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  • 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)。 在这里还是要推荐下我自己建的大数据...

    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)。

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    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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  • 实现移动IP的关键技术是(59)。 (58)A.通过地址翻译技术改变主机的IP地址 B.一个主机的IP地址可以转移给另一个主机 C.移动主机通过在无线通信网中漫游来保持网络连接 D.移动主机在离开家乡网络的远程...

    所谓移动IP是指(58);实现移动IP的关键技术是(59)。

    (58)A.通过地址翻译技术改变主机的IP地址

    B.一个主机的IP地址可以转移给另一个主机

    C.移动主机通过在无线通信网中漫游来保持网络连接

    D.移动主机在离开家乡网络的远程站点可以联网工作

    (59)A.移动主机具有一个可以接入任何网络的通用IP地址

    B.移动主机具有一个家乡网络地址并获取一个外地转交地址

    C.移动主机通过控制全网的管理中心申请网络接入服务

    D.移动主机总是通过家乡网络地址来获取接入服务

    【答案】D B

    【解析】

    通常在联网的计算机中,有一类主机用铜缆或光纤连接在局域网中,从来不会移动,我们认为这些主机是静止的。
    可以移动的主机有两类:
    一类基本上是静止的,只是有时 候从一个地点移动到另一个地点,并且在任何地点都可以通过有线或无线连接进入Internet;
    另一类是在运动中进行计算的主机,它通过在无线通信网中漫游来保持网络连 接。为解决前一类偶尔移动的主机异地联网的问题,IETF成立了专门的工作组,并预设了下列研究目标:

    •移动主机能够在任何地方使用它的家乡地址进行连网;

    •不允许改变主机中的软件:

    •不允许改变路由器软件和路由表的结构;

    •发送给移动主机的大部分分组不需要重新路由;

    •移动主机在家乡网络中的上网活动无须增加任何开销。

    IETF 给出的解决方案是RFC 3344 (IP Mobility Support for IPv4)和RFC 3775 (Mobility Support in IPv6)。
    RFC 3344增强了IPv4协议,使其能够把IP数据报路由到移动主机当前所在的连接站点。
    按照这个方案,每个移动主机配置了一个家乡地址(home address)作为永久标识。

    移动主机离开家乡网络时,通过所在地点的外地代理,它被 赋予了一个转交地址(care-of address)。
    协议提供了一种注册机制,使得移动主机可以通过家乡地址获得转交地址。

    家乡代理通过安全隧道可以把分组转发给外地代理,然后被提交给移动主机。

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  • 什么是5G?5G通信关键技术简介

    万次阅读 2018-05-19 22:15:05
    2016年11月,举办第三届世界互联网大会 ,美国高通公司带来的可以实现“万物互联”的5G技术原型入选15项“黑科技”——世界互联网领先成果。高通5G 向千兆移动网络和人工智能迈进. 第五代移动电话行动通信标准,也...

    2016年11月,举办第三届世界互联网大会 ,美国高通公司带来的可以实现“万物互联”的5G技术原型入选15项“黑科技”——世界互联网领先成果。高通5G 向千兆移动网络和人工智能迈进.

    第五代移动电话行动通信标准,也称第五代移动通信技术,外语缩写:5G。也是4G之后的延伸。5G网络的理论下行速度为10Gb/s(相当于下载速度1.25GB/s)。

    实施阶段

    我国5G技术研发试验将在2016-2018年进行,分为5G关键技术试验、5G技术方案验证和5G系统验证三个阶段实施。

    2016年3月,工信部副部长陈肇雄表示:5G是新一代移动通信技术发展的主要方向,是未来新一代信息基础设施的重要组成部分。与4G相比,不仅将进一步提升用户的网络体验,同时还将满足未来万物互联的应用需求。

    发展形势

    1.从用户体验看

    5G具有更高的速率、更宽的带宽,预计5G网速将比4G提高10倍左右,只需要几秒即可下载一部高清电影,能够满足消费者对虚拟现实、超高清视频等更高的网络体验需求。

    2.从行业应用看

    5G具有更高的可靠性,更低的时延,能够满足智能制造、自动驾驶等行业应用的特定需求,拓宽融合产业的发展空间,支撑经济社会创新发展。

    3.从发展态势看

    5G目前还处于技术标准的研究阶段,今后几年4G还将保持主导地位、实现持续高速发展。但5G 有望2020 年正式商用。

    5G的特点

    1.数据速率(data rate)

