大数据分析及海量油田数据管理技术
2012年3月29日，美国联邦政府发布公告称将开发“大数据研发项目”，以最大限度地利用规模飞速增长的数字化数据。一石激起千层浪，“大数据”这一并不是非常新的术语再次引起了世界各方的高度重视。而大数据研究的核心并非数据的“量”有多大，而是如何有效、有序、系统地处理( 包括访问、收集、保护、存储、管理、分析、挖掘、共享、辅助决策等) 大量数据。因此也衍生出一个非常重要的研究领域—大数据分析( BDA) 。
一、大数据简述
有关大数据，目前定义较多。通常来讲，大数据指的是规模超过了当前典型数据库软件工具获取、存储、管理、分析能力的数据集。可以看出，这种描述实际上是一种动态的描述，因为当前的技术总是在不断发展。严格来说，“大数据”更像是一种策略而非技术，其核心理念就是以一种比以往有效得多的方式来管理海量数据并从中提取价值。可以从如下 4 个方面(“4 V”) 来阐述“大数据”理念。
(1) 数据类型多样( Variety)。即所处理的对象既包括结构化数据，也包括半结构化数据和非结构化数据。
(2) 数据处理高速( Velocity)。即各类数据流、信息流以高速产生、传输、处理。
(3) 数据规模海量( V olume)。即所需收集、存储、分发的数据规模远超传统管理技术的管理能力。
(4) 数据价值密度低( Value)。即大数据中的价值密度很低，因此也增加了价值挖掘的难度。由于海量数据中既包括结构化数据也包括非结构化数据，因此，分布式计算与分布式文件管理即成为了“大数据”策略的核心。
目前有关BDA，尚无明确定义。简而言之，就是将先进的分析技术用于大数据集。因此，BDA 主要关注两方面内容：大数据本身及分析技术本身; 如何将二者有机融合，以实现从大数据中提取有价值的情报并用以辅助决策之目的。
具体来说，可用于BDA 的分析技术包括了预测分析、数据挖掘、统计分析、复杂结构化查询语言( SQL) 等，以及那些可以支持大数据分析的数据可视化、人工智能、事实聚类、文本法分析、自然语言处理、数据库等相关技术。可以看出，大多数BDA 技术其实均可归入“发现分析”或“发掘分析”技术的范畴，而发现、发掘情报也是BDA 的主要目标之一。
可以看出，实际上很多BDA 技术并非什么新技术，只是由于其非常适用于“大数据”这一新兴对象，因此重新“焕发青春”。
大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。
对于大数据，它也是经常可以创建适用于大多数分析的汇总数据。例如一个计算不同地点车辆数量的交通遥测应用。这中方法可以产生大量的数据，但是如果汇总数据最后一分钟还存储在内存中，最后一小时存储在闪存中，最后一天存在磁盘上，那么控制应用程序所需的实际时间可以通过快速访问资源得到满足,然而假设分析时我们可以使用一些更便宜、更慢的应用程序是会怎样。
SOA都是抽象的，但当抽象隐藏了底层影响性能和响应时间的复杂性时，这种抽象的危险程度会提高。数据访问也是这样的，因此SOA架构师需要认真地考虑抽象与性能之间的平衡关系，并为其特定的业务需求优化它。
二、BDA关键技术与工具及其发展趋势
2011 年，相关机构进行了“大数据分析工具、技术与趋势”调查。该调查列出了几乎所有与大数据分析相关的工具与技术，其中包括如下几类: 新兴的，如云计算、MapReduce、复杂事件处理( CEP) ；不是新兴但适用于大数据分析的，如数据可视化、预测分析; 已有且比较成熟的，如统计分析、手工编码的SQL。此次调查可相对比较客观地展现BDA 关键技术与工具及其发展趋势。相关技术与工具的当前使用情况及未来发展趋势。可以看出，隶属于第一组的工具与技术基本上可以代表BDA 关键技术与工具的发展趋势，即高级分析技术与工具、高级数据可视化技术( ADV，未来发展势头最为迅猛的技术) 、实时仪表盘、内存内数据库和非结构化数据分析技术等。
从功能角度来讲，BDA 实现了从大数据到情报(即价值) 的转换，而这种转换本身与大数据的“4 V”特性分不开。转换过程必须采用各种BDA平台、工具，如阿帕奇Hadoop。Hadoop 技术与平台使得大数据分析人员可以对原始数据进行分析，并得到支持决策所需的情报。考虑到大数据的一些新特性，BDA 也必须采用一些新的方法和流程来实现情报提取。以利用Ha-doop 技术与平台实现BDA 为例，典型的BDA 实施流程与常用的OODA 环( 观察、定位、决策、行动) 有些类似，包括大数据访问、大数据聚集、大数据分析决策、行动等环节，且并最终实现人在环路或人不在环路的闭环。从分析对象来看，BDA 主要分析静态大数据( big data at rest) 和动态大数据( big data in motion) 。
三、BDA 在情报领域内的应用研究
从上述对BDA 的描述可以看出，BDA 技术与工具在情报领域内的应用将会非常广泛，可用于情报获取、融合、分发与共享( 即构建情报网络) 等诸多情报处理环节。著名的SQL数据库开发公司Objectivi-ty 所开发的Objectivity / DB、InfiniteGraph(IG) 等大数据分析工具是典型的可用于情报领域的工具，下面
主要以这两种BDA 工具为例介绍BDA 技术在多源情报融合以及对象关系分析过程中的应用情况。
