海量数据存储论文
大数据论文3000字范文(精选5篇)
大数据论文3000字范文(精选5篇)第一篇:大数据论文3000字当人们还在津津乐道云计算、物联网等主题时, “大数据”一词已逐渐成为IT网络通信领域热门词汇。
争夺大数据发展先机俨然成为世界各国高度重视的问题, 其中不乏IBM、EMC.甲骨文、微软等在内的巨头厂商的强势介入, 纷纷跑马圈地, 它们投入巨额资金争相抢占该领域的主动权、话语权。
大数据时代的来临, 除了推动现有的信息技术产业的创新, 其对我们生产生活的方式也将产生重大影响。
从个人视角来看, 不管是日常工作中遇到的海量邮件或是从网上获取的社交、购物、娱乐、学习、理财等信息, 还是生活中最常见的手机存储, 大数据已经渗透到我们日常生活的方方面面, 极大地方便了我们的生活;对企业而言, 互联网公司已开始采用大数据来冲击传统行业, 精准营销与大数据驱动的产品快速迭代, 促进企业商业模式创新;在社会公共服务方面, 教育、医疗、交通等行业在大数据的影响下, 出现了各种新的应用, 数据化、社交化的新媒体平台、智能交通与城市数字监管系统, 以及病历存储调用的医疗云等, 此外, 政府还可以通过大数据来高效完成信息采集, 这样可优化升级管理运营。
然而大数据在给我们展示前所未有的发展机遇的同时, 也给国家信息安全、信息技术、人才等方面带来了很大的挑战。
不久前, 斯诺登披露了美国国家安全局(NSA)一直进行信息监视活动、已收集数以百万计的全球人的信息数据的消息, 在全球范围内掀起轩然大波。
该事件对“大数据”的信息安全敲响了警钟。
大数据让大规模生产、分享和应用数据成为可能, 将信息存储和管理集中化, 我们在百度上面的记录, 无意识阅读的产品广告、旅游信息, 习惯去哪个商场进行采购等这些痕迹, 却不知所有的关系和活动在数据化之后都被一些组织或商家公司掌控, 这也使得我们一方面享受了“大数据”带来的诸多便利, 但另一方面无处不在的“第三只眼”却在时刻监控着我们的行动。
Google三大论文(中文)
Google三大论文(中文)Google三大论文(中文)Google是世界上最大的互联网公司之一，也是许多人使用的首选搜索引擎。
Google的成功离不开他们所采用的先进技术和创新思维。
在过去的几十年里，Google发表了许多重要的研究论文，这些论文对于推动计算机科学和人工智能领域的发展起到了巨大的贡献。
本文将介绍Google三篇重要的论文，它们分别是PageRank算法、DistributedFile System和MapReduce。
一、PageRank算法PageRank算法是Google搜索引擎的核心算法之一。
这个算法是由Google的创始人之一拉里·佩奇(Larry Page)和谢尔盖·布林(Sergey Brin)于1998年提出的。
PageRank算法通过分析与网页相关的链接数量和质量来评估网页的重要性，从而确定搜索结果的排名。
PageRank算法基于图论的概念，将互联网看作一个巨大的有向图，其中每个网页都是图中的一个节点，而网页之间的链接则是图中的边。
根据这些链接的链入和链出关系，算法可以计算出每个网页的PageRank值。
具有高PageRank值的网页会在搜索结果中排名较高，从而提高网页的可见性和流量。
二、Distributed File SystemDistributed File System（分布式文件系统）是Google为解决海量数据存储和处理问题而开发的一种分布式文件系统。
该系统最早在2003年的一篇名为《The Google File System》的论文中被介绍。
这个论文由Google的工程师们撰写，并提出了一种基于分布式架构和冗余存储的文件系统设计方案。
Distributed File System的设计目标是实现高可靠性、高性能和可扩展性。
它通过将大文件切割成小块并分布式存储在多台服务器上，同时也保证了数据的冗余存储和高可靠性。
这使得用户可以快速地读取和写入大规模的数据。
天津大学硕士学位论文
天津大学硕士学位论文虚拟天文台环境下的海量数据存储与访问技术研究Research on Mass Storage and Access Technology in Virtual Observatory学科专业：计算机应用技术研 究 生：李文指导教师：孙济洲 教授天津大学计算机科学与技术学院二零零七年六月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。
特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。
同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。
