大数据技术与应用 - 大数据存储和管理 - 分布式数据库(NoSQL) - 第三课
大数据技术与应用
网络与交换技术国家重点实验室
交换与智能控制研究中心
程祥
2016年9月
提纲-大数据存储和管理1. 分布式文件系统
1.1 概述
1.2 典型分布式文件系统
1.3 HDFS
2. 分布式数据库
2.1 概述
2.2 NoSQL
2.3 HBase
2.4 MongoDB（略）
2.5 云数据库（略）
2.1 分布式数据库概述
四类典型的用于大数据存储和管理的分布式数据库系统有：
1.并行数据库
2.NoSQL数据管理系统
3.NewSQL数据管理系统
4.云数据管理系统
2.1 概述-并行数据库
?定义
通过并行使用多个CPU和磁盘来将诸如装载数据、建立索引、执行查询等操作并行化以提升性能的数据库系统。往往运行在通用计算机组成的集群环境中。
?优点
通过多个节点并行执行数据库任务、提高整个数据库系统的性能和可用性。
?不足
并行数据库设计和优化时认为集群中节点数量是固定的，若果对集群进行扩展或收缩，数据转移成本高，还会导致系统一段时间不可用。
认为节点故障是特例，因此只提供事务级别的容错，如果查询过程中节点出错，整个查询需要重运行。
2.1 概述-NoSQL数据管理系统
?定义
没有固定数据模式并且可以水平扩展的系统被称为NoSQL。NoSQL不支持关系数据模型。
?优点
数据模型简单，每条记录拥有唯一的键，一次操作获取单个记录增强了系统可扩展性。
与并行数据库不同，NoSQL数据系统能够基于低端硬件（通用PC机）进行水平扩展，灵活性高，成本低。
NoSQL数据系统吞吐量比传统关系数据管理系统要高很多，例如，Google的Bigtable每天可处理20PB的数据。
?不足
不支持ACID特性，然而，ACID特性能够使系统在中断的情况下保证在线事务能够准确执行。
NoSQL系统提供不同的查询模型，增加了开发者负担。
2.1 概述-NewSQL数据管理系统
?定义
既能够支持传统关系型数据库的ACID事务特性和SQL查询，又能够提供NoSQL数据管理系统的可扩展性的数据管理系统。NewSQL是对传统基于SQL的关系型数据库的创新。?特性
支持关系数据模型
使用SQL作为主要接口
具有高吞吐量和高可扩展性
2.1 概述-云数据管理系统
?定义
基于云计算技术的数据管理系统，用户无需在本地安装数据库软件，只需使用“云数据库服务提供商”提供的数据库服务即可。
?优点
用户无需购买基础设施和软件，性价比高。
用户可以根据自己的需求申请存储资源即可，并且可以根据应用需求动态变化，可伸缩性好。
用户无需考虑云数据库底层的硬件和软件实现，只需要通过其提供的接口使用其服务。
?不足
存储在云数据库中的数据可能会造成隐私泄露
2.2 NoSQL
2.2.1 NoSQL简介
2.2.2 NoSQL的兴起原因
2.2.3 NoSQL与关系数据库的比较2.2.4 NoSQL的四大类型
2.2.5 NoSQL理论基础
2.2.6 从NoSQL到NewSQL
2.2.1 NoSQL简介
最初表示“反SQL”运动
用新型的非关系数据库取代关系数据库现在表示关系和非关系型数据库各有优缺点
彼此都无法互相取代
概念演变
通常，NoSQL数据库具有以下几个特点：（1）数据模型灵活、简洁
（2）水平可扩展性强
（3）系统吞吐量高
目前NoSQL数据库已经广泛应用于谷歌、亚马逊、Facebook、百度、阿里、腾讯等大型互联网公司。
2.2.2 NoSQL的兴起原因
关系数据库已经无法满足大数据时代的需求。主要表现在以下几个方面：
（1）无法满足海量数据的管理需求
（2）无法满足数据高并发的需求
（3）无法满足高可扩展性和高可用性的需求
2.2.2 NoSQL的兴起原因（续）
关系数据库的关键特性包括完善的事务机制和高效的查询机制。但是，关系数据库引以为傲的两个关键特性，到了大数据时代却不一定是必须，主要表现在以下几个方面：（1）网络大数据系统通常不要求严格的数据库事务
（2）网络大数据系统往往并不要求严格的读写实时性（3）网络大数据系统通常不包含大量复杂的SQL查询
在这样的背景下，NoSQL数据库应运而生。
2.2.3 NoSQL与关系数据库的比较
关系数据库
?优势：以完善的关系代数理论作为基础，有严格的标准，支持事务ACID四性，借助索引机制可以实现高效的查询，技术成熟，有专业公司的技术支持
?劣势：可扩展性较差，无法较好支持海量数据存储，数据模型过于死板、无法较好支持大数据应用，事务机制影响了系统的整体性能等NoSQL数据库
?优势：可以支持超大规模数据存储，灵活的数据模型可以很好地支持大数据应用，具有强大的横向扩展能力等
?劣势：缺乏数学理论基础，复杂查询性能不高，大都不能实现事务强一致性，很难实现数据完整性，技术尚不成熟，缺乏专业团队的技术支持，维护较困难等
2.2.3 NoSQL与关系数据库的比较（续）
关系数据库和NoSQL数据库各有优缺点，彼此无法取代
?关系数据库应用场景：传统企业（银行、电信）的关键业务系统，需要保证强事务一致性
?NoSQL数据库应用场景：互联网企业、传统企业的非关键业务（比如数据分析和挖掘）
关系数据库和NoSQL数据库混合架构已经成为趋势
?案例：亚马逊公司就使用不同类型的数据库来支撑它的电子商务应用1）对于“购物篮”这种临时性数据，采用键值存储会更加高效
2）产品和订单信息则适合存放在关系数据库中
3）大量的历史订单信息则适合保存在类似MongoDB的文档数据库中
2.2.4 NoSQL的四大类型
NoSQL数据库虽然数量众多，但是，归结起来，典型的NoSQL数据库通常包括键值数据库、列族数据库、文档数据库和图形数据库
2.2.4 NoSQL的四大类型（续）
2.2.4 键值数据库
相关产品Redis、Riak、SimpleDB、Memcached、Scalaris等等
数据模型键/值对
键是一个字符串对象
值可以是任意类型的数据，比如整型、字符型、数组、列表、集合等
典型应用涉及频繁读写、拥有简单数据模型的应用
内容缓存（例如，会话、配置文件、参数、购物车等）
优点扩展性好，灵活性好，大量写操作时性能高缺点难以存储结构化信息，条件查询效率较低
不适用场景不是通过键而是通过值来查：键值数据库根本没有通过值查询的途径需要存储数据之间的关系：在键值数据库中，不能通过两个或两个以上的键来关联数据
