大数据毕业设计论文

大数据毕业设计论文（12篇）

1.大数据毕业设计论文 篇一

统计是利用尽可能少的局部样本数据来发现总体规律，处理对象往往数据规模小且数据结构单一。在大数据环境下，面临海量数据的采集与统计，传统方法已无法满足大规模数据集处理。基于Hadoop系统，利用其分布式存储和并行处理机制，设计了大数据环境下的统计分析模型，从海量数据中提取出有用的信息特征，实现数据资源共享，为相关部门决策提供信息服务。

0引言

随着统计数据规模的快速增长，数据特征日趋复杂，数据收集渠道多样，统计学相关领域研究已进入大数据时代。如何高效收集样本数据、挖掘信息，从海量数据中提取有用的信息特征，将信息及时提供给相关部门决策，成为当前统计学研究热点之一。与国外相比，我国在统计分析工作中存在信息资源整合程度不高、数据共享匮乏、信息不完整等问题。随着大数据时代的到来，对大数据分析与挖掘的研究和应用越来越重视，大数据的挖掘与分析将帮助统计部门在有效合理的时间内采集、处理、管理与分析海量数据。

目前政府部门间借助政务平台可以实现数据资源共享，但是企业与政府间缺乏数据的分享平台，造成了信息隔离，对此，统计部门要构建起全方位的海量数据共享和分布式存储的安全统计分析平台，实现跨地区的统计信息交流，满足海量信息数据的.实时分享和处理。

1大数据

大数据是一种大规模的数据集合，数据分析人员无法在一定时间内用一般软件对其进行提取、处理、分析和管理。处理大数据的关键技术包括大规模数据集的并行处理技术、分布式数据库、分布式文件存储与处理系统、数据挖掘、云计算等。大数据具有5V特点：Volume(体量浩大)、Variety(类型多样)、Velocity(生成快速)、Veracity(真实性高)、Value(价值巨大)。

1.1云计算

云计算(Cloud Computing)是传统信息技术发展融合的产物，基于效用计算(Utility Computing)、并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)，它提供便捷的、可用的、按需付费的网络访问。云计算平台可以提供IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、 SaaS(软件即服务)，同时负责数据安全、分布式网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等，用户在使用资源时不需考虑底层基础架构。

大数据应用不在于掌握庞大的数据信息，而在于对获取的数据进行专业化处理，以挖掘出数据的价值。大数据处理任务无法用单机串行计算方式处理，必须采用分布式架构进行计算。其特点在于依托云计算的分布式处理、云存储、分布式数据库和虚拟化技术对海量数据进行挖掘。

1.2大数据处理技术

1.2.1大数据研究现状

Science、Nature等国际顶级学术期刊出专刊探讨了大数据处理与分析研究，介绍海量数据给社会生产和人们生活带来的挑战和机遇，学者们断言：“数据将是未来举足轻重的资源。在应用方面，目前已有很多企业开始做大数据处理的相关研究，IBM、谷歌、雅虎、亚马逊等公司纷纷提出自己的大数据处理架构和计算模式。谷歌首先提出了分布式存储系统GFS文件系统、大型分布式数据库BigTable。美国政府斥资2亿美元启动了大数据研究和发展计划，大力发展数据信息化基础设施建设。

1.2.2大数据处理关键技术

处理和分析大数据的关键在于具备分布式存储功能和强大的计算能力，数据处理的基础在于数据存储，数据分析的关键在于强劲的处理能力。 Hadoop是一个可扩展、可靠、开源的分布式计算系统，该框架能够实现在计算机集群中用简单的计算模式处理海量数据，同依赖高性能服务器相比，Hadoop扩展性较好，同时集群中的节点都可以提供本地存储和计算。

1.3基于大数据的统计分析研究

统计是一项数据处理工程，面对大数据集的处理，统计样本变大、数据特征复杂等使得统计工作也变得繁琐，而数据挖掘是从大量数据中取得有用信息的过程，利用现代信息技术及挖掘算法，可以高效地对有用数据获取与处理。不妨将数据挖掘理解为一个大数据状态下精确处理数据的统计模型，对挖掘后的数据再引入统计学的思想进行相关数据处理与分析，将两种方法有机结合起来。

图1大数据环境下的统计工作基础架构 Hadoop为统计分析工作提供了一个稳定可靠的分析系统和共享存储，它包含两个核心技术：MapReduce和HDFS。MapReduce实现数据的处理和分析，HDFS负责数据的共享存储。如图1所示，大数据环境下，统计工作的基本架构包含数据采集中心和统计分析处理中心。数据采集中心主要是通过部署在云计算环境下的服务器集群去完成数据采集工作，数据主要存放在HDFS分布式数据库中;统计管理部门设立总的服务器集群，为保证系统的可扩展性，还可以将基层的服务器随时纳入该集群中，利用MapReduce机制分配和处理计算任务;统计分析处理中心主要是智能算法池，通过算法的应用对采集到的数据进行分析。

2.大数据毕业设计论文 篇二

由于传统存储设备容量、传输带宽有限,而且设备节点扩展难、使用难、数据管理难,不足以应付不断增长数据的存储要求,对于需要面向不同地域分布的用户进行服务更是无力应对。随着信息化基础设施的不断完善、大数据技术突飞猛进的发展,使得构建一种支持大数据架构存储的集群式数据管理系统成为可能。

1 关键技术点

1.1 集群技术

集群是将一组独立的计算机系统通过网络有机连接,主要解决高可用性、高性能计算、扩展性等问题。

集群的模式主要包括两种模式,负载均衡和冗余模式模式。

对于负载均衡,目前比较常用的负载均衡技术主要有基于DNS的负载均衡[2]、反向代理负载均衡和基于NAT(Net Address Translation)的负载均衡。

基于DNS负载均衡是通过DNS服务中的域名解析来实现负载均衡,在DNS服务器中,可以为多个不同的地址配置同一个名字,而最终查询这个名字的客户机将在解析这个名字时得到其中一个地址。因此,对于同一个名字,不同的客户机会得到不同的地址,他们也就访问不同地址上的WEB服务器,从而达到负载均衡的目的。

反向代理负载均衡使用代理服务器可以按照某种算法将会话连接均匀地转发给多台内部服务器,从而达到负载均衡的目的。

基于NAT的负载均衡技术使用内部地址和外部地址之间进行转换,以便具备内部地址的计算机能访问外部网络,而当外部网络中的计算机访问地址网关拥有的某一外部地址时,地址转换网关能将其转发到一个映射的内部地址上。这样,地址转换网关能将每个链接均匀转换为不同的内部服务器地址,从而达到负载分担的目的。

对于冗余模式,主要分为全冗余备份、互为冗余备份、中央备份服务器三种模式。

全冗余模式:集群中的每台服务器都会备份其它服务器的Session,当一台服务器发生故障,可以失败转移到其它任意一台服务器上。

互为冗余备份:A会有B的数据,B会有C的数据,C会有A的数据,如果A出错,就会由C接替A的工作。

中央备份服务器:N+1模式,一个中央Server存放所有Session,如果一台Server宕机,接管的Server就从中央服务器恢复相关Session数据。

1.2 分布式存储计算平台

Hadoop是Apache软件基金会所研发的开放源码项目,它是一个分布式存储计算平台,可以在其上开发和运行处理海量数据。让用户通过跨集群的计算机完成大型数据集的分布式处理任务。用户可以利用该框架在大量廉价计算机上构建一个具有高可靠和良好扩展性的分布式处理系统[3]。

它的两大核心内容为[4]:分布式文件系统(Hadoop distributed file system,HDFS),是分布式计算中数据存储管理的基础,具有高吞吐量数据访问能力、高容错性、高可靠性和高扩展性等提点,可用于存储海量级别的数据(Tbyte甚至Pbyte);Map Reduce(Google Map Reduce的开源实现)算法模型,是一种编程规范,2004年Google研究员通过对网页存储和并行分析处理研究后,在文献[5]提出该模型,并在ACM等多个期刊上转载[6,7],Map Reduce用于处理大规模数据集的计算模型,它可以将一个应用程序分解为多个并行计算指令,依靠大量的计算节点完成数据集的分布式计算,用户通过编写Map和Reduce两个函数来完成对应的逻辑功能,实现分布式处理的模型和算法,原理如图1所示[8]。

HDFS文件系统使用副本存储策略来实现高可靠性。系统的冗余因子一般为3,分别位于3个Data Node上,其中一个位于不同集群上,当一个Data Node出现故障后,其保存的数据仍然可以通过其他Data Node上保存的数据进行读取网络断开会造成一组Data Node和Data Node失去联系,Name Node根据缺失的心跳信息判断故障情况。当一个在Data Node出现故障,这时Name Node就再复制该Data Node的副本并存储到其他Data Node上,以此来保证系统的高可靠性。当用户需要访问文件系统中的文件时,都需要向Name Node提交请求,获得相应的权限后,再对Data Node进行读或写[2]。系统原理如图2所示[10]。

2 系统方案

2.1 需求分析

现有的数据文件管理系统大都基于FTP客户端和本地磁盘阵列完成的简单数据管理系统,不具备分布式扩展能力,而且客户端使用不方便、与客户业务结合不紧密,不支持多客户并行使用及海量数据文件的管理。

本方案建立一套在大数据集群架构层面的利用WEB技术进行管理的数据管理系统,提供统一的门户网站,支持接口一致的数据获取和下载访问,支持对数据权限的细粒度分配,包括组织架构设置、任务设置、审批流程的设置等。

