大数据平台基准测试流程(测试工具)解析

引言

互联网的普及已经连接了全世界近30亿人口，目前，互联网上的网页数目已经突破10亿[1]，大量的数据在网络中产生，而新的互联网技术和应用的结合形成了丰富的数据源，并带来数据量爆发式的增长。大数据在数据量、数据类型和处理时效性等方面带来了新的挑战，应运而生的大数据处理技术采用分布式文件系统、分布式并行计算框架等模型以低廉的价格解决大数据的挑战。新的计算框架和数据库系统层出不穷，大数据产品和系统不断推陈出新，催生出对这些产品和技术进行基准对比的需求。

大数据基准测试从具体应用中抽象出有代表性的负载，根据真实数据的特征和分布生成可扩展的数据集，以相应的指标衡量负载处理数据集的效果，以此来比较大数据处理系统的性能。本文结合大数据处理系统的特点，阐述大数据基准测试的要素和构建流程，最后从数据、负载和软件栈等方面比较现有基准测试工具，并展望未来基准测试工具的发展方向。

1 大数据起源和特点

随着互联网技术的发展，产生了越来越多的数据来源。互联网应用记录着用户每天在网上的行为数据，

用户的社交数据、搜索数据、购物数据都被一一记录下来。而线下的生活也处处与网络相关，通话记录、医疗数据、环境数据、财务数据也通过网络留存下来。工业互联网中的机器配备了传感器和网络传输装置，积累了大量机器数据。物联网连接地球上所有的人和物，感知并跟踪着物体和人的状态。据IDC 预测，从2005年到2020年，全球数据量将会从130EB 增长到40ZB [2]。

随着数据源种类的激增，新的数据不仅在数据量上有了很大的体量，其数据结构也不同于以往的关系型数据结构，智能设备、传感器和各种应用的兴起，视频、图片、音频、文档、网页和日志等大量非结构化的数据蜂拥而来，为当前的数据处

理带来新的挑战。互联网服务的进化，使得用户对数据处理的速度有了更高要求，数据量规模和数据类型复杂性的增加对大数据处理速度带来挑战。IBM 从四个维度定义大数据，即数量(Volume、种类(Variety、速度(Velocity、真实性(Veracity[3]。大数据具备大体量、多样性、高时效性和真实性等特征。

2 大数据处理平台的构成

大数据的大体量、多样性和处理的时效性是传统单设备纵向扩展无法解决的，这种挑战首先在互联网搜索中体现出来，搜索引擎需要检索和存储的网站数量庞

大数据基准测试流程与测试工具

姜春宇1 孟苗苗2

1 工业和信息化部电信研究院标准所，云计算标准与测试验证北京市重点实验室北京 100191

2 中国联合网络通信有限公司北京 100033

摘要当前大数据产品和技术的发展非常迅速，市场中存在各种各样的商业版和开源的大数据软件，这些大数据系统解决了大数据大体量、多样性、时效性的挑战。随着大数据产品和技术成熟，如何去测试和评估这些大数据产品成为新的研究主题。文章简要介绍大数据兴起的背景，综述大数据处理系统的主要构成，并针对大数据处理系统的特点，提出构建大数据基准测试平台的要素和流程，最后介绍当前大数据基准测试工具和存在的问题，展望未来大数据基准测试工具的发展方向。

关键词大数据；大数据平台；大数据基准测试；数据；负载；指标

研究与开发 Research & Development

大，以非结构化数据为主，为此谷歌率先于2004年提出一套分布式数据处理的技术体系，即能够横向扩展的分布式文件系统(GFS、分布式计算系统(MapReduce和分布式数据库(BigTable等技术，以较低成本很好地解决了大数据面临的困境，奠定了大数据技术的基础。受谷歌论文启发，Apache Hadoop 实现了自己的分布式文件系统(HDFS、分布式计算系统(MapReduce和分布式数据库(Hbase，并将其开源，从而加速了大数据技术和应用的发展。大数据处理平台主要由分布式文件系统、分布式计算平台、分布式存储系统等构成。以Hadoop 为例，其基本组件如图1所示。

图1 Hadoop基本组件

3 大数据基准测试要素

基于Hadoop 和Spark 原理的大数据处理平台在工业界和学术界都得到了广泛应用，谷歌、Facebook 、百度、阿里巴巴等互联网公司早已研发部署了大数据处理系统，越来越多的中级企业开始在大数据基础平台之上开发大数据应用，IDG 调研了751家企业，其中49%的企业反馈已经或正在实现大数据项目[4]。尽管大数据的平台和应用发展迅速，但缺少基准来衡量大数据平台的性能，而且大数据系统的复杂性、多样性和变化性为评估带来很大困难。

大数据基准测试能够评估和比较大数据系统和架构，其主要作用有三个方面。

1 它能提升大数据领域的技术、理论和算法，并挖掘出大数据的潜在价值和知识。

2 它能帮助系统开发人员设计系统功能、调优系统性能、提升部署方法[5]。

3 它容许用户比较不同系统的性能，帮助选购产品。

设计大数据基准测试通常包含以下考虑。1 选择数据和生成数据，确定数据集的大小、类型以及覆盖的应用场景，提供数据集或者数据生成的工具。2 确定测试负载，负载需要覆盖不同的应用场景，具有代表性，能

