附录1 图像预处理代码

%Pretreatment.m程序如下：

%归一化

M=0;var=0;

I1=imread('F:\TDDOWNLOAD\102_3.tif');

I=double(I1);

[m,n]=size(I);

for x=1:m

for y=1:n

M=M+I(x,y);

end

end

M1=M/(m*n);

for x=1:m

for y=1:n

var=var+(I(x,y)-M1).^2;

end

end

var1=var/(m*n);

for x=1:m

for y=1:n

if I(x,y)>=M1

I(x,y)=150+sqrt(2000*(I(x,y)-M1)/var1);

else

I(x,y)=150-sqrt(2000*(M1-I(x,y))/var1);

end

end

end

%**************************************************************************** *

%分割

M =3; %3*3

H = fix(m/M); L=fix( n/M);

aveg1=zeros(H,L);

var1=zeros(H,L);

% 计算每一块的平均值

for x=1:H;

for y=1:L;

aveg=0;var=0;

for i=1:M;

for j=1:M;

aveg=I(i+(x-1)*M,j+(y-1)*M)+aveg;

end

end

aveg1(x,y)=aveg/(M*M);

% 计算每一块的方差值

for i=1:M;

for j=1:M;

var=(I(i+(x-1)*M,j+(y-1)*M)-aveg1(x,y)).^2+var;

end

end

var1(x,y)=var/(M*M);

end

end

Gmean=0;Vmean=0;

for x=1:H

for y=1:L

Gmean=Gmean+aveg1(x,y);

Vmean=Vmean+var1(x,y);

end

end

Gmean1=Gmean/(H*L);%所有块的平均值

Vmean1=Vmean/(H*L);%所有块的方差

gtemp=0;gtotle=0;vtotle=0;vtemp=0;

for x=1:H

for y=1:L

if Gmean1>aveg1(x,y)

gtemp=gtemp+1;

gtotle=gtotle+aveg1(x,y);

end

if Vmean1

vtemp=vtemp+1;

vtotle=vtotle+var1(x,y);

end

end

end

G1=gtotle/gtemp;V1=vtotle/vtemp;

gtemp1=0;gtotle1=0;vtotle1=0;vtemp1=0;

for x=1:H

for y=1:L

if G1

gtemp1=gtemp1-1;

gtotle1=gtotle1+aveg1(x,y);

end

if 0

vtemp1=vtemp1+1;

vtotle1=vtotle1+var1(x,y);

end

end

end

G2=gtotle1/gtemp1;V2=vtotle1/vtemp1;

e=zeros(H,L);

for x=1:H

for y=1:L

if aveg1(x,y)>G2 && var1(x,y)

e(x,y)=1;

end

if aveg1(x,y)< G1-100 && var1(x,y)< V2

e(x,y)=1;

end

end

end

for x=2:H-1

for y=2:L-1

if e(x,y)==1

if e(x-1,y) + e(x-1,y+1) +e(x,y+1) + e(x+1,y+1) + e(x+1,y) + e(x+1,y-1) + e(x,y-1) + e(x-1,y-1) <=4

e(x,y)=0;

end

end

end

end

Icc = ones(m,n);

for x=1:H

for y=1:L

if e(x,y)==1

for i=1:M

for j=1:M

I(i+(x-1)*M,j+(y-1)*M)=G1;

Icc(i+(x-1)*M,j+(y-1)*M)=0;

end

end

end

end

end

%figure, imshow(uint8(I));title('分割');

%**************************************************************************** *

%二值化

temp=(1/9)*[1 1 1;1 1 1;1 1 1];%模板系数均值滤波

Im=double(I);

In=zeros(m,n);

for a=2:m-1;

for b=2:n-1;

In(a,b)=Im(a-1,b-1)*temp(1,1)+Im(a-1,b)*temp(1,2)+Im(a-1,b+1)*temp(1,3)+Im(a,b-1)*temp(2, 1)+Im(a,b)*temp(2,2)+Im(a,b+1)*temp(2,3)+Im(a+1,b-1)*temp(3,1)+Im(a+1,b)*temp(3,2)+Im( a+1,b+1)*temp(3,3);

end

end

I=In;

