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大數據管理系統

為了解決水位站查詢的問題，作者unknow 這樣論述：

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數據查詢處理技術、大數據交易技術和大數據匯流排技術，並在此基礎上，對大數據應用系統進行了全面分析。   　　本書面向大數據應用的開發人員、大數據管理系統的開發人員以及大數據管理技術的研究人員，也適用於高等院校相關專業師生學習。

水位站查詢進入發燒排行的影片

以跨期橫斷面資料分析影響礁溪鄉溫泉套房價格之因素

為了解決水位站查詢的問題，作者蘇正仁 這樣論述：

國道五號通車後，隨著養生休閒住宅的盛行，帶來觀光及休閒的流動紅利人口，也拉抬宜蘭區房價上漲，而非宜蘭縣都市發展的礁溪鄉，並無學區、也無商業區，非屬傳統生活機能區，是適合休閒泡湯的好地方。選擇溫泉宅的民眾，看上能夠輕鬆在家泡溫泉的特點，帶動外地客的置產力道，近年讓房價變成東部地區平均價格最高的區域。本研究主要分析宜蘭縣礁溪鄉溫泉區對房價影響之因素，橫跨蒐集「內政部不動產交易實價查詢服務網」2017年1月至2021年10月交易成交案近1963筆之樣本資料。了解溫泉涵蓋區域來探討房屋價格，從年份、建物面積、公設面積、房屋所在樓層、電梯使用、超市距離、學區、社區管理、嫌惡設施、溫泉井數量、溫泉井距離

等因素，取得量化數據分析房價差異。利用特徵房價模型進一步選取驗最要特徵價格函數型態。於礁溪鄉全樣本物件，在溫泉條件特徵越明顯的地區，如：設有溫泉監測井、溫泉井口數較多、溫泉活動旺季；無論參入建物內在結構因素與外在生活機能因素，甚至考慮跨年度或是參入季節性條件，能帶動房屋價格上漲，呈現正相關。而在套房物件時，住戶淡季亦不影響其購買意願，故季節非影響價格之因素。另公寓多屬老舊建物，溫泉水質組織成份複雜，會更加速建物的老化，故溫泉井對公寓為負相關。本研究實證發現宜蘭縣礁溪鄉溫泉發展與房價之關聯性，會排除以往一般特徵對房屋影響力的正負值。特徵變數屬負向關聯包括屋齡、總面積、主建物佔比、超市、學校。特徵

變數屬正向關聯包括樓高比、管理組織、溫泉井口數。房屋價格也會因溫泉水的供給與否，及建物特徵，而造成房價明顯的差異。溫泉特性會因個人理財投資及社會經濟之表現不同，而追求健康生活者，其想要多元化經營休閒，或選擇溫泉宅為第二屋住宅，亦是造成房價上漲的原因之一。

大數據管理系統

為了解決水位站查詢的問題，作者 這樣論述：

　　大數據管理技術涉及了大數據管理的各個方面，包括資料儲存、資料查詢、資料治理、資料整合、資料處理、資料分析、資料視覺化。傳統關聯資料庫的一站式服務已經無法滿足大數據領域的資料處理需求。一方面，以網際網路應用爲代表的大數據應用產生的龐大數據量超出了傳統工具的處理能力；另一方面，異構資料源和種類繁多的大數據應用對資料處理和資料查詢提出了諸多靈活性需求，這些需求大多不易透過傳統的SQL查詢來實現。爲解決資料量大和資料處理需求多樣性所帶來的挑戰，大數據管理技術發展出了一系列革新的資料管理技術。 　　本書詳細討論大數據管理技術的各個分支及其實現技術，包括大數據建模技術、大數據儲存和索引技術、大數據查

詢處理技術、大數據交易技術和大數據匯流排技術，並在此基礎上，對大數據應用系統進行了全面分析。 　　本書面向大數據應用的開發人員、大數據管理系統的開發人員以及大數據管理技術的研究人員，也適用於高等院校相關專業師生學習。   作者簡介 陳剛 　　大學計算機科學與技術學院教授，博士生導師。主要研究方向為資料庫、大數據處理、雲端運算、CPS系統等。擔任了包括資料庫領域TOP會議VLDB在內的近十個國際會議程式委員，以及TKDE、VLDBJ、TPDS、JCST等國際期刊的評審專家。 第1 篇 大數據管理系統基礎   第1 章　大數據技術簡介     1.1　大數據技術的起源     1.2

　大數據與雲端運算     參考文獻   第2 章　大數據管理系統架構     2.1　大數據管理系統不能採用單一架構         2.1.1　大數據的5V 特徵         2.1.2　關聯資料庫系統架構的缺陷     2.2　基於Hadoop 生態系統的大數據管理系統架構         2.2.1　Hadoop 簡介         2.2.2　HDFS 分散式文件系統         2.2.3　MapReduce 資料處理系統     2.3　面向領域的大數據管理系統         2.3.1　什麼是面向領域的大數據管理系統         2.3.2　面向領域的大數據管理

