大数据高性能计算应用环境搭建成功

大数据与并行计算

西安科技大学 计算机科学与技术学院 实习报告 课程：大数据和并行计算 班级：网络工程 姓名： 学号：

前言 大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 特点具体有： 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。《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。 从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 1.大数据概念及分析 毫无疑问，世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值，其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦。 现实是，许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。 因为一种成功的技术，需要一些衡量的标准。现在我们可以通过几个基本要素来衡量一下大数据技术，这就是——流处理、并行性、摘要索引和可视化。 大数据技术涵盖哪些内容? 1.1流处理 伴随着业务发展的步调，以及业务流程的复杂化，我们的注意力越来越集中在“数据流”而非“数据集”上面。 决策者感兴趣的是紧扣其组织机构的命脉，并获取实时的结果。他们需要的是能够处理随时发生的数据流的架构，当前的数据库技术并不适合数据流处理。 1.2并行化 大数据的定义有许多种，以下这种相对有用。“小数据”的情形类似于桌面环境，磁盘存储能力在1GB到10GB之间，“中数据”的数据量在100GB到1TB之间，“大数据”分布式的存储在多台机器上，包含1TB到多个PB的数据。 如果你在分布式数据环境中工作，并且想在很短的时间内处理数据，这就需要分布式处理。 1.3摘要索引 摘要索引是一个对数据创建预计算摘要，以加速查询运行的过程。摘要索引的问题是，你必须为要执行的查询做好计划，因此它有所限制。 数据增长飞速，对摘要索引的要求远不会停止，不论是长期考虑还是短期，供应商必须对摘要索引的制定有一个确定的策略。 1.4数据可视化 可视化工具有两大类。

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

Cloudera大数据平台环境搭建(CDH5.13.1)傻瓜式说明书

Cloudera大数据平台环境搭建（CDH5.13.1版）

目录

基础环境 软件环境 本文将介绍Centos7.4离线安装CDH和ClouderaManager过程，软件版本如下： 配置规划 本次安装共5台服务器，服务器配置及用途如下： 所需要的软件资源 1)JDK环境： JDK版本：51 jdk-8u151-linux-x64.rpm 下载地址： 2)CM包： CM版本：5.13.1 下载地址： 3)CDH包 CDH版本：5.13.1， ； .sha1； manifest.json 下载地址： 4)JDBC连接jar包： jar包版本：5.1.43， mysql-connector-java-5.1.43.jar 下载地址： 修改机器名（所有节点） 这种方式，在Centos7中可以永久性改变主机名称。

内容都改为： 设置防火墙（所有节点） 注：为了简便，可以先关闭防所有节点火墙，安装完成后，再按照下面步骤设置。 防火墙常用命令： 便，安装完毕后可以根据需要设置防火墙策略，保证集群安全。 配置免密码登录SSH 将子节点设置为从主节点ssh无密码登陆（主节点访问从节点需要无密码互通，否则后面会出现问题） 一路回车，生成无密码的密钥对。 把公钥拷贝至node169服务器上?： 登录到node169服务器上： 然后在node169服务器上，把公钥的内容追加到authorized_keys文件末尾（这个文件也在隐藏文件夹.ssh下，如果没有可以新建）：

在node168节点出现下面表示成功登录node169节点： 以同样的方式将公钥拷贝至其他节点服务器上。 关闭SELINUX（所有节点） 关闭linuxSELINUX安全内核 （在Centos7中遇到SELINUX无法关闭的问题，重新启动机器恢复正常） 修改Linux内核参数（所有节点） 为避免安装过程中出现的异常问题，首先调整Linux内核参数。 1)设置swappiness，控制换出运行时内存的相对权重，Cloudera建议将swappiness设置为 10： 自CentOS6版本开始引入了TransparentHugePages(THP)，从CentOS7版本开始，该特性默认就会启用。尽管THP的本意是为提升内存的性能，不过某些数据库厂商还是建议直接关闭THP，否则可能会导致性能出现下降。 表示已禁用：

