数据存储与管理14数据中台和数仓的关系

传统数仓

传统数仓有几个特点：

数据具有历史性

基于文件存储

以表为形态，自带元数据存储（比如Hive）

在数仓的数据是其他原始数据的拷贝或者拷贝的加工传统数仓需要拷贝数据的重要原因是数据计算和数据存储需要尽可能的近。所以我们需要把MySQL等数据源的数据同步到数仓，才能进行进一步处理。（这里有点疑问，我觉得是因为需要直接对数仓数据进行离线操作，而不是对业务数据库进行繁重的操作，也就是说数据分析不能影响业务）

另外传统数仓更关注的是数据的历史状态，所以导致数据规模庞大。数仓本身也具备计算能力，同时也可以作为存储供其他计算系统使用。

数据中台

数据中台概念，不同于数据平台。数据中台，业务侧包含

?数据触手(埋点)

?数据接入(标准化)

?数据仓库(抽象化)

?数据治理(可靠性)

?数据服务(产品化)

整体是一个闭环的解决方案其中，闭环是最重要的一点。

数据服务接口

数据中台设计立足点本身是数据计算和存储分离的。那就意味着，数据中台本身并没有数据，数据来源是其他地方，比如传统数仓、业务数据库、用户在中台上传的文件（临时使用）、各个业务系统的API(瞬时，我们不关心API之前的数据结果是什么样的)。因为数据中台拥有这些数据源的适配器，所以相当于建立了互联管道。

关于元数据

我们知道数仓的优势是有元数据，通过表的方式很好的规整了数据。数据需要加工，所以一般数仓是有分层的，往上走一层，数据信息损耗就高一些。

数据中台也有一个全局的元数据管理系统，管理也是以表为主，粒度到字段级别。数据中台这个元信息包含了各个子存储的元信息，以数据中台需要的形态进行组织。

数据地图

数据中台的元数据其中承载的一个重要功能是数据地图，虽然在数据中台中，修建了通往所有数据的道路，但是当用户进来的时候无法知道具体某个数据的地址，也就没办法利用这些修好的道路。

数据地图就是解决这个问题我们需要结合自然语言处理，检索技术，目录分类技术，机器学习以及数据规范化来帮助找到数据地址。数据地址从来都不是面向人类友好的。

通过数据中台的数据地图，以及数据中台到各数据源的建立好的管道，那么我们就可以很好的找到我们要的数据以及对他们进行关联和处理，分析，甚至进一步成为机器学习的素材。

数据地图和传统数仓元数据的区别在于：

它记录了散落在各个孤岛的数据，而不像传统数仓，只是在自己的数据。

数据格式是异构的，不仅仅是文件或表。

他不仅仅存储表以及字段相关信息，同时还让这些信息可检索，可查询，可以更好的面向人而不是机器。

结论

数仓是数据中台的一个重要组成部分，也是元数据的一个重要来源，但是随着技术的发展，数据计算和存储必定是分离的，这就需要一个新的元信息系统（数据地图）来进行承载。数据中台建设是数字化转型的支撑

数据中台成为热点，“中台”这个概念，是相对于前台和后台而生，是前台和后台的链接点，将业务共同的工具和技术予以沉淀。数据中台是指数据采集交换、共享融合、组织处理、建模分析、管理治理和服务应用于一体的综合性数据能力平台，在大数据生态中处于承上启下的功能，提供面向数据应用支撑的底座能力。

广义上来给数据中台一个企业级的定义：“聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念”。

中台战略核心是数据服务的共享。中台战略并不是搭建一个数据平台，但是中台的大部分服务都是围绕数据而生，数据中台是围绕向上层应用提供数据服务构建的，中台战略让数据在数据平台和业务系统之间形成了一个良性的闭环，也就是实现应用与数据之间解藕，并实现紧密交互。

大数据存储方式概述

大数据存储方式概述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

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。一、数据收集在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。二、数据预处理大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。

大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素三、数据处理与分析 1、数据处理大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。

大数据技术与应用 - 大数据存储和管理 - 分布式数据库(HBase) - 第三课

大数据技术与应用网络与交换技术国家重点实验室交换与智能控制研究中心程祥 2016年9月

2.3 HBase ? 2.3.1 概述 ? 2.3.2 HBase的访问接口? 2.3.3 HBase的数据模型? 2.3.4 HBase的实现原理? 2.3.5 HBased的运行机制? 2.3.6 HBased编程实践

?BigTable –BigTable是Google设计的分布式数据存储系统，用来处理海量的数据的一种非关系型（NoSQL）数据库 –使用谷歌分布式文件系统GFS作为底层数据存储 –采用Chubby提供协同服务管理 –可以扩展到PB级别的数据和上千台机器 –源于解决互联网搜索问题，目前为谷歌旗下的搜索、地图、财经、等业务提供技术支持 OSDI06: Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data

