大数据环境下高性能计算模型及关键技术研究

大数据环境下高性能计算模型及关键技术研究

隨着大数据时代的来临，大数据正在以快速有效处理海量数据的技术影响着各行各业，其中大数据的环境下高性能计算模型及关键技术的研究能够有效地提高海量大数据的索引和处理速度，因此，文章主要针对大数据环境下高性能计算模型及关键技术进行了详细探究和讨论。

标签：大数据环境：高性能计算模型：关键技术

大数据时代已经来临，大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件捕捉和处理的数据集合，需要新型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、高增长率以及多样化的信息资产。大数据具有5V的特点，分别是V olume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）以及Veracity（真实性）。

1 大数据环境下高性能计算模型

1.1 数据活化理论

数据活化理论方面的研究实际上最早起始于上个世纪初叶，现如今，随着全球信息科学和计算机科学的持续高速发展，数据活化理论已经成为了大数据环境下高性能计算模型中被广泛应用并投入使用的理论。尤其在随着全球现代化的高速发展的趋势，数据活化理论在大数据环境下高性能计算模型中日益显示出其重要的地位，虽然现如今，在全球经济高速发展的背景下，各种各样的基于大数据环境下的高性能计算模型理论层出不穷，例如：走鹃——RoadRuner存储系统理论、蓝色基因Blue Gene/L存储系统、元数据管理理论、分布式多级缓存管理理论、分布式数据布局理论等，但数据活化理论的地位却依旧无法撼动[1]。

1.2 数据多态组织索引

在大数据环境下高性能计算模型中，数据多态组织索引是目前最常用的一种索引技术，数据多态组织索引实际上就是基于一种离散目标的索引方式，主要针对的是目标区域内的某一个特定的点集进行搜索，也正是由于数据多态组织索引覆盖的搜索区域和范围非常的广，所以在数据多态组织索引就具有了网络能耗大且关注点不突出的缺点。但在大数据环境下高性能计算模型中数据多态组织索引由于可以针对一定区域内的移动的目标进行索引，因而具有了其他索引技术所不具备的优势，在一定范围内目标被搜索到的概率就会有相对的提高。同时，由于数据多态组织索引对于大数据环境中的数据质量、网络的连通性、能量的有效性、网络的容错性、算法的复杂度、算法的精确度、动态性和兼容性、网络的可扩展性、执行的复杂程度等各个方面的要求都较低，因而也就成为了大数据环境下高性能计算模型中最实用和方便的一种方式[2]。

1.3 数据处理

大数据离线计算平台流式Shuffle服务

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?背景 ?架构 ?关键技术?收益与总结?下一步计划

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背景-百度私有云 FPGA GPU 整机柜 Machine Management 环境初始化机器故障自动化 机器自动流转 Container 仲裁器 State Management 调度算法 队列/优先级资源位移 MetaServer NameSpace StateCenter Iterative RealTime Batch NFS Table Ojbect 搜索金融糯米AI 开放云ADU 服务托管研发效率相关工具 预算 交付管理 结算 高精硬件 集群/机器管理 集群操作系统-Matrix 统一资源调度-Normandy 分布式文件系统-AFS 分布式计算 分布式存储 产品生态

背景-百度大数据计算平台 C++ Python Java Simplified Unified API TM DStream DCE (MR/DAG)MPI/E LF Spark Normandy Matrix IDC 计算引擎 资源调度资源管理机器资源 API 层 ……

2014 2007 百度DAG 引擎上线 2006 2004 MapReduce 论文发表 Hadoop 开源 百度MR 上线 基于Hadoop 0.15.1 2011 百度MR 单集群规模超过5000台 2013 百度MR 单集群规模13000台 2015 内存流式Shuffle 上线 2014 百度统一计算表示层发布 背景-百度大数据离线计算平台发展历程