需要事务的支持：在一些键值数据库中，产生故障时，不可以回滚
使用者百度（Redis）、GitHub（Riak）、BestBuy（Riak）、Twitter（Redis 和Memcached）、StackOverFlow（Redis）、Instagram（Redis）、Youtube（Memcached）、Wikipedia（Memcached）
2.2.4 键值数据库（续）
键值数据库已成为理想的缓冲层解决方案
2.2.4 列存储数据库
相关产品BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum等等数据模型列存储
典型应用数据在地理上分布于多个数据中心的应用程序可以容忍副本中存在短期不一致情况的应用程序拥有动态字段的应用程序
拥有潜在大量数据的应用程序（TB级以上）
优点查找速度快，可扩展性强，容易进行扩展，复杂性低缺点功能较少，大都不支持强事务一致性
不适用场景需要ACID事务支持的场景
使用者
eBay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA （Cassandra）、Twitter（Cassandra and HBase）、Facebook （HBase）、Yahoo!（HBase）
2.2.4 文档数据库
相关产品MongoDB、CouchDB、RavenDB、Terrastore、ThruDB等等
数据模型
键/值
值（value）是版本化的（有结构）文档
典型应用存储、索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据
例如，用于后台具有大量读写操作的网站、使用JSON数据结构的应用、使用嵌套结构等非规范化数据的应用程序
优点
数据结构灵活，复杂性低，性能好（高并发）
提供嵌入式文档功能，将经常查询的数据存储在同一个文档中既可以根据键来构建索引，也可以根据内容构建索引
缺点缺乏统一的查询语法
不适用场景在不同文档上添加事务的场景、需要支持文档间的事务的场景
使用者百度云数据库（MongoDB）、SAP （MongoDB）、Foursquare （MongoDB）、NBC News （RavenDB）
2.2.4 图数据库
相关产品Neo4J、OrientDB、InfoGrid、Infinite Graph、Trinity等等数据模型图结构
典型应用专门用于处理具有高度相互关联关系的数据，比较适合于社交网络分析、路径规划、依赖分析等问题
优点可用于构建复杂的关系图谱，并支持复杂的图算法
缺点复杂性高，只能支持一定的数据规模
使用者Adobe（Neo4J）、Cisco（Neo4J）、T-Mobile（Neo4J）
大数据存储方式概述
大数据存储方式概述 随着信息社会的发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着Internet的发展，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，是对数据的存储量的需求越来越大，另一方面，是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀，从而对于存储服务器提出了更大的需求；其次是数据持续时间的增加。最后，对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展，数据从GB、TB 到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备，而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。 一、海量数据存储简介 海量存储的含义在于，其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此，用户需要不断地扩张存储空间。但是，存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此，统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上，结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。 数据容量的增长是无限的，如果只是一味的添加存储设备，那么无疑会大幅增加存储成本。因此，海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时，不同应用对于存储容量的需求也有所不同，而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用，这也造成了浪费。 针对以上的问题，重复数据删除和自动精简配置两项技术在近年来受到了广泛的关注和追捧。重复数据删除通过文件块级的比对，将重复的数据块删除而只留下单一实例。这一做法使得冗余的存储空间得到释放，从客观上增加了存储容量。 二、企业在处理海量数据存储中存在的问题 目前企业存储面临几个问题，一是存储数据的成本在不断地增加，如何削减开支节约成本以保证高可用性；二是数据存储容量爆炸性增长且难以预估；三是越来越复杂的环境使得存储的数据无法管理。企业信息架构如何适应现状去提供一个较为理想的解决方案，目前业界有几个发展方向。 1.存储虚拟化 对于存储面临的难题，业界采用的解决手段之一就是存储虚拟化。虚拟存储的概念实际上在早期的计算机虚拟存储器中就已经很好地得以体现，常说的网络存储虚拟化只不过是在更大规模范围内体现存储虚拟化的思想。该技术通过聚合多个存储设备的空间，灵活部署存储空间的分配，从而实现现有存储空间高利用率，避免了不必要的设备开支。 存储虚拟化的好处显而易见，可实现存储系统的整合，提高存储空间的利用率，简化系统的管理，保护原有投资等。越来越多的厂商正积极投身于存储虚拟化领域，比如数据复制、自动精简配置等技术也用到了虚拟化技术。虚拟化并不是一个单独的产品，而是存储系统的一项基本功能。它对于整合异构存储环境、降低系统整体拥有成本是十分有效的。在存储系统的各个层面和不同应用领域都广泛使用虚拟化这个概念。考虑整个存储层次大体分为应用、文件和块设备三个层次，相应的虚拟化技术也大致可以按这三个层次分类。 目前大部分设备提供商和服务提供商都在自己的产品中包含存储虚拟化技术，使得用户能够方便地使用。 2.容量扩展 目前而言，在发展趋势上，存储管理的重点已经从对存储资源的管理转变到对数据资源
