使用文本文件 txt 进行数据存取的技巧总结 相当

使用文本文件  txt 进行数据存取的技巧总结 相当
使用文本文件  txt 进行数据存取的技巧总结 相当

使用文本文件txt 进行数据存取的技

巧总结相当

使用文本文件(.txt)进行数据存取的技巧总结

由于本帖内容较多,部分转自他人的心得,因此,凡转贴的地方仅用"--转--"标注,原作者略去,在此对所有原作者表示感谢!

特别说明:由于大家在I/O存取上以txt文件为主,且读取比存储更麻烦(存储的话fwrite,fprintf基本够用),因此下面的讨论主要集中在"txt文件

的读取"上。除了标注了"转"之外,其余心得均出于本人经验之结果,欢迎大家指正、补充。

一.基本知识:

--转--

1.二进制文件与文本文件的区别:

将文件看作是由一个一个字节(byte)组成的,那么文本文件中的每个字节

的最高位都是0,也就是说文本文件使用了一个字节中的七位来表示所有的信息,而二进制文件则是将字节中的所有位都用上了。这就是两者的区别;接着,第二个问题就是文件按照文本方式或者二进制方式打开,两者会有什么不同呢?其实不管是二进制文件也好,还是文本文件也好,都是一连串的0和1,但是

打开方式不同,对于这些0和1的处理也就不同。如果按照文本方式打开,在

打开的时候会进行translate,将每个字节转换成ASCII码,而以按照二进制

方式打开的话,则不会进行任何的translate;最后就是文本文件和二进制文

件在编辑的时候,使用的方式也是不同的。譬如,你在记事本中进行文本编辑

的时候,你进行编辑的最小单位是字节(byte);而对二进制文件进行编辑的话,最小单位则是位(bit),当然我们都不会直接通过手工的方式对二进制文件进行编辑了。

从文件编码的方式来看,文件可分为ASCII码文件和二进制码文件两种:

ASCII文件也称为文本文件,这种文件在磁盘中存放时每个字符对应一个

字节,用于存放对应的ASCII码。例如,数5678的存储形式为:

ASCII码:00110101 00110110 00110111 00111000

↓↓↓↓

十进制码:5 67 8

共占用4个字节。ASCII码文件可在屏幕上按字符显示,例如源程序文件

就是ASCII文件,用DOS命令TYPE可显示文件的内容。由于是按字符显示,因此能读懂文件内容。

二进制文件是按二进制的编码方式来存放文件的。例如,数5678的存储形式为:00010110 00101110只占二个字节。二进制文件虽然也可在屏幕上显示,但其内容无法读懂。C系统在处理这些文件时,并不区分类型,都看成是字符流,按字节进行处理。输入输出字符流的开始和结束只由程序控制而不受物理

符号(如回车符)的控制。因此也把这种文件称作"流式文件"。

2.文本模式(textmode)和二进制模式(binarymode)有什么区别?

流可以分为两种类型:文本流和二进制流。文本流是解释性的,最长可达255个字符,其中回车/换行将被转换为换行符"\n",(如果以"文本"方式打开

一个文件,那么在读字符的时候,系统会把所有的"\r\n"序列转成"\n",在写

入时把"\n"转成"\r\n")。二进制流是非解释性的,一次处理一个字符,并且不转换字符。

注:

\n一般会操作系统被翻译成"行的结束",即LF(Line-Feed)

\r会被翻译成"回车",即CR(Cariage-Return)

对于文本文件的新行,在UNIX上,一般用\n(LF)来表示,Mac上用\r(CR)

来表示,

Windows上是用\n\r(CR-LF)来表示。

通常,文本流用来读写标准的文本文件,或者将字符输出到屏幕或打印机,或者接受键盘的输入;而二进制流用来读写二进制文件(例如图形或字处理文档),或者读取鼠标输入,或者读写调制解调器。如果用文本方式打开二进制文件,会把"0D 0A"自动变换成"\n"来存在内存中。写入的时候反向处理。而二进制方式打开的话,就不会有这个过程。但是,Unicode/UTF/UCS格式的文件,

必须用二进制方式打开和读写。

---

上述基础其实大可以略过,简言之,对用户来说:在matlab中存储成为二进制还是文本文件取决于fopen的方式,如果用wt,则存储为文本文件,这样

用记事本打开就可以正常显示了;如果用w则存储为二进制文件,这样用记事

本打开会出现小黑方块,要正常显示的话,可以用写字板或UltraEdit等工具

打开。

二.Matlab的I/O文件操作使用技巧和总结:

1.Matlab支持的I/O文件(对应"取/存"操作)类型:(所有文件I/O程序不

需要特殊的工具箱)

(注:从上表可以看到,matlab不支持doc格式的文档存取(因为doc文档

包含很多格式控制符),请改用txt或者dat格式)

2.Matlab的I/O文件指南:

以下是部分对应的中文译文:

--转--

本技术支持指南主要处理:ASCII,binary,and MAT files.

要得到MATLAB中可用来读写各种文件格式的完全函数列表,可以键入以下命令:

help iofun MATLAB中有两种文件I/O程序:high level and low level.

High level routines:包括现成的函数,可以用来读写特殊格式的数据,并且只需要少量的编程。

Low level routines:可以更加灵活的完成相对特殊的任务,需要较多的额外编程。

High level routines包括现成的函数,可以用来读写特殊格式的数据,并且只需要少量的编程。

举个例子,如果你有一个包含数值和字母的文本文件(text file)想导入MATLAB,你可以调用一些low level routines自己写一个函数,或者是简单的用TEXTREAD函数。

使用high level routines的关键是:文件必须是相似的(homogeneous),换句话说,文件必须有一致的格式。下面的段落描述一些high level file

I/O routines并给出一些例子帮助理解概念。

LOAD/SAVE

主要的high level file I/O routines是LOAD和SAVE函数。LOAD

可以读MAT-file data或者用空格间隔的格式相似的ASCII data.SAVE可以将MATLAB变量写入MAT-file格式或者空格间隔的ASCII data。大多数情况下,语法相当简单。下面的例子用到数值由空格间隔的ASCII file

sample_file.txt:

1 54 16 8

5 43 2

6 8

6 84 32 1

90 78 76 59 81 23 Example:

用LOAD and SAVE读写数据

CODE:

%Load the file to the matrix,M:

M=load('sample_file.txt')

%Add 5to M:

M=M+5

%Save Mto a.mat file called'sample_file_plus5.mat':

save sample_file_plus5 M

%Save Mto an ASCII.txt file called'sample_file_plus5.txt':

save sample_file_plus5.txt M-ascii UIGETFILE/UIPUTFILE UIGETFILE/UIPUTFILE是基于图形用户界面(GUI)的。会弹出对话框,列出当前目录的文件和目录,提示你选择一个文件。UIGETFILE让你选择一个文件来写(类似Windows'另存为'选项?)。用UIGETFILE,可以选择已存在的文件改写,也可以输入新的文件名。两个函数的返回值是所选文件名和路径。

Example:

用UIGETFILE从当前目录选择一个M-file CODE:

%This command lists all the M-files in the current directory and

%returns the name and path of the selected file

[fname,pname]=uigetfile('*.m','Sample Dialog Box')

注意:UIGETFILE一次只能选择一个文件。

UIIMPORT/IMPORTDATA UIIMPORT是一个功能强大,易于使用的基于GUI的high level routine,用于读complex data files。文件也必须是homogeneous。

IMPORTDATA形成UIIMPORT的功能,不打开GUI。可以将IMPORTDATA用于

函数或者脚本中,因为在函数或者脚本中基于GUI的文件导入机制并不理想。

下面的例子用到包含几行文件头和文本、数值数据的文件'sample_file2.txt':

This is afile header.

