浅论海量数据组织管理的方法
浅论海量数据组织管理的方法
浅论海量数据组织管理的方法
摘要：本文在对海量空间数据进行了一定的分析基础上，探讨
了当前针对海量数据组织管理的金字塔结构存储方法和线性四叉树
的空间索引结构。并通过示例程序开发验证其有效性。
关键词：空间数据库；海量数据；四叉树；金字塔
Abstract: In this paper, based on the analysis of the massive spatial data, discussed the current spatial index structure in Pyramid according to the structure of storage method and linear mass data organization and management of the four fork tree. And its effectiveness is verified by example program development.
Key words: spatial database; data; four fork tree; Pyramid
中图分类号：C36文献标识码：A文章编号：
1 引言
自90年代以来，高空间分辨率遥感卫星开始向大众敞开大门，
作为GIS的重要数据来源——遥感数据量快速增长。卫星遥感影像是一种以栅格数据模型存储的数据，其最明显的特点是数据量大、数据结构单一。同时遥感数据是一种大面积的、动态的、近实时的数据源，是GIS数据更新的重要手段。遥感数据可用于提取线划数据和生成数字正射影像数据、DEM数据[1]。我国的领土面积为960.1216万平方公里，如果全国的遥感影像用QuickBird 0.61m分辨率的影像来记录据估算需要72092.15GB[2]。为了使这些海量空间数据得到更好的应用,必须考虑采用更为有效的组织管理手段对海量空间数据进行组织
管理。
解决此问题，在GIS中对大范围空间数据的统一有效的组织管理有很大帮助。早在90年代，美国ESRI公司推出空间数据引擎(SDE)
对该问题提供了一种解决方案，依托于关系数据库环境,采用高效空
间目标模型(Efficient Spatial Object Model)对空间实体进行完整组织。此举一方面避免了大数据量传统拓扑模型组织数据时需要的大量的硬盘访问操作；另一方面，空间信息作为关系库中的成员，属性信息与图形信息形成一体化，避免了通过标识码连接属性，大大提高了信息检索的效率[3]。同时，在ArcGIS9.0以上版本的ArcCatalog 中又新增了栅格目录（Raster Catalog）的数据组织方式，很好的满足了目前流行的以图幅为单位进行空间数据采集并更新的需求。
从当前空间数据的生产及数字化过程看，以图幅为单位进行管理的局面一时难以改变[4]。故本文将讨论以图幅为基本存储单位,在此基础上对其用多金字塔结构进行空间数据组织并利用四叉树作为海
量栅格数据的空间索引的海量数据组织存储方法。
2 海量数据分析
在研究海量数据的组织管理方法前，首先要研究如下问题：由于我国的国土面积较大,正射影像产品空间参考大都是以高斯投影后的平面坐标为基础,对于一个省级或国家级的大型影像数据库而言,由
于投影分带的原因,正射影像产品的空间参考的起算原点并不相同[5]。尤其内蒙古自治区这类跨地域很长的省份按照高斯投影后的坐标不会是一个3°高斯投影带，每个带的坐标都是以本带的坐标原点为参考点,空间基准不统一,而且相邻两带带边的图幅变形很大。这样,在多个坐标原点和带边数据存在几何变形的情况下,给省级或国家级这样的大型影像数据库的无缝数据组织带来了问题。所以首先要解决的是大型遥感影像数据库的空间无缝浏览的技术，相关的技术已经在其他文献中多次被提到，本文就不再赘述。
3 海量数据组织管理方法
为了提供高速数据查询、显示、刷新以及网络传输等，在组织和管理海量数据时应使用高效的存储形式和快速高效的索引机制。
3.1海量数据存储技术
当前GIS栅格数据库模型分为传统的关系数据库系统（RDBMS）、对象数据库系统（ODBMS）和对象关系数据库系统（ORDBMS）。
下面简要介绍一下GIS栅格数据在Oracle中的存储方式。栅格数据在存入数据库时，需将实体对象之间的关系转换为支持的数据结
构模型，根据对象类别在数据库中对应建表，空间对象属性映射为关系数据库中的列或字段，每个空间数据对象对应一条数据记录。栅格数据包含的三类数据中，与记录空间数据对象几何属性的图像数据相对应的字段是一种复杂的数据类型，因此对于空间数据库来说，关键问题是如何利用独立于关系数据库系统的统一数据模型处理反映空