数据库大作业设计题目
《数据库原理及技术》大作业大纲 类同卷，网上抄袭，大作业格式不正确一律0分处理 一、课程设计的目的和要求 （1）培养学生运用所学课程《数据库原理及技术》的理论知识和技能，深入理解《数据库原理及技术》课程相关的理论知识，学会分析实际问题的能力。 （2）培养学生掌握用《数据库原理及技术》的知识设计计算机应用课题的思想和方法。 （3）培养学生调查研究、查阅技术文献、资料、手册以及编写技术文献的能力。 （4）通过课程大作业，要求学生在教师的指导下，独立完成大作业要求的相关内容，包括： ①通过调查研究和运用Internet，收集和调查有关资料、最新技术信息。 ②基本掌握撰写小论文的基本步骤和写作方法。 ③根据课题的要求基本理解和掌握E-R图的设计方法和关系模式的转换。 ④根据课题的要求基本理解和掌握数据流图（DFD）和数据字典（DD）的设计方法。 ⑤创建数据库及各种数据库对象。 二、课程设计题目 要求： （1）任选下列一个题目，调查分析一个具体的或模拟的实例； （2）描述该实例的业务信息和管理工作的要求； （3）列出实体、联系； （4）指出实体和联系的属性； （5）画出E-R图； （6）将E-R图转换成关系模式，并注明主码和外码； （7）建立数据字典； （8）创建数据库； （9）根据题目的要求写查询、存储过程、触发器等。 题目： （1）学校图书借阅管理系统 功能要求： ●实现图书信息、类别、出版社等信息的管理； ●实现读者信息、借阅证信息的管理； ●实现图书的借阅、续借、归还管理； ●实现超期罚款管理、收款管理； ●创建触发器，分别实现借书和还书时自动更新图书信息的在册数量；
数据挖掘期末大作业任务
数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。 对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据 挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视 化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不 同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等 领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处 理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输 入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。 首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。 然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。
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 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。
大数据技术与应用 - 大数据存储和管理 - 分布式数据库(HBase) - 第三课
大数据技术与应用 网络与交换技术国家重点实验室 交换与智能控制研究中心 程祥 2016年9月
2.3 HBase ? 2.3.1 概述 ? 2.3.2 HBase的访问接口? 2.3.3 HBase的数据模型? 2.3.4 HBase的实现原理? 2.3.5 HBased的运行机制? 2.3.6 HBased编程实践
?BigTable –BigTable是Google设计的分布式数据存储系统，用来处理海量的数据的一种非关系型（NoSQL）数据库 –使用谷歌分布式文件系统GFS作为底层数据存储 –采用Chubby提供协同服务管理 –可以扩展到PB级别的数据和上千台机器 –源于解决互联网搜索问题，目前为谷歌旗下的搜索、地图、财经、等业务提供技术支持 OSDI06: Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data
?特点 1.适合大规模海量数据，PB级数据； 2.分布式、并发数据处理，效率高； 3.易于扩展，支持动态伸缩； 4.适用于廉价设备 5.适合于读操作，不适合写操作； 6.非关系型（NoSQL）数据库
?应用举例-网页搜索 –建立索引 ①爬虫持续不断地抓取新页面，这些页面每页一行地存储到 BigTable里 ②MapReduce计算作业运行在整张表上，生成索引，为网络搜 索应用做准备 –处理搜索请求 ①用户发起网络搜索请求 ②网络搜索应用利用建立好的索引，从BigTable得到结果网页 ③搜索结果返回给用户
?行名是一个翻转了的URL。Contents列族包含了页面内容，anchor列族包含了涉及页面中的所有anchor 的文本。CNN 主页被sports illustrated 和my-look 主页引用，所以，本行包含了名为anchor:https://www.360docs.net/doc/5218610892.html,和anchor:my.look.ca的列。contents列在根据时间戳t3,t5和t6有三个对应的版本;每个anchor单元都有一个版本 。 图存储Web页面的表中的一部分
大型数据库_大作业
