2020贵州省专业技术人员在线学习平台-公需科目大数据培训考试

? 1.根据涂子沛先生所讲，摩尔定律是在哪一年提出的？（单选题1分）得分：1分

o A.1988年

o B.2004年

o C.1965年

o D.1989年

? 2.2015年，贵阳市的呼叫服务产业达到（）坐席。（单选题1分）得分：1分

o A.3万

o B.5万

o C.10万

o D.20万

? 3.以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分

o A.大数据的思维方式遵循因果逻辑推理

o B.摩尔定律是戈登?摩尔提出的

o C.图灵测试是阿兰·图

o D.ENIAC于1946年诞生

? 4.茂名PX事件发生后，下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫战”？（单选题1分）得分：1分

o A.北大

o B.清华

o C.浙大

o D.复旦

? 5.促进大数据发展部级联席会议在哪一年的4月13日召开了第一次会议？（单选题1分）得分：1分

o A.2014年

o B.2015年

o C.2013年

o D.2016年

? 6.根据涂子沛先生所讲，哪一年被称为大数据元年？（单选题1分）得分：1分

o A.2012年

o B.2010年

o C.2008年

o D.2006年

?7.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（单选题1分）得分：1分

o A.价值先增后减

o B.价值递减

o C.价值递增

o D.价值不变

?8.具体来说，摩尔定律就是每（）个月，产品的性能将提高一倍。（单选题1分）得分：1分

o A.18

o B.16

o C.12

o D.6

大数据综述

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(10), 1503-1509 Published Online October 2018 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/393575960.html,/journal/csa https://https://www.sodocs.net/doc/393575960.html,/10.12677/csa.2018.810163 Overview on Big Data Kaiyue Liu China University of Mining & Technology (Beijing), Beijing Received: Oct. 1st, 2018; accepted: Oct. 11th, 2018; published: Oct. 19th, 2018 Abstract As a current popular technical, big data has received wide attention from every industry. In order to further understand big data, this paper comprehensively describes big data from the six aspects: The basics of big data, the origin and development status of big data, big data processing, big data application, big data challenges and the future of big data. The basics of big data include the con-cepts and differences between big data and traditional databases, and the characteristics of big data. The big data processing includes generating and getting data, preprocessing data, data sto-rage, analyzing and mining data. This article is a systematic review of big data, and can establish a good knowledge system for scholars who are new to big data. Keywords Big Data, Data Storage, Data Mining, Data Visualization, Big Data Application 大数据综述 刘凯悦 中国矿业大学(北京)，北京 收稿日期：2018年10月1日；录用日期：2018年10月11日；发布日期：2018年10月19日 摘要 大数据作为当今的热点技术，受到了各行各业的广泛关注。为了进一步认识大数据，本文从大数据的基础、大数据的起源和发展现状、大数据的处理流程、大数据的应用、大数据面临的挑战、大数据未来展望六个方面对大数据进行了综合性描述。其中大数据基础包括大数据和传统数据库的概念和区别、大数据的特性，处理流程包括数据生成和获取、数据预处理、数据存储、数据分析挖掘。本文是大数据的系统性综述，可以对初次接触大数据的学者建立了良好的知识体系。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

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。

大数据传输和接口实用标准化技术要求规范(212)协议详情Fix

污染源在线自动监控系统数据传输和接口标准技术规FIX 超时重发机制： 请求回应的超时，在一个请求命令发出后在规定的时间未收到回应，认为超时。超时后重发，重发规定次数后仍未收到回应认为通讯不可用，通讯结束。超时时间根据具体的通讯方式和任务性质可自定义。超时重发次数根据具体的通讯方式和任务性质可自定义。 执行超时 请求方在收到请求回应（或一个分包）后规定时间未收到返回数据或命令执行结果，认为超时，命令执行失败，结束。缺省超时定义表（可扩充）： 通讯协议数据结构 所有的通讯包都是由ACSII码字符组成(CRC校验码除外)。 通讯包结构组成：

