大数据关键技术解析
基于大数据的信息系统关键技术研究
为实现大数据 的处理需要采用更简单的数据库 其次是大数据技术对企业 发展的重要性。 大数据使用数据 的缺陷或不足 。 ￣Ｂ ｉ ｇ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ 技 术将所管理的数据信息看做 字符 串进行管 挖掘技 术、 聚类分析技术等对企业发展 过程中产生 的海量数据 模型。
而不直接对 字符 串进 行解释 ， 从而使得所被管理 的数据具 进 行分 析、 挖掘和 整合， 能够从中提 炼出对企业具有 积极推动 理， 这就使得数据库系统得到 了简化 。 意义 的价值信息 ， 该信息对于提升工作效率 ， 改善决策过程 ， 推 有结构化 或半结构化特征 ， 动业务开展等具有十分重要 的意义。 其他 ￣ Ｈ Ｄ ｙ ｎ ａ ｍ ｏ 技术所使用 的键值存储 、 分布 式哈希表、向量时 而这 再次大数据是必然 的发展趋势。 大数 据所 能够创造 的价值 钟等 技术 同样 能够 实现对 大数据库系统的可靠高效管理。 促 进 越来越 明显 ， 从中所能够获取 的信息也越来越丰富， 无论是个人 些数据库系统 的发展 同样也推动了关系型数 据库的发 展，
． ３分布式数据库系统 术 和新研究方 向的拓展和开发又使得数据 的生产成本 、 存储成 ２ 传统的数据库大多是传统的关系型数据库， 这些数据库在 本、 处理成 本等都得 到了大幅度下 降， 大数据 已经被普 遍应用
到 目前 的数据信息分析与处理过程 中。
面对规模性 、 多样性 、 低价值密度性 的大数据 时存 在不 同程 度
实验 研 究 ・
基于大数据 的信息系统关键 技术研究
方世敏（ 南京政治学院军 事信息 管理系， 江 苏 南京 ２ ０ ０ ４ ３ ３ ）
摘 要 ： 对 大数据 进行 管理和数 据挖 掘 ， 从中分 析和 挖掘 潜在 的价 值 和关 系已经成 为当前的研 究热点之一。 本文首先对 大数 据 的定 义、 作用 及 其研 究重要 性 进行 了 分析 ， 然后对基于 大数 据 的信息系统中所应用的多种 关键 技 术进行 了研究 和讨论 ， 最后 就其发 展 和应用趋势做 了简要
大数据发展五大关键要素
大数据发展五大关键要素随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题之一。
大数据的应用潜力无限，它可以为企业提供市场竞争的优势，为政府决策提供科学依据，为个人提供定制化的服务。
然而，要实现大数据的落地应用，需要考虑和解决一系列的问题。
本文将探讨大数据发展的五大关键要素。
一、数据数据是大数据的核心要素。
大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。
这些数据来源广泛，包括社交媒体、传感器、移动设备等。
然而，大数据的真正价值在于对数据进行深入分析和挖掘，从中提取出有用的信息和洞察力。
因此，构建高质量的数据集是大数据应用的关键一步。
数据的准确性、完整性和及时性对于大数据分析的结果至关重要。
二、技术技术是大数据发展的基础。
随着数据规模不断增大，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
因此，大数据技术应运而生。
大数据技术包括数据存储、数据处理、数据挖掘等多个方面。
分布式存储和计算、云计算、机器学习等技术都为大数据分析提供了强有力的支持。
同时，人工智能的快速发展也为大数据应用带来了新的可能性。
三、人才在大数据时代，人才是最宝贵的资源。
一方面，大数据的技术和方法层出不穷，需要专业领域的专家来研究和应用；另一方面，需要懂技术又懂业务的数据科学家来对数据进行深入分析和挖掘。
因此，拥有优秀的数据科学家和技术团队是大数据应用成功的关键。
同时，培养和吸引更多的数据科学家也是大数据发展的重要任务。
四、隐私和安全随着大数据的蓬勃发展，隐私和安全问题也日益引人关注。
大数据集包含大量的个人信息和敏感数据，一旦被滥用和泄露，将对个人和社会带来极大的风险。
因此，确保大数据的隐私和安全是大数据应用的必要条件。
制定相关政策和法规、加强数据加密和安全措施、提高用户对隐私的意识等都是保护隐私和安全的关键措施。
五、合作与共享大数据的应用往往需要跨领域、跨组织的合作。
数据的收集和分析需要各方的共同努力和协作。
同时，促进数据的共享和开放也是大数据发展的重要方向。
天空地一体化时空大数据平台关键技术
精彩摘录
在当今时代，天空地一体化时空大数据平台关键技术正在不断发展，它深刻地 改变了人们的生活和工作方式。这种技术融合了卫星、航空、地面等多元观测 手段，通过高性能计算、数据挖掘、人工智能等现代化信息技术，实现对地球 表面时空信息的全面感知、高效处理和智能服务。本书将重点介绍这本书中的 一些精彩摘录。
目录分析
随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了现代社会的重要组成部分，而时 空大数据更是引领了数据领域的新潮流。在这样的大背景下，本书《天空地一 体化时空大数据平台关键技术》应运而生，其目的是深入探讨建设天空地一体 化时空大数据平台所涉及的关键技术。
本书从时空大数据平台的整体建设思路出发，对平台的体系架构进行了详细的 阐述。这包括了对时空大数据的获取、处理、存储、管理以及应用等各个关键 环节的全面解析。通过这一部分的论述，读者可以清晰地了解到时空大数据平 台的整体架构以及各个部分的功能。
《天空地一体化时空大数据平台关键技术》这本书的内容丰富、结构清晰，既 对时空大数据平台的整体架这本书的，对于推动时空大数据领域的发 展、提高我国在全球大数据竞争中的地位具有重要意义。
作者简介
作者简介
这是《天空地一体化时空大数据平台关键技术》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
在书中，我特别对时空大数据的管理与集成、协同调度以及可视化等关键技术 产生了浓厚的兴趣。作者们详细地讨论了这些技术在天空地一体化时空大数据 平台中的应用，展示了如何通过这些技术实现数据的有效获取、处理和分析。 书中还提及了时空大数据应用平台的分析，充分展现了这些技术在智慧城市、 数据治理和公共安全等领域的实际应用。
内容摘要
第三章：天空地一体化时空大数据平台的时空数据模型与建模方法
