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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。 ．技术路 线 技术路线流程图 （1）已建库数据准备 （2）已建库数据分析分析原始提交数据质量，查看已处理的数据情况，分析数据如何进行利用，提出原始数据和已处理的数据存在的问题。 （3）数据问题反馈数据生产单位将原始数据存在的问题反馈数据汇交单位，由其进行修改。 （4）数据生产单位修改问题数据数据汇交单位根据各类数据库标准修改数据，在数据修改过程中，技术承担单位可指导或辅助数据汇交单位修改数据。 （5）问题修改后数据重新汇交数据生产单位提交修改后的数据，技术承担单位进行质量检查，不合格数据 返回数据生产单位继续修改，直至数据质量合格 ．工作流程 2.1准备工作检查 做好对现有不动产登记信息的现状调查，搜集土地、房屋、林地、海域等不动产登记执行的数据库标准、技术规程以及原来的各类不动产登记图、表、卡、册等纸质资料和电子数据，并和《不动产登记数据库标准》（试行）做好比对分析；完成不动产登记数据库的空间数据分层和属性结构设计，建立映射关系，抽取一定数量的数据进行试验；根据试验情况修订确定不动产登记数据库整合建设的技术路线，以此为基础制定详细的实施方案和技术细则，全面清理和整理不动产登记历史资料；做好人员培训，制定质量控制规范，落实质量责任。 2.1.1资料准备检查 （1）对于已利用信息化手段实现集体土地所有权、建设用地使用权、宅基地使用权、房屋所有权、林权、海域、无居民海岛使用权及构（建）筑物所有权等登记管理的，已经建成较为完备的数据库的，搜集完备的电子数据信息、元数据信息以及相应的数据库结构设计、执行的数据库标准、技术规程等资料。 （2）对于利用传统手段完成集体土地所有权、建设用地使用权、宅基地使用权、房屋所有权、林权、海域、无居民海岛使用权及构（建）筑物所有权等登记管理或有部分电子数据，或者已经建成相应档案系统，实现档案查询管理或登记结果以电子化方式存储的，需要搜集完备的纸质登记簿和电子化档案，以及原来执行的技术规程等。 （3）对于利用全手工方式完成集体土地所有权、建设用地使用权、宅基地使用权、房屋所有权、林权、海域、无居民海岛使用权及构（建）筑物所有权等登记管理的，需要搜集全部的纸质登记簿册以及原执行的技术规程。 2.1.2进行数据库框架设计检查选取典型的登记信息，参照原执行的技术规程和数据库标准，对照《不动产登记数据库标准》（试行），逐项进行对比分析，完成数据库的框架设计（包括中间数据库和成果数据库）。包括：（1）确定空间数据库的分层方案。一般来说，为了方便数据管理、更 不动产登记数据整合的技术实现与应用研究 发表时间：2019-09-16T10:01:14.467Z 来源：《房地产世界》2019年5期作者：张月冬[导读] 伴随现代数据处理技术的发展，大数据与云平台建设日益成为政府构建新型资源共享的重要方式，利用原有地籍管理数据库、房产测绘数据库和城市规划数据库和地理信息GIS平台，建设不动产数据的整合研究，有助于提升不动产登记信息的公众查询检索效率、数据管理资源共享。 张月冬 山东省郓城县自然资源和规划局山东郓城 274700 摘要：伴随现代数据处理技术的发展，大数据与云平台建设日益成为政府构建新型资源共享的重要方式，利用原有地籍管理数据库、房产测绘数据库和城市规划数据库和地理信息GIS平台，建设不动产数据的整合研究，有助于提升不动产登记信息的公众查询检索效率、数据管理资源共享。 关键词：不动产登记；数据整合；技术应用 建立不动产统一登记是一项重要国策,也是对我国的整体国民信息的一项重要普查。不动产登记具有较强的技术性,而且,不动产涉及的业务类型较多,因此,对不动产的登记和数据整合造成了一定的困难。在不动产的登记整理中一定要对数据信息进行严格的把握,保证数据信息的真实性和准确性,为我国的不动产信息系统的建立做好基础工作。 1不动产数据整合的难点分析不动产数据涉及多部门信息的共享整合，从地理信息GIS技术角度分析存在同名异质、同质异名的现象，即表达同一地物的名称不统一或异地同名地物难以区分的问题，同时数据结构与精度标准也不统一，必须借助空间定位参考基准，来构建基于地理位置框架LBS的不动产综合管理系统。 2资料收集 收集原有各部门已形成的调查成果,包括初始调查和变更调查的房屋、林地、承包地等,通过宗地统一编码建立各类数据之间的联系。具体指20世纪80年代开展大规模房地产登记工作以来,各个时期形成的各类型不动产登记档案和系统数据,包括不动产登记的权属数据和空间数据。