1.大数据：指的是所涉及的数据集规模已经超过了传统数据库软件的获取、存储、管理和分析的能力。
2.大数据的产生：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，web2.0，主动；感知式系统阶段，感知式系统的广泛使用。
3.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的形式，将这些数据筛选处理分析，提取出有用的信息，这就是大数据分析。
4.大数据存储系统的分类：
分布式数据库，存储结构化数据如Spanner, Oceanbase, RDS；
分布式文件系统，存储非结构化数据，如HDFS、GFS、TFS；
NoSQL(Not Only SQL)数据库：键值存储，如Redis，类似Hash表，存储半结构化数据，常用于分布式缓存；列存储，如HBase、Bigtable，结构松散，单表操作，不支持多表连接。
5.大数据的三大关键问题：存储(容量-NAS等、吞吐量-RAID)、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)。RAID0：并行磁盘；RAID1：镜像冗余；RAID10:1+0；RAID5：校验冗余。
6.Hadoop的特点：扩容能力、成本低(普通机器)、高效率(在数据所在的节点并行计算)、可靠性(冗余、自动重新部署失败任务)。
缺点：用Java实现，Java的IO处理虽然没有性能瓶颈，但是对于CPU密集型的任务是一个麻烦，因此，有些算法效率不会提高很多。
7.进程：Master Node：Namenode、Secendary Namenode、Jobtracker；Slave Node：Tasktracker、Datanode.
8.MapReduce流程：把(job的)输入拆分成固定大小的splits，每个split(默认对应1个block的大小)对应一个map task，分发到各节点→map过程(本地)：把原数据转换为键值对的形式，并去除不需要/错误的数据；每个map任务有一个内存缓冲区(100mb)，写入数据达80%时spill(先在缓冲区预排序)到本地磁盘，键值对按key排列组合（sort&Combiner：一次简单的reduce，合并相同的key）→送入(其他结点)进行reduce，reduce获取map输入的过程是同步多线程进行的(copy&merge)。
job：包括数据、M/R程序、配置信息。把job拆分成map和reduce tasks. TaskTracker每隔3秒向JobTracker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。
9.作业调度：默认先进先出FIFO；支持公平调度(支持多个队列，每个队列可配
置一定的资源量，同一队列中的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FIFO，对同一用户提交的作业所占资源量进行限定)。
1.Google为什么不采用传统的技术，而是mapreduce、bigtable、GFS，功能分别是什么？
(1)GFS：Google特有的环境与负载需要。Google主要处理的数据如爬取的网页、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。
GFS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、数据存储的基本单元大)。基于大量安装有Linux操作系统的普通PC 构成的集群系统，整个集群系统由一台Master（通常有几台备份）和若干台ChunkServer构成。GFS中文件被分成固定大小的Chunk，分别存储在不同的ChunkServer 上，每个Chunk有多份（通常为3份）拷贝，也存储在不同的ChunkServer上。Master负责维护GFS中的Metadata，即文件名及其Chunk 信息。客户端先从Master上得到文件的Metadata，根据要读取的数据在文件中的位置与相应的ChunkServer通信，获取文件数据。
(2)BigTable：GFS是文件系统，不适合结构化数据的存储和访问；不适合使用RDBMS,不能满足要求海量结构化数据存储需求：存储数据的多样性与复杂性、海量的处理请求、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)。
是一种(非关系型、NoSQL)分布式数据库。是一个经过排序后的分布式的、稀疏的、多维映射表，数据以键/值映射的形式组织，数据索引由Row/Column Key 和Timestamp组成。
(3)MapReduce：PR算法需要执行行列数以亿为单位的矩阵相乘，单机运算所需的时间过长。
是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。把一个大的计算任务拆分成若干小的子计算任务，分发给节点上的机器并行运算，最后合并子任务的运算结果得到最终结果。
2.大数据的特点：
3V：大量（Volume），多样(Variety)，速度(Velocity)--4V：Value（价值）。Variety：由结构化数据和非结构化数据组成，后者多样(图片、视频等)。Value：价值密度低、商业密度高。
3.互联网上哪些产品是Saas、Paas、Iaas服务？
(1)SaaS 软件即服务：提供了完整的可直接使用的应用程序。厂商将应用软件
统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，如Google Apps, Microsoft “Software+Services”.
(2)PaaS平台即服务：将软件研发的平台作为一种服务。把客户开发的的应用程序部署到供应商的云计算基础设施上去。如IBM IT factory, Google App Engine.
(3)IaaS 基础设施即服务：将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租。用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。如Amazon EC2, IBM Blue Cloud,.