    数据速率的衡量指标又可以分为以下几点

    a)聚合数据或区域容量(Aggregate data rate or area capacity)

    聚合数据或区域容量指的是通信系统能够同时支持的总数据速率,单位是单位面积上的bits/s。相当于上一代4G的通信系统,5G的聚合数据速率要求提高1000倍以上。

    b)边缘速率(Edge rarte)

    边缘速率指的是当用户处于系统边缘时,用户可能会遇到的传输速率最差,也就是数据的下限。又因为一般取传输速率最差的5%的用户作为衡量边缘速率的标准,边缘速率又称为5%速率。
    对于该指标,5G的目标是100Mbps到1Gbps,这一指标比4G典型的1Mbps边缘速率要求至少提高了100倍。

    c)峰值速率(peak rate)顾名思义,指的是所有条件最好的情况下,用户能达到的最大速率。

    2.延迟

    现在4G系统的往返延迟是15ms,其中1ms用于基站给用户分配信道和接入方式产生的必要信令开销。虽然4G的15ms相对于绝大多数服务而言,已经是很够用了。 但随着科技发展,之后兴起的一些设备需要更低的延迟,比如移动云计算和可穿戴设备的联网。
    为此,需要新的架构和协议。

    3.能量花费

    随着我们转向5G网络,通信所花费的能耗应该越来越低。但前文提到,用户的数据速率至少需要提高100倍,这就要求5G中传输每比特信息所花费的能耗需要降低至少100倍。而现在能量消耗的一大部分在于复杂的信令开销,例如网络边缘基站传回基站的回程信号。而5G网络,由于基站部署更加密集,这一开销会更多。因此,5G必须要提高能量的利用率。

    4.接入设备特点

    5G网络需要有更强的服务能力,能够同时接入更多的用户。随着机机(machine-to-machine,意为设备到另一设备)通信技术的发展,单一宏蜂窝应该能够支持超过1000个低传输速率设备,同时还要能继续支持普通的高传输速率设备。

    5G所需要的技术

    超密集异构网络、自组织网络、D2D(device-to-device)通信、M2M(machine-to-machine)通信、软件定义无线网络、信息中心网络、内容分发网络、移动云计算、软件定义网络/网络功能虚拟化、情景感知技术

    5G的发展趋势特征

    1.频谱利用率大大提升,高频段频谱资源被更多地利用

    目前用于移动通信的频谱资源十分有限,而我国的频谱资源是采用一种固定方式分配给各个无线电部门,这更加导致了资源利用的不均衡和低利用率。相对于4G网络,5G的频谱利用率将会得到大大提升,并且高频段资源也会被适当应用,以此来克服这一严峻问题。

    2.更大限度支持业务个性化,提供全方位信息化服务

    人们对移动通信的需求趋向于个性化和层次化,在生活中无时无刻能离开通信网络。5G网络目标之一,即是建设更为完备的网络体系架构,提高对各种新兴业务的支撑能力,以此为用户打造全新的通信生活。

    3.通信速率极大提升

    信息化时代在高速发展,人们对获取信息的速率要求越来越高,这对通信网络的传输速率是很大的挑战。5G网络的理论数据传输速率达到4G标准的百倍,。4G的最高峰值速率为1G,而5G则可以达到10G。这意味着,在5G网络环境下,一部超高清画质的电影1秒内就可以下载完成。与此同时,5G网络在传输中还将呈现出低时延、高可靠、低功耗等特点。

    4.绿色节能

    5G网络中,将会在保证通信质量的同时,采用有效的绿色节能技术来降低网络损耗,把能耗控制在一定范围之内。未来的通信过程中,运营商可以根据实时通信状况来调整资源分布,以此节约网络能源。

    目前,5G的研究尚处于初期阶段,还存在许多技术问题有待解决。随着其研究历程的不断深入,在未来,5G必然将会给用户带来全新的通信体验,全面推动信息化时代的发展。
    参考文献
    https://baike.baidu.com/item
    https://www.xzbu.com/1/view-6983211.htm
    https://www.zhihu.com/question/22283305

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  • 什么是大数据及其背后的关键技术

    千次阅读 2019-05-03 20:39:51
    1.确切的说,什么是大数据? 当然,大数据还远远不止这些? • 通常从多个来源获取大量数据 • 不仅仅是大量的数据,而且是不同类型的数据,同时也有多种数据,以及随时间变化的数据,这些数据不需要转换成特定...

