Hbase经典深入浅出分析

Hbase经典深入浅出分析

本文基于环境hadoop-0.16.4 和hbase-0.1.3 编写

Hbase是一个分布式开源数据库，基于Hadoop分布式文件系统，模仿并提供了基于Google 文件系统的Bigtable数据库的所有功能。

Hbaes的目标是处理非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，并且有数百万列元素组成的数据表。

Hbase可以直接使用本地文件系统或者Hadoop作为数据存储方式，不过为了提高数据可靠性和系统的健壮性，发挥Hbase处理大数据量等功能，需要使用Hadoop作为文件系统，那么我们就先要了解Hadoop文件系统的基本特性和原理，才能更好地理解Hbase的工作方式。

Hadoop文件系统

Hadoop文件系统是一个能够兼容普通硬件环境的分布式文件系统，和现有的分布式文件系统不同的地方是Hadoop更注重容错性和兼容廉价的硬件设备，这样做是为了用很小的预算甚至直接利用现有机器就实现大流量和大数据量的读取。

Hadoop 使用了POSIX(可移植性操作系统接口)的设计来实现对文件系统文件流的读取。HDFS（Hadoop FileSystem）原来是Apache Nutch搜索引擎（从Lucene发展而来）开发的一个部分，后来独立出来作为一个Apache子项目。

Hadoop的假设与目标

1、硬件出错，Hadoop假设硬件出错是一种正常的情况，而不是异常，为的就是在硬件出

错的情况下尽量保证数据完整性，HDFS设计的目标是在成百上千台服务器中存储数据，并且可以快速检测出硬件错误和快速进行数据的自动恢复。

2、流数据读写，不同于普通的文件系统，Hadoop是为了程序批量处理数据而设计的，而

不是与用户的交互或者随机读写，所以POSIX对程序增加了许多硬性限制，程序必须使用流读取来提高数据吞吐率。

3、大数据集，HDFS上面一个典型的文件一般是用GB或者TB计算的，而且一个数百台

机器组成的集群里面可以支持过千万这样的文件。

4、简单的文件模型，HDFS上面的文件模型十分简单，就是一次写入多次读取的模型，文

件一旦创建，写入并关闭了，之后就再也不会被改变了，只能被读取，这种模型刚好符合搜索引擎的需求，以后可能会实现追加写入数据这样的功能。

5、强大的跨平台兼容性，由于是基于java的实现，无论是硬件平台或者是软件平台要求都

不高，只要是jdk支持的平台都可以兼容。

Hadoop体系结构

目录节点（NameNode）和数据节点（DataNodes）

Hadoop文件系统是主从架构，一个Hadoop文件系统由唯一一个目录节点和数个数据节点组成。

Hadoop文件系统对外表现为一个普通的文件系统，用户可以用文件名去存储和访问文件，而实际上文件是被分成不同的数据块，这些数据块就是存储在数据节点上面。

目录节点是集群里面的主节点，负责文件名的维护管理，也是客户端访问文件的入口。文件名的维护包括文件和目录的创建、删除、重命名等。同时也管理数据块和数据节点的映射关系，客户端需要访问目录节点才能知道一个文件的所有数据块都保存在哪些数据节点上。

数据节点一般就是集群里面的一台机器，负责数据的存储和读取。在写入时，由目录节点分配数据块的保存，然后客户端直接写到对应的数据节点。在读取时，当客户端从目录节点获得数据块的映射关系后，就会直接到对应的数据节点读取数据。数据节点也要根据目录节点的命令创建、删除数据块，和冗余复制。

一个典型的Hadoop文件系统集群部署，是由一台性能较好的机器运行目录节点，而集群里面的其它机器每台上面运行一个数据节点。当然一个机器可以运行任意多个数据节点，甚至目录节点和数据节点一起运行，不过这种模式在正式的应用部署中很少使用。

唯一的目录节点的设计大大简化了整个体系结构，目录节点负责Hadoop文件系统里面所有元数据的仲裁和存储。这样的设计使数据不会脱离目录节点的控制。

Hadoop文件系统命名空间

Hadoop文件系统使用的是传统的分级文件体系，客户端程序可以创建目录并且在目录里面保存文件，类似与现在一般的文件系统。Hadoop允许用户创建、删除文件，在目录间转移文件，重命名文件等，但是还没有实现磁盘配额和文件访问权限等功能，也不支持文件的硬连接和软连接（快捷方式），这些功能在短期内不会实现。

目录节点负责存储和管理整个文件系统的命名空间，应用程序可以指定某一个文件需要在Hadoop文件系统中冗余多少份，这个在Hadoop中称为冗余因素，保存在目录节点里面。

Hadoop存储原理

冗余数据保存

Hadoop文件系统是为了大文件的可靠保存而设计的，一个文件被划分成一连串的数据块，除了文件的最后一块以外其它所有的数据块都是固定大小的，为了数据容错性，每一个数据块都会被冗余存储起来，而每个文件的块大小和冗余因素都是可以设置的，程序可以设置文件的数据块要被复制多少份，而且这个冗余因素除了可以在创建的时候指定，还可以在之后改变。在Hadoop文件系统里面文件只会被写入一次，并且任何时间只会有一个程序在写入这个文件。

目录节点是根据数据块的冗余状况来作出处理决策的，数据节点会定期发送一个存在信号（Heartbeat）和数据块列表给目录节点，存在信号使目录节点认为该数据节点还是有效的，而数据块列表包括了该数据节点上面的所有数据块编号。

数据存取策略

复制策略是hadoop文件系统最核心的部分，对读写性能影响很大，hadoop和其它分布式文件系统的最大区别就是可以调整冗余数据的位置，这个特性需要很多时间去优化和调整。

一、数据存放

目前hadoop采用以机柜为基础的数据存放策略，这样做的目的是提高数据可靠性和充分利用网络带宽。当前具体实现了的策略只是这个方向的尝试，hadoop短期的研究目标之一就是在实际产品环境中观察系统读写的行为，测试性能和研究更深入的规则。

一个大的hadoop集群经常横跨多个机柜，而不同机柜之间的数据通讯同经过交换机或者路由，所以同一个机柜中不同机器的通讯带宽是比不同机柜之间机器通讯时候的大。

Hadoop提供了一个api来决定数据机所属的机柜id，当文件系统启动的时候，数据机就把自己所属的机柜id发给目录机，然后目录机管理这些分组。

Hadoop默认是每个数据机都是在不同的机柜上面，这种方法没有做任何性能优化，但是也有不少优点：

1、数据可靠性是最高的。因为这样可以防止机柜出错的时候数据丢失。

2、在读取数据的时候充分利用不同机柜之间的带宽。

3、而且这个策略可以很容易的完成负载平衡和错误处理。

缺点就是写入数据的时候并不能完全利用同一机柜里面机器的带宽。

在默认的配置下，hadoop的冗余复制因子是3，意思就是每一块文件数据一共有3个地方存放，hadoop目前的存放策略是其中两份放在同一个rack id的不同机器上面，另外一个放在不同rack id的机器上面，简单来说就是1/3的冗余数据在一个机柜里面，2/3的冗余数据在另外一个机柜里面，这样既可以防止机柜异常时候的数据恢复，又可以提高读写性能。

上面所说的策略目前还是在测试优化阶段。

二、数据读取

数据读取策略，根据前面所说的数据存放策略，数据读取的时候，客户端也有api确定自己的机柜id，读取的时候，如果有块数据和客户端的机柜id一样，就优先选择该数据节点，客户端直接和数据节点建立连接，读取数据。如果没有，就随机选取一个数据节点。

三、数据复制

主要是在数据写入和数据恢复的时候发生，数据复制是使用流水线复制的策略。

当客户端要在hadoop上面写一个文件，首先它先把这个文件写在本地，然后对文件进行分块，默认64m一块，每块数据都对hadoop目录服务器请求，目录服务器选择一个数据机列表，返回给客户端，然后客户端就把数据写入第一台数据机，并且把列表传给数据机，当数据机接收到4k数据的时候，写入本地并且发起连接到下一台数据机，把这个4k传过去，形成一条流水线。当最后文件写完的时候，数据复制也同时完成，这个就是流水线处理的优势。

