第一篇：大數(shù)據(jù)開發(fā)運用的常用技術(shù)

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大數(shù)據(jù)開發(fā)運用的常用技術(shù)

大數(shù)據(jù)是對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、計算、統(tǒng)計、分析處理的一系列處理手段，處理的數(shù)據(jù)量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數(shù)據(jù)，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手段所無法完成的，其涉及的技術(shù)有分布式計算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實時性計算等，匯集了當(dāng)前IT領(lǐng)域熱門流行的IT技術(shù)。

想要學(xué)好大數(shù)據(jù)需掌握以下技術(shù)： 1.Java編程技術(shù)

Java編程技術(shù)是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，Java是一種強類型語言，擁有極高的跨平臺能力，可以編寫桌面應(yīng)用程序、Web應(yīng)用程序、分布式系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序等，是大數(shù)據(jù)工程師最喜歡的編程工具，因此，想學(xué)好大數(shù)據(jù)，掌握J(rèn)ava基礎(chǔ)是必不可少的！

2.Linux命令

對于大數(shù)據(jù)開發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進(jìn)行的，相比Linux操作系統(tǒng)，Windows操作系統(tǒng)是封閉的操作系統(tǒng)，開源的大數(shù)據(jù)軟件很受限制，因此，想從事大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)工作，還需掌握Linux基礎(chǔ)操作命令。

3.Hadoop Hadoop是大數(shù)據(jù)開發(fā)的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲，MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關(guān)技術(shù)與操作！

4.Hive 004km.cn 老男孩IT教育，只培養(yǎng)技術(shù)精英

Hive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運行，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。對于Hive需掌握其安裝、應(yīng)用及高級操作等。

5.Avro與Protobuf Avro與Protobuf均是數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)，可以提供豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型，十分適合做數(shù)據(jù)存儲，還可進(jìn)行不同語言之間相互通信的數(shù)據(jù)交換格式，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，需掌握其具體用法。

6.ZooKeeper ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個為分布式應(yīng)用提供一致性服務(wù)的軟件，提供的功能包括：配置維護(hù)、域名服務(wù)、分布式同步、組件服務(wù)等，在大數(shù)據(jù)開發(fā)中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現(xiàn)方法。

7.HBase HBase是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，它不同于一般的關(guān)系數(shù)據(jù)庫，更適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握HBase基礎(chǔ)知識、應(yīng)用、架構(gòu)以及高級用法等。

8.phoenix phoenix是用Java編寫的基于JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態(tài)列、散列加載、查詢服務(wù)器、追蹤、事務(wù)、用戶自定義函數(shù)、二級索引、命名空間映射、數(shù)據(jù)收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握其原理和使用方法。004km.cn 老男孩IT教育，只培養(yǎng)技術(shù)精英

9.Redis Redis是一個key-value存儲系統(tǒng)，其出現(xiàn)很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部分場合可以對關(guān)系數(shù)據(jù)庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Redis的安裝、配置及相關(guān)使用方法。

10.Flume Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；同時，F(xiàn)lume提供對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方（可定制）的能力。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握其安裝、配置以及相關(guān)使用方法。

11.SSM SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架整合而成，常作為數(shù)據(jù)源較簡單的web項目的框架。大數(shù)據(jù)開發(fā)需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時，再使用SSM進(jìn)行整合操作。

12.Kafka Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，其在大數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用上的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實時的消息。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Kafka架構(gòu)原理及各組件的作用和使用方法及相關(guān)功能的實現(xiàn)！

13.Scala Scala是一門多范式的編程語言，大數(shù)據(jù)開發(fā)重要框架Spark是采用Scala 004km.cn 老男孩IT教育，只培養(yǎng)技術(shù)精英

語言設(shè)計的，想要學(xué)好Spark框架，擁有Scala基礎(chǔ)是必不可少的，因此，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Scala編程基礎(chǔ)知識！

14.Spark Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統(tǒng)一的框架用于管理各種不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)處理的需求，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Spark基礎(chǔ)、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內(nèi)存管理、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關(guān)知識。

15.Azkaban Azkaban是一個批量工作流任務(wù)調(diào)度器，可用于在一個工作流內(nèi)以一個特定的順序運行一組工作和流程，可以利用Azkaban來完成大數(shù)據(jù)的任務(wù)調(diào)度，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Azkaban的相關(guān)配置及語法規(guī)則。

