海量数据存储、访问与管理

海量数据存储、访问与管理

随着信息化程度的提高，数据已超出它原始的范畴，它包含各种业务操作数据、报表统计数据、办公文档、电子邮件、超文本、表格、报告以及图片、音视频等各种数据信息。人们用海量数据来形容巨大的、空前浩瀚的、还在不断增长的数据。

海量数据是当今商业面对的一个现实。任何一个企业都在面对其企业数据库由于规模扩大产生的沉重负担，提高海量数据访问能力和业务分析能力的要求也变得越来越迫切。

·数据爆炸。如今，需要企业进行管理的数据正在以指数级速度增长。分析人员发现，公司收集、存储和分析的有关客户、财务、产品和运营的数据，其增长率达125% 之多。各个方面的因素导致了数据的爆炸，如：网络应用增加了数据的增长速度；监控点击流需要存储与以往相比越来越多的不同的数据类型；多媒体数据也增加了对存储的要求；我们存储并管理的不仅仅是数字和文字，还有视频、音频、图像、临时数据以及更多内容，这些数据的增长速度也在不断地上升；数据仓库和数据挖掘应用鼓励企业存储越来越长的时间段内越来越多的数据。这些实际情况导致的结果就是数据大量增加。

·法规方面的要求。在会计丑闻的唤醒下，立法者和决策人施加了严格的新要求，几乎影响到全球各家大型企业。法案要求公共公司遵守严格的金融记录保持与报告法规。如果公司不能及时、可靠地访问准确的财务信息，那么它们

将面临罚款、调查、起诉、甚至更严厉的股东信心下降的威胁。这要求公司能提供对更多数据的不间断访问能力并进行更多的分析，这必然会延长数据的维护周期，增加数据容量。

·非结构化数据应用的需要。结构化数据是指诸如企业财务账目、客户信息、业务操作数据等具有明显结构化特性的数据。非结构化数据包括扫描文档图像、传真、照片、计算机生成的报告、字处理文档、电子表格、演示文稿、语音和视频片段等。根据业界分析报告，非结构化数据占有整个信息量的85%以上，数据量及其庞大，是信息资源管理的核心。同样，企业需要对非结构化数据进行存储、检索、过滤、提取、挖掘、分析等各方面应用。

·历史数据归档与访问的需要。一般来说业务系统是用来处理业务交易的，为了使这些关键业务系统的性能不会受到严重影响，往往业务系统只存放短周期内的业务交易数据，大量的历史数据都被备份到磁带上，或者被转移到其他存储设备上静态保存，当对它们运行SQL 查询时再把它们从档案环境中恢复出来。但是随着企业对数据的重要性越来越重视，以及数据分析、数据挖掘的应用逐渐普及，历史数据的访问将变得重要、频繁和直接。历史数据的不断积累，也对海量数据的存储、管理和访问提出了新的需求。

·数据整合与数据分析的需要。当前，企业信息的存放具有数据结构多元化、存储异构化的特点，企业的数据可能存储在传统系统、大型数据仓库或具有计费、订购、制造、分销或其他功能的数据运营孤岛上，因此会给访问带来极大的困难。数据整合与数据分析已经成为信息管理技术的应用热点。只有在有效

的数据整合基础上，才能消除信息孤岛，降低有效信息获取的难度，通过对整合数据的分析和加工来获得制定策略所必需的信息依据。

传统的关系型数据库面临更大的挑战

传统的关系型数据库在计算机数据管理的发展史上是一个重要的里程碑，这种数据库具有数据结构化、最低冗余度、较高的程序与数据独立性、易于扩充、易于编制应用程序等优点，目前较大的信息系统都是建立在结构化数据库设计之上的。

然而，随着越来越多企业海量数据的产生，特别是Internet和Intranet技术的发展，使得非结构化数据的应用日趋扩大，以及对海量数据快速访问、有效的备份恢复机制、实时数据分析等等的需求，传统的关系数据库从1970年发展至今，虽功能日趋完善，但在应对海量数据处理上仍有许多不足。

缺乏对海量数据的快速访问能力

当你的竞争对手在周五下午宣布了新的价格体系，你所在机构的总裁在周一早晨之前想要一份对你公司有何影响的分析报告，业务分析员想做的最后一件事情是花费20分钟等待整个表扫描和多表连接来获得“如果……会怎么样”的查询。因为没有经过优化的查询会耗费很长的时间；进行查询的用户，其需求需要按计划执行；多个查询会竞争CPU资源；并且业务需求经常被改变。所有这些都要求不断调整优化数据库或甚至重新设计数据库。

缺乏海量数据访问灵活性

在现实情况中，用户在查询时希望具有极大的灵活性。用户可以提任何问题，可以针对任何数据提问题，可以在任何时间提问题。无论提的是什么问题，都能快速得到回答。传统的数据库不能够提供灵活的解决方法，不能对随机性的查询做出快速响应，因为它需要等待系统管理人员对特殊查询进行调优，这导致很多公司不具备这种快速反应能力。

对非结构化数据处理能力薄弱

传统的关系型数据库对数据类型的处理只局限于数字、字符等，对多媒体信息的处理只是停留在简单的二进制代码文件的存储。然而，随着用户应用需求的提高、硬件技术的发展和Intranet/Internet提供的多彩的多媒体交流方式，用户对多媒体处理的要求从简单的存储上升为识别、检索和深入加工，因此如何处理占信息总量85%的声音、图像、时间序列信号和视频、E-mail等复杂数据类型，是很多数据库厂家正面临的问题。

海量数据导致存储成本、维护管理成本不断增加

大型企业都面临着业务和IT投入的压力，与以往相比，系统的性能/价格比更加受关注。GIGA研究表明，ROI(投资回报率)越来越受到重视。海量数据使得企业因为保存大量在线数据以及数据膨胀而需要在存储硬件上大量投资，虽然存储设备的成本在下降，但存储的总体成本却在不断增加，并且正在成为最大的一笔IT开支之一。另一方面，海量数据使DBA陷入持续的数据库管理维护工作当中。

