微软处理海量非结构化数据的技术和解决方案
UIT(创新科)新一代数据中心解决方案
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UIT 产品线
云平台系统 存储集中 管理软件 高可用集 群软件 网盘系统
软件 方案
XCloud SCM
存储虚拟 化设备
UHA
持续数据 保护
Uspace V1.4
虚拟磁带库
NAS 网关
近线 系统
DATA Service Management
SVL
UDMS
DRS
SVN
定制服务器
应用存储系统
80
存 储 容 量
60 40 20
到2014年，86％的数据是非结构化数据 67.4 42.2 28.5 7.5 2012
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United Information Technology Co., Ltd.
(EB)
非结构化：复合增长率60% 结构化：复合增长率23%
0
10.2 4.7
需要新一代的存储架构
IT预算
United Information Technology Co., Ltd.
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传统存储系统与云存储系统对比
传统存储系统
随着节点数量的增加，越来越慢
云存储系统
在节点增加的同时，保持高速
United Information Technology Co., Ltd.
United Information Technology Co., Ltd.
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产品线
云平台 为大型数据中心、IDC服务提供商提供统
一的云管理平台
客户基本需求
• • • • 高效稳定 简单易用 灵活拓展 安全可靠
云存储 为大型数据中心、IDC服务提供商提供基
于IP网络的EB级存储系统解决方案
数据工程与知识工程教育部重点实验室工作简讯
数据工程与知识工程教育部重点实验室工作简讯2009年第6期（总第6期）重点实验室办公室主办 2009年7月15日本 期 要 目◇重要活动：电子文件管理国家战略国际学术研讨会成功举办第二届“非结构化数据管理研讨会”顺利召开王珊教授团队在惠普中国研究院进行视频数据库研究成果演示◇学术交流：美国麻省大学李晓白副教授在实验室做学科国际前沿学术报告美国南加州大学黄凯教授在实验室做学科国际前沿学术报告重点实验室师生访问微软亚洲研究院毛明博士应邀访问重点实验室◇项目进展：国家863计划目标导向项目“纯XML-关系数据库系统PXRDB研制与应用”项目启动会成功召开北京市教委产学研合作项目“基于内存的联机分析处理系统”顺利通过验收◇论文发表2009年6月份文章发表或被录用情况介绍◇师生新闻：石文昌教授与梁朝晖博士编著的教材《信息系统安全概论》入选法兰克福国际书展 实验室博士生杨婧赴丹麦参加SSTD’09会议◇重要活动电子文件管理国家战略国际学术研讨会成功举办2009年6月20日，“电子文件管理国家战略国际学术研讨会”在中国人民大学逸夫会议中心成功举办，这次研讨会由中国人民大学信息资源管理学院和国家自然科学基金“我国电子文件管理国家战略的基础理论与框架体系研究”项目组共同举办的。
中国人民大学副校长冯惠玲教授，数据工程与知识工程教育部重点实验室副主任赵国俊教授、张斌教授、安小米教授等，以及来自国家局、部分省局、部委、企业的专家学者和高校师生等100多人参加了此次研讨会。
冯惠玲教授、刘越男副教授、钱毅副教授作为中方发言人分别发表了主题演讲。
此次研讨会邀请到了美国、加拿大、澳大利亚和荷兰国家档案馆的专家，以及加拿大安大略湖档案馆主管电子文件的高级管理员。
他们领导和直接参与了当今世界上最有影响力的电子文件管理项目，在这个领域有着卓越的实践和丰富的经验，与会期间，他们分别就他们所在国家和档案馆在电子文件管理方面的成效进行了主题演讲。
数据存储技术面临的趋势、挑战和问题
数据存储技术面临的趋势、挑战和问题数据存储技术面临的趋势、挑战和问题/2010-12-08 15：05：31/个人分类：数据中心多数环境下，在PCFE的影响因素中，所有IT设备的冷却设施能耗和服务器能耗的影响力居于首位，而外部数据存储器则紧随其后。
这些存储器除了消耗大量电能、占用大范围面积外，它们在环境方面也产生了一定的影响，其数据存储量和数据足迹的规模也在不断扩大。
尽管与过去相比，如今同样大小或更小的物理空间能存储更多的数据，不过，人们现在既要求降低存储器能耗和相应的冷却，又需要必要的数据增长速率来维持业务增长、加强IT服务交付和新的应用程序等，以上种种要求都继续对现有的PCFE资源施加了更多的压力。
现今产生的数据越来越多，数据的存储时间也越来越长，同时还要在多个位置进行数据备份，而这些都是人们对数据存储空间提出增长要求的主要推动因素。
无论何种规模的组织。
其在短期内都会继续朝着扩大数据存储空间的趋势发展。
人们需要利用新型及更具扩展性的存储解决方案来处理非结构化数据，然而富媒体和基于互联网的应用的普遍流行，已经引起了该类数据的爆炸性增长。
另外，诸如视频前后期制作加工、动画渭染、视频和音频点播、社交网站以及手机、PDA和其他资源的数据数字化等具体应用，同样使存储器的性能和容量开始不堪重负。
其中，非结构化数据包括电子数据表、幻灯片、移动平台、AdobePDF文件、微软宇处理文档、网页，也包括几EG、帆仍和MP4格式的视频、音频文件等多种格式的文件数据。
富媒体和互联网应用十分多样化，其范围从具有不同存取模式的小文件到更传统的大型视频流访问一一不等。
因此，为了更加稳定地支持互联网和Web2.0上的应用程序，存储系统需要具备各种各样的性能特点，包括支持元数据或个人文件的小型随机访问以及较大的视频流序列等。
另外，随着产生的数据和数据备份越来越多，数据存储空间越来越大，存储时间越来越长，数据的增长速率也从较低的百分之十几，发展到高一些的百分之几十，甚至超过了百分之百。
微软解决方案主数据管理
