大数据存储技术研究

大数据存储技术研究

3013218099 软工二班张敬喆

1.背景介绍

大数据已成为当前社会各界关注的焦点。从一般意义上讲，大数据是指无法在可容忍的时间内，用现有信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。近年来，大数据的飙升主要来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据著名的国际数据公司(IDC)的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB=1021B)，其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB，1PB=1015B)。

然而，与大数据计算相关的基础研究，诸如大数据的感知与表示、组织与存储、计算架构与体系、模式发现与效应分析等，目前还没有成体系的理论成果。对于大数据计算体系的研究，一方面，需要关注大数据如何存储，提供一种高效的数据存储平台；另一方面，为了应对快速并高效可靠地处理大数据的挑战，需要建立大数据的计算模式以及相关的优化机制。

2.相关工作

为了应对数据处理的压力，过去十年间在数据处理技术领域有了很多的创新和发展。除了面向高并发、短事务的OLTP内存数据库外（Altibase，Timesten），其他的技术创新和产品都是面向数据分析的，而且是大规模数据分析的，也可以说是大数据分析的。

在这些面向数据分析的创新和产品中，除了基于Hadoop环境下的各种NoSQL外，还有一类是基于Shared Nothing架构的面向结构化数据分析的新型数据库产品（可以叫做NewSQL），如：Greenplum（EMC收购），Vertica（HP 收购），Asterdata（TD 收购），以及南大通用在国内开发的GBase 8a MPP Cluster等。目前可以看到的类似开源和

商用产品达到几十个，而且还有新的产品不断涌出。一个有趣的现象是这些新的数据库厂商多数都还没有10年历史，而且发展好的基本都被收购了。收购这些新型数据库厂商的公司，比如EMC、HP，都希望通过收购新技术和产品进入大数据处理市场，是新的玩家。SAP除了收购Sybase外，自己开发了一款叫HANA的新产品，这是一款基于内存、面向数据分析的内存数据库产品。

这类新的分析型数据库产品的共性主要是：

架构基于大规模分布式计算（MPP）；硬件基于X86 PC 服务器；存储基于服务器自带的本地硬盘；操作系统主要是Linux;拥有极高的横向扩展能力（scale out）和内在的故障容错能力和数据高可用保障机制；能大大降低每TB数据的处理成本，为“大数据”处理提供技术和性价比支撑。

总的来看，数据处理技术进入了一个新的创新和发展高潮，机会很多。这里的主要原因是一直沿用了30年的传统数据库技术遇到了技术瓶颈，而市场和用户的需求在推动着技术的创新，并为此创造了很多机会。在大数据面前，越来越多的用户愿意尝试新技术和新产品，不那么保守了，因为大家开始清晰地看到传统技术的瓶颈，选择新的技术才有可能解决他们面临的新问题。

3.核心技术

1.大数据重复数据删除技术

在大数据时代，数据的体量和增长速度大大超过了以往，其中重复数据也在不断增大。国际数据公司通过研究发现在数字世界中有近75％的数据是重复的，企业战略集团(Enterprise Strategy Group, ESG)指出在备份和归档存储系统中数据的冗余度超过90 ％。因此，高效的重复数据删除技术(Cluster Deduplica-tion)成为缩减数据占用空间并降

低成本的关键。然而，由于这项技术是计算密集型和读写(I/O)密集型的技术，特别是重复删除运算相当消耗运算资源，要进行大量的读写处理，因此现有系统在存取性能方面还存在很多问题需要解决。在大数据存储环境中，将集群重复数据删除技术有效地融入分布式集群存储架构中，可使存储系统在数据存储过程中对重复冗余数据进行在线去重，并在存储性能、存储效率以及去重率等方面得到优化。

2.具有重复数据删除功能的分布式存储架构

通过设计并实现具有重复数据删除功能的分布式文件系统，可使其具备高去重率、高可扩展性、高吞吐率等特征。分布式重复数据删除系统的架构包括客户端、元数据服务器和数据服务器三部分（见图1）。客户端主要提供集群重复数据删除系统对外的交互接口，并在所提供的文件操作接口中实现基于重复数据删除的存储逻辑和对数据的预处理，如数据块的划分与“指纹”的提取。元数据服务器实现了对元数据存储、集群的管理与维护，包

括管理在数据存储过程中整个会话，保存与管理分布式文件系统中的元数据，管理和维护系统存储状况，指导数据路由并满足系统存储的负载均衡。

数据服务器主要负责数据去重引擎以及数据的存储和管理。数据服务器通过网络与客户端进行通信，响应客户端的读写请求，

通过网络与元数据服务器异步更新数据服务器的数据接收状况以及节点存储状况。当接收到客户端的写请求时，数据服务器接收数据并在节点内进行冗余数据的去重。

网络通信模块可提供一种能够在客户端与分布式文件系统各节点间进行通信的有效机制，通过远程过程调用交换元数据和少量控制信息，通过流套接口(stream socket)网络传输大量的数据与指纹信息。

