20年12月西南大学课程考试[0072]《数据库技术》大作业(资料)

理工大学数据仓库与数据挖掘实验一

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2012 —2013 学年第 1 学期） 课程名称：数据库仓库与数据挖掘开课实验室： 2012 年10月 30日 一、上机目的 1．理解数据库与数据仓库之间的区别与联系； 2．掌握典型的关系型数据库及其数据仓库系统的工作原理以及应用方法； 3．掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。 二、上机内容 内容：以SQL Server为系统平台，设计、建立数据库，并以此为基础创建数据仓库。 要求：利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验项目，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并绘出模拟实验案例的数据仓库模型。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及SQL 2008软件 四、实验方法、步骤和截图（或：程序代码或操作过程） 采用SQL语句创建数据库，数据库命名为：DW。如图所示：

DW数据库中包含7张维表和一张事实表。7张维表分别为：订单方式维表、销售人员及销售地区维表、发货方式维表、订单日期维表、客户维表、订单状态维表、客户价值维表。建立7张维表语句和建立7张维表的ETL如下： 语句执行成功的结果如图所示：

DW数据库包含的事实表为FACT_SALEORDER。建立1张事实表语句和建立1张事实表的ETL如下： 三、建事实表 CREATE TABLE FACT_SALEORDER( SALEORDERID INT, TIME_CD V ARCHAR(8), STATUS INT, ONLINEORDERFLAG INT, CUSTOMERID INT, SALESPERSONID INT, SHIPMETHOD INT, ORDER_V ALUES INT, SUBTOTAL DECIMAL(10,2), TAXAMT DECIMAL(10,2), FREIGHT DECIMAL(10,2)) ----------------------------------- 四、事实表的ETL /* FACT_SALEORDER的ETL*/ TRUNCATE TABLE FACT_SALEORDER INSERT INTO FACT_SALEORDER SELECT SalesOrderID,CONVERT(CHAR(8),,112) , ,,ISNULL,0),ISNULL,0),,,,, FROM A, V_SUBTOTAL_V ALUES B WHERE >= AND <

2017公需科目《大数据前沿技术及应用》第八章答案

2017 年公需科目《大数据前沿技术及应用》 第八章：大数据发展趋势答案 1、大数据预测能够分析和挖掘出人们不知道或没有注意到的模式，确定判断某件事情必然发生。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：B 2、大数据的发展趋势中的智能化关键技术包括感知技术、自然语言技术、交互技术以及决策等。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 3、大数据分为“结构化数据“与”非结构化数据” 。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 4、2011 年，IBM 的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 5、2012 年 7 月国务院发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 6、机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A

7、由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 8、大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 9、人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 10、知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 11、大数据成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 12、当前，企业提供的大数据解决方案大多基因 Hadoop 开源项目。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 13、北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 14、数据结构”是指不存储数据库之中的，包括电子邮件、文本文件、图像、视频等数据。（3 分）

数据库审计系统_技术白皮书V1.0

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目录 一.产品概述 (1) 二.应用背景 (1) 2.1现状与问题 (1) 2.1.1现状 (1) 2.1.2问题 (1) 2.2需求分析 (3) 2.2.1政策需求 (3) 2.2.1.1《信息系统安全等级保护基本要求》 (3) 2.2.1.2《商业银行信息科技风险管理指引》 (3) 2.2.2技术需求 (4) 2.2.3管理需求 (4) 2.2.4性能需求 (4) 2.2.5环境与兼容性需求 (5) 2.2.6需求汇总 (5) 三.产品介绍 (5) 3.1目标 (5) 3.2产品功能 (6) 3.2.1数据库访问行为记录 (6) 3.2.2违规操作告警响应 (6) 3.2.3集中存储访问记录 (6) 3.2.4访问记录查询 (7) 3.2.5数据库安全审计报表 (7) 3.3产品部署 (7) 3.3.1旁路部署 (7) 3.3.2分布式部署 (8) 3.4产品特性 (9) 3.4.1安全便捷的部署方式 (9) 3.4.2日志检索能力 (9) 3.4.3灵活的日志查询条件 (10) 3.4.4灵活的数据库审计配置策略 (10) 3.4.5数据库入侵检测能力 (10) 3.4.6符合审计需求设计 (11) 四.用户收益 (11) 4.1对企业带来的价值 (11) 4.2全生命周期日志管理 (12) 4.3日常安全运维工作的有力工具 (12)

