大数据处理技术参考架构
了解大数据架构设计的流程与方法
了解大数据架构设计的流程与方法在当今信息爆炸的时代，大数据已成为各行各业的重要组成部分。
为了有效管理和利用海量数据，大数据架构设计变得至关重要。
本文将介绍了解大数据架构设计的流程与方法，帮助读者更好地理解和应用大数据。
一、需求分析在进行大数据架构设计之前，首先要进行需求分析。
这一步骤是整个架构设计的基础，需要明确业务需求、数据规模、数据来源、数据类型等关键信息。
通过与业务团队的沟通，设计师可以更好地理解业务目标，并为后续的架构设计提供指导。
二、数据采集与存储在了解需求后，下一步是进行数据采集与存储的设计。
数据的采集过程涉及到数据来源、数据格式、数据量等因素。
设计师需要考虑选择适当的采集工具和技术，确保数据能够高效地从各个来源获得。
数据的存储是大数据架构设计中至关重要的一环。
设计师需要选择合适的存储系统，比如分布式文件系统、关系型数据库、NoSQL数据库等，根据数据的特点来确定最佳的存储方案。
同时，需要考虑数据的备份、容灾和安全性，为数据提供全面的保护。
三、数据处理与分析大数据的处理和分析是应用的核心部分。
设计师需要选择适当的数据处理框架和算法，根据业务需求进行数据清洗、转换和处理。
同时，需要设计合适的数据模型和数据仓库，为后续的数据分析提供支持。
数据分析是大数据应用中的关键环节。
设计师需要选择适当的分析工具和算法，根据业务需求进行数据挖掘、机器学习、预测分析等技术，从海量数据中发现有价值的信息，并为业务决策提供参考。
四、架构优化与调整一旦大数据架构设计完成并应用于实际业务中，就需要进行架构的优化与调整。
通过监控和分析数据流、性能指标等，发现架构中的瓶颈和问题，并进行相应的调整和优化。
这一步骤是大数据架构设计中的持续改进环节，可以不断提升架构的可扩展性、性能和稳定性。
五、安全与隐私保护在大数据应用中，安全与隐私保护是一个重要的考虑因素。
设计师需要制定相应的安全策略和控制措施，确保数据的保密性、完整性和可用性。
大数据平台的架构设计与部署
大数据平台的架构设计与部署随着互联网和移动互联网的普及，大数据时代已经来临。
大数据平台成为企业和政府机构日常工作中不可或缺的一部分，它可以帮助企业和机构提高工作效率、优化流程、降低成本和风险等。
然而，要实现一个高效稳定的大数据平台，需要经过严密的架构设计和精心的部署。
一、大数据平台架构设计大数据平台的架构设计主要包括硬件架构、软件架构和网络架构。
其中，硬件架构包括服务器和存储设备的选择；软件架构涉及到大数据处理框架的选择和配置；网络架构包括网络拓扑和传输协议的选择。
下面分别介绍一下这些内容。
1、硬件架构：在选择服务器和存储设备时，需要考虑数据量大小、数据处理速度、数据安全和稳定性等因素。
通常情况下，服务器可以选择高主频、高核数的CPU和大内存、高速度的硬盘；存储设备可选择高速度、高稳定性的硬盘和SSD。
此外，为了提高系统的可靠性和扩展性，可以采用分布式存储方案，将数据分散存储在多个存储设备中。
2、软件架构：在软件架构的选择上，需要根据数据处理需求选择适合的大数据处理框架。
例如，实时流数据处理可以采用Apache Storm；批处理数据可以使用Apache Hadoop。
此外，为了提高数据处理速度，可以采用Spark、Impala和Hive等内存计算框架。
3、网络架构：在网络架构的设计上，需要考虑网络拓扑的选择和传输协议的配置。
可以采用星型、环形、总线型、树型和混合型等多种拓扑方式。
在传输协议的选择上，可以选择TCP/IP、HTTP、REST、SOAP等协议，还可以采用专用的数据传输协议，例如HDFS、MapReduce、YARN和HBase等。
二、大数据平台部署在设计完大数据平台的架构之后，需要进行部署。
大数据平台的部署分为服务器物理部署和软件部署两个阶段。
下面对这两个阶段进行详细介绍。
1、服务器物理部署：服务器物理部署包括服务器机箱的安装、电源线和网络线的连接、服务器机箱的风扇、电源和硬盘等部件的安装等。
大数据的基本技术
大数据的基本技术
大数据的基本技术包括以下方面：
1.数据采集：数据采集主要有4种来源，分别是管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
2.数据存取：大数据的存取采用不同的技术路线，大致可以分为3类。
第1类主要面对的是大规模的结构化数据。
第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。
第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据。
3.基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4.数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML树、关系表等，表现为数据的异构性。
5.数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
6.模型预测：例如预测模型、机器学习、建模仿真等。
