大数据技术架构分析

关于运输的数据场景到底有多重要呢？将自己定位成“大自然搬运工”的农夫山泉，在全国有十多个水源地。农夫山泉把水灌装、配送、上架，一瓶超市售价2元的550ml饮用水，其中3毛钱花在了运输上。在农夫山泉内部，有着“搬上搬下，银子哗哗”的说法。如何根据不同的变量因素来控制自己的物流成本，成为问题的核心。

基于上述场景，SAP团队和农夫山泉团队开始了场景开发，他们将很多数据纳入了进来：高速公路的收费、道路等级、天气、配送中心辐射半径、季节性变化、不同市场的售价、不同渠道的费用、各地的人力成本、甚至突发性的需求（比如某城市召开一次大型运动会）。

在没有数据实时支撑时，农夫山泉在物流领域花了很多冤枉钱。比如某个小品相的产品（350ml饮用水），在某个城市的销量预测不到位时，公司以往通常的做法是通过大区间的调运，来弥补终端货源的不足。“华北往华南运，运到半道的时候，发现华东实际有富余，从华东调运更便宜。但很快发现对华南的预测有偏差，华北短缺更为严重，华东开始往华北运。此时如果太湖突发一次污染事件，很可能华东又出现短缺。”

这种没头苍蝇的状况让农夫山泉头疼不已。在采购、仓储、配送这条线上，农夫山泉特别希望大数据获取解决三个顽症：首先是解决

2014-2015学年第二学期《大数据技术》课程论文要求

一、考核内容

每人均进行论文答辩，根据论文内容及答辩结果和平时实验作业情况给出本课程最终成绩：期末论文50%、平时作业50%。

二、课程论文要求

论文题目自定，必须结合课程教学内容（大数据的概念，大数据的特点、价值，对各个行业的创新，对我们生活的改变，大数据技术，大数据的隐私，大数据的挑战及未来）。论文包括选题背景与意义、选题领域研究综述、正文、结论、参考文献等内容。

字数要求：????字以上。?格式要求：A4标准纸张 1. 封面

2. 论文题目（宋体三号加粗居中） 【摘要】

中文摘要200-300字 。 摘要二字：宋体小三号，摘要正文：宋体小四号，正文行距1.5倍（以下正文行距按1.5倍设置）

【关键词】 关键词 3-5个。 3. 英文题目 【Abstract】 【Keyword】

英文摘要200-300字、关键词与中文关键词对应，字体同上。 4. 正文

（1）一级标题：如 1，字体为宋体四号加粗；

（2）二级标题：如 1. 1 1. 2，字体为宋体小四号加粗；

（3）其他文字：中文字体为宋体小四号，英文字体为Times New Roman小四号，行距1.5倍。

5. 参考

序：上一段时间帮人分析过moodle架构，梳理堆砌了一些文字资料，这里放上来，供大家参考。如有错误或遗漏的地方，请各位指正。

1、数据连接抽象类ADOConnection

Moodle支持Mysql、Oracle、Sql Server等多种数据库。由于不同的数据库操作有所不同，为支持多种数据库，Moodle定义了数据库连接抽象类ADOConnection。

//抽象数据库连接类ADOConnection classADOConnection {}

ADOConnection定义了连接、断开连接（Close）、事务处理（BeginTrans、CommitTrans、RollbackTrans等）、错误异常处理、CURD（GetOne、SelectLimit、AutoExecute等）、缓存机制（CacheFlush、CacheSelectLimit、CacheExecute）、锁机制等。更加详细实现见lib/adodb/adodb.inc.php文件。 2数据库连接抽象类ADOConnection的具体实现

Moodle针对各种具体的数据库定义了ADOConnection抽象类的实现，这些实现都放置在文件夹lib/a

范文范例参考

大数据时代的数据概念分析及其他

一、概念：

\大数据\是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 \大数据\首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度概念:

大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety

2016年大数据公司组织架构和部门职能设计

一、公司组织架构 .............................................................................. 2 二、部门主要职能 .............................................................................. 2

1、市场部 ................................................................................................................ 2 2、技术支持部 ........................................................................................................ 2 3、研发部 .....................................................................................