（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日中文摘要近年来，随着观测设备和观测技术的发展，天文数据呈现爆炸式的增长，而计算机网络技术的快速发展又为这些海量天文数据的共享提供了有力的技术支持，因此，将天文学和计算机技术融合在一起的“虚拟天文台”便应运而生，使得人们突破时间和空间的限制获得丰富的天文数据资源成为可能。
然而，在虚拟天文台环境下，如何对海量数据进行有效存储成为一个亟待解决的问题；同时，如何对海量数据进行快速有效的访问，也是关系到虚拟天文台服务能力的重要课题。
本文以中国虚拟天文台为背景，研究海量天文数据的存储和访问技术。
首先，对当前主要的存储技术进行综合分析和比较，结合虚拟天文台对海量数据的存储需求，设计了中国虚拟天文台的数据存储方案，并对该方案进行评价。
大数据技术论文1000字
大数据技术论文在当今数字化时代，大数据技术正在成为各行业发展的关键驱动力。
随着互联网的普及和移动设备的普及，人们在日常生活和工作中产生了大量的数据。
如何高效地收集、存储、处理和分析这些海量数据，已经成为企业和组织面临的重要挑战。
因此，大数据技术的发展显得尤为重要。
大数据技术的背景大数据技术的兴起始于互联网公司对用户行为数据的分析和挖掘。
随着技术的不断发展，大数据技术已经逐渐渗透到各个领域，包括金融、医疗、零售等。
大数据技术的应用不仅改变了企业的经营模式，还推动了产业的转型升级。
在大数据技术的支撑下，企业可以通过分析数据来了解用户的需求和行为，从而制定更加精准的营销策略；医疗行业可以通过分析病人的数据来提高诊断的准确性和治疗效果；金融机构可以通过大数据技术来降低风险，提高投资的成功率。
可以说，大数据技术已经深刻地改变了我们的生活和工作方式。
大数据技术的特点大数据技术有三个核心特点：大容量、高速度和多样性。
大数据技术可以处理海量的数据，包括结构化数据和非结构化数据；可以快速地处理数据，实时地分析数据并作出决策；可以处理各种类型的数据，如文本数据、图像数据、视频数据等。
这些特点使得大数据技术在处理数据时更加灵活和高效。
大数据技术的挑战然而，大数据技术也面临一些挑战。
首先是数据隐私和安全问题，随着数据的不断增加，数据泄露和数据安全成为了人们关注的焦点。
其次是数据质量和数据准确性问题，如何从海量的数据中提取有用的信息，并确保数据的准确性和可靠性，是大数据技术发展中需要解决的问题。
最后是数据集成和数据治理问题，在不同系统中的数据集成和共享需要统一的标准和规范，才能更好地实现数据的共享和协作。
大数据技术的未来发展未来，随着人工智能、物联网等新技术的发展，大数据技术将会迎来更大的发展机遇。
大数据技术将与人工智能相结合，实现数据的智能化分析和应用；将与物联网相结合，实现数据的实时采集和监测。
大数据技术将会进一步赋能各行业，推动经济的发展和社会的进步。
大数据技术应用研究论文
大数据技术应用研究论文摘要本文旨在深入探讨大数据技术的应用及其在我国经济发展、社会进步和科技创新中的重要作用。
首先，对大数据技术的基本概念进行梳理，分析其技术特点和发展趋势。
其次，论述大数据技术在各个领域的具体应用，包括金融、医疗、城市管理、智能制造等。
接着，探讨大数据技术在推动我国经济社会发展、提升国家治理能力和创新能力方面的贡献。
最后，提出大数据技术发展的挑战和应对策略，为未来大数据技术的研究和应用提供参考。
1. 大数据技术概述1.1 概念大数据技术是指在海量数据中发现有价值信息的一系列方法和技术，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面。
大数据具有四个特点：大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）和价值（Value）。
1.2 技术特点大数据技术具有以下特点：1. 分布式计算：通过分布式系统进行数据处理，提高计算效率。
2. 数据挖掘与分析：采用挖掘算法发现数据中的规律和关联，为决策提供依据。
3. 云计算：利用云计算平台提供数据存储、处理和分析等服务。
4. 实时数据处理：对海量数据进行实时分析，满足快速决策需求。
1.3 发展趋势1. 技术融合：大数据技术与人工智能、物联网、云计算等领域不断融合，形成新的技术方向。
2. 数据安全与隐私保护：随着数据规模的扩大，数据安全和隐私保护成为关注焦点。
3. 边缘计算：边缘计算技术的发展，使得大数据分析更加接近数据源，降低延迟。
4. 开放共享：政府、企业和社会各界加强合作，推动数据资源的开放共享。
2. 大数据技术应用领域2.1 金融领域大数据技术在金融领域应用于信用评估、风险管理、欺诈检测等，提高金融服务效率和风险控制能力。
2.2 医疗领域大数据技术在医疗领域用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等，提升医疗服务质量和水平。
2.3 城市管理大数据技术在城市管理领域应用于交通拥堵、环境监测、公共安全等方面，提高城市治理能力。
2.4 智能制造大数据技术在智能制造领域用于生产过程优化、设备维护、供应链管理等，提升制造业竞争力。
