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吴建中大数据

发布时间:2022-11-17 14:47:23

Ⅰ 哪里培训大数据架构师

无锡市新吴区菱湖大道。大数据架构师是负责企业级数据仓库、数据挖掘、数据分析能力建设等开发的。而培训大数据架构师的位置就在无锡市新吴区菱湖大道,魔乐科技大数据架构师训练营中。魔乐科技软件实训中心坚持手把手培训和讲师面对面授课的特色课堂,教学质量非常好。

Ⅱ 大数据发展五大关键要素

大数据发展五大关键要素
目前,大数据正成为推动企业效率提升和管理变革的强大力量,一些企业正利用互联网与物联网等带来的海量数据,通过挖掘、分析与业务应用,赢得优势。它正成为经济繁荣的催化剂,在美国,大数据已经被提到了国家战略的高度。但如何发展大数据呢?从新加坡的经验来看,政府在其中起到关键性的作用。
新加坡政府抓住了大数据发展的五大关键要素:基础设施、产业链、人才、技术和立法。它在其中发挥了关键角色,尤为值得一提的是,这五个要素是普通企业所做不到的,而新加坡政府正好填补了企业的短板。
大数据基础设施方面:一个国家在信息和存储等方面的基础设施,决定了大数据时代的海量数据能否汇集、传达,存储和应用。为了为大数据的发展提供良好的基础,新加坡在基础建设投资方面毫不吝啬。新加坡是世界十大高速网络架构之一,并承载了东南亚地区半数以上的第三方数据中心储存量。新加坡已确立其作为全球数据管理枢纽的地位,汇集了东南亚超过50%的商业数据托管及中立运营商数据中心。
大数据产业链方面:在大数据产业链中,横跨了包括数据提供者、存储商、分析和挖掘商,以及应用企业等。对于企业,往往只有应用能力,却缺乏获得、存储和分析与挖掘大数据的能力。而在这方面,当然要依靠产业链中相应的服务商,但政府在产业链建设中发挥了关键性的作用。
在数据挖掘方面,鼓励大学设立数据挖掘和分析平台,2012年,新加坡管理大学(SMU)推出的“Livelabs”创新平台,旨在增强新加坡在消费者和社会行为领域的数据分析能力;鼓励企业设立数据分析中心,一些企业通过在新加坡设立数据分析中心,洞察亚洲市场需求,已成功地实现了区域市场业务的拓展。2011年,劳斯莱斯(Rolls-Royce)与新加坡科技研究局(A*STAR)下设的高性能计算研究院合作成立了计算工程实验室,在智能数据分析领域进行合作研究。
新加坡信息通信研究院(I2R)拥有全亚洲最大的数据挖掘团队之一。
承担数据提供者角色,主动披露政府掌握的数据,在大数据建设中,这一点至关重要,因为毕竟政府是最大的数据拥有者。但是让政府能够主动开放自己的数据,并不是一件容易的事,而新加坡政府却做到了这一点。新加坡土地管理局(Singapore Land Authority)研发的电子地图(OneMap),就为基于位置的服务(LBS)的企业提供了开放数据平台。
新加坡陆路交通管理局则通过公共数据开放计划开放新加坡交通数据,鼓励企业甚至是个人开发提升公共交通效率的应用软件。
新加坡环境局(NEA, National Environment Agency)与多家企业合作,研究如何收取降雨量,并通过掌握不同地区环境的数据,来预测哪个地区接下来会爆发热带地区可能产生的疾病。
大数据人才方面:目前企业应用大数据过程中往往最缺少数据人才,培养数据人才要充分发挥政府的作用。为了成为全球领先的数据分析中心,新加坡政府在这方面的努力可谓不遗其力。
它与企业以及本地高等院校开展合作,确保毕业生获得必备的专业知识和技能。目前,新加坡在数据分析领域开设了4个硕士课程以及5个本科课程,提供侧重于具体行业应用的多学科研究方法。
在新加坡经济发展局的协助下,亚洲顶尖学府新加坡国立大学(NUS)和IBM将开展合作,共同成立新加坡国立大学商业分析中心。该中心旨在帮助在校学生以及在职人员提升商业分析领域的最新职业技能,为未来数据分析工作打好基础。
大数据技术方面:大数据存储、分析和挖掘技术与产品往往需要巨大投资,但是一般的企业无法承受这样的投资,此时政府的作用就尤为重要。而新加坡在其中,从来就没有缺位。
信息通信研究院(I2R)与中国搜索引擎巨头网络在东盟自然语言技术开发领域进行合作。这一技术如被普遍应用,将为企业进军新兴的东盟市场创造空前机遇。此外,数据分析会被应用在分析社会认知领域。新加坡高性能计算研究所(IHPC)是率先开发此项技术的研究所之一。通过对人们第一印象的建模研究,企业可以更好地了解亚洲消费者。这项技术能够帮助企业预测消费者对新产品的反馈。
在立法方面:大数据的发展总是伴随着与个人隐私权的冲突,而能否通过立法明确保护个人隐私权是大数据能否良性发展的关键,而新加坡在这方面做得很充分。新加坡于2012年公布了《个人资料保护法》(PDPA)。《个人资料保护法》作为一项较为宽松的立法,旨在防范对国内数据以及源于境外的个人资料的滥用行为。该法案的出台使公民得以进一步了解个人资料的使用途径;同时,在进行个人信息处理的过程中,也加强了企业与客户之间的信任程度。
新加坡在收集、存储大量数据的基础上,对数据进行有效的分析与应用,从中获得经济价值。到2017年底,预计数据行业将为新加坡经济贡献十亿新元的增值,并培养2,500名跨领域数据分析专业人才。
而所有这一切在于新加坡对于大数据的战略定位,对于自然资源稀缺的新加坡而言,“利用数据作为资源”是非常好的选择,新加坡经济发展局资讯通信与媒体业执行司长吴汭刚认为,“对于新加坡,数据就是未来流通的货币,而我们目前所做的就是将新加坡打造成全球数据管理中心,从而有能力与企业合作,将数据的潜在价值转化为可见的商业利润。”