3.数据路由策略

基于单节点内的局部去重，即在一个节点内对数据进行去重，确保存储环境中系统的整体性能和存储带宽。需要强调的是，数据的存储位置是关键，原因在于数据路由位置直接影响数据的去重率；根据数据的相似性以及数据局部性的相关理论，基于超块的高效局部相似路由算法可确保全局数据去重的可靠性。

在数据路由粒度方面，超块(SuperBlock)是对上传数据通过分块算法，如可变分块(Content-Defined Chunk-ing，CDC)、固定分块(Fixed-Sized Partition，FSP)，进行分块后（见图2），由连续的几个小分块拼接成大的局部块。文件由连续的超块组成，并将超块作为数据路由的单位，发送到选定的节点中进行节点内的冗余数据去重。在数据去重方面，数据相似是指节点中已有超块与新来的超块之间的相似度，Jaccard距离可用于衡量两个超块的相似度。通过有状态的局部相似路由算法，实现数据的路由。

4.大数据编码优化技术

基于纠删码的数据冗余技术是不同于多副本技术的另外一种容灾策略，其基本思想是：通过纠删码算法对k个原始数据块进行数据编码，得到m个纠删码块，并将这k + m个数据块存到不同的数据存储节点中，以此建立容灾机制。当k + m个元素中任意的不多于m 个元素出错（包括数据和冗余出错）时，均可通过对应的重构算法恢复出原来的k块数据。这种方法具有冗余度低、磁盘利用率高等特点。

相较于多副本策略，在大数据存储平台中利用纠删码建立容灾机制，对存储空间和网络带宽的需求有所降低，但是由于引进了纠删码计算，因此对纠删码编码的计算速度提出了要求。最有效的办法就是减少纠删码计算过程的异或次数。

目前的调度算法都是启发式的，如CSHR、UBER-CSHR、X-Sets等。用这些算法对一个柯西矩阵求取调度时，各自得到的调度都无法保证是所有调度方法中最优的，并且柯西矩阵配置参数(k, m, w)通过组合会得到个柯西矩阵，究竟哪一个矩阵会产生较好的调度，目前

为止尚无规律可循。针对该问题，为了提高数据编码效率，我们提出了关于纠删码求取调度组合的选择框架思想。该框架基于现有技术提供了一种高效的数据编码方案——优化调度方案。此方案能为柯西矩阵配置参数(k, m, w)选择出具有高编码效率的柯西矩阵和相应的调度，以用于大数据存储的数据编码。该选择框架（见图3）包括如下三部分。

1. 首先准备柯西矩阵。根据多种生成柯西矩阵的算法生成柯西矩阵集合{M0, M1, ??, Mt-1}。考虑到更新性能（柯西矩阵中“1”的个数越少越好），尽量选择“1”个数较少的柯西矩阵。

2. 对第1步准备好的柯西矩阵求取调度组合。对每个柯西矩阵运行多种求取调度组合的启发式算法之后，得出各自最好的柯西矩阵和调度组合(M, S)，具体结果为

{(M0, S0), (M1,S1),?, (Mt-1, St-1)}。

3. 从第2步的结果中，选出所有调度组合中异或操作次数最少的，得到能使编码性能最高的柯西矩阵和调度组合(Mbest,Sbest)。整体的选择框架描述如图4所示。

4.实验实验要求：

A.MySQL数据库操作

Student学生表

1.根据上面给出的表格,利用MySQL设计出student学生表格;

a)设计完后,用select语句输出所有的相关信息,并给出截图;

b)查询zhangsan的Computer成绩,并给出截图;

c)修改lisi的Math成绩,改为95.给出截图.

2.详细过程

在数据库test中创建表grade，Name,English,Math,Computer分别为表的四个字段，其中Name为主键。

mySql语句：

create table grade (

Name varchar(100) not null,

English int not null,

Math int not null,

Computer int not null,

primary key (Name)

);截图：

b) 插入数据并查看数据表内容

mySql语句：

insert into grade

values(\;zhangsan\;,69,86,77),(\;lisi\;,55,100,88); 截图：

mySql语句：

select * from grade;

截图：

c) 查询zhangsan的Computer成绩

mySql语句：

select Computer from grade where Name="zhangsan"; 截图：

d) 修改lisi的Math成绩,改为95

mySql语句：

update grade set Math="95" where Name="lisi"; 截图：

B.HBase数据库操作

Student学生表

1.根据上面给出的表格，用Hbase Shell模式设计student学生表格。

a)设计完后，用scan指令浏览表的相关信息，给出截图。

b)查询zhangsan的Computer成绩,给出截图。

c)修改lisi的Math成绩，改为95,给出截图。

2. 详细过程

a) 创建数据表

Student表有两个列族：name, score。Score 列族有三个列：English,Math, Computer。

DDL语句：

create \\;student\\;,\\;name\\;,\\;score\\;

