Colin Cunningham, Intel Kumaran Siva, Intel Sandeep Mahajan, Oracle 03-Oct-2017 4:45 p.m. - 5:30 p.m. | Moscone West - Room 3020
Big Data Talk
Exploring New SSD Usage Models to Accelerate Cloud Performance – 03-Oct-2017, 3:45 - 4:30PM, Moscone West – Room 3020 Best Practices for Big Data in the Cloud - 03-Oct-2017, 4:45 - 5:30PM, Moscone West - Room 3020 1. 10 min - Sandeep
Oracle Big Data solution
1. 10 min – Scott Oracle Big Data solution
2. 15 min – Daniel
2. 15 min – Siva
FPGA enables new storage use cases
NVMe and NVMEoF, SPDK
3. 15 min – Sunil, Case Study Apache Spark and TeraSort
3. 15 min – Colin, Case Study
Apache Spark, Big Data Analytics
4. 5 min - QA
4. 5 min - QA
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Oracle Safe Harbor Statement
The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described for Oracle’s products remains at the sole discretion of Oracle.
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Intel Notices & Disclaimers
Intel technologies’ features and benefits depend on system configuration and may require enabled hardware, software or servic e activation. Performance varies depending on system configuration. Check with your system manufacturer or retailer or learn more at https://www.doczj.com/doc/2c4668031.html,.
No computer system can be absolutely secure.
Tests document performance of components on a particular test, in specific systems. Differences in hardware, software, or configuration will affect actual performance. Consult other sources of information to evaluate performance as you consider your purchase. For more complete information about performance and benchmark results, visit https://www.doczj.com/doc/2c4668031.html,/performance. Software and workloads used in performance tests may have been optimized for performance only on Intel microprocessors. Performance tests, such as SYSmark and MobileMark, are measured using specific computer systems, components, software, operations and functions. Any change to any of those factors may cause the results to vary. You should consult other information and performance tests to assist you in fully evaluating your contemplated purchases, including the performance of that product when combined with other products. For more complete information visit https://www.doczj.com/doc/2c4668031.html,/performance. Cost reduction scenarios described are intended as examples of how a given Intel-based product, in the specified circumstances and configurations, may affect future costs and provide cost savings. Circumstances will vary. Intel does not guarantee any costs or cost reduction. Intel does not control or audit third-party benchmark data or the web sites referenced in this document. You should visit the referenced web site and confirm whether referenced data are accurate. ? 2017 Intel Corporation. Intel, the Intel logo, and Intel Xeon are trademarks of Intel Corporation in the U.S. and/or other countries. *Other names and brands may be claimed as property of others.
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Oracle Cloud Platform
Develop & Deploy Integrate & Extend Publish & Engage
Analyze & Predict
Secure & Manage
Innovate with a Comprehensive, Open, Integrated and Hybrid Cloud Platform that is Highly Scalable, Secure and Globally Available
Copyright ? 2017, Oracle Copyright and/or its ? affiliates. 2017, Oracle All rights and/or reserved. its affiliates. | All rights reserved.
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Oracle Cloud Platform
Comprehensive Open
Data Management
Application Development
Oracle Public Cloud Oracle Data Center
Integrated
Hybrid
Analytics and Big Data
Content & Experience Identity & Security Systems Management
Oracle Cloud at Customer Your Data Center
Enterprise Integration Data Integration
Built on High Performant Oracle Cloud Infrastructure
Copyright ? 2017, Oracle Copyright and/or its ? affiliates. 2017, Oracle All rights and/or reserved. its affiliates. | All rights reserved.
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Oracle Cloud Platform Momentum
14,000+
Oracle
Cloud Platform
3,000+
Apps in the
Oracle Cloud
$1.4 Billion
FY17 Oracle Cloud
Platform
10 PaaS
Categories where Oracle is a Leader According to
Customers
Marketplace
Revenue
(60% YoY Growth )
Industry Analysts
Copyright ? 2017, Oracle Copyright and/or its ? affiliates. 2017, Oracle All rights and/or reserved. its affiliates. | All rights reserved.
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Oracle Big Data as a Service
? Work with a stack you are familiar with ? Maximum portability ? Maximum performance
– I/O tuned for Oracle Cloud – OS tuned for Oracle Cloud – Network tuned for Oracle Cloud
Copyright ? 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
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Oracle Cloud Platform does the grunt work
? Elastic and Scalable
– Big Data clusters are elastic on demand – Storage is scaled independently – Choose appropriate compute shapes for your workload
? Managed
– Automated lifecycle management – Service monitoring via dashboards or REST APIs
Copyright ? 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
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Big Data Cloud Service Management
Copyright ? 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
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FPGA Technology Introduction
MEMORY INTERFACES PARTIAL RECONFIGURATION
? Allows separate regions
Memory Interface PR Region 0
?
Configurable high performance memory interfaces
?
Network Interface
Hardened controllers
PCIE HOST INTERFACE
PCIe
(e.g. Platform)
?
