大数据计算：理论、实践与标准化
大数据标准化
二、研究报告
4、加强研究 《（英国）开放数据白皮书》 NIST在大数据领域的相关研究报告：《大数据互操作性框架：第一卷
：定义》、《大数据互操作性框架：第二卷：大数据分类》、《大数 据互操作性框架：第四卷：安全与隐私》、《大数据互操作性框架： 第六卷：参考架构》、《NIST大数据互操作性框架：第七卷：大数据 标准路线图》。 为了更好的开展政府大数据开放共享和数据资产管理方面的标准化工 作，工作组正在开展《政府大数据分类分级》和《数据资产管理》的 相关研究工作，目前已经形成两份研究报告的初稿。
23
三、《信息技术 大数据 术语》
• 大数据 big data 具有数量巨大、来源多样、生成极快且多变等特征并且难以用传统数
据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。
注：国际上，大数据的4个特征普遍不加修饰地直接用volume、 variety、 velocity和variability予以表述，并分别赋予了它们在大数据语境下的定义：
数据科学专业人员；他们具有足够的业务需求管理机制方面的知识、 领域知识、分析技能、以及用于管理数据生命周期中每个阶段的端到端数 据过程的软件和系统工程知识。
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三、《信息技术 大数据 技术参考模型》
该技术参考模型展示了一个通用的、由逻辑功能构件组成的大数据系统， 该模型独立于供应商、实现技术和基础设施。
7
三、 大数据产业生态链（技术）
大数据采集
大数据存储、 管理和处理
大数据呈现 和应用
大数据分析 和挖掘
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三、 大数据产业生态链（商业）
大数据 拥有者
互联网企业
运营商
金融企业
数据中间商
大数据技 术提供者
专业技术服 务商
数据标准化原则-概述说明以及解释
数据标准化原则-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据标准化是指将数据按照一定的规范进行整理和统一的过程。
随着信息技术的快速发展和数据的广泛应用，数据标准化变得尤为重要。
在各行各业中，数据的准确性、可靠性和一致性对于决策和业务的成功至关重要。
数据标准化的概念并不新鲜，它早在计算机产业的发展初期就被提出并得到了广泛应用。
数据标准化的主要目的是确保数据在不同系统中的共享和交互时能够保持一致和规范。
正因为如此，数据标准化成为了现代信息化管理的基石。
通过数据标准化，企业能够更好地管理和利用数据资源，提高决策的科学性和准确性，促进信息的流动和共享。
数据标准化的原则主要包括数据唯一性、数据完整性、数据一致性和数据可用性等。
数据唯一性要求每个数据在整个系统中只有一份，避免数据的冗余和数据的不一致；数据完整性要求数据必须满足一定的规范和要求，确保数据的准确性和有效性；数据一致性要求在不同系统中对同一数据的定义、格式和内容保持一致；数据可用性要求数据必须能够被用户方便地获取和使用。
在本文中，将对数据标准化的定义、重要性和应用领域进行详细的探讨。
同时，也会总结数据标准化的原则，并对数据标准化的未来发展进行展望。
最后，将从个人角度对数据标准化提出一些思考和建议，以期对数据标准化的研究和实践起到一定的推动作用。
通过深入研究和应用数据标准化的原则，可以更好地推动数据管理和数据应用的发展，为企业和组织的决策和业务提供更为可靠和准确的支持。
1.2 文章结构文章结构是指文章整体的组织和安排方式，它包括引言、正文和结论三个部分。
正确的文章结构可以使读者更加清晰地理解文章的内容和逻辑。
在撰写本文时，我们将按照以下结构进行组织和安排文章的内容。
1. 引言引言是文章的开头部分，用于引入读者对数据标准化原则的背景和重要性的理解。
在引言中，我们将包括以下内容：- 概述：对数据标准化原则的基本概念进行简要介绍，引起读者对该主题的兴趣。
