⑴ 大数据，云计算中的海量数据是哪里来的
都是为数据存储和处理服务的；都需要占用大量的存储和计算资源，因而都要用到海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapRece等并行处理技术。因此，云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的 IT 基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。
⑵ 云计算的核心技术
1、虚拟化技术
虚拟化是云计算最重要的核心技术之一，它为云计算服务提供基础架构层面的支撑，是ICT服务快速走向云计算的最主要驱动力。可以说，没有虚拟化技术也就没有云计算服务的落地与成功。
2、分布式数据存储技术
云计算的另一大优势就是能够快速、高效地处理海量数据。在数据爆炸的今天，这一点至关重要。为了保证数据的高可靠性，云计算通常会采用分布式存储技术，将数据存储在不同的物理设备中。这种模式不仅摆脱了硬件设备的限制，同时扩展性更好，能够快速响应用户需求的变化。
3、编程模式
从本质上讲，云计算是一个多用户、多任务、支持并发处理的系统。高效、简捷、快速是其核心理念，它旨在通过网络把强大的服务器计算资源方便地分发到终端用户手中，同时保证低成本和良好的用户体验。在这个过程中，编程模式的选择至关重要。
4、大规模数据管理
处理海量数据是云计算的一大优势。那么如何处理则涉及到很多层面的东西，因此高效的数据处理技术也是云计算不可或缺的核心技术之一。对于云计算来说，数据管理面临巨大的挑战。云计算不仅要保证数据的存储和访问，还要能够对海量数据进行特定的检索和分析。
⑶ 云计算的海量数据挖掘工作是怎样实现的
云计算属于新兴技术领域，群英云计算转一篇关于问题的学术报告吧。对您应该有所帮助。
1引言
目前，人们正处于一个“无处不网、无时不网，人人上网、时时在线”的时代，图灵奖获得者吉姆·格雷（Jim Gray）认为，网络环境下每18个月产生的数据量等于过去几千年的数据量之和。目前互联网的数据具有海量增长、用户广泛、动态变化等特征。2010年，QQ同时在线的用户超过1亿人，淘宝一年交易次数比上年增长150%，视频服务Animoto在3天内通过Amazon将其服务能力迅速扩展至75万用户。
数据挖掘能够发现隐含在大规模数据中的知识，提高信息服务的质量。如伊朗事件中twitter快速传播假消息的识别、Amazon和淘宝网中商品关联关系分析，以及优酷网中视频个性化推荐等。海量数据挖掘在国家安全、国民经济和现代服务业中具有广泛应用，有助于提升网络环境下信息服务的质量，实现以人为本的信息服务。
从数据挖掘技术的发展历史看，随着互联网的蓬勃发展，数据的规模越来越大，从KB级发展到TB甚至PB级海量数据；数据挖掘的对象也变得越来越复杂，从数据库、到多媒体数据和复杂社会网络；数据挖掘的需求也从分类、聚类和关联到复杂的演化和预测分析；挖掘过程中的交互方式从单机的人机交互发展到现在社会网络群体的交互。这种发展给数据挖掘带来了巨大的挑战：对于网络环境下产生的TB级和PB级的复杂数据，需要有高效的海量数据挖掘算法；网络环境下大众的广泛参与，需要在数据挖掘算法中能够融入群体智慧；同时社会网络的迅速发展使得信息服务的个性化成为必然，要求能够满足即时组合的个性化挖掘服务。
云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（包括计算能力、存储能力、交互能力等）是动态、可伸缩、被虚拟化的，并以服务的方式提供 [1] 。具体表现在：云计算的动态和可伸缩的计算能力为高效海量数据挖掘带来可能性；云计算环境下大众参与的群体智能为研究集群体智慧的新的数据挖掘方法研究提供了环境；云计算的服务化特征使面向大众的数据挖掘成为可能。同时，云计算发展也离不开数据挖掘的支持，以搜索为例，基于云计算的搜索包括网页存储、搜索处理和前端交互三大部分。数据挖掘在这几部分中都有广泛应用，例如网页存储中网页去重、搜索处理中网页排序和前端交互中的查询建议，其中每部分都需要数据挖掘技术的支持。
