海量数据处理的几个技术问题及其解决方案
大数据处理中的常见问题和解决方案
大数据处理中的常见问题和解决方案随着互联网技术的迅猛发展，大数据已成为当今世界的热门话题。
大数据处理的方法和技术不断进步，为企业和机构在数据分析和决策上带来了重大改进。
然而，面对海量、复杂的数据，仍存在一些常见问题需要解决。
本文将探讨大数据处理中的常见问题，并提出相应的解决方案。
一、数据隐私与安全问题在大数据的处理和分析过程中，数据隐私和安全问题是一个突出的挑战。
大量敏感数据的存储和传输容易受到黑客攻击和数据泄露的风险。
为了解决这一问题，可采取以下措施：1. 强化数据加密：对于大数据处理过程中的关键数据，使用高级加密技术确保数据的机密性，防止未经授权的访问。
2. 权限管理：建立完善的权限管理机制，限制对数据的访问权限，确保只有授权人员可以访问敏感数据。
3. 监控与检测：引入实时监控和异常检测系统，及时发现和应对潜在的安全风险和威胁。
二、数据质量问题大数据处理过程中，可能面临数据质量不高的问题。
数据的准确性、完整性和一致性会对分析结果产生重大影响。
为了改善数据质量，可以采取以下措施：1. 数据清洗：通过数据清洗技术，排除数据中的错误、缺失和冗余，提高数据的准确性。
2. 数据校验：对采集到的数据进行校验，确保数据的完整性和一致性，避免由于数据错误导致的误判。
3. 数据集成：对从不同来源获取的数据进行集成，消除数据之间的不一致性，提高数据的整体质量。
三、计算和存储问题大数据处理需要庞大的计算资源和存储空间。
面对海量的数据，如何高效地进行计算和存储成为了一个关键问题。
以下是一些解决方案：1. 分布式计算：采用分布式计算框架，将计算任务分发到多个节点上并行处理，提高计算效率和性能。
2. 数据压缩和索引：通过数据压缩和索引技术，减小数据的存储空间，提高数据查询和检索的速度。
3. 云计算和虚拟化：将大数据处理任务部署在云计算平台上，充分利用云资源的弹性和可扩展性，降低成本和提高效率。
四、算法和模型选择问题在大数据处理过程中，选择合适的算法和模型对于取得准确的分析结果至关重要。
大数据处理中的常见问题与解决方案探讨
大数据处理中的常见问题与解决方案探讨大数据处理，作为现代信息技术中的重要部分，已经成为了各行各业的关注焦点。
然而，随着数据规模不断扩大和复杂程度的增加，大数据处理中也出现了一些常见问题。
本文将探讨这些问题，并提出相应的解决方案。
一、数据存储问题在大数据处理中，数据存储是一个重要的环节。
常见的问题之一是存储容量不足。
当数据量庞大时，传统的存储设备往往无法容纳如此庞大的数据，同时也面临备份和恢复的困难。
解决这个问题的方案之一是采用分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），它可以将大数据分散存储在多个服务器上，有效解决容量不足的问题。
二、数据清洗问题大数据通常包含各种各样的信息，但其中可能包含有噪音、冗余和不一致的数据。
数据清洗是为了去除这些问题数据，提高数据质量的过程。
常见的数据清洗问题包括数据重复、数据缺失和数据格式不一致等。
解决这些问题可以通过使用数据清洗工具和算法来实现。
例如，数据去重可以通过使用哈希算法进行数据比对，发现重复数据并进行删除。
数据缺失可以通过插值方法进行填补，使得数据集完整。
三、数据处理速度问题大数据处理中，数据量庞大，处理速度成为了一个关键问题。
尤其是在实时分析和决策支持场景下，要求数据处理尽可能高效。
常见的问题之一是任务的并行处理。
通过将任务分解为多个子任务，利用并行处理的优势，可以加快任务的处理速度。
另外，采用高效的算法和数据结构，如哈希表、排序算法等，也可以有效提高数据处理速度。
四、数据隐私与安全问题在大数据处理中，保护数据隐私和确保数据安全是非常重要的。
尤其是涉及个人隐私和敏感数据的场景下，对隐私和安全的要求更高。
常见的问题包括数据泄露、数据篡改和非法访问等。