用于大数据处理高性能计算的4个实现步骤

用于大数据处理高性能计算的4个实现步骤如果企业需要采用处理其大数据的高性能计算，则在内部部署运营可能效果最佳。以下是企业需要了解的内容，其中包括高性能计算和Hadoop的不同之处。 在大数据领域，并非每家公司都需要高性能计算(HPC)，但几乎所有使用大数据的企业都采用了Hadoop式分析计算。 HPC和Hadoop之间的区别很难区分，因为可以在高性能计算(HPC)设备上运行Hadoop分析作业，但反之亦然。HPC和Hadoop分析都使用并行数据处理，但在Hadoop 和分析环境中，数据存储在硬件上，并分布在该硬件的多个节点上。在高性能计算(HPC)中，数据文件的大小要大得多，数据存储集中。高性能计算(HPC)由于其文件体积庞大，还需要更昂贵的网络通信(如InfiniBand)，因此需要高吞吐量和低延迟。 企业首席信息官的目的很明确：如果企业可以避免使用HPC并只将Hadoop用于分析，可以执行此操作。这种方式成本更低，更易于员工操作，甚至可以在云端运行，其他公司(如第三方供应商)可以运行它。 不幸的是，对于需要高性能计算(HPC)进行处理的生命科学、气象、制药、采矿、医疗、政府、学术的企业和机构来说，全部采用Hadoop是不可能的。由于文件规模较大，处理需求极其严格，采用数据中心或与采用云计算都不是很好的方案。 简而言之，高性能计算(HPC)是一个在数据中心内部运行的大数据平台的完美示例。正因为如此，企业如何确保其投资巨大的硬件完成需要的工作成为了一个挑战。 大数据Hadoop和HPC平台提供商PSCC Labs首席战略官Alex Lesser表示：“这是必须使用HPC来处理其大数据的许多公司面临的挑战。大多数这些公司都有支持传统IT 基础设施，他们很自然地采用了这种思路，自己构建Hadoop分析计算环境，因为这使用

环境规划学-简答题教案资料

环境规划学-简答题

水环境规划可分为哪几种类型 水环境规划包括两个有机组成部分：一是水质控制规划（参见水质规划）；二是水资源利用规划。这两个部分相辅相成，缺一不可，前者以实现水体功能要求为目标，是水环境规划的基础；后者强调水资源的合理利用和水环境保护，它以满足国民经济增长和社会发展的需要为宗旨，是水环境规划的落脚点。 简述水环境控制系统规划的内容和特点 水污染控制系统规划是以国家颁布的法规和标准为基本依据，以环境保护科学技术和地区经济发展规划为指导，以区域水污染控制系统的最佳综合效益为总目标，以最佳适用防治技术为对策措施群，统筹考虑污染发生—防治—排污体制—污水处理—水体质量及其与经济发展、技术改进和加强管理之间的关系，进行系统地调查、监测、评价、预测、模拟和优化决策，寻求整体优化的近、远期污染控制规划方案。 特点：在水污染控制系统规划中，规划方法的选择是决定规划成败的关键，也是规划的核心内容。根据解决水污染问题的途径，可将水污染控制系统规划分为两大类，即系统的最优化问题和规划方案的模拟选优问题。 简述水资源系统规划的目的、任务和规划层次 目的：水资源系统规划将作为区域内各项水工程设计的基础和编制国家水利建设长远计划的依据 任务：根据国家或地区的经济发展计划，改善生态环境要求，以及各行各业对水资源的需求，结合区域内水资源的条件和特点，选定规划目标，拟定合理开发利用方案，提出工程规模和开发程序方案。 层次：1、流域水资源规划。2、地区水资源规划。3、专业水资源规划 简述水环境容量的类型 1、按水环境目标分类：A、自然水环境容量。B、管理（或规划）环境容量。 2、按污染物性质分类：A、耗氧有机物的水环境容量。B、有毒有机物的水环境容量。 C、重金属的水环境容量 3、按降解机制分类：A、稀释容量 B、自净容量 4、按可再生性分类：A、可更新容量 B、不可更新容量 5、按可分配性质分类：A、可分配容量 B、不可分配容量 水环境功能区如何划分？如何确定水污染控制单元？ 一）水环境功能分区原则 1、集中式饮用水源地优先保护 2、不得降低现状使用功能 3、统筹考虑专业用水标准要求 4、上下游、区域间互相兼顾，适当考虑潜在功能要求 5、合理利用水体自净功能和环境容量6、与陆地上工业合理布局相结合 7、对地下饮用水源地污染的影响 8、实用可行，便于管理 二）水环境功能分区依据 1、自然保护区及源头水执行 II 类标准 2、生活饮用水区执行 III 类或 IV 类标准3、渔业水域执行 II 类或 III 类标准 4、风景游览区执行 III 类或 IV 类标准 5、工农业用水区及一般景观用水区执行 III 类或 IV 类标准 三）水环境功能区划分的方法与步骤 1、系统分析 2、划分步骤：技术准备、定性判断、定量决策和综合评价 试述水环境规划方案中可以考虑采取的技术措施。 一）减少污染物排放负荷 1. 清洁生产工艺