南京邮电大学计算机学院 《大型数据库技术》Course Project 姓名：班级：学号： 团队：1~2人一组，鼓励1人一组 期限：2016年6月17日（2人一组：2016年6月12日） 报告提交地点：课上（6月12日），学科楼6号楼541（6月17日） 题目：利用MySQL实现一个类似美团外卖的外卖订单的数据库管理系统，具体任务如下。 1）结合数据库系统概论的知识，设计外卖订单的数据库管理系统的关系（schema），至少应该包括商户管理，商品管理，客户管理，订单管理等四部分。（注意：在商户管理中应该包括商户外卖订单收入总额字段，客户管理中应包括客户外卖订单消费总额字段。） 2）简单描述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， a) 商户插入，修改自身信息 b) 商户插入，修改商品信息 c) 客户插入，修改客户信息 3）简述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， 多用户场景下，客户下订单，商户接订单的具体流程。（注意：需要更新商户的收入总额，客户的消费总额，不考虑订单失败的情况。） 4）简述的下列后台统计对账功能，设计相应的SQL语句，并验证结果， a)判断商户收入总额，客户消费总额是否与订单管理中相关订单中的总额一致 b)统计近一月的收入总额最多的商户，及其所有商品中订单总金额最多的商品。 （注意：可以假设一张订单只有一种商品，鼓励去除此假设。） 5）简单描述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， 如何通过触发器来实现订单管理的复制，即创建订单管理的一张镜像表。 6）简述下列问题的解决方案，如果有对应的SQL语句，需要设计相应的SQL语句，并验证结果。 a) 当订单表中数据过多时的处理策略 b) 对数据库系统的备份和恢复策略 报告内容： 报告应由6部分组成，每部分对应与上述一个任务，并附有章节目录。在每一部分需要简述本部分的需求，具体操作流程，以及流程中操作对应的SQL语句，并验证结果（模拟数据，结果截图），以及其它，如schema关系图等有利于方案说明的信息。 如果是2人一组，需要写清楚每个人的分工情况。
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
湖南大学分布式数据库大作业
分布式数据库课程设计 题目基于MongoDB的QQ空间模拟实现 学生姓名刘家宇 学生学号20110801126 专业班级计科一班 指导老师王永恒 完成日期 2015年1月15日
一、设计目的 QQ空间是现在大家经常使用的社交平台。在QQ空间上可以自己发表说说，查看其他人的说说，也可以给其他人的留言板上留言。这些功能都丰富了我们的社交生活，因此本次用JAVA连接Mongodb来实现一个简单的QQ空间模拟实现。 二、编写环境 Eclipse+Mongodb 三、环境配置 首先要运行MongoDB服务器，然后通过在eclipse里添加MongoDB的jar包来获取关于MongoDB的java方法，然后用这些方法来启动和操作MongoDB服务器。 在MongoDB官网“https://www.360docs.net/doc/5218610892.html,/downloads”下载MongoDB服务器应用包，将里面的exe文件放到一个自己设置的MongoDB文件夹中，如“F： \MongoDB” 打开CMD，在刚刚的创建文件夹的目录下，输入指令 “mongod–dbpath “F:\MongoDB\data””如下图所示MongoDB服务器连接设置成功：
四、设计实现 1、数据库设计 Mongo数据库的设计 创建一个名为：soial的Mongo数据库，然后创建一些数据集合 ①用户数据集合（userInfo）：含有用户名(name)、用户密码(pwd)、用户地址(address)、用 户出生年月日(year、month、day)、用户证件号(id)和是否处于登陆状态(status)这些属性 ②个人好友数据集合(userFriend)：含有好友名(friend)和个人用户名(name)属性。 ③留言板数据集合（userMassage）：含有留言内容(massage)、留言人名(recipient)和对谁留 言(sender)的属性 ④说说数据集合(userSaySay)：说说内容(massage)和个人用户名(name)属性。 等等
数据库大作业
华南理工大学数据库原理与设计大作业报告 专业：计算机科学与技术 班级： 2015春 学号： 20 学生姓名：陈亮 完成时间：
目录 目录 (2) 1、概述 (4) 2、需求分析 (6) 零售前台（POS）管理系统 (6) 后台管理系统 (7) 数据需求 (7) 3、数据库逻辑设计 (9) 概念结构设计 (9) 4、软件功能设计 (13) 逻辑结构设计 (13) 物理结构设计 (15) 完整性设计 (20) 安全性设计 (22) 5、界面设计 (24) 系统功能结构图 (24) 模块设计与实现（部分界面） (24) 6、结束语 (31)
7、参考文献 (33)
1、概述 超市管理信息系统是针对超级市场的销售而开发的。应用超市管理信息系统能够转变超市的工作方式，有效提高销售速度和服务水平，提高客户对超市的信任度和满意度，改善客户关系。运用超市管理信息系统，在销售商品时实行出口一次性付款，可以实现超市内部现代化管理，能够准确把握每一种商品的销售动态，防止商品断档或过量储备，商品开发方向、进货的适时化都可通过超市管理信息系统来完成。 超市管理信息系统将手工编制好的销售账目或根据原始超市销售记录直接在系统内制作超市销售信息，同时可对输入的超市销售信息进行修改、查询等操作。这种集约化的销售管理模式既便于对超市销售信息的收集、整理和加工，又便于操作员的需求信息在最短的时间内得到反馈，同时超市管理信息系统可自动分析各种商品销售变化规律，商品销售结构、居民消费变化等，从而为合理进货、经营、加工、库存、销售等提供科学的决策依据。 超市管理信息系统充分运用计算机管理信息技术，建立数据库，对超市的进销存过程进行详细分析，实现了对超市的进货、销售和库存的科学管理。
信息管理系统—数据存储与管理
大学《数据存储与管理》实验报告 年3月28日