主要涉及原房屋交易权属业务系统、房屋生命周期平台、原地籍管理信息系统、各区自有系统等平台数据。 1)对原房屋和土地登记业务系统,已经建成较为完备的数据库的,搜集完备的电子数据信息、元数据信息以及相应的数据库结构设计、执行的数据库标准、技术规程等资料。2)对原房屋和土地登记历史档案系统,实现档案查询管理或登记。若档案以电子方式存储的,需要搜集完备的纸质登记簿和电子化档案,以及原来执行的技术规程等文件。3)对于利用全手工方式完成登记管理的业务,需要搜集全部的纸质登记簿册以及原执行的技术规程。 3不动产登记数据整合方法 3.1数据整合的技术路线 不动产数据整合前，应充分收集原有数据库的建设成果、电子与纸质档案资料，完成成果档案的扫描矢量转换等工作，形成统一的数据标准与数据格式；其次，对部分存在问题的原有数据成果进行质量分析与数据评价，共同判读研究数据修复与挖掘的思路，必要时与原数据生产单位对接整改；最后，根据数据库建设规范与项目技术设计方案指标，对数据库整合前的基础信息，进行测试与评价，合格后方可进行总体数据库的建设。 3.2空间数据整合 不动产空间数据整合的对象主要为不动产单元,包括宗地、宗海、建筑物(自然幢)、构筑物、其他定着物等要素,由于土地、房产、海域、土地承包经营权、林木等各类不同空间数据的形成时期同,其数据结构、坐标系统均存在差异,甚至尚未建立相应的数据库或者缺少相关的空间要素图层。因此,在对空间数据信息进行整合之前,需要统一坐标系统,保证获取得到的空间信息是一致的,如果发生信息不一致、图形拓扑错误或空间信息缺失的情况,还需要核实对应的不动产历史档案资料以及开展必要的修补测工作,并对存在问题的信息进行修改,保证信息的一致性。对于分析处理以后得到的空间数据,需要对原有的属性信息进行保留或建立对应关系,对不动产单元号进行统一编码,并在此基础上增加新的属性信息,对空间数据进行进一步的改进和处理。 现行的不动产登记数据库标准中缺少房屋(自然幢)变化情况空间要素属性表,不能完整记录的变化情况,在实际的不动产登记数据整合业务开展过程中,有必要建立反映历史宗地、历史宗海、历史房屋等不动产登记信息空间要素的历史变化图层,对应的宗地、宗海、房屋变化情况属性结构描述表中均应增加不动产单元号、变更编号、登记时间、更新日期等字段。当不动产空间要素发生分割、灭失、新增等空间图形变化时,变化前的空间要素均应存入历史图层,并通过变更编号、不动产单元号、登记时间等与变更后的空间要素建立关联,建立具备完整历史追溯功能的不动产登记数据库。 3.3非空间数据整合方法 非空间数据整合方法。收集非空间数据包括抵押、查封台账数据,地籍档案、房产管理平台数据库数据,通过数据归并、冗余数据剔除、信息补录等操作,获取相应的属性数据。 3.4空间数据库与非空间数据库关联 空间数据表与非空间数据的关联关系,使其既可以通过图形查询属性,又可以通过属性定位图形从而达到图、属和实地的一致。 不动产登记空间宗地数据与非空间宗地数据通过“不动产单元号(BDCDYH)”属性项实现库表间关联;不动产登记宗地空间库与地籍数据库之间通过“宗地代码(ZDDM)”属性项实现两个库之间的关联。 不动产登记空间自然幢数据与非空间表数据通过房屋的不动产单元号(BDCDYH)、自然幢号(ZRZH)、逻辑幢号(LJZH)进行关联;不动产登记房屋非空间表与宗地之间是通过宗地代码(ZDDM)进行关联的。 3.5房产数据整合方法 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 技术路线的写法及示例 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。 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 验。实施计划要详细写出每个阶段的时间安排、地点、任务和目标、由谁负责。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。 这部分要写课题的实施方案，也就是你计划通过什么样的方法来实现你的课题的研究任务，换而言之，需要您给出一个比较可行的（理论上即可）设计方案来。 研究思路、研究方法、技术路线和实施步骤 1、研究什么？——怎样确定研究课题 一切科学研究始于问题——问题即课题；教学即研究（掌握方法很重要，否则就不是研究）；进步与成果即成长。 教育科研课题主要来源于两大方面： A．实践来源——客观存在的或潜在的教育实际问题，教育教学实践本身存在的问题。 教育教学与其外部的矛盾（教师与家长、教师与学校、学校与社会、教育与社会发展）。 B．