PB级大数据存储与分析解析
大数据存储与检索
大数据的定义与特征
1.2大数据特征
（5）真实性 Veracity 表示数据的真实性。数据真实性是一个在讨论大数据时常常被忽略的属性， 但是它与其他的属性同样重要。采集到的大数据并不能保证完全、真实、准确，可能存 在着错误的数据、甚至是伪造的数据，而大数据分析高度依赖数据的真实性，越真实的 数据，就越有助于分析出准确的结果。
（4）边缘计算：随着物联网的发展，企业收集数据的方式逐渐转向设备端，边 缘计算相较于云计算更加靠近数据源头，这样可以有效降低数据传输处理到反馈的迟延， 同时具有显著的大数据收集与处理能力。
（5）人工智能：随着机器学习与人工智能（AI）的崛起，越来越多与人们生活日 常息息相关的大数据被输送到 AI 模型中，进一步提升了 AI 系统的智能化决策水平， 以便更好地为人类服务。
大数据存储与检索
CONTENTS
目
录
01
大数据的定义与特征
02
大数据存储
03
大数据检索
04
应用实例
05
本章小结
01
PART
大数据的定义与特征
1.1大数据定义
大数据（Big Data）是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量 且多样化的交易数据、交互数据与传感数据，其规模往往达到 PB（1024TB）级。
1.2大数据特征
（2）数据类型 Variety 表示数据类型繁多。传统的数据类型一般较为单一，且或多或少是同构的， 即结构化的数据，这种特点使它更易于管理。但在大数据中，数据来源各异，因而形式 各异。大数据主要来源于互联网，包含多种数据类型，例如各种音频和视频文件、网络 日志、地理位置信息等。 大数据大多为半结构化，甚至完全非结构化的数据类型。这类数据毫无特征可言， 给大数据的存储和检索带来极大的挑战。
《PB级多源异构大数据平台构建和数据开放及规模化运营系列标准》
种 数据 的格 式、语义 、加工周期等 ，并规范 了基 于元数
据 的数 据质 量追 溯机 制。
用合 作。
８０
企 业 动态 Ｂｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ Ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｓ
Ｐ Ｂ 级 多 源异构 大 数 据平 台构 建和 数 据 开放 及规 模化 运 营 系列 标 准 获２ ０ １ ６ 年 中国通信标 准化协会科学技术奖 二等奖
主要完成单位 ：中国联合网络通信集 团有 限公司
主要完成人 ：魏进武 、张云 勇、范济安 、李卫 、王志 山、靳淑娴 、裴小燕 、霍玉嵩 、顾霞 、陈 勇
据建模 以及数据结果安全输 出的大数据纵 向服务框架 。 ２ ） 在流程方面 ，规范 了大 数据平台能力开放 ，数据 采集到运营 的管理 、业务 两类流程的协 同和穿透 ，形成 了大数据开放 的运营体 系与业务开展 的标准化流程 。 ３ ） 在数据方面 ，覆盖运营商全 网５ 种数据 ，规范 了５
据 平 台 的功 能 体 系 和技 术 架 构 ，构 建 了 从 资 源 供 给 到 数
４社会效 益 １ ） 公 共 治理 ：服 务于 国家 统计 局 、公安 、政 府应 急 、国家旅游局等８ 个 以上部委办 。 ２ ） 便民服务 ：环沈 阳经济 圈出行易、乘车易 以及停 车 、出行等服务 。 ３ ） 对外推广 ：入选 “ 大 数据 治国理政案例” ，获得 Ｔ ＭＦ “ 以客户 为中心”卓越奖 ；在第 二、第三届世界 互 联 网 大会 上 发布 １ ５ 项沃 指数 产 品和多项 行业大 数据应
４ ） 在开放服务 方面 ，规范了云化大数据平 台内部各 个 关键 模块 之间以及平台与外部系统之 间的接 口，规范 了数据 开放服务和交付 ，促进跨行业数据 的融合开放 ， 带 动产业发展新型业务形态。 ２具体成果 该项 目累计 输 出行业 标准 （ 含 立项 及报 告） ４ ５ 项， 主导 完成 国际 建 议 １ １ 项 ， 附加 知 识 产权 包 括 受 理 发 明专 利 １ ０ ８ 项（ 其 中１ ５ 项 已授 权 ） ，授权 软件 著作 权３ ８ 项 ，出版 专著４ 部 ，发表 论文４ １ 篇 ，并将落地成果 推向 Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ 、Ｏｐ ｅ ｎ ｔ ａ ｃ ｋ 等开源社 区。 ３经济效益 １ ） 收入 贡献 ：对企业 内部实现 了精准 营销、存量经 营、数据合作等 ，辅助拉动主营业务 的营收。 ２ ） 成本节约 ：实现 了基础资源环 境的 自动化部署能
中医药大数据发展面临的主要问题分析