截图：

b) 插入数据并查看数据表内容

DML语句：

插入：

put \\;student\\;,\\;zhangsan\\;,\\;score:English\\;,\\;69\\;

put \\;student\\;,\\;zhangsan\\;,\\;score:Math\\;,\\;86\\;

put \\;student\\;,\\;zhangsan\\;,\\;score:Computer\\;,\\;77\\;

put \\;student\\;,\\;lisi\\;,\\;score:Computer\\;,\\;88\\;

put \\;student\\;,\\;lisi\\;,\\;score:Math\\;,\\;100\\;

put \\;student\\;,\\;lisi\\;,\\;score:English\\;,\\;55\\;

scan \\;student\\;截图：

c) 查询zhangsan 的Computer成绩,

DDL语句：

get \\;student\\;,\\;zhangsan\\;,\\;score:Computer\\; 截图：

d) 修改lisi的Math成绩，改为95

DDL语句：

put \\;student\\;,\\;lisi\\;,\\;score:Math\\;,\\;95\\; 截图：

C.MongoDB数据库操作

Student文档如下:

{

“name”: “zhangsan”,

“score”: {

“English”: 69,

“Math”: 86,

“Computer”: 77

}

}

{

“name”: “lisi”,

“score”: {

“English”: 55,

“Math”: 100,

“Computer”: 88

}

}

1.根据上面给出的文档,用Mongo shell设计出student集合.

a)设计完后,用find()方法输出两个学生的信息,给出截图;

b) 用find函数查询zhangsan的所有成绩(只显示score列),给出截图。

c) 修改lisi的Math成绩，改为95,给出截图。

2. 详细过程

a) 创建数据库和集合

创建数据库grade:

Mongo语句：

use grade

截图：

创建集合student：

Mongo语句：

db.createCollection(\;student\;)

截图：

b) 插入数据并查看集合内容

定义数据：

Mongo语句：

s = [{_id:1,\;name\;: \;zhangsan\;,\;score\;: [{\;english\;: \;69\;}, {\;math\;: \;86\;}, {\;compuer\;: \;77\;}]},{_id:2,\;name\;: \;lisi\;,\;score\;: [{\;english\;: \;55\;}, {\;math\;: \;100\;}, {\;compuer\;: \;88\;}]}]

注释：如果不添加_id字段，mongodb会默认分配id。

截图：

注释：上图紧随这条Mongo语句后面的是，shell自动在终端上输出的该数据结构。插入数据：

Mongo语句：

db.student.insert(s)

截图：

查看集合：

Mongo语句：

db.student.find()

截图：

c) 用find函数查询zhangsan 的所有成绩(只显示score列)

Mongo语句：

db.student.find({name: \;zhangsan\;},{score:1,_id:0})

注释：{name: \;zhangsan\;}相当于mysql查询语句中的where条件限制语句，{score:1}表示返回score列，加上_id:0就不会返回id字段。

截图：

d) 修改lisi的Math成绩，改为95

Mongo语句：

db.student.update({_id:2,\;name\;: \;lisi\;},{$set: {\;score\;: [{\;english\;: \;55\;}, {\;math\;: \;95\;}, {\;compuer\;: \;88\;}]}})

注释：相当于用update的lisi内容覆盖之前的insert的lisi内容截图：

5.总结

技术：基于列存储+MPP架构的新型数据库在核心技术上跟传统数据库有巨大差别，是为面向结构化数据分析设计开发的，能够有效处理PB级别的数据量。在技术上为很多行业用户解决了数据处理性能问题。

用户价值：新型数据库是运行在x-86 PC服务器之上的，可以大大降低数据处理的成本（1个数量级）。

未来趋势: 新型数据库将逐步与Hadoop生态系统结合混搭使用，用MPP处理PB级别的、高质量的结构化数据，同时为应用提供丰富的SQL和事务支持能力；用Hadoop实现半结构化、非结构化数据处理。这样可同时满足结构化、半结构化和非结构化数据的处理需求。

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信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。

关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日

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三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决

图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定

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大数据采集技术概述

智慧IT 大数据采集技术概述 技术创新，变革未来

大数据中数据采集概念 数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动及被动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 在大数据领域，数据采集工作尤为重要。目前主流以实时采集、批量采集、ETL相关采集等

