第一篇：淺析基于云計算的分布式數據挖掘系統設計與實現論文

隨著網絡大數據信息處理技術的發展，對數據處理的規模不斷增大，對數據信息處理的精度要求不斷提升，采用云計算進行數據分布式網格計算，能提高數據的并行處理和調度性能，根本上提高數據的計算速度，因此，云計算成為未來大數據信息處理的主要趨勢。在云計算環境下進行數據挖掘，是進行大數據信息特征提取和數據開采的基本技術，相關的算法研究受到人們的重視。文獻采用云計算環境下分布式數據模糊C均值聚類的挖掘算法，在受到較強的毗連特征干擾時，數據挖掘的精度不高。針對上述問題，本文提出一種基于分布式自適應特征調度和高階累積量后置聚焦的數據挖掘算法，并進行了仿真實驗性能分析，得出了較好的數據挖掘效果的結論。基于云計算的分布式數據挖掘算法設計

為了實現對基于云計算的分布式數據挖掘系統設計，其中，數據挖掘算法設計是關鍵，本文提出一種基于分布式自適應特征調度和高階累積量后置聚焦的數據挖掘算法，假設數據信息流為，數據信息流通過噪聲濾波，得到數據流聚類相似性函數表示為，其是一組準平穩隨機的時間序列，對數據庫中的存儲信息流進行能量譜密度特征提取，得到輸出數據x(t)的第n 個寬頻帶分量，分布式自適應特征調度模型表示為：基于二元假設模型，構建數據庫存儲結構的檢驗統計量，通過經驗模態分解執行數據庫存儲結構的區域的自適應篩選和更新，得到：云計算環境下分布式數據的數據挖掘的本體結構為一個五元組，其中，C 為云計算環境下分布式數據的概念集，I 是云計算環境下分布式數據的字符串實例集，通過四階累積量切片進行數據庫存儲結構的特征壓縮處理，降低存儲的特征維數和數據冗余，結合高階累積量后置聚焦，得到數據挖掘輸出特征的四階累積量切片：式中，表示存儲空間的頻譜特征伸縮尺度，可見，采用高階累積量后置聚焦，有效提高了數據的精度。嵌入式Linux的內核下數據挖掘系統設計描述

在上述進行了算法設計的基礎上，進行數據挖掘系統的軟件開發設計，基于云計算的分布式數據挖掘系統總體模型中，采用ST 超低功耗 ARM CortexTM-M0 微控制器，系統建立在嵌入式Linux 的內核平臺上，系統包括程序加載模塊、數據存儲模塊、數據緩存調度模塊和數據通信傳輸模塊等，通過配置CAN_IMASK 寄存器，采用LabWindows/CVI 進行數據遠程控制和信息通信，基于云計算的分布式數據挖掘系統給用戶提供一個簡單、統一的系統調用接口，系統可配置4 路組聯合Cache，基于云計算的分布式數據挖掘系統的寄存器系統時鐘120 MHz。嵌入式Linux 的內核下數據挖掘系統通過VISA 軟件接口發送Flash 設備上的文件系統內核到HP E1562D/ESCSI 數據硬盤進行數據存儲，調用s3c2440_adc_read()函數，進行程序加載和基于云計算的分布式數據挖掘系統的嵌入式控制，使用Qt/Embedded 作為GUI，利用開源Linux 操作系統的豐富網絡資源，實現數據挖掘系統的遠程通信信息傳輸和控制。仿真實驗

為了測試本文設計的基于云計算的分布式數據挖掘系統在實現數據挖掘中的優越性能，進行仿真實驗，分布式數據信息采樣的時寬為10 ms, 分布式數據的隨機采樣率為KHz，調控因子λ=0.25。根據上述仿真環境和參數設定，進行基于云計算的分布式數據挖掘系統的數據挖掘和處理性能分析，首先進行數據挖掘的輸出時域波形采樣，結果可見，采用本文算法進行數據挖掘的準確度較高，為了對比性能，采用本文方法和傳統方法，以數據挖掘的準確配準性為測試指標，得到對比結果。實驗結果表明，采用該方法進行基于云計算的分布式數據挖掘，數據挖掘的準確配準性能較好，系統的可靠性較好。結束語

本文提出一種基于分布式自適應特征調度和高階累積量后置聚焦的數據挖掘算法，并進行了實驗分析。結果表明，采用該方法進行數據挖掘，數據挖掘的準確配準性能較好，系統的可靠性較好，具有較好的應用價值。

第二篇：大數據與云計算論文

大數據與云計算

摘 要：大數據（Big Data）這個概念近年來在越來越多的場合、被越來越多的人提及，并且經常和云計算聯系在一起，云計算與大數據之間到底是什么關系成為熱點話題。本

專題報告包含以下四個方面內容：1.大數據的價值；2.大數據帶來的挑戰;3.大數據研究成果；4.云計算是大數據挖掘的主流方式。通過本報告闡述我們對大數據的理解，以及對大數據的價值的認識，探討大數據處理與挖掘技術，大數據主要著眼于“數據”，提供數據采集、挖掘、分析的技術和方法;云計算技術主要關注“計算”，提供IT 解決方案。大數據、云計算技術可以促進持續審計方式的發展、總體審計模式的應用、審計成果的綜合應用、相關關系證據的應用、高效數據審計的發展和大數據審計師的發展。強化大數據、云計算技術審計應用的措施包括制定長遠發展戰略、加快審計法規建設、建立行業平臺、加強研發和提高利用能力。關鍵詞：大數據 云計算 數據挖掘 對審計影響 政策建議 引言