生态环境大数据平台项目建设方案

生态环境大数据平台项目建设方案 生态环境大数据平台项目 建设方案

目录 1概述 (1) 1.1项目简介 (1) 1.1.1项目背景 (1) 1.1.2建设目标 (2) 1.1.3建设范围 (3) 1.2手册目的 (3) 2运行环境和配置要求 (3) 3系统通用操作 (5) 3.1系统登录 (5) 3.2系统退出 (6) 4水环境质量 (7) 4.1数据采集 (7) 4.1.1水常规监测 (8) 4.2数据审核 (18) 4.2.1河流断面数据审核 (19) 4.2.2湖库垂线数据审核 (22) 4.2.3地下水数据审核 (23)

4.2.4饮用水地表水数据审核 (23) 4.2.5饮用水地下水数据审核 (24) 4.2.6饮用水地表水全分析审核 (24) 4.2.7饮用水地下水全分析审核 (25) 4.2.8水自动站监测数据审核 (25) 4.2.9县级饮用水地表水数据审核 (25) 4.2.10县级饮用水地下水数据审核 (25) 4.3数据查询 (25) 4.3.1地表水查询 (26) 4.3.2地下水查询 (29) 4.3.3饮用水查询 (31) 4.4报表分析 (36) 4.4.1水质评价报告 (37) 4.4.2地下水水质查询统计 (48) 4.4.3地表水水质查询统计 (54) 4.5基础信息 (59) 4.5.1基础信息 (59) 4.5.2代码信息 (68)

4.6GIS专题图 (72) 5空气环境质量 (72) 5.1数据采集 (72) 5.1.1大气监测 (73) 5.2数据审核 (80) 5.2.1气 (80) 5.2.2降水 (83) 5.2.3降尘 (84) 5.2.4硫酸盐化速率 (84) 5.3数据查询 (85) 5.3.1常规监测数据 (85) 5.4报表分析 (89) 5.4.1空气质量分析综合 (89) 5.5基础信息 (99) 5.5.1测点信息 (100) 5.5.2代码信息 (106) 5.6GIS专题图 (111) 6声环境质量 (111)

一、国家高性能计算中心(合肥)—大数据挖掘与计算研究室二、研究方向

欢迎希望成为我的学生们阅读，包括本科生毕业设计、推免硕士研究生、统招硕士研究生和直博研究生。下面先介绍我们的情况，然后提出对新学生的要求和期望。本材料共4页，成稿于2018年8月14日。 一、国家高性能计算中心（合肥）—大数据挖掘与计算研究室 本实验室隶属于安徽省重点实验室—国家高性能计算中心（合肥），从事高性能计算与应用方向，是计算机学院的重点方向。实验室由陈国良院士创建并领衔负责，现有100多名博士后、博士生和硕士生。上图为实验室位于东区科研楼五楼一角。 现在本实验室共有1名博士后（与讯飞联合培养）、5名博士生、11名硕士生。 二、研究方向 1.文本序列异同分析：开源程序集，DNA和蛋白质序列，学术文献挖掘； 2.软件分析：代码克隆，代码推荐和生成，软件架构改良； 3.并行计算及性能优化：自适应并行编程框架，并行算法及系统性能优化； 4.区块链技术及应用。