大数据的主要来源数据 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据 4）软件埋点数据等

数据源 分析数据、清洗数据时候。首先弄清除数据的来源。 数据的所有来源是程序。比如：web程序、服务程序等。 数据的形态 两种：日志文件、数据流。 对比： 由于数据流的接口要求比较高。比如有些语言不支持写入kafka。 队列跨语言问题。所以日志文件是主要形态。数据流的用于实时分析较好。 日志文件好处：便于分析、便于跨平台、跨语言。 调试代码注意。 常用的日志文件输出工具log4j。写程序时尽量别写system.out。

互联网日志采集统计常见指标 1、UGC : User Generated Content，也就是用户生成的内容。 2、UV:(unique visitor)，指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址 的人数。现已引申为各个维度的uv泛称。 3、PV：（pageview），即页面浏览量，或点击量。 4、DAU : daily active user，日活跃用户数量、MAU : 月活跃用户量 5、ARPU : Average Revenue Per User 即每用户平均收入，用于衡量 电信运营商和互联网公司业务收入的指标。 6、新增用户数、登录用户数、N日留存（率）、转换率。

大数据处理技术研究

郑州轻工业学院 课程设计说明书题目：大数据处理技术研究 姓名：王超田启森 院（系）：计算机与通信工程 专业班级：计算机科学与技术 学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一 成绩： 时间：2013年6月26日至2013 年 6 月27日

目录 1. 摘要： (4) 2. 大数据概况; (4) 3. 大数据定义： (5) 4. 大数据技术的发展： (5) 5. 大数据技术组成： (8) 5.1 分析技术 (8) 5.1.1 可视化分析 (9) 5.1.2 数据挖掘算法 (9) 5.1.3 预测分析能力 (9) 5.1.4 语义引擎 (9) 5.1.5 数据质量和数据管理 (9) 5.2 存储数据库 (10) 5.3 分布式计算技术 (11) 6. Hadoop--大数据处理的核心技术 (13) 6.1 Hadoop的组成 (13) 6.2 Hadoop的优点： (16) 6.2.1 高可靠性。 (16) 6.2.2 高扩展性。 (17) 6.2.3 高效性。 (17)

6.2.4 高容错性。 (17) 6.3 Hadoop的不足 (17) 6.4 主要商业性“大数据”处理方案 (18) 6.4.1 IBM InfoSphere大数据分析平台 (18) 6.4.2 Or a c l e Bi g Da t aApplianc (19) 6.4.3 Mi c r o s o f t S QLServer (19) 6.4.4 Sybase IQ (19) 6.5 其他“大数据”解决方案 (20) 6.5.1 EMC (20) 6.5.2 BigQuery (20) 6.6 “大数据”与科技文献信息处理 (21) 7. 大数据处理技术发展前景： (21) 7.1 大数据复杂度降低 (21) 7.2 大数据细分市场 (22) 7.3 大数据开源 (22) 7.4 Hadoop将加速发展 (22) 7.5 打包的大数据行业分析应用 (22) 7.6 大数据分析的革命性方法出现 (23) 7.7 大数据与云计算:深度融合 (23) 7.8 大数据一体机陆续发布 (23) 8 结语; (23) 9 参考文献： (23)

大数据关键技术(一)——数据采集知识讲解

大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。 麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百 分点。 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出 了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据关键技术 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分 析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取 采集。 如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。 因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素 之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？

什么是数据采集？ ?数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据

数据采集与大数据采集区别 传统数据采集 1. 来源单一，数据量相对于大数据较小 2. 结构单一 3. 关系数据库和并行数据仓库 大数据的数据采集 1. 来源广泛，数据量巨大 2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化 3. 分布式数据库

大数据综述

大数据相关技术综述及调研 大数据本身就是一个很抽象的概念，提及大数据很多人也只能从数据量上去感知大数据的规模，如: 百度每天大约要处理几十PB 的数据; Facebook 每天生成300 TB 以上的日志数据; 据著名咨询公司IDC 的统计，2011 年全球被创建和复制的数据总量为1．8 ZB( 1021 ) ，但仅仅是数据量并不能区分大数据与传统的海量数据的区别。在2008 年《Science》杂志出版的专刊中，大数据被定义为“代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据”。比较有影响力的Gartner 公司也给出了大数据的定义，大数据是高容量、高生成速率、种类繁多的信息价值，同时需要新的处理形式去确保判断的作出、洞察力的发现和处理的优化。这种定义不仅是数据规模大，更重要的是如何从这些动态快速生成的数据流或数据块中获取有用的具有时效性价值的信息，但是这些数据类型众多，结构化、半结构化、非结构化的数据对已有的数据处理模式带来了巨大的挑战，其中也体现了大数据在3V 基础上发展的4V定义。4V 定义即volume，variety，velocity，value，关于第4 个V的说法并不统一，国际数据公司( International Data Corporation，IDC) 认为大数据还应当具有价值性( value)，大数据的价值往往呈现出稀疏性的特点; 而IBM 认为大数据必然具有真实性( veracity)，这样有利于建立一种信任机制，有利于领导者的决策。百度百科对大数据的定义是: 大数据( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的科学家Ｒauser提到一个简单的定义: 大数据就是超过了任何一个计算机处理能力的庞大数据量。 以下为大数据与传统数据应用的对比：

