大數據云計算技術精選(九篇)

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第1篇：大數據云計算技術范文

云計算技術具有高效、可靠、高可擴展性和易用性的特征，被很多領域廣泛的使用。本文討論的內容是如何將云計算技術應用到就業大數據信息服務平臺中，從而高效率、高質量的做好就業服務工作。

Hadoop是由 Apache 開源組織提供的分布式系統基礎框架，能夠有效的解決海量數據分布存儲和分布計算，是云計算技術應用層面很好的解決方案。

一、高校就業大數據信息系統現狀

目前，各高校均建設了高校內部的畢業生就業大數據信息平臺，一定程度上滿足了畢業生就業服務的需要。但是這些系統存在以下幾方面問題：第一，系統側重畢業生和就業信息管理，或者只是學生管理信息系統的一部分，缺乏服務機制，無法實現學生、教師和用人單位的聯動。第二，系統資源利用率低，系統運行效率低、安全可靠性和可擴展性差，給學生數據安全帶來很大的隱患。第三，系統數據利用率低，多數集中在簡單的查詢，很難獲得有益的知識，提供決策服務。第四，系統缺乏個性化定制，很難適應當前就業工作不斷調整的需要。

隨著高校、畢業生和企業對就業服務的要求提高，現有的就業信息平臺已經不能適應就業工作多元化的增長和發展的需要，影響高校畢業生的就業效果，新型的就業大數據信息平臺的建設已成為破解就業工作難題的必要條件之一。

二、構建基于云計算的高校就業大數據信息服務平臺

云計算因其強大的計算和數據儲存的能力、可靠、安全的共享數據存儲中心、客戶端的設備配置沒有限制等特點已廣泛應用各行各業，并日益發展成熟。通過云計算技術建設畢業生就業信息平臺，整合和共享就業信息資源，為畢業生就業提供方便、快捷、高效的信息服務平臺，破解現有就業信息平臺存在的問題。

從研究現狀來看，云計算具有以下一特點：

一是強大的計算和數據儲存的能力。“云”能賦予用戶完成各類應用前所未有的計算能力，為用戶儲存和管理數據提供幾乎無限多的空間。服務器的日常維護也有云服務提供商來進行。

二是最可靠、最安全的共享數據存儲中心。通過云存儲，數據復制到多臺物理機器，避免因硬件崩潰或誤操作刪除的造成的數據的丟失或損壞。

三是客戶端的設備配置沒有限制。用戶在隨時隨地方便、快捷、安全的使用位于不同計算機、不同的操作系統的應用服務，從“云”中獲取個人的需求。

2.1 構建高校就業云服務平臺

根據提供服務資源的類型，云服務被分為三個類別：SaaS（軟件即服務）、PaaS（平臺即服務）、IaaS（基礎設施即服務）。

高校就業大數據信息云服務平臺采用 SaaS 模式，通過瀏覽器和移動終端將軟件作為云服務提供給所需用戶。用戶無需購買軟件和維護軟件，用戶根據業務需求購買相應的云服務，云服務提供商管理相關軟件并實施軟件的維護。這種方式大大降低用戶在軟件購買和維護上人力和物力的開支。高校就業信息云服務平臺自底向上分別是“云數據層”、“數據服務層”、“業務服務層”、“云服務層”和“應用層”，每層之間采用松耦合，提供相互訪問的接口，用戶不必關注層內部邏輯。

（1） 數據存儲層

高校信息服務平臺的數據主要包含學生數據、用人單位數據和高校相關數據，數據是作為平臺的基礎。為了提供便捷、高效、可靠的數據訪問，數據存儲層采用云存儲技術實現。

（2） 數據服務層

數據服務層建立專門進行云數據層訪問的接口程序，用戶通過 webservice 或者 API 進行加密數據的訪問，數據的具體存儲對用戶是透明的，這也有效的提高數據安全性，并且為數據的擴展提供基礎。

（3） 業務管理層

業務服務層包括高校信息服務平臺所有業務，具體包括應聘招聘、就業指導、畢業生困難幫扶、創業等服務內容，這些業務服務于政府、用人單位、高校、學生和社會等不用的用戶。由于就業工作隨著時間的推移會受到就業形勢、政策等很多因素影響，從而導致就業工作業務和用戶發生不斷變化，所以就業信息服務平臺業務服務層要具備高擴展性。基于以上的要求，我們構建了業務服務控制臺，業務服務被設計為可插拔式，每項業務可以被掛載在控制臺，或者從控制臺被卸載，也可以設定業務接口、執行業務升級操作等服務。

（4） 云服務層

云服務層將業務服務層的內容以應用接口的方式提供給應用層，提供的方式是為業務服務層建立 API 接口和webservice 接口。應用層可以通過編程的方式調用業務接口，實現業務訪問。

設定中文信息處理和語音識別接口，用戶可以通過輸入中文關鍵字或者語音調用業務，在應用層和業務層之間建立更加友好的數據傳送，也為移動終端用戶提供更加便捷的操作方式。

（5） 應用層

應用層直接面向實際用戶，實現就業信息云服務平臺不同類型的用戶圖形界面，從而能夠適應不同用戶的不同需求。用戶既可以通過個人電腦上的瀏覽器訪問獲得云服務、也可以使用智能移動終端的應用程序或者微問云服務。

2.2 建立基于 Hadoop 的云數據存儲

高校就業大數據信息服務平臺需要大量的數據進行支持，而且數據逐年增加。利用云存儲技術主要解決快速、高效的處理海量數據，從而達到易擴展、低成本、易管理、高效和安全的設計原則。 Hadoop 軟件框架的HDFS（分布式文件系統）提供了具備高擴展性、高容錯性、高可靠性、高效等特點，并且可以部署在低廉的硬件上，從而降低成本。基于以上內容，高校就業服務平臺的數據存儲通過 HDFS 分布式存儲技術實現云存儲，Hadoop 的具體部署

2.3 建立基于 Hadoop 的數據服務

數據服務是就業大數據信息云服務平臺重要的業務，用戶需要了解學生年齡、學歷等數據分布，需要了解就業數據分布，需要了解用人單位人才需求分布，需要了解就業數據內部和外部存在的各種聯系。數據服務從海量數據的計算中獲得，利用云計算技術能夠高效、低成本的解決計算問題，Hadoop 為云計算提供了有效的解決方案，它提供了MapReduce 模型，這個模型解決了傳統并行計算在易編程性上的瓶頸，程序員可以更容易的開發分布式并行計算程序。MapReduce 同 HDFS 一樣采用一個主控節點和多個計算節點的架構。

將大規模數據集分成多個小數據集，然后這些數據集分o多個 map 節點進行并行處理產生中間結果，最后在 reduce階段對這些結果匯總，得到最終結果。

第2篇：大數據云計算技術范文

關鍵詞：大數據時代；計算機技術；運用研究

計算機的出現極大地方便了人們的工作和生活，改變了人們生活和工作的狀態。同時通過計算機技術的使用還可以幫助企業、政府等商業組織的工作更加高效便捷。除此之外，通過計算機技術的使用，使相關人員研發出APP，其出現，為人們創造了更多的商業價值。為了使計算機的使用功能得到進一步發展，就需要對計算機的運用做出研究。

1計算機技術在大數據時代背景下的發展現狀

大數據是時代快速發展的產物，具有高速度、便捷的特點，為人們的生活和工作帶來幫助。具體來說，數據的標準范圍是10TB~1PB，超出這個范圍即大數據，通過計算機技術的支持，實現數據的快速分析、處理。目前，隨著數據的不斷增加，傳統的計算技術可能已經不能滿足人們的需求，對此，為了使得計算機技術得到進一步優化，就需要不斷地進行分析研究，才能推動計算機技術在大數據背景下的進一步發展，同時，隨著計算機的運用，人們也意識到了計算機的重要性。計算機在技術發展中，各行各業也認識到了計算機軟件的重要性，受到了人們的廣泛關注，也使得相關學者加大了數據研究，旨在進一步幫助人們優化工作流程，提高工作效率，更加高質量地為人們做出更科學的決策。隨著計算機的普及，互聯網已融入人們的工作和生活，推動了整個社會的發展，使得信息的存儲和處理變得更加高效方便，同時安全性也更高。具體來說，目前大數據數量規模已超過10億TB，且具有不斷增長的趨勢，同時也滲透到來各個領域中，例如電子商務、物流、云計算等科學技術，對工作的處理和保存有著很大的幫助。因此，為了使大數據背景下計算機的優勢得到進一步提高，就需要繼續加強對大數據和計算機技術的研究，從而促進大數據的優勢得到進一步開發。

2大數據時代背景下我國計算機軟件技術的具體應用

大數據時代背景下，計算機的具體應用主要是根據設定要求，從海量數據中，提煉分析客戶所需要的相關數據，再根據所提取的數據進行詳細分析，以此為基礎找出各項工作的發展方向和具體的工作內容。具體來說，主要是依賴于以下3種技術的運行。