基于大数据集群架构的数据文件管理系统应具备以下特点。

(1)统一的门户:提供用户管理、文件管理、任务管理、组织架构设置、审批流程控制等全面的控制能力。

(2)随时接入与访问数据:能够在任何终端、平台登录系统,接入和访问数据。

(3)高扩展性:能够通过堆叠硬件,零配置增加存储能力且用户访问能力不降低的系统性能。

(4)高可靠:系统具有冗余能力,在单点损坏的情况下能够报警并自动启用冗余节点。

(5)高安全性:系统具有统一认证的权限控制能力,防止非法用户访问未授权数据。

2.2 系统架构

大数据集群架构的数据管理系统是以数据管理和存储为核心的计算平台,它的内涵主要是在分布式存储平台基础上,通过集群应用、网络技术和分布式文件系统等技术,将网路中大量不同类型的存储设备集合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问功能,并能够保证数据的安全性并节约存储空间。实现了存储介质的互联和数据的统一管理、共享、冲突解决、透明存储、容错容灾、一致性及数据迁移等功能,传统存储设备主要是指简单的硬件,例如:阵列、光纤存储等,而大数据集群架构的组成则是存储设备、网络设备、应用软件、服务器、访问接口等多部分的高效组合。基于大数据集群架构的数据管理系统主要由3层组成,它是一种典型的层次结构。

存储层的设备主要是指最底层设备,包括:Nas、FC、i SCSI等,统一由上一层的虚拟化管理设备进行集中管理,对底层设备进行状态监视和审计维护等。考虑到就近服务的要求,以提高当地用户的体验,并增加抗毁性,可以把存储集群分布在不同的区域,各个区域间的集群通过网络互联形成逻辑上对用户透明的存储设备。

基础管理层是核心层,通过利用集群技术、分布式文件系统技术、数据压缩、加密技术实现不同区域间多个存储设备的协同工作,一体化对外提供服务。为了保证数据安全性,采用了数据加密技术,同时为了提高数据可靠性,采用数据容灾备份技术。

应用层主要提供了基本的用户权限认证、权限管理、部门组织架构、审批流程控制、数据驾驶舱管理、任务管理等业务层面的控制和应用,为用户提供业务层面的统一界面。

本系统前端采用WEB架构进行部署,后端采用Hadoop的HDFS分布式存储系统,前端软件利用负载均衡模式进行集群化部署,后端Hadoop系统自身具备了冗余模式的集群管理方式。

应用服务器集群采用Tomcat组成集群,使用分组集群架构,利用Tomcat自身的全冗余session备份模式,集群中的每台服务器都会备份其它服务器的Session,当一台服务器发生故障,可以失败转移到其它任意一台服务器上。

2.3 软件架构

大数据集群架构的数据文件管理系统前端采用HTML5进行人机交互设计,后端架构采用B/S架构设计,基于Spring MVC框架,实现模型、视图、控制器的分离,利于系统功能模块升级;权限管理采用Apache Shiro、界面显示框架采用Bootstrap、JQuery等Web应用主流框架/组件,降低开发风险和成本,缩短开发周期,提高整个系统安全性、稳定性、可扩展性。数据底层采用Hadoop HDFS文件系统结合My SQL数据库完成管理数据和数据文件的管理。

软件架构层次划分为分布式文件层、数据层、业务层和应用层四层。软件架构如图4所示。

分布式数据文件层有Hadoop的hdfs文件系统进行服务,直接对外提供数据文件的分布式访问。

数据层安装在独立的Mysql数据库内,保存数据文件的属性信息、用户信息、权限信息、组织架构信息以及任务信息等应用系统的基础信息。

业务层包含了用户、权限、工作流、任务控制、组织架构等信息的添加、删除、变更等基础管理服务,以及数据缓存机制,文件操作服务包括新建目录、删除目录、复制、合并、重命名基本文件操作。其中数据合并功能,可以将My Sql数据文件合并备份到分布式数据文件层,保证管理信息的可靠性,也提高了整个系统的可靠性。

应用层提供了相关业务层的人机交互界面,为用户提供统一的视图信息。

软件底层的核心主要是对Hadoop hdfs文件系统的操作。Hadoop有一个抽象的文件系统,HDFS只是其中一个实现,Java抽象类org.apache.hadoop.fs.File System定义了Hadoop的文件系统接口。Hadoop是通过Java编写的,通过org.apache.hadoop.fs.File System的具体实现类Distributed File System,可以调用所有的Hadoop hdfs文件系统交互操作。

综合利用Distributed File System和Hadoop提供的IOutils类完成数据文件的读写、查询等操作,实现业务层的文件操作功能。

分布式文件数据API操作的主要步骤是[9]:

(1)调用get函数得到文件系统实例,其中需要输入服务器的配置信息;

(2)调用open函数获取文件的输入流;

(3)调用create函数,制定Path对象,返回输出流;

(4)该过程可以使用Progressable重载方法跟踪执行进行;

(5)调用IOutils.copy Bytes方法完成数据的操作。

3 部署方式

3.1 原则

(1)可扩展性:服务器需具有横向扩展能力,因为随着应用和企业的不断壮大,用户增多,服务器应具备一定的可扩展空间;

(2)高可用性:为了保障服务的连续性,通常要求服务器不间断地工作,持续为用户提供连续服务,对于关键应用需要任何时间都可用,并且能保证响应速度。因此就要求服务器集群具有强大的处理能力,不能有单点故障,保证系统的高可用。

3.2 方案

通过对关键技术的对比分析,部署方案采用基于DNS负载均衡、反向代理均衡以及Tomcat全冗余session冗余备份的解决方案,DNS负载均衡作为全局负载器,通过分析客户在网络上地址,以及反向代理服务器的负载情况,将反向代理均衡服务器发布向客户,反向代理均衡器通过审视内部应用服务器的负载情况,将任务提交到空闲的服务器执行,并统一对外提供服务,而Tomcat自身的session全冗余备份模式,保证了服务的不间断和连续一致性。部署方案如图DNS全局负载均衡采用具有负载均衡功能的4层交换设备,反向代理服务器采用安装了ngix软件服务器,内部应用服务器利用tomcat部署小型集群。

通过以上部署,可以实现在广域网上不同地域服务器间的流量调配,保证终端使用最佳的服务,确保服务质量。

4 优势分析

(1)以WEB架构组建的数据管理应用,让用户有独享的数据管理界面,可以随时、随地接入,对数据进行管理、获取和分享。

(2)采用分布式集群架构,增强了多用户服务能力,只需通过简单的增加应用服务器,就可以从容的应对来自不同地域用户的激增。

(3)存储采用HDFS大数据分布式文件系统,较传统存储阵列带来了以下优点:

高性能,阵列主控一般链接速率6Gbps、10Gbps,总是有上限的服务能力,很难满足用户激增或数据吞吐量激增的情况,而随着用户、用户数据不断的增多,传统阵列架构将很难满足,而本系统数据分布在不同的Data Node节点上,每个Data Node节点都可以10Gbps为应用服务器提供数据,多台Data Node节点组合在一起,理想的吞吐率将达到10Gbps×N,远远超过传统阵列。

易扩充,该架构只需要通过简单扩展Data Node节点,就可以自动增加存储容量,传统阵列需要经过备份数据、重做阵列来扩充数据容量。

高可靠,一般默认配置下,该架构有3份的冗余存储,并可以通过策略来改变冗余的存储地域,保证了在不同地域、不同存储机柜都有备份。

经济性,可以利用廉价商用设备作为扩充节点,减少投入。

5 结束语

本文介绍了一种基于大数据集群架构的据管理系统方案,可以应用于需要在不同地域进行数据管理的场景,实现透明化数据管理与共享。通过利用HDFS分布式文件系统作为底层存储,上层利用Ngix反向代理的方式管理集群负载,解决了数据管理系统要求的高效性、高可用性和高可扩展性,以该架构搭建的系统能够解决在用户不断增多的情况下,较容易的通过增加硬件就完成系统的扩容,并具备异地就近服务、异地互备的能力。另外,前端搭建了WEB架构的数据管理应用系统,用户可以随时、随地的接入网路对数据进行管理和分享。

该架构为大数据架构的最基础平台,后期通过部署分布式计算框架或利用Map Reduce模型,将现有数据节点变为计算节点,可以方便的为用户提供并行计算服务。

摘要：由于传统存储设备容量、传输带宽有限,而且设备节点扩展难、使用难、数据管理难,不足以应付不断增长的用户及数据存储要求。针对这种情况,通过对现有大数据底层支撑技术的梳理,搭建了一种基于大数据集群架构的数据管理系统,该系统为满足支持不同地域海量数据服务的需求,考虑了高性能、易用性、易扩展和可靠性等方面的因素,解决了在用户激增的情况下,较容易的通过增加硬件就完成系统的扩容,并具备异地就近服务、异地互备的能力。

关键词：数据管理,大数据,集群,Hadoop Hdfs

参考文献

[1]沈志荣,易乐天,舒继武.大规模数据中心的数据存储可靠性[J].中国计算机学会通讯,2012,8(10):8-16.

[2]崔晶.基于DNS的Web服务集群负载平衡算法[J].中国科技信息,2007(5):118-120.

[3]陆嘉恒,文继荣,毛新生,等.分布式系统及云计算概论[M].北京:清华大学出版社,2011.

[4]蔡斌,陈湘萍.Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理[M].北京:机械工业出版社,2013.