微软处理方案- 主数据管理⏹问题和挑战今天大多数企业伴随信息化建设旳逐渐推进，面向不一样业务领域旳应用系统已经得到广泛旳使用，不过企业层面旳系统集成以及系统互相之间旳协调等需求也日趋增多，例如：•ERP系统需要统一人、财、物、客户和供应商等编码•CRM需要统一其销售和客户数据•B2B需要整合供应商和物料数据•流程生产部门需要整合试验室管理信息系统（LIMS）旳数据•质量安全环境保护部门需要整合HSE有关旳数据●企业高层管理人员需要统一全面旳掌握企业业务经营数据规定业务系统提供统一全面旳报表和经营分析，而不是各个系统各自为政旳割裂视图。
这就规定可以整合既有系统，给出整个企业层面旳公共数据视图，并与各应用系统相结合，统一旳进行企业数据分析、管理，防止数据旳片面、冲突。
●企业运行需要多种内部系统间或与外部合作伙伴系统间旳交互协作企业旳业务经营自身也逐渐规定跨过既有系统旳边界，进行多种应用之间旳交互，统一旳为企业内、外部多种客户提供快捷、全面、细致旳服务。
●数据中心和容灾备份旳需要某些IT规模比较大旳企业，由于业务集中和管理等各方面旳规定，开始进行数据中心旳建设，为了集中管理各系统中旳海量数据，迫切规定有统一、规范旳流程和措施处理这些数据，同步，也适应灾备旳规定。
不过既有旳诸多系统从设计、开发、实行、管理和运行旳各个阶段，都是针对应用领域来进行旳，这些应用系统有关数据均有自己旳业务模型、规则和定义，这就导致了应用服务质量旳下降（如：客户关系数据旳质量导致CRM系统旳有效性大幅下降）。
为了实现应用整合和数据整合旳目旳，必须考虑跨越各个系统之上旳主数据管理。
⏹处理方案概述微软旳主数据管理（Master Data Management - MDM）处理方案，提供基于SOA架构旳处理企业中多种应用系统中旳构造化和非构造化数据，并与企业旳业务处理流程相适应旳设计、实行框架，指导和协助企业构建和实行企业旳主数据管理。
技术栈_人工智能-大数据-云计算
技术栈_⼈⼯智能-⼤数据-云计算技术俯瞰云管端A B C-- 数据算法算⼒端管云-ABC终端-Terminal端侧数据采集端侧AI模型边缘--EON-Edge of Network边缘⽹络数据采集和处理以及上传数据通信边缘⽹络和模型云端 --Cloud01.数据结构化数据：⾮结构化数据02. BigData⼤数据技术趋势01.存储和计算分离计算资源与存储资源可以独⽴伸缩，计算资源可以在计算完成后⽴即释放001.存储-对象存储 - 湖仓⼀体002.计算-计算引擎 - 批流⼀体02.资源调度-在线离线混部在线离线混部解决⽅案03.AI模型湖仓⼀体如何利⽤对象存储提供的⽆限存储能⼒，同时⼜⾼效地操作⽂件系统的元数据对象存储Ceph 是对象存储，块存储和⽂件系统开源平台MinIO 是⼀款开源云存储软件OpenIO 是⽤于管理和保护⼤量⾮结构化数据的开源对象存储解决⽅案LakeFS 是⼀个开源数据环境⼯具，可让您管理基于对象存储的数据湖数据湖：ACID 功能，⽀持实时消费增量数据、离线批量更新数据01.开源Apache CarbonData 华为Open Delta Lake Databricks推出的delta Delta Lake存储⼀个事务⽇志，以跟踪对表⽬录所做的所有提交，以提供ACID事务 Apache Hudi Uber的 Hadoop Upserts Deletes and Incrementals，主要⽀持Upserts、Deletes和增量数据处理Apache Iceberg Netflix02.商业华为FusionInsight 智能数据湖存算分离：OBS实现存储计算解耦阿⾥阿⾥云数据湖构建(Data Lake Formation,DLF)基于对象存储OSS、数据湖构建Data Lake Formation存储的部分叫 JindoFS。
JindoFS 是阿⾥云针对云上存储定制的⾃研⼤数据存储服务Jindo FS 有两种使⽤模式，块存储模式和缓存模式腾讯：数据湖解决⽅案以 COS 为数据湖底座，⽀持多种格式数据海量存储；通过数据湖加速器 GooseFS ⽆缝对接各类计算和机器学习平台，打破数据孤岛ByteLake：字节跳动基于Apache Hudi的实时数据湖平台微软：Azure Data Lake -- Azure Data Lake Store基于 Azure Blob 存储构建的⾼度可缩放的安全 Data Lake 功能AmazonGalaxy数据湖基于Amazon的Simple Storage Service或对象存储服务S3构建批流⼀体Spark Flink混部K8sA ⼈⼯智能 Artificial Intelligence常见的机器学习算法线性回归逻辑回归决策树SVM朴素贝叶斯K最近邻算法K均值算法随机森林算法降维算法Gradient Boost 和 Adaboost 算法深度神经⽹络DNN--- CNN RNN计算机视觉（Computer Vision CV）⼜称为机器视觉（Machine Vision）⾃然语⾔处理（Natural Language Process， NLP）语⾳识别（Speech Recognition）算法应⽤等级开窗即⽤使⽤框架开发和修改框架的B ⼤数据 Big Data存储 HDFS Hbase S3 OBS传输 Kafka计算 Flink Spark Hive Clickhouse资源调度： Yarn Kubernetes 资源调度时间调度依赖调度服务可视化采集C 云计算 Cloud云计算技术- 云原⽣ Cloud Native以资源编排为主体向以应⽤编排为主体转变认证计算机节点管理计算机⽹络管理镜像服务管理 UI服务开源的云基础架构服务 OpenStack 围绕虚拟机构建的IaaS资源管理体系商业的云基础架构服务涉及技术：服务器虚拟化有Citrix Xen VMware ESX Server 和Microsoft Hype-V 未来：-存储和⽹络虚拟化⽹络技术存储的管理资源应⽤和服务安全是底线Dev（开发⼈员）+Ops（运维⼈员）给⽤户提供三种环境，实验环境、离线任务、在线服务。
使用对象存储保存非结构化数据的方法
