现在都流行说大数据,那怎么样可以让大量的数据可视化呢?用什么工...
展开全部可以利用工具,未至科技鹦鹉可分析文章关键词并赋予权重,自动总结文章主题,将连续的自然语言文本切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列;将文本中特定类型的事物名称或符号识别出来。
目前已应用于多个行业领域,同时也包括一些通用领域如人名、地名、机构名、时间日期等。
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UML 怎么学呀? 现在比较流行的UML工具都有什么?
统一建模语言UML 软件工程领域在1995年至1997年取得了前所未有的进展,其成果超过软件工程领域过去15年来的成就总和。
其中最重要的、具有划时代重大意义的成果之一就是统一建模语言(UML:Unified Modeling Language)的出现。
在世界范围内,至少在近10年内,UML将是面向对象技术领域内占主导地位的标准建模语言。
采用UML作为我国统一的建模语言是完全必要的:首先,过去数十种面向对象的建模语言都是相互独立的,而UML可以消除一些潜在的不必要的差异,以免用户混淆;其次,通过统一语义和符号表示,能够稳定我国的面向对象技术市场,使项目根植于一个成熟的标准建模语言,从而可以大大拓宽所研制与开发的软件系统的适用范围,并大大提高其灵活程度。
统一建模语言(UML)是用来对软件密集系统进行描述、构造、视化和文档编制的一种语言。
首先,也是最重要的一点,统一建模语言融合了Booch、OMT和OOSE方法中的概念,它是可以被上述及其他方法的使用者广泛采用的一门简单、一致、通用的建模语言。
其次,统一建模语言扩展了现有方法的应用范围。
特别值得一提的是,UML的开发者们把并行分布式系统的建模作为UML的设计目标,也就是说,UML具有处理这类问题的能力。
第三,统一建模语言是标准的建模语言,而不是一个标准的开发流程。
虽然UML的应用必然以系统的开发流程为背景,但根据我们的经验,不同的组织,不同的应用领域需要不同的开发过程。
举个例子来说,开发错综复杂的软件是非常有趣的工作,但开发这种软件与构造严格实时的航空电子系统是大不一样的,后者是性命攸关的大事。
因此我们首先把精力集中在设计通用的元模型上(统一不同方法的语义),其次是建立通用的表示法(提供对这些语义的形象化的表达)。
虽然UML的开发者们将继续倡导从用例驱动到体系结构为中心最后反复改进、不断添加的软件开发过程,但实际上设计标准的开发流程并不是非常必要的。
UML是一种定义良好、易于表达、功能强大且普遍适用的建模语言。
它溶入了软件工程领域的新思想、新方法和新技术。
它的作用域不限于支持面向对象的分析与设计,还支持从需求分析开始的软件开发的全过程。
面向对象技术和UML的发展过程可用上图来表示,标准建模语言的出现是其重要成果。
在美国,截止1996年10月,UML获得了工业界、科技界和应用界的广泛支持,已有700多个公司表示支持采用UML作为建模语言。
1996年底,UML已稳占面向对象技术市场的85%,成为可视化建模语言事实上的工业标准。
1997年11月17日,OMG采纳UML 1.1作为基于面向对象技术的标准建模语言。
UML代表了面向对象方法的软件开发技术的发展方向,具有巨大的市场前景,也具有重大的经济价值和国防价值。
标准建模语言UML的内容 首先,UML融合了Booch、OMT和OOSE方法中的基本概念,而且这些基本概念与其他面向对象技术中的基本概念大多相同,因而,UML必然成为这些方法以及其他方法的使用者乐于采用的一种简单一致的建模语言;其次,UML不仅仅是上述方法的简单汇合,而是在这些方法的基础上广泛征求意见,集众家之长,几经修改而完成的,UML扩展了现有方法的应用范围;第三,UML是标准的建模语言,而不是标准的开发过程。
