大数据与云计算方向线路图
云计算与大数据技术在移动电子商务中的应用
2.2云端存储数据，提高信息数据安全性
随着移动电子商务应用范围的不断扩大，企业需要存储 的数据资源越来越多，企业在内部网络中存储的数据资源面 临着病毒和黑客攻击的风险，而且风险日益增加。借助于云 计算服务，可以将重要的数据存储在云端的数据中心，由云 计算服务商为企业提供高效、安全且专业的数据存储服务， 企业无需投入人力和物力就可以保障数据信息的安全。利用 云计算技术可以为企业提供安全可靠的数据存储服务，为企 业的发展保驾护航。
大数据是一种数据规模大到在获取、存储、管理以及分 析方面都大大超出了传统结构化数据库软件工具处理能力范 围的数据集合，其数据具有多样性、超大容量、高速性以及 价值密度低4个特征匝切。大数据技术在生物学、物理学、环 境生态学以及军事、通信、金融等领域早已存在，却随着近 年来互联网和信息行业的发展而引起了人们的关注。大数据 最初在提高体育成绩中应用广泛，目前在医疗领域、金融领 域、智慧城市管理以及安全执法领域等都得到了广泛的应用。 例如在普通企业中可以帮助企业了解并满足客户的服务需求， 在医疗领域可以分析众多的病例以快速制定出医疗方案等。
ZHANG Chunxia
(Shangqiu Institute of Technology, Shangqiu Henan 476000, China)
Abstract： Under the background of rapid development of cloud computing technology and network technology, it has been widely used in all walks of life. With the development of Internet technology, mobile communication technology and mobile terminal equipment, while e-commerce goes deep into every comer of people's life, mobile e-commerce emerges as the times require, and becomes the most important way of people's business activities, and gradually changes people's way of life. By applying cloud computing technology and big data technology to modern e-commerce, it can effectively reduce the human and material resources invested by enterprises, and improve the security and reliability of enterprise e-commerce data. Based on the analysis of cloud computing technology and big data technology, this paper explores and thinks about the application of cloud computing and big data in e-commerce, and puts forward some opinions.
云计算与大数据精品PPT课件
• 云计算身边案例
我们常用的云盘
金山快盘、联想网盘、华为网盘 （原DBanT盘（金山网络出品）、 云诺（YUNIO）、 EverBox（盛大网盘）、微软skydrive、迅载网盘、网丫场 、PocketDisk启明网盘、抽屉网盘、 网易网盘、iBoxFile、WebDisk、126网 盘、139邮箱网盘、网盘卡卡网盘、16密盘、永硕E盘、 QQ随身盘、265网 络硬盘vdisk、纳米盘、同步盘、TOM网盘、uc网盘、51网盘、99盘、速度盘 、 凯备份等。 有些是完全免费的，有些是收费兼免费的，用户可根据需要选用。提供下载 收益 的：珍宝网盘，千军万马网盘、城通网盘。用户在选用网盘时应当慎重 ，因为一些免费网盘的存活期比较短。用户重要的文件资料最好不要放在网 盘里，以免网盘提供商停止服务后，造成用户文件永久性的丢失。
云计算和大数据
云计算
• 什么是云计算
云计算（英语：Cloud Computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方 式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。 云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用 来表示互联网和底层基础设施的抽象。云计算是继1980年代大型计算机到客户端服务器的大转变之后的又一种巨变。用户不再需要了解“云”中基础设施的细节，不 必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制。 云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式，通常涉及通过 互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源，它意味着计算能力也可作为一 种商品通过互联网进行流通。