供应商 产品 运货商 供应商 雇员 产品 订单明细 订单 类别 客户 运货商 ? 3．打开 Microsoft Access,点击新建数据库标签，输入“Solomon”作为数据库名称， 并点击创建；点击屏幕左栏里的表，点击使用设计器创建表，在设计视图中按标签 输入每个关系的字段名，数据类型和说明，选中作为主键的字段名，点击主键按钮， 然后保存，并命名。（例下图） 供应商 ID 公司名 称 联系人 姓名 联系人 职务 地址 城 市 地 区 邮政编 码 国 家 电话 传真 主 页 1 佳佳乐 陈小姐 采购经 理 西直门大街 110 号 北 京 华 北 100023 中 国 (010) 65552222 2 康富食 品 黄小姐 订购主 管 幸福大街 290 号 北 京 华 北 170117 中 国 (010) 65554822 3 妙生 胡先生 销售代 表 南京路 23 号 上 海 华 东 248104 中 国 (021) 85555735 (021) 85553349 产品 ID 产品名称 供应商 类别 单位数量 单价 库存量 订购量 再订购量 1 苹果汁 佳佳乐 饮料 每箱 24 瓶 ￥18.00 39 0 10 2 牛奶 佳佳乐 饮料 每箱 24 瓶 ￥19.00 17 40 25 3 蕃茄酱 佳佳乐 调味品 每箱 12 瓶 ￥10.00 13 70 25 运货商 ID 公司名称 电话 1 急速快递 (010) 65559831 2 统一包裹 (010) 65553199 3 联邦货运 (010) 65559931
分布式数据库大作业
分布式数据库大作业 Hadoop MapReduce云计算模型研究 学院: 软件学院 专业: 软件工程 2014年01月02日 大连理工大学 Hadoop MapReduce云计算模型研究 1.引言 Hadoop[1]就是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算与存储。简单地说来,Hadoop就是一个可以更容易开发与运行处理大规模数据的软件平台。其包括两个部分:HDFS[2]与MapReduce[3]。 DFS即HadoopDistributed(Hadoop分布式文件系统),HDFS具有高容错性,并且可以被部署在低价的硬件设备之上。HDFS很适合那些有大数据集的应用,并且提供了对数据读写的高吞吐率。HDFS就是一个master/slave的结构,就通常的部署
来说,在master上只运行一个Namenode,而在每一个slave上运行一个Datanode。HDFS支持传统的层次文件组织结构,同现有的一些文件系统在操作上很类似,比如您可以创建与删除一个文件,把一个文件从一个目录移到另一个目录,重命名等等操作。Namenode管理着整个分布式文件系统,对文件系统的操作(如建立、删除文件与文件夹)都就是通过Namenode来控制[4]。 MapReduce就是由Google提出的一种并行分布式编程模型[5-7]。用以进行大数据量的计算。对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就就是并行计算。至少现阶段而言,对许多开发人员来说,并行计算还就是一个比较遥远的东西。MapReduce就就是一种简化并行计算的编程模型,它让那些没有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用。MapReduce的名字源于这个模型中的两项核心操作:Map与Reduce。也许熟悉FunctionalProgramming(函数式编程)的人见到这两个词会倍感亲切。简单的说来,Map就是把一组数据一对一的映射为另外的一组数据,其映射的规则由一个函数来指定,比如对[1,2,3,4]进行乘2的映射就变成了[2,4,6,8]。Reduce就是对一组数据进行归约,这个归约的规则由一个函数指定,比如对[1,2,3,4]进行求与的归约得到结果就是10,而对它进行求积的归约结果就是24。 2.MapReduce的基本原理 MapReduce就是云计算的核心技术之一,它为并行系统的数据处理提供了一个简单、优雅的解决方案。其主要目的就是为了大型集群的系统能在大数据集上进行并行工作,并用于大规模数据的并行运算。 Divide and Conquer”就是Mapreduce的核心思想[8]。面对一个规模庞大的问题,要处理就是以TB计的数据,Mapreduce采用“输入”------“分解”------“解决”------“聚合”------“输出结果”的基本过程。 在MapRedcue 模型中用户只须指定一个map函数来处理一个输入的key/value对,产生中间结果key/value对集,再通过一个由用户指定的reduce函数来处理中间结果中具有相同key值的value。适合用MapReduce 来处理的数据集(或任务)有一个基本要求: 待处理的数据集可以分解成许多小的数据集,而且每一
信息存储与管理试题.doc
信息存储与管理试题 1.某医院使用了一个应用程序，把病人的X射线数据以大二进 制对象的方式存储在Oracle数据库中。该应用程序运行在一个UNIX服务器上，并且医院的员工可以通过一个光纤骨干网来访问X射线数据。存储阵列为服务器提供了6TB的可用存储容量。 （1）请阐述该数据中心的核心部件并画出其数据中心的架构图；五个核心要素包括： 应用程序—用于操作通常存储在数据库中的数据的特殊专用软件 ●数据库—更常见的是数据库管理系统(DBMS)，它 提供一种结构化的数据存储方法，将数据存储在按逻 辑组织的表中，这些表之间存在关联。它们优化了数 据的存储和检索 ●服务器/操作系统—提供运行应用程序和数据库所 需的计算平台 ●网络—在客户端与服务器或服务器与存储之间提 供数据通信路径 ●存储阵列—存储数据和信息的地方
（2）阐述一下病人数据的价值如何随着时间变化。 2. 阐述存储系统环境由哪几部分组成？ 存储系统环境由主机，连接和存储设备三部分构成。 主机是用户通过应用程序来存储、检索数据运行这些应用程序的的计算机。一台主机包括一组使用逻辑部件（软件、协议）进行相互通信的物理部件（硬件设备）。 连接指的是各个主机之间或者主机同其他外围设备（如打印机、外存设备）之间的互连。连接的部件可分为物理的和逻辑的。物理部件指的是连接主机和外存的硬件；逻辑部件指的是用于主机和外存之间通信的协议。 存储设备常见的有磁带，磁盘，软盘，CD-ROM ，闪存卡 ，磁盘驱动器 3. 阐述只能存储系统的组成并说明每部分的作用。 智能存储系统是具有下列特征的 RAID 阵列： 一，针对 I/O 处理进行了高度优化。 二，有提供以下功能〔缓存的智能管理 ,阵列资源分配,对阵列资源的主机访问,适用于异构主机的连接,基于阵列的本地和远程 光纤骨干网 6TB 可用存储容量 存储阵列 客户端 服务器 器 和 Oracle 数 据库 X 射线数据
