大数据雨洪

① 大数据时代的挑战、价值与应对策略

大数据时代的挑战、价值与应对策略
随着移动互联网、物联网、云计算等的快速发展，及视频监控、智能终端、应用商店等的快速普及，全球数据量出现爆炸式增长。在此背景下，电信运营商在其网络无休止扩容的同时，却面临“增量不增收”的困境；而一些采用“数据驱动型决策”模式经营的公司，则可将其生产力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大数据时代（Big Data Era）的挑战、价值与务实应对策略。
1大数据时代的基本特征
据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多；而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。Gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右；而且，整个网络体系架构将面临革命性改变。由此，所谓大数据时代已经来临！
对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征，称为“四V”特征：
（1）量大（Volume Big）。数据量级已从TB（1012字节）发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。
（2）多样化（Variable Type）。数据类型繁多，愈来愈多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息。
（3）快速化（VelocityFast）。数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理；处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入。
（4）价值高和密度低（Value HighandLowDensity）。以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。
2大数据时代面临的挑战
（1）运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战，管道化压力化解及“云－管－端”的有效装备也均面临新挑战。
（2）大数据的“四V”特征在数据存储、传输、分析、处理等方面均带来本质变化。数据量的快速增长，对存储技术提出了挑战；同时，需要高速信息传输能力支持，与低密度有价值数据的快速分析、处理能力。
（3）海量数据洪流中，在线对话与在线交易活动日益增加，其安全威胁更为严峻；而且现今黑客的组织能力、作案工具、作案手法及隐蔽程度更上一层楼，典型的有APT（Advanced Persistent Threat，高级持续性安全威胁）。
（4）大数据环境下通过对用户数据的深度分析，很容易了解用户行为和喜好，乃至企业用户的商业机密，对个人隐私问题必须引起充分重视。
（5）大数据时代的基本特征，决定其在技术与商业模式上有巨大的创新空间，这将对可持续发展起关键作用。
（6）大数据时代的基本特征及安全挑战，对政府制订规则与监管部门发挥作用提出了新的挑战。
3大数据带来的价值
（1）利用大数据特征，借助云计算等有效工具，深度挖掘流量与数据价值，可帮助运营商实施好流量经营，减轻管道化风险，发扬“云－管－端”的智能管道的威力。
（2）多业务环境下掌握用户体验效果尤为重要，可从海量用户数据中深度分析、挖掘出用户的行为习惯和消费爱好，以实施精准营销及网络优化，掌控数据增值的“金钥匙”。
（3）掌握好大数据的存储、分类、挖掘、快速调用和决策支撑，并应用于企业的日常运营、维护及战略转型中，成为企业可持续发展、维持竞争优势的当务之急与重要途径。
（4）充分利用对大数据的分析、挖掘，可帮助找到隐蔽性极强的APT之类的安全威胁，助力信息安全部门找到应对新型安全威胁的有效途径。
（5）通过对公共大数据的分析、挖掘与利用，可减少欺诈行为及错误数据的负面作用、追收逃税漏税及刺激公共机构生产力等，帮助政府节省开支。例如英国政府即通过此途径节省大约330亿英镑/年。
4大数据时代的应对策略
（1）大数据时代应以智慧创新理念融合大数据与云计算，在大数据洪流中提升知识价值洞察力，实施高效实时个性化运作，建立有效增值的商业模式，确保应对APT之类的新型安全威胁。
（2）电信运营商转型中流量经营已成共识，即以智能管道与聚合平台为基础，以扩大流量规模、提升流量层次及丰富流量内涵作为基本经营方向，并以释放流量价值为基本目标，可见大数据和云计算的深度融合与此流量经营目标十分吻合。实际上已经有一些运营商借助大数据Hadoop云工具管理与分析网络中的用户数据，为日常运维及制定市场战略等提供有效支撑。
（3）针对大数据时代的基本特征，加强全方位创新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在内的IT巨头，纷纷加速收购相关大数据公司进行技术整合，寻找数据洪流大潮中新的立足点。而涉及人工智能、机器学习等新技术的创新应用，已初显效益。
（4）将大数据时代全方位创新工作和智慧城市发展紧密结合。借助移动互联网、大数据与云计算的融合、智能运营管道等，建立智能平台，优化配置城市资源，向真正的智慧城市迈进。
（5）借助大数据创新处理技术应对APT安全攻击。APT安全攻击的最主要特征为单点隐蔽能力强、攻击空间路径不确定、攻击渠道不确定；同时APT攻击一旦入侵成功则长期潜伏，攻击时间上具有持续性。目前，全流量审计方案具备强大的实时检测能力与事后回溯能力，并可将安全工作人员的分析能力、计算机存储与运算能力组合在一起，是一种较完整的解决方案。