Im=zeros(m,n);

for x=5:m-5;

for y=5:n-5;

sum1=I(x,y-4)+I(x,y-2)+I(x,y+2)+I(x,y+4);

sum2=I(x-2,y+4)+I(x-1,y+2)+I(x+1,y-2)+I(x+2,y-4);

sum3=I(x-2,y+2)+I(x-4,y+4)+I(x+2,y-2)+I(x+4,y-4);

sum4=I(x-2,y+1)+I(x-4,y+2)+I(x+2,y-1)+I(x+4,y-2);

sum5=I(x-2,y)+I(x-4,y)+I(x+2,y)+I(x+4,y);

sum6=I(x-4,y-2)+I(x-2,y-1)+I(x+2,y+1)+I(x+4,y+2);

sum7=I(x-4,y-4)+I(x-2,y-2)+I(x+2,y+2)+I(x+4,y+4);

sum8=I(x-2,y-4)+I(x-1,y-2)+I(x+1,y+2)+I(x+2,y+4);

sumi=[sum1,sum2,sum3,sum4,sum5,sum6,sum7,sum8];

summax=max(sumi);

summin=min(sumi);

summ=sum(sumi);

b=summ/8;

if (summax+summin+ 4*I(x,y))> (3*summ/8)

sumf = summin;

else

sumf =summax;

end

if sumf > b

Im(x,y)=128;

else

Im(x,y)=255;

end

end

end

for i=1:m

for j =1:n

Icc(i,j)=Icc(i,j)*Im(i,j);

end

end

for i=1:m

for j =1:n

if (Icc(i,j)==128)

Icc(i,j)=0;

else

Icc(i,j)=1;

end;

end

end

%figure,imshow(double(Icc));title('二值化');

%**************************************************************************** *

%去空洞和毛刺

u=Icc;

[m,n]=size(u) %去除空洞和毛刺

for x=2:m-1

for y=2:n-1

if u(x,y)==0

if u(x,y-1)+u(x-1,y)+u(x,y+1)+u(x+1,y)>=3

u(x,y)=1;

end

else u(x,y)=u(x,y);

end

end

end

figure,imshow(u)

%title('去除毛刺')

for a=2:m-1

for b=2:n-1

if u(a,b)==1

if

abs(u(a,b+1)-u(a-1,b+1))+abs(u(a-1,b+1)-u(a-1,b))+abs(u(a-1,b)-u(a-1,b-1))+abs(u(a-1,b-1)-u(a, b-1))+abs(u(a,b-1)-u(a+1,b-1))+abs(u(a+1,b-1)-u(a+1,b))+abs(u(a+1,b)-u(a+1,b+1))+abs(u(a+1, b+1)-u(a,b+1))~=1%寻找端点

if(u(a,b+1)+u(a-1,b+1)+u(a-1,b))*(u(a,b-1)+u(a+1,b-1)+u(a+1,b))+(u(a-1,b)+u(a-1,b-1)+u(a,b-1) )*(u(a+1,b)+u(a+1,b+1)+u(a,b+1))==0 %去除空洞和毛刺

u(a,b)=0;

end

end

end

end

end

%figure,imshow(u)

%title('去除空洞')

%**************************************************************************** *

%细化

v=~u;

se=strel('square',3);

fo=imopen(v,se);

v=imclose(fo,se); %对图像进行开操作和闭操作

w=bwmorph(v,'thin',Inf);%对图像进行细化

figure,imshow(w)

title('细化图')

%附录2 特征点提取代码

%P.m程序如下：

%-----Sub functions-------

%得到基于图像素值

% 4 | 3 | 2

% 5 | | 1

% 6 | 7 | 8

switch (i)

case {1, 9}

j = img(x+1, y);

case 2

j = img(x + 1, y-1);

case 3

j = img(x, y - 1);

case 4

j = img(x - 1, y - 1);

case 5

j = img(x - 1, y);

case 6

j = img(x - 1, y + 1);

case 7

j = img(x, y + 1);

case 8

j = img(x + 1, y + 1);

End

%Poin函数程序如下：

%function txy=point(thin)

count = 1;

txy(count, :) = [0,0,0];

siz=min(size(thin,1),size(thin,2));

for x=40:siz - 40

for y=40:siz - 40

if (thin(y, x) )

CN = 0;

for i = 1:8

CN = CN + abs (P(thin, y, x, i) - P(thin, y, x, i + 1));

end

if (CN == 2)

txy(count, :) = [x, y,2];

count = count + 1;

end

if (CN == 6)

txy(count, :) = [x, y,6];

count = count + 1;

end

end

end

end

for i=1:count - 1

x(i) =txy(i, 1);

y(i)= txy(i, 2);

end

%imshow(double(thin));

