美空军武器数据链技术与应用
数据链
数据链的发展及运用 数据链是一种在多个传感器、指挥信息系统、武器系统等作战单元之间，采用一种或多种网络结构，按照规定的通信协议和消息标准传递格式化战术信息的数据信息系统。 一、数据链概述 （一）数据链的基本组成 与一般通信系统所不同，数据链除了拥有通信终端、传输设备等基本要素以外，最大区别就是拥有特殊的通信规范，即数据报文的消息标准和控制链路运行的通信协议。没有这些通信规范，即使有了先进的通信设施和通信网络，也不能称其为数据链。因此，将数据链视为实际的硬件设备，不如视为一组规范了传输方式、信息格式、各节点间的组网方式、使用的硬件规格等实现信息交换的协定、规范。另外，数据链还包括一些保障通信安全、可靠运行的辅助设备，如加密/解密装臵（密码设备）、自检设备、电源等。所以，数据链的基本组成可以概括为三大要素：终端设备、传输设备和通信规范。 从数据链诞生起，它就与指挥系统、传感器和武器系统紧密地结合在一起。随着信息化程度的加速，数据链与指挥信息系统、武器系统、传感器的一体化程度在加快。 （二）数据链的功能特点 与一般通信系统相比，数据链能够与传感器、武器系统、指挥系统紧密结合，将地理空间上相对分散的作战单元、探测单元、支援力量紧密地连接在一起，保证战场情报、指挥控制、武器协同等信息实
时、可靠、准确地传输，实现信息共享，便于指挥人员实时掌握战场态势的变化，缩短了决策时间，提高了指挥速度和武器系统的协同作战能力，增强了联合部队的整体作战能力和防护能力，能够对敌方目标进行快速、准确、连续的打击，对我方目标实施全方位的有效防护。具体来说，数据链主要有以下特点： 一是链路平台一体化。传统通信系统的直接用户是操作人员或指挥参谋人员，主要以“人－机－人”方式将指挥系统、侦察情报系统和作战单元联系在一起。数据链则主要以“机－机”方式工作，实现了直接面向传感器、指挥系统和武器系统的有效链接，将空间分散的各种作战单元紧密交链，充分发挥了整体的作战效能，实现了链路平台的自动化、一体化。 二是信息传输实时化。由于数据链实现了“机—机”的工作方式，大大减少了由于人为因素造成的时间延误，所以实现了信息传输的实时化。准确地说，这里实时传输的涵义是指根据作战单元的使用要求，在规定的时间内将信息传给用户。数据链采用实时传输的通信协议，直接根据作战需求预先指定并动态调整每个用户收发信息的内容、占用的时隙和更新周期，协议层次简单，格式报文直接通过通信协议在信道中传输，从而保证恰当的信息使用者，在恰当的时间内收到恰当的信息。 三是传输内容格式化。为保证信息的实效性，避免信息在网络间交换时因格式转换造成时延，与一般通信系统不同，数据链主要传输格式化消息，以实现“机－机”间信息的传输、交换与自动化处理。
大数据的概念、技术及应用
大数据的概念、技术及应用1 概述 1.1 大数据的概念和特点 1.1.1 大数据的基础 1.1.2 大数据如何“与时俱进”？ 1.1.3 大数据发展趋势 人工智能 物联网结合 各个行业的深入 1.2 大数据的技术基础 1.2.1 从数据仓库开始 1.2.2 HADOOP 生态圈 1.2.3 与云计算的关系 1.2.4 数据运维能力提升 1.3 大数据的应用举例 1.3.1 大数据提升客户分析能力 1.3.2 大数据提升产品分析能力 1.3.3 大数据提升管理水平 1.3.4 大数据提升各行业“智慧” 1.4 大数据下的人工智能（AI） 1.4.1 什么是人工智能
1.4.2 人工智能改变哪些行业？ 1.4.3 大数据下的人工智能有何不同？ 1.4.4 人工智能的“颠覆” 1.5 大数据如何精细化管理 1.5.1 量化管理的引出 1.5.2 大数据如何提升“量化”的维度和深度1.5.3 从艺术到技术 1.5.4 自动驾驶到自动管理？ 1.6 电信企业的大数据“商机” 1.6.1 从网络运营到数据运营 1.6.2 提炼“内功” 1.6.3 提升外部管理能力 1.6.4 扩展增值产品运营市场 2 大数据的行业解决方案应用案例 2.1 基础应用范围 2.2 石油行业应用案例 2.3 交通行业应用案例 2.4 旅游行业应用案例 2.5 金融行业应用案例 2.6 电信行业应用案例 2.7 互联网行业应用案例等
3 大数据技术基础 3.1 从数据仓库开始 3.1.1 数据仓库的“集中” 3.1.2 数据仓库的模型标准化3.1.3 大数据的演进 3.2 HADOOP 生态圈 3.2.1 开源社区概述 3.2.2 开源改变了什么？3.2.3 HADOOP 生态圈内容3.2.4 HADOOP 的技术原则3.2.5 HADOOP 的运维3.3 HADOOP 基础 3.3.1 HDFS 的原理 3.3.2 MAP/REDUCE 原理3.3.3 YARN 原理 3.4 HIVE/HBASE 技术 3.4.1 HIVE 的原理 3.4.2 HBASE 的原理 3.4.3 两者的关系 3.5 SPARK 技术 3.5.1 基本原理
Link 16数据链技术的发展概况
Link 16数据链技术的发展概况 译自：美国《国防工业日报(Defense Industry Daily)》网站，2013年8月7日编译：知远/安德万 译文信息表 [知远导读] Link 16数据链技术让作战部队具备态势感知能力。目前能够提供Link 16数据交换能力的解决方案有五个：MIDS LVTS、FAST、MIDS JTRS和美国海军正在研发的CMN-4、TTNT，它们分别装备于不同的武器平台。本文提供了这种技术的供应商和在世界范围的装备情况等信息。 具备抗干扰能力的Link 16无线电台能够自动交换战场信息——尤其是我方和敌方的飞机、舰艇和地面部队的位置——在一个远程的、视线范围内网络（a long-range, line-of-sight network）内交换。例