通讯协议

hadoop的通讯协议基本是在tcp/ip的基础上开发的，客户端使用ClientProtocol和目录服务器通讯，数据机使用DatanodeProtocol和目录服务器通讯，而目录服务器一般只是应答客户端和数据机的请求，不会主动发起通讯。

数据错误和异常

hadoop文件系统的主要目标就是在硬件出错的时候保证数据的完整性，它把磁盘错误作为肯定会出现的情况来对待，而不是异常。一般数据存储中出现的错误有几种，分别是目录服务器错误，数据机错误，和网络传输异常。

1、数据机出错，每个数据机会定时发送一个心跳信息给目录服务器，表明自己仍然存活，

网络异常可能会导致一部分数据机无法和目录服务器通讯，这时候目录服务器收不到心跳信息，就认为这个数据机已经死机，从有效io列表中清除，而该数据机上面的所有数据块也会标记为不可读。这个时候某些数据块的冗余份数有可能就低于它的冗余因子了，目录服务器会定期检查每一个数据块，看看它是否需要进行数据冗余复制。

2、出现数据异常，由于网络传输和磁盘出错的原因，从数据机读取的数据有可能出现异常，

客户端实现对数据块的校验，用md5和sha1进行校验，客户端在创建文件的时候，会对每一个文件块进行信息摘录，并把这些信息写入到同一个路径的隐藏文件里面。当客户端读取文件的时候，会先读取该信息文件，然后对每个读取的数据块进行校验，如果校验出错，客户端就会请求到另外一个数据机读取该文件块，并且报告给目录服务器这个文件块有错误，目录服务器就会定期检查，并且重新复制这个块。

3、目录服务器出错，FsImage和Editlog是目录服务器上面两个最核心的数据结构，如果

其中一个文件出错的话，会造成目录服务器不起作用，由于这两个文件如此重要，所以目录服务器上面可以设置多个备份文件和辅助服务器，当这两个文件有改变的时候，目录服务器就会发起同步操作，虽然这样增加了系统的负担，但是在目前这个架构上面为了实现数据的可靠性，这个同步操作是非常必要的。

Hadoop文件系统尚未实现的功能总结：

1、文件追加写入，这个功能近期内不会实现，没有这个功能会引起当文件尚未关闭的时候，

数据服务器死机或者目录服务器死机，会引起文件丢失，并且不可后续恢复写入。

2、系统快照，一个全系统的快照功能，如果没有这个功能就不能实现文件系统的回滚操作。

3、集群负载均衡，均衡策略暂时没有实现，有几个策略十分有用，比如在某台数据机可能

磁盘过低的时候，把该数据机上面的一些数据转移到还有很多空间剩余的数据机上；当某个文件突然被大量读写的时候，动态增加该文件的冗余因子，并且数据块复制到更多的数据机上面，以提高读取性能。

4、文件系统的用户权限，这个也是近期内不会实现的了。

5、访问权限，现在是无限制访问的，没有访问权限控制。

Hadoop文件系统性能分析

由于没办法建立大型的Hadoop文件系统，只能节选一些网上的性能分析，以表示一二。

1、和Kosmos Filesystem的比较，Kosmos Filesystem也是一个类似Google 文件系统的

具体实现，所以和Hadoop具有比较的意义。KFS是用c++编写的，在代码执行效率上面比java好不少。

数据插入测试：

测试环境：

? 1 1.8GHz Dual-core Opteron Processor 2210

? 4 GB RAM

? 4 7200 RPM SATA drives (mounted JBOD)

测试使用Hypertable，这也是一个类似Google bigtable的具体实现，可以使用KFS 和HDFS作为文件系统，在插入测试后，表格含有75,274,825个数据单元，每一个键值是7字节大小，每一个数据是15字节大小。

测试结果：KFS基本大幅度胜出。

HDFS (no flush)

Elapsed time:170.66 s

Avg value size:15.25 bytes

Avg key size:7.10 bytes

Throughput:1792158.60 bytes/s

Total inserts:14825279

Throughput:86869.79 inserts/s

Elapsed time:167.44 s

Avg value size:15.26 bytes

Avg key size:7.11 bytes

Throughput:1871062.70 bytes/s

Total inserts:15185349

Throughput:90690.84 inserts/s

Elapsed time:179.91 s

Avg value size:15.20 bytes

Avg key size:7.03 bytes

Throughput:1737888.10 bytes/s

Total inserts:15208310

Throughput:84532.68 inserts/s

Elapsed time:169.57 s

Avg value size:15.22 bytes

Avg key size:7.11 bytes

Throughput:1831688.52 bytes/s

Total inserts:15080926

Throughput:88937.45 inserts/s

KFS (no flush)

Elapsed time:125.51 s

Avg value size:15.25 bytes

Avg key size:7.10 bytes

Throughput:2436864.83 bytes/s

Total inserts:14825279

Throughput:118120.09 inserts/s

Elapsed time:126.25 s

Avg value size:15.26 bytes

Avg key size:7.11 bytes

Throughput:2481447.59 bytes/s

Total inserts:15185349

Throughput:120276.33 inserts/s

Elapsed time:135.51 s

Avg value size:15.20 bytes

Avg key size:7.03 bytes

Throughput:2307335.26 bytes/s

Total inserts:15208310

Throughput:112231.19 inserts/s

Elapsed time:127.66 s

Avg value size:15.22 bytes

Avg key size:7.11 bytes

Throughput:2433069.68 bytes/s

Total inserts:15080926

Throughput:118137.45 inserts/s

2、Hadoop读取测试，与本地文件系统比较

使用hadoop自带的FileBench程序，写入两个1g大小的文件，第一个是字节流文件，随机生成，第二个是字符文件，随机字典生成。下面是本地文件系统和hadoop文件系统的比较，由于集群是在极端条件下测试，目录服务器在广州网通机房，两台数据服务器一台在北京电信机房，一台在北京网通机房，所以测试的瓶颈基本在网络传输，估计在局域网中表现应该好很多。

本地文件系统测试：

java -classpath hadoop-0.16.4-test.jar:hadoop-0.16.5-dev-core.jar:lib/commons-logging-api-1.0.4 .jar:lib/log4j-1.2.13.jar:lib/commons-logging-1.0.4.jar:lib/commons-cli-2.0-SNA PSHOT.jar org.apache.hadoop.io.FileBench -dir /home/ssmax/test -nolzo -nozip DIR: file:/home/ssmax/test

W SEQ_PLN: 42 seconds

W TXT_PLN: 31 seconds

R SEQ_PLN: 25 seconds

R TXT_PLN: 21 seconds

第一行是流文件写入，第二行是文本文件写入，第三行是流文件读取，第四行是文本文件读取。

Hadoop文件系统测试：

java -classpath build/hadoop-0.16.5-dev-test.jar:hadoop-0.16.5-dev-core.jar:lib/commons-logging -api-1.0.4.jar:lib/log4j-1.2.13.jar:lib/commons-logging-1.0.4.jar:lib/commons-c li-2.0-SNAPSHOT.jar org.apache.hadoop.io.FileBench -dir "hdfs://218.107.63.238:9000/user/ssmax" -now -nolzo -nozip

DIR: hdfs://218.107.63.238:9000/user/ssmax

W SEQ_PLN: 437 seconds

W TXT_PLN: 439 seconds

R SEQ_PLN: > 15分钟

R TXT_PLN: > 15 分钟

由于测试客户端上行比下行快很多，所以读取的时候很慢，超过了可以接受的时间，如果在数据机做读操作，读取速度会大大提高。

java -classpath hadoop-0.16.5-dev-test.jar:hadoop-0.16.5-dev-core.jar:lib/commons-logging-api-1 .0.4.jar:lib/log4j-1.2.13.jar:lib/commons-logging-1.0.4.jar:lib/commons-cli-2.0 -SNAPSHOT.jar org.apache.hadoop.io.FileBench -dir "hdfs://218.107.63.238:9000/user/ssmax" -now -nolzo -nozip DIR: hdfs://218.107.63.238:9000/user/ssmax