- 文章结构：简要说明本文将包括哪些部分和内容，使读者对整个文章结构有一个清晰的认识。
浅析大数据标准化工作现状与建议
浅析大数据标准化工作现状与建议大数据标准化工作是指通过建立统一的数据规范和标准，推动大数据的交流、共享和应用。
目前，我国大数据标准化工作还处于初级阶段，仍需要进一步完善。
本文将从现状和建议两个方面进行浅析。
一、现状分析1. 标准体系不完善：目前，我国大数据标准体系尚未完全建立起来。
虽然国家和行业有一些大数据标准的制定，但缺乏系统性、完整性和统一性。
不同行业、不同机构的标准互不相同，无法实现跨领域的数据交流和共享。
2. 标准制定滞后：大数据技术的发展迅猛，但相应的标准制定却滞后于技术发展。
大数据标准的制定需要经过长时间的实践和验证，但目前的标准制定流程缓慢，无法及时跟上技术的发展步伐。
3. 缺乏统一的管理机构：大数据标准化工作缺乏统一的管理机构进行协调和推动。
不同机构制定的标准存在冲突和重复，导致标准的实施和应用困难。
二、建议1. 加强标准化体系建设：需要建立统一、全面、系统的大数据标准体系。
可以借鉴国际标准和行业实践，结合我国的国情和实际需求，制定适用于我国的大数据标准。
2. 促进标准制定的速度和效率：应加强标准制定的组织和管理，建立快速响应技术发展需求的标准制定机制。
可以成立专门的标准制定委员会，由相关专家和企业代表组成，加强标准制定的动态管理和调整。
3. 推动标准的应用和实施：加强标准的宣传和推广，提高各行业和企业的大数据标准意识，促使企业将标准融入到日常的数据管理和应用中。
建立标准的操作指南和培训体系，提供标准实施的指导和支持。
4. 加强标准的监督和评估：建立完善的标准监督和评估机制，对标准的实施效果进行监测和评价。
及时发现标准实施中存在的问题和困难，采取相应的措施进行调整和改进。
大数据标准化工作在我国仍有待进一步完善。
通过加强标准化体系建设、促进标准制定的速度和效率、推动标准的应用和实施以及加强标准的监督和评估，才能实现大数据标准化工作的有效推进和应用。
大数据实习报告实习任务
大数据实习报告实习任务一、实习背景随着互联网的迅猛发展和大数据技术的普及，越来越多的企业开始关注大数据的价值。
在这个背景下，我选择了大数据实习项目，以期提高自己在数据分析、挖掘和处理方面的能力。
本次实习的任务是在一定时间内，基于给定的数据集，完成数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估和模型优化等步骤，最终实现对目标问题的有效解决。
二、实习任务1. 数据预处理（1）数据清洗：去除数据集中的空值、异常值和重复值，提高数据质量。
（2）数据整合：将来自不同源的数据进行整合，形成统一的数据集。
（3）数据转换：对数据进行归一化、标准化等转换，使其适用于模型训练。
2. 特征工程（1）特征提取：从数据集中筛选出与目标问题相关的特征。
（2）特征选择：通过统计方法或启发式方法，选出对模型性能有显著影响的特征。
（3）特征变换：对提取的特征进行变换，如编码、降维等，以提高模型性能。
3. 模型构建（1）选择合适的算法：根据目标问题和数据特点，选择合适的机器学习算法。
（2）模型训练：使用训练数据集对选定的算法进行训练，得到初步的模型。
（3）模型调优：通过调整算法参数，优化模型性能。
4. 模型评估（1）划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集，确保模型评估的准确性。
（2）模型验证：使用测试数据集对模型进行验证，评估模型的泛化能力。
（3）性能指标计算：计算模型的准确率、召回率、F1值等性能指标。
5. 模型优化（1）模型调整：根据模型评估结果，对模型进行调整，提高模型性能。
（2）模型融合：尝试将多个模型的预测结果进行融合，以提高整体性能。
（3）超参数调优：针对选定的算法，寻找最优的超参数组合，进一步提高模型性能。
三、实习收获通过本次实习，我深入了解了大数据处理流程，掌握了数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估和模型优化等关键技术。
