分享资源-地震数据挖掘分析系统（云计算处理、智能挖掘技术）

laotaitaipo 2017-10-11 10:19:25

项目实战：地震数据挖掘分析系统（云计算处理、智能挖掘技术）

奉献下载地址——https://pan.baidu.com/s/1o7AU2JC 密码: ytj6

本课程由浅入深，全面、系统地介绍了大数据基础、应用、管理、性能优化、数据库的架构，环境搭建实例，编程实例等内容。课程中的每一章都提供了大量的实例代码，以方便学者进行练习和学习。每个例程都经过精挑细选，具有很强的针对性，适合各个阶段的读者的学习。本课程既注重基础知识，又非常注重实践，学者可以快速上手并迅速提高。通过学习本课程内容，学者不仅可以全面掌握大数据的应用，还可以获得快速分析和解决实际问题的能力。

大纲如下
1、大数据深度挖掘
2、大数据存储
3、大数据处理解决方案
4、纯分布式数据库：Cassandra
5、云计算与数据库相结合的技术
6、HDFS
7、GANGLIA
8、交通数据处理实例
9、数据入库接口开发
10、Mapreduce流程开发
11、dfsadmin命令
12、常见问题及其解决方法
13、NameNode单点问题
14、SecondaryNameNode机制
15、Avatar元数据同步机制
16、数据立方
17、存储内存优化
18、性能测试
19、通过Java获取HDFS相关配置信息
20、地震数据实时存储处理以及优化
21、大数据实战社交网络搜索引擎系统及性能优化

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qq_41747749 2018-02-21

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很好的资料，谢谢了

1.大数据深度挖掘 2.大数据存储 3.大数据处理解决方案 4.纯分布式数据库:Cassandra 5.云计算与数据库相结合的技术 6.HDFS 7.GANGLIA 8.数据入库接口开发 9.深入HDFS项目开发 10.SQOOP命令 11.dfsadmin命令 12.Sgoop的常见问题及其解决方法 13.NameNode单点问题 14.SecondaryNameNode机制 15.Avatar元数据同步机制 16.数据立方 17.存储内存优化 18.性能测试 19.通过Java获取HDFS相关配置信息 20.地震数据实时存诸处理以及优化 21.大数据实战社交网络搜索引擎系统及性能优化

大数据与云计算 刘亚文 (西北农林科技大学信息工程学院软件工程141) 摘要: 云计算是当今计算机领域最热门的话题，大数据时代的发展趋势和用户需求迫使研宄者们前赴后继地投身这一领域.这是充满挑战的时代,也是充满机遇的时代,突破了网络发展的这一质变过程，计算机学界势必迎来一个更加辉煌的时代。对于广大用户而言,云计算 带来的服务将会大大提高工作效率和质量,提高生活品质，为人们幸福生活做出贡献. 关键词 :云计算；大数据; 数据分析；一、引言以2011年5月麦肯锡发布《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》为起点,大数据概念开始持续发酵。2012年，大数据从技术圈进入主流市场［1］，得到许多国家、社会组织和企业的看好和广泛应用。2012年1月，达沃斯世界经济论坛发布了一份题为《大数据，大影响》（Big Data， Big Impact）的报告,3月，美国政府发布《大数据开发倡议》,之后英国、日本、德国、加拿大等国纷纷效仿,推出与大数据应用相关的战略研究，自此一场关于"大数据"的战略争夺已经拉开战幕…… 那么，到底什么是大数据？它与云计算是什么关系? 认识大数据 1. 大数据的含义与特征地球上的煤炭、石油、天然气等自然资源在消耗中不断减少，面临枯竭；而数据随着应用的不断创新，在使用中生长和丰富.大数据的出现，就是数据的快速增长带来质的变化的结果。对于大数据还没有一个正式的定义，目前最为普遍的定义就是"用传统方法或工具不能处理或分析的数据".大数据具有大量、速度快和多样性三大特征[2］，这些特征是传统数据处理方法和工具所无法胜任的。大量（Volume）是指数据量非常庞大,主要体现在数据存储量大和计算量大。根据IDC《数字宇宙膨胀：到2010年全球信息增长预测》中统计的数据，2006年全球每年制造、复制出的数字信息量共计16。1万PB，当年信息产生量大约是历史上图书信息总量的3000倍；至 2010年，数字信息总量达98。8万PB。专家指出，2020年年度数据将增加43倍.因此，大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB(1千个T）、EB（1百万个 T）或ZB（10亿个T）为计量单位。速度(Velocity）一方面是指数据在不断更新,增长的速度快，另一方面是指数据存储、传输等处理速度很快。短短60秒，YouTube用户会上传48小时的视频；Google会收到200 万次搜索请求并极快地返回结果； Twitter要处理100万条Tweets信息；网购产生27.2万美元的交易；App Store有4。7万次下载；全球新增网页571个。数据处理的速度也要求越来越快,甚至是实时处理，比如灾难的预测,需很快的对灾难发生的程度、影响的区域范围等进行量化。如日本大地震发生后仅9分钟,美国国家海洋和大气管理局（NOAA）就发布了详细的海啸预警。多样性（Variety）指数据包含结构化的数据表和半结构化、非结构化的文本、视频、图像等信息，而且数据之间的交互非常频繁和广泛。大数据的作用与意义商业智能的深入发展使得商业决策已经越来越依赖于数据。然而,传统的商业智能系统中用以分析的数据,大都是企业内部的运营数据，它们只占到了企业所能获取的全部数据的15%。大数据使得企业能够分析更多的数据，从而使得分析结果更真实,能够获取新的洞察力，因此大数据能带来更大的价值。对于国家和政府，大数据能够强化国家安全，推动政府开放，提高公共决策的预见性和响应性［3］。各国军队都重视掌握技术优势，最大限度提升自己的存储、挖掘和使用"海量数据"的能力，通过海量数据挖掘高价值情报，提高快速反应能力。对于企业，大数据将开启商业智能的新阶段。《纽约时报》撰文称,"大数据"正在对各个领域都造成影响，在贸易、经济和其他领域中,越来越多的决策基于数据解析做出,而不是像昔日更多凭借经验和直觉.IBM和麦肯锡的研究都表明,应用大数据的企业确实呈现出明显竞争优势，如收入增长更快。大数据对企业竞争力的影响主要表现在客户洞察、营销规划、产品创新、物流管理、流程优化、人力资源管理、风险控制等七个方面。对于个人，大数据将对人们的衣、食、住、行、健康、娱乐等都将产生深刻的影响。比如借助戴在手臂上或装在口袋里的各种传感器，你的血压、心跳、情绪等多种体征信息被实时传送到远程健康平台，系统会根据你当天的运动量、饮食、心情、工作等情况给你最佳的锻炼和调节建议。总之，大数据的战略意义和对社会的重大影响已毋庸置疑,它有望开启继互联网、物联网之后有一个新的时代——大数据时代即将到来。三、云计算简介正如维克托教授所说,大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在