尽管UML的应用必然以系统的开发过程为背景,但由于不同的组织和不同的应用领域,需要采取不同的开发过程。
作为一种建模语言,UML的定义包括UML语义和UML表示法两个部分。
(1) UML语义 描述基于UML的精确元模型定义。
元模型为UML的所有元素在语法和语义上提供了简单、一致、通用的定义性说明,使开发者能在语义上取得一致,消除了因人而异的最佳表达方法所造成的影响。
此外UML还支持对元模型的扩展定义。
(2) UML表示法 定义UML符号的表示法,为开发者或开发工具使用这些图形符号和文本语法为系统建模提供了标准。
这些图形符号和文字所表达的是应用级的模型,在语义上它是UML元模型的实例。
标准建模语言UML的重要内容可以由下列五类图(共9种图形)来定义: ·第一类是用例图,从用户角度描述系统功能,并指出各功能的操作者。
·第二类是静态图(Static diagram),包括类图、对象图和包图。
其中类图描述系统中类的静态结构。
不仅定义系统中的类,表示类之间的联系如关联、依赖、聚合等,也包括类的内部结构(类的属性和操作)。
类图描述的是一种静态关系,在系统的整个生命周期都是有效的。
对象图是类图的实例,几乎使用与类图完全相同的标识。
他们的不同点在于对象图显示类的多个对象实例,而不是实际的类。
一个对象图是类图的一个实例。
由于对象存在生命周期,因此对象图只能在系统某一时间段存在。
包由包或类组成,表示包与包之间的关系。
包图用于描述系统的分层结构。
·第三类是行为图(Behavior diagram),描述系统的动态模型和组成对象间的交互关系。
其中状态图描述类的对象所有可能的状态以及事件发生时状态的转移条件。
通常,状态图是对类图的补充。
在实用上并不需要为所有的类画状态图,仅为那些有多个状...
数据可视化的web前端开发采用什么样的架构比较合适
展开全部 web前端分为网页设计师、网页美工、web前端开发工程师首先网页设计师是对网页的架构、色彩以及网站的整体页面代码负责网页美工只针对UI这块儿的东西,比如网站是否做的漂亮web前端开发工程师是负责交互设计的,需要和程序猿进行交互设计的配合。
web前端需要掌握的有脚本技术javascript DIV+CSS现下最流行的页面搭建技术,ajax和jquery以及简单的后端程序等。
后端的话可供开发的语言有 asp、php、jsp、.NET 这些后端开发语言的话搭建环境都不一样,具体如果你想学的话看是想从事前端部分还是后端程序部分。
后端开发如果有一定的条件的话可以转为软件开发。
不过要有一定的语言基础,类似java语言。
C#等。
关键是看你的兴趣爱好。
。
这个到后期不会区分这么细,做前端到后期也会懂一些后端的技术,反之,后端也是。
在我们实际的开发过程中,我们当前这样定位前端、后端开发人员。
1)前端开发人员:精通JS,能熟练应用JQuery,懂CSS,能熟练运用这些知识,进行交互效果的开发。
2)后端开发人员:会写Java代码,会写SQL语句,能做简单的数据库设计,会Spring和iBatis,懂一些设计模式等。
现在来看,我们对前后端的要求还是蛮低的,尤其是后端,新员工经过培训之后都是可以参与到后端开发的,没有太高的技术门槛,唯一需要做的就是先变成熟练工种,这个阶段没有涉及到设计模式、架构、效率等一些列问题。
还是先google一下,看看网上对Web前端开发、Web后端开发分别是什么?Web前端: 顾名思义是来做Web的前端的。
我们这里所说的前端泛指Web前端,也就是在Web应用中用户可以看得见碰得着的东西。
包括Web页面的结构、Web的外观视觉表现以及Web层面的交互实现。
Web后端:后端更多的是与数据库进行交互以处理相应的业务逻辑。
