海量數據pdf

Ⅰ 《決戰大數據：大數據的關鍵思考》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《決戰大數據：大數據的關鍵思考》網路網盤pdf最新全集下載:
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Ⅱ 如何將海量數據自動超級鏈接到Excel相應的單元格內

第一個單元格輸入
=HYPERLINK("#sheet"&ROW(A1)&"!A1","sheet"&ROW(A1))
下拉即可。
這個公式是針對真如你所說的sheet1……sheet10
如果不是，需要另行調整公式。

Ⅲ 《構建應對海量用戶數據的高可擴展Web應用》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Python雲原生：構建應對海量用戶數據的高可擴展Web應用》網路網盤pdf最新全集下載:
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Ⅳ 《Hadoop數據分析》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Hadoop數據分析》（[美] Benjamin Bengfort）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接：

書名：Hadoop數據分析

作者：[美] Benjamin Bengfort

譯者：王純超

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-4

頁數：228

內容簡介：

通過提供分布式數據存儲和並行計算框架，Hadoop已經從一個集群計算的抽象演化成了一個大數據的操作系統。本書旨在通過以可讀且直觀的方式提供集群計算和分析的概覽，為數據科學家深入了解特定主題領域鋪平道路，從數據科學家的視角介紹Hadoop集群計算和分析。本書分為兩大部分，第一部分從非常高的層次介紹分布式計算，討論如何在集群上運行計算；第二部分則重點關注數據科學家應該了解的工具和技術，意在為各種分析和大規模數據管理提供動力。

作者簡介：

Benjamin Bengfort

數據科學家，目前正在馬里蘭大學攻讀博士學位，方向為機器學習和分布式計算；熟悉自然語言處理、Python數據科學、Hadoop和Spark分析等。

Jenny Kim

經驗豐富的大數據工程師，不僅進行商業軟體的開發，在學術界也有所建樹，在海量數據、機器學習以及生產和研究環境的Hadoop實施方面有深入研究。目前就職於Cloudera的Hue團隊。

Ⅳ 有哪些好的hadoop學習資料

1."Hadoop.Operations.pdf.zip"http://vdisk.weibo.com/s/vDOQs6xMAQH62
2."Hadoop權威指南(中文版)(帶書簽).pdf"Hadoop權威指南(中文版)(帶書簽).pdf
3."[Hadoop權威指南(第2版)].pdf"[Hadoop權威指南(第2版)].pdf
4."hadoop權威指南第3版2012.rar"hadoop權威指南第3版2012.rar

5.《Hadoop技術內幕：深入解析HadoopCommon和HDFS.pdf"《Hadoop技術內幕：深入解析Hadoop Common和HDFS.pdf
6."Hadoop技術內幕：深入解析MapRece架構設計與實現原理.pdf"Hadoop技術內幕：深入解析MapRece架構設計與實現原理.pdf

7."Hadoop實戰.pdf"Hadoop實戰.pdf
8."Hadoop實戰-陸嘉恆(高清完整版).pdf"Hadoop實戰-陸嘉恆(高清完整版).pdf
9."Hadoop實戰(第2版).pdf"Hadoop實戰(第2版).pdf
10."HadoopinAction.pdf"Hadoop in Action.pdf

11"Hadoop in practice.pdf"Hadoop in practice.pdf
12"HadoopThe.Definitive.Guide,3Ed.pdf"Hadoop The.Definitive.Guide,3Ed.pdf
13."O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf"O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf

14."hadoop入門實戰手冊.pdf"hadoop入門實戰手冊.pdf
15."Hadoop入門手冊.chm"Hadoop入門手冊.chm

16."windows下配置cygwin、hadoop等並運行maprece及maprece程序講解.doc"windows下配置cygwin、hadoop等並運行maprece及maprece程序講解.doc
17"在Windows上安裝Hadoop教程.pdf"在Windows上安裝Hadoop教程.pdf

18."Hadoop源代碼分析(完整版).pdf"Hadoop源代碼分析(完整版).pdf
19."hadoop-api.CHM"hadoop-api.CHM

20."HBase-Hadoop@小米.pptx" HBase-Hadoop@小米.pptx
21."但彬-Hadoop平台的大數據整合.pdf"但彬-Hadoop平台的大數據整合.pdf

22."QCon2013-羅李-Hadoop在阿里.pdf"QCon2013-羅李
23."網路hadoop計算技術發展.pdf"網路hadoop計算技術發展.pdf
24."QCon-吳威-基於Hadoop的海量數據平台.pdf"QCon-吳威-基於Hadoop的海量數據平台.pdf
25."8步安裝好你的hadoop.docx"8步安裝好你的hadoop.docx
26."hadoop運維經驗分享.ppsx"hadoop運維經驗分享.ppsx