? ?
Hardened + Soft host interface
Hardened PCIe controller Soft interface allows different use models and drivers
NETWORK INTERFACE
? Configurable network interfaces
PR Region 1 (e.g. Application)
?
Hard/soft interfaces
MEMORY BLOCKS LOGIC ELEMENTS
?
? ? ? ? ? Thousands of 20Kb memory blocks Allows processing to stay on-chip
Main programmable component
Millions of logic elements Simple logic, adders, and registers Interconnect with configurable fabric
VARIABLE PRECISION DSP BLOCKS
? Allows FPGA to perform compute intensive functions
Where FPGAs Fit In?
FLEXIBILITY EFFICIENCY
CPU
GPU
FPGA
ASIC
? Balanced architecture: Good enough most workloads ? Good single thread & throughput perf. ? Fastest cadence
? Focused on compute throughput ? Many low performance threads ? High memory throughput ? Purpose made programming tools
? Full custom pipeline ? Capable of networking and compute ? High memory throughput ? Change cadence in months ? rapidly changing needs ? Requires sophistication
? Fixed function ? High efficiency – only blocks that are needed ? Change cadence in years ? needs stable standards ? Expensive: minimum volume for viability ? Requires sophistication
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Potential FPGA Uses Across The Datacenter
NFV Node Compute Node
Storage Node
FPGA
Std NIC
CPU IA CPU IA CPU IA Core
CPU IA CPU IA CPU IA Core
Optics Optics
Storage Networking
Storage Stack Media Interface
Std NIC
Core Core
Optics Optics
Virtual Networking Firewall Load Balancing
Optics Optics
Networking, Security Storage Distributed App Accel
? ? ? ?
NFV Node: Provides infrastructure networking functions Compute Node: Provides Infrastructure including storage networking/stack acceleration Storage Node: Offloads stack, networking, and interfaces to media HDD, SDD, NVMe Acceleration Node: Focused on high Large FPGA
Core Core
FPGA
Optics Optics
Core Core
FPGA
FPGA
CPU IA CPU IA CPU IA Core
App Acelerator
Machine Learning
Transcode
Accelerator Node
CPU IA CPU IA CPU IA Core
Core Core
FPGA Value Proposition For Storage
? High Bandwidth & Low Latency
? Driven by NVMe technology
? Optimized storage stack & networking
? FPGA can be used to implement storage stack and networking protocol layers
? Rapidly evolving standards
? FPGA adaptable to different protocols, stacks, and host interfaces
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Example FPGA For Initiator & Target
DC Networking
? System Integration Simplicity
? No Drivers Required, Config SW runs from Console
? FPGA Future Proof Solution
?
?
FPGA solution can change with Standards, AFU capability (IPSEC, Compression)
Scalable NVMe Solution
? NVMeof compliant
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The Analytic Workload
We want to execute analytics in the cloud leveraging today’s modern Hadoop framework with Spark
Cleanse Aggregate Transform Unify Load Analytics Reporting Machine Learning Graph
Structured Data Unstructured Data Semi-Structured Data
Our study will examine such an analytic pipeline over 3 phases (1) Import create, write data to HDFS (2) Load into Hive (3) Analyze data and report
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Spark Resourcing
Spark worker nodes live in Hadoop as data nodes The data node transforms from a physical server into a virtual server in our cloud
Spark Tunings:
? Number of Spark Executors ? Cores per Executor ? Memory per executor ? Executor Memory Overhead ? Partitions, parallelism, … ? etc., etc.
