一种批量数据处理的云存储方法
什么是计算机网络大数据常见的计算机网络大数据处理技术有哪些
什么是计算机网络大数据常见的计算机网络大数据处理技术有哪些计算机网络大数据处理技术概述计算机网络大数据处理技术是指通过计算机网络连接不同的计算资源，对大规模的数据进行存储、处理和分析的技术方法。
随着互联网的发展和智能设备的普及，大数据的规模不断增大，传统的数据处理方法已经无法满足对大数据的需求。
计算机网络大数据处理技术应运而生，为大数据的处理提供了高效、便捷和可扩展的解决方案。
一、分布式存储技术分布式存储技术是计算机网络大数据处理的基础技术之一。
它通过将大量的数据分散存储在多个节点上，实现数据的可靠性和可扩展性。
常见的分布式存储技术包括：1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Apache Hadoop项目中的一部分，它的设计目标是存储和管理大规模数据集。
Hadoop将数据拆分成块并分布存储在不同的服务器上，提供高容错性和高吞吐量的数据访问。
2. 分布式对象存储（Ceph）：Ceph是一个开源的分布式存储系统，它用于存储海量的数据，并提供统一的接口进行访问。
Ceph将数据切分成对象并分布存储在多个节点上，通过数据副本和自动数据迁移实现数据的容错性和负载均衡。
3. 分布式键值存储（Redis）：Redis是一个高性能的内存数据库，它将键值对存储在内存中，通过网络访问并支持持久化存储。
Redis分布式存储通过使用集群和主从复制等技术实现数据的可扩展性和高可用性。
二、分布式处理技术分布式处理技术是计算机网络大数据处理的核心技术之一。
它通过将大规模的任务切分成多个子任务，并分布在不同的计算资源上并行处理，提高数据处理的效率和速度。
常见的分布式处理技术包括：1. MapReduce：MapReduce是一种编程模型和计算框架，用于支持大规模数据集的并行处理。
MapReduce将数据处理任务划分为Map阶段和Reduce阶段，通过分布式计算的方式实现数据的处理和计算。
2. Spark：Spark是一个开源的大数据计算框架，它提供了丰富的API和工具，用于支持大规模数据的分布式处理。
云存储
云存储云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。
简单来说，云存储就是将储存资源放到云上供人存取的一种新兴方案。
使用者可以在任何时间、任何地方，透过任何可连网的装置连接到云上方便地存取数据。
一、简介云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和衍生发展出来的一个新的概念。
云计算是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经计算分析之后将处理结果回传给用户。
通过云计算技术，网络服务提供者可以在数秒之内，处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和”超级计算机”同样强大的网络服务。
云存储的概念与云计算类似，它是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统，保证数据的安全性，并节约存储空间。
简单来说，云存储就是将储存资源放到云上供人存取的一种新兴方案。
使用者可以在任何时间、任何地方，透过任何可连网的装置连接到云上方便地存取数据。
[2]如果这样解释还是难以理解，那我们可以借用广域网和互联网的结构来解释云存储。
云状的网络结构相信大家对局域网、广域网和互联网都已经非常了解了。
在常见的局域网系统中，我们为了能更好地使用局域网，一般来讲，使用者需要非常清楚地知道网络中每一个软硬件的型号和配置，比如采用什么型号交换机，有多少个端口，采用了什么路由器和防火墙，分别是如何设置的。
云计算环境下的大数据存储与处理
云计算环境下的大数据存储与处理随着互联网和数字化技术的快速发展，云计算成为越来越多企业和机构的首选。
在云计算环境下，数据的存储和处理已成为一项非常重要的任务。
特别是随着大数据时代的到来，存储和处理海量数据已经成为一个难题。
本文将探讨在云计算环境下的大数据存储与处理问题，并介绍一些最新的技术和方法。
一、大数据存储大数据的存储问题成为云计算环境下一个极其重要的任务。
传统的单机存储已经无法满足大数据存储的需求，因此大数据存储需要借助分布式存储技术。
1、分布式存储技术分布式存储是一种分布式系统，可以将数据存放在多个节点上，从而获得更好的数据可用性，更大的存储空间和更高的性能。
分布式存储用于处理大数据，解决数据中心存储问题，并支持不同应用程序对数据的获取和存储。
分布式存储的架构有多种，其中比较常见的是Hadoop分布式文件系统(HDFS)。
HDFS的存储是从一个文件克隆而来，分为块(block)并存储在不同的节点上，这些节点可以是物理机、虚拟机或容器。
每个块都有三个副本，这样可以保证数据的可靠性和可用性。
另一种常见的架构是Ceph，它采用了一种分布式对象存储(OSD)的架构，这使得Ceph可以存储大规模的数据并保障数据的安全性和可用性。
2、云存储技术云存储是一种基于云计算的存储技术，它允许用户使用服务提供商的云存储作为他们的在线储存空间。
云存储通常是一个元数据的结构，这样可以节省数据传输和存储空间。
用户可以在云存储服务中存储、检索和处理数据。
云存储还允许多个用户共同访问存储库，这样有效减少了数据的重复存储和传输。
常见的云存储技术包括Amazon S3、阿里云对象存储、腾讯云对象存储和百度云存储。
二、大数据处理大数据处理是指在大数据环境下，通过对数据进行采集、存储、处理、分析和应用，提供更优化的应用程序。
大数据处理可以帮助企业更好地预测市场趋势、提高产品质量、增强功能安全性和改进客户服务。
1、批处理批处理是对大数据最常使用的一种处理模式。
物联网技术与应用考试题库
物联网技术与应用考试题库物联网技术与应用考试题库1、物联网基础知识1.1 什么是物联网?- 物联网定义：物联网是一种通过互联网连接和管理各种物理设备的网络，使它们能够相互通信和交互。
- 物联网特点：广泛连接性、智能感知、信息交互、动态优化。
1.2 物联网的应用领域有哪些？- 家居智能化- 工业自动化- 农业领域- 城市管理- 医疗保健1.3 物联网的技术架构包括哪些？- 感知层：物理设备、传感器等- 网络层：传输介质、通信协议等- 平台层：数据接入、存储、处理等- 应用层：应用服务、数据分析等2、物联网传感器技术2.1 传感器的基本原理是什么？- 传感器是一种能够将外部环境信息转化为电信号或其他形式信号输出的器件。