27."PPT集萃：20位Hadoop專家分享大數據技術工具與最佳實踐.rar"PPT集萃：20位Hadoop專家分享大數據技術工具與最佳實踐.rar
28."Hadoop2.0基本架構和發展趨勢.pdf"Hadoop 2.0基本架構和發展趨勢.pdf
29."Hadoop與大數據技術大會PPT資料.rar"Hadoop與大數據技術大會PPT資料.rar
30."Hadoop2011雲計算大會.rar"Hadoop2011雲計算大會.rar

Ⅵ hadoop課程設計

1. 大數據專業課程有哪些

首先我們要了解java語言和linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

2. hadoop視頻教程下載

其實這個課程講的「微博」項目是《HBase in action》中的例子。其中的源代碼都放在 github 上面。

3. 請問哪位有《深入淺出Hadoop實戰開發》的視頻教程

Hadoop是什麼，為什麼要學習Hadoop?

Hadoop是一個分布式系統基礎架構，由Apache基金會開發。用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有著高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬體上。而且它提供高傳輸率（high throughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求（requirements）這樣可以流的形式訪問（streaming access）文件系統中的數據。
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Hadoop帶有用Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。本課程的講解是採用linux平台進行模擬講解，完全基於真實場景進行模擬現實

亮點一:技術點全面,體系完善
本課程在兼顧Hadoop課程知識體系完善的前提下，把實際開發中應用最多、最深、最實用的技術抽取出來，通過本課程，你將達到技術的新高點，進入雲計算的美好世界。在技術方面你將徹底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作機制；HDFS基本配置管理；MapRece原理； HBase的系統架構；HBase的表結構；HBase如何使用MapRece；MapRece高級編程；split的實現詳解；Hive入門；Hive結合MapRece；Hadoop的集群安裝等眾多知識點。

亮點二:基礎+實戰=應用,兼顧學與練
課程每階段都安排了實戰應用項目,以此方便學生能更快的掌握知識點的應用，如在第一階段,課程結合HDFS應用,講解了圖片伺服器的設計、以及如何利用Java API去對HDFS操作、在第二階段;課程結合HBase實現微博項目的各種功能，使學員可以活學活用。在第三階段:HBase和MapRece結合時下了實現話單查詢與統計系統，在第四階段，Hive實戰部分，通過實戰數據統計系統，使學員在最短的時間內掌握Hive的高級應用。

亮點三:講師豐富的電信集團雲平台運作經驗
講師robby擁有豐富的電信集團工作經驗，目前負責雲平台的各方面工作，並擁有多年的企業內部培訓經驗。講課內容完全貼近企業需求，絕不紙上談兵。

更多技術亮點參考課程大綱:（本大綱以章節形式命名要為防止某些章節1章節內容超過1課時)

第1章節:
> Hadoop背景
> HDFS設計目標
> HDFS不適合的場景
> HDFS架構詳盡分析
> MapRece的基本原理

第2章節
> Hadoop的版本介紹
> 安裝單機版Hadoop
> 安裝Hadoop集群

第3章節
> HDFS命令行基本操作
> Namenode的工作機制
> HDFS基本配置管理

第4章節
> HDFS應用實戰：圖片伺服器(1) - 系統設計
> 應用的環境搭建 php + bootstrap + java
> 使用Hadoop Java API實現向HDFS寫入文件

第5章節
> HDFS應用實戰：圖片伺服器(2)
> 使用Hadoop Java API實現讀取HDFS中的文件
> 使用Hadoop Java API實現獲取HDFS目錄列表
> 使用Hadoop Java API實現刪除HDFS中的文件

第6章節
> MapRece的基本原理
> MapRece的運行過程
> 搭建MapRece的java開發環境
> 使用MapRece的java介面實現WordCount

第7章節
> WordCount運算過程分析
> MapRece的biner
> 使用MapRece實現數據去重
> 使用MapRece實現數據排序
> 使用MapRece實現數據平均成績計算

第8章節
> HBase詳細介紹
> HBase的系統架構
> HBase的表結構，RowKey，列族和時間戳
> HBase中的Master，Region以及Region Server

第9章節
> 使用HBase實現微博應用（1）
> 用戶注冊，登陸和注銷的設計
> 搭建環境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API
> HBase和用戶相關的表結構設計
> 用戶注冊的實現

第10章節
> 使用HBase實現微博應用（2）
> 使用session實現用戶登錄和注銷
> 「關注"功能的設計
> 「關注"功能的表結構設計
> 「關注"功能的實現