mongodb介绍/文档型存储/安装启动连接/库表入门操作/增/删/改/查/查询表达式/游标/group操作/mapReduce原理/mapReduce统计平均价格/下载并导入地震数据/按经纬度统计数据/热力图/展示地震数据

大数据与云计算 刘亚文 (西北农林科技大学信息工程学院软件工程141）摘要： 云计算是当今计算机领域最热门的话题,大数据时代的发展趋势和用户需求迫使研宄者们前赴后继地投身这一领域.这是充满挑战的时代,也是充满机遇的时代,突破了网络发展的这一质变过程,计算机学界势必迎来一个更加辉煌的时代。对于广大用户而言，云计算带来的服务将会大大提高工作效率和质量,提高生活品质，为人们幸福生活做出贡献。关键词 :云计算; 大数据; 数据分析；一、引言以2011年5月麦肯锡发布《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》为起点，大数据概念开始持续发酵。2012年，大数据从技术圈进入主流市场[1] ，得到许多国家、社会组织和企业的看好和广泛应用。2012年1月，达沃斯世界经济论坛发布了一份题为《大数据，大影响》（Big Data, Big Impact）的报告，3月，美国政府发布《大数据开发倡议》,之后英国、日本、德国、加拿大等国纷纷效仿，推出与大数据应用相关的战略研究,自此一场关于"大数据"的战略争夺已经拉开战幕…… 那么，到底什么是大数据？它与云计算是什么关系? 认识大数据 1。大数据的含义与特征地球上的煤炭、石油、天然气等自然资源在消耗中不断减少，面临枯竭；而数据随着应用的不断创新，在使用中生长和丰富.大数据的出现,就是数据的快速增长带来质的变化的结果。对于大数据还没有一个正式的定义，目前最为普遍的定义就是"用传统方法或工具不能处理或分析的数据"。大数据具有大量、速度快和多样性三大特征［2］，这些特征是传统数据处理方法和工具所无法胜任的。大量（Volume)是指数据量非常庞大，主要体现在数据存储量大和计算量大。根据IDC《数字宇宙膨胀:到2010年全球信息增长预测》中统计的数据，2006年全球每年制造、复制出的数字信息量共计16.1万PB，当年信息产生量大约是历史上图书信息总量的3000倍；至 2010年，数字信息总量达98。8万PB。专家指出,2020年年度数据将增加43倍。因此，大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB(1千个T)、EB（1百万个T ）或ZB(10亿个T）为计量单位。速度(Velocity）一方面是指数据在不断更新,增长的速度快，另一方面是指数据存储、传输等处理速度很快。短短60秒，YouTube用户会上传48小时的视频；Google会收到200 万次搜索请求并极快地返回结果; Twitter要处理100万条Tweets信息;网购产生27.2万美元的交易;App Store有4。7万次下载；全球新增网页571个。数据处理的速度也要求越来越快，甚至是实时处理,比如灾难的预测，需很快的对灾难发生的程度、影响的区域范围等进行量化。如日本大地震发生后仅9分钟，美国国家海洋和大气管理局（NOAA)就发布了详细的海啸预警。多样性(Variety)指数据包含结构化的数据表和半结构化、非结构化的文本、视频、图像等信息，而且数据之间的交互非常频繁和广泛。大数据的作用与意义商业智能的深入发展使得商业决策已经越来越依赖于数据。然而，传统的商业智能系统中用以分析的数据,大都是企业内部的运营数据,它们只占到了企业所能获取的全部数据的15%。大数据使得企业能够分析更多的数据,从而使得分析结果更真实,能够获取新的洞察力，因此大数据能带来更大的价值. 对于国家和政府，大数据能够强化国家安全，推动政府开放，提高公共决策的预见性和响应性[3］。各国军队都重视掌握技术优势，最大限度提升自己的存储、挖掘和使用"海量数据"的能力，通过海量数据挖掘高价值情报，提高快速反应能力. 对于企业，大数据将开启商业智能的新阶段。《纽约时报》撰文称，"大数据"正在对各个领域都造成影响，在贸易、经济和其他领域中，越来越多的决策基于数据解析做出，而不是像昔日更多凭借经验和直觉.IBM和麦肯锡的研究都表明,应用大数据的企业确实呈现出明显竞争优势，如收入增长更快。大数据对企业竞争力的影响主要表现在客户洞察、营销规划、产品创新、物流管理、流程优化、人力资源管理、风险控制等七个方面。对于个人，大数据将对人们的衣、食、住、行、健康、娱乐等都将产生深刻的影响。比如借助戴在手臂上或装在口袋里的各种传感器，你的血压、心跳、情绪等多种体征信息被实时传送到远程健康平台，系统会根据你当天的运动量、饮食、心情、工作等情况给你最佳的锻炼和调节建议。总之,大数据的战略意义和对社会的重大影响已毋庸置疑，它有望开启继互联网、物联网之后有一个新的时代—-大数据时代即将到来。三、云计算简介正如维克托教授所说，大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在