海量数据缺乏快速备份与灾难恢复机制

传统的数据库备份技术，如通常采用的磁带备份方式，不能运用于海量数据，因为磁带备份将使备份时间增加，需要几小时-几天，不仅影响了生产，而且增加了备份的难度，使得备份/恢复变得缓慢而且不可靠，几乎无法在固定的时间窗口完成备份工作。另外，第三方备份软件隐含的成本代价如成本开销、复杂度、昂贵的实施等也是企业需要考虑的。因此海量数据安全显得异常重要，只有通过引入有效的备份、方便高效的备份恢复技术，才能满足海量数据安全的需要。

Sybase提供对VLDS的最大支持

专注于信息管理和信息移动技术的企业级软件公司Sybase，致力于为客户提供管理企业内部各种复杂海量数据源的解决方案。其一系列的解决方案帮助数据密集型行业对来自于固定或移动数据源的结构化或非结构化的海量数据进行查询和分析，使企业能够更好的管理数据资产并将其转化为切实可用的信息。

世界领先的VLDS引擎－ SybasE IQ

Sybase IQ采用了成熟的压缩算法，与传统的RDBMS 解决方案相比，数据存储量可以减少60～80%。这也就减少了物理存储需求和人员配备成本。经过独立的审核测试确认，存储48T字节的原始输入数据，Sybase IQ只需要22T的物理存储空间。此外，Sybase IQ 比传统数据库更容易维护，而且不需要进行与时间和资源相关的调整就可以达到极佳的性能。除了节约成本以外，Sybase IQ还可以更好地发现和分析信息，从而帮助组织机构防止欺诈、减小风险、发掘新的商机以及获得其他各种好处。

Sybase DODS 从运营系统获取数据，将其复制到运营数据存储中，然后使用用户熟悉的、功能强大的报告工具快速访问数据。

强有力并且简单易用地进行交叉查询 Emails,Documents and Transactions。

Sybase Dynamic Archive 解决方案的独特设计

Sybase Dynamic Operational

Data Strore (DODS) 动态运营数据存储解决方案

数据的空前增长，需要访问数据的知识工作者的不断增多，以及实时取得信息的需要，这一切都对运营系统造成了巨大的压力。Sybase DODS 解决方案采用功能强大的复制技术，能够几乎实时地从运营系统获取数据，而不会干扰系统的运行。复制的数据存储在 Sybase IQ 归档数据库中，可提供比传统数据库快100 倍的查询速度，而所需的存储空间却比传统RDBMS解决方案要少 60～80%。Sybase 的DODS解决方案可以迅速缓解公司海量数据的压力，使它们在保持原有系统性能的同时，还能安全地满足不断增长的实时自助业务分析的需要。

用户实例：Telefonica Spain（西班牙电信）DODS系统、青岛海尔DODS系统、江苏地税DODS系统，等等。

Sybase E-mail 与文档归档、检索解决方案－非结构化数据的有效运用

Gartner研究表明：非结构化数据已经与传统的“结构化”数据同样重要，当今85%以上的商业信息是保存在非结构化数据中，而且这个发展趋势越来越快。相关法规的制定对公司E-mail系统信息及相关文档保存期的要求也越来越长。如何从三年内上万个邮件中搜索需要的内容以及附件包含的内容？如何将E-mail信息与数据仓库中数据进行关联查询？类似的需求将越来越多，Sybase E-mail 与文档归档、检索解决方案能够快速地回答你的问题。

· 实时捕获E-mail 内容及附件信息，并传送到IQ中。

· 实时把文档/媒体加载到IQ中。

· 对文档信息进行快速 load/index 处理，客户端对其中数据、email、文档都可以进行关联查询。

用户实例：United Health Care (store ANY type of medical data such as CAT scans, X-rays, regular photos(i.e JPEG) , spectrograms, EKG and others.)

Sybase Dynamic Archive (DA)动态数据归档解决方案

在典型的业务应用环境中，数据量每年以125%的速度递增。生产系统中高达80%数据处于非活动状态，它们却在不断地占用着昂贵的硬件、存储设备和维护资源，并且降低了应用性能。传统的归档管理方法是将数据移出应用环境，但这可能会损害数据完整性，从而使公司面临违反规定的风险。

Sybase Dynamic Archive 解决方案专门设计用来满足其核心应用饱受数据迅猛增长之苦的企业的需求，为企业提供真正需要的东西：一种长期的、成本效益好的方法，能够从应用生产中消除非活动数据，同时在需要这些数据时，又能够持续实现无缝访问，它还在节省成本和提高性能方面提供了许多可以量化的优势。

用户实例：COSCON中远集运DA系统。

Sybase 海量数据备份／恢复NonStop IQ解决方案

NonStop IQ 是针对海量数据的方便及时的Disk-to-Disk (D2D) 备份/恢复解决方案：

· 基本忽略数据库的大小，进行全库备份在秒级或分钟级就能完成；

· 当发生灾难时候，瞬间实现由生产库到备份库的切换，以最短的宕机时间来进行恢复操作，TB级数据恢复时间小于60 秒；

· 支持本地和远程的操作；

· 不同于磁带备份，NonStop备份数据是动态可用的，备份的数据可以用于开发、测试、DBCC检查、QA 等等；

·比磁带备份更加可靠：立即对备份数据进行验证，备点数据库随时可以启动、使用；

· 可以使用ATA磁盘替代昂贵的FC磁盘来满足成本节省和信息价值非类存储的需要，比“传统的”磁带备份/灾难恢复具有更低的成本；

· 在实际的生产中已有20 多个客户在采用该方案（从 200GB 到140 TB）。

用户实例：Nielsen Media Research、AMEX、BizRate、 SEC、广东移动IP网管、交行总行历史数据查询系统等等。

Sybase ＶＬＤＳ国内外成功案例

以下为2005年Sybase VLDS排名前10名的应用。表格中列出了裸数据存储大小，以及在Sybase IQ中数据库大小，这充分验证了IQ具有强大的数据压缩能力，没有数据膨胀。同样的裸数据大小，在其他传统的关系型数据库中，将有2-11倍的数据膨胀。