This is file is an example.

col1 col2 col3 col4 A1 4612.000 B1 4613.000 C1 4614.000 D1

4615.000 Example:Using IMPORTDATA to read in afile with

headers,text,and numeric data CODE:

%This reads in the file'sample_file2.txt'and creates a

%structure Dthat contains both data and text data.

%Note the IMPORTDATA command specifies awhite space

%as the delimiter of the file,but IMPORTDATA can usually

%detect this on its own D=importdata('sample_file2.txt','')%原文

有误?

D=importdata('sample_file2.txt')

可以通过访问结构D的数据和文本域,来看结构D中的真实值,例如输入:

data=D.data text=D.textdata

可以用UIIMPORT读同一个文件并得到同样的结构.

注意:对于ASCII data,你必须检验导入向导正确的识别了列分隔符。

TEXTREAD/STRREAD TEXTREAD是一个强大的动态high level routine,设计用来读ASCII格式的文本和/或数值数据文件。STRREAD除是从字符串而不是文件读以外,类似于TEXTREAD。

两个函数可以用许多参数来改变其具体的工作方式,他们返回读入指定输出的数据。他们有效的提供给你一个

"两全其美"的方法,因为他们可以用一个命令读入混合的ASCII和数值数据(high level routines的做法),并且你可以改变他们以匹配你特定的应用(如同low level routines做到的)。例子:

CODE:

Example 1:Using TEXTREAD to read in an entire file into acell array

%This command reads in the file fft.m into the cell array,file file=textread('fft.m','%s','delimiter','\n','whitespace','');

CODE:

Example 2:Using STRREAD to read the words in aline

%This command uses the cell array created in Example 1to

%read in each word of line 28 in'file'to acell array,words words=strread(file{28},'%s','delimiter','')

CODE:

Example 3:Using TEXTREAD to read in text and numeric data from afile with headers

%This command skips the 2header lines at the top of the file

%and reads in each column to the 4specified outputs

[c1 c2 c3

c4]=textread('sample_file2.txt','%s%s%s%s','headerlines',2)

CODE:

Example 4:Using TEXTREAD to read in specific rows of text and numeric data from afile

%This command reads in rows Band Cof the file.The'headerlines'

%property is used to move down to the desired starting row and the

%read operation is performed 2times

[c1 c2 c3 c4]=textread('sample_file2.txt',.

'%s%s%s%s',2,'headerlines',4)

CODE:

Example 5:Using TEXTREAD to read in only the numeric data from afile containing text and numbers

%This command reads in only th enumeric data in the file.The

%'headerlines'property is used to move down to the first row

%of interest and the first column of text is ignored with the

%'*'operator

[c2 c3

c4]=textread('sample_file2.txt','%*s%d%d%f','headerlines',3)

DLMREAD/DLMWRITE/CSVREAD DLMREAD和DLMWRITE函数能够读写分隔的ASCII data,而不是用low level routines。他们比low level routines容

易使用,Low level routines用几行代码实现的功能可以用DLMREAD/DLMWRITE 简化成一行。

CSVREAD用来读分隔符是逗号的文件,是DLMREAD的特殊情况。当读空格

和Tab分隔的电子数据表文件时,DLMREAD特别有用。以'sample_file.txt'为例:

CODE:

Example 1:Using DLMREAD to read in afile with headers,text,and numeric data

%This reads in the file'sample_file2.txt'and creates amatrix,D,

%with the numeric data this command specifies awhite space as the

%delimiter of the file D=dlmread('sample_file.txt','')

CODE:

Example 2:Using DLMREAD to extract the first 3columns of the

last 3rows

%This reads in the first 3columns of the last 3rows of

%the data file'sample_file.txt'into the matrix,D_partial.

%读文件'sample_file.txt'前3列后3行,到矩阵D_partial.

D_partial=dlmread('sample_file.txt','',[2 04 2])

CODE:

Example 3:Using DLMWRITE to write acomma delimited file

%This creates afile called'partialD.txt'that consists of

%the first 3columns of the last 3rows of data where each

%element is separated by acomma

dlmwrite('partialD.txt',D_partial,',')

注意:保证DLMREAD and DLMWRITE指定范围的指标从0开始,而不是从1开始。

WK1READ/WK1WRITE WK1READ用来读Lotus123电子数据表文件的数据;WK1WRITE用来写矩阵到Lotus123电子数据表文件。

XLSREAD XLSREAD用来读Excel的数值和文本数据。

---

三.具体例子分析:

Matlab网站用两个例子非常详尽地介绍了各个命令的基本用法,实际中,面对手头上的数据,如何选用合适的命令呢?以下结合几个示例给出一些总结,大家举一反三就可以了:

1.纯数据(列数相同):

源文件:

CODE:

0 3866.162 2198.938 141.140 13741.139 2208.475 141.252 23866.200 2198.936 141.156 33678.048 2199.191 141.230 43685.453 2213.726

141.261 53728.769 2212.433 141.277 63738.785 2214.381 141.256 73728.759 2214.261 141.228 83748.886 2214.299 141.243 93748.935 2212.417 141.253 10 3733.612 2226.653 141.236 11 3733.583 2229.248 141.223 12 3729.229 2229.118 141.186

解答:对于这个txt文件,由于各行列数相同,故简单地使用

load,importdata均可。

2.字段名(中、英文字段均可)+数据:

源文件:

CODE:

CH0 CH1 CH2 CH3 0.000123 0.000325 0.000378 0.000598 0.000986

0.000256 0.000245 0.000698

解答:由于是记录的形式,因此各行列数必相同(缺少部分列时请自行在文件中补上Inf或NaN),故直接使用importdata便可。

3.注释(含有独立的数字串)+数据(列数相同):

问题:这个文件有4列,但前6行是文字说明,4列数字是从第8行开始的.现在我想把这个文件的前2列和文字说明提出来组成一个新的dat文件

源文件:

CODE:

Group 212.02.2006 Limei Samples of datas:50000 CH0 CH1 CH2 CH3 0.000123 0.000325 0.000378 0.000598 0.000986 0.000256 0.000245

