第一篇：测量数据主持
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第二篇：测量主持稿子
男：尊敬的各位领导，各位来宾。
女：亲爱的老师们，同学们。
男：大家
合：下午好！
男：六月如火,它和着骄阳和喜悦向我们走来，女：六月似歌,它伴着平安和吉祥向我们走来。
男：时间的流水，在穿过六月的时候，且吟且唱，波光粼粼。
女：历史的车轮，在行经六月的时候，裹雷挟电，高歌猛进。
男：六月的城建校园，温馨和谐，激情荡漾。
女：六月的城建学子，登高眺远，奋翅飞翔。
男：欢迎来到湖南城建职业技术学院，土木工程系南方杯第一届测量大赛的现场，我是主持人汪漩。
女：我是主持人伏丽莎。
男：开幕式第一项奏国歌院歌请全体起立。
结束后：请坐。
男：下面请允许我们接受莅临现场的领导和嘉宾，他们是：
女：
男：接下来，有请我们土木工程系党总支书记 李强玉书记讲话。
女：下面，有请南方测绘仪器有限公司 代表嘉宾讲话。
男：接下来，有请我们测量教育室主任代表裁判 李强老师讲话。
女：下面，请工0913班比赛选手代表 肖叶同学发言。
男：最后，请我们的院党委委员，土木工程系主任邓宗国主任宣布开幕。
男：听完了各位领导和代表的发言，我不禁对我们的学院和专业技能有了新的认识和了解，非常感谢各位领导对我们城建学子的关心和莘莘教诲，我相信我们城建学子一定不会辜负我们领导和老师的期望和厚望的。
女：是的，让我们用热烈的掌声欢送领导和嘉宾退场比赛正式开始。
第三篇：广州市政道路CORS测量与数据分析研究
广州市政道路CORS测量与数据分析研究
摘要：该文以某市政道路东延测量任务为背景，以CORS技术在市政道路测量的应用为研究对象。该文首先分析了市政道路?y量的主要内容，进而详细研究了外业施测的内容，包括绘制大比例尺带状地形图、道路中线测设和道路纵横断面测量3个方面，最后探讨了观测数据的分析思路，证明了CORS测量满足道路工程测量的要求。
关键词：CORS 道路工程测量观测数据分析
中图分类号：TB22 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）04（b）-0099-02
传统的公路勘测工作辛苦且繁琐，存在着勘测周期长、工作效率低等诸多问题。从经纬仪的偏角法、全站仪的极坐标法，设置基站并采用电台通信的常规RTK测量到目前基于CORS的网络RTK实时放样，最大限度地减轻公路勘测工作量、提高公路勘测效率和勘测精度，一直是公路勘测工作者孜孜以求的目标。CORS应用于道路工程测量，主要包括采用网络RTK进行带状地形图的绘制，道路中线的测设，道路纵、横断面图测量等。在此次试验中由于时间有限，没有对道路工程的整个测量过程进行试验，重点介绍了道路中线的定线测量和道路的纵横断面测量的过程、数据的处理并进行了精度分析。
工程概况
受广州市市政公用事业局委托，对该市某道路东延进行了道路测量定线测量、纵断面测量、施工控制点测量等测量工作。该工程是市重点项目之一，总长1 460 m。测区内地势平坦、交通方便，但沿途建筑物较密集、车流量较大、通视条件不好。采用常规方法测量工作任务重、效率低。考虑用CORS下的网络RTK技术进行此次道路测量任务。
测量内容
2.1 绘制大比例尺带状地形图
在道路选线时通常是在大比例尺（1∶1 000或1∶2 000）带状地形图上进行。用传统方法测图，要先进行控制测量，然后进行碎部测量，绘制成大比例尺地形图。传统的地形控制测量采用三角网、导线网的方法来实测，这些方法最大的缺点就是受地形条件影响较大，要求相邻控制点间必须通视。在技术规范中对图形、边长有相应的要求，在野外踏勘、选点、埋设标记过程中花费大量的人力和物力。与此同时，在外业施测过程中不能实时知道导线的精度是否满足技术要求。外业完成后回到室内进行平差处理后，一旦不满足技术要求须返工重测。用GNSS静态模式进行控制测量为了保证控制网的精度和可靠性，需要加强控制网的几何强度、增加闭合条件、延长观测时间取得大量冗余观测。