云计算和大数据
大数据
• 什么是大数据
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力 和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔· 舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查） 的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、 Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
云计算与大数据技术概论-实验1-2 Hadoop常用命令
Hadoop常用命令1、实验描述•熟悉HDFS的命令行接口•虚拟机数量：3•系统版本：Centos 7.5•Hadoop版本：Apache Hadoop 2.7.3•熟悉Linux操作系统，Hadoop原理•HDFS命令行接口•HDFS命令行接口5.1进入虚拟机并启动Hadoop集群5.1.1在master启动Hadoop集群1.[zkpk@master ~]$ start-all.sh图15.1.2在master上运行jps，确认NameNode, SecondaryNameNode, ResourceManager进程启动图25.1.3在slave01上运行jps，确认DataNode, NodeManager进程启动图35.1.4在slave02上运行jps，确认DataNode, NodeManager进程启动图45.2练习hdfs命令行接口5.2.1列出目录及文件命令5.2.1.1hadoop fs –ls为固定的命令，-ls用来指定咱们要列出文件，path参数指定需要列出列表的父路径。
path取值如果在前边加上/的话是从HDFS的根目录下开始列，否则从HDFS上的用户目录/user/username/开始列。
1.[zkpk@master ~]$ hadoop fs -ls <path>图55.2.2递归列出目录及文件5.2.21hadoop fs –ls -R为固定的命令，-ls -R用来指定咱们要递归查看的文件，path参数指定需要列出列表的父路径。
1.[zkpk@master ~]$ hadoop fs -ls -R <path>图65.2.3创建目录5.2.3.1hadoop fs –mkdir为固定的命令，–mkdir用来指定创建的文件目录命令，path参数指定创建目录路径，注意，不能创建级联目录。
1.[zkpk@master ~]$ hadoop fs -mkdir <path>图7图85.2.4上传文件，有两种方式5.2.4.1hadoop fs -put 为固定的命令，\参数指定上传文件及其本地路径，\参数指定文件上传到HDFS 的路径1.[zkpk@master ~]$ hadoop fs -put <src><des>图9图105.2.4.2hadoop fs - copyFromLocal为固定的命令，\参数指定上传文件及其本地路径，\参数指定文件上传到HDFS的路径1.[zkpk@master ~]$ hadoop fs -copyFromLocal <src><des>图115.2.5从hdfs上传下载文件5.2.5.1hadoop fs -get \ ；des为HDFS上的文件的绝对路径，src为本地要把下载的文件存放的位置1.[zkpk@master ~]$ hadoop fs -get<des><src>图125.2.5.2hadoop fs -copyToLocal \ ；命令copyToLocal后边必须跟两个参数，第一个是HDFS上的文件的绝对路径，第二个是本地要存档下载文件的路径，必须存在，否则报错1.[zkpk@master ~]$ hadoop fs -copyToLocal <src><des>图135.2.6删除HDFS上的文件5.2.6.1hadoop fs –rm \ ;rm命令后边必须跟要查看的文件的路径，路径必须存在，否则报错。
云计算产业技术路线图及三年行动计划研究报告
云计算产业技术路线图及三年行动计划研究报告一、产业发展现状云计算被看作继个人计算机变革、互联网变革之后的第三次IT浪潮。
2010年，中国政府将云计算列入国家重点扶持的战略性新兴产业，云计算产业逐步从概念走向落地。
在此背景下，硬件、软件、集成、运营、内容服务等领域的主要厂商纷纷借势转型发展,基于已有的产品及技术优势，推出云计算服务及解决方案,这使云计算产业链得以构建。
云服务、软硬件、云支持和感知等相关产业构成的云计算生态系统加速形成。
云服务产业包括面向公众、行业、企业等不同服务对象提供的IaaS（基础设施即服务）服务、PaaS(平台即服务）服务和SaaS(软件即服务）服务领域.云软硬件产业涵盖云计算相关软件（基础软件、中间件和应用软件）、硬件(服务器、存储设备、终端设备、网络设备、元器件)和系统集成等领域。