管径计算公式

流体在一定时间内通过某一横断面的容积或重量称为流量。用容积表示流量单位是L/s或 （`m^3`/h）；用重量表示流量单位是kg/s或t/h。 流体在管道内流动时，在一定时间内所流过的距离为流速，流速一般指流体的平均流速，单位为 m/s。 流量与管道断面及流速成正比，三者之间关系： `Q = (∏D^2)/ 4 ·v ·3600 `(`m^3` / h ) 式中Q —流量（`m ^3` / h 或t / h ）； D —管道内径（m）； V —流体平均速度（m / s）。 根据上式，当流速一定时，其流量与管径的平方成正比，在施工中遇到管径替代时，应进行计算后方 可代用。例如用二根DN50的管代替一根DN100的管是不允许的，从公式得知DN100的管道流量是DN50管 道流量的4倍，因此必须用4根DN50的管才能代用DN100的管。 给水管道经济流速 影响给水管道经济流速的因素很多，精确计算非常复杂。 对于单独的压力输水管道，经济管径公式： D=（fQ^3)^[1/(a+m)]

式中：f——经济因素，与电费、管道造价、投资偿还期、管道水头损失计算公式等多项因素有关的系数；Q——管道输水流量；a——管道造价公式中的指数；m——管道水头损失计算公式中的指数。 为简化计算，取f=1，a=1.8，m=5.3，则经济管径公式可简化为：D=Q^0.42 例：管道流量 22 L/S，求经济管径为多少？ 解：Q=22 L/S=0.022m^3/s 经济管径D=Q^0.42=0.022^0.42=0.201m，所以经济管径可取200mm。 水头损失 没有“压力与流速的计算公式 管道的水力计算包括长管水力计算和短管水力计算。区别是后者在计算时忽略了局部水头损失，只考虑沿程水头损失。（水头损失可以理解为固体相对运动的摩擦力） 以常用的长管自由出流为例，则计算公式为 H=(v^2*L)/(C^2*R), 其中H为水头，可以由压力换算， L是管的长度， v是管道出流的流速， R是水力半径R=管道断面面积/内壁周长=r/2， C是谢才系数C=R^(1/6)/n，

大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案

第一章 1、试述信息技术发展史上得３次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历得几个阶段 答: 运营式系统阶段,用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据得４个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快与价值密度低。 4.试述大数据时代得“数据爆炸”得特性 答:大数据时代得“数据爆炸＂得特性就是,人类社会产生得数据一致都以每年５０％得速度增长，也就就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段? 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、与数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式得重要影响 答:大数据时代对思维方式得重要影响就是三种思维得转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统得基于数据仓库得决策有什么区别 答:数据仓库具备批量与周期性得数据加载以及数据变化得实时探测、传播与加载能力,能结合历史数据与实时数据实现查询分析与自动规则触发,从而提供对战略决策与战术决策。

大数据决策可以面向类型繁多得、非结构化得海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据得基本应用 答: 9.举例说明大数据得关键技术 答:批处理计算,流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IＴ基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答: 云计算：云计算就就是实现了通过网络提供可伸缩得、廉价得分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件得地方，就可以随时随地获得所需得各种IT资源。 物联网就是物物相连得互联网,就是互联网得延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类与物等通过新得方式连在一起,形成人与物、物与物相连，实现信息化与远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算与物联网三者之间得区别与联系。

大数据处理及分析理论方法技术

大数据处理及分析理论方法技术 （一）大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？ 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。

三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）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

图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定

大数据计算技术-U5_汤羽

05分布式存储架构 5.1 HDFS分布式文件系统 5.2HBase存储架构 5.3 二次索引表机制

数据存储系统 包括数据采集层（系统日志、网络爬虫、无线传感器网络、物联网、以及各种数据源）；数据清洗、抽取与建模（将各种类型的结构化、非结构化、异构数据转化为标准存储格式数据，并定义数据属性及值域）；数据存储架构（集中式/分布式文件系统、关系型数据库/分布式数据库、行存储数据结构/列存储数据结构，键值对结构，哈希表（Hash Table ）检索）；数据统一接口等。 数据采集与建模 分布式文件系统数据存储系统 分布式数据库/数据仓库

数据存储架构 在存储结构中：数据库提供了数据的逻辑存储结构；分布式文件系统提供了数据的物理存储结构。 Data Acquisition / Extraction / Transforming / Modeling Distributed File Systems (HDFS / GFS / Colossus) NoSQL Database (HBase / BigTable / MongoDB / Neo4j) Unified Data Access Interface