Top diagram from https://www.doczj.com/doc/2c4668031.html,/docs/latest/img/cluster-overview.png
E1 E2
5 VCPUs 27GB memory 3GB memoryOverhead
deployment example having 3 Spark executors on each 8-core/16-VCPU virtual machine
…
E3 vm1 vm2 vmn
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VCPUs used: 15/16 Memory Used: 99GB/120GB
大型ORACLE数据库优化设计方案 本文主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手，分析ORACLE的系统结构和工作机理，从九个不同方面较全面地总结了ORACLE数据库的优化调整方案。 对于ORACLE数据库的数据存取，主要有四个不同的调整级别，第一级调整是操作系统级 包括硬件平台,第二级调整是ORACLE RDBMS级的调整,第三级是数据库设计级的调整,最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化，数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不 同方面介绍ORACLE数据库优化设计方案。 一.数据库优化自由结构OFA(Optimal flexible Architecture) 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响,为此,ORACLE公司对表空间设计提出了一种优化结构OFA。使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构OFA,简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象,因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类,这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。数据库逻辑设计的结果应当符合下面的准则：(1)把以同样方式使用的段类型存储在一起； (2)按照标准使用来设计系统；(3)存在用于例外的分离区域；(4)最小化表空间冲突；(5)将数 据字典分离。 二、充分利用系统全局区域SGA(SYSTEM GLOBAL AREA) SGA是oracle数据库的心脏。用户的进程对这个内存区发送事务，并且以这里作为高速缓存读取命中的数据，以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库的性能至关重要。SGA 包括以下几个部分： 1、数据块缓冲区(data block buffer cache)是SGA中的一块高速缓存，占整个数据库大小 的1%-2%，用来存储从数据库重读取的数据块(表、索引、簇等)，因此采用least recently used (LRU,最近最少使用)的方法进行空间管理。 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表 说明和权限，它也采用LRU方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU算法 管理。如果设置过小，语句将被连续不断地再装入到库缓存，影响系统性能。 另外，SGA还包括大池、JAVA池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这
“大数据”的深度应用，开启了公安警务工作的新纪元。传统方式的治安防控体系已逐渐被以“大数据”为核心的信息化新技术所取代，信息化转型已成为公安机关掌控当下和赢得未来的必由之路。本文为大家介绍一下公安大数据的应用。 目前公安工作的应用 目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次： （一）统计查询：这是对大数据基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。 （二）数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 （三）预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方
Oracle大数据量数据导入导出示例 适用范围：不同Oracle数据库中的同一个表，大数据量导出导入 操作步骤： 1.新建导出SQL文件export.sql，内容如下： set trimspool on //去除重定向（spool）输出每行的拖尾空格，缺省为off set linesize 120 // 默认 set pagesize 2000 // 默认 set heading off // 输出域标题，缺省为on set term off //是否在屏幕上显示输出的内容，主要用与SPOOL结合使用, 缺省为off spool f:\TD_S_CHECKEXTRACTIONRULE.txt //输出符合要求格式的数据文件 // 下面是查询出来数据的文件格式 SELECT PLAN_ID||'~'||RULEITEM_ID||'~'||RULEITEM_NAME||'~'||RULEITEM_DESC||'~'||CREA TE_S TAFF_ID||'~'||to_char(CREA TE_DA TE, 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')||'~'||RSRV_STR1||'~'||RSRV_STR2||'~'||RSRV_NUM3||'~'||RSRV_NUM4||'~'||RSRV_ DA T5||'~'||RSRV_DA T6 FROM ucr_cc.TD_S_CHECKEXTRACTIONRULE; spool off // 关闭输出，重要 2 在PL/SQL新建命令窗口(Command Window),执行export.sql,命令行：@f:\export.sql 如图： 3.新建导入控制文件import_controlfile.ctl，格式为ctl，内容如下： Load DATA