第11章節
> 使用HBase實現微博應用（3）
> 「發微博"功能的設計
> 「發微博"功能的表結構設計
> 「發微博"功能的實現
> 展現整個應用的運行

第12章節
> HBase與MapRece介紹
> HBase如何使用MapRece

第13章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（1）
> 應用的整體設計
> 開發環境搭建
> 表結構設計

第14章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（2）
> 話單入庫單設計與實現
> 話單查詢的設計與實現

第15章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（3）
> 統計功能設計
> 統計功能實現

第16章節
> 深入MapRece（1）
> split的實現詳解
> 自定義輸入的實現
> 實例講解

第17章節
> 深入MapRece（2）
> Rece的partition
> 實例講解

第18章節
> Hive入門
> 安裝Hive
> 使用Hive向HDFS存入結構化數據
> Hive的基本使用

第19章節
> 使用MySql作為Hive的元資料庫
> Hive結合MapRece

第20章節
> Hive應用實戰:數據統計（1）
> 應用設計，表結構設計

第21章節
> Hive應用實戰：數據統計（2）
> 數據錄入與統計的實現

4. 哪個課程題庫有hadoop的題

這是在一個平衡Hadoop集群中，為數據節點/任務追蹤器提供的規格：
在一個磁碟陣列中要有12到24個1~4TB硬碟
2個頻率為2~2.5GHz的四核、六核或八核CPU
64~512GB的內存
有保障的千兆或萬兆乙太網（存儲密度越大，需要的網路吞吐量越高）
名位元組點角色負責協調集群上的數據存儲，作業追蹤器協調數據處理（備用的名位元組點不應與集群中的名位元組點共存，並且運行在與之相同的硬體環境上。）。Cloudera客戶購買在RAID1或10配置上有足夠功率和級磁碟數的商用機器來運行名位元組點和作業追蹤器。

NameNode也會直接需要與群集中的數據塊的數量成比列的RAM。一個好的但不精確的規則是對於存儲在分布式文件系統裡面的每一個1百萬的數據塊，分配1GB的NameNode內存。於在一個群集裡面的100個DataNodes而言，NameNode上的64GB的RAM提供了足夠的空間來保證群集的增長。我們也把HA同時配置在NameNode和JobTracker上，
這里就是為NameNode／JobTracker／Standby NameNode節點群的技術細節。驅動器的數量或多或少，將取決於冗餘數量的需要。
4–6 1TB 硬碟驅動器 採用 一個 JBOD 配置 (1個用於OS, 2個用於文件系統映像[RAID 1], 1個用於Apache ZooKeeper, 1個用於Journal節點)
2 4-/16-/8-核心 CPUs, 至少運行於 2-2.5GHz
64-128GB 隨機存儲器
Bonded Gigabit 乙太網卡 or 10Gigabit 乙太網卡
記住, 在思想上，Hadoop 體系設計為用於一種並行環境。

5. 大數據的課程都有哪些

大數據本身屬於交叉學科，涵蓋計算機、統計學、數學三個學科的專業知識。所以大數據的課程內容，基本上也是圍繞著三個學科展開的。
數理統計方面：數學分析、統計學習、高等代數、離散數學、概率與統計等課程是基本配置。
計算機專業課程：數據結構、數據科學、程序設計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等，也是必備課程。
而想要真正找到工作的話，大數據主流技術框架，也要去補充起來，這才是找工作當中能夠獲得競爭力的加分項。

6. hadoop 集群教程

要教程？不明白你這個啥意思

7. 有哪些好的hadoop學習資料

1."Hadoop.Operations.pdf.zip"//vdisk.weibo/s/vDOQs6xMAQH62
2."Hadoop權威指南(中文版)(帶書簽).pdf"Hadoop權威指南(中文版)(帶書簽).pdf
3."[Hadoop權威指南(第2版)].pdf"[Hadoop權威指南(第2版)].pdf
4."hadoop權威指南第3版2012.rar"hadoop權威指南第3版2012.rar

5.《Hadoop技術內幕：深入解析HadoopCommon和HDFS.pdf"《Hadoop技術內幕：深入解析Hadoop Common和HDFS.pdf
6."Hadoop技術內幕：深入解析MapRece架構設計與實現原理.pdf"Hadoop技術內幕：深入解析MapRece架構設計與實現原理.pdf

