云计算技术在网络数据库平台建设中的应用

大数据时代,网络数据海量增长。为提升网络数据库的存储容量、数据处理效率、共享服务能力,将云计算技术应用于网络数据库平台建设中。在网络数据库的具体建设中,围绕云计算的虚拟化技术和MapReduce技术应用展开分析,从平台操作系统、Hadoop集群、数据存储、数据整合和预处理、数据挖掘和分析等几个方面对网络数据库平台进行搭建。结果表明,云计算技术能全面实现网络数据库的性能优化。     

一种分布式大数据管理系统的设计与实现

随着云计算、物联网、移动互联网等技术的飞速发展,海量数据在这些崭新的领域迅猛地生长着,大数据作为一项颠覆性技术,为处理海量数据提供了无限可能。而传统的关系型数据库的不再适用,导致了分布式数据库NoSQL的应运而生。针对大数据领域面临的种种现实难题,设计并实现了一种基于Hadoop和NoSQL的新型分布式大数据管理系统(DBDMS),其提供大数据的实时采集、检索以及永久存储的功能。实验表明,DBDMS可以显著提高大数据处理能力,适用于海量日志备份和检索、海量网络报文抓取和分析等领域。     

大数据下云计算技术在计算机网络安全存储中的应用

互联网在各个领域的普及与应用,促使海量数据日益增长。大数据时代的来临,极大程度提高了我国在社会发展中的技术水平。云计算技术作为大数据时代下的一种重要信息化技术,在保障计算机网络数据安全方面发挥至关重要的作用,实现了数据在计算机网络中的安全存储,保障了数据安全传输与存储。鉴于此,针对大数据下云计算技术在计算机网络安全存储中的相关应用进行深入研究,以期在计算机网络安全存储中实现云计算技术的高效应用,从根本上保障数据安全存储。     

提升基于网络的大数据预测分析能力的方法

大数据时代,多样化的海量数据,可以利用互联网技术和云计算技术提供科学有效的数据存储技术、数据挖掘算法和智能的语义引擎,实现高质量的数据挖掘、管理和调用,提供更强的洞察力、决策力和精准的预测分析能力。基于此,笔者提出提升基于网络的大数据预测分析能力的方法,以供参考。     

云计算在智能电网调度中的应用

为解决传统电力系统中集中式计算平台海量数据流的存储和分析功能不足的问题,针对云计算在智能电网调度技术中的应用进行了研究。首先,对云计算技术在IT行业的发展进行阐述,对云计算的关键技术从虚拟化与快速部署技术、大规模分布式存储技术、资源调度技术、大规模多租户技术、海量数据处理技术以及大规模信息通信技术等方面出发进行介绍。其次,借鉴IT行业云计算技术,设计了基于云计算的智能电网计算平台以及基于云计算的智能电网互动式节能优化调度架构,以期推动云计算在电力系统中的发展,解决智能电网互动式节能优化调度算法方面的问题。     

基于云计算的海量大数据存储系统设计和实现

云计算技术是大数据存储、处理和管理的一项热门技术。随着互联网中海量数据的爆炸性增加,传统数据存储方式逐渐无法充分满足对海量数据存储的要求,而云计算中的云存储技术为海量数据存储提供了解决思路。为实现对海量数据的管理、存储以及智能分析,基于云计算技术对海量大数据的存储和管理等展开相应的研究,并根据Hadoop架构技术提出了一种新型的海量大数据存储系统设计方案,同时给出了各项模块的设计方案,增强了对海量大数据的高效存储、处理以及管理的能力。     

基于物联网海量数据处理的数据库技术分析与研究

物联网的快速发展,对海量数据处理技术要求越来越高。针对物联网数据的实时性、海量性、多态与异构性特征,文章通过对基于分布式内存数据库的数据库技术和基于云计算技术的分布式实时数据库技术的分析研究,认为以上两种数据库技术可以适合并满足物联网海量数据的处理需求。     

基于云计算的景区数据仓库应用研究

云计算、物联网、大数据等新兴信息技术的发展与应用在提高景区信息化服务水平的同时,也对景区海量信息资源的有效利用提出了严峻挑战。面对超大规模、非结构化的海量数据,传统的基于关系型数据库的数据仓库已很难有效支持景区的数据存储与分析工作。基于此文中提出了一种基于云计算技术的景区数据仓库,通过采用HDFS对数据进行分布式存储管理,利用MapReduce设计海量数据的分析模式,使用HiveQL语言实现数据仓库与前端表现层的交互,能够有效解决景区海量数据的数据管理问题。以黄山风景区为实际背景的实验结果表明了该数据仓库的正确性和有效性。     

基于Hadoop的煤矿数据中心架构设计

根据煤矿安全生产业务需求及智慧矿山发展要求,新型的煤矿数据中心需满足对同一时空坐标体系下煤矿海量、多元数据的高效处理、缓存、计算、存储与发布。针对传统煤矿数据中心各类数据离散存储,数据集成、业务应用及数据分析难度大等问题,设计了一种基于Hadoop的煤矿数据中心架构。采用Storm实时数据流引擎进行数据实时计算,并应用MapReduce,Spark实现批处理计算和内存计算,解决高频时序数据存储与海量数据计算问题;采用Hadoop分布式文件系统(HDFS)实现文件的可靠存储,并采用HBase分布式存储数据库实现历史数据的持久化存储,利用其无模式稀疏设计满足同一时空坐标体系下的数据分析需求;采用Redis作为实时数据库存储数据快照进行最新数据检索。基于Hadoop的煤矿数据中心充分利用大数据技术的高速数据存取和压缩性能,通过统一的云计算数据中心,有效降低了煤炭企业数据应用的复杂度及数据中心日常运维难度,可为智慧矿山建设奠定数据基础。     

试论大数据及云计算平台的应用

现今无论是生活还是工作,人们已经离不开网络、科技、数据等元素,尤其是互联网的飞速发展以及物联网系统的逐渐完善,每天都会产生海量数据,且需要对这些数据进行梳理与分析,在这种大形势下云计算平台应运而生.经过发展与实践,大数据与云计算的结合使得社会各领域有了更好的发展.重点分析了大数据时代下云计算实际应用的发展前景,以期让云计算平台发挥出更大的价值.     