因此，云计算为海量和复杂数据对象的数据挖掘提供了基础设施，为网络环境下面向大众的数据挖掘服务带来了机遇，同时也为数据挖掘研究提出了新的挑战性课题。
下面将对并行编程模型、基于并行编程模型高效海量数据挖掘算法，以及基于云计算的海量数据挖掘服务相关研究进行综述。
2并行编程模型相关方法
为了使用户能够通过简单的开发来方便地达到并行计算的效果，研究人员提出了一系列的并行计算模型。并行计算模型在用户需求和底层的硬件系统之间搭建桥梁使得并行算法的表示变得更加直观，对大规模数据的处理更加便捷。根据用户使用硬件环境的不同，并行编程模型又可以分为在多核机器、GPU计算、大型计算机以及计算机集群上的多种类型。目前比较常用的并行编程接口和模型包括：
pThread接口[2]。pThread是在类Unix系统上进行多线程编程的通用API，为用户提供了一系列对线程进行创建、管理和各类操作的函数，使用户能够方便地编写多线程程序。
MPI模型[3]。MPI的全称为消息传递接口（Message Passing Interface），它为用户提供了一系列的接口，使用户利用消息传递的方式来建立进程间的通信机制，从而方便地对各种算法进行并行实现。
MapRece模型[4]。MapRece模型是由谷歌公司提出的并行编程框架，它首先为用户提供分布式的文件系统，使用户能方便地处理大规模数据；然后将所有的程序运算抽象为Map和Rece两个基本操作，在Map阶段模型将问题分解为更小规模的问题，并在集群的不同节点上执行，在Rece阶段将结果归并汇总。MapRece是一个简单，但是非常有效的并行编程模型。
Pregel模型[5]。Pregel同样是由谷歌公司提出的专门针对图算法的编程模型，能够为大规模数据的图算法提供并行支持。一个典型的Pregel计算过程将在图上进行一系列的超级步骤（SuperSteps），在每个超级步骤中，所有顶点的计算都并行地执行用户定义的同一个函数，并通过一个“投票”机制来决定程序是否停止。
CUDA模型①。CUDA是由NVIDIA公司提出的一个基于GPU的并行计算模型。由于GPU在设计需求上与普通CPU不同，GPU通常被设计为能较慢地执行许多并发的线程，而不是较快的连续执行多个线程，这使得GPU在并行计算上有先天的优势。CUDA为用户提供了利用GPU计算的各种接口，使程序员能够像在普通电脑上进行CPU编程那样进行GPU程序的编写。
此外还有OpenMP、PVM、OpenCL等各种并行编程模型和方法。这些并行编程和方法一般都提供了主流编程语言的实现，从而使得用户能根据自身编程习惯来选用。
另一方面，随着云计算的不断推广，还出现了各种商用的并行计算/云计算平台，为用户提供并行计算服务。这其中比较着名的包括微软的Azure平台、Amazon公司的EC2平台、IBM公司的蓝云平台、谷歌公司的Google App Engine等。各大IT公司也纷纷开发自己的并行计算模型/框架作为自身技术服务的基本平台，这使得并行计算技术得到了更加快速的发展。
3基于并行编程模型高效海量数据挖掘算法研究
为了实现海量数据上的数据挖掘，大量分布式并行数据挖掘算法被提出。Bhari et al[6]整理了一个十分详尽的并行数据挖掘算法文献目录，包含了关联规则学习、分类、聚类、流数据挖掘四大类分布式数据挖掘算法，同时还包括分布式系统、隐私保护等相关的研究工作。