三、研究成果 本研究室早期得到985工程“信息科技前沿理论与应用”创新平台、教育部“大规模科学工程计算”长江学者和创新团队、教育部和外专局“计算科学及其应用基础”111引智计划等重大项目支持，目前得到教育部“高性能计算协同创新”2011计划、科技部“大数据分析及应用创新团队”、“面向大规模序列同源问题的并行分布式算法及其关键技术研究”基金委面上项目等新近支持。 程序集和基因组中原版片段或祖先片段搜寻和分析称之为序列同源分析，是软件源码补全、代码自动生成和推荐等新一代软件开发技术中的理论基础和关键技术，也是文本异同分析共性技术和关键。我们发展的Large Gap克隆工具CCAligner 和序列比对算法BitMapper，分别在软件工程顶会ICSE2018和Bioinformatics2018上发表，其他研究成果有发表在数据挖掘顶刊TKDE和并行计算顶刊TPDS上。 四、研究意义 左图说明并行计算需要学习和训练，右图说明并行计算是大数据和人工智能的核心技术和支撑。我们开展的大数据挖掘与计算，主要是进行大规模序列数据的异同分析和挖掘，依靠的是并行算法和并行计算技术。 五、研究工作 1. 软件源码分析及应用 1)主要研究内容： a)大差异的软件源码克隆算法研究 面向较小差异的源代码克隆算法SourcererCC取得了较好的进展，对于软件迭代开发中的大差异代码克隆一直是业界的挑战问题和应用，我们提出CCAligner1&2工具该需求问题的研究突破，其中CCAligner1发表在国际软件工程学术会议ICSE2018上。学生受同行研究者的邀请到加拿大访问，此项工作已有企业意向合作。

环境规划学复习整理(郭怀成版)(DOC)