云支持产业包括云计算相关的咨询设计、安全审计和评估认证等领域。
感知产业涵盖传感设备和传感网等产品领域。
据国际权威机构数据，2012年全球云计算市场规模约为1000亿美元,未来几年年均增长率预计将超过20％，2015年全球云计算市场规模将达到1768亿美元.我国云计算市场总体规模较小,但追赶势头明显.研究表明2012年我国在全球云计算市1场中所占份额不到5％，但年增速达到40％，预期未来我国与国外的云计算差距将逐渐缩小。
经过几年的快速发展，云计算产业初具规模.据最新统计数据，全区涉足云计算相关产品及服务的企业约200家，云计算相关产业规模超700亿。
全区云计算产业链布局完整，龙头企业聚集，产业规模及关键技术居全国领先地位。
我区拥有一批开发企业及个人云计算应用服务的厂商，相关产品在全国拥有大量的用户群。
目前，云计算企业服务的个人和企业用户的总量已达数亿，并在各细分领域占据市场主要份额。
产学研体系完备，拥有一系列国内顶尖高校、科研机构和大量科技企业。
目前在一些比较核心的开源技术方面，不少地区的技术人员进入了国际社区的舞台，开始发挥越来越重要的作用。
云计算和大数据基础知识
云计算与大数据基础知识一、云计算是什么?云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式,在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。
因此,云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。
用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算.云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器，存储，应用软件，服务),这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
通俗的理解是,云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等)和软件资源（如应用软件、集成开发环境等）,所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。
用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。
云计算的核心理念是资源池。
二、云计算的基本原理云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池.如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。
打个比方,这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。
它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便,费用低廉。
最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。
三、云计算的特点1、支持异构基础资源云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。
云计算总体结构图、架构图
安全建设 安全域
安全基线 建设
虚拟机安 全
数据安全
辅助决策 应用功能区
开发辅助决策
经营管理应用 生产管理应用
生产运行管理应用 虚拟桌面
应用管理辅助决策
移动应用
ESB
逻辑数据 中心
基础应用区
业务区
帐号管理
统一认证
数据区
办公桌面区
单点登录
访问控制
自助服务
逻辑架构区
WEB区
DB区
BPM
群集
安全区
存储区
高可用
HA/DRS/FT/vMotion/Load Balance/vVLAN
资源池
基础架构云资源池
桌面云资源池
高性能计算云资源池
IT基础设 施安全
设备虚拟化 x86虚拟化
小机虚拟化 虚拟存储化 虚拟交换机 虚拟防火墙
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ设备
x86服务器 小型机 网络设备 存储设备 备份设备 安全设备
统一管理 ITIL管理 自动部署 报表管理 配置管理 监控管理 虚拟机管
万字长文解读最新最全的大数据技术体系图谱！
万字长文解读最新最全的大数据技术体系图谱！正文开始大数据技术发展20年，已经形成覆盖面非常庞大的技术体系，最近信通院发布了《大数据白皮书2020》（关注本公众号后，后台回复“big2020”获得PDF），提供了一张非常全面的大数据技术体系图谱，如下图所示：从这张图谱可以看到，大数据技术体系可以归纳总结为数据分析应用技术、数据管理技术、基础技术、数据安全流通技术四大方向，每个方向大数据技术的产生都有其独特的背景。
1、基础技术：主要为应对大数据时代的多种数据特征而产生大数据时代数据量大，数据源异构、数据时效性高等特征催生了高效完成海量异构数据存储与计算的技术需求。
面对迅速而庞大的数据量，传统集中式计算架构出现难以逾越的瓶颈，传统关系型数据库单机的存储及计算性能有限，出现了规模并行化处理（MPP）的分布式计算架构，如分析型数据库GreenGreenplum。