- 基本原理：电阻、电容、电感、压力、温度等变量的变化。
- 常见传感器类型：温度传感器、湿度传感器、压力传感器、光敏传感器等。
2.2 传感器网络的特点是什么？- 多节点的分布式架构- 自组织和自修复能力- 无线通信和低功耗特性2.3 请简要说明无线传感器网络（WSN）的底层技术- 通信协议：如ZigBee、Bluetooth、LoRa等- 路由协议：如LEACH、PEGASIS等- 能量管理：如能量回收、能量优化等3、物联网数据存储与处理3.1 数据存储的方式有哪些？- 关系型数据库（如MySQL、Oracle等）- 非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra等）- 云存储（如Amazon S3、Google Cloud Storage等） 3.2 物联网数据处理的方法有哪些？- 流式数据处理- 批量数据处理- 实时数据分析和预测3.3 数据安全和隐私保护在物联网中的挑战是什么？- 数据的完整性和保密性- 设备认证和访问控制- 隐私保护和个人数据管理4、物联网应用案例4.1 智能家居系统- 基本功能：智能照明、智能门锁、智能安防等- 技术支持：传感器、物联网平台、语音控制等4.2 工业物联网- 应用场景：智能制造、工厂自动化、设备健康监测等 - 技术支持：传感器网络、大数据分析、云计算等4.3 农业物联网- 应用场景：智能农田监测、精准农业、农产品追溯等 - 技术支持：远程传感器、数据分析、无人机等本文档涉及附件：无本文所涉及的法律名词及注释：- 物联网：指通过互联网连接和管理各种物理设备的网络。
什么是云存储如何使用云存储
什么是云存储如何使用云存储云存储是指通过互联网将数据存储在集中的服务器上的一种方式。
云存储相比传统的本地存储具有许多优势，如高可用性、可扩展性和灵活性等。
本文将介绍云存储的概念，并探讨如何使用云存储来满足个人和企业的需求。
一、云存储的定义及优势云存储是一种将数据存储在云服务器上的技术，用户可以通过互联网访问和管理自己的数据。
与传统的本地存储相比，云存储有以下几个优势：1. 高可用性：云存储服务器通常由分布在不同地理位置的多个数据中心组成，这样即使一个数据中心发生故障，数据仍然可用。
2. 可扩展性：云存储可以根据用户的需求进行弹性扩展，用户可以随时增加存储空间以适应数据的增长。
3. 灵活性：云存储提供了多种访问手段，用户可以通过电脑、手机、平板等设备随时随地访问和管理自己的数据。
4. 安全性：云存储通常采用多层次的安全控制措施，如数据加密、身份认证等，确保用户数据的安全性。
二、云存储的应用场景云存储广泛应用于个人和企业的不同领域。
以下是一些常见的应用场景：1. 个人存储：个人用户可以使用云存储来备份和存储照片、音乐、视频等个人文件，以便在不同设备之间进行共享和访问。
2. 文件共享与协作：云存储可以作为一个集中的文件共享平台，让团队成员可以方便地共享和协作编辑文件，提高工作效率。
3. 数据备份与恢复：企业可以使用云存储来备份重要数据，以防止数据丢失或硬件故障，同时也能够快速恢复数据以保证业务的连续性。
4. 应用程序托管：云存储可以作为托管应用程序的存储后端，通过云计算平台提供可扩展性和高可用性的服务。
三、如何使用云存储使用云存储需要经过以下几个步骤：1. 选择云存储提供商：市面上有许多云存储提供商，如亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云等。
用户可以根据自己的需求选择合适的提供商。
2. 注册账号并创建存储桶：注册一个云存储账号，然后创建一个存储桶（Bucket），存储桶是云存储的最基本单位，类似于文件夹。
数据处理与存储
数据处理与存储数据在现代社会中扮演着至关重要的角色，无论是企业还是个人，都离不开对数据的处理与存储。
随着科技的不断发展，数据量呈现爆炸性增长，如何高效地处理和存储数据成为摆在我们面前的重要问题。
本文将从数据处理与数据存储两个方面进行探讨，并介绍当前常见的解决方案。
一、数据处理数据处理是指对收集到的原始数据进行清洗、整理、分析和计算等操作的过程。
它是获取有用信息的关键步骤，对于企业来说尤为重要。
合理高效的数据处理能够提升决策质量、优化运营效率，为企业带来巨大的经济效益。
1. 数据清洗数据清洗是指通过去除重复数据、纠正错误数据和填补缺失数据等一系列操作，使得数据达到可用的状态。
数据清洗的目的是保证数据的准确性和一致性，以便进行后续的分析和应用。
2. 数据整理数据整理是指对清洗后的数据进行合并、分类和格式化等处理，以便于后续的分析和利用。
通过数据整理，我们可以更好地理解数据之间的关联和规律，为决策提供有力支持。
3. 数据分析数据分析是指通过运用统计学、数学模型和机器学习等方法，发现数据中的信息和规律。
数据分析能够帮助我们理解数据的内在价值，预测未来的趋势，优化业务流程等。
在进行数据分析时，选择合适的算法和工具非常关键。
4. 数据计算数据计算是指对数据进行运算、聚合和计算等操作，以获得深入的洞察。
数据计算可以帮助我们揭示数据背后的潜在意义，发现问题并提供解决方案。
二、数据存储数据存储是指将处理后的数据进行保存和管理的过程。
为了满足爆炸性增长的数据需求，我们需要高效可靠的存储方案，以保证数据的安全和可用性。
1. 传统存储方式传统的数据存储方式主要包括硬盘存储和磁带存储。
硬盘存储是最常见的一种方式，无论是个人电脑还是服务器都广泛采用。
磁带存储则适用于大规模数据的长期备份和存档。
2. 云存储随着云计算的兴起，云存储逐渐成为一种新的数据存储方式。
云存储提供了高度可扩展和弹性的存储服务，用户可以根据实际需求灵活调整存储容量，并能够实现跨地域备份和容灾恢复。
大数据技术的存储与处理方法
大数据技术的存储与处理方法从过去到现在，数据一直是人们最重要的资产之一。
尤其是当今时代，数据的价值更是愈发显著。
海量数据的积累和管理成为了人类在信息时代的一项重要任务。
其中，大数据技术的出现，无疑是解决海量数据处理和存储的最佳选择。
在大数据技术中，数据的存储和处理两者同等重要。
本文将重点探讨大数据技术的存储与处理方法。
一、数据的存储方法1.分布式文件系统分布式文件系统是大数据处理的基础，是将大量的数据分布式地存储到多台服务器上实现数据共享和高并发访问。
当前应用比较广泛的分布式文件系统有Hadoop HDFS、Ceph、GlusterFS、FastDFS等。
Hadoop HDFS用于管理大数据集的分布式文件系统，以便在多台计算机上进行并行处理。
它是Hadoop框架中的一个重要组成部分。
Ceph是一种高度可扩展的分布式存储系统，可以将数据存储在多个节点上实现数据共享。
