海量数据
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海量数据范文第1篇
以前，我们习惯称大量数据为海量数据。从2010年下半年开始，大数据这个概念逐渐为人们所熟知。那么，大数据比海量数据到底多了些什么呢？EMC中国卓越研发集团首席技术官陶波表示：“大数据与海量数据从本质上讲并没有不同，两者都反映出数据快速增长的趋势。但是，海量数据主要是从存储的角度去考虑问题，而大数据除了包括数据存储，还包括商务智能和数据分析。”正是基于这种认识，EMC收购了数据仓库厂商Greenplum。其实，在大数据时代，企业对存储的要求也有变化，具备横向扩展（Scale-out）能力的存储越来越受到用户的欢迎。EMC收购Scale-out NAS厂商Isilon就是为了顺应这种趋势。Isilon与Greenplum的组合成了EMC进入大数据市场的敲门砖。
存储随需而变
美国一家知名的DVD租赁企业每年都会邀请一些协同处理算法的专家对其用户数据进行分析，从而了解租赁客户的需求。一些美国金融企业甚至提出了分析即服务的理念。陶波表示，金融、电信、互联网等企业对大数据的处理和分析有迫切的需求。与传统的商务智能应用相比，大数据对企业数据的处理能力和商务智能软件提出了更高要求：首先，企业必须具备处理大量数据的能力，因为有的企业可能一天之内就要多次处理PB级的数据，这是一些传统的存储设备所不能胜任的；其次，传统的数据仓库软件是针对结构化数据设计的，而大数据包含的主要是非结构化的数据，因此传统的数据仓库软件必须改变。
谈到大数据对存储的影响，陶波表示，具有横向扩展能力的存储才能更好地处理大量文件。Isilon集群NAS产品的主要技术优势就是横向扩展能力。最新的EMC Isilon IQ 108NL采用3TB企业级Hitachi Ultrastar驱动器，在单一文件系统和单个卷中，其容量可超过15PB。EMC还推出了Isilon SmartLock数据保留软件应用，可保证大数据从收集到归档的完整性和连续性。随着大数据时代的到来，NAS存储将大行其道。为了提高系统的处理性能，SSD在存储中的应用也会越来越普遍。
云计算和大数据相辅相成
为了满足大数据的需求，商务智能软件必须改变。陶波举例说：“随着多核处理器的普及，商务智能软件也要从针对单线程的应用转为针对多线程的应用，因此商务智能软件的代码可能要改变。”EMC已与许多商务智能软件厂商开展了紧密合作。EMC的硬件平台不仅针对Greenplum软件进行了优化，而且还能广泛地支持第三方的商务智能软件。
今年5月，EMC针对常用于数据密集型分布式应用的Hadoop开源软件推出了一个定制的、高性能的Hadoop专用数据协同处理设备――Greenplum HD数据计算设备（Data Computing Appliance）。该设备结合了Hadoop和EMC Greenplum数据库，在一个单一、无缝的解决方案中实现了对结构化和非结构化数据的协同处理。此外，EMC还推出了面向Hadoop的EMC Greenplum HD社区版和EMC Greenplum HD企业版软件。
海量数据范文第2篇
John R. Talburt教授是国际信息与质量协会技术顾问委员会成员。该组织是信息与数据研究领域唯一专业国际组织。Talburt教授认为，中国正面临海量数据爆发，信息与数据质量优化将成企业竞争力。
在西安交大与安客诚的IQ/DQ最佳实践论坛中，Talburt教授不但与安客诚大中华区业务发展副总裁孔宇先生一起深度剖析如何管理与优化信息、提高数据质量以及减少运营风险的实践经验。论坛特邀中国邮政集团数据管理处处长赵岫枫女士介绍了中国邮政邮编地址的数据质量提升服务，并针对数据管理与优化的主题与参会者做深度分享。
Gomez中国门户 2.0版
Compuware总裁兼首席运营官（CEO）Bob Paul在会上做主题演讲.jpg
日前，专注于从事技术性能服务,全球领先的应用性能管理(APM)供应商Compuware公司(Compuware Corporation,NASDAQ:CPWR)宣布推出针对中国市场的统一应用性能管理解决方案――Compuware Gomez中国门户 2.0版。该新版本由经验丰富的中国研发团队开发，使中国用户能够用本地语言访问业界独一无二的“First Mile”（数据中心）到 “Last Mile”（终端用户）APM 解决方案，为中国用户提供全面的终端用户性能的全球化视图。
近年来，随着中国APM市场的不断增长，中国已经成为Compuware全球APM市场重要地区之一，Compuware也对中国市场寄予了很高重视。Compuware总裁兼首席运营官（CEO）Bob Paul先生、Compuware 亚洲与印度区副总裁Nick Evered先生、Compuware APM业务部首席技术官Steve Tack先生、Compuware APM 中国区研发和运营副总裁李启蓉女士、Compuware大中华区解决方案销售总监李翔以及网宿科技股份有限公司（ChinaNetCenter）行政副总裁刘洪涛先生等公司高层共同出席了此次会，向与会者们介绍了Compuware Gomez产品业界领先的技术亮点，分享了Compuware Gomez产品带给中国企业的核心价值，并与现场用户和媒体展开深入交流。
云客户端计算革新梦想 迎接IT消费化时代到来
迎接IT消费化时代到来
Gartner于2005年提出的“IT消费化”预测已变成现实。所谓“IT消费化”，即是信息技术的消费化，它的产生来源于个人科技消费商用化而产生的对科技产品及服务的新一代需求；是消费技术浪潮深入企业的产物。在商业世界中，企业要求随时获得速度、质量、安全及灵活的技术支持，而云、虚拟化和移动设备正在使这种需求成为可能。最新IDC调查也显示，IT消费化是信息技术改变人类工作与生活方式的最新体现。现如今，在后PC时代，IT消费者化概念变得愈加的火热。每个人都会感受到它的影响力，而IT界更是必须找到支持IT消费者化的方式，来留住雇员并保持企业的生产力。