逻辑存储结构Logic Storage Structure 也称为数据的逻辑结构。数据存储的逻辑模型（抽象模型），即纸面上人们设计的存储模式或数据结构，比如矩阵（matrix）、树（tree）、数据库表单（form）等。主要用于表达数据属性及数据元素相互间的关联关系。

物理存储结构Physical Storage Structure 也称为数据的存储结构。数据存储的物理模型，即在物理存储介质（如磁盘）上数据实际的排列方式。数据的存储结构主要有：顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储。 1)顺序存储：把逻辑上相邻的元素存储在物理位置上也相邻的存储单元里，元素之间的关系由存储单元的邻接关系来体现。 2)链接存储：不要求逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻，借助指示元素存储地址的指针表示元素之间的逻辑关系。 3)索引存储：在存储元素信息的同时，还建立附加的索引表。索引表中的每一项称为索引项，索引项的一般形式是：（关键字，地址）。 4)散列存储：根据元素的关键字直接计算出该元素的存储地址，又称为Hash存储。

流量和管径、压力、流速之间关系计算公式

流量与管径、压力、流速的一般关系 一般工程上计算时，水管路，压力常见为0.1--0.6MPa，水在水管中流速在1--3米/秒，常取1.5米/秒。 流量=管截面积X流速=0.002827X管内径的平方X流速(立方米/小时)。 其中，管内径单位：mm ，流速单位：米/秒，饱和蒸汽的公式与水相同，只是流速一般取20--40米/秒。 水头损失计算Chezy 公式 这里： Q——断面水流量（m3/s） C——Chezy糙率系数（m1/2/s） A——断面面积（m2） R——水力半径（m） S——水力坡度（m/m） 根据需要也可以变换为其它表示方法: Darcy-Weisbach公式

由于 这里： h f——沿程水头损失（mm3/s） f ——Darcy-Weisbach水头损失系数（无量纲） l——管道长度（m） d——管道内径（mm） v ——管道流速（m/s） g ——重力加速度（m/s2） 水力计算是输配水管道设计的核心，其实质就是在保证用户水量、水压安全的条件下，通过水力计算优化设计方案，选择合适的管材和确经济管径。输配水管道水力计算包含沿程水头损失和局部水头损失，而局部水头损失一般仅为沿程水头损失的5~10%，因此本文主要研究、探讨管道沿程水头损失的计算方法。 1.1 管道常用沿程水头损失计算公式及适用条件 管道沿程水头损失是水流摩阻做功消耗的能量，不同的水流流态，遵循不同的规律，计算方法也不一样。输配水管

道水流流态都处在紊流区，紊流区水流的阻力是水的粘滞力及水流速度与压强脉动的结果。紊流又根据阻力特征划分为水力光滑区、过渡区、粗糙区。管道沿程水头损失计算公式都有适用范围和条件，一般都以水流阻力特征区划分。 水流阻力特征区的判别方法，工程设计宜采用

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。

大数据

1.1大数据技术国内外研究进展 近年来，大数据迅速发展成为工业界、学术界甚至世界各国政府高度关注的热点。《自然(Nature)》和《科学(Science)》等杂志相继出版专刊来探讨大数据带来的挑战和机遇。著名管理咨询公司麦肯锡声称，“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。人们对于大数据的挖掘和运用，预示着新一波生产力增长和消费者盈余浪潮的到来”。在这样的背景下，美国政府2012年宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制将成为国家间和企业间新的争夺焦点。大数据已成为社会各界关注的新焦点，“大数据时代”已然来临。 与传统规模的数据工程相比，大数据的感知、获取、存储、表示、处理和服务都面临着巨大的挑战。这归因于大数据具有几个突出的特征：1)数据集合的规模不断扩大，已经从GB、TB再到PB，甚至已经开始以EB和ZB来计数。IDC的研究报告称，未来十年全球大数据将增加50倍，管理数据仓库的服务器数量将增加10倍以便适应这一增长。2)大数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。现代互联网应用呈现出非结构化数据大幅增长的特点，至2012年末，非结构化数据占有比例达到整个数据量的75%以上。3)产生速度快，处理能力要求高。根据IDC的“数字宇宙(Digital Universe)”报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB，在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。大数据往往以数据流的形式动态、快速地产生和演变，具有很强的时效性，只有把握好对数据流的掌控才能有效利用这些数据。4)数据真伪难辨，可靠性要求更严格。大数据的集合和高密度的测量将令“错误发现”的风险增长。斯坦福大学的统计学教授Trevor Hastie称，如果想要在庞大的数据“干草垛”中找到一根有意义的“针”，那么所将面临的问题就是“许多稻草看起来就像是针一样”。5)数据价值大，但密度低、挖掘难度大。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提取”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。 大数据在带来挑战的同时，还蕴含着划时代的重大意义。特别是大数据时代对海量数据的积累、加工和利用能力将成为国力的新标志，大数据的深度分析和利用将对推动经济持续增长、提升国家的竞争力起到重要的作用。一个国家的数据主权将是继海、陆、空、天四个空间之后另一个大国博弈的空间。“十八大”报告中明确提出网络空间与深海、深空是我们国家核心利益的关键领域。在大数据领域的落后，意味着产业战略制高点失守，更意味着国