16.Python與數(shù)據(jù)分析

Python是面向?qū)ο蟮木幊陶Z言，擁有豐富的庫，使用簡單，應(yīng)用廣泛，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域也有所應(yīng)用，主要可用于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化等，因此，大數(shù)據(jù)開發(fā)需學(xué)習(xí)一定的Python知識。

只有完整的學(xué)完以上技術(shù)，才能算得上大數(shù)據(jù)開發(fā)人才，真正從事大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)工作，工作才更有底氣，升職加薪不成問題！

第二篇：化工設(shè)備開發(fā)中RPM技術(shù)的運用論文

根據(jù)產(chǎn)品性質(zhì)等的不同，不同的化工企業(yè)對機械制造技術(shù)有不同的要求，機械制造技術(shù)要滿足化工生產(chǎn)全面使用和安全操作的系統(tǒng)要求，所設(shè)計和制造的化工設(shè)備要合理、質(zhì)量優(yōu)良、高效，并且具有一定的時代先進(jìn)性，有利于化工產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)量的提高，同時能降低能源消耗。

機械制造技術(shù)在化工設(shè)備設(shè)計與制造過程中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在兩個方面。1）技術(shù)設(shè)計。在化工設(shè)備的整個設(shè)計過程中，技術(shù)設(shè)計的任務(wù)是抽象出化工設(shè)備的功能原型，并將功能原型轉(zhuǎn)化為具體的機械技術(shù)，完成化工設(shè)備零部件的結(jié)構(gòu)設(shè)計?；ぴO(shè)備的技術(shù)設(shè)計體現(xiàn)了機械技術(shù)的應(yīng)用，能夠全面展示化工設(shè)備設(shè)計的科學(xué)性與合理性，同時通過機械技術(shù)可以判斷原設(shè)計方案的性能，以便及早提出修改意見。化工設(shè)備的技術(shù)設(shè)計包括以下幾個方面的作用：系統(tǒng)各部件總體布置、運動配合的確定；運動與動力參數(shù)的計算；原動機的選擇；人、機及環(huán)境關(guān)系的考慮；結(jié)構(gòu)設(shè)計，包括零部件的結(jié)構(gòu)設(shè)計，材料的選擇，總裝配網(wǎng)、幾何尺寸、配合關(guān)系和性質(zhì)等的確定。2）整體設(shè)計。在整體設(shè)計階段，相關(guān)設(shè)計人員需要充分考慮機械制造技術(shù)的問題。機械制造技術(shù)在整體設(shè)計階段的作用需高度重視，化工設(shè)備的安全生產(chǎn)和穩(wěn)定運行有賴于機械技術(shù)的合理應(yīng)用。相關(guān)設(shè)計人員必須掌握化工設(shè)備的用途、性質(zhì)和使用年限等基本問題，再結(jié)合設(shè)備的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、造價控制等條件，決定設(shè)備機械制造技術(shù)的類型和應(yīng)用范圍。在整體設(shè)計階段，要對設(shè)備各部分的機械性能嚴(yán)格把關(guān)，因為如果某個部分發(fā)生故障，將影響生產(chǎn)繼而造成經(jīng)濟(jì)損失。

CAD即計算機輔助設(shè)計，是一種應(yīng)用軟件，目前在化工設(shè)備設(shè)計中已廣泛應(yīng)用，它將機械產(chǎn)品的研究開發(fā)、設(shè)計、分析、制造和技術(shù)管理等結(jié)合在一起，使機械產(chǎn)品的生產(chǎn)效率大大提高。設(shè)備的圖紙是化工設(shè)備從設(shè)計到制造階段的主要信息資料，對于化工設(shè)備的制造工作來說，設(shè)備的設(shè)計圖紙十分繁瑣復(fù)雜，占據(jù)著相當(dāng)可觀的工作量比例。而CAD技術(shù)可以使機械制圖的工作量大大減少，從而縮短設(shè)備的設(shè)計周期，而且設(shè)計人員可以有更多的精力投入到化工設(shè)備的性能和結(jié)構(gòu)分析上去，有利于設(shè)備品質(zhì)的提高。在化工設(shè)備的設(shè)計過程中，設(shè)計者可以采用三維模型體現(xiàn)設(shè)計思路，從而能夠直觀地進(jìn)行分析并逐步改進(jìn)設(shè)計。而且通過三維模型來體現(xiàn)產(chǎn)品的設(shè)計有利于設(shè)計人員之間更好的交流問題，從而提高工作效率。三維模型中沒有繁瑣復(fù)雜的零件尺寸標(biāo)注，大量避免了工藝分析和制造時可能出現(xiàn)的錯誤，便于檢查零件之間的干涉，以及時彌補設(shè)計的不足，使設(shè)計的合理性提高。而且化工設(shè)備的設(shè)計中通常包含一些復(fù)雜的成型工裝，用普通的設(shè)計方法工序繁冗復(fù)雜，工作量很大，三維模型根據(jù)必要的幾何尺寸，能夠方便輕易的制作出相應(yīng)的三維結(jié)構(gòu)，并最終輸出工程圖。

