① 甘肃省精准扶贫大数据平台教育扶贫为什么显示网页有错误
有内幕呗，太透明了，就没有油水了
② 甘肃省精准扶贫大数据管理平台
③ 甘肃精准扶贫大数据管理平台 怎么登录
额吃饭时
摘要 为了更好的服务巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接工作，根据相关领导工作部署，对大数据平台进行升级改造，将“甘肃精准扶贫大数据管理平台”升级为“甘肃省防止返贫动态监测预警系统”。现已完成两个系统的切换，大数据平台中的部分核心业务功能迁移至“甘肃省防止返贫动态监测预警系统”。登录账号密码与大数据平台的账号密码一致，在登录系统的过程中如有问题，请联系万维工作人员处理，请周知。
⑤ 如何破解甘肃精准扶贫大数据管理平台填写规范
省属高校贫困地区专项招生计划、地方高校农村生源专项招生计划精准到县回，实施省内高职答(专科)院校在贫困县单独测试和中职应届毕业生推荐直升招生计划，同等条件下优先录取贫困家庭子女。建立贫困家庭高校毕业生就业支持机制，对贫困家庭未就业的...
⑥ 大数据下的地质资料信息存储架构设计
颉贵琴 胡晓琴
(甘肃省国土资源信息中心)
摘要 为推进我国地质资料信息服务集群化产业化工作，更大更好地发挥地质资料信息的价值，本文针对我国现有的地质资料信息集群化共享服务平台存在的缺陷和问题，基于现有系统的存储架构，设计了一种大数据下的地质资料信息存储架构，以便于我国地质资料信息服务集群化产业化工作能够适应大数据时代的数据存储。
关键词 大数据 地质资料 存储 NoSQL 双数据库
0 引言
新中国成立60多年来，我国形成了海量的地质资料信息，为国民经济和社会发展提供了重要支撑。但在地质资料管理方面长期存在资料信息分散、综合研究不够、数字化信息化程度不高、服务渠道不畅、服务能力不强等问题，使地质资料信息的巨大潜在价值未能得到充分发挥。为进一步提高地质工作服务国民经济和社会发展的能力，充分发挥地质资料信息的服务功能，扩大服务领域，国土资源部根据国内外地质工作的先进经验，做出了全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作的部署。
目前，全国各省地质资料馆都在有条不紊地对本省成果、原始和实物地质资料进行清理，并对其中重要地质资料进行数字化和存储工作。然而，由于我国地质资源丰富，经过几十年的积累，已经形成了海量的地质资料，数据量早已经超过了几百太字节(TB)。在进行地质资料信息服务集群化工作中，随着共享数据量的不断增大，传统的数据存储方式和管理系统必然会展现出存储和检索方面的不足以及系统管理方面的缺陷。为了解决该问题，需要设计更加先进的数据存储架构来实现海量地质资料的存储。
而大数据(Big Data)作为近年来在云计算领域中出现的一种新型数据，科技工作者在不断的研究中，设计了适合大数据存储管理的非关系型数据库NoSQL进行大数据的存储和管理。本文将针对我国现有的地质资料信息集群化共享服务平台存在的缺陷和问题，利用大数据存储管理模式的思想，提出一种海量地质资料存储架构，改进现有系统存储架构，以便于我国全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作。
1 工作现状
1.1 国内外地质资料信息的存储现状
在美国，主要有两大地质资料公共服务平台，分别是地球科学信息中心(ESIC)、地球资源观测和科学中心(EROS)，其目的是通过为社会和政府提供更加便利、快速的地质信息服务。20世纪90年代初，澳大利亚出台了国家地球科学填图协议，采用先进的科学方法和技术进行数据存储，从而形成了第二代澳大利亚陆地地质图。
目前，我国地质资料信息服务集群化产业化工作刚刚起步，虽然国土资源部信息中心已经开发了地质资料信息集群化共享服务平台，并倡导各地方用户使用该系统。但由于各个地方早期的工作背景不一致，因此各地方所使用的存储系统也不尽相同，主要有Access、SQL Server、Oracle、MySQL等系统。本文以国土资源部信息中心开发的地质资料信息集群化共享服务平台的存储系统MySQL为例说明。该系统是基于关系数据库管理系统MySQL的一套分布式存储检索系统。该系统的部署使得我国地质资料信息服务集群化产业化工作取得了重大进展，同时也为我国建立标准统一的地质资料信息共享服务平台和互联互通的网络服务体系奠定了坚实的基础。然而，该系统的研发并没有考虑到地质资料信息进一步集群化以及在未来地质资料信息进入大数据时代的信息共享和存储管理问题，也没有给出明确的解决方案。