目录 1 课程设计简介 (1) 1.1 课程设计的目的 (1) 1.2 课程设计内容 (1) 1.2.1 系统分析 (1) 1.2.2系统功能分析 (1) 1.2.3系统总体功能设计 (2) 1.2.4数据库的设计 (2) 2 数据结构的设计 (4) 2.1 Orale简介 (4) 2.2 数据库概念结构设计 (4) 2.2.1建立数据库的原则 (4) 2.2.2建立字段的原则 (4) 2.2.3数据库表的实体图 (5) 2.2.4数据库的E-R图 (6) 2.3 数据库逻辑结构设计 (7) 2.3.1数据库的表结构 (7) 2.3.2数据库表的实现 (8) 2.3.3存储过程 (9) 2.3.4触发器 (11) 2.3.5数据库的数据流图 (11) 2.4数据库物理结构设计 (13) 3 功能模块描述 (14) 3.1系统功能层次图 (14) 3.2主要功能描述 (14) 4 程序运行结果 (16) 4.1系统界面设计 (16) 4.1.1系统主界面 (16) 4.1.2商品信息管理 (16) 4.1.3商品管理-添加商品信息界面 (17) 4.1.4商品管理-商品类别管理 (18) 4.1.5员工信息管理主界面 (18) 4.1.6员工管理-添加员工信息 (19) 5 心得体会 (20) 6 参考文献 (21) 7 程序源代码 (22) 7.1商品信息管理模块主要源代码 (22) 7.2员工信息管理模块主要源代码 (25)
1 课程设计简介 1.1 课程设计的目的 将电子商城管理系统作为课程设计，目的是在学习数据库理论基础上，将所学的应用到实践中，以提高学习的质量，和提高知识的运用能力。而本次的课程设计中。重点是要掌握数据库的设计、数据查询的实现，并要求通过课程设计将理论向实践的转化、和对大型数据库理论的理解。以及要求达到熟练掌握对数据库的分析和设计、数据表的建立（绘画数据流图、E-R图）。以及利用面向对象的技术实现相应的增加数据，删除数据，修改数据，查询数据的基本功能。1.2 课程设计内容 1.2.1 系统分析 可行性分析：电子商城管理系统主要是能够方便有效地管理，客户在商城购物的商品信息，订单的管理。主要从以下方面进行可行性分析： (1) 技术可行性：目前，实体商城购物某些工作存在盲目性、随意性、和无效消耗，不能保证工作质量，影响商品的销售，从销售者角度考虑可能带来实际的和潜在的经济损失。若开发成功本系统，将有助于卖家更好地预测市场，更好的开发客户及时调整经营销售策略，在激烈的市场竞争中把握主动。因此，从长远利益考虑，本项目若能开发成功，它所带来的效益将远高于系统投入。 (2) 运行可行性：在实体店铺的业务方面，由于日常信息处理量大，耗费时间长，出错效率高，在系统投入运行后，可以实现业务中的信息集中处理、分析利用信息和信息的交流辅助市场的业务监管和重大决定。并且可以实现实体店铺进一步向网络服务发展，为信息工作打下良好的基础。 (3) 法律可行性：该平台是是自主开发设计，因此不会构成侵权，在法律上是可行的。 通过以上的研究和分析，认为系统开发所产生的效益是巨大的，所以开发本项目是可行的、必要的。 用户需求分析：根据对传统的商务模式的分析，同时调研了现有的一些电子商城系统后，得到“电子商城管理系统”的需求，主要包括系统功能需求和系统性能需求两方面。 1.2.2系统功能分析 电子商城管理系统的主要功能需求有： （1）系统用户管理：实现对商城管理用户的添加、密码的修改等操作； （2）会员信息管理：删除、查看会员信息；
公安大数据平台视频大数据平台 1.1.1.Hadoop基础平台 系统设计和实现基于Hadoop为基础平台，采用分布式文件系统、分布式列式数据库对数据进行存储，融合流式计算、批处理计算及即席查询多种计算模式，实现数据快速处理的同时极大提高了系统的可扩展性。 1、HDFS HDFS (Hadoop Distributed File System) 是Hadoop项目的核心子项目；是Hadoop主要应用的一个分布式文件系统。它可以运行于廉价的商用服务器上。总的来说，可以将HDFS的主要特点概括为以下几点。 (1) 处理超大文件 这里的超大文件通常是指数百GB、甚至数百TB大小的文件。在Yahoo!, Hadoop集群也已经扩展到了4000个节点, 用来存储管理PB ( PeteBytes)级的数据。 (2) 流式地访问数据 HDFS的设计建立在更多地响应“一次写入、多次读取”任务的基础之上。一个数据集一旦由数据源生成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。对HDFS来说，请求读取整个数据集要比读取一条记录更加高效。 (3) 运行于廉价的商用机器集群上
Hadoop设计对硬件需求比较低，只须运行在廉价的商用硬件集群上，而无须昂贵的高可用性机器上。 2、MapReduce MapReduce是一个高性能的批处理分布式计算框架，用于对海量数据进行并行分析和处理。与传统数据仓库和分析技术相比，MapReduce适合处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。MapReduce广泛应用于日志分析、海量数据排序、在海量数据中查找特定模式等场景中。 在Hadoop中，每个Mapreduce任务都被初始化成为一个job。每个job又可以分为两个阶段：Map阶段和Reudce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示，即Map函数和Reduce函数。Map函数接收一个