RPM即快速原型制造，是CAD、數(shù)控、激光、材料科學(xué)與工程的有機結(jié)合，可以將設(shè)計思想快速準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)化為設(shè)備原型或者直接制造零部件，有利于產(chǎn)品的快速研究與修改，響應(yīng)瞬息萬變的市場需求，提高企業(yè)的競爭力。RPM能夠?qū)⒃O(shè)計師的思想轉(zhuǎn)化為任意形狀、滿足小型實驗的非標(biāo)準(zhǔn)件和異形件，這些非標(biāo)準(zhǔn)件和異形件可方便的用來開展介質(zhì)的化學(xué)反應(yīng)、熱質(zhì)傳遞的研究。RPM擁有功能很強的過程模擬工具，可以利用這些實驗的實驗數(shù)據(jù)完成設(shè)備的放大。同時，如果產(chǎn)品是單件或者數(shù)量較少，RPM也可直接生產(chǎn)。RPM設(shè)計和制造化工設(shè)備的基本過程如下：1）根據(jù)設(shè)計師的構(gòu)思，或者運用反求技術(shù)剖析已有的相關(guān)產(chǎn)品，在計算機上構(gòu)建三維CAD模型；2）對在計算機上構(gòu)建的三維構(gòu)型執(zhí)行分層切片操作；3）選擇合適的材料，按照切片模型的輪廓，通過控制激光束等能源將原型的材料逐層固化和疊加，最終生成產(chǎn)品原型的三維實體?；ぴO(shè)備用戶對產(chǎn)品的性能和種類要求差異較大，產(chǎn)品的發(fā)展速度比較快，而且新產(chǎn)品的開發(fā)中存在很多不確定性因素，在激烈的市場競爭環(huán)境下，RPM技術(shù)正體現(xiàn)著獨特的優(yōu)勢。

隨著機械制造技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，其在化工生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛。機械制造技術(shù)在化工設(shè)備中的應(yīng)用，保證了化工設(shè)備的穩(wěn)定運行和安全生產(chǎn)，有利于化工企業(yè)生產(chǎn)效率的提高，促進(jìn)了化工生產(chǎn)領(lǐng)域生產(chǎn)技術(shù)的提高。隨著機械制造技術(shù)的不斷完善，化工生產(chǎn)領(lǐng)域?qū)@得更快更好的發(fā)展。

第三篇：數(shù)據(jù)加密技術(shù)（定稿）

我們經(jīng)常需要一種措施來保護(hù)我們的數(shù)據(jù)，防止被一些懷有不良用心的人所看到或者破壞。在信息時代，信息可以幫助團(tuán)體或個人，使他們受益，同樣，信息也可以用來對他們構(gòu)成威脅，造成破壞。在競爭激烈的大公司中，工業(yè)間諜經(jīng)常會獲取對方的情報。因此，在客觀上就需要一種強有力的安全措施來保護(hù)機密數(shù)據(jù)不被竊取或篡改。數(shù)據(jù)加密與解密從宏觀上講是

非常簡單的，很容易理解。加密與解密的一些方法是非常直接的，很容易掌握，可以很方便的對機密數(shù)據(jù)進(jìn)行加密和解密。

一：數(shù)據(jù)加密方法好范文版權(quán)所有

在傳統(tǒng)上，我們有幾種方法來加密數(shù)據(jù)流。所有這些方法都可以用軟件很容易的實現(xiàn)，但是當(dāng)我們只知道密文的時候，是不容易破譯這些加密算法的（當(dāng)同時有原文和密文時，破譯加密算法雖然也不是很容易，但已經(jīng)是可能的了）。最好的加密算法對系統(tǒng)性能幾乎沒有影響，并且還可以帶來其他內(nèi)在的優(yōu)點。例如，大家都知道的，它既壓縮數(shù)據(jù)又加密數(shù)據(jù)。又如，的一些軟件包總是包含一些加密方法以使復(fù)制文件這一功能對一些敏感數(shù)據(jù)是無效的，或者需要用戶的密碼。所有這些加密算法都要有高效的加密和解密能力。