如，空中预警和控制系统（AW ACS）飞机获取的空中监视跟踪数据可以立即与战斗机和防空系统共享。十几个国家已经在不少于19个陆地、海上、空中平台上装备了Link 16终端，它们使互操作性成为了现实。 虽然最近的技术进步可能使有源电子扫描阵列(AESA) 雷达成为无线电发送器的未来选择，但是Link 16是目前的标准。多功能信息分发系统——低容量终端（MIDS LVTS）由一个跨国财团开发，可以提供Link 16能力，与联合战术信息分发系统（JTIDS）相比，重量更轻、体积更小和成本更低。Defense Industry Daily网站的这篇可供免费阅读的文章聚焦Link 16这个项目，梳理了世界各地的相关合同。 MIDS-LVT项目 “Link 16为广泛分散的战斗元素之间交换战斗数据、语音和相关的导航信息提供实时的、抗干扰的、安全可靠的传输。相关的参与方借助一个共同的、可以实现连续、自动、实时更新的通信链路交换数据，从而具备态势感知能力，减少误伤、重复分配任务或错过目标的几率。通信链路中的每个参与者能够在电子显示屏上监测战斗空间，包括指定的目标或威胁。数据链设备公司的MIDS LVT是最新一代Link 16设备，它是一个单一设备，体积小，经济实惠，可靠性高，能够安全传输数据和语音。 MIDS项目起源于MIDS发起国（德国、意大利、西班牙、法国、美国）之间达成的一项谅解备忘录。它由位于加利福尼亚州圣迭戈市
大数据技术与应用基础教学大纲
大数据技术与应用基础》教学大纲 时：60 码： 适用专业： 定： 核： 准： 、课程的地位、性质和任务 大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。 本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式
的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域 丰富广泛，在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手 的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。 、课程教学基本要求 1 . 了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2 . 掌握Scrapy 环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。 3 . 深刻了解hadoop的基础理论，理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。 4 . 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用，理解并识记HDFS勺使用，了解 HDFS的JAVA API接口及数据流原理；让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的Map Reduces序。 5.理解HBase中涉及的基本概念，掌握HBase的简单应用；让学生了解数据仓库的基 础概念，熟悉Hive与HDFS Map Reduced接的关心。 6.熟悉Spark和RDM基本概念，熟悉spark接口的使用，解决实战时的步骤及思路。 7.明白Hadoop和Storm之间的差别，掌握对Storm的使用。理解Apex的工作过程并能简单应用。 8. 了解Druid 的基本概念、应用场景以及集群架构，掌握批量数据加载、流数据加载 的操作。了解Flink 的重要概念和基本架构，掌握Flink 简单的使用实例。
大数据技术与应用专业建设
大数据技术与应用专业建设 调研报告 自党的十八大以来，我国提出了实施国家大数据战略的重大决策。国务院和相关部门先后印发了《促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016～2020年）》等指导性文件。各部门、各地方高度重视，据不完全统计，我国已有20多个省级地方和10余个部委出台了本地区、本行业大数据发展规划，我国大数据发展已经正式驶入快车道。 2015年9月5日经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署大数据发展工作。《纲要》提出从政府大数据、新兴产业大数据、安全保障体系三个方面着手推进大数据领域十大工程建设，将我国大数据发展推向了另一个制高点。 职业教育服务经济与社会发展，必须紧跟产业发展步伐，随着经济增长方式转变而“动”，跟着产业结构调整升级而“走”，围着企业技能型人才需求而“转”，适应市场的需求而“变”。在大数据技术飞速发展的今天，职业教育必须紧跟大数据产业发展步伐。为了更好地了解相关行业企业对大数据人才的需求，促进大数据技术与应用专业教学及专业建设，大数据技术与应用专业教学资源库建设团队在国内外针对大数据在行业企业的需求开展了调研。