部分国内外VLDS的客户应用介绍：

1. Telefonica Spain（西班牙电信）

Telefonica西班牙及拉丁美洲地区领先的电信运营商，西班牙第一家上市公司，也是电信业主要的全球化企业之一，全球拥有8200万客户，在16个国家拥有分支机构。拥有4500万固定线路（西班牙2100万），3600万移动电话 (西班牙1800万) ，100万付费电视用户(西班牙80万)。Telefonica经过对各家数据库产品进行基准测试后，采用了Sybase DODS解决方案，成功地将数十个各自独立的信息系统的海量数据准实时集中存放在ODS架构中，实现了在最优的存储和维护成本下获得了最好的性能的目标。

2. ComScore-一家新生代信息服务公司

ComScore需要监控分别来自美国六个不同的主干网，七个重要要城市的网络点击流。基于Internet的客户数往往是难以控制的，且常常是非常大量的（有时候会达到百万数量级），这就导致有大量的数据需要收集，ComScore如今每周需要处理600万条新纪录，约300GB数据，全部数据达到了60TB，在IQ中存储只占用20+TB。

3. Nielsen Media Research

总部位于佛罗里达州达尼丁市的 Nielsen Media Research 是全球范围内电视观众测评及相关服务的主要提供商。可想而知，随着这种调研工作的不断扩大和深入，Nielsen Media Research 的数据量也变得十分庞大，而且已经成为了企业的生存命脉。

Nielsen 客户提交的请求往往不是订单处理，而是集中在海量数据的提取上，因为客户需要这些数据进行分析。而每一条请求都包含数十页，甚至数百页的SQL 语句。如果采用传统的关系型数据库，I/O 负载将会非常重。如今，采用Sybase的IQ Multiplex 后，不仅解决了问题，而且能够随时对CPU进行调整，最高速率保持在每小时600GB，这个速度不会给SAN 磁盘的I/O造成过重的负担，随着数据量的增长，可以通过添加更多的CPU，以保证系统的顺利运行。

4. Korea Chohung Bank-韩国朝兴银行

2000 年1 月，朝兴银行 (CHB)完成了韩国第一个企业数据仓库(EDW) 和基于Web 的市场数据库系统的开发工作。CHB将EDW用作集成交易数据和客户所有相关信息的数据存储单元。包含在EDW中的客户和交易信息每天都会更新，供CHB内部各独立业务单位‘数据集市’中的大约700 名用户(如用于管理收益、信贷和风险的集成系统)使用。

5. 广东电信海量数据分析系统

广东电信需求主要特点就是数据量庞大，广东公众多媒体通信网拨号用户总数已达到70万。根据业务需求分析，广东省163/169网到2002年底的用户总数将达到800万以上，其中拨号注册用户达400万，主叫用户300万，卡用户100万，专线用户也将达到1万户以上。在这些大量的数据背后隐藏着许多重要的信息。另一方面，广东电信业务结构复杂，系统的最终用户的需求不尽相同，业务策略不断变化。广东电信经过多方测试比较，最终在广东视聆通和福建163网，广东省新一代的多媒体网综合业务管理系统，广州电信市场经营分析系统等多个系统中采用了Sybase VLDS解决方案。

6. 广东移动IP网管系统（2006年IQ数据量达到30+TB）

广东移动是中国领先的移动运营商，其CMNET是中国移动集团内规模最大的省级IP 网络，具有网络规模大、设备种类多、业务开展丰富等特点。广东移动业务系统的IP网络管理系统，每日数据行数巨大，仅WAP业务一项，目前每天超过9亿行（ROWS），每日数据增量在800GB，且保持着相当高的增长速率，在大量数据持续加载到数据库的同时还需要做大量的汇总计算工作。该系统经过9个月的运行，验证了在移动IP网管领域，采用Sybase VLDS解决方案能够满足移动要求的支持海量数据存储和业务管理发展需要，项目一期实现了多个业务系统数据的实时装载、小时分析、日分析。在存储方面，实际磁盘开销低于原始数据文件的大小，在充分满足查询需求的基础上，很好的控制了空间的膨胀，降低了存储代价。

7. 交行总行历史数据存储与查询系统（5+TB）

交通银行总行历史查询数据量在不断增加，尤其在实现个人历史数据查询功能后，数据量更加急速增长，达到5TB。交行总行历史数据查询系统采用了Sybase IQ数据库作为其VLDS方案后，又考虑到历史查询系统数据安全的重要性，引入有效的备份、方便高效的恢复技术NonStop IQ，进一步满足海量数据7 X 24的高可用性和满足系统灾难恢复的需要。

8. TelestraClear 历史数据归档与报表系统

TelstraClear有限公司是新西兰第二大全业务电信运营商，它需要收集并报告经由它的交换机到其他公司的呼叫信息并计费，也需要检验从公司外部收到的计费信息。为了管理公司内部的计费，TelestraClear追踪所有呼叫明细。由于数据量不断增件，系统需要额外的维护，而且对所需报表难堪重负。Sybase IQ出色的性能及压缩能力使TelestraClear 利用现有的硬件，节约储存成本以及额外的维护费用。TelstraClear每天产生6百万条记录，每月大约有1400百万条记录。Sybase管理超过13个月的数据，大约30亿行信息。Sybase IQ解决方案使TelstraClear可以存储超过13个月的数据，提供了丰富的历史报表，而且能够在很短的时间内完成即席查询与日常报表。

海量数据存储论文

海量数据存储 (----计算机学科前沿讲座论文 昆明理工大学信息院 计算机应用技术 2010/11 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