数据库大作业要求
2012年春季 数据库系统概论课程大作业 Course Project: 成绩管理系统V1.0 1项目背景 学院对每一门课程的成绩实施透明、严格管理，并要求在每次考试结束后提交详细的考试分析报告。现有的考试成绩管理完全采用纸质的方式手工实现，容易出错且造成一定的资源浪费。为了提高考试成绩管理的效率，减少手工实现出错的机率，需要实现一个综合的成绩管理系统。成绩管理系统的具体要求如下： ●以教师为单位配备系统：要求为每一个代课教师均配备一个成绩管理系 统，需要同时管理本科生与研究生的课程成绩。 ●与成绩管理系统相关的教师信息包括工资号、教师姓名和职称（助教、 讲师、副教授、教授）。 ●与成绩管理系统相关的学生信息包括学号、姓名、性别。 ●教师每年可能会带多门课程，也可能一门课程都没有带。 ●学生可能会选修多门课程。对于必修课和限选课，必须进行选择；对于 任选课程，按照学分要求自行选择。（成绩管理系统不考虑选课过程，即 认为课程均已确定） ●每个学生均属于一个班级，具有一个专业方向，课程可能以专业方向为 单位进行开设，也可能以班级为单位进行开设。 ●每门课程包括课程编号（学院对每一门课程的唯一编号，例如本科生课 程《数据库系统概论》的编号为SE3121017，研究生课程与本科生课程 编号不同，例如：研究生课程《软件工程》的课程编号为1051030）、课 程名称、课程类型（必修、限选和任选）、学时（X+Y的形式，其中X 和Y为数字。例如《数据库系统概论》的学时为38+16）、学分、课程性 质（本科生、研究生）。 ●每门课程每学年都要进行具体实施。在课程教学大纲的指导下，每年的 课程教授内容可能略微不同，每门课程的内容由教学大纲的章节确定。
电网调控运行大数据存储与处理技术的思考
电网调控运行大数据存储与处理技术的思考 发表时间：2018-08-22T10:37:33.017Z 来源：《电力设备》2018年第15期作者：王书银曹凤霞张英华 [导读] 摘要：针对电网调控运行不同业务领域的数据对实时性的不同要求，提出了一种分类存储与处理技术框架，即将数据按实时性要求的不同进行分类存储，将处理过程分为存储系统内外２种模式，即运用流处理技术、批处理技术等，将较为隐含的数据关系变为相对直接的关联，在提升数据处理速度的同时大幅提高分析结果的准确度。 （国网山东省电力公司莘县供电公司山东聊城 252400） 摘要：针对电网调控运行不同业务领域的数据对实时性的不同要求，提出了一种分类存储与处理技术框架，即将数据按实时性要求的不同进行分类存储，将处理过程分为存储系统内外２种模式，即运用流处理技术、批处理技术等，将较为隐含的数据关系变为相对直接的关联，在提升数据处理速度的同时大幅提高分析结果的准确度。通过电网状态智能监控、电力系统安全智能预警、广域源荷互动的优化调度等方面的应用分析表明了该技术框架的可行性。 关键词：电网调控运行；大数据；实时性；存储与处理 引言：随着科学技术的进步和发展，为更好的满足各种电力系统应用需求，提高电力系统的质量水平，我国开展了智能电网的建设工作。其中，一个重要的工作是对于新型技术方式的应用。比如：具有更好质量、更大规模、更多数据信息来源的电网调控中心需要进行高质量的应用，对于电网调控运行大数据进行良好的存储与处理，开展更好的应用，对于整个的电网系统运行进行数据信息保障。因此，针对电网调控运行大数据分类及特征、电网调控运行大数据存储与处理技术框架、电网调控运行大数据存储与处理技术的应用问题进行研究和分析，为加快我国智能电网建设贡献出一份力量，更好的满足人们对电力资源应用的需求。 1电网调控运行大数据分类及特征 电网调控运行大数据可以依据来源方式的不同分为电网调控运行大数据、基础数据、外部信息数据、电网运行及设备状态监测数据四种不同的类型。这四种不同类型数据在应用中具有紧密的关系。在电网调控运行的众多数据中，计划类的数据、负荷预测数据、电网运行的数据、基础性的数据等属于结构性的数据方式。同时，在应用中还存在一些非结构性的数据方式。比如：图形图像的处理、视频的监控等渐渐在应用中发挥出重要的作用。随着电网调控规模的扩大、数据体积的变大、应用种类的增多、结构的渐渐复杂，进行高质量的数据处理和存储已经变得比较困难。因此，需要对于系统运行的结构、方式等等进行全面性改变，提高存储和处理的质量和水平。 2电网调控运行大数据存储与处理技术框架 2.1大数据的分类存储 为提高电网调控运行大数据存质量，需要进行原始数据资源信息获得，并且进行有效性预处理，通过开展高质量的原始数据信息过滤、筛选等等工作，提高存储的质量和水平，为今后的分析提供保障。在智能化电网建设的背景下，为更好的满足数据存储的需求，需要应用合理化的方式来提高存储的速度和水平。如，HADOP云计算平台，利用廉价服务器与PC机构建集群，对各地区供电公司闲置的服务器进行资源收集，降低服务器的建设成本，通过虚拟机器使设备的利用率得到提升，对输电线路的状态进行智能化检测。在获得数据信息的采集后，进行科学处理、分析与计算，以满足客户对数据的要求，数据库的访问效率得到了提升，系统在短时间内获得大量的数据，及实现数据的处理。云计算平台的分布式文件系统及分布式数据平台提供了大量的知识，提升了数据访问效率，实现了输电线路监测系统的可持续发展。 2.2大数据的分类处理 从不同类型数据的实时性出发，对于数据信息进行专业化整理工作，进行不同一次数据集和目标数据集之间关系的充分表示，形成关联性的函数。然后应用合理化方式进行电网调控业务数据流程的优化。电网调控运行大数据存储与处理的流程为：电网运行设备状态监测数据———电网调控运行大数据———大数据预处理———实时数据存储/非实时数据存储———流处理/批处理———数据驳动———数据应用]。 3电网调控运行大数据存储与处理技术的应用 大数据处理系统设置的目的是通过有效的数据分析，来决定发电站的选址、输电线路的设计，通过大数据分析技术，将天气系统的数据与企业的发电数据进行结合。针对当地的气温、气压、空气湿度、空气沉淀物、风向、风速等一系列数据进行数据模型构建，针对风速、风力、气流等对电力生产造成很大影响的数据进行全方位的分析，形成科学合理的数据库系统，为项目的建设以及电站的选址提供参考，从而优化厂址的选择，在这个过程中运用云技术平台对卫星图像、地理数据进行收集处理，更好的服务项目的建设与发展。