?特点 1.适合大规模海量数据，PB级数据； 2.分布式、并发数据处理，效率高； 3.易于扩展，支持动态伸缩； 4.适用于廉价设备 5.适合于读操作，不适合写操作； 6.非关系型（NoSQL）数据库

?应用举例-网页搜索 –建立索引 ①爬虫持续不断地抓取新页面，这些页面每页一行地存储到 BigTable里 ②MapReduce计算作业运行在整张表上，生成索引，为网络搜索应用做准备 –处理搜索请求 ①用户发起网络搜索请求 ②网络搜索应用利用建立好的索引，从BigTable得到结果网页 ③搜索结果返回给用户

?行名是一个翻转了的URL。Contents列族包含了页面内容，anchor列族包含了涉及页面中的所有anchor 的文本。CNN 主页被sports illustrated 和my-look 主页引用，所以，本行包含了名为anchor:https://www.360docs.net/doc/e816178298.html,和anchor:my.look.ca的列。contents列在根据时间戳t3,t5和t6有三个对应的版本;每个anchor单元都有一个版本。图存储Web页面的表中的一部分

大数据存储技术研究

大数据存储技术研究 3013218099 软工二班张敬喆 1.背景介绍大数据已成为当前社会各界关注的焦点。从一般意义上讲，大数据是指无法在可容忍的时间内，用现有信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。近年来，大数据的飙升主要来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据著名的国际数据公司(IDC)的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB=1021B)，其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB，1PB=1015B)。然而，与大数据计算相关的基础研究，诸如大数据的感知与表示、组织与存储、计算架构与体系、模式发现与效应分析等，目前还没有成体系的理论成果。对于大数据计算体系的研究，一方面，需要关注大数据如何存储，提供一种高效的数据存储平台；另一方面，为了应对快速并高效可靠地处理大数据的挑战，需要建立大数据的计算模式以及相关的优化机制。 2.相关工作为了应对数据处理的压力，过去十年间在数据处理技术领域有了很多的创新和发展。除了面向高并发、短事务的OLTP内存数据库外（Altibase，Timesten），其他的技术创新和产品都是面向数据分析的，而且是大规模数据分析的，也可以说是大数据分析的。在这些面向数据分析的创新和产品中，除了基于Hadoop环境下的各种NoSQL外，还有一类是基于Shared Nothing架构的面向结构化数据分析的新型数据库产品（可以叫做NewSQL），如：Greenplum（EMC收购），Vertica（HP 收购），Asterdata（TD 收购），以及南大通用在国内开发的GBase 8a MPP Cluster等。目前可以看到的类似开源和

信息管理系统—数据存储与管理

大学《数据存储与管理》实验报告年3月28日

供应商产品运货商供应商雇员产品订单明细订单类别客户运货商 ? 3．打开 Microsoft Access,点击新建数据库标签，输入“Solomon”作为数据库名称，并点击创建；点击屏幕左栏里的表，点击使用设计器创建表，在设计视图中按标签输入每个关系的字段名，数据类型和说明，选中作为主键的字段名，点击主键按钮，然后保存，并命名。（例下图）供应商 ID 公司名称联系人姓名联系人职务地址城市地区邮政编码国家电话传真主页 1 佳佳乐陈小姐采购经理西直门大街 110 号北京华北 100023 中国 (010) 65552222 2 康富食品黄小姐订购主管幸福大街 290 号北京华北 170117 中国 (010) 65554822 3 妙生胡先生销售代表南京路 23 号上海华东 248104 中国 (021) 85555735 (021) 85553349 产品 ID 产品名称供应商类别单位数量单价库存量订购量再订购量 1 苹果汁佳佳乐饮料每箱 24 瓶￥18.00 39 0 10 2 牛奶佳佳乐饮料每箱 24 瓶￥19.00 17 40 25 3 蕃茄酱佳佳乐调味品每箱 12 瓶￥10.00 13 70 25 运货商 ID 公司名称电话 1 急速快递 (010) 65559831 2 统一包裹 (010) 65553199 3 联邦货运 (010) 65559931