2.1云儲存技術

云儲存技術又被稱為Cloudstorage技術，是基于云儲存基礎上衍生出的新型技術。具體來說，在大數據背景下，云存儲的應用范圍十分廣泛，應用前景也非常客觀。與以往的技術特性相比，云技術不僅可以改善傳統技術的中的不足，同時還能高效地提高使用效率，使得人們的操作更加便捷，尤其是在進行數據保存和文件時，用戶的操作更加簡單便捷，只需要登錄有關賬戶，將數據錄入進去，就可以將其提交至云技術總服務器中，就是實現數據的查看、下載、保存等工作。相比傳統計算機中通過固態硬盤、存儲卡等硬件進行存儲而容易丟失，云儲存技術的便捷性更高。

2.2虛擬化技術

虛擬化技術又稱為Virtualization技術，主要是資源管理類的一種計算機技術，其工作內容主要是對數據庫的內部數據資源進行管理，優化資源配置。除此之外，通過虛擬化技術的應用，還可以使得客戶端的適應性和便捷性及分析數據的效率得到有效提高。這是虛擬化技術的一大優勢。具體來說，目前虛擬化技術在各個領域中廣泛使用，例如政府部門、大型組織機構等，使得信息保存、管理更加高效高質。

2.3信息保護技術

大數據時代背景下，極大地幫助了人們的信息存儲和人們的交流，使得存儲變得更加便捷，交流也不再受時間和地點的限制。但同時也讓部分居心叵測的犯罪分子有機可乘，導致人們的隱私和數據等各項保存工作的安全度大大降低。針對這些問題，就需要有關人員重視起來，加強計算機網絡數據的保護工作，提高信息技術中的各項保護工作，從而保證信息技術的整體性能。除此之外，計算機網絡技術還具有開放性、互通性等特征，因此，就很容易受到互聯網信息技術中各類病毒的入侵危害，因此，還需要做好信息數據的防入侵工作，以免黑客、木馬等的危害，以免信息數據遭到丟失和竊取。所以，信息數據的安全保護工作至關重要。但由于我國計算機發展較晚，導致計算機技術存在一定的落后，基礎發展薄弱，不能跟上發達國家的技術水平。但在近幾年科學的發展下，計算機技術的發展已取得了良好的成就。同時，在近幾年的發展中，大數據信息技術得到了有效的推廣和普及，但同時在新時代的發展中，對計算機技術的要求也越來越高。因此，這就需要相關人員重視信息保護技術的深入研發工作，只有這樣才能不斷地提高技術的應用效果，有效地保障人們的生活和生活中的使用。

3大數據時代下計算機軟件技術中的實際運用

大數據時代下計算機軟件技術被應用到各種領域中，但在實際的應用中還需要尤其注意，只有這樣才能發揮計算機技術在企業中的生產效率，從而提高企業的核心競爭力。

3.1商業運營活動

大數據應用到各種商業領域中，可以提高工作人員的工作效率和工作質量。以某大型連鎖超市為例，通過計算機軟件技術中的應用，可以滿足導購人員借助超市導購平臺解決用戶的個性需求，解決實際工作中的各類問題，從而提高超市整體的工作效率和工作質量。因此，將其應用到商業領域中，不僅可以使得企業的生產效率和工作效率得到有效提高，還能通過各種信息的獲取為企業決策者提供決策依據，從而為企業的良好發展夯實基礎。

3.2企業管理軟件信息解決方案

企業管理軟件在實際的應用過程中，管理效率相對來說不太理想。而通過企業管理軟件可以解決這一問題，具體分為以下兩點：（1）數據抽樣工作。數據抽樣即將所有同類產品進行隨機抽取，檢測產品的實際質量和性能。在商業活動中也是數據，隨機抽取一定數量的數據樣本，抽取的數據樣本通常具有代表性。通過對樣品抽樣的測量、統計工作，從而制訂相應產品的開發及推廣方案，有助于生產和銷售效率的提高。除此之外，還能保證樣品工作的工作效率。（2）開發探索工作。數據的開發探索主要是工作人員通過采集數據記過對異常數據、數據之間的關聯指數方式進行的分析工作，以此提高企業以及使用用戶對于數據的直觀感受和認知程度。在此工作環節的實際過程中，通過計算機軟件技術，可以切實提高數據信息開發的探索工作的效率和質量。

第3篇：大數據云計算技術范文

【關鍵詞】云計算 大數據 云數據中心 安全體系

一、引言

大數據時代，原有的信息資源處理手段已經不適應迅速增大的數據量級。大數據依托網絡技術，采用數據挖掘、關聯分析等技術手段對分布式存儲的異構海量數據進行處理。無論是網絡環境、計算平臺、還是存儲載體，都分屬不同的信息系統。大數據進一步加劇了網絡空間中防御與攻擊的不對稱性，大數據信息安全主要體現在處理系統、過程的安全，而傳統的信息安全防護措施多集中在“封堵查殺”層面，難以應對大數據時代的信息安全挑戰。因此應加快構建多層次、高質量的大數據縱深防御體系結構。加強大數據信息安全保障能力，是解決大數據安全的唯一出路。

二、大數據安全挑戰

基于大數據環境下所帶來的安全挑戰包括：

1、應用安全防護：大數據環境下的應用防護風險，包括資源濫用、拒絕服務攻擊、不安全集成模塊或API接口及WEB安全；2、虛擬化環境安全：基于云計算和虛擬化技術的云計算數據中心為大數據提供了一個開放的環境，分布在不同地區的資源可以快速整合，動態配置，實現數據集合的共建共享。網絡訪問便捷化和數據流的形成，為實現資源的快速彈性推送和個性化服務提供基礎。然而平臺的暴露，使得蘊含著海量數據和潛在價值的大數據更容易吸引黑客的攻擊。虛擬化環境安全成為大數據安全的重要威脅。3、移動接入安全：BYOD-移動接入安全，包括身份假冒和信息劫持等。4、安全與大數據融合：惡意的內部員工和數據隱私保護面臨威脅。

本文分別從上面四個方面來分析大數據安全技術體系的建設辦法，構建大數據縱深防御體系結構。

三、大數據安全技術體系

大數據應用安全防護主要在應用防護區部署虛擬化綜合安全設備，包括DDOS、防火墻、IPS和WEB防火墻（WAF）等，同時部署漏洞分析系統，進行安全評估和滲透測試。

大數據虛擬化環境安全主要通過虛擬化防火墻TopVSP（Vgate、TAE、TD）和虛擬機管理器安全，即外部防火墻。實現虛擬化環境的性能優化和安全策略遷移等。

移動接入安全從下到上分為統一接入控制、數據安全及威脅防護和全生命周期設備管理三層。其中統一接入控制層在終端接入區使用身份認證及授權和虛擬應用及虛擬桌面，在網絡接入區使用VPN加密，在業務服務區使用遠程鎖定、數據擦除、備份與恢復、GPS定位和自動報警燈管理器后動來實現。全生命周期設備管理包括資產接入、部署、運行和銷毀全流程管理，資產接入包括資產的發現、注冊和初始化；資產部署主要包括安全基線制定和配置及策略執行；資產運行包括資產的掛失、鎖定、密碼重置、定位、備份與恢復、報警等；數據銷毀采用遠程應用卸載和數據擦除等技術。

基于大數據融合下的安全云，主要實現方式是通過安全檢測與大數據技術相融合，利用云計算能力及大數據處理機制實現信息訪問的審計、安全威脅智能的發現、隱私數據的保護。主要包括安全監測與預警和安全審計及隱私保護兩方面內容。安全檢測與預警主要是通過7×24監控和運維，對事件進行收集、處理和存儲，繼而進行關聯分析、威脅檢測、風險計算和風險分析，將分析的結果通過短信或者郵件通告，并形成相應的工單、知識庫和相應的報表進行派發、流轉和處置。安全審計及隱私保護主要是為了避免內部惡意員工導致的云數據中心信息泄露，主要通過云安全設計平臺實現大數據的審計和取證，主要的審計技術包括業務訪問審計、數據庫審計、安全運維審計和數據隱私保護審計等。

第4篇：大數據云計算技術范文

關鍵詞： 云計算；分布式并行數據挖掘；海量數據

Abstract： In this paper， we develop a parallel and distributed data mining toolkit platform called PDMiner. This platform is based on cloud computing. PDMiner is used to preprocess data， analyze association rules， and parallel classification and clustering. Our experimental results show that the parallel algorithms in PDMiner can tackle data sets up to one terabyte. They are very efficient because they have good speedup， and they are easily extended so that they can be executed in a cluster of commodity machines. This means that full use is made of computing resources. The algorithms are also efficient for practical data mining. We also develop a knowledge flow subsystem that helps the user define a data mining task in PDMiner.

