海量数据pdf

Ⅰ 《决战大数据：大数据的关键思考》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

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Ⅱ 如何将海量数据自动超级链接到Excel相应的单元格内

第一个单元格输入
=HYPERLINK("#sheet"&ROW(A1)&"!A1","sheet"&ROW(A1))
下拉即可。
这个公式是针对真如你所说的sheet1……sheet10
如果不是，需要另行调整公式。

Ⅲ 《构建应对海量用户数据的高可扩展Web应用》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《Python云原生：构建应对海量用户数据的高可扩展Web应用》网络网盘pdf最新全集下载:
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Ⅳ 《Hadoop数据分析》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《Hadoop数据分析》（[美] Benjamin Bengfort）电子书网盘下载免费在线阅读

链接：

书名：Hadoop数据分析

作者：[美] Benjamin Bengfort

译者：王纯超

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2018-4

页数：228

内容简介：

通过提供分布式数据存储和并行计算框架，Hadoop已经从一个集群计算的抽象演化成了一个大数据的操作系统。本书旨在通过以可读且直观的方式提供集群计算和分析的概览，为数据科学家深入了解特定主题领域铺平道路，从数据科学家的视角介绍Hadoop集群计算和分析。本书分为两大部分，第一部分从非常高的层次介绍分布式计算，讨论如何在集群上运行计算；第二部分则重点关注数据科学家应该了解的工具和技术，意在为各种分析和大规模数据管理提供动力。

作者简介：

Benjamin Bengfort

数据科学家，目前正在马里兰大学攻读博士学位，方向为机器学习和分布式计算；熟悉自然语言处理、Python数据科学、Hadoop和Spark分析等。

Jenny Kim

经验丰富的大数据工程师，不仅进行商业软件的开发，在学术界也有所建树，在海量数据、机器学习以及生产和研究环境的Hadoop实施方面有深入研究。目前就职于Cloudera的Hue团队。

Ⅳ 有哪些好的hadoop学习资料

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

5.《Hadoop技术内幕：深入解析HadoopCommon和HDFS.pdf"《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS.pdf
6."Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理.pdf"Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理.pdf

7."Hadoop实战.pdf"Hadoop实战.pdf
8."Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版).pdf"Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版).pdf
9."Hadoop实战(第2版).pdf"Hadoop实战(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入门实战手册.pdf"hadoop入门实战手册.pdf
15."Hadoop入门手册.chm"Hadoop入门手册.chm

16."windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解.doc"windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解.doc
17"在Windows上安装Hadoop教程.pdf"在Windows上安装Hadoop教程.pdf

18."Hadoop源代码分析(完整版).pdf"Hadoop源代码分析(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平台的大数据整合.pdf"但彬-Hadoop平台的大数据整合.pdf

22."QCon2013-罗李-Hadoop在阿里.pdf"QCon2013-罗李
23."网络hadoop计算技术发展.pdf"网络hadoop计算技术发展.pdf
24."QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台.pdf"QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台.pdf
25."8步安装好你的hadoop.docx"8步安装好你的hadoop.docx
26."hadoop运维经验分享.ppsx"hadoop运维经验分享.ppsx

27."PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践.rar"PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践.rar
28."Hadoop2.0基本架构和发展趋势.pdf"Hadoop 2.0基本架构和发展趋势.pdf
29."Hadoop与大数据技术大会PPT资料.rar"Hadoop与大数据技术大会PPT资料.rar
30."Hadoop2011云计算大会.rar"Hadoop2011云计算大会.rar

Ⅵ hadoop课程设计

1. 大数据专业课程有哪些

首先我们要了解java语言和linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

2. hadoop视频教程下载

其实这个课程讲的“微博”项目是《HBase in action》中的例子。其中的源代码都放在 github 上面。

3. 请问哪位有《深入浅出Hadoop实战开发》的视频教程

Hadoop是什么，为什么要学习Hadoop?