0.000698

目标文件:

CODE:

Group 212.02.2006 Limei Samples of datas:50000 CH0 CH1 0.000123 0.000325 0.000986 0.000256

解答:由于注释中含有独立的数字串,且注释部分没有明显的格式,这时候用importdata,load等高级命令直接读取会失败,用textread,dlmwrite等格式化命令也不太合适,因此只能使用低级命令进行读取。(当然了,可以跳过注释部分直接用高级命令读取数据,即:[a bc

d]=textread(filename,'%f%f%f%f','headerlines',4);)。一个简单的、非通用的包含注释的读取方法如下:

---转---

CODE:

clc;clear;

fid=fopen('exp.txt','r');

fid_n=fopen('ex.dat','w');

while~feof(fid)

tline=fgetl(fid);

if~isempty(tline)

if double(tline(1))=48&&double(tline(1))=57%数值开始

a=strread(tline);

a(3:4)=;

fprintf(fid_n,'%f%f\n',a);

clear a;

elseif double(tline(1))==67%字母C开始

[b1,b2,b3,b4]=strread(tline,'%s%s%s%s');

b=[b1{1},'',b2{1}];

fprintf(fid_n,'%s\n',b);

clear bb1 b2 b3 b4;

else fprintf(fid_n,'%s\n',tline);

end else fprintf(fid_n,'%s\n',tline);

end end fclose(fid);

fclose(fid_n);

---

4.注释(不含独立的数字串)+数据(列数相同):

源文件:

CODE:

你好abc

欢迎来到我们

振动论坛

https://www.360docs.net/doc/0519234290.html, 111 111 1111 222 222 2222 333 333 3333 444 444 4444 555 555 5555

解答:直接用importdata便可

注:有时候注释中含有独立的数字串也可以importdata成功,不过得到的结果有可能不正确,建议这时候使用第3种情形的读取方式。

5.注释与数据混排:

对此当然只能自己编程,举例:

源文件:

CODE:

1 11 111 1111

你好

2 22 222 2222

欢迎来到

3 33 333 3333

振动论坛

4 44 444 4444 https://www.360docs.net/doc/0519234290.html, 55

5 555 5555

解答:

--转--

CODE:

function[data]=distilldata(infile)

%功能说明:

%将保存数据的原始文件中的数值数据读入到一个data变量中

%使用说明:

%infile--原始数据文件名;

%data=数据变量

tmpfile='tmp2.mat';

fidin=fopen(infile,'r');%打开原始数据文件(.list)

fidtmp=fopen(tmpfile,'w');%创建保存数据文件(不含说明文字)

while~feof(fidin)%判断是否为文件末尾

tline=fgetl(fidin);%从文件读入一行文本(不含回车键)

if~isempty(tline)%判断是否空行

[m,n]=size(tline);

flag=1;

for i=1:n%判断一行中有没有字符(+-.Ee和空格键除外)

if~(tline(i)==''|tline(i)=='-'|tline(i)=='.'|tline(i)=='E'.

|tline(i)=='e'|tline(i)=='+'.

|(double(tline(i))=48&&double(tline(i))=57))

flag=0;

break;

end end if flag==1%如果是数字行,把此行数据写入文件

fprintf(fidtmp,'%s\n',tline);

end end end fclose(fidin);

fclose(fidtmp);

data=textread(tmpfile);

delete(tmpfile);

---

另外,如果要求不高,也可以使用textread函数跳过注释部分进行读取,不过前提是需要事先知道文件内容的结构(即哪行是数据、哪行是注释)

6.各列数据的分离:

源文件:

CODE:

0+47038.7 1.05 09:26:07 C 2+46477.7 1.03 09:28:38 C 4+44865.7 1.04 09:28:48 C 6+41786.4 1.03 09:28:56 C 8+39896.0 0.97 09:29:03 C 10+37518.4 0.93 09:29:15 C 12+35858.5 0.92 09:29:30 C 14+46105.0 1.03 09:30:21 C 16+46168.6 6.89 09:30:30 C 18+48672.3 4.33 09:30:40 C 20+49565.7 0.49 09:30:48 C 22+49580.7 0.53 09:30:55 C 24+49602.3 0.84 09:31:03 C 26+49582.5 1.51 09:31:11 C 28+49577.0 1.39 09:31:19 C 30+49589.3 0.61 09:31:27 C

32+49578.3 1.06 09:31:29 C

34+49512.5 1.77 09:31:38 C

解答:直接用[a,b,c,d,e,f]=textread(yourfilename,'%d%c%f%f%s%c');便可

四.注意事项:

1.请在matlab中保持当前路径在该数据文件对应的目录下进行存取,否则,存取时请给出该数据文件的具体路径。

2.存取时,请给出该数据文件的全称(包括后缀名,读取mat文件时可省略)

3.load data.txt和A=load('data.txt')的区别请参阅精华贴:[原创]写

给学习matlab的新手们

4.请根据读写需要来打开文件,即根据你的需要来指定fopen的

permission属性为读或写。如果只用a进行写入,就不能用fread读取。此时

应该写完关闭文件,然后用r打开读取,或者直接用a+进行同时读写操作。否则,会产生莫名其妙的问题!以下代码是一个错误的例子:

CODE:

filename='e.dat';

fid=fopen(filename,'a');

if fid 0

error('fopen error');

end s=[1 23 4;5 67 8];

fwrite(fid,s,'float32')

[dd ll]=fread(fid,inf,'float32');%把t中的数据全部读出,即s矩阵。

fclose(fid);

此时得到的dd,ll是错误且无意义的!

五.其他相关问题:

1.连续读取多个文件的数据,并存放在一个矩阵中:

(1)首先是如何读取文件名:

方法一:

filename=dir('*.jpg');

那么第i个文件的文件名就可以表示为

filename(i).name

文件数量为:length(filename)

方法二:

先在Windows的MSDOS(命令行)中使用以下命令生成一个list.txt文件:

dir path\folder/on/b/s path\list.txt

举例:dir d:\test/on/b/s d:\list.txt

然后在matlab中使用:

filename=textread(sFileFullName,'%s');

把所有文件名读取到list细胞矩阵中,最后对filename{i}便可得到各文件名。

(2)然后是读取文件名的数据并存储:

假设每个文件对应的数据是m*n的,则:

CODE:

k=length(filename);

Data=zeros(m,n,k);

for ii=1:k

Data(:,:,ii)=yourreadstyle(filename{ii});%yourreadstyle是对应的文

件读取方式的函数

end 2.连续读取多个文件的数据,并存放在多个矩阵(以文件名命名)中:

假设每个文件对应的数据是m*n的,则以上述第二种文件名读取方法为例:CODE:

k=length(filename);

for ii=1:k D=yourreadstyle(filename{ii});

eval_r(['Data_',num2str(ii),'=D;']);

end 3.文件名命名问题:

文件名为

abc00001,abc00002,.abc00009,abc00010,.abc00099,abc00100,.abc00879.准

备把这些文件名给放到一个数组里面去。

解答:

CODE:

a=cell(879,1);

for k=1:879 a{k}=sprintf('%.5d',k);

end 4.上述各种文件格式、类型自动识别问题:可以利用正则表达式来处理,使之通用性较强。例如使用以下代码可以自动处理上面提到了例1到例5各种情形,不过由于存在自动判断,对某些例子(如例1)效率自然要低一点,而对于另外的例子(如例3、例5)效率估计要高一点(少用了一个循环)。

CODE:

function[data]=distilldata_eight(infile)

%功能说明:

%将保存数据的原始文件中的数值数据读入到一个data变量中(自动判断数据行)

%使用说明:

%infile--原始数据文件名;

%data=数据变量

tmpfile='tmp2.mat';

fidin=fopen(infile,'r');%打开原始数据文件(.list)

fidtmp=fopen(tmpfile,'w');%创建保存数据文件(不含说明文字)

while~feof(fidin)%判断是否为文件末尾

tline=fgetl(fidin);%从文件读入一行文本(不含回车键)

if~isempty(tline)%判断是否空行

str='[^0-9|\.|\-|\s|e|E]';%正则表达式为:该行中是否包含除-.E e 数字和空白字符外的其他字符

start=regexp(tline,str,'once');

海量数据存储论文

海量数据存储 (----计算机学科前沿讲座论文 昆明理工大学信息院 计算机应用技术 2010/11 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

模块4数据安全存储与恢复复习题

模块4 数据安全存储与恢复复习题 一、单项选择题(25) 1.检查、排除计算机的故障,应遵循()的原则。 A)由到外,由软到硬。 B)由外到、由软到硬 C)由到外、由硬到软 D)由外到、由硬到软 答案:A 2.下列文档的扩展名哪一个是批处理文件的扩展名?() A)A..bak B)B..bas C)C..bat D)D..cab 答案:C 3.主引导扇区位于整个硬盘的那个位置:() A)A.0磁道0柱面0扇区 B)B.0磁道0柱面1扇区 C)C.0磁道1柱面1扇区 D)D.1磁道1柱面1扇区 答案:B 4.系统中一般有几个FAT:() A)A.1个 B)B.2个 C)C.3个 D)D.4个 答案:B 5.硬盘数据的几个部分中,那个部分是唯一的:() A)A.MBR B)B.DBR C)C.FAT D)D.DATA区 答案:A 6.Easy Recovery工具的作用是:() A)A.磁盘镜象 B)B.数据恢复 C)C.DBR恢复 D)D.MBR恢复 答案:B 7.NTFS把磁盘分成两大部分,其约12%分配给(),以满足不断增长的文件数量。该文件对这12%

的空间享有独占权,余下的88%的空间被分配用来存储文件。 A)A.MBR B)B.DBR C)C.FAT D)D.MFT 答案:D 8.捷波的“恢复精灵”(Recovery Genius)的作用是()。 A)A.硬盘保护卡 B)B.主板BIOS置的系统保护 C)C.虚拟还原工具 D)D.杀毒软件提供的系统备份 答案:C 9.数据恢复的第一步一般是做什么的恢复:() A)A.分区恢复 B)B.主引导扇区记录 C)C.文件分配表的恢复 D)D.数据文件的恢复 答案:A 10.当用户将需要数据恢复的设备送来时,需要向用户了解的信息有:() A)A.数据丢失发生的原因,当时进行了什么操作,之后有无任何其它操作 B)B.存储设备的使用年限;容量大小,操作系统版本和分区的类型、大小 C)C.要恢复的数据在什么分区上,什么目录里;什么文件类型;大概数量 D)D.以上都是 答案:D 11.附加的收费可能来自:() A)A.加急费 B)B.数据刻录或转储成本费 C)C.上门服务费 D) D.以上都是 答案:D 12. FDT在FAT12/16中采用()方式,在FAT32中采用()方式。 A)A.固定、固定 B)B.非固定、固定 C)C.固定、非固定 D)D、非固定、非固定 答案:C 13.关于NTFS的元文件,以下论述正确的是:() A)A.$MFTMirr是$MFT的完整映像,所以,为了安全可靠,每个NTFS分区,都有两份完全一样的$MFT,就象FAT分区的FAT表 B)B.$MFTMirr是$MFT的完整部分像 C)C.$Boot文件就是其DBR D)D.$Root是该分区中的根目录,是最高一级目录

(大数据)北邮大数据技术课程重点总结

(大数据)北邮大数据技术课程重点总结

5.数据化与数字化的区别 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.基于协同过滤的推荐机制 基于协同过滤的推荐(这种机制是现今应用最为广泛的推荐机制)——基于模型的推荐(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 这种推荐方法的优缺点: 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;推荐是开放的,可以共用他人的经验,很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。 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,新物品和新用户依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性,一些特殊品味的用户不能给予很好的推荐。 7.机器学习:构建复杂系统的可能方法/途径 机器学习使用场景的核心三要素:存在潜在模式、不容易列出规则并编程实现、有历史的数据 8.机器学习的基础算法之PLA算法和Pocket算法(贪心PLA) 感知器——线性二维分类器,都属于二分类算法 二者的区别:迭代过程有所不同,结束条件有所不同; 证明了线性可分的情况下是PLA和Pocket可以收敛。 9.机器为什么能学习 学习过程被分解为两个问题: 能否确保Eout(g)与Ein(g)足够相似? 能否使Ein(g)足够小? 规模较大的N,有限的dVC,较低的Ein条件下,学习是可能的。 切入点:利用具体特征的,基于有监督方式的,批量学习的分析,进行二分类预测。 10.VC维: 11.噪声的种类: 12.误差函数(损失函数) 13.给出数据计算误差 14.线性回归算法:简单并且有效的方法,典型公式 线性回归的误差函数:使得各点到目标线/平面的平均距离最小! 15.线性回归重点算法部分:

网页链接提取方法

https://www.360docs.net/doc/0519234290.html, 网页链接提取方法 网页链接的提取是数据采集中非常重要的部分,当我们要采集列表页的数据时,除了列表标题的链接还有页码的链接,数据采集只采集一页是不够,还要从首页遍历到末页直到把所有的列表标题链接采集完,然后再用这些链接采集详情页的信息。若仅仅靠手工打开网页源代码一个一个链接复制粘贴出来,太麻烦了。掌握网页链接提取方法能让我们的工作事半功倍。在进行数据采集的时候,我们可能有提取网页链接的需求。网页链接提取一般有两种情况:提取页面内的链接;提取当前页地址栏的链接。针对这两种情况,八爪鱼采集器均有相关功能实现。下面介绍一个网页链接提取方法。 一、八爪鱼提取页面内的超链接 在网页里点击需要提取的链接,选择“采集以下链接地址”

https://www.360docs.net/doc/0519234290.html, 网页链接提取方法1 二、八爪鱼提取当前地址栏的超链接 从左边栏拖出一个提取数据的步骤出来(如果当前页已经有其他的提取字段,这一步可省略)点击“添加特殊字段”,选择“添加当前页面网址”。可以看到,当前地址栏的超链接被抓取下来

https://www.360docs.net/doc/0519234290.html, 网页链接提取方法2 而批量提取网页链接的需求,一般是指批量提取页面内的超链接。以下是一个使用八爪鱼批量提取页面内超链接的完整示例。 采集网站: https://https://www.360docs.net/doc/0519234290.html,/search?initiative_id=tbindexz_20170918&ie=utf8&spm=a21 bo.50862.201856-taobao-item.2&sourceId=tb.index&search_type=item&ssid=s5-e&commend=all&imgfile=&q=手表&suggest=history_1&_input_charset=utf-8&wq=&suggest_query=&source=sugg est