面对分布式架构带来的海量分布式系统间信息协同的问题，出现了以Zoomkeeper为代表的分布式协调系统；为了将分布式集群中的硬件资源以一定的策略分配给不同的计算引擎和计算任务，出现了Yarn等集群管理及调度引擎；面对海量计算任务带来的管理复杂度大幅提升问题，出现了面向数据任务的灵活调度工作流平台。
面向海量网页内容及日志等非结构化数据，出现了基于Apache Hadoop和Spark生态体系的分布式批处理计算框架；面向对于时效性数据进行实时计算反馈的需求，出现了Apache Storm、Flink等分布式流处理计算框架。
面对大型社交网络、知识图谱的应用要求出现了以对象+关系存储和处理为核心的分布式图计算引擎和图数据库，如GraphX、neo4j等；面对海量网页、视频等非结构化的文件存储需求，出现了mongoDB 等分布式文档数据库；面向海量设备、系统和数据运行产生的海量日志进行高效分析的需求，出现了influxdb等时序数据库；面对海量的大数据高效开放查询的要求，出现了以Redis为代表的K-V数据库。
城市轨道交通信息化云平台及大数据平台建设
城市轨道交通信息化云平台及大数据平台建设摘要：为了保证城市轨道交通的有序运行，避免出现轨道车辆碰撞、线路冲突等事故，需要利用相关技术对城市轨道交通进行管理和控制。
从当前的研究情况来看，云计算、大数据等信息技术在城市轨道交通的管理与控制工作中逐渐得到应用，并逐渐成为交通发展的必然趋势。
关键词：城市轨道交通;信息化;云平台前言建设智慧车站旨在提升车站运营管理效率和乘客服务水平。
随着我国城市轨道交通建设的快速推进和网络化运营的不断深入，大型换乘站越来越多，客流增长迅速、车站时空特征复杂多变、运营环境复杂（大客流、突发事件等）等因素导致车站管理越来越困难。
随着智能设备、监测手段、建筑信息模型（BIM，BuildingInformationModeling）技术、支付手段（刷脸支付等）在轨道交通行业蓬勃发展，车站迫切需要向智慧车站转变，提高智慧化水平以实现节能和减员增效，提升管理和服务水平，为乘客提供更为舒适、安全、可靠、一体化和人性化的服务，提升乘客出行体验。
1平台需求分析1.1安全提升需求在车站日常管理中，无法预测瞬时客流，在突发大客流时，车站需及时进行客流疏导，以保证运营韧性。
在面对乘客扶梯逆行、摔倒等异常行为时，迫切需要以可视化形式进行语言和图片告警，以便及时应对，保障乘客出行安全。
面对突发事件时，车站依托于线路线网级指令的上传下达，尚没有一套应急处置管理系统能快速应对紧急情况，实现视频分析、综合应用和应急场景联动。
1.2服务提升需求在车站日常服务中，运营人员需提供乘客问询、票务异常处理等多种服务，为减少客服中心人工票务处理的工作量和人工办理排队等候时间，需构建面向不同乘客类型的个性化服务体系，提供自助化、差异化服务，提升服务效率和乘客出行体验。
1.3效率提升需求传统车站的工作人员每天需接发列车、维持站台秩序、监视列车运行状态、处理在接发车过程中的突发事件、巡视站厅设备运行状态、统计能源消耗和人工开关站等情况，工作强度大、耗时长、效率低。
《云计算与大数据处理》课程大纲
《云计算与大数据处理》理论课教学大纲一、课程基本信息二、课程目标与任务通过课堂讲授、课堂讨论、习题、实验等环节教学，实现下列教学目标：（1）使学生获得云计算与大数据的基础概念、虚拟化技术和分布式集群技术的基本概念、主流大数据处理系统MPI、Hadoop、Storm和Spark等的体系结构及其程序设计方法，以及数据中心构建基础等方面的知识；（2）使学生获得虚拟化环境下分布式集群的构建技能，以及在云计算Hadoop 环境下的大数据处理程序设计和开发能力；（3）培养学生云计算环境下基于数据驱动的程序设计思维与理念，并形成一个完整的知识框架体系，以满足实际工作中对云计算和大数据处理应用型人才基本技能的要求。
三、课程主要内容、要求及学时分配四、主要教学组织形式与方法手段该课程作为计算机软件专业第7学期的专业选修课，通过对最新云计算与大数据关键技术的学习，拓宽学生的知识面，提升学生软件设计与研发能力。
1.组织形式该课程以班级为单位，可以将班级分为若干个小组，在学习过程中每个小组独立地进行计算集群的搭建和相关程序设计。
通过对案例的分析与设计，将本课程的知识应用到案例中去，使学生能够比较深刻地认识到云计算与大数据处理的功能和特点，同时也培养学生的数据驱动思维。
2.教学方法主要采用案例教学和其它多种教学方法（如：小组合作、问题解决、交流与分享、反思、鼓励创新思维、问题答疑等），同时结合行业大数据处理背景，从实际应用出发，让学生认识到该课程的实用性，从而有效调动学生的学习积极性。
3.教学手段采用理论讲授与案例教学法相结合，同时结合多媒体及网络等现代教育技术的应用，以达到有效提高教学质量的目的。
五、课程考核和成绩评定《云计算与大数据处理》实验课教学大纲一、课程基本信息二、课程目标与任务通过课堂讲授、课堂讨论、习题、实验等环节教学，实现下列教学目标：（1）使学生获得云计算与大数据的基础概念、虚拟化技术和分布式集群技术的基本概念、主流大数据处理系统MPI、Hadoop、Storm和Spark等的体系结构及其程序设计方法，以及数据中心构建基础等方面的知识；（2）使学生获得虚拟化环境下分布式集群的构建技能，以及在云计算Hadoop 环境下的大数据处理程序设计和开发能力；（3）培养学生云计算环境下基于数据驱动的程序设计思维与理念，并形成一个完整的知识框架体系，以满足实际工作中对云计算和大数据处理应用型人才基本技能的要求。