R SEQ_PLN: 80 seconds

R TXT_PLN: 63 seconds

所以得出结论就是rack id的配置十分重要，需要区分机柜，传输的瓶颈主要在网络。

上面就是关于Hadoop文件系统的原理和测试，Hbase可以通过配置使用本地文件系统或者Hadoop文件系统。而测试的过程中也发现了一个更成熟的组合，也是开源项目的Hypertable 和KFS，这两个也是类似Bigtable和GFS的实现，主要是使用c++实现的，这里先记录一下，以后再做研究。

Hypertable作者语:Hypertable与HBase的差别是，Hypertable是Bigtable的一个更高性能的实现（InfoQ 同样采访了HBase的团队）。我开始的时候跟Jim Kellerman以及Hadoop团队的一些成员一起为HBase工作。但我们对HBase应该变成什么样子有不同意见，对实现语言的选择也有不同意见。他们坚持用Java，

而我力推C++。于是我就分出来，开始了Hypertable项目。

Hbase分布式数据库

数据模型

Hbase是一个类似Bigtable的分布式数据库，大部分特性和Bigtable一样，是一个稀疏的，长期存储的｛存在硬盘上｝，多维度的，排序的映射表。这张表的索引是行关键字，列关键字和时间戳。每个值是一个不解释的字符数组，数据都是字符串，没类型。

用户在表格中存储数据，每一行都有一个可排序的主键和任意多的列。由于是稀疏存储的，所以同一张表里面的每一行数据都可以有截然不同的列。

列名字的格式是":"，都是由字符串组成，每一张表有一个family集合，这个集合是固定不变的，相当于表的结构，只能通过改变表结构来改变。但是label值相对于每一行来说都是可以改变的。

Hbase把同一个family里面的数据存储在同一个目录底下，而Hbase的写操作是锁行的，每一行都是一个原子元素，都可以加锁。

所有数据库的更新都有一个时间戳标记，每个更新都是一个新的版本，而hbase会保留一定数量的版本，这个值是可以设定的。客户端可以选择获取距离某个时间最近的版本，或者一次获取所有版本。

概念视图：

一个表可以想象成一个大的映射关系，通过主键，或者主键+时间戳，可以定位一行数据，由于是稀疏数据，所以某些列可以是空白的，下面就是数据的概念视图：

上图是一个存储Web网页的范例列表片断。行名是一个反向URL｛即https://www.sodocs.net/doc/1e9564941.html,n.www｝。contents 列族｛原文用family，译为族，详见列族｝存放网页内容，anchor列族存放引用该网页的锚链接文本。CNN的主页被Sports Illustrater｛即所谓SI，CNN的王牌体育节目｝和MY-look 的主页引用，因此该行包含了名叫“anchor:https://www.sodocs.net/doc/1e9564941.html,”和“anchhor:my.look.ca”的列。每个锚链接只有一个版本｛由时间戳标识，如t9，t8｝；而contents列则有三个版本，分别由时间戳t3，t5，和t6标识。

物理视图

虽然从概念视图来看每个表格是由很多行组成，但是在物理存储上面，它是按照列来保存的，这点在数据设计和程序开发的时候必须牢记。

上面的概念视图在物理存储的时候应该表现成下面那样子：

需要注意的是在概念视图上面有些列是空白的，这样的列实际上并不会被存储，当请求这些空白的单元格的时候，会返回null值。

如果在查询的时候不提供时间戳，那么会返回距离现在最近的那一个版本的数据。因为在存储的时候，数据会按照时间戳排序。

例子：

一个程序写9行数据，row[0-9]，先写入anchor:foo列，再写入anchor:bar 列，最后重复写入anchor:foo列，由于是同一个列族，写到同一个映射文件里面，最后写到文件里面是这个样子的：

其中anchor:foo被保存了两次，由于时间戳不同，是两个不同的版本，而最新的数据排在前面，所以最新那次更新会先被找到。

分布式数据库体系结构

Hbase的服务器体系结构也是遵从简单的主从服务器架构，由Hregion服务器群和HBase Master主服务器构成。

Hregion服务器

对用户来说，每个表是一堆数据的集合，靠主键来区分。物理上，一张表是被拆分成多块，每一块就称呼为一个Hregion。用表名+开始/结束主键，来区分一个Hregion，一个Hregion 会保存一个表里面某段连续的数据，从开始主键到结束主键，一张完整的表格是保存在多个Hregion上面的。

所有的数据库数据一般是保存在Hadoop分布式文件系统上面，用户通过一系列Hregion 服务器获取这些数据，一般一台机器上面运行一个Hregion服务器，而每一个区段Hregion 只会被一个Hregion服务器维护。

当用户需要更新数据的时候，他会被分配到对应的Hregion 服务器提交修改，这些修改先是被写到Hmemcache 缓存和服务器的Hlog文件里面，Hmemcache是在内存中的缓存，保存最近更新的数据，Hlog是磁盘上面的记录文件，它记录着所有的更新操作，当操作写入Hlog之后，commit()调用才会返回给客户端。

当读取数据的时候，Hregion服务器会先访问Hmemcache缓存，如果缓存里面没有该数据，才回到Hstores磁盘上面寻找，每一个列族都会有一个Hstore集合，每个Hstore集合包含很多HstoreFiles具体文件，这些文件都是B树结构的，方便快速读取。

系统会定期调用HRegion.flushcache() 把缓存里面的内容写到文件中，一般这样会增加一个新的HstoreFile文件，而此时高速缓存就会被清空，并且写入一个标记到Hlog，表示上面的内容已经被写入到文件中保存。

在启动的时候，每个Hregion服务器都会检查自己的Hlog 文件，看看最近一次执行flushcache之后有没有新的更新写入操作。如果没有更新，就表示所有数据都已经更新到文件中了；如果有更新，服务器就会先把这些更新写入高速缓存，然后调用flushcache写入到文件。最后服务器会删除旧的Hlog文件，并开始给用户访问数据。

因此，为了节省时间可以很少调用flushcache，但是这样会增加内存占用，而且在服务器重启的时候会延长很多时间。如果可以定期调用flushcache，缓存大小会控制在一个较低的水平，而且Hlog文件也会很快地重构，但是调用flushcache的时候会造成系统负载瞬间增加。

Hlog会被定期回滚，回滚的时候是按照时间备份文件，每当回滚的时候，系统会删除那些已经被写到文件的更新，回滚Hlog只会占用很少的时间，建议经常回滚以减少文件尺寸。

每一次调用flushcache会生成一个新的HstoreFile文件，从一个Hstore里面获取一个值都需要访问所有的HstoreFile文件，这样十分耗时，所以我们要定期把这些分散的文件合并到一个大文件里面，https://www.sodocs.net/doc/1e9564941.html,pact()就可以完成这样的工作。这样的合并工作是十分占用资源的，当HstoreFile文件的数量超过一个设定值的时候才会触发。

Google的Bigtable有高级合并和低级合并的区别，但是Hbase没有这个概念，只要记住下面两点就可以了：

1、flushcache会建立一个新的HstoreFile文件，并把缓存中所有需要更新的数据写到文件

里面，flushcache之后，log的重建次数会清零。

2、compact会把所有HstoreFile文件合并成一个大文件。

3、和Bigtable不同的是，Hbase每个更新如果是被正确提交了，commit没有返回错误的

话，它就一定是被写到记录文件里面了，这样不会造成数据丢失。

两个Hregion可以通过调用HRegion.closeAndMerge()合并成一个新的Hregion，当前版本这个操作是需要两台Hregion都停机才能操作。

当一个Hregion变得太过巨大的时候，超过了设定的阈值，HRegion服务器会调用HRegion.closeAndSplit()，这个Hregion会被拆分为两个，并且报告给主服务器让它决定由哪个Hregion服务器来存放新的Hregion。这个拆分过程是十分迅速的，因为两个新的Hregion最初只是保留原来HregionFile文件的引用，而这个时候旧的Hregion会处于停止服务的状态，当新的Hregion合并完成并且把引用删除了以后，旧的Hregion才会删除。