GNSS网络RTK技术打破了常规RTK中流动站和参考站距离较近的限制，增大了流动站与参考站的作业距离。用户作业范围可由最多20 km扩大到50～70 km甚至更远，并且能够完全保证精度。利用CORS下网络RTK进行测图，真正意义上的改变了传统的先控制后碎部的测图模式。这种作业模式是利用几个永久性的参考站同时向流动站发送差分信息，极大地提高了流动站点位精度。理论上整网范围内的流动站点位精度是相同的，与此同时差分服务范围扩展到网外60 km。
2.2 道路中线测设
在完成道路线形图上定线后，需将道路中线在地面标定出来。传统的放样方法是根据道路的设计参数计算出中桩的桩号和设计坐标（一般每隔20 m或50 m及其倍数设立一个整桩，在地形变坡地、曲线的主点处、土质变化及地质不良地段，与已有建筑物、构筑物相交的地方设立加桩），然后将全站仪安置在控制点上进行放样。这种放样方法需要控制点与放样点之间通视，放样点的误差不均匀。采用CORS下网络RTK放样，只需将中线桩点的坐标输入GNSS手簿中，系统就会定出放样的点位。由于每个点的测量都是独立完成的，不会产生累积误差，各点放样精度趋于一致。因此运用网络RTK放样真正实现了单机作业，测量员只要手持GNSS接收机就可独立完成道路中桩测设。
2.3 道路纵横断面测量
道路中线测量完成以后，还必须进行道路纵、横断面测量。纵断面测量是测定各中桩地面高程并绘制道路纵断面图，用于路线的纵坡设计；横断面测量是测定各中桩处垂直于中线的地形起伏状态并绘制横断面图，用于路基设计、土石方计算和施工时的边桩放样。利用CORS网络RTK具有三维坐标测量的功能，在中桩放样过程中就顺便测量出中桩的高程，避免了重复测量工作。在测量过程中需要测站点和待测点需要通视，在地形复杂的地区也存在搬站测数较多的问题。
采用CORS下的网络RTK技术改变了传统的测量模式，道路中线确定后，根据采集的中线桩点坐标通过绘图软件便可绘出道路纵横断面图。加拿大魁北克省交通厅用特制的汽车实施GNSS-RTK动态测量绘制高速公路断面，获得良好效果。与传统方法相比，在精度、经济、实用各方面都有明显优势。外业施测
在施测前制定了测量方案。包括依据有关标准制定出作业方法和技术要求、保证质量的主要措施和要求等，投入仪器设备：LEICAGX1230GNSS双频接收机1台，NIKON全站仪（2"）1台，DS3水准仪1台，完成了以下具体测量任务。
（1）道路中线测设：根据道路现状边线进行内业解算道路中线桩号和中桩坐标，每隔20 m解算一个中桩，在企事业单位门口、地形变坡地、有道路相交的地方进行加桩。利用网络RTK的放样功能将上述解算的点放于实地，用全站仪进行坐标采集，差值均在±5 cm内。
（2）纵断面测量：是在中线测设的基础上进行的。以测区附近已有四等水准点为高程起算点，按照图根水准的精度要求（附合线路闭合差≤30（mm），L为附合路线长度（km））沿中桩逐桩布设为附合水准路线经过平差计算后得出施测桩位的地面高程。测量完毕将同一个中桩点的水准高程和RTK采集高程做比较，差值均在±4 cm内。差值大的应分析原因，防止粗差出现。
（3）施工控制点测量：利用网络RTK的数据采集功能，在相交道路口施工范围外选择了4个施工控制点。施工控制点采用三脚架方式独立测量两测回取平均值，每次观测历元数不应少于30个，两次测量平面坐标分量差值不应大于±2 cm，如果超限应重新测量。测量完毕应用全站仪对控制点距离进行检测，检测相对误差不应大于1/4 000。
观测数据分析
观测完成后，对观测数据进行了以下三项的对比。
通过表1可以看出：用网络RTK放样中桩后用全站仪回采纵坐标差值△X最大值为0.020 m，横坐标差值最大值为0.012 m，点位误差最大值出现在桩号为k0+22处，最大误差为 m，满足点位误差值均在±5 cm内的要求。