系統架構     參考文獻   第3 章　大數據模型     3.1　關聯資料模型         3.1.1　關聯資料模式         3.1.2　關聯大數據儲存模型         3.1.3　查詢語言         3.1.4　典型系統     3.2　鍵值資料模型         3.2.1　鍵值資料模式         3.2.2　鍵值資料儲存模型         3.2.3　查詢語言         3.2.4　典型系統     3.3　列族資料模型         3.3.1　列族資料模式         3.3.2　列族資料儲存模型         3.3.3　查詢語言

        3.3.4　典型系統     3.4　文件資料模型         3.4.1　文件資料模式         3.4.2　文件資料儲存模型         3.4.3　查詢語言         3.4.4　典型系統     3.5　圖資料模型         3.5.1　圖資料模式         3.5.2　圖資料儲存模型         3.5.3　查詢語言         3.5.4　典型系統     參考文獻   第4 章　大數據應用開發     4.1　大數據應用開發流程     4.2　大資料庫設計         4.2.1　頂層設計         4.2.2　

資料儲存格式         4.2.3　資料模式設計         4.2.4　元資料管理         4.2.5　元資料儲存     參考文獻   第2 篇 大數據管理系統實現技術   第5 章　大數據儲存和索引技術     5.1　大數據儲存技術         5.1.1　分散式文件系統         5.1.2　關聯資料儲存         5.1.3　列族大數據儲存技術     5.2　大數據索引技術         5.2.1　系統概述         5.2.2　CG 索引     參考文獻   第6 章　大數據查詢處理技術     6.1　大數據批處理技術      

   6.1.1　MapReduce 技術簡介         6.1.2　基於MapReduce 的多表連接技術     6.2　大數據串流處理技術         6.2.1　系統設計動機與需求         6.2.2　MillWheel 程式模型         6.2.3　MillWheel 程式設計介面         6.2.4　運算         6.2.5　鍵         6.2.6　流         6.2.7　持久態         6.2.8　低水位         6.2.9　定時器     6.3　大圖資料處理技術         6.3.1　Pregel

大圖處理系統         6.3.2　系統實現         6.3.3　GRAPE 大圖處理系統     6.4　混合大數據處理技術         6.4.1　背景介紹         6.4.2　EPIC 框架概述         6.4.3　模型抽象         6.4.4　實現方案與技術細節         6.4.5　實驗     6.5　群組查詢處理技術         6.5.1　簡介         6.5.2　群組查詢的非侵入式方法         6.5.3　群組查詢基礎         6.5.4　群組查詢引擎COHANA         6.5.5　性能分

析         6.5.6　總結     參考文獻   第7 章　大數據交易技術     7.1　基於鍵組的交易技術         7.1.1　鍵組         7.1.2　鍵值分組協議         7.1.3　系統實現     7.2　基於時間戳的交易技術         7.2.1　Spanner 交易簡介         7.2.2　TrueTime 應用介面         7.2.3　基於時間戳的交易     7.3　確定性分散式交易技術     7.4　基於資料遷移的交易技術         7.4.1　LEAP         7.4.2　L-Store     參

考文獻   第8 章　大數據匯流排技術     8.1　爲什麼需要大數據匯流排         8.1.1　兩個複雜性問題         8.1.2　從N-to-N 到N-to-One     8.2　基於日誌的資料匯流排         8.2.1　資料庫中的日誌         8.2.2　分散式系統中的日誌     8.3　Kafka 系統簡介         8.3.1　單個分區的效率         8.3.2　分散式協調         8.3.3　交付保證     參考文獻   第3 篇 面向領域應用的大數據管理系統   第9 章　面向決策支持的雲展大數據倉儲系統     9.

1　決策支持簡介     9.2　雲展大數據倉儲系統架構         9.2.1　雲展大數據倉儲系統總覽         9.2.2　SINGA 分散式深度學習平臺         9.2.3　CDAS 衆包資料分析系統     9.3　應用實例         9.3.1　簡介         9.3.2　綜合醫療分析系統架構         9.3.3　聯合患者檔案         9.3.4　案例分析： 患者返院預測     參考文獻   第10 章　面向大規模軌跡資料的分析系統TrajBase     10.1　軌跡資料處理系統簡介         10.1.1　軌跡資料處理技術簡

介         10.1.2　集中式軌跡資料處理系統         10.1.3　分散式多維資料處理系統         10.1.4　分散式時空資料處理系統     10.2　軌跡概念介紹     10.3　TrajBase 系統架構     10.4　軌跡資料處理技術         10.4.1　軌跡資料表達技術         10.4.2　軌跡資料儲存技術         10.4.3　軌跡資料索引和查詢技術         10.4.4　軌跡資料探勘技術     參考文獻   第11 章　基於超圖的互動式圖像檢索與標記系統HIRT     11.1　圖像檢索與標記方法簡介  

       11.1.1　基於文字的圖片檢索方法         11.1.2　基於內容的圖片檢索方法         11.1.3　基於超圖的圖片檢索方法     11.2　HIRT 系統架構         11.2.1　超圖構建         11.2.2　矩陣運算         11.2.3　Top-k 查詢     11.3　互動式圖像檢索技術         11.3.1　平行查詢方法         11.3.2　近似查詢方法         11.3.3　互動式查詢方法     參考文獻 序 　　作為過去十年裡最重要的資訊技術，大數據技術深刻影響了人們生活的各種層面