间数据对象的几何属性。一般利用Oracle9i存储栅格数据几何信息的方式为ORDSYS.ORDImage和BLOB。其中ORDSYS.ORDImage是一种用于存储如BMP、PCX、TIFF、GIF等多种格式的二位静态栅格数据对象关系数据类型，它还支持JPEG、LZW等压缩格式。BLOB属于LOB （Large Object）的一种，它是数据库为解决存储不规则结构数据而创建的。在早期的数据库中，被存储在数据库外部的操作系统文件中。存储在表中的是列名和该列中每个指向相关的外部文件的指针。在这种情况下，表被规范化了，因为指针具有相同的数据类型[7]。
栅格图像由像素点组成，每个像素点都用二进制表示，虽然数据结构较之矢量简单，但通常数据量较大，如存入数据库前不作任何处理，将因磁盘读取和网络传输效率，而难以满足实时调度、快速浏览和检索的要求，故需先将栅格图像数据分块和建立影像金字塔分级，后存入数据库。
3.2海量数据分块技术
栅格数据分块是把整幅图像按照一定的大小分成若干个大小相
等而互不重叠的块，而任意尺寸分块不利于建立影像金字塔和索引，因此比较理想的块尺寸是2的整数幂，如512*512作为一个子块。具体分块操作时还应考虑图像局部的相关程度、压缩算法、网络的传输单元等情况。如可将整个图像分为30（5*6）块，每一块都有一个序号，每一个块作为单独的一幅图像，数据存入表中，并为序号列建立索引，一个序号对应一个数据块。当前台程序对数据库中图像作漫游时，根据视点、焦点以及方位角之间的关系计算出哪些块在可见区内，通过索引记录块的指针，索引到指针，直接指向并调用视图中可见的部分对应的数据块，而不是每次从数据库中把全部的数据都取出，这样处理可以缩减显示的数据量，从而提高显示速度。
3.3海量数据的金字塔技术
为了提高图像的实时缩放显示速度，快速获取不同分辨率的图像信息，需要对原始的图像生成图像金字塔，根据不同的显示要求调用不同分辨率的图像，达到快速显示漫游的目的。图像金字塔就是由原始图像开始，建立一系列图像，各幅图像反映不同的详尽程度。利用图像文件金字塔结构的不同层具有不同分辨率的特点，在对图像数据浏览时，就可以根据当前显示的分辨率取相应金字塔层的数据，以实现图像数据的快速浏览。
金字塔影像的生成方法如下：
1、首先把原始图像数据作为金字塔的底层，即第0层，并对其进行分块，形成第0层数据块矩阵。
2、在第0层的基础上，按每个数据块合成为一个数据块的方法生成第1层，并对其进行分块，形成第1层数据块矩阵。
3、再在第1层的基础上采用同样的方法生成第2层数据块矩阵，
如此下去，构成整个数据块金字塔，如图1所示显示出了分块后的图像金字塔，每层金字塔图像的分块都采用相同大小。假设按
128*128个像素大小对原始数据进行分块，则当第i层的像素矩阵大小小于或等于128*128时，金字塔构建完毕。
图 1分块后的金字塔图像
3.4海量数据的索引机制
为了提高检索可见区域内数据块的速度，需要创建数据块索引，四叉树索引则是一个不错的选择。四叉树是一种每个非叶子节点最多只有四个分支的树型结构，也是一种层次数据结构，其特性是能够实现空间递归分解[6]。
构建四叉树索引结构是在分块后的金字塔影像数据基础之上的。构建索引需要分三步：逻辑分块、节点编码和物理分块[7]。
1、逻辑分块
与构建瓦片金字塔对应，规定块划分从地形数据左下角开始，从左至右，从下到上依次进行。同时规定四叉树的层编码与金字塔的层编码保持一致，即四叉树的底层对应金字塔的底层。
2、节点编码
假定用一维数组来存储瓦片索引，瓦片排序从底层开始，按从左至右，从下到上的顺序依次进行，瓦片在数组中的偏移量即为节点编码。
3、物理分块
在逻辑分块的基础上对地形数据进行物理分块，生成地形数据子块。对上边界和右边界瓦片中的多余部分用无效像素值填充。物理分块完毕，按分块编号顺序存储。
至此，配合有效的海量数据可视化技术就可以对海量数据较为充分的利用起来。
4 应用实例
本文中介绍的研究成果已成功应用于多个地区的海量地形数据
实时可视化。以某地区地形三维可视化信息管理系统为例，该地区所采用的规则格网数字高程模型共有23872个点，利用ArcCatalog工具制成Terrain地形数据，并对其构建5层的金字塔结构和相关索引文件。彩色纹理影像单块大小为9845X9328，一共7块，分辨率为2.5米。数字高程模型数据为840M，纹理影像数据为3002.59MB。对纹理影像数据构建5层金字塔结构并构建索引文件，瓦片的大小在ArcGlobe中设置为128X128。最终形成3.44G的纹理影像金字塔数据。数据被用在利用ArcGIS Engine 9.3+VS2005+Windows Vista Ultimate 开发环境下部署在Intel Core2 Duo T6600 2.20GHz，2G内存，GeForce G 105M 512M 64位显卡计算机中，计算机的操作系统同样为Vista Ultimate SP2，图形标准为directX。显示效果如图2，图形浏览操作流畅。
