測繪大數據建設

1. 大數據平台建設有哪些步驟以及需要注意的問題

大數據平台的搭建步驟：

1、linux系統安裝
一般使用開源版的Redhat系統--CentOS作為底層平台。為了提供穩定的硬體基礎，在給硬碟做RAID和掛載數據存儲節點的時，需要按情況配置。
2、分布式計算平台/組件安裝
國內外的分布式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。Hadoop的核心是HDFS，一個分布式的文件系統。在其基礎上常用的組件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等
使用開源組件的優點：1）使用者眾多，很多bug可以在網上找的答案（這往往是開發中最耗時的地方）。2）開源組件一般免費，學習和維護相對方便。3）開源組件一般會持續更新，提供必要的更新服務『當然還需要手動做更新操作』。4）因為代碼開源，若出bug可自由對源碼作修改維護。
3、數據導入
數據導入的工具是Sqoop。用它可以將數據從文件或者傳統資料庫導入到分布式平台『一般主要導入到Hive，也可將數據導入到Hbase』。
4、數據分析
數據分析一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。
數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。這個過程可能會用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
數據建模分析是針對預處理提取的特徵/數據建模，得到想要的結果。這一塊最好用的是Spark。常用的機器學習演算法，如樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、TFIDF、協同過濾等，都已經在ML lib裡面，調用比較方便。
5、結果可視化及輸出API
可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。要基於大數據平台做展示，會需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms級別』的行查找。 ElasticSearch可以實現列索引，提供快速列查找。

大數據平台搭建中的主要問題
1、穩定性 Stability
理論上來說，穩定性是分布式系統最大的優勢，因為它可以通過多台機器做數據及程序運行備份以確保系統穩定。但也由於大數據平台部署於多台機器上，配置不合適，也可能成為最大的問題。
2、可擴展性 Scalability
如何快速擴展已有大數據平台，在其基礎上擴充新的機器是雲計算等領域應用的關鍵問題。在實際2B的應用中，有時需要增減機器來滿足新的需求。如何在保留原有功能的情況下，快速擴充平台是實際應用中的常見問題。

2. 大數據中心建設需要具備哪些條件

您好！大數據中心是近幾年才發展起來的，僅2011年到年上半年全國共規劃建設數據中心255個，已投入使用173個，總用地約713.2萬平方米，總機房面積約400萬平方米。數據中心建設條件主要包括以下方面：
一、能源供應：數據中心三分之一以上的預算將是環境成本。數據中心約60%的資產支出和50%的運營成本都與能源有關。在確保高性能的同時，將冷卻散熱降至最低是雲數據中心實現「綠色」所必須要做的，這就要求更科學、更合理的供電方式和製冷系統的配置。
二、氣候因素：雖然氣溫、台風、洪水、乾旱等自然氣候因素都是雲數據中心布局的影響因素，但溫度條件是需要重點考慮的氣候因素。所在地的常年平均氣溫是影響雲數據中心能耗的決定性因素之一，甚至是決定PUE高低的重要因素。
三、地質條件：地殼穩定，發生地質災害的可能性小，為數據中心的階段內的穩定運營提供保證。
目前我國數據中心產業雖然已經開始呈現出向規模化、集中化、綠色化、布局合理化發展的趨勢，也涌現出一些成功的案例。比如鄂爾多斯大數據中心，該數據中心機房嚴格按照國際領先的行業設計標准，集IDC設計理念和綠色節能技術於一體，與世界一流IDC保持同步，能夠為全社會提供同等級服務的數據中心。

3. 大數據時代測繪地理信息如何發展

地理信息產業發展趨勢向好 「互聯網+測繪」將成行業新常態

地理信息產業，是以現代測繪技術、信息技術、計算機技術、通訊技術和網路技術相結合而發展起來的綜合性產業。既包括
GIS(地理信息系統)產業、衛星定位與導航產業、航空航天遙感產業，也包括傳統測繪產業和地理信息系統的專業應用，還包括LBS(基於位置服務)、地理信息服務和各類相關技術及其應用。

隨著網路技術的不斷發展，雲計算大數據移動互聯網的普及，地理信息軟體也應推動地理信息獲取、處理、管理和網路化分發服務軟體產品的集成，重點發展基於下一代互聯網、移動互聯網等，適應雲計算技術、時空技術、三維技術等的地理信息系統軟體產品。

