大数据存储技术研究
大数据存储与管理技术研究
大数据存储与管理技术研究随着信息技术的快速发展，大数据已经逐渐成为各行各业的关注焦点。
大数据的存储与管理是支撑其有效利用的关键技术之一。
本文将对大数据存储与管理技术进行研究，探讨其应用和发展趋势。
一、大数据存储技术1. 分布式存储系统分布式存储系统是处理大数据的关键技术之一。
它将大数据分成多个部分，存储在多个节点上，通过均衡数据负载和提高数据可靠性来提高存储效率。
Hadoop Distributed File System（HDFS）是目前应用最为广泛的分布式存储系统之一。
2. 列式存储与传统的行式存储不同，列式存储将数据按列存储，而不是按行存储。
这种存储方式可提供较高的查询和分析性能，尤其适用于大数据场景。
HBase和Cassandra是常用的列式存储系统。
3. 对象存储对象存储将数据和元数据封装成对象，并以唯一的标识符来检索和访问。
与传统的文件存储相比，对象存储具有更好的扩展性和可靠性。
S3和Swift是常见的对象存储解决方案。
4. 存储虚拟化存储虚拟化技术将多个存储设备组合成一个虚拟存储池，并为应用程序提供统一的访问接口。
这种技术可提高存储资源的利用率和管理效率。
VMware vSAN和OpenStack Cinder是常用的存储虚拟化解决方案。
二、大数据管理技术1. 数据采集与清洗大数据管理的第一步是数据采集与清洗。
数据采集可以通过爬虫、传感器等手段获取数据。
清洗则是对数据进行去噪、去重、格式转换等处理，以确保数据的质量和一致性。
2. 数据集成与融合大数据往往来源于多个不同的数据源，因此数据集成与融合是大数据管理的重要环节。
这一过程涉及到数据的匹配、转换和聚合等操作，以便将多个数据源的数据结合起来进行分析。
3. 数据索引与检索对于海量的数据，高效的索引和检索技术是非常关键的。
通过构建索引，可以提高数据的查询效率和检索速度。
Elasticsearch和Solr是常用的开源搜索引擎，可用于数据的索引与检索。
云计算环境下的大数据存储与处理技术研究
云计算环境下的大数据存储与处理技术研究云计算以其高度灵活、可扩展和容错性强的特点，成为了大数据存储和处理的理想选择。
本文将对云计算环境下的大数据存储与处理技术进行深入研究，分析其优势、挑战以及未来发展趋势。
一、介绍随着互联网的迅猛发展，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理与存储方式已经无法满足大数据时代的需求。
传统的数据中心架构面临着存储能力、计算能力以及安全性等方面的瓶颈。
而云计算环境作为一种新兴的数据处理与存储技术，由于其具备高度可扩展性、灵活性以及经济性，被广泛应用于大数据领域。
二、大数据存储技术研究大数据存储技术是保证大数据高效存储和访问的关键。
在云计算环境下，大数据存储技术面临着多层次、大规模的挑战。
为了解决这些问题，研究人员提出了一系列优化方案，如分布式文件系统、分布式数据库以及对象存储等。
1. 分布式文件系统分布式文件系统(Distributed File System, DFS)是云计算环境下常用的大数据存储技术之一。
它将大数据分散存储在多个节点上，提供高可靠性和高可扩展性。
典型的分布式文件系统有Hadoop Distributed File System (HDFS)和Google File System (GFS)等。
2. 分布式数据库分布式数据库是另一种常见的大数据存储技术。
它通过将数据分布在多个节点上，实现了数据的并行处理和扩展。
分布式数据库系统可以提供高性能和高可用性，如NoSQL数据库和NewSQL数据库等。
3. 对象存储对象存储(Object Storage)是一种以对象为基本存储单位的存储技术。
它将数据以对象的形式存储，并提供元数据进行管理。
对象存储适用于大规模数据存储场景，能够提供高容量、高可靠性和高可用性。
三、大数据处理技术研究大数据处理技术是对存储在云计算环境下的大数据进行分析和挖掘的关键技术。
传统的数据处理方式无法胜任大数据场景下的任务，因此研究人员提出了一系列高效的大数据处理技术。