Ⅲ “元宇宙”的最新概念是什么

展开3全部 所谓“元宇宙”,英文叫做Metaverse 是一个虚拟时空间的集合, 由一系列的增强现实(AR), 虚拟现实(VR) 和互联网(Internet)所组成。元宇宙不是真正的世界,而是一个虚拟的世界,元宇宙是未来的虚拟世界(现在还不存在)。
元宇宙是一个29年前就被提出的概念,但是随着近几年吸纳了日臻成熟的 AI、游戏引擎、AR/VR、区块链等技术成果后,在A股市场上也获得了越来越多的关注(元宇宙概念股)。不管是现在还是未来,元宇宙市场都有着极大的发展空间和市场前景。但是在目前,“元宇宙”仍停留在概念炒作阶段,我们需要仔细分辨,不建议盲目炒作。
Roblox给出的定义,包含八大要素:身份、朋友、沉浸感、低延迟、多元化、随时随地、经济系统和文明。要素众多,每个要素背后,还有一连串的解释。总之,一句话说不清楚,这也恰恰说明这一概念的模糊性。通过对元宇宙构思和概念的“考古”,可以从时空性、真实性、独立性、连接性四个方面去交叉定义元宇宙。从时空性来看,元宇宙是一个空间维度上虚拟而时间维度上真实的数字世界;从真实性来看,元宇宙中既有现实世界的数字化复制物,也有虚拟世界的创造物;从独立性来看,元宇宙是一个与外部真实世界既紧密相连,又高度独立的平行空间;从连接性来看,元宇宙是一个把网络、硬件终端和用户囊括进来的一个永续的、广覆盖的虚拟现实系统。 准确地说,元宇宙不是一个新的概念,它更像是一个经典概念的重生,是在扩展现实(XR)、区块链、云计算、数字孪生等新技术下的概念具化。
10月13日,全国第一家元宇宙协会机构——中国民营科技实业家协会元宇宙工作委员会在京成立。据元宇宙工作委员会秘书长吴高斌介绍,元宇宙工作委员会由“产学研用金服”等近70家机构发起,得到了包括文化、智慧、乡村振兴、智能制造、VR、人工智能等十几个领域的机构与协会的大力支持。值得一提的是,在9月19日,尚处于筹备期的元宇宙工作委员会就进行了《元宇宙第一课50位专家》线上元宇宙普及工作;在10月17日,在中国电博会上,中国元宇宙第一个城市加速基地——杭州正式启动,并在深圳、杭州启动工作会,据悉,元宇宙委员会由中国民营科技实业家协会秘书处对该工作委员会进行指导、管理和监督。
新华财经北京11月1日电(记者韩婕) 随着5G、大数据、AI等技术的发展,虚拟与现实结合似乎成为一种势不可挡的趋势,而被认为是下一代互联网的新形态元宇宙也被推倒了风口上。业内专家在近日举办的全国元宇宙+工程大会暨中国民协元宇宙工作委员会揭牌仪式上表示,未来元宇宙的普及,将推动实体经济与数字经济加速深度融合,各类技术价值也将在赋能实体产业中逐步显现。

Ⅳ 《数据资本时代》epub下载在线阅读,求百度网盘云资源

《数据资本时代》(Viktor Mayer-Schnberger)电子书网盘下载免费在线阅读

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书名:数据资本时代

作者:Viktor Mayer-Schnberger

译者:李晓霞

豆瓣评分:7.5

出版社:中信出版集团股份有限公司

出版年份:2018-11-1

页数:256

内容简介:

【编辑推荐】

大数据除了能对我们的生活、工作、思维产生重大变革外,还能够做什么?畅销书《大数据时代》作者舍恩伯格在新书《数据资本时代》中,展示了大数据将如何从根本上改变经济——这并不是因为数据是一种新型石油,而是因为数据是一种新型润滑脂,它将给市场带来巨大能量,给公司带来巨大压力,使金融资本的作用大大削弱。赢家是市场,而并非资本。

这本书在当下国内出版,可以说恰逢其时。时下,中国经济正处于“三化”阶段——速度变化、结构优化、动力转化,大数据、云计算、区块链、人工智能等新科技蓬勃发展,《数据资本时代》对市场与货币、公司与金融、数字化与数据等问题做了新的思考。其对未来饶有兴趣的预测与讨论,有的在时下的中国正在发生,有的可能会在未来的中国以不同的方式涌现。无论正确与否,它们对理解和把握中国经济社会的未来演变都有参考价值。

舍恩伯格认为,近几十年来,中国经济一直在以惊人的速度发展——这一点与西方大为不同,这样的发展速度为十几亿中国人提供了更好的生 活。要保持如此骄人的成绩,就需要中国不仅能够准确地做出决策, 而且要快速地做出决策。大数据在全方位改善决策的同时,恰恰可以 加快决策的进程。这是中国持续取得成功的关键,尤其是在其“快速 发展科技领域”里。而且在积极利用大数据方面,中国也同样处在有利的位置。与许多西方国家不同,中国已经将数字创新放在其政治议程的首位。如果中国能够利用其数据财富,去获取海量数据市场所能提供的 协调能力——无论是在国内市场还是国际市场,那么中国可能会在数据资本时代的持久原则基础上,谱写经济发展和可持续增长的全新篇章。

此外,《数据资本时代》阐述了数据时代的未来正呈现出的一些新的趋势:数据为市场的多样化深度发展提供了更多可能;数据推动公司寻求新的模式;化解数据时代带给人类的隐忧。作者在这本书中提出了很多令人耳目一新的概念, 比如,“用数据交税”“数字投资顾问”“资本功能的分离”“单人公司” 等。这些新概念会令公司的管理者、创业者脑洞大开。

【内容简介】

当大数据经济进入数据资本时代,我们的经济社会将发生怎样的改变?海量数据市场将引发市场机制的再次复兴;传统公司的重要性会下降;货币资本衰退,银行将面临“风暴”;人类工作和分配正义会受到严峻挑战……

传统市场将所有信息压缩成一个单一的考量指标——“价格”,并通过货币来传达这一信息。但事实证明,价格和货币只是巧妙的权宜之计。数据作为一种新型润滑脂,将给市场带来巨大的能量。作者认为,赢家是市场,而并非资本。当数据哪怕只是部分地承担了货币的角色时,金融资本就会失去其大部分意义。这一切都将产生巨大影响——不只是对公司和管理者,而且对其他所有市场交易的参与者,包括经理、雇员,还有消费者。

面对如此变局,人类未来应如何选择? 舍恩伯格认为,未来人类选择的重点是:我们将会选择是否选择。人类将继续保有个人选择的自由,海量数据市场将帮助我们做出更好的选择,但不会从根本上免除我们需要做出选择的责任。

【名人推荐】

1983年,美国未来学巨擘托夫勒的《第三次浪潮》,对改革开放之初的中国产生了深远影响。……我深切期望《数据资本时代》一书也能唤起我们对新时代的向往,激发我们共同参与海量数据市场的创建,推动人类社会的不断进步。——田溯宁 宽带资本创始人兼董事长

《数据资本时代》则秉持“不讲已经知道的事”的原则,从市场与货币、公司与金融、数字化与数据等问题上做了新的思考。其对未来饶有兴趣的预测与讨论,有的正在时下的中国正在发生,有的可能就会在未来的中国以不同的方式涌现。——巴曙松 北京大学汇丰金融研究院执行院长,香港交易所集团董事总经理、中国经济学家,国家“十三五”发展规划专家委员会委员

人类历史是一部数据技术的进化史,从占卜、抓阄到投票选举,它们都是数据采集和数据决策。货币其实也是一种包含着存贮、转递的数据技术,它让价值的交易在变得高效和普适的同时,导致了信息扭曲和市场失灵。《数据资本时代》这本书通过清晰的分析和论证告诉我们,数据技术的迅猛发展正在消除货币的天然缺陷,正在重新定义和塑造货币,并终将取代货币。一种巨大的颠覆性创新正在发生:金融资本主义必定被数据资本主义所取代。这将导致一系列行业(尤其是金融行业)地震和社会震荡。这是一本表述低调却让人脑洞大开的预言书。——吴伯凡 北京大学新媒体研究院研究员,《冬吴相对论》《冬吴同学会》主讲人

