大数据应用工程中心介绍V2.0
大数据平台简介
大数据平台简介
大数据平台简介
目录
Hadoop生态系统 Hadoop主流厂商 HDFS MapReduce Hive Spark
Hadoop生态系统
Hadoop 1.0 V 2.0
Hadoop生态系统
Ambari （安装部署工具）
Zookeeper （分布式协调服务）
HDFS的基本结构之 NameNode
Namenode是一个中心服务器负责管理文件系统的命名空间 协调客户端对文件的访问 Namenode执行文件系统的命名空间操作例如打开、关闭、重命名文件和目录 记录每个文件数据块在各个Datanode上的位置和副本信息
HDFS元数据持久化
NameNode存有HDFS的元数据：主要由FSImage和EditLog组成 FSImage是元数据镜像文件 保存整个文件系统的目录树 数据块映射关系：文件与数据块映射关系DataNode与数据块映射关系 EditLog是元数据操作日志记录每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作
HBase （分布式协数据库）
Oozie （作业流调度系统）
HDFS （分布式存储系统）
YARN （分布式计算框架）
MapReduce （离线计算）
Tez （DAG计算）
Spark （内存计算）
Hive
Pig
Mahout
Sqoop （数据库TEL工具）
Flume （日志收集）
……
……
HDFS－Hadoop Distributed
无法高效存储大量小文件
HDFS现在遇到的主要问题
分布后的文件系统有个无法回避的问题因为文件不在一个磁盘导致读取访问操作的延时这个是HDFS现在遇到的主要问题
大数据中心 ppt
我国数据中心机架规模持续稳步增长，大型以上数 据中心规模增长迅速。近年来，我国数据中心机架规模稳 步增长，按照标准机架 2.5kW 统计，截止到 2021 年年 底，我国在用数据中心机架规模达到 520 万架，近五年 年均复合增速超过 30%。其中，大型以上数据中心机架 规模增长更为迅速，按照标准机架 2.5kW 统计，机架规 模420 万架，占比达到 80%。
从我国数据中心下游应用分 布情况来看，互联网厂商是我国 数据中心主要的应用端，需求占 比达60%，其次为金融业和政府 机关，占比分别为20%和10%。
CONTENTS
目 录
01. 行业概述及发展背景
02. 行业发展现状及市场分析
03 项目总体规划及建设方案 .
04. 案例分析 05. 盈利模式心、中金数据昆山以号中心）
我国头部互联网企业及第三方服务商也在积极开展节能减排技术实践，建设运营HVDC、自研“零功耗”臵顶冷却单元及 AI 调优技术，年均 PUE 达到 1.08； 秦淮数据环首都数据中心利用模块化、绿电交易及资源回收等技术，年均 PUE 达到 1.15，可再生能源利用率达到了 100%。
行业发展现状-低碳环保：技术机制不断完善，节能实践快速推进
国际互联网巨头积极推动绿色能源使用，促进数据中心节能减排。谷歌、苹果和脸书积极公布可再生能源使用进展，并 分别于2017 年、2018 年及 2020 年实现运营体系 100%可再生能源使用。微软和亚马逊计划于 2025 年实现 100%可再生能 源使用目标。
◈《数据中心能效限 定值及能效等级》 GB40879-2021 ◈《关于完整准确全 面贯彻新发展理念做 好碳达峰碳中和工作 的意见》
◈关于组织开裹2021 年国家绿色数据中心 推荐工作的通知 ◈《“十四五”信息通 信行业发展规划》、 《关于加强产融合作 推动工业绿色发展的 指导意见》
hcip-big data developer v2.0题库
hcip-big data developer v2.0题库摘要：1.HCIP-Big Data Developer v2.0 题库概述2.题库的主要内容3.题库的学习价值和适用对象4.如何有效利用题库学习正文：HCIP-Big Data Developer v2.0 题库概述HCIP-Big Data Developer v2.0 题库是一款针对大数据开发领域的专业题库，旨在帮助学习者更好地掌握大数据开发相关知识，提升专业技能。
该题库内容丰富，覆盖了大数据开发领域的各个方面，包括基础理论、技术应用、实践操作等。
题库的主要内容HCIP-Big Data Developer v2.0 题库主要包括以下几个方面的内容：1.大数据基础理论：包括大数据概念、特点、发展历程等；2.大数据技术架构：涉及分布式存储、分布式计算、数据挖掘、数据仓库等技术；3.大数据应用开发：涵盖数据清洗、数据分析、数据可视化、实时计算等应用场景；4.大数据实践操作：提供实际案例，让学习者在实践中掌握大数据开发技能。
题库的学习价值和适用对象HCIP-Big Data Developer v2.0 题库具有很高的学习价值，适合以下几类人群学习：1.对大数据开发感兴趣的初学者，可以帮助他们系统地学习大数据开发知识；2.已有一定大数据开发基础，希望进一步提升专业技能的学习者；3.从事大数据相关工作的专业人士，可以借助题库巩固和拓展知识体系。