需要考虑的是如何实现功能、数据的存取、平台的稳定性与性能等。
我们再来看看大公司对前后端人员招聘的要求,通过这个角度看看前端、后端的技术要求:Web前端:1)精通HTML,能够书写语义合理,结构清晰,易维护的HTML结构。
2)精通CSS,能够还原视觉设计,并兼容业界承认的主流浏览器。
3)熟悉JavaScript,了解ECMAScript基础内容,掌握1~2种js框架,如JQuery4)对常见的浏览器兼容问题有清晰的理解,并有可靠的解决方案。
5)对性能有一定的要求,了解yahoo的性能优化建议,并可以在项目中有效实施。
6)......Web后端:1)精通jsp,servlet,java bean,JMS,EJB,Jdbc,Flex开发,或者对相关的工具、类库以及框架非常熟悉,如Velocity,Spring,Hibernate,iBatis,OSGI等,对Web开发的模式有较深的理解2)练使用oracle、sqlserver、mysql等常用的数据库系统,对数据库有较强的设计能力3)熟悉maven项目配置管理工具,熟悉tomcat、jboss等应用服务器,同时对在高并发处理情况下的负载调优有相关经验者优先考虑4)精通面向对象分析和设计技术,包括设计模式、UML建模等5)熟悉网络编程,具有设计和开发对外API接口经验和能力,同时具备跨平台的API规范设计以及API高效调用设计能力6)......从几个公司的招聘要求可以看到,做Web开发,对前端和后端的要求是各自所不同的。
而我们目前的实际情况,也和这个差不多,但是,我们无论在知识的掌握程度上,还是知识掌握的宽度上,都是不够的。
首先,我们在前端缺乏积累,没有沉淀,专业的前端技术的积累是从去年才开始的,同时,在前端也缺乏支撑与高手,所以,走起来比较困难。
同时,前端人员培养的较少,一个原因是对前端了解太少,另外一个原因就是对前端与后端的工作比例估计不足。
所幸,我们在这一年也在前端有了很快的进步,培养了几个优秀的开发人员,有意识的解决了前端的用户体验,这都是可喜的。
今年,需要更进一步,专业化。
其次,我们在后端发展的不够宽,后端的知识体系已经比较完善,但是,很多应用点都没有涉及到。
同时,对现有技术框架的理解都不够深入,太浮躁。
我们目前的设计团队在解决互联网高并发、大数据量的存取上经验与能力都还不足,需要正视这些问题。
后端技术的发展需要更加的精进,以解决实际存在的问题为主。
最后,我们在前端、后端都缺乏熟练工,这会影响到开发的速度,同时,也不利于后期技术的研究。
我想成为一流的软件开发师,该怎么做?
软件已经渗透到我们身边的每个角落,汽车需要它来发动、飞机需要它来飞行、电话需要它来连接、医院的病人需要依靠它来帮助康复。
因此,软件正快速成为越来越多行业的竞争点。
特别是在电信、汽车、航天及军事领域。
加上许多市场的全球化和非正常化进程使得这种竞争异常激烈。
鉴于软件成为了现代社会的基础,在关键时刻不能失败成为绝对重要的头等大事。
更多、更快、更好的软件。
这就是我们面临的挑战。
同时,软件开发人员需要使用手工编程技术和有限的人力创造奇迹,结果就使软件开发周期拉的太长而且不灵活。
开发人员周旋于修改错误代码而不是集中精力在项目的体系结构和设计上,结果产品质量和最终交货时间都受到影响。
根据Standish Group International , Inc.2000 年的报告,23%的软件开发项目是失败的,49%是“被质疑的”—— 这些项目超时限、超预算或没有实现足够的功能。
在这种情况下,公司就会面临失去竞争优势和市场份额的巨大风险。
业界需要的是相对于以手工编码和以代码为中心的开发方法以外的另一种选择,否则他们就无法满足现今市场对开销、质量和产品周期的要求。