信息存储与管理试题.doc

信息存储与管理试题 1.某医院使用了一个应用程序，把病人的X射线数据以大二进制对象的方式存储在Oracle数据库中。该应用程序运行在一个UNIX服务器上，并且医院的员工可以通过一个光纤骨干网来访问X射线数据。存储阵列为服务器提供了6TB的可用存储容量。（1）请阐述该数据中心的核心部件并画出其数据中心的架构图；五个核心要素包括：应用程序—用于操作通常存储在数据库中的数据的特殊专用软件 ●数据库—更常见的是数据库管理系统(DBMS)，它提供一种结构化的数据存储方法，将数据存储在按逻辑组织的表中，这些表之间存在关联。它们优化了数据的存储和检索 ●服务器/操作系统—提供运行应用程序和数据库所需的计算平台 ●网络—在客户端与服务器或服务器与存储之间提供数据通信路径 ●存储阵列—存储数据和信息的地方

（2）阐述一下病人数据的价值如何随着时间变化。 2. 阐述存储系统环境由哪几部分组成？存储系统环境由主机，连接和存储设备三部分构成。主机是用户通过应用程序来存储、检索数据运行这些应用程序的的计算机。一台主机包括一组使用逻辑部件（软件、协议）进行相互通信的物理部件（硬件设备）。连接指的是各个主机之间或者主机同其他外围设备（如打印机、外存设备）之间的互连。连接的部件可分为物理的和逻辑的。物理部件指的是连接主机和外存的硬件；逻辑部件指的是用于主机和外存之间通信的协议。存储设备常见的有磁带，磁盘，软盘，CD-ROM ，闪存卡，磁盘驱动器 3. 阐述只能存储系统的组成并说明每部分的作用。智能存储系统是具有下列特征的 RAID 阵列：一，针对 I/O 处理进行了高度优化。二，有提供以下功能〔缓存的智能管理 ,阵列资源分配,对阵列资源的主机访问,适用于异构主机的连接,基于阵列的本地和远程光纤骨干网 6TB 可用存储容量存储阵列客户端服务器器和 Oracle 数据库 X 射线数据

数据存储介质管理制度

数据存储介质管理制度第一条本制度适用于所有涉密和非涉密的数据存储介质，包括服务器/台式电脑/笔记本电脑的硬盘、移动硬盘、U盘、用于备份数据的磁带、CD/DVD碟片等。第二条某某单位办公室（以下简称：办公室）主要负责数据存储介质管理制度的制定和修订。第三条参照制造商使用说明书正确使用数据存储介质，避免暴露于强电磁场内、过热或过冷的环境。第四条数据存储介质的存放需根据存载信息数据的类型和保密要求，采取不同的保管方式。第五条加强移动存储介质管理，其中对内网移动存储介质和涉密移动存储介质的管理要按照业务特点和保密要求进行严格的防护。第六条所有的移动存储介质都必须进行登记造册和编号管理，可以随时确认移动存储介质的存放位置和责任人等信息。第七条所有的涉密移动存储介质必须进行清晰的密级标识，禁止在非涉密计算机上使用，其维修或销毁必须按相关保密规定执行。第八条在外网计算机上使用的移动存储介质禁止在内

网和涉密网中使用，杜绝发生移动存储介质交叉使用（混用）的现象。第九条从移动存储介质存取文件之前，必须使用防病毒软件进行扫描。第十条禁止使用移动存储介质复制侵犯知识产权的软件。第十一条禁止使用移动存储介质保存色情、政治敏感等非法资料。第十二条必须对保存有敏感信息的移动存储介质进行加密处理。第十三条在非办公场合使用移动存储介质时，注意对敏感数据进行保护。第十四条备份的数据存储介质必须存放于安全存储区域，不可将数据存储介质放置于桌面等暴露地方。第十五条电脑送修时，将存储信息的硬盘或其他可移动存储介质取出，避免信息泄密。在修理硬盘或其他电脑所使用的移动介质时，如涉及到敏感信息，则必须有专人陪同修理。第十六条硬盘或其他移动介质报废时，必须进行物理破坏处理，防止信息泄密。第十七条本制度由某某单位负责解释。第十八条本制度自发布之日起生效执行。