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

常用大数据量、海量数据处理方法 (算法)总结

大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题,比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字,因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题,如何根据输入元素个数n,确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下,m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任

意n个元素的集合。但m还应该更大些,因为还要保证bit数组里至少一半为0,则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01,则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同,m是bit为单位,而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展: Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中,用k(k为哈希函数个数)个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter(CBF)将位数组中的每一位扩展为一个counter,从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter(SBF)将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例:给你A,B两个文件,各存放50亿条URL,每条URL占用6 4字节,内存限制是4G,让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢? 根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个

数据安全及备份恢复管理规定

数据安全及备份恢复管理 规定 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

数据备份与恢复管理制度为加强我司计算机信息数据备份与恢复的管理,避免信息数据丢失,根据相关规定,特制定本管理制度。 一、本办法适用于司内计算机网络系统信息数据的备份与管理。 二、我司计算机信息数据的备份工作由信息中心管理,负责全司计算机信息数据的备份工作。 三、提高数据备份的自动化运行管理水平,做好本地数据冷备份,减少人的操作与干预,或制定严格的管理规范,避免误操作。 四、计算机信息数据备份具体包括:数据备份系统,服务器全部数据及相关服务器数据的备份工作,各工作站上的数据库及其它数据文件。 五、信息数据的备份包括定期备份和临时备份两种。定期备份指按照规定的日期定期对数据进行备份;临时备份指在特殊情况(如软件升级、设备更换、感染病毒等)下,临时对信息数据进行备份。 六、信息数据根据系统情况和备份内容,可以采取以下备份方式: (一) 完全备份:对备份的内容进行整体备份。 (二) 增量备份:仅对备份相对于上一次备份后新增加和修改过的数据。 (三) 差分备份:仅备份相对于上一次完全备份之后新增加和修改过的数据。 (四) 按需备份:仅备份应用系统需要的部分数据。

七、为保证所备份的内容可再现系统运行环境,数据备份内容应包括网络系统的所有关键数据。具体指计算机和网络设备的操作系统、应用软件、系统数据和应用数据。 八、数据备份可选择硬盘、光盘、U盘等存储介质,要确保备份数据的可恢复性。存储介质应存放在无磁性、辐射性的安全环境。 九、数据备份时必须建立备份文件档案及档案库,详细记录备份数据的信息。数据备份的文卷应专人专地保管,所有备份要有明确的标识,具体包括:运行环境、备份人。 十、备份数据的保存时间根据我司信息系统的数据重要程度和有效利用周期以及具体使用情况确定。根据各种数据的重要程度及其容量,确定备份方式、备份周期和保留周期。我司重大或关键性数据,应定期完整、真实、准确地转储到不可更改的介质上,并按有关规定妥善保存,无相关规定的至少保存10年。 十一、数据备份至少应保留两份拷贝,一份在数据处理现场,以保证数据的正常快速恢复和数据查询,另一份统一放在我司档案室,确保备份数据万无一失。 十二、对计算机或设备进行软件安装、系统升级或更改配置时,应进行系统和数据、设备参数的完全备份。应用系统更新后,应对原系统及其数据的完全备份资料保存二十年以上。 十三、任何数据恢复均要专题报告说明理由与过程,经集体讨论后进行。

(重点学习)海量数据处理方法总结

海量数据处理方法总结 大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题,比如baidu,google,腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论。 1 Bloom filter 适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集。 基本原理及要点: 对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字,因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题,如何根据输入元素个数n,确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下,m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些,因为还要保证bit 数组里至少一半为0,则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01,则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同,m是bit为单位,而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展: Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中,用k(k为哈希函数个数)个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter(CBF)将位数组中的每一位扩展为

海量空间数据存储技术研究.

海量空间数据存储技术研究作者:作者单位:唐立文,宇文静波唐立文(装备指挥技术学院试验指挥系北京 101416,宇文静波(装备指挥技术学院装备指挥系北京 101416 相似文献(10条 1.期刊论文戴海滨.秦勇.于剑.刘峰.周慧娟铁路地理信息系统中海量空间数据组织及分布式解决方案 -中国铁道科学2004,25(5 铁路地理信息系统采用分布式空间数据库系统和技术实现海量空间数据的组织、管理和共享.提出中心、分中心、子中心三层空间数据库分布存储模式,实现空间数据的全局一致和本地存放.铁路基础图库主要包括不同比例尺下的矢量和栅格数据.空间数据库的访问和同步采用复制和持久缓存.复制形成主从数据库结构,从数据库逻辑上是主数据库全部或部分的镜象.持久缓存是在本地形成对远程空间数据的部分缓存,本地所有的请求都通过持久缓存来访问. 2.学位论文骆炎民基于XML的WebGIS及其数据共享的研究 2003 随着计算机技术、网络通信技术、地球空间技术的发展,传统的GIS向着信息共享的WebGIS发展,WebGIS正成为大众化的信息工具,越来越多的 Web站点提供空间数据服务。但我们不得不面对这样的一个现实:数以万计的Web站点之间无法很好地沟通和协作,很难通过浏览器访问、处理这些分布于Web的海量空间数据;而且由于行业政策和数据安全的原因,这些空间资源

