分布式数据处理(DDP)
分布式数据处理（DDP）
整个70年代中期，流行的思想是利用大型设备采用集中信息服务的方式来争取公司信息服务的全面性和综合性。随着规模的扩大，灵活性就降低了，这就削弱了信息服务部门的响应能力。这种响应能力的减弱是取消集中方式的主要原因；另一个原因是计算机硬件成本的迅速降低，特别是小型计算机系统的降价。
□分布式数据处理的含义
分散的选择方案就是分布式数据处理(DDP)方案。分布式数据处理不仅是一种技术上的概念，也是一种结构上的概念。分布式数据处理的概念是建立在集中和分散这两种信息服务都能实现的原则基础上的。
集中/分散的问题归结起来就是建立综合的信息系统(集中)和对用户服务(分散)这两者结合的问题，规模的大小已不再是争论点。从理论上来说，分布式数据处理将这两个领域能最好地结合在一起。计算机系统不仅能连接到所有的业务领域，而且能致力于各业务领域的应用。由于所有的分布式系统都用一个网络联在一起，所以信息系统的综合也就很容易实现了。
公司应该认识到分布式处理系统会具有较高的运行效率，因为其中某个计算机系统的失效并不危及整个公司的工作。事实上，在一个设计周到的分布式数据处理系统中，任何一个计算机子系统都能用来使整个系统正常工作。
□分布式数据处理的范围
在分布式数据处理系统中，计算机组成网络，每台计算机可以与一台或多台其他计算机联结起来。分布式数据处理网络一般按照地理位置或功能来考虑设计，而大多数网络是这两方面的结合。
分布式数据处理也是一个经常使用的术语，它与日常所说的意思不同，很容易被用户和信息服务工作人员误解。由于缺乏统一的认识，所以经常导致一些问题得不到解决。例如：“分布的内容是什么?”“分布到什么程度才能最好地满足公司的需要?”下面所列的部分或全部内容都可以用于分布式信息服务系统： 1.输入/输出
2.处理
3.数据存储
4.个人信息或管理部门的信息
5.检查和控制
6.规划
在考虑任一信息服务改革尝试之前，应首先解决哪一方面要分布，以及哪一方面要分布到什么程度的问题。
□分布式数据处理的控制
卫星计算机系统和分布式数据处理系统的中心能够通过集中的信息服务部门(由业务领域所分派的)或决策组织(其中用户和信息服务分担管理责任)来控制。无论哪一种情况，为了保持公司数据库的兼容性、一致性和信息处理的综合性，集中小组通常应负责下列工作：
1.评价和选择硬件
2.制定标准、方法和文件
3.制定近期和长期信息服务规划
4.补充或雇佣信息服务人员
5.运行公司的数据库(包括提供数据库所需的数据)
6.建立公司范围内的信息服务优先权(通常是由信息服务指导委员会决定)
7.采用当前可用的技术
8.提供信息服务和用户培训计划
由厂商开发和提供的新式的硬件和软件促进了分布式数据处理的发展，分布式数据处理的有效的技术和突出的优点已使得许多对此坚信不疑的业务领域的管理人员能承担起管理信息服务小组和计算中心的责任。下图说明了分布式数据处理的信息服务组织机构。
□信息中心
某些用户管理人员和行政领导感到由信息服务部门来承担越来越多的业务领域的工作责任是一个令人担心的事情。如果这种趋势继续发展，的确就有了担心的理由。然而，80年代的用户管理人员不但非常愿意直接参与影响他们眼前工作的信息服务系统，而且愿意参与公司信息服务中其他方面的工作。这种积极态度是分散的信息服务工作成功的关键。
1.信息中心的作用
为了能使用户有效地直接参与信息服务工作，公司必须提供设备、技术支持和团体用户的培训，这些是由信息中心来完成的。信息中心是实现分布式数据处理必不可少的一个部门。
2.成立信息中心的目的
成立信息中心的出发点是使用户能获得一个不必请求信息服务部门就能自己帮助自己的场所。信息中心的任务是向用户提供一个机会使其成为进行信息服务的直接参加者。这样可以自己处理信息服务请求，用户就不必提出一份正式服务申请以获得批准，也不必将要求通知给系统分析员等等。用户仅仅利用信息中心便可自己完成这一切。由于有这样的条件，用户非常希望自己成为信息服务工作中的一名成员。现有的信息中心已得到了用户的普遍承认和依赖，这远远超出了最初的预料。
3.信息中心的业务管理
信息中心的业务管理一般就是公司信息服务的职责。信息中心能提供便利的场所。适当的硬件(显示器、打印机、有可能还提供图形终端)以及信息服务的专门技术。信息服务人员在信息中心回答问题、提供指导和帮助。决不应该要求他们参加生产性工作。根据用户要解决的问题的复杂程度，每5到10个固定用户就要分配一名信息服务专业人员到信息中心工作。信息中心人员要定期举办有关各种技术和面向用户课题的讲座及报告会。
大数据分析平台技术要求
大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
基于一种海量数据处理分析系统设计文档