在实际操作过程中，我学会了使用Python、R等工具进行数据分析和挖掘，熟练掌握了SQL语言进行数据查询。
大数据的标准化和规范化研究
大数据的标准化和规范化研究引言现在，大数据已经成为世界各行业发展的关键驱动力。
大数据的价值无可估量，然而，由于数据来源的多样性和数据质量的不确定性，很难将大数据有效地应用于决策和创新中。
为了解决这个问题，大数据的标准化和规范化研究应运而生。
本文将探讨大数据标准化和规范化的重要性，以及目前的研究进展和挑战。
什么是大数据标准化和规范化？大数据标准化是指对大数据进行一致的编码和格式化，以便不同的数据源和应用程序之间能够进行互操作和集成。
大数据规范化是指定义适当的数据模型、结构和语义，以便数据可以被正确地解释和使用。
标准化和规范化是大数据管理中的关键环节。
大数据的线索分散在不同的数据源中，例如传感器、社交媒体、云存储等。
这些数据源可能使用不同的数据格式、命名约定和结构。
此外，不同的应用程序和组织可能对数据的需求和用途也不尽相同。
标准化和规范化可以帮助消除数据源之间的障碍，使得数据能够在不同的系统和应用程序之间无缝地流动和交换。
大数据标准化和规范化的重要性大数据标准化和规范化对于实现大数据的互操作性、可持续性和应用可能性至关重要。
以下是为什么大数据标准化和规范化如此重要的原因：1. 提高数据质量大数据质量是数据分析和决策的基础。
标准化和规范化可以帮助提高数据的一致性、准确性和完整性。
通过定义统一的数据模型和结构，可以减少数据的冗余和错误。
此外，标准化和规范化可以帮助发现和纠正数据质量问题，保证数据的可信度和可靠性。
2. 促进数据集成和共享大数据通常来自不同的数据源，可能包括多个组织和部门。
标准化和规范化可以帮助消除数据集成和共享的障碍。
通过定义统一的数据编码和格式，可以使不同的数据源之间能够无缝地交换和整合数据。
这样，不同的组织和部门可以更好地共享数据，促进合作和创新。
3. 提高数据分析和挖掘的效率标准化和规范化可以提高数据分析和挖掘的效率。
通过定义统一的数据模型和语义，可以减少数据的预处理和转换过程，提高数据分析和挖掘的速度和精度。
大数据应用与实践
大数据应用与实践随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已经成为我们生活中的一部分。
它为企业决策、市场分析、金融风控等行业带来了革命性的变化。
下文将介绍大数据的应用与实践。
一、大数据的定义大数据是指由传感器、日志、传统数据库、社交媒体等多种方式收集而来的大量数据。
这些数据非常庞杂，无法用传统的手段进行存储、处理和分析。
随着计算机技术和网络技术的不断升级，我们可以处理比以往任何时候都更大、更复杂的数据集。
二、大数据应用1. 企业决策企业决策是大数据的主要应用之一。
通过对公司内部和外部的数据进行分析，可以驱动企业决策和制定行动计划。
企业可以利用大数据对供应链、客户行为、产品销售等进行分析，从而找到商业机会，优化生产工作流程，并提高公司的生产效率。
2. 市场分析大数据对市场分析的影响也非常显著。
通过对消费者数据的分析，企业可以更好地理解客户需求，并按照客户需求改变产品和服务策略，同时通过市场开发和客户互动来提高市场营销运营效率，从而实现公司的高速发展。
3. 金融风控金融领域是数据分析的重要应用之一，也是大数据应用的重要领域。
大数据可以帮助银行和保险公司更好地识别欺诈行为，减少欺诈风险，提高风控能力。
此外，大数据还可以对市场趋势和消费者行为进行分析，对风险管理进行预测，并降低市场风险。
三、大数据实践大数据的实践主要包括数据采集、数据处理和数据分析三个方面。
1. 数据采集数据采集是将多种数据源的数据整合到一个统一的数据集中的过程。
这种数据采集可以通过多种方式实现，并且可以整合不同种类的数据，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