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop带有用Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。本课程的讲解是采用linux平台进行模拟讲解，完全基于真实场景进行模拟现实

亮点一:技术点全面,体系完善
本课程在兼顾Hadoop课程知识体系完善的前提下，把实际开发中应用最多、最深、最实用的技术抽取出来，通过本课程，你将达到技术的新高点，进入云计算的美好世界。在技术方面你将彻底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作机制；HDFS基本配置管理；MapRece原理； HBase的系统架构；HBase的表结构；HBase如何使用MapRece；MapRece高级编程；split的实现详解；Hive入门；Hive结合MapRece；Hadoop的集群安装等众多知识点。

亮点二:基础+实战=应用,兼顾学与练
课程每阶段都安排了实战应用项目,以此方便学生能更快的掌握知识点的应用，如在第一阶段,课程结合HDFS应用,讲解了图片服务器的设计、以及如何利用Java API去对HDFS操作、在第二阶段;课程结合HBase实现微博项目的各种功能，使学员可以活学活用。在第三阶段:HBase和MapRece结合时下了实现话单查询与统计系统，在第四阶段，Hive实战部分，通过实战数据统计系统，使学员在最短的时间内掌握Hive的高级应用。

亮点三:讲师丰富的电信集团云平台运作经验
讲师robby拥有丰富的电信集团工作经验，目前负责云平台的各方面工作，并拥有多年的企业内部培训经验。讲课内容完全贴近企业需求，绝不纸上谈兵。

更多技术亮点参考课程大纲:（本大纲以章节形式命名要为防止某些章节1章节内容超过1课时)

第1章节:
> Hadoop背景
> HDFS设计目标
> HDFS不适合的场景
> HDFS架构详尽分析
> MapRece的基本原理

第2章节
> Hadoop的版本介绍
> 安装单机版Hadoop
> 安装Hadoop集群

第3章节
> HDFS命令行基本操作
> Namenode的工作机制
> HDFS基本配置管理

第4章节
> HDFS应用实战：图片服务器(1) - 系统设计
> 应用的环境搭建 php + bootstrap + java
> 使用Hadoop Java API实现向HDFS写入文件

第5章节
> HDFS应用实战：图片服务器(2)
> 使用Hadoop Java API实现读取HDFS中的文件
> 使用Hadoop Java API实现获取HDFS目录列表
> 使用Hadoop Java API实现删除HDFS中的文件

第6章节
> MapRece的基本原理
> MapRece的运行过程
> 搭建MapRece的java开发环境
> 使用MapRece的java接口实现WordCount

第7章节
> WordCount运算过程分析
> MapRece的biner
> 使用MapRece实现数据去重
> 使用MapRece实现数据排序
> 使用MapRece实现数据平均成绩计算

第8章节
> HBase详细介绍
> HBase的系统架构
> HBase的表结构，RowKey，列族和时间戳
> HBase中的Master，Region以及Region Server

第9章节
> 使用HBase实现微博应用（1）
> 用户注册，登陆和注销的设计
> 搭建环境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API
> HBase和用户相关的表结构设计
> 用户注册的实现

第10章节
> 使用HBase实现微博应用（2）
> 使用session实现用户登录和注销
> “关注"功能的设计
> “关注"功能的表结构设计
> “关注"功能的实现

第11章节
> 使用HBase实现微博应用（3）
> “发微博"功能的设计
> “发微博"功能的表结构设计
> “发微博"功能的实现
> 展现整个应用的运行

第12章节
> HBase与MapRece介绍
> HBase如何使用MapRece

第13章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（1）
> 应用的整体设计
> 开发环境搭建
> 表结构设计

第14章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（2）
> 话单入库单设计与实现
> 话单查询的设计与实现

第15章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（3）
> 统计功能设计
> 统计功能实现

第16章节
> 深入MapRece（1）
> split的实现详解
> 自定义输入的实现
> 实例讲解

第17章节
> 深入MapRece（2）
> Rece的partition
> 实例讲解

第18章节
> Hive入门
> 安装Hive
> 使用Hive向HDFS存入结构化数据
> Hive的基本使用

第19章节
> 使用MySql作为Hive的元数据库
> Hive结合MapRece

第20章节
> Hive应用实战:数据统计（1）
> 应用设计，表结构设计

第21章节
> Hive应用实战：数据统计（2）
> 数据录入与统计的实现

4. 哪个课程题库有hadoop的题

这是在一个平衡Hadoop集群中，为数据节点/任务追踪器提供的规格：
在一个磁盘阵列中要有12到24个1~4TB硬盘
2个频率为2~2.5GHz的四核、六核或八核CPU
64~512GB的内存
有保障的千兆或万兆以太网（存储密度越大，需要的网络吞吐量越高）
名字节点角色负责协调集群上的数据存储，作业追踪器协调数据处理（备用的名字节点不应与集群中的名字节点共存，并且运行在与之相同的硬件环境上。）。Cloudera客户购买在RAID1或10配置上有足够功率和级磁盘数的商用机器来运行名字节点和作业追踪器。

