数据快照(Snapshot)技术介绍.
SNIA(存储网络行业协会对快照(Snapshot的定义是:关于指定数据集合的一个完全可用拷贝,该拷贝包括相应数据在某个时间点(拷贝开始的时间点的映像。快照可以是其所表示的数据的一个副本,也可以是数据的一个复制品。
而从具体的技术细节来讲,快照是指向保存在存储设备中的数据的引用标记或指针。我们可以这样理解,快照有点像是详细的目录表,但它被计算机作为完整的数据备份来对待。
快照有三种基本形式:基于文件系统式的、基于子系统式的和基于卷管理器/虚拟化式的,而且这三种形式差别很大。市场上已经出现了能够自动生成这些快照的实用工具,比如有代表性的有NetApp的存储设备基于文件系统实现,高中低端设备使用共同的操作系统,都能够实现快照应用;HP的EVA、HDS通用存储平台以及EMC的高端阵列则实现了子系统式快照;而Veritas则通过卷管理器实现快照。
快照的作用主要是能够进行在线数据恢复,当存储设备发生应用故障或者文件损坏时可以进行及时数据恢复,将数据恢复成快照产生时间点的状态。快照的另一个作用是为存储用户提供了另外一个数据访问通道,当原数据进行在线应用处理时,用户可以访问快照数据,还可以利用快照进行测试等工作。
因此,所有存储系统,不论高中低端,只要应用于在线系统,那么快照就成为一个不可或缺的功能。
两种类型
目前有两大类存储快照,一种叫做即写即拷(copy-on-write快照,另一种叫做分割镜像快照。
即写即拷快照可以在每次输入新数据或已有数据被更新时生成对存储数据改动的快照。这样做可以在发生硬盘写错误、文件损坏或程序故障时迅速地恢复数据。但是,如果需要对网络或存储媒介上的所有数据进行完全的存档或恢复时,所有以前的快照都必须可供使用。
即写即拷快照是表现数据外观特征的“照片”。这种方式通常也被称为“元数据”拷贝,即所有的数据并没有被真正拷贝到另一个位置,只是指示数据实际所处位置的指针被拷贝。在使
用这项技术的情况下,当已经有了快照时,如果有人试图改写原始的LUN上的数据,快照软件将首先将原始的数据块拷贝到一个新位置(专用于复制操作的存储资源池,然后再进行写操作。以后当你引用原始数据时,快照软件将指针映射到新位置,或者当你引用快照时将指针映射到老位置。
分割镜像快照引用镜像硬盘组上所有数据。每次应用运行时,都生成整个卷的快照,而不只是新数据或更新的数据。这种使离线访问数据成为可能,并且简化了恢复、复制或存档一块硬盘上的所有数据的过程。但是,这是个较慢的过程,而且每个快照需要占用更多的存储空间。
分割镜像快照也叫作原样复制,由于它是某一LUN或文件系统上的数据的物理拷贝,有的管理员称之为克隆、映像等。原样复制的过程可以由主机(Windows上的MirrorSet、Veritas 的Mirror卷等或在存储级上用硬件完成(Clone、BCV、ShadowImage等。
三种使用方法
具体使用快照时,存储管理员可以有三种形式,即冷快照拷贝、暖快照拷贝和热快照拷贝。冷快照拷贝
进行冷快照拷贝是保证系统可以被完全恢复的最安全的方式。在进行任何大的配置变化或维护过程之前和之后,一般都需要进行冷拷贝,以保证完全的恢复原状(rollback。冷拷贝还可以与克隆技术相结合复制整个服务器系统,以实现各种目的,如扩展、制作生产系统的复本供测试/开发之用以及向二层存储迁移。
暖快照拷贝
暖快照拷贝利用服务器的挂起功能。当执行挂起行动时,程序计数器被停止,所有的活动内存都被保存在引导硬盘所在的文件系统中的一个临时文件(.vmss文件中,并且暂停服务器应用。在这个时间点上,复制整个服务器(包括内存内容文件和所有的LUN以及相关的活动文件系统的快照拷贝。在这个拷贝中,机器和所有的数据将被冻结在完成挂起操作时的处理点上。
当快照操作完成时,服务器可以被重新启动,在挂起行动开始的点上恢复运行。应用程序和服务器过程将从同一时间点上恢复运行。从表面上看,就好像在快照活动期间按下了一个暂停键一样。对于服务器的网络客户机看来,就好像网络服务暂时中断了一下一样。对于适度加载的服务器来说,这段时间通常在30到120秒。
热快照拷贝
在这种状态下,发生的所有的写操作都立即应用在一个虚硬盘上,以保持文件系统的高度的一致性。服务器提供让持续的虚拟硬盘处于热备份模式的工具,以通过添加REDO日志文件在硬盘子系统层上复制快照拷贝。
一旦REDO日志被激活,复制包含服务器文件系统的LUN的快照是安全的。在快照操作完成后,可以发出另一个命令,这个命令将REDO日志处理提交给下面的虚拟硬盘文件。当提交活动完成时,所有的日志项都将被应用,REDO文件将被删除。在执行这个操作过程中,会出现处理速度的略微下降,不过所有的操作将继续执行。但是,在多数情况下,快照进程几乎是瞬间完成的,REDO的创建和提交之间的时间非常短。
热快照操作过程从表面上看基本上察觉不到服务器速度下降。在最差情况下,它看起来就是网络拥塞或超载的CPU可能造成的一般服务器速度下降。在最好情况下,不会出现可察觉到的影响。
与镜像、复制的区别
在与广大存储管理员进行交流时,他们问到最多的一个问题是:快照与镜像以及复制的区别有哪些呢?