② 大数据技术

随着信息技术的发展，新型信息发布方式的不断涌现，数据正以前所未有的速度在不断地增长和累积，大数据时代正式到来。2012年被称为“大数据元年”，因为在这一年“大数据”这个概念引起了人们的空前关注。首先是美国政府公布“大数据研发计划”，紧接着世界各国以及各大商业公司也对“大数据”给予了极大的关注。美国在“大数据研发计划”中，与空间数据关系最为密切的是联邦地质调查局和航空和航天局。

联邦地质调查局的科学家们合作完成对全面、长期数据的最新综合，进一步把大数据集和地球科学理论的大构想转换成科学发现，提高对地球系统科学问题的理解和应对能力，例如物种应对气候变化、地震复发率、下一代生态指标等。NASA用先进信息系统技术寻求成熟的大数据能力，以支持未来的地球观测任务，使得地球信息能为NASA气候中心的体系结构所识别，减少地球科学部的空基和陆基信息系统的风险、成本、规模和开发时间，提高科学数据的可访问性和实用性。NASA的地球科学数据和信息系统项目已经活跃了15年以上，旨在对地球卫星数据和空中与实地活动的数据进行处理存档和发布，努力确保科学家和社会公众可以满意地访问从地球到太空的数据，提升应对气候和环境变化的能力。NASA与Cray公司制定的太空行动协议，允许一个或多个项目围绕发展和应用低延迟“大数据”系统合作，使用高度集成的非SQL数据库传输数据，来加速建模和分析软件的运行，以测试混合计算机系统的实用性。此外，各种专用减灾卫星、遥感卫星、通信与导航卫星已广泛应用于地震、海啸、台风(飓风)、洪灾、旱灾、地质灾害和火灾等各种不同类型的灾害管理。

在我国，地学大数据的研究也已开始，国土资源部地质信息技术重点实验室地学大数据高性能计算应用环境搭建成功，已经对外开放。利用搭建的大数据及高性能地理数据计算平台，开展地质大数据综合处理、分析和应用研究，对于推进地质数据开发应用、提高服务效率具有重要作用。

③ 大数据可以做什么

大数据为我们提供了巨大的机遇，帮助我们开发新的创意产品和服务，例如手机APP或企业商业智能产品。它可以促进经济的增长和就业机会，可以大大提高人们的生活质量。

一、 医疗：提高诊断和治疗的水平

大数据为提高医疗信息处理效率提供了解决方案，从而为企业、公共部门和公民创造价值。对大型临床数据集的分析可以优化新药和治疗的临床和成本效益，患者可以受益于更及时和适当的护理。数据互操作性至关重要，因为数据来自不同的和异构的来源，如生物信号流、健康记录、基因组学和临床实验室测试等。

二、 商业：企业无形资产，助力企业决策

如今，大数据非常重要，它可以直接影响企业的估值。大数据已经成为企业一种关键的无形资产，可以通过数据收集加以衡量，并计入估值。企业如何使用数据以及基于数据做出的决策也将影响企业决策的成功率。

三、 数据：数据市场的价值

在过去十几年里，信息技术直接或间接地推动了中国的经济增长，数据的作用已经从简单支持商业决策转变为自身的价值存在。在新的网络经济中，开放的数据市场已变得至关重要。

四、 交通：减少事故和交通堵塞

交通部门可以从道路传感器收集大量的数据。智能利用这些大数据，可以支持政府优化交通流管理。市民和公司可以通过使用路线规划大大节约出行时间。

五、 环境：降低能源消耗

大数据革命带来了应对环境挑战的新方式。更好地利用全球可用的数据集有助于科学家开展研究，并使决策者能够就洪水等自然灾害作出知情和决策，以应对气候变化和降低成本。智能城市还设有数据中心，根据可再生能源和其他有用指标的可用性，调整公共建筑的电力消耗。

六、 农业：更安全的食品和更高的生产力

在农业领域智能地使用大数据，可以同时提高生产率、粮食安全和农民收入。通过对传感器和地球观测数据的智能和广泛使用，可以有效改善我们今天的耕作方式。这包括可以在我们的农业实践中更有效地利用自然资源(包括水或阳光)。有了先进的技术，农民也可以获得他们的农业机械正在如何工作的实时数据，以及历史上的天气模式、地形和作物表现。