190中西医结合心血管病杂志Cardiovascular Disease Journal of integrated traditionalChinese and Western Medicine2018 年 5月 A 第 6 卷第 13 期May. A 2018 V ol. 6 No. 13中医药大数据发展面临的主要问题分析赵振营（河南中医药大学网络信息中心，河南郑州 450001）【关键词】中医药大数据发展；问题；分析【中图分类号】R-1 【文献标识码】B 【文章编号】ISSN.2095.6681.2018.05.13.190.02中医药是我国独特的卫生资源、具有原创优势的科技资源，激活中医药数据资源，“让数据发声”，进一步诠释和发扬中医学整体观、辨证施治、治未病等核心思想，对整个医学模式、医学体系的转变带来深远影响[1]。
卫计委副主任王国强专门指出“用数据揭示出中医个体化辨证论治背后的科学规律。
通过数据挖掘和寻找规律，进一步提升、发挥中医药疗效”。
现阶段，从大数据技术在社会各领域的渗透情况来看，中医医疗与大数据技术的融合实现了中医药数据库的构建，然而，在发展过程中却依然存在着安全性、技术性等多方面的不足，因此，针对大数据技术在中医药领域应用的诸多障碍，本文对中医药大数据发展面临的主要问题进行了梳理和分析[2]。
1数据标准问题行业标准规范体系不健全是我国中医药信息化建设中存在的老问题，应当说已经引起业内的广泛重视。
虽然近几年，卫生信息标准化工作无论是对方法学的认识还是标准的制定都有所发展，但总体上，医疗信息标准化工作仍处在学习和模仿阶段。
在中华医院管理学会信息管理专业委员会的数据信息化状况调查中，发现在医院信息化建设主要障碍因素中缺乏医疗信息化标准排在第5位，因此各科室要规范化使用专业术语，要把各科室诊疗的病人的症状描述，和处方药物的各类名称，建立规范化术语使用标准，避免不同医院不同的医生因术语不规范导致错误的信息录入，促进信息化标准化共享，所以对医院各科室的医疗数据实行标准化统一是非常复杂的一项技术工程，要向对政策意识的培养的方向发展2数据汇集问题医疗机构是中医大数据的重要来源，从全国范围看，政府部门对大数据技术的应用给与了充分肯定，根据目前调查的结果来看，基于大数据技术的现代医疗系统已经在全国72%的医疗机构得到了推广，相关基础设施建设的不断完善，这为医疗系统网络的建立奠定了坚实的基础。
大数据是什么大数据有哪几类
大数据是什么大数据有哪几类在当今这个数字化的时代，“大数据”这个词频繁地出现在我们的生活中。
但对于很多人来说，大数据似乎是一个神秘而又复杂的概念。
那么，大数据究竟是什么？它又可以分为哪几类呢？简单来说，大数据就是指规模极其庞大、复杂到无法用传统的数据处理方式在合理时间内进行捕捉、管理和处理的数据集合。
这些数据的规模通常是 PB 级（1PB ＝ 1024TB）甚至更大。
而且，大数据不仅仅是数据量大，还具有数据类型多样、处理速度快、价值密度低等特点。
想象一下，我们在互联网上的每一次搜索、每一次购物、每一次社交互动，都会产生大量的数据。
这些数据包括文字、图片、音频、视频等等，类型繁多。
同时，这些数据产生的速度非常快，需要在极短的时间内进行处理和分析，才能从中提取出有价值的信息。
然而，由于数据量太大，其中真正有价值的信息可能只占很小的一部分，这就导致了大数据的价值密度相对较低。
大数据的出现，给我们的生活和工作带来了巨大的影响。
它让企业能够更加精准地了解消费者的需求，从而提供更个性化的产品和服务；它帮助政府更好地制定政策，提高公共服务的质量和效率；它也推动了科学研究的发展，让科学家能够处理和分析海量的数据，发现新的规律和知识。
接下来，让我们来了解一下大数据的分类。
首先是结构化数据。
这是一种具有明确格式和结构的数据，比如数据库中的表格数据。
它通常以行和列的形式组织，每一行代表一个记录，每一列代表一个字段，具有高度的规范性和一致性。
这类数据易于存储、查询和分析，是企业和组织中最常见的数据类型之一。
其次是非结构化数据。
与结构化数据相反，非结构化数据没有固定的结构和格式。
它包括文本、图像、音频、视频等。
例如，一篇博客文章、一张照片、一段音乐、一个视频文件都属于非结构化数据。
这类数据占大数据总量的很大一部分，但其处理和分析相对复杂，需要使用特殊的技术和工具。
然后是半结构化数据。
它介于结构化数据和非结构化数据之间，具有一定的结构，但不如结构化数据那么严格。
《大数据导论》简答题与答案
《大数据导论》简答题与答案1.人类社会的数据产生方式经历了哪些阶段？简述各阶段的特点。
人类历史上从未有哪个时代和今天一样产生如此海量的数据，人类社会的数据产生方式大致经历了3个阶段：运营式系统、用户原创内容阶段、感知式系统阶段。
（1）运营式系统：数据库的出现使得数据管理的复杂度大大降低，实际中数据库大都为运营系统所采用，作为运营系统的数据管理子系统，如超市的销售记录系统、银行的交易记录系统、医院病人的医疗记录等。