数据采集旨在增加数据集的复杂性和大小，从而产生更准确、完整和有用的数据分析结果。
2. 数据处理数据处理是将采集的数据按照一定规则进行处理和过滤的过程。
在进行数据处理时，数据可以被转换、清理和标准化。
数据处理的目标是将数据转换成可用于分析和应用的格式，为数据分析做好准备。
3. 数据分析数据分析是在数据集中寻找有用的规律和趋势，该过程旨在帮助企业改进业务和制定决策。
大数据处理技术的原理和应用实践
大数据处理技术的原理和应用实践随着信息化时代的到来，数据成为了我们生活中不可或缺的一部分。
大量的数据涌入我们的生活，信息的爆炸性增长使得我们有必要对这些数据进行深入的分析和处理，以方便我们更好地理解这个世界。
因此，大数据处理技术的应用也变得愈发重要。
大数据处理技术，顾名思义，即处理大量的数据，这需要一些特别的技术才能完成。
所谓大数据，是指数据量很大，速度很快，种类很多。
大数据处理技术的原理就是在大量的数据中提取其中的有用信息并进行分析处理。
一、大数据处理技术的原理大数据处理技术的原理可以归纳为四个环节：数据采集、数据存储、数据处理和应用服务。
1. 数据采集数据采集是大数据处理技术的第一步，主要是收集大量的数据。
数据来源有很多，包括社交媒体、传感器、无线设备、互联网、物联网等。
这些数据可以是结构化的，也可以是非结构化的。
其中，结构化数据包括文本、图像和视频等，非结构化数据包括日志、事件和指标等。
2. 数据存储数据存储是大数据处理技术的第二步，主要是将采集到的数据进行存储。
数据存储有几种选择，其中最常见的是关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库通常用于存储结构化的数据，非关系型数据库则用于存储非结构化的数据。
此外，Hadoop、HBase、Cassandra和MongoDB等也是非常常用的大数据存储平台。
3. 数据处理数据处理是大数据处理技术的核心环节，主要分为数据预处理、数据分析和数据建模等步骤。
数据预处理是指在数据分析之前先对原始数据进行去噪、标准化、坐标转换和缺失值处理等。
数据分析是指对采集的数据做一定的分析，包括统计分析、聚类分析、分类分析和预测分析等。
数据建模是指根据分析结果建立可行的模型。
4. 应用服务应用服务是大数据处理技术最后一个环节，主要是将数据处理的结果应用到实际场景中。
常见的应用场景包括金融、医疗、安防、物流和电商等。
其中，大数据在金融领域的应用最为广泛，对于风险管理、投资决策和销售策划等都能提供有力的支持。
大数据标准体系建设方法论-概述说明以及解释
大数据标准体系建设方法论-概述说明以及解释1.引言1.1 概述随着互联网、物联网、移动互联等技术的快速发展，大数据已经成为当前社会经济发展的重要驱动力。
大数据的应用已经渗透到各个行业领域，为企业提供了更多的商业机会和发展空间，然而，大数据的应用也面临着标准化和规范化的挑战。
建立完善的大数据标准体系对于推动大数据应用的发展具有重要意义。
大数据标准化可以帮助企业降低数据管理成本、提高数据安全性、促进数据共享与交换，同时也有助于促进行业内的技术交流与合作。
因此，建设大数据标准体系已经成为当前大数据发展的必然趋势。
本文将从大数据标准的重要性、基本原则以及构建方法等方面进行详细探讨，旨在为大数据标准化工作提供一定的参考和指导。
1.2 文章结构本文将分为三个主要部分来阐述大数据标准体系建设的方法论。
首先，在引言部分将概述大数据标准体系建设的背景和意义，介绍文章的结构和目的。
其次，正文部分将分为三个小节，首先探讨大数据标准的重要性，其次介绍大数据标准的基本原则，最后详细阐述大数据标准体系的构建方法。
最后，在结论部分将对全文内容进行总结，展望未来大数据标准体系建设的发展方向，并提出一些结束语。
通过这样的结构安排，希望能够全面而系统地呈现大数据标准体系建设的方法论，为相关研究和实践提供有益的指导。
1.3 目的本文旨在探讨大数据标准体系建设的方法论，旨在帮助企业和组织在大数据时代更好地规范数据管理、提高数据质量、提升数据分析能力。