GlusterFS 是一种软件定义存储系统，允许用户将若干服务器组合成一个统一的存储池。
FastDFS是一个高性能和开源的分布式文件系统，适用于云存储和开放式云环境。
2.列式存储相对于行式存储，列式存储在处理海量数据时占有天然的优势，可以快速检索、分析和处理。
列式存储主要应用于面向数据仓库、商业智能分析、数据挖掘、数据策略等领域。
目前，比较成功的列式存储系统有Google Bigtable、Apache HBase等。
Google Bigtable是Google公司的一个高性能分布式列式存储系统，用来存放世界各地规模巨大的数据集。
Apache HBase是Hadoop框架中的列式存储系统，其具有高扩展性、高可用性、高性能等特点。
二、数据的处理方法1.离线计算离线处理数据是指系统将大量数据存储到磁盘中，运行一个特定的计算作业进行处理。
离线计算主要应用于战略和决策方面，例如个性化定价、营销策略、投资决策等。
Hadoop MapReduce是一个经典的离线数据处理框架，它可以高效地处理较大的数据集。
云存储技术解决方案
云存储技术解决方案随着云计算技术的发展，云存储技术的应用也日益广泛。
云存储技术作为一种高效便捷、可扩展性强的存储方式，已经被广泛应用于企业、个人、政府等领域。
本文将介绍云存储技术解决方案。
一、什么是云存储技术云存储技术是指利用互联网技术将数据存储于云端的一种存储方式。
它是一种完全依靠网络进行数据交互的存储方式，可以实现无限扩容、高可靠性、动态备份等多种特性。
云存储技术相较于传统存储技术，最大的优势是存储方式高效便捷。
云存储提供了简单、便捷、可自动化的存储服务，这使得对企业和个人来说，将数据备份、存储和访问变得更加简单和高效。
二、云存储技术的解决方案1. 公有云存储公有云存储是指基于互联网的服务，使用者按使用的存储空间和使用时间支付费用。
公有云存储可以提供高效、经济、弹性、安全的存储服务。
常见的公有云存储服务商有Amazon S3、Google Cloud Storage、Azure Blob等。
通常，公有云存储服务商提供了丰富的API接口和SDK，可以方便的与其他云服务进行整合，如备份数据、数据分析、数据处理等操作。
2. 私有云存储私有云存储是指自建企业数据中心进行数据存储，其具有强大的数据权限控制和安全性能。
私有云存储通常部署在企业内部，但其可以在云计算环境下进行部署管理。
私有云存储可以满足企业数据隔离和保密性需求，以及定制化的业务需求。
3. 混合云存储混合云存储是指企业将公有云和私有云进行结合使用的一种存储方式。
混合云存储可以满足不同业务需求的不同要求，因此被广泛应用于大型企业和政府机构。
在混合云存储下，企业除了自己建立私有云存储之外，也可以利用公有云存储的优势来实现数据备份和容灾。
混合云存储可以为企业带来弹性、可扩展性和成本节约等益处。
三、云存储技术的应用场景1. 数据备份和恢复云存储技术成为了企业数据备份和恢复的首选方案之一。
企业可以在公有云存储或私有云存储上部署自己的备份方案，以便在遭受自然灾害、硬件故障、人为失误等灾难时快速恢复数据。
五个实用的计算机技术使用方法
五个实用的计算机技术使用方法计算机技术在现代社会中扮演着重要的角色，几乎每个人都与计算机打交道。
然而，很多人只是利用计算机进行基本的操作，却不知道还有许多实用的计算机技术使用方法。
本文将介绍五个实用的计算机技术使用方法，帮助读者更好地利用计算机。
第一，快捷键的运用。
快捷键是提高工作效率的利器，熟练掌握快捷键可以让操作更加高效。
例如，在Windows系统中，Ctrl+C表示复制，Ctrl+V表示粘贴，Ctrl+Z表示撤销等。
在日常使用中，多使用快捷键可以节省大量时间，提高工作效率。
第二，云存储的利用。
云存储是将数据存储在网络上的一种方式，可以随时随地访问和共享数据。
通过云存储，用户可以将重要的文件备份到云端，避免数据丢失的风险。
同时，云存储还可以方便地共享文件，多人协作编辑，提高工作效率。
第三，虚拟机的应用。
虚拟机是一种软件，可以在计算机上模拟出一个完整的操作系统。
虚拟机的应用可以帮助用户在一台计算机上同时运行多个操作系统，提供了更多的操作空间和测试环境。
例如，开发人员可以通过虚拟机测试软件的兼容性，系统管理员可以在虚拟机中模拟网络环境进行安全测试。
第四，命令行的运用。
命令行是一种通过输入命令来操作计算机的方式，相比于图形界面，命令行更加高效和灵活。
熟练掌握命令行可以帮助用户更好地管理和操作计算机。
例如，在Linux系统中，通过命令行可以快速查找文件、修改文件权限、批量处理文件等。
第五，编程的学习。
编程是一种创造性的活动，通过编程可以实现各种自动化的任务。
学习编程可以帮助用户更好地理解计算机的工作原理，并且可以根据自己的需求开发出个性化的软件和工具。
目前，有许多编程语言可以选择，例如Python、Java、C++等，用户可以根据自己的兴趣和需求选择适合自己的编程语言进行学习。
通过以上五个实用的计算机技术使用方法，用户可以更好地利用计算机，提高工作效率和生活质量。
当然，这只是冰山一角，计算机技术的应用领域非常广泛，还有许多其他有趣和实用的技术等待我们去发掘和学习。
在大数据环境中实现高效低成本的数据存储方案
在大数据环境中实现高效低成本的数据存储方案随着任何形式的数据的快速增长，大数据时代已经来临，数据存储对于企业和个人都是非常重要的。
在大数据时代，数据量的不断增长也带来了存储成本的不断增加和存储效率的不断下降。
因此，采用实现高效低成本的数据存储方案可以帮助企业和个人降低存储的成本，提高存储的效率，实现更好的数据管理。
一、云存储云存储是一种可扩展和可共享的数据存储解决方案，它提供了存储空间、灾备界面和数据处理功能。
云存储可以让用户在更低的成本下存储更多的数据，并且可以通过各种工具访问这些数据。
此外，实现云存储可以帮助企业更好地管理数据的安全性、可靠性和可用性。
二、对象存储对象存储是一种在大数据环境下广泛采用的存储解决方案。
它采用高度可扩展的架构，可以存储大量的非结构化数据，如图像、音频和视频，同时还支持跨区域和跨数据中心的数据传输。
对象存储的另一个好处是它具备高度的可扩展性和高度的可靠性。
这使得企业可以轻松地通过添加服务器来扩展存储容量，并且保证数据的安全性。
三、磁盘阵列磁盘阵列是一种通过在多个硬盘之间分配和整合数据来实现存储的解决方案。
磁盘阵列可以增强系统的可靠性和容错能力，同时还可以扩展存储容量，从而提高存储的效率。
此外，磁盘阵列还可以将多个硬盘合并成一个虚拟硬盘作为一个整体来管理。
四、闪存存储闪存存储是一种新兴的存储技术，它采用快速、无噪音的集成电路 (IC) 来存储数据。
闪存存储有较低的存储成本，更高的读写速度和更好的可靠性，这使得它成为了高效低成本存储的一个最佳选择。