大多是存于特定的GIS系统和桌面应用中,各自独立、相对封闭,从而形成空间信息孤岛,难以满足Internet上空间信息决策所需的共享的需要。此外,从地理空间信息处理系统到地理空间信息基础设施和数字地球,地理空间信息共享是它们必须解决的核心问题之一。因此,对地理空间信息共享理论基础及其解决方案的研究迫在眉睫;表达、传输和显示不同格式空间数据,实现空间信息共享是数字地球建设的关键技术之一,GIS技术正在向更适合于Web的方向发展。本文着重于探索新的网络技术及其在地理信息领域中的应用。 3.学位论文马维峰面向Virtual Globe的异构多源空间信息系统体系结构与关键技术 2008 GIS软件技术经过30多年的发展,取得了巨大发展,但是随着GIS应用和集成程度的深入、Internet和高性能个人计算设备的普及,GIS软件技术也面临着诸多新的问题和挑战,主要表现为:GIS封闭式的体系结构与IT主流信息系统体系结构脱节,GIS与其他IT应用功能集成、数据集成困难;基于地图 (二维数据的数据组织和表现方式不适应空间信息应用发展的需求;表现方式单一,三维表现能力不足。现有GIS基础平台软件的设计思想、体系结构和数据组织已经不适应GIS应用发展的要求,尤其不能适应“数字地球”、“数字城市”、“数字区域”建设中对海量多源异构数据组织和管理、数据集成、互操作、应用集成、可视化和三维可视化的需求。 Virtual Globe 是目前“数字地球”最主要的软件实现技术,Vtrtual Globe通过三维可视化引擎,在用户桌面显示一个数字地球的可视化平台,用户可以通过鼠标、键盘操作在三维空间尺度对整个地球进行漫游、缩放等操作。随着Google Earth的普及,Virtual Globe已成为空间数据发布、可视化、表达、集成的一个重要途径和手段。 Virtual Globe技术在空间数据表达、海量空间数据组织、应用集成等方面对GIS软件技术具有重要的参考价值:从空间数据表达和可视化角度,基于Virtual Globe的空间信息可视化方式是GIS软件二维电子地图表达方式的最好替代者,其空间表达方式可以作为基于地图表达方式的数字化天然替代,对于GIS基础平台研究具有重要借鉴意义;从空间数据组织角度,Virtual Globe技术打破了以图层为基础的空间数据组织方式,为解决全球尺度海量数据的分布式存取提供了新的思路;从应用集成和空间数据互操作角度,基于VirtualGlobe的组件化GIS平台可以提供更好的与其他IT系统与应用的集成方式。论文在现有理论和技术基础上,借鉴和引入

海量数据的存储需求及概念

海量数据的存储需求及概念 海量数据的存储需求其实就是时下流行的云存储概念,使用NVR的集群技术作为基础搭建的海量数据存储系统,可称为音视频云存储系统,在此基 础上的各种新型的智能高效查询服务可以称为云查询。 云存储是以NVR为硬件基础,使用软件分布式技术搭建的一个虚拟存储服务,此方式的具体工作NVR硬件对用户透明,用户提出存储需求,云存储服务系统满足需求。此系统具有高性价比、高容错性、服务能力几乎可以无限伸缩。在云存储系统里面的单机NVR,对其可靠性要求很低,因此我们可以使用 大量廉价的NVR硬件(不带RAID功能)来搭建系统。由此大量减少了硬件成本。由于数据IO吞吐处理被分散到了很多单机上,对单机的处理器、硬盘IO的能 力要求也可变得很低,进一步降低硬件成本。另外,由于云管理系统做了大量 的智能管理工作,将使得安装维护变得更容易。 云查询就是音视频云存储系统里的云计算,由于数据是分散存储在各个 单机节点上,故大量的查询可以是并行的,使得可以实现一些以前很难做到的 密集型计算的查询应用,如视频内容检索,历史视频智能分析等。 云软件开发模式使用强大的分布式中间件平台,其开发难度可大大降低。例如,由某公司开发的分布式平台就是一款云开发的利器,它高效、易学易用、能力强大、跨平台和编程语言,内置了很多分布式开发的基本特性。 未来几年中国的家庭宽带将升级到光纤入户,企业数据网络将升级到万 兆网,在网络化高度发达的大背景下,IT行业正在改变传统的IT资源拥有模式。安防行业在完全融入IT的背景下,行业发展和IT行业的发展趋势是一致的, IT行业的主流趋势是资源正在向可运营、可服务的方向发展。视频监控在智能

数据安全及备份恢复管理制度

数据备份与恢复管理制度 为加强我司计算机信息数据备份与恢复的管理,避免信息数据丢失,根据相关规定,特制定本管理制度。 一、本办法适用于司内计算机网络系统信息数据的备份与管理。 二、我司计算机信息数据的备份工作由信息中心管理,负责全司计算机信息数据的备份工作。 三、提高数据备份的自动化运行管理水平,做好本地数据冷备份,减少人的操作与干预,或制定严格的管理规范,避免误操作。 四、计算机信息数据备份具体包括:数据备份系统,服务器全部数据及相关服务器数据的备份工作,各工作站上的数据库及其它数据文件。 五、信息数据的备份包括定期备份和临时备份两种。定期备份指按照规定的日期定期对数据进行备份;临时备份指在特殊情况(如软件升级、设备更换、感染病毒等)下,临时对信息数据进行备份。 六、信息数据根据系统情况和备份内容,可以采取以下备份方式: (一) 完全备份:对备份的内容进行整体备份。 (二) 增量备份:仅对备份相对于上一次备份后新增加和修改过的数据。 (三) 差分备份:仅备份相对于上一次完全备份之后新增加和修改过的数据。 (四) 按需备份:仅备份应用系统需要的部分数据。

七、为保证所备份的内容可再现系统运行环境,数据备份内容应包括网络系统的所有关键数据。具体指计算机和网络设备的操作系统、应用软件、系统数据和应用数据。 八、数据备份可选择硬盘、光盘、U盘等存储介质,要确保备份数据的可恢复性。存储介质应存放在无磁性、辐射性的安全环境。 九、数据备份时必须建立备份文件档案及档案库,详细记录备份数据的信息。数据备份的文卷应专人专地保管,所有备份要有明确的标识,具体包括:运行环境、备份人。 十、备份数据的保存时间根据我司信息系统的数据重要程度和有效利用周期以及具体使用情况确定。根据各种数据的重要程度及其容量,确定备份方式、备份周期和保留周期。我司重大或关键性数据,应定期完整、真实、准确地转储到不可更改的介质上,并按有关规定妥善保存,无相关规定的至少保存10年。 十一、数据备份至少应保留两份拷贝,一份在数据处理现场,以保证数据的正常快速恢复和数据查询,另一份统一放在我司档案室,确保备份数据万无一失。 十二、对计算机或设备进行软件安装、系统升级或更改配置时,应进行系统和数据、设备参数的完全备份。应用系统更新后,应对原系统及其数据的完全备份资料保存二十年以上。 十三、任何数据恢复均要专题报告说明理由与过程,经集体讨论后进行。