为了解决这些问题，可以采用加密技术对数据进行加密保护，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
同时，还可以采用访问控制和身份认证等手段，限制非法用户对数据的访问和篡改。
五、数据挖掘与分析问题大数据处理的终极目标是从海量数据中挖掘有价值的信息和知识。
请介绍处理海量数据时候常用的解决思路,说明优势劣势及其适用场景。
请介绍处理海量数据时候常用的解决思路，说明优势劣势及其适用场景。
处理海量数据常用的解决思路是将数据分割成小批量进行处理，并行化计算。
具体的解决方案有以下几种：1. 基于MapReduce模型的分布式计算：这种方案将数据分割成小块，分发到多个计算机上并行处理，最后将计算结果合并。
这种方案的优势是可以高效地处理海量数据，具有扩展性好、容错能力强等优点。
适用场景是需要高效处理海量数据，需要扩展性和可靠性的场景。
2. 数据库分区：这种方案将大型数据库分割成若干个小型数据库，每个小型数据库都包含部分数据。
在查询数据时，可以同时访问多个小型数据库，最后将结果合并。
这种方案的优势是可以高效地查询和管理大量数据，具有扩展性和容错能力强等优点。
适用场景是需要高效查询和管理大量数据的场景。
3. 分布式缓存：这种方案将数据存储于多个缓存节点中，通过一致性哈希等算法将数据分散到多个节点中。
在查询数据时，可以访问多个缓存节点获取数据，最后将结果合并。
这种方案的优势是可以快速的读取数据，具有扩展性和容错能力强等优点。
适用场景是需要快速读取数据的场景。
4. Hadoop：这种方案是一个开源的分布式计算框架，基于MapReduce模型进行开发，可以高效地处理大规模数据。
这种方案的优势是可以高效地处理大规模数据，具有扩展性好、容错能力强等优点。
适用场景是需要高效处理大规模数据的场景。
总之，处理海量数据常用的解决思路是将数据分割成小批量进行处理，并行化计算。
具体的解决方案有MapReduce模型的分布式计算、数据库分区、分布式缓存、Hadoop等，每种方案都有其优势和适用场景。
在具体开发时，需要根据业务需求和实际情况选择最合适的解决方案。
大数据分析技术的技术难点及解决方案总结
大数据分析技术的技术难点及解决方案总结概述：在当今信息时代，数据的规模和复杂性不断增加，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了重要的课题。
大数据分析技术应运而生，通过收集、存储、处理和分析海量数据，帮助企业做出更明智的决策。
然而，大数据分析技术面临着一些技术难点，本文将对这些难点进行总结，并提出相应的解决方案。
技术难点一：数据存储和管理大数据分析技术所依赖的是海量数据的存储和管理。
传统的关系型数据库难以应对海量数据的存储需求，而Hadoop等分布式存储系统可以满足这一需求。
然而，分布式存储系统也存在一些问题，如数据一致性、容错性和性能问题。
解决方案包括使用一致性哈希算法来解决数据一致性问题，使用备份和数据冗余来保证容错性，通过合理的数据分片和数据副本策略来提高性能。
技术难点二：数据清洗和预处理在大数据分析过程中，数据质量往往是一个关键问题。
由于数据的来源多样和数据采集的不确定性，数据中可能存在噪声、缺失值和异常值等问题。
解决方案包括使用数据清洗技术去除噪声和异常值，使用插值等方法填充缺失值，使用数据转换和规范化技术将数据转化为可用的格式。
技术难点三：数据分析算法选择合适的数据分析算法是大数据分析的关键。
不同类型的数据和分析任务需要使用不同的算法，如聚类算法、分类算法和回归分析算法等。
解决方案包括建立适合特定问题的数据模型，选择适当的模型和算法来进行数据分析，使用特征选择和降维技术来减少数据维度，提高算法的效率和准确性。
技术难点四：可视化和呈现数据分析的结果需要以易于理解和使用的方式向用户呈现，这就要求将分析结果进行可视化。