%hold on;

plot(x,y,'.');

%guanghua.m程序如下：

%function w=guanghua(thin,txy)

for j=1:5

txy=point(thin);

pxy=txy(find(txy(:,3)==2),:);

n=size(pxy,1);

for i=1:n

error=0;

error=walk(thin,pxy(i,1),pxy(i,2),5);

if error==1

thin(pxy(i,2),pxy(i,1))=0;

end

end

end

w=thin;

imshow(w);

%cut函数程序如下：

%function txy=cut(thin,txy)

s(8,8)=0;

delta(8,8)=0;

n=size(txy,1);

for i=1:8

for j=1:8

mp{i,j}=thin(1+31*(i-1):31+31*(i-1),1+31*(j-1):31+31*(j-1));

s(i,j)=sum(sum(mp{i,j}))/(31*31);

mp{i,j}=(mp{i,j}-s(i,j)).^2;

delta(i,j)=sum(sum(mp{i,j}));

if delta(i,j)<=70

for k=1:n

if

(txy(k,1)>=1+31*(i-1)&&txy(k,1)<=31+31*(i-1)&&txy(k,2)>=1+31*(j-1)&&txy(k,2)<=31+31* (j-1)&&txy(k,3)==2)

txy(k,:)=[0,0,0];

end

end

end

end

end

txy=txy(find(txy(:,1)),:);

plot(txy(:,1),txy(:,2),'ro');

附录3 找特征点代码

single_point函数程序如下：

function [pxy2,error]=single_point(txy,r)

error=0;

x=txy(:,1);

y=txy(:,2);

n=length(x);

d(1:n,1:n)=0;

for j=1:n

for i=1:n

if (i~=j)

d(i,j)=sqrt((x(i)-x(j))^2+(y(i)-y(j))^2);

else

d(i,j)=2*r;

end

end

end

[a,b]=min(d);

c=find(a>r);

pxy2=txy(c,:);

pxy2=pxy2(find(pxy2(:,3)==2),:);

t=size(pxy2,1);

if t==0

error=1

else

plot(x,y,'b.');

hold on

plot(pxy2(:,1),pxy2(:,2),'r.');

end

***************************************************************************** walk函数程序如下：

function [error,a,b]=walk(thin,x0,y0,num)

error=0;

thin(y0,x0)=0;

t1=0;

for n=1:num

if error==1

break;

else

x=x0;

y=y0;

for x=x0-1:x0+1

if error==1

break;

else

for y=y0-1:y0+1

t1=sum(sum(thin(y0-1:y0+1,x0-1:x0+1)));

if (t1==0||t1>=2)

error=1;

a=x0;

b=y0;

break;

else

if (thin(y,x)==1&&(x-x0)^2+(y-y0)^2~=0)

if(t1>=2 )

error=1;

break ;

else

thin(y,x)=0;

x0=x;

y0=y;

a=x0;

b=y0;

plot(x0,y0,'r.')

end

end

end

end

end

end

end

end

***************************************************************************** last1函数程序如下：

function [pxy3,error2]=last1(thin,r,txy,num)

error=0;

[pxy2,error]=single_point(txy,r);

n=size(pxy2,1);

l=1;

error2=0;

for i=1:n

[error,a,b]=walk(thin,pxy2(i,1),pxy2(i,2),num);

if error~=1

pxy3(l,1)= pxy2(i,1);

pxy3(l,2)= pxy2(i,2);

pxy3(l,3)= pxy2(i,3);

l=l+1;

error2=0;

plot(pxy2(i,1) ,pxy2(i,2),'r+');

end

end

附录4 特征点匹配代码

distance函数程序如下：

function d=distance(x0,y0,num,thin)

num2=fix(num/5);

for i=1:num2

[error,a,b]=walk(thin,x0,y0,5*i);

if error~=1

d(i)=sqrt((a-x0)^2+(b-y0)^2);

else

break;

end

End

***************************************************************************** find_point函数如下：

function pxy=find_point(x0,y0,txy,num)

x=txy(:,1);

y=txy(:,2);

n=length(x);

l(1,n)=0;

lnn=1;

pxy(num,:)=[0,0,0];

for i=1:n

l(i)=sqrt((x(i)-x0)^2+(y(i)-y0)^2);

end

ll=sort(l);

for i=1:num

xiao=ll(i+lnn);

nn=find(l==xiao);

lnn=length(nn);

pxy(i,:)=[x(nn(1)),y(nn(1)),txy(nn(1),3)];

end

plot(x0,y0,'bo');

x0;

y0;

hold on

plot(pxy(:,1),pxy(:,2),'ro');