(大数据)北邮大数据技术课程重点总结

(大数据)北邮大数据技术课程重点总结

5.数据化与数字化的区别 数据化：将现象转变为可制表分析的量化形式的过程； 数字化：将模拟数据转换成使用0、1表示的二进制码的过程 6.基于协同过滤的推荐机制 基于协同过滤的推荐（这种机制是现今应用最为广泛的推荐机制）——基于模型的推荐（SVM、聚类、潜在语义分析、贝叶斯网络、线性回归、逻辑回归） 余弦距离（又称余弦相似度）：表示是否有相同的倾向 欧几里得距离（又称欧几里得相似度）：表示绝对的距离 这种推荐方法的优缺点： 它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品的描述是机器可理解的；推荐是开放的，可以共用他人的经验，很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。 数据稀疏性问题，大量的用户只是评价了一小部分的项目，而大多数的项目是没有进行评分；冷启动问题，新物品和新用户依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性，一些特殊品味的用户不能给予很好的推荐。 7.机器学习：构建复杂系统的可能方法/途径 机器学习使用场景的核心三要素：存在潜在模式、不容易列出规则并编程实现、有历史的数据 8.机器学习的基础算法之PLA算法和Pocket算法（贪心PLA） 感知器——线性二维分类器，都属于二分类算法 二者的区别：迭代过程有所不同，结束条件有所不同； 证明了线性可分的情况下是PLA和Pocket可以收敛。 9.机器为什么能学习 学习过程被分解为两个问题： 能否确保Eout(g)与Ein(g)足够相似？ 能否使Ein(g)足够小？ 规模较大的N，有限的dVC，较低的Ein条件下，学习是可能的。 切入点：利用具体特征的，基于有监督方式的，批量学习的分析，进行二分类预测。 10.VC维： 11.噪声的种类： 12.误差函数（损失函数） 13.给出数据计算误差 14.线性回归算法：简单并且有效的方法，典型公式 线性回归的误差函数：使得各点到目标线/平面的平均距离最小！ 15.线性回归重点算法部分：

一种大文件多版本遥感影像数据组织管理方法

一种大文件多版本遥感影像数据组织管理方法 1 引言 近年来，遥感技术[1]的飞速发展为我们提供了丰富的高质量、高清晰影像数据，使“海量”成为遥感影像数据的重要特征，遥感影像在网络上的传输与服务已经成为遥感应用的重要手段，而这也对遥感数据的存储与管理提出了很高的要求。 目前遥感影像数据的管理主要采用数据库管理和文件管理两种方式。使用数据库技术[1] [2]可以保证数据的完整性和较高的共享性，一般多采用Oracle 数据库，但在关系型数据库高并发读写情况下，硬盘I/O无法应付，性能较差。当遥感数据量特别大时，数据的检索速度以及I/O效率就成为了瓶颈，而且受网络带宽的限制，数据量大时传输效率太低。为了提高遥感影像的网络传输效率，许多学者提出了基于文件管理方式的金字塔技术，将一个大数据文件切成许多不同分辨率的瓦片，每个瓦片以一个文件的形式存放在特定的目录下，该目录名包含空间或分辨率信息，以便于检索，NASA World Wind、GeoGlobe 等多采用这种方式[3] [4]。但此方法的缺点在于文件的个数太多，不便于组织管理，文件调用时I/O频繁操作，读写速度慢，而且数据文件的安全性差。 另一方面，随着遥感技术的发展，遥感影像数据的更新越来越快，如何存储以及更新这些多时相遥感影像数据，显得越来越重要。在此背景下，本文提出基于金字塔结构的大文件存储方法，用来存储管理海量影像数据，针对于多时相影像数据提出了基于版本机制的影像数据管理模式。 2 基于大文件的遥感影像数据组织 2.1遥感影像数据的大文件存储管理 2.1.1大文件数据结构 遥感影像数据量非常庞大[5]，难以满足实时处理和网络传输的要求。但用户每次在浏览时，也只是浏览一个小的矩形区域，并不需要传送整个影像。所以在对影像数据进行组织存储之前需要对其建立影像金字塔，即对影像分块组织。但传统的文件都是以一块影像一个小文件的形式存在的，造成文件的数据量很大，I/O 操作频繁，读写速度慢，不便于组织管理[6] [7]。 针对传统遥感影像存储管理方式存在的问题，本文提出一种混合模式对海量遥感影像进行组织管理。与传统金字塔分块方法一样，对一个全球或者区域的遥感影像按照一定的

(完整版)Android大数据的存储和大数据的访问

南昌航空大学实验报告 二0一4 年11 月14 日 课程名称：Android 实验名称：Android数据存储和数据访问 班级：姓名：同组人： 指导教师评定：签名： 一：实验目的 掌握SharedPreferences的使用方法； 掌握各种文件存储的区别与适用情况； 了解SQLite数据库的特点和体系结构； 掌握SQLite数据库的建立和操作方法； 理解ContentProvider的用途和原理； 掌握ContentProvider的创建与使用方法 二：实验工具 Eclipse（MyEclipse）+ ADT + Android2.2 SDK； 三：实验题目 1.应用程序一般允许用户自己定义配置信息，如界面背景颜色、字体大小和字体颜色等，尝试使用SharedPreferences保存用户的自定义配置信息，并在程序启动时自动加载这些自定义的配置信息。 2.尝试把第1题的用户自己定义配置信息，以INI文件的形式保存在内部存储器上。 3.使用代码建库的方式，创建名为test.db的数据库，并建立staff数据表，表内的属性值如下表所示：

4.建立一个ContentProvider，用来共享第3题所建立的数据库； 四：实验代码 InternalFileDemo public class InternalFileDemo extends Activity { private final String FILE_NAME = "fileDemo.txt"; private TextView labelView; private TextView displayView; private CheckBox appendBox ; private EditText entryText; @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(https://www.wendangku.net/doc/7a7805860.html,yout.main); labelView = (TextView)findViewById(https://www.wendangku.net/doc/7a7805860.html,bel); displayView = (TextView)findViewById(R.id.display); appendBox = (CheckBox)findViewById(R.id.append); entryText = (EditText)findViewById(R.id.entry); Button writeButton = (Button)findViewById(R.id.write); Button readButton = (Button)findViewById(R.id.read); writeButton.setOnClickListener(writeButtonListener); readButton.setOnClickListener(readButtonListener); entryText.selectAll(); entryText.findFocus(); } OnClickListener writeButtonListener = new OnClickListener() {