中科基于一种海量数据处理分析 系统的设计文档 一、海量数据处理的背景分析 在当前这个信息量飞速增长的时代，业的成功已经越来越多地与其海量数据处理能力相关联。高效、迅速地从海量数据中挖掘出潜在价值并转化为决策依据的能力，将成为企业的核心竞争力。数据的重要性毋庸置疑，但随着数据的产生速度越来越快，数据量越来越大，数据处理技术的挑战自然也越来越大。如何从海量数据中挖掘出价值所在，分析出深层含义，进而转化为可操作的信息，已经成为各互联网企业不得不研究的课题。数据量的增长，以及分析需求的越来越复杂，将会对互联网公司的数据处理能力提出越来越高的要求、越来越大的挑战。但每一个场景都有其特点与功能，充分分析其数据特性，将合适的软件用在合适的场景下，才能更好地解决实际问题。 二、海量数据处理分析的特点 （一）、数据量大，情况多变 现在的数据量比以前任何时期更多，生成的速度更快，以前如果说有10条数据，繁琐的操作时每条去逐一检查，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，情况多变，手工操作是完不成任务的。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，程序将会终止。海量数据处理系统的诞生是输入层每个神经元的输入是同一个向量的一个分量，产生的输出作
为隐藏层的输入，输出层每一个神经元都会产生一个标量结果，所以整个输出层所有神经元的输出构成一个向量，向量的维数等于输出层神经元的数目在人工神经网络模型中，各个神经元通过获取输入和反馈，相对独立地进行训练和参数计算。其拓扑结构的重要特点便是每一层内部的神经元之间相互独立，各个层次间的神经元相互依赖。 由于各个层次内部神经元相互独立，使得各个层次内部的神经元的训练可以并行化。但由于不同层之间的神经元具有相互依赖关系，因此各个层次之间仍然是串行处理的。可以将划分出的每一层内部的不同神经元通过map操作分布到不同的计算机上。各个神经元在不同的计算终端上进行训练，在统一的调度和精度控制下进行多个层次的神经元的训练，这样神经网络算法的训练就可以实现并行化。训练结束后，同样可以通过每层内节点的并行化处理快速地得到输出结果。在神经网络算法中，每层内的节点都可以进行并行化处理，并行化程度非常高。 （二）、软硬件要求高，系统资源占用率高 各种应用对存储系统提出了更多的需求，数据访问需要更高的带宽，不仅要保证数据的高可用性，还要保证服务的高可用性；可扩展性：应用在不断变化，系统规模也在不断变化，这就要求系统提供很好的扩展性，并在容量、性能、管理等方面都能适应应用的变化；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，对电脑的内存、显卡、硬盘及网络都要求相对较高！其中对网络要求高的原因是因为其引入目前最前沿的“云端计算”好多东西都要从网络上调用；对硬盘要求是最高的，用SATA6.0的固态硬盘，对整机性能限制比较大的就是高速系统总线对低速硬盘传输，32位的系统，最大只能认到3.5G内存，就是说，不论你装几根内存条，装多大容量的内存条，你装8G的，它也只能用到3.5G，64位的系统就可以突破了这个限制。如果你的电脑配置不是特别高的话，XP是比较好的选择。32位的XP是最低要求。基于23G互操作测试生成23G互操作测试报告测试起始点时间、测试终止点时间、 3G网络驻留时间（秒）、2G网络驻留时间（秒）、3G覆盖总采样点、3G覆盖总采样点不同区间数量统计、3G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、2G覆盖总采样点、2G覆盖总采样点不同区间数量统计、2G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、3G到2G重选成功次数、2G到3G重选成功次数、3G到2G切换尝试次数、3G到2G切换成功次数、切换掉话次数和其它掉话次数。
13种国际贸易术语解释
13种国际贸易术语解释 一、E组 1：EXW---工厂交货（---指定地点）。是指卖方将货物从工厂（或仓库）交付给买方，除非另有规定，卖方不负责将货物装上买方安排的车或船上，也不办理出口报关手续。买方负担自卖方工厂交付后至最终目的地的一切费用和风险。如买方不能直接或间接的办理货物出口报关手续时，则不宜采用此贸易方式。EXW是卖方责任最小的贸易术语。 二、F组 2：FCA ，即货交承运人(……指定地点)。此术语是指卖方必须在合同规定的交货期内在指定地点将货物交给买方指定的承运人监管，并负担货物交由承运人监管前的一切费用和货物灭失或损坏的风险。 需要说明的是，交货地点选择对于在该地点装货和卸货的义务会产生影响。若卖方在其所在地交货，则卖方应负责装货；若卖方在任何其他地点交货，卖方不负责卸货，即使货物在卖方的运输工具上，尚未卸货，卖方只要将货物交给买方指定的承运人或其他人或由卖方选定的承运人或其他人处置时，交货即算完成。当卖方将货物交给承运人照管，并办理了出口结关手续，就算履行了其交货义务。3：FA S---装运港船边交货（---指定装运港）。是指卖方将货物运至指定装运港的船边或驳船内交货，并在需要办理海关手续时，办理货物出口所需的一切海关手续，买方承担自装运港船边（或驳船）起的一切费用和风险。 4：FOB-装运港船上交货（---指定装运港）。 该术语规定卖方必须在合同规定的装运期内在指定的装运港将货物交至买方指定的船上，并负担货物越过船舷以前为止的一切费用和货物灭失或损坏的风险。 三、C组 5：CFR ( -成本加运费（---指定目的港）。是指卖方必须自阿合同规定的装运期内，在装运港将货物交至运往指定目的港的船上，负担货物越过船舷以前为止的一切费用和货物灭失或损坏的风险，并负责租船订舱，支付至目的港的正常运费。 6：CIF---成本加保险费、运费（---指定目的港）。 是指卖方必须在合同规定的装运期内在装运港将货物交至运往指定目的港的船上，负担货物越过船舷以前为止的一切费用和货物灭失或损坏的风险并办理货运保险，支付保险费，以及负责租船订舱，支付从装运港到目的港的正常运费。 