然而，大数据分析所产生的结果往往是高维、复杂和庞大的，如何将这些结果以直观的方式展示给用户是一个技术难点。
解决方案包括使用数据可视化工具和技术，如数据图表、热力图和地图等，将复杂的数据转化为图像，提供直观的展示方式。
技术难点五：隐私和安全保护在大数据分析过程中，隐私和安全保护是一个重要的考虑因素。
大数据存储与处理的挑战与解决方案(三)
大数据存储与处理的挑战与解决方案随着互联网的迅猛发展，海量的数据被不断产生和积累。
这些数据蕴含着巨大的价值，但同时也给存储和处理带来了巨大的挑战。
本文将就大数据存储与处理面临的挑战以及相应的解决方案展开探讨。
**挑战一：存储容量不足**大数据的存储量巨大，传统的存储介质已不能满足其需求。
硬盘存储的容量相对有限，而且读写速度较慢。
解决这一挑战的方法之一是采用分布式存储系统。
分布式存储系统将数据划分为多个部分存储在不同的节点上，从而实现横向扩展。
另一种解决方案是采用云存储技术。
云存储将数据存储在云端，用户可以根据需要动态扩展存储容量。
同时，云存储还提供了高可靠性和弹性扩展等优势，能够更好地应对大数据存储的挑战。
**挑战二：数据传输速度慢**大数据的传输速度直接影响到数据处理的效率。
传统的计算机网络带宽有限，无法满足大数据传输的需求。
为了解决这一挑战，可以采用多线程技术，同时使用多个传输通道进行数据传输，提高传输速度。
此外，还可以借助于分布式计算的思想。
将数据分散到不同的节点上进行并行计算，从而提高数据处理的效率。
容器化技术的应用也可以优化数据传输速度，通过在不同的计算机节点上运行不同的容器实例，减少数据传输的延迟。
**挑战三：数据质量和一致性**大数据的处理涉及到海量的数据源，其中可能存在噪音、错误和冗余等问题，导致数据质量下降。
而且，大数据的处理一般是分布式的，节点之间的计算结果有可能不一致。
为了解决数据质量和一致性的问题，可以引入数据清洗和校验的步骤，在数据处理之前对数据进行预处理，过滤掉错误和冗余的数据。
此外，在分布式环境中，可以采用一致性哈希算法来确保不同节点之间的数据一致。
一致性哈希算法通过将数据按哈希值进行分区，并将分区映射到不同的节点，从而确保数据的一致性和可靠性。
**挑战四：计算资源不足**大数据的处理通常需要庞大的计算资源来支撑，而传统的计算机系统往往无法提供足够的计算能力。
为了解决这一问题，可以采用云计算技术。
如何处理海量数据
如何处理海量数据在数字化的时代，数据是无处不在的，它们对于我们的生活、工作和社会发展都至关重要。
但是对于处理海量数据，许多人可能会感到无从下手，下面我将从几个方面来探讨一下如何提高我们处理海量数据的效率和准确性。
一、数据收集在数据收集方面，我们需要将不同来源的数据进行整合并清洗，确保它们的质量和可靠性。
如何清洗数据取决于数据的来源和类型，但是一般来说，我们会使用一些工具来自动化这个过程。
比如，使用抓取工具爬取网站上的数据，使用ETL工具进行数据提取、转换和加载。
二、数据存储存储是数据处理的重要一环。
对于大型数据集，我们需要使用大规模的数据存储系统，如Hadoop和Spark，以支持数据的分布式存储和处理。
同时，我们还需要考虑数据的安全性和备份，确保数据的可靠性。
三、数据清洗数据经常需要进行清洗和处理，以确保它们的准确性和一致性。
数据清洗可以是手动的，也可以是自动的。
手动清洗可能需要一些技能，比如熟悉SQL语言，但自动清洗可以使用开源工具如OpenRefine或DataWrangler来完成。
自动清洗不仅可以减少处理时间，而且可以提高数据的准确性和一致性。
四、数据可视化数据可视化是数据处理的另一个重要方面。
它可以将数据以一种可视、易于理解的形式呈现出来，并帮助我们洞察数据中的模式和趋势。
这种形式的可视化通常包括图表、地图和交互式仪表板。
在处理大量数据时，数据可视化可以帮助我们节省时间，并使数据分析更加易于理解和沟通。
