贵州省专业技术人员在线学习平台公需科目大数据培训考试答案93分

? 1.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第三位的是（）（单选题1分）得分：1分

o A.嘉义市

o B.嘉兴市

o C.杭州市

o D.高雄市

? 2.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国高速（）以上。（单选题1分）得分：1分

o A.90%

o B.70%

o C.50%

o D.60%

? 3.摩尔定律指出，当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔（）便会增加一倍，性能也将提升一倍。（单选题1分）得分：1分

o A.12个月

o B.18个月

o C.6个月

o D.24个月

? 4.关于贵州大数据发展的总体思考，下列表述错误的是（）。（单选题1分）得分：1分

o A.中期：创建大数据综合试验区

o B.长期：推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用

o C.最终：建成国家级大数据综合试验区

o D.起步：建设大数据存储和云计算中心

? 5.《关于加快高速宽带网络建设推进网络提速降费的指导意见》提出，2015年要新增（）行政村通宽带，着力缩小“数字鸿沟”。（单选题1分）得分：1分o A.1.5万个

o B.1.4万个

o C.1.6万个

o D.1.7万个

? 6.2012年，（）政府发布了《大数据研究和发展倡议》，标志着大数据已经成为重要的时代特征。（单选题1分）得分：1分

o A.英国

o B.中国

o C.日本

o D.美国

?7.2013年，国务院在《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》中指出：到2015年，农村家庭宽带接入能力达到（）Mbps。（单选题1分）得分：1分o A.2Mbps

o B.4Mbps

o C.6Mbps

o D.8Mbps

?8.大数据的本质是（）。（单选题1分）得分：1分

o A.搜集

o B.联系

o C.洞察

o D.挖掘

?9.促进大数据发展部级联席会议在哪一年的4月13日召开了第一次会议？（单选题1分）得分：1分

o A.2015年

o B.2014年

o C.2013年

o D.2016年

?10.根据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分o A.计算的内涵发生了改变

o B.计算就是物理计算

o C.搜索就是计算

o D.数据的内涵发生了改变

?11.以下选项中，不属于信息时代的定律的是（单选题1分）得分：1分

o A.达律多定律

o B.麦特卡尔夫定律

o C.吉尔德定律

o D.摩尔定律

?12.据报道，近50年来影响人类生活的十大科技发明中，（）与信息技术有关。（单选题1分）得分：1分

o A.7项

o B.8项

o C.6项

o D.5项

?13.根据涂子沛先生所讲，哪一年被称为大数据元年？（单选题1分）得分：1分

o A.2012年

o B.2006年

o C.2010年

o D.2008年

?14.（）指利用计算机处理信息的技术，是现代信息技术的核心。（单选题1分）得分：1分

o A.通信技术

o B.微电子技术

o C.计算机技术

o D.感测技术

?15.吴军博士认为未来二十年就是（）为王的时代。（单选题1分）得分：1分o A.农业

o B.文化

o C.数据

o D.工业

?16.宁家骏委员指出，过去我们研制一个新型号的航天器，平均需要多长时间？（单选题1分）得分：1分

o A.5-6年

o B.7-8年

o C.3-4年

o D.1-2年

?17.习近平总书记在2016年几月主持召开了网络安全和信息化工作座谈会？（单选题1分）得分：1分

o A.4月

o B.5月

o C.3月

o D.2月

?18.根据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分

o A.中国社会不会面临数据遗产问题

o B.数据垃圾对商业公司是一个挑战

o C.个人要把数据当做自己的遗产

o D.国家要制定合适的法律来规范数据遗产继承的问题

?19.近几年，我国电子信息产业一直保持了（）以上的年增长速度，成为国民经济各个领域中间的佼佼者。（单选题1分）得分：1分

o A.9%

o B.8%

o C.7%

o D.10%

?20.大数据元年是指（单选题1分）得分：1分

o A.2012年

o B.2010年

o C.2013年

o D.2011年

?21.农业部发布的《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》提出，到2020年底前，实现农业农村历史资料的数据化、（）。（多选题3分）得分：3分o A.数据分发的定期化