7：CPT运费付至（---指定目的地）。是指卖方支付货物运至指定目的地的运费，在货物被交由承运人保管时，货物灭失或损坏的风险，以及由于在货物交给承运人后发生的事件而引起的额外费用，即从卖方转移至买方。 8：CIP-运费保险费付至（---指定目的地）。是指卖方支付货物运至目的地的运费，并对货物在运输途中灭失或损坏的买方风险取得货物保险，订立保险合同，支付保险费用，在货物被交由承运人保管时，货物灭失或损坏的风险，以及由于在货物交给承运人后发生的事件而引起的额外费用，即从卖方转移至买方 四：D组 9：DAF边境交货（---指定地点）。 是指卖方将货物运至买方指定的边境地点，将仍处于交货的运输工具上尚未卸下的货物交付买方，并办妥货物出口清关手续，承担将货物运抵边境上的指定地点所需的一切费用和风险，此地点为毗邻边境的海关前，包括出口国在内的任何国家边境（含过境国）。进口清关手续则由买方办理。 10：DES-目的港船上交货（---指定目的港）。是指卖方将货物运至买方指定目的港的船上，并交给买方，但不办理进口清关手续，卖方负担将货物运抵指定卸货港为止的一切费用和风险，买方负担货物从船上开始卸货期的一切费用和风险。 11：DEQ-目的港码头交货（---指定目的港）。是指将货物交付给买方，但不办理货物进口清关手续，卖方负担将货物运抵卸货港并卸至码头为止的一切费用与风险。买方则负担随后的一切费用和风险。 12：DDQ进口国未完税交货（---指定目的地）。 是指卖方将货物运至进口国指定的目的地交付给买方，不办理进口手续，也不从交货的运输工具上将货物卸下，即完成交货。卖方应该承担货物运至指定目的地为止的一切费用与风险，不包括在需要办理海关手续时在目的地进口应缴纳的任何“税费”（包括办理海关手续的责任和风险，以及交纳手续费、关税、税款和其他费用）。买方必须承担此项“税费”和因其未能及时办理货物进口清关手续而引起的费用和风险。 13：DDP -进口国完税后交货（---指定目的地）。是指卖方将货物运至进口国指定地点，将在交货运输工具上尚未卸下的货物交付给买方，卖方负责办理进口报关手续，交付在需要办理海关手续时在目的地应缴纳的任何进口“税费”。卖方负担将货物交付给买方前的一切费用和风险。如卖方无法直接或间接的取得进口许可证时不宜采用该术语。DDP是卖方责任最大的贸易术语。 E、F、C、D四组13种术语的解释 1、对EXW术语的解释（发货合同） 即工厂交货（……指定地点）。是指卖方在其所在地（如工场、工厂或仓库等）将备妥的货物交付买方，以履行其交货义务。
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。
大数据分析平台的需求报告模板
大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程
2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能
4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器
常用大数据量、海量数据处理方法 (算法)总结
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，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，欢迎与我讨论。 1.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。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个
云计算和大数据的关系
云计算和大数据的关系 -----天互数据 首先、什么是云计算？ 云计算（英语 <，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意[1]味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 云计算的特征 (1)资源配置动态化。根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，当增加一个需求时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时，可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的，实现了IT资源利用的可扩展性。 (2)需求服务自助化。云计算为客户提供自助化的资源服务，用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录，客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。 (3)以网络为中心。云计算的组件和整体构架由网络连接在一起并存在于网络中，同时通过网络向用户提供服务。而客户可借助不同的终端设备，通过标准的应用实现对网络的访问，从而使得云计算的服务无处不在。 (4)资源的池化和透明化。对云服务的提供者而言，各种底层资源（计算、储存、网络、资源逻辑等）的异构性（如果存在某种异构性）被屏蔽，边界被打破，所有的资源可以被统一管理和调度，成为所谓的“资源池”，从而为用户提供按需服务；对用户而言，这些资源是透明的，无限大的，用户无须了解内部结构，只关心自己的需求是否得到满足即可。 云计算和大数据的关系 本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！ 大数据技术和云计算的关系 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱： 1）大数据存储和管理； 2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。． 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：