1.2 大数据的存储架构介绍
大数据是近年在云计算领域中出现的一种新型数据，具有数据量大、数据结构不固定、类型多样、查询分析复杂等特点。传统关系型数据库管理系统在数据存储规模、检索效率等方面已不再适合大数据存储。NoSQL(Not Only SQL)是与关系数据库相对的一类数据库的总称。这些数据库放弃了对关系数据库的支持，转而采用灵活的、分布式的数据存储方式管理数据，从而可以满足大数据存储和处理的需求。NoSQL基于非关系型数据存储的设计理念，以键值对进行存储，采用的数据字的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，且每个元组可以根据自己的需要增加一些自己的键值对，可以减少一些检索时间和存储空间。目前，应用广泛的 NoSQL 数据库有 Google BigTable、HBase、MongoDB、Neo4 j、Infinite Graph等。
2 大数据下的地质资料信息存储架构设计
根据国土资源部做出的全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作的部署，国土资源部倡导全国地质资料馆使用国土资源部信息中心开发的地质资料信息集群化共享服务平台，实现地质资料信息的存储和共享。该系统采用了数据库管理系统MySQL作为数据存储系统。
为了与现有系统和现有的工作进行对接，并为将来地质资料进入大数据时代后的存储工作做准备，本文设计了一种能用于海量地质资料信息存储并且兼容MySQL的分布式的数据存储架构(图1)。
整个系统可以根据不同的用户等级分为不同的用户管理层，由于图幅限制，在图1 中仅仅展示了3级：国家级管理层(即共享服务平台用户层)、省级管理层以及市级管理层(可根据实际需要延伸至县级)。
每级管理层的每个用户可以单独管理一个服务器。如国土资源部信息中心可以单独管理一个服务器；甘肃省国土资源信息中心可以单独管理一个服务器，陕西省国土资源信息中心可以单独管理一个服务器；甘肃的若干个市级国土资源局可以根据需要分别管理各自的服务器。
在服务器上分别安装两套数据库管理系统，一套是原有的MySQL数据库管理系统，另一套是为大数据存储而配备的NoSQL型数据库管理系统。在服务器上还专门开发一个数据库管理器中间件，用于进行用户层和数据库的通信以及两套数据库之间的通信。
由于各个管理层都各自维护自己的数据库和数据。当用户需要进行数据存储时，他所影响的数据库仅仅是本地数据库，存储效率较高；当用户需要从多个数据库读取数据时，顶层的共享服务平台会根据用户需求进行任务分解，将任务分发给下层的管理层进行数据库读取，由于各个数据库并行读取，从而提高了数据库读取效率。
图1 大数据下的地质资料信息存储架构框图
2.1 用户管理层
用户管理层根据权限范围，分为多层(本文以3层为例)。
位于顶层的国家级管理层(共享服务平台用户层)负责用户访问权限的分配、与其直接关联的数据库的访问、下级管理层任务的分配等工作。
用户访问权限的分配是指为访问本共享服务平台的个人用户和单位用户分配数据的使用权限、安全性的设计等。
与其直接关联的数据库访问是指直接存储在其本地数据库上的数据的访问。在该数据库中不仅要存储所需要的地质资料，还要存储注册用户信息等数据。
下级管理层任务分配是指如果用户需要访问多个下层数据库，用户只需要输入查询这几个下层数据库的命令，而如何查找下层数据库则由该功能来完成。例如某用户要查找甘肃、陕西、上海、北京的铁矿分布图，则用户只需要输入这几个地方及铁矿等查询条件，系统将自动把各个省的数据库查询任务分派到下级管理层。
同理，位于下层的省级管理层和市级管理层除了没有用户访问权限功能外，其余功能与国家级管理层是相同的。各层之间的数据库通过互联网相互连接成分布式的数据库系统。
2.2 MySQL和NoSQL的融合
MySQL是关系型数据库，它支持SQL查询语言，而NoSQL是非关系型数据库，它不支持SQL查询语言。用户要想透明地访问这两套数据库，必须要设计数据库管理器中间件，作为用户访问数据库的统一入口和两套数据库管理系统的通信平台。本文所设计的数据库管理器简单模型如图2所示。
图2 数据库管理器模型
服务器管理器通过用户程序接口与应用程序进行通讯，通过MySQL数据库接口与MySQL服务器通讯，通过NoSQL数据库接口与NoSQL数据库接口通讯。当应用程序接口接收到一条数据库访问命令之后，交由数据库访问命令解析器进行命令解析，从而形成MySQL访问命令或者NoSQL访问命令，通过相应的数据库接口访问数据库；数据库返回访问结果后经过汇总，由应用程序接口返回给应用程序。