字段对照表 代码定义 系统编码表（可扩充）（GB/T16706-1996）见《环境信息标准化手册》第一卷第236页

执行结果定义表（可扩充） 请求返回表（可扩充）

附录A：循环冗余校验（CRC）算法 CRC校验（Cyclic Redundancy Check）是一种数据传输错误检查方法，CRC码两个字节，包含一16位的二进制值。它由传输设备计算后加入到消息中。接收设备重新计算收到消息的CRC，并与接收到的CRC 域中的值比较，如果两值不同，则有误。 CRC是先调入一值是全“1”的16位寄存器，然后调用一过程将消息中连续的8位字节各当前寄存器中的值进行处理。仅每个字符中的8Bit数据对CRC有效，起始位和停止位以及奇偶校验位均无效。 CRC校验字节的生成步骤如下： ①装一个16位寄存器，所有数位均为1。 ②取被校验串的一个字节与16位寄存器的高位字节进行“异或”运算。运算结果放入这个16位寄存器。 ③把这个16寄存器向右移一位。 ④若向右（标记位）移出的数位是1，则生成多项式1010 0000 0000 0001和这个寄存器进行“异或”运算；若向右移出的数位是0，则返回③。 ⑤重复③和④，直至移出8位。 ⑥取被校验串的下一个字节 ⑦重复③~⑥，直至被校验串的所有字节均与16位寄存器进行“异或”运算，并移位8次。 ⑧这个16位寄存器的容即2字节CRC错误校验码。 校验码按照先高字节后低字节的顺序存放。

信息数据整合方案

信息数据整合方案公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

信息资源整合方案 一、总体思路 全面梳理市局各气象业务系统的硬件架构、数据流程、存储方式等，根据梳理结果制定现有服务器、存储资源整合方案，将满足虚拟化整合技术要求的服务器及存储设备，整合到资源池。实现信息资源的有效共享和关键数据的多业务复用，最终形成统一的全局数据视图，促进气象信息数据的优化管理。二、信息资源整合方案 利用今年新购置的Isilon高性能存储设备对市局数据存储业务进行初步整合。充分发挥Isilon设备可扩展容量大、扩容速度快、数据处理性能高的优势，利用可靠性高、可维护性高、空间利用率高的集中式NAS存储逐步替代市局原有松散的存储设备，并接管其上的数据存储业务，达到信息资源整合的目的。 目前新购置的Isilon高性能存储设备为裸空间99TB的 3节点集群，每个节点配置24GB内存，33TB数据盘，800GB SSD缓存盘。按照其实际可用空间80T估算，预计可对市局以下存储业务进行整合。 1、支撑预报一体化平台高性能存储需求。 购置Isilon高性能存储设备的最初目的是为了解决预报一体化平台数据访问I/O瓶颈，满足数据产品共享存储高效访问的需求。因此， Isilon首要目的是支撑预报一体化平台高效运行。按照项目开发组提供的需求，Isilon将分别为数据库提供12TB数据存储，为虚拟化服务器提供10TB本地存储，为数据加工产品提供一年38T的共享存储空间，合计 60TB。未来根据存储实际使用情况，可考虑对Isilon空间进行扩容。

2、接管气象台WRF模式存储管理业务。 由于气象台7TB的模式数据二级存储已经应用多年，设备老化，性能较低，存在一定的不稳定因素，拟在Isilon设备中分配10TB空间，用以替代气象台现有7TB二级存储，逐步接管气象台WRF模式存储管理业务。 3、其他数据存储业务整合 预报一体化平台的主要存储迁移到Isilon设备上之后，将为服务器虚拟化平台释放掉大约20T存储空间。山洪项目采购设备到位之后，预报一体化平台的数据库和产品加工等密集计算节点将迁移至物理资源池，服务器虚拟化平台的计算资源将得到有效释放，为更多低开销型应用、业务迁移至虚拟化平台提供足够资源。根据实际业务需求，考虑在NAS设备上分配2TB空间用于存放CMACast短期广播数据，对局域网用户提供全开放访问，同时将MICAPS3数据处理服务由物理服务器迁移至虚拟化平台，MICAPS3实时历史数据逐步迁移至虚拟化平台，其它探测资料的历史归档数据也逐步迁移到存储资源池进行统一管理。原存储设备释放出空间后，将根据设备可用性实际情况，加入到虚拟化平台进行异构管理。 三、整合步骤与安排 1、需求调研（2016年12月） 分别对预报一体化平台项目开发组、气象台、科研所等单位进行调研，了解存储资源实际需求，理清各业务系统之间的关联关系，确定存储资源分配、迁移、整合、回收方案。 2、数据迁移（2016年12月-2017年3月）