幸運的是，在所有的加密算法中最簡單的一種就是“置換表”算法，這種算法也能很好達(dá)到加密的需要。每一個數(shù)據(jù)段（總是一個字節(jié)）對應(yīng)著“置換表”中的一個偏移量，偏移量所對應(yīng)的值就輸出成為加密后的文件。加密程序和解密程序都需要一個這樣的“置換表”。事實上，系列就有一個指令‘’在硬件級來完成這樣的工作。這種加密算法比較簡單，加密解密速度都很快，但是一旦這個“置換表”被對方獲得，那這個加密方案就完全被識破了。更進(jìn)一步講，這種加密算法對于黑客破譯來講是相當(dāng)直接的，只要找到一個“置換表”就可以了。這種方法在計算機出現(xiàn)之前就已經(jīng)被廣泛的使用。

對這種“置換表”方式的一個改進(jìn)就是使用個或者更多的“置換表”，這些表都是基于數(shù)據(jù)流中字節(jié)的位置的，或者基于數(shù)據(jù)流本身。這時，破譯變的更加困難，因為黑客必須正確的做幾次變換。通過使用更多的“置換表”，并且按偽隨機的方式使用每個表，這種改進(jìn)的加密方法已經(jīng)變的很難破譯。比如，我們可以對所有的偶數(shù)位置的數(shù)據(jù)使用表，對所有的奇數(shù)位置使用表，即使黑客獲得了明文和密文，他想破譯這個加密方案也是非常困難的，除非黑客確切的知道用了兩張表。

與使用“置換表”相類似，“變換數(shù)據(jù)位置”也在計算機加密中使用。但是，這需要更多的執(zhí)行時間。從輸入中讀入明文放到一個中，再在中對他們重排序，然后按這個順序再輸出。解密程序按相反的順序還原數(shù)據(jù)。這種方法總是和一些別的加密算法混合使用，這就使得破譯變的特別的困難，幾乎有些不可能了。例如，有這樣一個詞，變換起字母的順序，可以變?yōu)椋械淖帜付紱]有變化，沒有增加也沒有減少，但是字母之間的順序已經(jīng)變化了。

但是，還有一種更好的加密算法，只有計算機可以做，就是字字節(jié)循環(huán)移位和操作。如果我們把一個字或字節(jié)在一個數(shù)據(jù)流內(nèi)做循環(huán)移位，使用多個或變化的方向（左移或右移），就可以迅速的產(chǎn)生一個加密的數(shù)據(jù)流。這種方法是很好的，破譯它就更加困難！而且，更進(jìn)一步的是，如果再使用操作，按位做異或操作，就就使破譯密碼更加困難了。如果再使用偽隨機的方法，這涉及到要產(chǎn)生一系列的數(shù)字，我們可以使用數(shù)列。對數(shù)列所產(chǎn)生的數(shù)做模運算（例如模），得到一個結(jié)果，然后循環(huán)移位這個結(jié)果的次數(shù)，將使破譯次密碼變的幾乎不可能！但是，使用數(shù)列這種偽隨機的方式所產(chǎn)生的密碼對我們的解密程序來講是非常容易的。

在一些情況下，我們想能夠知道數(shù)據(jù)是否已經(jīng)被篡改了或被破壞了，這時就需要產(chǎn)生一些校驗碼，并且把這些校驗碼插入到數(shù)據(jù)流中。這樣做對數(shù)據(jù)的防偽與程序本身都是有好處的。但是感染計算機程序的病毒才不會在意這些數(shù)據(jù)或程序是否加過密，是否有數(shù)字簽名。所以，加密程序在每次到內(nèi)存要開始執(zhí)行時，都要檢查一下本身是否被病毒感染，對與需要加、解密的文件都要做這種檢查！很自然，這樣一種方法體制應(yīng)該保密的，因為病毒程序的編寫者將會利用這些來破壞別人的程序或數(shù)據(jù)。因此，在一些反病毒或殺病毒軟件中一定要使用加密技術(shù)。