如何有效利用题库学习为了更有效地利用HCIP-Big Data Developer v2.0 题库学习，建议学习者采取以下方法：1.制定学习计划：根据个人学习进度和需求，合理安排学习时间，确保按部就班地完成题库学习；2.结合实际案例学习：在理论学习的基础上，动手实践操作，加深对知识的理解和运用；3.定期自测：通过题库的测试功能，检验自己的学习成果，发现并弥补知识盲点；4.参与讨论和交流：加入相关学习社群，与其他学习者分享学习心得，互相答疑解惑，共同进步。
华为服务器产品族主打胶片介绍-V2.0
高密度计算性能，满足IT基础应用的良好 扩展能力 多种可选的本地存储方案，适应对容量、 性能和成本不同需求 关键部件冗余设计，保证设备的高可靠性
（图片待补充）
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应用场景及价值 RH1285V2规格
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2 * Intel® Xeon E5-2400 CPU 12个RDIMM/LRDIMM内存插槽 8*2.5 ’ or 4*3.5 ’ SAS/SATA硬盘，支持RAID0/1/5 支持1024M Cache，电池/电容可选 板载2 个网口, 1个管理接口，2个 PCIe 8x 插槽 支持TPM、内置U盘/USB Flash卡 2个冗余热插拔电源
RH5885(2013)
BH620V1/V2 BH641(2013) BH640V2 X6000
刀片
4 CPU（E7-4800） 4 CPU（E5-4600）
定制化 机柜
4 Nodes/2U
80 Nodes/Cabinet
IDataplex
C6100
X8000
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
Huawei Confidential
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产品市场定位
RH5485V2 RH2488V2 RH2485V2
高端4插槽产品，华为最高端X86产品，主打最高 性能、扩展性、可靠性要求的市场 中端4插槽产品，满足需求高端处理器，但是价格、 空间要求严苛的市场 低端4插槽产品，适合计算和内存都密集应用，同 时价格、空间要求严苛的市场。 高端2U机架产品，2插槽服务器市场适用性最广泛 产品。 低端2U机架产品，主打IT基础和超大本地存储应 用需求。 低端1U机架产品，主打IT基础和高密应用需求
相约影视行业大数据平台化时代 ——美兰德蓝鹰视频大数据平台V2.0全新发布
相约影视行业大数据平台化时代——美兰德蓝鹰视频大数据平台V2.0全新发布在2017年第23届上海电视节期间，6月13日下午，以“新内容新模式新机遇”媒体融合背景下的电视视频生态创新为主题的白玉兰论坛上，美兰德咨询总经理助理、运营总监兼视频大数据项目总监金桂娟女士盛大宣布“美兰德蓝鹰视频大数据平台V2.0全新发布”！蓝鹰视频大数据平台是中国传媒市场领先的视频内容大数据分析与应用平台，V2.0版本的“蓝鹰”，在之前版本基础上的升级，不仅丰富了数据维度、强化了应用功能，还强调个性化需求，并将分析产品进一步变成了解决影视行业痛点的实用工具，同时，搭配了蓝鹰移动大众版同步隆重上线。
蓝鹰1.0版本——引领影视传媒行业进入大数据平台时代2016年11月18日，在北京职工之家酒店，2016美兰德战略升级与视频生态数据创新峰会暨第十八届中国电视频道覆盖及收视状况调研成果发布会上，蓝鹰视频大数据平台全国首发！在融合传播趋势背景下，大数据已经成为传媒行业标配，蓝鹰视频大数据平台是美兰德咨询利用云计算、大数据等先进技术建立的传媒行业大数据分析应用平台。
作为视频领域的大数据分析专家和中国传媒领域的顶级智库，美兰德形成了十大研究对象、五大基础数据库，并建立了全网节目监测、多维指标分析、每日海量数据抓取的监测分析体系，其中监测包括电视节目在内的全网视频节目达11万部，以此为基础打造了“蓝鹰”平台。
在影视传媒行业进入大数据驱动的时代，“蓝鹰”视频大数据平台着力成为视频领域的空气与水，引领视频领域大数据“平台化时代”。
及时精准地呈现海量视频内容传播数据，整合传统抽样数据与全样数据资源并实时在线分析，“蓝鹰”是平台运营、内容制作、推广营销、演艺经纪与企业广告/品牌/市场人员必备的数据库与分析应用平台。
蓝鹰V2.0版本功能应用、数据维度、个性化全面创新升级在蓝鹰V1.0时代，视频大数据平台基本上实现了将后台数据搬上前台的目标，通过体系化、结构化、可视化，将一组组冰冷坚硬的数据变成了暖心的各种小图表，让使用者电视频道和影视节目对自己的传播数据一目了然。
金蝶云苍穹V2.0使用手册