Telelogic TAU 第二代- 让你迈出下一步 幸运的是,业界已经在多年前就认识到,这种情况正变得无法忍受,已经启动了很多尝试,目的是要形成一个全新的、有能力且可靠的技术标准,可以帮助公司在现代系统和软件开发中迎接这些挑战。
业界已经期待很久了,现在这些技术已经首次出现在市场上了。
这是一套面向实时及其他复杂系统与软件开发的集成的、灵活的工具,即Telelogic TAU 第二代。
TAU 第二代包含三个最新的、最强大的技术用来加速大规模软件开发和测试:统一建模语言 (UML) 及它的许多最新修订版本中的特性,UML2.0 ; 功能强大的测试语言TTCN-3 和新的构造系统的方法:Model Driven Architecture (模型驱动构架)。
这三个新的业界标准结合成TAU 的已经过认可的软件开发平台,形成了一个系统,一个一流的稳定可靠的工具解决方案。
TAU 第二代是系统与软件开发解决方案的一个突破,它把业界从使用了太长时间的手工、易出错、以代码为中心的方法中释放出来,自然而然地迈向下一步,一个更加可视化、自动化及可靠的开发方法。
结果是如何呢?它改进了项目的可预测性,提高了质量,大大地缩短了开发周期,显著地节约了成本。
Telelogic TAU 第二代- 加速先进系统和软件开发 TAU 第二代是一套集成的工具集系列,能够简化、自动化及加速复杂系统和软件的开发。
使得TAU 鹤立鸡群的是它更着重于帮助用户解决大多数复杂实时系统和其他先进系统开发中的问题。
TAU 为项目经理、分析员、系统工程师、设计人员、开发人员及测试人员提供了一套集成的开发平台和许多独特性能。
一个共享的开发环境 现代开发项目的成功要依靠许多团队成员:系统分析员、软件设计师、编程人员、测试人员等。
TAU第二代可以让公司在整个开发组织中应用一个共享的工具环境,统一了团队并使项目延期、工作交接等风险降低到最小。
为不同用户群定制的工具 TAU 第二代提供一系列基于角色的工具,为不同项目成员的需求量身定制。
由于这一点,项目参与人员可以在合适的时间获得恰当的信息,这样就简化了开发环境并加速了日常工作。
而且,这一点可使公司不必为不需要的功能多付钱,同时又提供了全面的灵活性。
先进的UML 系统建模 TAU 第二代提供了一个先进的可视化建模环境,让工程师使用最新的业界标准可视化开发语言UML2.0 来无歧义地描述系统构架、设计和行为。
这一强大的新语言综合了传统编程的灵活性和建模语言的快速性。
为系统工程师和软件开发人员建立了一个“通用语言”,加强了沟通和协调能力。
基于模型的可视化验证和仿真 TAU 第二代支持模型驱动开发,用户只需专注于构架和设计而不是实现的细节。
不仅如此,使用TAU 第二代,开发人员还可以在开发的初期仿真系统。
系统的行为可以被跟踪和分析,让开发人员了解与纠正复杂的动态行为,并且这时发现与消除错误最容易,花费也最少。
最新的现代化用户界面 在TAU 第二代工具集中的所有工具都遵从最新的微软Visual Studio 用户界面模式,形成了一个熟悉的,容易学习并且高效的开发环境。
内置的即时语法和语义检查提高了质量,减少了错误并支持一种边学边用的方式。
自动生成应用程序 对于先进实时软件系统,TAU 第二代可以从可视化模型自动生成精简的产品级质量的应用程序。
这一功能包括生成完全C 代码的应用程序和扩展的C++应用程序,无论是通用系统,还是小的嵌入式系统,把工程师从烦躁的,容易出错的手工编程中解放出来,让他们专注于他们最擅长的工作:解决高层次的问题和增加新的有价值的功能。
强大的可扩展性和团队支持 今天的开发机构往往是分布式的,这对工具解决方案有很高要求。
TAU第二代包括对基于团队的开发的强大支持,如对基于组件开发方法的支持,灵活的文件存储结构,先进的图形比较和归并功能和与领先的配置管理系统的无缝集成。
还有,通过独到的方法,工具还允许用户通过简单的浏览、切换,同时...