NameNode也会直接需要与群集中的数据块的数量成比列的RAM。一个好的但不精确的规则是对于存储在分布式文件系统里面的每一个1百万的数据块，分配1GB的NameNode内存。于在一个群集里面的100个DataNodes而言，NameNode上的64GB的RAM提供了足够的空间来保证群集的增长。我们也把HA同时配置在NameNode和JobTracker上，
这里就是为NameNode／JobTracker／Standby NameNode节点群的技术细节。驱动器的数量或多或少，将取决于冗余数量的需要。
4–6 1TB 硬盘驱动器 采用 一个 JBOD 配置 (1个用于OS, 2个用于文件系统映像[RAID 1], 1个用于Apache ZooKeeper, 1个用于Journal节点)
2 4-/16-/8-核心 CPUs, 至少运行于 2-2.5GHz
64-128GB 随机存储器
Bonded Gigabit 以太网卡 or 10Gigabit 以太网卡
记住, 在思想上，Hadoop 体系设计为用于一种并行环境。

5. 大数据的课程都有哪些

大数据本身属于交叉学科，涵盖计算机、统计学、数学三个学科的专业知识。所以大数据的课程内容，基本上也是围绕着三个学科展开的。
数理统计方面：数学分析、统计学习、高等代数、离散数学、概率与统计等课程是基本配置。
计算机专业课程：数据结构、数据科学、程序设计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等，也是必备课程。
而想要真正找到工作的话，大数据主流技术框架，也要去补充起来，这才是找工作当中能够获得竞争力的加分项。

6. hadoop 集群教程

要教程？不明白你这个啥意思

7. 有哪些好的hadoop学习资料

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

5.《Hadoop技术内幕：深入解析HadoopCommon和HDFS.pdf"《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS.pdf
6."Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理.pdf"Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理.pdf

7."Hadoop实战.pdf"Hadoop实战.pdf
8."Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版).pdf"Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版).pdf
9."Hadoop实战(第2版).pdf"Hadoop实战(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入门实战手册.pdf"hadoop入门实战手册.pdf
15."Hadoop入门手册.chm"Hadoop入门手册.chm

16."windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解.doc"windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解.doc
17"在Windows上安装Hadoop教程.pdf"在Windows上安装Hadoop教程.pdf

18."Hadoop源代码分析(完整版).pdf"Hadoop源代码分析(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平台的大数据整合.pdf"但彬-Hadoop平台的大数据整合.pdf

22."QCon2013-罗李-Hadoop在阿里.pdf"QCon2013-罗李
23."网络hadoop计算技术发展.pdf"网络hadoop计算技术发展.pdf
24."QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台.pdf"QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台.pdf
25."8步安装好你的hadoop.docx"8步安装好你的hadoop.docx
26."hadoop运维经验分享.ppsx"hadoop运维经验分享.ppsx

27."PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践.rar"PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践.rar
28."Hadoop2.0基本架构和发展趋势.pdf"Hadoop 2.0基本架构和发展趋势.pdf
29."Hadoop与大数据技术大会PPT资料.rar"Hadoop与大数据技术大会PPT资料.rar
30."Hadoop2011云计算大会.rar"Hadoop2011云计算大会.rar

Ⅶ 《数据挖掘概念与技术（原书第3版）》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《数据挖掘》（（美）Jiawei Han）电子书网盘下载免费在线阅读

链接:

书名：数据挖掘

作者：（美）Jiawei Han

译者：范明

豆瓣评分：7.9

出版社：机械工业出版社

出版年份：2012-8

页数：468

内容简介：

数据挖掘领域最具里程碑意义的经典着作

完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新

引入了许多算法和实现示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用于实际的大规模数据挖掘项目。

讨论了一些高级主题，例如挖掘面向对象的关系型数据库、空间数据库、多媒体数据库、时间序列数据库、文本数据库、万维网以及其他领域的应用等。

全面而实用地给出用于从海量数据中获取尽可能多信息的概念和技术。

作者简介：

Jiawei Han（韩家炜）伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系Abel Bliss教授。由于在数据挖掘和数据库系统领域卓有成效的研究工作，他曾多次获得各种荣誉和奖励，包括2004年ACM SIGKDD颁发的最佳创新奖，2005年IEEE Computer Society颁发的技术成就奖，2009年IEEE颁发的W. Wallace McDowell奖。他是ACM和IEEE Fellow。