点类型匹配最终程序：

close all;

tic

clear;

thin1=tuxiangyuchuli('zhiwen8.bmp');

thin2=tuxiangyuchuli('zhiwen9.bmp');

figure;

txy1=point(thin1);

txy2=point(thin2);

[w1,txy1]=guanghua(thin1,txy1);

[w2,txy2]=guanghua(thin2,txy2);

thin1=w1;

thin2=w2;

txy1=cut(thin1,txy1);

txy2=cut(thin2,txy2);

[pxy31,error2]=last1(thin1,8,txy1,60)

[pxy32,error2]=last1(thin2,8,txy2,60)

error=1;

num=20;

cxy1=pxy31;

cxy2=pxy32;

d1=distance(cxy1(1,1),cxy1(1,2),num,thin1);

d2=distance(cxy2(1,1),cxy2(1,2),num,thin2); f=(sum(abs((d1./d2)-1)));

if ff<=0.5

error=0;

else

error=1;

end

c11=find_point(cxy1(1,1),cxy1(1,2),txy1,1);

c12=find_point(cxy1(1,1),cxy1(1,2),txy1,2);

c21=find_point(cxy2(1,1),cxy2(1,2),txy2,1);

c22=find_point(cxy2(1,1),cxy2(1,2),txy2,2);

cxy1(2,:)=c11;

cxy1(3,:)=c12(2,:);

cxy2(2,:)=c21;

cxy2(3,:)=c22(2,:);

x11=cxy1(1,1); y11=cxy1(1,2);

x12=cxy1(2,1); y12=cxy1(2,2);

x13=cxy1(3,1); y13=cxy1(3,2);

x21=cxy2(1,1); y21=cxy2(1,2);

x22=cxy2(2,1); y22=cxy2(2,2);

x23=cxy2(3,1); y23=cxy2(3,2);

dd1(1)=juli(x11,y11,x12,y12);

dd1(2)=juli(x12,y12,x13,y13);

dd1(3)=juli(x13,y13,x11,y11);

dd2(1)=juli(x21,y21,x22,y22);

dd2(2)=juli(x22,y22,x23,y23);

dd2(3)=juli(x23,y23,x21,y21);

ff=(sum(abs((dd1./dd2)-1)))

if ff<=1

error=0;

else

error=1;

end

cxy1(2:41,:)=find_point(pxy31(1,1),pxy31(1,2),txy1,40); cxy2(2:41,:)=find_point(pxy32(1,1),pxy32(1,2),txy2,40); f11=length(find(cxy1(:,3)==2));

f12=length(find(cxy1(:,3)==6));

f21=length(find(cxy2(:,3)==2));

f22=length(find(cxy2(:,3)==6));

fff=abs(f11-f21)/(f11+f12)

toc

大数据处理常用技术简介

大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

大数据处理技术的特点

1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。

6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。

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

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

Matlab学习系列012.大数据预处理1剔除异常值及平滑处理

012. 数据预处理（1）——剔除异常值及平滑处理 测量数据在其采集与传输过程中，由于环境干扰或人为因素有可能造成个别数据不切合实际或丢失，这种数据称为异常值。为了恢复数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果，有必要先对原始数据（1）剔除异常值； 另外，无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据，都不可避免叠加上“噪声”干扰（反映在曲线图形上就是一些“毛刺和尖峰”）。为了提高数据的质量，必须对数据进行（2）平滑处理（去噪声干扰）； （一）剔除异常值。 注：若是有空缺值，或导入Matlab数据显示为“NaN”（非数），需要①忽略整条空缺值数据，或者②填上空缺值。 填空缺值的方法，通常有两种：A. 使用样本平均值填充；B. 使用判定树或贝叶斯分类等方法推导最可能的值填充（略）。 一、基本思想： 规定一个置信水平，确定一个置信限度，凡是超过该限度的误差，