电网调控运行大数据存储与处理技术的思考

电网调控运行大数据存储与处理技术的思考发表时间：2018-08-22T10:37:33.017Z 来源：《电力设备》2018年第15期作者：王书银曹凤霞张英华 [导读] 摘要：针对电网调控运行不同业务领域的数据对实时性的不同要求，提出了一种分类存储与处理技术框架，即将数据按实时性要求的不同进行分类存储，将处理过程分为存储系统内外２种模式，即运用流处理技术、批处理技术等，将较为隐含的数据关系变为相对直接的关联，在提升数据处理速度的同时大幅提高分析结果的准确度。（国网山东省电力公司莘县供电公司山东聊城 252400）摘要：针对电网调控运行不同业务领域的数据对实时性的不同要求，提出了一种分类存储与处理技术框架，即将数据按实时性要求的不同进行分类存储，将处理过程分为存储系统内外２种模式，即运用流处理技术、批处理技术等，将较为隐含的数据关系变为相对直接的关联，在提升数据处理速度的同时大幅提高分析结果的准确度。通过电网状态智能监控、电力系统安全智能预警、广域源荷互动的优化调度等方面的应用分析表明了该技术框架的可行性。关键词：电网调控运行；大数据；实时性；存储与处理引言：随着科学技术的进步和发展，为更好的满足各种电力系统应用需求，提高电力系统的质量水平，我国开展了智能电网的建设工作。其中，一个重要的工作是对于新型技术方式的应用。比如：具有更好质量、更大规模、更多数据信息来源的电网调控中心需要进行高质量的应用，对于电网调控运行大数据进行良好的存储与处理，开展更好的应用，对于整个的电网系统运行进行数据信息保障。因此，针对电网调控运行大数据分类及特征、电网调控运行大数据存储与处理技术框架、电网调控运行大数据存储与处理技术的应用问题进行研究和分析，为加快我国智能电网建设贡献出一份力量，更好的满足人们对电力资源应用的需求。 1电网调控运行大数据分类及特征电网调控运行大数据可以依据来源方式的不同分为电网调控运行大数据、基础数据、外部信息数据、电网运行及设备状态监测数据四种不同的类型。这四种不同类型数据在应用中具有紧密的关系。在电网调控运行的众多数据中，计划类的数据、负荷预测数据、电网运行的数据、基础性的数据等属于结构性的数据方式。同时，在应用中还存在一些非结构性的数据方式。比如：图形图像的处理、视频的监控等渐渐在应用中发挥出重要的作用。随着电网调控规模的扩大、数据体积的变大、应用种类的增多、结构的渐渐复杂，进行高质量的数据处理和存储已经变得比较困难。因此，需要对于系统运行的结构、方式等等进行全面性改变，提高存储和处理的质量和水平。 2电网调控运行大数据存储与处理技术框架 2.1大数据的分类存储为提高电网调控运行大数据存质量，需要进行原始数据资源信息获得，并且进行有效性预处理，通过开展高质量的原始数据信息过滤、筛选等等工作，提高存储的质量和水平，为今后的分析提供保障。在智能化电网建设的背景下，为更好的满足数据存储的需求，需要应用合理化的方式来提高存储的速度和水平。如，HADOP云计算平台，利用廉价服务器与PC机构建集群，对各地区供电公司闲置的服务器进行资源收集，降低服务器的建设成本，通过虚拟机器使设备的利用率得到提升，对输电线路的状态进行智能化检测。在获得数据信息的采集后，进行科学处理、分析与计算，以满足客户对数据的要求，数据库的访问效率得到了提升，系统在短时间内获得大量的数据，及实现数据的处理。云计算平台的分布式文件系统及分布式数据平台提供了大量的知识，提升了数据访问效率，实现了输电线路监测系统的可持续发展。 2.2大数据的分类处理从不同类型数据的实时性出发，对于数据信息进行专业化整理工作，进行不同一次数据集和目标数据集之间关系的充分表示，形成关联性的函数。然后应用合理化方式进行电网调控业务数据流程的优化。电网调控运行大数据存储与处理的流程为：电网运行设备状态监测数据———电网调控运行大数据———大数据预处理———实时数据存储/非实时数据存储———流处理/批处理———数据驳动———数据应用]。 3电网调控运行大数据存储与处理技术的应用大数据处理系统设置的目的是通过有效的数据分析，来决定发电站的选址、输电线路的设计，通过大数据分析技术，将天气系统的数据与企业的发电数据进行结合。针对当地的气温、气压、空气湿度、空气沉淀物、风向、风速等一系列数据进行数据模型构建，针对风速、风力、气流等对电力生产造成很大影响的数据进行全方位的分析，形成科学合理的数据库系统，为项目的建设以及电站的选址提供参考，从而优化厂址的选择，在这个过程中运用云技术平台对卫星图像、地理数据进行收集处理，更好的服务项目的建设与发展。同时，电力营销企业需要对电力用户进行分析，通过庞大的数据来呈现，对用户进行不同需求的细分，采用有针对性的手段改善电力服务质量，搜集并利用内、外部数据，通过内外服务的方式满足用户的电力需求与其他方面的需求，提高电力企业的竞争力，提高智能管控，在电力基础故障处理预防中运用大数据分析技术，找出故障存在的原因以及位置，通过对故障发生时间的分析及产生的数据进行收集，采用有针对性的方法缩短故障的处理时间和对用户的影响，减少维修成本，对故障进行实时监测，及时处理小故障避免故障范围扩大，通过大数据分析，实现在线监测、视频监控、应急指挥检修查询。最后，由于电力企业涉猎范围较广，彼此之间的联系较为密切，必须通过加强整个行业的协同管理，推动行业的发展与优化。电力行业的生产数据、营销数据、销售数据管理、数据都需要通过大数据分析系统平台，进行合理的监测与分析，优化电力生产运营和销售，增强内部的人力资源设备流动性，提高整个集团的管理绩效，推动电力企业朝着更好的方向迈进。 3.1对电网状态的智能化监控通过对电网调控运行大数据分类存储与处理，对于系统中的I/O优点进行有效性应用，对于系统的数据进行有效性监控和管理，开展分类的存储。如：对于系统中的电流、电压、保护动作信号、谐波等开展有效性管理工作，最终可以构建高质量的数据驱动机组安全运行状态模型，对于系统应用中存在的不稳定因素进行分析和研究，有利于检修人员在最短时间中赶到现场进行专业化处理，提高电网状态运行质量和水平，保障电网系统的安全，有利于电网系统的功能得到充分发挥。 3.2安全智能预警通过对于变电站和调控中心的应用，系统主要是对于预想事故中典型运行方式进行专业化的离线计算。但是，这种方式在应用中存在明显的缺点，即预警方式不全面、不及时。因此，对电网调控运行大数据存储与处理技术进行有效性的应用，通过对高质量网络信息技