web 数据可视化代码
展开全部 web前端分为网页设计师、网页美工、web前端开发工程师首先网页设计师是对网页的架构、色彩以及网站的整体页面代码负责网页美工只针对UI这块儿的东西,比如网站是否做的漂亮web前端开发工程师是负责交互设计的,需要和程序猿进行交互设计的配合。
web前端需要掌握的有脚本技术javascript DIV+CSS现下最流行的页面搭建技术,ajax和jquery以及简单的后端程序等。
后端的话可供开发的语言有 asp、php、jsp、.NET 这些后端开发语言的话搭建环境都不一样,具体如果你想学的话看是想从事前端部分还是后端程序部分。
后端开发如果有一定的条件的话可以转为软件开发。
不过要有一定的语言基础,类似java语言。
C#等。
关键是看你的兴趣爱好。
。
这个到后期不会区分这么细,做前端到后期也会懂一些后端的技术,反之,后端也是。
在我们实际的开发过程中,我们当前这样定位前端、后端开发人员。
1)前端开发人员:精通JS,能熟练应用JQuery,懂CSS,能熟练运用这些知识,进行交互效果的开发。
2)后端开发人员:会写Java代码,会写SQL语句,能做简单的数据库设计,会Spring和iBatis,懂一些设计模式等。
现在来看,我们对前后端的要求还是蛮低的,尤其是后端,新员工经过培训之后都是可以参与到后端开发的,没有太高的技术门槛,唯一需要做的就是先变成熟练工种,这个阶段没有涉及到设计模式、架构、效率等一些列问题。
还是先google一下,看看网上对Web前端开发、Web后端开发分别是什么?Web前端: 顾名思义是来做Web的前端的。
我们这里所说的前端泛指Web前端,也就是在Web应用中用户可以看得见碰得着的东西。
包括Web页面的结构、Web的外观视觉表现以及Web层面的交互实现。
Web后端:后端更多的是与数据库进行交互以处理相应的业务逻辑。
需要考虑的是如何实现功能、数据的存取、平台的稳定性与性能等。
我们再来看看大公司对前后端人员招聘的要求,通过这个角度看看前端、后端的技术要求:Web前端:1)精通HTML,能够书写语义合理,结构清晰,易维护的HTML结构。
2)精通CSS,能够还原视觉设计,并兼容业界承认的主流浏览器。
3)熟悉JavaScript,了解ECMAScript基础内容,掌握1~2种js框架,如JQuery4)对常见的浏览器兼容问题有清晰的理解,并有可靠的解决方案。
5)对性能有一定的要求,了解yahoo的性能优化建议,并可以在项目中有效实施。
6)......Web后端:1)精通jsp,servlet,java bean,JMS,EJB,Jdbc,Flex开发,或者对相关的工具、类库以及框架非常熟悉,如Velocity,Spring,Hibernate,iBatis,OSGI等,对Web开发的模式有较深的理解2)练使用oracle、sqlserver、mysql等常用的数据库系统,对数据库有较强的设计能力3)熟悉maven项目配置管理工具,熟悉tomcat、jboss等应用服务器,同时对在高并发处理情况下的负载调优有相关经验者优先考虑4)精通面向对象分析和设计技术,包括设计模式、UML建模等5)熟悉网络编程,具有设计和开发对外API接口经验和能力,同时具备跨平台的API规范设计以及API高效调用设计能力6)......从几个公司的招聘要求可以看到,做Web开发,对前端和后端的要求是各自所不同的。
而我们目前的实际情况,也和这个差不多,但是,我们无论在知识的掌握程度上,还是知识掌握的宽度上,都是不够的。
首先,我们在前端缺乏积累,没有沉淀,专业的前端技术的积累是从去年才开始的,同时,在前端也缺乏支撑与高手,所以,走起来比较困难。
同时,前端人员培养的较少,一个原因是对前端了解太少,另外一个原因就是对前端与后端的工作比例估计不足。
所幸,我们在这一年也在前端有了很快的进步,培养了几个优秀的开发人员,有意识的解决了前端的用户体验,这都是可喜的。
今年,需要更进一步,专业化。
其次,我们在后端发展的不够宽,后端的知识体系已经比较完善,但是,很多应用点都没有涉及到。
同时,对现有技术框架的理解都不够深入,太浮躁。
我们目前的设计团队在解决互联网高并发、大数据量的存取上经验与能力都还不足,需要正视这些问题。
后端技术的发展需要更加的精进,以解决实际存在的问题为主。
最后,我们在前端、后端都缺乏熟练工,这会影响到开发的速度,同时,也不利于后期技术的研究。
BI数据分析系统做出来的数据可视化效果好不?