大数据分析论文
大数据分析论文随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，大数据分析逐渐成为各行各业关注的焦点。
大数据分析是指利用各种分析工具和算法对大规模数据集进行处理和分析，以发现数据中的模式、趋势和关联性，从而为决策提供支持。
本文将探讨大数据分析的基本概念、关键技术、应用领域以及面临的挑战。
首先，大数据分析的基本概念包括数据收集、数据存储、数据处理和数据可视化。
数据收集是大数据分析的第一步，涉及到从各种来源获取数据，如社交媒体、传感器、交易系统等。
数据存储则需要高效的数据管理系统来存储海量数据，常见的存储技术包括分布式文件系统和数据库。
数据处理是大数据分析的核心，它涉及到数据清洗、转换和分析等步骤，以确保数据的质量和可用性。
数据可视化则是将分析结果以图形或图表的形式展示出来，使非专业人士也能理解数据的含义。
其次，大数据分析的关键技术包括机器学习、数据挖掘、统计分析和自然语言处理。
机器学习算法能够从数据中自动学习并做出预测或决策，是大数据分析中非常重要的技术。
数据挖掘则侧重于从大量数据中发现有价值的信息，包括分类、聚类和关联规则学习等。
统计分析提供了一套方法论来评估数据中的模式和趋势。
自然语言处理技术则使得计算机能够理解和处理人类语言，这对于文本数据的分析尤为重要。
在应用领域方面，大数据分析已经被广泛应用于金融、医疗、零售、政府和教育等多个行业。
在金融领域，大数据分析可以帮助银行和投资公司进行风险评估和欺诈检测。
在医疗领域，大数据分析可以用于疾病预测、个性化治疗和药物研发。
零售行业则利用大数据分析来优化库存管理、顾客关系管理和市场营销策略。
政府机构通过大数据分析来提高公共服务的效率和质量，而教育机构则利用大数据分析来改进教学方法和评估学生的学习成果。
然而，大数据分析也面临着一些挑战。
首先是数据隐私和安全问题，随着数据量的增加，如何保护个人隐私和数据安全成为一个重要议题。
其次是数据质量问题，数据的不完整、不准确或不一致会影响分析结果的可靠性。
第二篇小论文--海量数据存储研究背景意义
研究背景随着信息科技的发展，人们进入了数字信息时代，各种电子数据产生的越来越多,学校、企业、政府机关等大量纸质的数据已经被电子化。
各种处理和记录系统产生的海量的数据；各种WEB应用网站每天产生的日志数据和每天用户上传的数据等都达到TB等级,如此海量数据的存储和备份已经成为一个热点问题。
大量的数据混合处理之后可能会收到不同的效果，对于某些应用，例如用户行为分析，一般算法再好也不如大量的数据带来的效果更好，而这些分析的前提是数据如何存储。
从这些角度上看，数据已经成为一种财富，很多公司都很重视数据这种无形的资产。
例如目前很多公司在做的一项工作就是基于用户操作日志的行为分析,从分析结果中获得潜在的商机。
但是快速分析的前提是如何保存这些日志数据才能提供更快的读取速度，以便加快算法产出分析的结果，同时还要保证这些数据高效的存储。
数据的存储面临的问题是数据量增加的同时，物理储存设备的访问速度没有增加。
数据的一般存储方式是使用本地化存储或者使用RAID技术,本地化存储存在着严重的硬件速度瓶颈。
单机的CPU内存和硬盘等硬件有限，存储效率都停留在很低的级别，而且不具备容灾备份的功能，不能满足M量数据的存储的需求,RAID技术采用分布式存储，利用多台机器的性能来提高系统整体的性能，提升了系统的存储效率，同时RAID具有容错的功能。
但是面对海量数据的存储，使用RAID 的方式需要花费巨大的资金,同时RAID虽然具有备份的能力，但是存储策略和自动修复功能都不完善。
面对如此海量数据的存储和分析的问题，人们提出了云计算解决方案，而且越来越多的科研机构和企业开始关注云计算这种新的计算模式。
云计算框架的发展,带来了商业模式和计算方式的革命性转变，完全改变了过去数据主要集中在本地存储和本地计算的传统模式，使得企业机构、学校实验室和科研机构能够方便快捷地通过网络方式提升系统的计算力和存储空间，极大地降低了这些地方的硬件等基础设施的浪费和闲置，有效的提高了人力资源的效率，为企业、学校和科研机构节约了大量的资金和人力支出。
hadoop毕业论文
hadoop毕业论文随着互联网技术的快速发展和普及，海量数据的存在已成为不争的事实。
在这些海量数据中，包括了各种类型的信息，如文本、音频、图像、视频等。
如何有效地管理、存储和分析这些数据，已经成为了一个具有挑战性的问题。
而Hadoop作为目前主流的分布式计算框架，可以有效地解决这一问题。
一、Hadoop的概述Hadoop是一个分布式计算框架，于2006年由Apache 组织开发并开源。
它由两个核心组件组成：Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
其中，HDFS负责数据的存储和管理，MapReduce则是用于分布式数据处理的计算框架。