同时，电力营销企业需要对电力用户进行分析，通过庞大的数据来呈现，对用户进行不同需求的细分，采用有针对性的手段改善电力服务质量，搜集并利用内、外部数据，通过内外服务的方式满足用户的电力需求与其他方面的需求，提高电力企业的竞争力，提高智能管控，在电力基础故障处理预防中运用大数据分析技术，找出故障存在的原因以及位置，通过对故障发生时间的分析及产生的数据进行收集，采用有针对性的方法缩短故障的处理时间和对用户的影响，减少维修成本，对故障进行实时监测，及时处理小故障避免故障范围扩大，通过大数据分析，实现在线监测、视频监控、应急指挥检修查询。最后，由于电力企业涉猎范围较广，彼此之间的联系较为密切，必须通过加强整个行业的协同管理，推动行业的发展与优化。电力行业的生产数据、营销数据、销售数据管理、数据都需要通过大数据分析系统平台，进行合理的监测与分析，优化电力生产运营和销售，增强内部的人力资源设备流动性，提高整个集团的管理绩效，推动电力企业朝着更好的方向迈进。 3.1对电网状态的智能化监控 通过对电网调控运行大数据分类存储与处理，对于系统中的I/O优点进行有效性应用，对于系统的数据进行有效性监控和管理，开展分类的存储。如：对于系统中的电流、电压、保护动作信号、谐波等开展有效性管理工作，最终可以构建高质量的数据驱动机组安全运行状态模型，对于系统应用中存在的不稳定因素进行分析和研究，有利于检修人员在最短时间中赶到现场进行专业化处理，提高电网状态运行质量和水平，保障电网系统的安全，有利于电网系统的功能得到充分发挥。 3.2安全智能预警 通过对于变电站和调控中心的应用，系统主要是对于预想事故中典型运行方式进行专业化的离线计算。但是，这种方式在应用中存在明显的缺点，即预警方式不全面、不及时。因此，对电网调控运行大数据存储与处理技术进行有效性的应用，通过对高质量网络信息技
数据库大作业共5页
数据库管理系统-SQL Server 一、内容简介 1、版本：SQL Server2019 Array 2、应用背景：SQL Server是Microsoft公司的一个关系数据库管理系统，但说起它的历史，却得从Sybase开始的。SQL Server从20 世纪80年代后期开始开发，最早起源于1987年的Sybase SQL Server。SQL Server最初是由Microsoft、Sybase 和Ashton-Tate三家公司共同开发的，1988年，Microsoft公司、Sybase公司和Aston-Tate公司把该产品移植到OS/2上。后来Aston-Tate公司退出了该产品的开发，而Microsoft公司、Sybase公司则签署了一项共同开发协议，这两家公司的共同开发结果是发布了用于Windows NT操作系统的SQL Server，1992年，将SQL Server 移植到了Windows NT平台上。 3、特点： 优点 Microsoft SQL Server是一个分布式的关系型数据库管理系统，具有客户机/服务器体系结构，采用了Transact-sql的sql语言在客户机与服务器间传递客户机的请求与服务器的处理结果。 众所周知，SQL Server能够满足今天的商业环境要求不同类型的数据库解决方案。它一种应用广泛的数据库管理系统，具有许多显著的优点：易用性、适合分布式组织的可伸缩性、用于决策支持的数据仓库功能、与许多其他服务器软件紧密关联的集成性、良好的性价比等。性能、可伸缩性及可靠性是基本要求，而进入市场时间也非常关键。 除这些SQL Server的优点外，SQLServer还为数据管理与分析带来了灵活性，允许单位在快速变化的环境中从容响应，从而获得竞争优势。从数据管理和分析角度看，将原始数据转化为商业智能和充分利用Web带来的机会非常重要。作为一个完备的数据库和数据分析包，SQLServer为快速开发新一代企业级商业应用程序、为企业赢得核心竞争优势打开了胜利之门。作为重要的基准测试可伸缩性和速度奖的记录保持者，SQLServer是一个具备完全Web支持的数据库产品，提供了对可扩展标记语言 (XML)的核心支持以及在Internet上和防火墙外进行查询的能力。 缺点： 1、开放性。只能运行在微软的windows平台，没有丝毫的开放性可言。 2、可伸缩性，并行性。并行实施和共存模型并不成熟，很难处理日益增多的用户数和数据卷，伸缩性有限。 3性能稳定性。SQLServer当用户连接多时性能会变的很差，并且不够稳定。
大数据存储与处理：PPT要点大题
大数据地产生：三个阶段：运营式系统阶段，被动存储在数据库中；用户原创内容阶段，，主动；感知式系统阶段，感知式系统地广泛使用. 物联网架构：三层，感知层、网络层、应用层. 关系：物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算地形式，将这些数据筛选处理分析，提取出有用地信息，这就是大数据分析.资料个人收集整理，勿做商业用途 大数据存储系统地分类： 分布式数据库，存储结构化数据如, , ； 分布式文件系统，存储非结构化数据，如、、； ( )数据库：键值存储，如，类似表，存储半结构化数据，常用于分布式缓存；列存储，如、，结构松散，单表操作，不支持多表连接.资料个人收集整理，勿做商业用途 大数据地三大关键问题：存储(容量等、吞吐量)、计算(多核、并行)、容错. 容错：数据容错、计算任务容错(故障检测、计算数据定位与获取、任务迁移). ：并行磁盘；：镜像冗余；；：校验冗余. 地特点：扩容能力、成本低(普通机器)、高效率(在数据所在地节点并行计算)、可靠性(冗余、自动重新部署失败任务).资料个人收集整理，勿做商业用途 缺点：用实现，地处理虽然没有性能瓶颈，但是对于密集型地任务是一个麻烦，因此，有些算法效率不会提高很多.资料个人收集整理，勿做商业用途 进程：：、、；资料个人收集整理，勿做商业用途 ：、. 流程：把(地)输入拆分成固定大小地，每个(默认对应个地大小)对应一个，分发到各节点→过程(本地)：把原数据转换为键值对地形式，并去除不需要错误地数据；每个任务有一个内存缓冲区()，写入数据达时(先在缓冲区预排序)到本地磁盘，键值对按排列组合（：一次简单地，合并相同地）→送入(其他结点)进行，获取输入地过程是同步多线程进行地().资料个人收集整理，勿做商业用途 ：包括数据、程序、配置信息.把拆分成和. 每隔秒向发送心跳询问有没有任务可做，如果有，让其派发任务给它执行.