通过对大数据标准的重要性、基本原则以及构建方法进行深入分析和探讨，旨在为相关领域的决策者、数据管理者和技术人员提供一套系统性的指导和思路。
希望通过本文的分享，可以促进大数据标准体系的完善和落地实施，推动大数据在各行各业的应用和发展，为社会和经济的发展做出贡献。
2.正文2.1 大数据标准的重要性在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业决策和发展的重要驱动力。
然而，随着数据量的不断增长和数据来源的多样化，管理和利用大数据也面临着巨大的挑战。
数据科学的理论与实践
数据科学的理论与实践随着大数据时代的到来，数据科学变得越来越重要。
通过数据科学的理论与实践，企业可以更好地了解自己的业务和市场，以便更好地做出决策。
在本文中，我们将讨论数据科学的理论和实践。
数据科学理论数据科学的理论主要包括以下几个方面。
1. 统计学统计学是数据科学的基础，也是数据分析和数据挖掘的基础。
统计学提供了一组方法和技术，用于解释数据中的变异性和不确定性。
在数据分析和数据挖掘中，统计学是实现预测、建模和假设检验的关键。
2. 机器学习机器学习是另一个数据科学的分支，它利用模式识别和最优化技术，从数据中提取信息并构建预测模型。
机器学习是建立人工智能系统的关键。
机器学习算法可以帮助人们预测新的事件，例如，根据过去几个月的销售数据，预测下个季度的销售数据。
3. 数据库技术数据库技术是支持数据科学研究的一项重要技术。
数据库管理系统 (DBMS) 可以提供存储和管理数据的服务。
通过 DBMS，我们可以查询、更新和管理数据以及执行高级分析操作。
4. 数据可视化技术数据的可视化是数据科学中的重要技术，它允许将大量数据转化为易于理解和使用的图表和图形。
在数据可视化中，数据科学家可以使用多种图表、图形和其他可视化工具，例如散点图、线图、条形图等。
数据科学实践数据科学的实践通常包括以下几个关键步骤。
1. 数据采集数据采集是数据科学的第一步。
数据可来自内部业务、外部服务提供商或公共数据源。
数据科学家应该了解哪些数据源可用，并了解数据的结构和质量。
2. 数据清洗在数据采集后，数据科学家需要进行数据清洗。
数据清洗是指将数据清理、分组和转换为易于理解和使用的格式。
数据清洗可能涉及移除异常值、整理缺失数据、标准化数据、合并数据和消除冗余数据等操作。
3. 数据探索在数据准备完毕后，数据科学家开始探索数据。
这通常涉及到对数据进行分析、统计和可视化。
探索数据有助于了解数据中的模式、趋势和异常值，并得出结论。
4. 数据分析和建模通过对数据进行探索和分析，数据科学家可以使用数据建模来确定预测模型或预测结果。
数字化转型与企业成长：理论逻辑与中国实践
数字化转型与企业成长：理论逻辑与中国实践一、本文概述在数字经济蓬勃发展的时代背景下，数字化转型已成为企业持续成长与竞争力的关键。
本文旨在探讨数字化转型的理论逻辑，并结合中国企业的实践案例，分析数字化转型如何影响企业成长。
我们将首先概述数字化转型的基本概念，然后深入探讨其对企业成长的内在逻辑，最后通过中国企业的实际案例，揭示数字化转型在企业成长中的实际应用与效果。
通过本文的阐述，我们期望能为企业在数字化转型的道路上提供理论支持和实践指导，助力企业在数字化浪潮中抓住机遇，实现快速成长。
二、数字化转型的理论基础数字化转型不仅是技术的演进，更是企业适应新经济环境、实现持续成长的战略选择。
其理论基础涉及多个学科领域，包括信息科学、管理科学、经济学等。
信息科技的飞速发展为数字化转型提供了强大的技术支持，如大数据、云计算等技术的出现，使得企业能够以前所未有的方式处理和利用数据，进而实现业务模式的创新和优化。
信息不对称理论：数字化转型能够降低企业内外的信息不对称程度，提高决策的透明度和效率。
通过数字化手段，企业可以更加准确、及时地获取内外部信息，优化决策流程，减少决策失误。
业务流程优化理论：数字化转型通过重塑业务流程，实现业务流程的标准化、自动化和智能化，从而提高企业运营效率和竞争力。
这包括供应链优化、客户关系管理、内部协作等多个方面。