大数据量处理的解决方案-云智能分布式处理架构
解决海量数据处理-云智能数据处理架构 Style Intelligence敏捷商业智能平台作为敏捷商业智能的领导者，针对海量数据处理与海量数据实时分析的需求，于2009年率先推出了支持实时海量数据计算的云智能数据处理架构。 云智能数据处理架构包括： 内存数据库 Style Intelligence敏捷商业智能平台中内存数据库的访问性能提高到传统关系型数据库管理系统（RDBMS）的十倍甚至数十倍；而在内存的使用上，却是传统数据库的十分之一甚至更少。这一技术为支持海量数据处理，实时海量数据分析奠定了坚实的基础。 高速分布式存储 Style Intelligence敏捷商业智能平台中自主知识产权的分布式存储模块实现了海量数据的高速压缩、高速读写和高速传输，为支持海量数据处理，实时海量数据分析提供了优良的存储架构。 高速分布式计算 Style Intelligence敏捷商业智能平台的云智能数据处理架构能够智能地将海量数据计算需求以最优化的方案分配给各数据处理分节点，而运行在各分节点的高效计算模块可以在毫秒级完成上千万条数据记录的扫描、统计、分析、预测等计算需求。
以上这些技术在St yle Intelligence敏捷商业智能平台中融汇贯通，将Style Intelligence云智能数据处理架构与基于批处理（Batch Job）的分布式存储和分布式计算的平台区别开来，完美地满足了海量数据处理，海量数据分析的业务需求。 到今天，Style Int elligence云智能数据处理架构已经成功部署于上百家全球性机构，包括AT&T、美国国防部、世界卫生组织等著名机构。 架在云上的商业智能-Style Intelligence 商业智能应用能不能架在云上？答案是能。几乎所有的软件，都能架在云上，主要看是哪朵云。如今云计算这个概念很广泛，虚拟化技术，分布式计算，网络存储，分布式服务，通通都是云计算。 商业智能应用可以通过分布式计算，利用整合低成本计算机来构建高可用、高扩展的、高性能的超级应用机器。以此高效响应商业智能应用中的实时海量数据分析。 实现云智能的架构需要以下三个部分： ?分布式数据存储框架：将数据仓库，数据库，封闭系统（SAP等）的数据分步存储到云中。 ?实时的分布式数据计算框架：将计算分解到云中，归并各网格计算结果，并返回结果。 ?分布式计算管理框架：配置管理，系统资源内部审核，系统资源优化等等。 Style Intelligence敏捷商业智能平台做实时数据分析多年，必然要在实时数据分析领域有所突破，我们利用云计算来保持产品的持续领先。 从测试数据来看，GB级数据，三五台PC就能实现很好的响应，响应时间是在零点几秒这个级别。TB级数据，需要多一些PC才能达到这种响应速度。 Style Intelligence敏捷商业智能平台被使用在https://www.360docs.net/doc/cc12585788.html,上搭建SaaS应用，直接用两台机器，就在性能上取得大幅提高。相比于数据仓库或者数据库访问，性能提升至少在十倍以上。
工程大数据分析平台
工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展，汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下，整车厂研发部门关心的是：如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据，社会用户的用车数据，互联网第三方数据等结合起来，将异构数据和同构数据整合到一起，并在此基础上，实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化；怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互，通过大数据与机器学习技术，建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析；最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求，恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台，企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据，可实现对原始数据的高效利用，并将原始数据转化成产品所需的智能，从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理（ETL）与分析挖掘两大产品功能体系，共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统，超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处