地理信息產業總產值

根據前瞻產業研究院發布的《地理信息產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》數據顯示，截至2013年底，行業內企業達2萬多家，從業人員超過40萬人，年產值近2,600億元。新應用、新服務不斷產生，互聯網搜索和電子商務提供商、通信服務提供商、汽車廠商等紛紛涉足地理信息應用領域，形成了遙感應用、導航定位和位置服務等產業增長點。

到2020年，政策法規體系基本建立，結構優化、布局合理、特色鮮明、競爭有序的產業發展格局初步形成，互聯網搜索和電子商務提供商、通信服務提供商、汽車廠商等紛紛涉足地理信息應用領域，新應用、新服務不斷產生，形成遙感應用、導航定位和位置服務等產業增長點。2016
年4360億人民幣，年均復合增長率為20%，到2020年地理信息產業的總產值規模將達到9040.90億人民幣，未來10年，地理信息產業總產值將保持穩定高速的年均增長率，到2021年形成萬億元的年產值。

地理信息服務業服務總值持續快速增長，2020年將達1,736億元

地理信息服務業是地理信息產業的核心部分，近年來，隨著「一帶一路」等國家戰略的提出，不動產統一登記等一系列國家重大項目和重點工作的啟動，國家現代測繪基準體系基礎設施建設的推進，基礎地理信息數據更新速度的加快，數字城市及智慧城市應用范圍的不斷擴大，地理信息服務總值持續快速增長。

同時，隨著地理信息的不斷發展，新應用、新服務不斷產生，互聯網搜索和電子商務提供商、通信服務提供商、汽車廠商等紛紛涉足地理信息應用領域，形成了遙感應用、導航定位和位置服務等產業增長點。參與主體的多樣化結合商業模式的創新，地理信息產業正逐步走向應用多元化、深度化的時代，企業的核心競爭力不斷提高。

阿里巴巴、騰訊、網路等大型互聯網企業積極進軍地理信息產業，給傳統的中小地理信息企業帶來了不小的競爭壓力，導致了企業競爭的加劇，但同時也為加快產業提質增效和地理信息企業轉型升級提供了強大外力。今後，產業的發展應是「互聯網+
」驅動下的有質量、有效益的創新發展。

地理信息服務業未來發展趨勢

產業鏈將進一步延伸

在大數據時代，基於物聯網、雲計算、互聯網技術發展的大數據技術將對地理信息服務業產業鏈的各個環節產生全方位的影響，引起地理信息服務業產業鏈結構的調整。

產業鏈結構的調整主要表現為產業鏈變長的趨勢。在大數據時代，地理大數據分析與挖掘可以直接創造價值，為用戶提供服務。而地理大數據分析與挖掘需要掌握專門的技術，可能還需要一定的行業背景，因此很可能發展成為一個獨立增值的產業鏈環節。此外，地理數據與其他大數據的集成，地理大數據的存儲、管理與運營都需要專門的設備和技術，在大數據時代，也很有可能發展成為一個獨立的產業鏈環節。

「互聯網+測繪」將成行業新常態

近年來，隨著互聯網時代的深刻變革，雲計算、大數據、物聯網等智能化技術的發展對測繪科學不斷滲透，地理信息服務業的產業結構、產品內容及服務范圍發生了重大變化，「互聯網+測繪」將成為地理信息服務業新常態。

行業內企業向綜合性和個性化方向發展

在大數據時代，以需求為導向的地理信息服務企業主要向兩個方向發展。一是綜合性，即地理信息服務企業提供的服務從單一內容的服務向多類型服務發展，從滿足單一需求向提供整體解決方案發展，從提供某一種產業活動向提供多種產業活動發展。地理信息服務企業的綜合化發展趨勢同時也順應和體現了地理信息技術的發展趨勢。

近年來，3S技術趨於融合發展，地理信息服務領域的內外業一體化、軟硬體一體化也更加明顯，同時，雲計算、物聯網、大數據等技術的發展，也使地理信息服務企業提供應用整體解決方案服務成為可能。二是個性化，在大數據時代，利用大數據發現需求、挖掘各類信息、解決各類問題的需求將迅速增長，公眾用戶的個性化產品發展空間廣闊。