Hadoop的分布式处理方法可以在大量的廉价硬件上进行有效的处理。
这种方法不仅可以使处理速度更快，还可以提高系统的可靠性，避免单点故障。
Hadoop的特点如下：1.高可靠性：在Hadoop集群中，每个数据块都会被复制多次，并存储在多个节点上。
当某个节点出现故障时，可以从备份节点上恢复数据。
2.可扩展性：在Hadoop集群中，可以随时添加新的节点进行扩展，从而增加系统的处理能力。
3.高效性：Hadoop的MapReduce计算框架可以利用集群中的所有节点进行高速计算。
同时，Hadoop的数据模型也能有效地处理大规模数据。
4.易用性：Hadoop的API和工具集支持多种编程语言，并拥有完善的管理工具。
二、Hadoop的应用Hadoop在多个领域都有着广泛的应用：1.互联网应用：在互联网的大数据应用中，Hadoop已经成为主流的数据处理解决方案。
如搜索引擎的搜索结果排序、广告推荐、用户行为分析等。
2.金融业应用：Hadoop被广泛应用于金融行业，如信用风险评估、投资组合管理、反欺诈等。
3.医疗保健应用：Hadoop可以处理医疗保健领域的大量数据，并从中提取有价值的信息。
如疾病诊断、药品研究、临床试验等。
4.政府行业应用：政府部门可以利用Hadoop处理大量数据来改进公共服务。
大数据论文3000字
大数据论文3000字大数据时代的机遇与挑战随着物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的快速发展，大数据时代已经到来。
大数据的特点包括数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快。
这些特点对数据的处理能力提出了更高的要求，同时也为人们提供了前所未有的空间和潜力。
大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段。
建立大数据中心，及时搜集、实时处理数据信息，为科学决策提供坚实基础。
对社会大数据进行历时性和实时性分析，加强社会风险控制，提高政府预测预警能力和应急响应能力。
然而，大数据时代也带来了一些挑战。
如何通过强大的机器算法更快速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
同时，处理速度快、时效性要求高也是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。
总的来说，大数据时代既是机遇也是挑战。
大数据技术的发展将为社会转型期的社会治理创新带来机遇，同时也将为人类的数据驾驭能力提出新的挑战。
本报告主要介绍了大数据时代的信息分析实训过程，包括业务理解、数据准备、建立模型、评估和部署等多个步骤。
同时也探讨了大数据对人文社会科学和突发公共事件舆情的影响和挑战。
通过本次实训，我深刻认识到了大数据的重要性和应用前景，并且对数据分析的方法和技能有了更深入的了解和掌握。
关键词：大数据、信息分析、业务理解、数据准备、模型建立、评估、部署、人文社会科学、突发公共事件舆情、数据分析一、实训模拟过程的描述本次实训是以某电商平台的用户购物数据为基础，通过数据分析和挖掘，探讨用户的购物行为和偏好，为平台的运营和营销提供参考和决策支持。
具体步骤如下：一）业务理解首先，我们需要了解业务需求和目标，明确分析的方向和目的。
通过与业务人员的沟通和交流，我们了解到该平台的主要商品类别和用户类型，以及运营和营销的主要问题和目标。
大数据论文3000字
大数据论文3000字篇一：大数据时代的机遇与挑战论文3000字大数据时代的机遇与挑战什么是大数据时代？“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“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。
”大数据时代是怎样产生的？物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展，数据正以前所未有的速度迅速增长和积累，数据是人类社会最重要的财富大数据时代的到来大数据时代的特点?1.数据量大（Volume）第一个特征是数据量大。
大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
2.类型繁多（Variety）第二个特征是数据类型繁多。
包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
3.价值密度低（Value）第三个特征是数据价值密度相对较低。
如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
4.速度快、时效高（Velocity）第四个特征是处理速度快，时效性要求高。
这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。