通过表1可以看出：在测设完中桩，通过网络RTK采集中桩高程与经水准点联测平差计算后出的高程比较，高程差值最大值出现在桩号为k0+380处，最大值为-0.025 m，满足差值均在±4 cm内的要求。在该次试验中网络RTK高程测量的高精度取决于市CORS系统似大地水准面模型的建立。
通过表
2、表3可以看出：用网络RTK对施工控制点独立测量两测回后，两次观测值差值最大值出现在T1处，最大值为 mm，满足两次测量平面坐标分量差值均不应大于±2 cm的要求。对控制点坐标取其平均值后，通过坐标反算计算出T1-T2、T3-T4的距离，随后用全站仪对控制点距离进行检测，相对误差最大值出现在边T3-T4处，最大值为1/30 854。相对误差均满足不应小于1/4 000的要求。
参考文献
[1] 李华.浅谈GPS技术在公路外业测量中的应用[J].科技资讯，2010（16）：22-24.[2] 高华峰，张海春.RTK技术结合全站仪在土地平整测量中的应用[J].测绘与空间地理信息，2007（2）：11-12.[3] 梁琦.浅谈地质勘察测绘中的RTK技术[J].中国新技术新产品，2011（12）：55-57.
第四篇：反求工程中几何数据测量及数据预处理
反求工程中几何数据测量及数据预处理
11成型二班 王宇豪 11010627 摘要：本文对反求工程技术中的两大重要部分：几何数据测量、数据预处理进行了研究。首先，综合介绍实物三维几何数据测量方法的分类、结构原理及各自优缺点进行了介绍。几何数据测量方法分为接触式测量方法和非接触式测量方法两类，精确的测量结果是后续数据处理及加工的重要基础。其次本文对数据的预处理过程进行了探讨，数据的预处理过程包括“点云”去噪、简化采样、“点云”的分割与缝合、构建曲面,该过程是曲面重构中的重要环节。
关键词：反求工程 测量方法 数据的预处理 点云
Geometry Data Measurement And Data Preprocessing in
Reverse Engineering
Abstract The reverse engineering are two important parts of this article: geometry data measurement and data preprocessing.It introduces the measuring techniques for three-dimensional sorts as well as structure, principle of measurement and their advantages and disadvantages first.Geometric data measurement method can be divided into two types, contact measurement and non-contact measurement method, accurate measurement is an important foundation for subsequent data processing and machining.Secondly, the process of data preprocessing is discussed, data preprocessing includes reducing noise error of “point cloud” , simplify sampling,“point cloud” de-noising, simplify sampling, “point cloud” division and suture construct surfaces, data preprocessing is an important part.Key words Reverse Engineering Measurement methods Data preprocessing Points cloud 引言