金蝶云苍穹V2.0使用手册目录1为企业成长而生 (4)2金蝶云苍穹整体介绍 (4)2.1金蝶云苍穹整体架构 (4)2.2金蝶云苍穹三大理念 (5)2.3金蝶云苍穹六大特性 (6)2.4金蝶云苍穹生态化PaaS平台 (7)2.5金蝶云苍穹产品总体蓝图 (8)3金蝶云苍穹V2.0速览 (9)3.1金蝶云苍穹V2.0 SaaS服务 (9)3.1.1员工服务云 (9)3.1.2财务云 (10)3.1.3税务云 (16)3.1.4企业绩效云 (16)3.1.5供应链云 (17)3.1.6供应商协同云 (20)3.1.7渠道云 (32)3.1.8地产采购云 (34)3.1.9建筑项目云 (37)3.2金蝶云苍穹V2.0 PaaS服务 (38)3.2.1流程服务云 (38)3.2.2AI大数据服务云 (39)3.2.3集成服务云 (41)3.2.4系统云 (42)3.2.5开发服务云 (44)3.2.6银企服务云 (45)1为企业成长而生过去十年，消费互联网重塑了人们生活方式的每一个细节。
随着人工智能、大数据、云计算等新技术的成熟，传统产业正在进行深度的行业价值链重构，企业的管理模式和核心竞争力都在重塑。
未来十年，产业互联网将成为企业发展的巨大机遇。
产业互联网的企业特点是跨界、跨网，每个企业必须拥抱新时代，通过数字化的技术实现价值创造、实现产业共生。
企业对成长的渴望，就是我们为之奋斗的目标。
金蝶云•苍穹的使命就是要服务企业的成长。
核心理念是生态、人人、体验。
帮助大企业构建共生、共赢的生态，构筑以“人”为中心的企业管理云平台；通过数据赋能，让每位员工在新的大平台里不断成长，构筑以“用户”为中心的产业链云平台；以工匠的精神给用户更好的体验，让用户更有温度、让用户更满意，构筑以“开发者”为中心的企业PaaS平台。
金蝶云•苍穹提供包括员工服务云、财务云、人力云、供应链云、制造云、采购云、营销云、项目云、协同云等完整的SaaS服务以及基于云原生的企业级PaaS服务。
信息技术2.0知识总结
信息技术2.0知识总结概述信息技术2.0是指信息技术领域的新一代发展阶段，它借鉴了Web 2.0思想并结合了云计算、大数据、人工智能等先进技术，为信息技术的发展带来了全新的机遇和挑战。
本文将对信息技术2.0进行总结和分析，希望能更好地了解和应用这一新型技术。
云计算云计算是信息技术2.0的核心组成部分，它通过网络互联的方式提供可伸缩的计算资源和服务。
云计算技术可以分为三个层次：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
通过云计算，用户可以根据需求动态获取和释放计算资源，提高了计算资源的利用率和灵活性。
云计算的发展也带来了虚拟化技术的成熟应用。
虚拟化技术可以将一个物理资源划分为多个逻辑资源，使得多个应用可以共享物理资源，提高资源利用率。
虚拟化技术可以在不同的层次应用，包括计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化等。
通过虚拟化技术，可以将计算、存储和网络资源进行整合和管理，提高了数据中心的灵活性和可管理性。
大数据大数据是信息技术2.0的另一个重要组成部分，它指的是规模庞大、类型多样的数据集合。
大数据的特点包括四个V：Volume（数据量大）、Velocity（数据生成速度快）、Variety（数据类型多样）和Value（数据价值高）。
大数据技术可以帮助我们从海量数据中挖掘有用的信息和知识，并支持决策和创新。
大数据技术包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等方面。
数据采集包括传感器数据采集、日志数据采集等，数据存储包括分布式文件系统、分布式数据库等，数据处理包括数据清洗、数据转换、数据集成等，数据分析包括数据挖掘、机器学习等。
通过大数据技术，可以实现对数据的高效管理、分析和应用。
人工智能人工智能是信息技术2.0中的重要技术之一，它通过模拟人类智能的思维和行为，实现机器的智能化。
人工智能技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。
通过人工智能技术，计算机可以进行复杂的认知和决策，实现自主学习和自主决策的能力。
大数据应用技术介绍 ppt课件
HMaster： HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有 一个Master在运行 主要负责Table和Region的管理工作： 1 管理用户对表的增删改查操作 2 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布 3 Region Split后，负责新Region的分布 4 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移
Map
Reduce
MapReduce实例
MapReduce内部结构
Hadoop 2.0
引入一个新的资源管理系统YARN HDFS单点故障得以解决 HDFS Federation HDFS 快照 通过NFS访问HDFS 支持Window系统
Hadoop1 VS Hadoop2
Table&Region
Table随着记录增多不断变大，会自动分裂成多份Splits，成为Regions 一个region由[startkey，endkey)表示 不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
HregionServer
-ROOT- & .META.