理论来源——现有教育理论所揭示的问题以及理论体系中的空白和矛盾点（例如《关于“信息技术与课程整合”的冷思考》一文产生的过程） 2、怎样进行研究课题的论证？ 一．技术路线 技术路线流程图 （1）已建库数据准备 （2）已建库数据分析 分析原始提交数据质量，查看已处理的数据情况，分析数据如何进行利用，提出原始数据和已处理的数据存在的问题。 （3）数据问题反馈数据生产单位 将原始数据存在的问题反馈数据汇交单位，由其进行修改。 （4）数据生产单位修改问题数据 数据汇交单位根据各类数据库标准修改数据，在数据修改过程中，技术承担单位可指导或辅助数据汇交单位修改数据。 （5）问题修改后数据重新汇交 数据生产单位提交修改后的数据，技术承担单位进行质量检查，不合格数据返回数据生产单位继续修改，直至数据质量合格。 二．工作流程 2.1准备工作检查 做好对现有不动产登记信息的现状调查，搜集土地、房屋、林地、海域等不动产登记执行的数据库标准、技术规程以及原来的各类不动产登记图、表、卡、册等纸质资料和电子数据，并和《不动产登记数据库标准》（试行）做好比对分析；完成不动产登记数据库的空间数据分层和属性结构设计，建立映射关系，抽取一定数量的数据进行试验；根据试验情况修订确定不动产登记数据库整合建设的技术路线，以此为基础制定详细的实施方案和技术细则，全面清理和整理不动产登记历史资料；做好人员培训，制定质量控制规范，落实质量责任。 2.1.1资料准备检查 （1）对于已利用信息化手段实现集体土地所有权、建设用地使用权、宅基地使用权、房屋所有权、林权、海域、无居民海岛使用权及构（建）筑物所有权等登记管理的，已经建成较为完备的数据库的，搜集完备的电子数据信息、元数据信息以及相应的数据库结构设计、执行的数据库标准、技术规程等资料。 （2）对于利用传统手段完成集体土地所有权、建设用地使用权、宅基地使用权、房屋所有权、林权、海域、无居民海岛使用权及构（建）筑物所有权等登记管理或有部分电子数据，或者已经建成相应档案系统，实现档案查询管理或登记结果以电子化方式存储的，需要搜集完备的纸质登记簿和电子化档案，以及原来执行的技术规程等。 （3）对于利用全手工方式完成集体土地所有权、建设用地使用权、宅基地使用权、房屋所有权、林权、海域、无居民海岛使用权及构（建）筑物所有权等登记管理的，需要搜集全部的纸质登记簿册以及原执行的技术规程。 2.1.2进行数据库框架设计检查 选取典型的登记信息，参照原执行的技术规程和数据库标准，对照《不动产登记数据库标准》（试行），逐项进行对比分析，完成数据库的框架设计（包括中间数据库和成果数据库）。包括： （1）确定空间数据库的分层方案。一般来说，为了方便数据管理、更新，理清数据管理职责，原则上精度相当、属性结构一致、管理主体一致的空间数据 目录 1. 存量数据整合 (2) 1.1 目标与任务 (2) 1.1.1 数据整合目标 (2) 1.1.2 数据整合任务 (3) 1.2 总体要求 (5) 1.3 整合思路 (5) 1.4 主要技术方法 (9) 1.4.1 内业属性关联 (9) 1.4.2 外业补充调查与测量 (9) 1.5 工作步骤及要求 (10) 1.5.1 准备工作 (10) 1.5.2 数据转换 (12) 1.5.3 数据整理 (14) 1.5.4 整合关联 (23) 1.5.5 数据入库 (26) 1.6 质量控制 (28) 1.7 主要成果 (29) 2. 成果检查 (30) 2.1 检查方法 (30) 2.1.1 随机抽样检查 (30) 2.1.2 计算机软件检查 (30) 2.2 质量控制要素 (30) 2.2.1 空间数据的质量评价要素 (30) 2.2.2 非空间数据的质量评价要素 (31) 3. 成果汇交 (32) 3.1 目标与任务 (32) 3.2 汇交方式及程序 (32) 3.2.1 汇交方式 (32) 3.2.2 汇交程序 (33) 3.3 汇交内容及要求 (33) 3.3.1 空间数据成果 (34) 3.3.2 属性数据 (34) 3.3.3 元数据 (34) 3.3.4 其他数据 (34) 3.4 数据组织 (35) 3.4.1 组织单元 (35) 3.4.2 数据文件组织结构 (35) 3.4.3 命名规则 (35) 3.5 质量要求 (35) 1. 存量数据整合 1.1 目标与任务 1.1.1 数据整合目标 通过将现有标准不一、格式各异、互不关联，以不同介质分散存放在国土、住建、农业、林业、海洋等部门的各类不动产登记信息进行规范整合，依据《不动产登记数据库标准（试行）》整合建设不动产登记数据库，为不动产登记信息系统运行和不动产登记信息共享、应用提供数据支撑，为国家、省不动产登记存量数据汇交奠定基础。 （1）支撑业务管理数据整合的首要目标是支撑日常各类不动产登记业务管理，保障不动产登记数据的准确性和完整性，提高不动产登记业务办理效率。 （2）满足数据汇交为了建立国家不动产登记数据库，将各级不动产登记机构的信息纳入统一的不动产登记信息系统，国家明确要求开展不动产登记存量数据汇交工作，数据整合成果是不动产登记数据汇交上报的主要内容。 （3）满足信息共享 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 48V混合动力现状分析和技术路线 2016-05-24 欧洲近几年把48V系统搞的火热，奥迪量产了电增压Q7。另外，48V BISG 启停技术也将要在2020年之前在欧洲普及。现在主要的几个48V系统相关供应商也都在紧密安排在其他市场的匹配和量产工作。 车叔今天要解答的就是，48V MHEV到底能给主机厂带来什么？以后会怎么发展？里面有什么细节？下面车叔一个一个回答： （一）. 现状分析 （二）. 技术路线 （三）. MHEV分类 （四）. 技术难点 （一）. 现状分析 弱混，其实从名字上就看得出来是一个向强混过度的技术路线。存在的意义就是非常高的“产出/投入”比例。在原有车辆构架的基础上，加一个48V电池（一 般1度电左右）和DCDC转换器。因为电压不高，涉及的安全等级也不需要过多的保护处理。 以前48V供应商来宣传的时候，一直在宣传电增压多便宜，BISG多便宜，但是都不提电池成本。现在随着48V的普及，一套电池系统供应多个用电器，均摊成本就下降很多了。车叔看到过一个欧洲主机厂MHEV量产时间表，接下来几年内蜂拥而至，应对2020排放标准。而目前供应48V BISG的厂商包括法雷奥，博世，大陆，LG等。 在MHEV中，举足轻重的就是BISG启停电机。由于加大了电压，功率能够支持快速启动和停止发动机。一般热机能够达到0.5秒左右以内，这比我们一般绿灯起步时“踩下离合器踏板- 挂一档- 松离合”的速度要快。而且由于启动速度快，不会出现以前那种“突突突”好几下才能启动的情况，对于驾驶舒适性和nvh有很大帮助。 在车辆静止或者滑行时，发动机熄火的速度也会快很多，达到0.4-0.5秒以内，比起以往的自动停机可以快将近一倍。同时还可以回收一部分电能。 在冷启动时，也可以通过BISG来增加发动机负载，提高排气温度来加快暖机速度。当然，目前的BISG很少能满足长时间持续大扭矩输出（极限扭矩往往在50Nm左右）。 1.信息资源标准化 数据标准化主要实现了数据格式、内容和语义的映射、转换，实现编码一致化、面向主题集成、数据聚合等功能。 通过数据交换、采集，形成的基础业务数据，通过数据整合进一步的数据ETL（数据抽取、转换、加载），按照定制的标准信息规范进行匹配映射（Match）、数据格式转换（Transform），并对重复数据进行数据清洗（Cleanse）、过滤（Filtrate）、聚合（Aggregate），最后多维加载（Load）后形成标准化数据。 采用数据同步工具和ETL工具完成数据抽取、同步等整合工作，并通过任务调度管理实现对整合工具的集中管理和执行。 数据采集时可以按信息资源平台的要求将数据标准化。在采集抽取数据时没有按信息资源平台转换为标准数据的数据，需要按信息资源平台的要求转换成标准的数据如字典的统一。 2.数据加工管理 2.1.数据抽取 数据抽取是利用抽取工具，建立抽取模型，将多个数据源数据汇总到一个数据库的过程。 2.2.数据清洗 由于数据来自多个业务系统，而且包含历史数据，需要按照一定的规划把数据进行清洗，整个数据清洗的对象应包括不完整的数据、错误的数据、重复的数据等三大类。 2.3.数据转换 数据转换主要实现数据标准化的过程，信息资源平台的数据，来自多个业务系统，有些数据源没有按照统一的标准规范设计，因此会造成数据难以与其他数据共享。数据转换应实现按照统一的数据标准和既定的格式转换规则，对数据的整理和格式统一。 2.4.数据装载 数据装载操作效率是数据资源平台需要考虑的重要环节。投标人应详细描述针对本项目的不同数据资源所应采用的数据装载策略。 2.5.数据标识 数据标识主要为了突出数据的关键性信息，便于实时的统计和更有效的比对，进而获取符合用户业务办理相关的结果。 3.数据整合处理系统 3.1.数据处理流程 数据中心的构建，基础和核心的工作是需要对来自各方的数据进行充分的整合和处理，对获取的各类源数据，需要进行大量的数据梳理、分析，并作相关的数据整理工作，通过数据梳理和转换工作，把不同来源的数据基于数据标准，转换成标准化数据后，再进行入库，从而保证进入数据中心的数据质量，不产生垃圾数据，从而为数据中心的全局应用奠定基础。 