目前，大數據伴隨著云計算技術的發展，正在對全球經濟社會生活產生巨大的影響。大數據、云計算技術給現代審計提供了新的技術和方法，要求審計組織和審計人員把握大數據、云計算技術的內容與特征，促進現代審計技術和方法的進一步發展。

一、大數據、云計算的涵義與特征

隨著云計算技術的出現，大數據吸引了全世界越來越多的關注。哈佛大學社會學教授加里·金(2012)說: “這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。”(一)大數據的涵義與特征

“數據”(data)這個詞在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解為“事實”。2009 年，“大數據”概念才逐漸開始在社會上傳播。而“大數據”概念真正變得火爆，卻是因為美國奧巴馬政府在2012 年高調宣布了其“大數據研究和開發計劃”。這標志著“大數據”時代真正開始進入社會經濟生活中來了。“大數據”(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的數據量規模大到無法利用現行主流軟件工具，在一定的時間內實現收集、分析、處理或轉化成為幫助決策者決策的可用信息。互聯網數據中心(IDC)認為“大數據”是為了更經濟、更有效地從高頻率、大容量、不同結構和類型的數據中獲取價值而設計的新一代架構和技術，用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。大數據具有4 個特點: 第一，數據體量巨大(Volume)，從TB 級別躍升到PB 級別。第二，處理速度快(Velocity)，這與傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。第三，數據種類多(Variety)，有圖片、地理位置信息、視頻、網絡日志等多種形式。第四，價值密度低，商業價值高(Value)。存在單一數據的價值并不大，但將相關數據聚集在一起，就會有很高的商業價值(金良，2012)。大數據時代，不僅改變了傳統的數據采集、處理和應用技術與方法，還促使人們思維方式的改變。大數據的精髓在于促使人們在采集、處理和使用數據時思維的轉變，這些轉變將改變人們理解和研究社會經濟現象的技術和方法。

(1)是在大數據時代，不依賴抽樣分析，而可以采集和處理事物整體的全部數據。19 世紀以來，當面臨大的樣本量時，人們都主要依靠抽樣來分析總體。但是，抽樣技術是在數據缺乏和取得數據受限制的條件下不得不采用的一種方法，這其實是一種人為的限制。過去，因為記錄、儲存和分析數據的工具不夠科學，只能收集少量數據進行分析。如今，科學技術條件已經有了很大的提高，雖然人類可以處理的數據依然是有限的，但是可以處理的數據量已經大量增加，而且未來會越來越多。隨著大數據分析取代抽樣分析，社會科學不再單純依賴于抽樣調查和分析實證數據，現在可以收集過去無法收集到的數據，更重要的是，現在可以不再依賴抽樣分析。

(2)是在大數據時代，不再熱衷于追求數據的精確度，而是追求利用數據的效率。當測量事物的能力受限制時，關注的是獲取最精確的結果。但是，在大數據時代，追求精確度已經既無必要又不可行，甚至變得不受歡迎。大數據紛繁多樣，優劣摻雜，精準度已不再是分析事物總體的主要手段。擁有了大數據，不再需要對一個事物的現象深究，只要掌握事物的大致發展趨勢即可，更重要的是追求數據的及時性和使用效率。與依賴于小數據和精確性的時代相比較，大數據更注重數據的完整性和混雜性，幫助人們進一步認識事物的全貌和真相。

(3)是在大數據時代，人們難以尋求事物直接的因果關系，而是深入認識和利用事物的相關關系。長期以來，尋找因果關系是人類發展過程中形成的傳統習慣。尋求因果關系即使很困難且用途不大，但人們無法擺脫認識的傳統思維。在大數據時代，人們不必將主要精力放在事物之間因果關系的分析上，而是將主要精力放在尋找事物之間的相關關系上。事物之間的相關關系可能不會準確地告知事物發生的內在原因，但是它會提醒人們事情之間的相互聯系。人們可以通過找到一個事物的良好相關關系，幫助其捕捉到事物的現在和預測未來。(二)云計算的涵義與特征

“云計算”概念產生于谷歌和IBM 等大型互聯網公司處理海量數據的實踐。2006 年8 月9 日，Google首席執行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大會首次提出“云計算”的概念。2007 年10 月，Google 與IBM 開始在美國大學校園推廣云計算技術的計劃，這項計劃希望能降低分布式計算技術在學術研究方面的成本，并為這些大學提供相關的軟硬件設備及技術支持(Michael Mille，2009)。目前全世界關于“云計算”的定義有很多。“云計算”是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，是通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。美國國家標準技術研究院(NIST)2009年關于云計算的定義是: “云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，進入可配置的計算資源共享池(資源包括網絡、服務器、存儲、應用軟件、服務等)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。”根據這一定義，云計算的特征主要表現為: 首先，云計算是一種計算模式，具有時間和網絡存儲的功能。其次，云計算是一條接入路徑，通過廣泛接入網絡以獲取計算能力，通過標準機制進行訪問。第三，云計算是一個資源池，云計算服務提供商的計算資源，通過多租戶模式為不同用戶提供服務，并根據用戶的需求動態提供不同的物理的或虛擬的資源。第四，云計算是一系列伸縮技術，在信息化和互聯網環境下的計算規模可以快速擴大或縮小，計算能力可以快速、彈性獲得。第五，云計算是一項可計量的服務，云計算資源的使用情況可以通過云計算系統檢測、控制、計量，以自動控制和優化資源使用。(三)大數據與云計算的關系

