流数据处理技术介绍(亚信 田毅)

实时计算,流数据处理系统简介与简单分析

实时计算，流数据处理系统简介与简单分析 发表于2014-06-12 14:19| 4350次阅读| 来源CSDN博客| 8条评论| 作者va_key 大数据实时计算流计算 摘要：实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。 编者按：互联网领域的实时计算一般都是针对海量数据进行的，除了像非实时计算的需求（如计算结果准确）以外，实时计算最重要的一个需求是能够实时响应计算结果，一般要求为秒级。实时计算的今天，业界都没有一个准确的定义，什么叫实时计算？什么不是？今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。 以下为作者原文： 一．实时计算的概念 实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。 主要应用的场景： 1) 数据源是实时的不间断的，要求用户的响应时间也是实时的（比如对于大型网站的流式数据：网站的访问PV/UV、用户访问了什么内容、搜索了什么内容等，实时的数据计算和分析可以动态实时地刷新用户访问数据，展示网站实时流量的变化情况，分析每天各小时的流量和用户分布情况） 2) 数据量大且无法或没必要预算，但要求对用户的响应时间是实时的。比如说： 昨天来自每个省份不同性别的访问量分布，昨天来自每个省份不同性别不同年龄不同职业不同名族的访问量分布。 二．实时计算的相关技术 主要分为三个阶段（大多是日志流）: 数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段

下面具体针对上面三个阶段详细介绍下 1）数据实时采集： 需求：功能上保证可以完整的收集到所有日志数据，为实时应用提供实时数据；响应时间上要保证实时性、低延迟在1秒左右；配置简单，部署容易；系统稳定可靠等。 目前的产品：Facebook的Scribe、LinkedIn的Kafka、Cloudera的Flume，淘宝开源的TimeTunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。他们都是开源项目。 2）数据实时计算 在流数据不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能对用户有用的信息，并把结果发送出去。 实时计算目前的主流产品：

大数据关键技术

术大数据关键技 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技 术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：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（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 一、大数据采集技术 社交网络交互数据及数据是指通过 RFID传感器数据、射频数据、（或称之半结构化移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、是大数据知识服务模型的根本。为弱结构化）及非结构化的海量数据，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；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：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非结构化的海量数据的智能化识别、实现对结构化、系统，半结构化、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。基础支撑层：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． 大数据隐策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，私保护技术等。 二、大数据预处理技术 ）抽取：1主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。数据抽取过程可以帮助我们因获取的数据可能具有多种结构和类型，以达到快速分将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数析处理的目的。2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“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相 半结构化和应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、可表示、非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去件系统（DFS突破分布式非关系型大数冗余及高效低成本的大数据存储技术；据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，突破大数据移动、研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 非关系型数据开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、数非关系型数据库主要指的是库以及数据库缓存系统。其中，NoSQL据库，

亚信安全Deep Security for VMware 产品方案

亚信安全Deep Security 9.6 for VMware产品方案 作者 日期

目录 第1章.概述 (3) 第2章.XXX虚拟化安全面临威胁分析 (3) 第3章.XXX虚拟化基础防护必要性 (4) 第4章.亚信安全虚拟化安全解决方案 (5) 第5章.XXX虚拟化安全部署方案 (7) 5.1.VM WARE平台部署方案 (7) 5.2.亚信安全虚拟安全方案集中管理 (7) 5.3.XXX虚拟化防护解决方案拓扑 (8) 第6章.亚信安全DEEPSECURITY介绍 (8) 6.1.D EEP S ECUIRTY架构 (8) 6.2.D EEP S ECUIRTY部署及整合 (9) 6.3.D EEP S ECUIRTY主要优势 (9) 6.4.D EEP S ECUIRTY模块 (10) 第7章.国内成功案例 (12)

