多源异构海量数据实时处理平台研究与应用

合集下载

多源异构海量数据实时处理平台研究与应用

多源异构海量数据实时处理平台研究与应用

多源异构海量数据实时处理平台研究与应用1.多源异构数据接收能力:多源异构海量数据实时处理平台具备接收来自不同数据源的能力,包括传感器数据、社交媒体数据、日志数据等。

它能够识别并解析不同数据源中的数据,以便后续的处理和分析。

2.实时处理和分析能力:该平台具备实时处理和分析大规模数据的能力,可以在数据到达时立即进行处理。

这使得用户能够迅速获取有关数据的实时分析结果,并做出相应的决策。

3.异构数据格式支持:多源异构海量数据实时处理平台能够支持各种不同的数据格式,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

这意味着用户不需要对数据进行预处理和转换,减少了数据处理的复杂度和时间消耗。

4.分布式处理能力:为了满足海量数据的处理需求,多源异构海量数据实时处理平台采用了分布式的数据处理和分析架构。

这使得平台能够进行高效的并行处理,更好地满足用户对数据的实时分析需求。

1.金融领域:利用多源异构海量数据实时处理平台,金融机构可以通过对市场数据、交易数据等进行实时分析,进行风险控制和交易决策。

2.物联网领域:多源异构海量数据实时处理平台可以与物联网设备进行集成,实时处理和分析传感器数据。

这有助于实现智能制造、智慧城市等应用场景。

3.社交媒体领域:通过多源异构海量数据实时处理平台,社交媒体平台可以对用户的行为和兴趣进行实时分析,提供个性化的推荐和广告。

4.医疗健康领域:利用多源异构海量数据实时处理平台,医疗机构可以对医疗记录、生命体征监测数据等进行实时分析,提供个性化的医疗服务。

总之,多源异构海量数据实时处理平台具有处理多源异构数据、实时处理和分析能力、异构数据格式支持和分布式处理能力等优势,为各个行业提供了一种高效处理海量数据的解决方案。

在金融、物联网、社交媒体和医疗健康等领域,该平台都有着广泛的应用前景。

多源异构数据融合与集成在海量数据智能处理平台中的应用

多源异构数据融合与集成在海量数据智能处理平台中的应用

多源异构数据融合与集成在海量数据智能处理平台中的应用在海量数据智能处理平台中,多源异构数据融合与集成是一个至关重要的技术。

随着互联网和物联网的发展,我们面临着大量来自不同来源、不同类型、不同结构的数据。

这些数据包含了宝贵的信息,可以为企业决策、科学研究以及社会发展提供有力支持。

然而,由于数据的差异性和复杂性,要将这些数据整合起来变得非常具有挑战性。

多源异构数据融合与集成的目标是将来自不同数据源的数据合并成一个一致的、全面的数据集。

这个过程包括数据的提取、转换、整合和清洗。

首先,数据必须从不同的数据源中提取出来。

这涉及到应用各种技术来连接和获取来自数据库、文件、日志和云端等数据源的数据。

然后,数据需要经过转换,使得不同来源的数据能够以统一的格式进行整合。

这可能包括数据格式的转换、数据结构的调整以及数据质量的检测和修复。

最后,进行数据的整合和清洗,以去除重复、冗余和错误的数据。

整合后的数据可以用于后续的数据分析、机器学习和决策支持。

在海量数据智能处理平台中,多源异构数据融合与集成具有重要的应用价值。

首先,它可以提供更全面的数据,为各种分析任务提供更丰富的信息基础。

通过整合来自不同数据源的数据,我们可以获得更全面、准确和可信的信息来支持决策和分析。

例如,一个企业想了解市场上的竞争情况,除了自己的销售数据外,还需要获取来自供应链、社交媒体和市场调研等不同源的数据。

通过将这些数据进行融合与集成,企业可以得到更全面的市场洞察。

第二,多源异构数据融合与集成可以提高数据处理效率和准确性。

在海量数据环境中,数据的规模和多样性使得数据处理变得异常复杂和耗时。

通过将多源异构数据进行融合与集成,我们可以减少数据处理的复杂性,并提高数据处理的效率。

例如,一个研究团队在进行临床试验时需要整合来自不同医院和病人的数据。

通过将这些数据集成到一个平台中进行处理,研究人员可以更快速地分析和比较数据,提高研究效率。

第三,多源异构数据融合与集成可以帮助发现数据之间的关联和模式。

多源异构数据融合的方法研究及应用

多源异构数据融合的方法研究及应用

多源异构数据融合的方法研究及应用随着互联网的发展和信息技术的普及,越来越多的数据产生和存储在不同的系统和平台中,这些数据有可能是结构化数据,如关系型数据库,也有可能是非结构化或半结构化数据,如文本、图片、音频、视频等。

由于数据来源和格式的多样性,企业在分析和利用数据方面面临很多难题。

多源异构数据融合技术应运而生,它可以将来自不同系统和平台的数据进行整合,形成一张全局视图,为企业提供更准确和全面的数据分析和应用支持。

一、多源异构数据的特点1.来源多样化。

多源异构数据有可能来自不同的系统和平台,如关系型数据库、文本、图片、音频、视频等。

2.格式不一致性。

由于数据来源的多样性,数据的格式也存在着差异,如数据的结构、记录、字段名、编码、精度等方面。

3.数据质量不可靠。

由于数据来源的不确定性和数据收集的不完全性,数据的质量可能会存在着各种问题,如重复、缺失、错误、无效、不一致等。

4.数据量庞大。

多源异构数据的规模通常很大,可能存在着海量的数据,需要进行有效的存储、管理和分析。

二、多源异构数据融合的方法1.数据预处理。

在数据融合之前需要对原始数据进行预处理,包括数据清洗、去重、存储、标准化等。

数据清洗可以将无效数据或异常数据进行删除或修复;去重可以避免重复数据的出现;存储可以选择适当的数据存储格式和机制以便于后续的数据访问和管理;标准化可以将不同格式或表示的数据转换成一致的形式。