大数据时代MySQL数据库的应用分析

在大数据时代，数据库技术在网络信息中广泛应用。分析MySQL数据库在海量数据管理中要反思的问题，提出了对数据库结构、数据类型、查询操作、使用高性能索引查询、分片技术及MySQL服务器等方面的数据管理优化措施，为确保数据库在网络信息中安全应用提供了参考意见。     

基于云计算的Web数据挖掘的研究

为解决海量网络Web数据挖掘的瓶颈,分析了云计算和Web数据挖掘的关键技术,利用云计算在数据存储、数据管理、编程模式和虚拟化等方面的技术优势,构建了基于云计算的Web数据挖掘流程,为海量数据的挖掘及应用提供了新的思路和技术基础。     

基于Oracle数据库海量数据的查询优化研究

系统数据库数据量大时,常常会遇到系统响应时间过长、占用系统资源过多等一系列问题。因此对海量数据查询技术的研究就很必要。文中基于Oracle数据库,采用各种措施和方法来提高响应速度：合理设计数据库结构、使用索引、分区、SQL语句优化等手段优化数据库。另外,分页显示查询结果也能很大地提高查询速度。实验证明,优化后速度明显提高了很多。因此可见,文中采用的优化方法对海量数据的查询优化是正确有效的。     

基于云计算的数据挖掘能力

云计算的快速发展带来了海量大数据,也由此诞生了基于此的发展和研究,通过全新的数据挖掘模式,将比传统的数据挖掘更高效、准确和可行,因此,对云计算时代的海量数据进行充分挖掘必然的趋势.     

基于本体的出生缺陷相关医学知识管理系统*

当前网络中分布着大量与出生缺陷相关的电子病历、医学文献和临床实验数据库。如果对这些数据库进行数据整合,实现有效地管理,将便于医学工作者对海量数据进行快速查询和综合分析。基于以上需求,设计了基于本体的出生缺陷相关医学知识管理平台,实现了基于本体的数据整合、数据标注和数据查询。该系统已用于国家科技支撑计划重点课题人口和生殖健康综合信息服务大型门户系统中。     

云计算中异构数据库方案的研究与设计

随着社会经济的不断发展,互联网技术被应到越来越多的行业中,云计算时代已然到来.在这种社会背景下,以往传统的数据库已经难以满足云计算时代的数据处理要求,包括数据扩展、数据管理、数据分析、低成本运行等.主要对云计算中数据库的关键问题进行了深入分析与探讨,简要阐述了云计算的定义,分析了其中存在的关键问题,在此讨论主要以异构数据库为主体内容,对其进一步设计了相应的实现方案,同时也提出了几点建议.     

基于HBase的海量文件的检索方案研究

在互联网(尤其是移动互联网)、物联网、云计算、大数据等高速发展的大背景下,数据呈现爆炸式地增长。这类数据不规则的特性决定了其无法再按照传统基于属性列的方式进行检索,而是需要具备更加庞大的水平扩展性。使用No SQL数据库HBase和搜索引擎Elastic Search相结合,通过对检索方案进行设计,对关键字匹配、语意检索、逻辑关系等检索策略进行测试和分析,实现能够快速、准确的适用于海量数据的检索方案。     

大数据平台网络数据库云计算技术优化与平台搭建研究

以云数据库的具体结构以及实际优势作为切入点,结合大数据技术和云计算技术的相关原理进行阐述以及分析.网络数据库在使用的过程中需要注重平台的安全性、稳定性建设,同时也要满足当前日益增长的信息技术使用需求.因此利用云计算技术进行大数据平台网络数据库的优化,构建具有稳定性的平台模型,搭建具有联动性的云数据库处理模块,不仅能够提...     

基于云环境下的海量大数据存储系统设计

云计算是目前国际和国内新兴的一项热门技术,正在给人们的生产生活方式带来深刻的变革;在分布式文件系统中,为了实现数据的可用性和持久性,数据通常被分割成大小相同的文件块,通过多副本的形式分布存储在不同地理位置;大型的云计算服务提供商拥有自己的数据中心,这些数据中心往往分布在世界的不同角落,数据以副本的形式分布在不同的地理位置可以实现更好的容错机制,从而提供高可用的持久化的数据存储;文章主要研究了海量大数据存储系统设计,系统设计以Hadoop为平台,提出了一种新的基于云计算环境的海量大数据存储设计方法,主要给出了文件存储方案设计以及副本方案设计等,为云计算海量数据存储与管理提供了一种可行的关键技术方案。     

基于Hadoop云计算的MQT在烟草营销决策分析中的应用

文章简要介绍了MQT技术的概念、主要功能和实现方法,并结合国内某中烟公司营销决策分析系统建设项目的具体需求,提出了一种适合该项目的基于Hadoop云计算的MQT实现方法,该方法利用MQT技术以及云计算技术,对营销决策分析所依赖的海量基础数据进行灵活地多维度多度量分析计算,并实现原始基础数据和计算结果的云存储,极大提高营销决策分析系统的运行速度、数据吞吐量以及数据库服务器磁盘的利用率,为营销决策分析提供强有力的运算、存储支持,也为其他行业处理分析海量数据提供相关经验。