导读:本文包含了大数据量存储技术论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:大数据,云存储,海量数据,完整度
大数据量存储技术论文文献综述
李炜[1]（2019）在《大数据云存储下海量数据传输完整度控制技术》一文中研究指出为确保大数据云存储下海量数据传输的完整度,提出了一种基于属性特征匹配和关联规则的海量数据传输完整度控制方法。构建海量数据的属性特征高维重组模型,得到关键信息的特征分布状况,据此设计海量数据的关键信息存储分布结构模型,采用关联规则方法进行海量数据的关键信息特征挖掘提取,利用关键信息进行海量数据的特征分析和数据聚类处理,采用属性特征匹配方法设计海量数据关键信息存储节点后,利用模糊减法聚类对关键信息存储节点进行聚类处理,在海量数据传输中,以数据关键信息存储节点传输的完整度实现海量数据的传输完整度控制。仿真结果表明,采用该方法进行海量数据传输完整度控制,能提高云存储下的空间利用效率,数据传输完整度高。(本文来源于《吉林大学学报(信息科学版)》期刊2019年06期）
刘光明,牛红霞[2]（2019）在《大数据环境下课堂教学数据存储技术的应用研究》一文中研究指出针对目前学校教学数据存储面临的服务器资源利用率低、管理维护成本高等问题,文中在数据存储技术的基础上提出了存储服务的设计,并进行了实验。为提高读写效率,该系统通过调用HDFS(Hadoop Distributed File System) API的方式,实现了用户访问模块、用户管理模块、目录管理模块、资源管理模块和集群管理模块,以及数据存储及对集群的状态监控和管理等功能。测试结果表明:传输文件的大小和集群数据节点的个数对存储服务的数据吞吐率的影响较大;HDFS并行传输大量小文件的速率相对较低。因此,它可以提高服务器、存储和网络等资源利用率,降低教学管理成本的攀升问题,为今后智慧课堂教学建设提供技术支撑。(本文来源于《中国计算机用户协会网络应用分会2019年第二十叁届网络新技术与应用年会论文集》期刊2019-11-07）
韩敬峰[3]（2019）在《基于大数据时代计算机数据的存储与传输技术分析》一文中研究指出随着我国社会的不断发展,信息技术水平正在不断提高,进而出现大数据。在大数据时代下,越来越多的企业使用大数据,这对于传统企业来说不仅仅是一种机会,更面临着很多的挑战。在大数据时代下,如何合理使用计算机数据的存储和传输技术,成为当前研究的重点。本文主要先说明大数据的内容,然后说明计算机数据处理的内容,说明在大数据时代计算机数据存储和传输技术中所存在的问题,最后针对问题提出相应的解决策略。(本文来源于《卫星电视与宽带多媒体》期刊2019年20期）
吴建材,陈智永[4]（2019）在《跨境电商“海外仓”库存成本控制问题的研究——基于大数据技术和存储论模型的视角》一文中研究指出"海外仓"正逐渐成为跨境电商物流模式的发展趋势。总结了"海外仓"模式的优缺点并指出该模式最大的风险在于"库存不可控所带来的货物积压或者缺货"。经研究,提出了"基于大数据技术和存储论模型降低‘海外仓’库存成本"的解决方案。首先,利用大数据技术对目标国消费者的需求情况进行预测;其次,在此基础上运用经济订货批量模型计算"海外仓"合理的进货量、安全库存和订货点等,从而达到指导跨境电商企业科学管理"海外仓"库存的目的;最后,对该解决方案的创新和实践意义进行了分析。(本文来源于《广东轻工职业技术学院学报》期刊2019年03期）
郭小光[5]（2019）在《大数据存储中虚拟RAID技术的应用探析》一文中研究指出当今社会,大数据规模在持续的扩大,而需要关注的就是其安全性、高能耗以及对应的数据管理等方面的实际问题。所以,本文针对大数据存储中的虚拟RAID技术应用进行分析,就是希望可以满足安全、高效管理的要求。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2019年09期）
刘洋[6]（2019）在《基于信息融合技术的大数据云存储技术探究》一文中研究指出在科技发展日新月异的今天,信息的交互越来越强,世界范围内无时无刻不在发生着数据交互。大数据技术正在对人类信息技术的发展产生着前所未有的促进作用,云计算技术的成熟和应用更是加快了这一进程。单纯的数据整合在大数据环境现已经无法满足人们的需求,新信息技术处理下的整合已经成为了未来研究和发展的重点方向。本文对基于信息融合技术的大数据云存储技术进行了简要的研究和分析,希望能够指导未来的工作方向。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2019年09期）