——大数据引领我们走向数据智能化时代大数据分析大数据的定义理解什么是大数据大数据时代的背景 1 大数据的定义理解大数据的"4V"特征 2 大数据的构成 3 大数据时代的背景半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年… 每天会有 2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3 年… 推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年… 每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单… 每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB… Google 上每天需要处理24PB 的数据… 数据量增加 TB PB ZB EB 根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。数据结构日趋复杂大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴大数据时代正在来临… 大数据时代的背景 20世纪90年代，数据仓库之父的Bill Inmon就经常提及Big Data。 2011年5月，在"云计算相遇大数据"为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念。大数据时代的背景体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity 非结构化数据的超大规模和增长占总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍是传统数据仓库的10倍到50倍大数据的异构和多样性很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据）无模式或者模式不明显不连贯的语法或句义大量的不相关信息对未来趋势与模式的可预测分析深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等）实时分析而非批量式分析数据输入、处理与丢弃立竿见影而非事后见效大数据的4V特征 "大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）"就是 "大数据"的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。 Value 价值挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. 价值密度低,是大数据的一个典型特征. 2010年海地地震，海地人散落在全国各地，援助人员为弄清该去哪里援助手忙脚乱。传统上，他们只能通过飞往灾区上空来查找需要援助的人群。一些研究人员采取了一种不同的做法：他们开始跟踪海地人所持手机内部的SIM卡，由此判断出手机持有人所处的位置和行动方向。正如一份联合国(UN)报告所述，此举帮助他们"准确地分析出了逾60万名海地人逃离太子港之后的目的地。"后来，当海地爆发霍乱疫情时，同一批研究人员再次通过追踪SIM卡把药品投放到正确的地点，阻止了疫情的蔓延。 Variety 多样性企业内部的经营交易信息;物联网世界中商品,物流信息;互联网世界中人与人交互信息,位置信息等是大数据的主要来源. 文本/图片/视频等非结构化/半结构化数据能够在不同的数据类型中,进行交叉分析的技术,是大数据的核心技术之一.语义分析技术,图文转换技术,模式识别技术,地理信息技术等,都会在大数据分析时获得应用. 非结构化数据相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 Velocity 速度 1s 是临界点. 对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处理结果就是过时和无效的. 实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术, BI技术的关键差别之一. Volume 数据量 PB是大数据層次的临界点. KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB->NB- >DB 大数据不仅仅是"大" 多大？ PB 级比大更重要的是数据的复杂性，有时甚至大数据中的小数据如一条微博就具有颠覆性的价值指数型增长的海量数据所有研究都表明，未来数年数据量会

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