大数据的技术路线

大数据的技术路线 想要大数据需要学习什么呢？需要掌握哪些技术才能够从事大数据的工作。今天为大家讲解下大数据的技术路线，让大家对于大数据有一个详细的了解。 需要学习的大数据技术 1、hadoop：常用于离线的复杂的大数据处理 2、Spark：常用于离线的快速的大数据处理 3、Storm：常用于在线的实时的大数据处理 4、HDFS：Hadoop分布式文件系统。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。 5、Hbase：是一个分布式的、面向列的开源数据库。该技术来源于Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache 的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于

非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。 6、Hive：hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 7、Kafka：是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka 的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消费。 8、redis：redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、 zset(sorted set–有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持 push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。 那么除了这些核心的技术内容，还需要具备以下的数学基础： 1.线性代数； 2.概率与信息论； 3.数值计算 大数据技术书籍推荐

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。

卡口大数据平台技术方案-v1.0

卡口大数据平台技术方案

目录 第1章总体技术架构 .................................................................................................... 错误!未定义书签。第2章车辆特征识别 .................................................................................................... 错误!未定义书签。 服务功能 .................................................................................................................... 错误!未定义书签。 服务性能 .................................................................................................................... 错误!未定义书签。第3章稽查业务功能 .................................................................................................... 错误!未定义书签。 车辆布控功能 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 车牌精确布控........................................................................................................ 错误!未定义书签。 车牌模糊布控........................................................................................................ 错误!未定义书签。 车型布控................................................................................................................ 错误!未定义书签。 车辆类别布控........................................................................................................ 错误!未定义书签。 布控实时预警........................................................................................................ 错误!未定义书签。 布控审批................................................................................................................ 错误!未定义书签。 车辆搜索功能 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 按车型搜车............................................................................................................ 错误!未定义书签。 按类别搜车............................................................................................................ 错误!未定义书签。 按车牌搜车............................................................................................................ 错误!未定义书签。 按车辆局部特征搜车............................................................................................ 错误!未定义书签。 轨迹重现................................................................................................................ 错误!未定义书签。 车辆综合研判 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 套牌车筛选............................................................................................................ 错误!未定义书签。 频繁过车................................................................................................................ 错误!未定义书签。 同行车辆................................................................................................................ 错误!未定义书签。

大数据标准体系

附件1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1 基础标准总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺 2 术语信息技术大数据术语已申报 3 参考模型信息技术大数据参考模型已申报 4 数据处理数据整理GB/T 18142-2000 信息技术数据元素值格式记法已发布 5 GB/T 18391.1-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第1部分：框架已发布 6 GB/T 18391.2-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第2部分：分类已发布 7 GB/T 18391.3-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第3部分：注册系统元模型与基本属性已发布 8 GB/T 18391.4-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第4部分：数据定义的形成已发布 9 GB/T 18391.5-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第5部分：命名和标识原则已发布 10 GB/T 18391.6-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第6部分：注册已发布 11 GB/T 21025-2007 XML使用指南已发布 12 GB/T 23824.1-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第1 部分：数据元已发布 13 GB/T 23824.3-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第3 部分：值域已发布 14 20051294-T-339 信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批 15 20051295-T-339 信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批 16 20051296-T-339 信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批 17 20051297-T-339 信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批 18 20080046-T-469 信息技术元数据模块(MM) 第1 部分:框架已报批