大数据算法2019尔雅答案

1 【单选题】 以下关于大数据的特点,叙述错误的是()。答案：速度慢A、 速度慢 B、 多元、异构 C、 数据规模大

D、 基于高度分析的新价值 2 【单选题】在《法华经》中,“那由他”描写的“大”的数量级是()。答案：10^28 A、10^7 B、10^14 C、10^28 D、10^56 3 【多选题】以下选项中,大数据涉及的领域中包括()。答案：社交网络计算机艺术医疗数据 A、社交网络 B、医疗数据 C、计算机艺术 D、医疗数据

4 【多选题】大数据的应用包括()。答案：推荐科学研究预测商业情报分析 A、预测 B、推荐 C、商业情报分析 D、科学研究 5 【判断题】目前,关于大数据已有公认的确定定义。答案：× 6 【判断题】大数据种类繁多,在编码方式、数据格式、应用特征等方面都存在差异。()答案：√ 1 【单选题】 大数据求解计算问题过程的第三步一般是()。答案：算法设计与分析

A、 判断可计算否 B、 判断能行可计算否 C、 算法设计与分析 D、 用计算机语言实现算法 2 【多选题】在大数据求解计算问题中,判断是否为能行可计算的因素包括()。答案：资源约束数据量时间约束

A、数据量 B、资源约束 C、速度约束 D、时间约束 3 【判断题】大数据求解计算问题过程的第一步是确定该问题是否可计算。答案：√ 4 【判断题】大数据计算模型与一般小规模计算模型一样,都使用的是图灵机模型。答案：√ 1 【多选题】资源约束包括()。答案：网络带宽外存CPU内存 A、CPU B、网络带宽 C、内存 D、外存

2 【多选题】大数据算法可以不是()。答案：精确算法串行算法内存算法 A、云计算 B、精确算法 C、内存算法 D、串行算法 3 【判断题】大数据算法是在给定的时间约束下,以大数据为输入,在给定资源约束内可以生成满足给定约束结果的算法。答案：× 4 【判断题】MapReduce是一种比较好实现大数据算法的编程架构,在生产中得到广泛应用。答案：√ 5 【判断题】大数据算法是仅在电子计算机上运行的算法。答案：× 1

各种管道水头损失的简便计算公式

各种管道水头损失的简便计算公式 (879) 摘要：从计算水头损失的最根本公式出发，将各种管道的计算公式加以推导，得出了计算水头损失的简便公式，使得管道工程设计人员从繁琐的计算中解脱出来，提高了工作效率。 关键词：水头损失塑料管钢管铸铁管混凝土管钢筋混凝土管 在给水工程应用中经常要用到水头损失的计算公式，一般情况下计算水头损失都是从水力摩阻系数λ等基本参数出发，一步一步的代入计算。其实各个公式之间是有一定的联系的，有的参数在计算当中可以抵消。如果公式中只剩下流速、流量、管径这些基本参数，那么就会给计算者省去不少的麻烦。在此我们充分利用了各参数之间以及水头损失与水温的关系，将公式整理简化，供大家参考。 1、PVC-U、PE的水头损失计算 根据《埋地硬聚氯乙烯给水管道工程技术规程》规定，塑料管道沿程水头损失hf应按下式计算： （式1-1） 式中λ—水力摩阻系数； L—管段长度（m）； di—管道径（m）； v—平均流速（m/s）； g—重力加速度，9.81m/s2。 因考虑到在通常的流速条件下，常用热塑性塑料给水管PVC-U、PE管一般处于水力光滑区，管壁绝对当量粗糙度对结果的影响非常小或没有影响，故水力摩阻系数λ可按下式计算： （式1-2） 式中Re—雷诺数。 雷诺数Re应按下式计算：