面向大数据应用的数据存储技术研究
面向大数据应用的数据存储技术研究随着数据中心从单一应用方向发展到多种应用方向，数据存储技术也在不断发展。
数据中心的应用已经实现了集中式数据存储，现在的目标是实现数据中心的自动化和智能化管理。
在这种背景下，针对大数据应用的数据存储技术研究显得尤为重要。
一、大数据的存储技术需求当前，大数据存储在云计算和数据中心之间的架构已经非常成熟。
然而，由于数据量的突飞猛进式增长和多样化的数据类型，传统的存储技术已经不再能够满足数据存储的需求。
大数据存储技术需要具有以下几个特点：1.数据多样化存储。
不同的应用需求需要不同的存储方式，要求大量的数据多样化存储。
2.数据安全性高。
随着数据规模的扩大，数据的价值也逐渐提升。
要求数据存储的安全性得到保障。
3.高效存储访问。
大规模的数据存储依然需要高效的存储和访问能力，才能满足用户的各种应用需求。
4.自动化管理。
当大数据的数据管理进入到自动化管理时，大大降低了数据中心的运营成本，提高了数据的管理效率。
二、大数据存储技术的分类针对大数据存储的需求，传统的存储技术已经不能够直接满足现代数据中心的需求。
在未来的存储技术发展中，将会有更多的技术进入到大数据存储的领域。
市面上的数据存储技术大体上分为如下四类：1.磁盘式存储。
磁盘式存储是传统存储技术，其优点在于成本低廉，同时还拥有高可靠性。
但是其速度和数据效率并不高。
2.固态存储。
固态存储技术主要采用闪存技术，具有快速读写速度和高效的数据传输速度。
但是高昂的成本和存储密度低限制着其大范围的应用。
3.云存储。
云存储是充分利用互联网技术优势的一种存储方式，数据全部托管到互联网上，具有低成本、可扩展性强等特性。
但是由于数据在云端传输的过程中存在的风险，相关的数据安全问题也成为了云存储的难点。
4.对象存储。
对象存储是一种基于分布式存储技术的大规模数据存储方案，它将各种类型的数据存储在同一个存储池中，以对象形式进行存储。
它能够充分利用集群计算的优势，提高访问效率并增强可靠性。
大数据存储技术研究
大数据存储技术研究近年来，随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为各行各业的重要资源。
然而，大数据的存储却面临着巨大的挑战。
本文将对当前主流的大数据存储技术进行研究，并探讨其优势与不足之处。
一、分布式文件系统分布式文件系统是大数据存储领域的一项重要技术。
它能够将数据存储在多台独立的服务器上，实现大规模数据的高效管理。
常见的分布式文件系统有Hadoop分布式文件系统（HDFS）和谷歌文件系统（GFS）等。
这些系统通过数据切片和冗余备份等技术，保证了数据的可靠性和高可用性。
然而，分布式文件系统也面临一些挑战。
首先，由于数据被切片存储在多台服务器上，数据的一致性管理变得复杂，容易引发数据一致性问题。
其次，对于大规模的数据集，数据的读写效率也成为了瓶颈问题。
因此，分布式文件系统在一些特定场景下可能无法满足需求。
二、列式存储传统的数据库系统采用的是行式存储，即将一条记录所有字段按行存储在物理介质上。
然而，对于大规模数据的查询和分析任务，行式存储存在一些问题，例如对字段的不连续读取和冗余数据存储等。
为了解决这些问题，列式存储应运而生。
列式存储将每个字段单独存储在物理介质上，可以实现对某些字段的高效扫描和过滤操作。
此外，列式存储还采用了压缩算法，减少了存储空间的占用。
这使得列式存储成为了大数据分析的首选技术。
然而，列式存储也存在一些挑战。
首先，由于数据被按列存储，更新操作变得复杂且低效。
其次，列式存储需要对数据进行压缩，这导致了一些查询的性能损失。
因此，在选择使用列式存储技术时需综合考虑其优势与不足。
三、内存数据库传统的数据库系统将数据存储在硬盘上，访问数据时需要进行磁盘IO操作，导致了较高的访问延迟。
为了提高大数据处理的实时性，内存数据库应运而生。
内存数据库将数据存储在内存中，通过直接访问内存加速了数据的读写操作。
这使得内存数据库具有极高的性能，可以实现实时的数据处理和分析。
此外，内存数据库还支持事务和并发控制等关键功能。
大数据存储技术的研究与应用
