海量数据处理
第九章海量数据处理
第九章海量数据处理计算机硬件的扩容确实可以极⼤地提⾼程序的处理速度，但考虑到其技术、成本等⽅⾯的因素，它并⾮⼀条“放之四海⽽皆准”的途径。
⽽随着互联⽹技术的发展，云计算、物联⽹、移动通信技术的兴起，每时每刻，数以亿计的⽤户产⽣着数量巨⼤的信息，海量数据时代已经来临。
由于通过对海量数据的挖掘能有效地揭⽰⽤户的⾏为模式，加深对⽤户需求的理解，提取⽤户的集体智慧，从⽽为研发⼈员决策提供依据，提升产品⽤户体验,进⽽占领市场，因此当前各⼤互联⽹公司研究都将重点放在了海量数据处理.上，但是，只寄希望于硬件扩容是很难满⾜海量数据处理需要的，如何利⽤现有条件进⾏海量信息处理已经成为各⼤互联⽹公司亟待解决的问题。
所以，海量信息处理⽇益成为当前程序员笔试⾯试中⼀个新的亮点。
9.1 问题分析海量信息,即⼤规模数据。
随着互联⽹技术的发展，互联⽹上的信息越来越多，如何从海量信，息中提取有⽤信息成为当前互联⽹技术发展必须⾯对的问题。
从海量数据中提取信息，不同于从常规量级数据中提取信息，在海量信息中提取有⽤数据，会存在以下⼏个⽅⾯的问题:⾸先，数据量过⼤，数据中什么情况都可能存在，如果信息数量只有20条，⼈⼯可以逐条进⾏查找、⽐对,可当数据规模扩展到上百条、数千条、数亿条，甚⾄更多时，仅仅通过⼿⼯已经⽆法解决，必须借助⼯具或者程序进⾏处理。
其次，处理海量数据信息，除了要有良好的软硬件配置，还需要合理使⽤⼯具，合理分配系统资源，通常情况下，如果需要处理的数据量⾮常⼤，超过了TB (1 TB = 1024 GB)级，⼩型机、⼤型⼯作站是要考虑的，普通的计算机如果有好的⽅法也可以考虑，例如通过联机做成⼯作集群。
最后，信息处理海量数据时，要求很⾼的处理⽅法和技巧，如何进⾏数据挖掘算法的设计以及如何进⾏数据的存储访问等都是研究的难点。
本节的重点将放在如何运⽤好的⽅法和技巧来进⾏海量数据信息处理。
9.2 基本⽅法针对含量数据的处理，可以使⽤的⽅法⾮常多，常见的⽅法有Hash法、Bit - map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法。
如何进行海量数据处理
如何进行海量数据处理随着数字化时代的到来，海量数据已经成为当今社会其中一个最重要的资源。
无论是企业、政府还是个人，在处理海量数据上都面临着巨大的挑战。
本文将探讨如何进行海量数据处理的方法和技巧。
一、数据采集与存储在进行海量数据处理之前，首先需要进行数据的采集与存储。
数据采集可以通过各种方式进行，如传感器、网络爬虫、数据库查询等。
采集到的数据需要经过清洗、去重、标准化等处理，以确保数据的质量。
而海量数据的存储可以选择传统的关系型数据库，也可以采用分布式存储系统，如Hadoop、Spark等。
二、数据预处理与清洗数据预处理与清洗是海量数据处理的重要一步。
由于海量数据通常存在着噪声、缺失值、异常值等问题，需要对数据进行清洗和处理。
数据预处理可以包括数据清洗、缺失值填充、异常值处理、特征选择等操作。
通过预处理与清洗，可以提高后续数据分析和挖掘的准确性和可靠性。
三、数据分析与挖掘海量数据处理的核心是数据分析与挖掘。
数据分析与挖掘可以通过各种算法和模型实现，如聚类分析、分类与预测、关联规则挖掘等。
在海量数据处理中，需要选择合适的算法和模型，考虑到数据的规模和特点。
同时，为了提高计算效率，可以采用并行计算和分布式存储与计算的方式进行数据分析与挖掘。
四、可视化与应用海量数据处理不仅仅是为了得出结论，更重要的是将结论转化为实践。
在数据分析与挖掘的结果基础上，可以进行数据的可视化呈现和应用开发。
通过数据的可视化，可以更直观地了解数据的变化和趋势，为决策提供支持。
同时，通过应用开发，可以将数据应用到各种实际场景中，产生实际的效益和价值。
五、数据安全与隐私保护在海量数据处理过程中，数据安全与隐私保护是不可忽视的因素。
海量数据中包含大量的重要信息，如用户隐私、商业机密等。
因此，在进行海量数据处理时，需要采取一系列的数据安全与隐私保护措施，如数据加密、访问控制、身份认证等。
六、挑战与未来发展虽然海量数据处理带来了诸多机遇，但也面临着诸多挑战。
数据分析师如何有效处理海量数据
数据分析师如何有效处理海量数据在数字时代的今天，数据已经成为企业和组织发展的重要驱动力。