（式1-3） 式中γ—水的运动粘滞度（m3/s），在不同温度时可按表1采用。 表1水在不同温度时的γ值（×10-6） 水温℃ 05101520253040 γ（m3/s）1.78 1.52 1.31 1.14 1.000.890.80 0.66 从前面的计算可知，若要计算水头损失，需将表1中的数据代入，并逐步计算，最少需要3个公式，计算较为繁琐。为将公式和计算简化，以减少工作量，特推导如下： 因具体工程水温的变化较大，水力计算常按照基准温度计算，然后根据具体情况，决定是否进行校正。冷水管的基准温度多选择10℃。 当水温为10℃时的γ=1.31×10-6 m3/s，代入式1-3 得（式1-4） 将式1-4代入式1-2 （式1-5） 再将式1-5代入式1-1

大数据计算

李建中：大数据计算基本概念研究问题及部分解 作者：机房360出处：论坛2012-11-30 22:14 2012.11.30Hadoop与大数据技术大会(下午) 2012.11.30Hadoop与大数据技术大会(下午) 主持人：各位领导各位来宾下午好!欢迎大家参加Hadoop与大数据技术大会。我是本次大会的程序委员会主席之一，CSDN程序员杂志的主编刘江。首先我介绍一下这次大会是由中国计算机学会主办的、CCF专业委员会承办的大会。除了今天的全体会议之外，明天还有四个分论坛，希望大家不要错过。我们还有官方微博，如果有相关大方的发布信息可以从这里获取。另外微博评论注意加HBTC四个字母。 今天下午有来自各机构、公司的专家来分享技术。首先有请中国计算机学会大数据专家委员会副主席哈尔滨工业大学教授李建中老师为我们演讲，《大数据计算基本概念研究问题和部分解》。 李建中：非常高兴有机会和大家交流一下对大数据的理解。HIT是哈尔滨工业大学的缩写，所以我的理解可能和工业界有一点点的不同，请看一下我们学院式的对大数据的研究有什么样的看法。我讲三个问题： 第一，大数据的基本概念。 第二，大数据计算机其挑战。 第三，研究问题与部分解。 第一，大数据的基本概念。什么是大数据，实际上我的报告讲了很多了，为什么叫做描述?因为大数据实际上是结合了不可定义的概念，大是相对的，是相对目前的及拴系统计算能力来说的，今天的大数据明天就不是大数据，大数据有的人说三个V，有的人说四个V，V我也不详细说了。所以说，大数据存在已久。有一个会议叫SSDB是1983年创建的一个会议，这里面的论文就是在研究大数据，这个会议到现在已经有29年的历史了，现在为什么谈起来大数据呢?因为个时候大数据还没有那么普遍，涉及的领域很少，参加这方面研究的人也很有限，所以跟现在不同。现在的大数据和当时研究的不同主要有两点。