当海量数据市场悄悄出现,数据就成为资本,成为权力的核心,传统市场及其构建其上的社会结构必将出现大调整。要系统了解未来市场、未来公司以及未来经济社会权力变化的趋势,《数据资本时代》这本书是权威的指南!——张明,中国社科院世经政所研究员、平安证券首席经济学家

大数据不仅从成本、效率、体验等方面提升了生产力,而且更深刻地改变着生产关系。对于“风暴”之下的中国金融业来说,拥抱数据资本时代、用好大数据技术,进而以金融科技引领未来发展,至关重要。《数据资本时代》这本书从多个方面为我们带来了启发,值得关心大数据的各界人士,特别是金融从业者、监管者认真一读。——董希淼,中国银行业协会行业发展研究委员会副主任

《数据资本时代》这本书是一部从整个人类文明和经济发展的大视角,来分析大数据革命性影响的作品。作者以生动的案例故事为线索,将大数据作为经济基础的要素之一,从企业内部的微观层面到社会分配和未来发展的宏观层面,启发我们思考数据资本时代所带给我们的信息传递与共享的巨大益处。无论是专业人士还是非专业读者,都值得细细品味。——金海年,经济学博士,清华控股产业研究院执行院长

作者简介:

【作者简介】

维克托▪迈尔舍恩伯格

他被誉为“大数据之父”、“大数据时代的预言家”。现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授。畅销书《大数据时代》作者。

他学术背景专业。先后在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学、新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教。是《科学》《自然》等知名学术期刊推崇的互联网研究者。

他是政府和媒体的宠儿。曾受邀在白宫、世界经济论坛、欧盟议会、欧盟委员会、国际电信联盟等国际知名机构演讲交流。6次参与CCTV的节目录制,两次录制CCTV2《对话》栏目,并录制包括《大数据时代》、《互联网时代》等多部纪录片。

他也是大数据商业应用的先锋。曾受邀在谷歌、微软、IBM、英特尔、华为、海尔、中国移动等公司演讲。

托马斯•拉姆什(Thomas Ramge)

他是德国财经刊物brand eins的科技记者。《经济学人》特约编辑。他的著作颇丰,曾获得德国《金融时报》颁发的商业图书奖。

Ⅳ 如何用Solr搭建大数据查询平台

0×00 开头照例扯淡

自从各种脱裤门事件开始层出不穷,在下就学乖了,各个地方的密码全都改成不一样的,重要帐号的密码定期更换,生怕被人社出祖宗十八代的我,甚至开始用起了假名字,我给自己起一新网名”兴才”,这个看起来还不错的名字,其实是我们家乡骂人土话,意思是脑残人士…. -_-|||额好吧,反正是假的,不要在意这些细节。

这只是名,至于姓氏么,每个帐号的注册资料那里,照着百家姓上赵钱孙李周吴郑王的依次往下排,什么张兴才、李兴才、王兴才……于是也不知道我这样”兴才”了多久,终于有一天,我接到一个陌生电话:您好,请问是马兴才先生吗?

好么,该来的终于还是来了,于是按名索骥,得知某某网站我用了这个名字,然后通过各种途径找,果然,那破站被脱裤子了。
果断Down了那个裤子,然后就一发不可收拾,走上了收藏裤子的不归路,直到有一天,我发现收藏已经非常丰富了,粗略估计得好几十亿条数据,拍脑袋一想,这不能光收藏啊,我也搭个社工库用吧……

0×01 介绍

社工库怎么搭呢,这种海量数据的东西,并不是简单的用mysql建个库,然后做个php查询select * from sgk where username like ‘%xxxxx%’这样就能完事的,也不是某些幼稚骚年想的随便找个4g内存,amd双核的破电脑就可以带起来的,上面这样的语句和系统配置,真要用于社工库查询,查一条记录恐怕得半小时。好在这个问题早就被一种叫做全文搜索引擎的东西解决了,更好的消息是,全文搜索引擎大部分都是开源的,不需要花钱。

目前网上已经搭建好的社工库,大部分是mysql+coreseek+php架构,coreseek基于sphinx,是一款优秀的全文搜索引擎,但缺点是比较轻量级,一旦数据量过数亿,就会有些力不从心,并且搭建集群做分布式性能并不理想,如果要考虑以后数据量越来越大的情况,还是得用其他方案,为此我使用了solr。