海量数据范文第3篇
1计算机海量数据SLIQ算法对云计算技术的应用
云计算下SLIQ算法中，根据MDL剪枝原理，对计算机海量数据数据进行编码，对于生成的初始树，发现最好的描述训练集S的子树T。同时，SLIQ算法还具备一些不足，首先是，云计算技术的SLIQ算法中，在云计算计算机中把类别列表存在内存中，对数据集大小具有一定限制作用。其次是云计算技术的SLIQ算法中，采用的是预排序技术，由于实际排序算法复杂度，不是和记录个数成线性关系的，因此实际中，也不能通过记录数目增长，而使数据结构发生线性可伸缩性。要实现数据库内数据的转换，首先确定数据分析中所具备的的参数，定义统计数据以及删除统计数据，确定统计时间段以及参与SLIQ计算的字段。基于SLIQ算法中，针对实际计算机海量数据处理中改进SLIQ算法，避免SLIQ算法大量计算云计算决策树中每个节点的指数，从而可以获得每个节点的分裂属性，减少计算复杂性，提升分类效果，类图如下：Maketree(data)//建立其云计算技术的决策树{创建数据的属性表12malists,alistsΛ,alists且在每个属性表中ialists包含属性iA作为计算机海量数据的记录可以建立其直方图fori=1tonval=(alists[i][m]alists[i][0])/numcount=0whilecount<num7.split=alists[i][0]+count*val然后遍历计算机海量数据的属性iA，并计算Gini指数值，重复操作并确定出最佳分裂点//计算数据的Gini指数gini=calc(l[c],r[c])ifginival>giniginival=ginisplitval=splitattr=Icount++ifgini=0return//当Asplivalattr当Asplivalattr<，maketree(data1)maketree(data2)}云计算技术的SLIQ算法中，计算最佳分割的算法代码如下所示：EvaluateSplits()foreachattributeAdotraverseattributelistofAforeachvaluevintheattributelistdofindthecorrespondingentryintheclasslist,andhencethecorrespondingclassandtheleafnode(sayl)updatetheclasshistogramintheleaflifAisanumericattributethencomputesplittingindexfortest(A<=v)forleaflifAisacategoricalattributethenforeachleafofthetreedofindsubsetofAwithbestsplit建树阶段中，应该提高“确定最佳分裂（BestSplit）”的可伸缩性，计算开销不大，确定数值型字段，寻找最佳的子集，遍历所有子集，时间复杂度为指数级。其次，选择导致最低错误率的子树；使用独立的数据集,快速得到简洁而且准确的决策树。最后得出决策树，经过程序对决策树进行普及之后，得出计算机海量数据处理结果。
2结论
综上所述，针对计算机海量数据，应用基于云计算技术的SLIQ算法，可以有效有效解决计算机海量数据计算问题，处理海计算机量数据，不仅可以解决计算机海量数据存储中节点失效的问题，大大提高计算海量数据的效率，具有实际应用价值。
作者：崔学敏 张传勇
海量数据范文第4篇
关键词： 数据挖掘； 粗糙集； 大数据处理； 并行计算
中图分类号： TN911?34； TQ028.1 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）07?0115?05
Abstract： Since the traditional data mining algorithm has the limitation in the aspect of data magnitude， on the basis of rough set theory， the class distribution list structure is used to improve the traditional data discretization algorithm based on attribute importance， attribute reduction algorithm and heuristic?based value reduction algorithm. The two?step discrete algorithm based on dynamic clustering is discussed. When the algorithm adapts to the big data processing， the parallel computing method is used to improve the execution efficiency of the algorithm. The test results of the algorithm show that the improved algorithm can effectively process the big data size. The parallel computing can solve the efficiency problem causing by big data size processing.