就认为它是异常值，从而予以剔除。 二、常用方法：拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法。 注意：这些方法都是假设数据依正态分布为前提的。 1. 拉依达方法（非等置信概率） 如果某测量值与平均值之差大于标准偏差的三倍，则予以剔除。 3x i x x S -> 其中，11 n i i x x n ==∑为样本均值，1 2 211()1n x i i S x x n =?? ??? =--∑为样本的标准偏差。 注：适合大样本数据，建议测量次数≥50次。 代码实例（略）。 2. 肖维勒方法（等置信概率） 在 n 次测量结果中，如果某误差可能出现的次数小于半次时，就予以剔除。 这实质上是规定了置信概率为1-1/2n ，根据这一置信概率，可计算出肖维勒系数，也可从表中查出，当要求不很严格时，还可按下

大数据采集技术和预处理技术

现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由 于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传 感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据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，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装 载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速 高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。 通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包 括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实 现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信 号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克 分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数 据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理 的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容， 而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。

数字图像处理第三版第五章答案

第五章 一个带通滤波通过从相应的带阻滤波而获得： 然后： （a）理想带通滤波： （b）巴特带通滤波： （c）高斯带通滤波：

带阻滤波器公式可以通过带通滤波器的公式得到。两者的和为1. ),(1),(v u H v u H np nr -= 然后： (a) 理想带阻滤波： { 01),(= v u H 2.巴特带阻滤波： 我不想输这个公式了，这个就是下面的巴特带通滤波的公式中1减的后面那个式子 (b) 巴特带通滤波： 3.高斯带阻滤波： 我不想输这个公式了，这个就是下面的高斯带通滤波的公式中1减的后面中括号那个式子 (c)高斯带通滤波：

二维连续余弦函数的傅里叶变换 dxdy e y v x u A dxdy e v u f v u F vy ux j vy ux j )(200)(2)cos(),(),(+-+-????+==ππ 余弦的变换 )(2 1cos θθ θj i e e -+= 带入得到 ] [2][2][2 ),()(2)2/2/(2)(2)2/2/(2) (2)()(00000000??????+-+-+-++-+-+--=+- =dxdy e e A dxdy e e A dxdy e e e A v u F vy ux j y v x u j vy ux j y v x u j vy ux j y v x u j y v x u j πππππππππ 这些都是傅里叶变换的功能 并且 结果变换成 )]2,2()2,2([2),(0000π πδππδv v u u v v u u A v u F ++---- =即可

大数据处理常用技术有哪些

大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

大数据预处理代码

第一个例子： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer def _generate_vector(shift=0.5, noise=15): return np.arange(1000) + (np.random.rand(1000) - shift) * noise def generate_dataset(): """ This dataset is two lines with a slope ~ 1, where one has a y offset of ~100 """ return np.vstack(( np.vstack(( _generate_vector(), _generate_vector() + 100, )).T, np.vstack(( _generate_vector(), _generate_vector(), )).T, )), np.hstack((np.zeros(1000), np.ones(1000))) def all_but_first_column(X): return X[:, 1:] def drop_first_component(X, y): """ Create a pipeline with PCA and the column selector and use it to transform the dataset. """ pipeline = make_pipeline( PCA(), FunctionTransformer(all_but_first_column), ) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) pipeline.fit(X_train, y_train) return pipeline.transform(X_test), y_test if __name__ == '__main__':