BDA 用于多源情报融合的主要任务是通过对海量、多源、多类型数据( 如文本、图片、视频、话音等) 进行相关，将其转换为用户所需的各类专用情报( 如通信情报( COMINT) 、电子情报( ELINT) 、雷达情报( RADINT) 、遥测情报( TELINT) 等) 。Objectivity / DB 大数据分析工具在美空军网络中心协同目标瞄准( NCCT) 项目中的应用场景。在机器到机器( M2M) 接口的支持下，Objectivity / DB 实现了自动多源情报融合。该工具在多源情报融合方面主要解决的问题包括复杂数据索引与搜索、多源情报集成、异构数据库联合等。
IG 数据库的构建基于一种高度可扩展的分布式数据库体系结构，其中，数据和数据处理在网络中都采用分布式结构。单个图数据库可以进行分割，并分布在多个磁盘卷和机器中，这样即可实现跨机器边界的数据查询。同样的数据库客户端可以通过本地访问或通过本地网络访问图数据库。
相关模块功能如下所述：( 1) 锁定服务器负责处理来自数据库应用程序的数据库读写锁定/解锁请求，即负责整个数据库访问管理。与开源数据库访问不同，对IG 数据库的访问在建立数据库实例时不受控制，而是在事务级进行控制。( 2) 每台装有数据库的机器中海有一个单独的数据服务器进程，这些进程可通过本地或远程方式来访问磁盘卷上的数据。( 3) 数据服务器负责处理来自分布式图数据库的远程数据库应用程序请求。
BDA 相关理论、技术、工具其实并非全新，其应用前景非常广阔。尤其是在情报领域内的应用，其前景更是一日千里、势不可当。当然，BDA 在情报领域中的应用仍有很多具体的理论、技术层面问题尚未解决。如，在赛博战领域如何利用BDA 实现赛博态势感知、在电子战领域如何利用BDA 实现有源与无源情报的分类与融合等。此外随BDA 而来的诸多新类型情报也有待进一步研究，如移动情报、云情报、社会情报、大数据情报等。
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文、IBM、微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。
大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。基本上人们比以往任何时候都与数据或信息交互。1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2013年在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。
中国人口众多，互联网用户数在2013年已经超过5亿人，全球第一。海量的互联网用户创造了大规模的数据量。据预测到2015年全球有超过85%的财富500强企业将在大数据竞争中失去优势。我们认为这种发展趋势在国内同样不可
避免，在未来的市场竞争中，能在第一时间从大量互联网数据中获取最有价值信息的企业才最具有优势。
当前，大部分中国企业在数据基础系统架构和数据分析方面都面临着诸多挑战。根据产业信息网调查，目前国内大部分企业的系统架构在应对大量数据时均有扩展性差、资源利用率低、应用部署复杂、运营成本高和高能耗等问题。国内企业为适应大数据时代而做出大规模调整是一种必然，这为国内从事大数据相关业务的IT企业带来了极大市场需求。
基于海量数据传输方式及融合研究 摘要本文简要的论述了海量数据传输方式及融合技术，将电力大数据通过高效、快速、安全的进行传输，以分布式消息机制进行数据交互和传输，从而达到数据快速交付及应用，满足不同业务层级人员的数据需求。基于以上的目标本文主要对数据传输技术和融合技术进行论述。 关键词电力；微服务；海量数据；技术难点；数据接口服务；文件传输接口；数据交互技术 Research on mass data transmission and fusion zhangxinyang，chenda The Information Centre of Yunnan power grid limited liability company，Kunming 650217 Abstract This paper briefly discusses the massive data transmission and fusion technology，the power of big data in an efficient，fast and secure transmission of data to the micro application services，so as to achieve rapid delivery of data and application，to meet the different levels of staff business data needs. Based on the above objectives，this paper mainly discusses the data transmission technology and fusion technology. Key words Electric power；Micro service；Massive data；Technical difficulties；Data interface service；File interface service；Data delivery technology 1 概述 电力行业在海量数据采集方面，目前着重单一领域的数据采集，电网及设备的状态运行数据、管理类数据、在线监测数据以及用户用电计量数据都未能进行数据统一规划，另外，针对外部的气象信息、宏观经济、用电舆情等数据也未纳入统一。 存在单一系统主数据完整性不足，各系统间数据单独采集、分散存储、独立应用等问题。 数据存储技术落后。目前面向结构化数据存储的关系型数据库已经不能满足相互电力大数据快速访问、大规模数据分析的需求，较难支撑电力业务的更专业应用需求。针对海量状态监测、用电计量等准实时数据，基于原有存储技术的落后都不能实现永久存储，电网中大量的历史数据都只能被定期转存并逐步清理，没有发挥出更多的价值[1]。
