方案中常用的大数据相关的关键技术与技术路线

1. 海量数据存储技术 (3)

2. 实时数据处理技术 (6)

（1）任务拓扑 (6)

（2）作业级容错机制 (7)

（3）总体架构 (8)

3. 数据仓库技术 (10)

4. 人工智能技术 (11)

1. 海量数据存储技术

在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。而一旦在系统中，引入网络，就不可避免地引入了所有网络编程的复杂性，例如保证在节点不可用的时候数据不丢失。传统的网络文件系统（NFS）虽然也称为分布式文件系统，但是其存在一些限制，由于NFS中文件存储在单机上，无法提供可靠性保证，当很多客户端同时访问NFS Server时，很容易造成服务器压力，造成性能瓶颈；另外如果要对NFS中的文件中进行操作，需要首先同步到本地，这些修改在同步到服务端之前，其他客户端是不可见的。HDFS，是分布式文件系统Hadoop Distributed File System的简称，是Hadoop抽象文件系统的一种实现。Hadoop抽象文件系统可以与本地系统、Amazon S3等集成，甚至可以通过Web协议（webhsfs）来操作。HDFS的文件分布在集群机器上，同时提供副本进行容错及可靠性保证。

HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode 和一定数目的Datanodes组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。HDFS暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看，一个文件其实被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组Datanode上。Namenode执行文件系统的名字空间操

作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。Namenode和Datanode被设计成可以在普通的商用机器上运行。这些机器一般运行着GNU/Linux操作系统(OS)。HDFS采用Java语言开发，因此任何支持Java的机器都可以部署Namenode或Datanode。由于采用了可移植性极强的Java语言，使得HDFS可以部署到多种类型的机器上。集群中单一Namenode的结构大大简化了系统的架构。Namenode是所有HDFS元数据的仲裁者和管理者，这样，用户数据永远不会流过Namenode。

Hadoop分布式文件系统设计的主要目标：

①硬件错误是常态而不是异常。HDFS可能由成百上千的服务器所构成，每个服务器上存储着文件系统的部分数据。构成系统的组件数目是巨大的，而且任一组件都有可能失效，这意味着总是有一部分HDFS的组件是不工作的。因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS 最核心的架构目标。

②运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。POSIX标准设置的很多硬性约束对HDFS应用系统不是必需

的。为了提高数据的吞吐量，在一些关键方面对POSIX的语义做了一些修改。

③运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。

④HDFS应用需要一个“一次写入多次读取”的文件访问模型。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，并且使高吞吐量的数据访问成为可能。Map/Reduce 应用或者网络爬虫应用都非常适合这个模型。目前还有计划在将来扩充这个模型，使之支持文件的附加写操作。

⑤一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，在数据达到海量级别的时候更是如此。因为这样就能降低网络阻塞的影响，提高系统数据的吞吐量。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好。HDFS为应用提供了将它们自己移动到数据附近的接口。

⑥HDFS在设计的时候就考虑到平台的可移植性。这种特性方便了HDFS作为大规模数据应用平台的推广。

2. 实时数据处理技术

针对具有实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征的流式大数据,理想的大数据流式计算系统应该表现出低延迟、高吞吐、持续稳定运行和弹性可伸缩等特性,这其中离不开系统架构、数据传输、编程接口、高可用技术等关键技术的合理规划和良好设计。Storm 是Twitter支持开发的一款分布式的、开源的、实时的、主从式大数据流式计算系统，使用的协议为Eclipse Public License 1.0，其核心部分使用了高效流式计算的函数式语言Clojure编写，极大地提高了系统性能。但为了方便用户使用，支持用户使用任意编程语言进行课题的开发。

（1）任务拓扑

任务拓扑(topology)是Storm的逻辑单元，一个实时应用的计算任务将被打包为任务拓扑后发布，任务拓扑一旦提交后将会一直运行着，除非显式地去中止。一个任务拓扑是由一系列Spout和Bolt构成的有向无环图，通过数据流(stream)实现Spout和Bolt之间的关联。其中，Spout负责从外部数据源不间断地读取数据，并以Tuple 元组的形式发送给相应的Bolt；Bolt负责对接收到的数据流进行计算，实现过滤、聚合、查询等具体功能，可以级联，也可以向外发送数据流。数据流是Storm对数据进行的抽象，它是时间上无穷的Tuple 元组序列，数据流是通过流分组(stream grouping)所提供的不同策