7.结果呈现：例如云计算、标签云、关系图等。
8.语义引擎：大数据广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
9.数据质量和数据管理：包括数据清洗、数据转换、数据整合等
方面的技术。
这些技术能够支持对大规模数据的采集、存储、处理和呈现，同时也能够通过数据挖掘算法和模型预测等方法来分析和利用这些数据，从而为决策提供支持和参考。
情报整编中的大数据技术及其处理框架
大数据 的研 究和 应用 近年 来取 得 了突 飞猛进 的发 展 ，相关 技术成 果 已经 开始应 用到 军事 领 域 。 随着 电子 对抗 情报 系统 网络化 、体 系化 、智 能化 的 演进 ，电子对 抗情报 处 理 的大数据 时代 已经来 临 ， 解 决其 面临 的大数 据 问题 迫在眉 睫 。
２０１６年第 １期
２０１６，Ｎｏ．１
电 子 对 抗
ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣ Ｗ ＡＲＦＡＲＥ
总 第 １６６期
Ｓｅｒｉｅｓ Ｎｏ．１６６
情 报 整 编 中 的 大 数 据 技 术 及 其 处 理 框 架
雷 涛 杨 玲
（电子 信 息控制 重 点 实验 室 ，成都 ６１００３６）
摘 要 大数 据技 术在 军 事领域 的应 用 已逐 步 深入 ，基 于 大数 据 的情报 整 编 已是 大 势所 趋 。文章 首 先介 绍 了大数据 定 义 ，然后 分析情 报 整编 面临 的大数 据应 用 需求 ，并设 计 了情 报 整 编 系统 的 大数 据 架构 ，分析 了其 中的关键技 术 ，以期 对 下一代 情报 整 编 系统 的研 究提 供 参 考 。 关键 词 情报 整 编 大数 据 处理 架构
随着 信息 化武器 的广 泛应用 和 电子 技术 的进 步 ，情报 整编 的原 始情报 数据来 源不 断增加 ，数 据 类 型多种 多样 ，经过 日积 月累数 据量 早 已超 过 ＰＢ 级 ，呈 现 出大数 据 的明显 特征 ：
（１）数 据 量 呈 爆 发 性 增 长 。一 方 面 ，信 息 化
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｉｇ Ｄａｔａ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｉｎ ｔｈｅ ｍｉｌｉｔａｒｙ ｆｉｌｅｄ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｇｒａｄｕａｌｌｙ ｄｅｅｐｅｎｅｄ． Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｒｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｂｉｇ ｄａｔａ ｉｓ ａｎ ｉｎｅｖｉｔａｂｌｅ ｔｒｅｎｄ． Ｔｈｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｒｓｔｌｙ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｄｅｆｉｎｉ－ ｔｉｏｎ ｏｆ ｂｉｇ ｄａｔａ，ａｎｄ ｔｈｅｎ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｂｉｇ ｄａｔａ ｎｅｅｄ ｗｈｉｃｈ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｒｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ ｉｓ ｆａｃｉｎｇ． Ｍ ｅａｎｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｂｉｇ ｄａｔａ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｉｎ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｒｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｉｓ ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅ ｐｕｒｐｏｓｅ ｉｓ ｔｏ ｐｒｏｖｉｄｅ ａ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｎｅｘｔ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｒｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ． Ｋ ｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｒｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ；ｂｉｇ ｄａｔａ； ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ
《专业学习指导》教学大纲
《专业学习指导》课程大纲院（部）：大数据与计算机科学学院编制人：审核人：适用专业：数据科学与大数据技术20xx年 05月17日《专业学习指导》课程大纲课程编码：学分：2总学时：32课堂教学学时：32适用专业：数据科学与大数据技术先修课程：无一、课程的性质、目的与任务：本课程是数据科学与大数据技术专业的入门课程，也是专业基础必修课程，它的任务和目的是使学生全面、系统地了解本专业的专业培养方案、毕业要求和知晓毕业时应具备的基本素养和专业技能，较为宏观地了解数据科学与大数据技术专业需要掌握的基本理论、相关技术、产业发展现状和国家政策等内容。
《专业学习指导》开设在一年级的第一学期，主要讲解本专业的培养方案和专业学习技巧、大数据涉及的国家政策、经济、产业和技术发展等内容。
主要包括信息技术发展现状、大数据时代到来的成因、大数据的发展现状、大数据技术概况、典型事例解析、贵州省大数据产业发展概况、大数据的其他重要话题等内容。
通过课程学习，使学生对今后要学习的主要知识、专业方向有基本的了解和认识，提高学生对本专业学习的积极性，为后续课程构建完整知识框架和今后更好地掌握专业知识奠定基础。
让学生更好地认识大数据技术，理解大数据案例，提升大数据素养，服务大数据战略。
使学生初步具备大数据思维能力以及如何利用好身边的大数据。
二、教学进程安排：三、教学内容与要求：第一讲培养方案解读和专业学习技巧（一）教学要求熟知大学阶段的学习任务，理解培养方案中各个课程模块的含义及要求，认清选修课的重要意义，知晓选课的操作流程。
转变学习方式，养成独立自学的能力，掌握一定的学习技巧，提升学习效率。
（二）教学内容第一节 The illustrated guide to a Ph.D第二节培养方案解读第三节教学管理第四节选课流程第五节专业学习注意事项第六节应具备的学习能力（三）课外作业熟读专业培养方案第二讲信息技术的发展现状（一）教学要求信息技术是大数据技术的基础，理解了信息技术，对理解大数据技术大有裨益，进而可以弄清楚大数据产生的缘由。
大数据平台规划方案
大数据平台规划方案
一、整体规划。
在构建大数据平台之前，首先需要明确整体规划。
企业需要明确大数据平台的
定位和目标，明确数据的来源和去向，明确数据的存储和计算需求，以及数据的分析和挖掘目标。
同时，需要考虑到未来的扩展和升级需求，确保大数据平台具有良好的可扩展性和灵活性。
二、技术架构。
在选择技术架构时，需要根据企业的实际需求和现有技术基础进行选择。
可以
考虑采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，以及实时流处理技术，如Kafka、Flink等。
同时，需要考虑到数据的采集、清洗、存储、计算和展现等环节，选择合适的技术和工具进行支撑。
三、数据治理。
数据治理是大数据平台建设中至关重要的一环。
需要建立完善的数据管理体系，包括数据的采集、存储、清洗、加工、分析和展现等环节。
同时，需要建立数据质量管理机制，确保数据的准确性和完整性。
此外，还需要建立数据安全和隐私保护机制，保障数据的安全和合规性。
四、安全保障。
在大数据平台建设过程中，安全保障是不可忽视的一环。
需要建立完善的安全
策略和机制，包括数据的加密、访问控制、安全审计等方面。
同时，需要建立灾备和容灾机制，确保数据的持久性和可靠性。
此外，还需要建立监控和预警机制，及时发现和应对安全威胁。
综上所述，构建一套完善的大数据平台需要从整体规划、技术架构、数据治理
和安全保障等方面进行综合考虑。
只有在这些方面都做到位，才能确保大数据平台
的稳定运行和持续发展。
希望本文的内容能够为企业构建大数据平台提供一些参考和帮助。
大数据系统架构概述
✓ 阿里云对象存储(OSS) - 阿里云对象存储 (Object Storage Service, OSS)是阿里云对外提供
的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务
✓ 表格存储 (Table Store) - 它是构建在阿里云飞天分布式系统之上的NoSQL数据存储服务,提
大数据系统架构概述
• 总体架构设计原则
总体架构概述
✓ 满足大数据的V3要求
▪ 大数据容量的加载、处理和分析 - 要求大数据应用平台经过扩展可 以支持 GB、TB、PB、EB甚至ZB规模的数据集
▪ 各种类型数据的加载、处理和分析 - 支持各种各样的数据类型,支持
处理交易数据、各种非结构化数据、机器数据以及其他新数据结构
供海量结构化数据的存储和实时访问
✓ 大数据计算服务(MaxCompute) - 大数据计算服务(MaxCompute，原名 ODPS)是一种快速、
完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案
阿里云飞天的特色
• 阿里云飞天 OpenStack 和 Hadoop 的不同
✓ OpenStack和 Hadoop是软件，它们并没有解决客户的CAPEX 投入问题、运维人员投