2.数据集成。

数据集成是将原始数据进行整合,以便于生成一张全局视图。

数据集成的核心就是实现数据的对齐和匹配,将不同数据源中的相应数据元素进行匹配和对齐,以便于构成一个全视图。

数据集成的方式可以有两种,即逻辑集成和物理集成。

逻辑集成是指通过一定的方式来定义数据元素之间的关系,物理集成是指将数据元素存储到同一个物理位置下。

3.数据匹配。

数据匹配是数据融合过程中最关键和难点的一个环节,主要是对数据元素进行对齐和匹配,以便于生成全局视图。

数据匹配一般由两个步骤组成,一是对数据元素进行规范化处理,二是对数据元素进行相似度计算和匹配。

智慧城市数据资源管理与应用探究

智慧城市数据资源管理与应用探究

智慧城市数据资源管理与应用探究随着城市化进程的加速,智慧城市的建设成为了时代的需要。

智慧城市是建立在数据基础上的,其中数据资源的管理和应用是智慧城市建设的重要支撑。

因此,本文将从智慧城市的角度出发,探究智慧城市数据资源管理与应用的相关问题。

一、智慧城市数据资源管理的难点智慧城市的建设需要各种类型、不同来源、海量的数据,这些数据具有数据源异构、格式多样、时效性强等特点。

因此,如何对这些数据进行有效的管理是智慧城市建设面临的难点。

首先,多源异构数据的融合与整合是智慧城市管理的核心问题。

数据来源的不同会导致数据格式、标准、质量等各方面的不同,如何将这些数据进行整合和融合,确保数据的一致性和可用性是实现智慧城市建设的重要问题。

其次,海量数据的存储与处理是智慧城市数据管理难题之一。

随着数据量的急剧增加,存储与处理这些数据的能力也需要不断提升。

如何在保证数据安全的前提下,有效地存储和处理海量数据,是智慧城市数据管理的一大难点。

最后,智慧城市数据资源的开放和共享也是一个问题。

管理部门需要认真考虑数据共享的方法与机制,从中发现数据的重组和创新的机会。

同时,在开放管理的前提下,要同时维持数据的安全性,确保敏感数据不被外泄。

二、智慧城市数据资源应用的关键智慧城市数据资源的应用是智慧城市建设的重要驱动力。

数据应用可以使城市管理更加高效和便捷,提升城市治理水平,但是数据应用要做到有效需要建立在数据资源管理的基础之上。

首先,智慧城市数据应用需要有一个明确的目标,要确保数据应用的价值和意义。

具体应用场景、应用的对象和应用的目标,都需要明确,才能保证数据的有效应用。

其次,数据应用需要进行数据挖掘和分析,以发现潜在价值。

如何根据智慧城市建设的需要,进行数据挖掘和分析,是智慧城市数据应用的关键。

最后,数据应用需要有一个完整的闭环,从数据采集到应用反馈。

数据应用不仅仅是数据的消费,还需要在实际应用中进行反馈和交互,以完善数据应用的闭环。

“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项申报指南

“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项申报指南

“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项申报指南云计算与大数据是支撑智能化发展的重要技术领域,结合《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》、国务院《关于促进云计算创新发展,培育信息产业新业态的意见》和《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》以及《重庆市以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划(2018-2020)》等文件要求,根据我市相关产业创新发展的实际需求和云基础设施条件,现启动实施“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项,布局一批重点研发项目,突破一批关键核心技术,在智慧城市、智能制造、智慧服务等重要领域实现智能化引领,逐步提升资源汇聚、数据收集、存储管理、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力,促进我市云计算与大数据技术的研发及应用达到国内乃至国际先进水平。

1. 面向智能终端的大数据云服务平台研发及应用研究内容:研发面向海量智能终端的大数据管理和开放服务云平台,为典型行业智慧应用提供支撑。

研究海量智能终端的数据并发接入、异构协议自动转换技术;研究海量大数据的管理和可视化技术;研究海量图片和大视频文件高效存储技术,物联网图片、视频分析技术;研究基于地理位置信息的物联网数据融合技术;研究先进的多源异构信息融合和大数据分析技术;研究大数据分析模型的云端实现,构建云计算模型库;研究智能边缘计算交互技术、用户可自定义的数据抽取技术、时序数据的模型训练、推断及分析;研究基于微服务架构体系的基于组件的设备管控和数据分析服务;实现若干典型行业的应用验证。

考核指标:云服务平台:支持主流通信协议接入,包括但不限于WIFI、ZigBee、BLE、3G、4G、NB-IoT;支持设备接入协议解析,包括但不限于HTTP、MQTT、Modbus、LWM2M;设备寻址和控制响应时间≤3s;单前置机并发:≥1万;智能终端设备接入量≥1亿;数据存储量≥100亿条;图片文件存储量≥10亿个;图片、视频分析能力≥1000帧/秒。

睿帆科技:以数据赋能_助力科技成果转化

睿帆科技:以数据赋能_助力科技成果转化

睿帆科技:以数据赋能 助力科技成果转化文/潘慧 罗兆玉数据智能领航 助力企业数字化转型广州睿帆科技有限公司成立于2015年,是一家以大数据及人工智能(AI)核心技术为客户提供平台产品及服务的高新技术企业,也是中国大数据服务生态中新生代力量的代表。

2017年,睿帆科技通过自主创新,研发了Baymax大数据科学平台、雪球数据库等核心产品,搭建了稳定的技术研发架构和产品体系;同年,通过国家高新技术企业认证,公司实力获权威认可。

2018年,睿帆科技获得A股上市公司佳都科技数千万元战略投资,有力推动了产品落地应用进程。

2019年,睿帆科技业务覆盖通信、轨道交通、公安、金融等多个领域数百家客户。

其中,Baymax大数据平台荣获第三届中国信息通信大数据大会优秀创新产品奖;雪球数据库通过公安部第一研究所的质量及性能检测,技术实力与行业影响力快速提升。

2020年,睿帆科技与中国电信、中国移动、中国联通、佳都科技、东软、诺基亚、北大软件等知名企业建立了合作伙伴关系,实施产业生态战略,荣获2020中国信息技术大数据领域影响力企业,入选AI落地百强企业和2020“新基建”成长企业100强。

2021年,睿帆科技获得东方通领投,希扬资本、晨晖资本跟投的A轮数千万元战略投资,进一步加大在海量计算与存储能力、数据中台、数据集成、数据治理、数据分析等领域技术和产品的研发投入。

2022年,睿帆科技持续加大研发,产品不断迭代,发布了InfoMover实时采集同步、云原生技术中台、数据建模中台等新产品,形成以“大数据平台+数据库”为核心的数据智能全生命周期产品体系,全面赋能企业数字化转型;同年,公司通过广东省“专精特新”中小企业认定,荣登艾媒咨询 2022年中国信创企业TOP50。