记者认为镜像、快照和复制是三种不同的功能。
镜像是通过从一个I/O创建两个I/O来复制数据。磁盘镜像通过OS或卷管理软件在主系统上创建。磁盘镜像是依靠平台和本地连接特性的本地选件。镜像可用于DAS和SAN并且大多数NAS支持它。存储转发式镜像磁盘子系统(例如,EMC SRDF, IBM PPRC, Hitachi
TrueCopy主要用于SAN产品。
复制是通过网络传输数据对象(文件、表格等。传输是从系统到系统进行的,而不是在存储设备之间或子系统之间进行。复制一般也针对具体平台,因此用于Windows 2000复制产品的运行方式与Unix平台存在很大不同。
用户选择快照时要考虑的问题
1、创建快照是否对性能产生影响?
2、每个快照需要多少存储空间?
3、每个卷能够最多产生多少快照?
4、对快照的管理使用是否方便?
5、有无有效的集成快照管理工具?
6、是否支持各种类型快照功能?
Snapshot,也就是快照技术,在backup时被广泛采用。很早就被应用到阵列和主机中,主要采用Copy on Write的算法。这些详细的技术细节,可以去https://www.360docs.net/doc/cf6940100.html,上查找。通常,他们都是基于卷,在block级别进行处理。各种大型的array中都有支持,主机OS上的卷管理器,如VxVM上就可以做快照。
SNIA对快照(Snapshot的定义是:关于指定数据集合的一个完全可用拷贝,该拷贝包括相应数据在某个时间点(拷贝开始的时间点的映像。快照可以是其所表示的数据的一个副本,也可以是数据的一个复制品。
快照其实是指向保存在存储设备中的数据的引用标记或指针,说穿了就是数据在某一时刻的状况,其工作原理核心就是是建立一个指针列表,指示读取数据的地址,提供一个瞬时数据的影像,当数据有改变时,再进行复制。
快照大致分为2种,一种叫做即写即拷(copy-on-write快照,通常也会叫作指针型快照, VSS即属于这一种,另一种叫做分割镜像快照,常叫做镜像型快照。指针型快照占用空间小,对系统性能影响较小,但如果没有备份而原数据盘坏了,数据就无法恢复了;而镜像型快照实际就是当时数据的全镜像,会对系统性能造成一定负荷,但即使原数据损坏也不会有太大影响,不过要占用到相等容量的空间。
snapshot是STK (storagetek为其SV A(shared virtual array系列磁盘开发的一项技术,后来STK 又不这项技术运用与其中低端的磁盘上,但是在非SV A磁盘上这项技术实现起来有点别扭.snapshot与其他的磁盘快速拷贝技术(如:IBM的flashcopy,EMC的timefinder,hds的shadowimage等有本质的区别.
1、工作原理
首先,Snapshot会占用磁盘空间,占用空间的多少是由变化数据的多少决定;极端情况下,所有的数据都有变化,就需要有与Target Lun一样大小的Lun。
Snapshot开始工作的时候,在RAID控制器的Cache中建立一个数据区域指针,与Target 的Block一一对应;当某一个Block的数据中要变化,Controller先将原始数据复制到Snapshot Lun中,同时修改指针,指向Snapshot Lun中的Block。
当Host需要读Target Lun中数据的时候,直接读取Targe Lun;如果读取Snapshot Lun中的数据,现查询内存指针;数据没有改变,就直接读取Target LUn中的Block,如果改变,就直接读取Snapshot Lun中的Block。
也就是说,Snapshot的核心是建立一个指针列表,指示读取数据的地址。
提供一个瞬时数据的影像,只有当数据要改变时,才复制到一个新的Lun中;数据在一段时间内的变化不是太频繁,就不会占用太多的空间。
2、工作方式
snapshot有两种方式,一种是将目标LUN的数据完全复制一份,要占用相等地磁盘空间,典型的是EMC TIMEFINDER
另一种是对指针的复制,占用空间很少。管理指针也与两种方式,一种是在原数据被修改前,现将原数据复制到特定的快照区域(有有两种方式,一种在单独的磁盘分区,一种是在原文件系统占用的空间,在修改快照中的指针,这样可以不改变原文件系统的指针结构,可以
减少磁盘碎片，大多数快照都是这么做的；另一种是修改的数据继续写到同文件系统的空余空间，修改文件系统原来的指针，而不是修改快照的指针。我知道的只有 NETAPP 这么做，但他的特殊文件系统结构可以做
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大数据应用技术网络课程 1课程目标 通过讲解几种主流大数据产品和技术的特性、实现原理和应用方向，并组织实习项目，使学员了解并初步掌握目前流行的大数据主流技术（采集、存储、挖掘等），了解其特点以及使用的场景，具备一定的大数据系统架构能力，并能自行开展简单的大数据应用开发。 2课程内容 本次课程讲解的大数据产品和技术包括：hadoop、storm、flume等，其中以hadoop为主要培训内容。 3培训课程列表 1.hadoop生态系统 （1）HDFS （2课时） （2）MapReduce2 （2课时） （3）Hive （1课时） （4）HBase （2课时） （5）Sqoop （1课时） （6）Impala （1课时） （7）Spark （4课时） 2.Storm流计算（2课时） 3.Flume分布式数据处理（2课时） 4.Redis内存数据库（1课时） 5．ZooKeeper （1课时） 4培训方式 学员以观看录像、视频会议等方式进行学习，搭建集中环境供大家实习，并设置作业和答疑环节。每周视频课程约2个课时，作业和实习时间约需2-3小时，课程持续10周左右。