MapRece并行编程模型具有强大的处理大规模数据的能力，因而是海量数据挖掘的理想编程平台。数据挖掘算法通常需要遍历训练数据获得相关的统计信息，用于求解或优化模型参数。在大规模数据上进行频繁的数据访问需要耗费大量运算时间。为了提高算法效率，斯坦福大学Chu et al[7]提出了一种适用于大量机器学习算法的通用并行编程方法。通过对经典的机器学习算法进行分析可以发现，算法学习过程中的运算都能转化为若干在训练数据集上的求和操作；求和操作可以独立地在不同数据子集上进行，因此很容易在MapRece编程平台上实现并行化执行。将大规模的数据集分割为若干子集分配给多个Mapper节点，在Mapper节点上分别执行各种求和操作得到中间结果，最后通过Rece节点将求和结果合并，实现学习算法的并行执行。在该框架下，Chu et al实现了十种经典的数据挖掘算法，包括线性回归、朴素贝叶斯、神经网络、主成分分析和支持向量机等，相关成果在NIPS 2006会议上发表。
Ranger et al[8]提出了一个基于MapRece的应用程序编程接口Phoenix，支持多核和多处理器系统环境下的并行程序设计。Phoenix能够进行缓存管理、错误恢复和并发管理。他们使用Phoenix实现了K-Means、主成分分析和线性回归三种数据挖掘算法。
Gillick et al[9]对单程学习（Single-pass）、迭代学习（Iterative Learning）和基于查询的学习（Query-based Learning）三类机器学习算法在MapRece框架下的性能分别做了评测。他们对并行学习算法涉及到的如何在计算节点之间的共享数据、如何处理分布式存储数据等问题进行了研究。
Mahout①是APS（Apache Software Foundation）旗下的一个开源数据挖掘项目，通过使用Apache Hadoop库，可以实现大规模数据上的并行数据挖掘，包括分类、聚类、频繁模式挖掘、回归、降维等算法，目前已经发布了四个版本。
4基于云计算的海量数据挖掘服务研究
云计算除了给用户提供通用的并行编程模型和大规模数据处理能力之外，另一个重要的特点是为用户提供开放的计算服务平台。在数据挖掘方向，现在也有一系列的系统被开发出来，面向公众提供数据挖掘服务云计算平台。
Talia et al[10]提出可以从四个层次提供云计算数据挖掘服务：底层为组成数据挖掘算法的基本步骤；第二层为单独的数据挖掘服务，例如分类、聚类等；第三层为分布式的数据挖掘模式，例如并行分类、聚合式机器学习等；第四层为之前三层元素构成的完整的数据挖掘应用。在此设计基础上，他们设计了基于云计算的数据挖掘开放服务框架，并开发了一系列的数据挖掘服务系统，例如Weka4WS、Knowledge Grid、Mobile Data Mining Services、Mining@home等，用户可以利用图形界面定义自己的数据挖掘工作流，然后在平台上执行。
PDMiner[11]是由中国科学院计算技术研究所开发的基于Hadoop的并行分布式数据挖掘平台，该系统现在已经用于中国移动通信企业TB级实际数据的挖掘。PDMiner提供了一系列并行挖掘算法和ETL操作组件，开发的ETL算法绝大多数达到了线性加速比，同时具有很好的容错性。PDMiner的开放式架构可以使用户将算法组件经过简单配置方便地封装加载到系统中。
此外，商业智能领域的各大公司也提供面向企业的大规模数据挖掘服务，例如微策略、IBM、Oracle等公司都拥有自己的基于云计算的数据挖掘服务平台。
5总结和展望
通过云计算的海量数据存储和分布计算，为云计算环境下的海量数据挖掘提供了新方法和手段，有效解决了海量数据挖掘的分布存储和高效计算问题。开展基于云计算特点的数据挖掘方法的研究，可以为更多、更复杂的海量数据挖掘问题提供新的理论与支撑工具。而作为传统数据挖掘向云计算的延伸和丰富，基于云计算的海量数据挖掘将推动互联网先进技术成果服务于大众，是促进信息资源的深度分享和可持续利用的新方法、新途径。
⑷ 关于云计算
云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
云计算是下一件大事。大多数大型厂商都以某种方式介入了这个领域。谷歌就是介入这个领域的最明显的竞争者。谷歌声称它的任务是编辑全球的信息，让这些信息在全球的任何地方都能访问和使用。