突破创新 打造卓越大数据产品睿帆科技的创始团队来自广州睿帆科技有限公司(以下简称“睿帆科技”)作为一家致力于以数据赋能产业数字化转型的高新技术企业,以睿智为帆,引领科技数字化转型的潮流;以技术为桨,推动数据驱动的创新;以创新为锚,稳定前行,助力科技成果转化。

《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文

《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文

《数据挖掘研究现状及发展趋势》篇一一、引言随着信息技术的高速发展,大数据已经成为了新时代的基石。

数据挖掘技术作为从海量数据中提取有价值信息的重要手段,其在各行各业的应用愈发广泛。

本文旨在探讨数据挖掘的当前研究现状以及其未来的发展趋势。

二、数据挖掘研究现状1. 技术发展数据挖掘技术已经历了多年的发展,从传统的统计方法、机器学习算法,到现今的深度学习、人工智能算法,其技术手段不断更新迭代。

目前,数据挖掘技术已经能够处理结构化、半结构化乃至非结构化的数据,为各行业提供了强大的数据支持。

2. 应用领域数据挖掘的应用领域十分广泛,包括但不限于金融、医疗、教育、商业等领域。

在金融领域,数据挖掘被用于风险评估、股票预测等;在医疗领域,数据挖掘帮助实现疾病预测、基因分析等;在教育领域,数据挖掘为个性化教学、学生评估等提供了有力支持。

3. 研究挑战尽管数据挖掘技术取得了显著的进步,但仍面临一些挑战。

首先是数据的质量和数量问题,大数据环境下如何保证数据的准确性和有效性是一个亟待解决的问题。

其次,算法的复杂性和计算成本也是研究者们需要面对的挑战。

此外,数据隐私和安全问题也是阻碍数据挖掘技术发展的关键因素。

三、发展趋势1. 技术进步未来,随着人工智能、机器学习等技术的进一步发展,数据挖掘技术将更加成熟。

深度学习、强化学习等新兴算法将更深入地应用于数据挖掘中,使得数据处理的速度和准确性得到进一步提升。

2. 多源异构数据处理随着物联网、传感器等技术的发展,多源异构数据的处理将成为数据挖掘的重要方向。

如何从不同来源、不同格式的数据中提取有价值的信息,将是未来研究的重点。

3. 隐私保护与安全随着数据安全意识的提高,如何在保护个人隐私的前提下进行数据挖掘将是未来的一个重要发展方向。

通过采用加密技术、隐私保护算法等手段,实现数据的匿名化和加密处理,同时确保数据的完整性和准确性。

4. 跨界融合与应用创新随着各行业的数字化转型,数据挖掘将与其他领域的技术进行深度融合,如与区块链、云计算等技术的结合,将进一步推动各行业的创新发展。

基于数字孪生的海量多源异构数据中台建模与融合关键技术研究与应用 标准

基于数字孪生的海量多源异构数据中台建模与融合关键技术研究与应用 标准

基于数字孪生的海量多源异构数据中台建模与融合关键技术研究与应用标准基于数字孪生的海量多源异构数据中台建模与融合关键技术研究与应用标准【序号一】引言数字孪生(Digital Twin)是近年来备受关注的概念,它将物理世界与数字世界进行结合,为物联网、工业互联网等领域提供了新的可能性。

海量多源异构数据中台建模与融合关键技术研究与应用标准,则是数字孪生技术的重要组成部分。

在本文中,我们将探讨这个主题,深入分析其意义、关键技术和应用方法,并提出个人的观点和理解。

【序号二】意义和背景海量多源异构数据中台建模与融合关键技术,是指利用数字孪生技术对来自不同领域、不同系统的多源异构数据进行整合、建模和分析,以实现数据的高效共享和利用。

这对于智慧城市、工业制造、农业生产等领域具有重要意义,能够帮助企业和组织更好地进行数据管理、资源配置和决策支持。

而标准化则是为了保证在不同系统间数据的互操作性和可持续性。

【序号三】关键技术在海量多源异构数据中台建模与融合关键技术研究中,数据挖掘、机器学习、知识图谱、分布式计算等技术起着重要作用。

其中,数据挖掘可以帮助提取数据中的潜在信息和规律;机器学习能够建立模型并进行预测和优化;知识图谱则能够将数据进行语义化表示和关联。

分布式计算也能够帮助处理海量数据,并保证系统的可扩展性和鲁棒性。

【序号四】应用方法在实际应用中,海量多源异构数据中台建模与融合关键技术可以应用于智慧交通、智慧医疗、智慧农业等多个领域。

在智慧交通领域,可以利用这项技术对城市交通数据进行建模和预测,从而优化交通流量和节约能源。

而在智慧医疗领域,可以利用多源医疗数据进行整合和分析,为临床诊断和治疗提供决策支持。

【序号五】个人观点和理解对于海量多源异构数据中台建模与融合关键技术,我认为标准化是至关重要的一环。

在不同系统和数据之间,缺乏标准化会导致数据不能进行有效的共享和交互,从而影响到建模和融合的效果。

我认为在技术研究和应用实践中,需要着重考虑标准化的问题,制定统一的接口规范和数据格式,以确保数据的互操作性和可持续性。

多源异构数据融合技术与应用研究

多源异构数据融合技术与应用研究

多源异构数据融合技术与应用研究随着互联网时代的到来,各行各业都面临着大量的数据产生和积累,这些数据来自不同的数据源,数据格式不统一,难以被有效地利用。

传统的数据融合技术已经不能满足当前的需求。

多源异构数据融合技术的出现,为数据的有效利用提供了新思路和新方法。

一、多源异构数据的定义多源异构数据指的是来自不同数据源,数据格式差异较大、结构不同、含义不同的数据。

这些数据在同一系统中进行统一管理和利用时,需要进行数据融合和处理。

多源异构数据涵盖了多种类型的数据,如文本数据、图像数据、视频数据、传感器数据等等,这些数据常常带有一定的时空关系和复杂的语义。

二、多源异构数据融合的挑战多源异构数据融合存在着许多挑战,主要表现在以下几个方面:1.数据异构性多源异构数据来源不同,数据格式和结构都存在很大的差异,有些数据还存在一些噪声和缺失值。