[5]Dean J,Ghemawat S.Map Reduce:Simplified Data Processing on Large Clusters[C].//Proc of 6th OSDI.San Francisco:USENIX Association,2004:137-150.

[6]Dean J,Ghemawat S.Experiences with Map Reduce:an abstraction for large scale compultation[C].//Proc 15th Inter-Conf on PACT.Washington DC,2006:1-2.

[7]Dean J,Ghemawat S Map Reduce:a flexible data processing tool[J].Communications of the ACM,2010,53:72-77.

[8]Apache Haoop[EB/OL].(2014-06-30)..http://hadoop.apache.org.

[9]李振举,李学军,杨晟.HDFS可视化管理系统设计与实现[J].微型机与应用,2015,34(8):80-82.

3.基于大数据的扁平化设计研究 篇三

摘要：

目的：研究大数据技术影响下扁平化设计的创新特点，并推测出扁平化设计在未来设计中的创新趋势。方法：通过sET因素分析法分析扁平化设计是时代趋势的产物，以及大数据技术对扁平化设计的影响，从而提出扁平化设计在大数据技术下的创新性。结论：建立扁平化设计在技术与现代审美观念和设计风格衍变的共同作用下可能产生的未来设计风格模型。

关键词：

大数据 交互设计 现代审美理念 扁平化设计

近年来，随着大数据技术的发展进步，使其成为继互联网、云计算之后又一次颠覆性的科技革命，大数据的推广应用受到世界的普遍关注。基于大数据技术的交互、产品等设计更是上升到一个新的高度，可以说这场因技术而衍生的数据革命对应用设计和大众生活方式产生了深刻而广泛的影响，同时，也赋予了大数据时代的产品设计新特征，即转型成产品与产品、人与产品之间交互信息的传达。作为交互设计之一的界面设计更是融合到了人们的生活实际中，因而扁平化界面设计和层级结构设计在时代背景、科技因素、经济特点的共同作用下成为时代趋势的产物，并在设计应用中充分地发挥着自己独特的优势。

1.大数据对扁平化设计的影响和作用

新时代下，正在积极开展地智慧城市和智慧生活的建设体现了人机物三者之间的有效融合，这种融合使得信息科技渗透到经济和社会生活的方方面面。信息的关联渗透使我们的生活与创造都呈现出一种可量化、可推演的趋势，这种信息关联的变化趋势为大数据奠定了基础，大数据就是基于人们生产和生活中产生的数据。通过大数据对收集来的用户信息进行挖掘和分析，进而得出对于用户最有价值的信息，这可以为设计服务产业提供最有利的经验指导和理性分析，从而实现更好的智能高效的用户体验。大数据对扁平化设计的影响和作用的关系见图1，表明大数据推动了产业的智能化发展和交流，扁平化设计是作为视觉交互设计受到影响和作用的重要体现。

“交互设计”的概念最初是由英国著名的产品设计师比尔.摩格理吉（Bill Moggridge，1943-2012）在1984年的一次设计会议上提出来的。交互设计依托信息技术开展实施，目的是为了解决智能产品的使用问题。随着信息科技的发展与进步，由海量信息汇总形成的大数据开始逐渐渗透到现代社会的各个领域，数据成为信息化社会不可或缺的重要生产要素，人们的物质和精神生活也将构建在大数据之上，并与云计算、互联网形成新的并联形式的经济生活形态系统。这种并联系统模型，通过信息传感中心，将产品的信息结构连接成一个既相互融合又可不断向四周延伸扩展的整体，从而实现信息网络的全面覆盖。信息网络的全面覆盖便于收集来自生产、生活、社会等的信息，通过大数据技术能够深度挖掘用户的需求和价值机会，进而分析了解对于用户最有价值的信息。这对设计服务产业提供更加精准、深度的指导，以及更好的改善、提高和实现智能高效的用户体验。

扁平化设计是随着信息化时代的到来，依据大数据技术对交互设计的分析处理而应运而生的视觉交互界面风格设计。时代造就了一种风格特点的形成与发展，在信息化时代背景下，见图2，根据SET因素分析扁平化设计所处的社会（S）、经济（E）、科技（T）特点，从而更好地理解扁平化设计是信息化时代趋势的产物。

信息技术的发展使得信息收集、识别、判断、储存、分析、处理等能力不断提高，扁平化设计在历史的衍变过程中也在不断发展变化，大数据在其中起到了重要的促进作用。2006年微软推出了Zune音乐播放器，在这个播放器上，微软推出了一种名为Metro的设计风格，这种风格以国际瑞士风格和极简主义为基础，突出设计大号的图片和小写字母菜单，同时Zune的桌面设计也配合了相应的界面设计，创造了一套完整的用户体验。微软通过分析处理大数据，净化数据分析评估，挖掘出用户体验的潜在需求和现有需求的特点，从而推出的Metro设计风格迎合了信息化时代人们对于信息获取的直接性、高效眭的需求。自此Metro设计奠定了扁平化设计的基础，随后在2010年微软相继推出了具有扁平化风格特点的Windows Phone7系统和Windows8系统，这更是奠定了扁平化设计的发展地位，而2013年苹果iOS7的发布则将扁平化设计变得更加流行和普及。

2.大数据影响下扁平化设计的创新性

扁平化设计简约的抽象图形，鲜明的色彩搭配给人以深刻的印象和视觉冲击力，它没有繁琐的装饰，也没有逼真的视觉形象，但就是这种简单纯粹给人以干净简约的视觉和心理享受。在大数据的影响和作用下，扁平化设计呈现出区别于其他设计风格的创新性。

2.1抽象化的功能性表达

根据上述提到的SET因素分析，抽象化的扁平化设计的出现是时代趋势的产物，同时也是创新性的风格表达。这里不得不提到拟物化设计，拟物化设计是设计形式保留了原有物件的基本形式特点，目的是便于用户根据以往的生活经验而获得一种熟悉和亲切的情感体验。见图3所示，通过扁平化设计与拟物化设计的对比，可以明显地看出二者的区别以及各自特点。根据格式塔心理学研究可知，用户有一种天生简化的知觉，简化一切繁琐，直奔目的，获取自己所需的信息。在信息网络全面覆盖的当今社会，其复杂程度可想而知，因此，用户所需要的就是具有高度功能性、有效性和可用性的设计。基于SET因素的时代背景，扁平化设计满足了用户的功能性的需求。首先，扁平化设计又称抽象化设计，扁平化的抽象图形在舍去了拟物化设计中的多余阴影、高光、投影、渐变等特性后具有极强的符号性和标示性，因此有效地提高了智能设备在有限的时间和空间上信息传达的高效性、直接性和准确性。其次，扁平化设计中醒目的超大字号和无衬线字形有效的突出了关键性信息，为整个界面提供一种强烈的秩序感和节奏感。此外，在界面层级结构中，扁平化设计则充分体现其在信息网络架构中的优势。信息网络的全面覆盖下，人们处于在碎片化、快节奏的社会生活中，人们需要在简短的时间里查阅和获取更多的有效信息，而以平铺的形式呈现的广而平的扁平化设计更能满足人们对信息获取的需求，减少用户的负担，提高信息访问的效率。

2.2扁平化设计的审美性体现

色彩在扁平化设计中起到重要的作用，合理的视觉呈现方式会给人们带来不同的审美性。而大数据技术则为视觉审美性带来了新的可能，正如扁平化设计在经历了数据分析、净化、评估等之后的发展变化，形成具有时代特色的设计，满足当下人们物质和精神的审美需求。

任何设计都离不开色彩，以简单纯粹的抽象图形存在的扁平化设计则更加凸显了色彩的重要性。相比较其他传统设计，扁平化后设计在色彩运用上则更加大胆、直白。黑色和灰色在扁平化设计中的使用频率相对较低，通常采用纯度和饱和度比较高的鲜亮的颜色，比如纯红、纯蓝、纯黄等颜色进行适当的混搭和组合，且一般不做任何的颜色淡化和柔化处理，目的是增强视觉冲击力和鲜明的效果。同样，扁平化设计也采用色调和饱和度相一致的配色原色，在整体配色方案上力求达到简洁统一，因此，用色一般多以鲜亮或复古的单一色块为主，当然也会随着当下的流行色趋势变化。从审美上来讲，更新速度不断加快的信息科技、快节奏的生活和激烈的社会竞争都使人处于一种高度紧张压抑的状态，人们有追求简单生活的内心渴求，扁平化设计的审美特点迎合了人们对于在设计上的简单与干净的心理特点。因此，简洁干净的用色搭配与模块化设计给人一种简约、美观的感觉，这正是时代诞生的审美活力。

2.3无障碍性的信息流传递

前面通过对扁平化设计SET因素的分析可以清晰的了解到扁平化设计可以简单的理解为两层的含义：一个是在视觉形式上的简约的图形和明亮的色彩；另一个是它的功能性的特点，具有广而平的特点，可以有效的缩短信息流的传输间隔，从而提高信息和指令反馈的速度和有效性，因而具有更加明显的简单、直接、快捷、高效的特点。这在智能产品普及的社会生活中，为产品与用户、产品与产品之间建立了一种共同的无障碍交流模式，因而不仅为用户所接受，同时也能在产品使用中具有话语权。在大数据时代，智能产品的普及必然成为一种趋势，而交互设计中的扁平化方式则是应时代所需取代之前过去以计算机语言和拟物化形式为主的设计模式，直接采用以简单抽象的图形、明亮的色彩为主，辅以简约的文字形式来传递各种信息，成为一种人-机通用的符号化语言。