略实现在任务拓扑中流动。此外，为了满足确保消息能且仅能被计算1次的需求，Storm还提供了事务任务拓扑。

（2）作业级容错机制

用户可以为一个或多个数据流作业进行编号，分配一个唯一的ID，Storm可以保障每个编号的数据流在任务拓扑中被完全执行。所谓的完全执行，是指由该ID绑定的源数据流以及由该源数据流后续生成的新数据流经过任务拓扑中每一个应该到达的Bolt，并被完全执行。Storm通过系统级组件Acker实现对数据流的全局计算路径的跟踪，并保证该数据流被完全执行。其基本原理是为数据流中的每个分组进行编号，并通过异或运算来实现对其计算路径的跟踪。

作业级容错的基本原理是:

A xor A=0。

A xor B… xor

B xor A=0，当且仅当每个编号仅出现2次。

作业级容错的基本流程：在Spout中，系统会为数据流的每个分组生成一个唯一的64位整数，作为该分组的根ID。根ID会被传递给Acker及后续的Bolt作为该分组单元的唯一标识符。同时，无论是Spout还是Bolt，每次新生成一个分组的时候，都会重新赋予该分组一个新的64位的整数的ID。Spout发送完某个数据流对应的源分组后，并告知Acker自己所发射分组的根ID及生成的那些分组的

新ID，而Bolt每次接受到一个输入分组并计算完之后，也将告知Acker自己计算的输入分组的ID及新生成的那些分组的ID，Acker

只需要对这些ID做一个简单的异或运算，就能判断出该根ID对应的消息单元是否计算完成。

（3）总体架构

Storm采用主从系统架构，在一个Storm系统中有两类节点(一个主节点Nimbus、多个从节点Supervisor)及3种运行环境(master，cluster和slaves)构成。其中，主节点Nimbus运行在master环境中，是无状态的，负责全局的资源分配、任务调度、状态监控和故障检测：一方面，主节点Nimbus接收客户端提交来的任务，验证后分配任务到从节点Supervisor上，同时把该任务的元信息写入Zookeeper目录中；另一方面，主节点Nimbus需要通过Zookeeper

实时监控任务的执行情况，当出现故障时进行故障检测，并重启失败的从节点Supervisor和工作进程Worker。从节点Supervisor运行在slaves环境中，也是无状态的，负责监听并接受来自于主节点Nimbus所分配的任务，并启动或停止自己所管理的工作进程Worker，其中，工作进程Worker负责具体任务的执行。一个完整的任务拓扑往往由分布在多个从节点Supervisor上的Worker进程来协调执行，每个Worker都执行且仅执行任务拓扑中的一个子集。在每个Worker 内部，会有多个Executor，每个Executor对应一个线程。Task负责具体数据的计算，即用户所实现的Spout/Blot实例。每个Executor

会对应一个或多个Task，因此，系统中Executor的数量总是小于等于Task的数量。

Zookeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调服务和元数据存储系统，通过配置Zookeeper集群，可以使用Zookeeper系统所提供的高可靠性服务。Storm系统引入Zookeeper，极大地简化了Nimbus，Supervisor， Worker之间的设计，保障了系统的稳定性。Zookeeper 在Storm系统中具体实现了以下功能：①存储客户端提交的任务拓扑信息、任务分配信息、任务的执行状态信息等，便于主节点Nimbus

监控任务的执行情况；②存储从节点Supervisor、工作进程Worker

的状态和心跳信息，便于主节点Nimbus监控系统各节点运行状态；

③存储整个集群的所有状态信息和配置信息，便于主节点 Nimbus监控Zookeeper集群的状态，在出现主Zookeeper节点挂掉后可以重新选取一个节点作为主Zookeeper节点，并进行恢复。

Storm系统的主要特征为：①简单编程模型，用户只需编写Spout 和Bolt部分的实现，极大地降低了实时大数据流式计算的复杂性；

②支持多种编程语言，默认支持Clojure，Java，Ruby和Python，

也可以通过添加相关协议实现对新增语言的支持；③作业级容错性，可以保证每个数据流作业被完全执行；④水平可扩展，计算可以在多个线程、进程和服务器之间并发执行；⑤快速消息计算，通过ZeroMQ 作为其底层消息队列，保证了消息能得到快速的计算。

3. 数据仓库技术

数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。

Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为 HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉MapReduce开发者的开发自定义的mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂的分析工作。Hive 没有专门的数据格式。 Hive可以很好的工作在Thrift之上，控制分隔符，也允许用户指定数据格式。