因此，数据分析师的职业需求和人才短缺情况也越来越受到关注。
数据分析师需要收集、处理和分析大量的数据，从中提取出有价值的信息，并建立有效的数据模型，为企业决策提供依据。
在面对海量数据的时候，数据分析师需要采取一系列有效的方法和工具，来处理和分析庞大的数据量。
下面将从几个方面来探索，数据分析师如何有效处理海量数据。
一、数据预处理数据处理是数据分析工作的首要步骤，它包括数据采集、数据清洗和数据转换等环节，也是数据分析的关键环节之一。
数据分析师需要通过数据预处理来剔除无用和冗余的数据，从而提高后面数据分析的准确性和精度。
在进行数据预处理的时候，数据分析师需要了解数据的来源、数据的质量、数据的缺失情况等，并进行合理的处理和转换。
数据清洗是非常重要的一环，它可以帮助数据分析师快速高效地建立数据模型，从而获取关键的信息。
数据清洗包括去重、剔除异常值、缺失值填充等处理，通过数据清洗可以达到准确、完整和一致的数据，为后面的数据分析奠定基础。
二、数据可视化数据可视化是数据分析师的又一个重要工作环节，通常采用直观的视觉图表和仪表盘等帮助人们快速了解数据的关系和趋势。
数据可视化可以帮助数据分析师更加直观、精准和有趣的呈现数据，便于对庞大的数据量进行有效的理解和分析。
但是，数据可视化的目的不仅限于传达数据本身，更重要的是要保证信息量、简洁性和易读性，并且关注受众的使用体验。
三、机器学习和人工智能技术随着数据量的快速增长，机器学习和人工智能技术正日益成为数据分析师的得力助手，例如自然语言处理、深度学习、神经网络等等。
这些技术可以帮助分析师更快速和准确地处理、分析、甚至预测大量数据，并为企业和组织提供高质量的决策支持。
同时，机器学习和人工智能技术可以大大减轻数据分析员的工作负担，提升数据分析的效率和准确性。
四、团队合作和交流数据分析工作通常是一个团队协作的过程，数据分析师需要及时和团队成员进行沟通和交流，以确保分析过程和分析结果的准确性和一致性。
海量数据分析处理的十个方法
海量数据分析处理的⼗个⽅法本⽂将简单总结下⼀些处理海量数据问题的常见⽅法。
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，欢迎讨论。
⼀、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。
海量数据的高效存储与处理方法总结
海量数据的高效存储与处理方法总结随着科技的快速发展和互联网的普及，我们生活中产生的数据量呈现出爆炸性增长的趋势。
这些海量数据对于企业、科研机构以及个人来说，都是一种宝贵的财富。
然而，如何高效地存储和处理这些海量数据成为了亟待解决的难题。
本文将总结一些海量数据的高效存储与处理方法，希望能为读者提供有价值的参考和指导。
一、高效存储方法1. 分布式文件系统（DFS）分布式文件系统是针对海量数据存储问题提出的一种解决方案。
它将海量数据切分成多个小文件，并存储在不同的物理设备上。
通过这种方式，可以充分利用多台机器的存储能力，提高整体的存储效率。
分布式文件系统具有高可用性、高可靠性和高性能的特点，常用的分布式文件系统包括Hadoop Distributed File System （HDFS）和Google File System（GFS）等。
2. NoSQL数据库NoSQL数据库是非关系型数据库的一种，相对传统的关系型数据库具有更好的可扩展性和高性能。
它们适用于存储和处理海量数据，能够实现数据的快速读写和高并发访问。
常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra和Redis等，它们采用键值对、文档存储或列族存储等方式，提供了灵活的数据模型和丰富的查询功能。
3. 数据压缩技术海量数据的存储离不开对数据进行压缩的技术支持。
数据压缩可以减少存储空间的占用，提高存储效率。
目前，常用的数据压缩算法包括Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法、Gzip和Snappy等。
这些算法具有压缩率高、压缩速度快的优点，可以实现对海量数据的高效存储。
二、高效处理方法1. 并行计算并行计算是一种常用的处理海量数据的方法。