使用对象存储保存非结构化数据的方法对象存储（Object Storage）是一种用于保存非结构化数据的方法，它通过将数据存储为对象的形式，而不是传统的文件或块存储。
相比传统的存储方法，对象存储提供了更高的横向扩展性、可靠性和可用性。
本文将详细介绍对象存储的原理、优势、应用场景和一些常见的对象存储服务提供商。
一、对象存储的原理对象存储将数据存储为对象，对象由数据、元数据和唯一的标识符组成。
数据可以是任意格式的二进制文件，元数据用于描述对象的属性，标识符用于唯一标识一个对象。
对象存储通过将数据和元数据组合在一起，构建了一个分布式的存储系统，可以在不同的节点上存储和访问数据。
对象存储系统通常由三个主要组件组成：存储节点、元数据服务和访问接口。
存储节点负责存储和管理具体的数据，元数据服务负责存储和管理对象的元数据，访问接口用于与存储系统进行交互，提供数据的上传、下载和查询等功能。
二、对象存储的优势相比传统的存储方法，对象存储具有以下几个优势：1.高可靠性：对象存储使用分布式存储技术，数据会被复制到多个存储节点上，以提高数据的可靠性。
当一个节点出现故障时，系统可以自动从其他节点中获取数据，确保数据的可用性。
2.高可扩展性：对象存储可以轻松地扩展到大规模的数据集。
由于数据的复制和存储是分布式的，可以轻松地添加新的存储节点来增加存储容量。
这意味着，对象存储可以处理大容量的数据，并提供快速且可靠的访问性能。
3.灵活性：对象存储可以存储任意格式的数据，包括图片、视频、音频、文档等非结构化数据。
对象存储的元数据属性可以根据需求进行自定义，可以为对象添加任意的描述信息。
4.数据安全性：对象存储通过采用多层次的数据保护措施和安全控制来保护数据的安全性。
它可以提供数据加密、访问控制、身份验证和审计等功能，以确保数据不受未经授权的访问和篡改。
三、对象存储的应用场景对象存储广泛应用于以下几个领域：1.大数据分析：对象存储提供了高可扩展性和低成本的存储解决方案，适用于大规模的数据存储和分析。
TRS产品与技术体系总体介绍
外部网站
内部门户
办公平台
通讯平台
网站群的管理模式
TRS知识管理解决方案
TRS内网门户解决方案
TRS产品相关演示
• TRS WCM Demo演示 • TRS 检索Demo演示 • TRS 知识管理Demo演示 • TRS 内网门户Demo演示
TRS重点产品介绍
• TRS CKM产品介绍 • 其他（根据现场要求）
Research
Web Pages
Intranet Enterprise Application
News Print Content
Presentations Spreadsheets Email Reports IM Chats
Secure Content Corporate Web Site CRM Databases
• 检索时能够应用同义词典和主题词典进行扩展检 索, 并且词典可维护
• 拼音检索、相似检索
技术性能优势
• 实时动态索引 • 索引空间膨胀率小, 一般在100%内。 • 提供分布式检索和负载均衡集群, 以及二
级集群。 • 千万级数据秒级响应 • 支持主流的开发平台，提供CAPI、
JavaBeans和二次开发接口。
调用
各功能模块均提供ANSI C和web service标准接口，可以轻松地嵌入到各种编 程环境中。目前已经被TRS 网络雷达系统等多个TRS产品及项目采用。
功能模块简介
• 自动分词
可以对文本进行分词，识别文本中的人名、地名、组织机构 名等信息，是各种文本应用的基础。
• 自动分类
可以自动地对文档进行分类，赋予文档一个预先定义的类别 主题词，便于文档的组织，不需人工干预。
大数据技术在企业管理中的应用解决方案
大数据技术在企业管理中的应用解决方案第1章大数据技术在企业管理中的概述 (3)1.1 大数据技术的概念与特点 (3)1.2 大数据技术在企业中的应用现状 (3)1.3 企业管理面临的挑战与大数据技术的关联 (4)第2章数据采集与存储 (4)2.1 数据采集技术概述 (4)2.2 数据存储技术概述 (5)2.3 企业数据管理策略 (5)第3章数据处理与分析 (6)3.1 数据预处理方法 (6)3.1.1 数据清洗 (6)3.1.2 数据整合 (6)3.1.3 数据转换 (6)3.1.4 特征工程 (6)3.2 数据挖掘技术 (6)3.2.1 分类与回归 (6)3.2.2 聚类分析 (6)3.2.3 关联规则挖掘 (7)3.2.4 序列模式挖掘 (7)3.3 企业决策支持系统 (7)3.3.1 数据可视化 (7)3.3.2 智能推荐 (7)3.3.3 预测分析 (7)第四章大数据可视化 (7)4.1 可视化技术概述 (7)4.2 企业数据可视化工具 (8)4.3 可视化在企业决策中的应用 (8)第五章大数据安全与隐私保护 (9)5.1 数据安全概述 (9)5.1.1 数据安全的重要性 (9)5.1.2 数据安全面临的挑战 (9)5.2 数据隐私保护技术 (9)5.2.1 数据脱敏 (9)5.2.2 数据加密 (9)5.2.3 数据访问控制 (10)5.3 企业大数据安全策略 (10)5.3.1 安全管理策略 (10)5.3.2 技术防护策略 (10)5.3.3 法律法规遵循 (10)第6章人工智能与大数据技术的融合 (10)6.1 人工智能概述 (10)6.2 人工智能在大数据中的应用 (11)6.2.1 数据挖掘与分析 (11)6.2.2 预测与优化 (11)6.2.3 智能推荐与决策 (11)6.3 企业智能化管理实践 (11)6.3.1 智能化管理平台 (11)6.3.2 智能化生产调度 (11)6.3.3 智能化客户服务 (11)6.3.4 智能化人力资源管理 (12)6.3.5 智能化财务管理 (12)第7章大数据技术在市场营销中的应用 (12)7.1 市场营销与大数据 (12)7.2 客户画像与精准营销 (12)7.3 市场预测与竞争分析 (13)第8章大数据技术在供应链管理中的应用 (13)8.1 供应链管理与大数据 (13)8.1.1 供应链管理概述 (13)8.1.2 大数据在供应链管理中的价值 (13)8.2 供应链优化与风险管理 (13)8.2.1 供应链优化 (13)8.2.2 风险管理 (14)8.3 企业供应链智能化实践 (14)8.3.1 供应链智能化概述 (14)8.3.2 智能化实践案例 (14)8.3.3 智能化发展趋势 (14)第9章大数据技术在人力资源管理中的应用 (15)9.1 人力资源管理与大数据 (15)9.1.1 人力资源管理的挑战与机遇 (15)9.1.2 大数据技术在人力资源管理中的应用场景 (15)9.2 人才选拔与培养 (15)9.2.1 人才选拔 (15)9.2.2 人才培养 (15)9.3 员工绩效与激励 (16)9.3.1 员工绩效评估 (16)9.3.2 员工激励 (16)第10章大数据技术在财务管理中的应用 (16)10.1 财务管理与大数据 (16)10.1.1 财务管理的概述 (16)10.1.2 大数据技术的引入 (16)10.2 财务数据分析与预测 (17)10.2.1 数据采集与清洗 (17)10.2.2 数据挖掘与分析 (17)10.2.3 财务预测与决策支持 (17)10.3 企业财务风险管理 (17)10.3.1 财务风险识别 (17)10.3.2 财务风险评估 (17)10.3.3 财务风险控制与预警 (17)第1章大数据技术在企业管理中的概述1.1 大数据技术的概念与特点大数据技术是指在海量数据中发觉价值、提取信息和实现智能决策的一系列方法、技术和工具。
01.《大数据导论》第1章 数据与大数据时代
历年、各省、文理科、各专业分数线
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1.1 从数据到大数据
2. 海量的数据的产生
智能终端拍照、拍 视频
</部分地区主要作物产量（万吨）>
JSON格式数据
{ "部分地区主要作物产量（万吨）":{ "北京":{ "小麦":18.7, "玉米":75.2 }, "河北":{ "稻谷":58.8, "玉米":1703.9, "小麦":1387.2 }, "广西":{ "稻谷":1156.2, "甘蔗":8104.3 } }
XML格式数据
<部分地区主要作物产量（万吨）> <地区 名称=“北京”> <小麦>18.7</小麦> <玉米>75.2</玉米> </地区> <地区 名称=“河北”> <稻谷>58.8</稻谷> <玉米>1703.9</玉米> <小麦>1387.2</小麦> </地区> <地区 名称=“广西”> <稻谷>1156.2</稻谷> <甘蔗>8104.3</甘蔗> </地区>
1. 数据思维的由来
（1）科学研究的三种方法及思维
大学计算机—大数据思考与练习[1]
![大学计算机—大数据思考与练习[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/dd8d7d321ed9ad51f11df215.png)
大数据思考与练习一、单选题1.当前大数据技术的基础是由（C ）首先提出的。
A.微软B.百度C.谷歌D.阿里巴巴2.大数据的起源是（C）。
A.金融B.电信C.互联网D.公共管理3.智能健康手环的应用开发，体现了（D）的数据采集技术的应用。
A.统计报表B.网络爬虫C.API接口D.传感器4.2012年，（ B）政府发布了《大数据研究和发展倡议》，标志着大数据已经成为重要的时代特征。
A.中国B.美国C.日本D.英国5.大数据的最显著特征是（ A）。
A.数据规模大B.数据类型多样C.数据处理速度快D.数据价值密度高6.下列关于大数据特点的说法中，错误的是（D ）。
A.数据规模大B.数据类型多样C.数据处理速度快D.数据价值密度高7.当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。
A.互联网B.物联网C.综合国力D.自然资源8.医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项？（A ）A.诊疗数据B.个人健康管理数据C.健康档案数据D.公共安全数据8.下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（D）。
A.1KB＜1MB＜1GBB.基本单位是字节（Byte）C.一个汉字需要一个字节的存储空间D.一个字节能够容纳一个英文字符9.在数据生命周期管理实践中，（B ）是执行方法。
A.数据存储和备份规范B.数据管理和维护C.数据价值发觉和利用D.数据应用开发和管理10.大数据时代，数据使用的关键是（D ）。
A.数据收集B.数据存储C.数据分析D.数据再利用11.大数据的本质是（C ）A.联系B.挖掘C.洞察D.搜集12.规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（A ）。
A.大数据B.贫数据C.富数据D.繁数据13.信息技术的发展非常快，表现在（A ）。
A.集成电路的规模每18到24个月翻一倍B.信息的存储能力每9个月翻一番C.信息的存储能力每9个月翻一番D.光通讯的速率和容量每年翻一番14.与大数据密切相关的技术是（B ）。
ICT技术概述
数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织、描述和 储存在一起、具有尽可能小的冗余度、较高的数据独立 性和易扩展性的特点，并可在一定范围内为多个用户共 享
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常见数据库
Sybase
一种典型的UNIX或Windows NT平台 上客户机/服务器环境下的大型数据库 系统
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主要应用场景
操作系统，软件，库 主要是跨平台桌面应用程序，服务器端Web应用程序和Android Mac OS X应用程序，iOS应用程序 通用脚本，服务器端Web应用程序，数学和科学应用程序，Linux桌面应用程序 Windows桌面应用程序，Microsoft堆栈Web应用程序 客户端Web应用程序，服务器端Web应用程序