Micheline Kamber 拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位，她是NSERC Scholar，先后在加拿大麦吉尔大学、西蒙-弗雷泽大学及瑞士从事研究工作。

Jian Pei（裴健）目前是加拿大西蒙-弗雷泽大学计算机科学学院教授。2002年，他在Jiawei Han教授的指导下获得西蒙-弗雷泽大学博士学位。

Ⅷ 双层PDF在地质资料数字化中的应用

郭慧锦 贾国锋 马飞飞 张茜

(全国地质资料馆)

摘要 本文在描述双层PDF及OCR技术特点及应用前景基础上，探讨了地质资料数字化图文数据双层PDF转换的意义；提出了转换方法的选择，并详细介绍了OCR数字加工系统，以及提高识别率的方法；最后提出了双层PDF在地质资料馆建设中的意义。

关键词 双层PDF OCR识别率

当前，地质资料馆藏机构都在加紧开展数字化工作。截至2013年底，全国已有20多个省级资料馆完成馆藏资料的数字化工作，全国地质资料馆的成果地质资料数字化工作也接近尾声，所形成的海量数据已成为地质资料信息社会化服务重要数据资源。此类数字化数据是静态的，有利于阅览使用，但无法进行全文检索，也不利于进一步分析处理。因此，在现有数据的基础上，开展OCR识别，使之转化成双PDF文件，实现静态向动态的转变，建立全文数据库，完成对地质资料的全文信息的检索，成为地质资料馆藏机构推进资料数字化工作。

1 关于双层 PDF与OCR技术

双层PDF是在扫描数据的基础上通过OCR识别生成的可检索的PDF文件，即上层是原始图像，下层是识别结果，且位置上下一一对应。双层PDF文件不仅可以100%保留原始版面效果，而且支持选择、复制、检索等功能，这样的PDF文件最后可以存储在光盘、硬盘或磁盘阵列中，并通过建立索引数据库进行科学的管理。

OCR(Optical Character Recognition)，即光学字符识别，是指电子设备(如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。即对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。随着计算机网络飞速发展，信息电子化已经成为一个时代必然趋势。文字作为信息中最重要、最集中的载体，其电子化进程显得尤为重要。而OCR技术则是文字电子化过程中最重要的环节，它改变了传统的纸介质资料输入的概念。通过OCR技术，用户可以将通过摄像机、扫描仪等光学输入方式得到的报刊、书籍、文稿、表格等印刷品的图像信息转化为可以供计算机识别和处理的文本信息。因此，与传统的手工录入方式相比，OCR技术大大提高了人们进行资料存储、检索、加工的效率。

2 应用现状

PDF正在世界各国政府、金融财务、法律、工程技术、医疗等诸多部门获得广泛的应用，并已成为政府、学术部门等单位标准的现代化公文格式规范，所以PDF电子格式文档将是未来档案部门收藏的主体。而双层PDF的出现有效解决了识别成本和阅读利用的矛盾，是一种较有潜力的资源格式。国外的OCR技术应用相对成熟，包括IBM、Motorola、HP和Microsoft等世界性大公司都陆续展开了这方面的研究，在他们的产品中绑定了OCR技术。

如今，OCR技术在我国的应用也极为广泛。信息检索技术研究，即双层PDF检索技术研究，中国“863”计划在2008年以前已经开始对中文OCR、自动分词、自动摘要、自动搜索、自动定位进行了统一测试评测。在此基础上，国内逐步建立了以数字图书馆、数字档案馆、数字报刊、数字校园网等一系列数字化为基础的实施案例，例如新闻出版总署、外联部、共青团中央等机关文献全文数据库；《中国青年》75年、《新华文摘》20年等期刊全文数据库。国家图书馆早在1999年就成立了“国家图书馆文献数字化中心”，对各类馆藏文献进行数字化加工和OCR识别，在此基础上形成书目型书库、题录型数据库和全文型数据库三大类，逐渐成为我国网上信息资源的中心枢纽。