关于大数据的详细讲解，可以看这个更详细的视频教程，网页链接

希望这条回答能帮助到你。

④ 大数据为什么这么“火”

随着当下全球数据的增长已经到了一个高峰，数据的存储单位不断扩大，由此大数据的专概念被重视，如何处理属海量的繁杂数据就是这个时代转型的关键所在。

首先是国家战略层面。

近十多年来，一些国家通过制订数字经济发展战略，包括中国、印度、波兰等，在数字基础设施、电子商务、网络治理等各方面取得了举世瞩目的成绩，增长速度明显超过发达国家，国家的倡导和投入带火了大数据的概念，也刮起了大数据的热潮。

其次是资本涌入。

大量的数据概念的公司出现，个个都在融资。现在大数据进入下半场，大家更加重视质量，因为这是大数据高效商业化的保证。

⑤ 大数据时代，你觉得大数据的未来发展趋势有哪些呢

区块链技术是指一种全民参与记账的方式。所有的系统背后都有一个数据库，你可以把数据库看成是就是一个大账本。目前是各自记各自的账。

柯斯塔表示，这项技术本质是编译码跟加解密，可以有效加密信息。区块链有很多不同应用方式，美国几乎所有科技公司都在尝试如何应用，最常见的应用是比特币跟其他加密货币的交易。

趋势五：语音识别

语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

语音识别是通用的无屏幕接口，可以迅速地整合在各项工具上，在智能设备跟手机上很好用，而Amazon的智能喇叭Echo现在发展到第三代，可以开关智能电灯、开口询问就能搜寻信息等。这项产业有个很大优点，就是发展技术的公司都打算把这项技术商品化，像是google、Amazon跟苹果的语音识别技术都可透过授权，使用在其他业者的硬件服务上。

趋势六：人工智能（AI）

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能需要被教育，汇入很多信息才能进化，进而产生一些意想不到的结果。AI影响幅度很大，例如媒体业，现在计算机跟机器人可以写出很好的文章，而且1小时产出好几百篇，成本也低。AI对经济发展会产生剧烈影响，很多知识产业跟白领工作也可能被机器人取代。但他对于AI的态度很正面，这会让生活更好，例如自驾车绝对比人驾车更安全。

趋势七：数字汇流

何为数字汇流?

大约从1995年左有，就陆续有人在讨论所谓“数位汇流”，说有一天电话、电视、音响、电脑与游戏机，将会整合成一个装置。事实上这件事情早就发生了，iPhone 就是这样的装置。但这件事情也还没发生，因为在客厅，你还是需要一个50寸的荧幕和一组6.1声道喇叭，好好去享受你的影音。iPhone 或许可以接上这些周边，但总不能每次老爸的电话一响，大家看到一半的电影就要暂停吧?

所以数位载具会汇流，每个装置都可以兼当另一个装置使用。但那大概不代表每个人都只买一个数位装置，事实上，在不同的使用情境之下，我们还是会需要很不一样的数位装置— 光是萤幕大小就有好多种选项，音响效果、摄影机，都需要不同的配套。

所以数位汇流比较像“iCloud”，也就是说所有的装置会存取同一个远端资料库，让你的数位生活可以完全同步，随时、无缝的切换使用情境。

但除了“载具”的汇流，我更关心的是另一个数位汇流，一个网路商业模式的汇流，或者更明确的说，数字汇流就是“内容”与“电子商务”的汇流。

他认为对未来冲击最大的一项趋势，就是将上述六项趋势合并起来的效果，像是84亿个物联网设备，可用区块链技术加强安全性;智慧城市透过物联网，就能产生海量数据，这些数据需要由人工智能进行分析;虚拟现实和语音识别也需要透过人工智能不断学习，这些科技发展息息相关，相辅相成，所以数字汇流是最重要的趋势。