循環(huán)冗余校驗是一種典型的校驗數(shù)據(jù)的方法。對于每一個數(shù)據(jù)塊，它使用位循環(huán)移位和操作來產(chǎn)生一個位或位的校驗和，這使得丟失一位或兩個位的錯誤一定會導(dǎo)致校驗和出錯。這種方式很久以來就應(yīng)用于文件的傳輸，例如。這是方法已經(jīng)成為標(biāo)準(zhǔn)，而且有詳細(xì)的文檔。但是，基于標(biāo)準(zhǔn)算法的一種修改算法對于發(fā)現(xiàn)加密數(shù)據(jù)塊中的錯誤和文件是否被病毒感染是很有效的。

二．基于公鑰的加密算法

一個好的加密算法的重要特點之一是具有這種能力：可以指定一個密碼或密鑰，并用它來加密明文，不同的密碼或密鑰產(chǎn)生不同的密文。這又分為兩種方式：對稱密鑰算法和非對稱密鑰算法。所謂對稱密鑰算法就是加密解密都使用相同的密鑰，非對稱密鑰算法就是加密解密使用不同的密鑰。非常著名的公鑰加密以及加密方法都是非對稱加密算法。加密密鑰，即公鑰，與解密密鑰，即私鑰，是非常的不同的。從數(shù)學(xué)理論上講，幾乎沒有真正不可逆的算法存在。例如，對于一個輸入‘’執(zhí)行一個操作得到

結(jié)果‘’那么我們可以基于‘’，做一個相對應(yīng)的操作，導(dǎo)出輸入‘’。在一些情況下，對于每一種操作，我們可以得到一個確定的值，或者該操作沒有定義（比如，除數(shù)為）。對于一個沒有定義的操作來講，基于加密算法，可以成功地防止把一個公鑰變換成為私鑰。因此，要想破譯非對稱加密算法，找到那個唯一的密鑰，唯一的方法只能是反復(fù)的試驗，而這需要大量的處理時間。

加密算法使用了兩個非常大的素數(shù)來產(chǎn)生公鑰和私鑰。即使從一個公鑰中通過因數(shù)分解可以得到私鑰，但這個運算所包含的計算量是非常巨大的，以至于在現(xiàn)實上是不可行的。加密算法本身也是很慢的，這使得使用算法加密大量的數(shù)據(jù)變的有些不可行。這就使得一些現(xiàn)實中加密算法都基于加密算法。算法以及大多數(shù)基于算法的加密方法使用公鑰來加密一個對稱加密算法的密鑰，然后再利用一個快速的對稱加密算法來加密數(shù)據(jù)。這個對稱算法的密鑰是隨機產(chǎn)生的，是保密的，因此，得到這個密鑰的唯一方法就是使用私鑰來解密。

我們舉一個例子：假定現(xiàn)在要加密一些數(shù)據(jù)使用密鑰‘’。利用公鑰，使用算法加密這個密鑰‘’，并把它放在要加密的數(shù)據(jù)的前面（可能后面跟著一個分割符或文件長度，以區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)和密鑰），然后，使用對稱加密算法加密正文，使用的密鑰就是‘’。當(dāng)對方收到時，解密程序找到加密過的密鑰，并利用私鑰解密出來，然后再確定出數(shù)據(jù)的開始位置，利用密鑰‘’來解密數(shù)據(jù)。這樣就使得一個可靠的經(jīng)過高效加密的數(shù)據(jù)安全地傳輸和解密。

一些簡單的基于算法的加密算法可在下面的站點找到：

三．一個嶄新的多步加密算法

現(xiàn)在又出現(xiàn)了一種新的加密算法，據(jù)說是幾乎不可能被破譯的。這個算法在年月日才正式公布的。下面詳細(xì)的介紹這個算法

使用一系列的數(shù)字（比如說位密鑰），來產(chǎn)生一個可重復(fù)的但高度隨機化的偽隨機的數(shù)字的序列。一次使用個表項，使用隨機數(shù)序列來產(chǎn)生密碼轉(zhuǎn)表，如下所示：

把個隨機數(shù)放在一個距陣中，然后對他們進(jìn)行排序，使用這樣一種方式（我們要記住最初的位置）使用最初的位置來產(chǎn)生一個表，隨意排序的表，表中的數(shù)字在到之間。如果不是很明白如何來做，就可以不管它。但是，下面也提供了一些原碼（在下面）是我們明白是如何來做的?，F(xiàn)在，產(chǎn)生了一個具體的字節(jié)的表。讓這個隨機數(shù)產(chǎn)生器接著來產(chǎn)生這個表中的其余的數(shù)，好范文版權(quán)所有以至于每個表是不同的。下一步，使用技術(shù)來產(chǎn)生解碼表?；旧险f，如果映射到，那么一定可以映射到，所以（是一個在到之間的數(shù)）。在一個循環(huán)中賦值，使用一個字節(jié)的解碼表它對應(yīng)于我們剛才在上一步產(chǎn)生的字節(jié)的加密表。