7."Hadoop實戰.pdf"Hadoop實戰.pdf
8."Hadoop實戰-陸嘉恆(高清完整版).pdf"Hadoop實戰-陸嘉恆(高清完整版).pdf
9."Hadoop實戰(第2版).pdf"Hadoop實戰(第2版).pdf
10."HadoopinAction.pdf"Hadoop in Action.pdf

11"Hadoop in practice.pdf"Hadoop in practice.pdf
12"HadoopThe.Definitive.Guide,3Ed.pdf"Hadoop The.Definitive.Guide,3Ed.pdf
13."O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf"O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf

14."hadoop入門實戰手冊.pdf"hadoop入門實戰手冊.pdf
15."Hadoop入門手冊.chm"Hadoop入門手冊.chm

16."windows下配置cygwin、hadoop等並運行maprece及maprece程序講解.doc"windows下配置cygwin、hadoop等並運行maprece及maprece程序講解.doc
17"在Windows上安裝Hadoop教程.pdf"在Windows上安裝Hadoop教程.pdf

18."Hadoop源代碼分析(完整版).pdf"Hadoop源代碼分析(完整版).pdf
19."hadoop-api.CHM"hadoop-api.CHM

20."HBase-Hadoop@小米.pptx" HBase-Hadoop@小米.pptx
21."但彬-Hadoop平台的大數據整合.pdf"但彬-Hadoop平台的大數據整合.pdf

22."QCon2013-羅李-Hadoop在阿里.pdf"QCon2013-羅李
23."網路hadoop計算技術發展.pdf"網路hadoop計算技術發展.pdf
24."QCon-吳威-基於Hadoop的海量數據平台.pdf"QCon-吳威-基於Hadoop的海量數據平台.pdf
25."8步安裝好你的hadoop.docx"8步安裝好你的hadoop.docx
26."hadoop運維經驗分享.ppsx"hadoop運維經驗分享.ppsx

27."PPT集萃：20位Hadoop專家分享大數據技術工具與最佳實踐.rar"PPT集萃：20位Hadoop專家分享大數據技術工具與最佳實踐.rar
28."Hadoop2.0基本架構和發展趨勢.pdf"Hadoop 2.0基本架構和發展趨勢.pdf
29."Hadoop與大數據技術大會PPT資料.rar"Hadoop與大數據技術大會PPT資料.rar
30."Hadoop2011雲計算大會.rar"Hadoop2011雲計算大會.rar

Ⅶ 《數據挖掘概念與技術（原書第3版）》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《數據挖掘》（（美）Jiawei Han）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：數據挖掘

作者：（美）Jiawei Han

譯者：范明

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2012-8

頁數：468

內容簡介：

數據挖掘領域最具里程碑意義的經典著作

完整全面闡述該領域的重要知識和技術創新

引入了許多演算法和實現示例，全部以易於理解的偽代碼編寫，適用於實際的大規模數據挖掘項目。

討論了一些高級主題，例如挖掘面向對象的關系型資料庫、空間資料庫、多媒體資料庫、時間序列資料庫、文本資料庫、萬維網以及其他領域的應用等。

全面而實用地給出用於從海量數據中獲取盡可能多信息的概念和技術。

作者簡介：

Jiawei Han（韓家煒）伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學系Abel Bliss教授。由於在數據挖掘和資料庫系統領域卓有成效的研究工作，他曾多次獲得各種榮譽和獎勵，包括2004年ACM SIGKDD頒發的最佳創新獎，2005年IEEE Computer Society頒發的技術成就獎，2009年IEEE頒發的W. Wallace McDowell獎。他是ACM和IEEE Fellow。

Micheline Kamber 擁有加拿大康考迪亞大學計算機科學碩士學位，她是NSERC Scholar，先後在加拿大麥吉爾大學、西蒙-弗雷澤大學及瑞士從事研究工作。

Jian Pei（裴健）目前是加拿大西蒙-弗雷澤大學計算機科學學院教授。2002年，他在Jiawei Han教授的指導下獲得西蒙-弗雷澤大學博士學位。

Ⅷ 雙層PDF在地質資料數字化中的應用

郭慧錦 賈國鋒 馬飛飛 張茜

(全國地質資料館)

摘要 本文在描述雙層PDF及OCR技術特點及應用前景基礎上，探討了地質資料數字化圖文數據雙層PDF轉換的意義；提出了轉換方法的選擇，並詳細介紹了OCR數字加工系統，以及提高識別率的方法；最後提出了雙層PDF在地質資料館建設中的意義。