最后总结几点：

1、客户端以表格的形式读取数据

2、一张表是被划分成多个Hregion区域

3、Hregion是被Hregion服务器管理的，当客户端需要访问某行数据的时候，需要访问

对应的Hregion服务器。

4、Hregions服务器里面有三种方式保存数据：

A、 Hmemcache高速缓存，保留是最新写入的数据

B、H log记录文件，保留的是提交成功了，但未被写入文件的数据

C、 Hstores文件，数据的物理存放形式。

Hbase主服务器

每个Hregion服务器都会和Hmaster服务器通讯，Hmaster的主要任务就是要告诉每个Hregion服务器它要维护哪些Hregion。

Hmaster服务器会和每个Hregion服务器保持一个长连接。如果这个连接超时或者断开，会导致：

A、H region服务器自动重启。

B、H master认为Hregion已经死机，同时把它负责的Hregion分配到其它Hregion服务器。

和Google的Bigtable不同的是，当Bigtable的T abletServer和主服务器通讯中断的情况下，它仍然能提供服务。而Hbase不能这么做，因为Hbase没有Bigtable那样额外的加锁系统，Bigtable是由主服务器管理TabletServer，同时加锁服务器提供数据访问的，而Hbase只有唯一一个接入点，就是Hmaster服务器。

当一个新的Hregion服务器登陆到Hmaster服务器，Hmaster会告诉它先等待分配数据。而当一个Hregion死机的时候，Hmaster会把它负责的Hregion标记为未分配，然后把它们分配到其它Hregion服务器。

元数据表

之前我们说过Hregion是按照表名和主键范围区分的，由于主键范围是连续的，所以一般用开始主键就可以表达出来。但是如果只要开始主键还是不够的，因为我们有合并和分割操作，如果正好在执行这些操作的过程中出现死机，那么就可能存在多份表名和开始主键一样的数据，这个就要通过Hbase的元数据信息来区分哪一份才是正确的数据文件了，为了区分这样的情况，每个Hregion都有一个'regionId'来标识它的唯一性。

所以一个Hregion的表达符最后是表名+开始主键+唯一id（tablename + startkey + regionId）

举个例子：hbaserepository,w-nk5YNZ8TBb2uWFIRJo7V==,6890601455914043877

我们可以用这个识别符来区分不同的Hregion，这些数据就称呼为元数据，而元数据本身也是被保存在Hregion里面的，我们称呼这个表为元数据表，里面保存的就是Hregion标识符和实际Hregion服务器的映射关系。

元数据表本身也会增长，并且可能被分割为几个Hregion，为了定位这些Hregion，有一个根数据表（ROOT table），保存了所有元数据表的位置，而根数据表是不能被分割的，永远只存在一个Hregion。

在Hbase启动的时候，主服务器先去扫描根数据表，因为这个表只会有一个Hregion，所以这个Hregion的名字是被写死的。当然要把根数据表分配到一个Hregion服务器需要一定的时间。

当根数据表被分配好之后，主服务器就会去扫描根数据表，获取元数据表的名字和位置，然后把元数据表分配到不同的Hregion服务器。

最后就是扫描元数据表，找到所有Hregion区域的信息，然后把它们分配给不同的Hregion 服务器。

主服务器在内存中保存着当前活跃的Hregion服务器的数据，因此如果主服务器死机的话，整个系统也就无法访问了，而服务器的信息也没有必要保存到文件里面。

元数据表和根数据表的每一行都包含一个列族，info列族：

1. info:regioninfo包含了一个串行化的HregionInfo对象。

2. info:server保存了一个字符串，是服务器地址HServerAddress.toString()

https://www.sodocs.net/doc/1e9564941.html,:startcode一个长整型的数字的字符串，是Hregion服务器启动的时候传给主

服务器的，让主服务器决定这个Hregion服务器的信息有没有更改。

因此，当一个客户端拿到根数据表地址以后，就没有必要再连接主服务器了。主服务器的负载相对就小了很多，它只会处理超时的Hregion服务器，在启动的时候扫描根数据表和元数据表，和返回根数据表的Hregion服务器地址。

因此Hbase的客户端是十分复杂的，它经常需要浏览元数据表和根数据表，在查询表格的

时候，如果一个Hregion服务器死机或者它上面的数据更改了，客户端就会继续重试，客户端保留的映射关系并不会一直正确的。这里的机制还需要进一步完善。

总结：

1、Hregion服务器提供Hregion访问，一个Hregion只会保存在一个Hregion服务器上

面。

2、 Hregion会注册到主服务器上面。

3、如果主服务器死机，那么整个系统都会无效。

4、当前的Hregion服务器列表只有主服务器知道。

5、 Hregion区域和Hregion服务器的对应关系保存在两个特别的Hregion里面，它们像

其它Hregion一样被分配到不同的服务器。

6、根数据表是最特别的一个表，主服务器永远知道它的位置（在程序中写死）

7、客户端需要自己浏览这些表，来找到数据在哪里。

Hbase和传统关系数据库的对比分析

Hbase是大大不同于以前的关系数据库，它是按照Bigtable来开发的，套用一个Bigtable 的定义就是：

A Bigtable is a sparse, distributed, persistent multidimensional sorted map.

Bigtable是一个稀疏的，分布的，持续多维度的排序映射数组。

Hbase就是这样一个基于列模式的映射数据库，它只能表示很简单的键-数据的映射关系，

它大大简化了传统的关系数据库。

1、数据类型，Hbase只有简单的字符串类型，所有类型都是交由用户自己处理，它只保存

字符串。而关系数据库有丰富的类型选择和存储方式。

2、数据操作，Hbase操作只有很简单的插入、查询、删除、清空等，表和表之间是分离的，

没有复杂的表和表之间的关系，所以也不能也没有必要实现表和表之间的关联等操作。

而传统的关系数据通常有各种各样的函数、连接操作。

Hbase的操作列表：

alter Alter column family schema; pass table name and a dictionary

specifying new column family schema. Dictionaries are described

below in the GENERAL NOTES section. Dictionary must include name

of column family to alter. For example, to change the 'f1' column

family in table 't1' from defaults to instead keep a maximum of 5

cell VERSIONS, do:

hbase> alter 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5}

count Count the number of rows in a table. This operation may take a LONG time (Run '$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar hbase.jar rowcount' to run a counting mapreduce job). Current count is shown every 1000 rows by

default. Count interval may be optionally specified. Examples:

hbase> count 't1'

hbase> count 't1', 100000

create Create table; pass table name, a dictionary of specifications per

column family, and optionally a dictionary of table configuration.

Dictionaries are described below in the GENERAL NOTES section.

Examples:

hbase> create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5}

hbase> create 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2'}, {NAME => 'f3'}

hbase> # The above in shorthand would be the following:

hbase> create 't1', 'f1', 'f2', 'f3'

hbase> create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 1, TTL => 2592000, \ BLOCKCACHE => true}

describe Describe the named table: e.g. "hbase> describe 't1'"

delete Put a delete cell value at specified table/row/column and optionally timestamp coordinates. Deletes must match the deleted cell's

coordinates exactly. When scanning, a delete cell suppresses older versions. Takes arguments like the 'put' command described below

deleteall Delete all cells in a given row; pass a table name, row, and optionally a column and timestamp

disable Disable the named table: e.g. "hbase> disable 't1'"

drop Drop the named table. Table must first be disabled

enable Enable the named table

exists Does the named table exist? e.g. "hbase> exists 't1'"

exit Type "hbase> exit" to leave the HBase Shell

get Get row or cell contents; pass table name, row, and optionally

a dictionary of column(s), timestamp and versions. Examples:

hbase> get 't1', 'r1'

hbase> get 't1', 'r1', {COLUMN => 'c1'}

hbase> get 't1', 'r1', {COLUMN => ['c1', 'c2', 'c3']}

hbase> get 't1', 'r1', {COLUMN => 'c1', TIMESTAMP => ts1}

hbase> get 't1', 'r1', {COLUMN => 'c1', TIMESTAMP => ts1, VERSIONS = 4}

list List all tables in hbase

put Put a cell 'value' at specified table/row/column and optionally

timestamp coordinates. To put a cell value into table 't1' at

row 'r1' under column 'c1' marked with the time 'ts1', do:

hbase> put 't1', 'r1', 'c1', 'value', ts1

scan Scan a table; pass table name and optionally an array of column

names OR an array of column names AND a dictionary of scanner

specifications. If you wish to include scanner specifications,

you must also include an array of columns. Scanner specifications may include one or more of the following: LIMIT, STARTROW, STOPROW, or TIMESTAMP. To scan all members of a column family, leave the qualifier empty as in 'col_family:'. Examples:

hbase> scan '.META.'