Solr的基础是著名的Lucene框架,基于java,通过jdbc接口可以导入各种数据库和各种格式的数据,非常适合开发企业级的海量数据搜索平台,并且提供完善的solr cloud集群功能,更重要的是,solr的数据查询完全基于http,可以通过简单的post参数,返回json,xml,php,python,ruby,csv等多种格式。

以前的solr,本质上是一组servlet,必须放进Tomcat才能运行,从solr5开始,它已经自带了jetty,配置的好,完全可以独立使用,并且应付大量并发请求,具体的架构我们后面会讲到,现在先来进行solr的安装配置。

0×02 安装和配置

以下是我整个搭建和测试过程所用的硬件和软件平台,本文所有内容均在此平台上完成:

软件配置: solr5.5,mysql5.7,jdk8,Tomcat8 Windows10/Ubuntu14.04 LTS

硬件配置: i7 4770k,16G DDR3,2T西数黑盘

2.1 mysql数据库

Mysql数据库的安装和配置我这里不再赘述,只提一点,对于社工库这种查询任务远远多于插入和更新的应用来说,最好还是使用MyISAM引擎。
搭建好数据库后,新建一个库,名为newsgk,然后创建一个表命名为b41sgk,结构如下:

id bigint 主键 自动增长

username varchar 用户名

email varchar 邮箱

password varchar 密码

salt varchar 密码中的盐或者第二密码

ip varchar ip、住址、电话等其他资料

site varchar 数据库的来源站点

接下来就是把收集的各种裤子全部导入这个表了,这里推荐使用navicat,它可以支持各种格式的导入,具体过程相当的枯燥乏味,需要很多的耐心,这里就不再废话了,列位看官自己去搞就是了,目前我初步导入的数据量大约是10亿条。

2.2 Solr的搭建和配置

首先下载solr:
$ wget http://mirrors.hust.e.cn/apache/lucene/solr/5.5.0/solr-5.5.0.tgz

解压缩:
$ tar zxvf solr-5.5.0.tgz

安装jdk8:
$ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install oracle-java8-installer
$ sudo apt-get install oracle-java8-set-default

因为是java跨平台的,Windows下和linux下solr是同一个压缩包,windows下jdk的安装这里不再说明。

进入解压缩后的solr文件夹的bin目录,solr.cmd和solr分别是windows和linux下的启动脚本:

因为社工库是海量大数据,而jvm默认只使用512m的内存,这远远不够,所以我们需要修改,打开solr.in.sh文件,找到这一行:

SOLR_HEAP=”512m”

依据你的数据量,把它修改成更高,我这里改成4G,改完保存. 在windows下略有不同,需要修改solr.in.cmd文件中的这一行:

set SOLR_JAVA_MEM=-Xms512m -Xmx512m

同样把两个512m都修改成4G。

Solr的启动,重启和停止命令分别是:
$ ./solr start
$ ./solr restart –p 8983
$ ./solr stop –all

在linux下还可以通过install_solr_service.sh脚本把solr安装为服务,开机后台自动运行。

Solr安装完成,现在我们需要从mysql导入数据,导入前,我们需要先创建一个core,core是solr的特有概念,每个core是一个查询、数据,、索引等的集合体,你可以把它想象成一个独立数据库,我们创建一个新core:

在solr-5.5.0/server/solr子目录下面建立一个新文件夹,命名为solr_mysql,这个是core的名称,在下面创建两个子目录conf和data,把solr-5.5.0/solr-5.5.0/example/example-DIH/solr/db/conf下面的所有文件全部拷贝到我们创建的conf目录中.接下来的配置主要涉及到三个文件, solrconfig.xml, schema.xml和db-data-config.xml。

首先打开db-data-config.xml,修改为以下内容:
<dataConfig>
<dataSource name="sgk" type="JdbcDataSource" driver="com.mysql.jdbc.Driver" url="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/newsgk" user="root" password="password" batchSize="-1" />
<document name="mysgk">
<entity name="b41sgk" pk="id" query="select * from b41sgk">
<field column="id" name="id"/>
<field column="username" name="username"/>
<field column="email" name="email"/>
<field column="password" name="password"/>
<field column="salt" name="salt"/>
<field column="ip" name="ip"/>
<field column="site" name="site"/>
</entity>
</document>
</dataConfig>

这个文件是负责配置导入数据源的,请按照mysql实际的设置修改datasource的内容,下面entity的内容必须严格按照mysql中社工库表的结构填写,列名要和数据库中的完全一样。

然后打开solrconfig.xml,先找到这一段:
<schemaFactory class="ManagedIndexSchemaFactory">
<bool name="mutable">true</bool>
<str name="managedSchemaResourceName">managed-schema</str>
</schemaFactory>

把它全部注释掉,加上一行,改成这样:
<!-- <schemaFactory class="ManagedIndexSchemaFactory">
<bool name="mutable">true</bool>
<str name="managedSchemaResourceName">managed-schema</str>
</schemaFactory>-->
<schemaFactory class="ClassicIndexSchemaFactory"/>

这是因为solr5 以上默认使用managed-schema管理schema,需要更改为可以手动修改。

然后我们还需要关闭suggest,它提供搜索智能提示,在社工库中我们用不到这样的功能,重要的是,suggest会严重的拖慢solr的启动速度,在十几亿数据的情况下,开启suggest可能会导致solr启动加载core长达几个小时!