图 2系统截图
5 结论
经过程序验证，本文中所谈到的金字塔模型和现行四叉树索引的的数据组织管理模式，能够满足海量数据的可视化的需要，实现了海量数据的快速浏览查询。
参考文献
李建松．地理信息系统原理[M]．武汉：武汉大学出版社，2006．
王恩泉．中国版Google Earth的空间数据组织与管理研究［D］．中国测绘科学研究院硕士学位论文，2007．
Spatial Database Engine (SDE). An ESRI White Paper.
刘纪平．海量空间数据组织与管理初探［J］．中国图象图形学报，1998，3（6）：500～503．
王密，龚健雅，李德仁．大型遥感影像数据库的空间无缝数据组织［J］．武汉大学学报（信息科学版）．2001，26（5）：419～424 戴晨光，张永生，邓雪清．一种用于实时可视化的海量地形数据组织与管理方法［J］．系统仿真学报．2005，17（2）：406～413 黄河等．Oracle 9i 数据库系统培训教程［M］．清华大学出版社．2002
肖禾斌等．线性四叉树和线性八叉树领域寻找的一种新算法［J］．测绘学报．1998．03
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冲突管理理论视角下的大学生团队建设
冲突管理理论视角下的大学生团队建设 【摘要】冲突在大学生团队建设中已经成为一种十分普遍的组织现象，冲突管理水平的高低直接影响着组织目标的实现。全面分析、研究冲突有利于组织的管理者和其成员提高对冲突管理能力的认识，使冲突的破坏性后果最小化。建立建设性的冲突管理机制，有利于组织搞好内部管理，协调成员之间、部门之间关系，是提高组织内部成员业务水平，提升整个组织管理水平、使组织达到整体效率最优的必要手段。 关键词：冲突管理理论大学生团队建设 1.冲突管理的理论基础 1.1辨证冲突论（Dialectical Conflict Theory） 源自于马克思的阶级斗争，他将社会份子分为两个阶级：资产阶级和无产阶级，这两个阶级间隐藏着利益相冲突。而代表人物则是德国社会学家达伦多夫（R. Dahrendorf），他认为社会在基本上是一种不均衡权力分配的组合体，正支配角色者与受支配角色者必然相继组织具有利害关系的利益团体，针锋相对的两个利益团体便处于冲突之中，每一个社会里必然含有各种冲突的因素，因此社会冲突是无可避免的。 1.2功能冲突论（Functional Conflict） 源自于德国社会学家G. Simmel的形式社会学；探讨社会过程的基本形式，而此基本形式应是人与人之间的互动模式，每一种社会现象皆包含合作与冲突、亲近与隔离、强权与服从等相对关系。 2.冲突管理在大学生团队间中的应用 2.1个人间的人际冲突 若想让人际间的冲突具有正向的功能，首先要让每个人了解自己的行为类型，透过自我觉察以便学习合作型的行为类型，具体做法为五R策略（Dainow ＆Bailey 1988）： ①回想（Reflecting）、②报导（Reporting）、③关联（Relating）、④请求（Requesti ng）、⑤结果（Results）。 在大学生团队这一特殊队伍中，首当其冲的就是要解决个人间的人际冲突问题，在了解五R策略之后，我们能有效的通过回想人际冲突的起点，结着报到和关联相关信息，在诉诸于合理的请求，从而最终得到解决。 2.2个人与团体的冲突 个人与团体协调的过程中冲突的出现几率非常高，这在一定程度上降低了团队发挥作用和凝聚队员信心的能力，有效的解决途径是了解冲突产生之初的各种情况，在人多这一客观事实的同时有效的开展解决途径。首先，接受团体内的冲突是达成团体功能的必然过程。其次，向团体说明冲突可能导向破坏，也可能导向建设。唯有靠成员共同
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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