农业大数据应用平台技术要求

市农业大数据应用平台 建设项目 技术要求 2016年

目录 1技术要求 (3) 1.1项目目标 (3) 1.2建设现状 (3) 1.3建设原则 (4) 1.3.1先进性和成熟性 (4) 1.3.2可靠性和安全性 (5) 1.3.3开放性和标准化 (5) 1.3.4伸缩性和可扩展性 (5) 1.3.5易用性和可控性 (5) 1.4总体要求 (6) 1.4.1技术路线 (6) 1.4.2技术要求 (6) 1.4.3界面设计要求 (8) 1.4.4技术指标要求 (8) 1.5建设内容 (10) 1.5.1门户网站建设 (10) 1.5.2农业项目管理系统建设 (11) 1.5.3现有业务系统整合 (12) 1.6工程控制及验收需求................................................................. 错误！未定义书签。 1.6.1工程控制......................................................................... 错误！未定义书签。 1.6.2总体建设进度................................................................. 错误！未定义书签。 1.6.3里程碑及阶段交付物..................................................... 错误！未定义书签。 1.6.4项目验收......................................................................... 错误！未定义书签。2数据采集设备参数要求 (12)

大数据下的资源整合和知识共享(上)2020年

1.本讲提到，除了3“V”,大数据还有一个隐含的特征，称之为（）。（10.0分） A.价值洼地 B.价值增值 C.数据总量 D.数据更新 我的答案：A√答对 2.本讲提到，大数据在给社会带来巨大的社会价值，也对（）构成严重威胁。（10.0分） A.个人隐私 B.个人安全 C.个人信用 D.社会公平 我的答案：A√答对 3.本讲讲到，云计算是一种按（）付费的模式。（10.0分） A.会员 B.下载量 C.使用量 D.使用空间 我的答案：C√答对 4.2015年5月19日，经李克强总理签批，国务院印发《中国制造2025》，部署全面推进实施（）战略。（10.0分） A.全面发展 B.工业强国 C.制造强国 D.创新强国 我的答案：A×答错 1.本讲提到，通过利用不同的云计算平台管理技术，云计算的云可分为（）。（10.0分）） A.数据云 B.公有云

C.私有云 D.混合云 E.电子云 我的答案：ABCDE×答错 2.本讲提到，《中国制造2025》的核心目标就是推动产业结构迈向中高端，坚持（）,加快从制造大国转向制造强国。（10.0分）） A.创新驱劢 B.提高产量 C.智能转型 D.强化基础 E.绿色发展 我的答案：ACDE√答对 1.工业4.0称之为第四次工业革命，它是基于信息、物理融合系统，基于大数据和物联网传感器融合的系统，在生产中大规模使用。（10.0分） 我的答案：正确√答对 2.“互联网+”是互联网和传统行业融合的新形式和新业态，“互联网+”就等于“互联网+传统行业”。（10.0分） 我的答案：错误√答对 3.”互联网+“对传统行业的影响巨大而深远，它将来会替代传统行业。（10.0分） 我的答案：正确×答错 4.大数据不是万能的，所以我们要将大数据方法结合传统的推理预测方法，才得到一个更加精确的结果。（10.0分） 我的答案：正确√答对