hbase> scan '.META.', ['info:regioninfo']

hbase> scan 't1', ['c1', 'c2'], {LIMIT => 10, STARTROW => 'xyz'}

version Output this HBase version

3、存储模式，Hbase是基于列存储的，每个列族都有几个文件保存，不同列族的文件是分

离的。传统的关系数据库是基于表格结构和行模式保存的。

4、数据维护，Hbase的更新正确来说应该不叫更新，而且一个主键或者列对应的新的版本，

而它旧有的版本仍然会保留，所以它实际上是插入了新的数据，而不是传统关系数据库里面的替换修改。

5、可伸缩性，Hbase和Bigtable这类分布式数据库就是直接为了这个目的开发出来的，能

够轻易的增加或者减少（在硬件错误的时候）硬件数量，而且对错误的兼容性比较高。

而传统的关系数据库通常需要增加中间层才能实现类似的功能。

当前的关系数据库基本都是从上世纪70年代发展而来的，它们基本都有一下的体系特点：

1、面向磁盘存储和索引结构

2、多线程访问

3、基于锁的同步访问机制

4、基于log记录的恢复机制

而Bigtable和Hbase之类基于列模式的分布式数据库，更适应海量存储和互联网应用的需求，灵活的分布式架构可以使其利用廉价的硬件设备就组建一个大的数据仓库，而互联网应用就是以字符为基础的，Bigtable和Hbase就针对这些应用而开发出来的数据库。

由于其中的时间戳特性，Bigtable和Hbase与生俱来就特别适合于开发wiki、archiveorg 之类的服务，而Hbase直接就是作为一个搜索引擎的一部分被开发出来的。

Bigtable的应用案例：

Google各个产品应用里面的大表：

1、Google Analytics 网站流量分析(https://www.sodocs.net/doc/1e9564941.html,)

这个服务主要提供给网站管理员两个数据，一个就是独立访问者的数量（cookie判定），另外一个就是页面浏览量（PageView），网站管理员只要在每一个需要统计的页面加上google提供javascript代码，就可以每天在后台看到相关的统计信息了。

这个服务的数据保存主要由两个打表实现：

第一个是原始点击表，记录了用户点击页面的原始数据，这个表的列包括：网站名称，url和用户点击时间、ip等资料，按用户点击时间排序，大小控制在200TB左右，定期需要做压缩备份等操作。

第二个表就是统计数据表，这个表是从原始点击表中计算而来，定期运行批量计算任务生成数据（使用Map/Reduce程序），这个表大概在20TB左右。

2、Google Earth 地图(https://www.sodocs.net/doc/1e9564941.html,)

这个服务包括网页版的google地图和客户端版的google地球。用户通过这些服务，能选择不同的分辨率浏览地图、卫星照片等数据。

这个系统主要包括一个数据处理表，和一系列的数据服务表（用户读取时候用）。

原始的图片信息通过程序批量输入到数据处理表，形成格式化数据。这个数据处理表的每一行表示了物理地图上面的每一块，而键值的命名确保这些地理块是连续的，由于地理的信息很多，所以有很多列族，基本上每个列族都有图片数据，多列族确保数据是稀疏的，单个存储文件不会太大。后台处理程序定期处理这些数据，把它们整理并录入数据服务表，并清空处理过的原始数据。

数据服务表主要由一个索引表和数个数据表组成，索引表保证了用户请求数据的时候不需要遍历所有数据表。

3、网络历史记录(https://www.sodocs.net/doc/1e9564941.html,/psearch)

主要功能：

?查看并搜索您过去曾访问过的网页，包括Google 的搜索记录。

?查找有关网络活动的搜索趋势，如最常访问的网站和热门搜索等。

?根据您搜索的内容以及曾访问过的网站，获取更具个性化的搜索结果。

这个服务中的网络历史记录是需要安装Google工具栏并在浏览器中启用才能搜集数据。

这个服务把每个用户的数据保存在同一个大表里面，每个用户有一个唯一的用户id，而每种类型的操作（搜索关键字、浏览网页等）都有一个不同列族，用户搜索记录是通过后台程序从搜索引擎端批量生成并插入的，而网页浏览记录是通过用户的Google工具栏定期上传数据并插入的。

这个服务一开始是设计成在客户端保存个人数据备份的方式，最新改进了以后是按照不同地区的用户再建立多个大表集群，让用户可以就近访问，加快传输速度。

为了保证用户之间的共享不会占用太多资源，我们为每个用户加上了简单的配额机制，分别在客户端和大表集群上面实现。

丁璐璐-英雄联盟网络游戏的营销策略分析资料

丁璐璐-英雄联盟网络游戏的营销策略分析

沈阳工学院 学年论文 题目：英雄联盟网络游戏的营销策略分析 学院：经济与管理学院 专业：市场营销 学号： 1520110537 学生姓名：丁璐璐 指导教师：董乃群 2017年1月6日

摘要 随着中国互联网络游戏产业的出现和发展，游戏行业这些年来也不断的变化更新中。网络游戏这个产业从初步发展到现在的蓬勃发展，这都归结于网络游戏行业资金得到迅速聚集，高利润使得许多竞争者大量研发新型、大型网络游戏，以及用户的成倍增长这些因素共同促进而成。 《英雄联盟》(简称LOL)是由美国拳头游戏(Riot Games)开发、中国大陆游戏代理运营的英雄对战MOBA竞技网游。游戏里拥有数百个个性英雄，并拥有排位系统、天赋系统、符文系统等特色养成系统。《英雄联盟》还致力于推动全球电子竞技的发展，除了联动各赛区发展职业联赛，每年还会举办“季中冠军赛”“全球总决赛”“All Star全明星赛”三大世界级赛事，获得了亿万玩家的喜爱，形成了自己独有的电子竞技文化。 本文主要分为六个部分。第一部写了研究的背景以及意义；第二部分主要写了英雄联盟的游戏规模、营销策略和存在问题；第三部分写了英雄联盟的竞争环境和SWOT分析；第四部分为英雄联盟的优化策略；第五部分为英雄联盟的 4P策略；第六部分是结论。 关键词：英雄联盟;营销策略;LOL

目录 摘要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．Ⅰ 目录．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．Ⅱ 绪论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.......．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１ 1英雄联盟营销现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．........．．．．．．．．．．3 1.1英雄联盟的游戏规模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.．．．．．．．．．．．3 1.2英雄联盟的营销策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.．．．．．．．．．4 1.3英雄联盟营销存在问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.．．．．．．．7 2英雄联盟竞争分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．......．．．．．．．．．．．．．７ 2.1英雄联盟的竞争环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．.．．．．．．．．．．．７ 2.2英雄联盟的ＳＷＯＴ分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．..．．．．．．．．．１６

数据分析系统

电子商务公司网站分析几大模块 电子商务火热，客观上也让网站分析的需求激增，无论是出于何种目的，例如希望获得更多潜在客户，或是希望压缩成本，又或是希望提升用户体验，业务需求 一．业务需求： 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值（跟第一个需求有交集也有不同）； 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉； 4. 除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买； 5. 从什么地方能够进一步节约成本； 6. 新的市场机会在哪里，哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。2．网站分析实施 1. 网站URL的结构和格式 2. 流量来源的标记 3. 端到端的ROI监测实施 4. 每个页面都正确置入了监测代码吗 三. 在线营销 1. SEO的效果衡量 2. SEM和硬广的效果衡量 3. EDM营销效果衡量 4. 所有营销方式的综合分析 4．网站上的影响、说服和转化 预置的影响点和说服点的评估 2. 识别潜在的影响点和说服点 3. 购物车和支付环节仍然是重中之重