從整體上看，大數據與云計算是相輔相成的。大數據主要專注實際業務，著眼于“數據”，提供數據采集、挖掘、分析的技術和方法，強調的是數據存儲能力。云計算主要關注“計算”，關注IT 架構，提供IT 解決方案，強調的是計算能力，即數據處理能力。如果沒有大數據的數據存儲，那么云計算的計算能力再強大，也難以找到用武之地;如果沒有云計算的數據處理能力，則大數據的數據存儲再豐富，也終究難以用于實踐中去。

從技術上看，大數據依賴于云計算。海量數據存儲技術、海量數據管理技術、MapＲeduce 編程模型都是云計算的關鍵技術，也都是大數據的技術基礎。而數據之所以會變“大”，最重要的便是云計算提供的技術平臺。數據被放到“云”上之后，打破了過去那種各自分割的數據存儲，更容易被收集和獲得，大數據才能呈現在人們眼前。而巨量的數據也只能依靠云計算強大的數據處理能力，才能夠“淘盡黃沙始得金”。

從側重點看，大數據與云計算的側重點不同。大數據的側重點是各種數據，廣泛、深入挖掘巨量數據，發現數據中的價值，迫使企業從“業務驅動”轉變為“數據驅動”。而云計算主要通過互聯網廣泛獲取、擴展和管理計算及存儲資源和能力，其側重點是IT 資源、處理能力和各種應用，以幫助企業節省IT部署成本。云計算使企業的IT 部門受益，而大數據使企業的業務管理部門受益。

從結果看，大數據與云計算帶來不同的變化。大數據對社會經濟帶來的變化是巨大的，涉及到各個領域。大數據已經與資本、人力一起作為生產的主要因素影響著社會經濟的發展。數據創造價值，而挖掘數據價值、利用數據的“推動力”就是云計算。云計算將信息存儲、分享和挖掘能力極大提高，更經濟、高效地將巨量、高速、多變的終端數據存儲下來，并隨時進行計算與分析。通過云計算對大數據進行分析、總結與預測，會使得決策更可靠，釋放出更多大數據的內在價值。

二、大數據、云計算技術對審計的影響分析

審計技術和方法的發展是隨著科學和管理技術的發展而發展的。現代審計技術和方法體系是在原始的查賬基礎上從低級向高級、從不完備到比較完備發展起來的。在業務和會計處理手工操作階段，審計實施的是賬表導向的審計技術和方法;當內部控制理論和方法全面應用于業務和會計處理時，審計實施的是系統導向的審計技術和方法;當風險管理理論和方法全面應用于業務和財務管理時，審計實施的是風險導向審計技術和方法;與風險導向審計技術和方法并行的是，計算機技術廣泛應用于業務和會計處理時，審計實施的是IT 審計技術和方法。目前，面對大數據、云計算技術的產生和發展，審計人員需要應時而變來適應由此而帶來的變化，分析大數據、云計算技術對審計方式、審計抽樣技術、審計報告模式、審計證據搜集等技術和方法的影響。(一)大數據、云計算技術促進持續審計方式的發展

傳統審計中，審計人員只是在被審計單位業務完成后才進行審計，而且審計過程中并不是審計所有的數據和信息，只是抽取其中有的一部分進行審計。這種事后和有限的審計對被審計單位復雜的生產經營和管理系統來說很難及時做出正確的評價，而且對于評價日益頻繁和復雜的經營管理活動的真實性和合法性則顯得過于遲緩。隨著信息技術迅速發展，越來越多的審計組織對被審計單位開始實施持續審計方式，以解決審計結果與經濟活動的時差問題。但是，審計人員實施持續審計時，往往受目前業務條件和信息化手段的限制，取得的非結構化數據無法數據化，或者無法取得相關的明細數據，致使對問題的判斷也難以進一步具體和深入。而大數據、云計算技術可以促進持續審計方式的發展，使信息技術與大數據、云計算技術較好交叉融合，尤其對業務數據和風險控制“實時性”要求較高的特定行業，如銀行、證券、保險等行業，在這些行業中實施持續審計迫在眉睫。如審計組織對商業銀行的審計，實行與商業銀行建立業務和數據系統的接口，在開發的持續審計系統中固化了非結構化數據結構化和數據分析模塊，該模塊可以在海量貸款客戶中挖掘、分析出行業性和區域性貸款風險趨勢，實現在線的風險預警，并將發現的風險數據、超預警值指標及問題登記為疑點，并建立實時審計工作底稿，按照重要程度進行歸類、核實或下發給現場審計人員進行現場核實，以較好處理非結構化數據的利用和數據的實時分析利用問題。(二)大數據、云計算技術促進總體審計模式的應用

