介绍一种处理动力学数据的新方法_张恒

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介绍一种处理动力学数据的新方法_张恒

第24卷 第6期大学化学2009年12月

自学之友

介绍一种处理动力学数据的新方法

张恒 汪存信

(武汉大学化学与分子科学学院 湖北武汉430072)

摘要 介绍一种处理动力学数据的新方法 反应进程动力学分析法(R eacti on P rogress K i

netic A nalysis)。该方法通过反应速率除以一个反应物的浓度对另外一个反应物的浓度作图,结合不同超额浓度和相同超额浓度的3个实验,得到反应级数以及催化剂稳定性等信息。

在表观动力学研究中,确定反应级数是一个很重要的环节。从反应级数可以得到动力学方程、推测反应机理、分析反应历程,有助于对反应的深入研究。一般教科书上介绍的确定反应级数的方法有:积分法(尝试法)、微分法、半衰期法、孤立法等[1]。当反应级数是简单整数时,积分法比较方便,缺点是对于非整数级数的反应相当麻烦,并且当实验浓度范围不够大时,常难以区分反应的级数。对于微分法,结果的准确性直接取决于由微分得到的反应速率的准确性,而这一点往往会引入较大误差。对于半衰期法,只有一种反应物时比较简单,当反应物多于一种并且相互间浓度关系不确定时就变得比较复杂了。而孤立法或通过逐步让各反应物大大过量,或认为在反应初始状态各反应物浓度基本不变,测定初始反应速率,然后结合微分法求出反应级数,这种方法往往工作量较大。在这些方法中,有些虽然只需要较少的实验数据,但可能得不到准确的结果;有些虽然可以得到准确的结果,但实验的工作量往往较大。

最近,英国帝国理工学院的B lack m ond教授提出了一种处理动力学数据的新方法 反应进程动力学分析法(Reacti o n Prog ress K i n etic Ana l y sis)[2 3]。这种方法只需要较少的接近真实实验条件的实验,而不需要大大过量的实验就可以得到反应级数,此外还可以提供有关催化剂激活和失活,产物抑制等信息。使用反应动力学分析法必须具备的条件是: 能够连续提供准确数据的原位实验方法; 处理实验数据的计算机软件。

以式(1)所示的两底物反应为例,反应进程动力学分析法的基本思路是考虑到物料守恒,反应物A每消耗一个分子,反应物B必然也消耗一个分子,也就是在反应过程中任一时刻,必然满足式(2)。

A+B C(1) [B]0-[B]=[A]0-[A](2) 因此,可以如式(3)所示定义一个超额浓度[e]。超额浓度[e]可以大,也可以小,可以为正,也可以为负。当采用假级数的反应条件时,[e] [A]。而在真实的反应条件下,[e]往往都是一个比较小的值。

[e]=[B]0-[A]0(3) 超额浓度[e]是反应进程动力学分析法中一个十分重要的概念,通过设计有相同超额浓

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度和不同超额浓度两类,共3个实验,可以得到各个反应物的级数,以及是否存在产物抑制,催化剂是否有激活或失活等信息。下面以式(1)所示的反应为例具体说明。

1 不同超额浓度[e]的实验

r=k[A][B](4) 式中,r为反应速率。假设式(1)所示的反应对反应物A和B均为一级,则反应的速率方程可用式(4)表示。如图1(a)所示,由于反应物A和B的浓度在反应过程中均不断减小,以r 对[A]作图得到的是一条曲线,直接从图1(a)中获取动力学参数就比较困难。对式(4)进行简单变形,得到式(5),再以r/[B]对[A]作图,显然就可以得到一个直线关系,如图1(b)所示。直线关系说明这个反应对反应物A是一级的,直线的斜率就是反应的速率常数k。

图1 式(1)所示的反应在不同超额浓度时(表1中实验1和2)的反应关系图

(a)r对[A]的关系图;(b)r/[B]对[A]的关系图。

r

=k[A](5)

[B]

此外,对于如表1中的有不同超额浓度的实验1和2,如图1(b)所示,以r/[B]对[A]作图,得到的直线重合。这一点表明r/[B]与[B]无关,说明这个反应对反应物B也是一级的。 从以上的分析可以看出:只需要两个不同超额浓度的实验,以r/[B]对[A]作图,如果得到的两条曲线重合,则表明这个反应对反应物B是一级的,如果得到的曲线是直线,则还可得出这个反应对反应物A也是一级的。

表1 不同超额浓度和相同超额浓度的实验设计

[A]/(m ol L-1)[B]/(m ol L-1)[e]/(m ol L-1)[C]/(mo l L-1)