大数据存储技术的研究与应用随着信息技术的日新月异，大数据应运而生并成为建立现代化社会的基石之一。
大数据的产生和飞速增长使得传统数据存储方法无法应对这一挑战，因此，大规模数据存储技术的研究和发展愈发重要。
本文将探讨大数据存储技术的研究现状及其应用领域。
一、大数据存储技术的现状针对数据存储方案，有三种主流方法：基于磁盘存储、基于内存存储和基于云存储。
其中，基于磁盘存储更为常见，但由于大规模数据的存储和处理需求，云存储和内存存储也开始饱受关注。
1. 基于磁盘存储的大数据存储技术传统的大数据存储方式在磁盘存储上有着广泛的应用，其核心技术之一是分布式文件系统。
分布式文件系统适用于多个计算机节点间的文件访问和存储。
其中，最为著名的分布式文件系统是Hadoop Distributed File System (HDFS)。
HDFS是由Apache Hadoop项目开发的分布式文件系统，用于存储和处理数据集。
2. 基于内存存储的大数据存储技术随着计算硬件和大数据应用场景的不断发展，基于内存的数据存储技术逐渐受到重视，因为内存相比于传统的磁盘存储，具有更快的访问速度和更高的吞吐量。
基于内存存储的大数据技术通常采用分布式数据结构存储模型，如分布式哈希表，其应用领域包括机器学习、实时分析和实时事务处理等。
3. 基于云存储的大数据存储技术随着云计算和云存储的应用越来越广泛，云存储作为一种新兴的数据存储方式也备受瞩目。
云存储将数据集中存储在公共云上，提供了高度可靠性，大容量且高效的数据存储和处理能力。
然而，云存储的成本和隐私问题等相关问题仍需要进一步解决。
二、大数据存储技术的应用领域大数据存储技术的广泛应用已经成为科技领域和各行各业的压轴力量，以下列举其中的几个典型应用场景。
1. 在医疗领域的应用在医疗领域，大数据存储技术被广泛应用于病人数据的存储和处理，从而为医疗机构的管理和分析提供方便。
例如，在医疗机构中应用的电子病历系统、医学图像处理以及医药研发等领域都需要大规模的数据存储和处理。
大数据时代的存储与管理技术研究
大数据时代的存储与管理技术研究随着互联网的快速发展和信息技术的不断进步，大数据已经成为了当今社会中不可忽视的一部分。
大数据的存储与管理技术在这个时代显得尤为重要，它可以帮助人们储存和管理海量的数据，为各行各业提供有力的支持与帮助。
本文将重点研究大数据时代的存储与管理技术，并探讨其应用于各领域的意义。
首先，大数据的存储技术是大数据管理中的重要一环。
存储技术的发展不仅仅为大数据的存储提供了更高效、更安全、更可靠的解决方案，同时也为大数据的分析与应用奠定了基础。
传统的存储方式已经无法满足海量数据的存储需求，因此，云存储技术应运而生。
云存储技术将数据存储在互联网上的云服务器中，用户可以通过互联网随时随地访问和管理自己的数据。
云存储技术不仅具有高可靠性和高扩展性，还能够提供强大的数据备份与恢复功能，确保数据的安全性。
此外，大数据存储技术中的分布式存储也发挥着重要作用，将数据分散存储在多个节点上，提高了数据的存取效率和可靠性，降低了数据丢失的概率。
其次，大数据的管理技术是大数据存储与分析的关键。
管理技术的发展使得大规模数据的查询、处理和分析成为可能。
数据管理技术可以对大数据进行分类、组织、清洗和分析，为数据应用和决策提供有力的支持。
常见的数据管理技术包括数据清洗、数据仓库、数据挖掘和数据可视化等。
数据清洗是指对数据进行去噪、去重和校验等，保证数据的质量和一致性；数据仓库是指将不同来源的数据集中存储、集成和管理起来，为数据分析提供便利；数据挖掘是指通过机器学习和统计分析方法从大数据中挖掘出有用的信息和知识；数据可视化是指通过图表、图形和仪表盘等展示方式，将大数据转化为可视化的图像，便于用户理解和分析。
这些管理技术的应用为企业决策、市场分析、用户行为分析等提供了有力的支持，帮助企业和个人更好地理解和利用大数据。
大数据存储与管理技术的研究不仅仅是为了满足海量数据的存储和分析需求，更是为了挖掘数据的潜在价值和意义。
信息技术中的大数据存储和分析技术研究
信息技术中的大数据存储和分析技术研究当今时代，随着物联网、云计算、人工智能等新技术的崛起，大数据存储和分析逐渐成为企业发展和创新的关键。