五．访问者与网站的互动参与 访问者互动行为研究包括： （1）内部搜索分析； （2）新访问者所占的比例、数量趋势和来源； （3）旧访问者的访问数量趋势、比例和来源； （4）访问频次和访问间隔时间； （5）访问路径模式 商品研究包括： （1）关注和购买模型； （2）询价和购买模型；访问者来询价，还是来购买，在具体行为上是有区别的。 （3）内部搜索分析 其他重要的关联因素： 狭义的网站分析领域： 地域细分的销售额、访问者和商品关注情况； 客户端情况；例如操作系统，浏览器软件，带宽，访问网站的速度等等； 广义的网站分析领域： 网站分析测试：A/B测试和多变量测试 用户可用性测试； 调研； 用户人群属性研究； 站内IWOM分析； 站外IWOM分析 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 网站分析能够全面衡量效果，并据此提效 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响

调查问卷整体概况及数据分析(最终版

调查问卷整体概况及数据分析 为了更客观、真实地了解我校第二课堂开展情况，以便于日后更好地进行第二课堂活动，我们特地进行了题为《关于我校第二课堂对大学生实践能力提升度》的问卷调查，以下为此次调查的整体概况及数据分析。 一、调查目的和意义 （一）目的 通过调查了解黄淮学院学生对第二课堂的了解程度；了解他们对黄淮学院第二课堂的更好开展有什么好的想法和建议，以便以后更好地开展第二课堂活动。 （二）意义 1、第二课堂活动是课堂教学内容的有利补充和深化。课堂教学内容理论性较强，有时可能会脱离实际，需要进行较多的实践活动才能达到预期的教学目的。我们发现，学生通过积极参与第二课堂的实践活动，一方面对课堂上一些比较抽象的内容可以轻松地找到具体的模型，直观地理解所学的知识；另一方面也减轻了老师授课的困难，节省了课堂教学时间，达到了深入浅出的教学效果和巩固知识之目的。 2、第二课堂活动是激发学生学习兴趣的最佳方式。从激发学生学习兴趣的角度看。首先，第二课堂活动改变了学生和教师在教学活动中的角色定位。在第二课堂中，教师可以因材施教，学生由被动学习变为自主学习。其次，学习过程中的各种问题不再由老师提出，而是由学生自己来发现，自己想办法来解决。这样，学习就成了“发现问题-解决问题-再发现问题-再解决问题”的过程，大大激发了学生的学习兴趣，从而形成一种良性循环的探索式学习。 3、第二课堂活动是提高学生科技创新能力的有效手段。第二课堂活动不仅能把所学的知识应用于实践，而且对培养学生的能力发挥了重要作用。 4、造就合格的全面人才。第二课堂涉及面广，内容丰富，能开阔学生的视野，提高学生的综合能力。如讲话能力、写作能力、组织能力和交际能力，使他们具备合格人才的全部素质，毕业后能较好地适应社会的需要。 二、调研基本情况 调查采用了非概率抽样中的定额抽样，问卷调查和走访调查相结合的方式进行，但以问卷调查为主。在黄淮学院校园内对学院的部分在校生进行了调查。共发放问卷565份，通过筛选和逻辑校验，排除各种情况的废卷，共得到有效问卷505份，有效率为89.38%，基本符合问卷统计的一般标准，保证了科学性、规范性、严谨性和代表性。走访25人，在一定范围内对其他调研方面的完善和补充。调查结果采用统计分析、理论分析等多角度结合的分析方法。 （一）样本概况 样本整体中，男生占36.3%，女生占63.7%，调查主要对象是我校大二、大三以及少数大四在校生。 （二）样本分析 黄淮学院学生在对黄淮学院第二课堂活动内容和形式的了解程度上，不了解的占39.1%，基本了解的占54.1%，非常了解的占6.8%。 黄淮学院学生参与课外活动的情况呈枣核型分布，即处于两极（长期参加和几乎不参加）的学生所占比例均比较小（总计13%左右），而偶尔参加

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

在线监测数据分析系统用户手册

在线监测数据分析系统 用户手册

目录 1. 概要信息 (3) 1.1. 概述 (3) 1.2. 使用授权许可 (4) 1.3. 手册的组织 (4) 1.4. 名词定义及缩略词 (4) 2. 系统功能概述 (5) 2.1. 登录系统 (5) 2.2. 我的桌面 (5) 2.3. 实时数据 (6) 2.4. 待办事项 (8) 2.5. 异常情况 (12) 2.6. 设备审核 (18) 2.7. 数据分析 (36) 2.8. 数据同步 (53) 2.9. 系统管理 (55)

1.概要信息 1.1.概述 在线监测数据分析系统将系统数据收集到数据库中，并实现数据展示、发布上报和预警，同时提供功能强大的共享查询和分析展示系统。主要的工作有四项，一是搭建数据库的软件基础平台，二是完成各种数据源的数据导入工具开发，三是开发部分应用分析模板，四是建设上报系统及展示平台。该系统在整体设计思想上要具备较好的超前性，并采用业界当前先进的主流技术，确保实现的系统能至少满足 5 年业务发展的需要。同时为了满足系统在很长的生命周期内有持续的可维护性和可扩展性，获得更高的发展起点，应采用国内已有成熟技术与引进国外先进技术相结合的原则，开发具有自主版权的应用系统。 ◆应用 J2EE 规范，开发具有开放性、可移植性、高伸缩性的接口和组件。 ◆系统以通用软件平台为基础，在平台之上扩展业务功能。 ◆系统以 B/S 的应用模式，易操作、易维护。 ◆数据处理组件支持 Oracle、MS SQL Server、DB2 等。 ◆与微软视窗系统完成兼容。

1.2.使用授权许可 1.3.手册的组织 第一章.概要信息 第二章.系统功能概述 1.4.名词定义及缩略词 参见打开主界面的图片，认识界面的名词定义。

全平台直播行业白皮书

2018年度全平台直播行业白皮书 致力于服务主播 小葫芦

2017年小葫芦通过海量的主播数据对直播行业做了详细的总结，2018年 小葫芦数据的覆盖量已扩展到了全平台3600万以上的直播间，在各直播平台争相上市，短视频风生水起的一年，小葫芦2018年直播行业白皮书对直播行业有哪些总结？ PS：数据全覆盖虎牙、斗鱼、YY、快手、B站、企鹅电竞、熊猫等28家主流平台。 序言

01 OPTION 02 OPTION 03 OPTION 04 OPTION 年度总体数据 2018年度全平台直播行业浅析 主播礼物数据 2018年主播礼物收入究竟如何 主播弹幕数据 2018年主播弹幕文化究竟如何 主播特征数据 2018年主播有意思的特征数据 目 录 页

01.年度总体数据 总体数据对比送礼月度数据弹幕月度数据直播时长数据直播分类情况直播开播频次

总体数据对比 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10010 20 30 40 50 60 70 80 90100 1,453,192人87,424,650人21,006,937,229条 35,524年209,725,063人 2,172,030人143,227,648人45,247,211,652条58,937年337,812,960人 新增主播送礼人数弹幕数量直播时长互动人数 2017年 此为2017年全年的直播行业相关数据，整体对比2018年略逊一筹。2018年 此为2018年全年直播行业相关数据，对比2017年占比均有提升。

送礼人数月度数据 2018年送礼总人数 2018年全平台送礼总人数达到惊人的143,227,648，相比2017年87,424,650增幅63%。 后半年送礼人数增加 从7月份开始，2018年后半年参与直播送礼的人数有所增加。 8月，9月送礼人数最多 8月和9月送礼人数居多，寒暑假，依旧是直播的高峰期，学生群体人数众 多。

