基于网络大数据的消费者信心指数编制

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力：一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。

大数据平台项目方案说明

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。

神经网络在数据挖掘中的应用

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神经网络在数据挖掘中的应用摘要：给出了数据挖掘方法的研究现状,通过分析当前一些数据挖掘方法的局限性,介绍一种基于关系数据库的数据挖掘方法——神经网络方法,目前,在数据挖掘中最常用的神经网络是ＢＰ网络。在本文最后，也提出了神经网络方法在数据挖掘中存在的一些问题．关键词：BＰ算法;神经网络;数据挖掘１．引言在“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代,人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。数据挖掘技术应运而生。并显示出强大的生命力。和传统的数据分析不同的是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所得到的信息具有先未知，有效性和实用性三个特征。它是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据；规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘在自身发展的过程中，吸收了数理统计、数据库和人工智能中的大量技术。作为近年来来一门处理数据的新兴技术，数据挖掘的目标主要是为了帮助决策者寻找数据间潜在的关联(Rｅｌation），特征(Pattern)、趋势(Tｒend)等，发现被忽略的要素，对预测未来和决策行为十分有用。数据挖掘技术在商业方面应用较早，目前已经成为电子商务中的关键技术。并且由于数据挖掘在开发信息资源方面的优越性,已逐步推广到保险、医疗、制造业和电信等各个行业的应用。数据挖掘(Dａta Ｍiｎing)是数据库中知识发现的核心，形成了一种全新的应用领域。数据挖掘是从大量的、有噪声的、随机的数据中，识别有效的、新颖的、有潜在应用价值及完全可理解模式的非凡过程。从而对科学研究、商业决策和企业管理提供帮助。数据挖掘是一个高级的处理过程,它从数据集中识别出以模式来表示的知识。它的核心技术是人工智能、机器学习、统计等，但一个ＤM系统不是多项技术的简单组合,而是一个完整的整体，它还需要其它辅助技术的支持，才能完成数据采集、预处理、数据分析、结果表述这一系列的高级处理过程。所谓高级处理过程是指一个多步骤的处理过程,多步骤之间相互影响、反复调整,形成一种螺旋式上升过程。最后将分析结果呈现在用户面前。根据功能，整个DM系统可以大致分为三级结构。神经网络具有自适应和学习功能，网络不断检验预测结果与实际情况是否相符。把与实际情况不符合的输入输出数据对作为新的样本，神经网络对新样本进行动态学习并动态改变网络结构和参数,这样使网络适应环境或预测对象本身结构和参数的变化，从而使预测网络模型有更强的适应性,从而得到更符合实际情况的知识和规则，辅助决策者进行更好地决策。而在ANN的

大数据考试答案72784

? 1.规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（）。（单选题1分） o A.富数据 o B.贫数据 o C.繁数据 o D.大数据 ? 2.世界上第一台电子计算机（ENIAC）是在哪一年宣告诞生的？（单选题1分）得分：1分 o A.1946年 o B.1949年 o C.1948年 o D.1947年 ? 3.“最为成功的商业运作模式是价格最低的资源将会被尽可能的消耗，以此来保存最昂贵的资源”，这是下列哪个定律的内涵？（单选题1分）得分：1分o A.麦特卡尔夫定律 o B.摩尔定律 o C.吉尔德定律 o D.牛顿定律 ? 4.第一个提出大数据概念的公司是（）。（单选题1分）得分：1分

o A.麦肯锡公司 o B.谷歌公司 o C.脸谱公司 o D.微软公司 ? 5.（）年3月1日，贵州·北京大数据产业发展推介会在北京隆重举行，贵州大数据正式启航。（单选题1分）得分：1分 o A.2012 o B.2014 o C.2010 o D.2016 ? 6.大数据要求企业设置的岗位是（单选题1分）得分：1分 o A.首席信息官和首席数据官 o B.首席分析师和首席数据官 o C.首席分析师和首席工程师 o D.首席信息官和首席工程师 ?7.（）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.计算机技术 o B.感测技术 o C.通信技术

o D.微电子技术 ?8.2015年，贵阳市的呼叫服务产业达到（）坐席。（单选题1分）得分：1分o A.20万 o B.10万 o C.5万 o D.3万 ?9.《国务院办公厅关于促进农村电子商务加快发展的指导意见》要求：到（）年，初步建成统一开放、竞争有序、诚信守法、安全可靠、绿色环保的农村电子商务市场体系。（单选题1分）得分：1分 o A.2030年 o B.2035年 o C.2025年 o D.2020年 ?10.医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项？（单选题1分）得分：1分o A.个人健康管理数据 o B.健康档案数据 o C.诊疗数据 o D.公共安全数据 ?11.关于大数据在社会综合治理中的作用，以下理解不正确的是（）。（单选题1分）得分：0分

大数据平台-kerberos安装部署文档

1.环境准备 1.1.操作系统本次安装部署要求在操作系统为CentOS release 6.5 (Final)的版本下进行部署，所以在安装部署kerberos之前请先确保操作系统为以上版本，并且集群中各机器已做时钟同步。本次安装部署以csdm-hadoop-04作为主kdc服务器，以csdm-hadoop-05作为从kdc服务器，以csdm-hadoop-03作为客户端。一般不建议在服务器上再安装其他应用程序，比如hadoop。但为了节省资源本次安装在这三台机器均已安装hadoop 相关软件。 1.2.创建操作用户创建操作系统hdfs、yarn、mapred用户，并使其归属于hadoop用户组: adduserhdfs-g Hadoop adduser yarn -g Hadoop addusermapred-g Hadoop 1.3.配置hosts文件为各台机器修改/etc/hosts文件，将真实ip与主机名对应配置，服务端与客户端均需配置，形如：（不能存在127.0.0.1的配置，否则hadoop进行kerberos验证时将会出错） 1.4.关闭防火墙执行以下命令关闭防火墙： serviceiptables stop 出现以下界面表示关闭成功 1.5.注册服务与端口的对应在/etc/service文件最后增加以下信息，以便后续使用： krb5_prop 754/tcp # Kerberos slave propagation 2.安装配置Kerberos 2.1.安装rpm包以root用户登录并创建目录存放安装包： mkdir /var/kerberos