.META. 记录用户表的Region信息，同时，.META.也可以有多region -ROOT- 记录.META.表的Region信息，但是，-ROOT-只有一个region Zookeeper中记录了-ROOT-表的location 客户端访问数据的流程：
指挥中心综合指挥调度系统解决方案V2.0
B
C
D
备份恢复与容灾机制
建立完善的数据备份恢复机制和容灾方案 ，确保在发生意外情况时能够迅速恢复系 统正常运行。
防火墙与入侵检测
部署防火墙和入侵检测系统（IDS/IPS） ，实时监控网络流量和异常行为，及时发 现并处置网络攻击事件。
系统部署与实施计划
3
硬件设备选型及配置要求
操作指导手册
提供详细、易懂的系统操 作指导手册，方便用户随 时查阅。
系统运维保障体系建设
1 2
7x24小时运维支持
建立全天候的运维支持体系，确保系统稳定运行 。
预防性维护措施
定期检查系统硬件和软件，提前发现并解决潜在 问题。
3
快速响应机制
对突发问题和故障，迅速响应并及时解决，减少 用户损失。
版本迭代和升级服务规划
关键技术实现方案
3
大数据处理技术应用
数据集成与清洗
通过数据抽取、转换、加载（ETL） 等过程，将多源异构数据进行有效整 合和清洗，确保数据质量和一致性。
数据计算与分析
运用MapReduce、Spark等大数据计算 框架，进行数据挖掘、关联分析、趋势 预测等，为指挥决策提供有力支持。
数据存储与管理
阶段性实施计划及里程碑
系统设计与开发阶段
根据需求分析报告，进行系统架 构设计和功能模块开发。
系统测试与调试阶段
对系统进行全面的测试和调试， 确保各项功能正常运行且符合设 计要求。
需求调研与分析阶段
明确指挥中心的具体需求和业务 流程，形成详细的需求分析报告 。
系统部署与上线阶段
将系统部署到指挥中心，并进行 现场调试和优化，确保系统顺利 上线运行。
关于V2.0系统和V3.0系统的优劣分析
关于V2.0系统华气厚普V3.0加气范围使用的基础上，管理理念和流程优势，进行了更改。
结合当前一套全新的加气站信息化管理系统V2.0系统在设计初期需求不高，联网接入站点C/S 架构，主要是针对单据的采集保存，以及针对通过C/S 架构到中心程序站点挂失卡后产生的步可能会较为缓慢。
同时定了当加气机处于工作缓慢。
整体表现就是当补卡。
这段时间内一方面了保证相关卡号黑名单V3.0系统则是在系统和V3.0系统的优劣分加气站信息化管理系统在我公司V2.0，整合了V2.0系统在实际使用中获得的流程优势，同时对V2.0系统在系统架构方面的当前最新的架构技术和通讯技术，重新设一套全新的加气站信息化管理系统。
初期，国内各个燃气企业在中心数据联联网接入站点数量很少。
因此，V2.0系统的设计是针对单站的IC 卡充值、发放，对当前站点针对当前站点数据的查询。
中心联网方架构到中心程序进行交互。
当处理数据量增大，接多的情况下，存在数据处理缓慢的问题。
比较突出的问题就产生的卡号黑名单，到中心再到各个其他联网同时，因为加气机与工控机程序的通讯加气机处于工作状态，V2.0系统在往加气机下载黑名就是当用户卡挂失后，一般会要求在48一方面是统计用户卡内的准确余额，一方卡号黑名单能下载到加气机中。
在V2.0系统基础上有很大提升，由加气站络化管理系统（加气站监控管理系统、站点消费信息查询系统、加气站数据传输系统、中心数据传输系统、中心WEB IC 卡管理优劣分析2.0系统全国大获得的一些新的方面的一些缺陷，重新设计开发的企业在中心数据联网方面的系统的设计完全采用前站点加气机数联网方面，数据，接入站点增突出的问题就是在某个他联网站点的同程序的通讯方式，决加气机下载黑名单时较为小时内才能，一方面也是为IC 卡网查询系统、卡管理系统、中心WEB 查询统计系统）组相关人员通过WEB 系统值对账。
由于网络化要有独立IP 的网络接入V 3.0系统采用二级台采用C/S 和B/S 架构据库技术，构建了一个方·信息互连：系统）组成。
阿里云大数据开发平台运维指南V2.0
3.3 3.4
部署方案................................................................................................. 10 查询服务器信息及应用信息................................................................. 10 3.4.1 3.4.2 3.4.3 3.4.4 查询服务器相关信息...................................................................... 11 登陆服务器...................................................................................... 12 查询应用信息.................................................................................. 13 重启应用服务.................................................................................. 16
3.1 3.2