Hive 构建在基于静态批处理的Hadoop之上，Hadoop通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，例如Hive 在几百MB 的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟，因此，Hive 并不适合那些需要低延迟的应用，例如联机事务处理（OLTP）。Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型，Hive 将用户的HiveQL语句通过解释器转换为MapReduce作业提交到Hadoop 集群上，Hadoop监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。

Hive 并非为联机事务处理而设计，Hive并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。

Hive是一种底层封装了Hadoop的数据仓库处理工具，使用类SQL 的HiveQL 语言实现数据查询，所有Hive的数据都存储在Hadoop兼容的文件系统（例如，Amazon S3、HDFS）中。Hive在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改，只是将数据移动到HDFS中Hive设定的目录下，因此，Hive不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候确定的。

Hive的设计特点如下：①支持索引，加快数据查询；②不同的存储类型，例如，纯文本文件、HBase中的文件；③将元数据保存在关系数据库中，大大减少了在查询过程中执行语义检查的时间；④可以直接使用存储在Hadoop 文件系统中的数据；⑤内置大量用户函数UDF 来操作时间、字符串和其他的数据挖掘工具，支持用户扩展UDF 函数来完成内置函数无法实现的操作；⑥类SQL 的查询方式，将SQL 查询转换为MapReduce的job在Hadoop集群上执行。

4. 人工智能技术

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。当前，人工智能进入了加速发展的新阶段，并将深刻改变人类社会生活。人工智能在农业领域可实现土壤探测、病虫害防护、产量预测、畜禽患病预警等功能。

将人工智能识别技术与智能机器人技术相结合,可广泛应用于农业中的播种、耕作、采摘等场景,极大提升农业生产效率,同时降低农药和化肥消耗。通过对卫星拍摄图片、航拍图片以及农业物联网感知数据进行智能识别和大数据分析，人工智能能够获得精确的天气预报和气候灾害预警，使用人工智能和深度学习技术来分析上述数据，寻找其跟农作物生长之间的关系，就能进行农作物产量的精准预测。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。神经网络是一组大致模仿人类大脑构造设计的算法，用于识别模式。神经网络通过机器感知系统解释传感器数据，对原始输入进行标记或聚类。神经网络所能识别的模式是包含在向量中的数值形式，因此图像、声音、文本、时间序列等一切现实世界的数据必须转换为数值。

深度学习系统指一系列由多个层堆叠组成的特定神经网络。每一层则由节点构成。运算在节点中进行，节点的运作模式与人类的神经元大致相似，遇到足够的刺激信息时就会激活并释放信号。节点将输入数据与一组系数（或称权重）结合，通过放大或抑制输入来指定其在算法学习任务中的重要性。输入数据与权重的乘积之和将进入节点的激活函数，判定信号是否继续在网络中传递，以及传递的距离，从而决定信号如何影响网络的最终结果，例如分类动作。节点层是一行类似神经元的开关，在输入数据通过网络时开启或关闭。从最初接收数据的第一个输入层开始，每一层的输出同时也是下一层的输入。我

们将输入特征与可调整的权重匹配，由此指定这些特征的重要性，即它们对网络的输入分类和聚类方式有多大程度的影响。深度学习擅长识别非结构化数据中的模式，而大多数人熟知的图像、声音、视频、文本等媒体均属于此类数据。

由创业公司Skymind于2014年6月发布的Deeplearning4j是首个商用级别的深度学习开源库。使用 Deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗兰、博斯咨询和IBM等明星企业。DeepLearning4j是一个面向生产环境和商业应用的高成熟度深度学习开源库，可与Hadoop和Spark集成，即插即用，方便开发者在应用中快速集成深度学习功能，可应用于以图像识别、语音搜索、语音转文字（Speech to text）等。

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.360docs.net/doc/9b188817.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/9b188817.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

搞清概念：技术路线和研究方法

技术路线一般是指研究的准备,启动,进行,再重复,取得成果的过程。多见于理工科和软科学。技术路线是指申请者对要达到研究目标准备采取的技术手段、具体步骤及解决关键性问题的方法等在内的研究途径.合理的技术路线可保证顺利的实现既定目标.技术路线的合理性并不是技术路线的复杂性. 技术路线是指进行研究的具体程序的操作步骤,应尽可能详尽.每一步骤的关键点要阐述清楚并具有可操作性.如有可能,可以使用流程图或示意图加以说明,以达到一目了然的效果. 在开题报告中，可以先写技术路线，再写研究方法，再略述可行性分析。论文研究方法 (在一个课题研究过程中，根据不同的研究目的和要求，往往会用到两种以上方法。在开题报告中说明两～三个即可) 调查法调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。实验法实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研

