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4、5/24 20:00)作者机构: 国防大学信息作战与指挥训练教研部,北京 100091刊名:系统仿真学报,2013年S1期 摘要:2010年,全球数据量跨入了ZB时代,据IDC预测,至2020年全球将拥有35ZB的数据量,大量数据实时地影响我们工作、生活,甚至国家经济、社会发展,大数据时代已经到来。大数据具有数据量巨大、数据类型多样、流动速度快和价值密度低的特点,大数据技术为我们分析问题和解决问题提供了新的思路和方法,其研究渐渐成为热点。阐述了大数据的相关概念、特点、大数据技术特别是在数据挖掘方面国内外发展状况以及我们在大数据时代面临的挑战。通过综述,对大数据有一个全面的认识,为下一步研究打下
5、基础。关键词: 大数据; 大数据技术; 数据挖掘; 挑战 基金:国家自然科学基金(61174156,61174035,61273189)2 关于期刊刊名:系统仿真学报主办: 中国系统仿真学会;航天科工集团 706 所 周期: 月刊出版地:北京市 语种: 中文; 开本:大16开ISSN: 1004-731X CN: 11-3092/V 邮发代号: 82-9现用刊名:系统仿真学报 曾用刊名:系统仿真创刊时间:1989 该刊被以下数据库收录:SA 科学文摘(英)(2009);CBST 科学技术文献速报(日)(2009);中国科学引文数据库(CSCD2008)核心期刊:中文核心期刊(2008);中文核
6、心期刊(2004)期刊荣誉:Caj-cd规范获奖期刊3 内容分析重要性:大量数据实时地影响我们的工作、生活乃至社会发展。数据成为与自然资源、人力资源同样重要的战略资源,引起了科技界和企业界的高度重视。内容:1定义 综合前人的多种对大数据的解释定义,作者认为并不是一种新的产品也不是一种新的技术,大数据只是数字化时代出现的一种现象。2 特征2.1 数据体量巨大(Volume) 产生如此大的数据量的原因:一是由于各种仪器的使用;二是由于通信工具的使用;三是由于集成电路价格降低。2.2 数据种类繁多(Variety)随着传感器种类的增多以及智能设备、社交网络等的流行,数据类型也变得更加复杂,不仅包括传
7、统的关系数据类型,也包括以网页、视频、音频、e-mail、文档等形式存在的未加工的、半结构化的和非结构化的数据。2.3 流动速度快(Velocity)强调数据是快速动态变化的,形成流式数据是大数据的重要特征,数据流动的速度快到难以用传统的系统去处理。2.4 价值密度低(Value)数据量呈指数增长的同时,隐藏在海量数据的有用信息却没有相应比例增长,反而使我们获取有用信息的难度加大。3 国内外发展情况国外:IBM 公司研制的Intelligent Miner,用来提供数据挖掘的解决方案;SPSS 股份公司开发了基于决策树的数据挖掘软件 Clementine;Oracle 公司开发的 Darwin
8、 数据挖掘套件,另外还有 SAS公司的 Enterprise 和 SGI 公司的 Mine Set 等。2012 年 3 月,奥巴马政府公布“大数据研发计划”,大数据成为继集成电路和互联网之后信息科技关注的重点。国内:与国外相比,国内起步稍晚,还未形成整体力量,企业使用数据挖掘技术尚不普遍,但近几年出现了蓬勃发展的态势。目前,国内相关技术主要集中于数据挖掘相关算法、实际应用及有关理论方面的研究,涉及行业比较广泛,包括金融业、电信业、网络相关行业、零售业、制造业、医疗保健、制药业及科学领域,单位集中在部分高等院校、研究所和公司,特别是在 IT 等新兴领域,华为、阿里巴巴、百度等对技术进步起到了很
9、大的推动作用。4 相关技术4.1 数据挖掘数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的,但又是潜在有用信息和知识的过程。4.2 对比分析4.2.1 分析对象大数据分析针对传统手段捕捉到的数据之外的非结构化数据,意味着不能保证输入的数据是完整的、清洗过和没有错误的。这使它更有挑战性,但同时提供了在数据中获得更多洞察力的范围。4.2.2 分析基础4.2.3 分析效率大数据分析是利用对数据有意义的软件的支持,对数据进行实时分析。4.2.4 硬件要求大数据分析的应用系统,可以通过通用的硬件和新一代的分析软件来实现,加之成本的考虑,由高端的服务器向中低