污水处理中的云计算与大数据分析
数据处理和分析
需要对大量数据进行实时处理和分析，对计 算能力和算法要求较高。
数据安全和隐私保护
污水处理过程中涉及大量敏感数据，需要采 取有效的安全措施和隐私保护方案。
数据质量和准确性
数据的准确性和可靠性对于分析结果至关重 要，需要采取措施确保数据质量。
大数据分析在污水处理中的实施案例
某城市污水处理厂通过安装传感器和数据采集设备，实时 监测污水处理过程中的各项指标，利用大数据分析优化处 理过程，提高了处理效率和资源利用率。
PART 03
污水处理中的大数据分析
REPORTING
大数据分析在污水处理中的作用
优化污水处理过程 通过实时监测和分析污水处理过 程中的各种数据，可以及时发现 和解决潜在问题，提高处理效率 。
辅助决策支持 大数据分析可以为污水处理厂的 运营和管理提供科学依据，帮助 决策者做出更加合理和有效的决 策。
某大型污水处理企业利用大数据分析对历史和实时数据进 行分析，预测设备故障和维护需求，提前进行维修和更换 ，减少了停机时间和成本。
某污水处理厂通过大数据分析发现某化学品的添加量与处 理效果之间的关系，优化了化学品使用量，降低了处理成 本。
WENKU
PART 04
云计算与大数据在污水处 理中的整合应用
效率，降低能耗和运营成本。
促进环保产业发展
推动污水处理行业的技术进步和产 业升级，带动环保产业的快速发展 ，为社会可持续发展做出贡献。
提升城市环境质量
提高污水处理效果，减少污染物排 放，有助于改善城市水环境和生态 环境，提升城市居民的生活质量。
THANKS
感谢观看
REPORTING
云计算平台架构研究
构建适用于污水处理领域的云计算平台架构，实现数据处理、存储和 分析等功能的高效运行。
云计算与大数据技术就业前景
云计算与大数据技术就业前景引言随着互联网的快速发展，云计算和大数据技术已经成为当今信息技术领域中的重要方向和热门职位。
随着企业对数据管理和分析的需求不断增长，云计算和大数据技术的就业前景也越来越广阔。
本文将重点探讨云计算与大数据技术的就业前景以及相关职位的需求。
云计算技术就业前景云计算技术是一种通过互联网来提供计算能力和存储空间的服务，已经成为很多企业和组织在业务操作和数据管理方面的首选方案。
随着云计算技术的不断发展和成熟，对于专业人士的需求也在增加。
云计算工程师云计算工程师负责设计、构建和维护企业云计算基础架构，并负责云计算平台的管理与运维工作。
云计算工程师需要具备扎实的计算机基础知识和云计算技术的实战经验，熟悉常见的云计算平台和工具，如AWS、Azure等。
云架构师云架构师是云计算领域的专家，负责设计和构建可扩展和稳定的云架构，确保应用程序在云环境中的高可用性和安全性。
云架构师需要具备深入的云计算技术知识、网络知识和系统安全知识。
云安全工程师云安全工程师负责保护云计算系统和数据的安全。
他们需要具备深入了解云安全技术和漏洞，以及各种网络攻击和防御方法。
随着云计算技术的广泛应用，对云安全工程师的需求也在不断增加。
云架构设计师云架构设计师是云计算领域的专家，负责设计以云为基础的应用架构和系统架构。
他们需要具备对云计算技术和平台的深入了解，同时能够根据企业的实际需求和业务目标来设计和优化云架构。
大数据技术就业前景随着数据的快速增长和对数据的深度分析的需求，大数据技术也成为了当今信息技术领域中的热门职位之一。
大数据工程师大数据工程师负责设计和构建大数据处理系统，处理海量数据并提供相关的数据分析和洞察。
他们需要熟悉各种大数据处理框架和工具，如Hadoop、Spark等，并具备良好的计算机编程和数据分析能力。
数据科学家数据科学家是大数据领域中最具有挑战性和前沿性的职位之一。
他们负责使用统计学、数学建模和机器学习算法等技术对大数据进行分析和建模，从中提取有价值的信息和洞察。
基于大数据与云计算的配电网设备状态监测与故障诊断关键技术研究项目研究内容技术路线与实施方案
基于大数据与云计算的配电网设备状态监测与故障诊断关键技术研究项目研究内容技术路线与实施方案1. 项目研究内容的详细说明主要研究内容1.1 配电网设备综合智能检测终端技术研究(1)配电网检测装置通讯方式的研究对局内目前使用的主要厂家的检测装置进行调研，制订配电网设备综合检测终端与检测装置间的数据通讯接口方式；针对多种检测方式，研究检测装置数据转换接口方式；对配电网检测装置通讯方式进行深入研究，并对配电网检测装置通讯方式进行设计研究。
(2)配电网检测装置数据分析算法研究对相对成熟稳定的数据分析算法进行深入研究，研究开发智能设备集成检测终端。
(3)配电网综合智能检测终端应用研发对不同的作业模式进行业务分析；对检测终端应用的数据结构、界面UI、功能架构进行研究和设计；研发基于Windows 平台的配电网综合智能检测终端。
研究检测类型管理（切换到相应的检测方式，应用将自动切换通讯方式）、检测基本参数管理、数据管理、诊断分析（包括各检测方式的单一诊断，针对同一设备的不同检测方式的综合诊断）、规程标准查询（提供国际、国家、行业、企业各种行业规范、试验流程查询）等基本功能在检测终端的实现。