研究方法和技术路线

研究方法和技术路线调查法调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。实验法实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。文献研究法文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。实证研究法实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步骤地操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。定量分析法在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。

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

课题研究方法与技术路线图模板

四、研究方法及路线（一）研究方法 1.文献资料法：利用图书馆、档案馆及互联网等广泛查相关的文献资料，加以分析与研究。 2.文本分析法。以《文化产业振兴规划》、《文化科技创新工程纲要》、《本市“十二五”文化发展规划》、《本市促进文化大发展大繁荣的实施意见》、《关于打造“文化五城”建设文化强市的意见》等权威文本为研究对象，通过分析研究法律整体，深刻理解精神实质，分析其中的条文关于文化科技融合发展的相关规定及发展文化产业的具体要求。 3.实地调查法。为更好地了解本市文化科技融合发展的真实现状，在三区各选择3 个能体现文化科技融合发展的主体公园、游乐园、旅游景区、产业园区及科技馆等进行现场观察和询问，并做好记录。 4.访谈法。计划选择20 名专家学者、知名企业家及科技、文化、旅游及宣传等相关部门的政府工作人员，针对本市文化科技融合发展的相关问题分别进行半小时左右的访谈，并根据情况，召开 2 到 3 次的小型座谈会。 5.案例分析法。对国内外省市及企业文化科技融合发展成功的典型案例进行持续追踪调查，进行剖析，深入研究，总结经验。 6.比较研究法。比较研究美、日、德等发达国家文化科技融合发展的做法与特点，总结成功经验，得出启示，以供借鉴。 7.统计分析法。统计 2002-2008 年本市居民家庭人均文化消费支出数额及其占消费支出的比重，并与发达城市对比，分析本市居民文化消费水平和质量提升的发展空间。 8.分析归纳法。研究分析查阅的文献资料，归纳总结其研究内容并合理分类；根据比较研究及案例分析的结果，总结归纳国内外文化科技融合发展中好的做法和经验。（二）技术路线 1.研究的总体思路首先，根据本市 2013 软科学研究计划申报指南，结合研究条件和自身研究优势，确定文化科技融合发展战略研究这一选题。其次，查阅大量相关文献和权威政策文本，了解国内外研究现状，奠定课题研究的理论基础。再次，选取文化科技融合发展方面有成功经验的美国、日本和德国，从理念、体制机制、路径、模式及政策等方面进行比较研究，总结他们的经验和做法，得出一些对我国有益的启示；同时，选取北京海淀、上海张江、深圳华强文化科技集团、美国的电影、日本的桑蚕与丝绸以及德国柏林的创意经济产业发展等六个代表性的案例做分析研究，总结其成功的发展经验，为本市文化科技融合发展战略构想提供参考。在此基础上，从动力机制、组织机构、管理制度、监督机制、激励机制及人才培养机制等方面探索文化科技融合发展的长效体制机制。然后，运用访谈法、文献资料法、文本分析法等研究本市文化科技融合发展的现状及存在的问题。最后，结合比较研究、案例研究得出的总结与启示，针对具体问题，提出本市文化科技融合发展的战略构想。 2.技术路线图（见下页）

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 (4) 1.3 建设的原则 (4) 1.3.1 建设原则 (4) 1.4 参考资料和标准 (6) 第2 部分系统总体框架与技术路线 (6) 2.1 系统应用架构 (7) 2.2 系统层次架构 (7) 2.3 关键技术与路线 (8) 第3 部分系统设计规范 (11) 第4 部分系统详细设计 (11)

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特点。因此，在进行项目建设的过程中，应该遵循以下原则：可扩充性根据实际的要求，系统可被方便地载减和灵活的扩展，使系统能适应变化和新情况。可以实现模块级别的动态扩展，而且是运行时的。所谓运行时模块的动态扩展，比如说你需要增加一些新的功能，你可以将新开发的类和文件按照Bundle进行组织，然后直接扔到运行时环境下，这些功能就可以用了。因此系统不会受技术改造而重新做出调整。