⑥ 大数据的产生要归功于人类哪些方面能力的提升

引用别文章,您看看,我觉启示农业文化遗产农业持续发展：稻田养鱼例徐旺、环境问题由已久20世纪随着西工业化发展,农业工业化主旋律,20世纪70代,发达家迅速发展石油武装起,机械化、化化能源化主要标志现代化农业,迅速获巨效益.尽管机械、化肥、农药、除草剂等量使用,提高土产率劳产率,满足迅速口膨胀所带粮食需求.系列良却触目惊,环境污染,水土流失,态破坏,植物品种单化种质资源流失等等.增施化肥农药仅污染土壤环境作物,富集体内,影响健康.依赖现代技术产合物质,球难自净,土壤难消化,特别超河流水自我修复阈值,使污染处.基工程外源基引入玉米、豆、棉花、水稻等作物体内,使其具抗病虫害杂草能力,似乎劳永逸解决农药污染问题,预见期规模推广,带些负作用?DDT残留害普遍使用数十才发现,停止产使用几十今,问题依存.,发达家纷纷行起,寻求持续发展路.我作农业,口增、环境恶化、资源缺乏等问题益严峻.持续问题尤其需要给予关注. 实际,早前1962,美卡逊陈述怕现实《寂静春》（Silent Spring）问世.虽卡逊指现象并非完全由农业造,农业应该占住其主要.1972召类环境议通《类环境宣言》,提球著名论断. 更早美,19世纪初由于严重力衰退问题,促使美政府寻找解决办.自18世纪初始,英美洲垦土,肆砍伐森林.独立美继承欧洲世纪农业粗放式经营特点,劳力匮乏土限富裕矛盾加剧种粗放经营.农民味耕种收获,认垦土壤边际,关何保持土壤肥力.托马斯·杰斐逊所说：愿施肥,买英亩新比英亩土施肥要便宜[1].由于口基数低,农业特别土资源丰富,资源利用与环境保护间矛盾突.20世纪初,美独立100间,现植破坏引起严重水土流失,用与养造力衰退等问题,美政府处寻求解决问题办.关注口密度比美,持续问题却没严重.于1909联邦政府派遣土壤家富兰克林·金（Franklin Hiram King）寻找传统农业宝贵经验.金农业土壤家锐利目光,宏观微观同层,农业农村进行认真考察研究.写《四千农民》（Farmers of forty centuries or Permanent agriculture in China, Korea and Japan）,书介绍4000悠久农业,独特精耕细作、农作物轮作水土保持思想,认传统农业豆科植物合理轮作、施用厩肥、堆肥等8面值美农民借鉴,提初机农业思想[2].该著作世界各特别西家东农业没全面认识背景,引起美农业界农界极关注,并产深远影响.特别包括英霍华德美罗代尔内事机农业者产影响启示[3]. 该书版并未解决业已存环境问题.美1933至少5000万英亩土毛,12500万英亩侵蚀力倍减.1934灾难性黑风暴圈走3亿吨土壤,使（麦）冬麦减产102亿斤[4].1935尘暴卷土,现连续3干旱. 20世纪美情况确实.,问题现更早,早先秦期已经现类似环境问题.孟早指,齐东南牛山所童山濯濯,即度采伐放牧故,孟养用关系说明：苟其养,物；苟失其养,物消.用养平衡办数罟（密渔网）入洿池,鱼鳖胜食；斧斤入山林,林木胜用.合乎态平衡原理,能够实现农业持续发展.《管》,《荀》,《淮南》都较孟更详细论述主张,局部区滥砍滥伐,滥捕滥捉所受自报复,所深刻教训.其荀说：草木荣华滋硕,则斧斤入山林、夭其绝其,鼋、鼍、鳖、鳅、鱣,孕别,罔罟（密渔网）毒药入泽,夭其,绝其,……污池渊沼川泽,谨其禁区,故鱼鳖优百姓余用.斩伐养失其,故山林童百姓余材（二）态脆弱型环境依赖型背,同存较严重态脆弱.仅表现北黄河流域,态脆弱西南山区,同表现经济重江南带. 由于土利用面现田尽,尽山,于西南山区量垦,东南带现梯田,水土流失避免.宋元期 缓解口压力,现柜田、葑田、沙田、涂田等种形式,都利用各种能增加粮食种植面积,养更口. 家经济赖维持江南区,由于圩田宋元期断扩,与水争田结破坏水系,造水害,致灾.宋代农民断复湖废田呼吁,宋孝宗曾经说：浙西自围田,即水患.南宋曾经令禁止围田复田湖,权贵所梗能行.清代魏源《湖广水利书》说,由于圩田围田断扩张,结束历代河（黄河）患江（江）患历史,江始灾. 更加直接描述民谚看,说明程度范围并.前述湖广熟,足流行同,沙湖沔阳洲,十九收,要收顶十收谚流行.平原区肥沃土要顶十收,种经济类型非脆弱,十九收.量围垦湿,旦洪水临,处行洪,灾绝收.历史灾荒严重,自宋代始即救灾著述问世,明清期更. ,需要特别指,稻作发展,相于旱麦作粟作,环境破坏相说要,般情况引起水土流失.南态环境破坏,主要山旱作所,特别美洲高产作物引进,西南山区环境破坏.能够种水稻区,低湿,本身水源较充,态恢复能力强.所稻作支撑封建社期文明进步,并延续至今,高产养东南带稠密口,创造辉煌文化.