第1章.概述 XXX内的大量服务器承担着为各个业务部门提供基础设施服务的角色。随着业务的快速发展，数据中心空间、能耗、运维管理压力日趋凸显。应用系统的部署除了购买服务器费用外，还包括数据中心空间的费用、空调电力的费用、监控的费用、人工管理的费用，相当昂贵。如果这些服务器的利用率不高，对企业来说，无疑是一种巨大的浪费。 在XXX，这些关键应用系统已经被使用Vmware服务器虚拟化解决方案。这解决企业信息化建设目前现有的压力，同时又能满足企业响应国家节能减排要求。 而服务器虚拟化使XXX能够获得在效率、成本方面的显著收益以及在综合数据中心更具环保、增加可扩展性和改善资源实施时间方面的附加利益。但同时，数据中心的虚拟系统面临许多与物理服务器相同的安全挑战，从而增加了风险暴露，再加上在保护这些IT资源方面存在大量特殊挑战，最终将抵消虚拟化的优势。尤其在虚拟化体系结构将从根本上影响如何对于关键任务应用进行设计、部署和管理情况下，用户需要考虑哪种安全机制最适合保护物理服务器和虚拟服务器。 亚信安全提供真正的解决方案以应对这些挑战。亚信安全目前已经开发出了一套灵活的方法可以和Vsphere6.0环境紧密结合，用于包括入侵检测和防护、防火墙、完整性监控与日志检查的服务器防御以及现在可以部署的恶意软件防护。所用架构主要是利用虚拟化厂商目前在其平台上增加的附加能力，诸如通过最近发布的VMware vSphere? 6和NSX Manager最新引入的附加能力。亚信安全提供必需的防护以提高在虚拟化环境中关键任务应用的安全性。 第2章.XXX虚拟化安全面临威胁分析 虚拟服务器基础架构除了具有传统物理服务器的风险之外，同时也会带来其虚拟系统自身的安全问题。新安全威胁的出现自然就需要新方法来处理。通过前期调研，总结了目前XXX虚拟化环境内存在的几点安全隐患。 虚拟机之间的互相攻击----由于目前XXX仍对虚拟化环境使用传统的防护模式，导致主要的防护边界还是位于物理主机的边缘，从而忽视了同一物理主机上不同虚拟机之间的互相攻击和互相入侵的安全隐患。 随时启动的防护间歇----由于XXX目前大量使用Vmware的服务器虚拟化技术，让XXX的IT服务具备更高的灵活性和负载均衡。但同时，这些随时由于资源动态调整关闭或开启虚拟机会导致防护

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。

大数据应用技术课程介绍

大数据应用技术网络课程 1课程目标 通过讲解几种主流大数据产品和技术的特性、实现原理和应用方向，并组织实习项目，使学员了解并初步掌握目前流行的大数据主流技术（采集、存储、挖掘等），了解其特点以及使用的场景，具备一定的大数据系统架构能力，并能自行开展简单的大数据应用开发。 2课程内容 本次课程讲解的大数据产品和技术包括：hadoop、storm、flume等，其中以hadoop为主要培训内容。 3培训课程列表 1.hadoop生态系统 （1）HDFS （2课时） （2）MapReduce2 （2课时） （3）Hive （1课时） （4）HBase （2课时） （5）Sqoop （1课时） （6）Impala （1课时） （7）Spark （4课时） 2.Storm流计算（2课时） 3.Flume分布式数据处理（2课时） 4.Redis内存数据库（1课时） 5．ZooKeeper （1课时） 4培训方式 学员以观看录像、视频会议等方式进行学习，搭建集中环境供大家实习，并设置作业和答疑环节。每周视频课程约2个课时，作业和实习时间约需2-3小时，课程持续10周左右。

5课程内容简介 大数据技术在近两年发展迅速，从之前的格网计算、MPP逐步发展到现在，大数据技术发展为3个主要技术领域：大数据存储、离线大数据分析、在线大数据处理，在各自领域内，涌现出很多流行的产品和框架。 大数据存储 HDFS、HBase 离线大数据分析 MapReduce、Hive 在线大数据处理 Impala、Storm（流处理）、Spark、Redis（内存数据库）、HBase 数据采集 Flume等 辅助工具 Zookeeper等 5.1Hadoop 1）HDFS 介绍： Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同 时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的 系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大 规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统 数据的目的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。 培训内容： HDFS设计的思路 HDFS的模块组成（NameNode、DataNode） HADOOP Core的安装 HDFS参数含义及配置 HDFS文件访问方式 培训目标： 使学员掌握HDFS这个HADOOP基础套件的原理、安装方式、配置方法等2）MAPREDUCE 介绍： MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会

《亚信峰会》安全措施方案

关于《亚信峰会》安全管理规定 （上海景峰制药股份有限公司） 为了确保2014年5月亚洲相互协作与信任措施会议第四次峰会（以下简称：亚信峰会）的顺利举行，根据上海市政府、罗店镇镇政府相关管控要求，严格执行《危险化学品安全管理条例》、《上海市危险化学品安全管理办法》等有关安全生产法律、法规、规章要求，也按照上海市安全监管局、区安监局《关于加强亚信峰会期间安全生产管控工作意见》规定，我公司《上海景峰制药股份有限公司》已做好危险化学品的安全管理并制定以下相关措施： 1、已经建立健全危险化学品安全管理制度及安全管理检查表。 2、乙醇罐区安全操作规程及岗位责任制度。 3、配备专人专项安全管理人员。 4、建立《亚信峰会》5月15-5月30号每日至少两次安全检查规定。 5、以建立每日向所在街镇、园区报送，有事报事，无事报平安通讯方式。 6、已经建立《乙醇罐区应急预案》。