大数据存储和分析技术不仅可以提高企业的效率和竞争力，同时也能为科学研究、社会管理等领域带来巨大的价值。
一、大数据存储技术发展现状随着数据规模的不断扩大，传统的存储方案越来越难以满足大规模数据存储的需求。
而云存储、分布式存储等技术的发展，为大规模数据存储提供了新的解决方案。
云存储是一种将数据存储于网络上的服务。
相比传统的局域网存储，云存储具有无需维护硬件的优势，同时还能够实现数据的远程访问和备份。
目前常见的云存储服务有AWS S3、Azure Blob等。
而分布式存储则是将数据分散存储于多台服务器上，并实现数据的冗余备份，从而保证数据的安全性和可用性。
HDFS是一个目前比较流行的分布式存储系统，它能够支持海量数据的存储和可扩展性。
二、大数据分析技术发展现状随着数据规模的增大，如何从中提取有用信息成为了一个重要的问题。
大数据分析技术应运而生。
大数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。
其中，机器学习是目前比较成熟和应用广泛的技术之一。
机器学习是一种通过训练模型从数据中提取规律的方法。
它可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同的类型。
监督学习是指从已有的标记数据中学习关系，用于预测未来的样本。
无监督学习则是在没有标记数据的情况下学习数据间的结构和模式。
强化学习是指通过尝试和探索，从而学习如何在一个动态环境中做出最佳决策的方法。
三、大数据存储和分析技术结合发展随着大数据存储和分析技术的发展，它们之间的结合也渐趋紧密。
目前，大数据存储和分析技术结合应用的场景有很多。
例如，在金融领域，银行可以通过大数据存储和分析技术，预测客户的贷款偿还能力，控制风险。
在医疗领域，大数据存储和分析技术可以帮助医生快速准确的诊断。
在工业领域，大数据存储和分析技术可以帮助工厂实现有效的维护和预测性保养。
大数据时代的存储与分析技术研究
大数据时代的存储与分析技术研究1、前言随着信息技术的飞速发展，数据量的急剧增长已经成为了一个普遍的现象。
特别是随着互联网、物联网、移动互联网等技术的迅猛发展，科技领域已全面进入大数据时代。
因此，研究大数据的存储和分析技术已经成为了当前信息技术研究的一个重要方向。
2、大数据存储技术大数据存储技术是大数据处理的基础，主要包括分布式存储、云存储和对象存储等技术。
2.1 分布式存储技术分布式存储技术是一种将数据分布式存储在不同的节点上的技术。
通过将数据分散存储在不同的节点上，可以提高数据的可靠性和可用性。
其中，Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）是一种常见的分布式存储技术，它可以将数据分散存储在不同的节点上，实现数据的快速存储和检索。
2.2 云存储技术云存储技术是一种将数据存储在云平台上的技术，它可以让用户采用按需使用和按需支付的方式获取云存储空间。
目前，亚马逊云服务（Amazon Web Services，AWS）和微软云服务（Microsoft Azure）等是主流的云平台提供商，它们提供了可靠且高效的云存储服务。
2.3 对象存储技术对象存储技术是一种专门为存储大量非结构化数据而设计的技术。
与传统的文件系统不同，对象存储技术是将数据存储为二进制的对象，每个对象都有自己的唯一标识符。
目前，开源存储系统Ceph和商业存储系统Dell EMC Isilon是目前非常流行的对象存储技术。
3、大数据分析技术大数据分析技术是指利用大数据存储和处理技术，对海量的数据进行挖掘、分析和利用的技术。
大数据分析技术主要包括数据采集、数据清洗、数据挖掘、数据分析和数据可视化等环节。
3.1 数据采集技术数据采集技术是指从各种渠道收集数据的技术。
目前，人工智能、机器学习和自动化等技术已被广泛应用于数据采集中，可以有效地提高数据采集的效率和精度。
其中，底层采集技术包括爬虫、数据抓取、传感器等。
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大数据存储技术研究3013218099 软工二班张敬喆1.背景介绍大数据已成为当前社会各界关注的焦点。