它通过将任务分解成多个子任务，并分配给不同的处理器或计算节点进行并行计算，从而加快数据处理的速度。
常见的并行计算框架包括MapReduce、Spark和MPI等。
它们能够将数据分布式地处理在各个计算节点上，充分利用计算资源，提高数据处理的效率。
海量实时数据处理技术研究及应用
海量实时数据处理技术研究及应用随着信息技术的发展和普及，海量实时数据处理技术成为了当下热门的研究领域之一。
在数据爆炸的时代，各类数据源不断涌现，如何处理、分析和利用这些数据成为了许多企业和机构面临的重要问题。
因此，开展海量实时数据处理技术的研究和应用显得格外重要。
一、海量实时数据处理技术的定义海量实时数据处理技术指的是对海量实时数据进行采集、存储、分析和利用的技术。
它涉及到多个领域，包括大数据技术、机器学习、人工智能等。
海量实时数据处理技术不仅要求能够快速、准确地处理数据，还要求具备灵活的扩展性，能够满足不断增加的数据量和用户需求。
二、海量实时数据的来源海量实时数据在我们生活、工作和社会运行中无处不在。
例如，社交媒体、商业应用、智能家居、物联网设备等，都会生成大量的实时数据。
这些数据涵盖了各种类型的信息，包括文本、图像、声音、视频等。
三、海量实时数据处理技术的挑战海量实时数据处理技术的研究面临着多重挑战。
首先，数据量庞大，传统的数据处理方法已经不再适用。
其次，数据的生成速度非常快，需要对数据进行实时采集和处理。
此外，数据的格式和类型也十分复杂，需要针对不同的数据类型进行处理。
最后，数据处理的过程中需要保证数据的安全性和隐私性。
四、海量实时数据处理技术的应用海量实时数据处理技术已广泛应用于各个领域。
例如，在金融领域，可以利用实时数据预测股市走势、风险评估和投资决策；在物流领域，可以利用实时数据跟踪物流信息、实现智能运营；在医疗领域，可以利用实时数据监测病人生命体征、进行疾病诊断等。
五、未来展望随着技术的不断进步和发展，海量实时数据处理技术在未来将会得到更大的应用和发展。
未来的海量实时数据处理技术将更加智能化、自适应和高效。
随着5G 技术的普及，海量实时数据处理技术将迎来更广阔的发展前景。
总之，海量实时数据处理技术在当下已经成为了智能化时代的重要议题。
相信在各行各业的努力下，未来的海量实时数据处理技术会得到更大的发展和创新，能够为社会和人类带来更多福利。
海量数据处理方法
海量数据处理方法随着互联网的迅猛发展，海量数据的产生和积累已经成为了一种常态。
如何高效地处理海量数据成为了一个非常重要的问题。
针对海量数据的处理，有以下几种常见的方法：1.分布式计算：分布式计算是指将一个大规模的计算任务分解为多个小任务，并在多个计算节点上同时进行计算。
每个计算节点都能独立地处理一部分数据，然后将计算结果进行合并得到最终结果。
分布式计算能够充分利用多台计算机的计算能力，加快数据处理的速度。
2. MapReduce：MapReduce（映射-归约）是一种分布式计算模型，广泛应用于海量数据处理。
其核心思想是将数据处理任务划分为两个阶段：映射和归约。
映射阶段将输入数据分割成若干片段，并在多个计算节点上同时进行处理。
归约阶段将映射阶段得到的中间结果进行合并得到最终结果。
MapReduce能够自动处理节点故障、数据分片和任务调度等问题，提高数据处理的可靠性和效率。
3. 数据压缩：对于海量数据的处理，数据压缩是一个重要的技术手段。
通过数据压缩能够降低数据的存储和传输成本，并提高数据处理的速度。
常见的数据压缩算法有LZO、GZIP、Snappy等。
数据压缩也能够减少磁盘IO，提高磁盘读写的效率。
4.数据分片：对于海量数据的处理，常常需要将数据分割成若干个小块进行处理。
数据分片可以有效地利用多台计算机的计算能力，并降低单个任务的复杂度。
数据分片可以根据数据的键、哈希函数等进行划分，保证每个分片之间的数据量均匀。
5.增量处理：海量数据处理往往需要对数据进行实时的处理，而不是一次性的处理。
增量处理是指对新到达的数据进行即时处理，而不需要重新处理整个数据集。
增量处理能够减少处理时间，并节省计算资源。
6.数据预处理：对于海量数据的处理，常常需要进行一些预处理，如数据清洗、去重、排序等。
数据预处理的目的是为了提高数据质量和减少后续处理的复杂度。
通过数据预处理能够减少冗余数据和噪声数据，提高后续处理的效果。