稻作文明支撑华帝文明期发展. 南,态脆弱性体现与北性质完全同,主要表现两面,其山区由于旱作稻作引起水土流失,主要表现西南区；其二湖区湿围垦,导致洪水泄洪,引发灾害,主要表现江游带.,古代发明种植水稻,态环境变迁历史何种情形. 环境破坏农业历史主流,类破坏主旋律外,些旋,延缓主流破坏程度,态角度现些积极应,节约土,保护态角度,许措施发明运用,其著名北间作套种,南稻田养鱼桑基鱼塘.些技术进步程些措施,解决土足矛盾,缓解态环境恶化危机. （二）保护与持续利用土实践关于持续利用土实践,主要表现几面：1、汉代间作套种 单种植结构,局部区口剩,节约土、充利用土所必.春秋战际已经现轮作复种,《管 · 治》四种五获.《荀 · 富》记岁再获.些农史视提高土利用率面创举.西汉期稻麦二熟已经现,间作套种始萌芽.[14]明清期,间作套种始盛行,与明清际东南区自隋唐北向南移民已经垦,关系紧张关.稻豆间作套种,麦豆间套混播,棉麦套种,粮肥套种,粮草混种,林、粮、豆、蔬、草间作套种,陕西兴平岁数收与二收十三料.总,狭窄土,口向外移民,向空间寻求发展机[15]. 2、明代养鸭治蝗 养鸭治蝗类似于稻田养鱼,初见于明代.明代陈经纶《治蝗笔记》详细记载自发明养鸭治虫经.陈经纶曾经菲律宾吕宋岛,甘薯引种福建进行试种,孙积极致力于各推广甘薯种植,甘薯普通众食粮,程度要归功于陈经纶家,由于甘薯较广适应性,缓解东南带乃至全区食物缺乏危机.据者研究,养鸭治蝗陈经纶推广甘薯种植程发明.,种江南区治蝗重要办,少治蝗专书都提种治蝗办. 3、清代桑基鱼塘 桑基鱼塘早文献记载于《广东新语》,广东省珠江三角洲带独具特色种农业产形式.即桑依赖于鱼塘肥泥,养蚕依赖桑叶,鱼塘则依赖于蚕屎、蚕沙互相依存形式.珠江三角洲养蚕区,布满着桑基鱼塘,种产形式直延续至今.据《高明县志》（1894）载：洼挖深,泥复四周基,凹塘,基六塘四,基种桑,塘畜鱼,桑叶饲蚕,蚕屎饲鱼,两利俱全,十倍禾稼.桑基鱼塘基种桑,塘养鱼,桑叶饲蚕,蚕屎饲鱼,塘泥培桑,即蚕沙（蚕粪）喂鱼,塘泥肥桑,栽桑、养蚕、养鱼三者机结合,形桑、蚕、鱼、泥互相依存、互相促进良性循环,避免洼水涝患,收倍禾稼经济效益,营造十理想态环境,前环节废物环节营养物（蚕屎饲鱼）,实现综合利用,减少环境污染. 述措施仅缓紧张关系,较保护态环境.些措施发明,既自宋代经验科领先于世界继续,同环境恶化种效应. 4、西汉饭稻羹鱼、东汉稻田养鱼稻鱼共及稻鱼鸭共稻田养鱼种植技术养殖技术套种,稻鱼套种套养,江南区关系紧张节约土新发明.稻田养鱼远溯至汉代司马迁《史记》所说楚越饭稻羹鱼传统,向安强者根据东汉考古发现魏武《四食制》书鱼稻田,认定东汉始现稻田养鱼观点提质疑.[16]我认,东南带延续越饭稻羹鱼传统完全能,没相应文献佐证已.游修龄先指：浙江永嘉山区农说,三孙权坐,我祖先始稻田养鱼.口述历史符合历史事实.贵州,侗、苗族稻田养鱼习惯. 游修龄所言,古代山越山区种植水稻,利用山间流水自降雨获保证,鱼食限于山溪水涧少量鱼类,实满足需要.想放养稻田繁殖,经反复试养驯化,终于鲤鱼选择种适宜于稻田饲养田鱼,今著名瓯江彩鲤[17].稻田养鱼存需要关键前提条件,即良民风,养于稻田鱼主没收获前,偷走,种传统能持续. 稻田养鱼说山越饭稻羹鱼应变创新,空间进行立体套种,明清由于关系紧张,种植业间套种外另种套种形式,前者作物种换养鱼已.稻鱼共,种养结合,利用空间,节约土,同减少耕所需要劳力投入,谓举.期,主要事种植业民族,劳所些植物性食物,食物结构单,品质欠佳.稻田养鱼则收获水稻同,物蛋白质,弥补农耕民族食物物蛋白质足缺陷. 稻田养鱼种稻养鱼机结合起,稻田养鱼态处,田鱼觅食,搅田水,搅糊泥土,水稻根系提供氧气,促进水稻.田鱼吃稻田猪毛草、鸭舌草等杂草及叶蝉等害虫,免使用农药除草剂,田鱼排泄物等于给稻田施加机肥料,终获鱼肉稻米,植物蛋白质齐全,取良经济效益[18]. 能文化或者其面原,米都没欧洲吸引西消费者,食物种功能便宜替代品或补足品.主要用于喂饱游民群体——士兵,孤,海员,监狱犯,穷等等,补缺或替换更合口食物.米其用途,用喂养物,具种工业用途,米没视赖物品[19]. ,水稻则视细粮,至少比麦位低其贡献计算.水稻自约万前驯化种植,东世界主要食物,仅养众口,且某种意义颠覆农业必定破坏环境定律,种植水稻并必造水土流失.所说,支撑南稠密口,支撑明清封建社经济文化持续发展. 水稻,唯高产水粮食作物,并利用低湿,才使华文明隋唐代继续,像些文明态原断.试想,东,没种植水稻,情况何呢?麦能种植于旱,米产量远米,养古代,玉米、土豆、马铃薯明清期才美洲引进,都替代米作用.水稻,产量高,能够保持水土,支撑华文明期发展功臣主要水稻.