可以编译出macOS所运行的两种硬件平台之可执行 文件，也可以用除了Swift以外的几种语言编写用于 旧系统的程序
还可以编译成PowerPC平台专用，x86平台专用， 或是跨越两种平台的通用二进制。
操作系统——Windows
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简介
• Microsoft Windows是美国微软公司研发的一套操作系
ICT是信息、通信和技术三个英文单词的词头组合，它是信 息技术和通信技术相融合而形成的一个新的概念和新的技术 领域
ICT指标体系
• 核心指标体系，包括ICT基础设施指标，家庭和个人ICT接 入、使用指标，企业ICT接入和使用指标
• 影响力指标体系
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ICT技术
6
新兴ICT技术对通信行业发展的影响
操作系统
操作系统 UNIX
Linux
Mac OS X
Windows 精品PPT交流
大数据时代读书心得体会1200字
大数据时代读书心得体会1200字大数据时代读书心得体会1200字篇1最近闹的沸沸扬扬的“斯诺登事件”让我想起前段时间的畅销书《大数据时代》。
维克托迈尔舍恩伯格在《大数据时代》一书中，首先给出了“大数据”的含义：你的一个习惯动作，你的一次消费行为，你的一份就诊记录……文字、方位、沟通等一切事物皆可以量化为数据，不仅人类生产和生活中“有意义”的信息海量产生，相比以往呈几何数级的爆炸式增长，“无意义”的数据的膨胀速度也同样惊人。
数据采集存储技术让所有的一切信息都可能被数据化，互联网特别是移动互联网技术让所有的数据可以串联起来，无遗漏数据分析技术几乎可以让所有的数据都派上用场。
“大数据时代”，没有了“有意义”信息和“无意义”信息的边界，谁能得到信息并善于利用信息，谁就会抢占先机。
“大数据时代”不仅影响着我们每一个人，甚至连世界经济格局也在酝酿着巨大变革。
因此，《大数据时代》的作者认为，大数据从根本上改变我们认识世界和改变世界的方式，开启了一次重大的时代转型。
历史是一面镜子，照向未来。
毫无疑问，已有的大数据也属于历史的范畴，但大数据时代却是指向未来的。
大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；总量每两年就可以翻番，而且这一趋势还在加速。
倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥数据对社会发展的巨大推动作用。
研究证明，人类行为 93％是可以预测的，成为“已经发生的.未来”。
大数据时代，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
虽然目前大数据预测的还只是参考答案，不是最终答案，但其威力已经显现。
在《大数据时代》中，作者举的3个例子令人印象特别深刻。
一是谷歌仅凭网民留下的相关痕迹，就能得出与事实相符度高达97％的结论，20XX年比疾控中心提前两周、具体到了特定的地区和州、准确预测了甲型H1 N1流感的爆发。
全球顶尖大数据公司一览
全球顶尖大数据公司一览2013-07-04 11:06 佚名国脉物联网我要评论(0)字号：T | T“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。
在大数据的帮助下，警察可以通过犯罪数据和社会信息来预测犯罪率，部分科学家通过遗传数据预测疾病的早期迹象。
可以说，现在整个行业都非常看好大数据。
以下是小编为您搜罗的全球顶尖大数据公司。
AD：2013云计算架构师峰会精彩课程曝光“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。
在大数据的帮助下，警察可以通过犯罪数据和社会信息来预测犯罪率，部分科学家通过遗传数据预测疾病的早期迹象。
可以说，现在整个行业都非常看好大数据。
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企业名称：IBM2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大数据分析平台。
InfoSphere大数据分析平台包括 BigInsights和Streams，二者互补，Biglnsights基于Hadoop，对大规模的静态数据进行分析，它提供多节点的分布式计算，可以随时增加节点，提升数据处理能力。
Streams 采用内存计算方式分析实时数据。
InfoSphere大数据分析平台还集成了数据仓库、数据库、数据集成、业务流程管理等组件。
企业名称：亚马逊对于云计算和大数据，亚马逊绝对具有先见之明，早在2009年就推出了亚马逊弹性MapReduce(Amazon Elastic MapReduce)，亚马逊对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，无论是中小型企业还是大型组织。
弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云(Amazon EC2)和亚马逊简单存储服务(Amazon S3)上。
这可是货真价实的云：面对数据密集型任务，比如互联网索引、数据挖掘、日志文件分析、机器学习、金融分析、科学模拟和生物信息学研究，用户需要多大容量，立即就能配置到多大容量。
微软HDInsight技术介绍