大数据处理技术研究(DOC 24页)

大数据处理技术研究(DOC 24页)

郑州轻工业学院 课程设计说明书 题目：大数据处理技术研究 姓名：王超田启森 院（系）：计算机与通信工程 专业班级：计算机科学与技术 学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一 成绩： 时间：2013年6月26 日至2013 年 6 月27日

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图一 3. 大数据定义： “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，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。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如图二; 图二 4. 大数据技术的发展： 大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。如图三所示：

图三 在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。 云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。 全球技术研究和咨询公司Gartner将“大数据”技术列入2012年对众多公司和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一，而其他领域的研究，如云计算、下一代分析、内存计算等也都与“大数据”的研究相辅相成。Gartner在其新兴技术成熟度曲线中将“大数据”技术视为转型技术，这意味着“大数据”技术将在未来3—5年内进入主流。 而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的

[参考论文]大数据存储技术标准化论文

[参考论文]大数据存储技术标准化论文大数据存储技术标准化论文 摘要:大数据作为信息化时代的战略新兴产业，发展速度势不可挡，虽然目前国内还没有大数据存储的统一标准，但国内很多公司关注并投入到这一领域。制定符合中国国情的大数据存储接口标准，对促进整个产业的稳定发展具有重要的现实意义。 1 引言 随着互联网Web2.0的兴起和云计算的发展，大数据的价值越来越受到人们的重视，人们对数据的处理实时性和有效性要求也越来越高。大数据的应用已经进入了各行各业了，如商业智能、公共服务、科学研究等领域。目前大数据的分析技术发展十分迅速，尤其是大数据分析平台Hadoop得到了各大厂商的极大关注，基于Hadoop平台进行的大数据分析、数据存储研究正在进行[3]。目前国际、国内尚未出现大数据分析的全流程标准服务和接口定义，本文研究的重点是根据国内大数据的实际现状，采用hadoop平台进行大数据存储处理的全流程分析以及各个功能模块进行对比研究，提出建立大数据存储的标准化体系的建议，有利于促进形成大数据存储的基础性标准，从而为产业发展提供了有力的保障。 2 大数据存储技术的种类 大数据可能由TB级(或者甚至PB级)信息组成，既包括结构化数据(数据库、日志、SQL等)以及非结构化数据(社交媒体帖子、传感器、多媒体数据)[2]。大部分这些数据缺乏索引或者其他组织结构，可能由很多不同文件类型组成。针对不同类型的海量数据，业 界提出了不同的存储技术。 2.1 分布式文件系统

分布式文件系统主要代表有Google的GFS和Hadoop中的HDFS。GFS是一个可扩展的分布式文件系统，是针对与大规模数据处理和Google应用特性而设计的，他运行在廉价的普通硬件上，可以提供高容错、高性能的服务。 HDFS是开源的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，运行在跨机架的集群机器之上，具有高吞吐量来访问大数据集应用程序。它采用了主/从结构，由一个NameNode节点和多个DataNode节点来组成，NameNode主节点是主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作;DataNode是集群中一般节点，它负责节点的数据的存储。客户端通过NameNode 向DataNode节点交互访问文件系统，联系NameNode获得文件的元数，而文件I/O 操作则是直接和DataNode进行交互的。HDFS允许用户以文件的形式存储数据，HDFS将大规模数据分割成多个64M为单位的数据块，采用数据块序列的形式存储在多个数据节点组成的分布式集群中。它具有很强的可扩展性，通过在集群中增加数据节点来满足不断增长的数据规模，同时它也具有高可靠性和高容错性，每个数据块在不同的节点中有三个副本，在海量大数据处理方面有很强的性能优势。 2.2 半结构化数据NoSQL数据库 NoSQL是一种打破了关系型数据库长久以来占主导地位的快速成长起来的非关系松散数据存储类型，这种数据存储不需要事先设计好 的表结构，它也不会出现表之间的连接操作和水平分割。他可以弥补关系数据库在处理数据密集型应用方面表现出的性能差、扩展性差、灵活性差等问题，NoSQL数据库了是作为关系数据库的补充。目前主流的NoSQL数据库有文档型数据库、列存储数据库、键值对(Key-Value)存储数据库。 (1)列存储数据库:列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合与批量数据处理和即席查询[1]。列存储将所有记录中相同字段的数据聚合存储，它通常用于应付分布式存储文件系统。典型的列存储数据库有Cassandra、