实验10.20.40.20

实验20.20.60.40

实验30.40.60.20实验3中A转化率为50%时0.20.40.20.2

2 相同超额浓度[e]的实验

在动力学研究中,经常会碰到产物对反应有抑制,催化剂在反应中存在激活或失活(即催化剂有效浓度在反应中发生变化)的现象,这些现象会使反应的动力学行为复杂化。为使问66

题简化,通常采用初始速率法,但如果反应存在诱导期,初始速率法就较难处理了。在反应进程动力学分析法中,通过比较两个有相同超额浓度的实验,即可判断是否存在这些效应。

假设只考虑是否存在催化剂失活的问题,从图2(a)可以看出,当没有催化剂失活时,相同超额浓度的两个实验的r对[A]的关系图重合,而存在催化剂失活时,则不重合。这个结论从表1中很容易理解,因为实验1实际上相当于当实验3中A的转化率达到50%时开始反应,如果没有催化剂失活的因素,实验1和3的r对[A]的关系图当然要重合。显然,对于是否存在催化剂的激活及产物抑制等现象,也可以通过相同超额浓度的实验检验。

图2 式(1)所示的反应在相同超额浓度时(表1中实验1和3)的反应关系图

(a)不存在催化剂失活时,r对[A]的关系图;(b)存在催化剂失活时,r对[A]的关系图。

从以上讨论中可以看出,反应进程动力学分析法本质上是一种微分法,以通过反应速率除以一个反应物的浓度得到的归一化速率(nor m alized rate)对另外一个反应物的浓度作图,结合不同超额浓度和相同超额浓度的3个实验,得到反应级数、速率常数以及催化剂稳定性等信息。这种方法的可行性直接取决于实验的监测手段。只能提供较少数据点的离线方法由于较难提供准确的反应速率信息,显然不适合与反应进程动力学分析法结合;只有能够提供大量准确数据的原位在线的测量手段才能与反应进程动力学分析法匹配。快速发展的现代仪器技术所提供的波谱(红外、紫外、核磁、拉曼等)、量热等仪器正好可以满足这个要求。此外,由于原位测量仪器将产生大量的实验数据,对实验数据的处理显然不可能手工完成,而现在Orig i n和Exce l等数据处理软件的大规模普及为有效应用反应进程动力学分析法提供了基础。

从形式上来说,反应进程动力学分析法是一种图形化方法。图形化方法由于具有直观的优点在处理动力学数据中得到广泛应用,例如发表于美国化学会志上的Linear w eaver Burk双倒数作图的论文成为该杂志创刊100多年来被引用次数最多的文献[4]。图形化方法、较少的实验次数、接近真实反应的浓度条件、简单的数据处理、丰富的结论信息,所有这些因素使反应进程动力学分析法非常适用于对于动力学通常不是很擅长的有机化学家。而反应进程动力学分析法所提供的表观动力学数据也为有机化学家研究反应机理提供了重要线索。

参 考 文 献

[1] 林智信,安从俊,刘义,等.物理化学.武汉:武汉大学出版社,2003

[2] B l ackm ond D G.Ange w Ch e m In tEd,2005,44:4302

[3] M athe w J S.M arti n K,H iros h i I,et a l.J Org Ch e m,2006,71:4711

[4] Ron D.Che m E ng N e w s,2003,81(24):27

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大数据处理常用技术简介

大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具,它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin,该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务,它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,简化分布式应用协调及其管理的难度,提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法,解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发,用于储存简单格式数据,集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统,设计用于支持数据密集型,大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具,将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具,支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统,它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP(Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

大数据应用技术课程介绍

大数据应用技术网络课程 1课程目标 通过讲解几种主流大数据产品和技术的特性、实现原理和应用方向,并组织实习项目,使学员了解并初步掌握目前流行的大数据主流技术(采集、存储、挖掘等),了解其特点以及使用的场景,具备一定的大数据系统架构能力,并能自行开展简单的大数据应用开发。 2课程内容 本次课程讲解的大数据产品和技术包括:hadoop、storm、flume等,其中以hadoop为主要培训内容。 3培训课程列表 1.hadoop生态系统 (1)HDFS (2课时) (2)MapReduce2 (2课时) (3)Hive (1课时) (4)HBase (2课时) (5)Sqoop (1课时) (6)Impala (1课时) (7)Spark (4课时) 2.Storm流计算(2课时) 3.Flume分布式数据处理(2课时) 4.Redis内存数据库(1课时) 5.ZooKeeper (1课时) 4培训方式 学员以观看录像、视频会议等方式进行学习,搭建集中环境供大家实习,并设置作业和答疑环节。每周视频课程约2个课时,作业和实习时间约需2-3小时,课程持续10周左右。