Key words： cloud computing； parallel and distributed data mining； big data

中圖分類號：TN915.03； TP393.03 文獻標志碼：A 文章編號：1009-6868 （2013） 04-0032-007

隨著物聯網、移動通信、移動互聯網和數據自動采集技術的飛速發展以及在各行各業的廣泛應用，人類社會所擁有的數據面臨著前所未有的爆炸式增長。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年以50%的速度增長，每兩年翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的，人類社會進入了“大數據”時代。因此，信息的獲取非常重要，一定程度上，信息的擁有量已經成為決定和制約社會發展的重要因素。

數據挖掘作為信息獲取的一門重要技術，得到了廣泛的研究。數據挖掘[1]從大量的數據中挖掘出有用的信息，提供給決策者做決策支持，有著廣闊的應用前景。由于要挖掘的信息源中的數據都是海量的，而且以指數級增長，傳統的集中式串行數據挖掘方法不再是一種適當的信息獲取方式。因此擴展數據挖掘算法處理大規模數據的能力，并提高運行速度和執行效率，已經成了一個不可忽視的問題。

為了解決海量數據的挖掘問題，一種簡單的方式就是把所有的數據劃分成若干份，也就是切分成若干個子任務，然后分布到各個計算資源上去進行計算，每個節點完成一個子任務，最后進行集成。分布式計算就是把一個計算問題分解成多個子問題并同時處理的計算模型。基于分布式計算模型，Luo等人[2-4]集成了很多數據挖掘算法到多主體系統。另外一種提高計算效率的方式是并行計算，并行計算也是把一個大的計算問題分割成小任務的形式。近年來，并行計算的體系結構和模型也引起了廣泛的興趣和研究[5-6]。

盡管分布式計算和并行計算有很相似的特點，但是它們之間各有側重，分布式計算強調在所有異構計算資源上同時求解問題，而并行計算則更加強調同一臺計算資源內部多線程并行。這兩種計算方式可以對應到算法之間的并行以及算法內部并行這兩種計算模式。文獻[2-4]提出基于主體技術的算法之間并行的計算模式，他們利用主體技術中主體本身的自主性、智能性等特點，實現不同算法主體之間的并行計算，以消息傳遞的方式實現同步，大大提高了算法的執行效率，減少了運行時間。第二種計算模式，是粒度比較小的并行方式，主要研究的是算法內部的并行。通過把算法分解，盡可能地找出算法中可并行的部分進行并行計算。這種計算模型的最終效率取決于算法本身的可并行程度，如果并行程度非常高，那么就可以大大提高算法的運行效率。由于在很多應用中，只需要執行一種應用（算法），所以研究算法內部的并行實現非常重要。文獻[7]實現了多種機器學習算法在多核計算機上的并行，本文主要針對第二種并行計算模式進行研究，而且可以在大規模計算機集群上運行。

近年來，云計算得到了學術界和業界的廣泛關注，它是一種基于互聯網的、大眾參與的計算模式，其計算資源，包括計算能力、存儲能力、交互能力，是動態、可伸縮、且被虛擬化的，以服務的方式提供給用戶。基于大規模數據處理平臺——Hadoop，我們研究開發了并行分布式數據挖掘平臺——PDMiner，其目的是設計實現并行數據挖掘算法處理大數據集，且提高執行效率。在PDMiner中包含4個子系統，工作流子系統、用戶接口子系統、數據預處理子系統和數據挖掘子系統。整個數據挖掘平臺提供了一個從海量數據中挖掘有用知識的完整解決方案，而且提供了可擴展的靈活接口。

1 大規模數據處理平臺

——Hadoop

Hadoop是一個軟件計算平臺，可以讓程序員很容易地開發和運行處理海量數據的應用程序。其核心部分包括HDFS[8]和基于MapReduce[9-10]機制的并行算法實現。

1.1 HDFS

Hadoop分布式文件系統HDFS是受Google文件系統啟發，建立在大型集群上可靠存儲大數據集的文件系統。它和現有的分布式文件系統有著很多的相似性，然而和其他的分布式文件系統的區別也是很明顯的。HDFS具有高容錯性，可以部署在低成本的硬件之上。此外，HDFS提供高吞吐量地對應用程序數據的訪問，適合大數據集的應用程序。

HDFS結構包含一個名字節點作為控制主節點，其他的服務器作為數據節點，存儲數據。具體地說，HDFS具有如下幾大特點：

（1）強容錯性

HDFS通過在名字節點和數據節點之間維持心跳檢測、檢測文件塊的完整性、保持集群負載均衡等手段使得系統具有高容錯性，集群里個別機器故障將不會影響到數據的使用。

（2）流式數據訪問與大數據集

運行在HDFS之上的應用程序必須流式地訪問它們的數據集。HDFS適合批量處理數據，典型的HDFS文件是吉字節到太字節的大小，典型的塊大小是64 MB。

（3）硬件和操作系統的異構性

HDFS的跨平臺能力毋庸置疑，得益于Java平臺已經封裝好的文件IO系統，HDFS可以在不同的操作系統和計算機上實現同樣的客戶端和服務端程序。

1.2 MapReduce

MapReduce是Google實驗室提出的一種簡化的分布式程序設計模型，用于處理和生成大量數據集。通過該模型，程序自動分布到一個由普通機器組成的超大機群上并發執行。

Map和Reduce是該模型中的兩大基本操作。其中，Map是把一組數據一對一的映射為另外的一組數據，Reduce是對數據進行規約，映射規則與規約規則可由用戶通過函數來分別指定。現實生活中很多任務的實現都是可以基于類似這樣的映射規約模式。

MapReduce通過把對數據集的大規模操作分發給網絡上的每個節點來實現可靠性，每個節點會周期性地把完成的工作和狀態信息返回給主節點。如果一個節點保持沉默超過一個預設的時間間隔，主節點就認為該節點失效了，并把分配給這個節點的數據發到別的節點，并且因此可以被其他節點所調度執行。

由于MapReduce運行系統已考慮到了輸入數據劃分、節點失效處理、節點之間所需通信等各個細節，使得程序員可以不需要有什么并發處理或者分布式系統的經驗，就可以處理超大規模的分布式系統資源。

2 并行分布式大數據挖掘

平臺體系架構

Hadoop提供了讓程序員易于開發和運行處理海量數據應用程序的平臺，其分布式文件系統HDFS是建立在大型集群上可靠存儲大數據集的文件系統，具有可靠性，強容錯性等特點；MapReduce提供了一種高效編寫并行程序的編程模式。基于此，我們開發了并行數據挖掘平臺——PDMiner，大規模數據存儲在HDFS上，且通過MapReduce實現各種并行數據預處理和數據挖掘算法。

PDMiner是一個集成各種并行算法的數據挖掘平臺，其中的并行計算模式不僅包括算法之間的并行，而且包括算法內部的并行。圖1給出了并行數據挖掘平臺PDMiner的總體系統架構，其中主要包括4個子系統：工作流子系統、用戶接口子系統、并行抽取轉換裝載（ETL）子系統以及并行數據挖掘子系統。工作流子系統提供了友好的界面方便用戶定義各種數據挖掘任務；用戶接口可以對算法的參數進行設置以及通過結果展示模塊分析挖掘結果并做出相應的決策；并行ETL算法子系統和并行數據挖掘算法子系統是PDMiner的核心部分，它們可以直接對存儲在HDFS系統上的數據進行處理，ETL算法處理后的結果也可以作為數據挖掘算法的輸入。

2.1 工作流子系統

工作流子系統提供了友好和統一的用戶接口（UI），使得用戶可以方便地建立數據挖掘任務。在創建挖掘任務過程中，可以選擇ETL數據預處理算法、分類算法、聚類算法、以及關聯規則算法等，右邊下拉框可以選擇服務單元的具體算法。工作流子系統通過圖形化UI界面為用戶提供服務，靈活建立符合業務應用工作流程的自定制挖掘任務。通過工作流界面，可以建立多個工作流任務，不僅每個挖掘任務內部并行，而且不同數據挖掘任務之間也并行。

2.2 用戶接口子系統

用戶接口子系統由2個模塊組成：用戶輸入模塊、結果展示模塊。用戶接口子系統負責與用戶交互，讀寫參數設置，接受用戶操作請求，根據接口實現結果展示。比如并行分類算法中并行樸素貝葉斯算法的參數設置界面如圖2所示，從圖中看到可以方便地設置算法的參數。這些參數包括訓練數據、測試數據、輸出結果以及模型文件的存儲路徑，而且還包括Map和Reduce任務個數的設置。結果展示部分實現了結果可視化理解，比如生成直方圖、餅圖等。

2.3 并行ETL算法子系統

數據預處理算法在數據挖掘中起著非常重要的作用，其輸出通常是數據挖掘算法的輸入。由于數據量的劇增，串行數據預處理過程需要消耗大量的時間來完成操作過程，因此為了提高預處理算法的執行效率，在并行ETL算法子系統中設計開發了19種預處理算法[11]，如圖3所示，包括并行采樣Sampling、并行數據預覽PDPreview、并行數據添加標簽PDAddLabel、并行離散化Discretize、并行增加樣本ID、并行屬換AttributeExchange、并行布爾型數據到系列數據的轉換BoolToSerialNum、并行數據歸一化Normalize、并行屬性約簡PCA、并行數據集成DataIntegration、并行統計Statistic、并行屬性約簡AttributeReduction、并行數據區間化Intervalize、并行冗余數據刪除RedundancyRemove、并行屬性添加AttributeAdd、并行屬性修改AttributeModify、并行數據缺失值替換ReplaceMissingValues、并行屬性刪除AttributeDel，以及并行屬性選擇AttributeSelection等。