够较全面地反应系统的特性。3 明确测试指标，大数据基准测试主要从性能、能效、性价比、可靠性等角度衡量大数据系统和架构。4 确定基准测试所针对的软件系统和框架，不同框架处适用的场景不同。

4 测试流程

大数据基准测试主要有三个流程，即数据生成、负载选择和指标选择。简要来说，数据生成主要生成不同的数据类型并满足大数据的四V 特点；负载选择主要是选择合适的负载以运行数据产生结果；指标选择确定衡量的维度，以便从不同方面评估大数据框架。

4.1 数据生成

大数据基准测试通常要么采用现实数据，要么合成数据。使用现实数据存在两个困难，首先，大多数情况下数据都是企业比较敏感的部分，企业通常不愿意公开提供数据；其次，现实数据只适应于特定应用场景，有其局限性，无法适应所有负载；所以，用数据生成工具合成数据成为大数据基准测试通常采用的方法。数据生成分为数据筛选、数据处理、数据生成和格式转换四步。4.1.1 生成步骤

1 数据筛选。在筛选数据时，①需要考虑数据和负载的匹配性，数据类型应该符合特定负载的要求，数据集需要来源于特定的大数据应用场景，如电子商务、搜索引擎、社交网络等，并符合真实数据的数据特征和分布特征；②根据测试机器的数量和应用的特点，评估数据量的大小。

2 数据处理。待处理的数据是建立在能保持原始数据的特性并能消除其中敏感信息的基础上进行相关操作的。针对不同的数据类型，应该采用该类领域中有代表性的数据建模方法对真实数据进行建模，抽取出数据的特征，并将这些特征存储在模型文件中。

3 数据生成。数据生成通常需要特定的生成工具来完成，生成工具依据不同类型的数据处理过程来设计。首先需要提出数据的模型特征，基于提取出的模型和所需的数据量生成测试数据。除了需要保证所选用建模方法的模型特性外，还要满足在数据生成过程中通过参数来控制数

研究与开发

Research & Development45

据生成的并发量和大小，不同的参数可以模拟出不同的应用场景；不同的数据生成工具通过建模步骤，保证生成的测试数据保持原有数据的数据特征，并且可以缩放至大数据规模。4 数据格式转换。这个流程保证生成数据能通过格式转换工具生成符合特定应用的输入格式。4.1.2 示例

例如，通过分析应用和负载需求，假设现在要生成1T 左右的文本数据。首先选择网络上开放维基百科的数据源，以此数据源为样本，利用开源的数据生成工具并提取出数据的特征，数据生成工具根据数据特征和需要扩展的数据量(这里是1T 来生成数据集，这样就能得到基于实际应用中数据扩展的数据集。最后，根据负载需要的输入格式再对数据集的格式进行转化。

4.2 负载选择

负载是大数据基准需要执行的具体任务，用来处理数据并产生结果，负载将大数据平台的应用抽象成一些基本操作。由于行业和领域的不同，其应用有很多不同的特点，从系统资源消耗方面负载可分为计算密集型、I/O密集型和混合密集型的任务。例如运营商的话单查询需要多次调用数据库，是典型的I/O密集型任务；而互联网的聚类过程需要大量的迭代计算，是典型的计算密集型任务；搜索引擎中的PageRank 算法既需要数据交换又要不断地迭代计算，属于混合型任务。

选择负载有两种策略。第一种是从企业应用的场景出发，模拟企业应用流程，采用应用中的真实数据进行测试。例如一家从事搜索的企业，其应用场景可以基本抽象为Nutch 、Index 和PageRank 三种负载；银行的典型应用主要是账单查询、帐目的更改等，可以抽象为对数据库表的查询和更改。第二种是从通用的角度来考量，从测试整个大数据平台的角度出发，选择负载时需要覆盖大数据处理平台主要组件即分布式计算框架、分布式文件系统和分布式存储的能力。以Hadoop 平台为例，负载主要需要测试Hadoop(包括HDFS 和MapReduce 、数据仓库(Hive和NoSQL 数据库的能力。测试负载需要覆盖多种应用类型和任务的资源特

点。如表1所示，选取TeraSort 、PageRank 和Na?ve Bayes 来测试Hadoop ，这三个算法分别属于I/O资源密集、混合和计算资源密集的任务；选取Join Query 来测试Hive 组件，Read/Write/Scan负载来测试HBase 组件，它们分别属于计算密集和I/O密集负载。

表1 测试负载示例

4.3 指标

测试指标主要分为两类，一类是从用户角度出发的指标，这类指标注重于直观化，让用户容易理解[6]；第二类指标是从架构的角度出发的，主要考量系统架构的能力。第一类的指标主要有每秒执行的请求数，请求延迟和每秒执行的操作数；第二类指标注重比较系统性能间的差异，主要有每秒浮点计算速度和每秒数据吞吐量等。在实际测试中，为比较不同平台之间的差异，可以从以下四个维度来评估大数据平台：性能、能耗、性价和可靠性，具体介绍和计算方式见表2。