一、调研目的 1、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才的需求倾向、人才需求规格预测、就业预测、人才的市场定位等； 2、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才培养模式、培养目标的意见，以及对专业知识、岗位分工、职业技能等的要求； 3、了解往届相关专业毕业生在工作单位的表现及用人单位对往届毕业生的工作、岗位能力评价； 4、与相关企业建立校企合作模式，促进教学与社会实践的联系，为大数据技术与应用专业教学资源库的专业建设、课程体系建设及培养模式寻找更完善的发展方向。 二、调研方式 1.问卷调查：印制问卷涵寄或面交，请企业相关人员作答。 2.实地调研：教师到企业和用人单位实地调研。 3.座谈调研：邀请用人单位的技术人员、管理人员到系里开展座谈交流。 4.网上调查：到网上搜索有关人才需求、课程设计、教学计划等信息。 三、国内外大数据发展现状 （一）大数据产业呈现爆炸式增长 由IDC和EMC联合发布的《The Digital Universe of Opportunities : Rich Data and the Increasing Value of Internet of Things》研究报告中指出，2011年全球数据总量已达到1.8ZB，并将以每两年翻一番的速度增长，
大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
美军战术数据链的发展现状
美军战术数据链的发展现状 2008年05月27日星期二 19:24 一、美军战术数据链的发展现状 战术数据链的建设始于20 世纪50 年代，首先是装备于地面防空系统和海军舰艇，之后才逐步应用到飞机上。到目前为止，已有多种战术数据链问世，大致可分为三类：态势感知数据链，用于各军兵种多种平台之间交换不同类型的最新信息、满足多样化任务需求，一般工作在低频，波长较长，数据率较低，主要是传输格式化报文信息，包括Link 4A、Link 11、Link 16和Link 22等；情报、监视和侦察（ISR）数据链，用于传输各种图像情报和信号情报信息，一般工作在高频，波长较短，数据率较高，能实现视频和高分辨率图像的高速传输，包括通用数据链（CDL）和战术通用数据链（TCDL）等；专门为完成某一特定作战任务而设计的功能与信息交换形式较为单一的专用数据链，包括JSTARS专用的监视与控制数据链（SCDL）和增强型位置定位和报告系统（EPLRS）等。 （1）态势感知数据链 Link 4A数据链 Link 4A 数据链是一种自动、高速、由计算机控制的通信系统，采用TADIL C型数据格式，通常把战术支援飞机与飞机控制单元连接起来进行飞机控制和目标信息方面的传输，标准传输速率为600～5000bps。Link 4A 系统一般由控制站/受控站终端系统和传输系统组成。典型的终端系统由特高频无线电台、调制解调器、通信保密设备、数据处理器和用户接口设备组成。其中，控制站终端和受控站终端都采用半双工方式进行工作，但控制站终端必须具有全双工通信能力。目前，美国海军、空军和海军陆战队都装备了Link 4A 数据链，一般是供舰载飞机使用。 Link 11数据链 Link 11数据链是一种自动、高速、计算机对计算机的通信系统，采用TADIL A型数据格式，在具有Link 11功能的各单元，如海上舰艇、飞机和岸上节点之间进行敌情报告等战术数据的交换。此外，它还可用于协调作战区域内各个平台的作战行动。Link 11采用轮询技术，通常由计算机、通信保密设备、数据终端、高频或特高频无线电台组成。Link 11 主要采用高频传播，标准传输速率为1200bps。但在视距范围内可使用特高频频段实现各种作战平台的互连，标准传输速率为2400bps。Link 11 系统主要装备于那些能处理并显示作战态势及目标信息的平台。目前，美国及其盟国都装备有该数据链。 Link 16数据链 Link 16数据链是使用最普遍的态势感知数据链。它是一种先进的通信、导航与识别系统，采用战术数字信息链（TADIL）J型数据格式，是美军根据未来作战的需要并充分发挥联合战术信息分发系统（JTIDS）的能力而研制的，具有快速、机动、无线、多用户等特点，现已成为美国国防部最常用的战术数据链之一。其中，机载Link 16 系统通常由任务计算机、JTIDS 终端或其后继者多功能信息分发系统（MIDS）终端和天线组成。JTIDS/MIDS是Link 16所独有的设施，它除了可以给Link 16系统提供信息加密、自动入网以及把加密信息高速分发给需要该信息的用户的功能之外，还可以将需要中继的信息自动、高速地转发出去。 Link 16数据链是在Link 11数据链的基础上研发的，可以与Link 11或
大数据分析技术与应用_实验2指导
目录 1实验主题 (1) 2实验目的 (1) 3实验性质 (1) 4实验考核方法 (1) 5实验报告提交日期与方式 (1) 6实验平台 (1) 7实验内容和要求 (1) 8实验指导 (2) 8.2 开启Hadoop所有守护进程 (2) 8.2 搭建Eclipse环境编程实现Wordcount程序 (3) 1.安装Eclipse (3) 2.配置Hadoop-Eclipse-Plugin (3) 3.在Eclipse 中操作HDFS 中的文件 (7) 4.在Eclipse 中创建MapReduce 项目 (8) 5.通过Eclipse 运行MapReduce (13) 6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题 (16)