o B.数据共享的便捷化

o C.数据使用的智能化

o D.数据采集的自动化

?22.基于信息数据的管理和服务创新主要表现在（）。（多选题3分）得分：3分

o A.认知方式的变化

o B.高强度的计算

o C.个性化的管理服务

o D.数据驱动的创新

?23.大数据处理流程可以概括为以下哪几步？（多选题3分）得分：3分o A.统计和分析

o B.挖掘

o C.导入和预处理

o D.采集

?24.信息技术的发展非常快，表现在（）。（多选题3分）得分：0分o A.信息的存储能力每9个月翻一番

o B.光通讯的速率和容量每年翻一番

o C.集成电路的规模每18到24个月翻一倍

o D.信息的存储能力每9个月翻一番

?25.根据吴军博士所讲，在保护个人隐私方面有哪些方法？（多选题3分）得分：3分

o A.文化的方法

o B.法律的方法

o C.技术的方法

o D.双向监督的方法

?26.贵州发展大数据的顶层设计要坚持（）的理念。（多选题3分）得分：3分o A.安全是保障

o B.数据是资源

o C.应用是核心

o D.产业是目的

?27.美国大的猎头公司储备人才考虑的因素包括（）。（多选题3分）得分：3分

o A.价值观

o B.经历

o C.智商

o D.情商

?28.关于大数据的内涵，以下理解正确的是（多选题3分）得分：3分o A.大数据就是很大的数据

o B.大数据在不同领域，又有不同的状况

o C.大数据里面蕴藏着大知识、大智慧、大价值和大发展

o D.大数据还是一种思维方式和新的管理、治理路径

?29.根据涂子沛先生所讲，有哪些因素推动了大数据的出现？（多选题3分）得分：3分

o A.社交媒体

o B.数据挖掘

o C.普适计算

o D.摩尔定律

?30.信息社会经历的发展阶段包括（）。（多选题3分）得分：0分o A.计算机时代

o B.云计算时代

o C.大数据时代

o D.互联网时代

?31.20世纪中后期至今的媒介革命，以（）的出现为标志。（多选题3分）得分：3分

o A.数字化

o B.自动化

o C.计算机

o D.互联网

?32.我国农业物联网取得了比较快的发展，在农产品流通、（）中间应用比较广泛。

（多选题3分）得分：3分

o A.园艺设施

o B.畜牧业养殖

o C.田作物生产

o D.渔业生产

?33.根据涂子沛先生所讲，以下说法正确的有哪些？（多选题3分）得分：3分o A.国家要制定合适的法律来规范数据遗产继承的问题

o B.数据垃圾对商业公司是一个挑战

o C.中国社会迟早要面临数据遗产问题

o D.个人要把数据当做自己的遗产

?34.郭永田副主任指出，物联网在大田作物生产中的应用体现在以下哪些方面？（多选题3分）得分：3分

o A.农作物病虫害监测

o B.农作物长势苗情监测

o C.农田环境监测

o D.农业精准生产控制

?35.云计算的特点包括以下哪些方面？（多选题3分）得分：0分

o A.服务可计算

o B.低使用度

o C.高性价比

o D.服务可租用

?36.下列各项表述中正确的有哪些？（多选题3分）得分：3分

o A.互联网时代最为典型的特征是扁平化、多元向度。

o B.传统的“统治”或“管理”观念认为，公共事务的管理权只属于企业。

o C.互联网时代最为典型的特征是扁平化、单一向度。

o D.传统的“统治”或“管理”观念认为，公共事务的管理权只属于政府。?37.《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》提出，要利用互联网提升农业生产、经营、管理和服务水平，培育一批（）的现代“种养加”生态农业新模式。（多选题3分）得分：3分

o A.精细化

o B.网络化

o C.智能化

o D.高效化

?38.《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》关于“加强健康医疗大数据保障体系建设”提出了哪几项任务？（多选题3分）得分：3分