阿里云飞天系统体系架构
• 飞天(Apsara)是由阿里云自主研发、服务全球的超大规模通用计算操作系统 • 它可以将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机、以在线公共服务的方
式为社会提供计算能力
• 飞天已经为全球200多个国家和地区的创新创业企业、政府、机构等提供服务
阿里云飞天系统体系架构
• 阿里云飞天整体架构 - 飞天平台的体系架构如图所示，整个飞天平台包括
3）OTS和ODPS可以配合使用，前者支持大规模并发的日常访问（例如铁路 售票前台系统），然后每隔24小时就把交易数据推入ODPS支撑的数据仓库，利 用后者进行进一步的业务分析。
大数据预处理架构和方法简介
大数据预处理架构和方法简介数据预处理主要包括数据清洗（Data Cleaning）、数据集成（Data Integration）、数据转换（Data Transformation）和数据消减（Data Reduction）。
本节在介绍大数据预处理基本概念的基础上对数据预处理的方法进行讲解。
大数据预处理整体架构大数据预处理将数据划分为结构化数据和半结构化/非结构化数据，分别采用传统ETL 工具和分布式并行处理框架来实现。
总体架构如图1 所示。
图1 大数据预处理总体架构结构化数据可以存储在传统的关系型数据库中。
关系型数据库在处理事务、及时响应、保证数据的一致性方面有天然的优势。
非结构化数据可以存储在新型的分布式存储中，如Hadoop 的HDFSo 半结构化数据可以存储在新型的分布式NoSQL数据库中，如HBase。
分布式存储在系统的横向扩展性、存储成本、文件读取速度方面有着显著的优势。
结构化数据和非结构化数据之间的数据可以按照数据处理的需求进行迁移。
例如，为了进行快速并行处理，需要将传统关系型数据库中的结构化数据导入到分布式存储中。
可以利用Sqoop 等工具，先将关系型数据库的表结构导入分布式数据库，然后再向分布式数据库的表中导入结构化数据。
数据质量问题分类数据清洗在汇聚多个维度、多个来源、多种结构的数据之后，对数据进行抽取、转换和集成加载。
在以上过程中，除了更正、修复系统中的一些错误数据之外，更多的是对数据进行归并整理，并储存到新的存储介质中。
其中，数据的质量至关重要。
如图2 所示，常见的数据质量问题可以根据数据源的多少和所属层次（定义层和实例层）分为4 类。
1）单数据源定义层违背字段约束条件（例如，日期出现9 月31 日），字段属性依赖冲突（例如，两条记录描述同一个人的某一个属性，但数值不一致），违反唯一性（同一个主键ID 出现了多次）等。
2）单数据源实例层单个属性值含有过多信息，拼写错误，存在空白值，存在噪音数据，数据重复，数据过时等；3）多数据源定义层同一个实体的不同称呼（如custom_id、custom_num），同一种属性的不同定义（例如，字段长度定义不一致，字段类型不一致等）；4）多数据源实例层数据的维度、粒度不一致（例如，有的按GB 记录存储量，有的按TB 记录存储量；有的按照年度统计，有的按照月份统计），数据重复，拼写错误等。
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目前对海量数据进行分布式处理的技术主要分为两类：
MPP（MassivelyParallelProcessing）大规模并行处理技术；
MPP技术大多用于数据仓库领域，是将任务并行的分散到多个服务器节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果的一项技术，典型的代表例如：Teradata，HP Vertica，EMC Greenplum，GBase，OracleExadata等。
统计类的数据查询多为综合查询，条件通常可由用户在查询前定制，有查询响应实时性、查询条件多样性、查询多表关联性的特点。
能够灵活的通过数据挖掘技术对数据进行价值分析，例如：R语言。
能够灵活的使用数据可视化技术对数据进行互动展现，例如：EChars。
统计系统业务量以每月增量40亿笔进行估算（以每笔1KB估算，约4TB/月增量数据；每笔数据平均包含20个字段），现有存量数据大约在20TB。增量数据在当月5-8日进行校验、审核等处理，数据处理过程希望在T+0完成。实时查询业务为用户随机进行。在使用数据进行分布式计算时，一般情况当月4TB的数据全部参与计算。比较复杂场景之一是逻辑校验部分的算法，按不同的规则，有的规则会使用到当月的全部增量数据参与校验，有的规则会按金融机构维度使用当前机构的历史数据参与校验。
充分利用开源产品，做到对技术细节的掌控和验证，以保障大数据技术达到灵活可用。
增强自主创新能力，满足人民银行对信息技术安全可控的要求。
有效提供技术支撑，适应金融行业新兴业态下对大数据技术的需要。
3.
在满足海量数据高效处理的同时，对用户的访问能够保持较高的实时性，快速响应用户的请求。
采用的大数据技术架构能够支持水平扩展（Scale-out），适应未来五年对大数据存储和处理的需要。
大数据处理技术参考架构
二〇一五年十二月
1.