生态环境规 名词解释 1、生态环境规划：是针对区域社会发展状况，环境特征及其环境发展趋势，结合生态环境承载力分析，而对人类自身活动和环境建设所做的时间和空间上的合理安排。区域生态环境规划是区域规划的重要组成部分，是制定和指导生态环境计划的重要依据。 2、环境规划：是人类为使环境与经济社会协调发展而预先对自身活动和环境所做的时间和 空间的合理安排，是政府履行环境职责的综合决策过程之一，是约束和指导政府行政行为的纲领性文件。 3、环境容量：环境容量是指对一定地区（一般应是地理单元），在特定的产业结构和污染源分布的条件下，根据地区的自然净化能力，为达到环境目标值，能够承受污染物的最大排放量。 4、环境承载力：指某一时刻环境系统所能承受的人类社会、经济活动的能力阈值。（区域性；时序性；可变性；可调控性；客观性） 5、环境规划目标：是环境规划的核心内容，是对规划对象在未来某一阶段环境质量的发展方向和发展水平所作的规定。 6、环境评价：是在环境调查分析的基础上，运用数学方法，对环境质量、环境影响进行定性和定量的评述，旨在获取各种信息、数据和资料。 7、环境预测：根据已掌握的资料，对未来环境质量状况和环境质量发展趋势进行分析预测。 8、环境功能区划：依据社会经济发展需要和不同地区在环境结构（自然环境结构）、环境状态（环境质量）和使用功能（干什么用）上的差异对规划区域进行合理划分。 9、水环境规划：是对某一时期内的水环境保护目标和措施所作出的统筹安排和设计。其目的是在发展经济的同时保护好水质，合理地开发和利用水资源，充分地发挥水体的多功能用途，在达到水环境目标的基础上，寻求最小（或较小）的经济代价或最大（或较大）的经济和环境效益。 10、大气环境规划：就是为了平衡和协调某一区域的大气环境与社会、经济之间的关系，以期达到大气环境系统的最优化，最大限度的发挥大气环境系统组成部分的功能。 11:、水环境容量：水体在特定环境目标下所能容纳污染物的量。 12、大气污染物总量控制：是通过控制给定区域污染源允许排放总量，并将其优化分配到源，以确保实现大气环境质量目标值的方法。 13、固体废物：是指生产建设、日常生活和其他活动中产生的污染环境的固态、半固态废弃物质。（工业固体废物、危险废物、城市生活垃圾、） 14、噪声：凡是人们不需要的、使人厌烦的、干扰人们正常休息、学习和工作、对人类生活和生产有妨害的声音统称为噪声 15、噪声污染：我们国家制定的《中华人民共和国环境噪声污染防治法》中把超过国家规定的环境噪声排放标准，并干扰他人正常生活、工作和学习的现象称为环境噪声污染 16、景观生态规划：是应用景观生态学原理及其他相关学科的知识，通过研究景观格局与生态过程以及人类活动与景观的相互作用，在景观生态分析、综合及评价的基础上，提出景观最优利用方案和对策及建议。 17、生态规划：是以可持续发展的理论为基础，以生态学原理为指导，应用系统科学、环境科学等多学科手段辨识、模拟和设计生态系统内部各种生态关系和生态过程，确定资源开发利用和保护的生态适宜性，探讨改善系统结构和功能的生态对策，促进人与环境系统协调、持续发展的规划方法。

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。

高性能计算实验大作业

大数据处理技术研究 姓名：；学号：1502；专业：模式识别与智能系统 摘要：本文详细介绍了大数据的相关概念及其对应的处理方法，列举了大数据处理技术在当代计算机处理中的应用，并简要的解释了Hadoop的相关概念，展望了大数据处理技术的发展方向。 关键词：大数据 Hadoop高性能计算 1.研究背景： 大数据浪潮汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。 大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。 2.大数据定义： “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如下图;

3.大数据技术的发展： 大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。 在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。 云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。 而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的数据来源并进行交叉分析可以为企业创造最显著的利益。随着数据源的爆发式增长，

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 西摩克雷超级计算机之父 约翰麦克锡云计算之父 蒂姆伯纳斯李万维网发明人第一个网页开发者 吉姆格雷大数据之父 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)

高性能计算云平台解决方案

高性能计算云平台 解决方案

目录 1概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2设计范围 (3) 1.3总体设计原则 (3) 2系统平台设计 (4) 2.1项目需求 (4) 2.2设计思想 (5) 2.3云存储系统方案 (6) 2.4系统优势和特点 (6) 2.5作业调度系统方案 (8) 3系统架构 (9) 3.1cStor系统基本组成 (9) 3.2cStor系统功能描述 (10) 3.3Jobkeeper系统基本组成 (17) 4系统安全性设计 (20) 4.1安全保障体系框架 (20) 4.2云计算平台的多级信任保护 (21) 4.3基于多级信任保护的访问控制 (25) 4.4云平台安全审计 (28) 5工作机制 (31) 5.1数据写入机制 (31) 5.2数据读出机制 (32) 6关键技术 (33) 6.1负载自动均衡技术 (33) 6.2高速并发访问技术 (33) 6.3高可靠性保证技术 (33) 6.4高可用技术 (34) 6.5故障恢复技术 (34) 7接口描述 (35) 7.1POSIX通用文件系统接口访问 (35) 7.2应用程序API接口调用 (35) 8本地容错与诊断技术 (36) 8.1 cStor高可靠性 (36) 8.2 cStor数据完整性 (36) 8.3 cStor快照技术 (37) 8.4 Jopkeeper故障处理技术 (37) 9异地容灾与恢复技术 (39) 9.1cStor数据备份与恢复系统功能 (39) 9.2cStor异地文件恢复 (40)