《亚信峰会》专项检查 安全管理检查表 检查人：检查日期：

《乙醇罐区应急预案》 1 总则 1.1目的 预测乙醇罐区泄漏事故的风险及后果，指导乙醇罐区泄漏事故紧急情况下的救援工作，以最大限度的降低乙醇罐区泄漏事故带来的环境危害。 1.2依据 《危险化学品安全管理条例》、《上海市危险化学品安全管理办法》 1.3 适用范围 本预案适用于景峰制药有限公司乙醇罐区发生的事故紧急情况。 1.4 工作原则 景峰制药有限公司的事故应急响应原则是“安全第一、预防为主、响应及时、不留隐患”。 2 应急组织机构、职责、通讯、物资： 2.1 领导机构、应急响应小组及应急通讯： 2.2 应急物资：详见《PU-TDP-024-F10 应急物资清单》 3 预防机制 3.1 单位概况及周边环境 上海景峰制药有限公司位于上海市宝山区罗新路50号。厂区东临潘泾路，南临白塘河，西侧为上海科宝汽车传动件有限公司，北临罗新路。企业所在地不属于饮用水水源保护区。 公司周边没有生态敏感点；环境敏感目标主要为居民，公司南侧

流式大数据实时处理技术_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/053909386.html, 流式大数据实时处理技术_光环大数据培训 近几年参加大数据培训的人越来越多，光环大数据教育小编带你学习大数据，每天学一点，一年成为大数据高手。 1、引言 大数据技术的广泛应用使其成为引领众多行业技术进步、促进效益增长的关键支撑技术。根据数据处理的时效性，大数据处理系统可分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。其中，批式大数据又被称为历史大数据，流式大数据又被称为实时大数据。 目前主流的大数据处理技术体系主要包括Hadoop及其衍生系统。Hadoop技术体系实现并优化了MapReduce框架。Hadoop技术体系主要由谷歌、推特、脸书等公司支持。自2006年首次发布以来， Hadoop技术体系已经从传统的“三驾马车”(HDFS、MapReduce和HBase)发展成为包括60多个相关组件的庞大生态系统。在这一生态系统中，发展出了Tez、Spark Streaming等用于处理流式数据的组件。其中，Spark Streaming是构建在Spark基础之上的流式大数据处理框架。与Tez相比，其具有吞吐量高、容错能力强等特点，同时支持多种数据输入源和输出格式。除了Spark开源流处理框架，目前应用较为广泛的流式大数据处理系统还有Storm、Flink等。这些开源的流处理框架已经被应用于部分时效性要求较高的领域，然而在面对各行各业实际而又差异化的需求时，这些开源技术存在着各自的瓶颈。 在互联网/移动互联网、物联网等应用场景中，个性化服务、用户体验提升、智能分析、事中决策等复杂的业务需求对大数据处理技术提出了更高的要求。为了满足这些需求，大数据处理系统必须在毫秒级甚至微秒级的时间内返回处理结果。以国内最大的银行卡收单机构银联商务为例，其日交易量近亿笔，需对旗下

大数据关键技术

大数据关键技术 大数据技术，就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术，它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括: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、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 数据就是指通过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得各种类型得结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化得海量数据，就是大数据知识服务模型得根本.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;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：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，实现对结构化、半结构化、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术．基础支撑层：提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得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、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐 私保护技术等． 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据，并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到得数据存储起来,建立相 应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统（DFS）、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据得数据融合技术,数据组织技术,研 究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术. 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指得就是NoSＱ