大数据存储方式概述

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

基于大数据的遥感数据质量管理探索

基于大数据的遥感数据质量管理探索 发表时间：2018-07-23T12:20:00.747Z 来源：《基层建设》2018年第18期作者：孙立军李小强仲健民[导读] 摘要：大数据几乎对每个领域都产生了影响，遥感数据作为大数据重要组成部分，其自身也在发生深刻变革。 32023部队辽宁大连 116023 摘要：大数据几乎对每个领域都产生了影响，遥感数据作为大数据重要组成部分，其自身也在发生深刻变革。本文结合大数据时代背景和遥感数据质量管控现势情况，对大数据在遥感数据质量管控方面进行初步探索，浅要分析大数据下的遥感数据质量管理模式。 关键词：大数据；遥感数据；质量管理；探索 1 引言 21世纪，人类进入信息社会，传感器和社会网络产生海量数据，数据积累的量变引发质变，越来越多的企业、行业和国家以数据为资源进行知识和智力开发，挖掘了数据内在的价值，逐步形成了大数据的概念。大数据指的其实就是“海量数据+复杂数据类型”及非结构化数据，其核心在于数据的挖掘和应用产生的多方位价值。具有数据体量（V olumes）巨大、数据类别（Variety）繁多、价值（Value）密度低、处理速度（Velocity）快的特点（简称4V）。 大数据几乎对每个领域都产生了影响，从表象看，大数据就是一个容量特别大，数据类别特别多的数据集，大概能达到PB的级别，其并不是一种新的技术，也不是一种新的产品，而是我们这个时代出现的一种新的现象。从内涵看，大数据的价值还在于大数据内部的关联、挖掘数据与数据的复杂关系以及数据（结构化与非结构化）与业务和决策间的关联等。从资源应用角度看，大数据是一种海量的数据状态以及应对这种状态的处理技术工具，还是未来社会的一项重要基础设施。 2遥感数据质量管理瓶颈 2.1 遥感大数据质量验收 遥感技术正在逐渐建立大数据体系结构，面对海量遥感数据，如何实现数据的质量与数量同步发展是当前一大难题。传统遥感数据质量验收数据量较少，所有项目可以实现一、二级验收100%，部分项目可以实现三级验收100%，数据量在人工验收能力承受范围之内。面对日益增加的遥感数据，验收任务陡增，传统的人工验收已逐渐不能适应当前任务形势。以立体测图为例，现在每年千幅级的任务数量，包含空三、采集、入库等工序，如果每一幅图、每一道工序都通过传统人工验收，需要1个人验收4年，一个验收组（4人）验收1年，才能够基本实现100%验收。传统验收模式效率低，并且对人的主观能动性要求极高，正面临巨大挑战。 2.2 遥感大数据的存储管理 数据生产过程中，产生的一些过程数据，极大地占用了存储空间。以正射影像为例，每一道数据处理工序都需要留存，以备在后期验收过程中出现问题可以及时修改，这就使得实际生产过程中需要原始数据量5倍之多的存储空间来完成任务。大数据对数据传输和数据管理都提出了较高的要求，在海量数据中，如何更快捷的检索、定位、传输数据，都是目前需要解决的难题，而目前的测绘软硬件都不能够完全满足大数据管理要求。 3 基于大数据的质量检验模式的探索 3.1 健全大数据下质量管理体系 建立完善的质量管理体系是加强遥感产品质量管理的重要措施，为及时生产高标准、高质量的遥感产品，从设计、生产建立起一套严密协调的高效能的管理系统。实施全面质量控制，对顶层设计、作业力量、业务机制、业务创新、奖惩措施等各个影响质量建设的因素，进行全面规范、完善和提高。明确规定各部门和每个岗位在测绘生产中的职责，使各项工作正规化、标准化、程序化。制定质量计划，加强质量过程跟踪机制建设，从数据源、数据资料、数据流转、阶段成果等各方面进行全方位的跟踪管控，抓好每一道工序的成果质量。 3.2 完善大数据下遥感数据管理系统 由于数据量大，造成数据在传输、管理上显得有些“笨重”，如何高效快捷的实现数据管理和传输，可以从以下2个方面突破。一是依托集群系统，研究制定协同作业方案，实现数据实时共享和可视化，为数据接边和阶段性成果监视构建交流平台。同时，建立合理有效的数据管控级别，对作业员、指导工程师、验收员、网络管理员分别设置不同级别的访问和使用权限，既节省时间，同时对协同作业有极大的促进作用。二是减少数据流通次数，建立健全合理畅通的数据流通渠道，并且应避免数据的重复存储和版本信息的混乱。 3.3 研发大数据下智能质量分析系统 研发并配备大数据下遥感数据管理系统相应的软件系统，进一步提高质量检查的智能化水平。一方面，针对每一项任务，制定质量评定标准和相应的匹配模板，将所有的数据（成品和半成品）按照模板进行统一规范，利用智能匹配技术和结构分析技术，在少量人工干预的情况下，进行数据的统一质量评定。对作业人员每天提交的数据，可以充分利用夜间空闲时间，利用大数据分析系统和相关质量评定系统，统计数据质量情况、生成相应报告并反馈作业人员，以此实现数据质量跟踪检查。另一方面，依靠自身解决生产过程当中的小问题。充分调动人员积极性，依托科技创新，鼓励作业人员开发小程序、小软件，提高自查能力和效率。同时应考虑集中单位技术力量，研发系统高效的质量检查评价系统。 3.4 根据任务性质和需求把握主次 每一项任务都有其特定需求，如立体采集重点把握数据定位、影像判读、要素取舍、表示方法等，入库数据重点把握属性性质、拓扑关系等，地形图、军事交通图与军事地理图等不同类型的图表示的重点和方法也不同……这就需要根据任务需求、产品性质，明确验收重点，在坚持原则性问题不动摇的基础上合理把握，减少不必要的工作量。 4 结束语 大数据时代的到来，标志人类将进入数字化信息社会，构建世界信息架构。测绘数据作为基础性数据，既可以是大数据的框架数据，也可以依托大数据对自身进行不断的丰富完善。遥感数据成果质量的管理验收工作，必将在大数据的支撑下实现质的飞跃。 参考文献： [1]孔德智，杨晓明，张莹莹.大数据浅析[J].计算机科学与技术，2013，31（11）：85-89. [2]胡雄伟，张宝林，李抵飞.大数据研究与应用综述（上）[J].标准科学，2013，9：29-34.