4.HDFS和传统文件系统的区别、冗余机制、如何保证完整性、一致性(可靠性)；HDFS是为以流式数据访问模式存储超大文件而设计的文件系统。模式：一次写入、多次读取，写入后不能修改，无数据一致性问题。程序采用“数据就近”原则分配节点执行。因为运行在普通的硬件上，硬件错误是常态，因此需要冗余。文件切分成块block（默认大小64M），以块为单位，每个块有多个副本存储在不同的机器上，副本数可在文件生成时指定（默认3）。
可靠性：冗余备份策略、机架感知、心跳机制、安全模式、校验和、回收站、元数据备份。校验和：每个block对应一个校验和，客户端读取数据时可以校验，如果错误则读取其他副本。安全模式：副本数量不足的block达到一定比例时，进入safe mode，此时不能写/删除。机架感知：block副本同机架内尽量只有1份。元数据备份：可将元数据备份到多个目录(通常一本地、一远程-通过NFS)以及Secondary Namenode。心跳机制：3秒一次、10分钟不可用。
适合：存储并管理PB级数据、处理非结构化数据、注重数据处理的吞吐量且对延迟不敏感。
不适合：存储小文件、大量的随机读、需要对文件的修改、多用户写入。NameNode是主节点，存储文件的元数据：文件名，文件目录结构，文件属性，数据块的长度、校验和、时间戳，以及每个文件的块列表以及块所在的DataNode等，保存在内存。保存文件,block ,datanode之间的映射关系。周期性地从集群中的每个Datanode接收心跳信号和块状态报告(blockreport)。Secondary Namenode：把namespace image与edit log合并，防止edit log变得过大；一般运行在独立的机器上：需要大量CPU资源和同样多的内存；正常运行时并不执行namenode的功能。
DataNode在本地文件系统(磁盘)存储文件块数据，以及块数据的校验和。维护了block id到datanode本地文件的映射关系。
DataNode启动后向NameNode注册，通过后，周期性（1小时）的向NameNode上报所有的块信息(blockreport)。心跳是每3秒一次，如果超过
10分钟没有收到某个DataNode 的心跳，则认为该节点不可用。
写文件：客户端请求namenode创建新文件→namenode检查文件是否存在和客户端权限→选择(3)个datanode，客户端将数据通过管线依次写入→向namenode报告写入完成。
读文件：客户端访问hdfs中的一个文件→从namenode获取组成这个文件的block位置列表→找到对应的datanode读取数据，namenode并不参与数据传输。
5.mapreduce如何处理出错
(1)硬件故障(jobtracker或tasktracker)：Jobtracker是单点，若发生故障目前hadoop还无法处理，唯有选择最牢靠的硬件作为jobtracker。Jobtracker 通过心跳信号了解tasktracker是否发生故障或者负载过于严重，从任务节点列表中移除发生故障的tasktracker。如果故障节点在执行map或reduce任务并且尚未完成，jobtracker会要求其他节点重新执行此任务。
PS：namenode失败时的恢复过程：把远程目录中备份的元数据，复制到secondary namenode，并将其作为新的namenode.
(2)任务失败：由于代码bug或进程崩溃引起任务失败，Jvm自动退出，向tasktracker父进程发送错误信息，错误信息也会写入日志。
tasktracker监听程序会发现进程退出，或者进程很久没有更新信息送回，将任务标记为失败。标记任务失败后，任务计数器减1以便接受新的任务，并通过心跳信号通知jobtracker任务失败的信息。Jobtracker获悉任务失败后，将把该任务重新放入调度队列，重新分配出去执行。如果一个任务失败超过4次（可配置），将不会再执行，同时宣告任务作业失败。
6.举出hadoop生态系统的几个例子并简单介绍---适用场景、优势---hdfs、hbase、zookeeper、pig、hive；
(1)HBase：是BigTable的开源实现。面向列的(稀疏)、基于HDFS(海量)、高性能(快速)、可伸缩的分布式数据库系统。使用Hadoop MapReduce处理数据，Zookeeper作为协同服务。表、行健(列族数据的集合，按此排序)、列族(列的集合)、时间戳(区分列中的数据)。
优势：可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群。适用场景：存储海量结构化/非结构化数据。
(2)Hive：基于HDFS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，并提供简单的sql查询功能，可以将类sql语句转换为MapReduce 任务进行运行，也可以把SQL中的表和字段转换为HDFS中的文件(夹)以及文件中的列。Hive 的数据存储在HDFS 中。
优势：学习成本低，可以通过类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。适用场景：离线数据分析、数据仓库。
(3)Pig：是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，它提供SQL-LIKE语言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。
优势：为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口。与MapReduce相比，Pig提供了更丰富的数据结构和数据操作(如join)。适用场景：数据批处理(数据集的全部或大部分)。
(4)ZooKeeper:是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等，主要是用来协调解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，提供高性能的分布式服务。角色：leader(发起投票，更新系统状态)；Learner：Follower(接收回应客户端请求，投票)、Observer(不参加投票)；Client：发起请求。
