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1.
大数据管理:概念、技术与挑战   总被引:23,自引:0,他引:23  
云计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长,大数据时代正式到来.数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源,如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题.大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,数据管理方式上的变革正在酝酿和发生.对大数据的基本概念进行剖析,并对大数据的主要应用作简单对比.在此基础上,阐述大数据处理的基本框架,并就云计算技术对于大数据时代数据管理所产生的作用进行分析.最后归纳总结大数据时代所面临的新挑战.  相似文献
2.
基于格网划分的大数据集DEM三维可视化   总被引:20,自引:2,他引:18  
提出基于格网划分的实时LOD分层方法,该方法基于DEM和影像数据固有的栅格特点,使用简单的几何算法即可实现DEM数据的动态分层,计算量小,可实现对大数据集DEM数据的实时漫游。  相似文献
3.
架构大数据:挑战、现状与展望   总被引:14,自引:0,他引:14  
大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点.为了设计适合大数据分析的数据仓库架构,文中列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性,对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳,指出了各自的优势及不足,同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍,对未来研究做了展望.  相似文献
4.
过程工业大数据建模研究展望   总被引:13,自引:2,他引:11       下载免费PDF全文
刘强  秦泗钊 《自动化学报》2016,42(2):161-171
人们对大数据的认识已从"3Vs" (Volume-大容量; Variety-多样性; Velocity-处理实时性)、"4Vs" ("3Vs"与Value-价值)、到现今的"5Vs" ("4Vs"与Veracity-真实性).在此背景下,首先分析过程工业大数据的"5Vs"特性;接下来,综述现有数据建模方法,并结合过程工业大数据特有性质(包括:多层面不规则采样性、多时空时间序列性、不真实数据混杂性)论述现有数据建模方法应用于工业大数据建模时的局限;最后,探讨过程工业大数据建模有待研究的问题,包括:1)多层面不规则采样数据的潜结构建模; 2)用于事件发现、决策和因果分析的多时空时间序列数据建模; 3)含有不真实数据的鲁棒建模; 4)支持实时建模的大容量数据计算架构与方法.  相似文献
5.
大数据系统和分析技术综述   总被引:13,自引:0,他引:13       下载免费PDF全文
首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.  相似文献
6.
大数据隐私管理   总被引:12,自引:0,他引:12  
信息化和网络化的高速发展使得大数据成为当前学术界和工业界的研究热点,是IT业正在发生的深刻技术变革.但它在提高经济和社会效益的同时,也为个人和团体的隐私保护以及数据安全带来极大风险与挑战.当前,隐私成为大数据应用领域亟待突破的重要问题,其紧迫性已不容忽视.描述了大数据的分类、隐私特征与隐私类别,分析了大数据管理中存在的隐私风险和隐私管理关键技术;提出大数据隐私主动式管理建议框架以及该框架下关于隐私管理技术的主要研究内容,并指出相应的技术挑战.  相似文献
7.
网络大数据:现状与展望   总被引:12,自引:0,他引:12  
网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间(Cyberspace)中交互、融合所产生并在互联网上可获得的大数据.网络大数据的规模和复杂度的增长超出了硬件能力增长的摩尔定律,给现有的IT架构以及机器处理和计算能力带来了极大挑战.同时,也为人们深度挖掘和充分利用网络大数据的大价值带来了巨大机遇.因此,迫切需要探讨大数据的科学问题,发现网络大数据的共性规律,研究网络大数据定性、定量分析的基础理论与基本方法.文中分析了网络大数据的复杂性、不确定性和涌现性,总结了网络空间感知与数据表示、网络大数据存储与管理体系、网络大数据挖掘和社会计算以及网络数据平台系统与应用等方面的主要问题与研究现状,并对大数据科学、数据计算需要的新模式与新范式、新型的IT基础架构和数据的安全与隐私等方面的发展趋势进行了展望.  相似文献
8.
大数据分析——RDBMS 与MapReduce 的竞争与共生   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
在科学研究、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域,数据量正在以极快的速度增长,为了分析和利用这些庞大的数据资源,必须依赖有效的数据分析技术.传统的关系数据管理技术(并行数据库)经过了将近40年的发展,在扩展性方面遇到了巨大的障碍,无法胜任大数据分析的任务;而以MapReduce为代表的非关系数据管理和分析技术异军突起,以其良好的扩展性、容错性和大规模并行处理的优势,从互联网信息搜索领域开始,进而在数据分析的诸多领域和关系数据管理技术展开了竞争.关系数据管理技术阵营在丧失搜索这个阵地之后,开始考虑自身的局限性,不断借鉴MapReduce的优秀思想改造自身,而以MapReduce为代表的非关系数据管理技术阵营,从关系数据管理技术所积累的宝贵财富中挖掘可以借鉴的技术和方法,不断解决其性能问题.面向大数据的深度分析需求,新的架构模式正在涌现.关系数据管理技术和非关系数据管理技术在不断的竞争中互相取长补短,在新的大数据分析生态系统内找到自己的位置.  相似文献
9.
大数据的一个重要方面:数据可用性   总被引:8,自引:0,他引:8  
随着信息技术的发展,特别是物理信息系统、互联网、云计算和社交网络等技术的突飞猛进,大数据普遍存在,正在成为信息社会的重要财富,同时也带来了巨大的挑战.数据可用性问题就是大数据的重要挑战之一.随着数据的爆炸性增长,劣质数据也随之而来,数据可用性受到严重影响,对信息社会形成严重威胁,引起了学术界和工业界的共同关注.近年来,学术界和工业界开始研究数据可用性问题,取得了一些的研究成果,但是针对大数据可用性问题的研究工作还很少.介绍了大数据可用性的基本概念,讨论大数据可用性的挑战,探讨大数据可用性方面的研究问题,并综述数据可用性方面的研究成果.  相似文献
10.
轨迹大数据:数据处理关键技术研究综述   总被引:7,自引:3,他引:4       下载免费PDF全文
高强  张凤荔  王瑞锦  周帆 《软件学报》2017,28(4):959-992
大数据时代下移动互联网发展与移动终端的普及形成了海量移动对象轨迹数据.轨迹数据含有丰富的时空特征信息,通过轨迹数据处理技术可以挖掘人类活动规律与行为特征、城市车辆移动特征、大气环境变化规律等信息.海量的轨迹数据也潜在性地暴露移动对象行为特征、兴趣爱好和社会习惯等隐私信息,攻击者可以根据轨迹数据挖掘出移动对象的活动场景、位置等属性信息.另外,量子计算因其强大的存储和计算能力成为大数据挖掘重要的理论研究方向,用量子计算技术处理轨迹大数据可以使一些复杂的问题得到解决并实现更高的效率.本文对轨迹大数据中数据处理关键技术进行综述.首先,介绍轨迹数据概念和特征,并且总结了轨迹数据预处理方法包括噪声滤波、轨迹压缩等.其次,归纳轨迹索引与查询技术,以及轨迹数据挖掘已有的研究成果包括模式挖掘、轨迹分类等.总结了轨迹数据隐私保护技术基本原理和特点,介绍了轨迹大数据支撑技术如处理框架、数据可视化.本文也讨论了轨迹数据处理中应用量子计算的可能方式,并且介绍了目前轨迹数据处理中所使用的核心算法所对应的量子算法实现.最后,对轨迹数据处理面临的挑战与未来研究方向进行了总结与展望.  相似文献
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