。如今，從在家購物到出門叫車，從投資理財到金融風控，從健康管理到公共安全，人們無時無刻不在使用各種大數據。在大數據引領的資訊時代下，如何有效管理大數據，從大數據中擷取有價值的資訊，提升組織者的決策水準，發現新的利潤成長點，成爲各界持續關注和廣泛研究的重要課題。大數據管理技術已經成爲網際網路等行業的核心競爭力之一。 　　大數據管理技術涉及了大數據管理的各個方面，包括資料儲存、資料查詢、資料治理、資料整合、資料處理、資料分析、資料視覺化。傳統關聯資料庫的一站式服務已經無法滿足大數據領域的資料處理需求。一方面，以網際網路應用爲代表的大數據應用產生的龐大數據量超出了傳統工具的處理能力；另一方面，異構

資料源和種類繁多的大數據應用對資料處理和資料查詢提出了諸多靈活性需求，這些需求大多不易透過傳統的SQL查詢來實現。爲解決資料量大和資料處理需求多樣性所帶來的挑戰，大數據管理技術發展出了一系列革新的資料管理技術。 　　本書從大數據管理技術產生的歷史背景出發，對大數據管理技術的起源和發展進行了全面介紹，詳細討論大數據管理技術，包括大數據建模技術、大數據儲存和索引技術、大數據查詢處理技術、大數據交易技術和大數據匯流排技術等，並在此基礎上，對大數據應用系統進行了全面分析。 　　本書採取理論與實踐並重的方式介紹大數據管理技術。在理論層面，力求覆蓋面廣，涵蓋大數據管理技術的所有重要分支。在具體技術層面

，力求深入淺出，重點介紹技術產生的應用背景，以及該技術解決應用中痛點問題的基本原理。對技術實現細節感興趣的讀者，可以透過書中列出的引文，從原始文獻中擷取相關資訊。在實踐層面，本書透過三章內容，具體介紹大數據管理技術如何應用於實際的大數據應用系統。希望這樣的安排，能夠滿足不同層面的讀者對大數據管理技術的研習需求。 　　本書面向大數據應用的開發人員、大數據管理系統的開發人員以及大數據管理技術的研究人員，也適用於大專院校相關專業師生學習。本書要求讀者具有一定的電腦基礎和資料庫相關知識。希望本書在幫助讀者了解大數據技術發展的同時，能夠爲相關領域的工作者在進行大數據系統開發時提供借鑒。

濁水溪流域水文量與輸砂量之趨勢研究

為了解決水位站查詢的問題，作者黃震宇 這樣論述：

本研究以濁水溪流域之桶頭(2)、內茅埔、延平橋、彰雲橋、玉峰橋、水里橋、溪洲大橋、寶石橋及龍門橋水位流量站，以及集集(2)、神龍橋、桶頭(2)、西螺(2)、翠峰、內茅埔雨量站，其觀測水文量資料(含觀測流量、懸浮載輸砂量資料與觀測雨量資料)，採用5％顯著水準 (α=5％) 執行觀測流量、雨量之Mann-Kendall(M-K)趨勢檢定與分析。本研究除了以距平圖協助判斷流量、雨量之趨勢變化情形外，另建立流量與輸砂量之關係曲線圖及經驗公式，並以九二一大地震前後1999年為時間分點觀察輸砂量變異分析。本研究中選用之日平均流量、年逕流量、年最大瞬時流量、年最大日平均流量、年最小日平均流量之M-K趨勢分

析結果顯示寶石橋站(2004-2020)之年最大瞬時流量呈顯著向下趨勢，而水里站(1994-2020)與寶石橋站(2004-2020)之年最小日平均流量則呈顯著上升趨勢，其它各水位流量站之流量資料則無顯著趨勢(no trend)。本研究選用之年降雨量、年一日最大降雨、年二日最大降雨、年三日最大降雨量之M-K趨勢分析結果，顯示只有桶頭(2)站(1941-2020)在年一日最大降雨量、年二日最大降雨量、年三日最大降雨量呈顯著上升趨勢；其它各雨量站之雨量資料均無顯著趨勢。本研究中顯示濁水溪流域各觀測站(桶頭(2)站、彰雲橋站、內茅埔站與玉峰橋站)之日平均流量與懸浮載輸砂量關係為良好之率定曲線關係式。

以九二一大地震前後分別繪製之率定曲線式結果顯示，各觀測站在九二一大地震前之期間的率定曲線相對較為陡峭。而各觀測站在九二一大地震後的河道懸浮載輸砂量由低流量開始即超過九二一大地震前的河道懸浮載輸砂量，顯示九二一大地震對濁水溪流域土砂生產量有明顯的增加現象。關鍵字：趨勢分析、顯著趨勢、率定曲線、假設檢定、MK、Mann-Kendall。