分布式大数据采集关键技术研究与实现_付华峥
图1 系统整体框架
2.2 分布式架构
系统采用主/从的分布式架构，如图2所示，主控制节点从待爬URL队列中提取URL分配给各抓取主机。然后由抓取主机完成采集任务和解析任务并将已经成功抓取的URL和提取到的新的URL交由主控制节点处理。成功抓取的URL缓存到已爬集合中，再根据已爬集合过滤出新的URL，并将它们缓存到对应的待爬队列中。其中待爬队列和已爬集合均使用内存数据库redis来实现。待爬
图6 实验结果比较
为验证系统的可扩展性，我们将采集评论信息的机器由2台增加到4台。则每小时平均评论采集量由12.83万条增加到23.54万条。虽然性能只达到1.8倍提升，并没有达到理想2倍的提升，其原因可能是带宽或网络原因所致。但也可见系统具有好的扩展性。因此，在带宽支持的情况下，可通过简单的增加采集机器便可得到数据量的相应提升。
6 结束语
本文提出了一种高效的大数据采集技术方案，并在解析模块中提出了基于标签树块节点权值的正文提取算法。该算法可以剔除无用的非正文信息块，从而提升了解析效率。而针对IP限制问题引入代理池技术，保证系统的持续性和稳定性。方案基于并行的分布式爬取方式，
人才培养工作状态数据采集平台分析报告
人才培养工作状态数据采集平台分析报告 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
人才培养工作状态数据采集平台 平台数据分析报告 二○一一年十月 平台数据分析报告 一、办学基本情况综述 通过对学院2010年9月至2011年8月人才培养工作状态数据采集平台的分析，可以看到，学院从建校至今，共设置了39个高职专业，2010年招生34个高职专业，2011年计划招生36个专业。共有8届毕业生，截止2011年8月31日，学院在校生数11242人。 表1办学基本条件统计表 践场所占有面积平方米；生均学生宿舍面积平方米；生均教学科研仪器设备值元；新增设备比例%；生均纸质图书册、电子图书；生
均年进书量册；百名学生教学用计算机台；百名学生阅览室、多媒体教室和语音室座位个。 学院现有专任教师455人，校内兼课人员56人，校外兼职教师141人，校外兼课教师42人，学生与教师（折合后）比:1。高级职称教师占专任教师的%，具有硕士以上学位教师占专任教师的%。 对照教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》中的标准，学院在生均占地面积、教学行政用房面积、学生宿舍面积、教学仪器设备值以及生师比、年新增教学仪器设备和新增生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已符合国家的要求，说明目前学院这些方面已能够满足办学的需要。 此外，对照普通高等学校基本办学条件指标，学院生均纸质图书距离80册的标准尚有差距，需要在今后的办学过程中不断改善。 二、对专项数据的分析 （一）院领导班子情况分析 截止2011年8月31日，院领导共8位，2人具有党政行政工作经历，6人长期从事学校管理工作。大学本科以上学历7人，专科学历1人；高级职称7人。平均年龄岁。平均兼课量学时，听课次，走访学生寝室次，走访校外实习点次，参与学生社团文体活动次。
大数据处理及分析理论方法技术
大数据处理及分析理论方法技术 （一）大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？ 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决
图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定
第三章 空间数据采集与处理练习..