项目的研究方法与技术路线

目前国内外研究者尚未就如何提高电子农务平台的服务能力进行全面的研究，本项目的研究抓住项目的推广和实践这二个重点，使人才培养目标和实践的具体内容、实践方法与要求有机统一，“学”与“做”相统一。项目的研究方法主要采用问卷调查法，文献法、个案研究法等多种研究方法，同时注重我国电子农务的背景分析，注意吸收社会学、经济学、哲学、农业学等相关学科的最新研究成果，并注重对大众群体的调研，找到符合农业户的改革发展道路，构建和谐的社会新农村与专业相挂钩的新模式。采用问卷调查法主要是通过对买家电子农务、卖家电子农务、第三方电子农务进行调研，了解目前农业市场的缺陷与不足。利用网络平台，实地考察等多种方法对农户进行回访，收集实践性的反馈意见：着重加强对新平台的推广，让农户朋友了解新的农业模式，不断完善实践技能的针对性。运用文献法，就是利用期刊、网络及图书资料把国内外电子农业改革的相关理论与实践研究成果进行搜集和积累，促使研究能够超越国内外已有的研究，使研究具有前沿性与全球视野，找到最适合农户朋友们的农业模式。采用个案研究法，利用个别典型案例启发并引导教师与学生项目实践，并通过学生在实际工作中的实践水平、动手能力与项目完成程度来检验实践，本项目的研究要源于实践，高于实践，服务于实践，学习与实践完全统一。技术路线：查找相关文献——>找出问题存在的方向——>设计问卷——>探测性调研——>修改问卷——>征询专家——>问卷确定——>收集市场信息——>分类整理、加工、分析市场信息——>形成调研报告——>完成进度安排：第一阶段：（2012年4月-2012年6月）全面搜索相关书籍、文献资料、网络资料数据；学习相关科研知识、科研技能、提高科研基本素质；

【八斗学院】2018年最新Hadoop大数据开发学习路线图

2018年最新Hadoop大数据开发学习路线图来源：八斗学院 Hadoop发展到今天家族产品已经非常丰富，能够满足不同场景的大数据处理需求。作为目前主流的大数据处理技术，市场上很多公司的大数据业务都是基于Hadoop开展，而且对很多场景已经具有非常成熟的解决方案。作为开发人员掌握Hadoop及其生态内框架的开发技术，就是进入大数据领域的必经之路。下面详细介绍一下，学习Hadoop开发技术的路线图。 Hadoop本身是用java开发的，所以对java的支持性非常好，但也可以使用其他语言。下面的技术路线侧重数据挖掘方向，因为Python开发效率较高所以我们使用Python来进行任务。因为Hadoop是运行在Linux系统上的，所以还需要掌握Linux的知识。第一阶段：Hadoop生态架构技术 1、语言基础 Java：掌握javase知识，多理解和实践在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化就可以，不需要深入掌握。 Linux：系统安装（命令行界面和图形界面）、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单熟悉等等。 Python：基础语法，数据结构，函数，条件判断，循环等基础知识。 2、环境准备这里介绍在windows电脑搭建完全分布式，1主2从。 VMware虚拟机、Linux系统（Centos6.5）、Hadoop安装包，这里准备好Hadoop 完全分布式集群环境。

3、MapReduce MapReduce分布式离线计算框架，是Hadoop核心编程模型。主要适用于大批量的集群任务，由于是批量执行，故时效性偏低。 4、HDFS1.0/2.0 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。 5、Yarn（Hadoop2.0）前期了解即可，Yarn是一个资源调度平台，主要负责给任务分配资源。Yarn是一个公共的资源调度平台，所有满足条件的框架都可以使用Yarn来进行资源调度。 6、Hive Hive是一个数据仓库，所有的数据都是存储在HDFS上的。使用Hive主要是写Hql，非常类似于Mysql数据库的Sql。其实Hive在执行Hql，底层在执行的时候还是执行的MapRedce程序。 7、Spark Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其是基于内存的迭代式计算。Spark 保留了MapReduce 的优点，而且在时效性上有了很大提高。 8、Spark Streaming Spark Streaming是实时处理框架，数据是一批一批的处理。 9、Spark Hive 基于Spark的快速Sql检索。Spark作为Hive的计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，可以提高Hive查询的性能。 10、Storm Storm是一个实时计算框架，和MR的区别就是，MR是对离线的海量数据进行处理，而Storm是对实时新增的每一条数据进行处理，是一条一条的处理，可以保证数据处理的时效性。 11、Zookeeper Zookeeper是很多大数据框架的基础，它是集群的管理者。监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户