介入云计算领域的其它厂商还有IBM、惠普、Sun、戴尔和亚马逊。Red Hat将推出测试版本的基于RHEL和JBoss的解决方案。这个解决方案将由亚马逊在惠普硬件上运行。甚至微软也在进入云计算领域，希望自己不要落后。但是，虽然云计算也许是下一件大事，可是云计算的定义仍然含糊不清和朦胧的。
按照运计算的最普通的和最雄心勃勃的解释，它的目标是把一切都拿到网络上。云就是网络。网络就是计算机。
当如此众多的机构分布在全国各地和世界各地的时候，当如此众多的人在移动中或者在家里工作的时候，为什么不把你的一些数据和处理需求交给第三方，使用手机、移动电脑或者其它设备访问在整个网络上的一切东西呢?你的数据将由口令保护，就像在本地网络上一样并且能够在整个网络上加密。这个处理任务能够让第三方虚拟化计算机农场完成，最大限度地使用处理器的能力，大量减少机构和更广泛的团体的碳排放量。
云计算是使用与日益增长的Linux、高性能计算和虚拟化等有关的技术实现的一个领域。对于IBM和惠普等公司来说，大型计算机的复苏和刀片式服务器的发展(这两者都要归功于Linux的应用)以及数据中心在能力、数据和处理器利用率方面的效率已经使云计算成为现实。
魔毯
这是一个迷人的想法。在云中或者在整个网络上的计算能够带来许多理论上和实践上的优势。数据中心耗费资金可以分别用于企业的其它部门。资金不仅要用于硬件上，而且还要用于系统维护、待机时间、没有使用的处理和存储容量、安全的担心、能源账单、升级和人员开支。甚至这个机构的每一个员工的办公桌上的每一个台式电脑都会对这个机构的现金流量产生不成比例的影响，不仅是最初的硬件投资，而且还有软件许可证开支和升级硬件以便适应软件要求的开支。跟踪随机存储在机构内部的某一台电脑上的数据也是很困难的，而且这种数据也许会永远从公司的知识库中消失。每一台这种台式电脑都消耗一定比例的能源。
云计算是过去几年里许多其它舒适的和愚蠢的概念的合乎逻辑的结论。所有这些概念都是旨在为这个机构的数据的组织带来一些条理性，如随需应变的信息、软件服务、虚拟化、Web服务、瘦客户机、SOA和Web 2.0。所有这些概念在某种程度上都能够由云计算管理。对于云计算的推广者来说，云计算可能是一种魔毯，让你坐在上面到达一个永远也无法企及的地方。在那里，客户机方面的所有问题都能够通过浏览器解决。
你的数据、你的应用程序和你的处理过程将保留在所有的地方，并且根据需要进行访问。这个事情能够在个人或者企业级别上实现。Google Mail、Google Docs和Facebook等应用都展示了这个功能是如何实现的。但是，所有常用的企业应用程序都可以通过这种相同的方式访问。网络已经从数据中心转移到了云计算。每一个用户的手头上都有一台潜在的超级计算机。
只要你能够访问网络并且有一台连接到网络的设备，你就不需要大型硬件。你能够在任何时间从任何地点访问你的数据。你的成本将下降。你只要支付你需要的东西的费用。你的数据保存在一个地方，是密封和安全的。你不必再负责它的安全。你的碳排放量和对于社区的影响将大幅度减少。你的数据、你的应用程序和你的服务器在你需要的时候都可以使用，没有基础设施或者资本开支的限制。云计算能够使用其它方法无法获得的计算能力。
云计算中的村
谷歌和互联网已经显示了这种方法。全世界的数据都能够或多或少地不断地在网络上访问。网络已经成为虚拟实现的Marshall McLuhan所说的地球村。他在60年代写道：“后文艺时代的人的电子媒介将把世界变成一个村或者部落。在那里，每一件事情对于每一个人都是同时发生的。每一个人都知道发生的事情，因此将参与这个事情，每一件事情都在它发生的时刻发生。电视把事件同时传输到地球村。”
McLuhan受到他所在的时代的限制。他的观察是提前的，但是，没有预测到数字计算机和互联网的兴起。但是，他把电子时代的世界看作是地球村的概念仍是对互联网已经变成的这个样子的一个有先见之明的预测。互联网已经变成了一个无以伦比的信息库 (准确的和不准确的信息都有，关于一切事情的和关于任何事情的信息)，能够随意和随时访问，是你手头的网络全书。不过，如果我们访问的信息并不总是可以信赖的，它怎么能发展成这个样子?