同样在solrconfig.xml中,找到这一段:

<searchComponent name="suggest" class="solr.SuggestComponent">
<lst name="suggester">
<str name="name">mySuggester</str>
<str name="lookupImpl">FuzzyLookupFactory</str> <!-- org.apache.solr.spelling.suggest.fst -->
<str name="dictionaryImpl">DocumentDictionaryFactory</str> <!-- org.apache.solr.spelling.suggest. -->
<str name="field">cat</str>
<str name="weightField">price</str>
<str name="suggestAnalyzerFieldType">string</str>
</lst>
</searchComponent>
<requestHandler name="/suggest" class="solr.SearchHandler" startup="lazy">
<lst name="defaults">
<str name="suggest">true</str>
<str name="suggest.count">10</str>
</lst>
<arr name="components">
<str>suggest</str>
</arr>
</requestHandler>

把这些全部删除,然后保存solrconfig.xml文件。

接下来把managed-schema拷贝一份,重命名为schema.xml (原文件不要删除),打开并找到以下位置:

只保留_version_和_root_节点,然后把所有的field,dynamicField和Field全部删除,添加以下的部分:
<field name="id" type="int" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />
<field name="username" type="text_ik" indexed="true" stored="true"/>
<field name="email" type="text_ik" indexed="true" stored="true"/>
<field name="password" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
<field name="salt" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
<field name="ip" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
<field name="site" type="text_general" indexed="true" stored="true"/>
<field name="keyword" type="text_ik" indexed="true" stored="false" multiValued="true"/>

<Field source="username" dest="keyword"/>
<Field source="email" dest="keyword"/>
<uniqueKey>id</uniqueKey>

这里的uniqueKey是配置文件中原有的,用来指定索引字段,必须保留。新建了一个字段名为keyword,它的用途是联合查询,即当需要同时以多个字段做关键字查询时,可以用这一个字段名代替,增加查询效率,下面的Field即用来指定复制哪些字段到keyword。注意keyword这样的字段,后面的multiValued属性必须为true。

username和email以及keyword这三个字段,用来检索查询关键字,它们的类型我们指定为text_ik,这是一个我们创造的类型,因为solr虽然内置中文分词,但效果并不好,我们需要添加IKAnalyzer中文分词引擎来查询中文。在https://github.com/EugenePig/ik-analyzer-solr5下载IKAnalyzer for solr5的源码包,然后使用Maven编译,得到一个文件IKAnalyzer-5.0.jar,把它放入solr-5.5.0/server/solr-webapp/webapp/WEB-INF/lib目录中,然后在solrconfig.xml的fieldType部分加入以下内容:
<fieldType name="text_ik" class="solr.TextField">
<analyzer type="index" useSmart="false" class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>
<analyzer type="query" useSmart="true" class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>
</fieldType>

保存后,core的配置就算完成了,不过要导入mysql数据,我们还需要在mysql网站上下载mysql-connector-java-bin.jar库文件,连同solr-5.5.0/dist目录下面的solr-dataimporthandler-5.5.0.jar,solr-dataimporthandler-extras-5.5.0.jar两个文件,全部拷贝到solr-5.5.0/server/solr-webapp/webapp/WEB-INF/lib目录中,然后重启solr,就可以开始数据导入工作了。

Ⅵ 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

,易晓东,李姗姗,等.面向高性能计算机的海量数据处理平台实现与评测[J].计算机研究与发展,2012,49(Suppl):357~361.