海量数据管理使用一般原则 1.1 海量数据管理 在管理使用过程中遵循如下原则 ◆架构设计上 采用分表、分区、分库架构设计方式。 ◆高频表的存储与优化 缓存查询结果及采用内存数据。 ◆编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。 ◆对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。 ◆建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引。 ◆建立缓存机制 当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。 ◆分批处理 海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可
1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ 方案1：可以估计每个文件安的大小为5G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。 s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为）中。这样每个小文件的大约为300M。 s 遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000各小文件（记为）。这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（）中，不对应的小文件不可能有相同的url。然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。 s 求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。 方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter，4G内存大概可以表示340亿bit。将其中一个文件中的url使用Bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率）。 2. 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。 方案1： s 顺序读取10个文件，按照hash(query)%10的结果将query写入到另外10个文件（记为 ）中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。
中科基于一种海量数据处理分析 系统的设计文档 一、海量数据处理的背景分析 在当前这个信息量飞速增长的时代，业的成功已经越来越多地与其海量数据处理能力相关联。高效、迅速地从海量数据中挖掘出潜在价值并转化为决策依据的能力，将成为企业的核心竞争力。数据的重要性毋庸置疑，但随着数据的产生速度越来越快，数据量越来越大，数据处理技术的挑战自然也越来越大。如何从海量数据中挖掘出价值所在，分析出深层含义，进而转化为可操作的信息，已经成为各互联网企业不得不研究的课题。数据量的增长，以及分析需求的越来越复杂，将会对互联网公司的数据处理能力提出越来越高的要求、越来越大的挑战。但每一个场景都有其特点与功能，充分分析其数据特性，将合适的软件用在合适的场景下，才能更好地解决实际问题。 二、海量数据处理分析的特点 （一）、数据量大，情况多变 现在的数据量比以前任何时期更多，生成的速度更快，以前如果说有10条数据，繁琐的操作时每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，情况多变，手工操作是完不成任务的。例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序将会终止。海量数据处理系统的诞生是输入层每个神经元的输入是同一个向量的一个分量，产生的输出作
为隐藏层的输入，输出层每一个神经元都会产生一个标量结果，所以整个输出层所有神经元的输出构成一个向量，向量的维数等于输出层神经元的数目在人工神经网络模型中，各个神经元通过获取输入和反馈，相对独立地进行训练和参数计算。其拓扑结构的重要特点便是每一层内部的神经元之间相互独立，各个层次间的神经元相互依赖。 由于各个层次内部神经元相互独立，使得各个层次内部的神经元的训练可以并行化。但由于不同层之间的神经元具有相互依赖关系，因此各个层次之间仍然是串行处理的。可以将划分出的每一层内部的不同神经元通过map操作分布到不同的计算机上。各个神经元在不同的计算终端上进行训练，在统一的调度和精度控制下进行多个层次的神经元的训练，这样神经网络算法的训练就可以实现并行化。训练结束后，同样可以通过每层内节点的并行化处理快速地得到输出结果。在神经网络算法中，每层内的节点都可以进行并行化处理，并行化程度非常高。 （二）、软硬件要求高，系统资源占用率高 各种应用对存储系统提出了更多的需求，数据访问需要更高的带宽，不仅要保证数据的高可用性，还要保证服务的高可用性；可扩展性：应用在不断变化，系统规模也在不断变化，这就要求系统提供很好的扩展性，并在容量、性能、管理等方面都能适应应用的变化；对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，对电脑的内存、显卡、硬盘及网络都要求相对较高！其中对网络要求高的原因是因为其引入目前最前沿的“云端计算”好多东西都要从网络上调用；对硬盘要求是最高的，用SATA6.0的固态硬盘，对整机性能限制比较大的就是高速系统总线对低速硬盘传输，32位的系统，最大只能认到3.5G内存，就是说，不论你装几根内存条，装多大容量的内存条，你装8G的，它也只能用到3.5G，64位的系统就可以突破了这个限制。如果你的电脑配置不是特别高的话，XP是比较好的选择。32位的XP是最低要求。基于23G互操作测试生成23G互操作测试报告测试起始点时间、测试终止点时间、 3G网络驻留时间（秒）、2G网络驻留时间（秒）、3G覆盖总采样点、3G覆盖总采样点不同区间数量统计、3G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、2G覆盖总采样点、2G覆盖总采样点不同区间数量统计、2G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、3G到2G重选成功次数、2G到3G重选成功次数、3G到2G切换尝试次数、3G到2G切换成功次数、切换掉话次数和其它掉话次数。
海量数据处理方法总结 大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu，google，腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1 Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集。 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit 数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为
地铁隧道结构变形监测数据管理系统的设计与实现 摘要:探讨开发地铁隧道结构变形监测系统的必要性与紧迫性。以VisualBasic编程语言和ACCESS数据库为工具, 应用先进的数据库管理技术设计开发地铁隧道结构变形监测数据管理系统。系统程序采用模块化结构,具有直接与外业观测电子手簿连接下传原始观测资料、预处理和数据库管理等功能,实现了测量内外业的一体化。系统结构合理、易于维护、利于后继开发,提高监测数据处理的效率、可靠性以及监测数据反馈的及时性,值得类似工程的借鉴。关键词:地铁隧道;变形监测;管理系统 随着经济的发展 ,越来越多的城市开始兴建地铁工程。地铁隧道建造在地质复杂、道路狭窄、地下管线密集、交通繁忙的闹市中心,其安全问题不容忽视。无论在施工期还是在运营期都要对其结构进行变形监测,以确保主体结构和周边环境安全。地铁隧道结构变形监测内容需根据地铁隧道结构设计、国家相关规范和类似工程的变形监测以及当
前地铁所处阶段来确定,由规范[1]与文献 [2]知,运营期的地铁隧道结构变形监测内容主要包括区间隧道沉降、隧道与地下车站沉降差异、区间隧道水平位移、隧道相对于地下车站水平位移和断面收敛变形等监测。它是一项长期性的工作,其特点是监测项目多、线路长、测点多、测期频和数据量大,给监测数据处理、分析和资料管理带来了繁琐的工作,该项工作目前仍以手工为主,效率较低,不能及时快速地反馈监测信息。因此,有必要开发一套高效、使用方便的变形监测数据管理系统,实现对监测数据的科学管理及快速分析处理。现阶段国内出现了较多的用于地铁施工期的监测信息管理系统[3-4],这些系统虽然功能比较齐全、运行效率较高,能够很好地满足地铁施工期监测需要,但它主要应用于信息化施工,与运营期地铁隧道结构变形监测无论是在内容还是在目的上都有着很大的区别和局限性。而现在国外研究的多为自动化监测系统[5-6],也不适用于目前国内自动化程度较低的地铁隧道监测。此外,能够用于运营期并符合当前国内地铁隧道结构监测实际的监测数据管理系统还较为少见。因此,随着国内建成地铁的逐渐增多,开发用于运营期地铁的变形监测数据管理系统变得越来越迫切。为此,根据运营期地铁隧道结构变形监测内容[1-2]和特点,以isualBasic作为开发工具[7],应用先进的数据库管理技术[8],以目前较为流行的Access数据库作为系统数据库,设计和开发了用于运营期地铁隧道变