通常ETL操作都具有很高的并行化程度，比如屬性的刪除，可以把數據劃分成很多塊，算法對每個數據塊的處理都是相對獨立的，因此并行ETL子系統中實現的并行ETL算法具有很好的加速比，大大提高了算法的運行速度和執行效率。

2.4 并行數據挖掘子系統

并行數據挖掘子系統是并行數據挖掘平臺PDMiner的核心部分，主要包括了三大類算法：并行關聯規則算法、并行分類算法[12]以及并行聚類算法等。

目前該并行數據挖掘子系統中已經開發了很多經典的數據挖掘算法，各類并行算法模塊包含的算法如圖4、圖5、圖6所示，其中并行關聯規則算法包括并行Apriori算法[13]，并行FP樹FPgrowth以及并行Awfits算法；并行分類算法包括并行超曲面分類算法HSC、并行k近鄰算法Knn、并行樸素貝葉斯算法NaiveBayes，并行決策樹算法C4.5、并行基于范例推理算法CBR、并行基于類中心算法CBC以及并行極限向量機ESVM等；并行聚類算法包括并行DBScan算法，并行Clara算法[14]、并行k均值算法Kmeans[15-16]以及并行EM算法等。

執行數據挖掘算法的一般流程如圖7所示。從算法流程來看，PDMiner是一個用戶友好的系統，用戶不用了解底層算法的設計和實現，就可以很容易使用系統。另外對于并行ETL子系統和并行數據挖掘子系統，還提供靈活的接口方便用戶集成新的算法。

2.5 基于MapReduce實現的算法實例

下面以決策樹為例描述基于MapReduce的并行算法的實現過程。決策樹算法是利用已標記訓練集建立決策樹模型，然后利用生成的決策樹對輸入測試數據進行分類。在以前的很多工作，主要是把數據劃分到多個計算節點上，然后各自建立決策樹模型，最后采用集成的方式得到最終模型[17]。采用MapReduce機制可以很好地解決決策樹算法內部的并行問題，提高算法的執行效率以及處理數據的規模。

圖8給出了并行決策樹算法的流程圖。在該并行算法中，實現了同一層內節點之間、節點內的并行計算，提高算法的執行效率。更重要的是，實現的并行決策樹算法以循環代替了遞歸，使得運行完程序所需要的最大作業（Job）個數可預測（最大數目為樣本集中條件屬性的數目 ），從而有利于控制程序的執行狀態。而在遞歸中，無法預測還有多少節點要運算，這樣就無法預測程序何時結束。由于層與層之間的運算是串行的，因此在基于MapReduce機制的并行決策樹實現中，上一層都會傳遞前綴信息給下一層節點，這些前綴包括從根節點到當前分支的分裂屬性信息等。

從流程圖可以看到每一層只需要一個Job，而不關心有多少個節點。程序需要運行的最大層數由條件屬性的個數決定，因此是可控制的。由于在并行的過程中主要是統計頻率，因此的設計非常重要，設置如下：在訓練過程中，訓練數據被劃分到各個節點中進行運算，Map函數輸入的分別設計為樣本ID和樣本本身；輸出的，key設計為訓練樣本對應的類別+條件屬性的名字+條件屬性的值，value為key出現的次數。Reduce函數的輸入和輸出的的設計均為Map函數輸出的。

當還有前綴的情況下，需要刪除訓練集中包含生成決策規則的樣本，該過程是一個讀寫的過程。對于包含新得到的決策規則的樣本，不再寫入訓練集，這樣在下一次迭代中就只計算那些沒有包含生成決策規則的樣本。

測試過程則非常簡單，每個Map利用已生成的決策樹模型對樣本進行預測，直接樣本的預測標記，不需要Reduce過程。

3 PDMiner的特點

3.1 可擴展性

PDMiner是一個可擴展的并行分布式數據挖掘平臺，我們為系統提供了靈活的接口來擴展集成新的并行算法。通過工作流子系統可以很方便地添加一個新的算法，比如在并行ETL子系統中添加新的算法PDAlgorithm1，則只要添加如下代碼：

通過加入最后一行代碼以后就可以在選項卡PD-Filters下面加入一項PDAlgorithm1。生成空類PDAlgorithm1的代碼如下：

其中在函數listOptions（ ）、getOptions（ ）、setOptions（ ）中編寫配置算法參數的代碼，在run（ ）函數中編寫調用Map函數和Reduce函數的代碼，用戶可以根據具體的算法編寫相應的Map函數和Reduce函數。并行數據挖掘算法的添加與ETL算法的添加類似。

3.2 支持多挖掘任務

在PDMiner中，不僅支持單個任務的創建和執行，而且支持同時創建和運行多個數據挖掘任務。這些任務可以是不同類別的挖掘任務，比如并行關聯規則任務、并行分類和聚類任務等，當配置完參數，這些任務可以同時在并行分布式系統PDMiner中執行。

支持多挖掘任務功能，具有非常重要的作用。比如要對所有的分類算法進行比較，從而選擇對已有數據集表現最佳的算法。一般的做法是串行測試完所有的算法，然后根據算法的效果進行選擇。而在PDMiner中可以并行地解決該問題，所有的算法都面向同一個數據集（讀取同一個頭文件信息），最后結果通過系統進行展示，從而選擇最合適的算法。從這個比較機制看到，所有的并行算法都是在并行系統中執行，因此可以處理大規模數據；另外，這些算法的執行過程是并行的，評價過程是自動的，因此可以減少算法執行時間和用戶的干預。

3.3 創建復雜挖掘過程

通過工作流子系統，系統還支持創建復雜挖掘任務，可以把并行數據預處理操作和并行數據挖掘算法串聯起來。系統提供并行屬性刪除操作、并行數據歸一化以及并行分類算法樸素貝葉斯的串聯。當配置完所有算法參數后，其執行過程如下：

·執行屬性刪除操作，對數據集進行屬性刪除操作，并且修改頭文件，生成新的頭文件信息。

·接收屬性刪除后更新后的頭文件，進行數據歸一化操作。

·進行分類算法任務。接收從第二步傳遞過來的頭文件信息，然后啟動分類算法任務。當任務執行完后，對分類結果進行展示。

4 實驗分析

并行分布式數據挖掘平臺PDMiner是一個高效的數據處理與分析工具，主要面向海量數據集的處理。在保證算法正確性的情況下，構造大數據集來考察算法的性能。系統中開發的并行算法已經在通信領域的實際數據挖掘中應用，以下給出了一些算法在構造的大數據集上的性能測試結果。鑒于隱私性等原因，這里沒有給出具體的并行算法名稱。

圖9、圖10、圖11、圖12、圖13給出了2個并行ETL算法和3個并行數據挖掘算法的時間性能。ETL測試的數據規模達到太字節級，而關聯規則、分類算法、聚類算法的數據規模分別是30 GB級別、400 GB級別、12 GB級別。我們分別記錄了32個節點，64個節點，128個節點的運行時間。若假設32節點執行的時間是標準的理想狀態下的時間，圖中紅線部分給出了理想情況下64節點和128節點的時間性能。從這些圖中，可以看到：

·通過增加節點，都可以提高算法的運算速度，較少執行時間。

·算法本身越簡單，即并行成分也大，效果越明顯，ETL算法顯然具有較高的加速比，執行效率也比較高；這說明算法的并行效率與自身可并行化的程度有關。

·如圖11所示，算法有時候可以得到線性加速比，說明該并行數據挖掘系統可以有效地利用計算資源。但我們也應該看到這種并行計算模型也不是萬能的，增加節點并不能總是能很好地提高效果（如圖13所示），有時甚至會由于并行通信而使效果變差。

5 結束語

針對大數據的處理和挖掘，本文開發設計了并行分布式數據挖掘平臺——PDMiner。基于Hadoop平臺和MapReduce的編程模式，開發實現了各種并行數據預處理操作以及并行數據挖掘算法，包括關聯規則算法，分類算法以及聚類算法等。另外，PDMiner還開放了靈活的接口，方便集成新的ETL算法和數據挖掘算法。實驗測試表明，開發的并行算法可以處理海量數據，且具有很好的加速比性能。

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作者簡介

第5篇：大數據云計算技術范文

業務的升級與演化

問：浪潮公司從電腦、服務器做起，然后開發自己的軟件，現在開始關注云計算、大數據，這是浪潮計劃中的轉型或進一步的升級嗎？

答：應該說浪潮做計算，做存儲，一直在深耕這個產業。像云計算、大數據業務的開拓，既可以說是轉型，也可以說是升級。云計算作為信息產業發展到一定的階段，它所帶來的變化是對于基礎設施，乃至對于整個軟件、服務的模式都要求進行不斷的升級。在這種情況下，如何使服務器，或者說數據中心計算存儲模式更適應云計算時代的要求？這是我們必然要做的工作。我們在云計算、大數據方面做了大量技術的創新。