Keywords： data mining； rough set； big data processing； parallel computing
0 引 言
信息时代，数据（尤其是海量数据）已被各企业、各研究机构当成重大的知识来源、决策的重要依据[1]，对于数据的急速增长，如何有效地解决数据挖掘过程中空间和时间的可伸缩性已经成为数据挖掘领域中迫切需要解决的难题[2]。从知识发现的过程中可以看到，数据挖掘不仅面临着数据库中的庞大数据问题[3]，而且这些数据有可能是不整齐的、不完全的、随机的、有噪声的、复杂的数据结构且维数大[4]。传统的数据挖掘算法还限制于单机内存的容量[5]，当一次性需要分析的数据不能全部进入内存时，算法的性能就会严重降低[6]，甚至得不到预期的结果，使用基于粗糙集理论的算法策略将有效解决这个问题[7]。
本文针对传统数据挖掘算法在数据量级方面的局限性，提出了结合类分布链表，把数据挖掘算法推广到可以处理更高数据量级，最后采用并行计算的方法提高基于动态聚类的两步离散化算法适应大数据处理之后的执行效率。
1 改进的Rough Set知识约简算法
许多经典的Rough Set知识约简算法都可以通过引进CDL（类分布链表）改进，CDL可以反映某个条件属性组合对论域的分类情况。CDL分为不相容类分布链表（ICDL）和相容类分布链表（CCDL）两部分，CCDL根据链表中每个分类的样本数目又可分为单例相容类分布链表（SSCDL）和多例相容类分布链表（MSCDL）[7]。引进CDL后相对于原始的经典算法，改进后的算法将具有更好的可伸缩性，能够更好地处理海量数据集。以下通过引入CDL对包括离散化、属性约简和值约简的一组Rough Set知识约简算法进行改进。
1.1 改进的离散化算法
数据离散化是Rough Set知识获取方法中的重要组成部分。在此采用基于属性重要性的离散化算法，在原算法的基础上通过引入CDL，使得该算法能够处理海量数据。
算法1.1 基于属性重要性的离散化算法
算法输入：一个完备的决策表信息系统DT
算法输出：离散化后的决策表信息系统DT
算法步骤如下：
（1） 循环遍历每一个连续的条件属性，并且通过生成[ICDLai]计算属性[ai]的条件信息熵。
（2） 根据条件信息熵降序排序，排列所有连续的条件属性。
（3） 针对排序后的DT，循环遍历每一个连续的条件属性[ai，]生成[ICDLC＼ai；]设置[Szone=null，]其中[Szone]是属性[ai]的值域的一个子集。
（4） 循环遍历区间[Sa，Sb]上的每一个断点。其中[Sa]和[Sb]是属性[ai]上两个连续的属性值；令[Szone=Szone+Sa。]
（5） 循环遍历DT中满足[SVjai=Sh]的每个样本[SVj，]其中[Sh∈Szone。]
（6） 循环遍历DT中满足[SVkai=Sb]的每个样本[SVk；]如果样本[SVj]和[SVk]出现在[ICDLai]中的同一个条件分类中而且它们之间存在符号“@”，则选择[Sa，Sb]的断点，并把 [Szone]重新置为空。
1.2 改进的属性约简算法
使用基于信息熵的CEBARKNC算法。根据类分布链表求取条件信息熵的方法[8]，通过某个条件属性组合的ICDL很容易求得决策属性相对于该条件属性组合的条件信息熵。因此可以通过ICDL改进CEBARKNC算法的可伸缩性，改进的算法与原算法在计算信息熵的过程不一样。
1.3 改进的值约简算法
在此改进启发式值约简算法，该算法在原算法的基础上加上CDL，使得该算法能够处理海量数据。原算法在执行第一步的时候按照[CDL（a）]中的三部分更新决策表S。
（1） 把[SSCDL（a）]中的样本在属性[a]上的值标记为“？”；
（2） 把[MSCDL（a）]中的样本在属性[a]上的值标记为“*”；
（3） [ICDL（a）]中的样本在属性[a]上的值不变。