SNP开发验证的研究方法和技术路线

SNP开发/验证的研究方法和技术路线 1分子标记：分子标记，我想这部分是我们分子标记组最核心的任务。现在，我们没有任何可用的标记检测我们的定位材料。即使想要验证已经定位的QTLs，我们也需要相对应的区间的分子标记，尤其是SNP标记。 1.1 全基因组SNP—Affymetrix芯片：一套完整的全基因组的SNP芯片，相对于Douglas体系，其操作简单，高通量。可以直接对定位群体进行初定位的扫描或是对育种材料的背景进行分析。在国家玉米改良中心，有一套3k的Illumina芯片，就是用来对玉米材料进行高通量检测，基因型检测结果通常可以用来QTLs初定位，育种材料的群体划分与纯度鉴定以及低密度的关联分析等。在此，我建议我们应该开发一套番茄基因型检测的芯片。目前，只是查找到Illumina芯片有一套全基因SNP信息，包含7,720条探针。而Affymetrix公司目前并没有相应的产品。但是通过跟Affymetrix公司了解，可以利用Illumina芯片已有的结果进行开发。番茄目前测序结果显示其全基因组大小为~760Mb，而玉米为~2,500Mb，但是他们包括的基因数目~30,000个，整体情况相近。另外，番茄作为自交植物，其LD的衰减值应该更大，有效的历史重组会更少，遗传多样性低。因此，综合考虑，我建议我们可以开发~3k芯片，应该可以满足大多数研究材料、育种材料的基因型检测需求。虽然目前下一代测序技术蓬勃发展，但是对于用于基因型检测来讲，其数据分析与成本相对于芯片都要更复杂和更高。总之，我们番茄处于刚刚发展阶段，我认为就基因型检测方面，芯片有其很高的应用价值。即使像玉米，这样测序技术发展很多年的材料，芯片技术也在应用。 1.2全基因组SNP—Douglas：当用Affymetrix芯片检测鉴定完番茄基因型并完成基因型分析之后，1）对于优良的QTLs或是基因，我们可以直接选择覆盖整个区间的分子标记运行Douglas系统进行分子标记辅助育种，2）对于需要进一步验证的QTLs，我们也

大数据即服务DaaS以及大大数据

大数据技术发展态势跟踪 ——关于大数据的几个重要观点和产业技术路线发展 2014-8-14 11:50:31 文章来源：科技发展研究杂志大数据（Big Data），普遍认为是指在特定行业中，超出常规处理能力、实时生成、类型多样化的数据集合体，具有海量（Volume）、快速（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）的4V 特征。最早提出大数据特征的是2001 年麦塔集团（后被Gartner 公司收购）分析师道格?莱尼（Douglas Laney）发布的《3D 数据管理：控制数据容量、处理速度及数据种类》（3D Data Management: ControllingData Volume, Velocity and Variety），提出了4V 特征中的3V。最早提出词汇“Big Data”的是2011 年麦肯锡全球研究院发布的《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》研究报告。之后，经Gartner 技术炒作曲线和2012 年维克托?舍恩伯格《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》的宣传推广，大数据概念开始风靡全球。一、关于大数据的几个重要观点大数据发展至今，伴随着很多争议。有人称之为“新瓶装旧酒”，也有人认为大数据的机遇被过于夸大，企业就是在这种怀疑和忐忑中抓紧推进大数据应用。客观上看，大数据在研究式、企业战略层面具有变革的潜力，但不宜过于强调其新颖性，不应同过去的数据学科领域割裂开来；21 世纪以来，大数据技术发生了革命性突破，主要体现在对3V 特性的“适应”和“运用”上，目前受益最大的是云计算产业，对其他产业和社会发展的变革作用尚未落地。有如下几个重要判断和观点： 1、大数据的核心思想本质是数据挖掘。数据挖掘（Data Mining）借助计算机从海量数据中发现隐含的知识和规律，是一门融合了计算机、统计等领域知识的交叉学科，其核心的人工智能、机器学习、模式识别等理论在上世纪90 时代推行知识管理时已有显著进展。从本质上看，大数据带来的“思维大变革”以及一些数据驱动类的商业智能（Business Intelligence）模式创新，都是数据挖掘理论的延伸，表达为“数据挖掘相对于数理统计带来的思维变革”或许更加准确。比如，因果关系是数理统计中的重要容，基于完善的数学理论，代表是回归模型；而相关关系是数据挖掘中的重要容，基于强大的机器运算能力，代表是神经网络、决策树算法，这使得人们不需要了解背后复杂的因果逻辑也可以获得良好的分析和预测结果。从某种程度上说，必须感谢大数据的宣传者，正是这样的热炒才让数据挖掘这样一门小众却极具价值的科学展现在大众眼前，起到了很好的科普作用。 2、突破主要来自技术上的“能力拓展”。表现在对多样（Variety）、海量（Volume）、快速（Velocity）特征的“适应”和“运用”上：一是存储数据从结构化向半结构化、非结构化拓展，如基于Web 异构环境下的网页、文档、报表、多媒体等，导致了一批基于非结构化数据的专有挖掘算法的产生和发展。二是数据库从关系型向非关系型、分布式拓展，关系型数据库是以行和列的形式组织起来的结构化数据表，如Excel 表格，缺点在于存储容量小、数据扩展性和多样性差，而新的非关系型、分布式数据库可以弥补上述不足。三是数据处理从静态向实时交互拓展，新的大规模分布式并行数据处理技术能够实时处理社交媒体和物联网应用产生的大量交互数据，有效应对多样（Variety）和海量（Volume）带来的复