使用這個方法，已經(jīng)可以產(chǎn)生這樣的一個表，表的順序是隨機，所以產(chǎn)生這個字節(jié)的隨機數(shù)使用的是二次偽隨機使用了兩個額外的位的密碼現(xiàn)在，已經(jīng)有了兩張轉(zhuǎn)換表，基本的加密解密是如下這樣工作的。前一個字節(jié)密文是這個字節(jié)的表的索引?；蛘撸瑸榱颂岣呒用苄Ч?，可以使用多余位的值，甚至使用校驗和或者算法來產(chǎn)生索引字節(jié)。假定這個表是的數(shù)組將會是下面的樣子

變量是加密后的數(shù)據(jù)，是前一個加密數(shù)據(jù)（或著是前面幾個加密數(shù)據(jù)的一個函數(shù)值）。很自然的，第一個數(shù)據(jù)需要一個“種子”，這個“種子”是我們必須記住的。如果使用的表，這樣做將會增加密文的長度?；蛘撸梢允褂媚惝a(chǎn)生出隨機數(shù)序列所用的密碼，也可能是它的校驗和。順便提及的是曾作過這樣一個測試使用個字節(jié)來產(chǎn)生表的索引以位的密鑰作為這個字節(jié)的初始的種子。然后，在產(chǎn)生出這些隨機數(shù)的表之后，就可以用來加密數(shù)據(jù)，速度達(dá)到每秒鐘個字節(jié)。一定要保證在加密與解密時都使用加密的值作為表的索引，而且這兩次一定要匹配

加密時所產(chǎn)生的偽隨機序列是很隨意的，可以設(shè)計成想要的任何序列。沒有關(guān)于這個隨機序列的詳細(xì)的信息，解密密文是不現(xiàn)實的。例如：一些碼的序列，如“可能被轉(zhuǎn)化成一些隨機的沒有任何意義的亂碼，每一個字節(jié)都依賴于其前一個字節(jié)的密文，而不是實際的值。對于任一個單個的字符的這種變換來說，隱藏了加密數(shù)據(jù)的有效的真正的長度。

如果確實不理解如何來產(chǎn)生一個隨機數(shù)序列，就考慮數(shù)列，使用個雙字（位）的數(shù)作為產(chǎn)生隨機數(shù)的種子，再加上第三個雙字來做操作。這個算法產(chǎn)生了一系列的隨機數(shù)。算法如下：

如果想產(chǎn)生一系列的隨機數(shù)字，比如說，在和列表中所有的隨機數(shù)之間的一些數(shù)，就可以使用下面的方法：

××××

××××

××××

××

一

變量中的值應(yīng)該是一個排過序的唯一的一系列的整數(shù)的數(shù)組，整數(shù)的值的范圍均在到之間。這樣一個數(shù)組是非常有用的，例如：對一個字節(jié)對字節(jié)的轉(zhuǎn)換表，就可以很容易并且非?？煽康膩懋a(chǎn)生一個短的密鑰（經(jīng)常作為一些隨機數(shù)的種子）。這樣一個表還有其他的用處，比如說：來產(chǎn)生一個隨機的字符，計算機游戲中一個物體的隨機的位置等等。上面的例子就其本身而言并沒有構(gòu)成一個加密算法，只是加密算法一個組成部分。

作為一個測試，開發(fā)了一個應(yīng)用程序來測試上面所描述的加密算法。程序本身都經(jīng)過了幾次的優(yōu)化和修改，來提高隨機數(shù)的真正的隨機性和防止會產(chǎn)生一些短的可重復(fù)的用于加密的隨機數(shù)。用這個程序來加密一個文件，破解這個文件可能會需要非常巨大的時間以至于在現(xiàn)實上是不可能的。

四．結(jié)論：

由于在現(xiàn)實生活中，我們要確保一些敏感的數(shù)據(jù)只能被有相應(yīng)權(quán)限的人看到，要確保信息在傳輸?shù)倪^程中不會被篡改，截取，這就需要很多的安全系統(tǒng)大量的應(yīng)用于政府、大公司以及個人系統(tǒng)。數(shù)據(jù)加密是肯定可以被破解的，但我們所想要的是一個特定時期的安全，也就是說，密文的破解應(yīng)該是足夠的困難，在現(xiàn)實上是不可能的，尤其是短時間內(nèi)。