表2 测试指标

5 大数据测试工具

当前大数据基准工具有很多，主要分为三种类型。一类属于微型负载，这类负载测试只测试大数据平台的某个特定组件或应用，例如GridMix 是面向Hadoop 集群的测试基准；TeraSort 只针对文本数据的排序；雅虎开发的YCSB 对比NoSQL

数据库的性能，其目的是评估键值和云数据库[7]；Facebook 的LinkBench 专门用于

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测试存储社交图谱和网络服务的数据库[8]。第二类是综合类的测试工具，模拟几类典型应用，覆盖大数据软件平台的多个功能组件，比如英特尔的Hibench 是针对Hadoop 和Hive 平台的基准测试工具，其负载按照业务能分为微型负载、搜索业务、机器学习和分析请求等四类[9]；BigDataBench 是中科院计算所提出的大数据测试工具，覆盖了结构数据、半结构数据和非结构数据，其负载模拟了搜索引擎、社交网络和电子商务等业务模型[6]。第三类测试工具是具体应用领域端到端的大数据测试工具，这类的测试工具主要有BigBench ，是基于TPC-DS 开发的端到端大数据测试工具，面向零售业务，模拟电子商务的整个流程，主要测试MapReduce 和并行DBMS [10]，其优点是应用场景结合非常紧密，行业针对性很强。

这三类测试工具各有其应用场景，微型测试工具测试的应用较单一，效率高、成本低，但无法通体衡量大数据平台的性能，综合类测试工具覆盖面比较广，考虑到应用类型和不同平台组件，能够较全面考量大数据平台执行不同类型任务的性能，通用性好。端到端的大数据测试工具满足了对企业特定业务的模拟，与企业应用场景结合紧密，覆盖了企业大数据业务全流程的模拟和测试，是未来大数据测试工具发展的趋势。

6 总结

大数据基准测试负载、数据、指标的选择都应该基于企业具体业务场景和应用需求，对于业务种类较多、覆盖多个平台组件的企业应该考虑抽象一些共性的负载，选择通用性的测试工具。对于行业领域比较明确，业务种类比较集中的企业，应该多考虑抽象出特定的场景的负载，选用实际数据进行扩展，最好定制端到端的

测试工具。目前来看，大数据测试工具都属于微型工具，其负载均模拟真实业务中的一些简单操作，主要从性能角度衡量大数据基础平台(Hadoop或者Spark 平台，目前比较缺少端到端的面向具体业务场景的测试负载和测试数据。随着企业的大数据应用的逐步发展，

企业更加了解自身需求，未来大数据基准测试的发展将注重以下两点。1 面向具体行业的应用场景，模拟典型的应用类型，针对特定行业端到端的测试工具，比如模拟搜索引擎、社交网络、上网流量查询、银行账单查询等业务的负载。2 简化测试部署、执行的复杂性，提供更好的可视化工具。

参考文献

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https://www.360docs.net/doc/88950949.html,/infographic/four-vs-big-data[4] The 2014 IDG Enterprise Big Data research[R/OL].

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DhrubaBorthaku.LinkBench:a Database Benchmark Based on the Facebook Social Graph[C]//SIGMOD, ACM,USA,2013:1185-1196

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大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。一、数据收集在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。二、数据预处理大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的

大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1 网络空间态势感知系统系统建设平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1 安全监测子系统安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力：一类是网站云监测，发现网站可用性的监测、网站漏洞、网站挂马、网站篡改（黑链 / 暗链）、钓鱼网站、和访问异常等安全事件第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前 360 补天漏洞众测平台注册有多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、 IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现 webshell 等攻击利用事件。第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端 IOC 威胁情报进行比对，发现等高级威胁告警。第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁 1、网站安全数据监测：采用云监测、互联网漏洞众测平台及云多点探测等技术，实现对重点网站安全性与可用性的监测，及时发现网站漏洞、网站挂马、网站篡改（黑链 / 暗链）、钓鱼网站、众测漏洞和访问异常等安全事件。 4万 APT