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中科基于一种海量数据处理分析 系统的设计文档 一、海量数据处理的背景分析 在当前这个信息量飞速增长的时代，业的成功已经越来越多地与其海量数据处理能力相关联。高效、迅速地从海量数据中挖掘出潜在价值并转化为决策依据的能力，将成为企业的核心竞争力。数据的重要性毋庸置疑，但随着数据的产生速度越来越快，数据量越来越大，数据处理技术的挑战自然也越来越大。如何从海量数据中挖掘出价值所在，分析出深层含义，进而转化为可操作的信息，已经成为各互联网企业不得不研究的课题。数据量的增长，以及分析需求的越来越复杂，将会对互联网公司的数据处理能力提出越来越高的要求、越来越大的挑战。但每一个场景都有其特点与功能，充分分析其数据特性，将合适的软件用在合适的场景下，才能更好地解决实际问题。 二、海量数据处理分析的特点 （一）、数据量大，情况多变 现在的数据量比以前任何时期更多，生成的速度更快，以前如果说有10条数据，繁琐的操作时每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，情况多变，手工操作是完不成任务的。例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序将会终止。海量数据处理系统的诞生是输入层每个神经元的输入是同一个向量的一个分量，产生的输出作
为隐藏层的输入，输出层每一个神经元都会产生一个标量结果，所以整个输出层所有神经元的输出构成一个向量，向量的维数等于输出层神经元的数目在人工神经网络模型中，各个神经元通过获取输入和反馈，相对独立地进行训练和参数计算。其拓扑结构的重要特点便是每一层内部的神经元之间相互独立，各个层次间的神经元相互依赖。 由于各个层次内部神经元相互独立，使得各个层次内部的神经元的训练可以并行化。但由于不同层之间的神经元具有相互依赖关系，因此各个层次之间仍然是串行处理的。可以将划分出的每一层内部的不同神经元通过map操作分布到不同的计算机上。各个神经元在不同的计算终端上进行训练，在统一的调度和精度控制下进行多个层次的神经元的训练，这样神经网络算法的训练就可以实现并行化。训练结束后，同样可以通过每层内节点的并行化处理快速地得到输出结果。在神经网络算法中，每层内的节点都可以进行并行化处理，并行化程度非常高。 （二）、软硬件要求高，系统资源占用率高 各种应用对存储系统提出了更多的需求，数据访问需要更高的带宽，不仅要保证数据的高可用性，还要保证服务的高可用性；可扩展性：应用在不断变化，系统规模也在不断变化，这就要求系统提供很好的扩展性，并在容量、性能、管理等方面都能适应应用的变化；对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，对电脑的内存、显卡、硬盘及网络都要求相对较高！其中对网络要求高的原因是因为其引入目前最前沿的“云端计算”好多东西都要从网络上调用；对硬盘要求是最高的，用SATA6.0的固态硬盘，对整机性能限制比较大的就是高速系统总线对低速硬盘传输，32位的系统，最大只能认到3.5G内存，就是说，不论你装几根内存条，装多大容量的内存条，你装8G的，它也只能用到3.5G，64位的系统就可以突破了这个限制。如果你的电脑配置不是特别高的话，XP是比较好的选择。32位的XP是最低要求。基于23G互操作测试生成23G互操作测试报告测试起始点时间、测试终止点时间、 3G网络驻留时间（秒）、2G网络驻留时间（秒）、3G覆盖总采样点、3G覆盖总采样点不同区间数量统计、3G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、2G覆盖总采样点、2G覆盖总采样点不同区间数量统计、2G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、3G到2G重选成功次数、2G到3G重选成功次数、3G到2G切换尝试次数、3G到2G切换成功次数、切换掉话次数和其它掉话次数。
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
海量数据处理面试题
1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ 方案1：可以估计每个文件安的大小为5G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。 s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为）中。这样每个小文件的大约为300M。 s 遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000各小文件（记为）。这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（）中，不对应的小文件不可能有相同的url。