人类社会数据量第一次大的飞跃正是建立在运营式系统广泛使用数据库开始，这些数据规范、有秩序、强调数据的一致性，且这些数据的产生方式是被动的。
（2）用户原创内容阶段：互联网的诞生促使人类社会数据量出现第二次大的飞跃，但真正的数据爆发产生于Web2.0时代，其重要标志就是用户原创内容。
以博客、微博为代表的新型社交网络的出现和快速发展，使得用户产生数据的意愿更加强烈；新型移动设备出现，易携带、全天候接入网络的移动设备使得人员在网上发现自己意见的途径更为便捷数据结构复杂，无秩序，不强调数据的一致性或只强调弱一致性，这些数据的产生方式是主动的。
（3）感知式系统：人类社会数据量第三次大的飞跃最终导致了大数据的产生，这次飞跃的根本原因在于感知式系统的广泛使用。
微小带着处理功能的传感器设备广泛布置于社会的各个角落，通过这些设备对整个社会的运转进行监控，这些设备会源源不断地产生新数据，这些数据的产生方式是自动的，数据呈现多源异构、分布广泛、动态演化等。
简单来说，数据产生经历了被动、主动和自动三个阶段，这些被动、主动和自动的数据共同构成了大数据的数据来源。
2. 大数据处理的关键技术都有哪些？并做简要描述。
大数据处理的关键技术主要包括：数据采集和预处理、数据存储、数据计算处理、数据分析和挖掘、数据可视化展示等。
1).数据采集，又称数据获取，是大数据生命周期的第一个环节，通过RFID射频识别技术、传感器、交互型社交网络以及移动互联网等方式获得的各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
大数据分析技术研究报告
大数据分析技术研究报告在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织的重要资产，而大数据分析技术则是挖掘这些资产价值的关键手段。
大数据分析技术能够帮助我们从海量、复杂的数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持。
本文将对大数据分析技术进行深入探讨。
一、大数据分析技术的定义与特点大数据分析技术是指对规模巨大、类型多样、处理速度快、价值密度低的数据进行收集、存储、管理和分析的一系列技术和方法。
其主要特点包括以下几个方面：1、数据量大大数据的规模通常达到 PB 级甚至 EB 级，远远超过传统数据处理技术所能应对的范围。
2、数据类型多样包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
3、处理速度快要求能够在短时间内对大量数据进行快速处理和分析，以满足实时决策的需求。
4、价值密度低在海量数据中，有价值的信息往往只占很小的比例，需要通过有效的分析方法来提取。
二、大数据分析技术的关键技术1、数据采集与预处理数据采集是获取数据的过程，包括从各种数据源（如传感器、网络爬虫、数据库等）收集数据。
预处理则是对采集到的数据进行清洗、转换、集成等操作，以确保数据的质量和一致性。
2、数据存储为了存储大规模的数据，通常采用分布式文件系统（如 HDFS）和分布式数据库（如 HBase、Cassandra 等）。
3、数据处理框架常见的数据处理框架有 MapReduce、Spark 等。
MapReduce 是一种分布式计算框架，适用于大规模数据的批处理；Spark 则具有更高的性能和更丰富的功能，支持批处理、流处理和交互式查询。
4、数据分析算法包括分类算法（如决策树、朴素贝叶斯）、聚类算法（如KMeans、层次聚类）、关联规则挖掘算法（如 Apriori 算法）等。
5、数据可视化将分析结果以直观、易懂的图表形式展示出来，帮助用户更好地理解数据和发现规律。
odps 创建transactional表
【主题】：ODPS 创建Transactional表【内容】：一、ODPS概述ODPS（MaxCompute）是阿里云提供的一站式大数据处理解决方案，支持PB级数据的存储和分析。
ODPS具有高可用、高稳定性、高性能以及强大的数据处理能力，广泛应用于企业数据仓库、日志分析、推荐系统等大数据场景。
二、Transactional表简介Transactional表是ODPS提供的一种数据表类型，它具有ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务特性。
在Transactional表上，用户可以进行大规模数据的增删改查操作，并保证数据的一致性和完整性。
三、创建Transactional表的步骤1. 创建表在ODPS中，创建Transactional表需要按照以下步骤进行：（1）使用CREATE TABLE语句创建表，并在语句末尾添加“ tblproperties ('transactional'='true');”，以指定该表为Transactional表。