所,我要谢苍给赐水稻,高产水稻支撑庞口,缓解紧张关系,已经许全部. 利用水稻华文明发展程贡献,稻田养鱼,形稻鱼共系统,则稻作文明推向更高境.稻鱼共,既收获高产水稻；同收获高品质物蛋白质,弥补自秦汉单种植业结构所形素食食物结构缺陷；第三,种空间进行立体 套种形式,节约土,缓期历史关系紧张矛盾；第四,由于稻鱼共,减少农药依赖,维护物性存,提升水环境杂草价值.物性我代稀缺品,于化、石油农业所带负面影响能够起抑制作用,能够帮助我实现与自谐目标. 6、稻田养鱼及稻田养鸭及其现代意义稻作农业尽管水土保持角度,并存加剧作用,稻作,即使梯田,造水土流失.南水田垦占住洪水临几何空间,使其渲泻洪水,造水害.化肥与农药没量使用,造水污染.,今由于化肥与农药量使用,稻田态系统破坏,干旱区土壤害物质期驻留其,稻田水环境,则量向河流渗流,整环境造污染,破坏性极. 关于稻田养鱼与养鸭态效,者做较研究.稻田物种共存病害控制效及机理,病害导致全世界9．9％水稻产量损失.纹枯病(Thanatephprus cucumeris)水稻重要病害.研究表明,稻田物种性增加明显控制纹枯病发.肖筱等报道稻田养鱼系统,鱼类食用水田纹枯病菌核菌丝,减少病菌浸染源；同纹枯病水稻基部叶鞘始发病,鱼类争食带病斑易腐烂叶鞘,及清除病源,延缓病情扩展；鱼田间窜行,改善田间通风透气状况,且增加水体溶氧,促进稻株根茎,增加抗病能力,养鱼田纹枯病病情指数比未养鱼田平均少1．87.稻田养鸭系统纹枯病发具较控制作用.刘燕等报道,稻鸭复合系统养鸭纹枯病具控制效.鸭啄食部菌核,减少菌源；鸭跑啄食使部萌发菌丝受创伤,失浸染能力；已病植株,鸭能啄食禾苗部入水病叶,阻碍病情蔓延.另外,鸭具除草、清理病残叶片及减少效蘖功能,增加田间通风透光,降低田间湿度,使纹枯病菌丝,减轻纹枯病发与危害．与非放鸭试验区相比,稻田晚稻田,放鸭区病株率别降低27．29％ (稻)8．21％(晚稻) .王豹等 、杨治平等章家恩等研究表明,稻田养鸭延缓水稻纹枯病发展,病情较控制作用,纹枯病发病程度减轻50．0％左右．,同试验结,禹盛苗等研究认,稻田养鸭纹枯病控制主要表现水稻蘖高峰期齐穗期,两期稻鸭试验区纹枯病发病率比养鸭区别降低67．1％ 52．5％.水稻整育期看,稻田养鸭纹枯病平均丛发病率比养鸭高,其原能鸭损伤植株茎叶,使纹枯病菌丝更易侵染植株；另面,鸭能菌丝载体,菌丝带同,使稻丛发病率升高[20]. 注释： [1] David Grigg: The Transformation of Agriculture in the West. Blackwell. 1992 P40. [2] F. H. King, Farmers of Forty Centuries: or Permanent Agriculture in China,Korea and Japan,1911. [3] 刘晓霞：《美机农业发展研究》,农业硕士论文,2006. [4] 李、李幼霞：《外机农业概况及其发展趋势》,家环境保护局科技标准司,1991. [5] 徐旺：《间作套种稻田养鱼、养鸭——环境历史演变程两计本态应》,《农业考古》,2007第4期. [6] 阎守诚：《自进入历史》,《经济史研究》,20061期. [7] 王建革：《农与环境——态系统观点透视传统农业产历史程》,《农史》,19953期. [8] 钱林清：《黄土高原气候》,北京,气象版社,1991. [9] 何炳棣：《1368—1953口研究》,葛剑雄译,海古籍版社,1989. [10] 《宋史·食货志》. [11] 李根蟠：《循环经济、传统农业与持续发展》,《经济社史评论》第辑. [12] 谢丰斋：《宋元期西耕作农业》,《农史》,20013期. [13] 李根蟠：《循环经济、传统农业与持续发展》,《经济社史评论》第辑. [14] 郭文韬：《农业科技发展史略》,农业科技版社,1988,104页. [15] 郭文韬：《农业科技发展史略》,农业科技版社,1988,390~393页. [16] 向安强：《稻田养鱼东汉起源质疑》,《农史》,19964期. [17] 游修龄：《稻田养鱼：传统农业持续发展典型》,见《经济史论坛》 [18] 游修龄：《稻田养鱼：传统农业持续发展典型》,见《经济史论坛》 [19] [美]彼·考克莱尼斯：《农业全球化:米贸易警示》,陈意新译,《史理论研究》,2001第1期. [20] 王 寒、唐建军、谢 坚、陈 欣：《稻田态系统物种共存病虫草害控制》,《应用态报》,20075月 第18卷第5期. （作者单位：农业博物馆研究部）载《亚洲农业、现与未》