合肥舆情监测系统平台数据分析报告

武汉舆情监测系统平台数据分析报告 监测周期：2020-02-20 00:00:00~2020-02-20 23:59:59 分析范围：武汉 媒体类型：全部 信息类型：全部 信息倾向性：全部 去重类型：相同URL去重 查询类型：发布信息 报告导出：2020-02-20 18:34:17 一、趋势分析 在整体发展趋势中，2020.02.20 00:00声量最高，共产生74670条信息。在2020.02.20 00:00重要媒体声量最高，共产生1766条信息。 （一）整体趋势 监测时间全部声量重要媒体声量2020.02.20 00:00 74670 1766 2020.02.20 01:00 0 0 2020.02.20 02:00 0 0 2020.02.20 03:00 0 0 2020.02.20 04:00 0 0 2020.02.20 05:00 0 0 2020.02.20 06:00 0 0 2020.02.20 07:00 0 0 2020.02.20 08:00 0 0 2020.02.20 09:00 0 0 2020.02.20 10:00 0 0 2020.02.20 11:00 0 0 2020.02.20 12:00 0 0 2020.02.20 13:00 0 0

2020.02.20 14:00 0 0 2020.02.20 15:00 0 0 2020.02.20 16:00 0 0 2020.02.20 17:00 0 0 2020.02.20 18:00 0 0 （二）原创/转发趋势 （三）原创/转发分布

类型数据量占比 原创声量34096 45.66% 转发声量40574 54.34% （四）媒体/网民趋势 （五）媒体/网民分布 类型数据量占比

数据挖掘经典书籍

数据挖掘入门读物： 深入浅出数据分析这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。 数据之美一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。 数学之美这本书非常棒啦，入门读起来很不错！ 数据分析： SciPy and NumPy 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。Python for Data Analysis 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！Bad Data Handbook 很好玩的书，作者的角度很不同。 数据挖掘适合入门的教程： 集体智慧编程学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。 Machine Learning in Action 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博：王斌_ICTIR）已经翻译这本书了机器学习实战(豆瓣)。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！ Building Machine Learning Systems with Python 虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有Python 代码跟着，辅助理解。 数据挖掘导论最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。Machine Learning for Hackers 也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。 数据挖掘稍微专业些的： Introduction to Semi-Supervised Learning 半监督学习必读必看的书。 Learning to Rank for Information Retrieval 微软亚院刘铁岩老师关于LTR的著作，啥都不说了，推荐！Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing 李航老师关于LTR的书，也是当时他在微软亚院时候的书，可见微软亚院对LTR的研究之深，贡献之大。 推荐系统实践这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。 Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference 这个是Jordan老爷子和他的得意门徒Martin J Wainwright 在Foundation of Machine Learning Research上的创刊号，可以免费下载，比较难懂，但是一旦读通了，graphical model的相关内容就可以踏平了。 Natural Language Processing with Python NLP 经典，其实主要是讲NLTK 这个包，但是啊，NLTK 这个包几乎涵盖了NLP 的很多内容了啊！ 数据挖掘机器学习教材： The Elements of Statistical Learning 这本书有对应的中文版：统计学习基础(豆瓣)。书中配有R包，非常赞！可以参照着代码学习算法。 统计学习方法李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。难易程度：难。 Machine Learning 去年出版的新书，作者Kevin Murrphy教授是机器学习领域中年少有为的代表。这书是他的集大成之作，写完之后，就去Google了，产学研结合，没有比这个更好的了。

数据分析系统—用户操作手册

数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)

3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员：最终用户

项目负责人：即所有负责项目的管理人员 测试人员：测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)

python分析英雄联盟

还不会选英雄阵容？python来帮你carry全场 欢迎来到召唤术峡谷~”英雄联盟作为一款长青游戏，风靡了这么多年，2018全球总决赛的IG冠军一出更是引发了众多撸迷又将游戏重新拾起。 今天我们就来分析一下战队的阵容选择会对胜率带来什么样的影响。 1.载入必要的包 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pyecharts import Radar 2.读取并观察数据情况 dat_hero=pd.read_csv('TeamHero_index.csv') dat_hero.head()

3.数据分析 （1)红蓝方因素对胜负的影响 众所周知，在英雄联盟中，由于蓝方会先手ban英雄及pick英雄，因此通常蓝方的胜率更高一些。让我们来看看数据是否能够印证这一点。 取出红方获胜的数据： red_win1=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['1'])] red_win1=red_win1[red_win1['是否获胜'].isin(['1'])] red_win2=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['0'])] red_win2=red_win2[red_win2['是否获胜'].isin(['0'])] red_win=pd.concat([red_win1,red_win2]) red_win.shape (208,8) 取出蓝方获胜的数据 blue_win1=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['1'])] blue_win1=blue_win1[blue_win1['是否获胜'].isin(['0'])] blue_win2=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['0'])] blue_win2=blue_win2[blue_win2['是否获胜'].isin(['1'])] blue_win=pd.concat([blue_win1,blue_win2]) blue_win.shape (316,8) 画出红蓝方胜场直方图

金融数据分析课程大纲

《金融数据分析》课程教学大纲 （Analyses of Financial Data） ----and Application of SPSS 一、课程说明 课程编码：225212101 课程总学时（理论总学时/实践总学时）51（34/17） 周学时（理论学时/实践学时）3（2/1） 学分: 2.5 开课学期: 5 1．课程类别与性质： 专业限修课程 2．适用专业与学时分配： 适用于信息与计算科学(金融服务方向)专业。 教学容与时间安排表

3．课程教学目的与要求： 学生通过本课程的学习，了解对金融数据进行统计分析的原理和过程，了解各种数据分析模型、统计分析方法的使用条件、应用场合、所需参数及模型的性质，能按照模型的要求输入基本数据合参数，进行运算和统计分析，掌握数据输入、数据分析、数据转换、选择和加权等技巧，掌握各种基本的统计分析模型的计算方法，能根据数据来源、数据类型和分析的目的要求选择适当的统计分析模型进行分析，能对输出结果能作出合理的解释和恰当的运用。 （2）教学要求 4．本门课程与其它课程关系： 本课程属于金融服务专业方向的限选课程，它的前期课程包括：概率论、应用统计、及相关的金融类课程与计算机及软件类课程。 5．推荐教材及参考书： 教材： 《数据统计分析----SPSS原理及应用》（高等学校教材），黄润龙，管于华编，高等教育，2010， 参考书： 《SPSS 18---数据分析基础与实践》，洪成编著，电子工业，2010， 《深入浅出数据分析》， Michael Milton著，芳译，电子工业，2010， 《金融时间序列分析》， Ruey S. Tsay著，家柱译，机械工业，2008， 6．课程教学方法与手段： 课堂理论教学与实验教学相结合，重视学生的理解与实际应用的操作能力。 7．课程考试方法与要求： 本课程是基本知识与实际数据分析相结合的课程，因此本课程考试分为二部分：第一部分由小组进行案例分析，主要是学生组织，论文答辩类型的小组分析；

系统和数据分析

第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具） 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户