工业大数据分析技术与前沿技术趋势

工业大数据分析技术与前沿技术趋势 工业大数据具有实时性高、数据量大、密度低、数据源异构性强等特点，这导致工业大数据的分析不同于其他领域的大数据分析，通用的数据分析技术往往不能解决特定工业场景的业务问题。工业过程要求工业分析模型的精度高、可靠性高、因果关系强，这样才能满足日常工业生产需要，而纯数据驱动的数据分析手段往往不能达到工业场景的要求。工业数据的分析需要融合工业机理模型，以“数据驱动+机理驱动”的双驱动模式来进行工业大数据的分析，从而建立高精度、高可靠性的模型来真正解决实际的工业问题。因此，工业大数据分析的特征是强调专业领域知识和数据挖掘的深度融合。本节主要对时序模式分析技术、工业知识图谱技术、多源数据融合分析技术等三种典型的工业大数据分析技术进行介绍。 1 时序模式分析技术 伴随着工业技术的发展，工业企业的生产加工设备、动力能源设备、运输交通设备、信息保障设备、运维管控设备上都加装了大量的传感器，如温度传感器、振动传感器、压力传感器、位移传感器、重量传感器等，这些传感器在不断产生海量的时序数据，提供了设备的温度、压力、位移、速度、湿度、光线、气体等信息。对这些设备传感器时序数据分析，可实现设备故障预警和诊断、利用率分析、能耗优化、生产监控等。但传感器数据的很多重要信息是隐藏在时序模式结构中，只有挖掘出背后的结构模式，才能构建一个效果稳定的数据模型。

工时序数据的时间序列类算法主要分六个方面：时间序列的预测算法如ARIMA，GARCH 等；时间序列的异常变动模式检测算法，包含基于统计的方法、基于滑动窗窗口的方法等；时间序列的分类算法，包括SAX 算法、基于相似度的方法等；时间序列的分解算法，包括时间序列的趋势特征分解、季节特征分解、周期性分解等；时间序列的频繁模式挖掘，典型时序模式智能匹配算法（精准匹配、保形匹配、仿射匹配等），包括MEON 算法、基于motif 的挖掘方法等；时 间序列的切片算法，包括AutoPlait 算法、HOD-1D 算法等。 工业大数据分析的一个重要应用方向是对机器设备的故障预警和故障诊断，其中设备的振动分析是故障诊断的重要手段。设备的振动分析需要融合设备机理模型和数据挖掘技术，针对旋转设备的振动分析类算法主要分成三类：振动数据的时域分析算法，主要提取设备振动的时域特征，如峭度、斜度、峰度系数等；振动数据的频域分析算法，主要从频域的角度提取设备的振动特征，包括高阶谱算法、全息谱算法、倒谱算法、相干谱算法、特征模式分解等；振动数据的时频分析算法，综合时域信息和频域信息一种分析手段，对设备的故障模型有较好的提取效果，主要有短时傅里叶变换、小波分析等。 2 工业知识图谱技术 工业生产过程中会积累大量的日志文本，如维修工单、工艺流程文件、故障记录等，此类非结构化数据中蕴含着丰富的专家经验，利用文本分析的技术能够实现事件实体和类型提取（故障类型抽取）、事件线索抽取（故障现象、征兆、排查路线、结果分析），通过专家知

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

19秋西南大学[0072]《数据库技术》作业复习资料答案

西南大学网络与继续教育学院 课程名称：《数据库技术》课程代码：0072 学年学季：20192 单项选择题 1、如果要求学生关系S（SNO，NAME，SEX，AGE）中存储的学生信息满足下列条件：男生（SEX ＝‘F’）的年龄在15－60岁之间，女生（SEX＝‘M’）的年龄在15－55岁之间。那么在关系S的定义中加入的检查子句正确的是( )。 CHECK(AGE>=15 AND（（SEX=‘M’ AND AGE<=60）AND(SEX=‘F’ AND AGE<=55)）） CHECK(AGE>=15 AND（（SEX=‘M’AND AGE<=60）OR(SEX=‘F’AND AGE<=55)））/【正确】CHECK(AGE>=15 OR（（SEX=‘M’AND AGE<=60）OR(SEX=‘F’AND AGE<=55)）） CHECK(AGE>=15 OR（（SEX=‘M’AND AGE<=60)AND(SEX=‘F’AND AGE<=55))) 2、事务有多个性质，其中不包括( )。 一致性 唯一性/【正确】 原子性 隔离性 3、事务的所有操作在数据库中要么全部正确反映出来要么全部不反映"，这是事务的（）。原子性/【正确】 一致性 隔离性 持久性 4、由于用户需求发生变化而对数据库的部分设计进行修改称为数据库的（）。 重定义 重设计 重组织 重构造/【正确】 5、将关系从3NF规范化到BCNF，要做的工作是（）。 消除非主属性对码的FFD 消除非主属性对码的PFD 消除非主属性对码的TFD 消除主属性对码的PFD和TFD/【正确】 6、如果关系模式R上有函数依赖AB→C和A→C，则R中存在（）。 完全依赖 部分依赖/【正确】 传递依赖 多值依赖

