大数据技术解决方案基础版

年月19

目

录1概错误!未定书签2面的挑战错误未指定书签2.1数据采错!未指书。2.2数据清错!未指书。2.3数据存错!未指书。2.4数据并处理错指定签2.5数据分错!未指书。2.6可视化错!未指书。2.7传统解方案的分错!指书。3相技术的究误未指定签。3.1参考模框架错指定签3.2数据采错!未指书。3.2.1结误!指书。3.2.2半误!未定签。3.2.3非抽误!未定签。3.3数据清和数据质的保证错误!未定签3.3.1数误未指书。3.3.2数错误!未定签3.3.3单误未指书。3.4数据的成和融合错!未定签3.4.1多错!指定签

3.4.2数误!指书。3.4.3数错误!未定签3.4.4多错误!指定签3.4.5数错!指定签3.5数据的储和处理错!未定签3.5.1并误未指书。3.5.2并错误!未定签。3.5.3错误!未定签。3.5.4扩错误!未定签。3.5.5错误!未定签。3.5.6查错误!未定签。3.6大数据的数据挖错!指书。3.6.1传误!指书。3.6.2大趋误!未定签。3.6.3数错误!未定签。3.6.4超研误!未定签。3.6.5数误!指书。3.7大规模器学习误指书。3.7.1机误!未定签。3.7.2扩误未指书。3.7.3面错误!未定签。3.7.4概错误!未定签。

3.7.5集错误!未定签。3.8可视化可视化分错!指书。3.8.1概错误!未定签。3.8.2可错误!未定签。3.8.3可错误!未定签。3.8.4文误!指书。3.8.5网错误!未定签3.8.6移错误!指定签3.8.7交误!指书。3.9数据溯技术的研错!指书。3.9.1概错误!未定签。3.9.2模误!指书。3.9.3实误!指书。3.9.4数误!未定签。3.9.5未误!未定签。3.10同步术的研究错!未定签概述错!未指书签通信程序错!指定签数据库复制技错误未定签。技术错!未指书签事务处理错!指定签技术错!未指书签

3.11数据享技术错误指书。3.12安全术的研究错!未定签安全风险分错!未定签。安全技术需错!

未定签。身份认证与密匙协错误!未定签访问控制技错!入侵检测技错!

未定签。未定签。3.13隐私护技术的究错!未指书。概述错!未指书签隐私保护的技术手错误!未定签匿名技术研错!

未定签。4总技术解方案误未指书签。4.1总体描错!未指书。4.2功能框错!未指书。4.3技术架错!未指书。4.3.1数错误!未定签。4.3.2数错误!未定签。4.3.3数错误!未定签。4.3.4数错误!未定签。4.3.5数错误!未定签。4.4与传统据解决方对比错!未定签5实方案设和建议错误未指定签。

1概述（主要是描述大数据的定义数据的特点大数据的来源大数据的行业趋势，大数据的应用。可以把行业研究报告的总结放在这里）2面临的挑战

2.1数据2.2数据

2.3数据2.4数据2.5数据2.6可视2.7传统3相关技术的研究3.1参考3.2数据3.2.13.2.2

结构化数据的采集半结构化数据的采集

.3:

o

3.2.3

非结构化文本数据中信息的抽取3.3数据3.3.1

数据质量的概念及分类(

3.3.2

数据清洗的原理

3.3.3

单数据源中的数据清洗单数据源中相似重复记录的清理

,

相似重复记录的清理方法相似重复记录清理方法总体描述

记录排序

记录相似检测相似重复记录的合并/清1.

第一种处理方法

2.

第二种处理方法相似重复记录检测精度提高方法等级法的使用利用权重提高检测精度

相似重复记录检测效率提高方法提高检测效率的方法分析单数据源中不完整数据的清理

不完整数据的清理方法

不完整数据的可用性检测缺失字段值的处理

单数据源中错误数据的清理

基于孤立点检测的错误数据清理孤立点检测的相关方法

基于模糊集理论的孤立点检测

基于业务规则的错误数据清理业务规则的重要性基于业务规则的错误数据清理方

业务规则

3.4数据

3.4.1

多数据源集成问题的分类

3.4.2

数据标准化的研究数据标准化的重要性

数据标准化的方法3.4.33.4.4

数据集成的流程多数据源中重复实体的清理相似重复实体清理的必要性

相似重复实体的清理方法

/

3.4.5

数据不一致性问题的研究3.5数据3.5.1

并行和分布式处理理论

数据并行化任务并行化

3.5.2

并行

3.5.3,用,

）

!;;',(,分布式文件系统),能,

,开,,,,N,,它,

:,,,它而3.5.4

扩展和优化

11

.并行数据库和的混合结构

1

3.5.5数据库理论数据库

••••••

（非固定模式）:.（非共享的体系架构）：（弹性，扩展性:（分片）)（异步复制）()(遵循则而不是原则):

到的转变（1）,索引支。,（2）,事务并处理。（3）,动态还静态的数据结构

（4）,操作。（1更大的数据量。

（2）,性能预更加容易实体类型的数据库分布式内存高速缓存

（键值数据库）•••••••“”（大数据库）

••••••

每一行可以有一组不同的列。与典型的关系数据库相比这里表将会包含更多的所有数据库支持（复合值。行通常会被版本化。数据存储通常会被分片。有时只有一行的更新被认为是原子的••••

)

••

))（文档数据库）•••••（图数据库）节点系

:••••

定理（布鲁尔定理）(上•

一致性)