五、机器学习对于海量数据，如何从中提取有意义的信息并进行预测和优化是一个挑战。
机器学习的出现为我们解决这个问题提供了新的选择。
机器学习可以帮助我们构建模型，从而根据过去的数据进行预测，或通过不断优化以改善结果。
对于在数据量很大的情况下仍然能快速完成模型训练的算法是非常关键的。
综上所述，如何处理海量数据需要综合考虑多个方面。
从数据收集、存储和清洗到可视化和机器学习等方面，我们需要使用各种工具和技术来处理数据。
海量数据问题的处理-六种解决思路
海量数据问题的处理-六种解决思路1. 处理海量数据问题的四板斧分治基本上处理海量数据的问题，分治思想都是能够解决的，只不过⼀般情况下不会是最优⽅案，但可以作为⼀个baseline，可以逐渐优化⼦问题来达到⼀个较优解。
传统的归并排序就是分治思想，涉及到⼤量⽆法加载到内存的⽂件、排序等问题都可以⽤这个⽅法解决。
适⽤场景:数据量⼤⽆法加载到内存技能链接:归并排序哈希(Hash)个⼈感觉Hash是最为粗暴的⼀种⽅式，但粗暴却⾼效，唯⼀的缺点是耗内存，需要将数据全部载⼊内存。
适⽤场景:快速查找，需要总数据量可以放⼊内存bit(位集或BitMap)位集这种思想其实简约⽽不简单，有很多扩展和技巧。
⽐如多位表⽰⼀个数据(能够表⽰存在和数量问题)，BloomFilter(布隆过滤器就是⼀个典型的扩展)，在实际⼯作中应⽤场景很多，⽐如消息过滤等，读者需要掌握，但对于布隆过滤器使⽤有⼀些误区和不清楚的地⽅，读者可以看下⾯这篇博客避免这些性能上的误区。
适⽤场景：可进⾏数据的快速查找，判重技能链接:布隆过滤器使⽤的性能误区堆(Heap)堆排序是⼀种⽐较通⽤的TopN问题解决⽅案，能够满⾜绝⼤部分的求最值的问题，读者需要掌握堆的基本操作和思想。
适⽤场景:处理海量数据中TopN的问题(最⼤或最⼩)，要求N不⼤，使得堆可以放⼊内存技能链接:排序算法-Heap排序2. 常见场景题：谈⼀谈，分布式集群中如何保证线程安全？请你设计⼀种⽅案，给每个组分配不同的IP段，并且可以快速得知某个IP是哪个组的?如何将⼀个⽂件快速下发到100万个服务器这⾥有1000个任务，分给10个⼈做，你会怎样分配，先在纸上写个最简单的版本，然后优化。
全局队列，把1000任务放在⼀个队列⾥⾯，然后每个⼈都是取，完成任务。
分为10个队列，每个⼈分别到⾃⼰对应的队列中去取务。
如果让你来开发微信抢红包，说说你的思路是怎么样的？可能遇到什么问题，你会怎么解决悲观锁，乐观锁，存储过程放在mysql数据库中。
海量数据的处理分析
海量数据处理问题是一项艰巨而复杂的任务。
原因有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。
如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。
二、软硬件要求高，系统资源占用率高。
对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。
一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。
三、要求很高的处理方法和技巧。
这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。
没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。
那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考：一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。
另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。
笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。