    我们每天都在吃饭,睡觉,工作,玩耍,与此同时产生大量的数据。根据IBM调研的说法,人类每天生成2 5亿(250亿)字节的数据。 这相当于一堆DVD数据从地球到月球的距离,涵盖我们发送的文本、上传的照片、各类传感器数据、设备与设备之间的通信的所有信息等。
    分析大量数据只是使大数据与以前的数据分析不同的部分原因之一。让我们来从下面三个方面看看。
    我们每天都在吃饭,睡觉,工作,玩耍,与此同时产生大量的数据。根据IBM调研的说法,人类每天生成2.5亿(250亿)字节的数据。 这相当于一堆DVD数据从地球到月球的距离,涵盖我们发送的文本、上传的照片、各类传感器数据、设备与设备之间的通信的所有信息等。

    这也就是为什么“大数据”成为如此常见的流行词的一个重要原因。简单地说,当人们谈论大数据时,他们指的是获取大量数据的能力,分析它,并将其转化为有用的东西。

    1.确切的说,什么是大数据?

    当然,大数据还远远不止这些?

    • 通常从多个来源获取大量数据
    • 不仅仅是大量的数据,而且是不同类型的数据,同时也有多种数据,以及随时间变化的数据,这些数据不需要转换成特定的格式或一致性。
    • 以一种方式分析数据,允许对相同的数据池进行分析,从而实现不同的目的
    • 尽快实现所有这一切。

    在早些时候,这个行业提出了一个缩略词来描述这四个方面中的三个:VVV,体积(数量巨大),多样性(不同类型的数据和数据随时间变化的事实)和周转率(速度)。

    2. 大数据与数据仓库:

    VVV的缩写词所忽略的是数据不需要永久更改(转换)的关键概念——进行分析。这种非破坏性分析意味着,组织可以分析相同的数据连接池以不同的目的,并可以收集到不同目的的来源分析数据。

    (备注:数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接,它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接,而不是再重新建立一个;释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。这项技术能明显提高对数据库操作的性能。)

    相比之下,数据仓库是专门为特定目的分析特定数据,数据结构化并转换为特定格式,原始数据在该过程中基本上被销毁,用于特定目的,而不是其他被称为提取,转换和加载(ETL)。 数据仓库的ETL方法有限分析具体数据进行具体分析。 当您的所有数据都存在于您的交易系统中时,这是非常好的,但在当今互联网连接的世界中,数据来自无处不在。

    备注:ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。

    ETL是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。

    信息是现代企业的重要资源,是企业运用科学管理、决策分析的基础。目前,大多数企业花费大量的资金和时间来构建联机事务处理OLTP的业务系统和办公自动化系统,用来记录事务处理的各种相关数据。据统计,数据量每2~3年时间就会成倍增长,这些数据蕴含着巨大的商业价值,而企业所关注的通常只占在总数据量的2%~4%左右。因此,企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源,以至于浪费了更多的时间和资金,也失去制定关键商业决策的最佳契机。于是,企业如何通过各种技术手段,并把数据转换为信息、知识,已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。而ETL则是主要的一个技术手段。

    数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据仓库是决策支持系统(dss)和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。

    决策支持系统(Decision Support System,简称DSS),是以管理科学、运筹学、控制论、和行为科学为基础,以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段,针对半结构化的决策问题,支持决策活动的具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策者提供所需的数据、信息和背景资料,帮助明确决策目标和进行问题的识别,建立或修改决策模型,提供各种备选方案,并且对各种方案进行评价和优选,通过人机交互功能进行分析、比较和判断,为正确的决策提供必要的支持。它通过与决策者的一系列人机对话过程,为决策者提供各种可靠方案,检验决策者的要求和设想,从而达到支持决策的目的。

    决策支持系统一般由交互语言系统、问题系统以及数据库、模型库、方法库、知识库管理系统组成。在某些具体的决策支持系统中,也可以没有单独的知识库及其管理系统,但模型库和方法库通常则是必须的。由于应用领域和研究方法不同,导致决策支持系统的结构有多种形式。

    决策支持系统强调的是对管理决策的支持,而不是决策的自动化,它所支持的决策可以是任何管理层次上的,如战略级、战术级或执行级的决策。

    但是,不要认为大数据会使数据仓库过时。大数据系统可以让您在很大程度上处理非结构化数据,但是所得到的查询结果与数据仓库的复杂程度是不一样的。毕竟,数据仓库是为了深入数据而设计的,它之所以能够做到这一点,是因为它已经将所有数据转换成一种一致的格式,让您可以像构建立方体一样进行深入查询。