大数据平台安全解决方案

Solution 解决方案大数据平台安全解决方案防止数据窃取和泄露确保数据合规使用避免数据孤岛产生方案价值大数据平台安全解决方案为大数据平台提供完善的数据安全防护体系，保护核心数据资产不受侵害，同时保障平台的大数据能被安全合规的共享和使用。数据安全防护体系以至安盾?智能安全平台为核心进行建设。智能安全平台支持三权分立、安全分区、数据流转、报警预警和审计追溯等五种安全策略，以及嵌入式防火墙、访问控制、安全接入协议等三道安全防线，保证安全体系在系统安全接入、安全运维、数据流转、数据使用、数据导出脱敏、用户管理、用户行为审计追溯等方面的建设，保障大数据平台安全高效运行。智能安全平台提供安全云桌面，保证数据不落地的访问方式，并可根据需求提供高性能计算资源和图形处理资源，并支持“N+M”高可靠性架构，保证云桌面的稳定运行，为平台用户提供安全高效的数据使用环境。提供数据不落地的访问方式以及完善的文档审批和流转功能提供五种安全策略和三道安全防线提供严格的用户权限管理和强大的用户行为审计和追溯功能提供高性能、高可靠稳定运行的大数据使用环境方案亮点如欲了解有关志翔科技至安盾? ZS-ISP、至明? ZS-ISA安全探针产品的更多信息，请联系您的志翔科技销售代表，或访问官方网站：https://www.360docs.net/doc/88950949.html, 更多信息志翔科技是国内创新型的大数据安全企业，致力于为政企客户提供核心数据保护和业务风险管控两个方向的产品及服务。志翔科技打破传统固定访问边界，以数据为新的安全中心，为企业构筑兼具事前感知、发现，事中阻断，事后溯源，并不断分析与迭代的安全闭环，解决云计算时代的“大安全”挑战。志翔科技是2017年IDC中国大数据安全创新者，2018年安全牛中国网络安全50强企业。2019年，志翔云安全产品入选Gartner《云工作负载保护平台市场指南》。关于志翔科技北京志翔科技股份有限公司https://www.360docs.net/doc/88950949.html, 电话： 010- 82319123邮箱：contact@https://www.360docs.net/doc/88950949.html, 北京市海淀区学院路35号世宁大厦1101 邮编：100191 扫码关注志翔

(完整版)管理信息系统数据流程图和业务流程图

1.采购部查询库存信息及用户需求，若商品的库存量不能满足用户的需要，则编制相应的采购订货单，并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部，并附上采购收货单。公司检验人员在验货后，发现货物不合格，将货物退回供应商，如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格，如果合格则登记流水帐和库存帐目，如果不合格则交由主管审核后退回供应商。画出物资订货的业务流程图。（共10分） 2．在盘点管理流程中，库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管，仓库主管查询库存清单和盘点流水账，然后根据盘点规定进行审核，如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员，由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。（共15分）

3.“进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程：书商将采购单和新书送采购员；采购员验收，如果不合格就退回，合格就送编目员；编目员按照国家标准进行的分类编号，填写包括书名，书号，作者、出版社等基本信息的入库单；库管员验收入库单和新书，如果合格就入库，并更新入库台帐；如果不合格就退回。“售书”的流程：顾客选定书籍后，收银员进行收费和开收费单，并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店，书店保安审核合格后，放行，否则将让顾客到收银员处缴费。画出“进书”和“售书”的数据流程图。进书业务流程：

进书数据流程：

F3.2不合格采购单售书业务流程：

售书数据流程：

4.背景：若库房里的货品由于自然或其他原因而破损，且不可用的，需进行报损处理，即这些货品清除出库房。具体报损流程如下：由库房相关人员定期按库存计划编制需要对货物进行报损处理的报损清单，交给主管确认、审核。主管审核后确定清单上的货品必须报损，则进行报损处理，并根据报损清单登记流水帐，同时修改库存台帐；若报损单上的货品不符合报损要求，则将报损单退回库房。试根据上述背景提供的信息，绘制出“报损”的业务流程图、数据流程图。报损业务流程图：（10分）业务流程图：数据流程图：

大数据平台系统项目安全保障

大数据平台系统项目安全保障安全是系统正常运行的保证。根据本项目的业务特点和需要，以及现有的网络安全状况，建立一个合理、实用、先进、可靠、综合、统一的安全保障体系，确保信息安全和业务系统的正常运行。一、规章制度建设 1.1机房管理制度为保证系统每天24小时，全年365天不间断运行，加强防火、防盗、防病毒等安全意识，应该制定严格的机房管理制度，以下列出常见的机房管理方面的十条规定：（1）路由器、交换机和服务器以及通信设备是网络的关键设备，须放置计算机机房内，不得自行配置或更换，更不能挪作它用。（2）要求上机工作人员严格执行机房的有关规定，严格遵守操作规程，严禁违章作业。（3）要求上机工作人员，都必须严格遵守机房的安全、防火制度，严禁烟火。不准在机房内吸烟。严禁将照相机、摄像机和易燃、易爆物品带入机房。机房工作人员要掌握防火技能，定期检查消防设施是否正常。出现异常情况应立即报警，切断电源，用灭火设备扑救。

（4）要求外来人员必须经有关部门批准，才能进入放置服务器的机房，一般人员无故不得在机房长时间逗留。（5）要求机房值班人坚守工作岗位，不得擅离职守；下班时，值班人员要对所有计算机的电源进行细致的检查，该关的要切断电源，并检查门窗是否关好。（6）双休日、节假日，要有专人检查网络运行情况，如发现问题及时解决，并做好记录处理，解决不了的及时报告。（7）机房内所有设备、仪器、仪表等物品和软件、资料要妥善保管，向外移（带）设备及物品，需有主管领导的批示或经机房工作负责人批准。制定数据管理制度。对数据实施严格的安全与保密管理，防止系统数据的非法生成、变更、泄露、丢失及破坏。当班人员应在数据库的系统认证、系统授权、系统完整性、补丁和修正程序方面实时修改。（8）网管人员应做好网络安全工作，服务器的各种帐号严格保密。监控网络上的数据流，从中检测出攻击的行为并给予响应和处理。统一管理计算机及其相关设备，完整保存计算机及其相关设备的驱动程序、保修卡及重要随机文件，做好操作系统的补丁修正工作。（9）保持机房卫生，值班人员应及时组织清扫。（10）保护机房肃静，严禁在机房内游艺或进行非业务活动。