一、单选题 1、对于离散空间最佳的内插方法 是： A．整体内插法 B．局部内插法 C．移动拟合法 D．邻近元法 2、下列能进行地图数字化的设备 是： A.打印机 B.手扶跟踪数字化仪 C.主 机 D.硬盘 3、有关数据处理的叙述错误的 是： A.数据处理是实现空间数据有序化的必要过程 B.数据处理是检验数据质量的关键环节 C.数据处理是实现数据共享的关键步骤 D.数据处理是对地图数字化前的预处理 4、邻近元法 是： A.离散空间数据内插的方法 B.连续空间内插的方法 C.生成DEM的一种方法 D.生成DTM的一种方法 5、一般用于模拟大范围内变化的内插技术是： A.邻近元法 B.整体拟合技术 C.局部拟合技术 D.移动拟合法 6、在地理数据采集中，手工方式主要是用于录入： A.属性数据 B.地图数据 C.影象数 据 D.DTM数据
7、要保证GIS中数据的现势性必须实时进行： A.数据编辑 B.数据变换 C.数据更 新 D.数据匹配 8、下列属于地图投影变换方法的 是： A.正解变换 B.平移变换 C.空间变 换 D.旋转变换 9、以信息损失为代价换取空间数据容量的压缩方法是： A.压缩软件 B.消冗处理 C.特征点筛选 法 D.压缩编码技术 10、表达现实世界空间变化的三个基本要素是。 A. 空间位置、专题特征、时间 B. 空间位置、专题特征、属性 C. 空间特点、变化趋势、属性 D. 空间特点、变化趋势、时间 11、以下哪种不属于数据采集的方式： A. 手工方式 B.扫描方式 C.投影方 式 D.数据通讯方式 12、以下不属于地图投影变换方法的是： A. 正解变换 B.平移变换 C.数值变 换 D.反解变换 13、以下不属于按照空间数据元数据描述对象分类的是： A. 实体元数据 B.属性元数据 C.数据层元数据 D. 应用层元数据 14、以下按照空间数据元数据的作用分类的是： A. 实体元数据 B.属性元数据 C. 说明元数据 D. 分类元数据 15、以下不属于遥感数据误差的是： A. 数字化误差 B.数据预处理误差 C. 数据转换误差 D. 人工判读误差
人才培养工作状态数据采集平台
人才培养工作状态数据采集平台填报指南（一） 评建办咨询电话 综合楼304 8715（1850）朱晓峰张磊 综合楼302 8715（1858）殷锐
一、 注释 例一 （一） 注释类别一 1. 院校名称若同时使用两个以上院校名的请一并填写。 2. 建校时间指院校独立设置具有举办高等职业教育资格的时间（上级主管部门批准时间）。 3. 建校基础指高职学院的筹建基础，具体包括哪几所学校。 4. 举办方（单一选项）:省级政府/地市级政府/行业/企业/其他 5. 院校性质（单一选项）:公办/民办 6. 院校类别（单一选项）:第一产业/第二产业/第三产业/综合 7. 立项部门（单一选项）:国家/省/未立项 8. 每位院校领导信息占一行。 9. 性别（单一选项）：男/女。 10. 每兼一门课即填一行
11.一体化教室是指兼具理论教学与动手能力培养功能的教室。（有待学院相关部门认定） 12.每个校内实践基地（含实验室、实习实训基地）填一行。 13.主要面向专业填制不超过5个。 14.支持部门（单一选项）：国家/省 15.社会（准）捐赠设备值泛指社会各方的捐赠，包括为学校所用，不为学校所有的可称为“准 捐赠”的仪器设备等；实物资产折算为资金统计。 16.大型设备指单价≥5万元的设备。 17.所列主要项目一般不超过5项。 18.专职管理人员，当其承担多个实验实训室管理时，以某个实验实训室为专职，其它都为兼 职。并在填写是表明“兼”。（有别于指导实训的教师） 19.每个校外实习实训基地填制一行格。其它校外教育资源，可以用“补充说明”形式表达。 20.是否有住宿条件（单一选项）：是/否 21.基地是否发放学生实习补贴（单一选项）：是/否 22.级别（单一选项）：省/市 23.部门（单一选项）：中央部委/省市部门/行业/企业/其他 24.日常教学经费包括实验实习费、教学仪器维修费、教学差旅费、资料讲义费、体育维持费 和聘请兼职教师费等。 25.校内专任教师可包括正式签约聘用的非在编的全职教师。 26.学历（单一选项）：博士研究生/硕士研究生/大学/专科/专科以下 27.学位（单一选项）：博士/硕士/学士 28.专业特长指教师在专业领域某一方面的优势和专长。 29.专业技术职务指教师获得的人事部门认定的职称，包括教师系列职称、工程系列职称、研 究员系列职称等；B1.技术职务等级（单一选项）：高级/中级/初级。（原中专的高级讲师也可计入高级职称人数，改制超过6年的高级讲师不再计入。） 30.职业资格等级指教师获得的劳动与社会保障部门、其他部委、行业、企业等颁发的各类职 业资格证书。各类技能证书也在本栏填写。 31.本学年所授课程全部列出 32.是否为专业带头人（单一选项）：是/否（有待学院相关部门认定） 33.是否为骨干教师（单一选项）：是/否（有待学院相关部门认定） 34.是否为双师素质（单一选项）：是/否。双师素质教师是指具有教师资格，又具备下列条件 之一的校内专任教师和校内兼课人员：⑴具有本专业中级（或以上）技术职称及职业资格