数据库存储管理

第五章数据库存储管理内容简介：（1）逻辑单元的管理：表空间、段、区间和数据块等；（2）物理文件管理：控制文件、数据文件、临时文件、重做日志文件和归档文件等；（3）自动存储管理 5.1表空间的管理提问：1) 表空间的概念2）表空间的组成 5.1.1查看表空间信息有两种方法 (1) 通过oracle视图查看信息

例题1：查看表空间的内容和数量。 select * from v$tablespace; 例题2：查看表空间的内容和状态 select tablespace_name,contents,status from dba_tablespaces; 通过EM查看以sysdba登录到EM，打开“管理”页面，在数据库管理/存储中单击“表空间”，打开“表空间管理”页面 5.1.2创建表空间（1）通过create tablespace创建表空间内容不同，创建方法也不同 a.本地管理表空间将表空间的所有区间信息以位图的方式记录，所有的表空间都可以被本地

例题3：创建本地管理表空间 Create tablespace orcltbs01 datafile ‘c:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\orcltbs01.dbf’ size 10M extent management local autoallocate; （2）通过EM创建例题4：创建表空间orcltbs02,指定最小区间为128KB Creatae tablespace orcltbs02 datafile ‘c:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\orcltbs02.dbf’ size 30M extent management local uniform size 128K; b.大文件表空间大文件表空间由唯一的、非常巨大的数据文件组成；只能包含一个数据文