關鍵詞 雙層PDF OCR識別率

當前，地質資料館藏機構都在加緊開展數字化工作。截至2013年底，全國已有20多個省級資料館完成館藏資料的數字化工作，全國地質資料館的成果地質資料數字化工作也接近尾聲，所形成的海量數據已成為地質資料信息社會化服務重要數據資源。此類數字化數據是靜態的，有利於閱覽使用，但無法進行全文檢索，也不利於進一步分析處理。因此，在現有數據的基礎上，開展OCR識別，使之轉化成雙PDF文件，實現靜態向動態的轉變，建立全文資料庫，完成對地質資料的全文信息的檢索，成為地質資料館藏機構推進資料數字化工作。

1 關於雙層 PDF與OCR技術

雙層PDF是在掃描數據的基礎上通過OCR識別生成的可檢索的PDF文件，即上層是原始圖像，下層是識別結果，且位置上下一一對應。雙層PDF文件不僅可以100%保留原始版面效果，而且支持選擇、復制、檢索等功能，這樣的PDF文件最後可以存儲在光碟、硬碟或磁碟陣列中，並通過建立索引資料庫進行科學的管理。

OCR(Optical Character Recognition)，即光學字元識別，是指電子設備(如掃描儀或數碼相機)檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程。即對文本資料進行掃描，然後對圖像文件進行分析處理，獲取文字及版面信息的過程。隨著計算機網路飛速發展，信息電子化已經成為一個時代必然趨勢。文字作為信息中最重要、最集中的載體，其電子化進程顯得尤為重要。而OCR技術則是文字電子化過程中最重要的環節，它改變了傳統的紙介質資料輸入的概念。通過OCR技術，用戶可以將通過攝像機、掃描儀等光學輸入方式得到的報刊、書籍、文稿、表格等印刷品的圖像信息轉化為可以供計算機識別和處理的文本信息。因此，與傳統的手工錄入方式相比，OCR技術大大提高了人們進行資料存儲、檢索、加工的效率。

2 應用現狀

PDF正在世界各國政府、金融財務、法律、工程技術、醫療等諸多部門獲得廣泛的應用，並已成為政府、學術部門等單位標準的現代化公文格式規范，所以PDF電子格式文檔將是未來檔案部門收藏的主體。而雙層PDF的出現有效解決了識別成本和閱讀利用的矛盾，是一種較有潛力的資源格式。國外的OCR技術應用相對成熟，包括IBM、Motorola、HP和Microsoft等世界性大公司都陸續展開了這方面的研究，在他們的產品中綁定了OCR技術。

如今，OCR技術在我國的應用也極為廣泛。信息檢索技術研究，即雙層PDF檢索技術研究，中國「863」計劃在2008年以前已經開始對中文OCR、自動分詞、自動摘要、自動搜索、自動定位進行了統一測試評測。在此基礎上，國內逐步建立了以數字圖書館、數字檔案館、數字報刊、數字校園網等一系列數字化為基礎的實施案例，例如新聞出版總署、外聯部、共青團中央等機關文獻全文資料庫；《中國青年》75年、《新華文摘》20年等期刊全文資料庫。國家圖書館早在1999年就成立了「國家圖書館文獻數字化中心」，對各類館藏文獻進行數字化加工和OCR識別，在此基礎上形成書目型書庫、題錄型資料庫和全文型資料庫三大類，逐漸成為我國網上信息資源的中心樞紐。

隨著我國信息化建設全面普及，OCR技術的應用前景更加廣闊，數字圖書館、數字檔案館、數字資料館等概念的提出也使OCR在紙質檔案數字化過程中越來越發揮其獨特的作用，不僅節省了人力物力，更使檔案信息資源的利用價值達到最大化，能夠更好地服務於民。

3 數字化數據雙層PDF轉換的意義

3.1 是地質資料信息化建設的重要內容

隨著社會信息化程度的提高，人們對信息資源的依賴程度也越來越高，對高效率的檔案資源管理、檢索利用的需求也越來越迫切。數字化是信息化建設的重要內容，而信息化建設的核心是資源建設。資源建設包括三大任務：一是館藏紙質資料的掃描數字化與目錄資料庫建設；二是電子文件的歸檔與管理；三是全文資料庫和全文檢索體系建設。根據各資料館數字化工作進展，考慮到用戶的利用需求，若要得到真正文本形態的電子信息，使資料數字化工作更加有效，更加徹底，最大限度拓寬用戶利用面，就需要應用OCR技術進行掃描柵格文件的雙層PDF轉換，進而開展地質資料全文資料庫建設和全文檢索工作。