1实验主题 1、搭建Hadoop、Eclipse编程环境 2、在Eclipse中操作HDFS 3、在Eclipse中运行Wordcount程序 4、参照Wordcount程序，自己编程实现数据去重程序 2实验目的 （1）理解Hadoop、Eclipse编程流程； （2）理解MapReduce架构，以及分布式编程思想； 3实验性质 实验上机内容，必做，作为课堂平时成绩。 4实验考核方法 提交上机实验报告，纸质版。 要求实验报告内容结构清晰、图文并茂。 同学之间实验报告不得相互抄袭。 5实验报告提交日期与方式 要求提交打印版，4月19日（第10周）之前交到软件学院412。 6实验平台 操作系统：Linux Hadoop版本：2.6.0或以上版本 JDK版本：1.6或以上版本 Java IDE：Eclipse 7实验内容和要求 （1）搭建Hadoop、Eclipse编程环境； （2）运行实验指导上提供的Wordcount程序； （3）在Eclipse上面查看HDFS文件目录； （4）在Eclipse上面查看Wordcount程序运行结果； （5）熟悉Hadoop、Eclipse编程流程及思想； 程序设计题，编程实现基于Hadoop的数据去重程序，具体要求如下： 把data1文件和data2文件中相同的数据删除，并输出没有重复的数据，自己动手实现，把代码贴到实验报告的附录里。 设计思路： 数据去重实例的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。具体就是Reduce的输入应该以数据作为Key，而对value-list则没有要求。当Reduce 接收到一个
大数据技术与应用专业详细解读
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
大数据技术与应用基础_教学大纲
《大数据技术与应用基础》教学大纲 学时：60 代码： 适用专业： 制定： 审核： 批准： 一、课程的地位、性质和任务 大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。 本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域丰富广泛，在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。 二、课程教学基本要求 1. 了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2. 掌握Scrapy环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。 3. 深刻了解hadoop的基础理论，理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。 4. 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用，理解并识记HDFS的使用，了解HDFS 的JAVA API接口及数据流原理；让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的MapReduce程序。 5. 理解HBase中涉及的基本概念，掌握HBase的简单应用；让学生了解数据仓库的基础概念，熟悉Hive与HDFS、MapReduce直接的关心。 6. 熟悉Spark和RDD的基本概念，熟悉spark接口的使用，解决实战时的步骤及思路。
TTNT数据链系统的发展分析
TTNT数据链系统发展分析 2008年5月13日，首架安装TTNT数据链的F-22A“猛禽”战斗机参加了在内华达州内利斯空军基地举行的2008年美军联合远征部队第三阶段试验演习（JFEX—08—3）,表现出了极强的战场态势感知能力和网络中心战能力。演习表明：F-22不仅具备超强的信息采集能力，而且还能通过机载先进战术瞄准网络数据链系统(TTNT)将海量的战场情报信息和态势图像对其他作战平台进行高速传输和实时共享。可以说，TTNT是美军下一代战术数据链系统中一颗冉冉升起的新星，是其网络中心战的中枢系统。本文将从数据链的基本介绍开始，着重剖析TTNT系统，以达到初步掌握其本质的目的。 美军的战术数据链自20世纪50年代开始发展，至今已经形成了一个庞大的作战体系，从Link4，Link11到Link16以及即将装备的Link22和TTNT，每一步发展都会迅速改变现有的作战格局。近十年来，战术数据链系统更是经历了战争的考验，海湾战争、阿富汗战争、科索沃战争、伊拉克战争，每次战争中的成功应用使数据链系统赢得了“战争中作战能力的倍增器”的美誉。那什么是战术数据链呢？引用美国国防部对其下的定义：“战术数据链是用于传输机器可读的战术数字信息的标准通信链路”。战术数据链通过单一网络体系结构和多种通信媒体，将两个或多个指挥和控制或武器系统连接在一起，从而进行战术信息的交换。战术数据链系统的一般组成结构如下图所示：
下面我们将对美军目前的通用数据链Link16进行一个简单介绍。TADIL J（北约称之为Link16）研制于20世纪70年代，较其前任而言，是一种保密、大容量、抗干扰的数据链路，采用J序列报文格式。Link16工作在960~1215MHz频段，传输速率为115.2kbps-238kbps，采用TDMA方式组网，具有跳扩频相结合的抗干扰方式，跳频速率为76900次／秒。以下是Link16机载数据链的组成图示： 由于受到机内空间和载荷量的限制，原有的一些组件被整合成三大任务模块。任务计算机主要是处理信息数据以及对数据加密；，联合收发系统则集成了数据终端机和RF设备中的射频设备的功能，负责对数据的调制解调以及生成波形；接收／发射天线主要收发无线电信号。
大数据技术与应用专业人才培养方案