常用大数据量、海量数据处理方法 (算法)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 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

海量数据挖掘的关键技术及应用现状

网络化时代信息膨胀成为必然，如何准确、高效地从丰富而膨胀的数据中筛选出对经营决策有用的信息已经成为企业和机构迫切需要解决的问题，针对于此，海量数据挖掘技术应运而生，并显示出强大的解决能力。Gartner的报告指出，数据挖掘会成为未来10年内重要的技术之一。 一、海量数据挖掘关键技术随时代而变化 所谓海量数据挖掘，是指应用一定的算法，从海量的数据中发现有用的信息和知识。海量数据挖掘关键技术主要包括海量数据存储、云计算、并行数据挖掘技术、面向数据挖掘的隐私保护技术和数据挖掘集成技术。 1．海量数据存储 海量存储系统的关键技术包括并行存储体系架构、高性能对象存储技术、并行I/O访问技术、海量存储系统高可用技术、嵌入式64位存储操作系统、数据保护与安全体系、绿色存储等。 海量数据存储系统为云计算、物联网等新一代高新技术产业提供核心的存储基础设施；为我国的一系列重大工程如平安工程等起到了核心支撑和保障作用；海量存储系统已经使用到石油、气象、金融、电信等国家重要行业与部门。发展具有自主知识产权、达到国际先进水平的海量数据存储系统不仅能够填补国内在高端数据存储系统领域的空白，而且可以满足国内许多重大行业快速增长的海量数据存储需要，并创造巨大的经济效益。 2．云计算 目前云计算的相关应用主要有云物联、云安全、云存储。云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的新概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。

当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。 3．并行数据挖掘技术 高效率的数据挖掘是人们所期望的，但当数据挖掘的对象是一个庞大的数据集或是许多广泛分布的数据源时，效率就成为数据挖掘的瓶颈。随着并行处理技术的快速发展，用并行处理的方法来提高数据挖掘效率的需求越来越大。 并行数据挖掘涉及到了一系列体系结构和算法方面的技术，如硬件平台的选择（共享内存的或者分布式的）、并行的策略（任务并行、数据并行或者任务并行与数据并行结合）、负载平衡的策略（静态负载平衡或者动态负载平衡）、数据划分的方式（横向的或者纵向的）等。处理并行数据挖掘的策略主要涉及三种算法：并行关联规则挖掘算法、并行聚类算法和并行分类算法。 4．面向数据挖掘的隐私保护技术 数据挖掘在产生财富的同时也随之出现了隐私泄露的问题。如何在防止隐私泄露的前提下进行数据挖掘，是信息化时代各行业现实迫切的需求。 基于隐私保护的数据挖掘是指采用数据扰乱、数据重构、密码学等技术手段，能够在保证足够精度和准确度的前提下，使数据挖掘者在不触及实际隐私数据的同时，仍能进行有效的挖掘工作。 受数据挖掘技术多样性的影响，隐私保护的数据挖掘方法呈现多样性。基于隐私保护的数据挖掘技术可从4个层面进行分类：从数据的分布情况，可以分为原始数据集中式和分布式两大类隐私保护技术；从原始数据的隐藏情况，可以分为对原始数据进行扰动、替换和匿名隐藏等隐私保护技术；从数据挖掘技术层面，可以分为针对分类挖掘、聚类挖掘、关联规则挖掘等隐私保护技术；从隐藏内容层面，可以分为原始数据隐藏、模式隐藏。

(重点学习)海量数据处理方法总结

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

第6章 数据存储与访问

电子教案 第6章数据存储与访问 教学目标： 课程重点： 学习目标： 1.掌握SharePreferences的使用方法 2.掌握各种文件存储的使用及步骤 3.掌握SQLite方式的存储实现 4.掌握CotentProvider方式的存储实现 课程难点： 1.SharePreferences的使用方法 2.各种文件存储的使用及步骤 3.SQLite方式的存储实现 4.CotentProvider方式的存储实现 教学方法：理论讲解、案例实训 教学过程： 6.1简单存储 在Android中提供了一种简单的数据存储方式SharedPreferences，这是一种轻量级的数据保存方式，用来存储一些简单的配置信息，以键值对的方式存储在一个XML配置文件中。 使用SharedPreferences方式来存取数据，通常用到位于android.content包中的SharedPreferences接口和SharedPreferences的内部接口SharedPreferences.Editor。 使用Context. getSharedPreferences (String name, int mode)方法得到SharedPreferences接口对象。该方法的第一个参数是配置文件名称,即保存数据的文件，第二个参数是访问操作模式。 获取SharedPreferences对象的方法如下所示： SharedPreferences sharedpreferences=getSharedPreferences(Preferences_Name, MODE); SharedPreferences常用方法如下： edit（）返回SharedPreferences的内部接口SharedPreferences.Editor contains(String Key) 判断是否包含该键值 getAll() 返回所有配置信息Map getBoolean(String key, boolean defValue) 获得一个boolean值 getFloat(String key, float defValue) 获得一个float值 getInt{String key, int defValue) 获得一个int值 getSting{String key, int defValue) 获得一个String值 SharedPreferences.Editor常用方法如下： Clear( ) 清除所有值 commit( ) 保存数据 remove(String key) 删除该键对应的值 getAll() 返回所有配置信息Map putBoolean(String key, boolean defValue) 保存一个boolean值