例如：```sqlCREATE TABLE if not exists test_table (id STRING,name STRING) PARTITIONED BY (dt STRING)TBLPROPERTIES ('transactional'='true');```在创建表时，需要指定表的字段和分区字段，并在TBLPROPERTIES 中添加'transactional'='true'以标识该表为Transactional表。
2. 设置表属性在创建Transactional表之后，还可以对表的其他属性进行设置，例如设置表的存储格式、分区信息等。
例如：```sqlALTER TABLE test_table SET TBLPROPERTIES ('COMMENT'='This is a transactional table');```在此示例中，使用ALTER TABLE语句对test_table表的COMMENT 属性进行设置。
【全文】政务大数据平台建设方案
1数据 汇聚
3服务赋能
2技术 驱动
X市政务大数据能力与资源平台
构建PB级大数据采集、存储、计算、处理、挖掘、分析与应用能力
全面汇聚数据形成数据资源
数据处理治理形成数据资产
建设主专题库建立数据应用
构建数据服务数据应用共享
数据可视展示保护数据安全
政务服务
经济发展
民生保障
社会治理
公共安全
各级政务数据
公共事业数据
法人基础主题
证件
六大主题域建设
多个法人类型
机关
事业单位
企业
……
构建市民电子身份证
健康码
社保卡
医保卡
身份证
公交卡
……
面向应急管理常态与非常态业务需求，按照不同事件专题应用的需求重新整合形成应急专题库。提供事件周边应急资源的分析功能，包括医院床位数、应急物资、避难场所等，便于市领导对现场进行应急指挥，全面提高X市的应急处置能力与水平。
按省、市两级加快推进智慧城市与数字政府的建设要求，结合当前政务大数据平台建设现状，抓住政务大数据应用的痛点，以云计算、大数据、物联网、区块链、人工智能等技术为支撑，推进X市政务大数据能力与资源平台建设。为推动X市的数字化转型，为构建城市大脑，建设智慧X市提供全方面、智能化的数据支撑，助力X市建立服务高效、治理精准，决策科学的新型政府运行模式，全面提升政府运行效能。
物联设备数据
行业数据
互联网数据…
智慧X市·城市大脑
数据检索
数据计算
决策依据
洞察&建议
数据统计、业务分析、风险预警、智能服务、辅助决策 & 兑现数据价值、赋能政务处理、提升治理水平、推动社会发展
善政
大数据存储单位介绍（TB、PB、EB、ZB、YB有多大）
⼤数据存储单位介绍（TB、PB、EB、ZB、YB有多⼤）“⼤数据”作为时下最⽕热的IT⾏业的词汇，随之数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕⼤数量的商业价值的利⽤逐渐成为⾏业⼈⼠争相追捧的利润焦点。
笔者愚钝，⼤数据有多⼤，⼀直没有清晰的概念，故此简单的科普研究，分享⾄此： 最⼩的基本单位是Byte应该没多少⼈不知道吧，下⾯先按顺序给出所有单位：Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、DB、NB我只知道前五个，估计⼤多数⼈都知道吧，按照进率1024（2的⼗次⽅）计算：1Byte = 8 Bit1 KB = 1,024 Bytes 1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,073,741,824 KB = 1,099,511,627,776 Bytes1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes1 ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes1 YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes在计算的时候，发现XP⾃带的计算器根本没办法算了，不得⼜重下了个能算的计算器。
光看这些数字估计你没什么感觉，那现在就算点好想象的吧，下⾯拿NB为例在现阶段的TB时代，1TB的硬盘的标准重量是670g1NB＝2的60次⽅TB＝1152921504606846976TB＝1152921504606846976个1TB硬盘总重量约为77245740809万吨⽬前运载量为56万吨的诺克耐维斯号巨型海轮也就是说储存1NB的数据的硬盘要诺克耐维斯号最少来回拉 1 379 388 229 次约14亿次才能将这些数据运到地点，估计1000个诺克耐维斯号都要报销。