如何将这些数据整合、清洗、转化,并消除差异,从而实现有效的融合,是多源异构数据融合中的一大难题。

2.数据量大随着数据产生速度的加快和存储成本的持续降低,数据量呈现爆炸式增长的趋势。

海量数据的融合和处理需要消耗大量的计算资源和时间,如何实现快速高效的融合和处理是多源异构数据领域的重要问题。

3.数据质量多源异构数据的质量参差不齐,其中一些数据可能含有不准确、不完整、不一致、误差较大等问题。

如何保证多源异构数据的质量,从而使融合后的数据具有较高的可信度和准确度,是多源异构数据融合中的重要问题。

三、多源异构数据融合技术为了解决多源异构数据融合的挑战,现有的数据融合技术主要可以分为以下几类:1.基于规则的融合技术基于规则的融合技术是一种人工定义规则的方式,通过定义一些规则和约束条件,将不同来源的数据转换成一致的格式,并实现数据的融合。

这种方法的优点是易于理解和使用,但它的缺点是需要人工参与规则的定义,且容易受到规则定义的主观性影响。

2.基于统计的融合技术基于统计的融合技术是利用统计学原理和方法,通过数据的概率分布、相似度等特征,推断不同来源数据之间的相关性,进而实现数据融合。

多源异构数据融合方法的发展及其应用研究

多源异构数据融合方法的发展及其应用研究

多源异构数据融合方法的发展及其应用研究随着互联网和移动互联网的兴起,各行各业所产生的数据量也愈加庞大,数据呈现多源异构的特点。

针对这样的特点,多源异构数据融合方法的发展逐渐成为研究热点。

本文将首先介绍多源异构数据融合的概念和意义,其次探讨了多源异构数据融合的应用研究以及相关技术的发展情况;最后对未来的多源异构数据融合技术的发展方向进行了展望。

一、多源异构数据融合的概念和意义1.1概念多源异构数据融合是指来自不同来源、不同形式且存在异构性的数据的综合与处理。

这些数据可以来自不同的传感器、不同的网络系统、不同的地理位置和不同的数据挖掘系统,而且数据之间存在语义、格式和粒度上的差异。

多源异构数据的融合可以将不同的数据源进行统一的存储和管理、一致的处理和分析,从而为科学研究和实际生产提供了基础和支撑,也能帮助企业、机构以及政府更好地理解市场、用户以及政策,并提高效率和决策的准确性。

1.2意义在数据的发展趋势下,发现数据价值和知识的关系越来越紧密,数据的融合成为了数据处理的必要方式。

多源异构数据融合的目的是提供不同视角的数据以及不同属性的数据,增强数据之间的联系与相互作用。

通过将数据融合,可以使数据得到更好的运用,提高数据的价值。

同时,多源异构数据融合还可以解决数据不一致、数据缺失和数据质量问题,从而提高数据的准确性和可靠性。

对于业务流程中需要的综合信息和分析,多源异构数据的融合也能满足客户需求和统计分析的需要。

二、多源异构数据融合的应用研究与技术发展2.1应用研究数据库领域,通过对自然界、社会环境、人类行为等方面的观察和分析,研究数据融合的各种算法和方法,深入了解数据间的联系与规律,以此挖掘数据的更多价值,为数据处理提供分析依据。

地理信息系统领域,多源图像配准、遥感图像统一处理、精细地物提取等研究都需要结合多源异构数据融合技术。

环境预警和公共卫生领域,针对海量的生态环境和卫生数据进行融合处理,可以更方便快捷地获取发现潜在的生态和卫生灾害,以及动态管理海量环境数据。

多源异构数据融合与处理技术研究

多源异构数据融合与处理技术研究

多源异构数据融合与处理技术研究随着互联网和信息技术的不断发展,各行各业都面临着海量异构数据的挑战。

异构数据泛指不同来源、类型、格式、语义、结构和质量的数据,如文本、图像、视频、传感器数据、社交媒体数据等。

这些数据分布在不同的系统、应用程序、平台和网络中,不仅数量庞大,而且存在着互操作性、异构性、不确定性和不可信性等问题,给数据的融合和处理带来了很大的困难。

为了解决多源异构数据的难题,多源数据融合与处理技术应运而生。

该技术旨在利用多个数据源的信息以及数据之间的关系,整合成一个更有价值、更完整、更一致的信息资源,从而支持更高效、更精确的决策、分析和预测。

本文就多源异构数据融合与处理技术进行研究和总结,以期帮助更多的人了解和应用该技术。

一、多源异构数据融合技术1.数据清洗和集成数据清洗和集成是多源异构数据融合的第一环节。

由于多源数据的来源不同、格式不同和语义不同,因此需要对数据进行清洗,保证数据的完整性、一致性和准确性。

同时需要将数据进行集成,建立数据的元数据和语义映射,以便实现跨源查询和分析。

2.数据挖掘和识别数据挖掘和识别是多源异构数据融合的核心环节。

通过数据挖掘技术,可以从海量数据中提取出有用的信息,如关联规则、聚类、分类等。

通过数据识别技术,可以识别出数据中的重要特征和模式,如时间序列、空间信息、社交关系等。

3.知识图谱和本体建模知识图谱和本体建模是多源异构数据融合的重要手段。

知识图谱是一种描述实体、关系和属性的图形模型,可以用来表示多个数据源之间的关系和语义信息。

而本体是一种描述概念、实体和属性的语义模型,可以用来定义多个数据源之间的信息交互和知识共享。

二、多源异构数据处理技术1.数据分析和预测数据分析和预测是多源异构数据处理的核心技术。

通过数据分析技术,可以快速发现数据中的规律和趋势,如异常检测、数据可视化、模型评估等。

通过数据预测技术,可以利用已有数据来预测未来的趋势和结果,如时间序列预测、分类预测、回归预测等。

多源异构海量数据实时处理平台研究与应用

多源异构海量数据实时处理平台研究与应用

多源异构海量数据实时处理平台研究与应用耿焕同;黄涛;薛丰昌【摘要】目前许多业务部门以多种形式记录各种海量且异构多源的业务数据,在进行高端决策时,对数据的读取及多维计算分析等方面效率较低,特别是对具有“时空”特性的数据处理。