云計算時代，大量的用戶業務需要進行計算資源的整合， 我們就在這方面滿足他們的需求。在大數據這個階段，用戶不僅需要高質量的硬件，同時他也需要處理分析和知識挖掘的軟件。在這個階段，我們原有客戶的數據中心里涌現出許多新的業務、新的需求，產生了很多新的技術軟件的需要。所以進一步朝著這樣的方向拓展，開發大數據方面的應用軟件是我們重要的發展方向。 當然從我們集團來講，浪潮不僅僅是做這個，圍繞云計算、大數據的層面，我們確實做了很多的創新。另外在商業模式上，浪潮也在積極探索，大家現在都在講互聯網思維，實際上它是云計算、大數據的演化與應用，與原來信息系統使用的方式有很多的不同。

問： 在大數據數據分析或者是數據挖掘方面的軟件，浪潮是用自己的產品，還是集成其他公司的？

答：從數據的采集一直到可視化決策，這個鏈條是很長的，這里面會產生大量的技術需求，任何一家廠商都不可能做得盡善盡美。在我們看來，不管是采用自己的技術，還是采用合作的方式，都要以給用戶最好的服務與體驗為出發點。

應用安全與用戶隱私保護

問：大數據和云計算是很多行業用戶計劃使用的產品與服務，但有一些用戶是中等規模的，他們沒有這個能力搭建自己的平臺，但有使用這個平臺的需求。他們有自己的數據，但很擔心安全問題。浪潮怎么看待這個問題？

答：安全的問題是老生常談，但確實需要時時關注。安全的問題可能來自兩個方向：一種是無組織的個體行為，像我們說的像小偷；一種是有組織，有預謀的行為。只要不是有組織有預謀的行為導致的安全問題，只要不是來自于廠商的各種各樣的有計劃的這種組織行為，我認為都不足以構成對社會上嚴重的危害，可以用技術手段解決這種問題。

問：剛才說的是行業用戶使用大數據或云計算平臺時產生的安全隱憂，而普通用戶面對大數據時，也會產生對個人安全隱私擔憂的問題。浪潮是怎么看待這個問題的？

答：這個問題需要從法律法規層面來解決。在大數據時代，我們每一個人都在無償地貢獻我們的隱私，我們感覺某一個互聯網APP很好用，免費的，沒有廣告。但實際上在使用過程中，我們的隱私已被透露。通過APP，進而手機里所有的信息對方都可以獲取到，手機數據是靜態的，而很多APP會時時記錄你的動態，因為有GPS動態綁定。有的時候你去哪個地方你自己都不知道，但是那個APP是知道的。這個問題目前已經存在了，解決這個問題不是靠技術，而是要靠法律法規來約束。

行業應用走向深入

問：您剛才演講時也談到了，行業大數據應用的發展大致可分為三個階段，是不是目前國內處于第一個階段？

答：應該說目前國內相當多的行業大數據的應用是處在第一個階段，還處在信息化建設的培訓期，按照業務需求來建設信息系統，為了完成業務任務而建設這個信息系統，系統目前還沒有考慮如何去與其他方面的數據共享，我想這個也是正常的，路總要一步一步走，跨階段走也是不現實的。

問： 從第一個階段到第二個階段，乃至到第三個階段，成本會不會很高？因為企業從第一個階段跨到第二個階段，如果成本很高的話，會打擊他們的積極性。

答：這幾個發展階段都會有相應的技術來幫助用戶實現跨越，但是用戶首先要看它是不是符合自己的需求，如何使這個需求的滿足所帶來的價值遠遠超出預期。我們也可以換另外一個角度看，如果你今天不做這樣的一個推動，不轉到對信息數據挖掘應用階段的話，企業在競爭中可能處于劣勢。

問：在浪潮發展大數據的戰略當中，哪些技術會自己主動投入，投入資金去做開發？

答：先說數據采集這一塊，因為采集手段五花八門，采集的設備五花八門，很難把握集中哪個方面去做；在可視化層面上同樣也是這樣，它的需求也是各種各樣的。因此，我們會集中力量于存儲技術和數據分析方面，這是我們傳統的優勢領域，因為我們的客戶在業務運行中積累了大量的數據，需要良好的存儲和數據分析技術，我們的技術與服務是他們的優先選擇。

問：浪潮早期就有自己的系列行業應用軟件，譬如管理軟件，用戶使用它已積累了一些數據，這些用戶目前是否已產生了數據挖掘、分析、整理的需求呢？

第6篇：大數據云計算技術范文

過去四十年IT的改變，全球經濟格局的改變帶來了非常深刻的變化，一個嶄新的科技浪潮正向我們涌來，這個浪潮具有改變、革新、、摧毀一切的能力，被稱為“大數據”時代。美國市場研究公司對全球五百強進行一項調查顯示，在他們最關心的技術趨勢中，在2012年第一次排名第一的是大數據。大數據究竟是什么，英特爾的創始人之一Mr.Gordon Moore曾經預測說，計算機芯片處理信息的能力在每18個月會翻一倍，所以成本每18個月會降一倍。所以不管是傳輸、存儲還是處理，數據的成本，因為科技的變化，在過去四十年年復一年，日復一日，以幾何基數的形式大幅度下降。

現在全球一天可以發出去2900億郵件，相當于美國全國兩年紙質郵件總和，一天之內在互聯網被傳輸、使用、觀看的圖片是2.5個億，如果把這些打印在紙上，疊起來，我們將會得到80座埃菲爾鐵塔的巨大高度。中國擁有世界上最大的互聯網用戶群，新浪微博每天會產生一億條微博，數據大爆炸正在涌來。全球范圍之內數據也是18個月翻一倍，這個數字大到讓人無法想象。很多數據在產生的同時就被遺忘、拋棄。

“隨著互聯網的發展，特別是社交媒體、電子商務以及智慧終端的快速發展，每天都在產生數量巨大的‘數據碎片’。比如，淘寶每天活躍數據量已經超過50TB，共有4億條產品訊息和2億多注冊用戶在線活動，每天超過4000萬人次訪問；又比如，新浪微博每天的微博條目已經超過1億。”好耶集團董事長兼CEO陳恂博士表示，“為什么稱之為數據碎片，是因為以前的數據多是結構化的數據，而現在我們面臨的是非結構化數據的大爆炸。”

云計算是唯一可行的大數據處理方式

數字營銷已經隨著互聯網進入大數據時代，同樣的進入大數據時代。全球各地的網站數量僅僅2011年就新增了3億個網站，手機網絡每天數據流量達到43個petabyte，淘寶每天活躍的數據量超過50個petabyte。在這樣的一個背景下，海量碎片化數據的產生，對于數字營銷既是挑戰也是機遇。要從海量數據中獲取洞察，常規技術已經難以應對PetaByte級的大規模數據運算。數字營銷不再只是依靠人為的，或者人力的經驗與判斷，而是需要通過對數據挖掘，建模，大規模的處理，來對數據的內涵進行分析與洞察，通過對用戶的數字行為的全程跟蹤，利用建模的方式描繪用戶的興趣和關注點，就可以實現時時定量精準的，基于數據的數字營銷策略。

這時，云計算技術是唯一選擇。云計算通過數據倉庫，將分散的海量數據(PC端、手機端、應用端等)統一導入云端平臺，在這樣的一個行業和時代的背景下，互動網進入了個性化、社交化、開放化和移動化的時代，這些趨勢核心的驅動力，在我們看來就是數據化，大數據。

好耶集團是中國領先的全程數字營銷方案提供商，在這樣的時代背景下，其上月在北京召開云計算戰略會。會上，好耶了好耶云計算戰略，啟用了以云為圖形的新好耶Logo，同時基于云計算版本的數字廣告管理系統iMedia、云計算版本的數字營銷監測和分析系統iDigger、云計算版本的智能展示廣告網絡平臺SMARTmedia和基于云計算的移動應用廣告平臺A立方。在大規模分布式計算機群上實現數據的整合、管理、挖掘、建模和應用。

“過去傳統PC時代，很多數據存在我們的PC端。直到現在，每一個人都有好幾臺機器時，我們才感覺到云的必要性。每個人有一臺IPAD，一臺手機，一兩臺電腦，這樣給數據同步就帶來了很大的挑戰，互聯網讓云變成了方便且必要的東西。好耶云產品背后有巨大的數據支持，它很大的程度是一個新的平臺。”創新工廠的李開復在會上表示。

好耶開展了各種形態的數字營銷業務，給互聯網各方包括廣告主、媒體伙伴提供不同的產品和數據的服務，比如互動創新，社區營銷，電子商務。除了之前為媒體提供的iMedia廣告系統， iDigger廣告監測與分析系統，另外，在會上，好耶還正式推出的A立方移動應用廣告網絡平臺以及精準廣告網絡平臺SMARTmedia。通過所有這些不同形態的業務和產品，好耶目前支持中國互聯網上80%的廣告監測與，覆蓋中國99%的網民，每月支持700億次的廣告展示，擁有中國互聯網上最大的受眾數據庫，月度cookie數超過8億，和最強大的數字營銷和存儲能力。

這樣強大的技術支持背后是強大的研發團隊，好耶設立在美國的硅谷研發中心主要負責基于云的算法研究，上海的研發中心負責產品化，云平臺軟硬件的技術環境部署，以及日志的收集與數據分析，西安的團隊負責商務智能系統的開發。好耶云平臺將通過規模、技術和開放性為互聯網參與各方帶來最大的價值。