随着我国信息化建设全面普及，OCR技术的应用前景更加广阔，数字图书馆、数字档案馆、数字资料馆等概念的提出也使OCR在纸质档案数字化过程中越来越发挥其独特的作用，不仅节省了人力物力，更使档案信息资源的利用价值达到最大化，能够更好地服务于民。

3 数字化数据双层PDF转换的意义

3.1 是地质资料信息化建设的重要内容

随着社会信息化程度的提高，人们对信息资源的依赖程度也越来越高，对高效率的档案资源管理、检索利用的需求也越来越迫切。数字化是信息化建设的重要内容，而信息化建设的核心是资源建设。资源建设包括三大任务：一是馆藏纸质资料的扫描数字化与目录数据库建设；二是电子文件的归档与管理；三是全文数据库和全文检索体系建设。根据各资料馆数字化工作进展，考虑到用户的利用需求，若要得到真正文本形态的电子信息，使资料数字化工作更加有效，更加彻底，最大限度拓宽用户利用面，就需要应用OCR技术进行扫描栅格文件的双层PDF转换，进而开展地质资料全文数据库建设和全文检索工作。

3.2 是地质资料实现全文检索与全文数据库建设的前提

实践证明，基于双层PDF文档的全文检索，有效地提高了查询利用效率。它通过对档案数据库的数据和双层PDF文档的Text层建立索引，查询时可以不访问数据库，有效减轻数据库和系统的压力。至少可以支持1000万级的数据，毫秒级的查询时间，每秒上千人的并发访问，从而实现大容量、高速度的目标，并且可以适应Linux和Windows平台，支持多种数据库接口。它具备通用搜索引擎的构架和功能，可以对用户的输入进行分词，可以进行多关键字搜索、关键词组合搜索，用户友好；同时能够根据客户的需求进行用户的数据挖掘，提高档案全文检索系统的价值。

3.3 是现代化数据中心标准化建设的前提

建设现代化的数据中心首先要实现电子文件存储结构标准化，即建立一个通用性强、应用广泛的电子文件信息存储和交换格式。基于PDF格式已经作为电子文件管理中电子文件长期保存格式的最新标准在国际上全面实施，且具有兼容性、原始记录性强，安全控制策略完善等优点，是电子文件长期保存的最佳选择。所以进行馆藏数字化数据PDF转换势在必行。

4 双层PDF转换方法

4.1 目前常见的双层PDF转换方法

目前国内双层PDF的转换技术已经相对成熟，从现有技术条件下来看，大体可分为以下3种：

4.1.1 软件转换

由目前市场上较流行的 Adobe Acrobat、ABBYY FineReader12(中英文识别)、Readiris Corporate 12(英文识别率高)、Foxit Phantom 5(可以单独显示文本层)、清华文通TH-OCR XP8(识别率较高)、汉王文本王5800(版面识别较好，纯中文识别率高)、尚书七号OCR等转换程序，可以经OCR识别处理后直接生成双层PDF文件，速度快，效率高。但识别率和纸质资料原件(如印刷方式、清晰度、纸张质量等)及操作人员技术水平成正比。如果纸质原件质量好，识别率相对就高；质量差，识别率就相对较低。

4.1.2 流程加工

根据相关技术要求，对图像进行全新的OCR识别流程加工处理，重新生成PDF文件，具有文字正确率高、文字定位准确等特点。这种方式相当于全流程化制作双层PDF文件，工作量大，耗时长，费用高。

4.1.3 识别重构

重新生成PDF文件，实现版面字体、字号、颜色的恢复和重构。文字正确率高，页面清晰，但和原版图差异较大，主要在图书方面应用较多。

4.2 地质资料双层PDF转换

全国馆于2011年开始在扫描数字化基础上开展双层PDF的转换试验工作，主要运用第一种方法进行软件转换，即经过软件自动OCR处理后直接形成双层PDF文件。由于地质资料不同于普通的文书档案，纸张样式和印刷方式多样，手写和老旧资料多，地层、数学等特殊符号多等特点，给OCR自动识别带来了困难，单一的软件识别并不能满足全文检索90%以上识别率的要求。

在转换试验基础上我们得到以下结论：

1)地质资料本身多种多样，实际的识别率主要受印刷质量、形成年代等因素影响，老旧资料、纸质质量差的资料识别率普遍较低；受执笔人书写习惯及书写清晰度的影响，手写文档的识别准确率一般在30%以下；油印文档识别准确率一般在50%以下；打印、铅印和胶印文档识别率较高，一般能达90%以上。无论在哪种类型的文档中，标点的识别率都很低，地层和数学符号及其他特殊符号的识别率几乎为零。