1.2 配电网设备状态监测与故障诊断“云计算”平台研究1.2.1带电检测与停电试验数据接入的研究研究如何通过4G网络技术实现远程数据采集，研究检测装置的接入标准；对平台和检测设备之间的通讯方式、数据传输速度的优化等进行专门研究。
研究自动化的处理信道冲突，实现通信系统封闭性，保证数据安全的方法。
考虑系统未来的扩展性，对智能检测装置、非智能检测装置的数据结构进行研究。
1.2.2专家诊断方法的研究（1）数据模式识别的研究对信号特征参数的提取和数据模式识别进行研究；研究支持向量机分类模型识别超声波局部放电的方法；研究基于控制图技术的红外测温图形智能识别技术。
（2）基于统计分析算法的规范标准值研究在收集大量历史数据的基础上，利用统计分布曲线，拟合已有历史数据特性，研究配电网设备的局放状态分界点和相关阀值等标准参数。
智能环境下的铁路勘察设计
智能环境下的铁路勘察设计随着科技的迅速发展，智能环境下的铁路勘察设计已成为工程建设领域的热点话题。
本文将探讨智能环境下的铁路勘察设计的概念、方法和应用，以及面临的挑战和未来发展趋势。
关键词：智能环境、铁路勘察、设计、大数据、人工智能、自动化在智能环境下，铁路勘察设计融入了大数据、人工智能、自动化等先进技术，为工程建设带来了巨大的便利。
这些技术在数据采集、分析、处理方面发挥了重要作用，提高了勘察设计的精准度和效率。
智能环境下的铁路勘察设计是指借助先进的测量仪器和技术手段，获取地形、地质、水文等数据，再通过大数据分析和人工智能等技术处理这些数据，生成符合实际需求的勘察设计成果。
其基本步骤包括数据采集、数据处理、数据分析、设计方案的制定与优化等。
在智能环境下，铁路勘察设计具有以下优点：提高勘察效率，减少人力物力投入；优化设计方案，提高工程质量和安全性能；实现数据共享和协同设计，提高工作效率。
然而，智能环境下的铁路勘察设计也面临着一些挑战，如技术更新迅速，需要不断跟进和学习；数据安全和隐私保护问题等。
智能环境下的铁路勘察设计在实践中已取得显著成果。
例如，某铁路工程采用无人机搭载的高分辨率摄像头进行地形测量，实现了数据的快速采集和精准分析；利用人工智能技术对勘察数据进行分析，提高了设计方案的合理性和安全性。
智能环境下的铁路勘察设计还实现了多方协同工作，减少了沟通成本和误差，提高了工作效率。
然而，智能环境下的铁路勘察设计仍存在一些局限性。
先进技术的成本较高，限制了其在中小型项目中的应用；数据采集和分析需要专业知识和技能，对技术人员的依赖程度较高；智能环境下的铁路勘察设计在某些复杂地质条件下的应用效果有待进一步提高。
智能环境下的铁路勘察设计在提高勘察效率、优化设计方案、实现数据共享和协同设计等方面具有明显优势。
然而，也需要到其面临的挑战和局限性，这要求我们在未来进一步深化研究，探索更加高效、安全、智能的铁路勘察设计技术和方法。
从脑科学看物联网、云计算、大数据关系
从脑科学看物联网、云计算、大数据关系1 脑科学与互联网本世纪初，随着互联网的发展，不断有新的应用和概念诞生，其中物联网，云计算和大数据得到了研究者的重点关注，并引起广泛的研究热潮。
研究者已经从不同方面对物联网，云计算，大数据进行了深入研究并取得诸多成果。
但还存在一些问题等待解决，例如，物联网，云计算，大数据与互联网是怎样的关系,它们之间又是如何区分和关联的。
本世纪初开始的互联网与脑科学的交叉对比研究，为分析物联网，云计算，大数据与互联网的关系奠定了基础。
如果我们观察近20年来互联网出现的新应用和新功能，可以直观的发现互联网与大脑结构具有越来越多的相似性。
这些现象包括：打印机，复印机的远程操控，医生通过远程网络进行手术;中国水利部门在土壤，河流，空气中安放传感器，及时将气温，湿度，风速等数据通过互联网传输到信息处理中心，形成报告供防汛抗旱决策使用; Google推出了“街景“服务，在城市中安装安装多镜头摄像机，互联网用户可以实时观看丹佛、拉斯维加斯、迈阿密、纽约和旧金山等城市的风貌等。
这些新互联网现象分别具备了运动神经系统，躯体感觉神经系统，视觉神经系统的萌芽，基于以上互联网新现象，2008年9月我们发表论文“互联网进化规律的发现与分析”,从神经学的角度分析互联网的成熟结构，将其抽象为一个与人类大脑高度相似的组织结构-互联网虚拟大脑。
寻找并定位互联网的虚拟听觉，视觉，感觉，运动神经系统，虚拟中枢神经系统等。
绘制出互联网的类大脑结构图（图1）。
此后科学领域的进展也不断印证互联网与神经学具有交叉对比的可能性，2010年6月10日美国南加州大学神经系统科学家拉里·斯旺森和理查德·汤普森在美国《国家科学院院刊》（PNAS）发表论文“Hypothesis-driven structural connectivity analysis supports network over hierarchical model of brain architecture“ 指出老鼠大脑一小块区域中的神经系统类似互联网结构。
大数据学习路线（完整详细版）