大数据采集技术概述
智慧IT 大数据采集技术概述 技术创新，变革未来
大数据中数据采集概念 数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动及被动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 在大数据领域，数据采集工作尤为重要。目前主流以实时采集、批量采集、ETL相关采集等
大数据的主要来源数据 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据 4）软件埋点数据等
数据源 分析数据、清洗数据时候。首先弄清除数据的来源。 数据的所有来源是程序。比如：web程序、服务程序等。 数据的形态 两种：日志文件、数据流。 对比： 由于数据流的接口要求比较高。比如有些语言不支持写入kafka。 队列跨语言问题。所以日志文件是主要形态。数据流的用于实时分析较好。 日志文件好处：便于分析、便于跨平台、跨语言。 调试代码注意。 常用的日志文件输出工具log4j。写程序时尽量别写system.out。
互联网日志采集统计常见指标 1、UGC : User Generated Content，也就是用户生成的内容。 2、UV:(unique visitor)，指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址 的人数。现已引申为各个维度的uv泛称。 3、PV：（pageview），即页面浏览量，或点击量。 4、DAU : daily active user，日活跃用户数量、MAU : 月活跃用户量 5、ARPU : Average Revenue Per User 即每用户平均收入，用于衡量 电信运营商和互联网公司业务收入的指标。 6、新增用户数、登录用户数、N日留存（率）、转换率。
分布式数据采集系统中的时钟同步[图]
分布式数据采集系统中的时钟同步[图] 在高速数据传输的分布式数据采集系统中，各个组成单元间的时钟同步是保证系统正常工作的关键。由于系统工作于局域网，于是借鉴了IEEE1588时钟同步协议的原理，设计出简易、高效的时钟同步方案，并在基于局域网的分布式数据采集系统中实现微秒级的精确同步。鉴于方案的高可行性和高效性，可将其推广到其他分布式局域网系统中。 引言 随着网络技术的发展，各种分布式的网络和局域网都得到了广泛的应用[1]。分布式数据采集系统广泛应用于船舶、飞机等采集数据多、实时性要求较高的地方。同步采集是这类分布式数据采集系统的一个重要要求，数据采集的实时性、准确性和系统的高效性都要求系统能进行实时数据通信。因此，分布式数据采集系统中的一个关键技术就是实现数据的同步传输。由于产生时钟的晶振具有频率漂移的特性，故对于具有多个采集终端的分布式系统，如果仅仅在系统启动时进行一次同步，数据的同步传输将会随着系统运行时间的增长而失步。因此时钟的同步就是保证数据同步传输的关键所在。2002年提出的IEEE1588标准旨在解决网络的时钟同步问题。它制定了将分散在测量和控制系统内的分离节点上独立运行的时钟，同步到一个高精度和高准确度时钟上的协议。 由于分布式数据采集系统工作于局域网的环境中，于是借鉴IEEE1588标准中的思想，设计出一种针对基于局域网的分布式系统的时钟同步的机制，成功地在分布式数据采集系统中实现了μs级的同步。 1 时钟同步原理及实现 时钟同步原理借鉴了IEEE1588协议中的同步原理。IEEE1588 定义了一个在工业自动化系统中的精确同步时钟协议(PTP 协议)，该协议与网络交流、本地计算和分配对象有关。IEEE1588 时钟协议规定，在进行时钟同步时,先由主设备通过多播形式发出时钟同步报文,所有与主设备在同一个域中的设备都将收到该同步报文。从设备收到同步报文后,根据同步报文中的时间戳和主时钟到从时钟的线路延时计算出与主时钟的偏差,对本地的时钟进行调整[2]。 系统由各个单元的系统控制板（简称“系统板”）来完成同步的工作。同步模型与IEEE1588时钟协议一致，采用主从结构。主从单元采用相同频率的晶振，此时时钟同步的关键就是解决时钟相位对准问题和时钟漂移的问题。 系统中采用的时间同步算法，是借鉴IEEE1588的同步原理，主要是采用约定固定周期同步的算法。和IEEE1588同步算法一样，同步过程分为两个阶段: 延迟测量阶段和偏移测量阶段。下面以一主一从模式为例介绍其原理。 1.1 延迟测量 延迟测量阶段用来测量网络传输造成的延迟时间[3]。定义一个延迟请求信息包(Delay Request Packet) ,简称“Delay_Req”。延迟测量示意图。 图1 延迟测量示意图 为了简化程序，采用固定的周期测量网络延迟，一般系统每工作一个小时进行一次测量。从属时钟TSd 时刻发出延迟请求信息包Delay_Req ,主时钟收到Delay_ Req 后再立刻返回一个延时响应包delay_back发送给从属时钟,因此从属时钟就可以非常准确地计算出网络延时: TM2 →TS2∶Delay1 = TS2-Offset-TM2 TS3 →TM3∶Delay2 = TM3-(TS3 - Offset) 其中的Offset为从时钟与主时钟之间的时间偏差。 因为网络延迟时间是对称相等的,所以: Delay =（Delay1 + Delay2）/2=（（TS2-TM2）+（TM3-TS3））/2 需要说明的是,在这个测量过程中,假设传输介质是对称均匀的，且线路是对称的[4]。