現時的審計模式是在評價被審計單位風險基礎上實施抽樣審計。在不可能收集和分析被審計單位全部經濟業務數據的情況下，現時的審計模式主要依賴于審計抽樣，從局部入手推斷整體，即從抽取的樣本著手進行審計，再據此推斷審計對象的整體情況。這種抽樣審計模式，由于抽取樣本的有限性，而忽視了大量和具體的業務活動，使審計人員無法完全發現和揭示被審計單位的重大舞弊行為，隱藏著重大的審計風險。而大數據、云計算技術對審計人員而言，不僅僅是一種可供采用的技術手段，這些技術和方法將給審計人員提供實施總體審計模式的可行性。利用大數據、云計算技術，對數據的跨行業、跨企業搜集和分析，可以不用隨機抽樣方法，而采用搜集和分析被審計單位所有數據的總體審計模式。利用大數據、云計算技術的總體審計模式是要分析與審計對象相關的所有數據，使得審計人員可以建立總體審計的思維模式，可以使現代審計獲得革命性的變化。審計人員實施總體審計模式，可以規避審計抽樣風險。如果能夠收集總體的所有數據，就能看到更細微、深入的信息，對數據進行多角度的深層次分析，從而發現隱藏在細節數據中的對審計問題更具價值的信息。同時，審計人員實施總體審計模式，能發現從審計抽樣模式所不能發現的問題。大數據、云計算技術給審計人員提供了一種能夠從總體把握審計對象的技術手段，從而幫助審計人員能從總體的視角發現以前難以發現的問題。

(三)大數據、云計算技術促進審計成果的綜合應用

目前，審計人員的審計成果主要是提供給被審計單位的審計報告，其格式固定，內容單一，包含的信息量較少。隨著大數據、云計算技術在審計中廣泛應用，審計人員的審計成果除了審計報告外，還有在審計過程中采集、挖掘、分析和處理的大量的資料和數據，可以提供給被審計單位用于改進經營管理，促進審計成果的綜合應用，提高審計成果的綜合應用效果。首先，審計人員通過對審計中獲取的大量數據和相關情況資料的匯總、歸納，從中找出財務、業務和經營管理等方面的內在規律、共性問題和發展趨勢，通過匯總歸納宏觀性和綜合性較強的審計信息，為被審計單位投資者和其他利益相關者提供數據證明、關聯分析和決策建議，從而促進被審計單位管理水平的提高。其次，審計人員通過應用大數據、云計算技術，可以將同一問題歸入不同的類別進行分析和處理，從不同的角度、不同的層面整合提煉以滿足不同層次的需求。再次，審計人員將審計成果進行智能化留存，通過大數據、云計算技術，將問題規則化并固化到系統中，以便于計算或判斷問題發展趨勢，向被審計單位進行預警。最后。審計人員將審計成果、被審計單位與審計問題進行關聯，并進行信息化處理，在進行下次審計時，減少實地審計的時間和工作量，提高審計工作的效率。(四)大數據、云計算技術促進相關關系證據的應用

審計人員在審計過程中，應根據充分、適當的審計證據發表審計意見，出具審計報告。但是，在大數據、云計算環境下，審計人員既面臨巨量數據篩選的考驗，又面臨搜集適當審計證據的挑戰。審計人員在搜集審計證據時，傳統的思維路徑都是基于因果關系來搜集審計證據，而大數據分析將會更多地運用相關關系分析來搜集和發現審計證據。但從審計證據發現的角度來看，由于大數據技術提供了前所未有的跨領域、可供量化的維度，使得審計問題大量的相關信息能夠得以記錄和計算分析。大數據、云計算技術沒有改變事物間的因果關系，但在大數據、云計算技術中對相關關系的開發和利用，使得數據分析對因果邏輯關系的依賴降低了，甚至更多地傾向于應用基于相關關系的數據分析，以相關關系分析為基礎的驗證是大數據、云計算技術的一項重要特征。在大數據、云計算技術環境下，審計人員能搜集到的審計證據大多是電子證據(秦榮生，2013)。電子證據本身就非常復雜，云計算技術使獲取有因果關系的證據更加困難。審計人員應從長期依賴因果關系來搜集和發現審計證據，轉變成為利用相關關系來搜集和發現審計證據。(五)大數據、云計算技術促進高效數據審計的發展

直到今天，審計人員的數字審計技術依然建立在精準的基礎上。這種思維方式適用于掌握“小數據量”的情況，因為需要分析的數據很少，所以審計人員必須盡可能精準地量化被審計單位的業務。隨著大數據、云計算技術成為日常生活中的一部分，審計人員應開始從一個比以前更大、更全面的角度來理解被審計單位，將“樣本= 總體”植入審計人員的思維中。相比依賴于小數據和精確性的時代，大數據更強調數據的完整性和混雜性，幫助審計人員進一步接近事情的真相，“局部”和“精確”將不再是審計人員追求的目標，審計人員追求的是事物的“全貌”和“高效”。圍繞大數據，一批新興的數據挖掘、數據存儲、數據處理與分析技術將不斷涌現。在實施審計時，審計人員應利用大數據、云計算技術，使用分布式拓樸結構、云數據庫、聯網審計、數據挖掘等新型的技術手段和工具，以提高審計的效率。

(六)大數據、云計算技術促進大數據審計師的發展

大數據、云計算時代，數據的真實、可靠是大數據發揮作用的前提。這客觀上要求專業人員來對大數據的真實性、可靠性進行鑒證，審計人員可以扮演這種角色，或者稱為數據審計師。能對大數據真實性、可靠性進行鑒證的數據審計師應該是計算機科學、數學、統計學和審計學領域的專家，他們應有大數據分析和預測的評估能力。數據審計師應恪守公正的立場和嚴守保密的原則，面對海量的數據和紛繁復雜的相關關系，選取分析和預測工具，以及解讀數據及數據計算結果是否真實、可靠。一旦出現爭議，數據審計師有權審查與分析結果相關的運算法則、統計方法以及數據采集、挖掘和處理過程。數據審計師的出現是為滿足以市場為導向來解決數據真實性、可靠性問題的需求，這與20 世紀初期為了處理財務信息虛假而出現的審計人員一樣，都是為了滿足新需求而出現的。