从一般意义上讲，大数据是指无法在可容忍的时间内，用现有信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。
近年来，大数据的飙升主要来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。
据著名的国际数据公司(IDC)的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB=1021B)，其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB，1PB=1015B)。
然而，与大数据计算相关的基础研究，诸如大数据的感知与表示、组织与存储、计算架构与体系、模式发现与效应分析等，目前还没有成体系的理论成果。
对于大数据计算体系的研究，一方面，需要关注大数据如何存储，提供一种高效的数据存储平台；另一方面，为了应对快速并高效可靠地处理大数据的挑战，需要建立大数据的计算模式以及相关的优化机制。
2.相关工作为了应对数据处理的压力，过去十年间在数据处理技术领域有了很多的创新和发展。
除了面向高并发、短事务的OLTP内存数据库外（Altibase，Timesten），其他的技术创新和产品都是面向数据分析的，而且是大规模数据分析的，也可以说是大数据分析的。
在这些面向数据分析的创新和产品中，除了基于Hadoop环境下的各种NoSQL外，还有一类是基于Shared Nothing架构的面向结构化数据分析的新型数据库产品（可以叫做NewSQL），如：Greenplum（EMC收购），Vertica（HP 收购），Asterdata（TD 收购），以及南大通用在国内开发的GBase 8a MPP Cluster等。
目前可以看到的类似开源和商用产品达到几十个，而且还有新的产品不断涌出。
一个有趣的现象是这些新的数据库厂商多数都还没有10年历史，而且发展好的基本都被收购了。
收购这些新型数据库厂商的公司，比如EMC、HP，都希望通过收购新技术和产品进入大数据处理市场，是新的玩家。
SAP除了收购Sybase外，自己开发了一款叫HANA的新产品，这是一款基于内存、面向数据分析的内存数据库产品。
这类新的分析型数据库产品的共性主要是：架构基于大规模分布式计算（MPP）；硬件基于X86 PC 服务器；存储基于服务器自带的本地硬盘；操作系统主要是Linux;拥有极高的横向扩展能力（scale out）和内在的故障容错能力和数据高可用保障机制；能大大降低每TB数据的处理成本，为“大数据”处理提供技术和性价比支撑。
总的来看，数据处理技术进入了一个新的创新和发展高潮，机会很多。
这里的主要原因是一直沿用了30年的传统数据库技术遇到了技术瓶颈，而市场和用户的需求在推动着技术的创新，并为此创造了很多机会。
在大数据面前，越来越多的用户愿意尝试新技术和新产品，不那么保守了，因为大家开始清晰地看到传统技术的瓶颈，选择新的技术才有可能解决他们面临的新问题。
3.核心技术1.大数据重复数据删除技术在大数据时代，数据的体量和增长速度大大超过了以往，其中重复数据也在不断增大。
国际数据公司通过研究发现在数字世界中有近75％的数据是重复的，企业战略集团(Enterprise Strategy Group, ESG)指出在备份和归档存储系统中数据的冗余度超过90 ％。
因此，高效的重复数据删除技术(Cluster Deduplica-tion)成为缩减数据占用空间并降低成本的关键。
然而，由于这项技术是计算密集型和读写(I/O)密集型的技术，特别是重复删除运算相当消耗运算资源，要进行大量的读写处理，因此现有系统在存取性能方面还存在很多问题需要解决。
在大数据存储环境中，将集群重复数据删除技术有效地融入分布式集群存储架构中，可使存储系统在数据存储过程中对重复冗余数据进行在线去重，并在存储性能、存储效率以及去重率等方面得到优化。
2.具有重复数据删除功能的分布式存储架构通过设计并实现具有重复数据删除功能的分布式文件系统，可使其具备高去重率、高可扩展性、高吞吐率等特征。