闪存存储在大数据环境中可以帮助企业加速存储数据、提高媒体流的传输速度，从而提高运营效率。
五、数据压缩数据压缩是一种通过压缩数据来节省存储空间的解决方案。
数据压缩可以帮助企业降低存储成本，并且可以使数据传输更加高效。
在大数据环境中，常用的数据压缩方式包括 GZip、BZip 和LZO 等。
这些算法可以快速压缩大量的数据，从而在存储方面实现高效低成本。
存储转发类服务的数据分发与批量传输技术分析
存储转发类服务的数据分发与批量传输技术分析概述存储转发类服务是一种数据分发与批量传输的解决方案，广泛应用于云计算、大数据分析、物联网等领域。
本文将就该技术进行分析，探讨其原理、应用场景以及相关的优化方法。
一、存储转发类服务的原理存储转发类服务是一种数据传输方式，通过将数据存储在中间节点，然后再将数据转发到目标节点，实现数据的分发和批量传输。
其主要原理可分为以下几个步骤：1. 数据采集与存储：存储转发类服务首先需要采集数据，并将数据存储在中间节点的存储系统中。
这些数据可以来自于不同的数据源，如传感器、数据库、日志文件等。
2. 数据标记与路由：在数据存储后，存储转发类服务会为每个数据包分配唯一标识，并根据目标节点的路由表决定数据的传输路径。
路由表可以基于数据包的特征、网络拓扑以及传输负载等进行优化。
3. 数据转发与传输：一旦数据包的路由确定，存储转发类服务会将数据包从中间节点转发到目标节点。
这可以通过点对点传输、多路复用等方式来实现。
4. 数据重组与处理：到达目标节点后，存储转发类服务会重新组装数据包，并对数据进行处理，如数据解密、格式转换、数据清洗等操作。
最终，数据将被存储在目标节点的存储系统中，供后续的分析和应用使用。
二、存储转发类服务的应用场景存储转发类服务在各个领域有着广泛的应用，以下是几个常见的应用场景：1. 云计算中的数据分发：云计算平台通常需要将存储在中心节点的数据分发给不同的计算节点进行处理和分析。
存储转发类服务可以帮助实现高效的数据分发，降低计算节点的负载。
2. 大数据分析中的数据传输：在大数据分析过程中，需要从不同的数据源中采集数据，并将数据传输到分析引擎进行处理。
存储转发类服务可以加速数据的采集和传输，提高分析效率。
3. 物联网中的数据同步：物联网设备产生的数据通常需要经过多个中间节点进行传输和处理。
存储转发类服务可以帮助实现数据的同步和批量传输，提升物联网系统的性能和可靠性。
数据存储设备及数据计算方法
数据存储设备及数据计算方法一、数据存储设备数据存储设备是指用于存储和保存数据的硬件设备。
它们可以是物理设备，如硬盘、固态硬盘（SSD）、闪存驱动器（USB闪存驱动器、闪存卡等）、磁带等，也可以是虚拟设备，如云存储服务。
1. 硬盘硬盘是一种常见的数据存储设备，它使用磁性材料来存储数据。
硬盘通常有机械硬盘和固态硬盘两种类型。
机械硬盘通过旋转的磁盘和挪移的读写头来读写数据，而固态硬盘则使用闪存芯片来存储数据，具有更快的读写速度和更高的耐用性。
2. 闪存驱动器闪存驱动器是一种便携式的数据存储设备，常见的有USB闪存驱动器和闪存卡。
它们使用闪存芯片来存储数据，具有体积小、便携、易于使用的特点，可以方便地将数据传输到不同的设备上。
3. 云存储服务云存储服务是一种基于云计算技术的数据存储方式。
用户可以将数据上传到云服务器，通过网络访问和管理数据。
云存储服务具有高可靠性、可扩展性和灵便性的优势，用户可以根据自己的需求选择合适的存储空间和服务。
二、数据计算方法数据计算方法是指对存储在数据存储设备中的数据进行处理、分析和计算的方法。
1. 批量处理批量处理是一种将大量数据一次性加载到计算系统中进行处理的方法。
这种方法适合于需要对整个数据集进行计算的场景，如数据清洗、数据挖掘等。
批量处理通常使用分布式计算框架，如Hadoop、Spark等，可以并行处理大规模数据。
2. 实时处理实时处理是一种对数据进行即时处理和分析的方法。
它适合于需要实时获取和响应数据的场景，如实时监控、实时推荐等。
实时处理通常使用流式计算框架，如Flink、Storm等，可以实时处理数据流并生成实时结果。
3. 机器学习机器学习是一种通过算法和模型对数据进行分析和预测的方法。
它适合于从数据中发现模式、进行分类和预测等任务。
机器学习方法可以使用监督学习、无监督学习和强化学习等技术，如决策树、神经网络、支持向量机等。
4. 数据可视化数据可视化是一种将数据以图形、图表等形式展示出来的方法。
如何有效管理大数据
如何有效管理大数据随着互联网的飞速发展和人工智能的广泛应用，大数据管理已经成为企业和组织中越来越重要的一环。
然而，如何有效管理大数据是一个非常复杂的问题，需要综合考虑各种因素。
本文将从数据存储、数据处理、数据安全、数据可靠性几个方面来探讨如何有效地管理大数据。
一、数据存储数据存储是大数据管理的第一步，而这也是一个非常关键的步骤。
因为数据量巨大，而且数据来源也非常多，所以必须选择一种有效的存储方式。
下面是几种常见的存储方式：1. 云存储：云存储技术让用户可以通过互联网将大量数据存储在云端，实现文件共享和备份。
由于云存储具有高可用性、可伸缩性和灵活性等优势，因此成为越来越多企业使用的首选。
2. 分布式文件系统：分布式文件系统可以将数据分布在多个节点的硬盘上，以提高可靠性和处理能力。
Hadoop就是一个分布式文件系统，它可以自动将数据分散在多个节点上，并自动管理数据备份和失败恢复。
3. 关系型数据库：关系型数据库是一种二维表结构的数据库系统，通过SQL语句实现数据存储和查询。
适合于结构化数据存储，但处理大数据时性能不足。
二、数据处理大数据处理是管理大数据的一个非常重要的环节，它可以实现数据的分析、挖掘和使用。
下面是几种大数据处理的方式：1. 批量处理：批量处理是指一次处理大量数据，然后将结果输出。
这种方式主要应用于数据挖掘和分析，使得数据科学家可以在大数据中发现隐藏的信息和规律。
2. 流式处理：流式处理是实时处理大数据的方式，将数据划分为小块，然后逐个处理。
这种方式主要应用于环境监测、物联网等领域。
3. 图形处理：图形处理是通过图形计算技术处理大规模图形和图像数据的方式，主要应用于计算机视觉和图像识别等领域。
三、数据安全数据安全是大数据管理中必不可少的一个环节，如何保障数据的安全性更加需要重视。
以下是几种大数据安全的措施：1. 权限控制：建立用户权限管理体系，对数据的读写、修改等操作进行限制。
2. 加密保护：对于需要加强保护的数据进行加密存储，如对于用户密码等敏感数据，一定要进行加密。
数据存储设备及数据计算方法
数据存储设备及数据计算方法1. 数据存储设备数据存储设备是用于存储和保存数据的硬件设备。