大数据关键技术(一)——数据采集知识讲解
大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。 麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百 分点。 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出 了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据关键技术 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分 析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取 采集。 如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。 因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素 之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？
什么是数据采集？ ?数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据
数据采集与大数据采集区别 传统数据采集 1. 来源单一，数据量相对于大数据较小 2. 结构单一 3. 关系数据库和并行数据仓库 大数据的数据采集 1. 来源广泛，数据量巨大 2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化 3. 分布式数据库
人才培养工作状态数据采集平台分析报告
关于人才培养工作状态数据采集平台的分析报告 高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台是促进学校管理现代化、标准化、制度化，完善教学质量保障体系的一个重要手段和途径。 学院领导高度重视《2015年人才培养状态数据平台》采集工作，组织相关部门和人员召开会议，对2015年填报要求认真学习和研究，对填报细节工作逐一落实，按照源头录入、规范采集的原则，有组织、有步骤地进行了数据采集和填报。以用好数据采集平台为依据，通过数据采集平台的建设来引导学院的内涵建设，规范学院各单位的日常工作，促进学院办学水平的提升。对各项数据进行了深入细致的分析，找出了学院一年来取得的成绩以及尚存在的问题，并对存在的问题制定了相应的整改措施。 根据省教育厅关于数据平台培训工作通知要求，我院精心挑选两名责任心强且技术过硬的骨干教师专门负责汇总各项数据。按照填报精神，我院分管院长亲自召开数据填报安排会议，要求各部门高度重视数据平台采集工作，统一思想，加强学习，提高认识，充分理解新版数据平台中的各项指标内涵，从源头上确保采集数据的准确性和实时性，切实按照“独立、原始、及时、公开”的原则建设数据平台，充分发挥数据平台在学院人才培养工作中的宏观调控作用，推进学院各项管理水平再上一个新的台阶。 我院在使用和改进完善人才培养状态数据采集平台的过程中体会到：一是数据采集平台是我院实施人才培养工作动态监测，
及时发现问题，实现科学决策，进行宏观调控，实施规范管理的重要手段。二是数据采集平台不能是应付评估才建设的临时工作，而应该是作为学院教学质量保障机制的重要部分，建立长效机制，制定规章制度，明确牵头单位，为学院的科学、规范管理和教育教学质量提供保障，为学院决策提供依据。三是人才培养状态数据采集平台是我院发展的风向标，通过对自身人才培养工作状态数据的分析，我院能够较为清晰地掌握本校的发展现状及未来的发展趋势，便于高职院校实现教学质量的自我监控和自我评估，有利于规范自己的教育教学管理、加强内涵建设、创新人才培养模式、构建全方位多角度的人才培养质量保障体系。四是有利于教育部或省教育厅的专家组来我院进行指导时能够准确的指出我院当前发展中存在的问题，更可以有针对性地提出解决问题的方案，更有利于我院今后的发展。 我院建立健全了《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》定期分析制度，充分发挥其对学院工作状态的反映和监控作用。以《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》上的信息为引导，推进教学改革，加强专业建设、课程建设和教学团队等各项建设工作，不断培育特色，提升人才培养工作水平，逐步构建学院自主发展，社会参与，自我约束、自我发展的新机制。 通过对学院2014年—2015年人才培养工作状态数据采集平台的分析，对照普通高等学校基本办学条件指标（教发[2004]2号），学院在生师比、实践教学场所、生均占有面积、生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已基本达