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究一、GeoEast云平台架构概述GeoEast云平台是一个基于PB级地震数据的大数据存储和处理平台，其架构设计主要包括数据存储层、数据管理层、数据计算层和应用服务层。
数据存储层主要用于存储PB级地震数据，包括地震波形数据、地震事件目录、地震模拟数据等；数据管理层主要用于管理地震数据的元数据信息和数据访问权限；数据计算层主要用于地震数据的并行计算和数据挖掘分析；应用服务层主要用于提供地震科研和应用服务的接口和功能。
二、数据存储层设计在PB级地震数据存储方面，GeoEast采用分布式文件系统和分布式数据库存储技术，以实现高性能的数据存储和访问。
分布式文件系统采用HDFS（Hadoop Distributed File System）技术，用于存储地震波形数据和地震模拟数据；分布式数据库存储采用HBase和Cassandra等技术，用于存储地震事件目录和元数据信息。
通过这样的设计，可以实现PB 级地震数据的高效存储和管理。
三、数据管理层设计在数据管理层，GeoEast采用了数据管理系统和权限控制系统，用于管理地震数据的元数据信息和访问权限。
数据管理系统主要包括数据目录、数据标引和数据质量控制等功能，用于提供地震数据的元数据信息和数据访问接口；权限控制系统主要包括用户认证、数据权限控制和数据安全保护等功能，用于保障地震数据的安全和隐私。
四、数据计算层设计在数据计算层，GeoEast采用了大规模并行计算和数据挖掘分析技术，用于实现PB级地震数据的高性能计算和科学分析。
大规模并行计算采用了Hadoop和Spark等技术，用于实现地震数据的高效处理和计算；数据挖掘分析采用了机器学习和深度学习技术，用于挖掘地震数据的规律和事件。
五、应用服务层设计在应用服务层，GeoEast提供了地震科研和应用服务的接口和功能，包括地震数据查询、地震模拟分析、地震预警系统等。
通过这样的设计，可以为地震科研人员和应用开发者提供丰富的地震数据和工具，实现地震科研和应用服务的智能化和便捷化。
浅谈不动产登记大数据分析与应用
浅谈不动产登记大数据分析与应用近年来，我国的不动产行业有了很大进展，不动产登记工作也越来越受到重视。
实现不动产登记权籍调查、数据质检、登记业务于一体的不动产登记基础信息平台和大数据平台，是响应国家大政方针政策，贯彻落实不动产登记便民服务、“互联网+不动产登记”、压缩不动产登记办理时限、实现不动产登记大数据互通共享等一系列的指导文件精神，是推进不动产登记实现便民利企、最多跑一次，“让信息多跑路、让群众少跑腿”的有效措施，从而进一步提升不动产登记服务水平，增加老百姓的获得感，营造良好的营商环境。
标签：大数据;信息平台;信息共享;分析;应用不动产登记中心的主要作用是将不动产的信息进行收集和储存，包括不动产的建造信息以及不动产管理内容，将不动产登记管理有关的文件和数据进行信息资源整合。
随着我国《不动产登记条例》的颁布，我国不动产档案工作顺利展开，但在开展工作过程中存在信息资源量较多，整合较困难的问题。
因此，我国不动产登记管理过程中，首选需要解决的问题是如何是实现不动产档案信息资源的有效整合和优化。
1 现状分析不动产登记是一个古老而不可或缺的制度。
由于具体国情、历史传统、文化习俗和社会经济条件各方面的差异性，在不动产法律制度建设过程中，世界各国都在不断地修改完善。
目前，世界上有3种比较典型的登记模式：以德国为代表的权利登记模式，以法国为代表的契约登记模式和以澳大利亞为代表的托伦斯登记模式。
根据我国有关规定，各级不动产登记机构的登记信息应纳入统一的不动产登记信息管理基础平台，确保国家、省、市、县四级登记信息的实时共享。
各级不动产部门围绕各地业务类型、数据现状等特点，开发了以数据众多的业务系统。
而建设省级不动产大数据管理基础平台既可以掌握监控全省所辖区县全部数据，突破数据在单一的系统内流动的现状，实现从一个系统内流动到横、纵向相关部门间信息共享，实现数据应用价值最大化。
不动产数据包括土地、房屋、草原、林地、海域、农村土地承包经营权等，主要包括不动产登记的空间信息及其权属信息。
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究一、研究背景地震是世界各国面临的一项重大自然灾害，其对人民生命财产安全产生严重威胁。
地震监测技术的不断发展为地震预警提供了更多的数据支持，同时也为相关科研人员提供了更多的研究素材。
由于地震监测数据的规模庞大，传统的地震监测与预警系统已经无法满足数据处理和分析的能力，急需一种新型的地震监测与预警系统，能够利用大数据和云计算等技术，实现地震数据的快速处理与高效利用。
二、研究内容1. 架构设计GeoEast云平台的架构设计需要满足海量地震监测数据的存储、处理和分析的需求。