反求工程（Reverse Engineering）是实现快速成型制造的核心技术之一，反求工程技术与传统的设计方法不同，它是指在没有具体工程图纸的情况下，通过分析、研究和再创造原始物理模型，掌握其关键技术，利用CAD/CAE/CAM技术对原始物理模型进行再创新。反求工程广泛应用于飞机、汽车、模具等行业之中，因此反求技术的研究具有广阔的前景。
同时，反求技术已经逐渐成为了学习国外先进技术成果的重要方法，甚至是我国追赶西方国家的重要手段之一。反求工程技术不是简单的复制和模仿，它不仅仅要CAD/CAM/CAE等计算机辅助模块能较好的独立完成各项工作，而且关键在于各子模块之间的信息集成，将已存在的实物零件转化为数字模型，从而运用CAD/CAM/CAE等计算机辅助模块对该零件进行工程分析、再设计、制造等进行集成化的并行处理。从而保证新产品在新环境下表现出更加优良的性能，并使设计效率大大提高，从而缩短了产品开发周期[1]。反求工程中，准确、快速地获取实物的三维几何数据。是实现反求工程的重要步骤之一。而数据预处理的效果直接影响曲面重建的质量，将直接影响最终CAD模型的优劣。反求工程中常用的测量方法
实物的数字化是反求工程实现的第一步，只有快速准确完整地获取三维物体的数字化几何信息，才能为后续的数据处理以及加工打下坚实的基础。因此，测量是整个原型反求的基础。反求工程中的测量方法可分为三大类：接触式、非接触式和逐层扫描测量法。
2.1 接触式测量方法 2.1.1优点：
（1）精确度高;（2）适合测量简单几何形状。其于简单几何形状的测量速度比较快，如面、圆孔、圆柱、圆锥等。
（3）可测量光学仪器死角的区域，例如深沟、间隙小的凹槽等区域。2.1.2缺点
（1）测量速度较慢;（2）测量时需要制订测量基准点，需使用特殊的夹具，测量成本高;（3）测头需接触工件而造成磨损，为保证一定的精度，需要经常校正测头;（4）容易损坏某些软质物体（橡胶品、粘土模型）等;（5）在对具有内孔的零件进行测量时，探头的直径必定要小于被测内孔直径;2.1.3分类
(1)三坐标测量机
三坐标测量机（coordinate measuring machine）是广泛采用的接触式测量设备。它的机械主体由三个相互垂直的测量轴(X轴、Y轴和Z轴)以及各自的长度测量系统组成。对应三个测量轴，它还具有三个方向的标尺，通过比较被测量与标准量来完成测量。作为一种大型精密的测量仪器，三坐标测量机开始是用于制造产品的检测，可以对具有复杂形状的工件的空间尺寸进行测量在反求工程应用的初期，三坐标测量机是数据采集的主要手段，三坐标测量机最大的优势就是测量精度高，而且具有适应性强的优点，但一般接触式测头测量效率低，而且对一些软质表面无法进行测量，数据需进行测头半径补偿。
（2）层切法
层切法可用于测量物体截面轮廓的几何尺寸，其工作过程为:将待测零件用专用树脂材料（填充石墨粉或颜料）完全封装，待树脂固化后，把它装夹到铣床上，进行微吃刀量平面铣削，结果得到包含有零件与树脂材料的截面，然后由数控铣床控制工作台移动到CCD摄像机下，位置传感器向计算机发出信号，计算机收到信号后，触发图像采集系统驱动CCD摄像机对当前截面进行采样、量化，从而得到三维离散数字图像。2.2 非接触式测量方法
非接触式测量根据测量原理的不同，有光学测量超声波测量、电磁测量等方式较为成熟的是光学测量方法，有激光扫描、莫尔条纹结构光、数字图像处理等方法[2]。2.2.1优点
（1）可实现复杂轮廓的高速测量;（2）不需逐点方式测量;（3）侧的物体上大部分特征，资料取得较完全;（4）不需做测头的补正;2.2.2缺点
（1）只适于外轮廓表面。
