简介：随着大数据时代的到来,基于海量用户的行为数据提供特定用户群落的、移动轨迹分布的数据可视化操作、创新的数据服务可以应用于各个领域,运营商抓住机遇将成为跨行业的创新信息服务提供商。分布式数据仓库的优势是对海量数据进行分析和处理,对分布式数据仓库原理、架构及关键技术的简要分析并提出应用建议。

简介：财务比率截面数据分布特征对于财务危机预测、信用评级等具有基础性的意义。本文通过对沪、深全部上市公司1997年至2003年8种主要财务比率年度截面数据分布拟合分析．发现高速90％的财务比率截面数据最佳拟合分布为非正态分布。原始比率数据中有近一半比率服从对数逻辑分布；经过数据转换后，财务比率的对数逻辑分布特性更为显着。从不同年份间比率截面数据记忆特性来看。流动性比率表现出完全的记忆，现金负债比率也表现出较强的记忆。通过数据转换或异常值剔除能显着提高财务比率数据的正态特性。

简介：本文通过分析大港油田IT基础设施现状，阐述利用分布式思路，最大限度充分利用现有资源，设计与规划云计算数据中心，使其网络互通、同城互备、物理分离、逻辑统一，满足未来五年油田信息技术应用需求。

简介：摘要：随着互联网技术的迅猛发展，各类信息每天以井喷式状态产生、传输和应用。为了适应信息时代信息管理的需求，分布式数据库应运而生。在传统的集中式数据库时代，信息存储和信息用户较少，集中式存储库只能够满足基本的数据管理需求。而随着信息用户增多，对于信息存储、传输管理的要求不断提高，在信息管理方面更需要大容量和高效率的数据库技术来确保信息高品质、高效率的应用。分布式数据库与集中式数据库相反，它将多个数据存储单元组合为同一个数据库，然后分存到不同的数据存储节点上，实现海量数据的超大容量存储和访问。研究分布式存储数据技术在大数据中的应用对于解决现阶段数据库存储问题有着重要意义。

简介：摘要：本文将探讨基于分布式数据库MongoDB的数据存储研究。首先介绍了本文的研究背景，接着阐述了分布式数据库的概念和优点，然后重点介绍了MongoDB数据库的存储原理、与传统数据库的比较以及适合应用的各种场景。

简介：本文在讨论知识网格体系结构的基础上,还讨论了知识网格是如何用于支持分布式数据挖掘。

简介：摘要随着时代的发展，科学技术在不断的大步向前，特别是在第三次技术革命到来之后，大量信息数据接连出现，堆积如山。例如在线视频和图片共享的网站要为用户储备大量的资源数据。这类系统的面临的问题是如何在用户逐日增多，数据量越来越大的情况下，保持数据处理的稳定性，保证数据处理效率高，保证数据的价值密度等，变得尤为重要。这时就需要一个能存储大量数据，还要有强大的分析处理能力，资源集中化的应用，它就是Hadoop系统架构。

简介：　　系统中对每一个数据流、每一个查询、查询中的算子、算子大纲、节点间输出队列均有惟一的命名,同时在查询处理中对查询内的并行、查询间的并行、算子在分布式节点的迁移等提供了很好的支持,为了了解系统中数据流模式的定义、系统中的数据流、数据流的到达（存放）位置、系统中哪一部分查询执行

简介：摘要：在互联网技术蓬勃发展的时代背景下，尤其是移动互联网的推广和普及以及无数新应用的诞生和变化，互联网中产生的数据量呈现爆炸式的增长，人们意识到海量的数据中存在着巨大的价值，大数据作为一个描述数据量的名词如今已经被广泛地使用，人工智能，机器学习，用户画像等新领域都离不开大数据的支撑。存储和管理大数据的技术同时也在不断发展，配合着云计算技术的发展，云存储技术也在不断地优化迭代。过去的云存储技术通常基于集群应用。在分布式文件和网格技术的前提下，分布式云存储技术能够通过软件将网络中链接的各种存储设备建立联系，将用户数据分别存放于这些设备中，大大提升了用户访问数据的效率和便利性。

简介：摘要：在数据存储压力不断增加的情况下，很多地区已经开始使用分布式数据库进行网络管理，借助终端计算机以及分布式网络将处于分散状态的数据库连接在一起，能够获得可以进行统一调度管理的数据库，可以在提升数据储存容量的技术，提高数据查询便利性、数据调用管理便利性。因此工作人员通过在分布式网络中灵活使用数据同步技术，能够发挥出减轻数据存储压力的作用。本文首先分析分布式网络数据同步技术的主要内容，其次探讨分布式网络数据同步技术的实际应用，以期对相关研究产生一定的参考价值。

简介：摘要：人们的生产生活方式随着信息技术和互联网的发展产生了巨大的变革。互联网使信息的传播速度变得飞快，同时带来了网络用户数量的激增，信息数据的应用广泛覆盖了各个领域，数据体系也越来越庞大。在这种情况下，传统的集中式数据处理已经不适用于当前大数据背景下的数据库管理。各位学者不断地深入研究，对数据库技术进行创新优化，研发了分布式数据库技术。基于此，本文将对分布式数据库技术在大数据中的应用进行分析。