如何处理海量数据的挖掘和分析
如何处理海量数据的挖掘和分析处理海量数据的挖掘和分析已成为当前社会发展的必然需求。
对于企业来说，如何从海量数据中挖掘有价值的信息并作出正确的决策，已经成为企业获得竞争优势的重要手段。
在处理海量数据的挖掘和分析方面，我们可以遵循以下几个步骤：一、数据收集挖掘和分析需要数据的支持。
企业可以通过各种收集手段来收集数据，例如调查问卷、社交媒体、客户反馈、销售记录等。
也可以利用现有数据源，例如公司内部数据库、互联网公开数据等。
二、数据预处理海量的数据需要做一些预处理，以提高数据质量和降低运算复杂度。
常见的数据预处理包括：1. 数据清洗：删除无效数据、填补缺失值、处理异常值等。
2. 数据集成：将不同来源的数据集成起来，统一格式和类别，以便后续分析。
3. 数据转换：将数据转换成适合挖掘分析算法的形式。
三、数据分析在进行数据分析前，需要先确定分析的目的和方法。
数据分析可以基于以下三种方法进行：1. 描述性数据分析：通过对数据进行统计分析和图表呈现，描述数据的分布特征和趋势。
2. 预测性数据分析：针对未来数据进行预测和建模，例如利用回归模型和时序模型进行销售预测。
3. 关联性数据分析：通过挖掘数据之间的关联关系，发现潜在的因果关系和规律性。
四、数据可视化数据可视化可以将复杂的数据呈现出直观的效果，使数据分析更具有启发性和互动性。
常见的数据可视化方法包括折线图、柱状图、散点图、地图、热力图等。
五、数据挖掘模型建立数据挖掘模型是处理海量数据的核心。
常见的数据挖掘模型包括决策树、聚类分析、神经网络、支持向量机等。
在建立模型前，需要先确定模型的算法和参数，利用一些工具和平台进行模型训练和测试，最终得到一个准确的分析结果。
总之，处理海量数据的挖掘和分析需要多种技术和手段的支持，需要深入分析数据的结构和特性，同时还需要针对具体的业务场景和问题制定相应的分析策略。
只有通过持续不断地探索和实践，才能发掘更多海量数据中的价值信息。
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海量数据处理1 背景我们生活在一个数据时代：(1) 每天有10 TB的视频数据被上传到世界上最大的视频分享网站Youtube上。
(2) 美国的纽约证劵交易所每天大约产生1 TB的交易数据。
(3) 中国深圳市拥有20万个交通监控摄像头，每天产生的数据大于 1 PB。
(4) 瑞士日内瓦附近的大型强子对撞机，每年大约产生15 PB的数据。
……已经很难衡量现今的社会中存储的电子数据总量，但是据IDC（Internet Data Center）估计，2006年“数字全球”项目（digital universe）的数据总量为0.18 ZB，并且预测到2011年这个数字将达到1.8 ZB，为2006年的10倍。
1 ZB相当于10的21次方字节，或者相当于1 000 EB、1 000 000 PB，或者大家更为熟悉的10亿TB。
这相当于世界上每个人一个磁盘驱动器的数量级[1]。
如图1所示[2]，股票交易、商品零售、交通、通信、生产、Web、音像业等多数据源使得数据类型复杂化，包括有结构、无结构（文本、图像、音频、视频等）数据。
数据本身也越来越趋于复杂化、高维化。
图 1海量数据及其复杂类型技术的进步已经使得数据存储变得相对便宜，带宽相对充足，导致了这一系列的海量数据被存储下来，继而在大数据集上的建模和仿真。
这样的大数据存储普遍存在于一个多样化的应用领域中，包括科学研究（生物信息，气候变化）。
从这样海量数据中提取珍贵知识的挑战，随着多类型数据、多数据源、多种多样的规模，越来越使人变得畏缩，更不要提最终目标是去实时处理。
有句话说得好：“算法再好，通常也难敌更多的数据。
”意思就是说对于某些问题（譬如基于既往偏好生成的电影和音乐推荐），不论你的算法有多厉害，它们总会在更多的数据面前变得无能为力（更不用说没有优化过的算法）。
为了剖析与研究问题，科学与技术目标可归为下面主要的三种：管理数据爆炸性、从海量数据中提取知识、归纳数据使得人类易于理解和反应。
如图2所示①。
图 2海量数据的处理过程那么何为海量数据呢？目前还没有一个统一的定义。
Joy[3]指出，令单个计算节点无法完成存储和处理的数据，即可称为海量数据。