5课程内容简介 大数据技术在近两年发展迅速，从之前的格网计算、MPP逐步发展到现在，大数据技术发展为3个主要技术领域：大数据存储、离线大数据分析、在线大数据处理，在各自领域内，涌现出很多流行的产品和框架。 大数据存储 HDFS、HBase 离线大数据分析 MapReduce、Hive 在线大数据处理 Impala、Storm（流处理）、Spark、Redis（内存数据库）、HBase 数据采集 Flume等 辅助工具 Zookeeper等 5.1Hadoop 1）HDFS 介绍： Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同 时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的 系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大 规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统 数据的目的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。 培训内容： HDFS设计的思路 HDFS的模块组成（NameNode、DataNode） HADOOP Core的安装 HDFS参数含义及配置 HDFS文件访问方式 培训目标： 使学员掌握HDFS这个HADOOP基础套件的原理、安装方式、配置方法等2）MAPREDUCE 介绍： MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会
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笔者本人曾任职于A公司云计算事业群的数据引擎团队，有幸参与过几个比较大型的数据挖掘项目，因此对于如何实施大数据场景下的数据挖掘工程有一些小小的心得。但由于本系列博文主要是结合传统数据挖掘理论和笔者自身在A云的一些实践经历，因此部分观点会有较强主观性，也欢迎大家来跟我探讨。 回到顶部数据挖掘背后的哲学思想 在过去很多年，首要原则模型(first-principle models)是科学工程领域最为经典的模型。 比如你要想知道某辆车从启动到速度稳定行驶的距离，那么你会先统计从启动到稳定耗费的时间、稳定后的速度、加速度等参数；然后运用牛顿第二定律(或者其他物理学公式)建立模型；最后根据该车多次实验的结果列出方程组从而计算出模型的各个参数。通过该过程，你就相当于学习到了一个知识--- 某辆车从启动到速度稳定行驶的具体模型。此后往该模型输入车的启动参数便可自动计算出该车达到稳定速度前行驶的距离。 然而，在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需要通过具体问题的专业知识建模。如果之前已经记录下了100辆型号性能相似的车从启动到速度稳定行驶的距离，那么我就能够对这100个数据求均值，从而得到结果。显然，这一过程是是直接面向数据的，或者说我们是直接从数据开发模型的。 这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比如你要预测一个人跑100米要多久时间，你肯定是根据之前了解的他(研究对象)这样体型的人跑100米用的多少时间做一个估计，而不会使用牛顿定律来算。 回到顶部数据挖掘的起源 由于数据挖掘理论涉及到的面很广，它实际上起源于多个学科。如建模部分主要起源于统计学和机器学习。统计学方法以模型为驱动，常常建立一个能够产生数据的模型；而机器学习则以算法为驱动，让计算机通过执行算法来发现知识。仔细想想，"学习"本身就有算法的意思在里面嘛。
数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案汇总
1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？ 答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER数据模型。 相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。 1.3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge)的信息， 还有所修的课程的最大数量。 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “computing science”) ? owns(X, “personal computer”) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。 分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具： 分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分 层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 2.3 假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 年龄频率――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 1~5 200 5~15 450 15~20 300 20~50 1500 50~80 700 80~110 44 ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――计算数据的近似中位数值。 解答：先判定中位数区间：N=200+450+300+1500+700+44=3194；N/2=1597 ∵ 200+450+300=950<1597<2450=950+1500； ∴ 20~50 对应中位数区间。