《數(shù)據(jù)加密技術(shù)》

第四篇：大數(shù)據(jù)：不是技術(shù)難題

90%以上的企業(yè)可以用他們90%的現(xiàn)有需求和技術(shù)、工具來解決現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)問題。企業(yè)并不是缺乏解決這些大數(shù)據(jù)難題的工具、技術(shù)甚至人才.他們真正面臨的問題是，如何在公司建立一個和大數(shù)據(jù)相匹配的文化與流程。

雖然眼下十分火熱，然而“大數(shù)據(jù)”概念并沒有明確的范疇，時大數(shù)據(jù)的定義只是相襯于當(dāng)前可用的技術(shù)和資源而言的，因此，某一個企業(yè)或行業(yè)所認(rèn)為的大數(shù)據(jù)，可能襯于另一個企業(yè)或行業(yè)就不再是大數(shù)據(jù)，時于大的電子商務(wù)企業(yè)，它們眼中的大數(shù)據(jù)要比小廠商眼里的大數(shù)據(jù)“大”得多;同時，大數(shù)據(jù)也會特續(xù)地演進(jìn)，現(xiàn)在被我們認(rèn)為龐大和恐飾的數(shù)據(jù)在10年之后只是小事一樁，但那時候?qū)心莻€時代的新數(shù)據(jù)源。然而，面襯這些源源不斷出現(xiàn)的“大數(shù)據(jù)”，哪些事情是希望從中發(fā)掘機會的企業(yè)需要注意的?

新數(shù)據(jù)源是核心

歐博思分析師認(rèn)為大數(shù)據(jù)的三個“V”特征，即Volume(規(guī)模)，Variety(種類)，和Velocity(高速度)，這些只是大數(shù)據(jù)的第二位要素。大數(shù)據(jù)真正重要的“V”是Value(價值)。那么是什么帶來了大數(shù)據(jù)的價值?

答案是新的數(shù)據(jù)源。

過去，獲取網(wǎng)絡(luò)瀏覽數(shù)據(jù)的技術(shù)門檻和成本都很高，而現(xiàn)在獲取這些數(shù)據(jù)已經(jīng)很容易，企業(yè)可以通過了解消費者瀏覽數(shù)據(jù)中展示的偏好以及未來購買傾向，來給他們推出最合適的折扣優(yōu)惠。這都是新數(shù)據(jù)源的力量，這才是大數(shù)據(jù)的價值核心。

但在客戶的溝通實踐中，常常發(fā)現(xiàn):大多數(shù)時候，人們都將精力投注在如何在“大數(shù)據(jù)”時代優(yōu)化處理模型，或者升級技術(shù)裝備以希求能提升分析的效果。

但是真正能提升分析效果的方式，是搜集并加入完全嶄新的信息源。一旦新的、和從前不同的數(shù)據(jù)源出現(xiàn)并且能夠被收集，你最好將自己的注意力轉(zhuǎn)到這些新的數(shù)據(jù)上去一一比起你將精力放在模型優(yōu)化上，新的數(shù)據(jù)源將能帶來更大的收獲。因此，在大數(shù)據(jù)時代，建議 就是，將你的精力放到不斷尋求祈的數(shù)據(jù)源上吧。如今很多企業(yè)都會有很多新的數(shù)據(jù)源，如果正確使用的話，它們會帶給企業(yè)非常有競爭力的優(yōu)勢。

小步快跑式

對大數(shù)據(jù)的另一個誤解是，“大數(shù)據(jù)其實就是一個技術(shù)問題”。

事實上90%以上的企業(yè)可以用他們90%的現(xiàn)有需求和技術(shù)、工具來解決現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)問題。企業(yè)并不是缺乏解決這些大數(shù)據(jù)難題的工具、技術(shù)甚至人才，他們真正面臨的問題是，如何在公司建立一個和大數(shù)據(jù)相匹配的文化與流程，是缺乏對技術(shù)做投資的公司文化，他們的挑戰(zhàn)是做出一個商業(yè)案例來證明技術(shù)升級是有價值的。