可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
大数据时代的机遇大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。
大数据时代3000字论文
大数据时代在当下的信息时代，数据已经成为一种宝贵的资源。
随着科技的不断发展，大数据已经成为人们日常生活中无法避免的一部分。
大数据时代的到来对于各行各业都带来了巨大的影响和挑战。
本文将探讨大数据时代的背景、特点以及对社会、经济和科学的影响。
一、背景大数据时代的到来源于互联网的快速发展。
互联网的广泛普及和使用导致了海量数据的产生。
这些数据以前无法想象的速度增长，并且形式多样，包括文本、图像、音频、视频等等。
同时，硬件技术的进步也为数据的存储和处理提供了强大的支持。
二、特点大数据时代的特点主要可以概括为以下几点：1.数据量巨大：随着互联网的快速发展，世界上产生的数据呈指数级增长。
根据国际数据公司IDC的估计，到2025年，全球数据存储量将达到175ZB。
2.高速性：大数据时代的数据产生和传输速度非常快。
比如，社交媒体上每分钟产生的数据量就非常庞大，而且还在以惊人的速度增长。
3.多样性：大数据时代的数据形式多样，包括结构化数据（如数据库）、半结构化数据（如XML和HTML）以及非结构化数据（如文本、图像和音频）等等。
这些多样化的数据形式给数据的存储、处理和分析带来了很大的挑战。
4.价值密度低：虽然数据量巨大，但其中真正有用的数据并不多。
大部分数据都是冗余、垃圾或者无用的。
因此，如何快速准确地找到有价值的信息成为一个重要的问题。
三、对社会的影响大数据时代对社会产生了深远的影响。
首先，大数据的快速传播和共享改变了人们的交流方式。
社交媒体的兴起使得信息传播更加便捷和高效，人们可以随时随地获取到各种信息。
此外，大数据的分析也促进了社会问题的解决。
通过对大数据的深入研究，人们可以更好地了解社会状况、预测趋势和制定政策。
四、对经济的影响大数据对经济产生了巨大的影响。
首先，大数据促进了商业模式的创新。
通过对大数据的深入挖掘和分析，企业可以更好地了解市场需求和客户行为，从而调整自己的经营策略。
其次，大数据还促进了产业的升级和转型。
医院数据中心存储系统解决方案的设计分析论文
医院数据中心存储系统解决方案的设计分析论文早上起来，一杯咖啡，打开电脑，开始思考这篇论文的框架。
医院数据中心存储系统，这个话题本身就充满了挑战和机遇。
好吧，让我们开始吧。
医院的业务数据量是惊人的。
从病人的病历，到医生的诊断报告，再到各种医疗影像，这些数据都需要被高效、安全地存储和访问。
所以，我们的设计目标就是建立一个高性能、高可靠性的存储系统。
一、需求分析1.数据存储需求海量数据存储：随着医疗技术的不断发展，医院产生的数据量越来越大，需要足够的存储空间来满足需求。
高效访问：医生和护士需要实时访问病人的数据，这就要求存储系统能够提供高速的数据访问。
数据安全性：病人的隐私数据需要得到严格保护，防止泄露。
2.业务场景需求数据备份：医院数据中心需要定期进行数据备份，以防数据丢失。
数据恢复：当数据出现问题时，需要能够快速恢复数据，保证业务连续性。
数据共享：医院内部不同部门之间需要共享数据，提高工作效率。
二、方案设计1.存储系统架构存储设备：采用高性能、高可靠性的存储设备，如SSD、硬盘等。
存储网络：采用高速存储网络，如光纤通道、以太网等。
存储管理：采用统一的存储管理系统，实现对存储设备的监控、管理、维护等功能。
2.数据存储策略数据分区：将数据分为热数据、温数据和冷数据，分别存储在不同的存储介质上。
数据备份：采用定期备份和实时备份相结合的方式，确保数据安全。
数据恢复：建立数据恢复机制，当数据出现问题时，能够快速恢复。
3.数据访问优化数据缓存：采用数据缓存技术，提高数据访问速度。
数据索引：建立数据索引，加快数据检索速度。
数据压缩：对数据进行压缩，减少存储空间占用。
4.数据共享与权限管理数据共享：建立数据共享机制，实现医院内部不同部门之间的数据共享。
权限管理：对数据进行权限管理，确保数据安全。
三、实施与验收1.实施步骤需求分析：深入了解医院数据中心的需求，明确存储系统的目标。
设备选型：根据需求选择合适的存储设备。
网络环境下的数据存储技术