然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。 s 求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。 方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter，4G内存大概可以表示340亿bit。将其中一个文件中的url使用Bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率）。 2. 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。 方案1： s 顺序读取10个文件，按照hash(query)%10的结果将query写入到另外10个文件（记为 ）中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。
智慧社区大数据分析平台项目建设方案
智慧社区大数据平台建设方案
目录 1.智慧城市介绍 (8) 1.1智慧城市建设背景 (8) 1.2建设目标 (8) 1.3参考资料 (9) 2.项目需求分析 (11) 第2章 (11) 2.1智慧城市服务信息化业务需求分析 (11) 2.2智慧城市建设要求分析 (13) 2.2.1功能需求分析 (14) 2.2.2性能需求分析 (20) 2.2.3项目建设难点和对策分析 (21) 3.项目总体架构设计 (22) 第3章 (22) 3.1总体设计思路 (22) 3.1.1开放平台及应用整合 (22) 3.1.2安全与隐私 (23) 3.1.3可控的技术体系 (23) 3.1.4整合资源提供便民服务 (23) 3.1.5面向运营的推广思路 (24) 3.2建设原则 (24) 3.3总体架构 (26) 3.3.1软硬件基础设施 (26) 3.3.2数据资源 (27) 3.3.3应用支撑 (27) 3.3.4社区业务开发运行平台 (28) 3.3.5业务应用 (29) 3.3.6系统门户（访问渠道） (30) 3.3.7支撑体系（信息安全与标准规范体系） (30) 3.4技术架构 (30) 3.4.1基础服务 (31) 3.4.2平台服务 (31) 3.4.3数据服务 (32) 3.4.4访问服务 (32) 3.4.5应用开发框架 (32) 3.4.6安全体系 (33) 3.5信息资源架构 (35) 3.5.1建设原则 (35) 3.5.2架构体系 (35) 3.6集成架构 (64) 3.6.1应用集成平台 (65) 3.6.2系统集成整合 (69) 3.7网络拓扑结构 (73) 3.8运维体系 (73) 4.社区人房关系验证和接口系统 (75) 第4章 (75) 4.1系统概述 (75) 4.2系统架构 (75)
如何处理数据库中海量数据,以及处理数据库海量数据的经验和技巧
如何处理数据库中海量数据，以及处理数据库海量数据的经验和技巧 疯狂代码 https://www.360docs.net/doc/559642147.html,/ ?:http:/https://www.360docs.net/doc/559642147.html,/DataBase/Article11068.html 海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提 高了处理效率和处理的成功率。在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 ;如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。二、软硬件要求高，系统资源占用过高 对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。三、要求很高的处理方法和技巧。 这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用 Oracle或者DB2，微软公 司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘，傲博知识库等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式 ，不过处理机制大体相同。例 如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复 合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合 操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。五、建立缓存机制 当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。六、加大虚拟内存 如果系统资源有 限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为