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第6卷(A版) 第8期2001年8月 中国图象图形学报 Jou rnal of I m age and Grap h ics V o l.6(A),N o.8 A ug.2001 基金项目:国家自然科学基金项目(79970092)收稿日期:2000206222;改回日期:2000212214数据挖掘技术吉根林1),2)孙志挥2) 1)(南京师范大学计算机系,南京 210097) 2)(东南大学计算机系,南京 210096) 摘 要 数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题,为了使人们对该领域现状有个概略了解,在消化大量文献资料的基础上,首先对数据挖掘技术的国内外总体研究情况进行了概略介绍,包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域、分类及主要挖掘技术;结合作者的研究工作,对关联规则的挖掘、分类规则的挖掘、离群数据的挖掘及聚类分析作了较详细的论述;介绍了关联规则挖掘的主要研究成果,同时指出了关联规则衡量标准的不足及其改进方法,提出了分类模式的准确度评估方法;最后,描述了数据挖掘技术在科学研究、金融投资、市场营销、保险业、制造业及通信网络管理等行业的应用情况,并对数据挖掘技术的应用前景作了展望. 关键词 数据挖掘 决策支持 关联规则 分类规则 KDD 中图法分类号:T P391 T P182 文献标识码:A 文章编号:100628961(2001)0820715207 Survey of the Da ta M i n i ng Techn iques J I Gen2lin1,2),SU N Zh i2hu i2) 1)(D ep art m ent of co mp u ter,N anj ing N or m al U niversity,N anj ing210097) 2)(D ep art m ent of co mp u ter,S ou theast U niversity,N anj ing210096) Abstract D ata m in ing is an em erging research field in database and artificial in telligence.In th is paper,the data m in ing techn iques are in troduced b roadly including its p roducing background,its app licati on and its classificati on. T he p rinci pal techn iques u sed in the data m in ing are su rveyed also,w h ich include ru le inducti on,decisi on tree, artificial neu ral netw o rk,genetic algo rithm,fuzzy techn ique,rough set and visualizati on techn ique.A ssociati on ru le m in ing,classificati on ru le m in ing,ou tlier m in ing and clu stering m ethod are discu ssed in detail.T he research ach ievem en ts in associati on ru le,the sho rtcom ings of associati on ru le m easu re standards and its i m p rovem en t,the evaluati on m ethods of classificati on ru les are p resen ted.Ex isting ou tlier m in ing app roaches are in troduced w h ich include ou tlier m in ing app roach based on statistics,distance2based ou tler m in ing app roach,data detecti on m ethod fo r deviati on,ru le2based ou tlier m in ing app roach and m u lti2strategy m ethod.F inally,the app licati on s of data m in ing to science research,financial investm en t,m arket,in su rance,m anufactu ring indu stry and comm un icati on netw o rk m anagem en t are in troduced.T he app licati on p ro spects of data m in ing are described. Keywords D ata m in ing,D ecisi on suppo rt,A ssociati on ru le,C lassificati on ru le,KDD 0 引 言 数据挖掘(D ata M in ing),也称数据库中的知识发现(KDD:Know ledge D iscovery in D atabase),是指从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息,提取的知识一般可表示为概念(Concep ts)、规则(R u les)、规律(R egu larities)、模式(Pattern s)等形式[1].大家知道,如今已可以用数据库管理系统来存储数据,还可用机器学习的方法来分析数据和挖掘大量数据背后的知识,而这两者的结合就促成了数
揭秘云计算习题库
单选题 1、单选-云计算的一大特征是（），没有高效的网络云计算就什么都不是，就不能提供很好的使用体验 A、按需自助服务 B、无处不在的网络接入 C、资源池化 D、快速弹性伸缩 2、单选-要使端口组到达其他VLAN上的端口组,必须将VLAN ID设置为() A、80 B、4095 C、8080 D、3306 3、单选-对于公有边缘节点，通常以（）的形式部署于（） A、小型数据中心，地市及以下的自有机房 B、大型数据中心，公有云机房 C、大型数据中心，私有云机房 D、大型数据中心，地市及以下的自有机房 4、单选-对于公有边缘节点，边缘连接网元和边缘云（）置于同一机房，（）放置于不同机房 A、不可以，可以