o A.加强健康医疗数据安全保障

o B.加强健康医疗信息化复合型人才队伍建设

o C.推进网络可信体系建设

o D.加强法规和标准体系建设

?39.大数据的4V特点具体指的是（）。（多选题3分）得分：3分o A.Value（价值）

o B.Variety（多样）

o C.Volume（大量）

o D.Velocity（高速）

?40.贵州发展大数据的“八个一”建议包括（）。（多选题3分）得分：3分o A.引入一批人才、聚集一批创客

o B.制定一个工作计划、建立一个领导机构

o C.谋划一批产业、引进一批项目

o D.培养一批干部、出台一批政策

?41.习近平总书记指出，要不断推动我国网信事业发展，让互联网更好造福人民。（判断题1分）得分：1分

o正确

o错误

?42.在工业化社会到信息化社会的转折点上，互联网是我们党和政府面临的“最大变量”，处置不好，将成为“心头大患”。（判断题1分）得分：1分o正确

o错误

?43.Web2.0的实质没有变化，只是用电子化过程替代人工过程。（判断题1分）得分：1分

o正确

?44.我国国内行业之间的信息化发展水平差距比较大，农业信息化属于短板。（判断题1分）得分：1分

o正确

o错误

?45.根据涂子沛先生所讲，大数据的本质是数据的价值在增加。（判断题1分）得分：1分

o正确

o错误

?46.2015年，腾讯微信月活跃用户超过8亿。（判断题1分）得分：1分o正确

o错误

?47.2000年，全国涉农网站超过6000家。（判断题1分）得分：1分o正确

o错误

?48.韩国政府利用位置信息和通话记录数据，规划出合理的公交线路，提升了政府科学决策和公共服务水平，提高了公众满意度。（判断题1分）得分：1分o正确

?49.宁家骏委员指出，大数据不等于传统的数据库建设。（判断题1分）得分：1分

o正确

o错误

?50.大数据实际上是指一种思维方式、一种抽象的概念。（判断题1分）得分：1分

o正确

o错误

?51.吴军博士认为机器的智能方式和人的智能不同，它是一种结果导向的。（判断题1分）得分：1分

o正确

o错误

?52.治理理论认为，现代社会的发展必然要求公共服务多元化的供给。（判断题1分）得分：1分

o正确

o错误

?53.宁家骏委员指出，《促进大数据发展行动纲要》已被写进国家十三五规划纲要里。

（判断题1分）得分：1分

o错误

?54.在产业发展领域，大数据加速了产业优化升级的步伐。（判断题1分）得分：1分

o正确

o错误

?55.林雅华博士指出，在网络时代，电子政务的发展刻不容缓。（判断题1分）得分：1分

o正确

o错误

?56.宁家骏委员指出，我国电子政务应用走向初步融合。（判断题1分）得分：1分

o正确

o错误

?57.《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》指出，要从人民群众迫切需求的领域入手，重点推进网上预约分诊、远程医疗和检查检验结果共享互认等便民惠民应用。（判断题1分）得分：1分