（2）测量精度较差，易受工件表面反射性及环境光源影响，造成测量干扰[3]。2.2.3分类
（1）激光线结构光扫描
激光线结构光扫描测量法是利用三角测量原理，又可称为光切法（Light Sectioning），是通过将一激光线结构光投射到三维物体上，利用CCD摄取物面上的二维变形线图象，即可解算出相应的三维坐标。每个测量周期可获取一条扫描线，物体的全轮廓测量是通过多轴可控机械运动辅助实现的。相对于激光点扫描法和投影光栅法，光切法在测量精度和测量速
度两方面都较理想。
（2）莫尔条纹法
莫尔条纹法是将光栅条纹投射到被测物体表面，光栅条纹受到物体表面形状的调制，其条纹间的相位关系会发生变化，再用数字图像处理的方法解析出光栅条纹图像的相位变化量来获取被测物体的表面三维信息。2.3逐层扫描测量
逐层扫描测量是一种新兴的测量技术，可以同时对零件的表面和内部结构进行精确测量，而不受测量体复杂程度的现在，比其他方法获得的数据更加密集完整。常用的方法有工业CT法、核磁共振法等。着重介绍一下工业CT技术（ICT），适合于测量形状复杂的的内部几何形状，可以直接获得截面数据，它根据CT图像来重构三维模型，然后转化为可以为激光快速成形设备所采用的STL或CI文件格式。但是，工业CT在Z轴方向测量精度不好，可测量的最小层厚为1mm。它是目前唯一一种测量形状复杂的内部几何形状而又不破坏零件的技术。数据的预处理
测量系统获得的点云数据必须经过处理才能够使用。测量数据的预处理，是曲面重构中的重要环节。将直接影响后续曲面的拟合精度和速度。数据测量得到的往往是以散乱点形式无序排列的大量“点云”。数据预处理是对测量的数据进行相应的处理，以满足不同的要求。这里将通过“点云”去噪、简化采样、“点云”的分割与缝合、构建曲面等方面进行探讨。3.1 “点云”去噪
由于被测曲面的表面粗糙度、波纹等一系列表面缺陷，测量中出现噪声点是不可避免的，噪声点影响着实体造型，若不进行噪声点的消除，将严重影响重建曲面的质量，故一般在数据“点云”操作之前进行“点云”去噪。
通常需要采用数据平滑技术，高斯滤波法可以很好的保持数据原貌，中值滤波消除数据毛刺的效果较好，应用时可根据数据质量和建模方法灵活选择滤波算法。三种滤波方法如图1所示：
图1 三种不同的滤波方法[4]
3.2 简化采样
由于测量所得的数据量通常很大，比如三维激光扫描仪一次扫描就可以产生几百万甚至上千万个字节。而且这些数据之间没有显式的拓扑关系，还产生了大量的冗余，这曲面重建工作难以保证速度，因此需要对它们做一些适度的简化，最常用的是采样法，根据一定的算法规则，从原始“点云”中抽取部分数据点，未抽取到的数据将被忽略[5]。典型的算法规则有均匀采样法、弦偏差取样法、倍率缩减法、栅格法还有基于点采样曲面的采样规则。本文选择其中最常用的均匀采样法和弦偏差取样法进行介绍。
（1）均匀采样法：
是根据数据点的存储顺序，每隔m-1个数据点采集一个数据点，其他的数据点都被忽略，这里的m称为采样间隔（或采样率)。当均匀采样法应用于有序数据(如扫描线数据)时，便成为等间距采样法;而应用于非有序数据时，由于数据排列的无规律性模拟了均匀采样的随机性，因而成为随机采样法。对于稠密的数字化样件，均匀采样法是一种常用的快速简化方法。（2）弦偏差取样法
采用弦偏差方法消减冗余数据时，使用最大偏差值及最大跨距两个参数进行优化处理。3.3 数据修补
经过各种扫描设备获得点云数据后，将其在反求工程软件中打开时，我们经常会发现，点云表面会存在一些孔、洞等数据缺失现象。这些孔、洞的存在会使曲面建模工作变得异常困难，因此，在曲面建模之前需要对它们进行必要的处理，将这些缺失的数据信息补充完整。这就是所谓的缺损数据修复工作，也可称为数据修补[6]。3.4 “点云”的分割与缝合