浅论海量数据组织管理的方法 浅论海量数据组织管理的方法 摘要：本文在对海量空间数据进行了一定的分析基础上，探讨 了当前针对海量数据组织管理的金字塔结构存储方法和线性四叉树 的空间索引结构。并通过示例程序开发验证其有效性。 关键词：空间数据库；海量数据；四叉树；金字塔 Abstract: In this paper, based on the analysis of the massive spatial data, discussed the current spatial index structure in Pyramid according to the structure of storage method and linear mass data organization and management of the four fork tree. And its effectiveness is verified by example program development. Key words: spatial database; data; four fork tree; Pyramid 中图分类号：C36文献标识码：A文章编号： 1 引言 自90年代以来，高空间分辨率遥感卫星开始向大众敞开大门， 作为GIS的重要数据来源——遥感数据量快速增长。卫星遥感影像是一种以栅格数据模型存储的数据，其最明显的特点是数据量大、数据结构单一。同时遥感数据是一种大面积的、动态的、近实时的数据源，是GIS数据更新的重要手段。遥感数据可用于提取线划数据和生成数字正射影像数据、DEM数据[1]。我国的领土面积为960.1216万平方公里，如果全国的遥感影像用QuickBird 0.61m分辨率的影像来记录据估算需要72092.15GB[2]。为了使这些海量空间数据得到更好的应用,必须考虑采用更为有效的组织管理手段对海量空间数据进行组织 管理。 解决此问题，在GIS中对大范围空间数据的统一有效的组织管理有很大帮助。早在90年代，美国ESRI公司推出空间数据引擎(SDE) 对该问题提供了一种解决方案，依托于关系数据库环境,采用高效空
. .. . .. .. 文档编号：JCXXGKPT-YHSC-002 全国重点污染源监测 数据管理与信息公开能力建设项目 软件开发与系统集成 企业用户手册 拟制：夏稳 审核：邓涛 批准：尚健 太极计算机股份有限公司
目录 1系统简介 (4) 2运行环境要求 (4) 3用户登录 (5) 3.1系统登入 (5) 3.2系统登出 (5) 3.3 修改密码 (6) 4数据采集 (7) 4.1企业信息填报 (7) 4.1.1 基础信息录入 (7) 4.1.2 监测信息 (8) 4.1.3 监测方案 (24) 4.1.4 手工监测结果录入 (26) 4.1.5 在线监测结果录入 (30) 4.1.6 监测信息导入 (34) 4.1.7 监测信息导出 (36) 4.1.8 年度报告 (37) 4.1.9 生产情况 (39) 4.2 企业用户信息管理 (40) 4.3 未监测情况查询 (42) 5个人工作台 (44) 5.1信息提醒 (44) 5.1.1站内信息提醒 (44)
5.1.2个人提醒设置 (45) 5.2通知公告管理 (45) 5.2.1通知公告查阅 (45) 5.3数据催报 (46) 5.3.1我的催报 (46) 5.4我的联系人 (47) 5.4.1联系人管理 (47) 5.5我的资料 (49) 5.5.1资料信息管理 (49) 5.6首页 (50) 5.6.1首页 (50) 5.7集合管理 (51) 5.7.1集合类别管理 (51) 5.7.2集合管理 (53) 6排放标准 (55) 6.1标准管理 (55) 6.1.1标准管理........................................................................ 错误!未定义书签。 6.1.2监测点所属标准 (55) 6.2指标查询 (55) 7自行监测知识库 (56) 7.1标准查询 (56) 7.1.1标准查询 (56) 7.1.2自行监测方法库 (57) 8业务管理 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 8.1委托机构查询.......................................................................... 错误!未定义书签。
第32卷第10期2011年10月 微计算机应用 MICROCOMPUTER APPLICATIONS Vol.32No.10 Oct.2011海量数据存储管理技术研究 刘阳成周俭谢玉波 （华北计算技术研究所地理信息与数据库研究室北京100083） 摘要：海量数据存储管理在各行业的信息化过程中越来越重要，受到了广泛的关注。综述了海量存储管理技术的研究及应用现状，介绍了一些关键技术，包括数据存储架构，分级存储，数据自动化归档，业务流程控制，并发设计，数据服务等，最后，结合当前海量数据存储管理技术，指出了海量数据存储管理面临的一些新的发展方向。 关键词：海量数据存储管理分级存储业务自动化并发设计数据服务 Mass Data Storage Management Technology Research LIU Yangcheng，ZHOU Jian，XIE Yubo （Department of GIS＆DB，North China Institude of Computing Technology，Beijing，100083，China） Abstract：Mass data storage management becomes more and more important in process of many areas.Key techniques about this inclu-ding storage structure，hierarchical storage，auto import，process control，concurrent design and data service were https://www.doczj.com/doc/953975236.html,st，combi-ning present development of mass data storage and management，it pointed out some new direction of it. Keywords：mass data，storage management，hierarchical storage，business automation，concurrent design，data service 海量存储管理技术得到了越来越多的关注和应用。