大数据技术体系现状.pdf

中国大数据技术与产业发展白皮书 （2013 ） 第三章 大数据技术体系现状 根据大数据处理的生命周期，大数据的技术体系通常可以分为大数据采集与 预处理，大数据存储与管理，大数据计算模式与系统，大数据分析与挖掘，大数 据可视化计算以及大数据隐私与安全等几个方面。 3.1 大数据采集与预处理 3.1.1 问题与挑战 根据MapReduce 产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有四种来源： 管理信息系统、Web 信息系统、物理信息系统、科学实验系统。 1. 管理信息系统是指企业、机关内部的信息系统，如事务处理系统、办公自动 化系统，主要用于经营和管理，为特定用户的工作和业务提供支持。数据的 产生既有终端用户的原始输入，也有系统的二次加工处理。系统的组织结构 上是专用的，数据通常是结构化的。 2. Web 信息系统包括互联网上的各种信息系统，如社交网站、社会媒体、有哪些信誉好的足球投注网站 引擎等，主要用于构造虚拟的信息空间，为广大用户提供信息服务和社交服 务。系统的组织结构是开放式的，大部分数据是半结构化或无结构的。数据 的产生者主要是在线用户。电子商务、电子政务是在Web 上运行的管理信息 系统。 3. 物理信息系统是指关于各种物理对象和物理过程的信息系统，如实时监控、 实时检测，主要用于生产调度、过程控制、现场指挥、环境保护等。系统的 组织结构上是封闭的，数据由各种嵌入式传感设备产生的，可以是关于物理、 化学、生物等性质和状态的基本测量值，也可以是关于行为和状态的音频、 视频等多媒体数据。 4. 科学实验系统，实际上也属于物理信息系统，但其实验环境是预先设定的， 主要用于研究和学术，数据是有选择的、可控的，有时可能是人工模拟生成 的仿真数据。 在物理信息系统中，对于一个具体的物理对象，可采用不同观测手段，对其 45 中国大数据技术与产业发展白皮书 （2013 ） 不同的属性（方面）进行测量，如测量一辆行驶汽车的尺寸、速度、路线、尾气、 外观等，其观测结果为具有不同形式的数据，这些数据代表实体不同的模态，称 为多模态(multi-modal) 。对于一个实体的多模态原始数据，需要做融合处理(data fusion) 。在融合处理中，需要减少误差，保证数据的完整性和正确性。在高级的 嵌入式系统或数据采集系统中，通常具有数据质量控制和数据融合处理功能[2] 。 从人-机-物三元世界观点看，管理信息系统和Web 信息系统属于人与计算机 的交互系统，物理信息系统属于物与计算机的交互系统。关于物理世界的原始数 据，在人-机系统中，是通过人实现融合处理的；而在物-机系统中，需要通过计 算机等装置做专门的处理。融合处理后的数据，被转换为规范的数据结构，输入 并存储在专门的数据管理系统中，如文件或数据库，形成专门的数据集。 对于不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系 表等，表现为数据的异构性（heterogeneity ）。对多个异构的数据集，需要做进一 步集成处理（data integration ）或整合处理（data consolidation ），将来自不同数据 集的数据收集、整理、清洗，转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分 析处理提供统一的数据视图。 通常大数据描述了一个对象(物理的或逻辑的)或一个过程的全景式的和全 周期的状态，因此，其来源必然是多源的，其形式是多模态的。数据的多源和多 模态的不确定性和多样性，必然导致数据的质量存在差异，严重影响到数据的可 用性。由于数据量的大规模性，即使错误数据的相对比例不大，而绝对的错误数 据量也是非常可观的。据国际咨询机构调查，全球财富 1000 强企业中25% 以上 的企业信息信息系统存在不正确的数据，美国企业信息系统中1%-30%的数据存 在各种错误，美国工业企业由于数据错误而引起的生产事故和决策错误，每年造 成6000 多亿美元的损失[3] 。 数据的可用性取决于数据质量。数据质量的定义有很多说法。按照文献[4] 的定义，数据质量包含5 种特性：精确性、一致性、完整性、同一性和实效性。 精确性指数据符合规定的精度，不超出误差范围；一致性指数据之间不能存在相 互矛盾；完整性指数据的值不能为空；同一性指实体的标