显然，“海量”是一个动态的概率，它随着单机计算能力的提升和算法的改进而改变。
本文认为，目前称作海量的数据应具有以下特性：(1) 数据量大：通常达到TB级的数据。
(2) 数据类型复杂：面对的海量数据常常不是单一类型的数据——字符数据、文本数据、多媒体数据，甚至是源源不断的数据流等。
(3) 多模态数据：对于一个事物，得到的数据可能是通过不同的方式或角度收集到的，如多模态的视频数据，包括字幕、音频和图像等模态。
处理这类数据时，需要将多种模态结合起来。
2 挑战与解决方法面临如此海量的数据，首先摆在眼前的问题就是：这种数据的大小已经超出了单个机器的负载能力。
利用机器集群和并行化技术，是解决问题的一个有效途径。
以下几种方法是近几年比较热门的方法。
2.1高性能计算从广义上讲，高性能计算（HPC，High Performance Computing）是将作业分配给一个机器集群，这些机器访问共享文件系统，由一个存储区网络（SAN，Storage Area Network）进行管理，非常适用于以计算密集型为主的作业。
但当节点需要访问的数据流很大时（比如数百GB的数据），就会产生一个问题：因为网络带宽成为“瓶颈”，所以计算节点闲置下来。
[1]这种计算，主要是指应用于科学与工程的、以高性能计算机为平台的大规模并行计算。
它已成为一项学①/articles/t/h/e/The_Initiative_04bb.html科——大规模科学与工程计算。
而大规模并行计算也已成为研究科学与工程技术的一种新的手段和方式；采用这种手段和方式的科学研究与工程技术研究设计，称为“计算方式的科学与工程”（Computational Science and Engineering）。
例如，著名的波音777飞机的设计，基本上是依靠高性能计算机的“无纸设计”，它可以大量节省传统设计技术中的昂贵的风洞实验，设计时间也大大缩短。
[3]高性能计算为平台的大规模并行计算，在我国也取得很大的成果，并且有力地推动交叉学科的发展。
在清华大学研制的THNPSC-1和THNPSC-2，以及在上海大学研制的“自强2000”等高性能计算机平台上，已有很多实际经验。
如与化学专家进行的“高分子链”的研究计算，与化工专家进行的“石油化工超临界化学反应”的研究计算，与机械铸工专家进行的“模具冲模流体场”研究计算。
[4]目前，国内外在高性能计算机系统中，最广泛使用的并行编程环境是MPI（Message Passing Interface），它已成为国际上的一种并行程序的标准。
MPI具有移植性好、功能强大、效率高等多种优点，而且有多重不同的免费、高效、使用的实现版本，几乎所有的并行计算机厂商都提供对它的支持，这是其他所有的并行编程环境都无法比拟的。
[4]2.2 网格计算通过利用大量异构计算机（通常为桌面）的未用资源（CPU周期和磁盘存储），将其作为嵌入在分布式电信基础设施中的一个虚拟的计算机集群，为解决大规模的计算问题提供了一个模型。
网格计算的焦点放在支持跨管理域计算的能力，使它区别于传统的计算机集群或传统的分布式计算。
Ian Foster 在《什么是网格？判断是否网格的三个标准》一文中，限定网格必须同时满足三个条件：①在非集中控制的环境中协同使用资源；②使用标准的、开放的和通用的协议和接口（Ian Foster 认为目前只有Globus 才算得上标准协议）；③提供非平凡的服务。
这三个条件非常严格，像P2P（Peer to Peer）、SUN Grid Engine、Condor、Entropia、MultiCluster等都被排除在网格之外。
但并不是所有人都同意他的观点，例如，有许多人赞同广义的网格概念，称之为巨大全球网格（GGG，Great GlobalGrid），它不仅包括计算网格、数据网格、信息网格、知识网格、商业网格，还包括一些已有的网络计算模式，例如P2P、寄生计算等。
可以这样认为，Ian Foster 赞成狭义的“网格观”，而GGG是一种广义的“网格观”。
[5]不管是狭义还是广义的网格，其目的不外乎是要利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组成一台“虚拟的超级计算机”，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、软件资源、通信资源、知识资源、专家资源等的全面共享。