数据库的存储结构(文件、记录的组织和索引技术)

数据库的存储结构（文件、记录的组织和索引技术） by 沈燕然0124141 利用课余时间自学了第6章《数据库存储结构》，对于数据 库不同层次的存储结构，文件记录组织和索引技术有了一定的 了解，在这篇札记中将会结合一些具体应用中涉及到的数据存 储和索引知识，以及通过与过去学习过的一些数据结构比较来 记录自己学习的心得体会。这些实例涉及不同的数据库系统， 如Oracle, DB2和Mysql等等，它们之间会有一些差异。不过 本文旨在探讨数据存储方面的问题，因而兼容并包地将其一并收入，凡是可能需要说明之处都会加上相应的注解。：） 1、数据库（DBS）由什么组成？——逻辑、物理和性能特征 1、什么是数据库系统（DBS）——DBS用文件系统实现 在关系模型中，我们把DBS看成关系的汇集。DBS存在的目的就是为了使用户能够简单、方便、容易地存取数据库中的数据。因此在用户的眼中，数据库也就是以某种方式相关的表的集合。用户并不需要去关心表之间关系，更不需要了解这些表是怎样存储的。但是我们现在从DBA(数据库管理员)的角度来看，情况就比那稍稍复杂一点。 实际的数据库包含许多下面列出的物理和逻辑对象： ?表、视图、索引和模式(确定数据如何组织) ?锁、触发器、存储过程和包(引用数据库的物理实现) ?缓冲池、日志文件和表空间(仅处理如何管理数据库性能) 2、什么是表空间？——表空间相当于文件系统中的文件夹。 表空间被用作数据库和包含实际表数据的容器对象之间的一层，表空间可以包含多个不同的表。用户处理的实际数据位于表中，他们并不知道数据的物理表示，这种情况有时被称为数据的物理无关性。

上图描述了一个ORACLE数据库大致的表空间组织，USER中存放主要的数据表,TEMP存放临时数据表,INDX存放索引,TOOLS存放回退段(RBS). 表空间在DB2数据库系统中是比较典型的说法，在Mysql等系统中也直接使用文件系统中文件夹的概念。新建一个表的时候可以指定它所在的表空间，至于用文件具体存储数据时如何存储这可能就是各个数据库系统的商业机密了，至少DB2是这样。另外值得关注的一点是不同于oracles对表空间的严格要求，Mysql的数据库形式相对比较简单，以文件夹的形式存放在安装目录的/data/下面，该数据库的每一个表对应两个文件，一个存放表中数据，另一个存放元数据信息，也就是建表时指明的列属性等等信息。 3、文件中的记录在物理上如何实现？——文件组织形式 在外存中，DB以文件形式组织，而文件由记录组成。文件结构由OS的文件系统提供和管理。文件组织有两种方式——定长记录格式和变长记录格式。 那种格式更好？ 定长记录格式——优点是插入操作较简单。 缺点是对记录长度有硬性要求，而且有的记录可能横跨多个快，降低读写效率。 变长记录格式——优点是记录长度自由方便 缺点是记录长度差异导致删除后产生大量“碎片”，记录很难伸长，尤其“被拴记录”移动代价相当大。 中庸之道——预留空间和指针方式 记录长度大多相近——采用预留空间方法，取最大记录长为统一标准，在短记录多于空间处填特定空值或记录尾标志符。 记录长度相差很大——采用指针形式（每纪录后的指针字段把相同属性值记录链接起来）。文件中使用两种块——固定块（存放每条链中第一条记录）和溢出块（存放其 余纪录）。 3、记录在文件中怎样组织？

云存储服务技术白皮书(终)

HUAWEI TECHNOLOGIES CO.,LTD. 华为云存储服务技术白皮书 huawei 2012/6/26

目录 1华为云存储服务介绍 (5) 1.1简介 (5) 1.2服务定位 (5) 2华为云存储应用场景 (6) 2.1网盘服务 (6) 2.2互联网海量数据存储 (7) 2.3数据备份/容灾 (7) 2.4数据归档 (8) 2.5BigData/HPC (9) 3华为云存储服务概念及功能介绍 (10) 3.1云存储基本概念 (10) 3.1.1对象（Objects） (10) 3.1.2存储空间 (10) 3.1.3REST接口 (11) 3.2云存储功能 (11) 3.3访问权限控制 (12) 3.4线下大数据量导入/导出服务 (13) 3.5对象的版本化管理 (13) 3.6可定制的日志服务 (14) 4华为云存储服务特点 (14) 4.1易用性 (14) 4.2高扩展性 (14) 4.3高可靠性 (15) 4.3.1数据可靠性 (15) 4.3.2数据校验 (16)