由（3）可知[ICDL（a）]中的样本不需要处理，而在处理[SSCDL（a）]和[MSCDL（a）]的样本时，不把生成实际的链表放在内存中处理而是直接在数据库中进行处理。具体的算法描述如下：
算法1.2 改进启发式值约简算法
输入：一个完备的离散的决策表信息系统DT
输出：规则集RT
假设样本标号为Index，决策属性为DA，条件属性集合[C，]则算法步骤如下：
（1） 把RT初始化为DT。
（2） 循环遍历每一个条件属性[ai，]把[SSCDL（ai）]中的所有样本在[ai]上的属性值标记为“？”。
（3） 把[MSCDL（ai）]中的所有样本在[ai]上的属性值标记为“*”。此外剩下的样本都在[ICDL（ai）]中，它们在[ai]上的属性值不需要改变。
（4） 接下的操作步骤与原始的值约简算法相同。
2 基于动态聚类的两步离散化算法的并行化
基于动态聚类的两步离散化算法的第一步是利用动态聚类算法对决策表第一次进行离散化，然后利用断点重要性离散化算法进行再次离散化，从而得到最终的断点集。
算法2.1 基于动态聚类的离散化算法
输入：决策表[S=]
输出：决策表[S]首次筛选后的断点集[CUTfirst]循环遍历[S]的每一个条件属性[k，]执行以下步骤：
（1） 计算属性[k]每一断点的重要性，并按断点值从小到大排序，计算结果保存在数组[Importantk[]]中，数组的索引[m]表示最重要的断点在数组中的位置，即：
决策表经过上述的算法离散化之后，其效果仅相当于基于属性重要性离散化算法的局部离散化效果。下面通过把断点集[CUTfirst]输入到断点重要性算法中进行一次全局离散化便得到基于动态聚类的两步离散化算法。
算法2.3对算法2.2进行了并行化处理，得到的离散化结果与算法2.2是一致的，但算法2.3带来的好处是提高了离散化算法的运行效率。
3 算法测试
3.1 改进的Rough Set知识约简算法测试
3.1.1 算法正确性测试
选择UCI数据库中的5个数据集（见表1）来比较经过CDL改进的知识约简算法与原始经典Rough Set算法的正确性，双方都应用了相同的算法组合。比较的结果见表2，从结果中可得出：使用经过CDL改造后的知识约简算法不影响原始的经典Rough Set算法的正确率及识别率等性能。
3.2 基于动态聚类的两步离散化算法的并行化处理算法测试
从UCI数据库中选取6组数据集对算法2.2进行测试。表3是实验使用的数据集。表4，表5展示了基于动态聚类的离散化算法、基于动态聚类的两步离散化算法、贪心算法、基于断点重要性的离散化算法等5种算法的运算对比结果。其中，算法的运行时间用符号[T]表示，规则集的正确识别率用符号[P]表示。
4 结 论
从目前常用的数据挖掘算法出发，采用类分布链表来改进传统的数据挖掘算法，使该算法能直接处理海量数据集，实现处理超大规模数据集的目标。系统采用并行计算的核心思想，基于动态聚类的并行离散化算法，提出分布确定类分布链表的方法，有效解决了系统内存限制的问题。同时，提高了基于动态聚类的两步离散化算法的运行效率。
参考文献
[1] 黄朝辉.基于变精度粗糙集的数据挖掘方法研究[J].赤峰学院学报（自然科学版），2014（8）：3?4.
[2] 要照华，闫宏印.基于粗糙集的海量数据挖掘[J].机械管理开发，2010，25（1）：17?18.
[3] 石凯.基于粗糙集理论的属性约简与决策树分类算法研究[D].大连：大连海事大学，2014：22?25.
[4] 刘华元，袁琴琴，王保保.并行数据挖掘算法综述[J].电子科技，2006（1）：65?68.
[5] 陈贞，邢笑雪.粗糙集连续属性离散化的K均值方法[J].辽宁工程技术大学学报，2015（5）：642?646.
[6] CORNELIS C， KRYSZKIEWICZ M， SLEZAK D， et al. Rough sets and current trends in soft computing [M]. Berlin： Springer， 2014： 11?15.