o正确

o错误

?58.大数据与“云计算”二者结合起来，将给世界带来一场深刻的管理技术革命与社会治理创新。（判断题1分）得分：1分

o正确

o错误

?59.2012年，微软通过对大量的数据进行分析，成功预测出当年美国总统大选51个选区当中的50个选区的结果，准确率高达98%。（判断题1分）得分：1分o正确

o错误

?60.物联网的处理技术应用于农业上，可以对动物疾病、植物病虫害，通过传感器进行远程诊断。（判断题1分）得分：1分

o正确

o错误

大数据综述

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(10), 1503-1509 Published Online October 2018 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/7b19064797.html,/journal/csa https://https://www.wendangku.net/doc/7b19064797.html,/10.12677/csa.2018.810163 Overview on Big Data Kaiyue Liu China University of Mining & Technology (Beijing), Beijing Received: Oct. 1st, 2018; accepted: Oct. 11th, 2018; published: Oct. 19th, 2018 Abstract As a current popular technical, big data has received wide attention from every industry. In order to further understand big data, this paper comprehensively describes big data from the six aspects: The basics of big data, the origin and development status of big data, big data processing, big data application, big data challenges and the future of big data. The basics of big data include the con-cepts and differences between big data and traditional databases, and the characteristics of big data. The big data processing includes generating and getting data, preprocessing data, data sto-rage, analyzing and mining data. This article is a systematic review of big data, and can establish a good knowledge system for scholars who are new to big data. Keywords Big Data, Data Storage, Data Mining, Data Visualization, Big Data Application 大数据综述 刘凯悦 中国矿业大学(北京)，北京 收稿日期：2018年10月1日；录用日期：2018年10月11日；发布日期：2018年10月19日 摘要 大数据作为当今的热点技术，受到了各行各业的广泛关注。为了进一步认识大数据，本文从大数据的基础、大数据的起源和发展现状、大数据的处理流程、大数据的应用、大数据面临的挑战、大数据未来展望六个方面对大数据进行了综合性描述。其中大数据基础包括大数据和传统数据库的概念和区别、大数据的特性，处理流程包括数据生成和获取、数据预处理、数据存储、数据分析挖掘。本文是大数据的系统性综述，可以对初次接触大数据的学者建立了良好的知识体系。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

工业大数据白皮书2017版

一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类： 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。

2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先，工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术，实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次，工业制造过程中需要高质量的工业大数据，可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务，是工业数据的重要产生来源，工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合，可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成，运用数据分析方法，结合领域知识，形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品

大数据传输和接口实用标准化技术要求规范(212)协议详情Fix

污染源在线自动监控系统数据传输和接口标准技术规FIX 超时重发机制： 请求回应的超时，在一个请求命令发出后在规定的时间未收到回应，认为超时。超时后重发，重发规定次数后仍未收到回应认为通讯不可用，通讯结束。超时时间根据具体的通讯方式和任务性质可自定义。超时重发次数根据具体的通讯方式和任务性质可自定义。 执行超时 请求方在收到请求回应（或一个分包）后规定时间未收到返回数据或命令执行结果，认为超时，命令执行失败，结束。缺省超时定义表（可扩充）： 通讯协议数据结构 所有的通讯包都是由ACSII码字符组成(CRC校验码除外)。 通讯包结构组成：

字段对照表 代码定义 系统编码表（可扩充）（GB/T16706-1996）见《环境信息标准化手册》第一卷第236页

执行结果定义表（可扩充） 请求返回表（可扩充）

附录A：循环冗余校验（CRC）算法 CRC校验（Cyclic Redundancy Check）是一种数据传输错误检查方法，CRC码两个字节，包含一16位的二进制值。它由传输设备计算后加入到消息中。接收设备重新计算收到消息的CRC，并与接收到的CRC 域中的值比较，如果两值不同，则有误。 CRC是先调入一值是全“1”的16位寄存器，然后调用一过程将消息中连续的8位字节各当前寄存器中的值进行处理。仅每个字符中的8Bit数据对CRC有效，起始位和停止位以及奇偶校验位均无效。 CRC校验字节的生成步骤如下： ①装一个16位寄存器，所有数位均为1。 ②取被校验串的一个字节与16位寄存器的高位字节进行“异或”运算。运算结果放入这个16位寄存器。 ③把这个16寄存器向右移一位。 ④若向右（标记位）移出的数位是1，则生成多项式1010 0000 0000 0001和这个寄存器进行“异或”运算；若向右移出的数位是0，则返回③。 ⑤重复③和④，直至移出8位。 ⑥取被校验串的下一个字节 ⑦重复③~⑥，直至被校验串的所有字节均与16位寄存器进行“异或”运算，并移位8次。 ⑧这个16位寄存器的容即2字节CRC错误校验码。 校验码按照先高字节后低字节的顺序存放。