大数据存储与处理：PPT要点大题

大数据地产生：三个阶段：运营式系统阶段，被动存储在数据库中；用户原创内容阶段，，主动；感知式系统阶段，感知式系统地广泛使用. 物联网架构：三层，感知层、网络层、应用层. 关系：物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算地形式，将这些数据筛选处理分析，提取出有用地信息，这就是大数据分析.资料个人收集整理，勿做商业用途大数据存储系统地分类：分布式数据库，存储结构化数据如, , ；分布式文件系统，存储非结构化数据，如、、； ( )数据库：键值存储，如，类似表，存储半结构化数据，常用于分布式缓存；列存储，如、，结构松散，单表操作，不支持多表连接.资料个人收集整理，勿做商业用途大数据地三大关键问题：存储(容量等、吞吐量)、计算(多核、并行)、容错. 容错：数据容错、计算任务容错(故障检测、计算数据定位与获取、任务迁移). ：并行磁盘；：镜像冗余；；：校验冗余. 地特点：扩容能力、成本低(普通机器)、高效率(在数据所在地节点并行计算)、可靠性(冗余、自动重新部署失败任务).资料个人收集整理，勿做商业用途缺点：用实现，地处理虽然没有性能瓶颈，但是对于密集型地任务是一个麻烦，因此，有些算法效率不会提高很多.资料个人收集整理，勿做商业用途进程：：、、；资料个人收集整理，勿做商业用途：、. 流程：把(地)输入拆分成固定大小地，每个(默认对应个地大小)对应一个，分发到各节点→过程(本地)：把原数据转换为键值对地形式，并去除不需要错误地数据；每个任务有一个内存缓冲区()，写入数据达时(先在缓冲区预排序)到本地磁盘，键值对按排列组合（：一次简单地，合并相同地）→送入(其他结点)进行，获取输入地过程是同步多线程进行地().资料个人收集整理，勿做商业用途：包括数据、程序、配置信息.把拆分成和. 每隔秒向发送心跳询问有没有任务可做，如果有，让其派发任务给它执行.资料个人收集整理，勿做商业用途作业调度：默认先进先出；支持公平调度(支持多个队列，每个队列可配置一定地资源量，同一队列中地作业公平共享队列中所有资源)、容量计算能力调度(多队列，每个队列中，对同一用户提交地作业所占资源量进行限定).资料个人收集整理，勿做商业用途为什么不采用传统地技术，而是、、，功能分别是什么？资料个人收集整理，勿做商业用途()：特有地环境与负载需要.主要处理地数据如爬取地网页、访问日志，计算如词频计算、倒排索引等，特点是单个运算简单、数量庞大、数据相对独立. 资料个人收集整理，勿做商业用途是一种分布式文件系统，用集群方式提升系统整体容量，支持高吞吐量(顺序读写、数据存储地基本单元大).基于大量安装有操作系统地普通构成地集群系统，整个集群系统由一台（通常有几台备份）和若干台构成.中文件被分成固定大小地，分别存储在不同地上，每个有多份（通常为份）拷贝，也存储在不同地上.负责维护中地，即文件名及其信息.客户端先从上得到文件地，根据要读取地数据在文件中地位置与相应地通信，获取文件数据.资料个人收集整理，勿做商业用途 ()：是文件系统，不适合结构化数据地存储和访问；不适合使用,不能满足要求海量结构化数据存储需求：存储数据地多样性与复杂性、海量地处理请求、高吞吐和高并发、成本与控制力、稀疏(很多列无数据且只经常访问少量).资料个人收集整理，勿做商业用途

大数据管理与治理(全文)

大数据管理与治理（全文）胡经国本文作者的话：本全文由已在百度文库发表的本文2篇连载文档汇集而成。特此说明。一、大数据管理与Hadoop 1、Hadoop概述 Hadoop是大数据分布式处理框架，是一项开源技术，是当今与大数据应用最为息息相关的数据管理平台。它主要由Yahoo创建于2006年；一部分基于由Google在一些技术论文中所阐述的思想。它创建不久，不少互联网公司采用该技术并开始对其自身的发展贡献力量。在过去几年，Hadoop已经演变成一种有着基础设施组件和相关工具的复杂生态系统；而且它被各家供应商打包在一起成为商业Hadoop发行版本。对于高级分析活动来说，在集群服务器上运行的Hadoop，为建立一个高性能、低成本的大数据管理架构提供了途径。随着人们逐渐意识到其能力的提升，Hadoop的应用蔓延到了其他行业，包括对混合有传统结构化数据和新型非结构化数据以及半结构化数据的应用程序的报告和分析。其中包括：网络点击流数据、在线广告信息、社交媒体数据、医疗记录以及来自制造设备的传感器数据和源于互联网设备的数据。 2、Hadoop核心组件 Hadoop包含了大量开源软件组件。这些组件拥有用于计算、处理、管理和分析大量数据的核心模型，而这些数据则由各种各样的支撑技术所包围。这些核心组件包括： ⑴、HDFS HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式文件系统。它支持传统的分级目录和文件系统；而传统的分级目录和文件系统则是将文件分布于Hadoop集群中的存储节点上，例如DataNodes（数据节点）。 ⑵、MapReduce MapReduce是可以对批量应用程序进行并行处理的编程模型和执行框架。 ⑶、YARN YARN（Yet Another Resource Negotiator）是负责管理任务调度。它为运行中的应用程序分配集群资源，并在可用资源出现争用时进行仲裁。它同时还对正在处理中任务的进展进行追踪和监控。