海量数据范文第5篇
[关键词]海量数据；“预防”思维；校园；公共安全管理机制
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.24.154
[中图分类号]G647 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）24-0-02
0 引 言
校园的安全与稳定是学校教书育人等各项工作开展的重要前提与保证，校园管理人员应提高对校园安全的认识，提升校园公共安全管理水平。但目前我国各校在公共安全方面或多或少存在着诸多隐患：林生指出社会多元思想的交集、宗教势力以及网络技术的推动、网络犯罪等给校园安全带来巨大威胁；陆伟认为学校安全教育不足，治安管理落后，心理健康状况不佳、网络负面信息传播以及社会外部环境都是校园安全问题多发的重要因素。校园安全防范工作重点集中于治安管理、安全教育、心理健康与交通安全等多方面内容，涉及学校的教研、日常管理和后勤服务的各个环节。
大数据时代来临，海量数据的存储与处理技术的日趋成熟，可以消除数据信息的不确定性，在信息产业、交通运输及公共安全等领域已得到广泛的应用（张春艳，2014）。大数据具有规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）等特点，云存储与云计算技术的发展让这些数据得以转化为有价值的信息。本文将依托大数据思维和技术，基于海量数据的应用研究校园公共安全管理问题，构建海量数据应用下的校园公共安全管理机制，分析存在的难点问题，并提出应对措施。
1 海量数据下校园公共管理管理机制的建立
1.1 大数据环境下海量数据应用的内涵
任何数字化管理领域的海量数据本身都具有巨大的数据价值，但是人们探究某一具体数据时，它自身的数据价值密度却相对较低。多样性的数据包含结构化数据和非结构化数据，数据呈现形式的多样性加大了数据处理的复杂性。
海量数据的应用有两个内涵，一是技术的应用，二是思维的转变。海量数据应用技术既包括诸如数据仓库、数据集市和数据可视化等旧技术，也包括云存储和云计算等新技术；而海量数据应用思维则是从海量数据中发现问题，用全样本的思维来思考问题，形成了模糊化、相关性和整体化的考虑方式。海量数据应用技术和思维的创新的融合发展，给很多领域带来了革命性的改变，科教文卫各个领域的发展都与数据紧密结合，校园公共安全管理也不例外。
1.2 海量数据应用下校园公共安全管理的特点
1.2.1 校园安全管理中新技术手段得以应用
海量数据的应用在校园公共安全管理中所发挥作用，可以从技术手段和思维模式转变角度理解。校园环境内发生的种种事情，都是校园安全危机潜在发生的基础，同时这也是一个巨大的数据集合。庞大的数据需要有相应的数据处理技术对其进行收集、存储、分析、统计与应用等操作，大数据新的技术手段不再局限于传统的结构化数据库表格的整齐排列，而是实现了向“消除僵化的层次结构和一致性”技术的革新，实现了非结构化或半结构化数据的处理。
1.2.2 校园安全管理从“应对”到“预防”的思维转变
在能够对海量数据进行分析处理之前，人们面对少量数据结果习惯于“因果关系”思考，由“因”到结果进行探究，这是一种传统安全管理的“思维”。大数据技术，可以对海量的数据进行统计与应用，实时实现数据的更新与监控，可以实现校园环境动态可视性，关注事物之间相关关系。在海量数据分析基础上，对校园公共安全影响因子的考量不仅仅需要知道为什么，更需要知道是什么，从而进一步预测未来的发展趋势及时发现安全风险，采取防控措施。
1.2.3 海量数据应用推动多部门协同联动
传统的校园安全管理缺乏海量数据支持，往往局限于单一部门防范措施的推动。一方面单一的安全防范措施不能够有效整体排查与应对校园公共安全风险，另一方面不同部门掌握不同的资源与数据，无法实现有效协同配置，造成资源浪费和效率底下。海量数据应用需要校园安全管理的保卫科、警卫处、物业管理、医疗保健与心理健康教育等多部门的联动，实现各部门数据的开放共享。
1.3 海量数据应用下校园安全管理机制
海量数据应用于校园安全管理务必需要一个完整的数据库系统，这个系统包含校园环境内各种与安全风险相关的数据信息。校园安全管理数据库包含人口基本信息数据库（校内或校外周边常住人口的年龄、户籍、宗教、教育与病历等）、网络信息传输数据库（网络信息记录、通信记录等）、地理信息系统数据库（建筑布局、气候、交通道路、人口布局、安全隐患布局与安全设施布局等）、心理健康状况数据库（校内外流动人口心理健康测评数据或心理健康跟踪数据）、医疗卫生监控数据库（校内外流动人口医疗记录、校内食堂等设施卫生监管数据、校外娱乐餐饮服务卫生数据等）、校园安全事件案例库（校内历史安全案件记录或典型安全案例）等。