数据处理的流程如下图所示： 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) 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。 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。 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验。实施计划要详细写出每个阶段的时间安排、地点、任务和目标、由谁负责。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。 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 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 数据交换共享整合协同平台设计 整合协同平台的主要功能是从其它子系统中提取共享数据，并对多来源渠道的、相互不一致的数据进行数据融合处理；基于数据字典对实时数据和历史数据进行组织，以保证数据间关系的正确性、可理解性并避免数据冗余；以各种形式提供数据服务，采用分层次的方法对各类用户设置权限，使不同用户既能获得各自所需要的数据，又能确保数据传输过程的安全性及共享数据的互操作性和互用性；维护基础信息、动态业务数据以及系统管理配置参数；支撑系统的网络构架、信息安全、网络管理、流程管理、数据库维护和备份等运维能力。整合协同平台根据功能可分为两个部分： 第一部分，基础数据和共享数据的交换服务和路由流程管理，该部分是交换平台的基础，包括：静态交换数据、动态交换数据、图形数据及表格、统计资料等属性数据。 第二部分，各子系统之间的接口实现，根据事先制订好的规范、标准，实现各子系统之间的数据共享和传输操作。在接入中心平台时，应按系统集成要求设计系统结构，各类数据接口遵循系统集成规范。 第一章中心平台设计 1.1平台功能结构 整合协同平台服务器是公共基础平台的核心部分，XMA整合协同平台提供一整套规范的、高效的、安全的数据交换机制。XMA整合协同平台由部署在数据中心和各业务部门的数据交换服务器、数据接口系统共同组成，解决数据采集、更新、汇总、分发、一致性等数据交换问题，解决按需查询、公共数据存取控制等问题。 各业务子系统都要统一使用XMA整合协同平台进行数据交换。数据中心统一管理和制定数据交换标准。各业务部门通过数据级整合或者应用级整合通过XMA 整合协同平台向数据中心提供数据，也通过XMA整合协同平台访问共享数据。 XMA整合协同平台的基本功能如下： 共享数据库的数据采集、更新、维护。 业务资料库、公共服务数据库的数据采集。 提供安全可靠的共享数据服务。 业务部门之间的业务数据交换。 结合工作流的协调数据服务。 新能源技术混合动力汽车研究报告进展分析 基于新能源技术的混合动力汽车的研究进展分析 摘要：随着环境保护和能源危机的问题日益显著，新能源汽车渐渐成为人们关注的热点。而在太阳能、纯电能等替代能源真正进入实用阶段之前，混合动力汽车因其显著优势备受关注。本文主要介绍了混合动力汽车的分类、工作模式、优缺点、技术关键及国内外的研究现状，并对其发展进行了预测。 关键词：新能源；汽车；混合动力 0 前言 随着环境保护和能源危机的问题日益显著，全球汽车工业正面临着石油能源贫乏和环境污染恶化的巨大挑战。在这样的背景下，破解能源环境制约、寻找新型能源，已成为全球汽车行业的广泛共识，进而使得新能源汽车渐渐成为人们关注的热点。目前新能源汽车的技术路线主要有清洁柴油、混合动力、纯电动和燃料电池等技术。其中，清洁柴油、纯电动和燃料电池技术在中短期内均存在技术瓶颈，无法进行产业化推广，而混合动力实现产业化条件相对成熟，混合动力汽车在未来5～10年将获得巨大发展。 混合动力汽车大数据综述
不动产登记数据整合技术路线及工作流程资料
不动产登记数据整合的技术实现与应用研究
大数据的技术路线
技术路线的写法及示例
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资源大数据采集技术方案要点
48V混合动力现状分析和技术路线
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【八斗学院】2018年最新Hadoop大数据开发学习路线图
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新能源技术混合动力汽车研究报告