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力：一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》学院：国土资源工程学院班级：测绘121 姓名：王易豪学号：201210102179 任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析引言大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。

数据流程图和业务流程图案例

数据流程图和业务流程图案例 1.采购部查询库存信息及用户需求，若商品的库存量不能满足用户的需要，则编制相应的采购订货单，并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部，并附上采购收货单。公司检验人员在验货后，发现货物不合格，将货物退回供应商，如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格，如果合格则登记流水帐和库存帐目，如果不合格则交由主管审核后退回供应商。画出物资订货的业务流程图。 2．在盘点管理流程中，库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管，仓库主管查询库存清单和盘点流水账，然后根据盘点规定进行审核，如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员，由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。

采购单审核 P3.1编目处理 p3.2入库单处理 p3.3供应商 F3.1采购单 F3.2不合格采购单 F3.3合格采购单F10入库单 F3.4不合格入库单 S2 图书库存情况存档管理员 F9入库够书清单 F3.5合格入库清单售书业务流程：顾客新书收银员收费单销售台帐保安未收费的书收费单/书售书数据流程：收费处理P1.1审核处理 P1.2E1顾客 F6购书单计划F1.1收费单 F1.2不合格收费单 S02S01S03S04图书库存情况存档 F4销售清单图书销售存档顾客需求图书情况存档顾客基本情况存档 F4销售清单 F5顾客需求图书清单 F3顾客基本情况

大数据安全分析(分析篇)

这一篇应该是比较容易引起争议的，大家现在乐于说看见（visibility ）的力量，如何看到却是一个尚在探索中的问题。数据是看到的基础条件，但是和真正的看见还有巨大的差距。我们需要看到什么？什么样的方法使我们真正看到？安全分析和事件响应网络空间的战斗和现实世界有很大的相似性，因此往往可以进行借鉴。美国空军有一套系统理论，有非常的价值，值得深入思考并借鉴，它就是OODA周期模型：观察（Observe）：实时了解我们网络中发生的事件。这里面包括传统的被动检测方式：各种已知检测工具的报警，或者来自第三方的通报（如：用户或者国家部门）。但我们知道这是远远不够的，还需要采用更积极的检测方式。即由事件响应团队基于已知行为模式、情报甚至于某种灵感，积极地去主动发现入侵事件。这种方式有一个很炫的名字叫做狩猎。定位（Orient）：在这里我们要根据相关的环境信息和其他情报，对以下问题进行分析：这是一个真实的攻击吗？是否成功？是否损害了其它资产？攻击者还进行了哪些活动？决策（Decision）：即确定应该做什么。这里面包括了缓解、清除、恢复，同时也可能包括选择请求第三方支持甚至于反击。而反击往往涉及到私自执法带来的风险，并且容易出错伤及无辜，一般情况下不是好的选择。行动（Action）：能够根据决策，快速展开相应活动。 OODA模型相较传统的事件响应六步曲（参见下图），突出了定位和决策的过程，在现今攻击技术越来越高超、过程越来越复杂的形势下，无疑是必要的：针对发现的事件，我们采取怎样的行动，需要有足够的信息和充分的考量。在整个模型中，观察（对应下文狩猎部分）、定位与决策（对应下文事件响应）这三个阶段就是属于安全分析的范畴，也是我们下面要讨论的内容，附带地也将提出个人看法，关于大数据分析平台支撑安全分析活动所需关键要素。

管理信息系统数据流程图和业务流程图和E-R图.

1. 采购部查询库存信息及用户需求, 若商品的库存量不能满足用户的需要, 则编制相应的采购订货单, 并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部, 并附上采购收货单。公司检验人员在验货后,发现货物不合格, 将货物退回供应商,如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格, 如果合格则登记流水帐和库存帐目, 如果不合格则交由主管审核后退回供应商。画出物资订货的业务流程图。 (共 10分 2.在盘点管理流程中,库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管,仓库主管查询库存清单和盘点流水账,然后根据盘点规定进行审核,如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员,由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。 (共 15分

3. “进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程:书商将采购单和新书送采购员; 采购员验收,如果不合格就退回, 合格就送编目员;编目员按照国家标准进行的分类编号,填写包括书名,书号,作者、出版社等基本信息的入库单;库管员验收入库单和新书,如果合格就入库,并更新入库台帐;如果不合格就退回。“售书”的流程:顾客选定书籍后, 收银员进行收费和开收费单, 并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店,书店保安审核合格后,放行,否则将让顾客到收银员处缴费。画出“进书”和“售书”的数据流程图。进书业务流程:

进书数据流程: F3.2不合格采购单售书业务流程:

售书数据流程: 4. 背景 :若库房里的货品由于自然或其他原因而破损,且不可用的,需进行报损处理, 即这些货品清除出库房。具体报损流程如下: 由库房相关人员定期按库存计划编制需要对货物进行报损处理的报损清单, 交给主管确认、审核。主管审核后确定清单上的货品必须报损,则进行报损处理, 并根据报损清单登记流水帐,同时修改库存台帐;若报损单上的货品不符合报损要求,则将报损单退回库房。

大数据平台系统安全方案

大数据平台系统安全方案 1使用安全在大数据智能化平台系统建设的环节，系统安全主要通过制定系统资源访问限制策略，实现系统的数据访问安全。（1）账号管理系统中的权限必须通过角色才能分配给账号；账号、角色、权限管理符合最小化权限原则；程序账号不能人工使用，不能在程序中使用预设账号，程序用账号密码可修改；（2）系统安全配置完成数据库、操作系统、网络配置和网络设备的基线配置、补丁安装；平台访问采用加密的SSH或SSL方式，登录进行密码保护；能够在系统管理界面显示当前活动的TCP/UDP服务端口列表以及已建IP连接列表。（3）日志管理应用系统、操作系统、数据库、网络设备、防火墙等的操作有完整的日志记录；系统自身产生的运行日志和告警日志发至安全监控系统统一存储管理；应用系统本身提供友好的日志查询和统计界面，应用系统可保存短期日志；

（4）系统管理在系统中存在很多应用服务器，对于关键应用服务器的系统本身和运行于其上的应用，应给予专门的保护，防止未授权用户的非法访问。系统建设之后达到以下效果：通过良好的口令管理、登录活动记录和报告、用户和网络活动的周期检查，防止未被授权使用系统的用户进入系统。对于需要登录系统访问的用户，通过产品提供的安全策略强制实现用户口令安全规则，如限制口令长度、限定口令修改时间间隔等，保证其身份的合法性。能够按照用户、组模式对操作系统的访问进行控制，防止已授权或未授权的用户存取相互的重要信息。不同部门或类型的用户只能访问相应的文件或应用，可以采取授权方式限定用户对主机的访问范围。能够防止恶意用户占用过多系统资源(CPU、内存、文件系统等)，从而防止因无系统资源导致系统对其他用户的不可用的事件发生。能够对主机的安全事件进行详细的记录，并根据需要随时进行查阅。提供完善的漏洞扫描手段，及时发现系统的安全隐患，并据此提供必要的解决方案。（5）应用安全应用安全主要通过对各用户访问系统功能限制和数据访问范围的合理配置来实现。（6）权限管理

大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。一、大数据思维在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子：案例1：输入法首先，我们来看一下输入法的例子。我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。

在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。案例2：地图再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多用户使用的情况，可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据，就可以做这样的判断了。

基于大数据的网络安全态势分析平台

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2020华为网络技术大赛--大数据与安全

1.1、大数据概述 1、大数据概述 1996年，SGI公司首席科学家John Mashey第一次提出大数据的概念。 2001年，Gartner分析师Doug Laney首先定义了大数据的三个维度：数据容量速度和种类（3V）。业界把3V扩展到了11V，但主要包括Volume、Velocity、Variety、Value等 2、大数据定义指无法在可承受的时间内用软硬件进行捕捉、管理和处理的数据集合，需要新处理模式才能使该数据集合成为具有更强的决策力、洞察力和流程优化等能力的海量、多样化的信息资产。 3、海量数据的来源由25%的结构化数据和75%的非结构和半结构化数据构成。数据类型分为：结构化数据：指可以存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。非结构化数据：不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档，文本、图片，XML，HTML，各类报表图像和音频，视频信息等等半结构化数据：介于结构化数据和非结构化数据之间的数据。HTML文档就属于半结构化数据。 4、大数据的价值对于企业组织，大数据在竞争能力构建、决策分析和成本控制等领域有广泛的应用前景；对于事业组织，大数据在科学探索、知识服务和社会安全等领域也有强烈的需求。例如： 1.在卫星测绘领域能海量存储数据。 2.在金融领域能盘活归档数据，深挖存量数据价值。 3.在能源勘探领域能进行潜力分析，降低的勘探成本。 4.在媒体娱乐中能进行高清制播 …… 5、大数据基本特征（4V）量大（Volume）：存储大、计算量大样多（Variety）：来源多、格式多快速（Velocity）：生成速度快、处理速度要求快价值（Value）：价值密度的高低和数据总量的大小成反比，即有价值的数据比重小。6、大数据带来的挑战：网络架构：传统网络架构支持南北向网络流量，不适配大数据应用对东西流量的需求。数据中心：同时访问子系统压力大。数据仓库：不适应非结构化数据和半结构化数据在数据处理上的需求。 7、大数据与云计算的关系：云计算是底层平台，大数据是应用。云计算作为底层平台，整合了计算、存储、网络等资源。同时提供基础架构资源弹性伸缩能力。大数据在云计算平台的支撑下，调度下层资源进行数据源加载，计算和最终结构输出等动作。 1.2、电信大数据应用 1、大数据给电信行业的机会与挑战挑战1：电信行业生产圈的信息产业遇到了革命性的变化。运营商相关业务的发展更加