组织变革理论：数字化转型需要企业进行组织结构的调整和优化，以适应新的业务模式和技术环境。
这包括扁平化组织结构、去中心化、弹性工作制等变革措施，以激发员工的创新能力和提高组织的灵活性。
创新驱动理论：数字化转型是企业实现创新驱动发展的重要途径。
通过数字化转型，企业可以发掘新的市场需求、创造新的商业模式、开发新的产品和服务，从而推动企业的持续创新和发展。
在中国实践中，数字化转型已经成为企业成长的重要动力。
众多企业积极拥抱数字化转型，通过技术创新和模式创新，实现了业务的快速拓展和市场的深度挖掘。
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• 大数据的计算理论 (2014-2018)
– 科技部973计划支持 – 共8家单位参与 • 主要关注大数据计算的特征、理 论、分布式系统等
17
973大数据研究计划
WP5.Pilot Applications (Social Data, Internet Search Engine Data)
•Use the data correlations to adjust the errors •Transfer Learning
大数据研究的几个问题
• 问题1: 大数据计算有“新的”理论问题吗?
计算问题
算法 数据
– Good: PTIME – Bad: NP-Hard – Ugly: PSPACE-hard, or EXPTIME-hard, undecidable
– Full System Virtualization: Xen, KVM, VMWare… – Lightweight container: Open VZ, vserver, Linux Container
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多核平台的I/O可扩展性问题
• Scalability Issue within shared I/O stack
– Scan through all the records? NO!! – Using Index to get better query performance!
• B-Tree index, from O(n) to O(logn)
– Query Optimizations!
• Two steps of computing
大数据的计算特征－3个I
4-V
Features of Big Data Computing
Inexact 非精确
Incremental
增量
Inductive
归纳性
•用户强交 互性 •跨多通道 快
Multi-source Datasets References between 973 Datasets
大数据的挑战
统计分布 假设检验等
样本 数据
统计学的采样方法
总体 [Population]
真实 世界
知识
大数据的挑战
统计分布 假设检验等
样本 数据
统计学的采样方法
总体 [Population]
真实 世界
日志，传感设备 摄像头， 社会网络周姑娘的人
知识 基于 模型的 预测
挖掘，学习 预处理
总体 [Population’]
• 小结
15
大数据国际研究中心（RCBD）
International Research Centre on Big Data (Founded in Sept 2012) /en/index.html
Beihang U. U. Edinburgh
HKUST
D (D)
Q1((D)) Q2((D)) 。 。
Does it work? If a linear scan of D could be done in log(|D|) time:
15 seconds when D is of 1 PB instead of 1.99 days 18 seconds when D is of 1 EB rather than 5.28 years
13
大数据研究的几个问题
• 问题3: 如何让计算更加“可操作”?