经典的软件工程思想将软件开发分成5个阶段:需求分析\系统分析与设计;系统实现\测试及维护五个阶段.之所以如此,是因为软件开发中饣含了物和人的因素,存在着很大的不确定性,这使得软件工程不可能像理想的,可以其于物理学等的原理来做的物质生产过程.如想建造一幢高档的写字楼,那么刚开始便将一切材料和工具全准备好显然是无比愚蠢的行为,因为有可能你正在使用他人的钱,而这些人将是建筑大小,开状和样式的决定者,通常情况下,投资方会在开工生改变想法,这样你必须有额外的计划.而对于整个工程,你也许只是其中的某一个工作组,因此,你需要有各种各样的图纸和模型同其他小组沟通,达到联合工作.很显然,在客户的需求与实际的建筑技术之间找好一个契合点,是做好工程的关键.许多软件工开发过程也如同上面例子一样,软件问题不仅仅是代码的问题,而成为了一个怎么样将整个过程转变成一个结构,过程和工具相结合的问题.建模,即其目的和作用在于提供系统蓝图,包含细节设计,也含有对系统的总体设计,同时模型可以帮助开发小组更好地规划系统设计,更快的开发.UML是一种功能强大的,面向对象的可视化系统分析的建模语言,它的各个模型可以帮助开发人员更好地理解业务流程,建立更可靠,更完善的系统模型.从而使用户和开发人员对问题的描述达到相同的理解,以减少语义差异,保障分析的正确性.你可以到深圳ITJOB培训中心网站上了解更多这些方面的知识.希望能够帮助到你.
如何进行大数据分析及处理?
展开全部 1.可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。
另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如 果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。
4. 语义引擎 非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。
语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。
大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术数据采集: ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取: 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构: 云存储、分布式文件存储等。
数据处理: 自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。
处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。
一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析: 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
数据挖掘: 分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)模型预测 :预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现: 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理1. 大数据处理之一:采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。
比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除 此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。
并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二:导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三:统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于 MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四:挖掘与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需...
rational统一过程是一种软件开发的什么结构
UML(Unified Modeling Language的缩写)统一建模语言,是用来对软件密集系统进行可视化建模的一种语言。
UML为面向对象开发系统的产品进行说明、可视化、和编制文档的一种标准语言。
统一建模语言 (UML)是非专利的第三代建模和规约语言。
UML是在开发阶段,说明,可视化,构建和书写一个面向对象软件密集系统的制品的开放方法。
UML展现了一系列最佳工程实践,这些最佳实践在对大规模,复杂系统进行建模方面,特别是在软件架构层次已经被验证有效。
UML可以贯穿软件开发周期中的每一个阶段。
被OMG采纳作为业界的标准。
UML最适于数据建模,业务建模,对象建模,组件建模。
UML作为一种模型语言,它使开发人员专注于建立产品的模型和结构,而不是选用什么程序语言和算法实现。
当模型建立之后,模型可以被UML工具转化成指定的程序语言代码。
IBM的Rational Rose和MS的Visio都是UML工具。
首先,UML融合了Booch、OMT和OOSE方法中的基本概念,而且这些基本概念与其他面向对象技术中的基本概念大多相同,因而,UML必然成为这些方法以及其他方法的使用者乐于采用的一种简单一致的建模语言;其次,UML不仅仅是上述方法的简单汇合,而是在这些方法的基础上广泛征求意见,集众家之长,几经修改而完成的,UML扩展了现有方法的应用范围;第三,UML是标准的建模语言,而不是标准的开发过程。
尽管UML的应用必然以系统的开发过程为背景,但由于不同的组织和不同的应用领域,需要采取不同的开发过程。
UML 作为一种建模语言,UML的定义包括UML语义和UML表示法两个部分。
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