系统框架................................................................................................... 6 组件及作用............................................................................................... 6 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 3.2.6 3.2.7 3.2.8 3.2.9 Commonbase...................................................................................... 7 baseapi................................................................................................ 7 phoenix（调度）............................................................................... 7 Tenant ................................................................................................. 7 Meta ................................................................................................... 8 DQC ................................................................................................... 8 workbench .......................................................................................... 8 CDP .................................................................................................... 9 Alisa ................................................................................................... 9
hcip-big data developer v2.0题库
hcip-big data developer v2.0题库摘要：一、大数据开发简介1.大数据概念2.大数据发展历程3.大数据在各行业的应用二、HCIP-Big Data Developer认证介绍1.认证背景与目的2.认证级别与能力要求3.考试形式与内容三、HCIP-Big Data Developer v2.0题库概述1.题库建立的目的与意义2.题库内容与结构3.题库更新与维护四、题库对备考的帮助1.题库与考试内容的匹配度2.题库对知识点的覆盖3.题库对考试技巧的提升五、备考建议与策略1.制定学习计划2.结合题库进行知识点巩固3.模拟考试与总结反思正文：随着互联网的快速发展和信息技术的进步，大数据已经渗透到我们生活的方方面面。
大数据开发作为一个新兴领域，越来越受到各行各业的重视。
HCIP-Big Data Developer认证作为华为推出的大数据开发认证，旨在帮助从业人员提升技能水平，更好地应对大数据时代的挑战。
本文将对HCIP-Big Data Developer v2.0题库进行详细介绍，以帮助大家更好地备考。
首先，让我们了解一下大数据开发。
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大数据集，涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。
大数据技术的发展推动了各行业的数字化转型，为政府决策、企业创新和民生改善提供了有力支持。
HCIP-Big Data Developer认证是华为推出的一项大数据开发技能认证，分为初级、中级和高级三个级别。
该认证旨在为大数据行业提供一套权威、专业的技能评价体系，帮助从业人员提升技能水平，提高行业整体竞争力。
认证考试采用计算机操作方式，内容涵盖大数据基础知识、技术原理、工具应用和实战案例等多个方面。
HCIP-Big Data Developer v2.0题库是为了帮助考生更好地备考认证考试而设立的一套题库。
题库包含大量精选题目，涵盖了认证考试所需的知识点和技能要求。
NBU基础介绍V2.0
• 同时Master Server本身具备Media Server和Client的功能
– 安装Master Server的主机无需额外的Media Server和Client Licenses
User Guide.doc
A G E
B G D H
User Guide - REV2.doc
9
Netbackup Enterprise Server体系架构（3层体系）
备份作业控制及调度 介质管理者
二级存储设备控制 备份数据流的接受者
备份数据流的发起者/备份服务的对象
Netbackup Master Server
恢复 文件 1.. VM 文件 2..