1概述 1.1建设背景 云存储平台与作业调度为本次高性能计算总体解决方案的一部分。主要针对海量的数据的集中存储、共享、计算与挖掘，建立一套具有高可靠、可在线弹性伸缩，满足高吞吐量并发访问需求的云存储与计算平台。为数据存储和高效计算提供便捷、统一管理和高效应用的基础平台支撑。 1.2设计范围 本技术解决方案针对海量数据集中存储、共享与计算，提供从系统软硬件技术架构、原理、硬件选型、网络接入以及软件与应用之间的接口等方面的全面设计阐述。 1.3总体设计原则 针对本次工程的实际情况,充分考虑系统建设的建设发展需求，以实现系统统一管理、高效应用、平滑扩展为目标，以“先进、安全、成熟、开放、经济”为总体设计原则。 1.3.1先进性原则 在系统总体方案设计时采用业界先进的方案和技术，以确保一定时间内不落后。选择实用性强产品，模块化结构设计，既可满足当前的需要又可实现今后系统发展平滑扩展。 1.3.2安全性原则 数据是业务系统核心应用的最终保障，不但要保证整套系统能够7X24运行，而且存储系统必须有高可用性，以保证应用系统对数据的随时存取。同时配置安全的备份系统，对应用数据进行更加安全的数据保护，降低人为操作失误或病毒袭击给系统造成的数据丢失。 在进行系统设计时，充分考虑数据高可靠存储，采用高度可靠的软硬件容错设计，进行有效的安全访问控制，实现故障屏蔽、自动冗余重建等智能化安全可靠措施，提供

大数据学习环境搭建系列(二)虚拟机软件Vmware的安装

虚拟机软件Vmware的安装 1、概述 在进行分布式架构的学习前，首先需进行基础环境准备。众所周知，在单机运算能力无法满足处理海量数据的运算能力时，人们普遍开始考虑使用分布式运算来代替单机运算，这也成为了大数据分析和小数据分析最显著的区别之一，即使用的工具不同。当前大数据行业标准是使用Hadoop及其生态组件来执行分布式处理，这也是我们后续文章的主要内容。 分布式集群的主要目的在于连接多台的物理机，以达到整合运算能力线性增长的效果，在学习过程中，我们仍然可以在单台物理机上模拟搭建和运行分布式集群。通常来说，单台物理机上模拟分布式集群有两种方法，其一是利用Hadoop进行分进程的分布式模拟，即一般意义上的伪分布式，通常用于实验和测试；其二则是利用虚拟化软件，将一台物理机分为三台虚拟物理机，然后搭建分布式集群。其中后者与实际工作情景无异，只不过在物理机本身运算能力上有所差别，企业多用服务器级物理机，而在学习过程中个人电脑性能可能稍差。后续文章将针对两种分布式集群搭建方法进行教学，同时也将更加侧重分布式集群的搭建。

注：这里推荐个人计算机配置：硬盘空间大于100G、内存大于等于8G、CPU大于两核。 尽管Apache Hadoop可适用于Windows、Linux和Mac OS操作系统，但就其稳定性而言，我们首推Linux系统或Mac OS系统，而二者相比选择Linux系统适用面更为广泛，因此后续文章我们将在Linux系统中安装Hadoop。由于个人用户普遍使用Windows或Mac OS系统，我们需要在当前操作系统中虚拟一个Linux系统，因此，虚拟化工具就是我们需要掌握和使用的第一个软件。除此之外，由于将要多个虚拟机的统一管理和多个终端的操作，因此我们还需要掌握一些终端管理软件和文件传输软件的基本操作方法。这些软件将在后续使用过程中进行详细介绍。 2、虚拟机软件 2.1虚拟机软件简介 就目前而言，VMware Workstation是使用最为广泛、功能最为强大的虚拟机软件，主要用于IT开发和系统管理等商业环境，而开源虚拟软件Oracle VM VirtualBox，则在所有免费虚拟机软件中表现较为突出，成为大多数教学、实验等非商业环境中的首选。后续文章主要将采用VMware Workstation作为虚拟机软件安装虚拟机，而关于Virtual Box的下载和安装方法，也会在后续文章中单独介绍已满足各位同学的不同需求。今天我们介绍VMware Workstation的安装使用方法。 2.2VMware Workstation下载安装 1）VMware WorkStation下载 2）VMware WorkStation安装 双击安装文件，开始安装，在安全警告窗口点击“运行”