⑦ 大数据的权威定义

大数据是IT行业的术语，指的是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据起源 2008年9月，美国《自然》杂志，正式提出“大数据”概念

2011年2月1日，美国《科学》杂志，通过社会调查的方式，第一次分析了大数据对人们生活的影响

2011年5月，麦肯锡研究院分布报告。大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取，存储，管理和分析能力的数据集。
具有4V特征（value，volume，velocity，variety）

Value：价值高。

Volume：体量大。（数据每个18月翻一番，而每年产生的数据量增长到44万亿GB）

Velocity：速度快。（数据生成，存储，分析，处理远远超过人们的想象力）

Variety：种类多。
大数据的来源
按产生主体

（1）企业（关系型数据库，数据仓库）

（2）人（浏览信息，聊天，电子商务......）

（3）机器（服务器产生日志，视频监控数据）

数据来源的行业划分

（1）BAT三大公司为代表

（2）电信、金融、保险、电力、石化系统

（3）公共安全、医疗、交通领域

（4）气象、地理、政务等领域

（5）制造业和其他产业

3.按数据存储的形式划分

（1）结构化

（2）非结构化

二．大数据技术支撑

大数据运用场景
环境，教育，医疗，农业，智慧城市，零售业，金融业。

大数据的处理方法
数据采集
数据抓取，数据导入，物联网设备自动抓取

数据预处理
数据清理，数据集成，数据转换，数据规约。

转换：过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。

规约：寻找依赖于发现目标的数据的有用特征，缩减数据规模，最大限度地精简数据量。

统计与分析
统计与分析主要是利用分布式数据库，或分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总，以满足大多数常见的分析需求，在这些方面需要使用不同的框架和方法。