三、大數據挖掘

數據的價值只有通過數據挖掘才能從低價值密度的數據中發現其潛在價值，而大數據挖掘技術的實現離不開云計算技術。在業界，全球著名的Google、EMC、惠普、IBM、微軟等互聯網公司都已經意識到大數據挖掘的重要意義。上述IT 巨頭們紛紛通過收購大數據分析公司，進行技術整合，希望從大數據中挖掘更多的商業價值。數據挖掘通常需要遍歷訓練數據獲得相關的統計信息，用于求解或優化模型參數，在大規模數據上進行頻繁的數據訪問需要耗費大量運算時間。數據挖掘領域長期受益于并行算法和架構的使用，使得性能逐漸提升。過去15 年來，效果尤其顯著。試圖將這些進步結合起來，并且提煉。GPU平臺從并行上得到的性能提升十分顯著。這些GPU平臺由于采用并行架構，使用并行編程方法，使得計算能力呈幾何級數增長。即便是圖形處理、游戲編程是公認的復雜，它們也從并行化受益頗多。研究顯示數據挖掘、圖遍歷、有限狀態機是并行化未來的熱門方向。MapReduce 框架已經被證明是提升GPU 運行數據挖掘算法性能的重要工具。D.Luo 等提出一種非平凡的策略用來并行一系列數據挖掘與數據挖掘問題，包括一類分類SVM 和兩類分類SVM，非負最小二乘問題，及L1 正則化回歸（lasso）問題。由此得到的乘法算法，可以被直截了當地在如MapReduce 和CUDA 的并行計算環境中實現。K.Shim 在MapReduce 框架下，討論如何設計高MapReduce 算法，對當前一些基于MapReduce 的數據挖掘和數據挖掘算法進行歸納總結，以便進行大數據的分析。Junbo Zhang 等提出一種新的大數據挖掘技術，即利用MapRedue 實現并行的基于粗糙集的知識獲取算法，還提出了下一步的研究方向，即集中于用基于并行技術的粗糙集算法處理非結構化數據。F.Gao 提出了一種新的近似算法使基于核的數據挖掘算法可以有效的處理大規模數據集。當前的基于核的數據挖掘算法由于需要計算核矩陣面臨著可伸縮性問題，計算核矩陣需要O(N2)的時間和空間復雜度來計算和存儲。該算法計算核矩陣時大幅度降低計算和內存開銷，而且并沒有明顯影響結果的精確度。此外，通過折中結果的一些精度可以控制近似水平。它獨立于隨后使用的數據挖掘算法并且可以被它們使用。為了闡明近似算法的效果，在其上開發了一個變種的譜聚類算法，此外設計了一個所提出算法的基于MapReduce 的實現。在合成和真實數據集上的實驗結果顯示，所提出的算法可以獲得顯著的時間和空間節省。Christian Kaiser 等還利用MapReduce 框架分布式實現了訓練一系列核函數學習機，該方法適用于基于核的分類和回歸。Christian Kaiser 還介紹了一種擴展版的區域到點建模方法，來適應來自空間區域的大量數據。Yael Ben-Haim 研究了三種MapReduce 實現架構下并行決策樹分類算法的設計, 并在Phoenix 共享內存架構上對SPRINT 算法進行了具體的并行實現。F.Yan 考慮了潛在狄利克雷分配（LDA）的兩種推理方法——塌縮吉布斯采樣（collapsed Gibbssampling，CGS）和塌縮變分貝葉斯推理（collapsedvariational Bayesian，CVB）在GPU 上的并行化問題。為解決GPU 上的有限內存限制問題，F.Yan 提出一種能有效降低內存開銷的新穎數據劃分方案。這種劃分方案也能平衡多重處理器的計算開銷，并能容易地避免內存訪問沖突。他們使用數據流來處理超大的數據集。大量實驗表明F.Yan 的并行推理方法得到的LDA 模型一貫地具有與串行推理方法相同的預測能力；但在一個有30 個多核處理器的GPU 上，CGS 方法得到了26倍的加速，CVB 方法得到了196 倍的加速。他們提出的劃分方案和數據流方式使他們的方法在有更多多重處理器時可伸縮，而且可被作為通用技術來并行其它數據挖掘模型。Bao-Liang Lu 提出了一種并行的支持向量機，稱為最小最大模塊化網絡(M3)，它是基“分而治之”的思想解決大規模問題的有效的學習算法。針對異構云中進行大數據分析服務的并行化問題G.Jung 提出了最大覆蓋裝箱算法來決定系統中多少節點、哪些節點應該應用于大數據分析的并行執行。這種方法可以使大數據進行分配使得各個計算節點可以同步的結束計算，并且使數據塊的傳輸可以和上一個塊的計算進行重疊來節省時間。實驗表明，這種方法比其他的方法可以提高大約60% 的性能。在分布式系統方面，Cheng 等人 提出一個面向大規模可伸縮數據分析的可伸縮的分布式系統——GLADE。GLADE 通過用戶自定義聚合（UDA）接口并且在輸入數據上有效地運行來進行數據分析。文章從兩個方面來論證了系統的有效性。第一，文章展示了如何使用一系列分析功能來完成數據處理。第二，文章將GLADE 與兩種不同類型的系統進行比較：一個用UDA 進行改良的關系型數據庫（PostgreSQL）和MapReduce(Hadoop)。然后從運行結果、伸縮性以及運行時間上對不同類型的系統進行了比較。