大数据的技术路线

大数据的技术路线 想要大数据需要学习什么呢？需要掌握哪些技术才能够从事大数据的工作。今天为大家讲解下大数据的技术路线，让大家对于大数据有一个详细的了解。 需要学习的大数据技术 1、hadoop：常用于离线的复杂的大数据处理 2、Spark：常用于离线的快速的大数据处理 3、Storm：常用于在线的实时的大数据处理 4、HDFS：Hadoop分布式文件系统。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。 5、Hbase：是一个分布式的、面向列的开源数据库。该技术来源于Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache 的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于

非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。 6、Hive：hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 7、Kafka：是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka 的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消费。 8、redis：redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、 zset(sorted set–有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持 push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。 那么除了这些核心的技术内容，还需要具备以下的数学基础： 1.线性代数； 2.概率与信息论； 3.数值计算 大数据技术书籍推荐

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门)为积极应对“互联网＋”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道，整合业务信

息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

卡口大数据平台技术方案-v1.0

卡口大数据平台技术方案

目录 第1章总体技术架构 .................................................................................................... 错误!未定义书签。第2章车辆特征识别 .................................................................................................... 错误!未定义书签。 服务功能 .................................................................................................................... 错误!未定义书签。 服务性能 .................................................................................................................... 错误!未定义书签。第3章稽查业务功能 .................................................................................................... 错误!未定义书签。 车辆布控功能 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 车牌精确布控........................................................................................................ 错误!未定义书签。 车牌模糊布控........................................................................................................ 错误!未定义书签。 车型布控................................................................................................................ 错误!未定义书签。 车辆类别布控........................................................................................................ 错误!未定义书签。 布控实时预警........................................................................................................ 错误!未定义书签。 布控审批................................................................................................................ 错误!未定义书签。 车辆搜索功能 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 按车型搜车............................................................................................................ 错误!未定义书签。 按类别搜车............................................................................................................ 错误!未定义书签。 按车牌搜车............................................................................................................ 错误!未定义书签。 按车辆局部特征搜车............................................................................................ 错误!未定义书签。 轨迹重现................................................................................................................ 错误!未定义书签。 车辆综合研判 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 套牌车筛选............................................................................................................ 错误!未定义书签。 频繁过车................................................................................................................ 错误!未定义书签。 同行车辆................................................................................................................ 错误!未定义书签。

大数据标准体系

附件1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1 基础标准总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺 2 术语信息技术大数据术语已申报 3 参考模型信息技术大数据参考模型已申报 4 数据处理数据整理GB/T 18142-2000 信息技术数据元素值格式记法已发布 5 GB/T 18391.1-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第1部分：框架已发布 6 GB/T 18391.2-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第2部分：分类已发布 7 GB/T 18391.3-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第3部分：注册系统元模型与基本属性已发布 8 GB/T 18391.4-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第4部分：数据定义的形成已发布 9 GB/T 18391.5-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第5部分：命名和标识原则已发布 10 GB/T 18391.6-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第6部分：注册已发布 11 GB/T 21025-2007 XML使用指南已发布 12 GB/T 23824.1-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第1 部分：数据元已发布 13 GB/T 23824.3-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第3 部分：值域已发布 14 20051294-T-339 信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批 15 20051295-T-339 信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批 16 20051296-T-339 信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批 17 20051297-T-339 信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批 18 20080046-T-469 信息技术元数据模块(MM) 第1 部分:框架已报批

HC大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年4月

目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)

可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能： (12) 业务平面功能： (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)

1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分： 第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。 第二部分是数据ETL，即获取、转换、加载，包括：关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

农业大数据应用平台技术要求

市农业大数据应用平台 建设项目 技术要求 2016年

目录 1技术要求 (3) 1.1项目目标 (3) 1.2建设现状 (3) 1.3建设原则 (4) 1.3.1先进性和成熟性 (4) 1.3.2可靠性和安全性 (5) 1.3.3开放性和标准化 (5) 1.3.4伸缩性和可扩展性 (5) 1.3.5易用性和可控性 (5) 1.4总体要求 (6) 1.4.1技术路线 (6) 1.4.2技术要求 (6) 1.4.3界面设计要求 (8) 1.4.4技术指标要求 (8) 1.5建设内容 (10) 1.5.1门户网站建设 (10) 1.5.2农业项目管理系统建设 (11) 1.5.3现有业务系统整合 (12) 1.6工程控制及验收需求................................................................. 错误！未定义书签。 1.6.1工程控制......................................................................... 错误！未定义书签。 1.6.2总体建设进度................................................................. 错误！未定义书签。 1.6.3里程碑及阶段交付物..................................................... 错误！未定义书签。 1.6.4项目验收......................................................................... 错误！未定义书签。2数据采集设备参数要求 (12)