随着各行各业信息化程度的提高，企业数据急剧膨胀，尤其是近年来卫星遥感技术的发展，海量数据存储管理在国民经济中应用的越来越广泛。结合近年来从事的海量数据存储管理研究及实际项目研发，谈谈海量存储管理的若干技术。 1存储技术发展 海量信息存储早期采用大型服务器存储，基本都是以服务器为中心的处理模式，使用直连存储（Direct Attached Storage），存储设备（包括磁盘阵列，磁带库，光盘库等）作为服务器的外设使用。随着网络技术的发展，服务器之间交换数据或向磁盘库等存储设备备份数据时，开始通过局域网进行，这主要依赖网络附加存储（Network Attached Storage）技术来实现网络存储。NAS实际上使用TCP/IP协议的以太网文件服务器，它安装优化的文件系统和瘦操作系统（弱化计算功能，增强数据的安全管理）。NAS将存储设备从服务器的后端移到通信网络上来，具有成本低、易安装、易管理、有效利用原有存储设备等优点，但这将占用大量的网络开销，严重影响网络的整体性能。为了能够共享大容量，高速度存储设备，并且不占用局域网资源的海量信息传输和备份，就需要专用存储区域网络（Storage Area Network）来实现。 目前海量存储系统大多采用SAN存储架构的文件共享系统，所有服务器（客户端）都以光纤通道（Fibre Channel，简称FC）直接访问盘阵上的共享文件系统（如图1所示）。数据在存储上是共享的，数据在任何一台服务器（客户端）上都可以直接通过FC链路进行访问，无需考虑服务器（客户端）的操作系统平台，存储区 本文于2011－07－26收到。
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任
意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个
目录 1实验主题 (1) 2实验目的 (1) 3实验性质 (1) 4实验考核方法 (1) 5实验报告提交日期与方式 (1) 6实验平台 (1) 7实验内容和要求 (1) 8实验指导 (2) 8.2 开启Hadoop所有守护进程 (2) 8.2 搭建Eclipse环境编程实现Wordcount程序 (3) 1.安装Eclipse (3) 2.配置Hadoop-Eclipse-Plugin (3) 3.在Eclipse 中操作HDFS 中的文件 (7) 4.在Eclipse 中创建MapReduce 项目 (8) 5.通过Eclipse 运行MapReduce (13) 6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题 (16)
1实验主题 1、搭建Hadoop、Eclipse编程环境 2、在Eclipse中操作HDFS 3、在Eclipse中运行Wordcount程序 4、参照Wordcount程序，自己编程实现数据去重程序 2实验目的 （1）理解Hadoop、Eclipse编程流程； （2）理解MapReduce架构，以及分布式编程思想； 3实验性质 实验上机内容，必做，作为课堂平时成绩。 4实验考核方法 提交上机实验报告，纸质版。 要求实验报告内容结构清晰、图文并茂。 同学之间实验报告不得相互抄袭。 5实验报告提交日期与方式 要求提交打印版，4月19日（第10周）之前交到软件学院412。 6实验平台 操作系统：Linux Hadoop版本：2.6.0或以上版本 JDK版本：1.6或以上版本 Java IDE：Eclipse 7实验内容和要求 （1）搭建Hadoop、Eclipse编程环境； （2）运行实验指导上提供的Wordcount程序； （3）在Eclipse上面查看HDFS文件目录； （4）在Eclipse上面查看Wordcount程序运行结果； （5）熟悉Hadoop、Eclipse编程流程及思想； 程序设计题，编程实现基于Hadoop的数据去重程序，具体要求如下： 把data1文件和data2文件中相同的数据删除，并输出没有重复的数据，自己动手实现，把代码贴到实验报告的附录里。 设计思路： 数据去重实例的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。具体就是Reduce的输入应该以数据作为Key，而对value-list则没有要求。当Reduce 接收到一个
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理,法人与地理，实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和EＴL等功能。 ２、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备
高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能， 促进民生的发展。
大数据处理技术参考架构 二〇一五年十二月