Hadoop：大数据的核心，主要组成部分包括：maprece（处理）和HDFS（存储）和yarn（集群资源管理和调度）；

Hbase：常用数据库；spark：实时数据处理框架；sqoop：数据导入导出；flume：日志采集工具

Hive：数据仓库，必须有SQL基础，可以做离线的数据分析，把复杂的maprece代码转化为简单的sql语句，

而且可以处理的数据类型更加丰富，对接的工具也更多，是整个大数据学习中非常主要的一部分。

⑧ 大数据时代的到来会为社会发展带来哪些影响

对社会管理提出了更高的要求、考验政府的危机应急能力和让个人隐私和国家机密更容易被泄露和窃取。

1、大数据的大众性对社会管理提出了更高的要求

在大数据时代，各类信息大规模的自由流动使得民众参与社会管理和政治事务的热情很容易被点燃，而这些海量的数据鱼目混珠，其中有很多假信息、伪信息和谣言，这对信息的监管提出了更高的要求。

2、大数据的即时性考验政府的危机应急能力

大数据时代，数据的传播不受时间和空间的限制，产生后便可即时传播，使得一旦发生社会事件，信息会通过各种渠道在第一时间传播到公众中，而公众的情绪也能第一时间呈现在庞大的数据洪流中，这让个别事件在快速传播之后会从局部事件迅速变成公众事件。

利用大数据技术，在发生一起公共事件后，通过开放式的软件平台，人人都可能实时地将自己所看、所听及所知的具体细节上传。

在这一人人参与的过程中，人们的心理也会不知不觉发生变化，形成一种共同意识，因为他们在参与的同时，也是在进行一种公开的表达。一个能够进行公开表达的人群就构成了德国政治哲学家哈贝马斯所说的“公共领域”。

3、大数据技术让个人隐私和国家机密更容易被泄露和窃取

大数据时代的到来使得各类信息的公开性和可获得性空前增加，但这并不意味着任何信息都可以被轻率地使用。

在不断进步和革新的大数据技术面前，个人的隐私面临越来越容易泄露的风险，因为日常的电话记录、邮件往来、经济消费、交通出行、甚至是医疗档案等个人信息都在逐渐实现数据化管理和存储，而这些数据都并非绝对安全。

(8)大数据雨洪扩展阅读

在大数据时代，鉴于离散型的文献和文献检索方法已无法满足社会科学研究者对专题性、指向性强的学术文献的需求，文献信息服务机构应推进集成式检索，优化数据挖掘技术、知识发现技术，提供定制化、个性化、知识化服务。

尤其是建立面向科技创新基地、科研院所、课题组乃至个人的学科化服务机制，进一步拓宽文献信息服务范围，提升服务层次，加快学术交流和信息、知识的传播速度，提高文献信息资源的利用率和共享率，使文献信息服务机构的服务更直接、更有针对性，更好地服务于创新研究。

对大数据的探索只是刚刚开始，科学认识和把握大数据与经济社会发展的内在关系、与信息和知识管理的内在关系，可能是包括文献信息工作者在内的整个学术界在今后相当长一段时间的重要课题。

因此，文献信息工作者不能停留在低层次、低水平重复的传统内容生产模式上，而应适应大数据时代的新形势，推进知识生产过程的有序化、结构化。

人类正处在一个强调知识和信息的时代。培根曾提出“知识就是力量”，后来学术界又提出“信息就是力量”。现在，又有学者提出“共享知识就是力量”，强调把信息管理、信息共享提升到知识管理和知识共享的阶段。

利用互联网来构建知识社会，在网络环境下实现知识交流与共享，这体现了时代的进步，有着丰富的时代内涵。在大数据时代，我们应做好数据管控，把“共享知识就是力量”的理念贯彻到知识服务实践中。

⑨ 大数据能做什么用

如果说砍树是一个职业，那你手中的斧头就是大数据。大数据是一种覆盖政专商等领属域的超大型平台，你可以用大数据来瞄准你所关心领域的长短点并很快很准地得出预判，升华概念，你能通过数据预测未来，行业的未来你能掌握了，就能赚钱。

⑩ 大数据是什么意思

大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(10)大数据雨洪扩展阅读：

大数据的应用

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。