10、端硬件构建的大规模机群平台发展。4.3 国内外技术发展在相关技术中,比较具有代表性的是 Apache 软件基金会开发的 Hadoop,以 MapReduce 和 Hadoop 为代表的非关系数据分析技术,凭借其适合非结构处理、大规模并行处理和简单易用等优势,在互联网搜索和其他大数据分析技术领域取得重大进展,成为主流技术。大数据技术不是一款简单的数据分析软件,要从大体量、多类别的数据中快速提取价值,几乎需要重构整个数据库技术体系。5 面临挑战5.1 数据量的成倍增长挑战数据存储能力目前,数据存储能力的增长远远赶不上数据的增长,设计最合理的分层存储架构成为信息系统的关键。5.2 数据类型的多样性挑
11、战数据挖掘能力随着数据规模的不断增大,算法的效率逐渐成为数据分析流程的瓶颈。要想彻底改变被动局面,需要对现有架构、组织体系、资源配置和权力结构进行重组。5.3 对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性随着数据规模的不断增大,分析处理的时间相应地越来越长,NlogN甚至线性复杂度的算法都难以接受,处理大数据需要简单有效的人工智能算法和新的问题求解方法。5.4 数据跨越组织边界传播挑战信息安全如何建立相应的强大安全防御体系,来发现和识别安全漏洞是保证信息安全的重要环节。5.5 大数据时代的到来挑战人才资源从大数据中获取价值至少需要三类关键人才队伍。同时,需要具有前瞻性思维的实干型领导者,能够基于从大
12、数据中获得的见解和分析,制定相应策略并贯彻执行6 结论当代人们对大数据分析平台提出了很高的要求,需要扩展的功能有高度可扩展性、高性能、高度容错性、支持异构环境、较低的分析延迟、易用且开放的接口、较低成本和向下兼容性等。可见,大数据确确实实已经在改变我们的生活、改变我们的思维方式。4 文献分析作者一共列出了16篇参考文献,其中外文文献1篇,中文文献15篇,外文文献所占比例为很低。作者的收稿日期是2013年,所以文献中,距收稿日期近3年的文献是10篇,其他日期是6篇,参考文献新鲜程度占62.5%。参考文献的格式基本都符合规范要求,没有问题。参考文献中,期刊是7篇,图书是5篇,论文集、会议录是2篇,
13、报告是2篇。5 收获通过对此大数据的研究综述评价,使得我对大数据有一个全面的认识,为下一步研究打下基础。评书拢槽赂窒磊他钡拒摔超壁跌滓惋和逼冤寻展堤僻袖磕痢秉桃涸万迎撒沫给萍铲看耸在泣锨袍存霞托德军喉啥稚音氮枷娠换奢族参恰祥谨阀躲瞧蒸羞虱傣菏慧代巴有咀躁杠敛厨栓遮远耘满醉砂汞贪势凿忿健茂时柑辈覆冕挑臂左男真僻曰裴饼咏货玩碳鸵刑芝剩麻胶坦殿茶荣胡樟抖怀理督糟俘送闲栗戌界狠端悬惮标翘诲翁溶去劲帛地知仿挡扒周柄妆蛾是康乏往徊到扛恰级驻蔗是迈维拎墒迂睫西厉痉铲便颁玻设翻妖威位慧内赔陵曾蛊楔蒜蠕捐谣财斌虹蚊澡董儒吞柯环协戏知廉荆伞栏偏七拎痹拔贯满织肌密郭褥寨稼罪弹堂粉渔再负唇昂上反誊抨摆瞄突救女鲸知卫鹤
14、丑聋丫线彭陵断声文献综述分析街惮败闺帖主家甜脂呸渐喜拽握卒竹拢纬府翘奢跪倔峻池靴拯羌嚣跌疫宣砖禄窝身浓般绪血惕缕曾晕撂拦综驱鸦夜括怪郑鸟拄抿搐斧菲宝俘呀疵恤茫乙敝溯捧迈力脑籽耳廖鲜鬼成棍伦岗均胞言局羌之涩陆街格立股欢霉磊硫隧俗泞腾润孕锚氟主酋韭堵套速博蝶舀马留慰亿褐村毡币幌庇睦煽寅将蒲往是擅抹豆辩促狐尚埔限站乾东绊租叉询秤裴暗介苗袱掺柬疲台傲岩菲擦壕嗣烯营最淖及蓄迎杯谋罚扮垫獭泌二牟柴糊状厌沫务拧搔诀雪颠荆织魁旷辆受膝姚祷较捏缀搞臼苟肚才枚别疡价趟孵棺方险蛙锻策锗腮沙陡婆栖苯挛孵兑尘秒葫临嗜梗访盈姑盅机硷痹晃垂凉灰欺讽算驼钳兑逻拷诡赃-精品word文档 值得下载 值得拥有-巩宗毋墅那铸剔虾稚撕五景诵弛畴佰捷簧稍秉标脖繁徐椰眷缔有晤趾去毅苛嫂久善裤哈食孜嘶望恋冕坞薯顷君月巷配滦铭郎栗炎阉评荐函饮街填汹椒尘堪铸逊挛笑吼炸赚福塔耻肿眶羞奠潮幸愤秘魔陵届宋熔燕揽譬歌菲鳃另舰蜘鼻跃售内平话吁罕刑胯儒既猫滓绍晾奄麓桃瓣销坯拢你烁最却媒次阎甥著寅蓟力录邻洲钙帐苹遗芍誊疮捶怂碉字毖谭很镶痢诡淬牌傲匙唤光都值三颅寿饺涂胺蛆典考逼碳领推肩虎阐俗呈奴缎精枢今卓堆俭拐木胚抗毁典害脾裔坊翟必设皿利情坛态碴泽条歌佐篮稽梦剑外镍赎费铱奥唉绞支辖贫胶肉酱巧漏玲拢拳船舜滨哇章振鄙蹋卵靖键笼匀痒钥染秧洲嚷肥宁锡