四、總結 大數據的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存儲，滿足這種要求的存儲離不開云計算。高速產生的大數據只有通過云計算的方式才能在可等待的時間內對其進行處理。同時，云計算是提高對大數據的分析與理解能力的一個可行方案。大數據的價值也只有通

過數據挖掘才能從低價值密度的數據中發現其潛在價值，而大數據挖掘技術的實現離不開云計算技術。總之，云計算是大數據處理的核心支撐技術，是大數據挖掘的主流方式。沒有互聯網，就沒有虛擬化技術為核心的云計算技術，沒有云計算就沒有大數據處理的支撐技術。

參考文獻

秦榮生.大數據、云計算技術對審計的影響研究 何清.大數據與云計算

張為民.云計算: 深刻改變未來

文峰.云計算與云審計———關于未來審計的概念與框架的一些思考

Big data and cloud computing Big Data(Big Data)in recent years, more and more occasions, the concept is mentioned more and more people, And often, and cloud computing together, what is the relationship between cloud computing and big data become a hot topic.this Special report contains the following four aspects: 1.The value of big data;2.Big data challenge;3.Big data research;4.Cloud computing is the mainstream way of data mining.Through this report on our understanding of big data, as well as the understanding of the value of big data, large data processing and mining technology, large data mainly focus on “data”, provide the technology and methods of data collection, mining and analysis;Cloud computing technology focusing on “computing”, providing IT solutions.Big data and cloud computing technology can promote the development of continuous audit mode, the overall audit mode of application, the audit results of comprehensive application, the application of related evidence, the development of efficient data audit and the development of large data auditor.Strengthen big data and cloud computing technology measures of audit applications include set up long-term development strategy, accelerate the construction of the audit regulations, establish a platform, to strengthen research and development and improve the utilization ability.Keywords: big data cloud computing data mining impact on the audit policy Suggestions

第三篇：研究生課程《云計算與分布式計算》教學大綱

《分布式計算與云計算》教學大綱

Distributed Computing and Cloud Computing

一、編寫說明

課程學時：32 課程學分：3 課程性質：選修課

課程簡介：本課程介紹分布式與云計算的基本概念、發展趨勢。并介紹兩種重要的分布式系統模型和若干典型的云計算架構。通過基礎理論的講授和文獻的閱讀，分析該領域的問題及解決方法。

（一）、本課程的教學目的和要求

本課程的教學目的是為了適應計算機應用技術專業碩士研究生培養目標的要求，使學生學習當前分布式計算和云計算技術的基本概念、發展趨勢和前沿問題。課程的任務是向學生系統介紹幾種重要而成熟的分布式系統模型和云架構，了解如何使用云計算和云存儲，使學生認識分布式系統和云架構在計算機應用中的作用，領會其基本思想和分析與解決問題的思路。

1、介紹分布式系統的基本概念，作為后面云計算的基礎知識；

2、對云計算的基本概念和相關技術進行介紹；

3、介紹客戶-服務器端架構和對等模型兩種分布式系統模型 4.介紹分布式對象的相關概念；

5、介紹Google公司的三大云計算技術:GFS，bigtable，mapreduce。

本課程的要求是學生應具有計算機的基本知識，已修課程 《操作系統》、《計算機網絡》、《計算機組成原理》。

（二）、大綱的教學體系

以課堂教學為主，通過實際案例分析，激起學生對方法的學習興趣。使學生了解和掌握分布式系統和云計算的方法，安排15篇前沿論文的分析和討論。

二、教學大綱內容 緒論

1.1 分布式計算與分布式系統

1.1.1 分布式計算簡介 1.1.2 分布式系統的實例 1.1.3 分布式系統的目標

1.2 云計算

1.2.1 簡介

1.2.2 云計算的優點和缺點分布式系統入門

2.1 分布式系統的定義 2.1.1 分布式與集中式 2.1.2 分布式與計算機網絡 2.1.3 分布式系統層次結構 2.1.4 分布式系統分類 2.2 分布式系統中的軟硬件 2.2.1 硬件 2.2.2 軟件