它们可以是物理设备，如硬盘驱动器（HDD）、固态硬盘（SSD）、光盘、磁带等，也可以是虚拟设备，如云存储。
1.1 硬盘驱动器（HDD）硬盘驱动器是一种常见的数据存储设备，它使用磁性材料来存储数据。
它包含一个或者多个盘片，每一个盘片上有一个或者多个磁头，用于读取和写入数据。
硬盘驱动器的优点是容量大、价格相对较低，但缺点是读写速度相对较慢。
1.2 固态硬盘（SSD）固态硬盘是一种新型的数据存储设备，它使用闪存芯片来存储数据。
与硬盘驱动器相比，固态硬盘具有更快的读写速度、更低的能耗和更小的体积。
然而，固态硬盘的价格相对较高，容量相对较小。
1.3 云存储云存储是一种基于云计算的数据存储方式，它将数据存储在远程服务器上，通过网络进行访问。
云存储的优点是无需额外的硬件设备，可以随时随地访问数据，并且具有较高的可靠性和安全性。
然而，云存储也存在一些问题，如数据隐私和安全性的风险。
2. 数据计算方法数据计算方法是指对存储在数据存储设备中的数据进行处理和计算的方法。
2.1 批处理批处理是一种常见的数据计算方法，它将大量的数据一次性加载到内存中，然后进行计算和处理。
批处理的优点是适合于大规模数据处理，可以高效地利用计算资源。
然而，批处理的缺点是处理速度相对较慢，不适合于实时数据处理。
2.2 流式处理流式处理是一种实时数据计算方法，它将数据分成一系列的数据流，逐个处理和计算。
流式处理的优点是能够实时处理数据，并且具有较低的延迟。
然而，流式处理的缺点是对计算资源的要求较高，不适合于大规模数据处理。
2.3 分布式计算分布式计算是一种将计算任务分布到多台计算机上进行并行计算的方法。
它可以提高计算速度和处理能力，适合于大规模数据处理和复杂计算任务。
然而，分布式计算也存在一些问题，如数据传输和同步的开消。
总结：数据存储设备包括硬盘驱动器、固态硬盘和云存储，它们在容量、价格、读写速度和可靠性等方面各有优劣。
数据存储设备及数据计算方法
数据存储设备及数据计算方法一、引言数据存储设备和数据计算方法是现代信息技术领域的重要组成部分。
随着科技的进步和数据量的不断增加，对数据存储和计算的需求也日益增长。
本文将详细介绍数据存储设备的种类和原理，以及常用的数据计算方法。
二、数据存储设备1. 硬盘驱动器硬盘驱动器是一种常见的数据存储设备，它通过磁性材料在盘片上记录数据。
硬盘驱动器通常具有较大的存储容量和较快的数据读写速度，适用于大规模数据存储和高速数据处理。
2. 固态硬盘固态硬盘（SSD）采用闪存芯片来存储数据，相比传统的机械硬盘，它具有更快的数据读写速度和更低的能耗。
固态硬盘广泛应用于个人电脑、服务器和移动设备等领域。
3. 光盘光盘是一种使用激光技术读取和写入数据的存储设备。
它分为CD、DVD和蓝光光盘等不同类型，具有较大的存储容量和较长的数据保存时间。
4. 闪存卡闪存卡是一种小型、便携式的数据存储设备，常用于数码相机、手机和平板电脑等设备。
它具有体积小、重量轻、抗震抗摔等特点，适合移动设备的数据存储需求。
5. 云存储云存储是一种将数据存储在远程服务器上的技术，用户可以通过网络访问和管理存储在云端的数据。
云存储具有高可靠性、可扩展性和灵活性等优点，广泛应用于个人和企业的数据存储和备份。
三、数据计算方法1. 批处理批处理是一种将大量数据一次性输入计算机进行处理的方法。
它适用于需要对大规模数据进行统一处理的场景，如数据分析、图像处理等。
批处理可以提高计算效率，但对实时性要求较低。
2. 实时计算实时计算是一种将数据实时输入计算机进行处理的方法。
它适用于对数据的实时处理和响应要求较高的场景，如金融交易、在线游戏等。
实时计算能够在毫秒级别内处理数据，并及时输出结果。
3. 分布式计算分布式计算是一种将计算任务分发到多台计算机进行并行处理的方法。
它适用于大规模数据处理和复杂计算任务，可以提高计算速度和处理能力。
分布式计算常用于大数据分析、人工智能等领域。
数据存储设备及数据计算方法
数据存储设备及数据计算方法引言概述：数据存储设备和数据计算方法在现代科技发展中扮演着至关重要的角色。
数据存储设备是用来存储和保护数据的硬件设备，而数据计算方法则是用来处理和分析数据的技术方法。
本文将分别探讨数据存储设备和数据计算方法的相关内容，以帮助读者更好地了解和应用这些技术。
一、数据存储设备1.1 硬盘驱动器硬盘驱动器是一种常见的数据存储设备，它通过旋转的磁盘和磁头来读写数据。
硬盘驱动器有机械硬盘和固态硬盘两种类型，分别具有不同的工作原理和性能特点。
1.2 闪存存储闪存存储是一种使用闪存芯片进行数据存储的设备，具有高速读写、低功耗和抗震抗摔等优点。
闪存存储广泛应用于移动设备、相机和固态硬盘等领域。
1.3 云存储云存储是一种基于互联网的数据存储方式，将数据存储在远程的服务器上，用户可以通过网络访问和管理数据。
云存储具有高可靠性、可扩展性和灵活性等优势，被广泛应用于企业和个人用户中。
二、数据计算方法2.1 数据挖掘数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏在其中的模式、关系和规律的方法。
数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘等多种算法，被广泛应用于商业、科学和社会等领域。
2.2 人工智能人工智能是一种模拟人类智能的技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多种方法。
人工智能技术可以帮助计算机理解和处理复杂的数据，实现自动化决策和智能化服务。
2.3 边缘计算边缘计算是一种将数据处理和存储推送到接近数据源的边缘设备上的计算方式，可以减少数据传输延迟和提高数据处理效率。
边缘计算技术被广泛应用于物联网、智能制造和智能交通等领域。
三、数据存储设备和数据计算方法的结合应用3.1 云计算云计算是一种将数据存储和计算资源提供给用户的服务模式，用户可以通过互联网访问和管理数据。
云计算结合了云存储设备和数据计算方法，为用户提供了灵活、高效的数据处理服务。
3.2 大数据分析大数据分析是一种通过数据挖掘、人工智能等技术来处理和分析大规模数据的方法，帮助用户发现数据中的价值和洞见。
数据分析基础(题库) 考试秘籍 (继续教育)
数据分析基础（题库）---罗老师独家考试秘籍一、判断题1．√AlphaGo下围棋是强化学习的一个应用场景。
2．×数据预处理时不能删除原始数据。
3．√Power BI是一款基于云的商业数据分析和共享工具。
4．√数据库可以简写为DB。
5．√数据管理的人工管理阶段无直接存取存储的设备。
×数据的独立性指的是数据的物理独立性。
6．×数据库管理系统是一个应用软件。