VM
备份存储
，不管是 磁盘还是磁带
存储效率 更高
• 删除虚拟和物理环境中的重复数据
VM VM VM
管理程序
• 通过 VMware 数据块级优化功能减少数据存储 量，提高备份速度
26
Netbackup for VMware架构
利用vStorage API进行备份
备份能力 无限扩展
新一代面向服务的备份架构
FT Media Server
SAN Client Zone
Media Server
LAN
系统管理员
NBU 管理员
Master Server
24
数据爆炸式增长需要更快的备份
问题：
数据增长加速，导致备份窗口不够
Accelerator ：
将完全备份的时间和成本减少到了增量备份的级别 ，从而可以满足最严格的 SLA 要求。
华为大数据 HCIE-v2.0版本笔试题库
华为大数据 HCIE-v2.0版本笔试题库1.(判断)数据挖掘是通过对大量的数据进行分析，以发现和提取隐含在其中的具有价值的信息和知识的过程 [单选题] *A.TRUE(正确答案)B.FALSE2.数据挖掘的开发工具除了Python以外，还包含以下哪些工具? *A. Spark MLlib(正确答案)B.MLS(机器学习服务)(正确答案)C.IBM SPSS Modeler(正确答案)D.Oracle Data Mining(正确答案)3.以下哪些属于Python运算符? *A.算数运算符(正确答案)B.推理运算符C.逻辑运算符(正确答案)D.比较运算符(正确答案)4.(单选)假设A，B.C是三个矩阵，A是2X2，B是2X2阶，C是3x 2阶，以下哪一个矩阵的运算是有意义的? [单选题] *A.A+B(正确答案)B.ACC.AB+ACD.B+C5.以下关于Python列表的描述正确的是? *A.Python中的列表可以随时进行元素的添加和删除。
(正确答案)B.Python中的列表是可变的，定的元素可以是任何的数据类型。
(正确答案)C.Python中的列表由个括号包裹住元素，元素用逗号隔开。
(正确答案)D.Python中的列表企形式上类似于数组，是一个有序的序列。
6.(单选)以下哪个选项不是矩阵乘法对向量的变换? [单选题] *A.投影B.伸缩C.曲线化(正确答案)D.旋转7.(单选)若随机变量X服从正态分布N(u,o^2)，则随机变量Y=aX+b服从以下哪个正态分布? [单选题] *A.N(a^2 u+b,a^2 o^2)B.N(a u+b,a^2 o^2)(正确答案)C.N(a u+b,a^2 o^2+b)D.N(a u,a^2 o^2)8.与面向过程相比，以下哪些是面向对象的特点? *A.程序可拓展性没有明显的变化B.提高代码复用性(正确答案)C.增加了开发效率(正确答案)D.使程序的编码更加灵活，提高了代码的可维护性(正确答案)9.(单选)以下哪个措施属于反爬措施? [单选题] *A.字体B.滑块验证码C.数据收费D.以上全部正确(正确答案)10.(判断)数据的ETL，其中E为Extract，T为Transform，L为Load。
大数据运营管理中心介绍
大数据运营管理中心介绍简介大数据运营管理中心是一个针对企业的数据分析与运营管理的平台。
它集成了各种数据分析工具和功能，帮助企业实现数据的采集、处理、分析和可视化。
通过大数据运营管理中心，企业可以更加高效地利用数据，进行业务决策和运营管理。
主要功能大数据运营管理中心具有以下主要功能：数据采集大数据运营管理中心可以通过各种渠道和方式采集企业的数据。
它支持批量导入和实时采集两种方式，可以根据企业的需求选择合适的方式进行数据采集。
同时，大数据运营管理中心还提供了数据清洗和预处理的功能，确保数据的质量和准确性。
数据处理大数据运营管理中心具有强大的数据处理能力。
它可以对采集到的数据进行清洗、转换和整合，帮助企业将散乱的数据转化为有用的信息。
此外，大数据运营管理中心还支持数据的聚合、筛选和分组等操作，方便用户对数据进行更深入的分析。
数据分析大数据运营管理中心提供各种数据分析工具和算法，在用户方便地进行数据分析。
它支持常见的数据分析方法，如统计分析、机器学习和数据挖掘等。
用户可以根据自己的需求选择合适的方法，进行精确的数据分析。
数据可视化大数据运营管理中心还提供了丰富的数据可视化功能。
它支持生成各种图表和报表，帮助用户更直观地理解数据和分析结果。
用户可以通过大数据运营管理中心创建自定义的仪表盘和报表，以满足不同的业务需求。
运营管理大数据运营管理中心还具有完善的运营管理功能。
它支持用户权限管理、数据安全管理和任务调度管理等功能，确保企业数据的安全和稳定运行。