电子的地球村是谷歌为我们提供数据服务的更广泛的野心的更广泛的背景，是云计算还没有利用的潜力。当一个用户访问云计算中的数据时，他或者她需要一种合成的数据格式。这种数据经过处理可以回答具体的要求和优先选择，就像谷歌处理的互联网上的信息满足我们的查询请求一样。这将为合并、共享和发布存储在云中的信息提供许多机会。
不必说，现实与这个更大的目标还有一些差距。但是，在现实世界中还有一些实际的例子。银行已经建立了用于识别信用卡的全球网络。在这个网络中，信息必须要共享，安全是有保证的。航空公司订票系统以同样的方式运行，用网络访问中央存储系统。大多数拥有广域网的任何规模的机构都能够在移动中访问信息。云计算把这种应用提高到了另一个水平。
作为一个概念证明，位于英国布里斯托市的惠普实验室早在2004年就发起了一个SE3D计划。这个计划允许12个小组的英国动画制作者自由访问惠普实验室的“Maya Rendering Service”(玛雅绘图服务)，制作3D短片。参加者获得了Maya许可证和研讨会、公共会议和行业指导的时间表。这项服务提供在整个网络上的公用计算，这是把动画制作作为一项服务提供的原型。对于商业电影公司来说，动画制作是需要很高成本的。
目前正在使用的最着名的云计算的例子是亚马逊的EC2网格。《纽约时报》最近租用了这个网格创建了数据容量达4TB的PDF文件库，包含了从1851年至1920年之间纽约时报发表的1100万篇文章。据《纽约时报》的Derek Gottfrid说，他使用了100个亚马逊的EC2实例和一个Hadoop应用程序在不到24个小时的时间里就编排完成了全部的1100万篇文章，并且生成了另外1.5TB数据，累计用了240美元，即使云计算没有作为一项主流的服务应用，它能提供这种难得的处理能力也是一种可行的选择。
一线希望
同计算中的许多技术创新一样，云计算的应用遇到了传统的系统和设想的阻碍。尽管云计算能够提供节省成本的好处，但是，“新兴市场”的应用将超过在欧洲或者美洲的应用。
这有许多原因。在所谓的发达国家，大多数企业已经拥有依赖于传统的硬件、软件和常规的工作方式的基础设施。在东南亚、印度、中国或者撒哈拉以南的非洲，中小企业很少拥有复杂的客户机-服务器基础设施。政府和研究机构很希望鼓励应用价格便宜的技术。
IBM已经在中国、南非和越南等国家建立了云计算中心。那里的个人、团体和企业能够立即访问以前无法接触到的应用程序。
同云计算、网络计算和/或者公用计算的其它实例一样，这些中心以运行在大型计算机或者刀片式服务器上的虚拟化的Linux实例为基础，能够极大地促进这些中心所在地的本地的经济。
消除自己的困惑
云计算的概念也许对于IT经理是有魅力的，但是，像许多颠覆当前做事方法的想法一样，云计算也存在一些阻力。
你不必因为个人和业务的理由把你的数据放在那里。你的个人信息、隐私和安全也许会脱离你的控制。你的个人台式电脑给予你控制权利。伴随者微软Windows操作系统软件、病毒漏洞、反垃圾邮件邮箱和“不公开即安全”等成长的用户几乎都不相信网络安全。由于所有这些原因，企业要拥有自己的数据，并且经常有充分的理由。
还有许多许可证和应用程序目前可用的问题，还有隐私和控制的问题。我们生活在一个这样一个世界里，数据的数量越搜集越多，而管理数据的人越来越少。谷歌也许不愿意共享你的数据，但是，政府机构能够超越法律访问他们要访问的东西。政府和企业正在日益为收集有关我们的信息所困扰。在这种环境下，谁愿意采用云计算?这个事情不会发生，或者逻辑就是如此。“老大哥”正在云中注视着你呢。但是，这种假设的观点也许假设的集中化和控制程度都远远超过了实际的情况。
在当前的气候中应用云计算的最诱人的理由是它有可能大幅度减少能源消耗和浪费。耗费能源和浪费正是当前数据中心的特点。
云计算的价值在于它使我们回到了大型计算机的世界。这个区别是我们使用移动电脑或者掌上电脑放在我们手上的大型计算机比三十或者四十年前像一个仓库那样大的大型计算机的计算能力更强大。
企业接受云计算服务