两套数据库可以通过双数据库通信协议进行相互的通信和互访。此通信协议的建立便于地质工作人员将已经存入MySQL数据库的不适合结构化存储的数据转存到NoSQL数据库中，从而便于系统的升级和优化。
2.3 系统的存储和检索模式
在本存储框架设计中，系统采用分布式网络存储模式，即采用可扩展的存储结构，利用分散在全国各地的多台独立的服务器进行数据存储。这种方式不仅分担了服务器的存储压力，提高了系统的可靠性和可用性，还易于进行系统扩展。另外，由于地质资料信息存储的特殊性，各地方用户的数据存储工作基本都是在本地服务器进行，很少通过网络进行远程存储，所以数据存储效率较高。
在一台数据库服务器上安装有MySQL和NoSQL型两套数据库管理系统，分别用于存储地质资料信息中的结构化数据和非结构化数据。其中，NoSQL型数据库作为主数据库，用于存储一部分结构化数据和全部的非结构化数据；而MySQL数据库作为辅助数据库，用于存储一部分结构化的数据，以及旧系统中已经存储的数据。使用两套数据库不仅可以存储结构化数据而且还可以适用于大数据时代地质资料信息的存储，因此系统具有很好的适应性和灵活性。
2.4 安全性设计
地质资料信息是国家的机密，地质工作人员必须要保证它的安全。地质资料信息进入数字化时代之后，地质资料常常在计算机以及网络上进行传输，地质资料信息的安全传输和保存更是地质工作人员必须关注和解决的问题。在本存储架构的设计中设计的安全问题主要有数据库存储安全、数据传输安全、数据访问安全等问题。
数据库设计时采用多边安全模型和多级安全模型阻止数据库中信息和数据的泄露来提高数据库的安全性能，以保障地质信息在数据库中的存储安全；当用户登录系统访问数据库时，必须进行用户甄别和实名认证，这主要是对用户的身份进行有效的识别，防止非法用户访问数据库；在对地质资料进行网络传输时，应该首先将数据进行加密，然后再进行网络传输，以防止地质信息在传输过程中被窃取。
3 结语
提高地质资料数字化信息化水平，是国外地质工作强国的普遍做法。为推进我国地质资料信息服务集群化产业化工作，本文针对我国现有的地质资料信息集群化共享服务平台存在的缺陷和问题，利用大数据存储管理模式的思想，基于现有系统的存储架构，设计了一种大数据下的地质资料信息存储架构，以便于我国地质资料信息服务集群化产业化工作能够适应大数据时代的数据存储。该存储架构的设计只涉及了简单模型的构建，具体详细复杂的功能设计和软件实现还需要在进一步的研究工作中完成。
参考文献
[1]吴金朋.一种大数据存储模型的研究与应用[D].北京：北京邮电大学计算机学院，2012.
[2]吴广君，王树鹏，陈明，等.海量结构化数据存储检索系统[J].计算机研究与发展，2012，49(Suppl)：1～5.
[3]黄
⑦ 甘肃用大数据手段精准扶贫
甘肃用大数据手段精准扶贫
9月10日，甘肃省被列为国家扶贫办全国大数据平台建设试点省份，成为在全国率先探索建设精准扶贫大数据管理平台的省份。9月18日，正值“三西”会议召开之际，国务院副总理汪洋在甘肃省委书记王三运的陪同下，专程赴甘肃省定西市安定区李家堡镇窑坡村考察精准扶贫工作，其间观看了由甘肃万维建设的“甘肃省精准扶贫大数据管理平台”，对甘肃省用大数据手段进行精准扶贫工作给予了肯定。
甘肃省精准扶贫大数据管理平台是由甘肃省扶贫办牵头，发改委、财政、教育、卫生、水利等相关厅局配合，甘肃万维公司建设的中国第一个精准扶贫大数据管理平台，利用大数据和移动互联网技术建设的五级互联互通的扶贫网络，全方位全过程监管帮扶情况和帮扶成效。作为大数据平台的建设方，甘肃万维公司与甘肃省扶贫开发办公室共同开展了大数据平台前期调研及数据采集录入等工作，动态掌握了6220个贫困村、全省101万贫困户、417万贫困人口的基本信息，列出了一份贫困群众的“需求清单”，保障因户施策的扶贫措施落到实处。
同日，国务院扶贫办主任刘永富带领8部委9省区的相关领导专门到甘肃省定西市安定区陈家村进行调研，观看了甘肃万维公司研发的“甘肃省精准扶贫大数据管理平台”演示。刘永富对“甘肃省精准扶贫大数据管理平台”给予肯定，希望通过大数据平台的管理，使精准扶贫工作能够得到进一步提升
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⑧ 大数据平台是什么什么时候需要大数据平台如何建立大数据平台
首先我们要了解java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。