本章主要介绍了天空地一体化时空大数据平台的时空数据模型和建模方法，包括时空数据模型的 设计、时空数据的表达与可视化、以及基于人工智能的时空数据建模等方面的内容。
大数据技术原理与应用-完整版
数据存储和 管理
数据处理与 分析
数据隐私和 安全
利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖 掘算法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视 化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据
1.1.3数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
图1-5 数据产生方式的变革
1.1.4 大数据的发展历程
表1-2 大数据发展的三个阶段 阶段 时间 内容
第一阶段：萌 芽期
随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟， 上世纪90年代 一批商业智能工具和知识管理技术开始被应用 至本世纪初 ，如数据仓库、专家系统、知识管理系统等。 Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生 ，传统处理方法难以应对，带动了大数据技术 的快速突破，大数据解决方案逐渐走向成熟， 本世纪前十年 形成了并行计算与分布式系统两大核心技术， 谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追 捧，Hadoop平台开始大行其道
1.6大数据计算模式
表1-3 大数据计算模式及其代表产品 大数据计算模式 解决问题 代表产品 针对大规模数据的 MapReduce、Spark等 批量处理 Storm、S4、Flume、 针对流数据的实时 Streams、Puma、 计算 DStream、Super Mario 、银河流数据处理平台等 Pregel、GraphX、 针对大规模图结构 Giraph、PowerGraph、 数据的处理 Hama、GoldenOrb等 大规模数据的存储 Dremel、Hive、 管理和查询分析 Cassandra、Impala等
1.2.2 数据类型繁多
面向智慧校园的教育大数据分析关键技术
EDUCATION FORUM教育论坛摘要：针对业务系统数据标准不统一、数据结构多样化、数据更新不及时等因素给智慧校园建成造成的不利影响，论文通过构建大数据平台的方式对多源异构数据进行梳理，将结构化、半结构化和非结构化数据整合成数据仓库，在此基础上从学生网络行为分析、多维度实时学业预警、教学精准督导等角度，介绍了面向智慧校园的教育大数据分析的方法和技术。
系统已在学生管理和教学督导等部门普遍使用得到积极肯定。
关键词：智慧校园；大数据应用；网络行为分析；学业预警；精准督教经过多年的信息化建设积累，目前国内高校已建成了各类信息服务系统，为学校的校务管理、师生服务、对外交流等做出了很大贡献[1]。
智慧校园作为数字校园的高端形态，以面向服务为基本理念，构建资源共享、智能灵活的教育教学环境，能够有效支持高校的教学、学习、科研与管理活动，丰富校园文化，拓展学校的时空维度。
但“智慧”的基础是数据，一个完整的数据集，需要将来自各类数据源的数据按照统一的信息标准进行转换、梳理、清洗、纠错、匹配等操作，再以主题数据集的形式进行重新整合，形成具备整体性、标准性、一致性和完整性的新数据集，这就需要一个灵活、可扩展的技术平台来承载和运行。
受应用系统数据标准不统一、数据结构多样、数据更新不及时等因素影响，难以建立这样的标准技术平台，从而给校园大数据资产的挖掘应用造成了很大的困难[2-3]。
本文从大数据分析平台建立、学生网络行为分析、多维度实时学业预警、教学精准督导等角度，介绍了面向智慧校园的教育大数据分析的方法和技术。
一、大数据分析平台构建大数据分析平台旨在解决学校内部积累的海量高维、多源异构、缺失和噪声数据以及数据动态变化等挑战难题[4]，综合现有的各业务系统数据如人事、科研、教务、质控、一卡通以及各类设备日志数据、外部互联网数据等，构建共享数据仓库，帮助学校统一数据口径、管理数据资产、对数据使用过程进行监控，从而更加有效的发掘和利用信息资产的价值，实现精准高效的分析和决策[5]。
第1章 大数据技术概述
1、数据采集和预处理 数据预处理是利用ETL（ Extract-Transform-Load）
工具将分布的、异构的数据源的数据抽取到临时中间层后 进行数据清洗和转换，最后加载到数据集市或者数据仓库 中，成为联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DATA MINING）的数据基础；也可以利用日志采集工具（如 Flume、Kafka等）把实时采集的数据作为流计算系统的输 入，进行实时处理分析。
理、数据分析和挖掘、数据可视化等各阶段的任务，下表
1-1列出了每个环节使用到的常用软件。
表1-1 常用大数据软件
大数据技术
大数据常用软件
数据采集
Kafka，Sqoop，Klume
数据存储和管理 数据分析和挖掘
数据可视化
HDFS，Hbase，Redis， MongoDB，Hive Mapreduce，Spark， Python，Mahout ECharts，D3，Tableau
1、大数据的定义
大数据（big data），指无法在一定时间范围内 使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数 据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决 策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高 增长率和多样化的信息资产。
2、大数据的特征
目前普遍使用5V特征来具体描述大数据，如图 1-1所示。
（4）速度快时效高（Velocity） 大数据的第四个特征是数据增长速度快，处理速度也快， 时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被 用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。 这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