大学生能力提升
一、大学生步入社会应具备的素质 大学生步入社会后，首先应具备的主体能力素质是什么?这种主体能力素质主要表现为适应能力和创造能力。 适应能力即指毕业生走上工作岗位后在心理、生活、工作环境以及人际交往等方面，能较快地认识、了解和熟悉外部环境，并使主体与客体协调一致的能力素质，它主要包括： 1心理承受能力。社会与学校相比，生活环境、工作条件、人际关系都有着很大变化，这些变化难免会使那些心存幻想、踌躇满志的毕业生造成心理反差和强烈冲突，这时，心理的承受能力是第一位的，要克服心理障碍，使自己在心理意识上与外部环境取得认同。 2独立生活能力。参加工作后，往往要自己处理衣、食、住、行等全部事务，对独立生活能力要求较高，这是毕业生无法回避的一种能力素质训练。 3人际交往能力。走上工作岗位后，人际交往能力的发挥是适应环境的关键。不善于与人交往，就难以与人沟通，就难免将自己封闭起来，以致带来诸多烦恼与痛苦。 4应变能力。毕业生不可能在学校学到工作岗位上所需的全部知识和能力，只有随时调整自己的知识、能力结构和思想行为方式，才能使自己始终处于主动地位。 要使自己真正成为生活的强者，还需要有创造能力。创造能力素质包括： 1发现和解决问题的能力。把所学的理论知识运用于工作实际中，善于发现和解决实际问题，这即是实际工作对我们的要求，也是毕业生本人顺利成长的基本条件。 2动手操作能力。这种能力主要表现为具有一定的文字、图表和计算机操作能力，以理工科毕业生这种能力要求更突出。这也是检验一个毕业生创造能力优劣的重要手段。 3组织管理能力。把工作岗位的人力、物力、财力、时间、信息等要素科学地组织起来并有效地完成所担负的任务，这种能力不仅领导干部应具备，毕业生作为高层次的人才也应具备，这是适应新的生活方式必备的能力素质。 适应能力和创造能力两者是紧密联系的，适应是为了创造。适应能力和创造能力是毕业生走向成功和成才之路所必不可少的，因此，当代大学生应注重这两种主体能力素质的培养。 二、大学生应具备的心理素质 心理素质是一个人综合素质的基础，心理的健康发展是最基本的人生课题。作为天之骄子的当代大学生，应注意从以下几个方面培养自己良好的心理素质。 1．高度重视培养成就动机"动机+智商=成功"。现在不少大学生缺乏"巅峰体验"，原因是没有全力以赴去做某些看起来不可能的事情。心理学家麦克里兰提出"成就需要理论"，其要点为：1）具有高度成就动机的人是可以培养的。有了它，就拥有三种最重要的东西：自觉性，主动性，创造性。 2）具有高度成就动机的人的数量和质量是一个公司最宝贵的资源。 2．将成就动机转化为现实追求--P.T.战术所谓人才包括两种：普通型（P）和特长型（T）。理想的情况是将两者结合起来，即日常的学习、工作，合乎规范，又在某一两个方面形成自己的特色，从而建立自己的信誉。信誉是将高成就动机要转化为现实成功的关键。如果你能够找到自己的特长并创造条件把它发挥出来，你就能够逐步赢得自信，取得成功。 3．保护你的小环境一份关于大学生教育问题的调查报告指出：人际交往能力和专业成绩相比，如果前者不是更加重要的话，至少是同等重要。良好的人际关系包括沟通能力、合作能力和主动关心别人的意识。一个孤芳自赏的人不可能成为现实生活中的成功者。大学生应着力培养周围的良好的人际关系。 4．正确面对现实的自我和挫折感，真正站在顶峰的总是少数人，因此成功感总是相对的。人生难免有很多挫折。面对挫折，必须做到： ①重视自己，接纳自己。如果不能接受自己，就不能真正的发展自己。 ②要有一个正确的行为模式：集中精力去干你手头的事并尽力干出最好的结果；当在某个问
2016年数据分析面试常见问题
1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理； 2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址； 3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址； 4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP； 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述， 文中，给出的最终算法是：