B、不可以，不可以 C、可以，可以 D、可以，不可以 5、单选-对ANSIBLE框架下包含的几个模块，说法不正确的是 A、connetcion plugins：负责和被监控端实现通信 B、playbook：剧本执行多个任务时，非必须可以让节点一次性运行多个任务 C、hosinventory：借助于插件完成记录日志邮件等功能 D、各种模块核心模块、command模块、自定义模块 6、单选-Saltstack 是基于什么语言开发 A、c++ B、java C、PHP D、Python 7、单选-Linux返回上一级目录使用那条命令（C） A、cd B、cd . C、cd .. D、cd …
8、单选-Nova-scheduler创建和迁移虚拟机时，通过两个步骤选择合适的节点创建和迁移虚拟机，这两步中第一步是过滤（filter），第二步是（） A、随机选择（random） B、权重计算（weighting） C、选举（election） D、投票（vote） 9、单选-Raid5需要至少几个硬盘组成的磁盘阵列 A、1 B、2 C、3 D、4 10、单选-（）指的是降低运维开销，实现IT的敏捷交付，实现企业业务的自动化交付，是IT可以更加关注业务的本身。 A、简单化 B、平台化 C、服务化 D、专一化
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《数据仓库与数据挖掘技术》第1章：数据仓库与数据挖掘概述
数据仓库与数据挖掘技术
第1章数据仓库与数据挖掘概述1.1数据仓库引论1 1.1.1为什么要建立数据仓库1 1.1.2什么是数据仓库2 1.1.3数据仓库的特点7 1.1.4数据进入数据仓库的基本过程与建立数据仓库的步骤11 1.1.5分析数据仓库的内容12 1.2数据挖掘引论13 1.2.1为什么要进行数据挖掘13 1.2.2什么是数据挖掘18 1.2.3数据挖掘的特点21 1.2.4数据挖掘的基本过程与步骤22 1.2.5分析数据挖掘的内容26 1.3数据挖掘与数据仓库的关系28 1.4数据仓库与数据挖掘的应用31 1.4.1数据挖掘在零售业的应用31 1.4.2数据挖掘技术在商业银行中的应用36 1.4.3数据挖掘在电信部门的应用40 1.4.4数据挖掘在贝斯出口公司的应用42 1.4.5数据挖掘如何预测信用卡欺诈42 1.4.6数据挖掘在证券行业的应用43 思考练习题一44
1.1.1为什么要建立数据仓库 数据仓库的作用 建立数据仓库的好处
1.1.2 什么是数据仓库 1．数据仓库的概念 W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》中定义数据仓库为：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、历史的、稳定的、支持决策制定过程的数据集合。”即数据仓库是在管理人员决策中的面向主题的、集成的、非易失的并且随时间而变化的数据集合。 “DW是作为DSS基础的分析型DB，用来存放大容量的只读数据，为制定决策提供所需的信息。” “DW是与操作型系统相分离的、基于标准企业模型集成的、带有时间属性的。即与企业定义的时间区段相关，面向主题且不可更新的数据集合。” 数据仓库是一种来源于各种渠道的单一的、完整的、稳定的数据存储。这种数据存储提供给可以允许最终用户的可以是一种他们能够在其业务范畴中理解并使用的方式。 数据仓库是大量有关公司数据的数据存储。 仓库提供公司数据以及组织数据的访问功能，其中的数据是一致的（consistent），并且可以按每种可能的商业度量方式分解和组合；数据仓库也是一套查询、分析和呈现信息的工具；数据仓库 是我们发布所用数据的场所，其中数据的质量是业务再工程的驱动器（driver of business reengineering）。 定义的共同特征：首先，数据仓库包含大量数据，其中一些数据来源于组织中的操作数据，也有一些数据可能来自于组织外部；其次，组织数据仓库是为了更加便利地使用数据进行决策；最 后，数据仓库为最终用户提供了可用来存取数据的工具。
大数据时代的数据挖掘技术
大数据时代的数据挖掘 技术 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
大数据时代的数据挖掘技术 【摘要】随着大数据时代的到来，在大数据观念不断提出的今天，加强数据大数据挖掘及时的应用已成为大势所趋。那么在这一过程中，我们必须掌握大数据与数据挖掘的内涵，并对数据挖掘技术进行分析，从而明确大数据时代下数据挖掘技术的应用领域，促进各项数据的处理，提高大数据处理能力。 【关键词】大数据时代；数据挖掘技术；应用 大数据时代下的数据处理技术要求更高，所以要想确保数据处理成效得到提升，就必须切实加强数据挖掘技术的应用，才能更好地促进数据处理职能的转变，提高数据处理效率，以下就大数据时代下的数据挖掘技术做出如下分析。 1.大数据与数据挖掘的内涵分析 近年来，随着云计算和物联网概念的提出，信息技术得到了前所未有的发展，而大数据则是在此基础上对现代信息技术革命的又一次颠覆，所以大数据技术主要是从多种巨量的数据中快速的挖掘和获取有价值的信息技术，因而在云时代的今天，大数据技术已经被我们所关注，所以数据挖掘技术成为最为关键的技术。尤其是在当前在日常信息关联和处理中越来越离不开数据挖掘技术和信息技术的支持。大数据，而主要是对全球的数据量较大的一个概括，且每年的数据增长速度较快。而数据挖掘，主要是从多种模糊而又随机、大量而又复杂且不规则的数据中，获得有用的信息知识，从数据库中抽丝剥茧、转换分析，从而掌握其潜在价值与规律[1]。
2.大数据时代下数据挖掘技术的核心-分析方法 数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其核心就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析方法做出简要的说明。 一是归类法，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。 二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。 三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的