7．√一个企业在生产、购买和销售过程中产生的各种数据，基于这些数据进行分析的结果都可用于企业决策。
8．×文本数据可视化不能够帮助用户迅速理解文档的内容、特征等信息。
9．√利用均值来填补缺失值也是一种合理的数据预处理方法。
10．×数据中的异常值是噪声，应该删除。
11．√抽样是指通过选取随机样本(子集)实现用小数据代表大数据的过程。
Excel只能进行描述性统计分析,不能进行探索性数据分析。
12．×—组数据中众数是唯一的。
13．√剪贴板里的项目可以批量粘贴。
14．√清除一个单元格的颜色填充，再选取另外一个区域后按F4，可以删除该区域内的所有颜色填充。
15．×一份合格的数据源可以有两层标题。
16．√默认状态下，合并单元格会删除除左上角单元格之外的数据。
xcSV 格式文件可以保存公式。
17．√诱视表可以对同一字段分别做求和与平均。
18．√二个切片器可以关联多个透视表。
19．×数据分析就是统计学。
20．√数据分析之前首先要明确分析目的和思路。
21．√使用Excel进行数据分析，不需要编程语言和相关脚本程序设计基础。
22．√使用Excel进行分类汇总功能时,数据区域必须先按照分类字段进行排序。
23．√存储在不同工作薄中的数据, Excel没法进行分析，需要把数据复制在同一个工作薄中24．√Excel可以实现样本的随机抽样。
25．√MySQL是一种关系型数据库管理系统。
Power BI不支持Excel的数据源。
云计算试题及答案
题1、云计算的一大特征是（B），没有高效的网络云计算就什么都不是，就不能提供很好的使用体验A、按需自助服务B、无处不在的网络接入C、资源池化D、快速弹性伸缩2、要使端口组到达其他VLAN上的端口组，必须将VLAN ID设置为（B)A、80B、4095C、8080D、33063、对于公有边缘节点，通常以（)的形式部署于(A）A、小型数据中心，地市及以下的自有机房B、大型数据中心，公有云机房C、大型数据中心，私有云机房D、大型数据中心，地市及以下的自有机房4、对于公有边缘节点，边缘连接网元和边缘云（C)置于同一机房，（）放置于不同机房A、不可以，可以B、不可以,不可以C、可以，可以D、可以,不可以5、—Saltstack 是基于什么语言开发（D）A、c++B、javaC、PHPD、Python6、-Linux返回上一级目录使用那条命令（C）A、cdB、cd .C、cd 。
.D、cd …7、-Nova—scheduler创建和迁移虚拟机时，通过两个步骤选择合适的节点创建和迁移虚拟机，这两步中第一步是过滤(filter）,第二步是（B)A、随机选择(random）B、权重计算（weighting）C、选举（election）D、投票(vote）8、—Raid5需要至少几个硬盘组成的磁盘阵列©A、1B、2C、3D、410、—(B）指的是降低运维开销，实现IT的敏捷交付，实现企业业务的自动化交付，是IT可以更加关注业务的本身。
A、简单化B、平台化C、服务化D、专一化11、—以下说法正确的是（D）A、docker中的镜像是可写的B、docker比虚拟机占用空间更大C、虚拟机比docker启动速度快D、一台物理机可以创建多个docker容器12、-传统物理机迁移时需要停机搬运整机，而虚拟机迁移时如何搬迁©A、停机搬运整机B、停机搬运整机C、只需迁移其所存储的文件即可D、复制粘贴13、-虚拟机的cpu数量目前支持最多（C)个vcpuA、16B、32C、64D、12814、-我们知道scsi总线上可挂载的设备数量是有限的，一般为多少个A、4个B、8个或16个C、32个D、128个15、-将/home/user1下面的文件aaa重命名为bbb使用什么命令A、mv /home/user1/aaa bbbB、mv /home/user1/aaa /home/user1/bbbC、cp /home/user1/aaa bbbD、cp /home/user1/aaa /home/user1/bbb16、—PAT方式的地址转换采用了（）映射方式A、地址B、端口C、地址+端口D、都不对17、-NAT的基本工作方式中（)实现比较简单A、natB、PATC、NPATD、以上都是18、—Linux查看网络连接、路由表、接口统计使用什么命令B、psC、iostatD、netstat19、—openstack包含两个主要模块A、nava和swiftB、nova和swiftC、manila和neutronD、Octavia和ironic20、-我们知道scsi总线上可挂载的设备数量是有限的，一般为多少个A、4个B、8个或16个C、32个D、128个21、—（）包括定制服务器、新型数据中心A、IT基础设施B、资源池能力C、大数据能力D、大数据的分析服务22、-网络隔离是通过（）namespace实现的A、netC、mntD、uts23、-将一个文件bbb为同组用户去掉写权限使用什么命令A、chmod a-r bbbB、chmod u+w bbbC、chmod g—w bbbD、chmod o-w bbb24、-关于Python3列表说法正确的是A、序列中的每个元素都分配一个数字，即索引B、序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员C、Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法D、列表的数据项需要具有相同的类型25、—关于Neutron下列说法不正确的是DA、控制节点上部署neutron server服务，以及core plugin和service plugin组B、网络节点上部署到的服务包括：core plugin的agent,service plugin的agentC、计算节点上部署core plugin的agent,服务提供虚拟机的二层网络功能D、存储节点上部署service plugin的agent 负责提供I/O数据控制功能26、—对ESXi的管理有2中方式，使用vsphere client直接管理esxi主机和使用vcenter server来挂历，vsphereclient 和vcenter Server分别访问ESXi的什么服务A、hostd,vpxaB、hostd，ipfxC、vpfa,hostdD、ipx，vps27、—在vsphere虚拟机文件系统(）是vsphere部署的通用配置A、VMFSB、VMCSC、VMMD、VMKerner28、—Ansible是基于什么研发A、PHPB、PythonC、c++D、Java29、-linxu列出当前进程快照使用什么命令a、topb、netstatC、psd、ifconfig30、—Linux删除目录使用那条命令A、rmB、rm -fC、mvD、cp31、—下列说法不正确的是A、linux上分为3中路由：主机路由、网络路由、默认路由B、route命令用于显示和管理路由表C、使用route new可以添加路由D、使用route del可以删除路由32、-（)需要手工配置路由条目，不能感知网络的情况A．