环境规划学重点

环境规划目的：达到经济、社会、资源与环境的协调发展；促进社会生产力的持续发展和资源的永续利用；实现经济效益、社会效益和环境效益的统一。 环境规划是指为使环境与社会经济协调发展，把“社会-经济-环境”作为一个复合生态系统，依据社会经济规律、生态规律和地学原理，对其发展变化趋势进行研究而对人类自身 活动和环境所作的时间和空间的合理安排。 环境规划的内涵： （1）研究对象：“社会—经济—环境”复合生态系统； （2）任务：使系统协调发展； （3）理论基础：社会经济原理、生态原理、地学原理、系统理论和可持续发展； （4）主要内容：根据环境保护需要约束人类社会经济活动；安排和部署环境保建设； （5）特征：符合一定历史时期的技术、经济发展水平和能力。 我国环境规划存在的问题 （1）缺乏环境与经济协调型环境规划 （2）新开发区的环境规划方法有待完善和发展 （3）环境规划的管理还没有完全走上法制的轨道 （4）环境规划人员技术力量和素质有待提高 （5）规划决策支持系统（PDSS）有待加强 （6）环境规划缺乏足够的可行性和可操作性 对我国环境规划的建议： 1 进一步明确环保主管部门的权责范围。 2 完善财政负责和行政问责制度 3 强化环境规划的地方参与性 环境规划的作用： 1 促进环境与经济、社会的可持续发展 2 保障环境保护活动纳入国民经济和社会发展计划 3 合理分配污染减排负荷，约束排污者行为 4 以最小的投资获取最佳的环境效益 5 作为实行环境管理目标的基本依据 环境规划纳入国民经济和社会发展规划可以从环境的角度提出人口控制和经济发展的合理政策，促进生产力布局和产业结构合理化，并从预防为主的观念出发，变污染控制的末端治理为全过程控制，将污染控制与技术改造，设备更新以及工艺改革、提高生产效益结合起来，实现环境与经济的协调发展。 环境规划是进行经济区战略布局和划分的补充和完善，利于经济区合理开发利用资源，利于经济区原料基地、生产基地合理安排和建设，利于经济区形成工业生产链，利于资源优势、经济优势的发挥和形成，促进经济区域内经济社会、环境协调可持续发展。 环境规划的基本特点：整体性、综合性、区域性、动态性、信息密集、政策性强 环境规划的原则： 1 经济建设、城乡建设和环境建设同步原则; 2 遵循经济规律、符合国民经济计划总要求的原则; 3 遵循生态规律,合理利用环境资源的原则; 4 预防为主，防治结合的原则; 5 系统原则；

大数据环境软件

大数据环境软件 操作系统 CentOS 7 #zip unzip 命令安装 yum install zip unzip #netstat 等命令网络工具包安装 yum install net-tools 软件安装包 -rw-r--r--. 1 root root 20985335 4月30 10:14 apache-storm-0.9.3.tar.gz -rw-r--r--. 1 root root 153512879 5月26 16:15 jdk-7u79-linux-x64.tar.gz drwxr-xr-x. 10 root root 4096 7月10 11:55 jzmq -rw-r--r--. 1 root root 71503892 4月17 10:06 kafka_2.10-0.8.2.1.zip -rw-r--r--. 1 root root 1358190 5月27 11:26 redis-3.0.1.tar.gz -rw-r--r--. 1 root root 1877380 5月12 2011 zeromq-2.1.7.tar.gz -rw-r--r--. 1 root root 17699306 7月10 02:50 zookeeper-3.4.6.tar.gz JAVA vi /etc/profile 在文件末尾增加如下配置内容 #set java environment JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_79/ CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export JAVA_HOME CLASSPATH PATH 配置生效 source /etc/profile 验证配置结果 [root@localhost local]# java -version java version "1.7.0_79"