研究方法和研究技术路线

1论文研究方法调查法调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。实验法实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。文献研究法文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。实证研究法实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步骤地操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。实证研究又分为：定性研究和定量研究。

方案中常用的大数据相关的关键技术与技术路线

目录 1. 海量数据存储技术 (3) 2. 实时数据处理技术 (6) （1）任务拓扑 (6) （2）作业级容错机制 (7) （3）总体架构 (8) 3. 数据仓库技术 (10) 4. 人工智能技术 (11)

1. 海量数据存储技术在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。而一旦在系统中，引入网络，就不可避免地引入了所有网络编程的复杂性，例如保证在节点不可用的时候数据不丢失。传统的网络文件系统（NFS）虽然也称为分布式文件系统，但是其存在一些限制，由于NFS中文件存储在单机上，无法提供可靠性保证，当很多客户端同时访问NFS Server时，很容易造成服务器压力，造成性能瓶颈；另外如果要对NFS中的文件中进行操作，需要首先同步到本地，这些修改在同步到服务端之前，其他客户端是不可见的。HDFS，是分布式文件系统Hadoop Distributed File System的简称，是Hadoop抽象文件系统的一种实现。Hadoop抽象文件系统可以与本地系统、Amazon S3等集成，甚至可以通过Web协议（webhsfs）来操作。HDFS的文件分布在集群机器上，同时提供副本进行容错及可靠性保证。 HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode 和一定数目的Datanodes组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。HDFS暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看，一个文件其实被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组Datanode上。Namenode执行文件系统的名字空间操

怎么撰写课题技术路线

“技术路线” 因为要申报全国规划办的国家级规划课题，于是需要讨论表格中给“研究思路、研究方法、技术路线和操作步骤”一栏。这四个概念相对独立，却又紧密联系，因此填写困难，特别是对于基层学校和一线教师来说，更是不知道如何下手。于是，我上网搜索了一种解释和一个案例，发至网上，以供参考。经过研究，我觉得，这四个概念表现的四个方面应该综合起来表述，也就是说把“研究思路、研究方法、技术路线和操作步骤”放在一起写，也就是说，“技术路线”也需要通过“研究思路”“研究方法”“操作步骤”才能表现，也只有这样才能重复和交叉。什么是“技术路线”：技术路线一般是指研究的准备，启动，进行，再重复，取得成果的过程。多见于理工科和软科学。技术路线是指申请者对要达到研究目标准备采取的技术手段、具体步骤及解决关键性问题的方法等在内的研究途径。合理的技术路线可保证顺利的实现既定目标。技术路线的合理性并不是技术路线的复杂性。技术路线是指进行研究的具体程序的操作步骤，应尽可能详尽.每一步骤的关键点要阐述清楚并具有可操作性。如有可能，可以使用流程图或示意图加以说明，以达到一目了然的效果。 “技术路线”的案例：本课题（基础教育中学习评价的研究）的研究思路、研究方法、技术路线和实施步骤建议本课题的研究从哲学的层面来说，将采取由具体到抽象、由抽象到具体的思维方法开展研究。具体的方法还有： ⑴文献研究法