3.2 是地質資料實現全文檢索與全文資料庫建設的前提

實踐證明，基於雙層PDF文檔的全文檢索，有效地提高了查詢利用效率。它通過對檔案資料庫的數據和雙層PDF文檔的Text層建立索引，查詢時可以不訪問資料庫，有效減輕資料庫和系統的壓力。至少可以支持1000萬級的數據，毫秒級的查詢時間，每秒上千人的並發訪問，從而實現大容量、高速度的目標，並且可以適應Linux和Windows平台，支持多種資料庫介面。它具備通用搜索引擎的構架和功能，可以對用戶的輸入進行分詞，可以進行多關鍵字搜索、關鍵片語合搜索，用戶友好；同時能夠根據客戶的需求進行用戶的數據挖掘，提高檔案全文檢索系統的價值。

3.3 是現代化數據中心標准化建設的前提

建設現代化的數據中心首先要實現電子文件存儲結構標准化，即建立一個通用性強、應用廣泛的電子文件信息存儲和交換格式。基於PDF格式已經作為電子文件管理中電子文件長期保存格式的最新標准在國際上全面實施，且具有兼容性、原始記錄性強，安全控制策略完善等優點，是電子文件長期保存的最佳選擇。所以進行館藏數字化數據PDF轉換勢在必行。

4 雙層PDF轉換方法

4.1 目前常見的雙層PDF轉換方法

目前國內雙層PDF的轉換技術已經相對成熟，從現有技術條件下來看，大體可分為以下3種：

4.1.1 軟體轉換

由目前市場上較流行的 Adobe Acrobat、ABBYY FineReader12(中英文識別)、Readiris Corporate 12(英文識別率高)、Foxit Phantom 5(可以單獨顯示文本層)、清華文通TH-OCR XP8(識別率較高)、漢王文本王5800(版面識別較好，純中文識別率高)、尚書七號OCR等轉換程序，可以經OCR識別處理後直接生成雙層PDF文件，速度快，效率高。但識別率和紙質資料原件(如印刷方式、清晰度、紙張質量等)及操作人員技術水平成正比。如果紙質原件質量好，識別率相對就高；質量差，識別率就相對較低。

4.1.2 流程加工

根據相關技術要求，對圖像進行全新的OCR識別流程加工處理，重新生成PDF文件，具有文字正確率高、文字定位準確等特點。這種方式相當於全流程化製作雙層PDF文件，工作量大，耗時長，費用高。

4.1.3 識別重構

重新生成PDF文件，實現版面字體、字型大小、顏色的恢復和重構。文字正確率高，頁面清晰，但和原版圖差異較大，主要在圖書方面應用較多。

4.2 地質資料雙層PDF轉換

全國館於2011年開始在掃描數字化基礎上開展雙層PDF的轉換試驗工作，主要運用第一種方法進行軟體轉換，即經過軟體自動OCR處理後直接形成雙層PDF文件。由於地質資料不同於普通的文書檔案，紙張樣式和印刷方式多樣，手寫和老舊資料多，地層、數學等特殊符號多等特點，給OCR自動識別帶來了困難，單一的軟體識別並不能滿足全文檢索90%以上識別率的要求。

在轉換試驗基礎上我們得到以下結論：

1)地質資料本身多種多樣，實際的識別率主要受印刷質量、形成年代等因素影響，老舊資料、紙質質量差的資料識別率普遍較低；受執筆人書寫習慣及書寫清晰度的影響，手寫文檔的識別准確率一般在30%以下；油印文檔識別准確率一般在50%以下；列印、鉛印和膠印文檔識別率較高，一般能達90%以上。無論在哪種類型的文檔中，標點的識別率都很低，地層和數學符號及其他特殊符號的識別率幾乎為零。

2)目前識別技術無法達到100%識別，必須根據實際需求對照紙質檔案對初次識別結果進行人工校對才能滿足全文檢索需求。

3)地質資料掃描文件數量多、容量大，轉換速度受計算機反應速度影響，大批量轉換和識別需選擇高配置計算機，且批量轉換和人工識別耗時長，耗人工多，需專項經費支持開展工作。

4.3 OCR數字加工系統的引入與功能簡介

經過對目前國內雙層PDF轉換方法的對比，結合地質資料情況復雜的特點，以及數據測試結果研究，建議地質資料的雙層PDF轉換主要採用軟體識別和流程加工相結合的方法，即採用OCR數字加工系統，可以保證高效率、高質量地完成雙層PDF轉換。該系統主要包含以下幾個主要流程：