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。

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。

流数据处理技术的概述0911

第一点：流数据处理技术的概述， 什么是流处理技术？ 传统数据处理模型 数据流处理模型 1、数据流处理模型和传统数据处理模型的比较 如果利用传统技术进行数据处理，必须将数据全部存储到介质(如关系数据库)中，然后通过提交DML语句访问存储介质来获取查询结果。但是，当数据规模宏大且到达速度很快时，因执行查询操作需要大量的I/O交换，效率低下，往往难以满足实时性要求。相反，数据流处理技术可以不保存整个数据集，仅维护一个远小于其规模的概要数据结构，从而能够常驻内存。 2、基于数据流的处理技术通常包含两部分算法: 一部分监控流中的数据，更新概要数据结构; 另一部分响应用户查询请求，返回近似查询结果。 用什么方法？ 1、数据流聚类算法 单遍扫描算法和进化分析算法 1.1单遍扫描算法把数据流聚类看作是对数据库单遍扫描的处理过程。 传统的数据聚类算法，如k-means和k-medians，被扩展到数据流环境下，并假设数据对象以数据块的方式到达。该类算法通常基于分而治之的策略，从而在小空间上获取常数因子的近似结果。如：1）采用LOCALSEARCH的子过程，在每个数据块到达时产生该块数据的簇中心。2）VFKM算法对k-means进行了扩展，并保证其产生的模型与通过无限次数据获取所产生的模型不具有太大差别; 3) Zhou等人提出一种用于数据流核密度估计的单遍扫描算法，可基于核密度估计产生聚类结果。4)Nam等人提出了一种基于统计网格的方法用于单遍扫描的数据聚类。5）此外，还有Beringer等人研究了对并行数据流的单遍扫描聚类算法。 1.2由于单遍扫描算法无法满足具有进化特征的数据流的聚类分析需求，研究者开始提出一系列进化分析算法。进化分析算法把数据流的行为看作是一个随时间不断变化过程。1）Dail 等人提出了一种对多条数据流进行聚类的通用框架COD。该方法可动态地对多条数据流进行聚类，并可支持多种数据挖掘的请求。2) Yang考虑了一种新的多数据流聚类问题，在该问题中，各个数据流被看作是一个维度不断增长的向量。两条数据流间的相似性采用加权距离进行度量，并且一种增量的聚类算法被用于产生数据流的聚类结果。3) Aggarwal等人提出了一种对数据流进行投影聚类的方法HPStream。其主要贡献在于引入了一个衰退簇结构和对数据流进行投影聚类的思想。4) Zhou等人提出一个用于跟踪滑动窗口内的簇的方法SWClustering。区别于该项工作，本文主要将讨论据伪和纳真误差滑动窗口模型中的聚类问题，并推广到一个更普遍的N-n滑动窗口模型。5) Babcock等人基于前人的工作，从理论角度对滑动窗口的聚类问题进行了研究。区别于该工作从理论上对聚类效果进行分析，本文主要基于滑动窗口对数据流中簇的进化过程进行挖掘。6）Cao等人提出了一种基于密度的聚类算法Denstream!咒}可挖掘在有噪声环境下衰减窗口内数据流中任意形状的簇。7）朱蔚恒等人提出一种基于空间分割的聚类方法用于挖掘具有任意形状的簇。然而，这些挖掘任意形状簇的方法并不适用于滑动窗口。

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战 1.大数据 在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。 安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。 大数据 对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份(002236,股吧)从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。 要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外，大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。 大数据安防应用的几种关键技术 1）大数据融合技术 经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。 为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。 2）大数据处理技术 安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

流式大数据实时处理技术、平台及应用研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/053909386.html, 流式大数据实时处理技术、平台及应用研究作者：余谦 来源：《现代信息科技》2019年第01期 摘; 要：流式大数据实时处理技术的应用能够实现对客户的实时反馈，所以相比于批量大数据受到了更多的关注与研究。基于此，本文设计了一种基于流式大数据实时处理技术的平台系统，对流式大数据实时处理技术进行了解析，对该平台系统的设计、优势以及性能测试进行了说明，分析了基于流式大数据实时处理技术平台系统的应用。 关键词：流式大数据;实时处理;平台设计 中图分类号：TP311.13; ; ; 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）01-0086-03 Streaming Big Data Real-time Processing Technology，Platform and Application Research YU Qian （Wuhan Polytechnic University，School of Mathematics and Computer Science，Wuhan; 430023，China） Abstract：The application of streaming big data real-time processing technology can realize real-time feedback to customers，so it has received more attention and research compared with large batch data. Based on this，this paper designs a platform system based on streaming big data real-time processing technology，analyzes the real-time processing technology of streaming big data，explains the design，advantages and performance testing of the platform system，the application of real-time processing technology platform system based on streaming large data is analyzed. Keywords：streaming big data;real-time processing;platform design 0; 引; 言 现阶段，随着互联网技术的发展和普及性使用，社会产生的数据量显著提升，这使得人们对于大数据技术的关注与引入程度显著提升。对于大数据技术来说，通过引入大数据技术，就能够实现多个行业的技术进步、促进经济效益的显著增长。依照数据处理的时效性，能够将基于大数据技术的数据处理系统分成流式大数据（实时大数据）处理以及批量大数据（历史大数据）处理两种。其中，流式大数据实时处理技术的应用能够实现对客户的实时反馈，所以受到了更多的关注与研究。本文对流式大数实时处理技术及其平台进行分析，对该平台的应用进行研究，为相关工作人员提供参考。

联想亚信CEO更换未发生高管集体离职.