大数据采集可视化及应用管理平台
大数据采集、可视化及应用管理平台 进入21世纪，新一代信息技术将使工业由自动化时代进入数字化和智能化时代，这是一种智慧化的新形态。未来，大数据和物联网会给人类带来更多可能，工业大数据可应用在包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面，通过信息化与工业化的深度融合，企业使用大数据和分析，并与物联网相结合以作出决定，实现对设备的远程监控、诊断维护和故障预警，再通过对数据的大量收集、分析处理、有效应用，实现设备和运维的优化。 数网星大数据采集及应用管理平台，通过工业远程数据采集系统，实时、高效地实现PC及移动端的数据采集、录入、查询、挖掘、统计等功能，同时解决了设备远程监控、调试运维问题。数网星未来能帮助企业对采集的大数据进行加密、清理、打包、分析等，为企业深度挖掘工业信息、设备物联下的数据价值，从而助力企业更好的实现远程监控运维管理、预测性维护、产品竞争力及客户满意度提升、营销精准拓展等，助力企业成功迈向未来。 大数据采集、可视化及应用管理平台功能实现 业界专家认为以云平台为依托所构建的工业制造行业大数据具备以下功能: (1)不仅能为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保 等服务； 2）还可以告诉企业设备未来可能出现故障的时间，并提供避 免事故发生的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失； 3）就客户体验度而言，客户可以通过企业建立的移动端宣传 平台，以场景化的方式参与产品的认知，无形之中也增加了品牌的传播效果；
4）就行业技术创新而言，制造企业可以借助平台的专家经验 共享、智能决策库等内容，提高环保运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本； 5）更为重要的是，企业主可通过数据集的切分和规律查找到 最优化的数据集，以实现人员投入及控制过程的节能提效。 1、实现设备远程维护调试，在线仿真； 2、实现控制器远程编程及程序上下载； 3、实现触摸屏远程监控及调试； 4、实现组态画面的远程展示； 5、设备运行参数及数据远程采集，实现设备集中化管理； 6、串口协议转为以太网传输； 7、虚拟串口、虚拟局域网功能; &建立VPN通道功能等。 大数据采集、可视化及应用管理平台优势 更精准、及时的数据采集，更广泛、多样的通讯协议，更快速、稳定的数据传输，更多样、灵活的使用方式，更智能、专业的大数据决策，更低的投资成本！更多的数据财富! 大数据采集、可视化及应用管理平台特点
数据采集系统
目录 摘要 第１章引言 (3) 第２章研华ADAM模块简介 (4) 第2.1节 ADAM4017模拟量输入模块 (4) 第2.2节 ADAM-4520 隔离转换器 (4) 2.2.1 RS-232接口和RS-485接口 (5) 第3章监控组态软件概述 (7) 第3.1节组态与监控组态软件 (7) 第3.2节组态王6.5的介绍 (7) 3.2.1 组态王6.5的程序组成 (8) 3.2.2 组态王6.5变量和命令语言 (10) 第4章数据采集系统的总体结构 (12) 第4.1节数据采集系统的硬件结构 (12) 第4.2节数据采集系统的监控界面设计 (13) 4.2.1 通讯组态 (13) 4.2.2 画面组态 (19) 第5章结论 (24) 参考文献 (26) 致谢 (27)
摘要 文章介绍了以数据采集模块，通讯模块和监控组态软件为基础的多通道模拟量数据采集系统。系统采用研华ADAM40178通道A/D模块进行现场数据的采集，通过研华ADAM4520模块传输到计算机，利用组态王软件对数据进行分析处理,并实时显示数据。 本系统数据库技术、计算机图形接口技术于一体, 实现了系统的动态显示、报警、数据记录, 并提供友好的人机界面, 可靠性高、可维护性强。 关键词：数据采集系统；ADAM4017；ADAM4520；组态王软件 Abstract This article introduced a data acquisition system based on data acquisition module，communication module and monitoring and control configuration software.It use YanHua ADAM4017 PLC to make acquisition of those field data.Then we use YanHua ADAM4520 module to transmite to the computer making data processing and analysis with Kingview softwre and at the same time ，displaying the data. This system includes control technology，database technology and computer graphics interface technology，it achieves dynamic display and warning，data records. In addition，our system provides friendly man-machine interface with advantages such as high reliability and good maintainability. Keywords：data acquisition system，ADAM4017，ADAM4520，Kingview softwre
学院人才培养工作状态数据采集平台管理办法
学院人才培养工作状态数据采集平台管理办法 第一章总则 第一条根据《教育部关于印发<高等职业院校人才培养工作评估方案〉的通知》（教高〔2008〕5号）文件要求，认真做好我院人才培养工作状态数据采集平台（以下称“数据采集平台”）的数据采集与上报工作，及时分析我院人才培养工作状态，特制定本办法。 第二条数据平台是运用现代数据信息管理技术，对高等职业院校人才培养工作状态数据进行战略重组和系统优化，以不断完善教学质量保障体系，促进管理的制度化、规范化、信息化，从而提升管理水平，提高管理效益，深化内涵建设。第三条通过数据平台的建设和有序运行，实现其“统计汇总、反映现状，管理监控、促进规范，分析开发、提供决策”的基本功能。 第二章机构与职责 第四条组织机构设置 为确保做好数据采集平台的管理和使用，学院成立数据采集平台管理办公室,设在教育教学督导处。 各部门数据采集平台管理具体分工按数据采集平台表格的特征归口负责，由数据采集平台管理办公室负责分工安排。
第五条职责 1.数据采集平台由学院数据采集平台管理办公室统一管理，具体负责全院数据采集的组织工作，包括数据采集平台的运行管理与维护、对各部门报送的数据进行最终汇总、审核，形成总的分析报告提交院长办公会审议；并负责上报省教育厅。 2. 各处室、二级学院、系（部）及有关单位指定专人（信息采集管理员，一般由办公室主任担任）负责本单位数据的采集、汇总和审核，审核的内容包括数据填报格式的规范性、数据及字段的完整性和准确性等。 3. 各处室、二级学院、系（部）及有关单位负责人为本部门信息数据采集工作的第一责任人，各填报单位在完成初始数据的采集、汇总和审核后，连同电子数据报数据采集平台管理办公室。 4.各处室、二级学院、系（部）对相关条目数据进行统计分析，并形成分析报告，报送数据采集平台管理办公室。 第六条数据采集工作实施工作责任制，纳入各部门工作目标考核。 第三章数据采集的组织实施 第七条数据采集时间 为确保数据采集时效性，各部门要及时更新数据。各部门的
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门)为积极应对“互联网＋”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道，整合业务信
息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。
通用大数据采集系统操作流程
通用税务数据采集软件的操作 目录 海关完税凭证发票（进口增值税专用缴款书）的操作流程 (1) 一、海关凭证抵扣，在通用数据采集软件里，分6步操作 (1) 二、以上6个步骤的具体说明 (1) 三、常见问题 (4) 铁路运输发票的操作流程 (6) 一、运输发票抵扣，在通用数据采集软件里，分6步操作 (6) 二、以上6个步骤的具体说明 (6) 三、常见问题 (9)
海关完税凭证发票（进口增值税专用缴款书）的操作流程 一、海关凭证抵扣，在通用数据采集软件里，分6步操作： 1、下载安装软件到桌面 2、打开软件第一步‘新增企业’（录入公司的税号和全称） 3、软件里第二步‘新增报表’（设置申报所属期） 4、软件里第三步‘纵向编辑’（录入发票内容） 5、软件里第四步‘数据申报’（把录入的内容生成文件，便于上传国税申报网） 6、国税申报网上传录入的发票数据（第5点‘数据申报’生成的文件上传） 二、以上6个步骤的具体说明 1、下载安装软件到桌面 进入申报网页htt://100.0.0.1:8001—服务专区“软件下载”—通用税务数据采集软件2.4（一般纳税人版）右键目标另存为—ty24双击安装—安装完成桌面上出现图标 2、打开软件第一步‘新增企业’（录入公司的税号和全称）
进入通用税务数据采集软件后，点击‘新增企业’，输入本企业的税号与公司名称，输完后点击确定。 3、软件里第二步‘新增报表’（设置申报所属期） 鼠标左键点左边”目录”-“海关完税凭证抵扣清单”，点中后，右键点“新增报表”或点击上方的新增报表，所属区间就是选企业要抵扣的月份，选好后点击确定 4、软件里第三步‘纵向编辑’（录入发票内容） 点新增企业下方的“纵向编辑”，弹出“记录编辑”窗口，同一条记录要录入两次发票信息，第一次录入发票信息，全部填好后，点保存并新增，弹出” 数据项目确认”的窗口，第二次录入发票信息。 ●第一次发票录入信息详细说明如下：