(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？

答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术

答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

大数据与云计算简答题

一、云计算与大数据的定义、特征 1、云计算的定义：是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。（维基百科）一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享软硬件资源和信息，可以按需提供给计算机和其他设备。云计算能够给用户提供可靠的、自定义的、最大化资源利用的服务，是一种崭新的分布式计算模式。 云计算的类型可以分为基础设施即服务（Iaas）、平台即服务（Pass）、软件即服务（Saas）。 2、云计算的特征：超大规模、虚拟化、高可靠性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价。 （1）服务资源池化：通过虚拟化技术，对存储、计算、内存、网络等资源化，按用户需求动态地分配。 （2）可扩展性：用户随时随地可以根据实际需要，快速弹性地请求和购买服务资源，扩展处理能力。 （3）宽带网络调用：用户使用各种客户端软件，通过网络调用云计算资源。 （4）可度量性：服务资源的使用可以被监控、报告给用户和服务商，并可以根据具体使用类型收取费用。 （5）可靠性：自动检测失效节点，通过数据的冗余能够继续正常工作，提供高质量的服务，达到服务等级协议要求。 3、大数据的定义：（维基百科）指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过科容忍时间的数据集，即大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而备受关注。 4、大数据的特征（5V特征）： （1）数据体量（Volume）巨大，指收集和分析的数据量非常大，从TB级别跃升至PB 级别； （2）处理速度（Velocity）快，需要对数据进行近实时的分析； （3）数据类别（Variety）大，大数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，包括结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式； （4）数据真实性（Veracity），大数据中的内容是与真实世界中的发生息息相关的，研究大数据就是从庞大的网络数据中提取能够解释和预测现实事件的过程。 （5）价值密度低，商业价值（Value）高，通过分析数据可以得出如何抓住机遇及收获价值。 二、云计算安全，可信云以及用户对云计算信任的预期？ 由于云服务的“外包”特性，用户对云提供商是否能够对其数据安全提供保障，对其应用程序是否按照约定的方式安全执行产生了怀疑，亦即云服务的可信性问题。云服务的可信问题不仅指服务计算环境受其开放、共享等特点而导致服务结果可能受云服务提供商的主观意志等因素导致的不可信。 用户对云服务的安全怀疑主要集中在客观与主观两个方面：客观来说，云计算的集中服务模式使其更容易成为安全攻击的目标，而云计算技术的大规模分布式处理也大大增加了安全管理的难度，因此服务商是否具有足够的安全管理能力来保证用户信息安全值得怀疑；主观方面，由于云计算模式下，用户信息的存储、管理以及应用处理都在云服务方完成，用户丧失控制权，此时如何保证服务方忠实履行自己的服务协议，保证服务质量，并且不会通过自己的特权来违规使用用户资源获利成为必须要解决的问题。 如果云服务的行为和结果总是与用户预期的行为和结果一致，那么就可以说云服务是可信的。要讨论云服务的可信性，需要明确3个方面的问题： 1）用户的界定。不同用户拥有的信息安全敏感度不同，对于云安全性认定也不同。

服务计算与大数据

1.(1)什么是SOA？SOA有什么特点?请例举几种SOA的实例； (2)什么是Web Service？简要说明Web Services中Service的含义。 答：（1）SOA的定义:SOA(service-oriented architecture)被设计为提供这样的灵活性：将业务过程以及下层的IT基础设施作为一个安全的、标准化的组件（即服务）,这些组件可以通过被重用的方式来适应不断变化的业务优先级。 SOA的特点有： 1)服务是自包含和模块化的 2)服务支持互操作 3)服务是松耦合的 4)服务是位置透明的 5)服务是由构件组成的合成模块 SOA的实例： CORBA（Common Object Request Broker Architecture,公共对象请求代理体系结构） DCOM（Distributed Component Object Model分布式组件对象模型）J2EE WWW (2）Web Service是一种用URI标识的软件应用，它的接口和绑定可以通过XML 文档定义、描述和发现。Web Service支持通过基于Internet的协议、并利用基于XML的信息与其他软件进行直接的交互。 Service的含义：应用程序或者业务的不同功能单元，这些功能单元作为一个独立的实例存在，并且通过松耦合、基于消息的通信模式和其他应用程序或者服务进行交互。 2.(1)请给出Web Services的体系结构图（包含角色和行为的三角图），并简述各角色和行为的含义。 (2)下图是Web Services的协议栈，将其补充完整；并简述栈中每一层的作用。 （1）