目录 1.背景 (1) 2.技术目标 (3) 3.技术要求 (3) 4.大数据处理业务场景 (4) 5.大数据处理技术对比 (6) 5.1. MPP与H ADOOP&S PARK技术对比 (6) 5.2. H ADOOP&S PARK技术优势 (9) 5.3. H ADOOP框架对比 (10) 5.4. H ADOOP使用情况 (11) 5.5. H ADOOP血缘关系 (12) 5.6. 行业大数据应用场景对比分析 (17) 6.大数据处理参考架构 (19) 6.1. 参考架构 (19) 6.2. 与J AVA EE体系对比 (21)
6.3. 参考架构运行状态 (21) 7.总结与思考 (22) 附录：名词解释 (25)
1.背景 随着大数据时代的到来，数据由海量拓展为多样，在注重计算速度的同时更加关注挖掘有价值的数据。以IOE体系为核心的数据计算和存储方式越来越不能满足目前大数据处理在性能和成本上的综合要求。为适应对大数据处理的要求，众多的分布式计算平台随之兴起，在对众多分布式计算平台进行权衡的同时，增强自主创新能力，以满足人民银行对信息技术安全可控的要求。 在核心应用自主研发、核心知识自主掌控的氛围下，保障大数据技术达到灵活可用的目标，确保数据和信息的有效、及时，确保信息系统的可靠、灵活。同时，充分的利用开源产品透明公开的关键信息，做到对技术细节的掌控和验证，开源产品的特点也更能够激发开发者的热情并推进技术的快速变革。 在“互联网+”的战略布局下，当利用信息通信技术把互联网和包括金融行业在内的相关行业结合起来时，能够更加合理和充分的利用大数据技术促进互联网金融的健康发展。当前互联网金融的格局中，由传统金融机构和非金融机构组成。传统金融机构的发展方向主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新、手机APP服务等；非金融机构的发展方向则主要是指利用互联网技术进行金融运作的电子商务企业、P2P模式的网络借贷平台，众筹模式的网络投资平台或掌上理财服务，以及第三方支付平台等。在金融行业新兴业态下，为促进互联网金融的健康发展，为全面提升互联网金融服务能力和普惠水平，为有效防范互联网金融风险及其外溢效应而提供技术支撑。 在金融领域，新生业态层出不穷，金融机构日益多样化，金融资产的流动性
如何处理数据库中海量数据，以及处理数据库海量数据的经验和技巧 疯狂代码 https://www.doczj.com/doc/953975236.html,/ ?:http:/https://www.doczj.com/doc/953975236.html,/DataBase/Article11068.html 海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提 高了处理效率和处理的成功率。在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 ;如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。二、软硬件要求高，系统资源占用过高 对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。三、要求很高的处理方法和技巧。 这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用 Oracle或者DB2，微软公 司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘，傲博知识库等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式 ，不过处理机制大体相同。例 如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复 合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合 操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。五、建立缓存机制 当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。六、加大虚拟内存 如果系统资源有 限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为
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： 一是事务处理型操作都是细粒度操作，每次事务处理涉及数据量都很小。 二是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行的某列； 三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查，对事务完整性和数据一致性要求非常高。 四是事务性操作都是实时交互式操作，至少能在几秒内执行完成； 五是基于以上特点，索引是支撑事务型处理一个非常重要的技术。 在数据量和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。 在数据量和并发交易量增加情况下，一般可以采用ORALCE RAC集群方式或者是通过硬件升级(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的系统来解决本问题。