静态路由B、动态路由C．默认路由D、混合路由33、—Swift通过Proxy Server向外提供基于什么样的接口服务A、TCP/UDP接口B、HTTP的REST服务C、远程过程调用D．服务库服务34、—企业级应用的主流机械硬盘一般使用什么接口A、SASB、satac、ssdd、ata35、-（）企业建立自己的私有云,同时使用公有云的资源A、公有云B、私有云C、混合云D、专有云(专属私有云）36、—开发人员只需要担心代码，运维人员至需要担心基础设施服务值得的Docker的（）特性A、内容无关性B、硬件无关性C、自动化D、职责分离37、—（)是docker最早支持的存储引擎A、innoDBB、AUFSC、MyisamD、Memory38、—VMWare vSphere的两个核心组件是Mware vCenter Server和0A、VMWare ClientB、VMware ESXiC、VMWare ShelD、VMWare Surface39、-VMkernel和VMM的名称分别是什么BA、虚拟机操作系统和虚拟化管理程序B、虚拟化管理程序和虚拟机监视器C、虚拟机监视器和虚拟化管理器D、虚拟机监视器和虚拟机40、-运商可通过基础设施和网络核心优势为抓手,从(）模式切入，向（)模式拓展，提供边線云服努A、平台,管道B、管道,平台41、—边缘连接网元可以云化通过(）承载,也可以是专用设备A、公有云B、网络云C、私有云D、IT云42、-shell脚本中if判断结束需要使用什么A、不需要使用什么东西B、endC 、fiD、finish43、—通过(）可以模板化操作系统系统初始化配置软件包版本控制从而倣到整个计算机集群基础环境完全一模一样A、Ansible PlaybkB、SaltstackC、ZabbixD、Cbbler44、-Linux返回上一次使用的目录使用哪条命令A、cd -B、cd ~C、cd /D、cd 、-8、Linux查看虚拟内存使用什么命令A、topB、vmstatC、psD、ifcnfig45、-访问列表是由（)命令生成的A、ACCESS-LISTB、ACCESS-HISTORYC、ROUTE-LISTD、ROUTE—HISTORY46、—NAT工作在IOS模型的()。
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一种批量数据处理的云存储方法赵妍1，苏玉召2（1.郑州航空工业管理学院计算机学院，郑州450015；2.河南工程学院管理工程学院，郑州451191）摘要：研究了批量数据处理在云端存储的方法和技术，使用扫描设备自动采集数据存储到云终端存储系统，并由云端应用程序定期收割云终端的批量数据，实现了数据云存储和管理系统，应用到商品分销和物流跟踪的家纺领域实证，达到为配送中心节点站及时配货满足顾客需要，为商品生产厂家提供清晰准确的商品位置和信息、准确的库存和市场需求信息，帮助决策者制定生产和销售计划的目的。
关键词：物联网；大数据；批量数据处理；数据收割；云存储中图分类号：TP31文献标识码：A文章编号：1001-7119（2017）07-0081-05DOI:10.13774/ki.kjtb.2017.07.019A Cloud Storage Method of Batch Aata ProcessingZhao Yan 1，Su Yuzhao 2（1.School of Computer ，Zhengzhou Institute of Aeronautical Industry Management ，Zhengzhou 450015，China ；2.School of Management ，Henan Institute of Engineering ，Zhengzhou 451191，China ）Abstract ：This paper researches the methods and technologies on batch data processing on cloud,and use scanning device to automatic collecte data for cloud staorage that the cloud application to harvest the batch data on the cloud terminate.The paper design and develop the cloud data storage and management,which applied to the commodity distribution and logistics tracking in home textile field.It is aim that to timely meet the needs of customers by transport commodity for the distribution center station,and provide detail information of location,precise stock and market demand for manufacturer which help manager to make decision and marketing planning.Keywords ：internet of things ；big data ；batch data processing ；data harvesting ；cloud storage收稿日期：2016-08-07基金项目：河南省科技厅基础前沿项目（No.162300410186）；郑州市科技局基础前沿项目（No.20141365）；郑州航空工业管理院青年基金（No.2015103003）；河南省高校科技创新团队支持计划（No.17IRTSTHN008）。
作者简介：赵妍（1979-），女，辽宁鞍山人，硕士研究生，讲师，研究方向：数据挖掘、大数据分析。
当前物联网飞速发展，Google Glass [1]、智能灯座[2]、智能手杖[3]、智能服装、智能体温计等，都是通过物联网、传感器技术的数据自动采集和批量处理计算而实现。
同时，通过有线、无线通信技术，物联网能够将RFID 、二维条形码、智能仪表、数控机床等具有身份标识的物品或者设备，连接到互联网之后，通过云端数据管理和云计算应用程序实现信息共享。