為了促進(jìn)公司文化的轉(zhuǎn)變，更建議一種“小步快跑”的運作方式，即在處理新數(shù)據(jù)源的過程中，企業(yè)內(nèi)部的分析專家們應(yīng)該積極尋找代價小、見效快的方法，不斷向企業(yè)展示一些有價值的東西，來讓人們保持對新數(shù)據(jù)源處理過程的興趣。一個跨部門的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊一定不能在組建一年之后，還對外宣稱他們“正在試圖搞明白”，要不時地迸發(fā)出想法，不管這一想法多么微小，然后迅速采取行動。

另外一個建議是，建立類似“創(chuàng)新中心”這樣的地方，就是公司內(nèi)部拿出少量的預(yù)算、人力資源、技術(shù)資源來做一些有一定未知風(fēng)險的小實驗，以小預(yù)算做試點，便于企業(yè)快速出擊。

總的來說，大數(shù)據(jù)將為企業(yè)提供更多視角和洞察，通過和其他企業(yè)數(shù)據(jù)的結(jié)合，消費者洞察無論從數(shù)量還是質(zhì)量上都會有指數(shù)級增長，因此最重要的一點，是大數(shù)據(jù)策略必須和其他數(shù)據(jù)結(jié)合形成整體數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，而不是獨立的戰(zhàn)略。

第五篇：大數(shù)據(jù)的分析運用

隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的發(fā)展。大數(shù)據(jù)化時代的到來給很多企業(yè)帶來本質(zhì)的改變。在制造系統(tǒng)和商業(yè)環(huán)境變得日益復(fù)雜的今天，利用大數(shù)據(jù)去解決某些問題和積累知識或許是更加高效、便捷的方式?！按髷?shù)據(jù)的目的并不是追求數(shù)據(jù)量大，而是通過系統(tǒng)式的數(shù)據(jù)收集和分析手段，實現(xiàn)價值的最大化。所以推動智能制造的并不是大數(shù)據(jù)本身，而是大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)，”數(shù)據(jù)本身不會說話，也不會直接創(chuàng)造價值，真正為企業(yè)帶來價值的是數(shù)據(jù)經(jīng)過實時分析后及時地流向決策鏈的各個環(huán)節(jié)，或是成為面向客戶創(chuàng)造價值服務(wù)的內(nèi)容和依據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，也將用戶的行為追蹤變得更為便利。

大大神平臺采用大數(shù)據(jù)龐大的用戶基數(shù)和強大的數(shù)據(jù)處理能力，將需求方、供應(yīng)方、資源方通過大數(shù)據(jù)技術(shù)全線打通。使得用戶發(fā)布的軟件需求平臺可通過關(guān)鍵詞利用大數(shù)據(jù)智能匹配出產(chǎn)品經(jīng)理，讓符合用戶的產(chǎn)品經(jīng)理從量級和精準(zhǔn)度方面脫穎而出。通過大數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)了解需求者所想要做的軟件一個領(lǐng)域和特點，并以此為依據(jù)，通過平臺進(jìn)行資源的精準(zhǔn)匹配，并最終通過大數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)細(xì)致的給出用戶滿意的效果。智能匹配：

每一組數(shù)據(jù)和一個社會現(xiàn)象之間，都存在千線萬縷的聯(lián)系。比如，如果你所寫的需求中多次出現(xiàn)商城類型的文字，大數(shù)據(jù)就會抓取多次出現(xiàn)的關(guān)鍵詞，并通過各種數(shù)據(jù)模型的設(shè)計，去分析用戶需求的所需要的是那一方面的產(chǎn)品經(jīng)理。抓住這一切入點，以“智能大數(shù)據(jù)”為核心驅(qū)動力，平臺建立產(chǎn)品經(jīng)理的專業(yè)領(lǐng)域標(biāo)簽、個人簡介、擅長行業(yè)記錄數(shù)據(jù)庫，通過這些數(shù)據(jù)庫預(yù)測需求者的所需。大數(shù)據(jù)時代讓我們更容易獲取對用戶的洞察，當(dāng)所有的行為和信息都被記下來以后，可能你所需要的產(chǎn)品經(jīng)理可以被推薦和推薦平臺上面的產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)應(yīng)用在個性化營銷方面也可以讓我們生活得更輕松。解決電商營銷中“如何將推廣信息與目標(biāo)消費匹配”的行業(yè)難題。

大數(shù)據(jù)不僅可以實現(xiàn)需求和資源最簡便的對接，實現(xiàn)豐富的智慧流通方式，還可以用更少的精力和成本，獲得更優(yōu)的閑置資產(chǎn)盤活和消費投資效果。