大数据处理技术发展现状及其应用展望

. ,.. 大数据处理技术发展现状及其应用展望一、定义著名的管理咨询公司麦肯锡曾预测到：“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。”这是大数据的最早定义。业界（于2012年，高德纳修改了对大数据的定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，海量数据量。大数据计量单位至少是PB级别；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都是囊括进来。第三，商业价值高。第四，处理速度快。在大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下。在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。Google利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。二、大数据的技术技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 2.1、云技术大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识

智慧城市大数据的特征及业务管理

智慧城市大数据的特征及业务管理随着经济的发展和技术的进步，城市建设呈信息化、智慧化的发展趋势。2013年1月29日，住房和城乡建设部公布了首批90个国家智慧城市试点名单，同时颁布了《国家智慧城市试点暂行管理办法》和《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系》，这标志着我国智慧城市发展进入规模推广的阶段。智慧城市是新一代信息技术支撑下的城市形态。智慧城市基于物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术，令城市生活更加智能、资源利用更加节约、城市管理更加高效，改进服务交付和生活质量，减少对环境的影响，推动城市向低碳化、可持续发展的生态文明城市转型。

智慧城市与大数据的关系智慧城市的建设架构分为“感、传、知、用”四个组成部分，如图1所示。在感知层，采用视频监控摄像机、射频识别其多种不同设备进行信息采集；在传输层，构建视频专网，实现信息的可靠传输；在认知层，搭建应用支撑平台，提供公共信息接入、信息整合、信息交换等云服务；在应用层，提供动态监控、预测预警、智能分析等功能。感知层由无处不在的末端设备和设施组成，包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、视频监控系统、家庭智能设施等和“外在智能”，贴上RFID的各种资产，携带智能终端的个人与车辆等智能化物件，通过各种无限的或有限的长距离或短距离通信网络均可实现互连互通、应用集成，在内网、专网或者互联网环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线检测、定位追溯、应急联动、调动智慧、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、决策支持等管理与服务功能，实现“万物”的高效、节能、安全、环保的“管、控、营”一体化。不同种类、数量众多的末端设备和设施的接入，必然会产生大量的数据。智慧城市的建设和应用离不开大数据做支撑，智慧城市的应用过程实际上就是对数据采集、分析、存储和利用过程。如何从纷繁复杂、不同类型的结构化、非结构化数据中准确无误的提取出有价值的信息，需要IT服务提供商打破行业堡垒，深度挖掘行业应用，使大数据在政府决策、工业经济发展、公共安全、城市应急防控、社会公共服务等方面发挥更大的作用。智慧城市大数据的特征智慧城市大数据的特征通常用4个V来概括，即：V olume Variety Value Velocity

大数据文献综述

大数据文献综述 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院班级：2015级信本1班姓名：学号：15 任课教师： 2017年6月大数据背景下的信息资源管理摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。关键词：大数据信息资源管理与利用目录

前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文：

大数据中的流处理与批处理

对流处理与批处理的认识说到对流处理与批处理的认识，首先要知道大数据系统中的一个最基本的组件：处理框架。所谓处理框架就是负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。下面是一些常见的框架：（1）仅批处理框架：Apache Hadoop （2）仅流处理框架：Apache Storm，Apache Samza（3）混合框架：Apache Spark，Apache Flink。首先，我们先了解批处理。批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征：有界：批处理数据集代表数据的有限集合。持久：数据通常始终存储在某种类型的持久存储位置中。大量：批处理操作通常是处理极为海量数据集的唯一方法。批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作。例如在计算总数和平均数时，必须将数据集作为一个整体加以处理，而不能将其视作多条记录的集合。这些操作要求在计算进行过程中数据维持自己的状态。需要处理大量数据的任务通常最适合用批处理操作进行处理。无论直接从持久存储设备处理数据集，或首先将数据集载入内存，批处理系统在设计过程中就充分考虑了数据的量，可提供充足的处理资源。由于批处理在应对大量持久数据方面的表现极为出色，因此经常被用于对历史数据进行分析。然而大量数据的处理需要付出大