张强，首席技术顾问M D]KDQ#P L F U RV RI W F RP微软（中国）有限公司议题⏹为什么需要云端大数据⏹+',QV L JKW技术概览⏹0DF KL QH /HDU QL QJ介绍⏹动手实验企业大数据建设面临的挑战•技术挑战多种新技术的综合复杂应用技术架构的灵活性和扩展性大数据量下的性能挑战•管理挑战原有技术团队知识技能大数据项目是一个不断优化的过程，如何小步快跑？•成本挑战一次性资产大规模投入96 按需付费传统方法的极限点Apache Hadoop 简介实施Hadoop 所面临的挑战为何选择云中的Hadoop？议题⏹为什么需要云端大数据⏹+',QV L JKW技术概览⏹0DF KL QH /HDU QL QJ介绍⏹动手实验Hadoop 是一套多个项目组合的平台如何工作？首先，存储数据如何工作？ 其次，启动进程处理数据// Map Reduce function in JavaScript var map = function (key, value, context) { var words = value.split(/[^a-zA-Z]/); for (var i = 0; i < words.length; i++) { if (words[i] !== "") {context.write(words[i].toLowerCase(), 1);} }}; var reduce = function (key, values, context) { var sum = 0; while (values.hasNext()) { sum += parseInt(values.next()); } context.write(key, sum); };+DGRRS 存储'DW DQRGH V 分布式环境 容错机制• 每个数据块多份拷贝（缺省） • 拷贝数量可配置读一个文件并拆分成多个 0 的 数据块（大小可配置） 在集群中一个数据节点是一个服 务器+DGRRS 1DP HQRGH• 不存储数据块 • 持续记录数据块在其它节点（服务器）的位置+DGRRS < DU QKW W S KRU W RQZ RU NV FRP EO RJ L QW U RGXFL QJDSDFKH KDGRRS\DU Q0 DS5HGXFH 程序• 程序实现 ´ P DSµ和 ´ U HGXFHµ 任务的序列7Z L QNO HW ZL QNO H O L W W O H VW DU+ RZ ,Z RQGHU Z KDW\RX DU H8S DERYH W KH Z RU O G VR KL JK/L NH D GL DP RQG L QW KH VN\0 DS0 DSKRZ , Z RQGHU Z KDW \RX DU H0 DSXS DERYH W KH Z RU O G VR KL JK 0 DSO L NH D GL DP RQG L Q W KH VN\ • 并行处理海量数据能力 • 分解工作为独立的任务。
人工智能技术在自然语言处理中的应用实例
人工智能技术在自然语言处理中的应用实例近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，自然语言处理成为了人们关注的焦点之一。
自然语言处理是指计算机科学与人工智能领域中的一门技术，旨在使计算机能够理解、分析和处理人类自然语言的能力。
在这个领域中，人工智能技术的应用已经取得了令人瞩目的成就。
本文将介绍一些人工智能技术在自然语言处理中的应用实例。
首先，人工智能技术在机器翻译领域的应用已经取得了显著的进展。
传统的机器翻译方法往往依赖于人工规则和词典，效果不尽如人意。
而基于人工智能技术的机器翻译系统则能够通过学习大量的语料库，自动学习翻译规则和模式，从而实现更加准确和流畅的翻译。
例如，谷歌的神经机器翻译系统就是基于人工智能技术的一种创新应用，通过深度学习算法，该系统能够自动学习语言之间的映射关系，从而实现更加准确和自然的翻译效果。
其次，人工智能技术在文本分类和情感分析方面的应用也非常广泛。
文本分类是指将一段文本自动分类到预定义的类别中，而情感分析则是通过分析文本中的情感信息，判断文本的情感倾向。
这两个任务在很多领域都有重要的应用价值，例如舆情监测、市场调研等。
基于人工智能技术的文本分类和情感分析系统能够通过机器学习算法，自动学习文本的特征和模式，从而实现准确和高效的分类和分析。
例如，微软的情感分析API就是一种基于人工智能技术的情感分析系统，它可以自动分析文本中的情感信息，并给出相应的情感倾向。
此外，人工智能技术在智能问答系统中的应用也非常重要。
智能问答系统是指能够回答用户提出的自然语言问题的计算机系统。
传统的问答系统往往基于关键词匹配或者规则匹配的方式，效果有限。
而基于人工智能技术的智能问答系统则能够通过理解问题的语义和上下文信息，从大量的知识库中找到最合适的答案。
例如，IBM的Watson系统就是一种基于人工智能技术的智能问答系统，它能够通过自然语言处理和机器学习算法，从海量的结构化和非结构化数据中获取知识，并回答用户提出的问题。
机构数据可视化分析决策支持系统方案
机构数据可视化分析决策支持系统方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目意义 (2)1.3 系统目标 (3)第二章数据采集与清洗 (3)2.1 数据来源 (3)2.2 数据采集方法 (3)2.3 数据清洗流程 (4)第三章数据存储与管理 (4)3.1 数据存储方案 (4)3.1.1 存储架构设计 (4)3.1.2 存储技术选型 (5)3.2 数据管理策略 (5)3.2.1 数据清洗与预处理 (5)3.2.2 数据索引与查询优化 (5)3.2.3 数据监控与维护 (5)3.3 数据安全与隐私保护 (5)3.3.1 数据加密 (5)3.3.2 访问控制 (5)3.3.3 数据审计 (6)3.3.4 隐私保护 (6)第四章数据分析与挖掘 (6)4.1 分析方法选择 (6)4.2 数据挖掘算法 (6)4.3 结果评估与优化 (7)第五章可视化设计 (7)5.1 可视化原则 (7)5.2 可视化工具选型 (8)5.3 可视化界面设计 (8)第六章交互式分析 (9)6.1 交互式分析需求 (9)6.2 交互式分析实现 (9)6.3 用户操作指南 (10)6.3.1 数据筛选与排序 (10)6.3.2 多维度分析 (10)6.3.3 图表联动 (10)6.3.4 自定义报表 (10)6.3.5 实时数据更新 (10)6.3.6 数据挖掘与预测 (11)第七章决策支持模型 (11)7.1 决策支持模型构建 (11)7.1.1 模型构建原则 (11)7.1.2 