基于大数据技术的扁平化设计简化了信息传递的过程和层级，可通过一个简单的指令直接呈现出扁平化的图形，直接高效的完成交互的过程，而这种图形也能快捷的被用户所获取和理解，从而迅速的掌握信息的传递和表达，简单有效的完成无障碍性的信息流传递。这种信息流的传递突破了传统的信息流模式，且成效不错，得到了广泛的推广和应用，从而实现了大数据技术所要达到的目标——信息流传递的无障碍性，实现交互模式的高效性、直接性、快捷性和有效性。

3.扁平化设计的未来趋势研究

任何事物都不是一成不变的，而是出于一种不断的变化中，设计尤为如此。对于现下的扁平化设计的未来发展趋势，本文将从现代审美观念和设计风格衍变两个方向探讨其未来可能性发展特点。

3.1基于现代审美观念的扁平化设计趋势研究

所谓审美观念指的是在一定时期、一定社会群体和地区环境中形成的对于美的基本认识和看法。审美观念与社会形态有着紧密的联系，因此，在信息化时代的影响下现代审美观念具有其区别于其他的审美观念的特点：抽象化、简洁性、强冲击、民族化和个性化。扁平化设计同样是应时代而生，形成了图形抽象、色彩明亮的特点。当现代审美观念与扁平化设计相遇，结合现代人追求个性化和社会科技与大数据技术的发展特点，扁平化设计将会在未来的风格中形成新的风格特点。以个性化为例，在未来的趋势变化中，依据技术支持，分析人们不同群体的行为、习惯、爱好等，从而制定专属某一群体的扁平化风格特点呈现在智能产品输出端。

3.2基于设计风格衍变的扁平化设计趋势研究

自古以来风格的衍变从来没有间断过，扁平化设计风格的理念也不是凭空出现的。包豪斯奠定了功能化为设计原则的现代主义的设计体系，而设计的发展从工艺美术时期的古典美到装饰主义风格，再到后来的现代主义，扁平化设计的出现和流行其实是暗含了设计的发展规律。就数字媒介界面设计来说，随着互联网和移动智能设备的普及过程，其设计也经历了模拟现实的拟物化设计到现在应时代而生的扁平化设计，可以说扁平化设计是时代趋势的产物，但也不是一成不变的，而是不断发展变化，更加贴近时代所需。因此，随着科技的发展，扁平化设计也会随着智能化的不断发展变化，将会呈现出一种应智能化所需的新的设计风格，这种风格可能是借助智能设备的新的抽象主义风格也可能是新的拟物化风格的回归。

结语

4.大数据毕业设计论文 篇四

江苏省高校招生就业指导服务中心公布了江苏省高校毕业生年终就业数据统计结果，截至月31日，全省高校55.2万毕业生年终就业率达96.7%，还有1.8万名毕业生仍旧在寻找“饭碗”。按照专业就业率排名，研究生、本科生、专科生就业率最高的专业分别是电气工程、金融工程、商务管理。

专科生就业率高于本科生和研究生

2015年江苏省普通高校毕业生人数达到55.2万人，同比增加1.1万人，再创历史新高。

据江苏省高校招生就业指导服务中心统计，截至2015年12月31日，全省高校毕业生年终就业率达96.7%，实现就业人数53.4万。至此，江苏高校毕业生年终就业率已连续稳定在95%以上。

分学历就业统计结果显示，毕业生中，研究生就业率为94.1%，再次垫底;本科毕业生就业率为96.7%;专科毕业生就业率达到97.3%，位居第一。

电气工程、金融工程、商务管理就业更轻松

哪些专业就业更容易?2015年的一年的.统计数据或许可以提供参考。毕业研究生就业率较高的专业有：电气工程99.7%、机械设计及理论99.7%、计算机科学与技术99.5%、通信与信息系统99.5%;

本科毕业生就业率较高的专业有：金融工程99.5%、大气科学(99.5%)、软件工程99.0%、材料成型及控制工程98.8%;

专科毕业生就业率较高的专业有：商务管理99.7%、食品药品监督管理99.5%、会计与统计核算99.3%、航海技术99.3%。

超七成高校毕业生选择留在江苏工作

从分单位流向情况看，各类企业吸纳毕业生37.2万人，占就业总人数的69.7%; 到事业单位就业4.9万人，占就业总人数的9.1%;到机关就业0.5万人，占就业总人数的1.0%;到部队、国家及地方基层项目等其他基层就业0.5万人，占就业总人数的1.0%。

5.大数据毕业设计论文 篇五

--读《大数据时代》有感

施佳驰

不知从什么时候开始，“大数据”这个词悄然成为了我们的常用词汇；我们也不知从什么时候开始，迈进了“大数据时代”.那么，大数据时代究竟是一个怎样的时代？英国“大数据时代的预言家”维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼思 库克耶的《大数据时代》对此有着详细而深刻的洞见。

一、什么是大数据？

根据《大数据时代》中所说，“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，大数据还为改变市场、组织机构以及政府与公民关系服务。”、“大数据即一种新型的能力：以一种前所未有的方式，通过对海量 数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。” 大数据有两层含义，第一层含义，大数据是一个总结性的概念，是对海量数据的总称；第二层含义即书本中所指出的，是一种新型的能力与方式。区别于小规模数据时代的抽样分析，大数据时代，分析的样本不再需要经过抽样，直接将全体数据进行更快更准确地分析。

二、大数据的核心是什么？

大数据的核心应当是减少冗余，提高资源配置效率。根据收集到的数据分析、挖掘出庞大数据库独有的价值，以便进行干预或提供相应的资源与服务。自古以来，人类社会的发展便是资源配置不断优化的过程，大数据作为一种新型的生产工具，它能让我们通过分析海量的数据，得知该如何更有效地分配稀缺的资源。

如医院通过对某个病人病史、生活习惯、衣食住行、工作娱乐情况等进行全方位分析，便可以准确了解病人的生活情况与生活环境，精确地指出症结引起原因所在，只要建议病人针对引起病源的因素做出调整或进行医学干预，便可以了，避免了对病人过多的用药与过大范围的盲目干预。

同样的道理，如果银行通过分析某一申请人的家庭情况、消费历史、生活习惯、财务习惯、网页浏览记录等各方面的数据，便可以清晰了解此申请人各方面的情况，甚至可推测其内心的真实想法与将要采取的做法，从而判断申请人的贷款申请资格，决定该不该授信，授信多少等内容，所有的信息在大数据时代，能在系统中搜索一下，几分钟便能全部收集完成。相比以前，()申请人申请后，银行得派出两名客户经理上门进行访问、调查、收集电信、征信等多方面的信息，再进行人工分析、鉴别等过程，耗费的时间多不说，风险也相对更高。

可见，大数据的运用不但提高了工作效率，节省了机构与申请人的时间，更能基于精确的信息，确保风险可控，且保证了授信给该申请人的正确性，将有限的资金用在刀刃上，提高资源配置质量。

三、什么是大数据思维？

书中指出，大数据思维是一种意识，认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。大数据与三个重大的思维转变有关：首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不再依靠分析少量的样本；其次，乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确度；最后，我们的思维不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。

大数据思维应当是一种意识，认识到大数据的无穷威力，并积极拥抱这个繁荣的时代；世界上的一切都是信息，都是可以量化分析的信息。如果将相关的信息进行交互分析，便能获得“上帝的视觉”——窥视知道分析对象的一切，包括所思所想；获得的信息可以通过类比，准确推测分析对象的想法以及未来行为；根据推测出来的内容进行干预或服务，从而获得商业机会；在一切均有记忆、一切均能收集、能更加准确预测未来的时代，我们或许受困于过去的行为；在这个时代，对隐私权、公平与正义的探讨上升至一个新的语境。

四、新的时代，我们该怎么办？

老子说，无为而治。因此，我们还是该吃饭就吃饭，该逛街就逛街，想吃甜点便吃甜点，过自己的生活，努力自己的工作。大数据是一种意识，更是一种工具，所有的工具最终都是为了让我们生活得更加方便、更加如意，而作为最高智慧生物的我们，要做的，便是习学如何通过这新的工具，改造世界，创造生活。

6.大数据毕业设计论文 篇六

大数据不仅改变了我们的价值思维，也将改变中国的经济格局。以前的贵州省，俨然是有如桂林山水甲天下一样的美景，旅游是贵州省的标签，但是整体经济发展并不好。现如今，云计算和大数据的时代，让贵州抓住了机会，“云上贵州”成为新的代名词，成为全国关注的焦点，经济“弯道超车”成为可能。抢滩大数据，架设新引擎

前不久，贵阳国际大数据产业博览会的盛景历历在目，不仅受到国家高度重视，企业广泛参与，更不乏BAT、甚至国际化巨头的身影。

从客观条件来讲，贵阳特殊的地形、气候因素，温度较为适宜，而且不适合发展化工、重工等产业，推进大数据产业的建设是时代大势所趋。从深层次讲，贵州是全国率先开放政府数据的城市，尽管全国很多地方政府都在推动大数据产业的建设，但贵州省却是第一个以全省之力推动其发展的地区，因此获得了阿里巴巴、富士康等大企业的大力支持。