量时间，因此批处理不适合对处理时间要求较高的场合。 Apache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop 是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈，让大规模批处理技术变得更易用。Hadoop的处理功能来自MapReduce引擎。MapReduce的处理技术符合使用键值对的map、shuffle、reduce算法要求。基本处理过程包括：（1）从HDFS文件系统读取数据集（2）将数据集拆分成小块并分配给所有可用节点（3）针对每个节点上的数据子集进行计算（计算的中间态结果会重新写入HDFS）（4）重新分配中间态结果并按照键进行分组（5）通过对每个节点计算的结果进行汇总和组合对每个键的值进行“Reducing” （6）将计算而来的最终结果重新写入HDFS 由于这种方法严重依赖持久存储，每个任务需要多次执行读取和写入操作，因此速度相对较慢。但另一方面由于磁盘空间通常是服务器上最丰富的资源，这意味着MapReduce可以处理非常海量的数据集。同时也意味着相比其他类似技术，Hadoop的MapReduce 通常可以在廉价硬件上运行，因为该技术并不需要将一切都存储在内存中。MapReduce具备极高的缩放潜力，生产环境中曾经出现过包含数万个节点的应用。MapReduce的学习曲线较为陡峭，虽然

大数据存储和管理的技术分析

大数据：这是业内热门词汇，描述了企业大量积累、存储和挖掘大文件(400GB到TB级)的现象。随着信息的质量、种类和丰富性达到新的水平，大数据已经形成多年了。大数据集的蔓延是由那些运行丰富的数据格式(如使用音频或视频文件)的企业或其积累充足的信息来从统计角度洞察市场(例如在社交媒体网络上保存帖子)的意愿而造成的。对于企业来说，数据对于战略和业务连续性都非常重要。简言之，内容就是知识，所以内容就是王道。大数据的承诺不是没有根据的。通过提供做决策的具体分析基础，生成洞察力以及从数据收集和总结中发现的新机会可以很容易支持公司的发展战略。然而，当务之急是大数据集容易消耗巨大的时间和成本，从而造成非结构化数据的雪崩。适当的IT 基础设施，即合适的存储解决方案的重要性不能被低估。如果没有合适的存储，就不能轻松访问或部署大量数据。由于“大数据”现象已形成多年，首席信息官在当前阶段会问自己的问题就是：我如何平衡各种技术，以支持战略性存储并保护我的数据。” 找到正确的数据管理工具是有效数据保护措施不可或缺的一部分，要知道数据将继续存在，并在需要时变得有价值。

“组成高效的存储系统的因素是什么”这个问题在多样化中找到了答案。多样化是大数据管理“万全”方案的对立面。通过将数据与合适的存储系统相匹配，通过考虑何时、如何使用数据，企业机构可确保存储解决方案支持，而不是阻碍关键业务驱动因素(如效率和连续性)。通过这种方式，企业可自信地引领这个包含大量、广泛信息的新时代。数据存储多样化：备份与归档管理大数据的关键是制定战略，以高自动化、高可靠、高成本效益的方式归档数据。大数据现象意味着企业机构应对大量数据，以及各种数据格式的挑战。多样化作为有效方式而在各行各业兴起，是一种涉及各种产品来支持数据管理战略的数据存储模式。这些产品包括自动化、磁盘和重复数据删除、软件，以及备份和归档。支撑这一方式的原则就是：特定类型的数据坚持使用合适的存储介质。企业需要认识到，数据存储和保护并没有尚方宝剑；在现实中，需要一套与各种功能相匹配的解决方案。大数据管理需要各种技术首席信息官应关注的一个具体领域就是：备份和归档的方法，因为这是在业务环境中将不同类文件区分开来的最明显的方式。当企业需要迅速、经常访问数据，那么基于磁盘的存储就是最合适的。这种数据可定期备份，以确保其可用性。相比之下，随着

大数据及其智能处理技术

云计算环境下大数据及其智能处理技术 1、什么是大数据 “大数据”“是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。“大数据”首先是指数据体量(volumes) 大，指代大型数据集，一般在10TB 规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。 IBM将大数据归纳未三个标准，即3V：类型（variety）、数量（volume）和速度（velocity）。其中类型（variety）指数据中有结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式；数量（volume）指收集和分析的数据量非常大；速度（velocity）指数据处理速度要足够快。大数据对于悲观者而言，意味着数据存储世界的末日，对乐观者而言，这里孕育了巨大的市场机会，庞大的数据就是一个信息金矿，随着技术的进步，其财富价值将很快被我们发现，而且越来越容易。大数据本身是一个现象而不是一种技术，伴随着大数据的采集、传输、处理和应用的相关技术就是大数据处理技术，是系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理技术。 2、“大数据”的缘由根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数据摩尔定律），这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量，预计到2020年，全球将总共拥有35亿GB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍。这不是简单的数据增多的问题，而是全新的问题。举例来说，在当今全球范围内的工业设备、汽车、电子仪表和装运箱中，都有着无数的数字传感器，这些传感器能测量和交流位置、运动、震动、温