– 领域相关的计算特征分析
• 数据模式，数据动态特征, 查询的特征, … • 通用 vs. 专用 • 领域相关的知识及其利用
– 数据挖掘和机器学习方法 – 分布式系统
• • • •
离线计算Offline/在线计算Online 批处理/增量处理/流式处理 内存计算 新器件带来的新机会
WP4.Data Mining and Analyzing for Big Data
WP3.Energy Efficient Distributed Data Processing
WP1. Data Model and Understanding (Semantic/Visulization)
puting Complexity Theory and Algor特征－3个I
4-V
Inexact 非精确
Incremental
增量
Data arrives continuesly
•用户强交 互性 •跨多通道 快
Online/Realtime processing
•Hard to get an Static View of Data •Batch/Full data is not enough
– 开放数据 – W3C的Data Activity
• 小结
3
网络信息空间大数据
• 规模巨大，快速变化
社会网络
•4 Micro-blogger Provider in China: •800M Users, 200M tweets everyday, 20M+ Photos.
1PB data in DVD:
BD-tractable queries are feasible on big data
22
多核平台的I/O可扩展性问题
• Background
– Many core architecture
• Increase computing capability by increasing core number • Server Consolidation: Place multiple independent workloads within a single server for higher resource utilization, including data processing workload. • Multiple Virtualization approaches:
总体 [Population’]
?
如何从数据中寻找 知识并用于预测
问题相 关的采 样数据
多源大 数据集
?
数据质量？纠偏？ 如何让数据集代表总体？
?
重采样？降维？ 如何将大数据变小 大规模分布式 计算基础设施
新的统计理论 和数学工具
新的计算理论和 算法设计方法
大数据的计算特征－3个I
4-V
Inexact 非精确
18
部分初步的研究进展
• 理论和算法
– 大数据易解类问题（BD-Tractable）
• 分布式系统
– 多核I/O的性能优化 – 高时效性的计算平台 – 图模式匹配及分布式算法
• 大数据应用
– 基于社会网络的突发事件检测
19
BD-Tractable with Preprocessing
• 当数据量大时，多项式时间的查询也变得无法处理 Polynomial time queries become intractable on big data • 我们需要回答一个查询在考虑了数据量后（大数据）是否 仍是易解（feasible）
问题相 关的采 样数据
多源大 数据集
新的统计理论 和数学工具
新的计算理论和 算法设计方法
大规模分布式 计算基础设施
大数据的挑战
统计分布 假设检验等
样本 数据
统计学的采样方法
总体 [Population]
真实 世界
日志，传感设备 摄像头， 社会网络周姑娘的人
知识 基于 模型的 预测
挖掘，学习 预处理
4
Chomolung ma 8,800m
大数据中广泛提到的“4V”特性
Volume
Velocity
Variety
Value
•In PB or EB •Distributed data
•Dynamic Changes •Updated constantly
•Heterogeneous •Semi-structured or unstructured
不可判定 问题
可判定 问题 易解问题
难解问题
近似算法 (in PTIME)
大数据 难解问题
大数据 易解问题
12
大数据研究的几个问题
• 问题2: Hadoop(或MapReduce)是否是数据处理所必 须的?
– 不同的计算需求，不同的用户场景，不同的算法设计思想
•MapReduce
(OSDI 2004)
14
内容提要
• 对大数据的理解
– 背景 – 大数据计算的“3-I”挑战
• 大数据计算研究：北航初步实践
– – – –
理论方面：大数据计算的基础理论扩展 系统方面：多核I/O栈的性能优化 系统方面：高时效计算平台 应用方面：基于社会网络的突发事件检测
• 大数据的标准化：W3C的实践
– 开放数据 – W3C的Data Activity
增量性
•分布式的数据处理方式
MR显然不是唯一的解决方案 •增量计算: •Percolator by Google (OSDI 2010)
3I
新的算法设计思想 • 重采样 • 查询保持的数据压缩
• Partial evaluation and distributed processing • Top-k 查询和可终止计算… …
大数据计算：理论、实践与标准化
内容提要
• 对大数据的理解
– 背景 – 大数据计算的“3-I”挑战
• 大数据计算研究：北航初步实践
– – – –
理论方面：大数据计算的基础理论扩展 系统方面：多核I/O栈的性能优化 系统方面：高时效计算平台 应用方面：基于社会网络的突发事件检测