角色： 服务需求者（service requester）：一个应用程序、软件模块或者需要服务的另一个服务。 服务提供者（service provider）：接受和执行服务使用者的请求的可寻址的网络实体。 服务中介（service broker）：包含一个可用服务库并且为感兴趣的服务使用者提供服务提供者接口的查找。 Publish发布:一个服务的描述只有被发布，该服务才可以被服务请求者发现和调用。使用的协议是WSDL。 Search查找:服务请求者通过向服务注册中心查询来定位符合自己要求的服务。使用的协议是UDDI。 Bind Invoke绑定和调用:服务请求者根据服务注册中心提供的服务描述信息来调用服务。使用的协议是SOAP。 (2) Web Service协议栈中各层的作用： Discovery：服务发现层:服务请求者查询可以调用的服务。 Composition：服务组合层:组合Web服务，从而可以形成新的Web服务。Service Description：服务描述层:为调用服务提供了具体的方法。包含服务的接口和实现细节。 XML Messaging：XML信息层:用于调用服务时传送信息。 Network：网络传输层:采用广泛使用的协议传输消息，并且能够顺利通过代理防火墙。 3.(1)什么是WSDL？WSDL定义了service的哪些个方面？分别对应于WSDL中的哪些元素？WSDL文档被分为哪两种类型？ (2)请说明binding元素与portType之间的关系，为什么说 “Binding element is generic”？ （1）WSDL一种用来定义网络服务的XML格式，该XML格式将网络服务定义为一组在信息的层次上操作的终端节点，这些信息包含基于文档的信息和基于过程的信息。 WSDL定义了Service的以下三个方面： a.服务是什么（服务接口）。对应着portType与message和type元素。 b.访问规格（怎样使用服务）。对应着binding元素。

管径计算公式

管径计算公式 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

流体在一定时间内通过某一横断面的容积或重量称为流量。用容积表示流量单位是L/s或 （`m^3`/h）；用重量表示流量单位是kg/s或t/h。 流体在管道内流动时，在一定时间内所流过的距离为流速，流速一般指流体的平均流速，单位为 m/s。 流量与管道断面及流速成正比，三者之间关系： `Q=(∏D^2)/4·v·3600`(`m^3`/h) 式中Q—流量（`m^3`/h或t/h）； D—管道内径（m）； V—流体平均速度（m/s）。 根据上式，当流速一定时，其流量与管径的平方成正比，在施工中遇到管径替代时，应进行计算后方可代用。例如用二根DN50的管代替一根DN100的管是不允许的，从公式得知DN100的管道流量是DN50管道流量的4倍，因此必须用4根DN50的管才能代用DN100的管。 给水管道经济流速 影响给水管道经济流速的因素很多，精确计算非常复杂。 对于单独的压力输水管道，经济管径公式： D=（fQ^3)^[1/(a+m)] 式中：f——经济因素，与电费、管道造价、投资偿还期、管道水头损失计算公式等多项因素有关的系数；Q——管道输水流量；a——管道造价公式中的指数；m——管道水头损失计算公式中的指数。

为简化计算，取f=1，a=，m=，则经济管径公式可简化为： D=Q^ 例：管道流量 22 L/S，求经济管径为多少？ 解：Q=22 L/S=0.022m^3/s 经济管径 D=Q^=^=0.201m，所以经济管径可取200mm。 水头损失 没有“压力与流速的计算公式管道的水力计算包括长管水力计算和短管水力计算。区别是后者在计算时忽略了局部水头损失，只考虑沿程水头损失。（水头损失可以理解为固体相对运动的摩擦力）以常用的长管自由出流为例，则计算公式为 H=(v^2*L)/(C^2*R), 其中H为水头，可以由压力换算， L是管的长度， v是管道出流的流速， R是水力半径R=管道断面面积/内壁周长=r/2， C是谢才系数C=R^(1/6)/n， 给水管径选择 1、支管流速选择范围0..8～1.2m/s。 内径计算的,16mm也就相当于3分管,20mm差不多相当于4分的镀锌管径 一般工程上计算时，水管路，压力常见为，水在水管中流速在1--3米/秒，常取1.5米/秒。 流量=管截面积X流速=管径^2X流速(立方米/小时)^2：平方。管径单位：mm 管径=sqrt流量/流速) sqrt：开平方

云计算与大数据技术课后习题

第一章云计算与大数据基础 1.在信息产业的发展历程中。硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用 6．MapReduce思想来源LISP语言 7.按照资源封装层次，云计算分为 Iaas paas saas三种 8. 教材P2 1.1.2 10. 教材P8 1.2.2 11. 教材P10 1.2.3 第二章云计算与大数据相关技术 1.一致性hash算法原理： 哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。传统的hash 算法容错性和扩展性都不好，无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点，此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。容错性就是如果不幸一个机器C宕机了,那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。当然，容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。 一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题，一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~(2^32-1),即32位无符号整形。下面简述一下一致性hash的原理： 这是一致性hash的整个值空间0~(2^32-1)