其需要具备数据的高可靠性和高可用性，能够实现地震数据的快速存储和高效检索，满足地震科研人员对数据的各种需求。
GeoEast云平台需要具备较强的计算能力，能够实现对地震数据的快速处理和分析，为地震监测预警提供更多的技术支持。
2. 数据存储3. 数据处理GeoEast云平台需要具备较强的数据处理能力，能够实现对PB级地震数据的快速处理和分析。
其需要建立起一套完整的地震数据处理系统，包括数据的清洗、过滤、整理和分析等功能，为地震科研人员提供更多的研究素材。
4. 系统集成GeoEast云平台需要建立起一套完整的地震监测与预警系统，整合地震监测数据、地震监测设备和地震预警模型等资源，为地震监测预警提供更多的技术支持。
其需要实现地震数据的实时采集和实时处理，为地震监测预警提供更及时的数据支持。
三、技术路线基于PB级地震数据的存储技术是GeoEast云平台的重要技术支持。
其需要建立起一套结构化存储和非结构化存储相结合的数据存储体系，满足地震监测数据的高效存储和管理需求。
3. 云计算技术GeoEast云平台需要充分利用云计算技术实现地震数据的快速处理和高效利用。
其需要建立起一套高可用性、高可靠性和高性能的云计算环境，满足地震监测数据的快速处理和分析需求。
四、应用前景GeoEast云平台的研究成果将在地震监测与预警领域得到广泛的应用。
大数据处理与存储技术
大数据处理与存储技术随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
随之而来的问题是如何高效地处理和存储这些庞大的数据量。
本文将介绍大数据处理与存储技术的一些主要方向和方法。
一、分布式文件系统分布式文件系统是大数据处理和存储中常用的一种技术。
它能够将大文件切分成多个小文件并保存在不同的物理节点上，以实现数据的高可靠性和高并发性。
其中，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是应用最为广泛的一种分布式文件系统，它能够有效地处理PB级以上的数据量。
二、NoSQL数据库NoSQL数据库是另一种常见的大数据处理和存储技术。
相比传统的关系型数据库，NoSQL数据库具有更高的可扩展性和灵活性。
它们能够应对大数据量、高并发、复杂查询等各种挑战。
目前最流行的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra和Redis等。
三、列式存储传统的关系型数据库采用行式存储结构，而列式存储则是一种更适合大数据量的存储方式。
列式存储将每一列的数据连续存放，这样可以提高查询效率和压缩比。
HBase是基于列式存储的一种分布式数据库，它能够满足大数据存储和处理的需求。
四、内存计算随着硬件技术的进步，内存价格逐渐下降，内存计算成为大数据处理的一个重要方向。
相比磁盘存储，内存存储的读写速度更快，能够显著提高数据处理和分析的效率。
目前，Spark是最受欢迎的内存计算框架，它支持多种数据源和计算模型，并提供了丰富的API和工具。
五、图计算图计算是一种特殊的大数据处理方法，它主要用于处理具有复杂关系和结构的数据。
图计算可以帮助发现数据之间的隐藏模式和关联关系，是社交网络分析、推荐系统等领域的重要工具。
目前，常用的图计算框架包括GraphX和Giraph等。
六、深度学习深度学习是人工智能领域的前沿技术，也被广泛应用于大数据处理和分析。
通过构建深层神经网络模型，深度学习能够从海量数据中挖掘出有价值的信息和模式。
TensorFlow和PyTorch是当前最受欢迎的深度学习框架，它们提供了丰富的API和算法库。
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PB级大数据存储与分析解析部门： xxx时间： xxx制作人：xxx整理范文，仅供参考，可下载自行修改PB级大数据存储技术与分析技术解读2018年12月2日目录一、PB级大数据存储技术解读2二、大数据分析系统应规避的问题5三、剖析Hadoop和大数据的七误解8四、6个优秀的开源文件系统助力大数据分析13五、大数据与关系型数据库是否水火不容？NO (17)六、大数据探讨：如何整理1700亿条Twitter发布信息？21七、畅谈阿里巴巴的大数据梦26八、Twitter利用Storm系统处理实时大数据35一、PB级大数据存储技术解读对于存储管理人员来说，大数据应该分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是——大数据存储是用于大数据分析的。
然而，到目前为止这是两种截然不同的计算机技术领域。
本文就重点解读一下PB级大数据存储技术，希望对您有所帮助。
b5E2RGbCAP越来越多的存储产品都在融入大数据的概念和功能，并使之成为产品的一大卖点。