网页数据抓取方法详解

https://www.360docs.net/doc/0519234290.html, 网页数据抓取方法详解 互联网时代,网络上有海量的信息,有时我们需要筛选找到我们需要的信息。很多朋友对于如何简单有效获取数据毫无头绪,今天给大家详解网页数据抓取方法,希望对大家有帮助。 八爪鱼是一款通用的网页数据采集器,可实现全网数据(网页、论坛、移动互联网、QQ空间、电话号码、邮箱、图片等信息)的自动采集。同时八爪鱼提供单机采集和云采集两种采集方式,另外针对不同的用户还有自定义采集和简易采集等主要采集模式可供选择。

https://www.360docs.net/doc/0519234290.html, 如果想要自动抓取数据呢,八爪鱼的自动采集就派上用场了。 定时采集是八爪鱼采集器为需要持续更新网站信息的用户提供的精确到分钟的,可以设定采集时间段的功能。在设置好正确的采集规则后,八爪鱼会根据设置的时间在云服务器启动采集任务进行数据的采集。定时采集的功能必须使用云采集的时候,才会进行数据的采集,单机采集是无法进行定时采集的。 定时云采集的设置有两种方法: 方法一:任务字段配置完毕后,点击‘选中全部’→‘采集以下数据’→‘保存并开始采集’,进入到“运行任务”界面,点击‘设置定时云采集’,弹出‘定时云采集’配置页面。

https://www.360docs.net/doc/0519234290.html, 第一、如果需要保存定时设置,在‘已保存的配置’输入框内输入名称,再保存配置,保存成功之后,下次如果其他任务需要同样的定时配置时可以选择这个配置。 第二、定时方式的设置有4种,可以根据自己的需求选择启动方式和启动时间。所有设置完成之后,如果需要启动定时云采集选择下方‘保存并启动’定时采集,然后点击确定即可。如果不需要启动只需点击下方‘保存’定时采集设置即可。

物联网论文海量信息存储

数字化的存储手段 ——海量信息存储

摘要 随着信息社会的快速发展,越来越多的信息被数据化,尤其是伴随着计算机网络的发展,数据呈爆炸式增长。因此在日常生活工作中,如何安全地存放以及高效地使用海量资料,成为人们日益面临的重大困惑。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展,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。随之而来的是海量信息存储的需求不断增加,正是用户对存储空间需求的不断增加,推动海量信息存储技术的不断变化。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。本文从物联网对海量信息存储的需求出发,比较了三种基本的网络存储体系结构(DAS,NAS,SAN)各自特点,并讨论了数据中心的基本概念,最后以Google数据中心和Hadoop为例,简要介绍了数据中心的相关技术,指出了数据中心的研究热点,并提到了保证性能前提下降低数据中心成本的方法(服务器成本,网络设备成本,能源成本)。最后,对海量信息存储的前景做出了展望。 关键词:海量信息存储数据中心计算机网络

一、海量信息存储时代背景 随着计算机技术的发展,信息正以数据存储的方式高速增长着,不断推进着全球信息化的进程。随之而来的是海量信息存储的需求不断增加。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。 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。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。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。 如今,物联网对海量信息存储的需求日益增加,一方面,全球信息总量迅猛增长,仅2007年产生的数据量为281EB ( 1EB=10亿GB ),而物联网中对象的数量将庞大到以百亿为单位。其次,物联网中的对象积极参与业务流程的需求也在增加,这些都导致了网络化存储和大型数据中心的诞生。 二、三种基本的网络存储体系结构 直接式存储DAS是指主机与存储设备(磁盘或磁盘阵列等)之间直接连接,存储设备通过SCSI或 ATA(目前连接方式已扩展为FC、USB等多种)作为数据接口的存储方式。网络附加存储NAS是指直接挂接在网上的存储设备,实际上就是一台专用的存储服务器,它不承担应用服务,而是通过网络接口与网络连接,数据通过网络协议进行传输,支持异构服务器间共享数据。存储区域网络SAN是独立于服务器网络之外的高速存储专用网,采用高速的光纤通道作为传输媒体,以FC(FiberChannel,光纤通道)+SCSI的应用协议作为存储访问协议,将存储子系统网络化,实现了真正高速共享存储的目标。 比较各自的特点,可以得到以下结论: 对于DAS:管理容易,结构相对简单;采用集中式体系结构,不能满足大规模数据访问的需求;存储资源利用率低,资源共享能力差,造成“信息孤岛”; 对于NAS:容易实现文件级别共享;性能严重依赖于网络流量,尤其当用户数过多、读写过频繁时性能受限; 对于SAN:存储管理简化,存储容量利用率提高;没有直接文件级别的访问能力,但可在SAN基础上建立文件系统。 三、海量数据存储技术 为了支持大规模数据的存储、传输与处理,针对海量数据存储目前主要开展如下三个方向的研究: 1、虚拟存储技术 存储虚拟化的核心工作是物理存储设备到单一逻辑资源池的映射,通过虚拟化技术,为用户和应用程序提供了虚拟磁盘或虚拟卷,并且用户可以根据需求对它进行任意分割、合并、重新组合等操作,并分配给特定的主机或应用程序,为用户隐藏或屏蔽了具体的物理设备的各种物理特性。 2、高性能I/O 集群由于其很高的性价比和良好的可扩展性,近年来在HPC领域得到了广泛的应用。数据共享是集群系统中的一个基本需求。当前经常使用的是网络文件系

“大数据时代的海量存储”总结报告

“大数据时代的海量存储”总结报告 经过几周的学习,我们逐渐了解了大数据时代的存储技术的发展,通过各小组的介绍,初步了解了各种存储器的原理、应用和发展历程。这些知识也许不是那么精深,但对我们来说是一种启蒙,在学习这些知识的过程中,我们也学会了一种学习方法,这对我们未来的学习生活将会有莫大的帮助。下面就针对这几周的学习,对所掌握的知识和自己的思考进行一个总结。 一、各存储介质 1.磁盘 磁盘的基础是一个个磁片,磁片里有扇区和磁道。扇区是存储的最小单元,一 个扇区里只能存一个文件的数据,这意味着即使文件没有占用扇区的所有空间, 也不能存放其他文件了,而大的文件可能要占用多个扇区,因此在使用磁盘的 过程中,要经常进行碎片整理,使磁盘的空间能得到有效的利用。磁道则是决 定磁盘存储量的因素。一般来说,硬盘和软盘都是磁盘。 ①软盘:由单片磁盘构成,存储量小,容易物理损坏,但作为最早的移动存储 介质,在历史上占有无法磨灭的地位,也为早期的文件转移提供便利。 ②硬盘:由多个磁片组成,因此存储量大了许多,通过磁头将数据传输出去, 在计算机系统里属于外存,需要驱动器才能被识别和使用,能永久地 存储数据,在现阶段依然被广泛的运用在各个领域。 ③移动硬盘:将硬盘小型化,通过USB接口与电脑连接,传输数据,相对U 盘来说,容量也大了许多,为当代生活提供了便利。 2.U盘 U盘,全称USB闪存盘。它是通过识别浮动栅中电子的有无来判断二进制的0 和1,以此来存储数据。因为它的电子可以长时间存在,所以数据可以保存在 U盘内。因为U盘小巧轻便、价格便宜、存储量大、性能可靠,所以受到了欢 迎,成为当代移动存储介质中的重要一员。不过因为技术和结构的限制,它在 电脑中的读写速度仍比不上移动硬盘,但抗物理损坏能力强于移动硬盘,算是 各有千秋,为人们的数据转移带来了方便。 3.固态盘 固态盘有两种,一种是基于闪存的,另一种则是基于DRAM。用闪存作为介质 的固态盘一般擦写次数为3000次左右,而因为它的平衡写入机制,在实际运 用中,它几乎是可以无限利用的,读写速度又远超机械硬盘,所以现在大多数 笔记本电脑都将光驱的位置用来放置固态盘,使电脑性能得到了提高;而利用 DRAM的固态盘虽然速度也很快,但是需要一个独立电源来保存它里面的数据, 因此相对于前者来说,它有些不便,是一种非主流的固态盘。 4.光盘 光盘是用聚碳酸酯做成基板,通过激光烧录后来进行数据记录,虽然以现在的 眼光来看,光盘的使用有着种种不便,但是在以往为半结构化和非结构化的数 据的传输做出了巨大的贡献。但近年来,大多数笔记本电脑放弃了光驱,换上 了固态盘,光盘也逐渐退出了历史的舞台。 二、海量存储器 1.磁盘存储阵列