2)目前识别技术无法达到100%识别，必须根据实际需求对照纸质档案对初次识别结果进行人工校对才能满足全文检索需求。

3)地质资料扫描文件数量多、容量大，转换速度受计算机反应速度影响，大批量转换和识别需选择高配置计算机，且批量转换和人工识别耗时长，耗人工多，需专项经费支持开展工作。

4.3 OCR数字加工系统的引入与功能简介

经过对目前国内双层PDF转换方法的对比，结合地质资料情况复杂的特点，以及数据测试结果研究，建议地质资料的双层PDF转换主要采用软件识别和流程加工相结合的方法，即采用OCR数字加工系统，可以保证高效率、高质量地完成双层PDF转换。该系统主要包含以下几个主要流程：

图1 OCR数字加工系统示意图

1)图像处理。为提高识别率，对图像进行“消蓝去污”的处理，去掉图像上影响识别率的噪音，如麻点、下划线等，由图像质量控制程序自动监测图像处理质量。

2)版面分析。自动进行版面理解并定位，判别划框区域是横排文本区、竖排文本区、表格区还是图像区，并对不同属性的区域以不同颜色的线框标识出来。自动版面分析在后台运行，操作人员可在前台进行确认，必要时对自动版面分析结果加入手工干预。

3)识别。把文字图像转化为计算机文字内码，可以识别印刷体和手写体中文(包括简体字和繁体字)、中英文混排文字、表格，识别出来的文字内码可以是GB码、BIG5码、GBK码或者Unicode码。识别过程在后台运行。

4)纵向校对。具有很强的查错纠错能力，是将一个或若干个图像中识别成同一个字的文字图像列在一起显示，并以突出颜色标出可疑字，便于操作员发现错误和修改。

5)横向校对。是传统的人工校对方法，操作员直接对比识别结果文本和图像，以发现识别错误文字。系统自动调出文字对应的图像，进行比对。同时，以醒目的颜色标出识别可信度不离的文字。

6)版面还原。将识别并修改好的文本还原成跟扫描文稿版面的布局一样、可以供计算机阅读和查询检索的RTF、PDF、HTML、SGML/XML格式的数字文档。

7)数据入库。版面还原数字文档的保存。

4.4 提立OCR识别率的方法

利用OCR数字加工系统生成的双层PDF，文本层差错率最低可到万分之一，可呈现原版底纹和色彩风貌，可进行全文检索和复制引用，且检索信息可准确定位到字符，便于快速查找目标信息。为了减轻横向校对即人工校对工作量，提高工作效率，就要从根本上提高识别率。经过试验，以下几个方法可以提高栅格文件OCR识别率。

1)图像色彩设定。虽然灰度或彩色模式可以最大限度还原纸质资料原貌，是我们扫描数字化的首选，但是这两种色彩模式会增大影响识别率的背景噪音。若仅做文字识别及一般黑白插图选取，建议可将扫描程序的图像色彩设定设置为黑白，增大识别率。不过最终图像色彩的设定还要按照各类具体工作的规范要求来设置。

2)分辨率设置。我们都知道扫描分辨率设置越低，扫描速度越快，但同时也导致图像质量差，其文字识别准确率低。反之分辨率高，扫描速度慢，但文字识别准确率高。但这又不是绝对的，因为分辨率设置得太高后，纸张上的微小瑕疵也可能被认作标点符号或汉字等，文字识别准确率反而会有所降低。经反复测试，分辨率设为300dpi，是扫描速度及文字识别准确率的最佳平衡点。

3)图像处理。这里图像处理是指扫描输出图像前的倾斜校正和去污等。倾斜校正是为了调整文字方向使之正向，这样才能对OCR识别有所帮助。

双层PDF转换完成以后，在此基础上可以实现资料管理系统与PDF文件的挂接，对资料数据内容及其元数据等相关信息建立联系并形成数据包；然后通过调用全文数据库原数据创建索引文件，最后实现全文检索。通过全文数据库及全文检索的实现，得到高查全率和查准率，大幅度提高地质资料的利用价值，促进地质资料编研工作，为地质资料信息聚合的研究和深层次服务奠定了基础。

参考文献

[1]许呈辰.档案数字化过程中OCR技术的应用[J].档案管理，2011(1).