如今，数据中心集群地、中国数谷、数博会、数交所、大数据战略重点实验室、全城公共免费Wi-Fi无线热点等先后落地，为贵州的经济发展架设了新引擎。看清价值，政府推动数据公开 中国已经来到转型期的关键时期，政府致力于通过实施“互联网+”行动计划，利用互联网、大数据、云计算为大众创业、万众创新提供平台数据和服务支撑。国务院副总理马凯在贵阳国际大数据产业博览会上指出，大数据已经成为新时代最具价值的宝藏之一。某种程度上说，谁拥有了大数据谁就拥有了未来。

数据在哪?统计显示，随着电子政务建设的不断发展，各级政府积累了大量与公众生产生活息息相关的数据，掌握着全社会信息资源的80%，其中包括3000余个数据库，数据“金矿”已经形成，亟待挖掘。

但是，长期以来，这些信息大多处于不对外公开状态，难以体现数据的价值。比如，部门之间、上下级之间的政府信息相互割裂，不共享，形成一个个“信息孤岛”，不仅制约了政府社会治理水平，也让百姓深受其苦，甚至出现了老百姓跑断腿证明“我妈就是我妈”的笑话，引起总理震怒。

清华大学经济学博士研究生冯煦明表示，人们往往只把公共信息公开和提高政府透明度联系起来。但实际上，开放公共数据的意义远不止此。如果埋藏在档案馆的文件中，数据永远只能是一堆数据;如果放在开放平台上，就有可能被深度挖掘，变成有用的信息，使社会运行更加高效。

认识到大数据的价值，国家领导人多次公开表态推动政府数据开放。自去年3月“大数据”第一次出现在《政府工作报告》中以来，就被李克强在不同的场合多次提及。仅去年就有6次国务院常务会议的议题与大数据运用有关。李克强总理曾表示：“不管是推进政府的简政放权，放管结合，还是推进新型工业化、城镇化、农业现代化，都要依靠大数据、云计算、所以，它应该是大势所趋，是一个潮流。”

紧接着2015年5月，国务院办公厅印发《2015年政府信息公开工作要点》，提出积极稳妥推进政府数据公开，为政府大数据的公开提供了政策支撑。政府大数据公开在行动

据了解，我国正在积极推动加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准方面的工作。

近日，国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》，明确工信部、国家标准委员会、国家发改委、质检总局、网信办、统计局等多部门建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等工作，计划将于2020年前出台并实施。

中国工信部部长苗圩在贵阳国际大数据产业博览会上说，工信部将编制实施软件和大数据产业“十三五”发展规划，支持软件企业和工业企业跨界融合、协同创新，在基础软件等重点领域突破一批核心技术，并加快安全可靠信息系统建设，全面提高信息安全保障综合能力。在近日召开的大数据产业“十三五”发展规划编制工作组会议上，贵阳大数据交易所作为规划编制组成员单位参加了会议，并在会上就大数据清洗工作等内容提出了建议，受到了工作组其他成员的高度认可。随着国家在部署运用大数据优化政府服务和监管、提高行政效能上的不断加强，地方政府对于开放数据的态度正在逐渐转变，步伐也在不断加快，北京、上海等全国多个地方政府均在一定程度上开放了政府数据，起到了引领和示范作用。开放数据，交易放大价值

政府数据不仅要开放，也要自由流动，如同银行货币，只有加速其流动，才能创造巨大的效益，促进经济增长。阿里巴巴董事局主席马云称大数据是未来最重要的“能源”。然而，如何让大数据通过转换，成为真正意义上的资产，让大数据资产在更大范围内合法规范化的商品交易和流通，才能体现数据的真正价值。

从过程来讲，数据的产生、收集是第一步，数据的分析、处理是第二步，将处理的数据进行交易，放大数据的价值是第三步，也是最核心的一步。大数据作为资产，必须经过清洗、分析、建模、可视化之后，才能进行交易，才具有价值。

贵阳大数据交易所总裁王叁寿曾表示，如今，大数据就像空气一样无处不在，深入渗透到社会生活的各个领域。但是，这些数据还需要进一步的加工才能发挥价值。他打了个比方，数交所的交易数据加工出来的商品，就像调鸡尾酒一样，几种酒调和在一起，融合后再卖给客户，这是交易所的价值。数据交易，规范化运作先行

提到数据，消费者往往非常敏感，尤其是将数据明码标价进行变现，实现互联互通，让消费者产生了很多疑问：有没有一个规范化的平台，确保数据交易的合法、安全、可靠?值得一提的是，以大数据产业为制高点，贵阳大数据交易所(下称“数交所”)成为国内首家数据交易中心。

从企业性质上，它既不是公益组织，也不是行政服务部门，而是100%市场化运营的商业机构。面向全国乃至全球提供数据交易服务，通过电子交易，利用大数据交易系统撮合客户之间的大数据产品交易。数据品种覆盖了政府、医疗、金融、企业、电商、交通、社会等30多个领域。

从运营模式上，数交所采用会员制，对会员的资质审查除了卖方数据合法性与价值，还会约束买方会员的数据使用准则，确保不能滥用。目前，已有天弘基金、京东、华为、软通动力、中国人寿、中国联通等150余家会员单位，预计到年底发展为1000多家会员，将进一步放大数据交易的价值。

另外，数交所只针对B2B，不针对B2C，不开展个人的会员交易。而且交易的数据不是底层数据，而是通过清洗格式等技术标准完成的交易数据，让它变成一种商品，不存在侵犯个人隐私的问题。据悉，数交所的所有交易环节都在法律法规和政府监管下进行，交易所也成立了专家委员会，不仅监管大数据来源的合法性，也对大数据购买后是否被滥用做了很多约束。

贵阳大数据交易所总裁王叁寿强调，数交所是一个资源聚合平台，不是一种简单的业务，而是生态圈的圆心。围绕大数据交易所，将衍生出大数据资产评估、大数据融资单方、大数据信用等很多产业链。结语

7.大数据毕业设计论文 篇七

随着互联网技术高速发展,大数据云计算在各行各业的广泛应用,信息数据急剧增长,信息存储容量扩大,数据存储遇到的风险加大。虽然人们对信息数据、数据库安全高度重视,但是一旦系统遭受房屋损坏、火灾、停电故障、系统破坏等灾难,就会产生严重后果。人们普遍认为只要做好数据安全备份,就能保证数据安全,保障系统正常运行。然而只有数据备份并不能达到应对灾难的效果,备份好的数据还可能会因灾难造成数据的损坏,所以应该考虑如何利用灾备技术来提升数据容灾能力,抵抗潜在不安全因素。

2 数据灾备的内涵

数据灾备技术是一项对信息数据、数据库信息进行备份、复制、镜像的综合技术。通常研究的数据灾备是针对数据库而言,当一个数据库在某一时间运行时,同时还保障有另一个数据库在其他地方运行,并且实时同步当前运行数据库的数据。当一个数据中心中数据库有故障或灾难时,其他数据中心数据库可以正常运行并对系统业务实现接管,达到互为备份作用。而传统的备份把备份的数据还是集中在原来机房中,只要机房遭受灾难,备份的数据就会毁坏,达不到保护数据安全的效果。所以数据灾备要改变传统备份的劣势,能够在遭遇灾难时及时快速恢复整个系统。

3 常用技术

常见数据灾备技术主要有冷备、暖备、热备、双活(多活)等,但是冷备技术并不是一种真正意义上的灾备技术,因为冷备基本上就是数据中心从未考虑数据中心出现故障的情况,对于故障毫无预知和提前投入,已不能满足数据中心备份的高要求,成为一种落后的技术。在这里主要分析暖备、热备、双活(多活)等技术。

3.1 暖备技术

暖备技术需要两个数据中心,分为一主一备,其中暖备应用在备用数据中心。系统运行主数据中心数据,当主数据中心遭遇灾难而导致系统业务瘫痪时,要在正常规定的RTO(Recover Time Objective,即灾难发生后,信息系统从停顿到恢复正常的时间要求)时间范围之内,实现数据中心的整体切换。实际应用时,需要配置两套完全一样的系统网络主备数据中心,但不对外发布备用数据中心路由。当主、备数据中心进行切换时,首先切断主数据中心路由链路,让系统连接在备用数据中心路由上,确保只运行一个数据中心。

3.2 热备技术

热备技术相比暖备而言,就是在暖备基础上多使用一项软件,能够让系统自动完成系统数据的完整切换。这个软件能够自动感知数据中心故障,实现系统业务的自动切换,当数据中心出现问题而导致系统业务不能正常使用时,要在正常规定的RTO时间范围之内,将系统自动切换到备用数据中心。热备数据中心主要通过GTM技术实现自动主备数据中心切换。

3.3 双活技术

双活技术要求主、备数据中心都能够对外提供系统服务,并且可以同时运行,主、备两个数据中心没有主备之分,其中系统可相互分担任务,在一个数据中心遭遇灾难的时候,系统任务将由另外一个数据中心运行。可以实时检测服务器的运行状态、服务器负载均衡的情况,灵活分配数据中心的使用。双活不会造成数据中心资源的浪费,数据中心都承载着系统运行。相比双活技术而言,多活技术就是同时运行多个数据中心保障系统业务,如果有一个或多个数据中心遭遇问题的时候,另外的数据中心能够实现自动接管,使得所有系统业务正常运行。

4 数据灾备方案

为了提升数据存储系统性能及安全,实现可靠存储媒体的有效管理和自动化数据存储管理,确保数据的万无一失,结合数据灾备技术、系统业务主要集中在一地和有限预算的实际情况,可以考虑设计同城灾难备份方案,实现大数据中网络数据集中存储管理,保障数据备份与恢复快捷。