此外，大数据运营管理中心还提供了数据分享和协作的功能，方便用户共享和协同处理数据。
优势大数据运营管理中心相比传统的数据分析工具具有以下优势：•统一平台：大数据运营管理中心集成了各种数据分析工具和功能，用户可以在一个平台上完成数据分析和运营管理，避免了多个工具之间的切换和集成的问题。
•高效性：大数据运营管理中心具有强大的数据处理和分析能力，可以快速地处理大量的数据并生成相应的分析结果。
决招CRM产品介绍V2.0
决招CRM懂钉钉，更懂中小企业阿里钉钉战略生态合作伙伴决招CRM专业易用的客户管理利器赋能团队高效产出欢迎使用决招CRM客户成功系统，作为钉钉合作伙伴，我们悉心洞察钉钉500万中小企业用户习惯，去繁就简打造出小而美的CRM应用，10分钟即可快速上手，避免多余的功能阻碍您的便捷使用，且无需您的企业配置IT工程师和搭建服务器，只需在PC/手机端登录就可以随时随地进行工作，快速提升销售业绩!决招CRM简介中小企业在销售管理中普遍面临的3大难题新客户开发难销售工作汇报琐碎客户资源管理混乱难以规范销售行为销售业绩增长难销售过程监管难123企业主销售经理销售人员决招CRM——基于企业销售管理3大痛点的解决方案销售线索管理，目标客户识别销售机会挖掘，销售机会跟踪销售订单执行，客户关系维护解决方案：全程管理客户把握每个商机01销售过程可视化，销售任务明确化问题处理及时化，客户分配合理化跟进策略差异化，资源利用最大化解决方案：行动量化管理掌控销售全局02销售流程化繁为简，提升销售人员工作效率销售资源合理配置，提升销售人员整体业绩解决方案：改善销售能力提升销售业绩03销售线索客户联系人销售机会销售订单回款公海客户客户销售线索联系人销售机会发票方案报价合同协议销售订单回款基础业务流程扩展业务流程所有隐私信息都经过加密处理，防止任何人包括公司员工不当获取信息，降低认为导致的数据被滥用的可能性03使用的阿里云服务器，数据库每天定时备份，7天内数据都可以快速恢复。
为了您数据的安全性与完整性，决招总是尽最大可能做得更好04云盾是基于云安全大数据能力实现，防御SQL注入、XSS跨站脚本、常见Web服务器插件漏洞、非授权核心资源访问等OWASP常见攻击，保障安全性与可用性02数据库中对用户重要、敏感数据全部进行加密算法与秘钥分离保管的加密存储方式，是现阶段国际商用的最高加密存储级别01员工在使用决招CRM时，能全面清晰的了解客户的动态业务信息，大大减少了遗漏服务的现象，客户服务满意度得到了显著提高，还能对各个分销商进行统一管理，更加坚信了公司的发展前景。
_大数据标准化白皮书v2_0_发布大数据标准体系框架
12月22日，无人机系统标准化协会理事会及技术委员会成立大会在北京召开。
大会由无人机系统标准化协会（筹备）主要发起，中国航空综合技术研究所的徐明总工程师主持。
来自工业和信息化部、中国民用航空局、国家标准化管理委员会、中国航空工业集团公司等59家单位的160名代表参加大会。
在理事会第一次扩大会会议上，理事会成员及协会成员针对无人机系统设计生产单位基本条件及评价方法、无人机系统行业发展与标准化现状等议题展开了讨论。
同时，全体技术委员会专家对《无人机系统术语》和《民用无人机系统分类及分级》两项团体标准进行了审查，经过专家讨论与质询，两项标准最终通过技术委员会的审查。
近年来，中国无人机系统产业市场规模在逐年扩大，这个新兴产业的发展需要标准的引领和规范。
我国无人机系统产业亟需标准提升企业竞争力、打造高效产业链、规范市场秩序。
协会的成立为夯实产业发展基石、拓展市场空间提供强有力的支撑服务。
目前，无人机产业技术创新联盟已发布了《民用无人机系统通用要求》1项联盟标准，民用无人机系统性能测试方法联盟标准“第1部分：多旋翼飞行平台”“第2部分：直升机飞行平台”“第3部分：无线射频性能”、《民用无人机系统身份识别技术要求》和《民用无人机飞控系统技术要求》5项联盟标准立项，正在研究制定中。
（摘编自深圳市标准化研究院网站）12月29日，中国电子技术标准化研究院网站发布了《大数据标准化白皮书v2.0》，新版大数据标准化白皮书展示了由中国电子技术标准化研究院提出的“大数据标准体系框架”。
大数据标准体系由基础标准、技术标准、产品和平台标准、安全标准、应用和服务标准五个类别的标准组成。
（1） 基础标准为整个标准体系提供包括总则、术语、参考模型、元数据等基础性标准。
（2） 技术标准该类标准主要针对大数据相关技术进行规范。
包括大数据集描述与评估、大数据处理生命周期技术和互操作技术三类标准。
其中，大数据集描述与评估主要针对描述模型、分类方法、质量模型、评估和数据溯源等方面进行规范。