针对这类数据的多源异构性、海量性、高度时空性等特点,结合数据实时性需求,设计并实现了“多源异构海量数据实时处理平台”。

该平台从多途径实时获取、处理多种海量数据文件,并实时保存到数据库,方便其他各业务系统更加直接、实时地使用各种实时数据,最终实现各业务系统间的多源异构海量数据的实时共享,同时该平台对其他领域的复杂数据处理也具有很好的参考价值。

%At present many business departments record the mass and heterogeneous multi-source business data in a variety of formats. When carrying out decision-making at high-end,it is lower in efficiency of data reading and multidimensional calculation,especially in regard to the processing of data with "time-space"characteristics.According to the characteristics of such kind of data with multi-source heterogeneity,mass and high spatiotemporal properties,and combining with the real-time data demand,we design and implement the“multi-source heterogeneous mass data real-time processing platform”.The platform timely acquires and processes a variety of mass data files from multiple channels,then saves to database in time.It is helpful for other business systems to use all kinds of real time data more timely and directly,and finally realise the real-time sharing of multi-source heterogeneous mass data between the businesssystems.At the same time, the platform has a very good reference value for the complex data processing in other areas.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】5页(P43-46,61)【关键词】多源;异构;海量;实时;并行处理【作者】耿焕同;黄涛;薛丰昌【作者单位】南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044;南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044; 南京信息工程大学江苏省网络监控中心江苏南京210044;南京信息工程大学遥感学院江苏南京210044【正文语种】中文【中图分类】TP3190 引言随着社会的信息化发展,很多部门逐渐建立起各自的业务信息系统,但由于各业务系统建立时间和提供商不同,也导致各种数据的存在形式、来源和记录格式也各不相同,这对各部门、各系统之间实现数据共享带来不便。

数据挖掘技术在海量多源异构数据处理中的研究

数据挖掘技术在海量多源异构数据处理中的研究

数据挖掘技术在海量多源异构数据处理中的研究一、概述近年来,随着互联网、物联网等技术的不断发展,我们所创造的数据量已经达到了海量的程度。

如何从这些数据中寻找到有用的信息,是现今各行业急需解决的问题。

数据挖掘技术是解决这一问题的有效手段之一。

本文旨在探讨数据挖掘技术在海量多源异构数据处理中的研究。

二、海量多源异构数据的特点1. 数据来源多样化:海量多源异构数据来自于不同的来源,包括各种互联网设备、传感器等,这些数据来源的异构性导致数据的结构和格式也各不相同。

2. 数据规模庞大:海量多源异构数据的数量可达到PB级别,超过了传统数据处理工具的处理能力。

3. 数据分布广泛:海量多源异构数据分布在不同的物理位置上,并且由于数据来源不同,数据的时效性、准确性等特点也有所不同。

三、数据处理面临的挑战海量多源异构数据的处理是一个复杂的任务,面临着许多挑战:1. 数据的有效性:如何在海量数据的茫茫海洋中发现有用的信息是一大难题。

2. 数据的结构化:由于数据来源的异构性,相同的信息往往以不同的形式出现,需要将其转换为可统一的结构化格式。

3. 数据吞吐量和计算能力:对于PB级别的数据,需要处理的速度和计算能力必须更高。

四、数据挖掘技术在海量多源异构数据处理中的应用数据挖掘技术通过自动化地发现数据中的模式,提取出有价值的信息,并钻取到更深层次的知识结构中。

在海量多源异构数据处理中,数据挖掘技术也得到了广泛的应用:1. 数据预处理:对于不同来源和不同结构的数据需要进行预处理,将其转换为可统一的结构化格式。

2. 数据清洗:海量多源异构数据中存在大量的噪声数据、缺失值等问题,需要进行数据清洗,并补充缺少的数据。

3. 数据集成:将来自不同源头的异构数据进行集成,构建出强大的数据集,可以使数据的利用效率更高。

4. 特征选择:在海量数据集中,某些特征可能是不相关或不重要的,数据挖掘技术可以减少数据集的维度,去除不相关特征。

5. 聚类分析:海量多源异构数据中的数据可以通过聚类分析得到不同的类别和规律,帮助进行更准确的判断。

多源异构数据湖的聚存算关键技术及应用

多源异构数据湖的聚存算关键技术及应用

多源异构数据湖的聚存算关键技术及应用嘿,朋友!想象一下这样一个场景,在一个充满科技感的巨大办公室里,一群忙碌的身影正在为处理海量的数据而绞尽脑汁。

这可不是一般的数据,而是来自各种各样来源、结构五花八门的多源异构数据。

在这个场景里,有个叫小李的年轻工程师,正对着电脑屏幕,眉头紧皱。

他面前的数据就像是一团乱麻,怎么也理不清楚。

这些数据有的来自线上购物平台,有的来自社交媒体,还有的来自各种传感器。

它们的格式、大小、更新频率都大不相同,就像一群性格迥异的孩子,难以统一管理。

“这可怎么办呀?”小李忍不住自言自语,“这些多源异构数据简直要把我逼疯了!”旁边的老张听到了,走过来拍了拍小李的肩膀说:“别着急,咱们不是正在研究多源异构数据湖的聚存算关键技术嘛,会有办法的。