1、Which two statements about online redo log members in a group is true? B、All members in a group are the same size C、The members should be on different disk drivers 2、Which command does a DBA user to list the current status of archiving? A、ARCHIVE LOGLIST 3、How many control files are required to create a database? A、one 4、Complete the following sentence: The recommended configuration fro control files is? C Two control files on two disks 5、When you create a control file, the database has to be: C Open 6、Which data dictionary view shows that the database is in ARCHIVELOG mode? C、V$DATABASE 7、What is the biggest advantage of having the control files on different disks? B Guards against failure 8、Which file is used to record all changes made to the database and is used only when performing an instance recovery? A，Archive log file 9、How many ARCn processes can be associated with an instance? C ten 10、Whichtwo parameters cannot be used together to specify the archive destination? A．LOG_ARCHIVE_DEST and LOG_ARCHIVE_DUPLEX_DEST 第七章
简述表空间和数据文件之间的关系。 答：每一个数据文件都必须隶属于某个表空间，但一个表空间可以由多个数据文件组合而成。tablespace是逻辑上的概念,datafile则在物理上储存了数据库的种种对象。 概述Oracle数据库体系的物理结构。 答：Oracle数据库体系的物理结构是指数据库上实际的、可以从操作系统看到的文件，可以利用操作系统指令进行管理作业，物理存储结构组成文件如下所列：数据文件（Data File）:实际存储数据的地方；在线重做日志文件（Online Redo Log File）:记录曾经发生过的动作，当数据库受损时，可利用在线重做日志文件进行必要的恢复动作；控制文件（Control File）:记录数据库必要的信息，以验证及维护数据库的完整性的信息；初始化参数文件（Parameter File）:当数据库开启时，用来架构出Oracle内存结构的文件；密码文件（Password File）:验证哪些帐号能开启、关闭Oracle数据库。 简要介绍表空间、段、区和数据块之间的关系。答：Oracle的逻辑存储单元从小到大依次为：数据块、区、段和表空间。表空间又由许多段组成，段由多个区组成，区又由多个数据块组成。 简述Oracle实例系统中各后台进程的作用。 答：（1）DBWRn(Database Writer)的主要工作是将数据缓冲区中被改过的数据写回到数据文件里。（2）LGWR(Log Writer)主要的工作是将Redo Log Buffer里的记录写到在线重做日志文件中。（3）SMON(System Monitor)有两个主要的功能。<1>执行Instance Recovery:当数据库不正常中断后再度开启时，SMON会自动执行Instance Recovery,也就是会将在线重做日志里面的数据回写到数据文件里面。<2>收集空间：将表空间内相邻的空间进行合并的动作。(4)PMON(Process Monitor):监视数据库的用户进程。若用户的进程不当而被中断，PMON 会负责清理任何遗留下来的资源，并释放失效的进程所保留的锁，然后从Process List中移除，以终止Process ID。(5)CKPT(Checkpoint)主要负责更新数据库的最新状态，CKPT当Checkpoint完成时，会更新控制文件和数据库文件的文件头。（6）ARCn(Archiver).当Oracle数据库设定为ARCHIVELOG Mode时，ARCn 会在Log Switch 时自动将Redo Log File复制一份到指定的目录下称为归档日志文件（Archivedredologs）。 共享和专用操作模式的工作过程有什么区别？在专用服务器操作模式中，Oracle为每个连接到数据库实例的用户进程启动一个专门的服务进程，其用户进程数与服务器进程数的比例为1:1因为在用户进程空闲期间，对应的服务器进程始终存在，数据库的效率比较低。共享服务器操作模式可以实现只运行少量的服务器进程，由少量的服务器进程为大量用户提供服务。在此模式下，数据库实例启动的同时也将启动一定数量的服务进程，在调度进程Dnnn的调度下位任意数量的用户进程提供服务。简述oracle的初始化参数文件？ 答：在传统上，Oracle在启动实例时将读取本地的一个文本文件，并利用从中获取初始化参数对实例和数据库进行设置，这个文本文件称为初始化参数文件（简称为PFILE）。 简述如何修改初始化参数文件？ 答：如果要对初始化参数进行修改，必须先关闭数据库，然后在初始化参数文件中进行编辑，再重新启动数据库使修改生效。 简述启动数据库时的状态。 答：开启数据库分成4种状态。SHUTDOWN状态：数据库是关闭的。NOMOUNT状态：Instance被开启的状态，会去读取初始化参数文件。MOUNT状态：会去读取控制文件。数据库被装载。OPEN状态：读取数据文件、在线重做日志文件等，数据库开启。 简述数据库的各种关闭方式。 答：（1）正常关闭（SHUTDOWN NORMAL）:不允许新的USER连进来。（2）事务关闭（SHUTDOWN TRANSACTIONAL）:等待所有未提交的事务完成后再关闭数据库（3）立即关闭（SHUTDOWN IMMEDIATE）:任何未提交的事务均被回退。（4）终止关闭（SHUTDOWN ABORT）：立即终止当前正在执行的SQL语句，任何未提交的事务均不被回退。 简述Oracle数据库的特殊状态？ 答：静默状态：只有具有管理员权限的用户(SYS、SYSTEM)才能在数据库中执行查询、更新操作和运行PL/SQL程序挂起状态：数据库所有的物理文件（控制文件、数据文件和重做日志文件）的I/O操作都被暂停，这样能够保证数据库在没有任何I/O 操作的情况下进行物理备份。利用这两种数据库状态，数据库管理员可以完成一些特殊的管理和维护操作。 如何设置SQL*Plus的运行环境？