袋鼠云 云日志 V2.0.0 使用手册说明书
云日志V2.0.0使用手册2017年9月Copyright © 2017 杭州玳数科技有限公司前言一、版权声明：本文中出现的任何文字叙述，文档格式、插图、图片、方法、过程等内容，除另有特别注明，版权均归杭州玳数科技有限公司所有，并保留一切权利。
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大数据中心是什么(一)
大数据中心是什么（一）引言概述：大数据中心是指用于存储、处理和分析大量数据的设施和技术基础设施。
它通过收集、整理和分析大规模的数据，帮助组织洞察数据的价值，提供决策支持和商业洞察等功能。
本文将从数据管理、技术基础设施、数据安全、数据处理和数据分析五个大点来阐述大数据中心的概念和作用。
正文内容：一、数据管理1. 数据收集：大数据中心通过各种传感器、设备和应用程序等手段收集大量数据。
2. 数据存储：大数据中心利用分布式存储系统存储海量数据，并保证数据的高可靠性和可扩展性。
3. 数据清洗：大数据中心对收集到的数据进行清洗和整理，以确保数据的质量和一致性。
4. 数据整合：大数据中心将来自不同来源和格式的数据进行整合，以便于后续的分析和应用。
5. 数据访问与共享：大数据中心提供便捷的数据访问和共享机制，使得用户可以灵活地获取所需数据。
二、技术基础设施1. 服务器和存储设备：大数据中心利用高性能服务器和存储设备来支持数据的存储和处理。
2. 网络设备：大数据中心建立高速的网络连接，确保数据在不同设备之间的快速传输。
3. 分布式计算框架：大数据中心采用分布式计算框架，如Hadoop和Spark等，来实现对大规模数据的并行处理。
4. 数据库技术：大数据中心利用分布式数据库技术来支持对大规模数据的高效存储和查询。
5. 虚拟化和容器技术：大数据中心利用虚拟化和容器技术来提高资源利用率和系统的灵活性。
三、数据安全1. 数据加密：大数据中心采用加密技术对数据进行保护，防止未经授权的访问和数据泄露。
2. 访问控制：大数据中心建立严格的访问控制机制，限制只有授权人员才能访问和操作数据。
3. 数据备份与恢复：大数据中心定期进行数据备份，并建立恢复机制，以保障数据的安全性和可用性。
4. 安全审计：大数据中心记录和监控数据访问和操作的日志，以便进行安全审计和追踪。
5. 威胁预警与应对：大数据中心建立实时监测和威胁预警系统，及时发现并应对数据安全威胁。
大数据中心是干什么的(一)
大数据中心是干什么的（一）引言：大数据中心是现代信息技术领域中一个重要的概念，它扮演着重要的角色，为数据存储、管理、分析和处理提供支持。
本文将从五个大的角度阐述大数据中心的功能和作用。
1. 数据存储和管理- 大数据中心作为一个集中的存储场所，能够存储和管理大量的数据。
它提供了高效的数据存储和检索功能，以满足各种数据需求。
同时，大数据中心还能够对数据进行备份和恢复，保证数据的安全性和可靠性。
- 大数据中心可以采用分布式架构，将数据存储在多个节点上，并通过数据冗余和数据容错技术来保证数据的可靠性和可用性。
2. 数据分析和处理- 大数据中心能够对存储在其中的数据进行分析和处理。
它可以利用各种数据分析算法和技术，将海量的数据转化为有用的信息和知识。
这些信息和知识可以帮助企业做出决策、优化业务流程和提高效率。
- 大数据中心还可以进行数据挖掘和机器学习，发现数据之间的关联性和规律性。
通过对数据的分析和建模，大数据中心可以帮助企业识别潜在的商机和风险。
3. 资源调度和管理- 大数据中心作为一个集中的资源管理平台，能够对计算、存储和网络等资源进行调度和管理。
它可以根据不同的应用需求，智能地分配和管理资源，提高资源利用率和计算效率。
- 大数据中心还可以提供弹性和可扩展的资源服务，根据业务需求动态调整资源分配。
这样可以更好地满足企业快速发展和应对业务峰值的需求。
4. 安全和隐私保护- 大数据中心在数据存储和处理过程中，必须确保数据的安全性和隐私保护。
它可以采用加密和访问控制等技术手段，对数据进行保护和权限管理，防止未经授权的访问和数据泄露。
- 大数据中心还可以通过监控和日志分析等手段，及时发现和应对安全威胁。
它可以对异常行为进行检测和分析，提前采取相应的安全措施，保护数据和系统的安全性。
5. 故障容错和可靠性保证- 大数据中心为了保证数据的可靠性和可用性，必须具备故障容错和冗余备份的能力。
它可以通过数据冗余、备份和恢复等技术手段，保证在硬件故障或者其他不可预测事件发生时，数据不会丢失或受损。