4

1.4 研究意义 4

1.5 研究内容 4

1.6研究的思路与方法 5

2 信息系统开发方法 6

2.1 信息系统的开发方法综述 6

2.2 常见信息系统开发方法的比较 6

2.3 开发模型以及开发模式的研究 7

2.4 大数据时代对信息系统开发的要求 9

3 Z城市污染分布信息系统设计 11

3.1 城市污染分布信息系统需求分析 11

3.2 城市污染分布系统可行性分析 11

3.3 城市污染分布信息系统数据采集途径和存储方式 11

3.4 系统框架设计 12

3.4.1 系统登录设计 12

3.4.2 总体布局设计 13

3.5 系统功能模块设计 14

3.5.1菜单栏模块功能 14

3.5.2查询栏模块功能 14

3.5.3文件夹选择栏 15

3.6 数据库设计 16

3.6.1 系统数据流图设计 16

3.6.2 系统E-R图设计 18

4  Z城市污染分布信息系统展示 20

4.1 系统界面一览 20

4.2 开发环境 28

4.2.1 运行环境配置 28

4.2.2 开发工具简介 28

结论 29

致谢 30

参考文献 31

大数据环境下Z城市污染分布状况信息系统设计与开发

1 绪论

1.1 研究背景

现实世界的虚拟化程度不断加深,数据的来源、种类和数量也随之快速增长。大数据时代匆匆而来。随之出现的云计算为大量的、多种多样的数据提供存储和运算的平台,而在技术方面,数据挖掘技术和人工智能技术的出现能够从大数据中发现事物规律和大致趋势等大量信息,为管理决策提供参考信息。

当前大数据的特点不仅是数据量的爆发式增长,数据类型的多样化发展也是大数据时代的一大特征。在传统的环境下,数据几乎都是以二维的结构呈现的,但是随着互联网、多媒体等技术的飞速发展和普及,视频、音频、图片、邮件、HTML,RFID,GPS和传感器等产生的非结构化数据也在飞速增长,估计每年都会以60%左右的速度增长。预计在今后的几年中增长量还会不断加大。

对于这样的信息增长速度和多样的数据类型,信息系统面临着冲击和挑战。传统的信息系统大数据环境对数据收集和处理的影响很大,处理数据能力差,大量数据流失等等问题逐渐显现,大多数数据库不再满足现状环境的要求。而在云计算的基础上设计的大数据框架,能够利用集群的特点和优势进行高速计算和数据存储,从而实现一个分布式的运行系统,以数据流的形式提供一个高传输率的传输通道用以访问数据,适应大数据时代的应用程序。不仅如此,数据挖掘、语义引擎、可视化分析等技术的快速发展,可以使用户从大量的数据中深入计算解析,提取有效信息,从而掌握数据增值的第一手信息,领先竞争对手。文献综述

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