① 甘肅省精準扶貧大數據平台教育扶貧為什麼顯示網頁有錯誤
有內幕唄，太透明了，就沒有油水了
② 甘肅省精準扶貧大數據管理平台
③ 甘肅精準扶貧大數據管理平台 怎麼登錄
額吃飯時
摘要 為了更好的服務鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉村振興有效銜接工作，根據相關領導工作部署，對大數據平台進行升級改造，將「甘肅精準扶貧大數據管理平台」升級為「甘肅省防止返貧動態監測預警系統」。現已完成兩個系統的切換，大數據平台中的部分核心業務功能遷移至「甘肅省防止返貧動態監測預警系統」。登錄賬號密碼與大數據平台的賬號密碼一致，在登錄系統的過程中如有問題，請聯系萬維工作人員處理，請周知。
⑤ 如何破解甘肅精準扶貧大數據管理平台填寫規范
省屬高校貧困地區專項招生計劃、地方高校農村生源專項招生計劃精準到縣回，實施省內高職答(專科)院校在貧困縣單獨測試和中職應屆畢業生推薦直升招生計劃，同等條件下優先錄取貧困家庭子女。建立貧困家庭高校畢業生就業支持機制，對貧困家庭未就業的...
⑥ 大數據下的地質資料信息存儲架構設計
頡貴琴 胡曉琴
(甘肅省國土資源信息中心)
摘要 為推進我國地質資料信息服務集群化產業化工作，更大更好地發揮地質資料信息的價值，本文針對我國現有的地質資料信息集群化共享服務平台存在的缺陷和問題，基於現有系統的存儲架構，設計了一種大數據下的地質資料信息存儲架構，以便於我國地質資料信息服務集群化產業化工作能夠適應大數據時代的數據存儲。
關鍵詞 大數據 地質資料 存儲 NoSQL 雙資料庫
0 引言
新中國成立60多年來，我國形成了海量的地質資料信息，為國民經濟和社會發展提供了重要支撐。但在地質資料管理方面長期存在資料信息分散、綜合研究不夠、數字化信息化程度不高、服務渠道不暢、服務能力不強等問題，使地質資料信息的巨大潛在價值未能得到充分發揮。為進一步提高地質工作服務國民經濟和社會發展的能力，充分發揮地質資料信息的服務功能，擴大服務領域，國土資源部根據國內外地質工作的先進經驗，做出了全面推進地質資料信息服務集群化產業化工作的部署。
目前，全國各省地質資料館都在有條不紊地對本省成果、原始和實物地質資料進行清理，並對其中重要地質資料進行數字化和存儲工作。然而，由於我國地質資源豐富，經過幾十年的積累，已經形成了海量的地質資料，數據量早已經超過了幾百太位元組(TB)。在進行地質資料信息服務集群化工作中，隨著共享數據量的不斷增大，傳統的數據存儲方式和管理系統必然會展現出存儲和檢索方面的不足以及系統管理方面的缺陷。為了解決該問題，需要設計更加先進的數據存儲架構來實現海量地質資料的存儲。
而大數據(Big Data)作為近年來在雲計算領域中出現的一種新型數據，科技工作者在不斷的研究中，設計了適合大數據存儲管理的非關系型資料庫NoSQL進行大數據的存儲和管理。本文將針對我國現有的地質資料信息集群化共享服務平台存在的缺陷和問題，利用大數據存儲管理模式的思想，提出一種海量地質資料存儲架構，改進現有系統存儲架構，以便於我國全面推進地質資料信息服務集群化產業化工作。
1 工作現狀
1.1 國內外地質資料信息的存儲現狀
在美國，主要有兩大地質資料公共服務平台，分別是地球科學信息中心(ESIC)、地球資源觀測和科學中心(EROS)，其目的是通過為社會和政府提供更加便利、快速的地質信息服務。20世紀90年代初，澳大利亞出台了國家地球科學填圖協議，採用先進的科學方法和技術進行數據存儲，從而形成了第二代澳大利亞陸地地質圖。
目前，我國地質資料信息服務集群化產業化工作剛剛起步，雖然國土資源部信息中心已經開發了地質資料信息集群化共享服務平台，並倡導各地方用戶使用該系統。但由於各個地方早期的工作背景不一致，因此各地方所使用的存儲系統也不盡相同，主要有Access、SQL Server、Oracle、MySQL等系統。本文以國土資源部信息中心開發的地質資料信息集群化共享服務平台的存儲系統MySQL為例說明。該系統是基於關系資料庫管理系統MySQL的一套分布式存儲檢索系統。該系統的部署使得我國地質資料信息服務集群化產業化工作取得了重大進展，同時也為我國建立標准統一的地質資料信息共享服務平台和互聯互通的網路服務體系奠定了堅實的基礎。然而，該系統的研發並沒有考慮到地質資料信息進一步集群化以及在未來地質資料信息進入大數據時代的信息共享和存儲管理問題，也沒有給出明確的解決方案。
1.2 大數據的存儲架構介紹