云計算是處理海量數據的成本最低效率最高和利用率最高的方式，通過把分散的海量數據、非常碎片化的數據從PC端，手機端、應用端統一存入云平臺，通過一個大規模的分布式處理方式來提高計算的效率。在這樣的過程中，分析挖掘洞察營銷過程中的消費者行為數據，作出動態的營銷響應，為廣告主和媒體提供精準的服務。好耶基于現在的云平臺，推出新產品―iMedia和iDigger的租用服務，也就是SaaS (Soft-as-a-Service)，會為客戶帶來多方面的利益。第一是可以減少軟件的授權費用，第二可以由好耶來負責服務器的硬件，網絡安全，還有軟件升級各方面的維護。廣告客戶可以以此獲得基于好耶云的數字處理、分析功能還有其他的一些相關的應用。

中國數字營銷領域的第一片豐沛的云

“首先要有足夠量的數據源，否則就是巧婦難為無米之炊。”好耶集團首席技術官，兼斯坦福大學工程學院客座教授的葉軍博士介紹到，“好耶定位為全程數字營銷方案提供商，目前服務的客戶超過九百個。我們提供互動創新、定向廣告、社群營銷、移動營銷、效果營銷、搜索優化以及廣告效果監測等綜合服務。通過全程數字營銷服務，我們為廣告主收集了數量巨大的用戶網絡行為數據。目前，好耶每月支持的廣告展示超過700億次，好耶擁有月度超過八億的cookie數據庫，可以覆蓋中國互聯網超過99%的網民。”

好耶云借助機器學習和數據挖掘的技術，建立了語義點擊率模型，根據網頁內容語義準確地預測廣告點擊率，跨越從極低語義相關度，到最高語義相關度幾個數量級的區間。該模型已經應用在好耶客戶的實戰服務中。通過語義定向的技術，好耶為該客戶將點擊率提高53%。

同時，好耶云里也包含了興趣點擊率模型，根據互聯網民的在線行為，瀏覽歷史等準確地預測廣告點擊率，跨越從無興趣，到最有興趣幾個數量級的區間。該模型在為好耶客戶的實戰應用中，為客戶準確無誤地預測到貢獻77%的點擊，卻只占總流量的23%的高度相關和有效的流量。

第7篇：大數據云計算技術范文

[關鍵詞]廣電；云計算；大數據；應用

中圖分類號：T361 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）11-0288-01

引言

一般來說，在國內云計算的理念出現于2007年，并且隨即在各個行業卷起了一陣旋風。而大數據的崛起要相對較晚，在近兩年才出現在公眾的視野里。根據學者專家的研究，云計算和大數據都是這個信息時代的產物和新的經濟增長點，能夠給各個行業帶來新的變化。可以說，任何一個行業要想跟上時代的步伐，都需要充分利用云計算和大數據進行產業的革新。廣電行業作為一項傳統行業，面對網絡的沖擊，更應積極尋求改變。云計算和大數據的應用就是這一變革的重點。

一、云計算與大數據的相關概念

1.云算技術

云計算的英文名稱為cloud computing，它是一種以互聯網為基礎，對于相關服務的增加、使用以及交付模式，一般情況下是利用互聯網對虛擬資源進行動態化擴展。云指的其實就是網絡和互聯網。在傳統中人們用云來比喻電信網，隨著科技的發展，互聯網不斷擴張，云的定義也產生了變化。目前的云計算能夠提供每秒超10萬億次的運算，這在以前是不能想象的，人們現在甚至可以用云來對核爆炸進行模擬、推測天氣的變化，市場的運行等等。通過建立龐大的數據中心，人們可以自由地利用自己手中的終端設備，例如電腦，智能手機等接入云，依照自己的需求完成計算工作。

對于云計算科學的定義，學界尚存爭議，目前認可程度較高的是美國機構給出的定義：即云計算指的是一種按使用量付費的模式，它可以向人們提供高質量的網絡服務， 進入可配置的計算資源共享池（資源包括網絡，服務器，存儲，軟件等），這些資源可以在最短的時間內被提供給用戶，在管理上的成本比較低廉。

云計算具有大規模、虛擬化、可靠性高、擴張性強、服務質量高、成本低廉等特點，這些特點決定了云計算廣闊的使用市場和前景。

2.大數據

與云計算相比，大數據的發展比較晚。大數據英文名叫big data，它指的是人們難以在一定時間范圍內使用常規的手段獲得、分析以及操作的數據集合。它確切的說是一種信息資產，并能對各個行業產生重要的作用。例如企業可以利用大數據了解市場的趨勢，消費者的喜好，進行精準營銷提高自身經濟效益。正因為如此，在互聯網時代的大背景下，傳統單位和企業必須充分利用大數據技術進行轉型，提高自身綜合競爭力。

二、廣電行業在云計算與大數據應用方面的機遇與挑戰

1.機遇

新形勢下，廣電運營商可以借勢完成向數據運營商的轉型。由于傳統的廣電運營商經過多年的經營與建設，在其區域內建立了一張覆蓋全境且具備高可靠性的網絡，并且該網絡已經在逐漸向數字化進行轉變。因而廣電運營商具備了轉型的基礎。

就數據來源分析，廣電網絡同時連接電視臺和用戶手中的終端，因而可以從多處接收到不同層面的數據內容，這就滿足了大數據量大、類型多的要求。只有具備了充足的數據資源，廣電運營商才有能力和條件進行轉型。

就運營平臺分析，廣電網絡通過對其目前的平臺進行維護和升級，已經在運營平臺領域完全滿足轉型的要求。而隨著云計算和大數據越來越多地被應用到廣電行業之中，可以說，廣電網絡在未來還有很大的發展和進步的空間。

最后，從用戶手中的終端設備角度分析，目前數字機頂盒在用戶之中已經逐漸普及，從大城市到鄉鎮再到農村，數字機頂盒的普及率相比較前幾年都有了較大的提高。這將成為今后廣電網絡發展的重要手段。

2.挑戰

首先就是信息安全的問題。信息安全一直是在互聯網時代困擾人們的主要難題。很多數據被儲存在電腦中，而互聯網又使得終端直接互相連接，信息的傳播非常便捷。這都使得信息安全問題日益加重。廣電行業要想利用充分云計算和大數據技術，必須面臨這一難題。筆者建議設立專人進行信息安全的防控工作。

其次是專業人才缺乏。由于云計算與大數據在國際上都屬于新興的概念，各國都沒有傳統經驗的積累。這直接導致關于數據獲取，分析等方面的人才缺口很大。沒有人力來進行操作和研究，云計算和大數據也就沒有用武之地。這也是廣電企業發展的主要障礙，企業必須加大招聘的力度，同時企業內員工積極組織培訓等學習活動。

三、廣電云計算與大數據的應用策略

1.技術架構分析

云計算，大數據應用于廣電有線網絡中有利于業務種類的提高。同時，還可以幫助構建一個具備開放性的通用平臺，這一平臺內部具備多種層次，層次具備相應的功能，互相獨立但是又存在聯系，并幫助業務多樣化的實現。

第一，硬件平臺。該平臺把計算機等網絡設備利用虛擬技術進行組合，進而推動大規模存儲與計算的進行；第二，系統層。這一層可以進行相關的故障檢測，構建分布式文件系統，使計算和存儲變得更加可靠；第三，基礎能力層。是將底層的運算和存儲的資源轉化為事物模塊，然后提交給應用；第四，服務能力層。它是以基礎能力層作為基礎，通過各類的工具構建起具體的服務形式，為業務的進行提供堅實的基礎；第五，應用層。這一層對于用戶來說至關重要，與傳統的只提供電視業務不同，依靠云計算和大數據，廣電可以向用戶提供豐富多彩的業務和服務，例如視頻游戲，節目點播，視頻商場，社交平臺等。使用后能真正感受到切實的變化，從而提升廣電的影響力和市場占用率。

2.策略分析

首先，廣電單位應該對云計算和大數據給予充分的重視。管理層要認識到云計算和大數據是廣電網絡轉型的千載難逢的機遇。加大對相關技術研究和嘗試的力度。只有觀念產生了變化，才能真正對實踐產生積極的影響。

其次，工作人員要追求廣電網絡相關并特有的大數據。各個行業的大數據都具有其特點。籠統的大數據是沒有較高的利用價值的，目前，工作人員必須對廣電網絡相關的大數據進行分析和歸納，尋找廣電特有的大數據，這樣才能標新立異，創新取勝，提高其中和競爭力。

再次，加強云計算的使用。大數據與云計算在大多數時候都是緊密結合的，離開云計算，單談大數據沒有任何意義。大數據的獲取、匯總、歸納、分析等工作無一例外都需要云計算技術的大力支持，并且利用云計算技術除了可以大大降低進行數據工作的成本，還可以提高相關工作的效率。因此，在廣電網絡中，必須加快加強對云計算的使用，從而形成與大數據合作的協力，這樣才能更好地發揮出二者的作用，為廣電行業轉型貢獻出力量。