4.3.3数据自动修复 (16) 4.4高可用性 (16) 4.4.1网络级可靠性设计.........................................错误！未定义书签。 4.4.2节点可靠性设计 (17) 4.4.3进程可靠性设计 (17) 4.5高性能 (17) 4.5.1并发访问性能 (17) 4.5.2吞吐能力 (17) 4.6安全性 (18) 4.6.1软件控制安全 (18) 4.6.2数据分块存储（暂未实现） (18) 4.7易管理性 (18) 4.8按需计费 (19) 5华为云存储服务结构简介 (19) 5.1华为云存储服务框架简介 (19) 5.2UDS结构简介 (20) 5.2.1UDS系统结构描述..........................................错误！未定义书签。 5.2.2多网络平面简介.............................................错误！未定义书签。6华为云存储服务使用说明. (20) 6.1API接口介绍 (21) 6.1.1服务操作 (21) 6.1.2存储空间操作 (21) 6.1.3对象操作 (21) 6.2多种语言的SDK (22)

数据仓库与数据挖掘试题

武汉大学计算机学院 2014级研究生“数据仓库和数据挖掘”课程期末考试试题 要求：所有的题目的解答均写在答题纸上，需写清楚题目的序号。每张答题纸都要写上姓名和学号。 一、单项选择题（每小题2分，共20分） 1. 下面列出的条目中，（）不是数据仓库的基本特征。B A.数据仓库是面向主题的 B.数据仓库是面向事务的 C.数据仓库的数据是相对稳定的 D.数据仓库的数据是反映历史变化的 2. 数据仓库是随着时间变化的，下面的描述不正确的是（）。 A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容 B.捕捉到的新数据会覆盖原来的快照 C.数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容C D.数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合 3. 以下关于数据仓库设计的说法中（）是错误的。A A.数据仓库项目的需求很难把握，所以不可能从用户的需求出发来进行数据仓库的设计，只能从数据出发进行设计 B.在进行数据仓库主题数据模型设计时，应该按面向部门业务应用的方式来设计数据模型 C.在进行数据仓库主题数据模型设计时要强调数据的集成性 D.在进行数据仓库概念模型设计时，需要设计实体关系图，给出数据表的划分，并给出每个属性的定义域 4. 以下关于OLAP的描述中（）是错误的。A A.一个多维数组可以表示为（维1，维2，…，维n） B.维的一个取值称为该维的一个维成员 C.OLAP是联机分析处理 D.OLAP是数据仓库进行分析决策的基础 5. 多维数据模型中，下列（）模式不属于多维模式。D A.星型模式 B.雪花模式 C.星座模式 D.网型模式 6. 通常频繁项集、频繁闭项集和最大频繁项集之间的关系是（）。C A.频繁项集?频繁闭项集?最大频繁项集 B.频繁项集?最大频繁项集?频繁闭项集 C.最大频繁项集?频繁闭项集?频繁项集 D.频繁闭项集?频繁项集?最大频繁项集

0072]《数据库技术》 20年西南大学考试题库答案

西南大学网络与继续教育学院 课程代码： 0072 学年学季：20192 单项选择题 1、如果要求学生关系S（SNO，NAME，SEX，AGE）中存储的学生信息满足下列条件：男生（SEX＝‘F’）的年龄在15－60岁之间，女生（SEX＝‘M’）的年龄在检查子句正确的是( )。 . CHECK(AGE>=15 AND（（SEX=‘M’ AND AGE<=60）AND(SEX=‘F’ AND AGE<=55)）） . CHECK(AGE>=15 AND（（SEX=‘M’AND AGE<=60）OR(SEX=‘F’AND AGE<=55)）） . CHECK(AGE>=15 OR（（SEX=‘M’AND AGE<=60）OR(SEX=‘F’AND AGE<=55)）） . CHECK(AGE>=15 OR（（SEX=‘M’AND AGE<=60)AND(SEX=‘F’AND AGE<=55))) 2、事务有多个性质，其中不包括( )。 .一致性 .唯一性 .原子性 .隔离性 3、事务的所有操作在数据库中要么全部正确反映出来要么全部不反映"，这是事务的（）。 .原子性 .一致性 .隔离性 .持久性 4、由于用户需求发生变化而对数据库的部分设计进行修改称为数据库的（）。 .重定义 .重设计 .重组织 .重构造 5、将关系从3NF规范化到BCNF，要做的工作是（）。/>