查阅国内外有关文献，了解和掌握本课题相关的研究动向，供借鉴。 ⑵调查研究法我们将主要运用调查法研究目前基础教育中学习评价实施的现状、效果、功能及其成因，掌握第一手材料，为课题研究提供充足的事实依据。 ⑶经验总结法运用科学的方法，对相关的教学实践经验进行分析概括，较全面、深入系统地揭示经验的实质，使之上升到理性高度，找到可以运用和遵循的规律性的东西。 ⑷行动研究法运用行动研究法研究新课程条件下学习评价目标的确立、内容设置、状态评估、成果评价、评价者的地位。使学习评价的总体设计符合科学性、开放性、探究性、人本化的原则。为此将采取：a.个案研究法我们将主要运用个案研究法研究被评价主体的差异性，对个别学生、实验班级、某一年级、某一类群体等典型的个案进行深入全面的调查和剖析，力图揭示其中的某些规律和本质。b.问卷调查法通过网络平台，根据研究的目的，设置必要的提问方法,要求被调查者回答,以此来掌握学生对评价的认知状况，并及时反馈评价设计的效度。这种方法是广为采用的一种研究方法。我们将采用的问卷法，其回答形式主要有自由记述法、选择法、分类法、等级法等。C.观察研究法在自然的状态下，有目的、有计划地观察学生在学习过程性评价中个体行为变化的外部表现，以了解其发展情况。根据观察的目的和任务的不同，可以进行长期观察，也可以进行短期观察；可以有选择地进行重点观察，也可以进行全面观察。必须注意的是观察法应在自然状态下进行，不能使被观察者觉察自己是观察的对象。要善于做好观察记录，以便事后进行整理分析。d.谈话研究法研究者初步拟定一定的问题同被评价主体进行谈话，以了解其自我对评价的看法，了解其在被评价过程中的心理和观念的变化。e.建立网络个人评价档案袋 f.其他可供借鉴的研究方法。

大数据分析系统需求

目录大数据分析系统需求天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架，需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

一、系统定位 (1) 二、功能模块 (2) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11) 1、系统定位

从数据接入到数据应用，我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块：（1）爬虫系统（2）数据处理、存储、计算系统（3）数据人工智能分析、可视化系统（4）外部接口其中第（3）模块是核心，需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型，进行人工智能的自动分析。爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取，对数据库中的已有词条进行更新或新建，或者从全站按照关键词抓取信息，更新数据库中词条，爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统，生成词条，词条之间相互关联，可以实现跳转，可视化查看；存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的，例如美国，日本等，涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴，多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口，包括微信平台，天蝎系统，邮件营销平台，调查问卷分析平台。 2、功能模块

毕业论文的研究方法及技术路线怎么写

?毕业论文的研究方法及技术路线怎么写 ?1、研究背景研究背景即提出问题，阐述研究该课题的原因。研究背景包括理论背景和现实需要。还要综述国内外关于同类课题研究的现状：①人家在研究什么、研究到什么程度？②找出你想研究而别人还没有做的问题。③他人已做过，你认为做得不够（或有缺陷），提出完善的想法或措施。④别人已做过，你重做实验来验证。 2、目的意义目的意义是指通过该课题研究将解决什么问题（或得到什么结论），而这一问题的解决（或结论的得出）有什么意义。有时将研究背景和目的意义合二为一。 3、成员分工成员分工应是指课题组成员在研究过程中所担负的具体职责，要人人有事干、个个担责任。组长负责协调、组织。 4、实施计划实施计划是课题方案的核心部分，它主要包括研究内容、研究方法和时间安排等。研究内容是指可操作的东西，一般包括几个层次：⑴研究方向。 ⑵子课题（数目和标题）。⑶与研究方案有关的内容，即要通过什么、达到什么等等。研究方法要写明是文献研究还是实验、调查研究？若是调查研究是普调还是抽查？如果是实验研究，要注明有无对照实验和重复实

负责。若外出调查，要列出调查者、调查对象、调查内容、交通工具、调查工具等。如果是实验研究，要写出实验内容、实验地点、器材。实施计划越具体，则越容易操作。 5、可行性论证可行性论证是指课题研究所需的条件，即研究所需的信息资料、实验器材、研究经费、学生的知识水平和技能及教师的指导能力。另外，还应提出该课题目前已做了哪些工作，还存在哪些困难和问题，在哪些方面需要得到学校和老师帮助等等。 6、预期成果及其表现形式预期成果一般是论文或调查（实验）报告等形式。成果表达方式是通过文字、图片、实物和多媒体等形式来表现。 ?添加评论评论读取中... 请登录后再发表评论! 取消 ?Wicam | 2009-08-25 20:05:34 ?有0人认为这个回答不错| 有0人认为这个回答没有帮助

活动方案之大数据建设方案

大数据建设方案【篇一：物联网大数据平台建设方案】物联网大数据平台建设方案一、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”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。物联网大数据平台打造集数据采集、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、物联网行业现状数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业” 还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，rfid产业规模190亿元，m2m终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统it企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。

毕业论文的研究方法及技术路线怎么写

?毕业论文的研究方法主要有调查法调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。