4.1 建设目标

该灾备系统的建设旨在确保数据的安全稳定,能够及时恢复灾后系统业务,保证在数据遭遇灾难后,备份中心在第一时间内接替主数据中心的数据,实现系统业务服务正常运行,保证数据的高度完整和数据零丢失,提高系统运行的灾难抵御能力,减少灾难打击造成的经济损失和社会影响。

4.2 建设方案

同城灾难备份需要在方案设计时,在同城区域地点内考虑建立两个数据中心,其中有负责日常数据运行的数据中心,还有负责在遭遇灾难后的保障系统运行的灾难备份中心。如图1所示。

本方案主要由服务器、交换机和存储备份系统几部分构成。为了保证系统业务访问的稳定、快速响应,数据中心中需要配备两套数据库服务器,而其中一套企业级存储系统主要存储系统运行的数据。而灾备存储中心与数据存储中心的两套磁盘存储系统之间建立了磁盘镜像复制关系,通过磁盘数据同步/异步复制技术将数据复制到同城灾备中心的存储系统上,从而确保了系统核心数据的可恢复性。

4.3 系统作用

该灾备系统能够完成硬件设备故障、数据丢失和人为错误出现后的系统业务恢复,当数据存储中心的磁盘系统遭遇灾难发生故障的时候,因为在灾备中心保存了数据中心的磁盘镜像,可以让操作系统自动转向对灾备中心的数据磁盘进行访问。另外可以生成不同时间点的数据拷贝,用于软件测试、查询与备份使用,还可以采用集成的容灾备份管理和全图形化的容灾备份系统操作界面,简化容灾备份系统管理。

5 结语

由于火灾、断电故障、房屋损坏以及因黑客、病毒、操作失误引起系统破坏等灾难,都有可能让系统核心数据遭到破坏,导致系统业务崩溃。如果我们不能及时有效采取措施应对风险,将会造成巨大的损失。所以只要采用有效的数据灾备解决方案,确保数据处理的高效以及系统业务连续运转,就可减少发生这种情况。随着集中式架构向分布式架构的转换以及大数据、云计算的实施,在未来海量系统的运维模式下,对于灾备系统的要求越来越高,灾备技术的应用将成为未来发展的方向。

摘要：随着信息技术的发展,大数据和云计算已经深入到各个行业。人们在享受信息化带来快捷的服务决策和方便管理的同时,也面临着数据丢失带来的巨大风险。分析了数据灾备的内涵意义,并剖析了3种常见数据灾备技术,设计了有效的同城灾备方案,探索提升数据安全的可行性。

关键词：数据灾备,方案设计,数据安全

参考文献

[1]秦君.基于企业信息系统的数据灾备研究与应用[J].数字技术与应用,2016,(8).

[2]姜可.浅析企业数据灾备系统的建设[J].计算机光盘软件与应用,2013,(18).

8.大数据毕业设计论文 篇八

关键词：大数据；中文字体设计；新特征；发展趋势

当前，我国已经步入了“大数据”时代，数据量不仅庞大，而且种类繁多，但价值密度较低，且处于动态变化中。在这个大数据背景下，如何对其进行准确分析和科学利用，充分发挥大数据的优势，成为设计领域提升竞争力的关键。从中文字体设计领域来看，在如今这个大数据形势下，我国中文字体设计领域出现了一系列诸如承载媒介的日趋多元化、表现形式及手法的多样化、体验的日趋丰富化等新的特征。因此，要求设计师们应当充分把握好大数据这一时代契机，明确当前我国中文字体设计现状，善于借鉴国内外优秀设计经验，不断创新，促进中文字体设计逐步朝着民族化、本土化、个性化方向发展。

1 “大数据”的内涵

所谓的“大数据”，也被称为“巨量资料”，主要指的是网络文本、图像、音视频等资源总体量巨大，难以采用常用软件等处理工具，于一定时间内迅速完成，也难以将其整合、加工为对用户具有巨大价值的资源。具体而言，大数据的大小会随时间的不断推移、技术的迅速发展而剧增。对于不同部门而言，满足大数据标准的规模数据集也存在很大的差异性，其范围通常从几TB到数千TB。

根据国外一组统计结果显示，网络每天信息流通量即使采用1.68亿张的DVD，都难以存储完。电子邮件总量高达2940亿，每日博客、日志量在200万以上，网民所发照片量超出2.5亿张，Pandor音乐播放时长高达1870万小时。随着全球数据规模的持续拓展，数据爆炸时代已经到来。

2 大数据背景下中文字体设计的新特征

在大数据背景下，信息呈现爆炸式增长，而且体现着数据体量庞大、信息密度低、所需处理速度加快、数据多样化强等特点。在这样一个背景下，设计领域的竞争日趋激烈，消费者信息更易掌握，若能够有效利用大数据优势，将会更精准地进行设计定位，协助创新设计。对于中文字体设计而言，在大数据背景下其表现出了新的时代特征：

2.1 承载媒介的日趋多元化

在大数据时代，各种数字化媒体技术的应用广泛普及，中文字体设计的承载媒介也日趋多元化，实现视觉传达设计的可视化已经不再是一个遥不可及的梦。大数据的介入赋予了设计师更丰富的表现方法，更灵活的承载媒介。诸如可视化网络、软件、视频影像、交互体验信息等等，这些都赋予了中文字体设计更多样化的形式和更广阔的发挥空间，促使中文字体设计开始出现了诸如动态化、多元化的新型表現形式。

2.2 表现形式及手法的多样化

在新时代下，中文字体设计的技术支持十分有力，这是任何一个时代都难以比拟的。不仅如此，大数据背景下巨大的资源优势也催生了当代艺术的繁荣发展，进一步拓展了中文字体设计的思维广度，引发了中文字体设计表现形式及手法的多样化发展。例如，借助于触摸、触感等互动性设计，利用肢体动作实现交互式设计体验，明确目标实现可视化网络活动等等，此类表现形式、手法都为中文字体设计创新提供了多种可能性。

2.3 体验的日趋丰富化

大数据背景下，中文字体设计带给观众的体验越来越丰富，受众甚至可以产生听觉、触觉、嗅觉、味觉等多种感官知觉体验，赋予了设计更立体化、全面化的吸引力。例如，随着动态技术的应用，中文字体设计开始朝着动态化方向发展，也开始进一步拓展其记忆、感知等多方面功能，不仅具有视觉、听觉双重刺激，而且呈现给大家更丰富、多层次的艺术审美。

3 大数据时代中文字体设计的未来趋势展望

对于文字而言，其本质在于记录情感，传情达意，也可将其视为一种表意符号。在如今这个大数据时代发展趋势下，设计者开始广泛、深入地寻求相同的文化立场下的语意传达。中文作为我国典型的文化符号，也在试图寻求新的国际语境。对设计师而言，中文字体设计问题仍有待研究、探索。在新环境下，数据时刻改变着当今人们的生活方式，也为中文字体设计带来了挑战与机遇。未来，中文字体设计将进一步推陈出新，各种现代化技术的应用也将更为深入。对于中文字体设计而言，迫切要求创新与变化。不仅如此，随着全球化趋势的加快，中文字体设计的发展似乎成为一种国际化趋势，这不仅体现在越来越多的国家对于中文字体设计的青睐，也体现在当前我国设计领域对国外优秀设计思路、方法的借鉴，如此种种都极大地促进了中文字体设计的持续发展。中文字体设计进一步拓展了中文在全球领域的影响力，催生了各种有别于以往的新型表现方式，进一步增强了受众的参与性与互动性。虽然，国外很多设计师对于中文字体的尝试为我国中文字体设计提供了一定的思路和借鉴意义，但就中文自身而言，无论在表现方法上，还是表现形式方面，仍需要融入我国中文独特的构成与表达方法，不管对于技术难度，还是表现形式方面都仍待我国设计师进一步深入探索。

自我国中文字体设计的发展到如今，经历了不同阶段的漫长发展、探索、创新，也受到了传统文化观念的熏陶和影响。纵观我国传统中文字体与现代中文字体的发展情况不难看出，我们需要进一步拓展中文字体设计的研究的广度、深度。在全球这个大数据文化背景下，各种文化交流与融合不断加深，如何维持民族文化的特色，坚持走民族化、本土化、个性化的道路，成为设计人员不得不深刻思考的问题。纵观全球设计领域，各大国家的设计师们都将设计重点放在本国本民族字体研究方面，不断加以探索，赋予深刻的创意，为观者带来无限创意与强烈的视觉感染力，打造多变、丰富的视觉效果。而具有强大生命力的中文汉字，更应当充分发挥其先天结字造型的优势，实现形、音、义的三位一体化设计。当然，我国现代优秀设计师对中文字体的设计也有很多成功的先例，这也为广大设计人员带来了无尽的动力。对于设计师而言，应更多地思考全球文化大融合这一形势，对如何实现中文字体设计中东西文化的碰撞、融会，加强沟通、交流，吸纳不同类型的观念、形式、手段，打破传统设计思路和模式，立足于当代大数据化的舞台，对中文字体设计创作途径加以拓展，除了满足字体的使用功能以外，善于创造新的生命力，打造出极具民族感、时代感的现代化中文字体设计作品。

4 结语

一个新时代到来带来的往往不仅是机遇，还带来诸多挑战。在如今这个大数据时代，设计师不仅需要快速学习和进步，以更好地把握潜在机遇。同时，及时掌握国内外最新设计动态，促进自身设计水平的不断提升，这对于设计自身而言大有裨益。

参考文献：

[1] 张晓明.二十世纪中文字形结构研究[J].载语言教学与研究，2010，12（05）：241-244.