时间同步在分布式数据采集系统中的实现
邮局订阅号：82-946360元/年技术创新 数采与监测 《PLC 技术应用200例》 您的论文得到两院院士关注 时间同步在分布式数据采集系统中的实现 The Implementation of the time synchronization in the distributed data collection system (空军工程大学) 徐锋樊晓光刘东 XU Feng FAN Xiao-guang LIU Dong 摘要:文中介绍了分布式数据采集系统中精确时间同步的实现方法以及相应的测试结果。该设计方案以IEEE1588标准中的精确时间协议(PTP)为基础,通过使用美国国家半导体公司生产的以太网物理层控制芯片DP83640,使得采用以太网架构的分布式数据采集系统主从节点上的时钟达到精确的时间同步。关键词:精确时间同步;IEEE1588;DP83640中图分类号:TP393文献标识码:A Abstract:The implementation of precise time synchronization in the distributed data collection system and test results is illuminated in this article.By use of DP83640Ethernet PHYTER produced by the National Semiconductor corporation,the design is based on the Precise Time Protocol (PTP)of the IEEE1588standard,and finally implemented the precise time synchronization between the master clock and slave clocks of the distributed data collection system based on standard Ethernet.Key words:precise time synchronization;IEEE1588;DP83640 文章编号:1008-0570(2009)11-1-0091-02 1引言 分布式数据采集系统广泛应用于采集数据多、实时性要求 较高的现场测控领域。 因此,分布式数据采集系统中的一个关键技术就是实现数据的同步传输。但由于网络传输延迟以及晶振频率漂移的原因,如果仅仅在系统启动时进行一次同步,状态数据的同步传输将会随着系统运行时间的增长而失步,因而不能够对系统的全局状态获得准确的掌握。 随着以太网技术逐渐应用于工业自动化测控领域,2002年国际电气和电子工程师协会(IEEE)发布了IEEE1588标准,该标准中的精确时间协议(Precise Time Protocol,简称PTP 协议)定义了一个以太网模式下的时间同步协议,主要应用在分布式测量和控制系统中,目的是提高工业以太网的实时性,使运行于各个独立测控节点上的时钟在系统范围内达到一个较高的同步精度。 本文以IEEE1588标准中的PTP 协议为基础,通过使用以太网物理层控制芯片DP83640,在分布式数据采集系统中实现了精确的时间同步。 2分布式数据采集系统概述 图1分布式数据采集系统结构图 分布式数据采集是带传感器的多个微计算机节点借助现 场总线或工业以太网连接在一起的分布式工业测控系统。传感器采用输出温度、压力、流量、位移等模拟量,再通过模数转换所生成数字量并由微计算机独立地进行处理,最后将局部的处理结果传输到总控单元上进行集中分析处理并得出全局状态的实时信息。拓扑结构如图1所示。 3IEEE1588标准和PTP 协议概述 IEEE1588标准的技术基础最初来源于安捷伦公司,是由安捷伦实验室的John C.Edison 以及来自其它公司和组织的12名成员共同研究的。经过多次修改后于2002年由国际电气和电子工程师协会(IEEE)正式发布。IEEE1588标准全称是:网络测量和控制系统的精密时钟同步协议标准。它定义一种在分布式测量和控制系统中实现高精度时钟同步的精确时间协议PTP 。该协议能够在所有支持多播的网络上实现,特别适合于以太网,但并不局限于以太网,目的是使分布式网络中的所有时钟保持精确的同步。 PTP 协议是一个关于时钟同步的协议标准,它被应用于由多个节点组成的分布式系统中,在系统中每个节点代表一个独立运行的时钟。PTP 协议将整个网络内的时钟分为普通时钟(ordinary clock)和边界时钟(boundary clock),而从通信关系上看又可把时钟分为主时钟(master clock)和从时钟(slave clock),整个系统中的最优时钟为最高主时钟(grandmaster clock),系统只能有一个最高主时钟,而一个PTP 协议的通信子网中只能有一个主时钟,从时钟与主时钟保持同步。 PTP 协议在现有的UDP/IP 协议基础之上实现局域网架构内的时钟同步,有关同步信息的协议报文共有4种,分别是:同步报文Sync,跟随报文Follow_up,延迟请求报文Delay_req,延迟应答报文Delay_Resp 。 PTP 协议的同步过程分为两个阶段:偏移(offset)测量阶段和延迟(Delay)测量阶段。 偏移阶段的工作是修正主时钟和从时钟之间的时间偏差。 徐锋:硕士研究生 91--