理串联应用，建立科学的数据模型，得出预测结果并配以互动的可视化智能，快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构，建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上，可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构，用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。
如何处理数据库中海量数据,以及处理数据库海量数据的经验和技巧
如何处理数据库中海量数据，以及处理数据库海量数据的经验和技巧 疯狂代码 https://www.360docs.net/doc/cc12585788.html,/ ?:http:/https://www.360docs.net/doc/cc12585788.html,/DataBase/Article11068.html 海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提 高了处理效率和处理的成功率。在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：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，系统资源占用过高 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。下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：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，傲博知识库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。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式 ，不过处理机制大体相同。例 如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复 合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合 操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。五、建立缓存机制 当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。六、加大虚拟内存 如果系统资源有 限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为
分布式数据处理
分布式数据处理 整个70年代中期，流行的思想是利用大型设备采用集中信息服务的方式来争取公司信息服务的全面性和综合性。随着规模的扩大，灵活性就降低了，这就削弱了信息服务部门的响应能力。这种响应能力的减弱是取消集中方式的主要原因；另一个原因是计算机硬件成本的迅速 降低, □分布式数据处理的含义 分散的选择方案就是分布式数据处理（DDP）方案。分布式数据处理不仅是一种技术上的概念 ， 也是一种结构上的概念。分布式数据处理的概念是建立在集中和分散这两种信息服务都能实 现的总则基砒上的" 集中/分散的问题归结起来就是建立综合的信息系统（集中）和对用户服务（分散）这两者结合 的问题，规模的大小已不再是争论点。从理论上来说，分布式数据处理将这两个领域能最好地结合在一起。计算机系统不仅能连接到所有的业务领域，而且能致力于各业务领域的应用。 由于所有的分布式系统都用一个网络联在一起，所以信息系统的综合也就很容易实现了。 公司应诊认识到分布式处理系统会貝右枚高的运行效率，因为其中某个计算机系统的失效并不危及整个公司的工作。事实上，在一个设计周到的分布式数据处理系统中，任何一个计算机子系统都能用来使整个系统正’ □分布式数据处理的范围 在分布式数据处理系统中，计算机组成网络，每台计算机可以与一台或多台其它计算机联结起来。分布式数据处理网络一般按照地理位置或功能来考虑设计，而大多数网络是这两方面的结合° 分布式数据处理也是一个经常使用的术语，它与日常所说的意思不同，很容易被用户和信息 服务工作人员误解。由于缺乏统一的认识，所以经常导致一些问题得不到解决。例如：“分 布的内容是什么？”“分布到什么程度才能最好地满足公司的需要？”下面所列的部分或全部內容部可以用丁分布式罟息朋务系统： 1. 输入/谕Fi 2. 处 II! 3. 4. 5. 3. : 在考虑任一信息服务改革尝试之前，应首先解决哪一方面要分布，以及哪一方面要分布到什 么程度的问題。 □分布式数据处理的控制 卫星计算机系统和分布式数据处理系统的中心能够通过集中的信息服务部门（由业务领域所分派的）或决策组织（其中用户和信息服务分担管理责任）来控制。无论哪一种情况，为了保持公司数据库的兼容性、一致性和信息处理的综合性， 1.评价和选择彼件 2. 3.