第一步、先对这批海量数据预处理，在O（N）的时间内用Hash表完成统计（之前写成了排序，特此订正。July、2011.04.27）； 第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。 即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O（N）+ N’*O（logK），（N为1000万，N’为300万）。ok，更多，详情，请参考原文。 或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000个小文件（记为x0,x1,…x4999）中。这样每个文件大概是200k左右。 如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map 等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100个词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。下一步就是把这5000个文件进行归并（类似与归并排序）的过程了。 4、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源（数据分析）平台 网站分析类： 百度指数- 以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台 Google趋势- 了解Google中热度上升的搜索 360指数- 基于360搜索的大数据分享平台 Alexa - 网站排名 Google Analytics - Google出品，可以对目标网站进行访问数据统计和分析百度统计- 百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具 腾讯云分析- 是腾讯数据云,腾讯大数据战略的核心产品 移动应用分析类： 友盟指数- 以友盟海量数据为基础的观察移动互联网行业趋势的数据平台移动观象台- 20亿独立智能设备为依据，提供应用排行榜 ASOU趋势- 每日跟踪超过100万款应用，分析超过6亿条数据 蝉大师- App数据分析与ASO优化专家，应用与游戏推广平台 百度移动统计- 基于移动APP统计的分析工具 QuestMobile - 国内知名的移动大数据服务提供商 应用雷达- 专业的APP排行历史跟踪软件实时榜单排名分析 Appannie - 移动应用和数字内容时代数据分析和市场数据的行业领导者CQASO - 国内最专业的APP数据分析平台 媒体传播类： 微博指数 优酷指数 微票儿票房分析 BOM票房数据 爱奇艺指数 数说传播 百度风云榜 微博风云榜 爱奇艺风云榜 豆瓣电影排行榜 新媒体排行榜 品牌微信排行榜 清博指数 易赞- 公众号画像 电商数据类：
阿里价格指数 淘宝魔方 京东智圈 淘宝排行榜 投资数据类： Crunchbase - 一个免费的科技公司、技术行业知名人物和投资者相关信息的数据库 清科投资界- 风险投资,私募股权,创业者相关投资,私募,并购,上市的研究 IT桔子- 关注TMT领域创业与投资的数据库 创投库- 提供最全的投资公司信息 Angel - 美国创业项目大全 Next - 36kr子站，每天更新新产品介绍 Beta List - 介绍初创公司 金融数据类： 积木盒子- 全线上网络借贷信息中介平台 网贷中心- 告网贷行业危机,公正透明地披露网贷平台数据 网贷之家- P2P网贷平台排名 网贷数据- 网贷天下- 行业过去30天详细交易数据,网贷天下统计、发布,每天6点更新中国P2P网贷指数 零壹数据-专业互联网金融数据中心 大公金融数据 全球股票指数 爱股说-基金经理分析找股平台 私募基金管理人综合查询 中财网数据引擎 游戏数据： 百度网游风云榜 360手机游戏排行榜 360手游指数 CGWR排行榜 App Annie游戏指数 小米应用商店游戏排名 TalkingData游戏指数 游戏玩家排名&赛事数据 国家社会数据： 中国综合社会调查 中国人口普查数据 中国国家数据中心
海量数据处理小结