附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案 一、培养目标 本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。 二、学制及招生对象 （一）学制：三年 （二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生 三、人才培养规格 （一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位 本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换； 大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位 大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位 大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位 （二）起薪标准 4500元/月 （三）人才质量标准 1.知识要求 毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。
①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语， 包括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技 能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求 通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质： 热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质： 具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质： 掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。
战术数据链的发展与作战应用
总第190期2010年第4期 舰船电子工程 Ship Electronic Engineering Vol.30No.4 1 战术数据链的发展与作战应用3 李宏智 (中国电子科技集团公司第二十八研究所 南京 210007) 摘 要 文章介绍了外军典型战术数据链的发展情况,探讨了多种数据链与作战平台的最新集成应用方式,分析了数据链的作战组织使用,并对战术数据链的消息标准和战术功能做了研究,最后提出了数据链发展的建议。 关键词 战术数据链;消息标准;作战应用 中图分类号 E917 Develop ment a nd Operational Application of Tactical Dat a Links L i Hongzhi (The28th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation,Nanjing 210007) Abs t rac t The paper introduces development status of typical tactical data link of foreign army,and discusses latest ap2 plication methods of multi2tactical data link integrated into operational platforms.The operational application of data link is analyzed.The paper also investigates message standards and tactical f unction of tactical data link.In the end,the paper puts forward the proposals on development of tactical data link. Ke y Words tactical data link,message standard,operational application Class Nu m ber E917 1 引言 数据链是一种按规定的消息格式和通信协议,在传感器、指控系统与武器平台之间实时传输和处理战术数据信息的系统。通过数据链,可以将地理上分散的部队、各类传感器和武器系统建立起无缝链接,构成立体分布、纵横交错的信息平台,沟通所有作战单元,实现信息共享,从而使指挥员实时掌握战场态势,缩短决策时间,提高指挥速度和协同作战能力。数据链包括传输设备、通信协议和消息标准三大要素[1～2]。 数据链是实现战场态势信息共享,扩大态势感知范围的主要手段。数据链把传感器、指控系统与武器平台联系在一起,通过共享战场信息,使各作战单元的态势感知范围由原先各单元所装备的传感器侦测范围,扩大到联合作战部队所有传感器侦测范围,大大提高各作战单元的态势感知能力,扩大作战部队的掌控范围。 数据链是部队协同作战的“粘合剂”,是一体化联合作战实现的前提和纽带。现代联合作战中,陆、海、空三军的作战部队、舰船、飞机等作战单元之间需要传送海量的传感器信息和交战指令,数据链使系统内各成员获得完整、准确、实时、清晰、共用的战场态势,支持武器协同与互操作能力,从而实现真正意义上的联合作战。 数据链实现传感器和射手联网,缩短发现与打击目标的时间间隔,实现快速精确打击。数据链将传感器、指挥系统和射手联入网络,战术数据链不仅能够快速分发、交换传感器获得的情报信息,为提供战场态势实时传输战术数据,而且可以满足目标指示的精度要求,沟通从传感器到武器发射平台之间的信息流,应用于引导武器发射,实现多平台的火力协同,从而大大提高快速反应能力和精确打击实时目标的能力。 3收稿日期:2009年10月27日,修回日期:2009年11月30日 作者简介:李宏智,男,硕士,工程师,研究方向:综合电子信息系统总体技术,数据链集成应用技术。