课后作业答案云计算与大数据
第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2. 西摩·克雷( ) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8. (1) 超大规模 “云”具有相当的规模，云计算已经拥有100多万台服务器，、、微软、等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
(4) 通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样
海量数据处理小结
海量的数据处理问题，对其进行处理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。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。 三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。 四、建立广泛的索引对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。 五、建立缓存机制当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。 六、加大虚拟内存如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1GB，1个P4 2.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为4096*6 + 1024 = 25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。 七、分批处理海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。八、使用临时表和中间表数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按
分布式数据处理
分布式数据处理 Prepared on 22 November 2020
分布式数据处理 整个70年代中期，流行的思想是利用大型设备采用集中信息服务的方式来争取公司信息服务的全面性和综合性。随着规模的扩大，灵活性就降低了，这就削弱了信息服务部门的响应能力。这种响应能力的减弱是取消集中方式的主要原因；另一个原因是计算机硬件成本的迅速降低，特别是小型计算机系统的降价。 □分布式数据处理的含义 分散的选择方案就是分布式数据处理(DDP)方案。分布式数据处理不仅是一种技术上的概念，也是一种结构上的概念。分布式数据处理的概念是建立在集中和分散这两种信息服务都能实现的原则基础上的。 集中/分散的问题归结起来就是建立综合的信息系统(集中)和对用户服务(分散)这两者结合的问题，规模的大小已不再是争论点。从理论上来说，分布式数据处理将这两个领域能最好地结合在一起。计算机系统不仅能连接到所有的业务领域，而且能致力于各业务领域的应用。由于所有的分布式系统都用一个网络联在一起，所以信息系统的综合也就很容易实现了。 公司应该认识到分布式处理系统会具有较高的运行效率，因为其中某个计算机系统的失效并不危及整个公司的工作。事实上，在一个设计周到的分布式数据处理系统中，任何一个计算机子系统都能用来使整个系统正常工作。 □分布式数据处理的范围 在分布式数据处理系统中，计算机组成网络，每台计算机可以与一台或多台其它计算机联结起来。分布式数据处理网络一般按照地理位置或功能来考虑设计，而大多数网络是这两方面的结合。 分布式数据处理也是一个经常使用的术语，它与日常所说的意思不同，很容易被用户和信息服务工作人员误解。由于缺乏统一的认识，所以经常导致一些问题得不到解决。例如：“分布的内容是什么”“分布到什么程度才能最好地满足公司的需要”下面所列的部分或全部内容都可以用于分布式信息服务系统： 1.输入/输出 2.处理 3.数据存储 4.个人信息或管理部门的信息 5.检查和控制 6.规划 在考虑任一信息服务改革尝试之前，应首先解决哪一方面要分布，以及哪一方面要分布到什么程度的问题。 □分布式数据处理的控制 卫星计算机系统和分布式数据处理系统的中心能够通过集中的信息服务部门(由业务领域所分派的)或决策组织(其中用户和信息服务分担管理责任)来控制。无论哪一种情况，为了保持公司数据库的兼容性、一致性和信息处理的综合性，集中小组通常应负责下列工作： 1.评价和选择硬件 2.制定标准、方法和文件 3.制定近期和长期信息服务规划 4.补充或雇佣信息服务人员 5.运行公司的数据库(包括提供数据库所需的数据)