5课程内容简介 大数据技术在近两年发展迅速,从之前的格网计算、MPP逐步发展到现在,大数据技术发展为3个主要技术领域:大数据存储、离线大数据分析、在线大数据处理,在各自领域内,涌现出很多流行的产品和框架。 大数据存储 HDFS、HBase 离线大数据分析 MapReduce、Hive 在线大数据处理 Impala、Storm(流处理)、Spark、Redis(内存数据库)、HBase 数据采集 Flume等 辅助工具 Zookeeper等 5.1Hadoop 1)HDFS 介绍: Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同 时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的 系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大 规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统 数据的目的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。 培训内容: HDFS设计的思路 HDFS的模块组成(NameNode、DataNode) HADOOP Core的安装 HDFS参数含义及配置 HDFS文件访问方式 培训目标: 使学员掌握HDFS这个HADOOP基础套件的原理、安装方式、配置方法等2)MAPREDUCE 介绍: MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会

药物的体内动力学过程分析

药物的体内动力学过程 第一节药动学基本概念、参数及其临床意义 一、房室模型 房室是一个假设的结构,在临床上它并不代表特定的解剖部位。 如体内某些部位中药物与血液建立动态平衡的速率相近,则这些部位可以划为一个房室。 给药后,同一房室中各个部位的药物浓度变化速率相近,但药物浓度可以不等。 单室模型:当药物进入体循环后,能迅速向体内各组织器官分布,并很快在血液与各组织脏器之间达到动态平衡的都属于这种模型。 单室模型并不意味着身体各组织药物浓度都一样,但机体各组织药物水平能随血浆药物浓度的变化平行地发生变化。 双室模型假设身体由两部分组成,即药物分布速率比较大的中央室与分布较慢的周边室。 二、药动学参数 1.速率常数 药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程大多属于一级速率过程,即过程的速度与浓度成正比。速率常数的单位是时间的倒数,如min-1或h-1。 药物从体内消除的途径有肝脏代谢、经肾脏排泄和胆汁排泄等。药物消除速率常数是代谢速率常数k b、排泄速率常数k e及胆汁排泄速率常数k bi之和: k=k b+k e+k bi+…(9-1) 但在临床上,一些药物存在主动转运或载体转运,当药物浓度大到一定程度后,载体被饱和,药物的转运速度与浓度无关,速度保持恒定,此时为零级速度过程。 2.生物半衰期 生物半衰期指药物在体内的量或血药浓度降低一半所需要的时间,常以t1/2表示,单位取“时间”。t1/2是药物的特征参数,不因药物剂型、给药途径或剂量而改变。 但消除过程具零级动力学的药物,其生物半衰期随剂量的增加而增加。 3.表观分布容积 表观分布容积是体内药量与血药浓度间相互关系的一个比例常数,用“V”表示。它可以设想为体内的药物按血浆浓度分布时,所需要体液的理论容积。 V=X/C (9-2) 式中,X为体内药物量,V是表观分布容积,C是血药浓度。 V是药物的特征参数,对于具体药物来说,V是个确定的值,其值的大小能够表示出该药物的分布特性。从临床角度考虑,分布容积大提示分布广或者组织摄取量多。一般水溶性或极性大的药物,不易进入细胞内或脂肪组织中,血药浓度较高,表观分布容积较小;亲脂性药物在血液中浓度较低,表观分布容积通常较大,往往超过体液总体积。在多数情况下表观分布容积不涉及真正的容积。 4.清除率 临床上主要体现药物消除的快慢,计算公式为 Cl=kV (9-3) Cl具有加和性,多数药物以肝的生物转化和肾的排泄两种途径从体内消除,因而药物的Cl等于肝清除率Clh与肾清除率Clr之和: Cl=Clh+Clr (9-4)

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本:1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台,主要功能是多种数据库及文件数据;访问;采集;解析,清洗,ETL,同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台,应用于大数据的可视化和互动操作。 为此,根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理,包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次,主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析,清洗,整合、ETL,同时编写模型支持后台统计分析算法,提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次,在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发,采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠,性能高,满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析,实现高可信和高可用。