大数据分析技术应用揭秘谷歌票房预测模型

发布时间：2013-06-18 17:32 来源：锐艺网作者：史源

艺恩网转载本文只以信息传播为目的,不代表认同其观点和立场

「导语」近日，谷歌公布了一项重要研究成果–电影票房预测模型。该模型能够提前一个月预测电影上映首周的票房收入，准确度高达94%。这在业内引起了强烈讨论，不少

内人士认为该模型非常适合好莱坞电影公司通过预测票房来及时调整电影营销战略，但同时也有吐槽者暗示谷歌的票房预测模型别有用心，旨在鼓动电影公司购买其搜索引擎广告。那么，孰是孰非，谷歌票房预测模型以及大数据在电影行业的应用是嘘头，还是大有来头，让我们来一探究竟。

「谷歌票房预测模型的基础：电影相关的搜索量与票房收入的关联」

谷歌的票房预测模型是大数据分析技术在电影行业的一个重要应用。随着互联网的发展，人们越来越习惯于在网上搜索电影信息。据谷歌统计，从2011到2012年，电影相关的搜

索量增长了56%.谷歌发现，电影相关的搜索量与票房收入之间存在很强的关联。

图1显示了2012年电影票房收入（红色）和电影的搜索量（灰色）的曲线（注：本文的所有图片均引用自谷歌的白皮书：Quantifying Movie Magic with Google Searc

2016年大数据公司组织架构和部门职能设计

一、公司组织架构 .............................................................................. 2 二、部门主要职能 .............................................................................. 2

1、市场部 ................................................................................................................ 2 2、技术支持部 ........................................................................................................ 2 3、研发部 .....................................................................................

大数据时代数据存储技术的发展

摘 要 数据的存储技术经历了从手工管理、文件管理最后到数据管理的三个主要阶段。随着互联网络的不断发展和进步，使用互联网的用户数据不断地增多，这就促使大数据时代的到来。大数据时代的到来对数据的存储技术提出了更高的要求，但是也给整个世界带来了更加快捷和方便的进步和发展。

【关键词】大数据时代 数据存储 发展

经济全球化进程的不?嗉涌欤?全球间的信息传递越来越迅速。每天人们打开电脑就可以通过各种软件了解到全球各个地区的实时信息和近况。世界范围的信息相互传播，同时，随着云存储的出现，大数据时代的发展变得更加的迅速和快捷。

1 大数据时代的意义 1.1 大数据的作用

大数据并没有一个准确的定义。大数据的出现之初是源于技术方面的发展。但是随着信息量不断增加和发展，常规的电脑内存已经远远满足不了人们生产生活的需要。所以就产生了这项新兴的数据处理技术。比如谷歌的MapRdeuce等等，这项技术的出现使原有的数据不需要进行麻烦和复杂

的表格排列，使的数据的存储以及整理变得更加容易和简单，并且，存储的容量有了非常显著的提高，在很大的程度上提高了人们对数据的整理效率，增加了人们可处理的数据量。

基于大数据分析的未来消费模式研究及应用

[摘要] 一开始，人们因为需要而消费，我们饿了所以要买食物，我们冷了所以要买衣服，生存问题解决后，人们因为欲望而消费，我们要过更好的生活，更体面，更高端，让别人羡慕仰望，所以商家拼命挑起我们的欲望，让我们心甘情愿地去买我们并不需要的东西。现在，感情也成为消费的一大动力了，对于商家来说，你对一个人的喜爱，也是可以换算成钱的，感情就这样变成了一门生意。也许这就是大数据时代的消费方式，你的每一种需要都能得到满足，你的每一次喜欢都能落到实处。你以为这都是你主动的选择，其实你的好恶早已被精确分析计算过，你爱上一个偶像，他及时又熨帖地奉上打着他的标签的商品，你惊喜地发现，这东西正是你的那杯茶，你没喜欢错人，于是，你心满意足地掏钱，他欢欣鼓舞地收钱，皆大欢喜。

第一章 背景概述

40多年在人类沧海桑田的历史上仅仅是弹指一挥间，摩尔定律却见证了电脑的数据处理和储存能力从K（Kilobyte）到M（Megabyte）到G（Gigabyte）到T（Terabyte）的变迁。尤其是互联网的出现，让我们急速地跨入了大数据（Big Data）时代。其主要的驱动力有以下几点：

1、随着社会经济的发展和个人收入的增加，人们

技术<

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G Y智交能通大数 分据析云平台术技

江苏省交通信信通息中心邱云卫我国能智交技通术的发展始于 世上纪9“

0年代

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五

”十和 通交门部迫切需要

一种更加先进 智的能数据分析段对手交通行业

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交通部进

一步明确 未智来能交运输通发展的通信息服务

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目提要出注重技新术在 业行应用中的研、究绕感围识别知提为参供考、

。网络传输智能处理和数据挖掘等关键环节。

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开展交通运输领域,

的应用攻关

在信息化重大工 和程示范试 工点实程中施、加对强用优应势

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云计算

、海量储存、

高传速输等新术技的。

一化应体用研

一提行升业信息化技术水平

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当处于静态闲置的 数据处被理和需要利用时可被

颠性技覆变术革低