二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。
好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
保险职业学院学报2005年第5期 (总第102期)海量数据处理的几个技术问题
及其解决方案
李向阳 李朝庆
[摘 要]本文讨论了海量数据处理的几个技术问题,并从应用实践上提出了一些解决方案。
这些措施在应用软件的开发实践中,被证明是有效的。
[关键词]数据处理;I/O界面;开发平台;数据安全性和一致性
[中图分类号]TP39 [文献标识码]A [文章编号]1673—1360(2005)05—0051—02
一、引言
众所周知,大数据量的数据处理(简称海量数据处理)是当今计算机应用的主要领域之一。
这类问题的显著特点是输入/输出量很大,而计算(处理)并不复杂。
但要恰当解决这类问题,面临一些严峻的技术问题;因为当数据量到达一定规模时,看似很简单的问题,实际操作起来却十分费力。
笔者根据多年从事数据处理的实践,提出以下几个问题,同大家共同探讨。
二、关于初始数据的录入
很多数据处理问题都面临大量原始数据的录入。
如人口普查、人事档案、人才招聘与考核、保费管理、账务管理、销售管理等,每天发生的数据量是很大的,如何确保这些数据快速、正确进入电脑呢?人们赏试了众多的录入方案,例如汉字信息和数字信息分别采用不同的录入手段。
目前通行的做法是:将汉字信息用区位码填制信息卡,然后用OCR(光电阅读器)录入;而数字信息则用键盘录入。
我们在开发高考招生系统时就是这样做的。
因为每个考生的基本信息(如姓名、性别、类别、科目、地址等)约占200字节,而每年报考的考生人数多达30万左右,信息总量高达60G B。
对这些汉字信息的录入,采用分散填制信息卡,用OCR集中录入,然后打印出来分散核对。
而数字信息(如试卷分数、经济数据等)则不宜采用信息卡,因为数字信息比汉字信息要求有更高的准确率,而用键盘录入又比较快捷。
但如何保证人工录入的正确性呢?我们采用的做法是,由三名训练有素的录入人员分别对同一科目的考分并行录入,然后经程序检验:对同一名考生该科目的成绩,三名录入人员录入的数据是否一致,如果一致,则写入文件记录,否则剔出来,下次重新录入。
这种作法的理论依据是:按概率统计规律,如果一名录入人员录入的出错率是1/100,则三名录入员在同一数据上同时出错的概率是三个独立事件概率的乘积,即出错率为百万分之一。
据此可以看出出错的几率已大大降低了,实际上可以容许。
另外,要尽量减少输入量。
凡是能自动生成的数据,如考生号码、职工编码、商品代码等,尽量不用手工录入,而由程序自动生成。
在建立表结构时,对某些字段可定义默认值,从而减少录入量(如性别、职务等),提高准确率。
人工干预越少,数据出错率越低。
三、关于开发平台的选择
显然,数据库技术是解决数据处理问题的首选平台,目前已有众多的关系数据库管理系统可供选择,如:visual F oxpro、delphi、S Q L server、sybase、oracle、等。
在选择平台时,要考虑应用程序的开发和运行环境,目前大部分业务需要在客户机/服务器模式下工作。
这时,中小公司可以选用visual F oxpro,因为它的稳定性高,易于操作,面向对象编程,功能也足够强大。
大型公司大都涉及到广域网和互连网,选用S Q L server或Oracle为宜。
值得注意的是,这些多用户网络数据库系统查询功能很强,其安全性和运行效率都很高,但用户界面不够友好。
为了提高应用系统的图形化界面水平,可以在数据库系统的基础上,引入、java,利用后者的图形界面功能,使开发出来的应用系统更方便用户使用。
还要提及一点的是,当系统测试通过以后,应将所有源程序联合编译,生成可执行文件,以便直接在windows操作系统下运行,提供给用户的是一个经压缩打包的系统,这不仅是软件保护的需要,而且可以防止用户有意、无意的错误