海量数据存储管理技术研究

第32卷第10期2011年10月 微计算机应用 MICROCOMPUTER APPLICATIONS Vol.32No.10 Oct.2011海量数据存储管理技术研究 刘阳成周俭谢玉波 （华北计算技术研究所地理信息与数据库研究室北京100083） 摘要：海量数据存储管理在各行业的信息化过程中越来越重要，受到了广泛的关注。综述了海量存储管理技术的研究及应用现状，介绍了一些关键技术，包括数据存储架构，分级存储，数据自动化归档，业务流程控制，并发设计，数据服务等，最后，结合当前海量数据存储管理技术，指出了海量数据存储管理面临的一些新的发展方向。 关键词：海量数据存储管理分级存储业务自动化并发设计数据服务 Mass Data Storage Management Technology Research LIU Yangcheng，ZHOU Jian，XIE Yubo （Department of GIS＆DB，North China Institude of Computing Technology，Beijing，100083，China） Abstract：Mass data storage management becomes more and more important in process of many areas.Key techniques about this inclu-ding storage structure，hierarchical storage，auto import，process control，concurrent design and data service were https://www.sodocs.net/doc/2b14911779.html,st，combi-ning present development of mass data storage and management，it pointed out some new direction of it. Keywords：mass data，storage management，hierarchical storage，business automation，concurrent design，data service 海量存储管理技术得到了越来越多的关注和应用。随着各行各业信息化程度的提高，企业数据急剧膨胀，尤其是近年来卫星遥感技术的发展，海量数据存储管理在国民经济中应用的越来越广泛。结合近年来从事的海量数据存储管理研究及实际项目研发，谈谈海量存储管理的若干技术。 1存储技术发展 海量信息存储早期采用大型服务器存储，基本都是以服务器为中心的处理模式，使用直连存储（Direct Attached Storage），存储设备（包括磁盘阵列，磁带库，光盘库等）作为服务器的外设使用。随着网络技术的发展，服务器之间交换数据或向磁盘库等存储设备备份数据时，开始通过局域网进行，这主要依赖网络附加存储（Network Attached Storage）技术来实现网络存储。NAS实际上使用TCP/IP协议的以太网文件服务器，它安装优化的文件系统和瘦操作系统（弱化计算功能，增强数据的安全管理）。NAS将存储设备从服务器的后端移到通信网络上来，具有成本低、易安装、易管理、有效利用原有存储设备等优点，但这将占用大量的网络开销，严重影响网络的整体性能。为了能够共享大容量，高速度存储设备，并且不占用局域网资源的海量信息传输和备份，就需要专用存储区域网络（Storage Area Network）来实现。 目前海量存储系统大多采用SAN存储架构的文件共享系统，所有服务器（客户端）都以光纤通道（Fibre Channel，简称FC）直接访问盘阵上的共享文件系统（如图1所示）。数据在存储上是共享的，数据在任何一台服务器（客户端）上都可以直接通过FC链路进行访问，无需考虑服务器（客户端）的操作系统平台，存储区 本文于2011－07－26收到。

大数据采集技术和预处理技术

现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由 于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传 感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装 载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速 高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。 通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包 括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实 现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信 号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克 分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数 据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理 的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容， 而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。