张帆,胡博[7]（2019）在《非结构化大数据存储系统安全性增强技术分析》一文中研究指出伴随着信息技术的不断发展和进步,大数据应用管理受到了广泛关注,为了提升数据应用要点,要践行标准化安全性管理技术,保证数据库数据不被泄漏。并且避免数据拥有者和数据服务平台服务上在用户查询内容管理方面出现异常,有效建立不关联度控制模式,该文分析了非结构化大数据存储系统安全要点,非结构化大数据存储系统安全性增强技术模式,并集中阐释了技术模型,仅供参考。(本文来源于《科技资讯》期刊2019年26期）
张一名[8]（2019）在《大数据背景下云数据安全存储技术研究》一文中研究指出随着信息技术的发展,大数据、云计算、人工智能等新兴技术正在逐步颠覆人们的生活。特别是在大数据背景下,云计算凭借其资源利用率高、成本低等诸多优点正在成为未来主流的计算模式。但是在其优点背后,数据安全的隐私保护问题却暴露出许多问题,这也是制约云计算发展和推广的阻碍。本文在上述背景下,对云计算中数据安全及数据隐私保护问题进行研究,对主流的云数据安全存储技术进行分析,以期为云计算更好的发展和推广提出建设性意见。(本文来源于《信息记录材料》期刊2019年09期）
刘文毅,邓吉秋,韩肖肖,何美香[9]（2019）在《大数据环境下地质资料的存储策略与文本化导入技术》一文中研究指出在分析地质资料文档内容与形式特征的基础上,提出Hadoop大数据环境下的地质资料一体化耦合数据模型与存储策略,分析确定HDFS下地质资料文本化目标格式,并对地质资料原始格式、转换后的文本格式及地质信息的存储方式与模式进行设计;研究常见地质资料格式的文本化实现方式,并构建文本转换技术流程。为大数据环境下地质资料的文本导入提供技术路径,以及大数据环境下文本化地质资料的信息抽取、融合等智能化处理提供统一数据基础,对地质资料大数据分析具有实际意义。(本文来源于《地质学刊》期刊2019年03期）
傅学磊[10]（2019）在《大数据场景下的云存储技术及其应用初探》一文中研究指出云存储主要是通过云端服务器为用户提供数据存储服务、数据处理服务和数据挖掘服务等,在大数据场景下有着非常重要的应用。分析了云存储技术的主要内容,以及在大数据场景下,云媒体的发展、云媒体存储系统的建立、云编辑理念的转变以及大数据防护、安全管理等内容。(本文来源于《江西电力职业技术学院学报》期刊2019年08期）
大数据量存储技术论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对目前学校教学数据存储面临的服务器资源利用率低、管理维护成本高等问题,文中在数据存储技术的基础上提出了存储服务的设计,并进行了实验。为提高读写效率,该系统通过调用HDFS(Hadoop Distributed File System) API的方式,实现了用户访问模块、用户管理模块、目录管理模块、资源管理模块和集群管理模块,以及数据存储及对集群的状态监控和管理等功能。测试结果表明:传输文件的大小和集群数据节点的个数对存储服务的数据吞吐率的影响较大;HDFS并行传输大量小文件的速率相对较低。因此,它可以提高服务器、存储和网络等资源利用率,降低教学管理成本的攀升问题,为今后智慧课堂教学建设提供技术支撑。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
大数据量存储技术论文参考文献
[1].李炜.大数据云存储下海量数据传输完整度控制技术[J].吉林大学学报(信息科学版).2019
[2].刘光明,牛红霞.大数据环境下课堂教学数据存储技术的应用研究[C].中国计算机用户协会网络应用分会2019年第二十叁届网络新技术与应用年会论文集.2019
[3].韩敬峰.基于大数据时代计算机数据的存储与传输技术分析[J].卫星电视与宽带多媒体.2019
[4].吴建材,陈智永.跨境电商“海外仓”库存成本控制问题的研究——基于大数据技术和存储论模型的视角[J].广东轻工职业技术学院学报.2019
[5].郭小光.大数据存储中虚拟RAID技术的应用探析[J].信息技术与信息化.2019
[6].刘洋.基于信息融合技术的大数据云存储技术探究[J].信息技术与信息化.2019
[7].张帆,胡博.非结构化大数据存储系统安全性增强技术分析[J].科技资讯.2019
[8].张一名.大数据背景下云数据安全存储技术研究[J].信息记录材料.2019
[9].刘文毅,邓吉秋,韩肖肖,何美香.大数据环境下地质资料的存储策略与文本化导入技术[J].地质学刊.2019
[10].傅学磊.大数据场景下的云存储技术及其应用初探[J].江西电力职业技术学院学报.2019