一般的CAD/CAM软件应对形状复杂的“点云”处理起来还很困难，我们可以通过数据处理，分割成一块块单一的小块“点云”数据进行处理。按测量数据的几何属性对其进行分割，采用几何特征匹配与识别的方法来获取零件原形所具有的设计与加工特征，然后再进行整体匹配恢复原始实体形状。进行“点云”分割时，应尽量使分割线界于曲率平滑处，在曲率变化大的地方避免分割线的介入，否则匹配时容易引起整体实体局部细节的变形。而在一些小的CAD环境里，读入的都是较小的“点云”，我们还需要对各个小的“点云”进行缝合。
3.5 构建曲面
曲线是构建曲面的重要基础，曲面造型中常用的基本曲线类型有Bezier曲线，B样条曲线，有理的Bezier曲线和NURBS曲线。
目前我们所常用的CAD造型软件，如UG、Pro/E等，其模型的表达方式一般都是采用矩形域的四边曲面，而反求工程的难点在于这种四边曲面无法建立需要的曲面模型。考虑到各方面因素，可以直接用“点云”创建面，即通过“点云”三角化的途径或用构造好的特征线来生成实体的曲面模型。以特征线为基础构造曲面时，需注意特征线的方向问题。特征线的方向代表着曲面矢量方向，如果特征线方向不正确，往往会得到不正确的曲面形式，甚至完全失去实体原来的形状特征。我们往往需要通过多次平滑处理使其尽可能达到完全平滑。一般在通过曲线构建和曲面构建构建好曲面后，都要反复通过使用平顺曲面来平顺。
曲面的光滑处理主要有以下几种方法：能量法、回弹法、最小二乘法、磨光法、基养条法、圆率法等。应用实例[7]
目前,采用通用型应用软件(如Pro/Engineer,UGII,STRIM100等)和专用扫描数据处理软件结合,解决反求工程CAD建模问题的应用实例非常多.尽管这种解决问题的效率和质量都比较低,但在先进的反求工程CAD系统出现以前,这种技术和思路还会继续被工程界普遍采用.近年来,随着高速扫描设备和计算机技术的飞速发展,特别是反求工程CAD软件的研究和应用水平的不断提高,能够体现反求工程CAD建模问题特点的软件也在不断推出,比较有实力的系统包括:Surfacer,ICEM/Surf和RE-SOFT.这些系统除了能够直接处理“点云”数据外,也具备了一定的完成曲面造型和计算的功能,是目前反求工程CAD领域中最有前途的软件系统。
本文给出了按照这种技术和思路完成的反求工程CAD的应用实例。由ICEM/Surf和RE-SOFT合作解决,处理比较典型的扫描测量“点云”数据的曲面造型问题,图2(a)—图2(d)
示意了复杂曲面零件反求工程CAD建模的一般过程。
图二
反求工程应用实例 结论
反求工程技术是测量技术、数据处理技术、图形处理技术和加工技术相结合的一门结合性技术，随着各项技术的成熟和计算机技术的高速发展，反求技术会在未来的新产品设计中得到越来越多的应用，本文所着重表述的几何数据测量及数据预处理作为反求技术中的核心技术，正是先进制造技术的前进方向，在这次课程设计论文中，本人通过资料的查阅，深化了自己对反求工程技术的理解，初步了解了反求工程中的部分过程，国产化是创新，反求的本质就是再创造。我也深信我国会通过对这项技术的运用提高国产化零件质量的核心问题。
参考文献：
[1]李岳凡,陈锋.反求工程技术在新产品开发中的应用[J].机械设计与制造,2006,03:129-130.[2]柯映林,肖尧先,李江雄.反求工程CAD建模技术研究[J].计算机辅助设计与图形学学报,2001,06:570-575.[3]金涛,单岩,胡明辅,童水光.反求工程中产品三维模型重建技术综述[J].机械科学与技术,2001,05:787-789.[4]朱玉红.基于快速原形制造的反求工程[J].机械设计与制造,2005,02:65-67.[5]贾双斌.逆向工程中曲面重构与实现技术的研究[D].导师：李言.西安理工大学,2007.[6]蔡勇.基于核机器学习方法的点云处理若干方法研究[D].导师：肖建.西南交通大学,2006.[7]曹晓兴.逆向工程模型重构关键技术及应用[D].导师：刘德平.郑州大学,2012.