其中每台参与的计算机就是一个节点，就像摆放在围棋棋盘上的棋子，而棋盘上纵横交错的线条对应于现实世界的网络，所以整个系统就叫做“网格”。
在网格上做计算，就像下围棋一样，不是单个棋子完成，而是所有棋子互相配合形成合力完成。
传统互联网实现了计算机硬件的连通，Web实现了网页的连通，而网格试图实现互联网上所有资源的全面连通。
在我国已经完成的网格研究项目主要有清华大学的先进计算基础设施（ACI，Advanced Computational Infrastructure)和以中国科学院计算为主的国家高性能计算环境（NHPCE，National High Performance Computing Environment)。
在ACI系统中，除清华大学研制的高性能计算机THNPSC-2与上海大学研制的高性能计算机“自强2000”通过高速网络连接在一起之外，还连接了4个应用节点。
这6个地理位置不同的网格节点可以同时召开网络会议。
除此之外还开发了相应的中间件，可以构成跨地区、跨学科的“虚拟实验室”研究环境。
ACI 系统具有一套健全的资源管理系统、任务管理系统、用户管理系统及安全服务与监控系统。
[6]网格系统是一种资源共享模型，资源提供者亦可以成为资源消费者，网格侧重研究的是如何将分散的资源组合成动态虚拟组织。
它以计算为中心，计算资源和存储资源分布在因特网的各个角落，不强调任务所需的计算和存储资源同处一地。
由于网络带宽的限制，网格计算中的数据传输时间占总运行时间的很大部分。
[7]2.3云计算在数据密集型计算中，数据的大小好比性能帐篷的长木棍。
大数据曾经是科学和工程HPC环境的专属，现在贯穿大型数据中心的数据范围。
无论是在对电子商务欺诈检测，通过更好的情报搜集改善安全性；还是在Web上的3D高清晰度电视或电影，数据密集型计算的时代已经来到。
[8]如图3所示[8]，可把数据密集型计算想像成一个过滤过程。
它从大量数据开始，到最后做出决策（是或否、买或不买、生或死）结束。
它需要考虑到大量有结构或无结构的数据，并通过一系列的过程转化成有用的信息，提高智力、知识和经验等洞察力，并最终能更好地做出决策。
[8]解决数据密集型计算的有效方法是将计算移向数据，而非传统的将数据移向计算。
云计算是解决这一问题的较好手段。
如Hadoop MapReduce框架，利用分布式的计算节点组成分布式的存储环境，数据被分割成多个块存储，计算时各个计算节点只需利用自己本地数据，而不需大量传输数据。
[1,9]很多公司对云计算都有了自己的见解与行动，如：图 3数据密集型计算Amazon：Amazon以在线书店和电子零售业起家，如今已在业界享有盛名。
它最新的业务与云计算有关。
亚马逊的云名为亚马逊网络服务（AWS，Amazon WebServices），主要由四块核心服务组成：简单存储服务（S3，Simple StorageService）、弹性计算云（EC2，Elastic Compute Cloud）、简单排列服务（Simple Queuing Service）以及尚处于测试阶段的SimpleDB。
也可以说，亚马逊现在提供的是可以通过网络访问的存储、计算机处理、信息排队和数据库管理系统接入式服务。
Google：Google围绕因特网搜索创建了一种超动力商业模式。
如今又以应用托管、企业搜索以及其他更多形式向企业开放了它们的“云”。
Google推出了谷歌应用软件引擎（GAE，Google AppEngine），这种服务让开发人员可以编译基于Python的应用程序，并可免费使用Google的基础设施进行托管。
Salesforce：Salesforce是软件即服务厂商的先驱，它凭借其旗舰级服务工具CRM，一开始提供的是可通过网络访问的销售力量自动化应用软件。
其下一目标是平台即服务。
Salesforce公司正在建造自己的网络应用软件平台shijiexuexi，这一平台可作为其他企业自身软件服务的基础。
shijiexuexi包括关系数据库、用户界面选项、企业逻辑以及一个名为Apex的集成开发环境。
2010年12月，企业云计算公司 （NYSE：CRM）和IT管理领域的领导者BMC软件公司（NASDAQ：BMC）宣布推出全新云产品RemedyForce。