大数据系统和分析技术综述 黄强

大数据系统和分析技术综述黄强 发表时间：2019-03-21T10:38:37.140Z 来源：《防护工程》2018年第34期作者：黄强1 卢荣2 [导读] 提出了不少有效的方案. 随着更丰富更先进的web 应用的出现, 一些新的爬虫机制已被用于爬取富互联网应用的数据。 1浙江大华系统工程有限公司浙江杭州 310053;2浙江泰林生物技术股份有限公司浙江杭州 310052 摘要：云计算、物联网、移动互连、社交媒体等新兴信息技术和应用模式的快速发展,促使全球数据量急剧增加,推动人类社会迈入大数据时代。一般意义上,大数据是指利用现有理论、方法、技术和工具难以在可接受的时间内完成分析计算、整体呈现高价值的海量复杂数据集合.大数据呈现出多种鲜明特征。 关键词：大数据系统；分析技术； 大数据与传统的数据相比, 除了大容量等表象特点, 大数据还具有其他独特的特点, 例如大数据通常是无结构的, 并且需要得到实时分析,因此大数据的发展需要全新的体系架构, 用于处理大规模数据的获取、传输、存储和分析。 一、大数据定义 随着大数据的流行, 大数据的定义呈现多样化的趋势, 达成共识非常困难. 本质上, 大数据不仅意味着数据的大容量, 还体现了一些区别于“海量数据” 和“非常大的数据” 的特点. 实际上, 不少文献对大数据进行了定义, 其中三种定义较为重要。一是属性定义: 国际数据中心IDC 是研究大数据及其影响的先驱, “大数据技术描述了一个技术和体系的新时代, 被设计于从大规模多样化的数据中通过高速捕获、发现和分析技术提取数据的价值”. 这个定义刻画了大数据的4 个显著特点, 即容量、多样性、速度和价值, 而“4Vs” 定义的使用也较为广泛，类似的定义注意到数据的增长是三维的, 即容量、多样性和速度的增长。二是比较定义(将大数据定义为“超过了典型数据库软件工具捕获、存储、管理和分析数据能力的数据集”。这种定义是一种主观定义, 没有描述与大数据相关的任何度量机制, 但是在定义中包含了一种演化的观点从时间和跨领域的。三是体系定义: 大数据是指数据的容量、数据的获取速度或者数据的表示限制了使用传统关系方法对数据的分析处理能力,需要使用水平扩展的机制以提高处理效率”。此外, 大数据可进一步细分为大数据科学和大数据框架，大数据科学是涵盖大数据获取、调节和评估技术的研究; 大数据框架则是在计算单元集群间解决大数据问题的分布式处理和分析的软件库及算法，一个或多个大数据框架的实例化即为大数据基础设施。 二、大数据系统和分析技术 1.流式大数据。该表现出低延迟、高吞吐、持续稳定运行和弹性可伸缩等特性,这其中离不开系统架构、数据传输、编程接口、高可用技术等关键技术的合理规划和良好设计。数据传输数据传输是指完成有向任务图到物理计算节点的部署之后,各个计算节点之间的数据传输方式。在大数据流式计算环境中,为了实现高吞吐和低延迟,需要更加系统地优化有向任务图以及有向任务图到物理计算节点的映射方式。在上游节点产生或计算完数据后,主动将数据发送到相应的下游节点,其本质是让相关数据主动寻找下游的计算节点,当下游节点报告发生故障或负载过重时,将后续数据流推送到其他相应节点.主动推送方式的优势在于数据计算的主动性和及时性,但由于数据是主动推送到下游节点,往往不会过多地考虑到下游节点的负载状态、工作状态等因素,可能会导致下游部分节点负载不够均衡;当然,主动推送方式和被动拉取方式不是完全对立的,也可以将两者进行融合,从而在一定程度上实现更好的效果. 2.编程接口。编程接口是方便用户根据流式计算的任务特征,通过有向任务图来描述任务内在逻辑和依赖关系,并编程实现任务图中各节点的处理功能.用户策略的定制、业务流程的描述和具体应用的实现,需要通过大数据流式计算系统提供的应用编程接口。良好的应用编程接口可以方便用户实现业务逻辑,可以减少用户的编程工作量,并降低用户系统功能的实现门槛。明确数据流的有向无环图,其他具体细节的实现方式用户不需要太多关心,即可满足对流式大数据的高效、实时计算;也有部分大数据流式计算系统为用户提供了类SQL 的应用编程接口,并给出了相应的组件,便于应用功能的实现;系统不仅为用户提供了类SQL 的应用编程接口来描述计算过程,也借助图形化用户视窗为用户提供了丰富的组件。大数据批量计算将数据事先存储到持久设备上,节点失效后容易实现数据重放;而大数据流式计算对数据不进行持久化存储。因此,批量计算中的高可用技术不完全适用于流式计算环境,需要根据流式计算新特征及其新的高可用要求,有针对性地研究更加轻量、高效的高可用技术和方法。大数据流式计算系统高可用是通过状态备份和故障恢复策略实现的。 3.大数据系统面临的挑战。设计和实现一个大数据系统不是一个简单的任务, 如同大数据定义描述的, 大数据超出了现有硬件和软件平台的处理能力. 新的硬件和软件平台反过来要求新的基础设施和编程模型解决大数据带来的挑战。普适的感知和计算以难以想象的速率和规模产生数据, 远超现有存储技术的发展。一个迫切的挑战是现有的存储系统难以容纳海量数据. 而数据的潜在价值和数据新鲜度有关, 因此应该设置和隐藏价值相联系的数据重要性原则, 以决定哪部分数据需要存档, 哪部分数据可以丢弃。随着在线服务和移动手机的增长, 与访问控制、个人信息分析相关的隐私和安全问题日益得到关注. 了解需要提供什么样的系统级别隐私保护机制至关重要.大数据分析技术的发展为数据解释、建模、预测和模拟带来了重大的影响。然而, 海量数据、异构数据结构和多样化的应用也带来了许多挑战，随着数据集的增长和实时处理需求的提出, 对整个数据集的分析越来越难. 一个潜在的解决方案是给出近似结果, 例如使用近似查询，近似的含义有两个方面:结果的准确度和从输出中删除的数据组。大规模计算系统的能量消耗从经济和环境的观点吸引了较大的关注。随着数据量和分析需求的增长, 数据传输、存储和处理无疑将消耗更多的能量，因此, 在大数据系统中必须提供系统级的能量控制和管理机制, 同时提供可扩展性和可访问性。大数据分析是一个交叉学科研究领域, 需要来自不同专业领域的专家协作挖掘数据中隐藏的价值。因此需要建立一个综合的大数据基础设施, 允许不同领域的科学家和工程师访问多样的数据, 并应用各自的专业知识, 协作完成分析任务。爬虫从队列中获得具有一定优先级的URL, 下载该网页, 随后解析网页中包含的所有URLs 并添加这些新的URLs 到队列中。这个过程一直重复, 直到爬虫程序停止为止.Web 爬虫是网站应用如搜索引擎和web 缓存的主要数据采集方式。数据采集过程由选择策略、重访策略、礼貌策略以及并行策略决定。选择策略决定哪个网页将被访问; 重访策略决定何时检查网页是否更新; 礼貌策略防止过度访问网站; 并行策略则用于协调分布的爬虫程序。传统的web 爬虫应用已较为成熟, 提出了不少有效的方案. 随着更丰富更先进的web 应用的出现, 一些新的爬虫机制已被用于爬取富互联网应用的数据。 大数据的一种重要形态,在商业智能、市场营销和公共服务等诸多领域有着广泛的应用前景,并已在金融银行业、互联网、物联网等场景的应用中取得了显著的成效。也使得当前诸多数据计算系统无法进一步更好地适应流式大数据在系统可伸缩性、容错、状态一致性、负载