分析：公安大数据应用的构建方式与难点 来源：苏州科达 公安行业一直是安防技术应用的前沿市场，在安防领域，目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次： 1、统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。 2、数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 3、预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智
能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些应用目前已在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。 公安大数据应用的构建方式与难点 以车辆分析系统为例，介绍如何在平安城市大数据平台上构建应用： 1、数据的来源与构成 基于大数据平台的车辆分析系统，其数据可分为静态数据与动态数据。静态数据主要来源于车驾管库、盗抢库、布控车辆库、涉案车辆库等公安业务系统的资源情报类数据库，这些数据构成了车辆数据仓库的核心库。动态数据主要是来源于卡口联网平台，其数据可分为结构化的卡口通行数据与非结构化的卡口过车图片，这些数据随着时间的推移而不断增长，构成了车辆数据仓库的中心库。来自于其他设备如枪机、球机等视频监控设备抓拍或截取的车辆图片，来自于系统外的车辆图片，构成了车辆数据仓库的外围库。 2、数据的存储 对于核心库的车辆静态数据，通常都是存储于关系型数据库中。对于中心库的卡口通行数据，则存放在面向列的高可靠高性能分布式数据库HBase中，其中实时过车记录部分，因其查询量大且更新速度快，放置在内存中以优化吞吐量，降低系统I/O负荷。外围库的车辆图片数据，则存储在类似于IPSAN这样的普通存储空间内。 3、数据的结构化与搜索查询 对于卡口过车图片这样的海量非结构化数据而言，为了实现数据的检索，必须通过智能分析技术对其进行结构化并入库，从卡口图片中提取出车牌颜色、车身颜色、车标、细分车型等传统卡口前端不能提供的结构化信息并存储在HBase 中。
Colin Cunningham, Intel Kumaran Siva, Intel Sandeep Mahajan, Oracle 03-Oct-2017 4:45 p.m. - 5:30 p.m. | Moscone West - Room 3020
Big Data Talk
Exploring New SSD Usage Models to Accelerate Cloud Performance – 03-Oct-2017, 3:45 - 4:30PM, Moscone West – Room 3020 Best Practices for Big Data in the Cloud - 03-Oct-2017, 4:45 - 5:30PM, Moscone West - Room 3020 1. 10 min - Sandeep
Oracle Big Data solution
1. 10 min – Scott Oracle Big Data solution
2. 15 min – Daniel
2. 15 min – Siva
FPGA enables new storage use cases
NVMe and NVMEoF, SPDK
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3. 15 min – Colin, Case Study
Apache Spark, Big Data Analytics
4. 5 min - QA
4. 5 min - QA
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华为公安大数据解决方案
公安大数据是指通过对公安原有卡口、车辆、人口、案件等多维海量数据的挖掘和分析，把离散的、碎片化的数据加工形成具有警务价值的数据处理技术。华为基于对公安业务及数据的深刻理解，全面覆盖大数据领域关键技术，推出了智能融合的公安大数据解决方案，提供海量数据存储、处理和分析等多维度服务，并与多地公安客户及各应用厂家展开紧密合作，打造服务于实战应用的智能大数据解决方案。 背景 随着信息化技术的飞速发展，大数据为公安信息化建设带来了新的机遇。大数据产生大信息，大信息产生大价值，大价值才能有大服务、大实战。在大数据时代，基于公安数据与社会数据融合的大数据分析研判在侦破案件、预防犯罪、精确打击、辅助决策等警务工作中的作用日益凸显。 应用场景
通过Hadoop 、MPP DB 、Spark 等海量数据处理技术，将公安内部数据、视频数据、政府数据及互联网数据进行综合碰撞分析，挖掘数据隐藏的价值和内在关联，同时通过人物、车辆、行为分析等 模型进行数据筛选，为各警种提供大数据服务。 ??ο???????? ???? ??ノ? ISV 智 慧 高达百万维度的全量建模，深度刻画；高效数据分析/挖掘算法显现大数据价值 高 效数据分析加速，响应实时查询；实时数据流，在线处理 开 放开放的编程和数据服务接口，联合行业ISV 提供多种大数据服务
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ORACLE数据库自动备份 由于每天都需要备份数据库，每天都写一遍备份语句很是麻烦，所以我从网上找到了一个window下编写批处理文件实现自动备份的方法： 备份代码 首先我们需要编写一个批处理文件，用于实现数据库的备份功能，粘贴如下代码到文本文档中，重新命名为***.bat（后缀名修改为bat）： 然后将下面代码复制到文本文档中：（红色字体是需要修改的地方） @echo off color 0b mode con cols=80 lines=25 echo 正在备份数据库，请稍后…… echo -------------------------------------- echo 指定数据库用户（在“=”后面写入你需要备份的数据库登录用户名） set yh=si0001 echo 指定数据库密码（在“=”后面写入你需要备份的数据库登录密码） set mm=si0001 echo 指定数据库服务名（在“=”后面写入你需要备份的数据库