[2] 陈玲江，杨雄勇.产品设计差异化[J].艺术与设计（理论），2010，11（04）：124-126.

9.大数据毕业设计论文 篇九

《爆发：大数据时代预见未来的新思维》

作者：(美)艾伯特-拉斯洛巴拉巴西

中国人民大学出版社

6月

定价：59.90元

□书评人 胡澈

著名的科幻小说《三体》讲述了这样的剧情：整个宇宙中有许多人类尚未了解的文明，直到一位地球人与三体人进行了通讯。至此之后，三体文明开始了解地球文明，并试图用“心理崩溃”的方式控制科学家，实现阻止地球文明进步的野心如果当时三体文明中产生巴拉巴西，复杂网络研究的权威，也许就不用费尽周折，便能知道如何洞察地球人的行为。

在巴拉巴西(Albert-László Barabási)的新书《爆发：大数据时代预见未来的新思维》中，他试图回答了这样一个问题：人类的行为是否可以被预测?这位美国物理学院的院士巧妙地把历史和数学结合起来，有趣地回答了这一问题：

“在人类漫长的历史中，人类的行为并不是随机的，并不是泊松分布的，而是存在一定的规则。通过对大数据的分析，可以看到人类的行为规则是基于优先级排布的问题。每个人都有自己的任务列表，而如何按照优先级排列顺序则产生了不同的影响。”

换句话说，当你有紧急的事情，需要联系一个人的时候，你认为如何联系对方可以最好地实现你的目标?电话、短信、微博或者是微信?在巴拉巴西的眼里，想要预测对方的行为，最好的方式就是判断各种任务对于他的优先级，挑选最高的那一项即可。因为人类会不自觉地列出一个优先级列表，并在一段时间内优先完成最需要完成的任务。

这看似简单，却不是作者的梦呓，在《爆发》一书中，巴拉巴西像个历史小说家，道出一段段历史情节，层层递进，让人深陷其中，一口气“爆发”着读完此书。

全书逻辑缜密，并在每一篇的开头都以一个历史故事开篇，形象生动地描述着人类行为“爆发”现象的前因后果，并指出人类行为不是按照泊松分布，而是幂律而人类行为在幂律分布中呈现出一种“爆发”的现象。

读完这本书后，我第一反应是三体的故事，第二反应则是计算机科学家杰伦拉尼尔(Jaron Lanier)对于后Web2.0时代描绘的一种场景：互联网巨头掌握着数据和“云”，将群体的智慧吸收，并影响着群体。随着大数据时代的来临，越来越多的数据被掌握在互联网巨头之中。如果真的可以通过大数据进行分析和挖掘，每一位用户的行为都有可能被掌握。

人工智能之父阿兰图灵曾提出一种判断机器人的原则：

被测试的有一个人，另一个是声称自己有人类智力的机器。测试人与被测试人是分开的，测试人只有通过一些装置向被测试人问一些问题，如果测试人能够正确地分出谁是人谁是机器，那机器就没有通过图灵测试，如果测试人没有分出谁是机器谁是人，那这个机器就具有人类智能。

这就是著名的图灵测试。

假设巴拉巴西的理论可以结合大数据运用于此，人工智能机器通过获取测试人的行为分布数据，在快速运算下，是否可以通过图灵测试?

我认为是可能的，虽然机器在语义方面的理解依然处于一个研究阶段，但用户“爆发”行为的分析可以提供一种精确的方法去模仿人类在此方面，国内的互联网巨头已经积极开始行动。

虽然听起来似乎恐惧，但就我个人来看，我们应该乐观。因为人类仅仅有意识地分享出了一部分的信息。在后续发展中，人们积极地分享自身的数据亦有其好处比如心脏突发类疾病、肥胖症等疾病可以有效地预判。

不管如何，巴拉巴西向我们展示了一种新的世界观。在大数据时代来临之际，我们可以更好地利用数据引导自身的发展，积极地利用“爆发”的幂律帮助自己更好地生活。

(原标题：大数据时代的人类行为预测)

10.大数据崛起与数据挖掘分析论文 篇十

4结语

当今社会是知识、数据爆炸的时代，大数据知识和技术的快速发展改变了人们原有的生活和工作方式。其被广泛应用于市场营销、工业制造、科学研究、教育领域、医学领域、通讯行业以及网络技术应用等多个领域，有效推动了社会经济的快速发展。而大数据的崛起与数据挖掘技术又有着密切的联系，数据挖掘技术的快速发展使得大数据能够为人们提供实用和高效的数据信息服务，从而使人们在生活和工作中，能够利用数据变化的规律或事物数据之间的联系，研究出其未来的发展趋势，从而作出正确的决策，因此数据挖掘技术能有效提高人们的生产、制造水平和效率，并且能为人类企业生产的决策提供科学、合理的数据依据，使得人类的各项活动能够安全、快速开展[8]。

参考文献

[1]卢建昌,樊围国.大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用[J].广东电力,(9):88-94.

[2]马遥.计算机数据挖掘技术在CBA联赛中的应用理论研究[D].郑州:郑州大学,2014.

[3]曹莉.刍议大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].经营管理者,(18):191-192.

[4]李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].重庆三峡学院学报,2014(3):145-147.

[5]韩英.浅析大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].成都航空职业技术学院学报,2013,29(4):63-71.

[6]丁岩,杨庆平,钱煜明,等.基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究[J].中兴通讯技术,2013,19(1):53-56,60.

[7]赵倩倩,程国建,冀乾宇,等.大数据崛起与数据挖掘刍议[J].电脑知识与技术,2014(33):7831-7833.

11.大数据毕业设计论文 篇十一

[关键词]企业信息化；云技术；大数据

大数据已经从战略高度对企业决策和竞争模式产生了决定性影响。它是一把双刃剑，一方面激发出令人惊艳的全新增长方式和服务方式，另一方面也引发了关于企业信息安全的激烈争议。如何在保证数据安全的情况下，将数据转化为知识，并为企业所用，是大数据面临的最大挑战。从聚焦结构化数据的存储到对于移动化数据的分析，再到由串行方式获取信息源到直接获取数据源以及数据应用到情景分析来看，大数据技术为数据的角色定位和获取、应用方式带来了巨大变化，并为数据不断发掘新价值。大数据通过在移动数据中将电子邮件、图像、不同来源的内部数据和外部数据相结合而获得价值。

1、企业信息化管理概述

现代社会，人们普遍使用计算机来提高个人工作效率，但是在需要许多人一起协同工作的现代工作环境中，更需要提高的整体工作效率。利用网络通讯基础及先进的网络应用平台，建设一个安全、可靠、开放、高效的信息网络和办公自动化、信息管理电子化系统，为管理部门提供现代化的日常办公条件及丰富的综合信息服务.实现档案管理自动化和办公事务处理自动化，以提高办公效率和管理水平，实现企业各部门日常业务工作的规范化、电子化、标准化。增强档案部门文件档案、人力资源档案、科技档案、财务档案等档案的可管理性，实现信息的在线查询、借阅，最终实现资源的完全共享。目前很多企业对管理信息化价值认同度越来越高，随着企业改制及市场化竞争的深入，管理信息化的价值得到普遍的关注，系统的认同感逐步加强，信息化日益成为企业提升管理水平的重要手段。对于军工企业来说，信息化管理势在必行。现阶段尤其需要利用信息化手段对设计流程进行的管理，设计文件需要在整个设计流程各个环节中有序的组织起来以确保归档图纸文件的管理，实现资源的共享性和安全性。企业信息化管理是一个极大的概念，一个炒作了很久的概念。无论是办公设备公司，还是系统集成公司，都大力推出自己的信息化产品。有办公设备、办公自动化电脑、信息管理软件等等。可见，信息化管理内容庞大，空间不可小视。

2、大数据环境下企业信息化管理系统

2.1企业信息化管理问题

在当前信息化时代，企业要想更好地发展，必须加强信息化建设，实现信息化管理。与发达国家相比，国内的企业信息化出现较晚，在上世纪70年代才起步，发展到如今，取得了良好的成绩，不过和发达国家尚有差距。多数企业采用的皆是信息化管理模式，但其中存在着很多问题，如受传统经营管理模式影响较深，某些方面难以满足现代信息化管理要求；规划、标准缺乏统一性，相关法律法规不健全；网络技术虽然普遍，但未加以充分利用，开展信息服务的层次较低；国内信息技术的研发成本较高，而投入的建设资金明显不足。

2.2信息化管理系统组成

第一是硬件部分。建议在车间部署一体机，数据库服务器，以及交换机等设备，这些设备均为调试阶段使用所准备，在进行调试时，借助一台Web 设备，将Web服务器和数据库服务器安装于其中，结合实际业务量的发展需要，软件可在更多以及更高档的服务器硬件上进行部署。第二是软件部分。数据库采用的是Microsoft SQL Server，或是Oracle数据库技术开发页面则是Microsoft Active Server Page或者Java Server Pages。模块包括：主页面，是企业的信息管理平台，发布信息、内部业务管理、接收用户反馈意见等均于此模块实现，同时还具备个人信息查询管理等功能；系统管理，主要是对系统内部资源的管理；扩展服务接口，通过该模块，结合企业自身性质可定制各种专用的服务功能；外部访问接口，主要提供从外网信息查询和交互；一卡通管理，考勤、消费、门禁等都靠此模块实现；客户管理，主要是针对服务对象，既可以是单位，也可以是个人。第三是网络部分。系统在部署时对企业内部网络或广域网依赖性较大，需在放置查询设备的放置点就近接入企业网。