圖1 OCR數字加工系統示意圖

1)圖像處理。為提高識別率，對圖像進行「消藍去污」的處理，去掉圖像上影響識別率的噪音，如麻點、下劃線等，由圖像質量控製程序自動監測圖像處理質量。

2)版面分析。自動進行版面理解並定位，判別劃框區域是橫排文本區、豎排文本區、表格區還是圖像區，並對不同屬性的區域以不同顏色的線框標識出來。自動版面分析在後台運行，操作人員可在前台進行確認，必要時對自動版面分析結果加入手工干預。

3)識別。把文字圖像轉化為計算機文字內碼，可以識別印刷體和手寫體中文(包括簡體字和繁體字)、中英文混排文字、表格，識別出來的文字內碼可以是GB碼、BIG5碼、GBK碼或者Unicode碼。識別過程在後台運行。

4)縱向校對。具有很強的查錯糾錯能力，是將一個或若干個圖像中識別成同一個字的文字圖像列在一起顯示，並以突出顏色標出可疑字，便於操作員發現錯誤和修改。

5)橫向校對。是傳統的人工校對方法，操作員直接對比識別結果文本和圖像，以發現識別錯誤文字。系統自動調出文字對應的圖像，進行比對。同時，以醒目的顏色標出識別可信度不離的文字。

6)版面還原。將識別並修改好的文本還原成跟掃描文稿版面的布局一樣、可以供計算機閱讀和查詢檢索的RTF、PDF、HTML、SGML/XML格式的數字文檔。

7)數據入庫。版面還原數字文檔的保存。

4.4 提立OCR識別率的方法

利用OCR數字加工系統生成的雙層PDF，文本層差錯率最低可到萬分之一，可呈現原版底紋和色彩風貌，可進行全文檢索和復制引用，且檢索信息可准確定位到字元，便於快速查找目標信息。為了減輕橫向校對即人工校對工作量，提高工作效率，就要從根本上提高識別率。經過試驗，以下幾個方法可以提高柵格文件OCR識別率。

1)圖像色彩設定。雖然灰度或彩色模式可以最大限度還原紙質資料原貌，是我們掃描數字化的首選，但是這兩種色彩模式會增大影響識別率的背景噪音。若僅做文字識別及一般黑白插圖選取，建議可將掃描程序的圖像色彩設定設置為黑白，增大識別率。不過最終圖像色彩的設定還要按照各類具體工作的規范要求來設置。

2)解析度設置。我們都知道掃描解析度設置越低，掃描速度越快，但同時也導致圖像質量差，其文字識別准確率低。反之解析度高，掃描速度慢，但文字識別准確率高。但這又不是絕對的，因為解析度設置得太高後，紙張上的微小瑕疵也可能被認作標點符號或漢字等，文字識別准確率反而會有所降低。經反復測試，解析度設為300dpi，是掃描速度及文字識別准確率的最佳平衡點。

3)圖像處理。這里圖像處理是指掃描輸出圖像前的傾斜校正和去污等。傾斜校正是為了調整文字方向使之正向，這樣才能對OCR識別有所幫助。

雙層PDF轉換完成以後，在此基礎上可以實現資料管理系統與PDF文件的掛接，對資料數據內容及其元數據等相關信息建立聯系並形成數據包；然後通過調用全文資料庫原數據創建索引文件，最後實現全文檢索。通過全文資料庫及全文檢索的實現，得到高查全率和查准率，大幅度提高地質資料的利用價值，促進地質資料編研工作，為地質資料信息聚合的研究和深層次服務奠定了基礎。

參考文獻

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[4]郭金光.雙層PDF技術及在檔案數字化中的應用[J].新觀察，2013(1).

[5]劉家真.文件保存格式與PDF文檔[J].檔案學研究，2002(2).

Ⅸ 《數據挖掘概念與技術（原書第3版）》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《數據挖掘》（（美）Jiawei Han）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：數據挖掘

作者：（美）Jiawei Han

譯者：范明

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2012-8

頁數：468

內容簡介：數據挖掘領域最具里程碑意義的經典著作

完整全面闡述該領域的重要知識和技術創新

這是一本數據挖掘和知識發現的優秀教材，結構合理、條理清晰。本書既保留了相當篇幅講述數據挖掘的基本概念和方法，又增加了若干章節介紹數據挖掘領域最新的技術和發展，因此既適合初學者學習又適合專業人員和實踐者參考。本書視角廣闊、資料翔實、內容全面，能夠為有意深入研究相關技術的讀者提供足夠的參考和支持。總之， 強烈推薦從高年級本科生到專業人員和實踐者都來閱讀這本書！