数据安全及备份恢复管理规定

数据安全及备份恢复管 理规定 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

数据备份与恢复管理制度为加强我司计算机信息数据备份与恢复的管理,避免信息数据丢失,根据相关规定,特制定本管理制度。 一、本办法适用于司内计算机网络系统信息数据的备份与管理。 二、我司计算机信息数据的备份工作由信息中心管理,负责全司计算机信息数据的备份工作。 三、提高数据备份的自动化运行管理水平,做好本地数据冷备份,减少人的操作与干预,或制定严格的管理规范,避免误操作。 四、计算机信息数据备份具体包括:数据备份系统,服务器全部数据及相关服务器数据的备份工作,各工作站上的数据库及其它数据文件。 五、信息数据的备份包括定期备份和临时备份两种。定期备份指按照规定的日期定期对数据进行备份;临时备份指在特殊情况(如软件升级、设备更换、感染病毒等)下,临时对信息数据进行备份。 六、信息数据根据系统情况和备份内容,可以采取以下备份方式: (一) 完全备份:对备份的内容进行整体备份。 (二) 增量备份:仅对备份相对于上一次备份后新增加和修改过的数据。 (三) 差分备份:仅备份相对于上一次完全备份之后新增加和修改过的数据。 (四) 按需备份:仅备份应用系统需要的部分数据。

七、为保证所备份的内容可再现系统运行环境,数据备份内容应包括网络系统的所有关键数据。具体指计算机和网络设备的操作系统、应用软件、系统数据和应用数据。 八、数据备份可选择硬盘、光盘、U盘等存储介质,要确保备份数据的可恢复性。存储介质应存放在无磁性、辐射性的安全环境。 九、数据备份时必须建立备份文件档案及档案库,详细记录备份数据的信息。数据备份的文卷应专人专地保管,所有备份要有明确的标识,具体包括:运行环境、备份人。 十、备份数据的保存时间根据我司信息系统的数据重要程度和有效利用周期以及具体使用情况确定。根据各种数据的重要程度及其容量,确定备份方式、备份周期和保留周期。我司重大或关键性数据,应定期完整、真实、准确地转储到不可更改的介质上,并按有关规定妥善保存,无相关规定的至少保存10年。 十一、数据备份至少应保留两份拷贝,一份在数据处理现场,以保证数据的正常快速恢复和数据查询,另一份统一放在我司档案室,确保备份数据万无一失。 十二、对计算机或设备进行软件安装、系统升级或更改配置时,应进行系统和数据、设备参数的完全备份。应用系统更新后,应对原系统及其数据的完全备份资料保存二十年以上。 十三、任何数据恢复均要专题报告说明理由与过程,经集体讨论后进行。

海量数据处理小结

海量的数据处理问题,对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面: 一、数据量过大,数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据,那么大不了每条去逐一检查,人为处理,如果有上百条数据,也可以考虑,如果数据上到千万级别,甚至过亿,那不是手工能解决的了,必须通过工具或者程序进行处理,尤其海量的数据中,什么情况都可能存在,例如,数据中某处格式出了问题,尤其在程序处理时,前面还能正常处理,突然到了某个地方问题出现了,程序终止了。 二、软硬件要求高,系统资源占用率高。对海量的数据进行处理,除了好的方法,最重要的就是合理使用工具,合理分配系统资源。一般情况,如果处理的数据过TB级,小型机是要考虑的,普通的机子如果有好的方法可以考虑,不过也必须加大CPU和内存,就象面对着千军万马,光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。 三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在,好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累,也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法,但有通用的原理和规则。那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢,我把我所知道的罗列一下,以供大家参考: 一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多,对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高,一般使用Oracle或者DB2,微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域:数据库,数据仓库,多维数据库,数据挖掘等相关工具也要进行选择,象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要,例如Informatic,Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中,对每天6000万条的日志数据进行处理,使用SQL Server 2000需要花费6小时,而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。 二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码,尤其在进行复杂数据处理时,必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要,这不仅仅是数据处理准确度的问题,更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法,包含好的处理流程,包含好的效率,包含好的异常处理机制等。 三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要,例如针对按年份存取的数据,我们可以按年进行分区,不同的数据库有不同的分区方式,不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下,而不同的文件组存于不同的磁盘分区下,这样将数据分散开,减小磁盘I/O,减小了系统负荷,而且还可以将日志,索引等放于不同的分区下。 四、建立广泛的索引对海量的数据处理,对大表建立索引是必行的,建立索引要考虑到具体情况,例如针对大表的分组、排序等字段,都要建立相应索引,一般还可以建立复合索引,对经常插入的表则建立索引时要小心,笔者在处理数据时,曾经在一个ETL流程中,当插入表时,首先删除索引,然后插入完毕,建立索引,并实施聚合操作,聚合完成后,再次插入前还是删除索引,所以索引要用到好的时机,索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。 五、建立缓存机制当数据量增加时,一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败,例如,笔者在处理2亿条数据聚合操作时,缓存设置为100000条/Buffer,这对于这个级别的数据量是可行的。 六、加大虚拟内存如果系统资源有限,内存提示不足,则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理,内存为1GB,1个P4 2.4G的CPU,对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的,提示内存不足,那么采用了加大虚拟内存的方法来解决,在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区,用于虚拟内存,这样虚拟的内存则增加为4096*6 + 1024 = 25600 M,解决了数据处理中的内存不足问题。 七、分批处理海量数据处理难因为数据量大,那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理,然后处理后的数据再进行合并操作,这样逐个击破,有利于小数据量的处理,不至于面对大数据量带来的问题,不过这种方法也要因时因势进行,如果不允许拆分数据,还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的,都可以采用先分后合的方法,对数据进行分开处理。八、使用临时表和中间表数据量增加时,处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零,大表变小表,分块处理完成后,再利用一定的规则进行合并,处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要,如果对于超海量的数据,大表处理不了,只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作,可按

相关文档
最新文档