[2]徐永芳.OCR技术在档案数字化过程中的应用[J].艺术科技，2011(2).

[3]张旋.OCR技术研究进展及前瞻[J].科学技术，2010(4).

[4]郭金光.双层PDF技术及在档案数字化中的应用[J].新观察，2013(1).

[5]刘家真.文件保存格式与PDF文档[J].档案学研究，2002(2).

Ⅸ 《数据挖掘概念与技术（原书第3版）》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《数据挖掘》（（美）Jiawei Han）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：数据挖掘

作者：（美）Jiawei Han

译者：范明

豆瓣评分：7.9

出版社：机械工业出版社

出版年份：2012-8

页数：468

内容简介：数据挖掘领域最具里程碑意义的经典着作

完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新

这是一本数据挖掘和知识发现的优秀教材，结构合理、条理清晰。本书既保留了相当篇幅讲述数据挖掘的基本概念和方法，又增加了若干章节介绍数据挖掘领域最新的技术和发展，因此既适合初学者学习又适合专业人员和实践者参考。本书视角广阔、资料翔实、内容全面，能够为有意深入研究相关技术的读者提供足够的参考和支持。总之， 强烈推荐从高年级本科生到专业人员和实践者都来阅读这本书！

—— 美国CHOICE杂志

这是一本非常优秀的数据挖掘教材，最新的第3版反映了数据挖掘领域的最新发展和变化。书中增加了2006年第2版以来最新的引用资料，新增小节讨论可视化、模式挖掘以及最新的聚类方法。本书配有丰富及完善的教辅支持，包括配套网站、大量的习题集以及习题答案等。尽管这是一本数据挖掘的教材，但对于读者没有太高的要求，只需要读者具有少量编程经验并了解基本的数据库设计和统计分析知识。还有两点值得注意：第一，本书的参考书目是关于了解数据挖掘研究的非常好的参考列表；第二，书中的索引非常全面和有效，能够帮助读者很容易地定位相关知识点。其他学科的研究人员和分析人员，例如，流行病学家、金融分析师、心理测量研究人员，也会发现本书非常有用。

—— Computing Reviews

当代商业和科学领域大量激增的数据量要求我们采用更加复杂和精细的工具来进行数据分析、处理和挖掘。尽管近年来数据挖掘技术取得的长足进展使得我们广泛收集数据越来越容易，但技术的发展依然难以匹配爆炸性的数据增长以及随之而来的大量数据处理需求，因此我们比以往更加迫切地需要新技术和自动化工具来帮助我们将这些数据转换为有用的信息和知识。

本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专着，是一本可读性极佳的教材。它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和最新的课题——数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。每章都针对关键专题有单独的指导，提供最佳算法，并对怎样将技术运用到实际工作中给出了经过实践检验的实用型规则。如果你希望自己能熟练掌握和运用当今最有力的数据挖掘技术，那本书正是你需要阅读和学习的宝贵资源。本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的一本书。

【本书特色】

引入了许多算法和实现示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用于实际的大规模数据挖掘项目。

讨论了一些高级主题，例如挖掘面向对象的关系型数据库、空间数据库、多媒体数据库、时间序列数据库、文本数据库、万维网以及其他领域的应用等。

全面而实用地给出用于从海量数据中获取尽可能多信息的概念和技术。

作者简介：Jiawei Han（韩家炜）伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系Abel Bliss教授。由于在数据挖掘和数据库系统领域卓有成效的研究工作，他曾多次获得各种荣誉和奖励，包括2004年ACM SIGKDD颁发的最佳创新奖，2005年IEEE Computer Society颁发的技术成就奖，2009年IEEE颁发的W. Wallace McDowell奖。他是ACM和IEEE Fellow。

Micheline Kamber 拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位，她是NSERC Scholar，先后在加拿大麦吉尔大学、西蒙-弗雷泽大学及瑞士从事研究工作。

Jian Pei（裴健）目前是加拿大西蒙-弗雷泽大学计算机科学学院教授。2002年，他在Jiawei Han教授的指导下获得西蒙-弗雷泽大学博士学位。

Ⅹ 大数据是什么

大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。

从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

扩展信息:

大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。

是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。

实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。