联想亚信ＣＥＯ更换未发生高管集体离职 前任 俞兵于１９９０年加盟联想，１９９６年起全面负责联想电脑的市场经营战略与规划等方面的组织和领导决策工作，２００１财年起任联想集团有限公司高级副总裁。２００４年７月，联想ＩＴ服务与亚信合并后，出任联想亚信科技有限公司董事长和ＣＥＯ、联想网御科技有限公司董事长及亚信集团董事一职。 现任 齐舰于１９９５年加盟亚信，一直担任亚信公司系统集成事业部销售副总裁，负责组建亚信各地办事处，参与建设了中国电信ＣｈｉｎａＮｅｔ等在内的中国６大Ｉｎｔｅｒｎｅｔ骨干网的建设以及中国联通ＣＤＭＡ网等大型项目的建设。２００３年，出任亚信公司副总裁、中国联通客户业务部总经理。 亚信集团于近期宣布，集团２００５年第四季度的净收入将低于预测。目前预期第四季度亚信净收入大约是１６００万美元至１７００万美元，此前预测的数字是１８００万美元到２０００万美元。这一数据只是对２００５年第四季度业绩初步的统计，最终数字将在公司详细的财务总结和评估程序完成以后公布。亚信将在２００６年１月２６日公布第四季度及全年的财务报告。 与此同时，亚信集团宣布原亚信副总裁齐舰升任联想亚信科技有限公司董事长和ＣＥＯ兼总裁、联想网御科技有限公司董事长，李劲松升任联想亚信总经理，主管联想亚信金融业务。此外，俞兵辞去联想亚信科技有限公司董事长和ＣＥＯ、联想网御科技有限公司董事长以及亚信集团董事一职。据悉，担任新职务的齐舰将直接向亚信集团ＣＥＯ兼总裁张振清汇报，李劲松则直接向齐舰汇报。亚信同时宣布，以上人事调整自宣布之日起生效。

记者第一时间与亚信集团公关部联系。当被问及集团业绩下滑的原因是什么，俞兵辞职是否与业绩下滑有直接因果关系时，相关人士表示，２００５年四季度收入降低主要是由信息安全产品出货量的降低导致，而且联想亚信内部也出现明显的管理问题。该人士同时透露，经过慎重考虑后，亚信集团及董事会决定了此项人事调整决策，但是“亚信相信，联想亚信在新任董事长及ＣＥＯ齐舰先生与管理团队的共同努力下，会在下一阶段尽快恢复盈利与增长。”据悉，联想亚信信息安全业务在前三个季度一直是盈利的，亚信核心的电信业务在本季度仍然表现出非常健康的增长。 在采访中记者获悉，联想亚信高管层没有集体辞职，此前被传辞职的李劲松非但没有辞职，反被升为联想亚信公司总经理。亚信集团公关部还向记者做了详细地说明，人事调整之前，联想亚信公司高管包括董事长兼ＣＥＯ俞兵、信息安全业务（联想网御公司）总经理任增强、金融事业部总经理李劲松、行业服务事业部总经理王慧中，现在只是由原亚信副总裁齐舰接任俞兵的相关职务。 至于俞兵的离职原因，亚信集团公关部表示和２００５年第四季度收入下滑有关，而收入下滑与联想亚信内部 [1][2] 下一页 管理问题不无关系。据悉，这一人事调整决定特别得到了亚信大股东联想集团杨元庆董事长的全力支持。 “信息安全产品和服务业务在中国是增长非常快的领域，我们坚信亚信在这一领域的发展潜力。”亚信集团董事长丁健认为：“齐舰在亚信服务的十年中表现出了非常强的技术背景和客户及政府关系背景，在他的领导下，我们坚信在现有的客户和越来越多的客户的支持下，这一安全产品和服务业务将会稳健发展。” 亚信集团ＣＥＯ兼总裁张振清表示：“在２００６年，我确信在管理团队的共同努力下，通过有效的管理，亚信将在三大业务即电信软件方案与服务业务、信息安全产品与服务业务、金融ＩＴ服务业务上稳步实现战略目标，实现整体业务的增长。”