海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。 三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考： 一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。 二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。 三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。 四、建立广泛的索引对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。 五、建立缓存机制当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。 六、加大虚拟内存如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1GB，1个P4 2.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为4096*6 + 1024 = 25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。 七、分批处理海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。八、使用临时表和中间表数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按
当代大学生应具备的素质与能力 (2)
当代大学生应具备的素质与能力 大学生是的优秀群体，是未来社会发展的生力军。大学生的素质如何，直接影响和决定着中国现代化建设的进程和参与国际竞争的能力。直接影响和决定着历史使命的完成和成才目标的实现。因此，当代大学生应当适应社会发展的需要，尽快使自己成为高素质的创造型人才。以下是作为当代大学生的我们所应具备的几项基本素质和能力： 诚信立本 信用乃立身之本，守住信用，就是守住人品，守住人格。俗话说：“人无信不立，国无信不国。”然而时下，随着社会大转型时期各种机制的不完善以及市场经济加速发展带来的急功近利心理，社会上出现了形形色色的"失信"现象。而这种情况的出现更是强调了诚信的重要性，加强了人么对诚信的重视程度。 诚信，是一个遍及全社会的课题，对大学生更是有着不一般的意义。现代社会中，人们越来越看中诚信的品质。大学生在校学习只是一个暂时的阶段性的过程，最终我们还是要走入社会，走入市场。在将来的求职中，诚信将成为用人单位对求职者的素质要求，诚信必将成为大学生的安生立命之本，这就要求我们要做诚信规范的力行者。每一个大学生在步入社会之前，都应该认真地分析评价一下自己的价值观和人生理念，树立包括诚信在内的健康的价值观，把诚信这两个字刻进我们心灵的深处，用一生的言行去实践它。 只有当我们对于诚信的修养提高了，我们的人生才有可能走上一条“可持续发展的道路”，才能更好地抓住每一个宝贵的人生际遇，让自己真正成为社会的栋梁之材。 。
适应能力 大学生怎样提高适应社会发展的能力，分开来说也就是怎样在社会发展迅速的今天，能够在社会上立住脚，不至于被“优胜劣汰”的竞争方式所淘汰。如果想在社会上好好的活着，并且想比别人活的好，在我们进入社会的时候就必须具备适应社会发展的能力。这种能力就是根据客观情况变化能随机应变地适时调节择业行为能力。现代社会是复杂多变的，要适应这种状况，保证自己从学校到社会顺利过渡就应该提高自己社会适应能力。学校教育是基础教育、通才教育。走上工作岗位后，有知识用不上、有些不够用、有的要从头学起，这就要求刚走上工作岗位的毕业生根据工作的需要去调整自己的知识结构、能力结构及行为方式，尽快培养自己的社会应变能力。 人际交往能力 沟通是人在社会上生存与发展最大最迫切的需要所在。妥善处理人与人之间的关系，并与他人和谐共处、共同发展。生活、工作中需要与许多人交往，这就难免发生矛盾。作为大学生只有具备人际交往能力善于处理各种人际关系才能在工作中充分施展自己的才能。沟通是人在社会上生存与发展最大最迫切的需要所在。人们要想有所作为，学会沟通是基本条件。当今世界，新型人才最主要的特点在于是否具有沟通能力和沟通本领。有效的沟通已关系到人们社会心理、社会交往、经济合作效率、素质教育以及社会文明建设的大问题。处于沟通时代的大学生，作为国家未来建设的栋梁，所肩负的责任促使他们应该拓展交往的空间，与世界对话。传统的大学生沟通范围仅仅局限于“校园内”，那种脱离于社会的“理想化”的沟通方式，严重影响了大学生的全面发展 所以作为当代的大学生在人际交往中，要以我们民族善良、诚实的传统美德来善待他人，“将心换心”“以诚相待”，学会尊重他人；要换位思考，多为他人设