分布式重复数据删除系统的架构包括客户端、元数据服务器和数据服务器三部分（见图1）。
客户端主要提供集群重复数据删除系统对外的交互接口，并在所提供的文件操作接口中实现基于重复数据删除的存储逻辑和对数据的预处理，如数据块的划分与“指纹”的提取。
元数据服务器实现了对元数据存储、集群的管理与维护，包括管理在数据存储过程中整个会话，保存与管理分布式文件系统中的元数据，管理和维护系统存储状况，指导数据路由并满足系统存储的负载均衡。
数据服务器主要负责数据去重引擎以及数据的存储和管理。
数据服务器通过网络与客户端进行通信，响应客户端的读写请求，通过网络与元数据服务器异步更新数据服务器的数据接收状况以及节点存储状况。
当接收到客户端的写请求时，数据服务器接收数据并在节点内进行冗余数据的去重。
网络通信模块可提供一种能够在客户端与分布式文件系统各节点间进行通信的有效机制，通过远程过程调用交换元数据和少量控制信息，通过流套接口(stream socket)网络传输大量的数据与指纹信息。
3.数据路由策略基于单节点内的局部去重，即在一个节点内对数据进行去重，确保存储环境中系统的整体性能和存储带宽。
需要强调的是，数据的存储位置是关键，原因在于数据路由位置直接影响数据的去重率；根据数据的相似性以及数据局部性的相关理论，基于超块的高效局部相似路由算法可确保全局数据去重的可靠性。
在数据路由粒度方面，超块(SuperBlock)是对上传数据通过分块算法，如可变分块(Content-Defined Chunk-ing，CDC)、固定分块(Fixed-Sized Partition，FSP)，进行分块后（见图2），由连续的几个小分块拼接成大的局部块。
文件由连续的超块组成，并将超块作为数据路由的单位，发送到选定的节点中进行节点内的冗余数据去重。
在数据去重方面，数据相似是指节点中已有超块与新来的超块之间的相似度，Jaccard距离可用于衡量两个超块的相似度。
通过有状态的局部相似路由算法，实现数据的路由。
4.大数据编码优化技术基于纠删码的数据冗余技术是不同于多副本技术的另外一种容灾策略，其基本思想是：通过纠删码算法对k个原始数据块进行数据编码，得到m个纠删码块，并将这k + m个数据块存到不同的数据存储节点中，以此建立容灾机制。
当k + m个元素中任意的不多于m个元素出错（包括数据和冗余出错）时，均可通过对应的重构算法恢复出原来的k块数据。
这种方法具有冗余度低、磁盘利用率高等特点。
相较于多副本策略，在大数据存储平台中利用纠删码建立容灾机制，对存储空间和网络带宽的需求有所降低，但是由于引进了纠删码计算，因此对纠删码编码的计算速度提出了要求。
最有效的办法就是减少纠删码计算过程的异或次数。
目前的调度算法都是启发式的，如CSHR、UBER-CSHR、X-Sets等。
用这些算法对一个柯西矩阵求取调度时，各自得到的调度都无法保证是所有调度方法中最优的，并且柯西矩阵配置参数(k, m, w)通过组合会得到个柯西矩阵，究竟哪一个矩阵会产生较好的调度，目前为止尚无规律可循。
针对该问题，为了提高数据编码效率，我们提出了关于纠删码求取调度组合的选择框架思想。
该框架基于现有技术提供了一种高效的数据编码方案——优化调度方案。
此方案能为柯西矩阵配置参数(k, m, w)选择出具有高编码效率的柯西矩阵和相应的调度，以用于大数据存储的数据编码。
该选择框架（见图3）包括如下三部分。
1. 首先准备柯西矩阵。
根据多种生成柯西矩阵的算法生成柯西矩阵集合{M0, M1, ⋯⋯, Mt-1}。
考虑到更新性能（柯西矩阵中“1”的个数越少越好），尽量选择“1”个数较少的柯西矩阵。
2. 对第1步准备好的柯西矩阵求取调度组合。
对每个柯西矩阵运行多种求取调度组合的启发式算法之后，得出各自最好的柯西矩阵和调度组合(M, S)，具体结果为{(M0, S0), (M1,S1),⋯, (Mt-1, St-1)}。
3. 从第2步的结果中，选出所有调度组合中异或操作次数最少的，得到能使编码性能最高的柯西矩阵和调度组合(Mbest,Sbest)。
整体的选择框架描述如图4所示。