优势：封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。适用场景：分布式环境，需要协调各节点（如确保文件写入的一致性）。
7.Hive&HBase&Pig区别
(1)Hive HBase：均架构在hadoop之上、使用hdfs作为底层存储。
不同点：Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色，速度慢，适合离线数据分析，提供类似SQL的接口，减少了M/R编程；HBase是一个NoSql的数据库，弥补了HDFS不支持随即读写操作的缺点，适合实时访问。
(2)Pig：主要作为操作hadoop的轻量级脚本语言，简化了hadoop常见的工作任务，不需要M/R编程，比Hive更轻量。
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
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
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
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
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
计算中心系统建设方案 。。。。。。。。。。。。。 第一章：计算中心系统方案－服务器方案（1）单机一：系统设计原则 在系统设计中主要遵循以下原则： （1）系统设计的前瞻性。 充分考虑到用户需求，确保在系统满足未来的业务发展需要。 （2）系统设计的先进性。 在经费的技术许可的范围内，引进、吸收和应用先进技术。在数据存储管理系统软件设计和存储网络设计以及存储设备选择上采用目前国际先进方案，在建立先进的存储结构的同时，获得较好的数据系统运行效率。 （3）开放性原则 系统采用的各种硬件设备和软件系统均遵循国际标准或工业标准及国际流行标准，符合开放性设计原则，使用权其具备优良的可扩展性、可升级性和灵活性。 （4）安全性原则 数据备份系统构成应用系统的保障子系统。数据备份系统的最终目的是确保应用系统的安全运行和故障恢复机制，系统设计的首要目标是建立这一系统安全体系。 （5）稳定性原则 在采用国际先进的存储技术的同时，着重考虑了系统的稳定性和
可行性,其中又重点考虑系统可靠的平滑升级方式，使系统的运营风险降低到最小。这样，系统能够充分享受先进的存储技术带来的巨大收益。 （6）系统设计的可扩展性 在考虑各子系统的设计中，均按业务要求对系统扩展的可行性进行了考虑。 （7）经济性 在满足所有需求的前提下，选择合适的存储管理软件，存储设备和相关存储设备，使系统具有较好的性能价格比。 二：系统产品选型说明 鉴于用户业务性质需求。在本方案设计中所有设备完全使用冗余架构确保系统任意一点出现故障时业务的可持续运行。 （1）产品选型 基于性能价格比和目前的应用，以下三个品牌的服务器:IBM SystemX 3650 M4, HP ProLiant DL388p G8 , 浪潮英信 NF5280M3。确保系统的稳定性,高性能计算和用户数据安全性。 双路处理器，高达8G的内存，紧凑式的2U结构设计，更高的机柜密度和强大管理功能设计的机架优化服务器，占用更小的计算中心空间，因此有助于合理摆放，降低成本。 需要说明的是，浪潮等国产品牌在单路和双路CPU的服务器上技术达到或接近国外品牌，在四路和四路CPU以上级别不具有竞争力。所以在选型产品中我们列举了浪潮。 （2）主要部件
1.大数据：指的是所涉及的数据集规模已经超过了传统数据库软件的获取、存储、管理和分析的能力。 2.大数据的产生：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，web2.0，主动；感知式系统阶段，感知式系统的广泛使用。 3.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的形式，将这些数据筛选处理分析，提取出有用的信息，这就是大数据分析。 4.大数据存储系统的分类： 分布式数据库，存储结构化数据如Spanner, Oceanbase, RDS； 分布式文件系统，存储非结构化数据，如HDFS、GFS、TFS； NoSQL(Not Only SQL)数据库：键值存储，如Redis，类似Hash表，存储半结构化数据，常用于分布式缓存；列存储，如HBase、Bigtable，结构松散，单表操作，不支持多表连接。 5.大数据的三大关键问题：存储(容量-NAS等、吞吐量-RAID)、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)。RAID0：并行磁盘；RAID1：镜像冗余；RAID10:1+0；RAID5：校验冗余。 6.Hadoop的特点：扩容能力、成本低(普通机器)、高效率(在数据所在的节点并行计算)、可靠性(冗余、自动重新部署失败任务)。 缺点：用Java实现，Java的IO处理虽然没有性能瓶颈，但是对于CPU密集型的任务是一个麻烦，因此，有些算法效率不会提高很多。 7.进程：Master Node：Namenode、Secendary Namenode、Jobtracker；Slave Node：Tasktracker、Datanode. 8.MapReduce流程：把(job的)输入拆分成固定大小的splits，每个split(默认对应1个block的大小)对应一个map task，分发到各节点→map过程(本地)：把原数据转换为键值对的形式，并去除不需要/错误的数据；每个map任务有一个内存缓冲区(100mb)，写入数据达80%时spill(先在缓冲区预排序)到本地磁盘，键值对按key排列组合（sort&Combiner：一次简单的reduce，合并相同的key）→送入(其他结点)进行reduce，reduce获取map输入的过程是同步多线程进行的(copy&merge)。 job：包括数据、M/R程序、配置信息。把job拆分成map和reduce tasks. TaskTracker每隔3秒向JobTracker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。 9.作业调度：默认先进先出FIFO；支持公平调度(支持多个队列，每个队列可配