大数据处理技术的特点

1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。

6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。

药代动力学代表计算题

计算题(Calculation questions ) 1.某患者单次静脉注射某单室模型药物2g ,测得不同时间的血药浓度结果如下: 时间(h) 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 8.0 10.0 血药浓度(mg/ml) 0.28 0.24 0.21 0.18 0.16 0.14 0.1 0.08 求k ,Cl ,T 1/2,C 0,V ,AUC 和14h 的血药浓度。 【解】对于单室模型药物静脉注射 k t 0e C C -=,t 303 .2k C log C log 0 -= log C 对t 作直线回归(注:以下各题直线回归均使用计算器或计算机处理),得: a = 0.4954, b = -0.0610,|r | = 0.999(说明相关性很好) 将a 、b 代入公式0C log 303 .2kt C log +-= 得回归方程: 4954.0t 061.0C log --= ① 1h 1405.0)061.0(303.2b 303.2k -=-?-=?-= ② h 9323.41405 .0693.0k 693.0T 2/1== = ③ mg/ml 3196.0)4954.0(log C 1 0=-=- ④ 6.258L ml)(62583196 .02000C X V 0 0=== = ⑤ L/h 8792.0258.61405.0kV Cl =?== ⑥ )(mg/ml h 2747.21405 .03196.0k C AUC 00 ?== = ∞ ⑦ 3495.14954.014061.0C log -=-?-= g/ml 44.7mg/ml)(0477.0C μ== 即14h 的血药浓度为g/ml 44.7μ。 2.某患者单次静脉注射某药1000mg ,定期测得尿药量如下: 时间(h) 1 2 3 6 12 24 36 48 60 72 每次尿药量 (mg) 4.02 3.75 3.49 9.15 13.47 14.75 6.42 2.79 1.22 0.52 设此药属一室模型,表观分布容积30L ,用速度法求k ,T 1/2,k e ,Cl r ,并求出80h 的累积药量。 【解】单室模型静脉注射尿药数据符合方程0e c u X k log 303 .2kt t X log +- =??, t X log u ??对c t 作图应为一直线。根据所给数据列表如下: t (h) 1 2 3 6 12 t ? 1 1 1 3 6

西药药一习题第九章药物的体内动力学过程

第九章药物的体内动力学过程 一、最佳选择题 1、最简单的药动学模型是 A、单室模型 B、双室模型 C、三室模型 D、多室模型 E、以上都不是 2、药物的半衰期主要用于衡量药物的 A、吸收的速度 B、消除的速度 C、分布的速度 D、给药的途径 E、药物的溶解度 3、药物的表观分布容积越大则该药 A、起效越快 B、组织摄取越少 C、起效越慢 D、组织摄取越多 E、代谢越快 4、尿排泄速度与时间的关系为 A、 B、 C、 D、 E、

5、某药物单室模型静脉注射经4个半衰期后,其体内药量为原来的 A、1/2 B、1/4 C、1/8 D、1/16 E、1/32 6、某一单室模型药物的消除速度常数为0.3465h-1,分布容积为5L,静脉注射给药200mg,经过2小时后,(已知e-0.693=0.5)体内血药浓度是多少 A、40μg/ml B、30μg/ml C、20μg/ml D、15μg/ml E、10μg/ml 7、单室模型静脉滴注和静脉注射联合用药,首剂量(负荷剂量)的计算公式 A、 B、 C、 D、 E、 8、经过6.64个半衰期药物的衰减量 A、50% B、75% C、90% D、99% E、100% 9、单室模型药物恒速静脉滴注给药,达稳态浓度75%所需要的滴注给药时间为 A、1个半衰期 B、2个半衰期 C、3个半衰期 D、4个半衰期 E、5个半衰期 10、单室模型血管外给药中与X0成正比的是 A、t max B、C max

C、k a D、k E、F 11、单室模型血管外给药中的吸收速率常数的计算可采用 A、残数法 B、对数法 C、速度法 D、统计矩法 E、以上都不是 12、下列哪项符合多剂量静脉注射的药物动力学规律 A、平均稳态血药浓度是(C ss)max与(C ss)min的算术平均值 B、平均稳态血药浓度是(C ss)max与(C ss)min的几何平均值 C、达稳态时的AUC0-T大于单剂量给药的AUC0-∞ D、多剂量函数与给药剂量有关 E、理想的平均稳态血药浓度一般是通过调整给药剂量X0及给药时间τ来获得的 13、静脉注射某药,X0=60mg,若初始血药浓度为15μg/ml,其表观分布容积V为 A、20L B、4ml C、30L D、4L E、15L 14、同一药物分别制成以下各剂型,MRT最大的是 A、片剂 B、颗粒剂 C、散剂 D、溶液剂 E、注射剂 15、代表了药物在体内滞留的变异程度的是 A、零阶矩 B、一阶矩 C、二阶矩 D、三阶矩 E、四阶矩 16、治疗药物监测的临床意义不包括 A、指导临床合理用药 B、改变药物疗效 C、确定合并用药的原则 D、药物过量中毒的诊断 E、作为医疗差错或事故的鉴定依据