服务名） set fwm=10.1.94.21/orcl echo 指定备份目录（指定备份的文件夹，以“\”结束） set ml=d:\backupOracle\ echo ---------------------------------------------- echo 开始计算日期和时间，用于备份文件的名称（由于是自动备份，备份的文件名我们定义为数据库登录名+系统时间—精确到秒） set hh=%time:~0,2% echo 如果小时是一位的，那么在前面补零 if /i %hh% LSS 10 (set hh=0%time:~1,1%) set rq=%DATE:~0,4%%DATE:~5,2%%DATE:~8,2% set sj=%hh%%TIME:~3,2%%TIME:~6,2% set wjm=%yh%%rq%%sj% echo ---------------------------------------------- echo 请核对以下数据是否正确 echo 用户名：%yh% echo 密码：%mm% echo 服务名：%fwm%
o r a c l e数据库大作业-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
2013-2014学年第二学期《大型数据库技术》考查报告课题名称：图书管理系统系统 班级： 11软工java2班 学号： 1115115020 姓名：戴春奇 成绩： 2014年5月
1．课题概述 1.1 课题简介 随着社会的发展，人们对知识的需求也不断的增长。在这种形式下，人们就要不断的学习，不断的给自己充电，而图书馆就自然而然地在人们的生活中占据了一定的位置，如何科学的管理图书馆不但关系到读者求知的方便程度，也关系到图书馆的发展。图书馆作为一种信息资源的集散地，用户借阅资料繁多，包含很多的信息数据的管理。现今，有很多的图书馆都是初步开始使用，有些甚至尚未使用计算机进行信息管理。数据信息处理工作量大，容易出错；用于数据繁多，容易丢失，且不易查找。总的来说，缺乏系统，规范的信息管理手段。尽管有的图书馆有计算机，但是尚未用于信息管理，没有发挥它的效力，资源闲置比较突出。因此一个好的图书馆管理系统是非常重要的。 1.2 功能描述 1．登录模块 用户登录：用户在登陆页面登陆，登陆成功进入系统。 管理员登陆：用于管理员的登陆，在后台登陆页面登陆，登陆成功进入系统。图书管理员与系统管理员后台功能不一样。查询用户表，对应用户名、密码正确则进入系统，对应用户名密码不正确则显示相应信息。 2．图书管理模块 对图书进行添加、查询、修改、删除、添加。
将输入的图书信息添加到数据库图书表中，以方便进行各种查询及更新操作，根据输入的图书名称或作者，查询数据库图书表中的相应记录并显示相应图书信息，更新数据库图书表中对应记录并显示更新后的图书信息，删除数据库图书表中对应记录。 3．副本信息模块 对图书的副本信息进行添加、修改、删除。将输入的图书副本信息添加到副本表中，并分配一个独立的中南码根据输入的中南码或国际标准图书编码，查询图书副本表，显示副本信息更新副本表的数据库、删除副本表中所对应的图书信息、修改副本表中错误的信息并更新数据库。 4．用户管理模块 对用户进行添加、删除、修改。将输入的用户信息添加到用户表中，并分配一个独立的用户号根据输入的用户名的姓名或生日，查询用户表，显示用户信息更新用户表的数据库、删除用户表中所对应的、修改用户中错误的信息并更新数据库。 2、数据库设计及实现 2.1 数据库表清单 1、图书信息-----Books表
大数据时代的数据管理 作者刘庆发布于 2011年10月24日 处理大数据惯常是属于商业智能（BI）的事情。抽取数据、挖掘数据，制成报表、OLAP、仪表盘、挖掘模型，作为辅助决策之用。不过在BI领域都不这么叫法，大伙儿都说海量数据，Large-scale Data。这听起来还是略显学术气，不如Big Data来的通俗——大数据。这大概是因为如今随处可见的数据，一种爆炸效应带来的结果，已经脱离某种专业的范畴，人们需要用更简单的术语来命名这种数据爆炸。这给不温不火的BI带来一些新的刺激，让BI人看到一些希望。 以前，不说国内，就算是国外，做BI也大多是局限在几个大行当，电信、金融、零售、政府，他们需要数据来帮助自己理性决策。在国内很长一段时间里，更是仅限于电信和金融两个行当。可是尴尬的地方在于，决策者有时候更愿意相信自己的直觉，而非数据。这种意识虽然逐渐在变化，可从来没有发生过根本的变化。意识的变化是艰难的。当一些新兴行业的介入，他们对数据的利用方式，价值的榨取，让人看到数据分析不仅仅用于辅助决策，而是可以从数据中获得收益了，它已经不再是一种锦上添花的东西了，那正是因为大数据时代的到来。这得感谢互联网以及还未兴起的物联网，在这些行当里面，数据在爆发，不断增长。他们不甘心只是如报表、OLAP、仪表盘之类的分析应用。数据分析部门可以按照推荐系统的点击效果利润分成；交易的数据可以包装成分析服务销售给商户，让他们自己去洞察市场商机；根据用户的点击流行为和上网内容，个性化广告布放等等。 就在刚过去的9月，TDWI（数据仓库学院）发布了2011年第四季度最佳实践报告，而这份最佳实践的主题正是大数据分析。TDWI会通过调查问卷的方式，对全球范围的企业调查，目标对象既有IT人，有业务单位的人，也有咨询顾问。问卷的问题一般都会询问企业应用BI技术的实际情况，现在如何，计划如何。所以，这类最佳实践报告可以反映出当下某项技术的现状和趋势。报告的内容也遵循一定结构，一下定义，二看现状，三分长短，四谈趋势，最后再来个厂商介绍。同样，这份大数据分析的最佳实践报告也是如此结构。 其中关于“大数据”的定义，值得关注。如果我们仅仅从字面上看，大数据似乎跟海量数据差别不大，仅仅是变得更加通俗？并非如此，这份报告给出一些区别，TDWI赋予这个术语更多的含义，更多符合目前数据爆炸时代的含义。 大数据的3V
现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位
置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。
Oracle 大数据连接器Hadoop与 Oracle 数据库集成罗海雄