简介：摘要近年来，随着我国整体经济的快速发展，人们生活水平的不断提高，我国各行业发展迅速。分布式数据采集系统广泛应用于安全测试、装备测试和维护等领域，其数据传输模块负责完成系统采集数据的高速传输和管理功能，是分布式数据采集系统的重要组成部分，针对分布式数据采集传输系统开展了相关设计与实现工作，具有重要的研究意义和实用价值。

简介：摘要村级光伏电站是“电网公司阳光扶贫行动”计划之一，村级光伏电站是电网公司阳光扶贫的第一批站点，由电网公司投资建设。通过发电收入带动了村里产业发展。为解决部分无劳力、无资源、无稳定收入来源的“三无”贫困户持久脱贫提供了有力支撑。村级光伏扶贫电站由于分布非常分散，其发电状态的数据采集监控成为一个难题，本文提出了一种低压分布式电源高频数据采集方案，并结合实际进行了试点验证。

简介：在校园内部业务与外部业务的网络互不连接的工作环境下，如何使内部业务的数据转储到外部系统中，发布在互联网上，文章提出了基于分布式查询的转储策略，并进行了数据库级实现．

简介：降雨数值模拟是延长水文预报预见期的重要方法,但由于降雨数值模拟中驱动数据所提供的初始场和边界场条件和大气的实际状态并不是完全吻合,导致模拟结果存在误差。减小降雨数值模拟的误差是提高水文预报精度的关键问题,特别是在大气数值模式和分布式水文模型耦合模拟过程中,高精度的降雨信息是准确模拟的关键。本文基于WRF模式和三维变分数据同化方法,选取雷达反射率和GTS（GlobalTelecommunicationSystem）数据作为同化资料,开展基于数据同化的降雨数值空间分布模拟研究,从降雨的空间展布和指标评价两方面对同化前后的模拟结果进行对比。结果表明：同化后的模拟数据在CSI指标和RMSE指标上都优于同化前的模拟数据,说明同化后模拟数据的误差小于同化前的误差;将同化前后的数据展布在网格图中,发现同化后的数据可以更加准确地刻画降雨的空间分布规律,说明通过数据同化方法提高了模拟降雨和实际降雨空间分布的一致性,改善了WRF模式模拟降雨空间分布的能力。

简介：随着计算机网络技术和数据库技术的迅猛发展,分布式异构数据库系统在不改变原来局部数据库的基础上,为用户提供一个统一的、集成的多数据库环境,使用户能以统一的模式访问这些数据库。

简介：不确定性是数据的固有属性,在实验过程中由于仪器的限制或者收集过程中的误差都会造成数据的不确定性。数据挖掘算法在处理不确定数据的相关研究尚处于初级阶段,不确定数据聚类是不确定数据研究中的典型问题,已有一些聚类算法被应用到处理不确定数据,如UK-means等。无论是UK-means还是FDBSCAN都仅仅考虑了不确定数据之间的几何距离,而没有考虑到不确定数据之间的概率分布差异。然而,概率分布特征是不确定数据的本质特征,考虑不确定数据的概率分布能够更准确度量不确定数据间的距离,从而提高聚类算法的性能,本文使用核函数度量不确定数据与类中心的距离,然后使用UK-means算法聚类不确定数据,通过大量实验验证了本文提出的距离函数优于使用欧式距离期望的UK-means方法。

简介：针对目前架设海量海洋数据服务的主要方式优缺点，结合海洋数据的海量特点，提出需要解决的关键问题，具体阐述了海量海洋地图数据服务系统的双分布式架构的各个方面，介绍分布式服务系统的性能测试方案，分析了性能测试结果，最后给出了结论。

简介：摘要:近年来，并网太阳能光伏电站得到了迅速发展。由于现有电网主干部分大多成形，分布式光伏电站接入较为普遍。大量的光伏电源接入电网后，将对配电网的电能质量产生一定的影响，因此需要采集光伏电站的遥测、遥信数据。本文介绍了光伏电站的核心设备逆变器，并对分布式光伏电站的数据采集进行了研究，重点讨论了各分布式光伏电站的逆变器利用Modbus TCPIP规约将数据传送到子站，再由子站将数据转发调度的方案。

简介：随着社会的不断发展,信息技术在人们日常生活中的不断普及,分布式数据库技术随着运营商对数据管理与实际应用方面的需求越来越大,数据的数量与种类都得到了快速增长,传统的数据处理方式已经无法满足现如今人们的需求。因此基于这个背景之下,分布式数据库技术需要更加快速的发展,来实现对现如今大数据的管理、分析以及储存等处理要求,从而能够对数据应用的效率得到提高,为社会建设作出重要的贡献。本篇文章主要对分布式数据库技术在大数据中的应用进行了探析,通过分布式数据库技术在实际的不断优化,为人们的日常生活提供更加方便的服务。