资料个人收集整理，勿做商业用途 作业调度：默认先进先出；支持公平调度(支持多个队列，每个队列可配置一定地资源量，同一队列中地作业公平共享队列中所有资源)、容量计算能力调度(多队列，每个队列中，对同一用户提交地作业所占资源量进行限定).资料个人收集整理，勿做商业用途 为什么不采用传统地技术，而是、、，功能分别是什么？资料个人收集整理，勿做商业用途()：特有地环境与负载需要.主要处理地数据如爬取地网页、访问日志，计算如词频计算、倒排索引等，特点是单个运算简单、数量庞大、数据相对独立. 资料个人收集整理，勿做商业用途 是一种分布式文件系统，用集群方式提升系统整体容量，支持高吞吐量(顺序读写、数据存储地基本单元大).基于大量安装有操作系统地普通构成地集群系统，整个集群系统由一台（通常有几台备份）和若干台构成.中文件被分成固定大小地，分别存储在不同地上，每个有多份（通常为份）拷贝，也存储在不同地上.负责维护中地，即文件名及其信息.客户端先从上得到文件地，根据要读取地数据在文件中地位置与相应地通信，获取文件数据.资料个人收集整理，勿做商业用途 ()：是文件系统，不适合结构化数据地存储和访问；不适合使用,不能满足要求海量结构化数据存储需求：存储数据地多样性与复杂性、海量地处理请求、高吞吐和高并发、成本与控制力、稀疏(很多列无数据且只经常访问少量).资料个人收集整理，勿做商业用途
大数据管理与治理(全文)
大数据管理与治理（全文） 胡经国 本文作者的话： 本全文由已在百度文库发表的本文2篇连载文档汇集而成。特此说明。 一、大数据管理与Hadoop 1、Hadoop概述 Hadoop是大数据分布式处理框架，是一项开源技术，是当今与大数据应用最为息息相关的数据管理平台。它主要由Yahoo创建于2006年；一部分基于由Google在一些技术论文中所阐述的思想。它创建不久，不少互联网公司采用该技术并开始对其自身的发展贡献力量。在过去几年，Hadoop已经演变成一种有着基础设施组件和相关工具的复杂生态系统；而且它被各家供应商打包在一起成为商业Hadoop发行版本。 对于高级分析活动来说，在集群服务器上运行的Hadoop，为建立一个高性能、低成本的大数据管理架构提供了途径。随着人们逐渐意识到其能力的提升，Hadoop的应用蔓延到了其他行业，包括对混合有传统结构化数据和新型非结构化数据以及半结构化数据的应用程序的报告和分析。其中包括：网络点击流数据、在线广告信息、社交媒体数据、医疗记录以及来自制造设备的传感器数据和源于互联网设备的数据。 2、Hadoop核心组件 Hadoop包含了大量开源软件组件。这些组件拥有用于计算、处理、管理和分析大量数据的核心模型，而这些数据则由各种各样的支撑技术所包围。这些核心组件包括： ⑴、HDFS HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式文件系统。它支持传统的分级目录和文件系统；而传统的分级目录和文件系统则是将文件分布于Hadoop集群中的存储节点上，例如DataNodes（数据节点）。 ⑵、MapReduce MapReduce是可以对批量应用程序进行并行处理的编程模型和执行框架。 ⑶、YARN YARN（Yet Another Resource Negotiator）是负责管理任务调度。它为运行中的应用程序分配集群资源，并在可用资源出现争用时进行仲裁。它同时还对正在处理中任务的进展进行追踪和监控。
大数据处理技术发展现状及其应用展望
. ,.. 大数据处理技术发展现状及其应用展望 一、定义 著名的管理咨询公司麦肯锡曾预测到：“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。”这是大数据的最早定义。业界（于2012年，高德纳修改了对大数据的定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，海量数据量。大数据计量单位至少是PB级别；第二，数据 类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都是囊括进来。第三，商业价 值高。第四，处理速度快。 在大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下。在大数据时代已经到来的时候要用 大数据思维去发掘大数据的潜在价值。Google利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值， 比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书 籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast利用过去十年所有的航线机票价格打折数据， 来预测用户购买机票的时机是否合适。 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。对于“大数据”（Big data）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。 二、大数据的技术 技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 2.1、云技术 大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、 数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。 云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的 公用事业提供给用户。如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一 种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。 业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。 那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识