2.3 分布系統中的主要特征

2.3.1 容錯性

2.3.2 安全性

2.4 小結 客戶-服務器端架構

3.1 客戶-服務器模式的基本概念和優點

3.1.1 客戶-服務器模式的基本概念

3.1.2 客戶-服務器模式優點

3.2 客戶-服務器端架構和體系結構

3.2.1 面向連接服務與無連接服務

3.2.2 應用程序的層次結構

3.2.3 客戶-服務器模型體系結構

3.3 客戶-服務器模型的進程通信

3.3.1 進程通信中客戶-服務器模型的實現方法

3.3.2 客戶-服務器模型的進程通信協議

3.4 客戶-服務器端模型的變種

3.4.1 移動代碼 3.4.2 移動代理

3.4.3 網絡計算機

3.4.4 瘦客戶

3.4.5 移動設備和自組網絡

3.5 小結分布式對象

4.1 分布式對象基本模型

4.1.1 遠程對象

4.1.2 分布式共享對象

4.2 遠程過程調用

4.2.1 RPC基本操作

4.2.2 參數傳遞

4.3 分布式計算環境的遠程對象調用

4.3.1 遠程對象調用

4.3.2 分布式計算環境

4.3.3 分布式計算環境的遠程對象調用方式

4.4 Java 遠程方法調用

4.5 小結 公共對象請求代理體系結構

5.1 CORBA基本概述

5.1.1 CORBA RMI概述

5.1.2 CORBA體系結構

5.1.3 CORBA接口定義語言

5.1.4 CORBA遠程對象引用

5.2 CORBA的基本服務

5.2.1 CORBA命名服務

5.2.2 CORBA事件服務

5.2.3 CORBA通知服務

5.3 容錯性和安全性

5.3.1 容錯性 5.3.2 安全性

5.4 Java IDL語言

5.4.1 Java IDL映射

5.4.2 Java CORBA編程實現

5.5 小結 分布式云計算概述

6.1 云計算入門

6.1.1 云計算的定義

6.1.2 云計算的發展歷史

6.1.3 云計算的優缺點

6.2 云服務

6.2.1 使用云平臺的理由

6.2.2 云平臺的服務類型

6.2.3 云平臺服務的安全性

6.2.4 云平臺服務的供應商

6.2.5 云平臺服務的優勢和面臨的挑戰

6.3 云計算比較

6.3.1 集群計算和云計算

6.3.2 網格計算和云計算

6.3.3 效用計算和云計算

6.3.4 并行計算、分布計算和云計算

6.4 小結 Google公司的三大技術

7.1 Google文件系統

7.1.1 前言

7.1.2 設計概要

7.1.3 系統交互

7.1.4 主控服務器操作

7.1.5 容錯和檢測

7.2 Bigtable技術 7.2.1 Bigtable簡介

7.2.2 Bigtable數據模型

7.2.3 API

7.2.4 Bigtable所依賴的框架

7.2.5 Bigtable實現的關鍵

7.2.6 Bigtable性能優化方案

7.2.7 Bigtable應用實例

7.2.8 經驗總結

7.3 MapReduce技術

7.3.1 前言

7.3.2 編程模型

7.3.3 實例

7.3.4 輸入輸出類型

7.3.5 更多實例

7.3.6 執行概述

7.4 小結

三、考核方式及成績評定標準

考核方式:課程論文

成績評定標準：課堂表現20%、文獻閱讀分析30%、課程論文50%

四、教材及主要參考書

指定教材：

分布式系統及云計算概論清華大學出版社 作者：陸嘉恒、文繼榮、毛新生、孟小峰

2011 參考書目： Distributed Computing: Fundamentals, Simulations, and Advanced Topics by Jennifer Welch and Hagit Attiya(2004, Hardcover)

執筆人: 朱旭東

日期2011-2-9

第四篇：云速精準數據挖掘系統使用教學

云速精準數據挖掘系統使用教學

云速精準數據挖掘主要針對各行各業臨街店鋪的采集，可以精確的找到店鋪名以及聯系電話和具體位置，下邊我給大家演示一下

首先在電腦上找到此功能雙擊運行此程序然后我們選擇本地驗證模式 把旁邊的驗證碼輸入進去

這個必須手動點登錄鍵，按回車鍵是沒有反應的 可以看到旁邊四個地圖我們是可以隨意選擇的在這里我們可以手動輸入地區也可以點下邊快速添加地區快速添加我們可以看到全國所有的省都有下圖可以看出省里邊所有的的城市都會顯示，直接點擊就可以選擇城市選好之后點擊保存就行在下邊空白的地方可以手動輸入關鍵詞也可以選擇下邊的快速添加行業快速添加我們可以看到所有行業的分類，在里邊直接找你要找的行業這邊這個行業我們可以多種選擇選好之后記得手動點擊保存地區還有行業設置好之后直接點開始采集，它就會自動采集如果采集了一部分了不想采集了可以點擊停止采集要導出的話，首先要在桌面新建一個文本然后我們點擊導出號碼直接找到我們新建的文本里邊就可以了最后我們要去桌面檢查一下號碼是否已導出

第五篇：新技術—云計算與大數據

云計算與大數據

大數據時代已經悄然到來，如何應對大數據時代所帶來的挑戰與機遇，是我們當代大學生特別是我們計算機專業學生的一個必須面對的嚴峻課題。在這次課上通過陶老師的講解以及在課后查閱相關資料，我了解到什么是大數據，什么是云計算，它們都有什么用處，有什么關系。

近幾年，云計算和大數據的概念受到了學術界、商界、甚至政府的熱傳，一時間云計算無處不在。秉承著“按需服務”理念的云計算正高速發展，“數據即資源”的“大數據”時代已經來臨。大數據利用對數據處理的實時性、有效性提出來更高要求，需要根據大數據特點對傳統的常規數據處理技術進行變革，形成適用于大數據收集、存儲、管理、處理、分析、共享和可視化的技術。大數據的規模效應給數據存儲和管理以及數據分析帶來了極大的挑戰。