毕业设计（论文）论文题目：网络环境下的数据存储技术Data Storage Technology In The Network Environment目录摘要 ................................................................................................................................. １ABSTRACT ........................................................................................................................ １前言 ................................................................................................................................. ２1 网络存储的概念和特点 ................................................................................................. ２2 不同网络存储技术的分析和比较 ................................................................................. ３2.1 DAS ....................................................................................................................... ３2.2 NAS ....................................................................................................................... ３2.3 SAN ....................................................................................................................... ３2.4 ISCSI ..................................................................................................................... ４2.5 CAS ....................................................................................................................... ５2.6 比较 ...................................................................................................................... ５3 网络存储技术的选型 ..................................................................................................... ７3.1 应考虑的几个因素 .............................................................................................. ７3.2 网络存储技术选择 .............................................................................................. ８4 网络存储技术在GIS中的应用..................................................................................... ８4.1 GIS的特点和数据存储需求................................................................................ ８4.1.1GIS系统数据特点 ..................................................................................... ８4.1.2GIS的数据存储需求及需要解决的问题 ................................................. ９4.2 网络化存储技术在GIS中的应用...................................................................... ９4.2.1实现海量数据的数据存储 .................................................................... １０4.2.2实现基于网络的数据备份 .................................................................... １０4.2.3实现全方位的数据管理 ........................................................................ １０4.3 网络存储技术在GIS中的应用示例.............................................................. １０4.3.1拓扑结构 ................................................................................................ １０4.3.2环境配置 ................................................................................................ １１4.3.3虚拟化技术的应用 ................................................................................ １１4.3.4GIS数据库备份方案的制定 ................................................................. １１4.4 小结 .................................................................................................................. １２结束语 ............................................................................................................................. １２致谢 ............................................................................................................................. １３参考文献 ......................................................................................................................... １４摘要随着计算机的普及和发展，人们对有用信息的存储量越来越大，特别是网络技术的不断发展，数据成几何形式的增长，人们对数据存储提出了更高的要求。
硕士毕业论文数据范文_毕业论文范文_
硕士毕业论文数据范文随着互联网的发展，信息技术被广泛用于生活、工作、学习、服务、交通、生产等各个领域，改变了世界，为人类带来了诸多便利。
就业信息化建设对我国经济社会发展稳定具有重大战略意义。
在各种信息化平台的帮助下，大学生能够更容易、更便捷地找到就业岗位，在我国高校扩招造成毕业生数量逐年递增的情况下，极大地缓解了社会的就业压力，为我国经济建设提供了各方面的劳动力和人才。
因此国家高度重视就业信息化建设，21世纪以来，党中央、国务院、教育部多次下达指令，要求大力开展各项就业信息化建设工作。
一、目前我国就业信息化建设的现状及不足经过十几年的努力，目前我国就业信息化建设已经基本完善，形成了以各级政府就业指导部门、用人单位、高校、毕业生为核心的就业信息化体系，通过各种信息化平台，把各级政府就业指导部门、用人单位、高校、毕业生连接起来。
各级政府就业指导部门网络平台、各高校就业指导中心网站、各种招聘信息、毕业生求职信息等信息化要素的相互作用，实现大学生完成就业。
但目前我国就业信息化建设依然存在很多不足，主要有一下几点：(1)信息整合程度低、信息利用率低下。
目前已有的就业信息平台数量很多，各种就业平台发布的信息数量非常巨大，但信息分布松散，整合程度较低。
比如，同一岗位的招聘信息，可能会在多个不同的招聘网站上看到，求职者需要到多个求职网站去搜寻。
这就增加了求职者获得求职信息的时间成本，导致信息利用率低下。
(2)信息化建设视野狭窄，平台之间联系不够，信息交流不足。
政府部门在信息化建设统一规划方面做得不好，没有从高的层面进行部署，建设视野不够宽广。
各个信息平台一叶障目，平台之间的联系不够紧密，最终导致了信息交流不足。
(3)信息平台功能不完善，不能更好服务就业工作。
目前大部分的信息平台以发布就业信息为主，一些平台具备网络投递的功能，但这些对于实现求职者顺利就业是不够的。