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议题 ?Oracle Hadoop装载器 ?Oracle Hadoop分布式文件系统直接连接器?Oracle Data Integrator Hadoop适配器?Oracle R Hadoop连接器 ?总结
概述 MapReduce 工作流的 最后阶段 分区表和未分区表 在线和离线加载 SHUFFLE /SORT SHUFFLE /SORT REDUCE REDUCE REDUCE MAP MAP MAP MAP MAP MAP REDUCE REDUCE ORACLE HADOOP 装载器
SHUFFLE /SORT SHUFFLE /SORT REDUCE REDUCE REDUCE MAP MAP MAP MAP MAP MAP REDUCE REDUCE 3. 从Reducer节点连接到数据库，并行加载到数据库分区（JDBC或OCI方式） 1. 从数据库读取目标表元数据 2.执行分区、排序和数据 转换 在线模式
大型ORACLE数据库优化设计方案 摘要主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手，分析ORACLE的系统结构和工作机理，从九个不同方面较全面地总结了ORACLE数据库的优化调整方案。 关键词ORACLE数据库环境调整优化设计方案 对于ORACLE数据库的数据存取，主要有四个不同的调整级别，第一级调整是操作系统级包括硬件平台,第二级调整是ORACLERDBMS级的调整,第三级是数据库设计级的调整,最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化，数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不同
方面介绍ORACLE数据库优化设计方案。 一.数据库优化自由结构OFA(OptimalflexibleArchitecture) 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响,为此,ORACLE公司对表空间设计提出了一种优化结构OFA。使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构OFA,简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象,因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类,这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。 二、充分利用系统全局区域SGA （SYSTEMGLOBALAREA) SGA是oracle数据库的心脏。用户的进程对这个内存区发送事务，并且以这里作为高速缓存读取命中的数据，以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库
的性能至关重要。SGA包括以下几个部分： 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表说明和权限，它也采用LRU 方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU算法管理。如果设置过小，语句将被连续不断地再装入到库缓存，影响系统性能。 另外，SGA还包括大池、JA V A池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这些内存缓冲区的合理设置，可以大大加快数据查询速度，一个足够大的内存区可以把绝大多数数据存储在内存中，只有那些不怎么频繁使用的数据，才从磁盘读取，这样就可以大大提高内存区的命中率。三、规范与反规范设计数据库
公安车辆大数据分析 车辆大数据分析 车辆大数据除了要处理结构化的过车数据，还要处理非结构化的卡口图片，对卡口图片采用非基于机器学习的图片识别分析软件进行结构化，然后按照结构化数据处理的方法进行处理。 车辆大数据分析概述 车辆大数据分析通过对汇聚到大数据平台的全省卡口图片信息进行深度的数据分析，基于深度学习的方式解析出车牌、车型、车身颜色、驾驶员照片、副驾驶照片等特征信息，同时整合车辆盗抢库、车驾管库、六合一等系统，构建以车牌、车型、地点、时间为基础的车辆分析预测、稽查布控大数据应用，包括车辆活动轨迹、嫌疑假套牌车分析、车辆频次分析、车辆尾随跟踪分析、昼伏夜出分析、区域徘徊分析、车辆落脚点分析等。 车辆图像警务大数据实战平台在业务层面，涵盖图像信息接入、数据挖掘处理、研 判分析应用等多个环节；在用户层面，面向刑侦、交警、情报、指挥中心、治安等多个部门；在网络架构层面，部署在视频专网的卡口数据需通过省厅视频边界平台进入部署在公 安网内的车辆图像警务大数据实战平台；从平台关联层面，平台建成后能够与专网视频侦 控平台、专网卡口联网系统、PGIS警用地理信息系统等多个信息系统实现互联互通。 车辆大数据分析业务流 车辆图像警务大数据实战平台的业务通过计算调度集群从前端视频监控设备中实时抽
取视频图像信息，获取系统源数据，然后经过视频图像智能分析集群将非结构化数据抽取、转换，加载至动态车型库，最后利用实时搜索引擎集群、大数据分析集群、网络服务集群完成功能应用APP的多样化请求。 1.源数据采集、读取及任务分发 平台可自动智能采集读取数据库获得过车数据，自动分配数据来源。支持FTP、HTTP、NFS、CIFS、i-SCSI、RTSP等多接口类型，及多种格式信息，包括文本、图像等。 平台任务允许模块将待分析数据加入到任务队列，实现临时缓存。数据处理模块不断从任务队列提取数据，分发至各算法线程池，并调用算法引擎进行智能化分析和识别，实现多任务的并发异步处理。处理后的结果通过接口返回到应用系统。 2.目标车辆结构化查找 用户在应用系统WEB端，通过品牌、型号、年款、颜色等特征，或一键上传图片，可限定日期时间在地图范围内采用框选或任意划定搜索范围，进行车辆的查找操作。 由于分析过程中，平台分析结果（结构化语义）已存入图像警务云大数据调度中心数据库，因此，平台客户端后台软件可以直接从结构化数据库中进行语义搜索和统计分析。 3.按车辆局部性特征搜索 用户通过应用平台WEB端，将车辆图片样本提交到WEB控件，并通过WEB控件中的标记工具，将需要查找的特征物标识出来，连同待查找的设备范围、时间范围等一起发送指令到本平台。