⼤数据学习路线（完整详细版）⼤数据学习路线java(Java se,javaweb)Linux(shell,⾼并发架构,lucene,solr)Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume)机器学习(R,mahout)Storm(Storm,kafka,redis)Spark(scala,spark,spark core,spark sql,spark streaming,spark mllib,spark graphx)Python(python,spark python)云计算平台(docker,kvm,openstack)名词解释⼀、Linuxlucene：全⽂检索引擎的架构solr：基于lucene的全⽂搜索服务器，实现了可配置、可扩展并对查询性能进⾏了优化，并且提供了⼀个完善的功能管理界⾯。
⼆、HadoopHDFS：分布式存储系统，包含NameNode，DataNode。
NameNode：元数据，DataNode。
DataNode：存数数据。
yarn：可以理解为MapReduce的协调机制，本质就是Hadoop的处理分析机制，分为ResourceManager NodeManager。
MapReduce：软件框架，编写程序。
Hive：数据仓库可以⽤SQL查询，可以运⾏Map/Reduce程序。
⽤来计算趋势或者⽹站⽇志，不应⽤于实时查询，需要很长时间返回结果。
HBase：数据库。
⾮常适合⽤来做⼤数据的实时查询。
Facebook⽤Hbase存储消息数据并进⾏消息实时的分析ZooKeeper：针对⼤型分布式的可靠性协调系统。
Hadoop的分布式同步等靠Zookeeper实现，例如多个NameNode，active standby切换。
Sqoop：数据库相互转移，关系型数据库和HDFS相互转移Mahout：可扩展的机器学习和数据挖掘库。
1-大数据概述PPT课件
0年前后
物联网、云计 算和大数据
信息爆炸
将涌现出一批新的市 场标杆企业
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信息科技为大数据时代提供技术支撑
1. 存储设备容量不断增加
图1-1 存储价格随时间变化情况
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信息科技为大数据时代提供技术支撑
2. CPU处理能力大幅提升
图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况
所谓数据科学家:是指运用统计分析、机器学习、分布式 处理等技术，从大量数据中提取出对业务有意义的信息， 以易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服 务的人才。
数据科学家已经誉为“今后10年IT行业最重要的人才”。
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1.4 大数据的应用
大数据应用无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电 信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各 业。
包括数据抽取、转换、存储和管理等服务的各类企业或产品，比如分布式文件系统（如Hadoop的 HDFS和谷歌的GFS）、ETL工具（Informatica、Datastage、Kettle等）、数据库和数据仓库（Oracle 、MySQL、SQL Server、HBase、GreenPlum等）
包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如，分布式计算框架 MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具（ MicroStrategy、Cognos、BO）等等
利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云 数据库等，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和 管理
利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算 法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视化呈现， 帮助人们更好地理解数据、分析数据
大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图