模型构建方法 (11)7.2 模型评估与优化 (11)7.2.1 模型评估指标 (11)7.2.2 模型优化策略 (12)7.3 模型应用案例 (12)8.1 系统集成策略 (12)8.2 测试方法与流程 (13)8.3 测试结果分析 (13)第九章培训与推广 (14)9.1 培训对象与内容 (14)9.1.1 培训对象 (14)9.1.2 培训内容 (14)9.2 推广策略 (14)9.2.1 内部推广 (14)9.2.2 外部推广 (15)9.3 成果评估 (15)9.3.1 评估指标 (15)9.3.2 评估方法 (15)9.3.3 评估周期 (15)第十章项目总结与展望 (15)10.1 项目成果总结 (15)10.2 项目不足与改进 (16)10.3 未来发展展望 (17)第一章引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，机构作为国家治理的重要组成部分，面临着海量的数据资源。
有关大数据时代的数据存储与管理技术的应用实例
有关大数据时代的数据存储与管理技术的应用实例在大数据时代，数据存储与管理技术的应用至关重要。
随着数据量的不断增加，传统的数据存储与管理方式已无法满足当今的需求。
各种新的技术和方法被引入，以应对数据存储与管理方面的挑战。
本文将从深度和广度两个方面探讨数据存储与管理技术的应用实例，帮助读者更深入地理解大数据时代下的数据存储与管理技术。
1. 传统数据存储与管理技术的局限性传统的数据存储与管理技术，如关系型数据库、文件存储等存在着诸多局限性。
这些技术的存储容量和处理能力有限，难以应对海量数据的存储和处理需求。
传统技术在处理半结构化和非结构化数据方面表现不佳，难以满足多样化数据类型的存储和管理。
传统技术在数据安全性和实时性方面也存在一定的不足。
2. 大数据时代的数据存储与管理技术应用实例2.1 分布式存储技术分布式存储技术是大数据时代存储与管理的重要技术之一。
它将海量数据存储在多台服务器上，通过分布式算法进行数据的存储和管理。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是分布式存储技术的经典应用实例之一。
它通过将文件分块存储在多台服务器上，并提供容错性和高可靠性的数据存储解决方案。
2.2 NoSQL数据库NoSQL数据库是一类非关系型数据库，它在大数据时代的数据存储与管理中得到了广泛的应用。
与传统的关系型数据库相比，NoSQL数据库在处理大数据、半结构化和非结构化数据方面有着明显的优势。
以MongoDB为代表的文档型NoSQL数据库、以Redis为代表的键值型NoSQL数据库等，都在大数据时代展现了强大的数据存储与管理能力。
2.3 数据湖数据湖是一种存储海量原始数据的存储系统，它允许存储结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，为数据分析和挖掘提供了广阔的空间。
数据湖的建设需要一套完善的数据管理工具和策略，以保证数据的安全性、完整性和可用性。
亚马逊的S3和微软的Azure Data Lake等数据湖存储服务，为大数据时代的数据存储与管理提供了有力支持。
大数据带来的机遇与挑战论文
大数据带来的机遇与挑战论文•相关推荐大数据带来的机遇与挑战论文计算机、网络技术、云技术等的发展，数据信息的传输速度、数据的总量、数据的质量以及数据的种类等等都发生了巨大的变化，数据信息也呈现出了不同于传统数据信息的新的特点。
随着科学技术的进一步发展，我们迎来了大数据时代。
大数据时代下，人们比以往多了许多对于数据信息的热情，全球有四十六亿的移动电话用户，有二十亿都在用移动电话上互联网。
大数据时代的来临必然会对信息产生影响。
本文分为四大部分，第一、二部分是对大数据和大数据时代的简要分析;第三部分是大数据时代下，信息安全面临的机遇和挑战;第四部分是应对策略的分析。
大数据本身并不是一种产品，也不是一种新的技术，而是科学技术发展到今天在信息领域所出现的一种必然的现象。
大数据热潮的到来主要归功于互联网、云技术、物联网等科学技术网络的迅猛发展。
大数据(big data)中的“大”只是一个相对的概念，它不单单指信息量的巨大，还包括在数量、质量、传播速度、涉及的领域、种类等方面的特点。
下面，笔者将从大数据以及大数据时代的简介出发，进而分析大数据以及大数据时代的特点，由此挖掘出大数据对信息安全的机遇和挑战，并提出一些建设性的建议和意见。
1 大数据及其特点1.1 大数据的定义麦肯锡(全球知名的咨询公司)将大数据的概念确定为：无法用传统的数据处理软件对其内容进行抓取、处理、发送等的数据信息。
1.2 大数据的特点1.2.1 数据量(volumes)大大数据的数据量巨大，从传统的TB级别，跃升至PB级别。
1.2.2 数据种类(variety)繁多数据的来源通道多，互联网、云技术、物联网、平板电脑、手机、PC以及遍布世界每一个角落的客户端和传感器都是大数据的来源。
数据的格式和种类已经突破了以往传统的结构化的数据格式，呈现了半结构化的数据格式和非结构化的数据格式，。
例如：网络日志、通讯中的聊天记录、图片、视频、地理位置、军事侦察、医疗记录、摄影视频档案、天文学等信息。
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尽可能避免对多个小文件的附加操作，每个附加操作都将 创建新的Filestream文件。如果必须建议使用 varbinary(max) 在高负载的多线程系统中，可以考虑通过 OpenSqlFilestream或SqlFilestream API设置AllocationSize,减 少碎片 如果文件很大，避免使用T-SQL进行更新或附加，这样会 对tempdb有很大开销
SQL Server 能力及案例 文档存储技术发展趋势 案例讨论
提供全方位可扩展 的数据平台以满 足...
爆炸性产生的电子／ 数码数据的惊人数据 量 加速的全球化进程
关系型数据管理使 用的语法来管理...
支持统一、标准的 数据模型，例如...
...通过资源投入到...