图像预处理的主要方案

图像预处理的主要方案 1引言模拟世界的影像要为计算机系统所处理和理解一般要经过图像采集、图像预处理、特征取样、匹配分析等阶段。由于获取图像的工具或手段的影响成像系统获取的图像即原始图像由于受到种种条件限制和随机干扰往往不能直接使用必须在视觉信息处理的早期阶段对原始图像进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理使获取图像无法完全体现原始图像的全部信息。因此对图像进行预处理就显得非常重要。预处理的目的是改善图像数据抑制不需要的变形或者增强某些对于后续处理来说比较重要的图像特征。 图1图像处理的输入输出简图在图像分析中对输入图像进行特征抽取、分割和匹配前所进行的处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息恢复有用的真实信息增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。预处理过程一般有数字化、几何变换、归一化、平滑、复原和增强等步骤。 2数字化一幅原始照片的灰度值是空间变量位置的连续值的连续函数。在M ×N点阵上对照片灰度采样并加以量化归为2b个灰度等级之一可以得到计算机能够处理的数字图像。为了使数字图像能重建原来的图像对M、N和b值的大小就有一定的要求。在接收装置的空间和灰度分辨能力范围内M、N和b的数值越大重建图像的质量就越好。当取样周期等于或小于原始图像中最小细节周期的一半时重建图像的频谱等于原始图像的频谱因此重建图像与原始图像可以完全相同。由于M、N和b三者的乘积决定一幅图像在计算机中的存储量因此在存储量一定的条件下需要根据图像的不同性质选择合适的M、N和b值以获取最好的处理效果。 3几何变换用于改正图像采集系统的系统误差和仪器位置的随机误差所进行的变换。对于卫星图像的系统误差如地球自转、扫描镜速度和地图投影等因素所造成的畸变可以用模型表示并通过几何变换来消除。随机误差如飞行器姿态和高度变化引起的误差难以用模型表示出来所以一般是在系统误差被纠正后通过把被观测的图和已知正确几何位置的图相比较用图中一定数量的地面控制点解双变量多项式函数组而达到变换的目的。 4归一化使图像的某些特征在给定变换下具有不变性质的一种图像标准形式。图像的某些性质例如物体的面积和周长本来对于坐标旋转来说就具有不变的性质。在一般情况下某些因素或变换对图像一些性质的影响可通过归一化处理得到消除或减弱从而可以被选作测量图像的依据。例如对于光照不可控的遥感图片灰度直方图的归一化对于图像分析是十分必要的。灰度归一化、几何归一化和变换归一化是获取图像不变性质的三种归一化方法。 5平滑消除图像中随机噪声的技术。对平滑技术的基本要求是在消去噪声的同时不使图像轮廓或线条变得模糊不清。常用的平滑方法有中值法、局部求平均法和k近邻平均法。局部区域大小可以是固定的也可以是逐点随灰度值大小变化的。此外有时应用空间频率域带通滤波方法。 6复原校正各种原因所造成的图像退化使重建或估计得到的图像尽可能逼近于理想无退化的像场。在实际应用中常常发生图像退化现象。例如大气流的扰动光学系统的像差相机和物体的相对运动都会使遥感图像发生退化。基本的复原技术是把获取的退化图像gxy看成是退化函数hxy和理想图像fxy的卷积。它们的傅里叶变换存在关系GuvHuvFuv。根据退化机理确定退化函数后就可从此关系式求出Fuv再用傅里叶反变换求出fxy。通常把称为反向滤波器。实际应用时由

大数据处理：技术与流程

大数据处理：技术与流程 文章来源：ECP大数据时间：2013/5/22 11:28:34发布者：ECP大数据（关注：848） 标签： “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。特点是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。 大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题。 大数据处理技术 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。 大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 1）大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。

大数据处理技术ppt讲课稿

大数据处理技术ppt讲课稿 科信办刘伟 第一节Mapreduce编程模型： 1.技术背景: 分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题：分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题。并行计算的模型、计算任务分发、计算机结果合并、计算节点的通讯、计算节点的负载均衡、计算机节点容错处理、节点文件的管理等方面都要考虑。 谷歌的关于mapreduce论文里这么形容他们遇到的难题：由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理，普通程序员无法进行大数据处理。 为了解决上述复杂的问题，谷歌设计一个新的抽象模型，使用这个抽象模型，普通程序员只要表述他们想要执行的简单运算即可，而不必关心并行计算、容错、数据分布、负载均衡等复杂的细节，这些问题都被封装了，交个了后台程序来处理。这个模型就是mapreduce。 谷歌2004年公布的mapreduce编程模型，在工业、学术界产生巨大影响，以至于谈大数据必谈mapreduce。 学术界和工业界就此开始了漫漫的追赶之路。这期间，工业界试图做的事情就是要实现一个能够媲美或者比Google mapreduce更好的系统，多年的努力下来，Hadoop（开源）脱颖而出，成为外界实现MapReduce计算模型事实上的标准，围绕着Hadoop，已经形成了一个庞大的生态系统 2. mapreduce的概念： MapReduce是一个编程模型，一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。 mapreduce成功的最大因素是它简单的编程模型。程序员只要按照这个框架的要求，设计map和reduce函数，剩下的工作，如分布式存储、节点调度、负载均衡、节点通讯、容错处理和故障恢复都由mapreduce框架（比如hadoop）自动完成，设计的程序有很高的扩展性。所以，站在计算的两端来看，与我们通常熟悉的串行计算没有任何差别，所有的复杂性都在中间隐藏了。它让那些没有多少并行计算和分布式处理经验的开发人员也可以开发并行应用，开发人员只需要实现map 和reduce 两个接口函数，即可完成TB级数据的计算，这也就是MapReduce的价值所在，通过简化编程模型，降低了开发并行应用的入门门槛，并行计算就可以得到更广泛的应用。 3.mapreduce的编程模型原理 开发人员用两个函数表达这个计算：Map和Reduce，首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合，然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值，就完成了大数据的处理，剩下的工作由计算机集群自动完成。 即：(input) ====> map(k1,v1) ->list(k2,v2) ===> combine---> => reduce(k2,list(v2)) ->list(v2) >(output)