求职者需要通过信息化平台了解到当前就业形势、各行业就业现状、薪酬水平、地域差异、前景分析等信息，需要得到实时疑问解答，进行广泛交流，这些都是当前的信息平台所缺乏的功能。
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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
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的管理。
随着存储系统规模的不断扩大,数据如何在存储系统中进行时空分布成为保证数据的存取性能、安全性和经济性的重要问题。
面对信息海量增长对存储扩容的需求,目前主流厂商均提出了各自的解决方案。
由于存储现状比较复杂,存储技术的发展业界还没有形成统一的认识,因此在应对存储容量增长的问题上,尚存在很大的提升空间。
技术是发展的,数据的世界也是在不断变化的过程中走向完美。
企业信息架构的“分”与“合”的情况并不绝对。
目前、出现了许多的融合技术,如
NAS与SAN的融合,统一存储网等等。
这些都将对企业信息架构产生不同的影响。
至于到底采用哪种技术更合适,取决于企业自身对数据的需求。
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。
存储虚拟化可以提高存储利用率,降低成本,简化存储管理,而基于网络的虚拟存储技术已成为一种趋势,它的开放性、扩展性、管理性等方面的优势将在数据大集中、异地容灾等应用中充分体现出来。
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统N FS或者CIFS。
当一个计算任务在Linux
集群上运行时,计算节点首先通过NFS协议从存储系统中获取数据,然后进行计算处理,最后将计算结
果写入存储系统。
在这个过程中,计算任务的开始和结束阶段数据读写的I/O负载非常大,而在计算过程中几乎没有任何负载。
当今的Linux集群系统处理能力越来越强,动辄达到几十甚至上百个TFLOPS,于是用于计算处理的时间越来越短。
但传
统存储技术架构对带宽和I/O能力的提高却非常困难且成本高昂。
这造成了当原始
数据量较大时,I/O读写所占的整体时间就相当可观,成为HPC集群系统的性能瓶颈。
I/O效率的改进,已经成为今天大多数Linux并行集群系统提高效率的首要任务。
3.网格存储系统
高能物理的数据需求除了容量特别大之外,还要求广泛的共享。
比如运行于BE CPII上的新一代北京谱仪实验BESIII,未来五年内将累积数据5PB,分布在全球20多个研究单位将对其进行访问和分析。
因此,网格存储系统应该能够满足海量存储、全
球分布、快速访问、统一命名的需求。
主要研究的内容包括:网格文件名字服务、
存储资源管理、高性能的广域网数据传输、数据复制、透明的网格文件访问协议等。
四、海量数据处理时容易出现的问题分析
1.数据量过大,数据中什么情况都可能存在。
处理海量数据时,由于软件与硬上
都具有很高的要求,
可能会造成系统崩溃和硬件损坏,将导致处理程序终止。
2.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。
3.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。
五、海量数据存储的处理方法
1.选用优秀的数据库工具
2.编写优良的程序代码
3.对海量数据进行分区操作
4.建立广泛的索引
5.建立缓存机制
6.加大虚拟内存
7.分批处理
8.使用临时表和中间表
9.优化查询SQL语句
10.使用文本格式进行处理
11.定制强大的清洗规则和出错处理机制
12.建立视图或者物化视图
13.避免使用32位机子(极端情况
14.考虑操作系统问题
15.使用数据仓库和多维数据库存储
16.使用采样数据,进行数据挖掘
17.海量数据关联存储
六、海量数据是发展前景
海量数据存储技术的发展前展,可以归结为以下几个方面:
高容量光存储技术的到来可以说改变了目前的存储格局,为原本暗淡的光存储
带来了一线生机。
虽然光存储器的支持者们一直宣传该技术将成为下一代伟大的存储技术,但是即便在它得到广泛推广之后,其企业客户基础在整个市场上的份额仍然很小。
分布式存储与P2P存储:分布式存储概念提出较早,目前再次成为热点。
P2P存储可以看作分布式存储的一种,是一个用于对等网络的数据存储系统,它的目标是提供高效率的、鲁棒和负载平衡的文件存取功能。
数据网格:为了满足人们对高性能、大容量分布存储能力的要求所提出的概念,类似于计算网格,是有机的智能单元的组合。
智能存储系统:包括主动的信息采集,主动信息分、主动调整等。
存储服务质量QoS:应用环境越来越复杂,存储需求区别也越来越明显,这就需要为应用提供区分服务。
目前的研究以基于网络存储的QoS为主。
存储容灾:通过特定的容灾机制,能够在各种灾难损害发生后,最大限度地保障计算机信息系统不间断提供正常应用服务。