. 消除非主属性对码的FFD .消除非主属性对码的PFD .消除非主属性对码的TFD .消除主属性对码的PFD和 TFD 6、如果关系模式R上有函数依赖AB→C和A→C，则R中存在（）。 .完全依赖 .部分依赖 .传递依赖 .多值依赖 7、将关系从3NF规范化到BCNF，要做的工作是（）。 .消除非主属性对码的FFD .消除非主属性对码的PFD .消除非主属性对码的TFD .消除主属性对码的PFD和TFD 8、使用SQL语句将学生关系STUDENT中的学生年龄AGE字段的值增加1岁，应该使用的命令是（）。. REPLACE AGE WITH AGE+1 . UPDATE STUDENT AGE WITH AGE+1 . UPDATE SET AGE WITH AGE+1 . UPDATE STUDENT SET AGE=AGE+1 9、关系模式可以形式化表示为R（U，D，dom，F），其中U表示（）。 .域集 .属性集 .函数依赖集 .属性向域的映象集

图像数据存储技术

图像数据存储技术

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图像数据存储技术 摘要:，将多媒体信息引入到系统当中，随着数据库应用技术的发展，已经成为人们对现代数据库应用系统的要求之一。本文通过对图像数据的不同存储方式的分析，提出在学生信息系统中以数据库方式存储学生照片的方法，并且使用VB 6.0 中的ADO 数据控件实现了图像数据入库操作及照片的浏览。 关键词:信息系统；图像； 概述：随着数据库应用技术的发展，将多媒体信息引入到系统当中，使管理系统功能更强大，界面更美观，信息更丰富，已经成为人们对现代数据库应用系统的要求之一。在学生信息系统中，除了需要将每一名学生的基本数据信息存入系统，还需要将该学生的照片以图像信息的形式存入系统。这样可以随时查看学生的照片，或用来制作学生证等证件，以提高证件的可信度并减少证件照片处理的工作量。 图像的数据量要远远大于数据库中存储的普通数据的数据量。因此，组织与管理好图像数据与数据库应用系统的结构、效率、安全性、完整性息息相关。本文给出了一种在学生信息系统中组织与管理图像信息的方法，并利用ADO 技术设计实现了图像信息的入库及浏览等操作。 1.存储图像数据的策略 1.1 以文件方式存储图像数据 图像信息通常是通过扫描或摄像的方法进入系统的，并且一般的多媒体系统中都采用文件形式存放数据。所以在数据库应用系统中，可以采用文件形式存放图像数据。首先，将每一幅图像组织成一个文件，众多的图像文件形成图像文件集。在学生基础信息表中设置一个存放照片图像文件物理文件名的字段（pFileName），在该字段中存放每一名学生照片文件的存储路径及文件名。这样就建立起了学生基础信息表与照片文件集之间的关联（如图1 所示）。

AS3000技术白皮书

AS3000技术白皮书 1. 产品简介 AS3000是浪潮面向金融电信、勘探勘测、空天信息、生物工程、气象、能源等海量数据业务的广大客户，自主研发的拥有完全自主知识产权的海量存储系统平台。AS3000同时支持NAS、IPSAN、FCSAN功能，融合iSCSI、FC、Infiniband 及10Gb万兆主机接口,囊括了目前主流的存储网络架构及主机连接方式。AS3000海量存储系统平台能高效、合理整合用户目前的存储网络架构，统一部署和集中管理，降低能耗，降低整体拥有成本（TCO）。在提供网络存储系统各项功能的基础上，融合数据保护，是高可靠、高性能、智能化兼具的新一代存储系统平台。 2. 产品优势 海量存储，融合创新 ◆多控制器体系架构，各控制器间可实现负载均衡，避免单控制器故障带来的 风险和性能的瓶颈 ◆支持NFS/CIFS等多种文件共享协议，可安装部署于Windows、Linux、Unix 等多种操作系统并存的复杂网络环境中，无需为各种文件协议单独设置存储，可轻松实现跨操作系统的数据存储与共享 ◆支持NAS/IPSAN/FCSAN，支持IP/FC-SAN和NAS同时运行，满足客户在 不同时间、不同地点、不同业务对存储的不同需求 ◆支持丰富的主机连接接口，支持iSCSI、FC、InfiniBand及万兆主机连接， 无缝接入用户现有环境，同时可以为用户提供高带宽的IB及万兆网络连接，满足客户对高带宽及高性能的差异化需求