大數據是近年在雲計算領域中出現的一種新型數據，具有數據量大、數據結構不固定、類型多樣、查詢分析復雜等特點。傳統關系型資料庫管理系統在數據存儲規模、檢索效率等方面已不再適合大數據存儲。NoSQL(Not Only SQL)是與關系資料庫相對的一類資料庫的總稱。這些資料庫放棄了對關系資料庫的支持，轉而採用靈活的、分布式的數據存儲方式管理數據，從而可以滿足大數據存儲和處理的需求。NoSQL基於非關系型數據存儲的設計理念，以鍵值對進行存儲，採用的數據字的結構不固定，每一個元組可以有不一樣的欄位，且每個元組可以根據自己的需要增加一些自己的鍵值對，可以減少一些檢索時間和存儲空間。目前，應用廣泛的 NoSQL 資料庫有 Google BigTable、HBase、MongoDB、Neo4 j、Infinite Graph等。
2 大數據下的地質資料信息存儲架構設計
根據國土資源部做出的全面推進地質資料信息服務集群化產業化工作的部署，國土資源部倡導全國地質資料館使用國土資源部信息中心開發的地質資料信息集群化共享服務平台，實現地質資料信息的存儲和共享。該系統採用了資料庫管理系統MySQL作為數據存儲系統。
為了與現有系統和現有的工作進行對接，並為將來地質資料進入大數據時代後的存儲工作做准備，本文設計了一種能用於海量地質資料信息存儲並且兼容MySQL的分布式的數據存儲架構(圖1)。
整個系統可以根據不同的用戶等級分為不同的用戶管理層，由於圖幅限制，在圖1 中僅僅展示了3級：國家級管理層(即共享服務平台用戶層)、省級管理層以及市級管理層(可根據實際需要延伸至縣級)。
每級管理層的每個用戶可以單獨管理一個伺服器。如國土資源部信息中心可以單獨管理一個伺服器；甘肅省國土資源信息中心可以單獨管理一個伺服器，陝西省國土資源信息中心可以單獨管理一個伺服器；甘肅的若干個市級國土資源局可以根據需要分別管理各自的伺服器。
在伺服器上分別安裝兩套資料庫管理系統，一套是原有的MySQL資料庫管理系統，另一套是為大數據存儲而配備的NoSQL型資料庫管理系統。在伺服器上還專門開發一個資料庫管理器中間件，用於進行用戶層和資料庫的通信以及兩套資料庫之間的通信。
由於各個管理層都各自維護自己的資料庫和數據。當用戶需要進行數據存儲時，他所影響的資料庫僅僅是本地資料庫，存儲效率較高；當用戶需要從多個資料庫讀取數據時，頂層的共享服務平台會根據用戶需求進行任務分解，將任務分發給下層的管理層進行資料庫讀取，由於各個資料庫並行讀取，從而提高了資料庫讀取效率。
圖1 大數據下的地質資料信息存儲架構框圖
2.1 用戶管理層
用戶管理層根據許可權范圍，分為多層(本文以3層為例)。
位於頂層的國家級管理層(共享服務平台用戶層)負責用戶訪問許可權的分配、與其直接關聯的資料庫的訪問、下級管理層任務的分配等工作。
用戶訪問許可權的分配是指為訪問本共享服務平台的個人用戶和單位用戶分配數據的使用許可權、安全性的設計等。
與其直接關聯的資料庫訪問是指直接存儲在其本地資料庫上的數據的訪問。在該資料庫中不僅要存儲所需要的地質資料，還要存儲注冊用戶信息等數據。
下級管理層任務分配是指如果用戶需要訪問多個下層資料庫，用戶只需要輸入查詢這幾個下層資料庫的命令，而如何查找下層資料庫則由該功能來完成。例如某用戶要查找甘肅、陝西、上海、北京的鐵礦分布圖，則用戶只需要輸入這幾個地方及鐵礦等查詢條件，系統將自動把各個省的資料庫查詢任務分派到下級管理層。
同理，位於下層的省級管理層和市級管理層除了沒有用戶訪問許可權功能外，其餘功能與國家級管理層是相同的。各層之間的資料庫通過互聯網相互連接成分布式的資料庫系統。
2.2 MySQL和NoSQL的融合
MySQL是關系型資料庫，它支持SQL查詢語言，而NoSQL是非關系型資料庫，它不支持SQL查詢語言。用戶要想透明地訪問這兩套資料庫，必須要設計資料庫管理器中間件，作為用戶訪問資料庫的統一入口和兩套資料庫管理系統的通信平台。本文所設計的資料庫管理器簡單模型如圖2所示。
圖2 資料庫管理器模型
伺服器管理器通過用戶程序介面與應用程序進行通訊，通過MySQL資料庫介面與MySQL伺服器通訊，通過NoSQL資料庫介面與NoSQL資料庫介面通訊。當應用程序介面接收到一條資料庫訪問命令之後，交由資料庫訪問命令解析器進行命令解析，從而形成MySQL訪問命令或者NoSQL訪問命令，通過相應的資料庫介面訪問資料庫；資料庫返回訪問結果後經過匯總，由應用程序介面返回給應用程序。