（5）真实性（Veracity） 该特征主要体现了数据的质量。
hbase-1.2.6.1-bin.tar.gz
redis-5.0.4.tar.gz mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-4.0.1.tgz
大数据分析与管理详述
1.数据加密：在数据存储和传输过程中，使用加密算法对数据进行加密，确保数据的安全性。 2.隐私保护：通过数据脱敏、数据匿名化等技术，保护用户隐私不被侵犯。 ---
大数据存储与处理技术
▪ 大数据的趋势与前沿技术
1.人工智能与机器学习：结合人工智能和机器学习技术，大数据分析可以更加精准 和高效，为各种应用提供更深入的洞察。 2.边缘计算：随着IoT设备数量的增加，边缘计算将在大数据分析中发挥越来越重要 的作用，实现更高效的数据处理和实时响应。 以上内容仅供参考，如有需要，建议您查阅相关网站。
数据挖掘与机器学习应用
▪ 数据挖掘与机器学习在医疗行业的应用
1.数据挖掘与机器学习在医疗行业的应用概述：数据挖掘和机 器学习技术在医疗行业有广泛的应用，如疾病诊断、药物研发 、健康管理等。 2.疾病诊断的应用：数据挖掘和机器学习技术可以用于疾病诊 断，通过对医疗数据的分析，提高医生对疾病的诊断准确性。 3.药物研发的应用：数据挖掘和机器学习技术可以用于药物研 发，通过对大量药物化合物的筛选和分析，加速药物的研发进 程。
大数据分析与管理
大数据安全与隐私保护
大数据安全与隐私保护
▪ 大数据安全与隐私保护的挑战
1.随着大数据的快速发展，数据安全与隐私保护面临着前所未 有的挑战。 2.大数据环境下的安全与隐私问题包括但不限于：数据泄露、 数据篡改、数据滥用等。 3.这些挑战需要采取有效的技术和管理措施来应对，以确保大 数据的安全使用和隐私保护。
数据挖掘与机器学习在金融行业的应用
1.数据挖掘与机器学习在金融行业的应用概述：数据挖掘和机器学习技术在金融行业有广泛的应用 ，如信用评分、欺诈检测、投资决策等。 2.信用评分的应用：数据挖掘和机器学习技术可以用于信用评分，通过对客户的历史信用记录进行 分析，预测客户的未来信用风险。 3.欺诈检测的应用：数据挖掘和机器学习技术可以用于欺诈检测，通过对交易数据的分析，识别出 异常交易行为，防止欺诈行为的发生。
大数据技术原理与应用
第二次浪潮 1995年前后 互联网
2010年前后 计算和大数
据
信息爆炸
将涌现出一批新的市 场标杆企业
大数据技术原理与应用
1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑
1. 存储设备容量不断增加
图1-1 存储价格随时间变化情况
大数据技术原理与应用
大数据技术原理与应用
1.2.2 数据类型繁多
大数据是由结构化和非结构化数据组成的
– 10%的结构化数据，存储在数据库中
– 90%的非结构化数据，它们与人类信 息密切相关
科学研究 –基因组 –LHC 加速器 –地球与空间探测
企业应用 –Email、文档、文件 –应用日志 –交易记录
Web 1.0数据 –文本 –图像 –视频
价值密度低，商业价值高 以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，但是 具有很高的商业价值
大数据技术原理与应用
继续装ing
1.3大数据的影响
图灵奖获得者、著名数据库专家Jim Gray 博士观察并总结人类自古以来，在 科学研究上，先后历经了实验、理论、计算和数据四种范式
实验
理论
• 在就业市场方面，大数据的兴起使得数据科学家成为热门职业 • 在人才培养方面，大数据的兴起，将在很大程度上改变中国高校信息技
术相关专业的现有教学和科研体制
大数据技术原理与应用
1.4大数据的应用
• 大数据无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、 医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹
计算
大数据技术原理与应用
数据
1.3大数据的影响
• 在思维方式方面，大数据完全颠覆了传统的思维方式： – 全样而非抽样 – 效率而非精确 – 相关而非因果
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大数据关键技术解析
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出
了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分
析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
一、大数据采集技术
数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方
式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数
据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等
大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开
发数据质量技术。
大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配
体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数
据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着
重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数
据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源
等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操
作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。
二、大数据预处理技术
主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结
构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，
以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我
们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从
而提取出有效数据。
三、大数据存储及管理技术
大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和
调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据
的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系
统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技
术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，
研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据
可视化技术。
开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其
中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数
据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。
开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突
破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。
四、大数据分析及挖掘技术
大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、
图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破
用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含
在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术
方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关
联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对
象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数
据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、
统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规
则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回
归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚
类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经
网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多
维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。
从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：1.可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或
是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受
到结果。2.数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。
分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算
法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。3.预测性分析。预测性分析可
以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。4.语义引擎。语义引擎
需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、
情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。5.数据质量和数据管理。数据质量与管理是
管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析
结果。
五、大数据展现与应用技术
大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依
据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据
将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府
决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技
术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信
诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多
媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用
技术等。
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