◆全面支持SSD/FC/SAS/SATA磁盘，模块化的容量扩展模式 数据持续保护，业务运行无忧 ◆支持数据卷隔离映射功能、数据快照功能、快照回滚、远程卷复制（同步/ 异步）、远程数据复制及恢复、逻辑分区动态扩容 ◆支持Active-Active、Active-Standby等控制器工作模式，保障整体系统的高 可用，确保数据存取及业务运行万无一失 ◆系统可用性达到99.999% 模块化设计，人性化管理 ◆AS3000各主要部件均采用模块设计，客户按需选择，维护、升级、管理简 单方便 ◆支持自动构建RAID、各RAID级别间可在线迁移不影响正常数据应用 ◆完备监控管理方式，当系统出现异常时，除了通过机器指示灯报警外，可通 过邮件方式将异常状况及时通知管理员 ◆集中部署，统一管理 绿色节能 ◆全系统选取节能降耗的处理器、芯片组、风扇和散热片等部件，提高系统的 能效利用率 ◆采用独特的机箱结构设计，优化散热，降低能耗 ◆支持Maid磁盘节能技术，降低磁盘能耗，节约开支 ◆支持自动精简技术，大大提高存储资源利用率 3. 产品技术规格

数据挖掘与数据库技术

一、填空题 1．OLAP服务器可以使用关系OLAP、或混合OLAP。 2．多维数据模型通常以三种形式存在，他们是星形模式、和事实星座形模式。3．聚类中每个训练元组的类标号是未知的，属于学习。 4．层次聚类方法可进一步分为：和分裂层次聚类。 5．数据挖掘的聚类方法中，典型的基于划分方法的聚类算法有和k中心点方法。6．关联规则的挖掘可以看作两步的过程：首先找出所有，然后生成强关联规则。7．多维数据模型通常以三种形式存在，他们是星形模式、雪花形模式和。 8．层次聚类方法可进一步分为：凝聚层次聚类和。 9．数据挖掘的聚类方法中，典型的基于划分方法的聚类算法有k均值方法和。10．强关联规则满足最小支持度和。 11．数据仓库是面向主题的、、时变的和非易失的有组织的数据集合，支持管理决策。12．OLAP服务器可以使用关系OLAP、多维OLAP或。 二、简答题： 1．什么是数据挖掘，简述数据挖掘功能。 2．数据预处理的主要任务有哪些？ 3．为什么不直接对操作数据库进行联机分析，而建立分离的数据仓库。 4．简述有哪些Apriori算法的变形方法可提高Apriori算法的效率？ 5．简述数据仓库的定义，并论述其关键特征。 6．为什么需要预处理数据。 7．操作数据库系统与数据仓库的区别？ 8．简述决策树分类方法的关键步骤。 三、计算题 1. 给定两个对象，分别用元组（26，10，23，8），（22，7，25，7）表示。 a)计算两个对象之间的欧几里德距离； b)计算两个对象之间的曼哈顿距离； 2．假设15个销售价格记录已经排列如下： 4，6，12，15，18，30，35，37，40，48，92，95，145，156，157 a) 使用等频（等深）划分方法将它们划分为三个箱； b) 分别用箱均值、箱边界光滑。 3. 给定两个对象，分别用元组（33，8，38，6），（28，6，35，8）表示。 c)计算两个对象之间的欧几里德距离；

H3C ONEStor存储技术白皮书

H3C ONEStor存储 技术白皮书

目录 1 ONEStor概述 (1) 2 ONEStor存储系统介绍 (2) 2.1 技术特点 (2) 2.1.1 领先的分布式架构 (2) 2.1.2 线性扩展能力 (6) 2.1.3 高可靠性 (7) 2.1.4 良好的性能 (10) 2.1.5 统一的存储业务 (11) 2.2 典型应用场景 (12) 2.2.1 使用场景 (12) 2.2.2 典型组网架构 (15) 2.3 ONEStor对硬件设备要求 (16) 2.3.1 硬件要求 (16) 3 ONEStor管理系统 (18) 3.1 管理系统的特点 (18) 3.1.1 无中心管理架构设计 (18) 3.1.2 场景化设计 (19) 3.2 管理系统的主要功能 (20) 4 规格参数 (22) 5 缩略语表 (22) i