基于大数据的智能家电节能技术规范

基于大数据的智能家电节能技术规范 1 范围 本规范规定了智能家电基于物联网云端大数据技术实现舒适节能的定义、技术要求和检测评价方法，并根据智能化技术应用情况和智能化水平来评价系统（设备+平台）的节能特性。 本规范适用于应用物联网技术、有节能需求的家电产品，包括但不限于智能空调、热水器、洗衣机、冰箱等产品。 2 规范性引用文件 下列文件中的条款通过本规范的引用而成为本规范的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误表的内容）或修订版均不适用于本规范。然而，鼓励根据本规范达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本规范。 GB 4706.1《家用和类似用途电器的安全第1部分：通用要求》 GB/T 28219 《智能家用电器的智能化技术通则》 GB/T 7725-2004 《房间空气调节器》 GB 4706.1-2005 《家用和类似用途电器的安全通用要求》 GB 4706.32-2012 《家用和类似用途电器的安全热泵空调器和除湿机的特殊要求》GB 21455-2013 《转速可控型房间空调器能效限定值及能源效率等级》 GB 19606-2004《家用和类似用途电器噪声限值》 T/CAS 289-2017 《家用房间空气调节器智能水平评价技术规范》 T/CAS 290-2017《智能家电系统互联互操作评价技术指南要求》 GB/T 18336.1—2008 信息技术安全技术信息技术安全性评估准则第1部分：简介和一般模型（IDT ISO/IEC 15408—1：2005） ⅡGB/T 18336.2—2008 信息技术安全技术信息技术安全性评估准则第2部分：安全功能要求（IDT ISO/IEC 15408—2：2005） GB/T 18336.3—2008 信息技术安全技术信息技术安全性评估准则第3部分：安全保证要求（IDT ISO/IEC 15408—3：2005） GB/T 20000.1—2014 标准化工作指南第1部分：标准化和相关活动的通用术语 QB/T 2836—2006 网络家电通用要求 GB/T 25000.51 系统与软件工程系统与软件质量要求和评价（SQuaRE）第51部分：就绪可用软件产品（RUSP）的质量要求和测试细则 GB/T 25000.10 系统与软件工程系统与软件质量要求和评价（SQuaRE）第10部分：系统与软件质量模型 3 术语和定义 除下列术语和定义外，GB/T 28219-2011中的术语和定义，均适用本规范。 3.1节能服务平台energy conservation service platform 利用大数据技术为智能家电节能提供服务的系统（以下统一称为“平台”）。

大数据平台技术框架选型

大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区 特性：是否支持所有需要的特性Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分你想要集成的所有接口、技术、产品请注意过多的特性可能会大大增加

大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用 (总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除

大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目，结构如下图 Common 原名：Core，包含HDFS, MapReduce和其他公共项目，从Hadoop 版本后，HDFS和MapReduce分离出去，其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具，主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中，代码生成器既不需要读写文件数据，也不需要使用或实现RPC协议，它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式（Schema），Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销，提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式，节约数据存储空间和网络传输带宽，Hadoop 的其他子项目（如HBase和Hive）的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS：是一个分布式文件系统，为Hadoop项目两大核心之一，是Google file system（GFS）的开源实现。由于HDFS具有高容错性（fault-tolerant）的特点，所以可以设计部署在低廉（low-cost）的硬件上。它可以通过提供高吞吐率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