半年前，电子设备制造商Sanmina-SCI只有很少员工使用Google的云计算服务Google Apps，Google该服务中包括电子邮件、文档编辑及日程表等。而目前该公司使用Google Apps的员工已经超过1000人。
该公司首席信息官Manesh Patel表示：“我们的项目组位于全球各地，使用Google Apps能帮助他们有效的合作。”他预计，该公司未来三年Google Apps的用户数将增加至10000人，占员工总数的25%。
Sanmina和Google是最早在软件和计算方式上做出改变的公司。目前，亚马逊、Salesforce、IBM、甲骨文和微软都开始为企业用户提供网络存储和软件等服务，帮助它们进行客户关系管理。这种远程提供的计算服务被称作“云计算”。
云计算实际上包含多种技术，例如软件即服务（SaaS）和硬件即服务（HaaS）。软件即服务是Salesforce十年前提出的一种发布软件的新方式，而硬件即服务则是亚马逊和其他公司推出的通过网络提供存储和计算能力的新方式。
云计算市场将快速增长
一些分析师认为，云计算代表了企业计算方式的改变。美林预计，未来5年中，云计算在全球的市场总额将超过950亿美元，全球软件市场的12%将转向云计算。
IBM、戴尔和惠普等相关厂商也已经开始转移自己的产品线，适应云计算服务的需求。IBM于8月1日宣布，将花费3.6亿美元新建一处云计算数据中心，这使得该公司全球数据中心数达到9处。戴尔则为许多云计算服务商和Web2.0企业提供设备，包括Facebook、微软、亚马逊和雅虎等。
鲍尔默近日的一份备忘录显示，微软也已将云计算列为09财年的五大工作重点之一。微软将允许客户在传统软件和软件服务之间进行选择。鲍尔默透露，微软下一代的Live服务和网络技术中将加入更多云计算功能。高盛一项调查显示，大约9%的IT经理表示，他们计划今年开始使用微软的软件服务。
可靠性和安全性问题
不过，许多企业首席信息官仍对云计算的可靠性和安全性存有疑虑。7月20日，亚马逊S3服务断网6小时，这加剧了企业的担忧。咨询机构Gartner副总裁Daryl Plummer表示：“企业很难在短时间内大规模转向云计算。”他指出，企业高科技支出中的80%用户系统维护，而不是创新。
企业转向云计算的速度之慢也引起了业内的担忧。Google企业服务副总裁Dave Girouard表示：“这样下去市场将会枯竭。”他透露，目前有50万机构使用Google Apps，但是超过50%用户使用的是免费版。
企业正在探索能够使用云计算技术的新领域，例如人力资源管理等。Sanmina公司的Patel目前在考虑使用云计算来进行考勤和费用报告。他同时非常关注亚马逊提供的网络服务。他表示：“从企业角度来说，很明显我们只能逐渐起步。我们将首先在低优先级工作中测试云计算平台的能力。”
首席信息官担忧的另一个问题在于云计算是否符合法律规范，包括《萨班斯法案》和《美国健康保险条例》等。欧洲一家云计算服务提供商ITricity此前未能使自己的服务满足这些法律或规定。
寻求折中方案
过去6个半月中，ITricity投入77.9万美元，将自己的服务升级至IBM的最新技术。IBM技术使ITricity的服务有更大的灵活性。ITricity表示，以往如果用户希望提升云计算能力，那么需等上一周时间。而IBM的新技术可以使这一时间缩短至1小时，甚至更短。
由于很多公司在现有设备上投资很大，因此许多人认为可以采用混合模式来引入云计算，即在公司内部，或称为“私有云”中完成一部分计算需要。
Google预计越来越多的企业将使用云计算。Google的目标是让更多人和公司适应Google Apps，并已经向一些大学免费提供Google Apps。
⑸ 大数据云计算物联网之间的关系
大数据云计算物联网之间的关系如下：
1、云计算为大数据提供了技术基础，大数据为云计算提供用武之地。
2、物联网是大数据的重要来源，大数据技术为物联网数据分析提供支撑。
3、云计算为物联网提供海量数据存储能力，物联网为云计算技术提供了广阔的应用空间。
⑹ 云计算主要是做什么的
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。