4. 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容

（1）內部控制組織抄
組織是體系運行的基本保障。其中，是否設置專職的內控部門是企業界關注的焦點，通常的設置方式包括三種：
方式一：單獨設置內控部門。
方式二：由內部審計部門牽頭負責內控工作。
方式三：在內部控制建設集中期設立內部控制建設辦公室，該辦公室從各主要部門抽調人員專職從事內控體系建設工作，待體系正式運行時，辦公室解散，人員歸位到各經營管理部門，且牽頭職能也歸位至內審部門。
（2）內部環境的診斷與完善
（3）動態的風險評估
（4）控制活動的設計
內控手冊分模塊設計，每一模塊一般包括五個方面的內容：
第一，管理目標。
第二，管理機構及職責。
第三，授權審批矩陣。
第四，控制活動要求。
第五，比照上述幾部分，各經營管理部門應當重新梳理與完善業務流程，針對關鍵風險點強化控制措施，確保組織職責、授權審批、內控要求落實到經營流程中，保證管理目標的實現。
（5）信息與溝通貫穿始終
（6）內部監督手段。

5. 大數據建設需要怎麼做

先要有數據才能用來研究用途的啊！

6. 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容

技術模型控制、適應傳統管理工作需求 新一代電子政務系統在得出了業務資源及關系模型和業務資源許可權控制模型後，再結合機關單位辦公實際，梳理傳統管理工作需求，把機關單位的傳統管理工作、規章制度通過技術模型的形式固定了。還有像傳統的規章制度中對文件傳閱控制、處理規定等，新一代電子政務系統就通過查詢授權功能在技術上實現。提煉標准模型在創新的業務核心模型基礎上，新一代電子政務系統建設為了保障業務核心模型的有效實現和規劃，再提煉了業務標准模型。統一資料庫結構設計 新一代電子政務系統通過數據標准規范，統一了各子系統的數據結構標准，從數據底層實現了標准統一，為各子系統之間的數據共享和數據整合提供了統一結構基礎。統一系統和基礎信息資源分類 新一代電子政務系統通過統一各業務及應用子系統之間的系統和基礎信息資源分類，實現了信息資源支撐的統一，從而為各子系統之間的數據關聯相互交換提供了統一數據基礎。業務數據標准化保障了業務模型在數據層次的統一，確保了業務模型數據標准。統一主界面布局與統一應用層次 在業務數據標准統一基礎上，為了確保業務核心模型在電子技術實現後的規范和方便應用，新一代電子政務系統又創新實現了系統布局和展示層的標准,還可以為應用層次劃分標准，從而方便用戶對系統的規范使用。制定設計模型創新了業務核心模型，提煉了業務標准後，新一代電子政務系統針對各種辦公業務資源，從業務工作的實際出發，結合實踐經驗，又創新制定了基於業務核心模型基礎上的業務設計模型，業務設計模型的創新又在於歸納可復用各業務功能模塊上面。新一代電子政務系統中，業務設計模型的創新在於提煉可復用各業務功能模塊。以往的電子政務建設，模塊不清晰，系統建設雜亂無章，很多建設工作重復，這不僅僅耗費了大量資金，而且不利於系統的長遠發展和推廣應用。新一代電子政務系統從建設的實踐中，從功能模塊層提煉出了可復用的各業務功能模塊，以方便系統的繼續發展和建設，局部見圖2

7. 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容是什麼

大數據系統體系建設規劃包括的內容是：強化大數據技術產品研發，深化工業內大數據創新應用，促進行容業大數據應用發展，加快大數據產業主體培育，推進大數據標准體系建設，完善大數據產業支撐體系，提升大數據安全保障能力。

指以數據生產、採集、存儲、加工、分析、服務為主，進行的相關經濟活動稱為大數據產業，目前我國的大數據產業體系已初具雛形，大數據系統體系的發展建設有利於全面提升我國大數據的資源掌控、技術支撐和價值挖掘各方面的能力，加快我國稱為數據強國的步伐，同時有利支撐著我國成為製造強國、網路強國的建設工作。

(7)測繪大數據建設擴展閱讀

大數據系統體系建設規劃發展原則：

創新驅動、應用引領、開放共享、統籌協調、安全規范。

大數據系統體系建設規劃發展目標：

技術產品先進可控、應用能力顯著增強、生態體系繁榮發展、支撐能力不斷增強、數據安全保障有力。