1 ONEStor概述 云计算、移动计算、社交媒体以及大数据的发展，使得数据爆炸式增长。一方面，企业要存储这些数据，以便对数据进行利用；另一方面，相比于数据中心的计算模块和网络模块，存储模块在近三十年虽然一直发展，但发展缓慢，并未出现技术革命带来存储领域的翻天覆地的变化。现实的情况是：传统的存储系统已经很难满足爆炸增长的数据需求，急需要新的存储技术进行变革。 数据的激增对存储的需求主要体现在： （1）可扩展性：存储集群可以根据用户需求线性扩展，并且数据会自动均衡，无需人工干预。 （2）低成本：和传统的SAN/NAS相比，在性价比上具有明显的优势。 （3）高性能：存储集群架构具有灵活的扩展能力，集群性能随着规模的增长线性增长。 （4）高可靠性：集群中的每个数据至少保存两份副本，且集群会自动将数据分布在不同的存储单元上，硬件损坏的情况下依然可以获取一份完整的数据，并且丢失的数据会自动重构。 （5）高可用性：存储集群提供多副本机制，当某个故障单元发生故障后，整个集群依然可以对外提供服务。 （6）易用性：提供方便易用的管理界面，实现存储集群的灵活部署和监控运维。可以灵活的增加和删除节点，集群的故障恢复、数据均衡等集群系统自动可以实现，不需要人工干预。 （7）业务灵活性：既可以以传统的存储集群形式为计算节点服务提供块存储或者文件存储甚至对象存储，又可以和计算节点紧密结合，提供计算存储的融合方案。 为满足以上需求，业界在近年提出了Server SAN存储解决方案。按照Wikibon的定义，Server SAN是由多个独立的服务器所带的存储组成的一个存储资源池。 H3C ONEStor Server SAN解决方案基于Ceph开发，并在Ceph的基础上做了二次开发和优化。 ONEStor系统由分布式存储软件(包括存储集群软件和存储集群管理软件)和x86服务器构成，x86服务器可以选择H3C自研服务器或者经过H3C认证的其他厂家的服务器。 1

最新数据仓库与数据挖掘--课后答案-(陈志泊-著)-清华大学出版社

第1章数据仓库的概念与体系结构 1.数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。 2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据元数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 3.数据处理通常分成两大类：联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP。 4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片（Slice）、切块（dice）、钻取（Drill-down 和Roll-up 等）和旋转（pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。 5. ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。 6.数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。 7.数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。 8.操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。 9.“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和数据仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。 10.从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以营运导向为主、以实时数据仓库和自动决策为主。 11.什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？ 答：数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。 数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离；而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点领域，一个主题通常与多个操作型业务系统或外部档案数据相关。（2）集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据作抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企事业单位一致的全局信息。也就是说存放在数据仓库中的数据应使用一致的命名规则、格式、编码结构和相关特性来定义。（3）相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供单位决策分析之用，对所涉及的数据操作主要是数据查询和加载，一旦某个数据加载到数据仓库以后，一般情况下将作为数据档案长期保存，几乎不再做修改和删除操作，也就是说针对数据仓库，通常有大量的查询操作及少量定期的加载（或刷新）操作。（4）反映历史变化。操作型数据库（OLTP）主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含较久远的历史数据，因此总是包括一个时间维，以便可以研究趋势和变化。数据仓库系统通常记录了一个单位从过去某一时点(如开始启用数据仓库系统的时点)到目前的所有时期的信息，通过这些信息，可以对单位的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 12. 简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 答：（1）两层架构（Generic Two-Level Architecture）。 （2）独立型数据集市（Independent Data Mart）。 （3）依赖型数据集市和操作型数据存储（Dependent Data Mart and Operational Data Store）。 （4）逻辑型数据集市和实时数据仓库（Logical Data Mart and Real-Time Data Warehouse）。 13. 答：数据仓库技术的发展包括数据抽取、存储管理、数据表现和方法论等方面。在数据抽取方面，未来的技术发展将集中在系统集成化方面。它将互连、转换、复制、调度、监控纳入标准化的统一管理，以适应数据仓库本身或数据源可能的变化，使系统更便于管理和维护。在数据管理方面，未来的发展将使

公需课大数据前沿技术级应用测试题

1. 【多选题】大数据技术领域的发展得到国家的高度重视，近年来不断推出了些促进这些领域创新和产业发展的指导意见、发展规划和行动纲要，主要有哪些？【ABCDE】 A: 2015年8月31日：《促进大数据发展行动纲要》B: 2015年12月29日：《“互联网＋”行动的指导意见》 《新一代人工智能发展规划》 D: C: 2017年7月8日： 2017年4月10日：《云计算发展三年行动计划（2017－2019年）》 E: 2015年5月8日：《中国制造2025》2. 【判断题】人工采集效率低、成本高、错误多。自动化采集靠技术实现，效率高、采集的数据量大。【对】3. 【多选题】大数据分析平台软件由（）（）（）（）（）大关键技术实现。【ABCDE】 A: 云存储 B: 云计算 C: 算法库D: 工作流引擎 E: 开放接口 4. 【多选题】数据资源向信息、知识、价值转换的流程可以概括成5个环节：（）（）（）（）（）正确答案:[A,B,C,D] A: 数据采集 B: 数据存储 C: 数据处理 D: 数据分析与挖掘 E: 知识应用 5. 【多选题】计算机系统的发展经历了这样几个阶段：（）（）（）（）（）正确答案:[A,B,C,D] A: 大型机 B: 小型机 C: 个人计算机 D: 互联网 E: 云计算