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足

大数据处理技术研究(DOC 24页)

大数据处理技术研究(DOC 24页)

郑州轻工业学院 课程设计说明书 题目：大数据处理技术研究 姓名：王超田启森 院（系）：计算机与通信工程 专业班级：计算机科学与技术 学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一 成绩： 时间：2013年6月26 日至2013 年 6 月27日

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图一 3. 大数据定义： “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如图二; 图二 4. 大数据技术的发展： 大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。如图三所示：

图三 在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。 云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。 全球技术研究和咨询公司Gartner将“大数据”技术列入2012年对众多公司和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一，而其他领域的研究，如云计算、下一代分析、内存计算等也都与“大数据”的研究相辅相成。Gartner在其新兴技术成熟度曲线中将“大数据”技术视为转型技术，这意味着“大数据”技术将在未来3—5年内进入主流。 而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的

大数据处理的关键技术

超人学院：大数据处理的关键技术 大数据技术，从本质上讲是从类型各异、内容庞大的数据中快速获得有价值信息的技术。目前，随着大数据领域被广泛关注，大量新的技术已经开始涌现出来，而这些技术将成为大数据采集、存储、分析、表现的重要工具。 大数据处理的关键技术主要包括：数据采集、数据预处理(数据清理、数据集成、数据变换等)、大数据存储、数据分析和挖掘、数据的呈现与应用(数据可视化、数据安全与隐私等)。 该图展示了如何将大量的数据经过一系列的加工和处理，最终以有价值的信息形式到达用户的手中。在数据分析中，云技术与传统方法之间进行联合，使得一些传统的数据分析方法能够成功地运用到大数据的范畴中来。

一、数据的采集技术 数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或传感器形 式等)的各种类型的结构化、半结构化的数据，并允许用户通过这些数据来进行 简单的查询和处理工作。 二、数据集成与处理技术 数据的集成就是将各个分散的数据库采集来的数据集成到一个集中的大型 分布式数据库，或者分布式存储集群中，以便对数据进行集中的处理。 该阶段的挑战主要是集成的数据量大，每秒的集成数据量一般会达到百兆，甚至千兆。 三、大数据存储及管理技术 数据的海量化和快增长特征是大数据对存储技术提出的首要挑战。为适应大数据环境下爆发式增长的数据量，大数据采用由成千上万台廉价PC来存储数据方案，以降低成本，同时提供高扩展性。 考虑到系统由大量廉价易损的硬件组成，为了保证文件整体可靠性，大数据通常对同一份数据在不同节点上存储多份副本，同时，为了保障海量数据的读写能力，大数据借助分布式存储架构提供高吐量的数据访问。 超人学院主要培训内容Hadoop HDFS(Hadoop Distributed File System是 较为有名的大数据文件存储技术。HDFS是GFS的开源实现，它们均采用分布式存储的方式存储数据(将文件块复制在几个不同的节储节点上)。在实现原理上，它们均采用主从控制模式(主节点存储元数据、接收应用请求并且根据请求类型 进行应答，从节点则负责存储数据)。

大数据预处理之数据集成

大数据预处理之数据集成 数据处理常常涉及数据集成操作，即将来自多个数据源的数据，如数据库、数据立方、普通文件等，结合在一起并形成一个统一数据集合，以便为数据处理工作的顺利完成提供完整的数据基础。 在数据集成过程中，需要考虑解决以下几个问题。 1. 模式集成问题 模式集成问题就是如何使来自多个数据源的现实世界的实体相互匹配，这其中就涉及实体识别问题。 例如，如何确定一个数据库中的“custom_id”与另一个数据库中的“custome_number”是否表示同一实体。 数据库与数据仓库通常包含元数据，这些元数据可以帮助避免在模式集成时发生错误。 2. 冗余问题 冗余问题是数据集成中经常发生的另一个问题。若一个属性可以从其他属性中推演出来，那这个属性就是冗余属性。