海量数据的存储需求及概念

海量数据的存储需求及概念 海量数据的存储需求其实就是时下流行的云存储概念，使用NVR的集群技术作为基础搭建的海量数据存储系统，可称为音视频云存储系统，在此基 础上的各种新型的智能高效查询服务可以称为云查询。 云存储是以NVR为硬件基础，使用软件分布式技术搭建的一个虚拟存储服务，此方式的具体工作NVR硬件对用户透明，用户提出存储需求，云存储服务系统满足需求。此系统具有高性价比、高容错性、服务能力几乎可以无限伸缩。在云存储系统里面的单机NVR，对其可靠性要求很低，因此我们可以使用 大量廉价的NVR硬件(不带RAID功能)来搭建系统。由此大量减少了硬件成本。由于数据IO吞吐处理被分散到了很多单机上，对单机的处理器、硬盘IO的能 力要求也可变得很低，进一步降低硬件成本。另外，由于云管理系统做了大量 的智能管理工作，将使得安装维护变得更容易。 云查询就是音视频云存储系统里的云计算，由于数据是分散存储在各个 单机节点上，故大量的查询可以是并行的，使得可以实现一些以前很难做到的 密集型计算的查询应用，如视频内容检索，历史视频智能分析等。 云软件开发模式使用强大的分布式中间件平台，其开发难度可大大降低。例如，由某公司开发的分布式平台就是一款云开发的利器，它高效、易学易用、能力强大、跨平台和编程语言，内置了很多分布式开发的基本特性。 未来几年中国的家庭宽带将升级到光纤入户，企业数据网络将升级到万 兆网，在网络化高度发达的大背景下，IT行业正在改变传统的IT资源拥有模式。安防行业在完全融入IT的背景下，行业发展和IT行业的发展趋势是一致的， IT行业的主流趋势是资源正在向可运营、可服务的方向发展。视频监控在智能

海量空间数据存储技术研究.

海量空间数据存储技术研究作者：作者单位：唐立文，宇文静波唐立文(装备指挥技术学院试验指挥系北京 101416，宇文静波(装备指挥技术学院装备指挥系北京 101416 相似文献(10条 1.期刊论文戴海滨.秦勇.于剑.刘峰.周慧娟铁路地理信息系统中海量空间数据组织及分布式解决方案 -中国铁道科学2004,25(5 铁路地理信息系统采用分布式空间数据库系统和技术实现海量空间数据的组织、管理和共享.提出中心、分中心、子中心三层空间数据库分布存储模式,实现空间数据的全局一致和本地存放.铁路基础图库主要包括不同比例尺下的矢量和栅格数据.空间数据库的访问和同步采用复制和持久缓存.复制形成主从数据库结构,从数据库逻辑上是主数据库全部或部分的镜象.持久缓存是在本地形成对远程空间数据的部分缓存,本地所有的请求都通过持久缓存来访问. 2.学位论文骆炎民基于XML的WebGIS及其数据共享的研究 2003 随着计算机技术、网络通信技术、地球空间技术的发展，传统的GIS向着信息共享的WebGIS发展，WebGIS正成为大众化的信息工具，越来越多的 Web站点提供空间数据服务。但我们不得不面对这样的一个现实：数以万计的Web站点之间无法很好地沟通和协作，很难通过浏览器访问、处理这些分布于Web的海量空间数据；而且由于行业政策和数据安全的原因，这些空间资源

大多是存于特定的GIS系统和桌面应用中，各自独立、相对封闭，从而形成空间信息孤岛，难以满足Internet上空间信息决策所需的共享的需要。此外，从地理空间信息处理系统到地理空间信息基础设施和数字地球，地理空间信息共享是它们必须解决的核心问题之一。因此，对地理空间信息共享理论基础及其解决方案的研究迫在眉睫；表达、传输和显示不同格式空间数据，实现空间信息共享是数字地球建设的关键技术之一，GIS技术正在向更适合于Web的方向发展。本文着重于探索新的网络技术及其在地理信息领域中的应用。 3.学位论文马维峰面向Virtual Globe的异构多源空间信息系统体系结构与关键技术 2008 GIS软件技术经过30多年的发展，取得了巨大发展，但是随着GIS应用和集成程度的深入、Internet和高性能个人计算设备的普及，GIS软件技术也面临着诸多新的问题和挑战，主要表现为：GIS封闭式的体系结构与IT主流信息系统体系结构脱节，GIS与其他IT应用功能集成、数据集成困难；基于地图 (二维数据的数据组织和表现方式不适应空间信息应用发展的需求；表现方式单一，三维表现能力不足。现有GIS基础平台软件的设计思想、体系结构和数据组织已经不适应GIS应用发展的要求，尤其不能适应“数字地球”、“数字城市”、“数字区域”建设中对海量多源异构数据组织和管理、数据集成、互操作、应用集成、可视化和三维可视化的需求。 Virtual Globe 是目前“数字地球”最主要的软件实现技术，Vtrtual Globe通过三维可视化引擎，在用户桌面显示一个数字地球的可视化平台，用户可以通过鼠标、键盘操作在三维空间尺度对整个地球进行漫游、缩放等操作。随着Google Earth的普及，Virtual Globe已成为空间数据发布、可视化、表达、集成的一个重要途径和手段。 Virtual Globe技术在空间数据表达、海量空间数据组织、应用集成等方面对GIS软件技术具有重要的参考价值：从空间数据表达和可视化角度，基于Virtual Globe的空间信息可视化方式是GIS软件二维电子地图表达方式的最好替代者，其空间表达方式可以作为基于地图表达方式的数字化天然替代，对于GIS基础平台研究具有重要借鉴意义；从空间数据组织角度，Virtual Globe技术打破了以图层为基础的空间数据组织方式，为解决全球尺度海量数据的分布式存取提供了新的思路；从应用集成和空间数据互操作角度，基于VirtualGlobe的组件化GIS平台可以提供更好的与其他IT系统与应用的集成方式。论文在现有理论和技术基础上，借鉴和引入