但对于从事存储管理的专业人员来说，对“大数据”在具体应用场景中的特点和区别有所了解。
p1EanqFDPw大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。
DXDiTa9E3d在快速变化的技术趋势中有两个特点需要存储管理人员重视起来。
第一，大数据分析流程和传统的数据仓库的方式完全不同，其已经变成了业务部门级别和数据中心级别的关键应用。
这也是存储管理员的切入点。
随着基础平台(分布式计算或其它架构>变得业务关键化，用户群较以往更加地依赖这一平台，这也使得其成为企业安全性、数据保护和数据管理策略的关键课题。
RTCrpUDGiT第二，通常用于数据分析平台的分布式计算平台内的存储不是你以往面对的网络附加存储(NAS>和存储区域网络(SAN>——其通常是内置的直连存储(NAS>以及组成集群的分布式计算节点。
这使得管理大数据变得更为复杂，因为你无法像以前那样对这些数据部署安全、保护和保存流程。
然而，执行这些流程策略的必要性被集成在管理分布式计算集群之中，并且改变了计算和存储层交互的方式。
5PCzVD7HxA大数据分析和传统的数据仓库的不同大数据分析中包含了各种快速成长中的技术。
因此，简单用某一种技术尝试对其定义，比如分布式计算，会比较困难。
不过，这些定义大数据分析的通用性技术可以用如下特征阐述：jLBHrnAILg对于传统数据仓库处理流程效率和扩展性方面限制的感知。
将数据，不论是结构化还是非结构化数据从多个数据源汇聚的能力。
以及认识到数据的及时性是扩展非结构化数据源的关键，其中包括移动设备，RFID，网络和不断增长的自动化感知技术。
xHAQX74J0X传统的数据仓库系统通常从现有的关系型数据库中抓取数据。
然而，据估计超过80%的企业数据是非结构化的，即无法关系型数据库管理系统(RDBMS>，比如DB2和Oracle完成的数据。
一般而言，处于此次讨论的目的，非结构化数据可以看成所有无法简单转化到结构化关系型数据库中的所有数据。
而企业现在希望从这些非结构化数据类型中抽取有价值的信息，包括：LDAYtRyKfE•邮件和其它形式的电子通讯记录•网站上的资料，包括点击量和社交媒体相关的内容•数字视频和音频•设备产生的数据(RFID，GPS，传感器产生的数据，日志文件等>以及物联网在大数据分析的情况下，查看远多于RDBMS的数据类型十分必要——这代表了各种重要的新信息源。
并且随着每年非结构化数据存储总量较结构化数据增长率高出10到50倍，从业务角度看这些数据也变得更为重要。
Zzz6ZB2Ltk 更重要的数据需要更专业的人员进行分析。
但传统的数据仓库技术对海量非结构化数据的处理根本无法满足大数据的需求。
所以，存储管理人员也应该更快的跟随技术潮流，更新自己的技术和知识结构，提高自己对大数据的管理和分析能力。
dvzfvkwMI1二、大数据分析系统应规避的问题随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。
越来越多的企业涉足到大数据，但是大数据没有想象中的那么简单，所有大数据的属性，包括数量，速度，多样性等反映了数据库不断增长的复杂性。
本文从安装、搭建等方面展示了大数据分析系统的应该规避的系列问题。
rqyn14ZNXI大数据分析前期要做的事其实，每一个数据都有一个ETL，就是抽取、转化，然后去加载，包括做数据的清洗。
如果数据大批量进来的话，有些数据可能是有问题的，马先生举了个例子：比如说，好多地址会写得比较模糊，如果要搜索北京这个词的时候，数据仓库里可能只有一个京字，这些都要统一整理成一个，比如说北京，这样后面分析就会简单，比如山东，有人会输入“鲁”字来进行搜索，而不是山东，这就需要在大数据分析前期做好数据清理工作，做规范化，这样后面的数据分析起来就方便很多。
EmxvxOtOco搭建大数据分析系统的注意事项在搭建大数据分析系统时，有哪些需要注意的事项？马老师提到：首先要弄明白你所在企业需要什么样的数据，或者你想得到什么价值，想明白了再去做。
因为做数据不像做别的东西，一定明确知道要知道你要干什么，不然这个系统搭的时候会有很多困难，不知道该怎么搭，不知道用什么技术，也不知道数据进去是否在浪费。
而目前的情况是：很多企业可能会先把架构搭出来，实际上这数据每天在算，但是不知道这数据带来什么价值，所以更多是一个业务驱动的。
再举个例子：比如说中国移动就想挖一挖，到底是哪一个用户老欠费，哪一个用户用得多，用的多的就给他优惠多一点……如果他有这个需求，你再把这个需求下转给下面的人，按照这个需求去开发；SixE2yXPq5其次，需要选择适当的技术。
比如说你一台机器够用的，不要用两台机器，能够进来报表就不要用交互报表，因为那个都是有技术成本的，并且上线的速度会慢很多。