环境规划学重要概念

第三章环境规划的内容 1如何进行环境规划中的可达性分析： A环境保护投资分析，逐项计算完成各项指标所需资金，在留有余地的前提情况下得出一个总投资预算，同时，考虑环境保护投资占国民生产总值的比例；B技术力量分析（1）环境管理技术；（2）污染防治技术；（3）技术人才与技术推广；C污染负荷削减能力分析，对规划区污染负荷削减能力的分析直接关系到环境目标能否实现。一现有的削减能力，二潜在的削减能力。D其他分析，政治，经济，群众，执法管理部门，综合分析。 2环境规划指标体系的类型和原则： 概念：是指进行环境规划定量或半定量研究时所必须的数据指标总体。 整体性原则；科学性原则；规范性原则；可行性原则；适应性原则；选择性原则； 环境质量指标；污染总量控制指标；环境规划措施与管理指标；以及相关指标（主要指经济社会和生态指标）。 3环境规划中环境预测的类型和主要内容： 警告性预测；目标导向性预测（理想型）；规划协调性预测（对策性）； 社会和经济发展预测；环境容量和资源预测；环境污染预测；环境治理和投资预测；生态环境预测。 4环境功能区划的目的和基本内容： 是环境实现科学管理的一项基础工作，它依据社会经济发展需要和不同地区在环境结构、环境状态和使用功能上的差异，对区域合理划分。 是为了合理布局，其次是为了确定具体的环境目标；再者是为便于目标的管理和执行。 基本内容：在所研究的范围内，根据各环境要素的组成自净能力等条件，合理确定试用功能的不同类型区，确定界面设立监测控制点； 在所研究范围的层次上，根据社会经济发展目标，以功能区为单元。提出生活和生产布局以及相应的环境目标与环境标准的建议； 在各功能区内，根其在生活和生产布局中的分工职能以及所承担的相应的环境负荷，设计出污染物物流和环境信息流； 建立环境信息库，以便对生产生活和环境信息进行实时处理，及时掌握环境状况及其发展趋势，并通过反馈做出合理的控制决策。 5综合环境规划与部门环境规划的区别： 城市综合环境区划主要是以城市中人群的活动方式以及对环境的要求为分类准则，一般可以分为重点环境保护区一般环境保护区，污染控制区，和重点污染治理区等； 部门环境规划：大气环境规划，地表水域环境功能区，噪声功能区等。 6结合实际分析环境规划设计的基本过程： A分析调查评价结果，明确环境现状，治理能力和污染综合防治； B分析预测结果，从而综合考虑实际存在的问题和解决问题的能力； C详细列出环境规划总目标和各项目的分析，以明确现实环境与环境目标的差距； D制定环境发展战略和主要任务； E制定化境规划的措施和对策，这是规划的主体。 7如何理解环境规划方案决策的运行机制和模式： A环境规划方案决策的影响机制，决策风险的影响，决策时效的影响，社会成本核算的影响，决策机会的影响。除了四项因素外，最高决策者决策智商决策倾向，决策方法等亦对规划方案实施有重大影响。 8环境规划实施的基本措施和应发挥的功能是什么？ A采取协调和审议的措施，（1）规划部门内部的协调和调整：（2）与有关部门进行协调和调整。（3）与区域周围邻近的地区间的协调和调整，（4）与国家办事机构的协调和调整。 B组织管理方面的措施（1）制定资源利用开发标准；（2）统计报表制度；（3）依法控制保证规划的实施；

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