基于大数据的智能家电节能技术规范

基于大数据的智能家电节能技术规范 1 范围 本规范规定了智能家电基于物联网云端大数据技术实现舒适节能的定义、技术要求和检测评价方法，并根据智能化技术应用情况和智能化水平来评价系统（设备+平台）的节能特性。 本规范适用于应用物联网技术、有节能需求的家电产品，包括但不限于智能空调、热水器、洗衣机、冰箱等产品。 2 规范性引用文件 下列文件中的条款通过本规范的引用而成为本规范的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误表的内容）或修订版均不适用于本规范。然而，鼓励根据本规范达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本规范。 GB 4706.1《家用和类似用途电器的安全第1部分：通用要求》 GB/T 28219 《智能家用电器的智能化技术通则》 GB/T 7725-2004 《房间空气调节器》 GB 4706.1-2005 《家用和类似用途电器的安全通用要求》 GB 4706.32-2012 《家用和类似用途电器的安全热泵空调器和除湿机的特殊要求》GB 21455-2013 《转速可控型房间空调器能效限定值及能源效率等级》 GB 19606-2004《家用和类似用途电器噪声限值》 T/CAS 289-2017 《家用房间空气调节器智能水平评价技术规范》 T/CAS 290-2017《智能家电系统互联互操作评价技术指南要求》 GB/T 18336.1—2008 信息技术安全技术信息技术安全性评估准则第1部分：简介和一般模型（IDT ISO/IEC 15408—1：2005） ⅡGB/T 18336.2—2008 信息技术安全技术信息技术安全性评估准则第2部分：安全功能要求（IDT ISO/IEC 15408—2：2005） GB/T 18336.3—2008 信息技术安全技术信息技术安全性评估准则第3部分：安全保证要求（IDT ISO/IEC 15408—3：2005） GB/T 20000.1—2014 标准化工作指南第1部分：标准化和相关活动的通用术语 QB/T 2836—2006 网络家电通用要求 GB/T 25000.51 系统与软件工程系统与软件质量要求和评价（SQuaRE）第51部分：就绪可用软件产品（RUSP）的质量要求和测试细则 GB/T 25000.10 系统与软件工程系统与软件质量要求和评价（SQuaRE）第10部分：系统与软件质量模型 3 术语和定义 除下列术语和定义外，GB/T 28219-2011中的术语和定义，均适用本规范。 3.1节能服务平台energy conservation service platform 利用大数据技术为智能家电节能提供服务的系统（以下统一称为“平台”）。

大数据平台技术框架选型

大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区 特性：是否支持所有需要的特性Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分你想要集成的所有接口、技术、产品请注意过多的特性可能会大大增加

移动网OMC北向接口技术规范大数据量配置管理接口功能需求v

移动网O M C北向接口技术规范大数据量配置管理接口功能需求v 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]

中国移动通信企业标准 QB-╳-╳╳╳-╳╳╳╳ 移动通信网网络管理接口技术规范 -- 大数据量配置管理接口功能需求 N e t w o r k M a n a g e m e n t I n t e r f a c e S p e c i f i c a t i o n f o r M o b i l e C o m m u n i c a t i o n N e t w o r k --B u l k C o n f i g u r a t i o n M a n a g e m e n t I n t e r f a c e F u n c t i o n R e q u i r e m e n t s 版本号：3.0.0 20××-××-××发布20××-××-××实施 中国移动通信有限公司发布