••

可用性)分区忍耐性(（列式数据库）aII

••••••与（弹性和可扩展）/••

（基本可用）：（软状态/柔性事务）：,

•

（最终一致性）：（•••（映射化简）

数据库技术概述•

（数据库类型）：oooo

：:::•••••••

（名称）：（拥有者）：（编写语言）：（语言/接口）:（平台）（授权方式）（无概要）

•••••

(分片:（索引:（主动性）（感兴趣程度）:（注解）

(开源目•••••••••

年()

一致性哈希算法）

N作

艺术家专辑曲

(开源目

(),(开源目

:

(微软)••

••

分区）1

{,(软件金)

年•••••

（分散）（容错）（最终一致性）（弹性）（丰富的数据模式）：

0.1215

(1)

的特点分析•••

(2)(3).(4)

(5)(6)(7)123,:976,:832416,:

123,:832416,:976,:"">/>/>/>/>/>

(8)存储(9)````.````,,

(谷歌)是在之上建造出来的，是的内部系统，用于处理结构化不是直接访问的实现机制，可被之上的一个简单接口•••••••

中相同类型的数据对象非固定模式是

•••

(软件金会•••••

（,••

••(开源目

••

••••

()(

[(亚马)

存免费条款您可以立即开始免费使用户在每月使用的机器小时存储数据转出内并不需支付任何费用数据输入输出推广优惠中数据传送的是6前免费。在大多数情况下，免费条款能够每月使用约万次或的请求。许多程序可以帮助利用好这费条款，如每天的网站分析和流量报告工具，一个网络索引，或网络营销方案的分具。

(软件金)

••••••••

()(开源目•••••••

•••

我们使用的目标是保存里面的的相关联题是，如今软件分发是罕见的：往往会在云中运行网络上使用软件，这一定是”，修复了这个洞”。除此之外，该授但是请注意求使用的应用程序出程序什么驱动程序也在下授权许可中立的程序和“工作”。

•••

(开源目(开源目•••••

(公司)[

1.

,

(公司)

()•••

••••••

4j()

3.5.6

查询优化(

((

3.6大数3.6.1

传统数据挖掘概述:,1.C4.5

2.

即算法的k

k3..

4.

5.最大期望)法6.A

7.()8.:

9.

10.:分类与回归树,p3.6.2

大数据时代数据挖掘发展新趋势

,

3.6.3

数据挖掘数据挖掘简介((分类

(((

挖掘研究的相关技术(:

:;

(;:;:;;

:(:像(((:

✓

((✓

;;

使用挖掘过程:

(((数据收集

::

.(。(使用挖掘数据预处理

/

模式发现和分析

:0可视化技术

使用挖掘系统:通

:(:(浏览模式挖掘

](

[

浏览模式挖掘的应用研究

商业智能

点击日志数据的挖掘)3.6.4

超数据集成挖掘方法与技术研究超数据定义(

超数据的特点

集成数据挖掘

研究的意义现状和面临的挑战

(研究重点

超数据获取

.方法的概述3

超数据节点识别:

i超数据图结构(频繁式挖掘

:)超数据图的识别

::所::

超数据图的合成超数据集成

A方法的概述:

基于语义映射的模式集成方法

(((本本本

(可视化语义映射工具基于语义推理和文本挖掘的超数实体识别方法

基于逻辑推理规则的超数据实体别方法:

PP基于数值相似度计算的实体识别法

融合决定依赖关系图开发融合决定依赖关系图

超数据概念描述

方法的概述

:(特征提供语义图模板的定义

✓

?”✓

的工比较描述特征数据合并算法

{超数据挖掘方法

概率语义学习模型✓

✓

((

:

:i((

半监督学习方法基于和大规模超数据挖掘原型系实现:

✓

:()✓

:

:

:(

3.6.5

数据挖掘网格技术数据挖掘技术现状和面临的挑战

数据挖掘网络技术

研究内容和现状,(

,

))

,),,

(f(

关键技术及难点

(

发展前景数据挖掘算法及其并行化

两类算法并行化方法

✓

✓

(.✓

其它数据挖掘算法并行化研究✓

nk✓

,网格并行计算调度算法研究

数据挖掘算法并行化的步骤和方

一

kk

;3.7大规

,3.7.1

机器学习概述机器学习的类型

，

xy

3.7.2

扩展机器学习的必要性

1

3.7.3

面临的挑战天,

3.7.4

概率图模型

3.7.5

集成学习研究集成学习的意义1)统计上的原2)计算上的原

3)表示上的原集成学习基本方法

基本分类器关系

))不同的基本分类器的获得方式

）对训练数据进行处理

）交叉验证1，i个0

i.

基本分类器分类结果的整合方式

x和

其它的集成学习方法

集成学习的分析分解分析

3.8可视3.8.1

概述

3.8.2

可视化技术、数据可视化

、科学计算可视化、信息可视化

、知识可视化3.8.3

可视化分析

3.8.4

文本的可视化分析概述

主要方法

3.8.53.8.63.8.7

网络可视化分析移动轨迹数据的可视化分析交互式可视化分析3.9数据3.9.1

概述

3.9.2

模式级数据的溯源3.9.3

实例级数据的溯源3.9.4

数据溯源应用的分类

3.9.5

未来研究方向、数据空间中数据世系的管理

、不确定数据的世系管理、工作流世系的管理、数据世系的挖掘和可视化

3.10.1概述3.10.2通信程序通信程序同步策略

当(图1