    多年来,数据仓库供应商一直在优化他们的查询引擎,以回答典型的业务环境问题。大数据可以让你从更多的数据源中获取更多的数据,但分辨率要低一些。因此,在未来一段时间内,我们将与传统的数据仓库一起并存。

    3.技术突破大数据背后

    为了完成大数据量,品种,非破坏性使用和速度的四个方面,包括分布式文件系统(hadoop)的开发,一种意识到不同数据的方法(Google的Map、Reduce以及最近的Apache Spark),以及云/互联网基础设施,用于根据需要访问和移动数据。

    直到大约十几年前,在任何一个时间都不可能操纵比较少的数据。(嗯,我们都认为数据仓库当时是巨大的,随着互联网的产生和连接的数据到处都是这样的背景)。对数据存储的数量和位置的限制、计算能力以及处理来自多个数据源的不同数据格式的能力使得这项任务几乎不可能完成。

    然后,在2003年左右的时间里,Google的研究人员开发了Map、Reduce。 这种编程技术通过首先将数据映射到一系列键/值对来简化处理大数据集,然后对类似的键执行计算以将它们减少到单个值,以数百或数千个低位并行处理每个数据块 成型机。 这种巨大的并行性允许Google从越来越大量的数据中产生更快的搜索结果。

    在2003年,Google创造了两个突破,使得大数据成为可能:一个是Hadoop,它由两个关键服务组成:

    • 使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)可靠的数据存储
    • 使用称为Map、Reduce的技术进行高性能并行数据处理。

    Hadoop运行在商品,无共享服务器的集合上。 您可以随意添加或删除Hadoop集群中的服务器; 系统检测并补偿任何服务器上的硬件或系统问题。 换句话说,Hadoop是自我修复的。 尽管发生系统更改或故障,它可以提供数据并运行大规模,高性能的处理作业。

    Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。

    Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和Map、Reduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则Map、Reduce为海量的数据提供了计算。

    尽管Hadoop为数据存储和并行处理提供了一个平台,但实际价值来自于该技术的附加组件,交叉集成和自定义实现。 为此,Hadoop提供的子项目为平台增加了功能和新功能:

    • Hadoop Common:支持其他Hadoop子项目的常用工具。
    • Chukwa:用于管理大型分布式系统的数据收集系统。
    • HBase:可扩展的分布式数据库,支持大型表格的结构化数据存储。
    • HDFS:分布式系统,可提供对应用程序数据的高吞吐量访问。
    • 蜂巢:提供数据汇总和即席查询的数据仓库基础设施。
    • Map/Reduce:用于在计算集群上分布式处理大型数据集的软件框架。
    • pig:并行计算的高级数据语言和执行框架。
    • ZooKeeper:分布式应用程序的高性能协调服务。

    Hadoop平台的大多数实施方案至少包括这些子项目中的一些,因为它们通常是开发大数据所必需的。 例如,大多数组织选择使用HDFS作为主分布式文件系统,将HBase用作数据库,可以存储数十亿行的数据。 并且使用Map/Reduce或更新近的Spark几乎是给定的,因为它们为Hadoop平台带来了速度和灵活性。

    通过Map、Reduce,开发人员可以创建可以并行处理大量非结构化数据的程序,这些数据可以在分布式的处理器或独立计算机上并行处理。MapReduce框架被划分为两个功能区域:

    • Map(映射),一个将工作分发到分布式集群中的不同节点的功能。
    • Reduce函数:整理工作并将结果解析成单个值的功能。

    Map、Reduce的主要优点之一是它是容错的,它通过监视集群中的每个节点来实现;每个节点都需要定期报告,完成的工作和状态更新。如果一个节点保持比预期的时间,间隔更长的时间,那么主节点将会记录并将工作分配给其他节点。

    Apache Hadoop是一种使用Map、Reduce核心的开源框架,两年后开发出来了。Hadoop最初是用来索引现在不知名的Nutch搜索引擎的,现在几乎所有主要行业都使用Hadoop来进行大范围的大数据工作。得益于Hadoop的分布式文件系统和纱线(另一个资源协商者),该软件让用户可以在数千台设备上处理大规模数据集,就好像它们都在一台巨大的机器上一样。

    Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。

    Nutch组成:

    • 爬虫crawler和查询searcher。
    • Crawler主要用于从网络上抓取网页并为这些网页建立索引。
    • Searcher主要利用这些索引检索用户的查找关键词来产生查找结果。
    • 两者之间的接口是索引,所以除去索引部分,两者之间的耦合度很低。

    Crawler和Searcher两部分尽量分开的目的主要是为了使两部分可以分布式配置在硬件平台上,例如将Crawler和Searcher分别放在两个主机上,这样可以提升性能。

    Crawler 的重点在两个方面,Crawler的工作流程和涉及的数据文件的格式和含义。数据文件主要包括三类,分别是web database(WebDB),一系列的segment加上index,三者的物理文件分别存储在爬行结果目录下的db目录下webdb子文件夹内,segments 文件夹和index文件夹。那么三者分别存储的信息是什么呢?