15
修改。
四、关于确保数据的安全性、完整性和数据库的并发控制
1、数据的安全性:
数据库管理系统要确保数据的安全,防止非法用户窃取和破坏数据,通常系统采用身份验证、口令、密码、控制用户权限等方法保证数据安全。
如军事部门的保密问题、银行账目不得非法改动等均属数据安全性范畴。
海量数据处理系统一般在网络(LAN或W AN)环境下运行。
系统的安全性十分重要。
选用的平台必须有完整的安全机制。
可喜的是,目前微软公司开发的S Q L server2000的功能已趋于成熟,安全机制也比较完备,它设有登录安全性、DB安全性、DB对象安全性等机制。
在建表时,可设置各种约束,在数据库中可创建规则、默认值、存储过程、触发器等DB对象,来保证字段和记录的有效性。
稍嫌不足的是它目前还未涉及字段级安全性,但不失为首选的平台。
2、数据的完整性:
数据库中的数据表一般具有某种相关性,必须设法保持它们之间的数据一致性。
在这方面, foxpro和S Q L server通过创建触发器来确保两个数据表之间的数据的参照完整性。
在开发应用系统时千万别轻视这些设置,否则,一个完全开放式应用系统用不了多久,数据库里保存的可能全是一些垃圾。
3、数据库的并发控制:
在网络环境下多个用户可能同时对同一数据库中的数据进行存取操作,这称为并发操作。
如在火车、航班定票系统中,必须利用数据库的并发控制来避免不同售票点发售同一编号的全程票。
在人事信息系统、商品销售系统、招聘招生系统中也有类似情况。
4、提供良好的用户界面和I/O格式
一个应用系统开发出来以后,能否受用户欢迎,方便用户使用,在一定意义下决定了该系统的生命。
Windows系列广受用户欢迎便是最明显的例证。
所以,软件开发人员一定要树立面向终端用户,一切从用户出发,将用户界面设计得简洁、醒目,易于操作。
如果把数据处理过程视为黑盒子,对用户是透明的,那么呈现在用户面前的便是用户界面。
现在可视化编程工具非常强调这点,改进后的Visual foxpro、Vb、Java都在这方面下了很大工夫,提供了众多的控件,利用他们可以轻而易举地设计出生动活泼的用户界面。
软件开发者不能嫌麻烦,应该精益求精,使用户界面易于被用户接受。
当然,用户界面以方便实用为原则,不必做得花哨、烦琐。
如输入界面用醒目的表格方式,既方便操作,符合人们工作习惯,又不易出错。
输出格式也要简明实用,可考虑先粗后细,分级输出各种统计报表。
在这方面,目前国内的财务软件做得比较好,因而也是推广得最好的应用系统。
5、关于代码体制
这里的所谓代码体制是指各种编码方案。
任何数据处理问题,都多多少少包含字段的编码,如职工编号、部门编号、商品编号、科目编号等。
要把编码与字段名称对应起来,建立完整的编码体系,在计算机内部一律按编码处理,对应的字段名称只出现在I/O界面。
这样,既加快了处理速度(计算机处理编码远比处理汉字快),又便于维护管理。
目前,我国已发布了很多编码标准,如省市代码、邮政编码、通信编码、学校、专业代码、主要商品代码、账务科目代码等等,我们在开发应用系统时,要尽可能使用这些通用代码。
尚未标准化的代码,开发者要建立完善的编码机制。
6、结语
上面只涉及到开发工作中一些宏观的外在技术问题。
除此之外,还有一些技术细节问题,如文件名、字段名的命名规则、数据字典的编排规则、系统的维护措施、测试手段、异常处理等,都需要在开发时精心设计和规划。
总之,按面向对象和可视化编程的思路,尽量把一些问题考虑得周全一些,一定要避免匆忙编程,过后再返工或推倒重来。
所以说,要提高软件开发效率,除了开发实践之外,注意从宏观上把握大局,按软件项目开发流程,一步步进行,上一步未完成,不急于进入下一步,是十分重要的。
(作者单位:李向阳 中国平安保险公司
李朝庆 保险职业学院)
(责任编辑:王碧华)
25。