”多源异构数据湖,听起来是不是特别高大上?其实啊,你可以把它想象成一个超级大的“数据水库”。

各种来源不同、形式各异的数据就像是不同的水流,纷纷涌入这个水库。

而聚存算关键技术呢,就是让这些水流能够有序地汇聚在一起,合理地存储起来,并且能够快速、高效地进行计算和处理。

这就好比水库要有完善的引水渠道、足够大的蓄水池,还要有强大的水泵和过滤系统。

比如说,当我们需要分析用户的消费行为时,来自电商平台的交易数据、用户的评价数据,以及社交媒体上关于相关产品的讨论数据等,都要能够迅速整合在一起,进行综合分析。

这要是没有强大的聚存算技术,那简直就是痴人说梦!再想想看,如果没有这项技术,我们在面对如此海量且复杂的数据时,就会像没头的苍蝇一样,到处乱撞,根本找不到头绪。

那得浪费多少时间和精力啊!如今,多源异构数据湖的聚存算关键技术已经在很多领域得到了应用。

在医疗领域,它能整合患者的病历、检查报告、基因数据等,帮助医生更准确地诊断疾病;在金融领域,它可以分析市场动态、客户信用等,为投资决策提供有力支持。

总之,多源异构数据湖的聚存算关键技术就像是一把神奇的钥匙,打开了数据宝藏的大门,让我们能够在数据的海洋中畅游,挖掘出更多有价值的信息。

大数据中的多源异构数据融合技术

大数据中的多源异构数据融合技术

大数据中的多源异构数据融合技术随着数字化、信息化进程的不断发展,企业、政府、社会各领域越来越依赖数据来支持决策、创新、服务等方面的工作。

随之而来的产业化模型、技术链等越来越成熟完备。

随之而来的,是海量、高维度数据应用的挑战。

数据来源多样,结构千差万别,管理、分析、使用等方面的复杂度不断增加。

多源异构数据融合技术是解决这些复杂性问题的有效方式之一。

本文将介绍大数据中的多源异构数据融合技术的背景、意义、现状及未来发展趋势。

1. 背景我们身处的信息时代,数据已经成为人们生产生活的基础设施之一。

无论是个体用户还是企业、政府、社会各领域,都需要从数据中获取到丰富的知识和信息。

然而,数据的多样性、异构性、不及时性、差异性等特征,都给数据管理、分析、应用带来了复杂性挑战。

在这样的背景下,多源异构数据融合技术逐渐成为了解决这些问题的重要手段之一。

2. 意义多源异构数据融合技术的最大作用就是把数据进行整合、融合,形成高价值的数据资产,为企事业单位决策提供有力的支持。

同时,在行业层面,多源异构数据融合技术也能够对很多领域的数字化转型和创新提供重要的支撑。

例如,海量的医疗数据的汇聚能够大大增加生物医学领域研究的可信度和推进效率,能够帮助人在生命健康领域面临着的各种健康问题。

另外,在智慧城市、物联网等新兴领域,多源异构数据融合技术也有着深远的应用前景,能够让我们的城市更加智慧、安全、便利。

3. 现状在当今中国,随着技术的不断发展,大数据、人工智能等技术日趋成熟,相关应用场景和业务模式也不断涌现。

这其中,多源异构数据融合技术是其中的重要一环。

多源异构数据融合技术是显性知识和隐性知识的结合,是精准决策的基础。

应用多源异构数据融合技术,开发智能化服务,可以帮助行业用户在决策前获得跨样本、跨维度、与真实情况更贴近的计算结果。

因此,不断完善和提高多源异构数据融合技术,已成为数字化转型时代下企业和组织持续保持竞争优势的必要手段。

4. 未来趋势未来的技术发展,将会进一步深入推进多源异构数据融合技术的创新。

基于多源异构数据的社交网络分析与挖掘研究

基于多源异构数据的社交网络分析与挖掘研究

基于多源异构数据的社交网络分析与挖掘研究社交网络已成为了人们日常生活中重要的一部分。

随着数字化时代的到来,人们在社交媒体平台上产生了大量的数据,这些数据称为多源异构数据。

如何利用这些多源异构数据来进行社交网络的分析与挖掘已成为一个热门的研究领域。

本文将讨论基于多源异构数据的社交网络分析与挖掘的研究。

在社交网络中,人们通过平台上传、分享和交互大量的信息。

这些信息涵盖了个人信息、兴趣爱好、社交关系等,形成了庞大的社交网络。

而社交网络分析与挖掘则是通过利用多源异构数据来揭示社交网络的特征和模式,从而获得有价值的洞见。

第一步是收集和整合多源异构数据。

多源异构数据包括来自不同社交媒体平台的信息,如微博、Facebook、Twitter等。

这些平台上的数据形式各异,需要进行数据清洗和整合,以便进行后续的分析和挖掘。

接下来,社交网络分析与挖掘需要选择适当的分析方法和算法。

常用的分析方法包括社交网络图分析、社交网络中心性指标计算、社群发现等。

社交网络图分析可以帮助我们了解社交网络的拓扑结构,节点之间的连接关系以及网络中的重要节点。

社交网络中心性指标可以帮助我们衡量网络中的节点的重要性和影响力。

社群发现则可以帮助我们识别出社交网络中的子群,并研究其特征和模式。

此外,社交网络分析与挖掘还可以应用到其他领域。

例如,在营销领域,社交网络分析可以帮助企业了解消费者的兴趣和关注点,从而制定精准的营销策略。

在舆情分析领域,社交网络分析可以帮助我们了解和预测舆论的传播路径,从而更好地应对突发事件和舆情危机。

然而,基于多源异构数据的社交网络分析与挖掘也面临着一些挑战。

首先,多源异构数据的规模庞大,需要处理海量的数据。

其次,不同社交媒体平台的数据格式和结构差异巨大,需要进行有效的数据整合和转换。

此外,隐私和安全问题也是需要考虑的重要因素。

在进行数据分析和挖掘时,需要保护用户的隐私信息,并确保数据安全。

为了克服这些挑战,研究者们正在提出各种新的方法和技术。

【大数据】多源异构通用大数据处理服务平台

【大数据】多源异构通用大数据处理服务平台