在企业周边应用中产 生的新的数据类型
文档或多媒体数 据
机器边界
应用程序
1 写入 BLOB数据(图片) 2 返回BlobID
3
2
RBS 客户端类库 存储供应商类库
3 将BlobID 写入PhotoRef 字段
ClaimID 1 4390
ClaimDate 6/5/2007
PhotoRef <Binary(20)>
存储
SQL Server
600 500 400 Throughput (Mbps) 300 Varbinary 200 100 0 240 KB -100 480 KB 1 MB 2 MB 4 MB 8 MB Filesystem Win32 Access Gain (%)
Filestream Win32 (Filesystem) Access Filestream T-SQL
当读取FILESTREAM数据时考虑如下因素 如果仅需要读取初始的部分数据，可以使用substring函 数 如果读取整个文件，考虑使用Win32 API 当读取整个文件时，指定FILE_SEQUENTIAL_ONLY标志 程序中的缓存尽量设置为60KB的整数倍
使用文件组及分区进行负载均衡 NTFS优化 fsutil behavior set disable8dot3 1 Fsutil behavior set disablelastaccess 1 Format F:/FS:NTFS /A:64K RAID级别 磁盘接口
使用文件系统
Application 应用
BLOBs
专用的BLOB存储
Application 应用
BLOBs
BLOB存储数据库
Application 应用
BLOBs
DB
DB
DB
优势
• 存储成本最低（每GB） • 文件流(streaming)性能较高 • 备份、恢复单元较小
• 存储成本较低(大存储量场景) • 扩展性较佳
结构型和非结构型数 据集成日渐紧密 新一代应用需要使用 不同数据种类
抽象化的数据形态定 义 直接支持特种数据种 类 联邦(和祥扩展并发) 的数据管理
统一标准的存储平台支持所有数据类型、各式
简约、可扩展的管理模式 新数据形态成为标准实体 单一数据平台的应用，需要协调的数据存取
用户自定义数据 种类 关系型表
Filesystem Win32 Access Gain (%)
600
500
400 Throughput (Mbps) 300 200 100
Filestream Win32 (Filesystem) Access Filestream T-SQL
Varbinary
0
240 KB -100 -200 480 KB 1 MB 2 MB 4 MB 8 MB
Windows 文件系统 SQL Server 数据库
实体汇总
实体数据 访问
名单 BLOBs 文字
其他数据源
• • • •
支持BLOB的抽象编程接口 提供更多的‘服务’围绕非结构化数据，例如：搜索，分析 提供集成多种空间数据源的能力 提供结构化和非结构化数据的关联、集成
– 属性的提取/推广 – 灵活的架构 – 适用于非关系型数据的关系型操作
App Machine 应用服务机
用户请求
Database Machine 数据库服务机 服务
终端用户
例如：浏览器
应用
SQL Server
触发、 存储过程
存储接口
写Blob
写Blob 地址 Reference
应用端 接口
写Blob 取得Collection 信 息
清理
BLOB 存储
存储接口
返回地址Reference 写Blob
BLOB 存储
存储接口
7 读取BLOB
演 示
使用RBS实现对于FILESTREAM的负载均衡
孙巍 技术总监 北京中达金桥技术服务有限公司
远程BLOB存储技术与FILESTREM文件流技术的集成 由FILESTREM文件流存储节点组成的存储池可以迅速扩展（使用 经济实惠的PC服务器） RBS后端的FILESTREM文件流接口提供多线程、多通道的负载均 衡逻辑进行文档的读写 负载分配可以用户可以根据需要灵活调整 存储节点可转变为“只读”属性（存储历史数据，不接受新 档案） 可以迅速添加节点并重新设置负载均衡模式 智能备份／恢复功能可以避免历史性“只读”数据的重复备 份，显著降低备份需要的时间和空间 客户生产环境显示单线程文档写入可达到48M+/秒性能（限于 存储设备性能）
范例
专用的BLOB存储
BLOB存储数据库 Application 应用
BLOBs
集成的数据库+文件系统
Application 应用
BLOBs
Application 应用
BLOBs
DB
DB
DB
RBS - Remote Blob Storage
SQL BLOB
FILESTREAM BLOB Storage
900 800 700 Throughput (Mbps) 600 Filestream T-SQL Filestream Win32 (Filesystem) Access
500
400 300 200 100 0 240 KB 480 KB 1 MB 2 MB 4 MB 8 MB Varbinary
集成的数据库+文件系统
Application 应用
BLOBs
DB
非结构数据直接储存于文件系统(使用 NTFS文件系统) VARBINARY(MAX) 数据类型上注明存储 属性即可开启文件流存储功能 丰富的双重编程模式 T-SQL语句(数据库语法)编程 Win32文件系统I/O编程接口支持数 据库事务属性 BLOBs 大小上限= 文件系统大小 与SQL Server集成数据库管理，例如： 备份、恢复... 与SQL Server数据库安全管理集成
SQL DB
客户应用程序
SQL RBS API SQL FS lib IBM lib Centera lib Net App lib
供应商接口
SQL Server IBM Centera NetApp
RBS 服务 • 创建 • 读取 • 垃圾收集 • 删除
客户应用程序可以支持多种不同的Blob存储机制或设备 供应商将提供相应的接口类库
App Machine 应用服务机
Database Machine 数据库服务机
2 请求BLOB 标识 ３ 应用读取 BLOB标识
终端用户
1 用户请求 10 用户读取 BLOB
例如：浏览器
应用
SQL Server
触发、 存储过程
9 应用读取BLOB
4 请求BLOB (标识)
应用端 接口
8 读取BLOB 5 请求BLOB (标识) 6 请求BLOB(标识)
降低BLOB存储成本 降低数据库工作负载，提高系统扩展性 标准应用端借口可使用不同存储 使用经济的普通服务器完成复杂的存储和工 作流要求
文件系统
SQL BLOBs
RBS技术
FILESTREAM 文件流
文档流性能
Depends on external store
Depends on external store
SharePoint 企业 查询门户
其他 数据源 数据源1来自应用特定 查询FAST
SQL Server
数据源2
数据源3
通过实体架构实现对实体的直接搜索查询 针对多数据源的联合并发搜索查询 与 Microsoft Office SharePoint Server 和 FAST 的集成
点将流量数 据，例如; Web 日志 金融数据， 例如：股票 交易记录
Filestream
Select file from documents where docId=1
Varbinary(max)
Select file from documents where docId=1
[DllImport("sqlncli10.dll", SetLastError = true, CharSet = CharSet.Unicode)] static extern SafeFileHandle OpenSqlFilestream( string FilestreamPath, UInt32 DesiredAccess, UInt32 OpenOptions, byte[] FilestreamTransactionContext, UInt32 FilestreamTransactionContextLength, Int64 AllocationSize);
SqlTransaction transaction = sqlConnection.BeginTransactio("mainTranaction"); sqlCommand.Transaction = transactio; mandText ="SELECT GET_FILESTREAM_TRANSACTION_CONTEXT()"; Object obj = sqlCommand.ExecuteScalar(); byte[] txContext = (byte[])obj; SafeFileHandle handle = OpenSqlFilestream(filePath,DESIRED_ACCESS_READWRITE, SQL_FILESTREAM_OPEN_NO_FLAGS,txContext,(UInt32)txContext.L ength,0); byte []buffer = new byte[512]; FileStream fileStream = new FileStream(handle,FileAccess.ReadWrite,buffer.Length, false);