《大数据分析方法与应用》教学大纲
《大数据分析方法与应用》课程教学大纲 课程代码：090542008 课程英文名称：Big Data Analysis: Methods and Applications 课程总学时：40 讲课：40 实验：0 上机：0 适用专业：应用统计学 大纲编写（修订）时间：2017.6 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生学会选用适当的方法和技术分析数据，领会大数据分析方法和应用，掌握复杂数据的分析与建模，使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，为就业与继续深造打下必要而有用的基础。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握数据挖掘流程、随机森林树的回归算法、基于预测强度的聚类方法、朴素贝叶斯分类、高维回归及变量选择、图模型等。 2.基本能力：要求能在真实案例中应用相应的方法。 3.基本技能：掌握复杂数据的分析与建模。 （三）实施说明 1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2. 课程学时总体分配表中的章节序号在授课过程中可酌情调整顺序，课时分配仅供参考。打“*”号的章节可删去或选学。 3. 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法开展教学，通过讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。 4．教学手段：建议采用多媒体等现代化手段开展教学。 （四）对先修课的要求 本课程的先修课程：应用多元统计分析。 （五）对习题课、实践环节的要求 通过案例讲解算法，鼓励学生演示分析思路和分析收获，使学生有机会诊断问题，并学会选用适当的方法和技术分析数据。 （六）课程考核方式 1．考核方式：考查 2．考核目标：在考核学生基础知识、基本技能，基本能力的基础上，重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。 3．成绩构成：本课程由平时成绩和结课报告的质量评定优、良、中、及格和不及格。 （七）参考书目: 《大数据分析：方法与应用》，王星编，清华大学出版社，2013. 二、中文摘要 《大数据分析方法与应用》是高等学校应用统计学专业的一门选修的专业课。本课程着重介绍了统计学习、数据挖掘和模式识别等领域的各种大数据分析方法。课程主要内容包括大数据分析概述、数据挖掘流程、随机森林树、基于预测强度的聚类方法、贝叶斯分类和因果学习、高
大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案
第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？
答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术
答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
大数据技术与应用专业讲课稿
大数据技术与应用专业 建设方案 北京四合天地科技有限公司 2018年6月
目录 1项目背景 (4) 1.1行业背景 (4) 1.2政策导向 (5) 2人才培养方案 (6) 2.1行业人才需求 (6) 2.2大数据岗位设置 (9) 2.2.1Hadoop运维工程师 (9) 2.2.2大数据开发工程师 (9) 2.2.3数据采集工程师 (10) 2.2.4系统开发工程师 (11) 2.3大数据人才基本技能要求 (11) 2.4人才培养目标 (12) 2.5人才培养策略 (12) 3教学现状分析 (13) 3.1教学科研难以保证 (13) 3.2实训环境缺失 (13) 3.3实训内容不足 (13) 4课程体系建设 (14) 4.1培养目标 (14) 4.2课程设置 (14) 5实训室建设 ............................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1设计理念..................................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.1以就业为导向...................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.2以能力为本.......................................................................................... 错误!未定义书签。