第五篇：大数据（推荐）
《新技术讲座》论文2012-2013（1）
XXXX大学—
《微软新技术系列讲座》论文
大数据
一、背景及发展趋势
1.1.背景
大数据（BigData），或称巨量资料，指的是所涉及的资料规模巨大到无
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《新技术讲座》论文2012-2013（1）
法透过目前主流软件工具，在合理的时间内撷取、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（海量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数量的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数
十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
1.2.发展趋势
斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来，它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍。FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自
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《新技术讲座》论文2012-2013（1）
身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。
大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。
大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。
谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。大数据也日益显现出对各个行业的推进力。
大数据时代来临首先由数据丰富度决定的。社交网络兴起，大量的UGC(互联网术语，全称为User Generated Content，即用户生成内容的意思)内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。从数据量来说，目前已进入大数据时代，但现在的硬件明显已跟不上数据发展的脚步。
以往大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，而现在提及“大数据”，通常是指解决问题的一种方法，即通过收集、整理生活中方方面面的数据，并对其进行分析挖掘，进而从中获得有价值信息，最终衍化出一种新的商业模式。
虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。
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未来，数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。在他看来，未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。据统计，目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年，此数据预计会上涨到530亿美元。
二、实施应用
大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”———哈佛大学 社会学教授加里·金
随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的，我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。从另一方面看，这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。存储厂商已经意识到这一点，他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。
针对大数据的世界领先品牌存储企业有：IBM、EMC、LSISandForce、INTEL、惠普、戴尔、甲骨文、日立、赛门铁克等 对于大数据的存储问题，以下问题不可忽视：
容量问题
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这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。在解决容量问题上，不得不提LSI公司的全新Nytro™智能化闪存解决方案，采用Nytro产品，客户可以将数据库事务处理性能提高30倍，并且超过每秒4.0GB1的持续吞吐能力，非常适用于大数据分析。延迟问题
“大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能，比如HPC高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储，自动、智能地对热点数据进行读/写高速缓存的LSI Nytro系列产品等等都在蓬勃发展。
安全问题
某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，大数据应用催生出一些新的、需要考虑的安全性问题，这就充分体现出利用基于DuraClass™ 技术的LSI SandForce®闪存处理器的优势了，实现了企业级闪存性能和可靠性，实现简单、透明的应用加速，既安全又方便。
成本问题
对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。目前，像重复数据删除等技术已经进入到主存储市场，而且现在还可以处理更多的数据类型，这都可以为大数据存储应用带来更多的价值，提升存储效率。在数据量不断增长的环境中，通过减少后端存储的消耗，哪怕只是降低几个百分点，这种锱铢必较的服务器也只有LSI推出的Syncro™ MX-B机架服务器启动盘设备都能够获得明显的投资回报，当今，5 / 7
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数据中心使用的传统引导驱动器不仅故障率高，而且具有较高的维修和更换成本。如果用它替换数据中心的独立服务器引导驱动器，则能将可靠性提升多达100倍。并且对主机系统是透明的，能为每一个附加服务器提供唯一的引导镜像，可简化系统管理，提升可靠性，并且节电率高达60%，真正做到了节省成本的问题。
数据的积累
许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。
灵活性
大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。
应用感知
最早一批使用大数据的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施，比如针对政府项目开发的系统，还有大型互联网服务商创造的专用服务器等。在主流存储系统领域，应用感知技术的使用越来越普遍，它也是改善系统效率和性能的重要手段，所以，应用感知技术也应该用在大数据存储环境里。
针对小用户
依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体，作为一种商业需求，小型企业未来也一定会应用到大数据。我们看到，有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统，主要吸引那些对成本比较敏感的用户。
实际应用
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包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据（由于数据革命的社会），互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。
三、心得体会
听完此次王老师的《大数据》讲座，让我受益匪浅。不仅充分了解了大数据的概念，大数据时代的起源、发展及实际应用产品的问世，而且对大数据的神奇很是惊讶。的确，未来的世界需要科技创新，需要技术变革，而大数据就是改变世界的助推器之一，作为即将进入IT行业的我们来说，这既是机遇，也是挑战！
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