数据挖掘技术
摘要：随着Internet的普及和深入，网络远程教学越来越多地受到了教育工作者的关注和研究，但是目前的网络教学质量体系还显得不够完善、健全。如何建立一个行之有效的网络教学评价模型，已成为远程教育工作者面临的一个重要课题。本文中，通过应用数据挖掘技术实现网上教学评价模型，希望能为教育信息化建设提供有价值的参考。关键词：数据挖掘；网络教学评价；评价模型 0 前言 教学评价是教学活动的一个重要环节，不同的教育价值观就会有不同的网络教学评价体系。随着网上课程改革在全国范围内的不断深入展开，传统教学评价中的弊端也越来越明显地在改革中体现出来。信息技术虽然是一门新兴的学科，受传统教学观念的束缚较少，但它作为一门年轻的学科，在形成具有自身学科特点的教学评价方面还显得比较薄弱。因此，建立一种新的适应远程教学需要的、以学生发展为中心、提高网络教学水平的当代网络教学评价模型，显得非常迫切和必要。 1 数据挖掘技术概述 数据挖掘是一个集统计学、人工智能、模式识别、并行计算、机器学习、数据库等技术于一体的交叉性学科研究领域。数据挖掘技术是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，又被称为数据库中的知识发现(KDD：knowledge discovery in database)。数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘后得到的信息可能会出乎意料之外，但是非常有价值，这些信息有利于决策者及时做出有效的决策。 2 数据挖掘的流程 数据挖掘基本过程和主要步骤内容如下： 2.1明确目的 在进行数据挖掘工作前，要清楚地知道数据挖掘的目标。事先明确挖掘的业务目标，确定达到目标的评价方法，这将大大减少挖掘工作的难度和挖掘量，否则就很难获得数据挖掘的效果。 2.2 数据准备 （1）数据的选择 建立了挖掘目标后，为实现这个目标选择数据。这些数据可能是数据仓库或数据市场的子集，也可能是各个联机事务处理系统中的数据。数据可能存在重名、错误、格式不一致等问题，挖掘前要增强数据的质量以保证给数据挖掘工具提供正确的数据。 （2）数据的预处理 在数据采集的过程中，有许多因素影响数据的准确性，所以必须对数据进行再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。 （3）数据的转换 将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。 2.3数据挖掘 根据数据功能的类型和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。 2.4结果分析 对数据挖掘的结果进行解释和评价，根据用户的决策目的，转换成为能够最终被用户
面向应用领域的数据库新技术
面向应用领域的数据库新技术数据库技术被应用到特定的领域中，出现了工程数据库，地理数据库，统计数据库、科学数据库、空间数据库等多种数据库，使数据库领域中新的技术内容层出不穷。 一、数据仓库 传统的数据库技术是以单一的数据资源为中心，进行各种操作型处理。操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机地日常操作，通常是对一个或一组记录的查询和修改，主要是为企业的特定应用服务的，人们关心的是响应时间，数据的安全性和完整性。分析型处理则用于管理人员的决策分析。例如：DSS，EIS和多维分析等，经常要访问大量的历史数据。于是，数据库由旧的操作型环境发展为一种新环境：体系化环境。体系化环境由操作型环境和分析型环境（数据仓库级，部门级，个人级）构成。 数据仓库是体系化环境的核心，它是建立决策支持系统（DSS）的基础。 1．从数据库到数据仓库 具体来说，有以下原因使得事务处理环境不适宜DSS应用 ⑴事务处理和分析处理的性能特性不同 在事务处理环境中，用户的行为特点是数据的存取操作频率高而每次操作处理的时间短，因此，系统可以允许多个用户按分时方式使用系统资源，同时保持较短的响应时间，OLTP （联机事务处理）是这种环境下的典型应用。 在分析处理环境中，某个DSS应用程序可能需要连续运行几个小时，从而消耗大量的系统资源。将具有如此不同处理性能的两种应用放在同一个环境中运行显然是不适当的。 ⑵数据集成问题 DSS需要集成的数据。全面而正确的数据是有效的分析和决策的首要前提，相关数据收集得越完整，得到的结果就越可靠。因此，DSS不仅需要整个企业内部各部门的相关数据，还需要企业外部、竞争对手等处的相关数据。 而事务处理的目的在于使业务处理自动化，一般只需要与本部门业务有关的当前数据，对整个企业范围内的集成应用考虑很少。 当前绝大部分企业内数据的真正状况是分散而非集成的，这些数据不能成为一个统一的整体。对于需要集成数据的DSS应用来说，必须自己在应用程序中对这些纷杂的数据进行集成。可是，数据集成是一项十分繁杂的工作，都交给应用程序完成会大大增加程序员的负担。并且，如果每做一次分析，都要进行一次这样的集成，将会导致极低的处理效率。DSS 对数据集成的迫切需要可能是数据仓库技术出现的最重要动因。 ⑴数据动态集成问题 由于每次分析都进行数据集成的开销太大，一些应用仅在开始对所需的数据进行了集成，以后就一直以这部分集成的数据作为分析的基础，不再与数据源发生联系，我们称这种方式的集成为静态集成。静态集成的最大缺点在于如果在数据集成后数据源中数据发生了改变，这些变化将不能反映给决策者，导致决策者使用的是过时的数据。对于决策者来说，虽然并不要求随时准确地探知系统内的任何数据变化，但也不希望他所分析的是几个月以前的情况。因此，集成数据必须以一定的周期（例如24小时）进行刷新，我们称其为动态集成。显然，事务处理系统不具备动态集成的能力。 ⑵历史数据问题 事务处理一般只需要当前数据，在数据库中一般也只存储短期数据。但对于决策分析而言，历史数据是相当重要的，许多分析方法必须以大量的历史数据为依托。没有对历史数据的详细分析，是难以把握企业的发展趋势的。
第一章、快照(Snapshot)技术发展综述