目录

前言 本规范是《移动通信网网络管理接口技术规范》系列标准中的第二项的子项。该系列标准预计分为三部分：基本原则、厂商网元管理系统北向接口部分和直连网元部分，其中，每一部分又包含若干项，其结构及名称预计如下： 1）移动通信网网络管理接口技术规范-基本原则 2）移动通信网网络管理接口技术规范-功能需求 3）移动通信网网络管理接口技术规范-分析 4）移动通信网网络管理接口技术规范-资源模型 5）移动通信网网络管理接口技术规范-CORBA设计 6）移动通信网网络管理接口技术规范-文件格式 7）移动通信网网络管理接口技术规范-DN和Filter的约定 8）移动通信网网络管理接口技术规范-补充说明文件 9）移动通信网网络管理接口技术规范-接口性能指标 10）移动通信网网络管理接口技术规范-直连网元 本规范为《移动通信网网络管理接口技术规范大数据量配置管理接口功能需求》，是参考国际电信联盟－电信标准部（ITU-T）的相关建议、3GPP 相关建议以及对象管理组织OMG的有关规范，并依据中国移动通信有限公司的移动通信网网络管理需求编制而成的。 本规范由中国移动通信有限公司网络部提出并归口 本规范起草单位：中国移动通信有限公司网络部，北京邮电大学 本规范主要起草人：李冶文、王烨、徐海东、熊宙实、魏丽红 李文璟、芮兰兰、姚羿志 本规范解释单位：中国移动通信有限公司网络部 本规范由中国移动通信有限公司XXX号文发布

大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用 (总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除

大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目，结构如下图 Common 原名：Core，包含HDFS, MapReduce和其他公共项目，从Hadoop 版本后，HDFS和MapReduce分离出去，其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具，主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中，代码生成器既不需要读写文件数据，也不需要使用或实现RPC协议，它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式（Schema），Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销，提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式，节约数据存储空间和网络传输带宽，Hadoop 的其他子项目（如HBase和Hive）的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS：是一个分布式文件系统，为Hadoop项目两大核心之一，是Google file system（GFS）的开源实现。由于HDFS具有高容错性（fault-tolerant）的特点，所以可以设计部署在低廉（low-cost）的硬件上。它可以通过提供高吞吐率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

资源大数据采集技术方案要点

资源数据采集技术方案 公司名称 2011年7月 二O一一年七月

目录 第 1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (3) 1.3 建设的原则 (3) 1.3.1 建设原则 (3) 1.4 参考资料和标准 (5) 第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 2.1 系统应用架构 (5) 2.2 系统层次架构 (6) 2.3 关键技术与路线 (6) 第 3 部分系统设计规范 (9) 第 4 部分系统详细设计 (9)

第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。 1.3 建设的原则 1.3.1 建设原则 由于在线预订类旅游网的数据采集涉及的方面多、数据量大、采集源数据结构多样化的

大数据标准体系

附件 1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺2基础标准术语信息技术大数据术语已申报3参考模型信息技术大数据参考模型已申报4GB/T 18142-2000信息技术数据元素值格式记法已发布5GB/T 18391.1-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 1 部分：框架已发布6GB/T 18391.2-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 2 部分：分类已发布7数据处理数据整理GB/T 18391.3-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 3 部分：注册系统元模型与基本属性已发布8GB/T 18391.4-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 4 部分：数据定义的形成已发布9GB/T 18391.5-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 5 部分：命名和标识原则已发布10GB/T 18391.6-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 6 部分：注册已发布

11GB/T 21025-2007XML 使用指南已发布12GB/T 23824.1-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 1 部分：数据元已发布13GB/T 23824.3-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 3 部分：值域已发布1420051294-T-339信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批1520051295-T-339信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批1620051296-T-339信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批1720051297-T-339信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批1820080046-T-469信息技术元数据模块 (MM) 第 1部分 :框架已报批1920080044-T-469信息技术技术标准及规范文件的元数据已报批2020080045-T-469信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架已报批2120080485-T-469跨平台的元数据检索、提取与汇交协议已报批22信息技术异构媒体数据统一语义描述已申报23数据分析信息技术大数据分析总体技术要求暂时空缺