所以建议任何一个企业在搭建数据分析以前，要特别清晰地知道其搭建的需求和目的，选择什么方案，搭它来解决什么问题，针对需求你去做一个数据分析；6ewMyirQFL再次，在没有时时性要求时，你不要自作主张，向老大提这个。
因为大公司的批量已经做得非常完美了，可能批量已经带来35%的收入增加了，他要再做时时，再增加5%，而你现在什么都没有。
如果说先要做时时，或者先要全部搞出来的话，可能要先一步一部把35%做好，把那个批量先做出来，然后再做时时，这样效果会更好。
kavU42VRUs不要滥搭大数据分析系统技术这个东西都是相通的，没有一项改进都是说完全是重新造出来的，都是在改的，但是它带来的价值不一样，它带来的人的思考，就跟人从零售店买东西和网商这种不一样，但是技术，零售店也会用一些数据库，网上也可能用，要在这个上面做一些转变。
马老师谈到，好多国企<这里就不点名），就是为了上工程去上工程，称自己有海量数据。
当问他需要搭建的大数据系统是用来干什么，他们的答案很出乎意料：先给搭起来，先存起来，需要的时候再用，就这种思想。
其实这个是没有必要的。
y6v3ALoS89总结虽然大数据现在炙手可热，大数据分析越来越火爆，很多企业都在试图拥抱大数据技术。
但还是应该具体问题具体分析，因为大数据分析系统并非适合所有的企业，一些小型规模的企业在旧系统能满足需求的时候，就不要盲目地去追随潮流，舍弃旧的系统重新搭建，也可能解决了这个小缺口，但是可能会滋生其它更大的问题，这就得不偿失了。
M2ub6vSTnP三、剖析Hadoop和大数据的七误解如今，Hadoop成为解决大数据需求的主要投资领域之一，而类似Facebook 等互联网巨头在都公开的吹捧Hadoop上取得的成功，同样初入大数据领域的公司也必先着眼于Hadoop。
但对于Hadoop技术而言，是一个多维的解决方案，可以通过不同的方式进行部署和使用。
下面就了解一些关于Hadoop和大数据的七大错误理念。
0YujCfmUCw对于Hadoop技术而言，可以说是开源领域的传奇，然而如今业界还伴随着一些流言，这些流言可能会导致IT高管们带着“有色”的观点去制定策略。
eUts8ZQVRd如今，数据量在以惊人的速度增长，从IDC分析师报告中2018年数据存储上的增长速度将达到53.4%，AT&T更是声称无线数据的流量在过去的5年内增长200倍，从互联网内容、电子邮件、应用通知、社交消息以及每天接收的消息都在显著的增长，这也是众多大企业都聚焦大数据的原因所在。
sQsAEJkW5T毫无疑问，Hadoop成为解决大数据需求的主要投资领域之一，而类似Facebook等互联网巨头在都公开的吹捧Hadoop上取得的成功，同样初入大数据领域的公司也必先着眼于Hadoop。
但对于Hadoop技术而言，是一个多维的解决方案，可以通过不同的方式进行部署和使用。
下面就了解一些关于Hadoop和大数据的七大错误理念：GMsIasNXkA1.大数据仅仅是容量对大数据来说，除了指体积之外，还经常提到Variety<多样）、Variability<可变）、Velocity<速度）和Value<价值）。
关键点在于大数据并不是体积上的增长，更多是未来的实时分析、结构化和非结构化数据的发展，并被企业CIO用于更好的决策。
TIrRGchYzg综上所述，并不是只有分析大数据才会获得价值。
举个例子，存储和分析1PB的超时限数据的价值可能比不上实时分析1GB的数据，而从“新鲜”的数据上获得价值比解剖过时的数据更具价值。
7EqZcWLZNX2.传统SQL不能在Hadoop上使用众多厂商在Hadoop上投入精力，布局市场战略时，十分清楚HDFS和MapReduce受限于处理类似SQL语言的能力，这也是Hive、Pig和Sqoop最终得以推广的原因。
更多企业通过Hadoop和SQL兼容来管理大量的数据，Pivotal HD是结合SQL并行处理资料库与Hadoop 2.0，针对企业资料分析需求而优化的Hadoop强化版本。
lzq7IGf02E3.Hadoop是唯一的新IT数据平台谈到数据平台，大型机在IT投资组合里有是一个长期投资，与ERP、CRM 和SCM这些系统一样演变至今。
而面对大数据时代，大型机不想被架构遗弃，必须展示在现有IT投资环境中的价值，而许多客户遇到速度、规模和成本的问题，通过vFabric SQLFire这样的内存大数据网络去解决高速数据存取，促进大型机批处理或实时分析报告这些问题。
zvpgeqJ1hk4.虚拟化会导致性能下降Hadoop最初的设计只是运行实体服务器上，然而随着云计算发展，许多企业都希望能作为云数据中心提供服务。
之所以虚拟化Hadoop，企业首先要考虑管理基础设施的扩展性，认识到扩展计算资源，比如虚拟Hadoop节点在数据和计算分开时会对性能有所帮助，否则如果你关闭某个Hadoop节点将丢失上面的所有数据或者添加一个没有数据的空节点。