大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图大数据之Linux+大数据开发篇Java Linux基础Shell编程Hadoop2.x HDFS YARN MapReduce ETL数据清洗Hive Sqoop Flume/Oozieo大数据WEB工具Hue HBase Storm Storm ScalaSpark Spark核心源码剖析CM 5.3.x管理CDH 5.3.x集群项目部分项目一:北风网用户行为分析项目二:驴妈妈离线电商平台分析平台项目三:基于Spark技术实现的大型离线电商数据分析平台大数据之阿里云企业级认证篇阿里云数据处理和分析报表场景的实现(企业案例)企业自助沙箱实验（10个)阿里云企业认证(ACP11003模块)大数据之Java企业级核心技术篇Java性能调优Tomcat、Apache集群数据库集群技术分布式技术WebLogic 企业级技术大数据之PB级别网站性能优化篇CDN镜像技术虚拟化云计算共享存储海量数据队列缓存Memcached+Redis\No-SqlLVS负载均Nginx项目部分PB级通用电商网站性能优化解决方案大数据之数据挖掘\分析&机器学习篇Lucene爬虫技术Solr集群KI分词Apriori算法Tanagra工具决策树贝叶斯分类器人工神经网络K均值算法层次聚类聚类算法SPSS Modeler R语言数据分析模型统计算法回归聚类数据降维关联规则决策树Mahout->Python金融分析项目部分项目一:地震预警分析系统项目二:文本挖掘（Mathout\中文分词)项目三:电商购物车功能实现（R语言）项目四:使用Python构建期权分析系统大数据之运维、云计算平台篇Zookeeper Docker OpenStack云计算项目部分博客WordPress、ELK、日志管理:Maven+Jenkins项目部分．了解更多详情课程体系北风大数据、云计算系统架构师高级课程大数- Hadoop阶段一、大数据、云计算据开发技术基础课程一、大数据运维之Linux基础，以便更好地学习Linux本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好等众多课程。
计算机网络技术及发展路径
计算机网络技术及发展路径在当今数字化的时代，计算机网络技术如同一张无形的大网，将世界各地的人们紧密相连，极大地改变了我们的生活、工作和交流方式。
从简单的文件共享到复杂的云计算和物联网应用，计算机网络技术的发展可谓日新月异。
计算机网络技术，简单来说，就是通过通信线路将不同地理位置的计算机系统连接起来，实现资源共享和信息交换的技术。
它包括了硬件、软件和通信协议等多个方面。
硬件方面，如路由器、交换机、服务器等设备是构建网络的基础；软件方面，操作系统、网络应用程序等为用户提供了便捷的网络服务；而通信协议则确保了数据在网络中的准确传输。
早期的计算机网络主要是基于局域网（LAN）技术。
在一个相对较小的范围内，如办公室、学校或工厂，通过网线将多台计算机连接起来，实现资源共享和数据交换。
这种网络结构简单，成本较低，但覆盖范围有限。
随着技术的发展，广域网（WAN）技术应运而生，它能够将不同城市、甚至不同国家的计算机网络连接起来，形成了一个全球性的网络——互联网。
互联网的出现是计算机网络技术发展的一个重要里程碑。
它使得人们可以轻松地获取全球范围内的信息，进行在线交流和商务活动。
在互联网的基础上，万维网（WWW）的出现进一步丰富了网络的应用。
通过网页浏览器，用户可以访问各种网站，获取文字、图片、音频和视频等丰富的内容。
随着互联网的普及和应用需求的不断增长，计算机网络技术也在不断演进。
其中，无线网络技术的发展尤为迅速。
从早期的 WiFi 到现在的 5G 网络，无线网络让人们摆脱了网线的束缚，能够随时随地接入网络。
这不仅方便了个人用户，也为移动办公、智能交通等领域带来了巨大的变革。
云计算是近年来计算机网络技术领域的一个热门话题。
云计算将计算资源、存储资源和应用程序等作为服务通过网络提供给用户，用户无需自己购买和维护硬件设备，只需按需使用云端的资源。
这种模式大大降低了企业和个人的信息化成本，提高了资源的利用率。
同时，云计算也为大数据分析、人工智能等新兴技术的发展提供了强大的支撑。
走近“大、物、移、云”时代
工程技术物联网系统(A12)平台
中国电信三大领域 十五大主题 三十六项智慧应用
“云计算”
企业建立IT系统的传统模式
1、需要购买硬件等基础设施
2、需要购买软件的许可认证
3、需要专门人员维护
4、企业的规模扩大时还需要继续升级各种软硬件设施以满足需求
云计算的定义
云计算（cloud computing）是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，
云计算
“移动互联网”
移动互联网的组网示意图 互联网专线、数据/VPDN专线
关键字：移动终端、基站、覆盖半径、光纤传输网络、中心机房、互联网出口
光纤传输技术的发展
互联网的发展历程
45年前，1969年10月29日，互联网发出的第一声。
20年前，1994年4月20日，中国实现了与国际互联网的全功能链接。
从大型机到PC和移动智能终端
移动终端的演进
“物联网”
物联网
从传送到感知和面向分析处理的应用
物联网九大领域应用
物联网九大领域应用-智能交通
物联网九大领域应用-智能交通
“车管专家”采集层
物联网九大领域应用-智能交通
“车管专家”传输层
无线传输
有线传输
物联网九大领域应用-智能交通
“车管专家”应用层
据核心议题，也是云计算的最终方向
大数据的展现方式
大数据的应用-宏观经济分析
大数据的应用-制造业
大数据的应用-农业
大数据的应用-互联网网金融
大数据的应用-交通运输业
大数据的应用-汽车安全系统
大数据的应用-个性化医疗
大数据的应用-流行疾病预防
结束语
任志强
原华远地产董事长，阿拉善SEE生态协会理事，北京市第九、第十、第 十一届政协委员。