3、软件系统的设计与实现

3.1软件系统的设计

软件系统在整个系统中发挥着关键性的作用，企业在设计时，使用统一的架构，软件模块均采取组件化方法进行设计，并设置主控模块对其进行统一管理，同时可根据用户终端的要求自动提供相应的服务。设计的操作流程为，网络页面有Web主页、触摸屏页面两种情况，如果显示前者，用户登陆并验证后，会出现不同的管理模块；如果显示后者，则用户只能进行查询。在高新技术的推动下，各类软件更新速度越来越快，而软件质量的好坏，与代码重用性密切相关。从当前软件的发展方向来看，数据层、显示层已逐渐和业务逻辑分开。为更好地适应这种发展，企业采用易维护且具备高扩展性的多层结构体系，多层结构以中间层管理大量的客户端并为其连接、集成多种异构的服务器平台，对其进行有效的组织管理，在更广阔的范围内实现客户机与服务器之间的高效组合。此设计方法为各种软件组件之间的重新组合提供了便利，有利于生成具备全新功能的组件，而且应用該技术后，系统可以不断积累，还能够对新技术加以有效利用。系统在设计时，对智能设计、业务重构等设计思想都有很好的借鉴，在业务流程不合理需要调整时，无需再通过对系统程序进行修改来实现，对业务生成环境提供的方法加以合理利用，便能够很快地完成业务流程的重组工作，而且可以支持多个流程。

3.2管理系统的实现

采用面向对象的方法，结合客户所需，将其抽象成对象，并对需求进行合理的分层，建立相应的业务模块。同时，合理设计业务逻辑，借助抽象、继承等编程理念满足业务的要求，然后对各个模块加以整合，以取得高内聚、低耦合的效果。采用中间件技术，在缩短系统开发时间、提高成功率等方面发挥着积极作用，主要由中间件提供基础框架，用于建立、运行并管理一个三层客户机/服务器模式的应用。中间层作为此应用模式的核心，意义重大，发挥着“承上启下”的作用。网页设计有诸多优点，应得到充分发挥，在页面中运用图片、文字、Flash动画、Vb script脚本、音频、视频以及虚拟三维等技术，可取的其他系统没有的特殊效果。软件界面是由多个相互独立的元素组成的，制作完成后，无需通过编译即可浏览，维护更新较为简单，即便是非专业人员，经过简单的学习，也可自行维护。

4、结束语

信息化管理是当前企业的主要管理方式，针对其中的缺陷，应作进一步改进，实行信息化一站式管理，此方式在普通企业中非常适用，同时在航空航天以及军工企业中也能起到良好的实际作用。

参考文献

[1]李绍山.一站式信息化管理系统设计及应用实现[J].航空计算技术，2014.

12.视频大数据处理的设计与应用 篇十二

目前已经有一些大数据实时处理框架, 如UC Berkeley AMPLab的Spark Streaming、Twitter公司开发的Storm、Yahoo!公司开发的S4、Linked In公司的Samza、微软公司开发的Time Stream等。Storm实时处理延迟小, 但对复杂计算支持不如Spark Streaming。S4对失效节点的恢复不太好, 它是仅支持部分容错的实时计算框架, 且对节点的扩展性支持欠佳。Samza最大的缺点就是与Kafka有过于紧密的耦合。Spark Streaming相比之下有更大的优势, 它是Spark的重要组成部分, 它依托Spark计算引擎的内存处理模型、通用RDD变编程模型、强大的集群处理能力, 具有快速、集成度高、易于编程的优点, 且能够高效并行恢复失败的节点和对执行速度比较慢的任务重新分配。

图1是基于Spark Streaming的视频大数据实时处理框架。Spark Streaming对HDFS、Kafka、Flume、Twitter、以及TCP sockets等多种数据源提供支持。本框架利用Kafka集群实时采集数据。Kafka是基于消息的分布式发布订阅系统, 具有高吞吐量、容错机制完善的优点。本研究中采集的数据源类型主要为摄像头产生的视频图像。Spark Streaming将消息Pull (拉取) 到集群中, 采用Spark引擎做流式批处理, 这一系列过程中结合了计算机视觉函数库Open CV对图像进行人脸检测及相关信息的提取。人脸检测及相关信息可以存储, 也可以直接显示在Web页面上。

2 人脸检测原理与效率

在该框架中进行探测人脸。目前主要采用Viola和Jones提出的基于集成机器学习的人脸探测方法。该方法采用了Ada Boost算法。Ada Boost算法的核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器形成弱分类器, 然后弱分类器被级联起来构成一个更强的最终分类器称为强分类器。训练集是这样形成的:首先使用Harr-llke特征表示人脸, 然后使用积分图实现特征数值的快速计算, 从中挑选出一些最能代表人脸的矩形特征形成训练集。Ada Boost算法步骤:

第1步、选取代表人脸的矩形特征作为训练集

X表示样本空间, 其中Y表示样本类别的集合, 其中+1表示正脸样本, -1表示非正脸样本。

第2步、初始化样本权重。每一个训练样本都被初始化为相同的权重1/m。

第3步、用Wt, j训练弱分类器, 如 (3) 其中t=1, 2, …, T, t表示训练集经过迭代的次数, Wt, j表示样本j经过t次迭代的权值分布。

第4步、对于每个特征j, 在给定的样本权重分布下训练弱分类器Hi, j (x) , 并计算该弱分类器对每个样本的分类错误率Et, j。

第5步、当Et, j=argmin Et, j, 则获得最优弱分类器Et, j, 且Et=Et, j。按照这个最优的弱分类器更新样本权重:

第6步、迭代完毕, 训练得到最强分类器:

该分类器对人脸检测的错误率与级联的弱分类器的层次有关, 也就是迭代次数T。层数越多, 错误率越低。本文采用了计算机视觉函数库Open CV训练的haarcascade级联分类器haarcascade_frontalface_alt.xml进行人脸检测。通过对训练集的训练得到若干弱分类器weak Classifi ers, 这些弱分类器级联从而形成强分类器haarcascade_frontalface_alt。代码片段如下:

该分类器type_id="opencv-cascadeclassifi er”, 级联了23个弱分类器weak Classifi ers, 假定每个弱分类器的错误率为0.5, 则最终的错误率理论上不会大于〖0.5〗^23=0.0000001192, 因此具有很高的人脸检测正确率。

3 测试

集群配置采取在实验室Open Stack云平台上搭建的方案, 创建了以下4个虚拟机, 1个Master节点和3个Slave节点, 从节点Worker由主节点Master克隆并修改配置产生。集群信息如表1所示。

在摄像头客户端数量为2的情况下。向Kafka集群中的发送消息的时间间隔表示为send Interval, Spark Streaming集群消费消息即接收消息的时间间隔receive Interval=时间片大小 (batch Interval) 。

如图2为7组测试数据展示, 每组测试数据中有三个柱状, 从左到右分别表示发送消息的时间间隔send Interval、接收消息的时间间隔receive Interval、延迟时间。从测试数据分析得出需要设置合适的时间间隔, 当receive Interval时间间隔过小, 提交和分发的延迟变得很大, 会造成Spark Streaming的延迟时间过长, 本测试在send Interval=receive nterval=700ms时获得较小的延迟, 说明刚好一批数据处理完, 下一批数据就到来。且当send Interval与receive Interval不相等时, 也会造成延迟的加大。见第3、4组数据, 它们的send Interval相等都是150ms, 不同的是第4组数据send Interval=receive Interval, 而第3组数据send Interval≠receive Interval, 也就造成第4组的延迟时间明显低于第3组。同样, 比较第2、4组数据也会得出相同的结论。因此最好将receive Interval设置成与send Interval相等或近似相等的值。

4 总结

一般情况下, 时间片设置在0.5s到2s较为合理。对于计算量小的情况, receive Interva时间间隔适当设定大一些能减少延迟时间。但在框架中Open CV的人脸检测计算量比较大, 因此设定时间间隔不宜过大, 从测试结果看本平台设置为0.7s最为合适。时间片大小的设置与集群的配置环境有关。该框架的研究对视频大数据的研究提供了理论和实践基础。

摘要：多媒体大数据如音频、视频、图像等将会成为大数据的重要组成。数量众多的监控摄像头网络, 如楼宇监控、智能交通、智慧城市等在很短的时间内就会产生海量数据, 而这些数据往往在得到时才具有较大的价值。所以大数据的信息提取与实效性, 成为大数据领域一个亟待解决的问题。人脸检测作为视频监控领域的一个主要关键应用, 若能够与大数据的实时处理相结合, 将有极大的实用价值。

关键词：大数据,视频,设计

参考文献

[1]Apache Software Foundation.Storm, distributed and fault-tolerant real time computation[EB/OL].[2015-06-25].http://storm.apache.org/.

[2]Apache Software Foundation.S4 distributed stream computing platform[EB/OL].[2013].http://incubator.apache.org/s4/.

[3]Apache Software Foundation.ApacheSpark, lightning-fast cluster computing[EB/OL].[2015-06-28].http://spark.apache.org/.