大数据采集技术和预处理技术
现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由 于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传 感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装 载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速 高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。 通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包 括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实 现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信 号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克 分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数 据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理 的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容， 而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。
适用于MES的分布式数据采集方案
制造现场的分布式数据收集 解决方案 泽朗电子
简介 ◆随着工业自动化和客户需求的不断提高，基于MES的工业自动化数据采集和控制 以及产品的可追溯性系统越来越多的在各大工厂推广应用，这类系统都需要对生产过程的每个环节进行精确的监测、数据采集、记录和控制，这需要生产设备能通过工业网络及时、准确的报告各项状态和数据。 ◆基于以太网的数据收集节点可以直接、准确、准时、安全、稳定的把各个流程节 点的数据传送到中央数据服务器，而不必使用成本高、维护困难、软件和系统都不稳定的工业计算机，也不用担心计算机病毒对生产制造造成巨大损失。 ◆泽朗电子拥有齐全的适用于工业自动化生产的数据收集设备产品线和系统集成能 力，全心全意的服务于您的要求。
应用场景 数据集传器应用在生产线上每个需要收集数据的节点，对于 MES系统和产品追溯用系统，用于收集产品进入工序的时间等 信息和产品编号条码/部件编号条码等信息。
网络拓扑 WEB服务器 网络交换机 TN-03A 数据集传器 用于配置和监控的PC LAN LAN LAN 网络交换机 TN-03A 生产线A生产线B
我们的数据集传器产品线产品型号： TN-03AW 相对于 TN-03A ，添加Wi-Fi 联网支持。 产品型号：TN-03A 用于接收设备传感器或条码扫描头的数据，集成USB 接口和RJ45网口， 可以把数据和自定义按钮事件通过以太网直接上传至应用服务器，并回显从服务器返回的执行结果。 基于Alliwinner H3高性能处理器 支持Wi-Fi (IEEE 802.11 b/g/n)
系统软件架构 生产设备 DATA TRANSPORTER APP HAL USB Ethernet LwIP Linux OS WEB APP JavaEE Server Database Linux OS Ethernet DATA TRANSPORTER APPLICATION SERVER I/Os 数据采集设备
资源大数据采集技术方案设计要点
资源数据采集技术方案 公司名称 2011年7月 二O一一年七月
目录 第 1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (3) 1.3 建设的原则 (3) 1.3.1 建设原则 (3) 1.4 参考资料和标准 (5) 第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 2.1 系统应用架构 (5) 2.2 系统层次架构 (6) 2.3 关键技术与路线 (6) 第 3 部分系统设计规范 (9) 第 4 部分系统详细设计 (9)
第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。 1.3 建设的原则 1.3.1 建设原则 由于在线预订类旅游网的数据采集涉及的方面多、数据量大、采集源数据结构多样化的