—— 美國CHOICE雜志

這是一本非常優秀的數據挖掘教材，最新的第3版反映了數據挖掘領域的最新發展和變化。書中增加了2006年第2版以來最新的引用資料，新增小節討論可視化、模式挖掘以及最新的聚類方法。本書配有豐富及完善的教輔支持，包括配套網站、大量的習題集以及習題答案等。盡管這是一本數據挖掘的教材，但對於讀者沒有太高的要求，只需要讀者具有少量編程經驗並了解基本的資料庫設計和統計分析知識。還有兩點值得注意：第一，本書的參考書目是關於了解數據挖掘研究的非常好的參考列表；第二，書中的索引非常全面和有效，能夠幫助讀者很容易地定位相關知識點。其他學科的研究人員和分析人員，例如，流行病學家、金融分析師、心理測量研究人員，也會發現本書非常有用。

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當代商業和科學領域大量激增的數據量要求我們採用更加復雜和精細的工具來進行數據分析、處理和挖掘。盡管近年來數據挖掘技術取得的長足進展使得我們廣泛收集數據越來越容易，但技術的發展依然難以匹配爆炸性的數據增長以及隨之而來的大量數據處理需求，因此我們比以往更加迫切地需要新技術和自動化工具來幫助我們將這些數據轉換為有用的信息和知識。

本書前版曾被KDnuggets的讀者評選為最受歡迎的數據挖掘專著，是一本可讀性極佳的教材。它從資料庫角度全面系統地介紹數據挖掘的概念、方法和技術以及技術研究進展，並重點關注近年來該領域重要和最新的課題——數據倉庫和數據立方體技術，流數據挖掘，社會網路挖掘，空間、多媒體和其他復雜數據挖掘。每章都針對關鍵專題有單獨的指導，提供最佳演算法，並對怎樣將技術運用到實際工作中給出了經過實踐檢驗的實用型規則。如果你希望自己能熟練掌握和運用當今最有力的數據挖掘技術，那本書正是你需要閱讀和學習的寶貴資源。本書是數據挖掘和知識發現領域內的所有教師、研究人員、開發人員和用戶都必讀的一本書。

【本書特色】

引入了許多演算法和實現示例，全部以易於理解的偽代碼編寫，適用於實際的大規模數據挖掘項目。

討論了一些高級主題，例如挖掘面向對象的關系型資料庫、空間資料庫、多媒體資料庫、時間序列資料庫、文本資料庫、萬維網以及其他領域的應用等。

全面而實用地給出用於從海量數據中獲取盡可能多信息的概念和技術。

作者簡介：Jiawei Han（韓家煒）伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學系Abel Bliss教授。由於在數據挖掘和資料庫系統領域卓有成效的研究工作，他曾多次獲得各種榮譽和獎勵，包括2004年ACM SIGKDD頒發的最佳創新獎，2005年IEEE Computer Society頒發的技術成就獎，2009年IEEE頒發的W. Wallace McDowell獎。他是ACM和IEEE Fellow。

Micheline Kamber 擁有加拿大康考迪亞大學計算機科學碩士學位，她是NSERC Scholar，先後在加拿大麥吉爾大學、西蒙-弗雷澤大學及瑞士從事研究工作。

Jian Pei（裴健）目前是加拿大西蒙-弗雷澤大學計算機科學學院教授。2002年，他在Jiawei Han教授的指導下獲得西蒙-弗雷澤大學博士學位。

Ⅹ 大數據是什麼

大數據是指在一定時間內，常規軟體工具無法捕捉、管理和處理的數據集合。它是一種海量、高增長、多元化的信息資產，需要一種新的處理模式，以具備更強的決策、洞察和流程優化能力。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些有意義的數據進行專業的處理。換句話說，如果把大數據比作一個行業，這個行業盈利的關鍵在於提高數據的「處理能力」，通過「處理」實現數據的「增值」。

從技術上講，大數據和雲計算的關系就像硬幣的正反面一樣密不可分。大數據不能用單台計算機處理，必須採用分布式架構。其特點在於海量數據的分布式數據挖掘。但它必須依賴雲計算分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。

擴展信息:

大數據只是現階段互聯網的一個表徵或特徵。沒有必要將其神話或保持敬畏。在以雲計算為代表的技術創新背景下，這些原本看似難以收集和使用的數據開始被輕松使用。通過各行各業的不斷創新，大數據將逐漸為人類創造更多的價值。

是體現大數據技術價值的手段，是進步的基石。這里從雲計算、分布式處理技術、存儲技術、感知技術的發展，闡述大數據從採集、處理、存儲到形成結果的全過程。

實踐是大數據的終極價值。在這里，我們從互聯網大數據、政府大數據、企業大數據、個人大數據四個方面來描繪大數據的美好圖景和將要實現的藍圖。