下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，假设使用四台机器进行hash： 将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。 例如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下： 根据一致性哈希算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上 下面我们看看当集群机器比较少的情况 例如系统中只有两台服务器，其环分布如下，

输水管道水力计算公式

输水管道水力计算公式 1．常用的水力计算公式： 供水工程中的管道水力计算一般均按照均匀流计算，目前工程设计中普遍采用的管道水力计算公式有: 达西（DARCY ）公式： g d v l h f 22 **=λ （1） 谢才（chezy ）公式： i R C v **= （2） 海澄－威廉（HAZEN-WILIAMS ）公式： 87 .4852.1852.167.10d C l Q h h f ***= （3） 式中 h f -----------沿程损失，m λ----------沿程阻力系数 l -----------管段长度，m d-----------管道计算内径，m g-----------重力加速度，m/s 2 C-----------谢才系数 i------------水力坡降； R-----------水力半径，m Q-----------管道流量m/s 2 v------------流速 m/s C n -----------海澄―威廉系数 其中达西公式、谢才公式对于管道和明渠的水力计算都适用。海澄－威廉公式影响参数较小，作为一个传统公式，在国内外被广泛用于管网系统计算。三种水力计算公式中 ，与管道内壁粗糙程度相关的系数均是影响计算结果的重要参数。 2．规范中水力计算公式的规定 3．查阅室外给水设计规范及其他各管道设计规范，针对不同的设计条件，推荐 采用的水力计算公式也有所差异，见表1： 表1 各规范推荐采用的水力计算公式

3．1达西公式 达西公式是基于圆管层流运动推导出来的均匀流沿程损失普遍计算公式，该式适用于任何截面形状的光滑或粗糙管内的层流和紊流。公式中沿程阻力系数λ值的确定是水头损失计算的关键，一般采用经验公式计算得出。舍维列夫公式，布拉修斯公式及柯列勃洛克（C.F.COLEBROOK ）公式均是针对工业管道条件计算λ值的著名经验公式。 舍维列夫公式的导出条件是水温10℃，运动粘度1.3*10-6 m 2/s,适用于旧钢管和旧铸铁管,紊流过渡区及粗糙度区.该公式在国内运用较广. 柯列勃洛可公式)Re 51.27.3lg(21 λ λ+?*-=d (Δ为当量粗糙度,Re 为雷诺数)是根据大量工业管道试验资料提出的工业管道过渡区λ值计算公式，该式实际上是泥古拉兹光滑区公式和粗糙区公式的结合，适用范围为4000

大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案(精编文档).doc

【最新整理，下载后即可编辑】 第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。

3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。

11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

大数据建模和算法特征

大数据建模和算法特征 Coca-cola standardization office【ZZ5AB-ZZSYT-ZZ2C-ZZ682T-ZZT18】

零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。 近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，各种大数据的新算法被开发研究出来，例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时，大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧，各种大数据在商业中成功运用的案例层出不穷，比如美国大型零售商target公司的广告精准推送。本文将对大数据分析技术以及大数据分析技术在零售银行行业的作用进行一番探讨。 什么是大数据 2011年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中首次提出大数据的概念。报告认为数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，数据中蕴含着巨大的价值，这些价值将导致数据成为重要的生产因素。2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，最终决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 进入21世纪，互联网的兴起促成了数据量的大规模增长。互联网时代，几乎全民都在制造数据，与此同时，数据的形成也极其丰富。一方面，既有社交网络、多媒体、协同创造、虚拟服务等应用所主动产生的数据;另一方面，又有搜索引擎、网页浏览过程中被记录、被收集的数据。该阶段数据的特点是用户原创、主动、交互。 根据国际数据公司(IDC)的研究报告，2011年全球被创建和被复制的数据总量为(数据存储单位，泽字节，等于 1024艾字节或270个字节)，且增长趋势遵循新摩尔定律，预计到2020年，全球数据量大约每两年翻一番，全球将拥有35ZB的数据量。正是由于信息技术的发展，大数据才能生成和发展。大数据技术正是从海量的、多样化的数据中，快速获得有价值信息的能力。 大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、整理成为人类所能解读的信息。在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写