大数据技术研究综述

大数据技术研究综述 摘要：大数据是继云计算、物联网之后IT 产业又一次颠覆性的技术革命。文中介绍了大数据的概念、典型的4“V”特征以及大数据的关键技术，归纳总结了大数据处理的一般流程，针对其中的关键技术，如MapReduce、GFS、Hadoop以及NoSQL等，介绍了基本的情况。最后，本文对大数据时代做了总结与展望。 关键词：大数据；数据处理技术；云计算

当人们还在津津乐道云计算、物联网等主题时，一个崭新的概念——大数据横空出世。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术革命，对国家治理模式、企业决策、组织和业务流程，以及个人生活方式等都将产生巨大的影响。大数据的挖掘和应用可创造出超万亿美元的价值，将是未来IT 领域最大的市场机遇之一，其作用堪称又一次工业革命[1]。 我们身处数据的海洋，几乎所有事物都与数据有关，环境、金融、医疗……我们每天都在产生数据，打电话、发短信、进地铁站安检、进办公楼刷卡、在QQ 上聊天、上淘宝网购物……大量数据实时地影响我们的工作、生活乃至社会发展。数据成为与自然资源、人力资源同样重要的战略资源，引起了科技界和企业界的高度重视。 1大数据的概念 大数据本身就是一个很抽象的概念，提及大数据很多人也只能从数据量上去感知大数据的规模，如：百度每天大约要处理几十PB 的数据；Facebook 每天生成300 TB以上的日志数据；据著名咨询公司IDC 的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8 ZB(1021) ，但仅仅是数据量并不能区分大数据与传统的海量数据的区别。在2008年《Science》杂志出版的专刊中，大数据被定义为“代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据”[2]。 大数据不是一种新技术，也不是一种新产品，而是一种新现象，是近来研究的一个技术热点。大数据具有以下4个特点，即4个“V”： (1) 数据体量(V olumes) 巨大。大型数据集，从TB级别，跃升到PB级别。 (2) 数据类别(Variety) 繁多。数据来自多种数据源，数据种类和格式冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。 (3) 价值(Value) 密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅一两秒钟。 (4) 处理速度(Velocity) 快。包含大量在线或实时数据分析处理的需求，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

工业大数据分析综述：模型与算法

摘要：随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用，大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。对这些数据进行分析，有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本，为实现智能制造奠定基础。因此，工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。介绍了工业大数据分析的基本概念，综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果，并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。 关键词：工业大数据; 大数据分析; 模型; 算法; 智能制造 1 引言 当今时代，信息化和工业化的融合已经成为发展趋势，《中国制造2025》指出：“新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点”。工业大数据在两化融合过程中起着至关重要的作用，国务院颁发的《促进大数据发展行动纲要》把发展工业大数据列为主要任务之一：“推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂。建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台”。工业大数据是指在工业领域中产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、射频识别（radio frequency identification，RFID）、工业传感器、工业自动控制系统、工业互联网、企业资源计划（enterprise resource planning，ERP）、计算机辅助设计（computer