    一次爬行会产生很多个segment,每个segment内存储的是爬虫Crawler在单独一次抓取循环中抓到的网页以及这些网页的索引。Crawler爬行时会根据WebDB中的link关系按照一定的爬行策略生成每次抓取循环所需的fetchlist(Crawler根据WebDB生成一个待抓取网页的URL集合),然后 Fetcher(下载线程)通过fetchlist中的URLs抓取这些网页并索引,然后将其存入segment。Segment是有时限的,当这些网页被 Crawler重新抓取后,先前抓取产生的segment就作废了。在存储中。Segment文件夹是以产生时间命名的,方便我们删除作废的 segments以节省存储空间。

    Index是Crawler抓取的所有网页的索引,它是通过对所有单个segment中的索引进行合并处理所得的。Nutch利用Lucene技术进行索引,所以Lucene中对索引进行操作的接口对Nutch中的index同样有效。但是需要注意的是,Lucene 中的segment和Nutch中的不同,Lucene中的segment是索引index的一部分,但是Nutch中的segment只是WebDB中各个部分网页的内容和索引,最后通过其生成的index跟这些segment已经毫无关系了。

    Web database,也叫WebDB,其中存储的是爬虫所抓取网页之间的链接结构信息,它只在爬虫Crawler工作中使用而和Searcher的工作没有 任何关系。WebDB内存储了两种实体的信息:page和link。Page实体通过描述网络上一个网页的特征信息来表征一个实际的网页,因为网页有很多个需要描述,WebDB中通过网页的URL和网页内容的MD5两种索引方法对这些网页实体进行了索引。Page实体描述的网页特征主要包括网页内的link数目,抓取此网页的时间等相关抓取信息,对此网页的重要度评分等。同样的,Link实体描述的是两个page实体之间的链接关系。

    对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:458345782,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手,其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享!


     

    工作步骤 :

    在Nutch中,Crawler操作的实现是通过一系列子操作的实现来完成的。这些子操作Nutch都提供了子命令行可以单独进行调用。下面就是这些子操作的功能描述以及命令行,命令行在括号中。

    1. 创建一个新的WebDb(admin db -create).
    2. 将抓取起始URLs写入WebDB中 (inject).
    3. 根据WebDB生成fetchlist并写入相应的segment(generate).
    4. 根据fetchlist中的URL抓取网页 (fetch).
    5. 根据抓取网页更新WebDb(updatedb).
    6. 循环进行3-5步直至预先设定的抓取深度。
    7. 根据WebDB得到的网页评分和links更新segments (updatesegs).
    8. 对所抓取的网页进行索引(index).
    9. 在索引中丢弃有重复内容的网页和重复的URLs (dedup).
    10. 将segments中的索引进行合并生成用于检索的最终index(merge).

    2009年,加州大学伯克利分校的研究人员开发了Apache Spark作为MapReduce的替代品。 由于Spark使用内存存储并行执行计算,因此可以比MapReduce快100倍。 Spark可以作为独立框架或Hadoop内部工作。

    使用Hadoop,仍然需要一种存储和访问数据的方法。 这通常通过诸如MongoDB之类的NoSQL数据库(如CouchDB或Cassandra)完成,该数据库专门处理分布在多台计算机上的非结构化或半结构化数据。与在数据仓库中不同的是,大量数据和类型的数据融合成统一格式并存储在单个数据存储中,这些工具不会改变数据的底层性质或位置 – 电子邮件仍然是电子邮件,传感器数据仍然是 传感器数据 – 可以几乎存储在任何地方。

    尽管如此,在使用多台机器的数据库中存储大量的数据并不是很好,直到你做了一些事情。 这就是大数据分析的原理。像Tableau,Splunk和Jasper BI这样的工具可以让您解析这些数据,以识别模式,提取意义并揭示新的见解。 你所做的事情会因你的需要而有所不同。

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空空如也

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