海量数据存储管理技术研究

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.wendangku.net/doc/7a7805860.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。

数据分级存储及访问方式设计方案研究随记

数据分级存储及访问方式设计方案 研究随记 认知问题的过程：what（什么）？→why(为什么)？→how（怎么做)？每一个需要研究的主题，我大都会按照这样的顺序重点在这三个问题上展开讨论和研究。 1. 数据分级存储的设计方案 1.1 什么是分级存储 分级存储是指根据数据不同的重要性、可用性、访问频次、存储成本等指标，分别存放在相应的存储设备上。其工作原理是基于数据访问的局部性，通过将不经常访问的数据自动移到存储层次中较低的层次，大大减少非重要性数据在一级磁盘所占用的空间，释放出较高成本的存储空间给更频繁访问的数据，从而加快整个系统的存储性能，获得更好的总体性价比。在分级存储系统中，一般分为在线存储、近线存储和离线存储三级存储方式。 1.2 为什么要分级存储 应用系统在线处理大量的数据，随着数据量的不断加大，如果都采用传统的在线存储方式，就需要大容量本地一级硬盘。这样一来一方面投资会相当较大，而且管理起来也相对较复杂；另一方面由于

磁盘中存储的大部分数据访问率并不高，但仍然占据硬盘空间，会导致存取速度下降。在这种情况下，数据分级存储的方式，可以在性能和价格间作出最好的平衡。 1.3 怎么实现分级存储架构 1.3.1 标准的三级数据分级存储架构 在线存储又称工作级的存储，是指将数据存放在高速的磁盘存储设备上（如FC 磁盘、SCSI 或光纤接口的磁盘阵列），其最大特征是存储设备和所存储的数据时刻保持“在线”状态，可随时读取和修改，以满足前端应用服务器或数据库对数据访问的速度要求。在线存储适合存储那些需要经常和快速访问的程序和文件，其存取速度快，性能好，存储价格相对昂贵。例如：用于应用的数据库和短近期（通常6个月-12个月）的数据的存储，需要满足大容量、高性能、高可靠性等特征。 近线存储是指将那些并不是经常用到或者访问量并不大的数据存放在性能较低、单位存储价格较便宜的存储设备上（通常是采用数据迁移技术自动将在线存储中不常用的数据迁移到近线存储设备上）。近线存储外延比较广泛，定位于用户在线存储和离线存储之间的应用，包括一些存取速度和价格介于高速磁盘与磁带之间的低端磁盘设备，如SATA 磁盘阵列、IDE磁盘阵列、DVD-RAM 光盘塔和光盘库、磁带库、NAS等。近线存储对性能总体要求相对不高，但要求能确保数据共享、可靠、传输稳定、适应一般的数据访问负荷。

“大数据时代的海量存储”总结报告

“大数据时代的海量存储”总结报告 经过几周的学习，我们逐渐了解了大数据时代的存储技术的发展，通过各小组的介绍，初步了解了各种存储器的原理、应用和发展历程。这些知识也许不是那么精深，但对我们来说是一种启蒙，在学习这些知识的过程中，我们也学会了一种学习方法，这对我们未来的学习生活将会有莫大的帮助。下面就针对这几周的学习，对所掌握的知识和自己的思考进行一个总结。 一、各存储介质 1.磁盘 磁盘的基础是一个个磁片，磁片里有扇区和磁道。扇区是存储的最小单元，一 个扇区里只能存一个文件的数据，这意味着即使文件没有占用扇区的所有空间， 也不能存放其他文件了，而大的文件可能要占用多个扇区，因此在使用磁盘的 过程中，要经常进行碎片整理，使磁盘的空间能得到有效的利用。磁道则是决 定磁盘存储量的因素。一般来说，硬盘和软盘都是磁盘。 ①软盘：由单片磁盘构成，存储量小，容易物理损坏，但作为最早的移动存储 介质，在历史上占有无法磨灭的地位，也为早期的文件转移提供便利。 ②硬盘：由多个磁片组成，因此存储量大了许多，通过磁头将数据传输出去， 在计算机系统里属于外存，需要驱动器才能被识别和使用，能永久地 存储数据，在现阶段依然被广泛的运用在各个领域。 ③移动硬盘：将硬盘小型化，通过USB接口与电脑连接，传输数据，相对U 盘来说，容量也大了许多，为当代生活提供了便利。 2.U盘 U盘，全称USB闪存盘。它是通过识别浮动栅中电子的有无来判断二进制的0 和1，以此来存储数据。因为它的电子可以长时间存在，所以数据可以保存在 U盘内。因为U盘小巧轻便、价格便宜、存储量大、性能可靠，所以受到了欢 迎，成为当代移动存储介质中的重要一员。不过因为技术和结构的限制，它在 电脑中的读写速度仍比不上移动硬盘，但抗物理损坏能力强于移动硬盘，算是 各有千秋，为人们的数据转移带来了方便。 3.固态盘 固态盘有两种，一种是基于闪存的，另一种则是基于DRAM。用闪存作为介质 的固态盘一般擦写次数为3000次左右，而因为它的平衡写入机制，在实际运 用中，它几乎是可以无限利用的，读写速度又远超机械硬盘，所以现在大多数 笔记本电脑都将光驱的位置用来放置固态盘，使电脑性能得到了提高；而利用 DRAM的固态盘虽然速度也很快，但是需要一个独立电源来保存它里面的数据， 因此相对于前者来说，它有些不便，是一种非主流的固态盘。 4.光盘 光盘是用聚碳酸酯做成基板，通过激光烧录后来进行数据记录，虽然以现在的 眼光来看，光盘的使用有着种种不便，但是在以往为半结构化和非结构化的数 据的传输做出了巨大的贡献。但近年来，大多数笔记本电脑放弃了光驱，换上 了固态盘，光盘也逐渐退出了历史的舞台。 二、海量存储器 1.磁盘存储阵列