如何做数据分析_数据分析方法汇总

https://www.sodocs.net/doc/1e9564941.html, 如何做数据分析_数据分析方法汇总 如何做数据分析https://www.sodocs.net/doc/1e9564941.html,_数据分析方法汇总。光环大数据认为，利用数据分析可以让公司管理者直接有效地进行数据分析，帮助他们更好地按照数据分析结果来作出商业决定。这些应用程序可以针对不同行业，也可以灵活机动地满足公司内部不同人群的需要：从市场部到财务部，从公司管理层到中层。那么如何做数据分析呢？光环大数据的数据分析师培训机构为大家汇总以下几种方法： 1、立体式分析 立体式分析也就是维度分析，产品数据的发掘不应该仅仅拘泥于产品，大环境下的娱乐产物必须综合产品、市场、用户进行不同切入点分析。 真正的数据分析不在于数据本身，而在于分析能力的概述；数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变，那么如何分析，综合上面两个举例，已经可以很清晰的看到立体式分析。 2、AARRR模型中的基本数据 接下来我们再综合AARRR模型分解一些较为常见的数据：Acquisition（获取）、Activation（活跃）、Retention（留存）、Revenue（收益）、Refer（传播）。 3、5W2H分析法 What（用户要什么？）Why（为什么要？）Where（从哪儿得到？）When（我们什么时候做？）Who（对谁做？）Howmuch（给多少？）How（怎么做？）

https://www.sodocs.net/doc/1e9564941.html, 4、SWOT分析模型 在战略规划报告里，SWOT分析算是一个众所周知的工具了。SWOT分析代表分析企业优势（strengths）、劣势（weakness）、机会（opportunity）和威胁（threats），因此，SWOT分析实际上是将对企业内外部条件各方面内容进行综合和概括，进而分析组织的优劣势、面临的机会和威胁的一种方法。 SWOT分析有四种不同类型的组合：优势——机会（SO）组合、弱点——机会（WO）组合、优势——威胁（ST）组合和弱点——威胁（WT）组合。 5、杜邦分析法 杜邦分析法（DuPontAnalysis）是利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况。具体来说，它是一种用来评价公司赢利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。 其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩，由于这种分析方法最早由美国杜邦公司使用，故名杜邦分析法。 数据分析培训，就选光环大数据！ 为什么大家选择光环大数据！ 大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快

电子竞技行业盈利模式——以《英雄联盟》为例毕业论文

毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月

关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容： 按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：

展会观众数据分析与评估

展会观众数据分析与评估 中国展览市场的竞争日益白热化，能不能办好一个展览的标准已不仅仅局限于展览会收益的多少。展览的持续性、规模的不断扩展、精品化、品牌化是提升展览品牌的基本要求。而表现最为直接的就是如何将展览上获得的各类观众数据充分利用，以此提升展览的水平和形象，更好的为展商和专业观众服务。 参观观众的数量和质量直接反映了展览的成效。观众数据分析，特别是专业观众和境外观众的数据分析对客户关系的建立和发展有着重要的意义。观众数据分析不仅反映了观众的地区分布，行业构成及参展目的，更重要的是它客观地反映了观众对展览的期望值，为完善展览组织工作提供了决策依据，也是参展企业与目标观众选择展览的重要依据。如图所示。 观众数据分析流程 按照国际惯例，展览的品质并不是以参观者数量的多寡取胜。有数据显示，德国在中国举行的展览与中国同类展览相比，媒体对外宣布的观众人数要少得多。如慕尼黑国际博览集团2005年５月份在上海举办的中国国际运输与物流博览会（Transport Logistic China）的展览报告，统计的观众数量只有9000多人，相比现场看上去比较旺人气缩小了很多，会后，德国负责观众统计的官员解释：在中国所办的展览主要是针对专业观众。因此，观众在拿到入场券之前必须进行预登记。主办单位能准确统计参展观众的人数和性质（专业观众或普通观众）。媒体和未登记的嘉宾并不算做观众。 而目前在中国，展览评估与认证在国内还属于空白。展览组织者使用的统计标准五花八门。对展商、观众和媒体来说，要了解展览真正的规模和影响显得十分困难。部分展览组织者相当抵触观众数据的透明度，使得相当部分的目标客户无法获得真正的信息，展览服务的品质受到质疑。因此，展览统计数据的透明化将会对整个中国展览市场受益匪浅。一份良好的数据分析评估报告，对参展商而言，评估的结果可以使参展商在同一展题，不同展览间或展览与其他营销战略的选择时提供参考依据。对观众而言，尤其是专业观众对选择参观不同展览时可获得客观的标准；对展览主办者而言，为打造展览品牌以及更好的完善对参展商及观众的服务提炼了有价值的信息。 获得展览观众数据资源并加以挖掘利用是摆在展览企业面前的当务之急。展览观众数据统计分析它主要是以真实、准确的评估分析展览。其作用第一是对外发布展览效果；第二是提供下届展览策划参照。 展览观众数据统计分析工作不仅要求对现有数据认真仔细的研究，而且对模糊的数据来源要进行回访查实，力求数据真实、准确，为下一步展览组织工作提供良好的决策支持。这项工作不仅可以树立展览的品牌形象，也能在参展商与观众中产生良好的口碑，从而全面提升展览组织者对展览服务的信心。 一、调查取样与信息采集。 1、观众定义标准 严格的观众定义是精确统计的前提，被誉为展览大国的德国在展览的观众的定义及展览统计方面有一套相当成熟的做法。德国展览统计数据自愿控制组织（ＦＫＭ）规定：凡购票入场或是在观众登记处登记了姓名和联系地址的人都被称为观众。记者、展商、馆内服务人员和没有登记的嘉宾不在观众之列。这个

深入浅出数据分析-笔记

Head First Data Analysis_Chapter Chapter 1. Introduction to data analysis The basic process of data analysis: Define →Disassemble →Evaluate →Decide ■Define: find the general problem, understand the goal better; ■Disassemble: cut the problem into small pieces, find strong comparisons to isolate the most important elements; ■Evaluate: the key is comparison, make your own assumptions explicitly; ■Decide: compare your customer's belief to your interpretation of the data and recommend a decision. Chapter 2. Experiments-Test your theories The more comparative the analysis is, the better. Observational study: A study where the people being described decide on their own which groups they belong to. A experiment with the strategies is needed in order to know which one is the best. Control group: A group of treatment subjects that represent the status quo, not receiving any new treatment.

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。

环保在线监测系统解决方案

环保在线监测系统解决方案 上海领萃环保科技公司 一、方案概况 污染物在线监测系统是环保监测与环境预警的信息平台。系统采用先进的无线网络，涵盖水质监测、环境空气质量监测、固定污染源监测（CEMS）、以及视频监测等多种环境在线监测应用。系统以污染物在线监测为基础，充分贯彻总量管理、总量控制的原则，包含了环境管理信息系统的许多重要功能，充分满足各级环保部门环境信息网络的建设要求，支持各级环保部门环境监理与环境监测工作，适应不同层级用户的管理需求。 二、方案架构 污染物在线监测系统设计构成： 1、连续、及时、准确地监测排污口（环境空气）各监测参数及其变化状况； 2、中心站可随时取得各子站的实时监测数据，统计、处理监测数据，编制报告 与图表，并可输入中心数据库或上网查询； 3、收集并可长期储存指定的监测数据及各种运行资料、环境资料备案检索； 4、系统具有监测项目超标及子站状态信号显示、报警功能； 5、具有自动运行、停电保护、来电自动恢复功能； 6、运维状态测试，例行维修和应急故障处理； 三、污染物在线监测系统解决方案 1、环境空气质量在线监测解决方案 空气质量监测系统可实现区域空气质量的在线自动监测，能全天候、连续、自动地监测环境空气中的二氧化硫、二氧化氮、臭氧和可吸入颗粒物的实时变化情况，迅速、准确的收集、处理监测数据，能及时、准确地反映区域环境空气质量状况及变化规律，为环保部门的环境决策、环境管理、污染防治提供详实的数据资料和科学依据。 1.1系统构成 环境空气质量在线监测系统包括监测子站、中心站、质量保证实验室和系统支持实验室。子站的主要任务是对环境空气质量和气象状况进行连续自动监测，由采样装置、监测分析仪、校准设备、气象仪器、数据传输设备、子站计算机或数据采集仪以及站房环境条件保证设施等组成，如下图所示： 环境空气质量监测的参数主要包括SO2、NOX、O3、CO、PM10(2.5)、气象参数。 1.2系统特点 核心仪表采用该领域内国际先进水平的厂商产品，具有多项认证，如USEPA，TUV，CE，CPA等； 可提供不同类型空气站解决方案，如四类常规空气质量监测站、路边空气质量监测站、移动空气质量监测站等； 拥有世界最先进的环境空气质量痕量级分析仪，最低检测限达到50ppt，广泛应用于空气质量背景站和农村监测站； 在系统集成上完美发挥各仪表特点，充分显示产品技术先进性，并具有专用的数据采集系统，与API或HORIBA仪器采用数据式通讯，中心数据管系统AQMS-EGRP，