资源大数据采集技术方案要点

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

数据信息资源整合研究与实践 周虹霞

数据信息资源整合研究与实践周虹霞 发表时间：2019-07-19T12:33:23.247Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：周虹霞 [导读] 摘要：随着信息技术的飞速发展，各类数据、信息资源急速膨胀，由于数据标准规范不统一、兼容性等各方面的问题，导致大量数据信息形成“信息孤岛”，不能及时有效的融合共享，使信息的开放利用、服务社会大打折扣。 中国国家博物馆北京 100006 摘要：随着信息技术的飞速发展，各类数据、信息资源急速膨胀，由于数据标准规范不统一、兼容性等各方面的问题，导致大量数据信息形成“信息孤岛”，不能及时有效的融合共享，使信息的开放利用、服务社会大打折扣。鉴于此，本文根据当前国家博物馆数据信息资源管理的现状，就解决信息资源整合、共享进行一些可行的研究。 关键词：数据信息；资源整合；元数据 前言 数据信息资源整合过程中最为常见、最为突出的就是数据兼容性问题。由于数据信息的来源和形成环境不一致，数据格式没有统一的标准，数据信息不能集中起来，容易形成“孤岛”，最终导致数据信息资源共享困难，进而影响其利用效果。 1数据信息资源整合途径 1.1统一资源管理软件平台 借助一款适合自身工作环境及情况的信息管理软件是一个较好的途径。长期以来，各单位依据自身的行业习惯、操作规程等条件自主建设软件是造成数据信息不兼容的主要原因之一。信息管理软件的数据库结构、设计模式、实现方法等都不一样，那么要避免数据库不兼容，采用统一的软件管理平台，无疑是最直接有效的办法。但是实施的难度较大，需要统一部署。随着信息技术、网络技术的发展，利用专网统一部署或统一软件平台，采用分布式系统来解决数据信息资源的兼容问题具有一定的可行性。 1.2统一数据格式标准 如果软件平台无法统一，可以尝试建立统一的数据库系统和接口及相关数据标准。数据库是数据资源与应用软件的基础支撑。虽然不同软件使用的数据库结构不一样，但各数据库之间的数据共享和导入、导出还是比较容易实现的。模式化存储数据信息的数据库结构，规范、统一数据字段、命名规范等细节，使得在数据库层面基本保持一致，预留标准统一的数据接口，那么即使软件在数据处理层面、操作层面和视觉层面有再大的差异，对数据信息的共享、利用、整合也不会带来很大影响。统一数据库格式标准对数据信息的利用和兼容性问题处理有着不可替代的作用，能给整合数据信息资源带来非常大的便捷。 1.3统一转换方式 统一转换方式对于解决数据信息兼容性问题有自身的优势，但也有一定的弊端，具有较大的风险性。因为这种方式具有依赖性，它依附于第三方软件，如果第三方软件出现问题，那么就会出现全盘崩溃的局面，会使我们陷入被动的局面，因而在使用中需要更加妥善的管理，并作出相应的灾害预案处置安排。 2数据信息资源现状 国家博物馆信息化建设过程中产生了大量的基础数据资源，数据涵盖国博业务相关的藏品、展览、科研、教育、考古、财务、人员等各方面，资源类型包括多媒体信息、文档信息、数值信息及其他类型。这些数据信息资源存储在各个应用系统中，分散管理。因此，有必要建立统一数据信息资源中心，实现国博信息资源共享和统一数据交换，提供统一的数据展现分析服务，以此提高业务水平和工作效率，为领导管理决策提供数据支撑。 2.1信息类型需求 根据对国博业务管理需求分析及应用领域界定，国博信息化建设对信息资源的需求可以分为基础业务信息、基本统计信息、动态信息、公众信息、服务信息、其他信息5类。 2.2数据资源整体规划 将国博数据资源按不同功能可划分为三大区域，分别是应用业务数据区域、管理数据区域和系统数据区域。 （1）业务数据：主要包括OA数据、邮箱数据、图片影像等多媒体数据、文档及各业务应用系统产生的数据等。 （2）管理数据：包括国博信息化管理所需的标准规范数据、决策分析数据等。 （3）系统数据：包括元数据、基础信息数据、信息资源目录数据。 3信息资源库建设 国博建设综合业务服务平台对应用系统进行整合，其中包含建设信息资源库系统平台。该平台的建设是在系统整合过程中对结构化与非结构化数据的收集、访问、管理、交换和集成，为各相对独立的业务应用（系统）的数据提供了统一的WEB入口和数据协同，它包括以下方面： （1）结构化数据集成：就是处理多个数据源多数据库之间的数据移动。采用的主要数据处理技术有数据复制、数据聚合和接口集成。 （2）非结构化数据包括图像、文档、网页和媒体等，它们的集成包括非结构化数据的管理、检索、分类、转换、共享、存档等多个方面。 3.1数据库设计 数据库及其应用的性能和调优建立在良好的数据库架构设计基础上。本项目建设应结合国博信息化资源的建设现状和未来发展，进行信息资源数据库的统一设计，包括数据库安全设计与用户权限设计、数据库管理和维护设计。 本系统后台数据库为关系型数据库ORACLE。在数据库开发过程中，要遵循数据库工程的方法和标准，尽可能减少反复。要有阶段性的规范化文档。要加强数据库日志管理，及时检查用户操作日志严防非法登陆。采用防病毒、防火墙、入侵检测等手段防止数据库信息泄露和损坏。加强数据库审计功能，设定审计规则并加强设计检查。 3.2元数据管理 元数据是描述数据库内数据的结构和建立方法的数据，重要的元数据包括数据源结构、目标数据库结构、数据转换规则等，应根据系统总体元数据标准进行元数据提取和著录，形成各共享数据集的元数据应用方案。数据库建设中，可将其按用途的不同分为三类，技术元