大数据平台安全建设方案分析

大数据平台安全建设方案解析

2017年一、方案概述随着国家提出大数据促进经济社会转型发展的战略思路，大数据平台建设目前已经是政务信息化建设中的焦点内容，各省级政府依托强大的信息化体系率先做出尝试。大数据平台业务系统搭建之初，作为整个平台稳定、持续运行的基础，安全建设方案会是整个平台项目中重要的一环。大数据平台整体安全建设，从数据采集到数据资产的梳理，再到平台的访问安全管控和数据存储安全，以及数据共享分发过程中的版权保护，整个安全方案如何形成数据访问和使用过程的闭环，并且能够实现安全策略的统一下发和协同配合，是摆在平台建设方面前的棘手问题，本文以某大数据平台安全建设方案为参考，抛砖引玉，共同探讨行之有效的安全建设思路，该方案已经初步得到建设方认可，具备可落地基础。

二、安全建设思路 1、信息资源梳理建设 1.1、业务需求：数据梳理在进行安全建设之初，针对需要保护的信息资源，需要先进行状况摸底：1）提供对部门的组织结构、业务角色、信息资源类别、信息化系统等的管理和维护功能； 2）能够对业务流程图和数据流程图进行管理，能够识别协同关系和信息共享需求，能够明确职责、挖掘、整合数据资源、规范数据表示； 3）能够对数据库的主题库、逻辑实体、实体关系图、数据映射图、数据元标准、信息分类编码进行管理。 1.2、技术实现：数据库漏扫、数据资产梳理数据库漏扫：实现对数据库系统的自动化安全评估，能够有效暴露当前数据库系统的安全问题，对数据库的安全状况进行持续化监控。利用数据库漏扫产品覆盖传统数据库漏洞检测项；实现弱口令扫描、敏感数据发现、危险程序扫描、渗透测试等高端检测能力；通过预定义安全策略、自定义安全策略，实现高效、有针对性的安全状况扫描检测，和通过各种角度、各种专题、详略不一的报表直观呈现数据库系统的安全状况样貌。 1.3、数据资产梳理：实现数据资产的“静态+动态”梳理静态梳理：实现数据库自动嗅探：自动搜索企业中的数据库，可指定IP段和端口的范围进行搜索，自动发现数据库的基本信息；按照敏感数据的特征或预定义的敏感数据特征对数据进行自动识别，持续发现敏感数据；根据不同数据特征，对常见的敏感数据进行分类，然后针对不同的数据类型指定不同的敏感级别。动态梳理：对平台数据库系统中不同用户、不同对象的权限进行梳理并监控权限变化。监控数据库中用户的启用状态、权限划分、角色归属等基本信息；归纳总结用户访问情况，尤其针对敏感对象，能够着重监测其访问权限划分情况。

大数据电子商务安全与数据分析平台.docx

大数据电子商务安全与数据分析平台电子商务通过对市场信息及客户信息的收集、整理和深挖，精确分析市场形势、精准把握用户需求，极大促进了电子商务经济效益的提升。行业向阳发展的同时，也带来更严重的信息安全问题，导致用户合法权益受到侵害。在大数据时代，电子商务的安全管理与数据的分析利用同样重要，因此需要对其安全与数据分析平台进行研究。 1大数据时代电子商务安全体系构建 1.1安全体系架构设计大数据时代的电子商务安全体系架构与以往的安全体系并无本质性的差别，由于依托于网络系统，因此其架构依然涵盖安全协议、安全技术、服务范围等模块，以确保电子商务安全体系的逻辑完整。大数据电子商务安全体系架构包括五个部分，即商务层、协议认证层、安全验证层、安全技术层和网络安全层。其中，前三个层级的主要功能是进行安全验证，由安全技术层和网络安全层发挥安全防护作用。以网络安全层为例，网络安全层为电子商务提供宏观上的安全保障，包括防火墙技术、信息访问技术、网络传输安全控制技术等。网络安全层能够抵御外部环境对电子商务系统的入侵和攻击，降低发生数据盗取、信息泄漏等安全问题的概率。而安全技术层负责对数据传输过程加密，以免数据在传输过程中被盗取或篡改。数据传输加密技术水平与系统计算能力相适应，在大数据时代，数据计算能力得到极大的提升，以往的很多加密技术已不再能满足电子商务安全防护的需求。 1.2安全验证方法选择