大数据处理框架选型分析

大数据处理框架选型分析

前言 说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解,但由于输入数据量很大,单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算,并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题,Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算,并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发,论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作,得到一批中间key/value对,然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。 事实上,与很多人理解不同的是,MapReduce对大数据计算的最大贡献,其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想(正如上文提到的,Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了),而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解:它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制,至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前,想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机,而现在只需要添加计算节点。 话说当年的Google有三宝:MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好,寻常百姓想用却用不上,原因很简单:它们都不开源。于是Hadoop应运而生,初代Hadoop的MapReduce和

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCERAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

2数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等. 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现. 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计; 传统得数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

大数据平台架构~巨衫

1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球,成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前,大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段,数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据,我们可以获知事物背后的原因,优化生产/生活方式,预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设,省地税已经积累了丰富的数据资源,为下一步的优化业务、提升管理水平,奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势,大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“,说明税务数据和业务分析,需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”,说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示:

(此图要修改,北明) 数据源层:包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据; 数据接口层:是原始数据进入大数据库的入口,针对不同类型的数据,需要有针对性地开发接口,进行数据的缓冲、预处理等操作; 平台架构层:基于大数据系统存储各类数据,进行处理?; 分析工具层:提供各种数据分析工具,例如:建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具; 业务应用层:根据应用领域和业务需求,建立分析模型,使用分析工具,发现获知事物背后的原因,预知未来的发展趋势,提出优化业务的方法。例如,寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求,我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。

第九章药物的体内动力学过程

第九章药物的体内动力学过程 1.药动学参数及其临床意义:房室模型、药动学参数 2.房室模型:单室模型、双室模型、多剂量给药、非线性动力学 3.非房室模型:统计矩及矩量法 4.给药方案设计与个体化给药:给药方案设计、个体化给药、治疗药物监测 5.生物利用度:生物利用度的临床应用、生物利用度的研究方法及生物等效性 药动学基本参数 >>速率常数(h-1、min-1)——速度与浓度的关系,体内过程快慢 吸收:k a尿排泄:k e 消除(代谢+排泄)k=k b+k bi+k e + …… >>生物半衰期(t1/2)——消除快慢t1/2 =0.693/k >>表观分布容积(V)——亲脂性药物分布广、组织摄取量多 >>清除率(Cl,体积/时间)——消除快慢 Cl=kV 某药物按一级速率过程消除,消除速率常数k=0.095h-1,则该药物消除半衰期t1/2约为 A.8.0h B.7.3h C.5.5h D.4.0h E.3.7h 静脉注射某药,X0=60mg,若初始血药浓度为15μg/ml,其表观分布容积V是 A.0.25L B.2.5L C.4L D.15L E.40L 房室模型 1

药物转运(吸收、分布、排泄)的速度过程 药学动力学首要问题——浓度对反应速度的影响>>一级 速度与药量或血药浓度成正比>>零级 速度恒定,与血药浓度无关(恒速静滴、控释) >>受酶活力限制(Michaelis-Menten型、米氏方程) 药物浓度高出现酶活力饱和 稳态血药浓度(坪浓度、C SS) 静滴时,血药浓度趋近于一个恒定水平,体内药物的消除速度等于药物的输入速度。 达稳态血药浓度的分数(达坪分数、f ss) f ss:t时间体内血药浓度与达稳态血药浓度之比值 n=-3.32lg(1-f ss) n为半衰期的个数n=1 →50% n=3.32 →90% n=6.64 →99% n=10 →99.9% 静滴负荷剂量: X0=C SS V 2

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业,大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合,并引入企业真实项目演练,依托产学界的雄厚师资,旨在培养适应新形势,具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来,互联网行业发展风起云涌,而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前,人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别,数据将逐渐成为重要的生产因素,人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代,专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下,大数据从业人员的两个主要趋势是:1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长;2、大数据人才供不应求。 图示说明:2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送,但互联网发展一日千里,大数据技术、手段日新月异,企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注,政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向,也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解,慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业,其率先联合各大高校最早开设了互联网营销,这也是它们的优势专业,后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向,在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与,所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究,共享一些主要特色给大家参考: 1.培养模式 采用校企联合模式,校企双方(即慧科教育集团和合作校方)发挥各自优势,在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下,植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究,现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力,学生在完成每个学期的理论学习后,至少有两个企业项目实战跟进,让学生在项目中应用各类大数据技术,训练大数据思路和实践步骤,做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