在2012年的Principal Inves⁃tigators ’Meeting 会议上[4]，主要针对能源、交通和医疗领域的信息空间的云端数据采集和计算深入研究和讨论。
在2012年第二十一届国际信息与知识管理会议上[5]，Groupon 的科研项目负责人Rajesh Parekh 报告了“Leveraging Data to Power Local Commerce ”，提出利用海量数据激励商业。
Adobe 首席软件架构师Tom Malloy 报告了“Revo⁃lutionizing Digital Marketing with Big Data Analyt⁃ics ”，提出利用大数据分析信息新技术应对市场快速变化实现数字营销变革。
在2013年国际超第33卷第7期2017年7月科技通报BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGYVol.33No.7Jul.2017第33卷科技通报大型数据库（international conference on very Largedata base，VLDB）会议上[6]，Facebook公司副总裁Jay Parikh将数据分为“热数据”，“暖数据”，“冷数据”三个阶段，针对不同时期的数据采用不同的定制体系结构处理方式，用以支持其数据仓库和数据分析等任务。
批量数据处理系统采用批量数据挖掘模式[7]，适用于先存储后计算，针对实时性要求不高，但数据准确性和全面性要求高的场合。
批量数据特征包括3个[8]：（1）数据量大，从TB级到PB级的数据以静态形式存储在系统里，占有巨大的存储空间，以增量方式存储更新数据；（2）数据精度高，包括周期长，范围广的数据，形成企业和组织的数据固定资产，能根据历史数据挖掘新价值，促进企业经济模式转变；（3）数据加载密度低，需要挖掘大量数据才可能找到价值高的数据，占有空间大导致批量处理消耗资源和时间多。
互联网+时代的批量计算领域包括：社交网络、搜索引擎、商务智能、环境监测和公共安全等[9-13]。
Google公司2003年发布的Google文件系统GFS[14]和2014年发布的MapReduce[15]编程模型实现了大数据的批量处理技术，由此催生了Apache 开源项目Hadoop的分布式文件系统HDFS[16]和资源计算框架MapReduce，其实现特点是将分布式存储节点上的文件内容映射降维计算后合并结果，从而充分利用了网络资源和存储空间，提升了批量计算效率。
MapReduce的优点有3个[17]：（1）MapReduce采用大规模集群系统，具有良好的性价比和可伸缩性；（2）MapReduce模型简单，极大地简化了开发流程和繁琐事务处理，还可以融入扩展的机器学习和数据挖掘算法；（3）适用于批量查询和索引的处理，提供的原子操作和计算模型保障了计算效率高。
本文研究了适用于批量数据处理方法和技术，实现了商品分销及物流系统进行实证，通过跟踪分销和物流过程中的每个阶段，电子标签和传感器采集的数据以批量的方式生成，这些数据分布于独立的数据仓库。
通过跟踪货物分销路径和周期分析，实现商品信息的数据云存储和管理系统，目的是通过商品跟踪及时发现销售和库存状况并为制定商品销售额度策略提供数据依据。
1系统功能设计与分析1.1系统逻辑结构基于物联网的商品云存储和管理系统，从逻辑结构上划分为两个主要部分：信息管理系统、信息采集系统，如图1所示。
信息采集系统主要采集商品身份标签信息，即传感器和二维条形码携带的商品数据。
信息管理系统主要是对信息进行归类、查询、分析、移动等操作性管理。
图1中，商品分销策略是：由商品生产商建立配送中心总站，在总站下一级建立多个商品配货点，这些配货点负责为商品代理商店直接送货，顾客拿到的商品由代理店售出，代理店负责采集顾客信息。
由配送中心总站为配货点直接送货可以形成严格的物流链，中间不会出现商品配送流程混乱的局面，便于商品生产商对商品进行跟踪和管理。
配货点和代理店建立直接的关系，有助于直接跟踪商品，及时处理产品质量、缺货、调货等问题。
由代理店负责采集顾客信息即简便又直接，甚至可以和顾客面对面交流商品质量、评价，并能做出及时反馈，有助于准确、有益的信息及时反馈给商品生产商，从而制定合适的发展战略。
1.2总体功能设计总体功能按照系统用户角色划分，包括：总经理、部门经理、业务主管和系统管理工程师等，如图2所示。
用户角色不同，实现的功能和任务图1商品分销跟踪逻辑结构Fig.1Commody retail tracingstructure82第7期也不相同。
图2中，总经理拥有查询本地数据仓库、配送中心总站、配送站点、代理店，甚至是顾客信息的功能，但是不具有修改数据的功能。
总经理针对产品可以查询、统计分析、生成报表。
部门经理与总经理拥有的功能类似，区别在于部门经理各司其职，其所有操作只局限于本部门范围之内。
部门业务主管除了具有总经理拥有的功能之外，还可以修改数据仓库中的产品数据，因为，所有产品信息都是由部门业务主管负责录入数据仓库。
系统管理主管负责维护数据库系统，例如建立数据仓库、数据收割等。
1.3数据仓库与数据结构定义数据仓库划分为四级：商品生产商本地综合数据仓库系统、配送中心数据仓库系统、配送点数据仓库系统、代理店数据仓库系统，如图3。
图3中，商品生产商本地综合数据仓库系统录入所有的产品信息，由于本文研究的重点是商品的成品跟踪方法和技术，所以，本地数据仓库的原料库和半成品库的数据结构暂时搁置，以备后用。
所有的数据仓库都具有相似性，例如入库、出库、用户信息库。
区别在于，越是底层的数据仓库信息越少，因为，上一级的数据仓库系统定期或者不定期地收割低层的数据，依次类推。
1.4网络通信模型系统涉及3个通信网络：计算机互联网络、移动用户电话网络、无线传感器网络，如图4所示。
其中，无线传感器网络进行无线传感器数据采集后的传输和存储，计算机互联网络主要连接计算机终端、服务器、数据仓库的服务和管理，移动用户电话网络可以为智能手机、iPad 等访问计算机互联网络提供服务。
图4中，系统通过无线传感器网络根据RFID 标签身份采集商品信息后，通过计算机网络传输数据到本地数据库系统，经过本地数据库系统对图2基于用户角色的系统功能结构Fig.2User role in application function structure图3数据仓库与数据结构定义Fig.3Data warehouse and datamodel图4通信网络模型Fig.4Communicationmodel赵妍等.一种批量数据处理的云存储方法83第33卷科技通报数据处理、分类、集成之后，计算机、智能终端就可以通过计算机互联网或移动通信网络访问数据库内容。