4.实验实验要求：A.MySQL数据库操作Student学生表1.根据上面给出的表格,利用MySQL设计出student学生表格;a)设计完后,用select语句输出所有的相关信息,并给出截图;b)查询zhangsan的Computer成绩,并给出截图;c)修改lisi的Math成绩,改为95.给出截图.2.详细过程在数据库test中创建表grade，Name,English,Math,Computer分别为表的四个字段，其中Name为主键。
mySql语句：create table grade (Name varchar(100) not null,English int not null,Math int not null,Computer int not null,primary key (Name));截图：b) 插入数据并查看数据表内容mySql语句：insert into gradevalues(\;zhangsan\;,69,86,77),(\;lisi\;,55,100,88); 截图：mySql语句：select * from grade;截图：c) 查询zhangsan的Computer成绩mySql语句：select Computer from grade where Name="zhangsan"; 截图：d) 修改lisi的Math成绩,改为95mySql语句：update grade set Math="95" where Name="lisi"; 截图：B.HBase数据库操作Student学生表1.根据上面给出的表格，用Hbase Shell模式设计student学生表格。
a)设计完后，用scan指令浏览表的相关信息，给出截图。
b)查询zhangsan的Computer成绩,给出截图。
c)修改lisi的Math成绩，改为95,给出截图。
2. 详细过程a) 创建数据表Student表有两个列族：name, score。
Score 列族有三个列：English,Math, Computer。
DDL语句：create \\;student\\;,\\;name\\;,\\;score\\;截图：b) 插入数据并查看数据表内容DML语句：插入：put \\;student\\;,\\;zhangsan\\;,\\;score:English\\;,\\;69\\;put \\;student\\;,\\;zhangsan\\;,\\;score:Math\\;,\\;86\\;put \\;student\\;,\\;zhangsan\\;,\\;score:Computer\\;,\\;77\\;put \\;student\\;,\\;lisi\\;,\\;score:Computer\\;,\\;88\\;put \\;student\\;,\\;lisi\\;,\\;score:Math\\;,\\;100\\;put \\;student\\;,\\;lisi\\;,\\;score:English\\;,\\;55\\;scan \\;student\\;截图：c) 查询zhangsan 的Computer成绩,DDL语句：get \\;student\\;,\\;zhangsan\\;,\\;score:Computer\\; 截图：d) 修改lisi的Math成绩，改为95DDL语句：put \\;student\\;,\\;lisi\\;,\\;score:Math\\;,\\;95\\; 截图：C.MongoDB数据库操作Student文档如下:{“name”: “zhangsan”,“score”: {“English”: 69,“Math”: 86,“Computer”: 77}}{“name”: “lisi”,“score”: {“English”: 55,“Math”: 100,“Computer”: 88}}1.根据上面给出的文档,用Mongo shell设计出student集合.a)设计完后,用find()方法输出两个学生的信息,给出截图;b) 用find函数查询zhangsan的所有成绩(只显示score列),给出截图。