药物动力学

第十六章 药物动力学 第一节 概述 一、药物动力学研究的内容 药物动力学是研究药物体内药量随时间变化规律的科学。它采用动力学的基本原理和数学的处理方法,结合机体的具体情况,推测体内药量(或浓度)与时间的关系,并求算相应的药物动力学参数,定量地描述药物在体内的变化规律。 二、血药浓度与药理作用 在药物动力学的研究中,常在给药后按不同时间间隔采血作药物浓度测定,以了解体内药物动力学规律性。也可测定尿液或唾液中的药物浓度来研究药物动力学规律的(当然也可以在给药后测定尿液或唾液中的药物浓度来研究药物动力学规律)。因为大多数药物的血药浓度与药理效应间呈平行关系。相同的血药浓度在不同的科属动物中得出的药理反应极为相似。所以研究血药浓度的变化规律对了解药理作用强度的变化极为重要,这是药物动力学研究的中心问题。 三、基本概念 (一)隔室模型 药物的体内过程一般包括吸收、分布、代谢(生物转化)和排泄过程。为了定量地研究药物通过上述过程的变化,首先要建立起研究的模型。用数学模拟药物在体内吸收、分布、代谢和排泄的速度过程而建立起来的数学模型,称为药物动力学模型。 隔室模型是最常用的药物动力学模型。由于药物的体内过程十分复杂,要定量地研究其体内过程是十分困难的。故为了方便起见,常把机体划分成由一个,两个或两个以上的小单元构成的体系,然后研究一个单元内,两个或三个单元之间的药物转运过程。在药物动力学中把这些小单元称为隔室(亦称房室),药物在体内的转运可看成是隔室间转运,这种理论称为隔室模型理论。 在药物动力学研究中,为了简化处理过程,常将那些分布转运速度相近的组织和器官划归为一个室。当然,这种划分也是相对的,还要取决于药物本身的性质,如其油/水分配系数,与各组织的亲的力等。例如对于一个易透过血脑屏障的脂溶性药物,脑属于中央室,而对于一个极性较大的药物,脑则是周边室。 1.单隔室模型 单隔室模型是把机体视为由一个单元组成,即药物进入体循环后,迅速地分布于可分布到的组织,器官和体液中,并立即

药学专业知识--第09章 药物的体内动力学过程

第九章药物的体内动力学过程专题四药动学考点专题 药动学重要考点 1.药动学常用参数 2.房室模型 3.房室模型的9个公式 4.达坪分数 5.非线性药动学特征 6.统计矩 7.给药方案设计 8.治疗药物监测 9.生物利用度 10.生物等效性 11.计算问题 ①t1/2 ②k ③V ④f SS ⑤X0 ⑥k0 ⑦BA 考点1——药动学常用参数 药动学参数计算含义 速率常数k(h-1、min-1)吸收:k a尿排泄: k e 消除k=k b+k bi+k e +… 速度与浓度的关系,体内过程快慢 生物半衰期(t1/2)t1/2 =0.693/k 消除快慢——线性不因剂型、途径、剂量而改变,半衰期短需频繁给药 表观分布容积(V)V=X/C 表示分布特性——亲脂性药物,血液中浓度低,组织摄取多,分布广 清除率Cl=kV 消除快慢,具有加和性考点2——房室模型

考点3——房室模型的9个公式QIAN: 单剂静注是基础,e变对数找lg 静滴速度找k0,稳态浓度双S 血管外需吸收,参数F是关键 双室模型AB杂,中央消除下标10 多剂量需重复,间隔给药找τ值 #公式1、2: 单剂量静注 QIAN:单剂静注是基础,e变对数找lg #公式3、4: 单剂量-静滴 k0-滴注速度 稳态血药浓度(坪浓度、C SS)

QIAN:静滴速度找k0,稳态浓度双S #公式5: 单剂量-血管外 F:吸收系数 吸收量占给药剂量的分数 QIAN:血管外需吸收,参数F是关键 #公式6、7:双室模型 QIAN:双室模型AB杂,中央消除下标10 #公式8、9:多剂量给药(重复给药) 单室-静注 单室-血管外

药物的体内动力学过程

药物的体内动力学过程 药物动力学 A:制剂生物利用度常用的评价指标是 A.C max、t max和lgC B.C max、t max和C ss C.C max、t max和V d D.C max、t max和K E.C max、t max和AUC 『正确答案』E A:同一种药物制成ABC三种制剂,同等制剂下三种制剂的血药浓度如图,鉴于A、B、C三种制剂药动学特征分析,正确的是 A.制剂A吸收快、消除快、不易蓄积,临床使用安全 B.制剂B血药峰浓度低于A,临床疗效差 C.制剂B具有持续有效血药浓度,效果好 D.制剂C具有较大AUC,临床疗效好 E.制剂C消除半衰期长,临床使用安全有效