一、工程背景及必要性〔一〕国内外现状和技术开展趋势大数据是指海量的数据加上复杂的数据类型.从产业的开展角度看,我们对数据的利用经历了传输、传播、处理三个阶段,而今眼目下,对数据的利用正处在处理这个阶段,即如何处理、如何治理、如何应用,如何优化是现阶段的主要工作.大数据的具体特点主要表现为四个“ V〞:一是体量浩大〔Volume〕,数据集合的规模已从GB至UTB再至UPB级,甚至已经开始以EB和ZB来计算.著名咨询公司IDC的研究报告称,未来10 年全球大数据将增加50倍,治理数据仓库的效劳器的数量将增加10 倍.二是类型复杂〔Variety〕,大数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据.现代互联网应用呈现出非结构化数据大幅增长的特点,到20212年末非结构化数据将到达整个数据量的75%以上. 三是生成迅速〔Velocity〕,大数据通常以数据流的形式动态、快速地产生,具有很强的时效性.数据自身的状态与价值也随时空变化而发生演变,数据的涌现特征明显.四是价值巨大但利用密度低〔Value〕,基于传统思维与技术让人们在实际环境中面临信息泛滥而知识匮乏的窘态.当今社会,新摩尔定律得到验证,大数据以成为各行各业的焦点.数据的来源多样化:以多源异构数据为代表的非结构化数据占世界上信息总量的95%以上,剩下的5%为结构化数据,包括网页、文本、交易数据、邮件、高清视频、3D视频、语音、图片、地质勘测数据、多源异构数据探测数据等等,这些数亿TB的数据正以超乎人们想象的速度增长,这对数据的存储系统的容量和实时计算速度提出了空前的要求.同时,大到智慧地球,小到智慧城市的数字化建设, 使其越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来,产生、传送、分享和访问数据的水平也得到彻底变革. 这些行业包括:互联网、制造业、医疗行业、媒体行业、零售销售行业、金融业、能源业、航空航天等等.预计2021年,超过40亿人〔世界人口的60%〕在使用各种智能终端,以全方位的方式与各行各业发生交互融合. 其中大约12%拥有智能终端一一其渗透率以每年20%以上的速度增长.如今,3000多万联网传感器节点分布在互联网、交通、汽车、工业、公用事业和零售部门,其数量正以每年30%以上的速度增长.预计到2021 年,全球数据使用量预计暴增44倍,到达35.2ZB.35.2ZB也就是说全球大概需要376亿个1TB硬盘来存储数据.人们对数据日益广泛的需求导致存储系统的规模变得越来越庞大,治理越来越复杂,数据的爆炸性增长和治理水平的相对缺乏之间的矛盾日益锋利.同时,数据的高速增长也对存储系统的可靠性和扩展性提出了挑战,海量数据的共享、分析、搜索也显得越来越重要, 充分挖掘海量数据中的有效价值.这就要求我们得实现一种有别于传统系统而全新的存储治理平台,该平台必须具备高扩展性、高可靠性、高时效性,同时也需要具备高经济性,只有这样才能更好的为国民经济和生活效劳.国外的大数据开展现状,以GOOGLE/FACEBOOK 为代表的互联网巨头,正以全方位方式影响我们的生活和工作, 他们所有的软件及效劳都是在线的,免费的,人们在免费使用这些软件及效劳后, 会把个人的行为和喜好免费送递给这些软件及效劳提供商,这些软件及效劳提供商用自己创新的大数据处理分析平台, 完成用户行为分析, 精准的投递广告,从而获取利益,这是正向的循环, GOOGLE/FACEBOOK 的软件及效劳用户体验越好,使用的人越多, 数据越多,分析更精准,在该平台上打广告的公司越多,这些软件及效劳提供商盈利越好.这种方式完全颠覆了以微软为代表的卖软件拷贝的赚钱模式.而以旧M/微软/Oracle/EMC等等公司,也正在大数据领域全面发力,完善自己的产品线,提供更多的大数据解决方案.与此同时,2021年,奥巴马宣布美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和开展方案〞,这个方案可以同美国上世纪90年代初的“信息高速公路〞相比较.美国政府认为,大数据是“未来的新石油〞, 并将大数据的研究上升为国家意志. 通过这个方案,以提升美国从大型复杂的数字数据集中提取知识和观点的水平,承诺帮助加快在科学与工程中的步伐,增强国家平安,并改变教学研究.通过提升美国从大型复杂的数字数据集中提取知识和观点的水平,增强国家平安,并改变教学研究.这个方案里,六个联邦政府的部门和机构宣布新的2亿美元的投资,提升从大量数字数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平.了解更多正在进行的联邦政府的方案, 解决所大数据所带来的机遇和挑战,可通过大数据表来了解大数据革命. 美国政府还方案与工业界、大学研究界、非营利性机构与治理者一起利用大数据所创造的时机.由于中国人口多、市场大、数据量大,所以中国大数据开展的动力非常强劲,大数据的应用需求丝毫不亚于国外. 由于在桌面计算机(PC),技术掌握在英特尔和微软手里,这就形成了它们的事实标准, 必须用它们的平台来做,而我们创新的多源异构数据很小. 通信也是这样,2G和3G的无线通信专利掌握在高通为代表的公司手里.这两个大产业,虽然我国花了很大力气,但在平台上受制于人,创新多源异构数据一直很小.所以,大数据的开展,代表了新的创新方式,生态方式,盈利方式,时机非常多.国内的大数据代表性企业是百度、腾讯、阿里巴巴、华为等等,奋起直追,但是还是有不少差距,虽然都使用开源的HADOOP代表的根底平台,但HADOOP的维护和核心代码都由国外的组织在维护更新,国家的数据平安受到严重威胁.所以开发一套完全自足知识产权、通用的、适用于多源异构的大数据处理效劳平台迫在眉睫.(二)工程对相关产业开展的作用与影响大数据时代,数据的治理、存储的平台是根底,数据的挖掘和应用是核心.大数据产业链参与者众多,覆盖面广.根据产品形态分,分为硬件、根底软件、应用软件.硬件主要指为数据提供存储和计算效劳的根底设备和设施,根底软件主要指对大数据完成治理和提供计算服务的支撑平台,应用软件指在根底软件根底上构建的分析、挖掘等商业智能应用.硬件包括有万国、世纪互联、电信、中立等为代表的数据中央根底设施提供商,以华为、H3C、中兴、曙光、浪潮、联想等为代表的提供网络设备、存储设备、效劳器、平安设备等提供商;基础软件无代表性,75%以上都是用的HADOOP开源平台;智能应用有用友、金蝶、华神天成、神州数码、中软、东软等为代表的应用提供商,无通用大数据支撑平台,并且他们的应用都跟行业捆绑很紧密, 开放性不强.大数据正在影响与我们生活密切相关的各行各业,这些行业组织和企业,正在被动的,或者主动的改变传统的经营和商务模式,对数据进行有效的分析和优化是提升核心竞争力的有效方式. 同时,同时,围绕如何应用、挖掘数据,已催生出新的商业模式:比方卖数据也已成为直接的盈利手段,这也充分表达了数据的战略资产特性:对数据的洞察力进一步表达在组织和企业的战略和行动上,并形成正反馈,有组于组织和企业改善生产过程,积累竞争优势.最终要求数据具有有效性,数据的有效性包括:数据质量、可用性、智能性、远程访问、支持移动访问.而数据的有效性必须要求对数据的挖掘和分析手段多样化、智能化、高效.具体从大数据的商业用途方面来看,社会和企业的智能分析和商务决策的本质即在改变:越来越实时、多源异构数据、访问不受地点和设备的限制、杠杆式开发客户洞察水平和驱动策略、将数据视之为货币化的资产.高质量数据应用可以显著的提供组织和企业的效劳。