1.2.1安全性验证数据安全性的衡量标准包括数据备份能力、自我修复能力等。建立在安全的网络系统环境之下，数据的安全性才能被很好的实现，尤其是数据传输、分享过程的安全[1]。数据备份能够保证存储在系统数据库中数据的安全，配合用户权限管理，对不同权限用户的操作范围进行限制，进一步提升数据安全性。电子商务安全防护系统并不能百分之百的保证数据安全，防护系统处于完全被动的位置，因此数据安全性验证需要从逻辑验证的角度入手，通过检验数据是否正确、完整，以判断恶意入侵、攻击行为所带来的数据资源损失。 1.2.2有效性验证数据有效性的判别标准为具备某种特定属性、属于某一特定范围、符合逻辑及规范要求等。数据有效性的限制一般在数据录入的过程中即进行，如对目标客户年龄数据的限制，仅允许使用正整数。电子商务系统的数据有效性还包括数据的确定性。例如，在网上支付的过程中，将整个过程分为支付及确认支付，其中的支付过程属于消费者的预购买行为，此时的交易并没有完全达成，消费者可根据自身意愿选择终止。数据有效性验证参照逻辑事实，其同样存在多样化的验证规则。如正确性、确认性等。 2大数据时代电子商务数据分析平台 2.1电子商务数据分析平台框架结构大数据时代电子商务数据分析平台以HadoopYARN为框架，分为基础层、架构层和应用层。其中，基础层由虚拟机、Linux等构成，框架层则为HadoopYARN框架，应用层包括数据采集模块、数据存储

大数据的安全体系

大数据的安全体系【摘要】本文主要以探究大数据安全保护技术为重点进行分析，结合当下所面临的安全挑战为主要依据，从数据发布匿名保护技术、社交网络匿名保护技术、数据水印技术、数据加密技术四方面进行深入探索与研究，其目的在于加强大数据安全保护力度，为保证社会公众信息安全提供有效依??。【关键词】大数据安全；隐私保护；技术要点经济飞速发展，网络技术得到了广泛利用。在此种背景下，大数据时代推动信息传输，为社会公众生活工作带来了诸多便利。而发展中的大数据产生了诸多问题，急需解决。将如今所存的问题切实的优化掉，这便需要合理应用大数据安全保护技术。一、大数据有关概述大数据的本质为数据集，其中包含的数据类型比较多，利用当前处理数据工具很难进行有效处理。这便能够看出，大数据具备较强的多样性与高效性，相对来讲所具备的数据价值更大。就当前应用而言，商业与医药业皆与之有莫大关联，大数据逐渐得到了广泛利用。大数据应用不但能够获取新知，还能推断出某一趋向。除此之外，对数据进行解析还能够有效分

辨真伪，将一些虚假信息排除掉，在众多信息中取得精华是大数据所具备的典型优势。二、如今所面临的安全挑战大数据背景下，信息安全面临诸多威胁。比如，数据收集、数据处理、数据解析、数据存储等，这些皆存在隐性威胁。当前的安全挑战包含私密性信息泄露、大数据虚假等。在网络架构中，此种安全威胁包括信息存储、信息调取中些许隐私数据遭到窃取。同普通数据相对比，大数据面临的主要威胁有如下几点。（一）大数据被存储在分布式架构中，分布式架构可以有效连接多台微机。其通信线路能够连接多台主机，若是某一位置发生故障势必会使其他区段的系统遭到影响。如若出现故障，整体框架中的装置皆会遭到损害，导致数据安全遭受威胁。分布式运算同编程与组织息息相关，网络易被攻击，如果不对其设防，会导致它的脆弱性加大。在大数据背景下，主流应该是非结构性的信息。欠缺安全访问，基于此需找寻出更加适合的防盗措施。（二）在对大数据进行处理时，需对数据应用者与拥有者进行合理区分。在调取大数据时，如果用户失去掌控权限，则很难明确存储到微机中的准确位

数据流程与业务流程的区别

数据流程与业务流程的区别.txt21春暖花会开！如果你曾经历过冬天，那么你就会有春色！如果你有着信念，那么春天一定会遥远；如果你正在付出，那么总有一天你会拥有花开满圆。一、不同之处 1. 描述对象不同业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是鞫 ? 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收付账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。 2. 功能作用不同业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节; 增补缺少的必须的环节; 确定计算机系统要处理的环节等重要步骤, 在绘制流程图的过程中可以发现问题, 分析不足, 改进业务处理过程。数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。数据流程分析的目的就是要发现和解决数据流通中的问题, 这些问题有: 数据流程不畅, 前后数据不匹配, 数据处理过程不合理等。通过对这些问题的解决形成一个通畅的数据流程作为今后新系统的数据流程。数据流程图比起业务流程图更为抽象, 它舍弃了业务流程图中的一些物理实体, 更接近于信息系统的逻辑模型。对于较简单的业务, 我们可以省略其业务流程图直接绘制数据流程图。 3. 基本符号不同

大数据处理培训：大数据处理流程

大数据处理培训：大数据处理流程生活在数据裸奔的时代，普通人在喊着如何保护自己的隐私数据，黑心人在策划着如何出售个人信息，而有心人则在思考如何处理大数据，数据的处理分几个步骤，全部完成之后才能获得大智慧。大数据处理流程完成的智慧之路：第一个步骤叫数据的收集。首先得有数据，数据的收集有两个方式：第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面？就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以

将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。第二个步骤是数据的传输。一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。第三个步骤是数据的存储。现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么？就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。第四个步骤是数据的处理和分析。上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。检索就是搜索，所谓外事不决问Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时候，一搜就有了。另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时候，该公司的高管