『正确答案』C A:已知某药物口服给药存在显著的肝脏首过代谢作用,改用肌肉注射,药物的药动学特征变化是 A.t1/2增加,生物利用度减少 B.t1/2不变,生物利用度减少 C.t1/2不变,生物利用度增加 D.t1/2减少,生物利用度减少 E.t1/2和生物利用度均不变 『正确答案』C A:地高辛的表观分布容积为500L,远大于人体体液容积,原因可能是 A.药物全部分布在血液 B.药物全部与血浆蛋白结合 C.大部分与血浆蛋白结合,与组织蛋白结合少 D.大部分与组织蛋白结合,药物主要分布在组织 E.药物在组织和血浆分布 『正确答案』D X:用于评价药物等效性的药物动力学参数有 A.生物半衰期(t1/2 ) B.清除率(Cl) C.血药峰浓度(C max) D.表观分布容积(V) E.血药浓度-时间曲线下的面积(AUC) 『正确答案』CE X:关于药动力学参数说法,正确的是 A.消除速率常数越大,药物体内的消除越快 B.生物半衰期短的药物,从体内消除较快 C.符合线性动力学特征的药物,静脉注射时,不同剂量下生物半衰期相同 D.水溶性或者极性大的药物,溶解度好,因此血药浓度高,表现分布容积大 E.消除率是指单位时间内从体内消除的含药血浆体积 『正确答案』ABCE A.Cl B.k a C.k D.AUC E.t max 1.表示药物血药浓度-时间曲线下面积的符号是 2.清除率 3.吸收速度常数 4.达峰时间

大数据处理技术参考架构

大数据处理技术参考 架构 二〇一五年十二月

目录

1.背景 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。 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。

(精)药学专业知识一讲义:药物的体内动力学过程

药学专业知识一讲义:药物的体内动力学过程专题四药动学考点专题 药动学重要考点 1.药动学常用参数 2.房室模型 3.房室模型的9个公式 4.达坪分数 5.非线性药动学特征 6.统计矩 7.给药方案设计 8.治疗药物监测 9.生物利用度 10.生物等效性 11.计算问题 ①t1/2 ②k ③V ④f SS ⑤X0 ⑥k0 ⑦BA 考点1——药动学常用参数

考点2——房室模型 考点3——房室模型的9个公式QIAN: 单剂静注是基础,e变对数找lg 静滴速度找k0,稳态浓度双S 血管外需吸收,参数F是关键 双室模型AB杂,中央消除下标10 多剂量需重复,间隔给药找τ值 #公式1、2: 单剂量静注 QIAN:单剂静注是基础,e变对数找lg #公式3、4: 单剂量-静滴

k0-滴注速度 稳态血药浓度(坪浓度、C SS) QIAN:静滴速度找k0,稳态浓度双S #公式5: 单剂量-血管外 F:吸收系数 吸收量占给药剂量的分数 QIAN:血管外需吸收,参数F是关键 #公式6、7:双室模型 QIAN:双室模型AB杂,中央消除下标10 #公式8、9:多剂量给药(重复给药)

单室-静注 单室-血管外 QIAN:多剂量需重复,间隔给药找τ值 考点4——达坪分数、f ss f ss:t时间体内血药浓度与达稳态血药浓度之比值n=-3.32lg(1-f ss) n为半衰期的个数 n=1 →50% n=3.32 →90% n=6.64 →99% n=10 →99.9% 静滴负荷剂量 X0=C SS V 考点5——非线性药动学特征

考点6——统计矩 原理:药物输入机体后,其体内的转运是一个随机过程,具有概率性,C-T曲线可以看成是统计分布曲线 考点7——给药方案设计 ①给药间隔τ=t1/2,5-7个t1/2达稳态,首剂加倍 ②生物半衰期短、治疗指数小:静滴 ③个体化方法:比例法、一点法、重复一点法 ④肾功减退患者 药物主要经肾排泄时,肾清除率Clr与肌酐清除率Cl cr成正比,根据患者肾功,预测Cl、k,调整剂量或τ 考点8——治疗药物监测(TDM) ①特殊药物指征