最后，加大對人才資源的培養。正如筆者在前文中所論述的，由于云計算和大數據人才缺口較大，相關單位為了該技術的充分使用就必須引進大量的專業人才，單位可以加大在高校中的宣傳和招聘力度，從高校中選拔出可塑性強、專業知識過硬的綜合型人才。同時，單位還可以制定適當的獎懲制度，提高員工工作的主觀能動性，

三、結束語

在本文中，筆者就廣電云計算與大數據的應用中存在的問題、架構和策略分析幾個方面進行了一定的分析，希望能為相關工作和研究的展開提供一定的參考，也希望我國的云計算與大數據領域能夠取得快速的發展，更好地為各個行業提供積極的推動力。

參考文獻

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第8篇：大數據云計算技術范文

關鍵詞：云計算技術；大型數據倉庫平臺；現狀；優勢；對策

中圖分類號：TP311.13

現如今，社會科技日益發展，世界大市場逐步開放，企業想要掌握更多的數據，在競爭中立于不敗之地，了解運營的基本情況，就一定要堅持數據倉庫平臺的創建和創新。原有的數據平臺在信息查詢和處理的時候還存在很大的缺陷，無法對具體數據進行準確分析，在很大程度上阻礙了企業的進一步發展。與此同時，新技術在大型數據倉庫平臺上的應用也關乎著企業的整體水平，是衡量企業技術能力的重要指標。因此，堅持采用云計算技術構建大型數據倉庫平臺是企業和運營商所要走的必然道路。

1 大型數據倉庫建設的現狀

進入21世紀以來，市場經濟逐步完善，企業之間的競爭日益加劇，電信運營商想要不被社會所淘汰，就一定要全面掌握企業的生產狀況，了解運營成本，對具體數據能夠準確給予分析。數年前，數據分析系統還稱之為經營分析系統的時候就被應用于電信運營商中，它主要是對企業的業務情況進行綜合分析，然后通過一系列的加工處理，再將其制作成數據報表形式。隨著近年來經濟的飛速發展以及分析數據的多元化，就使得企業所承載的業務功能更加復雜，傳統的數據倉庫建設已經無法滿足精細業務的高要求，如何實現數據的準確分析，將數據收集、加工、處理等工作集合在一起已經成為了企業人員關注的焦點。

2 大型數據倉庫平臺中云計算技術的引入

由于云計算技術的發展，給很多企業提供了數據準確分析的能力，在電信運營商內部的信息化建設中也相應的引入了新技術，滿足了資源的池化要求，形成了私有云平臺。在此基礎上，根據電信運營商對數據準確性和精細度的要求，引入×86分布式集群的MPP（大規模并行處理）架構，能夠很好的解決上述問題，保證企業的進一步發展。

2.1 對比SMP與MPP架構

SMP是比較傳統的架構模式，指的是在一臺計算機上集聚了一組處理器和多個CPU，且各CPU之間能夠實現內存的共享。雖然其中具有多個CPU，但是它們仍然和一臺計算機一樣，每個處理器都可以對內存進行訪問。在許多松耦合處理單元的共同組成下則形成了MPP系統，這種系統中的CPU都有自身的私有總線、硬盤、內存等設備，其中的×86分布式集群就是典型代表。

SMP相對于MPP來說存在著很多不足，其擴展相對有限，并且在擴展的過程中需要大量資金。而MPP系統則不會對資源進行共享，資源總數卻相對來說多一些，在處理能力上也比較突出。所以，在具體的應用過程中大多采用MPP系統，它的運行速度和效率都要快一些，在OLAP大數據分析上也具有更高的優勢，更加有利于系統性能的充分發揮。

2.2 云計算數據倉庫

在上述文章中已經分析得出了MPP系統的優點，所以在技術應用中也要配合與之相適應的技術路線，具體來說主要有兩種。第一，軟硬化一體化路線。它其中主要有IBM一體機Netezza、Teradata一體機等設施，它具有很高的性能，能夠優化硬件，但是研發費用也相對較高；第二，軟件數據庫管理系統產品。這其中主要有EMC Greenplum、Hadoop以及IBM DB2系統下的HIVE或者HBASE工具設備，它可以采用比較常見的硬件產品來予以組建，沒有具體的硬性要求。

2.3 MPP云化數據倉庫的基本系統

這種系統主要有三個層面共同構成，其建設方案也相對比較復雜。第一，MPP能力層。它的構成相對復雜，至少有多于2個的高性能×86分布式集群主機構成，主要實施管理職能，能夠實現對數據節點的任務調度，并提供計算能力池和存儲能力池。另外，它還是多臺×86存儲服務器組成的數據節點集群，網絡通信平臺由多臺高性能局域網交換機共同構成；第二，云計算數據庫管理層面。它不僅具有普遍使用的關系型數據庫的管理功能，而且對外支持SQL標準語言，能夠對底層數據進行分布式管理，承載調動功能，分擔底層節點設備的負載量；第三，應用層面。顧名思義，它是最具有實用功能的層面，能夠根據具體情況進行應用分析，具備KPI、多維分析、報表構成等多種基礎功能

2.4 比對業務數據加載驗證

POC（驗證試驗）是確保云計算數據方案是否達到標準的主要測量手段，它能夠準確分析出時間的消耗情況和運行處理的效率，并且在此基礎上與傳統的方法進行比對，從而分析出結果，保證硬件配置的最優化。

3 云計算技術構建大型數據倉庫平臺的優點

3.1 在大型數據倉庫中應用云計算技術能夠根據固定的對策對每個MPP節點上的業務數據進行公平合理的分布，最大限度的發揮每個部分的功效，使得系統的I/O能力不再受少數主機運行情況的限制，保證它與數據節點的數量成正比發展趨勢，解決其所面臨的瓶頸。在數據的需求量變大的時候，只要經過對節點的調動，就可以使其進行延展。在系統相對不擁擠的時侯，還能夠自動進行節點的分布，保證過程的連續性，實現系統的即刻擴展。

3.2 在大型數據倉庫中應用云計算技術能夠進一步節省I/O的操作環節，通過列存儲技術可以對傳統數據庫中的行數據進行整合加工，實現聚合存儲，大大節約了運算時間，并提高了大數據頻繁訪問的性能，在為硬件資源帶來效益的同時還適應了OLAP的應用功能。

3.3 在大型數據倉庫中應用云計算技術，能夠保證網絡寬帶在各節點之間充裕的情況下，實現數據處理能力的提升，具有很高的擴展性能。據準確數據顯示，主要的云計算數據庫支持下的MPP架構可以達到一千個節點以上的擴展規模，數據的存儲能力也超出了50PB，對各類業務數據的加工存儲時間都有了提升。另外，這種新技術支持所有的SQL語法，是隱藏在MPP之下的細節內容，在使用者運行的過程中不用轉換語言，節省了時間。

3.4 在大型數據倉庫中應用云計算技術能夠通過各計算節點的同構和互換措施提高服務的穩定性，采取數據多副本容錯機制也可以減少錯誤發生的幾率，一旦某個節點出現問題，也不會影響這個系統，只是其性能會有所降低。因此，MPP里面的節點越多，其性能下降的指數就越小，容錯能力也就越強。

4 云計算技術的應用未來

從上述內容中，我們已經清晰直觀的看到了采用云計算技術構建大型數據倉庫平臺的巨大作用，隨著企業資金投入數量的增多以及基礎設施系統能力的提高，其應用范圍一定會更加寬廣，為云計算平臺提供物質前提。參看國外的成功經驗和經典例子，也可以發現其中的關鍵所在。云計算平臺很重要的一點優勢就在于能夠進行快速伸縮，實現彈性化管理，而這一點又恰巧符合大規模節點設備提出的高要求，所以對其進行進一步應用并不斷發現新特點、開發新技術也就成為了大勢所趨。

參考文獻：

[1]馬又良.采用云計算技術構建大型數據倉庫平臺的探討[J].郵電設計技術，2012（7）：271-18.

[2]何華.基于云計算平臺的電信經營分析系統中元數據管理的研究與實現[D].2011：93-41.

第9篇：大數據云計算技術范文

關鍵詞： 云計算；大數據；數據挖掘；醫療

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）07-0021-03

Research on the Architecture of Medical Big Data System Based on Cloud Computing

WEI Jian-bing

（Gansu Foresty Technological College，Tianshui 741020， China）

Abstract： Introduce Big Data era medical industry data mining challenges， combined with cloud computing is proposed based on the ecological environment to build medical Hadoop cloud data mining platform architecture， detail its layers， including a base layer， the platform layer， the functional layer and the service layer in order for the medical industry， big data analysis and mining to provide new ideas.