第一章、快照（Snapshot）技术发展综述 摘要：传统数据备份技术存在备份窗口、恢复时间目标RTO和恢复时间点RPO 过长的问题，无法满足企业关键性业务的数据保护需求，因此产生了数据快照技术。本文对快照技术的概念、特点、实现技术和发展现状进行了概括性阐述，并对其未来的发展进行了展望。 关键词：快照，备份，复制，镜像，写时复制，指针重映射 作者简介：刘爱贵，研究方向为网络存储、数据挖掘和分布式计算；毕业于中科院，目前就职于赛门铁克＠Symantec，从事存储软件研发。Email: Aigui.Liu@https://www.360docs.net/doc/cf6940100.html, 注：作者学识和经验水平有限，如有错误或不当之处，敬请批评指正。 PDF格式下载：https://www.360docs.net/doc/cf6940100.html,/source/1613486 一. 引言 随着计算机技术和网络技术的不断发展，信息技术水平不断得到提高。人类进入称为信息社会的二十一世纪后，诸如数字通信、数字多媒体、电子商务、搜索引擎、数字图书馆、天气预报、地质勘探、科学研究等海量数据型应用的涌现，各种信息呈现爆炸式的增长趋势，存储成为信息计算技术的中心。应用对存储系统的要求不断提高，存储容量不断升级，从GigaByte到TeraByte、 PetaByte、ExaByte，愈显巨大。图灵奖获得者Jim Gray提出一个新的经验定律：网络环境下每18个月生产的数据量等于有史以来的数据量之和。与此同时，现代企业对计算机的依赖性严重增强，信息数据逐渐成为企业赖以生存的基础，数据损坏或丢失将给企业带来巨大的损失。由于黑客、病毒、硬件设备的失效以及火灾、地震等自然灾害的原因，使系统和数据信息遭到破坏甚至毁灭，如果不及时地进行恢复，将对企业造成巨大的损失，所以备份容灾技术显得尤为重要。尤其，9.11等事件造成的灾难性后果使人们更加深刻地认识到数据信息的价值和意义，日益重视数据的保护。 在过去的20多年中，虽然计算机技术取得了巨大的发展，但是数据备份技术却没有长足进步。数据备份操作代价和成本仍然比较高，并且消耗大量时间和系统资源，数据备份的恢复时间目标和恢复点目标比较长。传统地，人们一直采用数据复制、备份、恢复等技术来保护重要的数据信息，定期对数据进行备份或复制。由于数据备份过程会影响应用性能，并且非常耗时，因此数据备份通常被安排在系统负载较轻时进行（如夜间）。另外，为了节省存储空间，通常结合全量和增量备份技术。 显然，这种数据备份方式存在一个显著的不足，即备份窗口问题。在数据备
大数据技术概述
大数据技术 1.什么是数据挖掘，什么是机器学习： 什么是机器学习 关注的问题：计算机程序如何随着经验积存自动提高性能； 研究计算机如何样模拟或实现人类的学习行为，以猎取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能； 通过输入和输出，来训练一个模型。 2.大数据分析系统层次结构：应用层、算法层、系统软件层、基础设施层 3.传统的机器学习流程 预处理-》特征提取-》特征选择-》再到推理-》预测或者识不。手工地选取特征是一件特不费劲、启发式（需要专业知识）的方法，假如数据被专门好的表达成了特征，通常线性模型就能达到中意的精度。 4.大数据分析的要紧思想方法
4.1三个思维上的转变 关注全集（不是随机样本而是全体数据）：面临大规模数据时，依靠于采样分析；统计学习的目的——用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发觉；大数据是指不用随机分析如此的捷径，而是采纳大部分或全体数据。 关注概率（不是精确性而是概率）：大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 关注关系（不是因果关系而是相关关系）：建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系，关联物是预测的关键。 4.2数据创新的思维方式 可量化是数据的核心特征（将所有可能与不可能的信息数据化）；挖掘数据潜在的价值是数据创新的核心；三类最有价值的信息：位置信息、信令信息以及网管和日志。 数据混搭为制造新应用提供了重要支持。 数据坟墓：提供数据服务，其他人都比我聪慧！ 数据废气：是用户在线交互的副产品，包括了扫瞄的页面，停留了多久，鼠标光标停留的位置、输入的信息。
4.3大数据分析的要素 大数据“价值链”构成：数据、技术与需求（思维）；数据的价值在于正确的解读。 5.数据化与数字化的区不 数据化：将现象转变为可制表分析的量化形式的过程； 数字化：将模拟数据转换成使用0、1表示的二进制码的过程 6.基于协同过滤的推举机制 基于协同过滤的推举（这种机制是现今应用最为广泛的推举机制）——基于模型的推举（SVM、聚类、潜在语义分析、贝叶斯网络、线性回归、逻辑回归） 余弦距离（又称余弦相似度）：表示是否有相同的倾向 欧几里得距离（又称欧几里得相似度）：表示绝对的距离 这种推举方法的优缺点： 它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品的描述是机器可理解的；推举是开放的，能够共用他人的经验，专门好的支持用户发觉潜在的兴趣偏好。 数据稀疏性问题，大量的用户只是评价了一小部分的项目，而大多数的项目是没有进行评分；冷启动问题，新物品和新用户依靠
数据库新技术的发展综述
数据库新技术的发展综述
数据库技术的现状 及发展趋势 院系：数学科学学院 学号：20121014401 姓名：徐高扬 班级：统计122
数据库技术的现状与发展趋势 关键词：数据库；面向对象数据库;演绎面向对象数据库;数据仓库； 数据挖掘；发展;主流数据库新技术 1、引言 自从计算机问世以后，就有了处理数据、管理数据的需求，由此，计算机技术新的研究分支数据库技术应运而生。随着计算机应用领域的不断拓展和多媒体技术的发展,数据库已是计算机科学技术中发展最快、应用最广泛的重要分支之一。从20世纪60年代末开始,数据库系统已从第一代层次数据库、网状数据库,第二代的关系数据库系统,发展到第三代以面向对象模型为主要特征的数据库系统。关系数据库理论和技术在70~80年代得到长足的发展和广泛而有效地应用,80年代,关系数据库成为应用的主流,几乎所有新推出的数据库管理系统(DataBaseManagementSystem,DBMS)产品都是关系型的,他在计算机数据管理的发展史上是一个重要的里程碑,这种数据库具有数据结构化、最低冗余度、较高的程序与数据独立性、易于扩充、