执业药师考试药学专业知识一第09章药物的体内动力学过程(讲义)练习题

第九章药物的体内动力学过程 药动学——药剂学部分最后一章! 学习要点: 1.药动学基本参数及其临床意义 2.房室模型:单室模型、双室模型、多剂量给药 3.房室模型:非线性动力学 4.非房室模型:统计矩及矩量法 5.给药方案设计 6.个体化给药 7.治疗药物监测 8.生物利用度 9.生物等效性 药物动力学(药物代谢动力学、药代动力学) ——研究药物在体内的动态变化规律 需要搞懂药动学的三大人群 新药研发 临床试验 临床药师 一、药动学基本参数 1、药物转运的速度过程 ①一级速度过程 速度与药量或血药浓度成正比。 ②零级速度过程 速度恒定,与血药浓度无关(恒速静滴、控释)。 ③受酶活力限制的速度过程(Michaelis-Menten型、米氏方程) 药物浓度高出现酶活力饱和。 ——浓度对反应速度的影响! A:地高辛的表观分布容积为500L,远大于人体体液容积,原因可能是 A.药物全部分布在血液 B.药物全部与血浆蛋白结合 C.大部分与血浆蛋白结合,与组织蛋白结合少

D.大部分与组织蛋白结合,药物主要分布在组织 E.药物在组织和血浆分布 『正确答案』D 『答案解析』表观分布容积大,说明血液中浓度小,药物主要分布在组织。 A:关于药动力学参数说法,错误的是 A.消除速率常数越大,药物体内的消除越快 B.生物半衰期短的药物,从体内消除较快 C.符合线性动力学特征的药物,静脉注射时,不同剂量下生物半衰期相同 D.水溶性或者极性大的药物,溶解度好,因此血药浓度高,表观分布容积大 E.清除率是指单位时间内从体内消除的含药血浆体积 『正确答案』D 『答案解析』血药浓度高的药物表观分布容积小。 A:某药物按一级速率过程消除,消除速率常数k=0.095h-1,则该药物消除半衰期t1/2约为 A.8.0h B.7.3h C.5.5h D.4.0h E.3.7h 『正确答案』B 『答案解析』t1/2=0.693/k,直接带入数值计算即可。 A:静脉注射某药,X0=60mg,若初始血药浓度为15μg/ml,其表观分布容积V是 A.0.25L B.2.5L C.4L D.15L E.40L 『正确答案』C 『答案解析』

大数据架构的介绍及分析

大数据架构的介绍及分析 数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后,但是具有非常重要的作用,数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展,数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高,但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前,数据分析工作已经经历了长足的发展,尤其是以BI 系统为主的数据分析,已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统,对于BI 系统来说,大概的架构图如下: 可以看到在BI系统里面,核心的模块是Cube,Cube是一个更高层的业务模型抽象,在Cube之上可以进行多种操作,例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库,关系型数据库使用SQL语句进行操作,但是SQL 在多维操作和分析的表示能力上相对较弱,所以Cube有自己独有的查询语言MDX,MDX表达式具有更强的多维表现能力,所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山,大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务,轻易便可搭建出一套Olap分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来: BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主,对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力,例如图片,文本,音频的存储,分析。 由于数据仓库为结构化存储,在数据从其他系统进入数据仓库这个东西,我

们通常叫做ETL过程,ETL动作和业务进行了强绑定,通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接,决定如何进行数据的清洗和转换。 随着异构数据源的增加,例如如果存在视频,文本,图片等数据源,要解析数据内容进入数据仓库,则需要非常复杂等ETL程序,从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 当数据量过大的时候,性能会成为瓶颈,在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。 数据库的范式等约束规则,着力于解决数据冗余的问题,是为了保障数据的一致性,但是对于数据仓库来说,我们并不需要对数据做修改和一致性的保障,原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的,所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ETL动作对数据的预先假设和处理,导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据,因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘,则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据,否则无法结构化入库,然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。 在一系列的问题下,以Hadoop体系为首的大数据分析平台逐渐表现出优异性,围绕Hadoop体系的生态圈也不断的变大,对于Hadoop系统来说,从根本上解决了传统数据仓库的瓶颈的问题,但是也带来一系列的问题:从数据仓库升级到大数据架构,是不具备平滑演进的,基本等于推翻重做。 大数据下的分布式存储强调数据的只读性质,所以类似于Hive,HDFS 这些存储方式都不支持update,HDFS的write操作也不支持并行,这些特性导致其具有一定的局限性。 基于大数据架构的数据分析平台侧重于从以下几个维度去解决传统数据仓库做数据分析面临的瓶颈: 分布式计算:分布式计算的思路是让多个节点并行计算,并且强调数据本地性,尽可能的减少数据的传输,例如Spark通过RDD的形式来表现数据的计算逻辑,可以在RDD上做一系列的优化,来减少数据的传输。

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