6. 【判断题】数据是所表达的对象或事件的信息的载体， 记录了对象的属性特征。正确答案:[对] 7. 【多选题】数据采集可以划分为（）和（）。【AB】 A: 人工采集 B: 自动化采集 8. 【判断题】数据自动化采集技术的发展产生了大数据。 对 9. 【多选题】云服务应用的部署模型有：（）（）（）（）。【ABCD】 A: 公有云Public cloud B: 私有云 Private cloud C: 社区云Community cloud D: 混合云 Hybrid cloud 10. 【多选题】教育大数据指的是学生在学习过程中产生 的大数据，教育大数据应用主要体现在三个主要方面（）（） （）【ABC】 A: 学生学习分析 B: 学生的分类管理 C: 教学效果分析

OceanStor9000存储系统技术白皮书

OceanStor 9000 V5 华为OceanStor 9000 V5 横向扩展文件存储，采用全对称分布式架构，以其卓越性能、大规模横向扩展能力和超大单一文件系统为用户提供非结构化数据共享资源存储，能够应用于广电媒体、卫星测绘、基因测序、能源勘探、科研教育、视频监控、归档备份等多种业务应用及存储资源共享领域。 全对称分布式架构并行读写，性能领先 ?高性能的读写访问：单节点带宽最高可达2.8 GB/s，单盘性能业界领先 ?网络加速：支持10GE、25GE、40GE等多种组网形态，支持RDMA模式传输及TOE卸 载，提高系统传输性能 ?线性增长：系统性能随节点增加线性增长，最高可达700GB/s带宽 容量性能线性扩展，规模最大的单一文件系统 ?单一文件系统：140PB级存储容量，降低系统管理和维护的复杂度，并消除多个命名空 间带来的数据孤岛 ?超强扩展：3节点到288节点的平滑扩展，容量、性能随节点增加而线性增长 ?数据均匀分布：Share-nothing全对称分布式架构，系统的数据和元数据均匀分布在各 个节点上，消除单独的元数据节点访问瓶颈 ?超高利用率：高可靠性的同时，硬盘利用率最高可达95% 开放融合，承载多种应用 ?多种接口：支持NFS，CIFS，NDMP，FTP，HDFS等多种接口，一个系统承载多业务 应用，实现数据的全生命周期管理 ?多种节点类型：支持多种节点类型，支持不同应用承载 ?管理融合：实现对IT设备统一管理，提供分析报表，简化管理复杂度，提升运营效率

全方位可视化，简化资源管理 ?可靠性灵活配置：支持基于目录的冗余配比策略，提供不同的数据保护级别 ?自动统计和分析：自动化的性能统计及分析，辅助合理利用资源 ?自动部署：软件平台自动化部署和配置，“一键式”快速扩容，单节点扩容60秒之内 完成 ?权限管理：提供针对IP地址或用户/用户组的访问权限控制，创建安全、隔离的存储池 Info系列软件，智能存储管理 InfoEqualizer，客户端连接负载均衡 ?跨节点的客户端连接负载均衡，自动平衡容量和性能，优化集群资源 ?智能统一管理，支持节点故障切换(failover)和故障恢复(failback) ?基于DNS域名的负载均衡技术，支持多种负载均衡策略配置 InfoTier，动态分级存储 ?不同节点间动态分级存储，热点数据智能迁移，让不同性价比的存储发挥最大效益，降 低TCO ?支持多种数据迁移策略和优先级设置，无缝适应业务需求及变更 InfoAllocator，空间配额管理 ?在目录、用户、用户组的级别对存储进行精简资源调配，满足不同客户所需 ?支持配额项的多层嵌套关系管理，为客户提供易用，弹性灵活的空间访问 InfoProtector，高可靠数据保护 ?应用Erasure Code专利技术实现N+M数据保护–InfoProtector，业界最高水平的数据可靠 性和可用性保护机制，可支持4个节点同时故障的数据保护 ?系统能够自动重构，多节点并行重构数据，重构速度高达2TB/小时 InfoStamper，快照功能 ?目录级别快照，快速数据恢复 ?支持手动快照、定时快照（以天/周/月为粒度） InfoLocker，WORM功能 ?保护数据免遭意外、恶意更改和删除 ?支持设置WORM时钟，设置保护期 InfoReplicator，异步远程复制 ?减少系统恢复时间，应用于灾难恢复，数据备份或远距离数据迁移 ?支持不同目录1：N复制，N:1复制