易于编制应用程序等优点,目前较大的信息系统都是建立在关系数据库系统理论设计之上的。但是,这些数据库系统包括层次数据库、网状数据库和关系数据库,不论其模型和技术上有何差别,却主要是面向和支持商业和事务处理应用领域 的数据管理。然而,随着用户应用需求的提高、硬件技术的发展和InternetIntranet提供的丰 富多彩的多媒体交流方式,促进了数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、面向对象程序设计技术、并行计算技术等相互渗透,互相结合, 成为当前数据库技术发展的主要特征,形成了数据库新技术。目前，数据库技术已相当成熟，被广泛应用于各行各业中，成为现代信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。 2、数据库技术的现状及发展趋势 1980年以前，数据库技术的发展，主要体现在数据库的模型设计上。进入90年代后，计算机领域中其它新兴技术的发展对数据库技术产生 了重大影响。数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、多媒体技术等相互渗透，相互结合，使数据库技术的新内容层出不穷。数据库的许多
数据挖掘技术及应用综述
作者简介：韩少锋，男，１９８０年生，中北大学在读硕士研究生。研究方向：人工智能技术。 引言 “人类正被信息淹没，却饥渴于知识．”这是１９８２年 趋势大师ＪｏｈｎＮａｉｓｂｉｔｔ的首部著作《大趋势》（Ｍｅｇａ－ｔｒｅｎｄｓ）中提到的。 随着数据库技术的迅速发展，如何从含有海量信息的数据库中提取更有价值、更直观的信息和知识？人们结合统计学﹑数据库﹑机器学习﹑神经网络﹑模式识别﹑模糊数学﹑粗糙集理论等技术，提出‘数据挖掘’这一新的数据处理技术来解决这一难题。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）就是从大量的﹑不完全的﹑有噪声的﹑模糊的﹑随机的数据中，提取隐含在其中的﹑人们事先不知道的﹑但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这些数据可以是：结构化的，半结构化的，分布在网络上的异构性数据。数据挖掘在许多领域得到了成功的应用，使数据库技术进入了一个更高级的发展阶段，很多专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一。 １数据挖掘技术概述 １．１数据挖掘的概念 数据挖掘的概念有多种描述，最常见的有两种：（１）Ｇ．ＰｉａｔｅｔｓｋｙＳｈａｐｉｏｒ，Ｗ．Ｊ．Ｆｒａｗｌｅｙ数据挖掘定义为：从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先进而未知的、潜在有用信息的频繁过程。（２）数据挖掘的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘的特点有：１）用户需要借助数据挖掘技术从大量的信息中找到感兴趣的信息；２）处理的数据量巨大；３）要求对数据的变化做出及时的响应；４）数据挖掘既要发现潜在的规则，也要管理和维护规则，规则的改变随着新数据的不断更新而更新；５）数据挖掘规则的发现基于统计规律，发现的规则不必适用于全部的数据。 数据挖掘要面对的是巨大的信息来源；通过数据挖 掘，有价值的知识、规则或高层次的信息就能从数据库的相关数据集合中抽取出来，并从不同角度显示，从而使大型数据库作为一个丰富可靠的资源为知识归纳服务。 １．２数据挖掘的简史 从数据库中知识发现（ＫＤＤ）一词首先出现在１９８９ 年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。目前为止，由美国人工智能协会主办的ＫＤＤ国际研讨会已经召开了８次，规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会，研究重点也从发现方法转向系统应用。１９９９年，亚太地区在北京召开的第三届ＰＡＫＤＤ会议收到１５８篇论文，研讨空前热烈。 目前，数据挖掘技术在零售业的购物篮分析﹑金融风险预测﹑产品质量分析﹑通讯及医疗服务﹑基因工程研究等许多领域得到了成功的应用。 １．３数据挖掘的对象 数据挖掘的对象包含大量数据信息的各种类型数 据库。如关系数据库，面向对象数据库等，文本数据数据源，多媒体数据库，空间数据库，时态数据库，以及 Ｉｎｔｅｒｎｅｔ等类型数据或信息集均可作为数据挖掘的对 象。 １．４数据挖掘的工具 许多软件公司和研究机构，根据商业的实际需要 开发出许多数据挖掘工具。例如：有多种数据操控和转换特点的ＳＡＳＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＭｉｎｅｒ；采用决策树、神经网络和聚类技术综合的数据挖掘工具集－ＩＢＭＩｎｔｅｒｌｌｉｇｅｎｔＭｉｎｅｒ；可以提供多种统计分析、 决策树和回归方法，在Ｔｅｒａｄａｔａ数据库管理系统上原地挖掘的Ｔｅｒａｄａｔａ ＷａｒｅｈｏｕｓｅＭｉｎｅｒ；以及同时具有数据管理和数据概括能力，能够用于多种商业平台的ＳＰＳＳＣｌｅｍｅｎｔｉｎｅ。以上 主流数据挖掘工具都能提供常用的挖掘过程和挖掘模 数据挖掘技术及应用综述 韩少锋 陈立潮 （中北大学计算机科学与技术系 山西 太原 ０３００５１） 【摘要】介绍了数据挖掘技术的背景、概念、流程、数据挖掘算法，并阐述了数据挖掘技术的应用现状。 【关键词】数据挖掘 知识发现 人工智能 数据仓库 【中图分类号】ＴＰ３１１．１３８ 【文献标识码】Ｂ 【文章编号】１００３－７７３Ｘ（２００６）０２－００２３－０２ 第２期（总第８９期）机械管理开发 ２００６年４月Ｎｏ．２（ＳＵＭＮｏ．８９）ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ Ａｐｒ．２００６ ２３??