兩套資料庫可以通過雙資料庫通信協議進行相互的通信和互訪。此通信協議的建立便於地質工作人員將已經存入MySQL資料庫的不適合結構化存儲的數據轉存到NoSQL資料庫中，從而便於系統的升級和優化。
2.3 系統的存儲和檢索模式
在本存儲框架設計中，系統採用分布式網路存儲模式，即採用可擴展的存儲結構，利用分散在全國各地的多台獨立的伺服器進行數據存儲。這種方式不僅分擔了伺服器的存儲壓力，提高了系統的可靠性和可用性，還易於進行系統擴展。另外，由於地質資料信息存儲的特殊性，各地方用戶的數據存儲工作基本都是在本地伺服器進行，很少通過網路進行遠程存儲，所以數據存儲效率較高。
在一台資料庫伺服器上安裝有MySQL和NoSQL型兩套資料庫管理系統，分別用於存儲地質資料信息中的結構化數據和非結構化數據。其中，NoSQL型資料庫作為主資料庫，用於存儲一部分結構化數據和全部的非結構化數據；而MySQL資料庫作為輔助資料庫，用於存儲一部分結構化的數據，以及舊系統中已經存儲的數據。使用兩套資料庫不僅可以存儲結構化數據而且還可以適用於大數據時代地質資料信息的存儲，因此系統具有很好的適應性和靈活性。
2.4 安全性設計
地質資料信息是國家的機密，地質工作人員必須要保證它的安全。地質資料信息進入數字化時代之後，地質資料常常在計算機以及網路上進行傳輸，地質資料信息的安全傳輸和保存更是地質工作人員必須關注和解決的問題。在本存儲架構的設計中設計的安全問題主要有資料庫存儲安全、數據傳輸安全、數據訪問安全等問題。
資料庫設計時採用多邊安全模型和多級安全模型阻止資料庫中信息和數據的泄露來提高資料庫的安全性能，以保障地質信息在資料庫中的存儲安全；當用戶登錄系統訪問資料庫時，必須進行用戶甄別和實名認證，這主要是對用戶的身份進行有效的識別，防止非法用戶訪問資料庫；在對地質資料進行網路傳輸時，應該首先將數據進行加密，然後再進行網路傳輸，以防止地質信息在傳輸過程中被竊取。
3 結語
提高地質資料數字化信息化水平，是國外地質工作強國的普遍做法。為推進我國地質資料信息服務集群化產業化工作，本文針對我國現有的地質資料信息集群化共享服務平台存在的缺陷和問題，利用大數據存儲管理模式的思想，基於現有系統的存儲架構，設計了一種大數據下的地質資料信息存儲架構，以便於我國地質資料信息服務集群化產業化工作能夠適應大數據時代的數據存儲。該存儲架構的設計只涉及了簡單模型的構建，具體詳細復雜的功能設計和軟體實現還需要在進一步的研究工作中完成。
參考文獻
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[2]吳廣君，王樹鵬，陳明，等.海量結構化數據存儲檢索系統[J].計算機研究與發展，2012，49(Suppl)：1～5.
[3]黃
⑦ 甘肅用大數據手段精準扶貧
甘肅用大數據手段精準扶貧
9月10日，甘肅省被列為國家扶貧辦全國大數據平台建設試點省份，成為在全國率先探索建設精準扶貧大數據管理平台的省份。9月18日，正值「三西」會議召開之際，國務院副總理汪洋在甘肅省委書記王三運的陪同下，專程赴甘肅省定西市安定區李家堡鎮窯坡村考察精準扶貧工作，其間觀看了由甘肅萬維建設的「甘肅省精準扶貧大數據管理平台」，對甘肅省用大數據手段進行精準扶貧工作給予了肯定。
甘肅省精準扶貧大數據管理平台是由甘肅省扶貧辦牽頭，發改委、財政、教育、衛生、水利等相關廳局配合，甘肅萬維公司建設的中國第一個精準扶貧大數據管理平台，利用大數據和移動互聯網技術建設的五級互聯互通的扶貧網路，全方位全過程監管幫扶情況和幫扶成效。作為大數據平台的建設方，甘肅萬維公司與甘肅省扶貧開發辦公室共同開展了大數據平台前期調研及數據採集錄入等工作，動態掌握了6220個貧困村、全省101萬貧困戶、417萬貧困人口的基本信息，列出了一份貧困群眾的「需求清單」，保障因戶施策的扶貧措施落到實處。
同日，國務院扶貧辦主任劉永富帶領8部委9省區的相關領導專門到甘肅省定西市安定區陳家村進行調研，觀看了甘肅萬維公司研發的「甘肅省精準扶貧大數據管理平台」演示。劉永富對「甘肅省精準扶貧大數據管理平台」給予肯定，希望通過大數據平台的管理，使精準扶貧工作能夠得到進一步提升
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⑧ 大數據平台是什麼什麼時候需要大數據平台如何建立大數據平台
首先我們要了解java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。