例如，一个顾客数据表中的平均月收入属性就是冗余属性，显然它可以根据月收入属性计算出来。此外，属性命名的不一致也会导致集成后的数据集出现数据冗余问题。 利用相关分析可以帮助发现一些数据冗余情况。 例如，给定两个属性A 和B,则根据这两个属性的数值可分析出这两个属性间的相互关系。 如果两个属性之间的关联值r>0,则说明两个属性之间是正关联，也就是说，若A 增加，B 也增加。r 值越大，说明属性A、E 的正关联关系越紧密。 如果关联值产0,则说明属性A、B 相互独立，两者之间没有关系。如果r<0,则说明属性A、B之间是负关联，也就是说，若A 增加，B 就减少。r 的绝对值越大，说明属性A、B 的负关联关系越紧密。 3. 数据值冲突检测与消除问题 在现实世界实体中，来自不同数据源的属性值或许不同。产生这种问题的原因可能是表示、比例尺度，或编码的差异等。 例如，重量属性在一个系统中采用公制，而在另一个系统中却采用英制；价格属性在不同地点采用不同的货币单位。这些语义的差异为数据集成带来许多问题。

大数据处理的关键技术(一)

关于大数据的学习以及了解大数据的用途都是很多人比较关注的，毕竟大数据这个词是近几 年才兴起并迅速火热起来，也有越来越多的朋友想要加入到大数据行业。如果想要学好大数 据就必须对大数据处理的关键技术有所了解，那么大数据的关键技术都有哪些呢？下面就由 小编为大家解答一下这个问题。 首先我们给大家说一说大数据处理的意义吧，大数据处理的最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理 解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。而大数据处理的工作环节就是大数据采集、 大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用。下面我们就分 别给大家说一说这些内容。 首先就是大数据的采集技术，通常来说，数据是指通过射频数据、传感器数据、社交网络交 互数据及移动互联网数据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，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全 映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术。同时还需要设计 质量评估模型，开发数据质量技术。这些的就是大数据的采集技术，但是大数据的采集还是 有区分的，一般分为两种，第一种就是大数据的智能感知层。大数据智能感知层主要包括数 据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对

海量数据的智能化识别、定位、跟踪、监控、初步处理和管理等。这样做的意义就是能够收集到原始的数据。其次就是基础支撑层。基础支撑层就是提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。 然后就是大数据的预处理技术，大数据的预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。首先说说抽取，这是因为获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。然后就是清洗，这是因为对大数据来说，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤，从而提取出有效数据。 我们在这篇文章中给大家介绍了大数据的采集技术以及大数据的预处理技术。由于篇幅原因小编就给大家介绍到这里了，我们会在下一篇文章中给大家介绍更多的内容。

Matlab学习系列012.大数据预处理1剔除异常值及平滑处理

012. 数据预处理（1）——剔除异常值及平滑处理测量数据在其采集与传输过程中，由于环境干扰或人为因素有可能造成个别数据不切合实际或丢失，这种数据称为异常值。为了恢复数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果，有必要先对原始数据（1）剔除异常值； 另外，无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据，都不可避免叠加上“噪声”干扰（反映在曲线图形上就是一些“毛刺和尖峰”）。为了提高数据的质量，必须对数据进行（2）平滑处理（去噪声干扰）； （一）剔除异常值。 注：若是有空缺值，或导入Matlab数据显示为“NaN”（非数），需要①忽略整条空缺值数据，或者②填上空缺值。 填空缺值的方法，通常有两种：A. 使用样本平均值填充；B. 使用判定树或贝叶斯分类等方法推导最可能的值填充（略）。 一、基本思想： 规定一个置信水平，确定一个置信限度，凡是超过该限度的误差，就认为它是异常值，从而予以剔除。

二、常用方法：拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法。 注意：这些方法都是假设数据依正态分布为前提的。 1. 拉依达方法（非等置信概率） 如果某测量值与平均值之差大于标准偏差的三倍，则予以剔除。 3x i x x S -> 其中，11n i i x x n ==∑为样本均值，1 2 2 11()1n x i i S x x n =?? ??? =--∑为样本的标准偏差。 注：适合大样本数据，建议测量次数≥50次。 代码实例（略）。 2. 肖维勒方法（等置信概率） 在 n 次测量结果中，如果某误差可能出现的次数小于半次时，就予以剔除。 这实质上是规定了置信概率为1-1/2n ，根据这一置信概率，可计算出肖维勒系数，也可从表中查出，当要求不很严格时，还可按下列近似公式计算：

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