随着大数据时代的到来，数据由海量拓展为多样，在注重计算速度的同时更加关注挖掘有价值的数据。以IOE体系为核心的数据计算和存储方式越来越不能满足目前大数据处理在性能和成本上的综合要求。为适应对大数据处理的要求，众多的分布式计算平台随之兴起，在对众多分布式计算平台进行权衡的同时，增强自主创新能力，以满足人民银行对信息技术安全可控的要求。
在核心应用自主研发、核心知识自主掌控的氛围下，保障大数据技术达到灵活可用的目标，确保数据和信息的有效、及时，确保信息系统的可靠、灵活。同时，充分的利用开源产品透明公开的关键信息，做到对技术细节的掌控和验证，开源产品的特点也更能够激发开发者的热情并推进技术的快速变革。
在“互联网+”的战略布局下，当利用信息通信技术把互联网和包括金融行业在内的相关行业结合起来时，能够更加合理和充分的利用大数据技术促进互联网金融的健康发展。当前互联网金融的格局中，由传统金融机构和非金融机构组成。传统金融机构的发展方向主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新、手机APP服务等；非金融机构的发展方向则主要是指利用互联网技术进行金融运作的电子商务企业、P2P模式的网络借贷平台，众筹模式的网络投资平台或掌上理财服务，以及第三方支付平台等。在金融行业新兴业态下，为促进互联网金融的健康发展，为全面提升互联网金融服务能力和普惠水平，为有效防范互联网金融风险及其外溢效应而提供技术支撑。
处理数据量上，MPP技术在数十TB级别。Hadoop&Spark技术在PB级别。
容错能力上，MPP技术不存放中间结果，出错时需要重新执行整个任务。Hadoop&Spark技术存放中间结果，出错时只需要重新运行出错的子任务
并发能力上，MPP技术多用于分析型应用场景，数据装载时建立索引较慢；通常不超过数百个并发。Hadoop&Spark技术数据装载快，采用公平调度/配额调度；可支持上亿用户并发数据插入、查询、检索。
ApacheHadoop、Spark技术。
Hadoop&Spark是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，它所解决的核心问题是ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ通过部署在低廉的硬件上的、可以协同工作的软件组件，来完成分布式数据存储、高吞吐量数据访问、以及高负载的分布式计算。近些年在众多行业都得到广泛应用。
5.1.
集群规模上，MPP技术支持近百个节点（中国大陆很少有100+节点的案例）。Hadoop&Spark技术支持几千个节点。
采用的大数据技术架构能够支持故障的检测和自动快速恢复，确保系统的高可用性。
在满足大数据业务场景性能要求的同时，采用更加经济的大数据技术解决方案。
4.
以统计分析类的业务场景为例，针对大数据的处理主要经过采集、存储、校验、审核、汇总、计算、分析挖掘等过程，在数据粒度上，既要包逐笔的标准化源数据，还要包括不同层次的总量指标数据，从而实现对统计体系业务的全覆盖、无遗漏。统计分析类大数据处理、报表展现和信息发布的典型流程如下图所示：
扩容影响上，MPP技术扩容通常导致停机、服务中断；数据需要重新分布，性能严重下降。Hadoop&Spark技术扩容无需停机、服务不中断；数据无需重新分布，新数据自动被分配到新的节点中，性能没有影响。
数据分布方式上，MPP技术以预定义数据分布策略，按列进行散列或轮询分布；真实数据通常有倾斜，将导致数据不均匀分布，对计算效率影响较大。Hadoop&Spark技术中，数据按预配置的块大小自动均匀分布，通过blockmap映射表查询数据位置；数据分布均匀、扩容无需停机。
在金融领域，新生业态层出不穷，金融机构日益多样化，金融资产的流动性快速上升，金融体系的关联度、复杂度大幅提高。金融业的快速发展和创新，使货币政策操作环境、传导渠道发生重大变化。在数据的处理分析上，对原有的宏观审慎分析框架及其有效性、准确性提出了挑战。
2.
获得最优系统价值，满足大数据的处理性能，节约系统建设成本。
统计分析类业务的特点主要包括：
在每个处理环节中，均能够为业务操作员提供实时的业务处理情况或处理结果的查询。
校验、汇总、计算等环节中，所涉及到的运算规则均定义在数据库或配置文件中，在执行处理之前，需要获取运算规则。
在报表数据生成或信息发布环节，能够提供逐笔数据、指标数据、汇总数据和报表数据的实时查询，并能够通过BI工具访问以上数据。