2 数据统计分析 数据统计主要是被各类企业通过分析自己的销售记录等企业日常的运营数据，以辅助企业管理层来进行运营决策。典型的使用场景有：周报表、月报表等固定时间提供给领导的各类统计报表；市场营销部门，通过各种维度组合进行统计分析，以制定相应的营销策略等。 数据统计分析特点包括以下几点： 一是数据统计一般涉及大量数据的聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二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，目前越来越多的用户希望能做做到交互式实时统计； 传统的数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库的数据仓库技术。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的结构来实现高性能的数据统计分析，以支持可以通过下钻和上卷操作，实现各种维度组合以及各种粒度的统计分析。 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，基于内存计算的数据库仓库系统也成为一个发展趋势，例如SAP的HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要是根据商业目标，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的规律和知识。
环境监测数据管理制度 为进一步贯彻环境监测为环境管理服务的职能，规范环境监测数据的使用和管理。保证环境监测数据的准确性、完整性和合理性。特制定本制度： 一、监测管理 监测过程要严格实施环境监测质量保证体系和质控措施，严格执行环境技术规范，确保监测数据的准确性、完整性和科学性。 二、监测数据的审核 1、监测数据严格执行三级审核制度，即所在科室的室主任、质控负责人和技术负责人逐级审核，发现问题及时解决，不得进入下一环节。 2、监测数据按时上报综合室，由综合室统一出监测报告和有关监测数据统计报表等，并经站技术负责人审定签字后加盖业务公章（监测报告还需加盖资质章、齐缝章等），例行监测统计报表按规定要求份数上报，存档一份。监测报告一式二份，一份外发，一份存档。 3、监测数据和监测报告要定期归档，每季度第一个月15日之前，必须将上月的监测数据和监测报告归档到档案室。 4、归档内容包括原始采样记录、分析过程记录以及质控步骤及内容。 三、监测数据的管理 1、各科室之间的数据交接一定要互相做好登记，交方
提出交接数据明细，收方签字认可。 2、业务章管理人员在执行相关管理制度的同时，一定要做好盖章登记。 3、综合室监测报告管理人员要加强监测报告的管理，不得擅自外发报告和复印。外发监测报告凭我站财务下达的收费通知单外发报告，没有外发的报告要妥善保存，到年底对没有发出的报告按要求整理归档。 4、各科室电脑储存的监测数据不得擅自对外提供。 5、档案管理人员对每季度归档的监测资料和监测报告进行管理，按监测档案管理办法，做好建档工作，对不及时归档或归档材料缺少的现象和存在的问题要及时书面反馈分管领导，协调解决。 6、建立监测数据保密制度，要执行《监测数据资料保密制度》，档案管理人员负责数据存档、借阅等工作，使用数据施行备案和审批制度，经站长审批后方可外借。 四、本制度自印发之日起执行。
海量数据处理 1 背景 我们生活在一个数据时代： (1) 每天有10 TB的视频数据被上传到世界上最大的视频分享网站Youtube上。 (2) 美国的纽约证劵交易所每天大约产生1 TB的交易数据。 (3) 中国深圳市拥有20万个交通监控摄像头，每天产生的数据大于 1 PB。 (4) 瑞士日内瓦附近的大型强子对撞机，每年大约产生15 PB的数据。 …… 已经很难衡量现今的社会中存储的电子数据总量，但是 据IDC（Internet Data Center）估计，2006年“数字全球”项目（digital universe）的数据总量为0.18 ZB，并且预测到2011年这个数字将达到1.8 ZB，为2006年的10倍。1 ZB相当于10的21次方字节，或者相当于1 000 EB、1 000 000 PB，或者大家更为熟悉的10亿TB。这相当于世界上每个人一个磁盘驱动器的数量级[1]。 如图1所示[2]，股票交易、商品零售、交通、通信、生产、Web、音像业等多数据源使得数据类型复杂化，包括有结构、无结构（文本、图像、音频、视频等）数据。数据本身也越来越趋于复杂化、高维化。
图 1海量数据及其复杂类型 技术的进步已经使得数据存储变得相对便宜，带宽相对充足，导致了这一系列的海量数据被存储下来，继而在大数据集上的建模和仿真。这样的大数据存储普遍存在于一个多样化的应用领域中，包括科学研究（生物信息，气候变化）。从这样海量数据中提取珍贵知识的挑战，随着多类型数据、多数据源、多种多样的规模，越来越使人变得畏缩，更不要提最终目标是去实时处理。有句话说得好：“算法再好，通常也难敌更多的数据。”意思就是说对于某些问题（譬如基于既往偏好生成的电影和音乐推荐），不论你的算法有多厉害，它们总会在更多的数据面前变得无能为力（更不用说没有优化过的算法）。为了剖析与研究问题，科学与技术目标可归为下面主要的三种：管理数据爆炸性、从海量数据中提取知识、归纳数据使得人类易于理解和反应。如图2所示①。 图 2海量数据的处理过程