Ⅶ 山东省新型智慧城市建设案例巡讲正式启动

主要姓名:冯成 , 学号:19021221183 , 学院:电子工程学院

5月21日讯为落实山东省人民政府办公厅《关于推动城乡建设绿色发展若干措施的通知》的有关要求,推动各地新型智慧城市建设发展,加大对优秀场景的宣传推广力度,持续推动各市县优秀案例挖掘打造,由山东省大数据局、山东广播电视台联合主办,山东广播电视台电视卫星频道、山东省新型智慧城市发展促进会、山东省新型智慧城市协同发展联盟联合承办,海信集团、海信网络科技有限公司联合协办的 “共建·共享新型智慧城市”——山东省新型智慧城市建设案例巡讲启动仪式暨“智慧交通”主题分享会,5月20日下午在山东广播电视台800平米演播厅举行。会议邀请山东省各相关政府单位、领域专家、城市代表、企业代表,结合海信智慧城市建设的系列案例展开深度探讨。

山东广播电视台党委委员、副台长郑立波发表致辞表示,当前我国数字经济发展驶入快车道,智慧城市作为数字经济发展的重要载体,为城市高质量发展和人民美好生活提供强有力的支撑和保障。山东广电始终致力于成为人民美好生活的一部分,未来,山东广电将进一步加强与山东省大数据局、海信集团等相关职能部门和相关企业的联动与合作,发挥主流媒体的舆论引导作用,营造全民共建共享数字强省建设的良好氛围,努力推动新型智慧建设。

山东省大数据局党组成员、副局长廉凯在致辞中说,近年来,省大数据局按照省委、省政府部署要求,将新型智慧城市作为数字强省建设的重要内容和有力抓手,加快推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新,着力打造“善感知、会思考、有温度”的新型智慧城市整体品牌。为了充分宣传推广各地好的经验做法,山东省大数据局与山东广播电视台共同策划了省内新型智慧城市案例巡讲活动。以案例宣讲活动为契机,与市县共同努力,更好满足群众对智慧生活的多样需求,让群众享受到更多的“数字红利”。

山东省大数据局党组成员、副局长廉凯,山东广播电视台党委委员、副台长郑立波,山东省教育厅科技处副处长矫立峰,山东省交通运输厅科技教育处副处长张华,山东省数字经济协会秘书长张凯丽,海信集团高级副总裁、智能科技集团总裁陈维强共同参加了启动仪式。

会议邀请到了行业专家、企业代表进行主题演讲。山东省交通运输厅科技教育处副处长张华在《山东省数字交通发展与建议》主题演讲中提出,在新一轮数字化发展的浪潮中,锚定“走在前列、全面开创”“三个走在前”总遵循、总定位、总航标,立足新发展阶段,贯穿新发展理念,服务和融入新发展格局,坚持创新引领、数据驱动、智慧发展打造富有影响力的数字交通山东样板。山东省公安厅交通警察总队副处长吴方健以《数字赋能 智慧交管》为题进行演讲,介绍了2021年——2023年,以公安交通集成智慧平台为依托,推动交通安全治理从“智能”向“智慧”转变的发展道路,从而提高交通道路问题的解决效率,为人民群众提供更加安全、舒适、便利的生活环境和出行环境。齐鲁工业大学(山东省科学院)新一代技术标准化研究院院长钱恒在主题演讲《从山东实践看智慧城市的“初心”和“始终”》指出,智慧城市建设是一场永不停歇的接力,核心应当是人,规划更科学,管理更精细,服务更细致,以人为本,宜业宜居,让生活更美好。

海信集团高级副总裁、智能科技集团总裁陈维强从企业自身探索总结出发,发表《智慧,让城市更美好——海信智慧新生活之城解决方案》主题演讲,从海信智慧城市战略与蓝图、智慧新生活之城解决方案、海信智慧新生活之城体验三个方面详细介绍了海信从家庭、社区到城市贯穿拉通的智慧生活新图景,提出了以智能硬件为支撑,贯通家庭-社区-城市,提供开放式融合服务的智慧城市战略。

在圆桌论坛《如何共建·共享新型智慧城市》中,山东师范大学公共管理学院教授、国家治理研究中心常务副主任李齐,山东交通学院数字经济系主任张蕾,海信网络科技公司总裁张四海担任圆桌对话嘉宾,就为什么要建设智慧城市、通过建设智慧城市要解决什么样的问题、什么样的智慧城市是好的智慧城市、海信智慧城市的特点以及未来的规划、建设智慧城市有哪些建议进行了精彩探讨。海信网络科技公司总裁张四海认为,好的智慧城市首先要以人为导向,从服务政府职能部门来说,打破数据割裂的壁垒,通过云脑计算,有效助力城市级的大事件指挥、决策。

青岛市大数据发展管理局党组书记、局长张艳在现场进行了《青岛城市云脑案例分享》,青岛市作为“一带一路”重要节点和省级新型智慧城市建设试点市,致力实现城市“慧”思考、产业“慧”融合、社会“慧”协同的发展目标。青岛市树立统筹规划、深度整合、全市一盘棋的建设理念,依托城市云脑群技术构建了统一、融合、互通的跨部门、跨区域总体建设方案。该项目由青岛市海信网络科技股份有限公司承建,既保证市、区各云脑信息安全和隐私,又可以根据需要互通、交互、协同。交付使用后有效帮助青岛市提升管理水平与效率,为企业数字化改革提供动力,为市民提供更加便捷的城市服务。