海量异构数据集成系统的设计与实现的开题报告

海量异构数据集成系统的设计与实现的开题报告

海量异构数据集成系统的设计与实现的开题报告一、研究背景和意义随着大数据时代的到来,数据的种类和数量呈爆发式增长,这些数据多源异构、格式不同,对数据一体化管理和挖掘提出了巨大挑战。

海量异构数据集成系统的设计和实现,可以解决数据集成的问题,提高数据利用效率,提升数据挖掘的准确度。

目前,数据集成系统主要分为两种方式:手工集成和自动集成。

手工集成是传统的基于人工的方式,常常需要手动完成数据的清理、融合、转换等操作。

手工集成的缺点在于效率低下,需要耗费大量人力、时间和资金。

自动集成是基于计算机技术和自然语言处理技术实现的一种自动化的数据集成方式。

自动集成可以大大提高数据集成的效率和准确度,减少人工操作的干扰。

因此,研究和开发一种高效、准确的海量异构数据集成系统,是当前大数据研究的重要方向之一。

二、研究内容和方法本研究的主要内容为设计和实现一种海量异构数据集成系统,包括数据预处理、数据清洗、数据融合、数据存储和数据查询等模块。

其中,数据预处理模块主要对数据进行预处理,包括数据的格式转换、数据的去重、数据的归一化等操作。

数据清洗模块主要处理数据中的噪声和异常值,保证数据的准确性和一致性。

数据融合模块主要将多个来源的数据在语义上进行融合,生成一致性的数据集。

数据存储模块主要负责管理和存储融合后的数据。

数据查询模块主要提供数据查询和检索功能,为数据挖掘和分析提供支持。

本研究将采用自动集成的方式实现海量异构数据集成系统。

具体方法包括基于自然语言处理技术的实体识别和关系抽取、基于知识库的数据匹配和融合、基于机器学习的数据清洗和预测等。

三、可行性分析目前,已有不少海量异构数据集成系统的设计和实现。

例如,Google的数据集成系统Google Fusiion Tables、IBM的数据集成系统IBM Infosphere Information Server、UC Berkeley的开放源代码项目Wrangler等。

这些已有的系统中,有些系统具有较高的数据集成效率和准确性,有些系统具有更好的适应性和可扩展性。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
第3 l 卷第 1 期
2 0 1 4年 1月
计 算机应 用 与软件
Co mp ut e r Ap p l i c a t i o n s a nd S o f t wa r e
Vo 1 . 3 1 No . 1
J a n .2 0 1 4
多 源异 构 海 量 数 据 实 时处 理 平 台研 究 与应 用
耿焕同 黄 涛
( 南京信 息工程大学计算机与软件学院 ( 南京信息工程大学江苏省 网络监控中心
( 南京信息工程大学遥感学院
薛丰昌 。
江苏 南京 2 1 0 0 4 4 ) 江苏 南京 2 1 0 0 4 4 )
江苏 南京 2 1 0 0 4 4)
摘 要 目 前许 多业务部 门以多种形式记录各种海量且异构 多源 的业务数据 , 在进 行高端决 策时 , 对数据 的读取及 多维计算分析 等方面效率较低 , 特别是 对具 有“ 时空” 特性的数据处理。针对这 类数据 的多源 异构性 、 海量性 、 高度 时空 性等特 点, 结合 数据实 时
Ab s t r a c t At p r e s e n t ma n y b u s i n e s s d e p a r t me n t s r e c o r d t h e ma s s a n d h e t e r o g e n e o u s mu l t i - s o u r c e b u s i n e s s d a t a i n a v a i r e t y o f f o r ma t s .
性 需求 , 设计并实现 了“ 多源异构海量数据实时处 理平 台” 。该平 台从 多途径实 时获取 、 处 理 多种 海量数据文件 , 并实 时保 存到数据
库, 方便其他各 业务 系统更加直接 、 实时地使用各种实时数据 , 最终 实现各 业务系统间的多源异构海量数据的实时共享 , 同时该平 台 对其他领域 的复杂数据处理也具有很好 的参考价值。 关键词
M ULTI . S oURCE HETEROGE NEoUS M AS S DATA
Ge ng Hu a n t o n g
Hu a n g Ta o
( S c h o o l o fC o m p u t e r a n d S o f t w a r e ,N a n j i n g U n i v e r s i t y o fI n f o r ma t i o n S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y ,N a n j i n g 2 1 0 0 4 4 ,J i a n g s u , C h i n a ) 。 ( J i a n g s u E n g i n e e r i n g C e n t e r o fN e t w o r k Mo n i t o r i n g, N a n i f n g U n i v e r s i t y o fI n f o r m a t i o n S c e i n c e a d n T e c h n o l o g y , N a n j i n g 2 1 0 0 4 4, J i a n g s u ,C h i n a ) ’ ( S c h o o l o fR e m o t e S e n s i n g ,N a n j i n g U n i v e r s i t y o fI n f o r m a t i o n S c e i ce n a d n T e c h ol n o g y ,N a n j i n g 2 1 0 4 4, 0 J i a n g s u ,C h i n a)
中图分类号
多源 异构 海量 实 时 并行处理
T P 3 1 9 文献标识 码 A D O I : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 0 0 0 — 3 8 6 x . 2 0 1 4 . 0 1 . 0 1 2
RES E ARCH AND AP P LI CAT I ON OF REAL. T I ME P ROCES S I NG P LATF oRM FoR
Wh e n c a r r y i n g o u t d e c i s i o n — ma k i n g a t h i g h — e n d,i t i s l o we r i n e f f i c i e n c y o f d a t a r e a d i n g a n d mu l t i d i me n s i o n a l c lc a u l a t i o n, e s p e c i ll a y i n r e g a r d t o t h e p r o c e s s i n g o f d a t a wi t h ”t i me - s p a c e ” c h a r a c t e is r t i c s . Ac c o r d i n g t o t h e c h a r a c t e is r t i c s o f s u c h k i n d o f d a t a w i t h mu l t i — s o u r c e h e t e r o g e n e i t y ,ma s s a n d h i g h s p a t i o t e mp o r l a p r o p e r t i e s ,a n d c o mb i n i n g w i t h t h e r e a l — t i me d a t a d e ma n d, we d e s i g n a n d i mp l e me n t t h e“ mu l t i ・
相关文档
最新文档