做出,而是通过数据分析来得出科学结论。因此,不锈钢制品企业应该重视它们各自信息资产的价值,基于企业实际情况建设有效的大数据收集、传递和处理系统。例如在SAP团队为农夫山泉设计的大数据处理信息系统中,农夫山泉在全国的一万多名业务人员每人每天要在15个数据采集点各拍摄10张图片:水怎么摆放、位置有什么变化、高度如何等,并及时传回杭州总部。通过大数据的管理和应用,农夫山泉在饮用水细分市场快速超越了原先的行业三甲:娃哈哈、乐百氏和可口可乐。一个有效的大数据管理系统,不但应当具备及时搜索、分析和整合数据的能力,还应该能够探索数据中隐藏的风险或价值,并迅速制定精确可行的行动方案,实现由数据引领决策的目的。 7.5.2提高生产精益化程度,降低成本 新兴县不锈钢制造商现今面对的市场需求,和丰田生产方式当年在日本兴起的市场需求,颇有相似之处,都是多品种、小批量、快速交付。这样的需求十分符合精益生产方式的理念,这些制造商是非常需要精益生产的,而且非常紧迫。紧迫性在于这些制造商们仍然陶醉于传统的大批量生产方式。精益生产的好处在于能够降低成本、提高质量、降低最小订货量、缩短生产周期。为了提高这些制造商生产的精益化水平,可以从如下方面着手: 1.让生产计划精益化:以往制造商的生产计划常常依靠经验来制定,规模较大的制造商,常常努力去拥有一套ERP系统,但ERP系统实际上运作得并不好,要不是生产上出现了问题,就是其他的出现问题。制造商认为引入了ERP就能制定平衡的准时化的生产计划,但实际上并不是这样的。解决这些问题的有效方法仅仅依靠ERP是无法实现的,还是要靠人去做平衡。 2.让生产流程精益化:精益的生产流程是精益生产方式的关键内容,要建立精益的生产流程,最大的挑战是如何让员工彼此信任,与传统生产方式是推动式系统(即上一工序推动下一工序)不同,精益生产方式是拉动式系统(即下一工

气象大数据资料

1 引言 在气象行业内部,气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。但是,不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”。 大数据实际上是一种混杂数据,气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据,包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。 传统的”气象数据“,地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上,基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同,前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”,后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。 “大数据的核心就是预测”,这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言。天气和气候系统是典型的非线性系统,无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀,会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象,形象地描绘了气象科学的复杂性。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说,目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。 现在,气象行业的公共服务职能越来越强,面向政府提供决策服务,面向公众提供气象预报预警服务,面向社会发展,应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的处理。

气象大数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。 2 大数据平台的基本构成 2.1 概述 “大数据”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。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘(SaaS),但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库(PaaS)和云存储、虚拟化技术(IaaS)。 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征,包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时,会涉及到更多维度,比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战,因为需要考虑非常多的因素。 气象行业的数据情况则更为复杂,除了“机器生成”(可以理解为遥测、传感设备产生的观测数据,大量参与气象服务和共享的信息都以文本、图片、视频等多种形式存储,符合“大数据”的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、

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