Key words： Cloud computing； large data； mining； medical

隨著技術的進步，信息產業的發展以及信息供給量的增長，一個遍及全世界的醫療行業大數據的革命即將到來。在已經過去的十年中，醫藥商開始將他們多年來的研發數據都存儲于醫療數據庫中，與此同時，醫療機構也在對他們的患者記錄進行數字化。美國政府及相關部門已經開放了龐大的醫療信息數據庫，這些信息不但涉及臨床跟蹤數據，還包括病人的醫保記錄。最新的技術可以匯聚醫療機構、醫學實驗室、醫務辦公室以及患者的信息等數據，組成一個龐大的數據集。

醫療信息化的快速發展會令醫療數據的規模不斷變大，云計算現已被大量的組織和機構所使用，云計算平臺已經形成了多種服務模式，包括為個人、組織、企業或是學術機構等提供云服務的商業模式。云計算所提供的應用和數據服務可以被很多不同的用戶廣泛應用，同時用戶還可以跨平臺、跨企業地使用云資源。憑借自身優勢，云計算可以令醫療事業的信息化改革和部署更加方便及廉與此同時，云計算還可以大大提高對醫療大數據的挖掘能力，增強醫療信息化系統的可擴展性。近年來，國內企業也開始逐漸以數據作為理論基礎，現在已經發展到沒有數據基礎就無法做出決策，并無法提出完善的建議。不僅如此，事實上，醫療數據是可以“說話”的，但它所表達的語言意義需要使用人類的分析和挖掘。

1 醫療大數據

1.1醫療大數據的產生

隨著互聯網的迅速發展和不斷普及，云計算和物聯網等技術也快速興起，數據正在以一個前所未有的速度累積和擴張，一個屬于大數據的時代已經到來，各種研究部門以及機構都已經將目光放在大數據的問題上。大數據通常是指一些龐大的數據集，這些數據集在進行采集、管理或者處理時所消耗的時間超過可容忍時間。大數據的概念在強調數據規模和多樣性的同時，也考慮到了產生和變化的速度以及確定性。大數據不單單是一項單純的新技術，而是將引領信息技術產業的又一項顛覆性的革新技術。據相關預測，中國的大數據市場將在2012-2016年增長5倍，其中，醫療衛生行業將是其中占據份額最多的行業之一。

目前我國的醫療信息化建設進程不斷加快，各類醫療衛生機構的信息系統以及數字醫療設備和儀器的廣泛應用使醫療數據呈爆炸性增長，這些數據資源是非常有價值的醫療衛生信息，他們對疾病的診斷，治療，研究有很大的價值，醫療費用控制。醫學數據量的快速增長，使醫療衛生行業迎來了屬于自己的大數據時代，對這些醫療大數據的創新性管理和應用，將給生命科學和醫療領域帶來一場革命。

醫療大數據主要來自于包括臨床醫學、疾病監控、醫學研究、制藥企業、費用管理、生物信息、健康管理、社交網絡等方面，如何利用這些海量醫療信息來更好地為醫療行業服務已被更多的研究人員和機構所關注。大數據時代的來臨無疑會對我國醫療信息化建設起到巨大的推動作用，醫療大數據的相關技術將解決以往無法解決的一些難點和問題，如何利用好大數據技術并且讓其充分發揮作用是今后相關科研工作者研究的重點。

1.2醫療大數據的特點

醫療大數據有以下幾個主要特征：

1）數據巨量化

每家醫療機構每天的患者都有可能擁有上萬人，而每個地區可能包含上百家醫療機構以及上百萬人口，這些患者的病歷數據都需要至少記錄60年。而隨著醫學的發展，各種先進的醫療儀器不斷被發明，這些儀器產生的數據也十分巨大。

2）服務實時性

醫療大數據不同于其他大數據，一般需要進行大量的在線分析和實時處理。

3）存儲形式多樣化

醫療大數據存儲的格式是多種多樣的，如一些數據表、化驗結構等是結構化的數據，而醫生的手寫病歷、文本、影像等為非結構化數據。

4）高價值性

醫療數據所蘊含的價值巨大，對各國的疾病防控、藥物研發以及健康保健都有著十分巨大的作用。

根據相關數據統計顯示，目前的醫療行業里，一張CT普通掃描的圖像文件大小就超過150MB；―個基因組序列文件包含約750MB的數據；標準病理圖包含的數據量就更大，甚至接近5GB。如果將這些數據大小乘以人口基數以及人的平均壽命的話，僅僅是一個社區醫院所要累積的數據量，就高達TB甚至PB數量級，而且其中還包含了各種圖像、視頻等非結構化的數據，而其他大型醫療機構的數據量就更加龐大。

因此，如何能快速地在海量的醫療大數據中提取到有用信息正成為各企業以及研究機構的戰略性發展方向，通過大數據挖掘分析，得到有價值的信息，將對未來的疾病管理、控制、治療以及研究等方面都有著非常重要的意義。

2 云計算

2.1云計算的定義

云計算有很多的定義。下面給出一個由美國國家標準與技術研究所提出的改進定義。云計算是一種模型，它可以實現隨時隨地、便捷、隨需應變地從可配置的計算資源共享池中獲取所需的資源，資源能夠快速提供并釋放，使管理資源的工作量或與服務提供商的交互減小到最低限度。云計算模式有五大主要特征：

1）用戶可以利用任何服務提供者的現有計算資源，包括處理能力、儲存空間、或是應用程序等等，而不需要人工交互。

2）任何標準的聯網設備可以隨時隨地訪問這些計算資源。

3）服務提供者的計算資源可以被合并起來提供服務，而這些合并的資源可能分布在各地的多個數據中心。同時，供應商的計算資源可以被多個用戶分享使用。這些計算聲]可以按需、動態地分配給用戶，通常，用戶也無須考慮地理位置，世界上任何地方的用戶都可以使用這些計算資源。

4）用戶可以彈性利用這些計算資源，一個用戶可以在需要時申請更多資源，而不再需要后可以釋放它們。從用戶角度來看，這些資源是無限的，而用戶只需要為他們使用過的資源付費。

5）云計算系統是一個自適應系統，它可以自動平衡負載并且優化資源的利用。用戶可以監控資源的使用從而令賬單透明化。

2.2云計算的獨特特征

2.2.1云計算有五個主要特征：

1）提供者不但要投資建設基礎設施，還要進行維護。

2）基礎設施供應商提供的服務會被很多用戶分享。

3）用戶按需獲得服務。

4）提供的服務是彈性且可擴展的，換句話說，用戶可以按需獲得一個無限的服務。

5）用戶只為他使用過的資源買單。

6）供應商提供特定的服務質量保證。

2.2.2由于計算的特殊性質，云計算還有五個主要需求：

1）基礎設施應該是動態的、虛擬的。即基礎設施應該根據使用者不同的應用和特殊的要求采用不同的“化身”。

2）當應用程序作為一項提供的服務時，應用程序的咨詢也同時作為服務供應商的一部分工作。這往往不是傳統供應商的鮮明特征。

3）一旦應用程序被使用，供應商和用戶之間需要建立起一個雙向的連接，以便于處理程序中的錯誤以及提供咨詢服務。

4）供應商有義務保證用戶數據和程序的安全。

5）由于供應商的計算機以及數據儲存位置的國際性，目前沒有相關法律適用于處理云計算供應商及用戶相關的糾紛。

2.3按服務類型的分類

云計算按照服務類型分類主要有以下三種。

2.3.1基礎設施即服務（IasS）

在這類服務中，供應商主要提供數據中心服務，包括計算機服務舉、儲存服務器、通信基礎設施，用戶可以在其上層部署和運行任何軟件。數據中心包括安全建筑的硬件配置、不間斷電力供應、空調以及不間斷通信設備，用戶也可以部署他們自己的應用軟件和操作系統，供應商只負責提供硬件組件。由于不同的用戶需要在云端安裝不同的操作系統及軟件，所以需要供應商根據用戶需求分層部署軟件，仿照硬件的運行模式，這就是我們所說的虛擬化。又由于多個用戶可能同時使用服務器且所使用的操作系統可能不同，這就需要服務器可以提供多個虛擬機以供用戶使用，這些都由被稱作超級管理程序的軟件控制。IasS可以給多個獨立的用戶提供基礎設施的共享使用。普通的IasS公司通過提供應用程序接口給用戶，以便于其使用，同時IasS也可以同它的用戶簽訂服務器級協議。最早的IasS供應商是亞馬遜的EC2，其他的供應商包括Backspace和IBM等，都向用戶提供滿足他們需求的虛擬系統。

2.3.2平臺即服務（PaaS）

這一項服務是建立在IasS之上，去除掉軟硬件的基礎設施，這項服務提供了包括操作系統、編程語言、開發環境以及開發工具等。換句話說，這項服務迎合了用戶所有關于系統程序開發環境的需求，包括微軟的.NET或者UNIX開發環境等等。這類服務供應商包括微軟Windows Azure，亞馬遜的Web Services，IBM的SmartCloud，以及Google的App Engine。

2.3.3軟件即服務（SaaS）

SaaS是一種通過Internet提供軟件的模式，供應商將用戶需求的應用軟件部署在自己的基礎設施上，客戶可以通過連接互聯網設備進行訪問，電子郵件就是SaaS服務的早期典范。同時還有一些第三方軟件可以在云端運行以管理用戶關系、納稅申報、銷售管理等等，同時還有其他各種各樣的常見軟件，包括文字處理、電子表格以及數據庫管理等等部署在云端。

2.4 按服務方式分類

按照部署與訪問的方式，云平臺也被分為如下幾類：