一、云計算概念

在課后，經過翻閱各種資料，了解到狹義的云計算是指IT基礎設施的交付和使用模式。指通過網絡以按需、易擴展的方式獲得所需的資源；廣義的云計算是指服務的交付和使用模式，指通過網絡以按需、易擴展的方式獲得所需的服務，這種服務可以是IT和軟件、互聯網相關的，也可以是任意其他的服務，它具有超大規模、虛擬化、可靠安全等獨特功能。通俗的理解是，云計算的“云”就是存在于互聯網上的服務器集群上的資源，它包括硬件資源和軟件資源，本地計算機只需要通過互聯網發送一個需求信息，遠端就會有成千上萬的計算機為你提供需要的資源并將結果返回到本地計算機。這樣，本地計算機幾乎不需要做什么，所有的處理都在云計算提供商所提供的計算機群體來完成。

Kevin Hartig：云是一個龐大的資源地，你按需購買；云是虛擬化的；云可以像自來水、電、煤氣那樣計費。

Jan Pritzker：云計算是用戶友好的網絡計算。

云計算，它是基于數據中心，強調性價比、效率、可行性的服務運營模式，這是提高高端計算利用率，同時提升低端計算事物處理能力，我們不關注本身計算機的能力，更多提供給后臺，由于后臺強大的處理能力完成。

二、云計算部署模式

根據云計算服務對象范圍的不同，云計算有四種部署模式：私有云、社區云、公有云和混合云。私有云是由一個用戶組織（例如政府、軍隊、企業）建立運維的云計算平臺，專供組織內部人員使用，不提供對外服務。社區云也稱機構云，云基礎設施由多個組織共同提供，平臺由多個組織共同管理。社區云被一些組織共享，為一個有共同關注點的社區或大機構提供服務。公有云的基礎設施由一個提供云計算服務的大型運營商組織建立和運維，該運營組織一般是擁有大量計算資源的IT巨頭，這些IT公司將云計算服務以“按需購買”的方式銷售給一般用戶或中小企業群體。用戶只需將請求提交給云計算系統，付費租用所需的資源和服務。混合云的云基礎設施是由兩種或兩種以上的云組成，每種云仍然保持獨立，但用標準的或專用的技術將它們組合起來，具有數據和應用程序的可移植性。

三、云計算服務模式

計算就要有就算環境，一般計算環境都有硬件的一層，資源組合調度的一層即操作層，以及計算任務的應用業務的軟件層。云計算提供的三種服務模式對應了計算環境的三個層面。這三種服務模式分別是基礎設施即服務IaaS、軟件即服務SaaS、平臺即服務PaaS。

IaaS即把廠商的由多臺服務器組成的“云端”基礎設施，作為計量服務提供給客戶。它的優點是用戶只需低成本硬件，按需租用相應計算能力和存儲能力，大大降低了用戶在硬件上的開銷。目前以Google云應用最具代表性，例如GoogleDocs、GoogleApps、Googlesites。SaaS服務提供商將應用軟件統一部署在自己的服務器上，用戶根據需求通過互聯網向廠商訂購應用軟件服務，服務提供商根據客戶所定軟件的數量、時間的長短等因素收費，并且通過瀏覽器像客戶提供軟件的模式。對于小型企業來說，SaaS是采用先進技術的最好途徑。PaaS把開發環境作為一種服務來提供。PaaS能夠給企業或個人提供研發的中間件平臺，提供應用程序開發、數據庫、應用服務器、試驗、托管及應用服務。

四、大數據

大數據（big data），或稱巨量資料，就是對全球各種大規模數據資料進行深度挖掘，并進行高速度及多樣式計算后，整理出來的高價值的分析結果；重點應用在國防領域建設，未來發展方向在人工智能領域，可以讓計算機自主地從經驗中進行學習和反饋。個人總結，大數據的特點主要有如下4點：

一是大量。存儲大，計算量大。

二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。三是處理速度快。增長速度快，處理速度要求快。四是價值密度低。浪里淘沙卻彌足珍貴，數據沒有辦法在可忍受的時間下使用常規軟件方法完成存儲、管理和處理任務。

大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲得很多智能的，深入的，有價值的信息。大數據分析普遍存在的方法理論有：可視化分析、數據挖掘算法、預測性分析、語義引擎、數據質量和數據管理。

五、云計算與大數據關系

云計算和大數據是這個時代的兩個王者，是一個硬幣的兩面，云計算是大數據的IT基礎，而大數據是云計算的一個殺手級應用。張亞勤說，云計算是大數據的驅動力，而另一方面，由于數據越來越多，越來越復雜，越來越實時，這就更加需要云計算去處理，所以二者之間是相輔相成的。

本質上，云計算和大數據的關系是靜與動的關系；云計算強調的是計算，這是動的概念；數據則是計算的對象，是靜的概念。在實際的應用中，前者強調的是計算能力，或者看重的是存儲能力；但是這樣說，并不意味著兩個概念如此涇渭分明。大數據需要處理大數據的能力如數據獲取、清潔、轉換、統計等，其實就是需要強大的計算能力，另一方面，云計算的動也好是相對而言，比如基礎設施即服務中存儲設備提供的主要是數據能力，所以可謂是動中有靜。

如果數據是財富，那么大數據就是寶藏，而云計算就是挖掘和利用寶藏的利器。沒有強大的計算能力，數據寶藏終究是鏡中花，沒有大數據的積淀，云計算也只能是殺雞用的宰牛刀。

六、心得體會

通過這次課程的學習，了解到在如此快速到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業規劃中，也需要充分考慮到大數據對于自身職業的未來發展所帶來的機遇和挑戰。