会议最后,山东省大数据局规划发展处处长卢修名,青岛市大数据发展管理局党组书记、局长张艳,青岛市崂山区电子政务和大数据中心党组书记、主任林海,海信集团高级副总裁、智能科技集团总裁陈维强共同上台见证了“市区一体化城市云脑群上线”,期待这颗置身于青岛上空的“云脑”将来能覆盖整个齐鲁大地,赋能山东智慧生活。接下来,巡讲将在部分城市逐步落地,组织各类优秀场景建设者现场授课,为更多智慧场景建设应用提供参考。

本次会议在思想碰撞中深入分析了山东在建设新型智慧城市方面所面临的机遇和挑战。为山东更好的打造建设新型智慧城市提供了宝贵经验。对推动山东省各地新型智慧城市建设发展、打造具有国际影响力的新型智慧城市群具有重要意义。

Ⅷ 网易微博吴主任是干嘛的。

吴主任是个特别牛逼的人,是一个即将改变世界的天才,早在青年时期,他就显现出特立独行的独特魅力,他勤奋执着有原则,被视为网易微博一哥,他有一份自由主义者书单:《理性乐观派》《经济学的思维方式》《自由的伦理》《权力与市场》《诡辩与真相》《市场的逻辑》《为什么我们的钱变薄了》《一课经济学》《自由选择》——对,就这么9本,如果能认真读进去,足够了。最重要的是都十分通俗易懂还特别有趣。信吴主任的,错不了。希望这些能让楼主对吴主任有个第三步的了解。

Ⅸ 中南迅智科技有限公司算国企吗

不算国企。
1、中南迅智科技有限公司成立于2015年12月09日,注册地位于湖南省长沙市开福区黄兴北路89号上城金都大厦828室,法定代表人为吴高强。
2、工商注册的企业类型是:其他有限责任公司,非国企。
3、公司经营范围包括移动互联网研发和维护;互联网信息服务、广告服务;图书数据处理技术的开发;基础、支撑、应用的软件开发;计算机软件、计算机、计算机辅助设备、纸制品、图书互联网销售;图书、报刊、音像制品、电子和数字出版物、文具用品、百货的零售;物联网技术研发;电子商务平台的开发建设;计算机技术开发、技术服务;数字内容服务;电子产品、图书、报刊、出版物、书报刊的批发;教育管理;教育咨询;培训活动的组织;软件开发系统集成服务;计算机数据处理;大数据处理技术的研究、开发;会议、展览及相关服务;文化活动的组织与策划;软件技术转让;网络集成系统的开发建设、运行维护服务;各类教育的教学检测和评价活动;市场营销策划服务;企业营销策划;品牌推广营销(依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动)。

Ⅹ 滴血验癌是否有临床价值

据报道,“只需要50微升的血液,一键式可完成对12种常见癌症标志物的检测,包括肝癌、肺癌、胰腺癌、前列腺癌等。整个检测过程仅需5至10分钟,费用不到100元。”这是东南大学90后团队在“滴血验癌”方面取得的最新科研成果。这种方法真的可行吗?是否具有临床价值?

“滴血验癌”一直是医学界研究的重难点。据媒体报道,在刚结束的第三届中国“互联网+”大学生创新创业大赛中,东南大学生物科学与医学工程学院博士常宁率领的科研团队运用光子晶体微球技术,设计出一款自动化检测仪,通过一滴血就可完成12项癌症的早期筛检,摘得大赛“银奖”,引起了业界关注。

记者今天试图联系该科研团队,但学校相关负责人表示,目前该团队不接受采访,网上现有报道并不完全准确,在进一步整理相关资料并经院校研究后再决定接下来是否接受媒体采访。

某肿瘤医院临床肿瘤实验中心吴建中教授说,江苏肿瘤医院开展有十多种肿瘤标志物的检测,但无论什么指标,目前都不能代替病理学诊断,“现在我们肿瘤诊断的金标准是靠病理,包括影像学当中看到的一些早期肺癌,或者其他的看到的一些肿瘤。”

近年来,关于“滴血验癌”的报道不断,所谓的一滴血检测癌症是查血中的“肿瘤标志物”。所谓“肿瘤标志物”,简单说就是由恶性肿瘤细胞异常产生的物质,或是肿瘤刺激人体产生的物质。这种方法在肿瘤临床上十分常见。陈万青教授表示,对现有肿瘤标志物的检测很难取得早期肿瘤筛查和诊断的突破,“我觉得下一步的重点是试图发现一些新的标志物能够对早期癌症的诊断有帮助,着眼于现有的生物检测的指标的意义可能将来临床意义不大。”

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