ClouderaManager大数据平台部署指南

部署指南 Cloudera Manager CDH 官方共给出了3中安装方式。第一种方法必须要求所有机器都能连网，由于各种网络超时错误，基本没法用。第二种方法使用CM的在线yum源，在线下载很多包，同样是超时严重。第三种方法是全离线方式，实际情况是也只能用这个。 1、Cloudera Manager的部署条件 ?CDH不支持在容器中部署。 ?支持Oracle JDK7，目前可使用的最新版本为1.7u80，C5.3.x及以上版本也支持使用oracle JDK8，同一个CDH集群中的所有节点使用的JDK版本必须一致。 ?使用Python2.4及以上，不支持Python3 ?仅支持IPv4，且IPv6必须要disabled ?基于tar压缩包的离线安装方式，会在6.0.0中停止支持该方式。 ?支持selinux，但如果不熟悉使用方法，建议关闭。 ?管理端口为7180，此外还有很多基础应用使用的端口，可以运行iptables，需要确认有恰当的授权控制，例如至少要对同网段的访问放开全部端口。 2、Cloudera Manager部署的几个阶段和可选择的方式

注：因为Cloudera Manager的官方yum源位于国外，受网速影响而无法正常使用。所以上述部署方式中，一般是使用PATH C，或者在预先下载好相关RPM包的条件下参照PATH B方式。 3、主机节点信息和基础配置（1）主机信息本次部署使用以下主机，前两个作为NameNode使用。后四个主机，分别额外挂载一块1TB的磁盘到本地的/dfs/dn目录下。注1：用于大数据平台的数据磁盘不要配置RAID，直接祼盘即可。如果有RAID 控制器，则直接对每块盘设置一个单独的RAID0，仍然当作单盘使用。注2：在有第二块数据盘的情况下，继续挂载到/dfs/dn2，更多的数据盘则按命名规则和挂盘规则扩展即可。注3：对于生产环境而言，NameNode所在的节点一般不要同时做数据节点使用。而且NameNode所在主机的磁盘需要配置适当的RAID保护级别，以提高可靠性。

神经网络

第一节、神经网络基本原理 1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示：图1. 人工神经元模型图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j 到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为：图中yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数( Activation Function )或转移函数( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为：

若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即： X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ] 则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式：若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net为负，则称神经元处于抑制状态。图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model )，也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。 2. 常用激活函数激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，下面简要介绍常用的激活函数。 (1) 线性函数( Liner Function ) (2) 斜面函数( Ramp Function ) (3) 阈值函数( Threshold Function )

图2 . 阈值函数图像以上3个激活函数都是线性函数，下面介绍两个常用的非线性激活函数。 (4) S形函数( Sigmoid Function ) 该函数的导函数： (5) 双极S形函数

网络设备运维管理规定

网络设备运维管理规定 WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】

网络系统运维管理制度文档状态为确保公司网络系统稳定、高效、安全地运行，促进办公效率的不断提高。根据《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》，特制定此管理规定。内容包括网络系统运维管理职能、管理职责划分及运维管理工作制度。本规定是对公司网络系统运行保障工作实施管理的基本依据，所有人员必须严格遵照执行，最终解释权在总经理办公室。第一条运维管理职能运维管理人员具体承担全公司网络系统的设计、规划、建设和管理。主要职责包括： 1、根据网络运维特点和运维需求，拟定我公司网络运维管理的方针、政策、保障计划等提供领导决策，并组织实施； 2、贯彻我公司关于网络管理的各项规章制度，担负网络执勤、监控工作，掌握网络运行状况，及时处理网络故障； 3、在办公室经理领导下，根据需求严密、科学、合理地掌控网络的各项资源，如IP地址分配等； 4、定期分析讨论网络运行状态与运行质量，对比各项参数，排除潜在故障隐患，提出网络改进意见；

5、保障我公司网络系统的正常运行，负责服务器数据及其他重要数据的备份管理及技术文档的管理。第二条运维人员的职责划分运维管理保障人员包括管理人员和技术操作人员。 1、管理人员由办公室经理和网络工程师担任。负责组织制定我公司网络运维的方针政策、管理制度，并组织各部门、各分公司积极落实；完成公司网络运维的日常行政管理工作，负责检查、督促、考核系统执勤情况；组织技术力量，及时、准确地处置网络发生的故障；检查网管工作，定期（或不定期）讲评网管业务工作情况，安排网络管理的相关工作。 2、技术操作人员由技术人员组成。主要职责包括掌握我公司网络总体性能指标，系统拓扑结构、设备连接关系、信息流程以及各系统设备功能和工作状态；熟练掌握系统设备的硬件安装、线缆连接、系统设置；熟悉软件的安装、测试、升级等管理工作；完成网络系统的资源调整、配置等任务；掌握本专业系统常用故障的检测手段与排除方法，迅速准确定位故障部位，积极和其他专业技术人员密切配合，排除系统故障；熟悉公司网络设备及系统定期维护方法和步骤，负责分管设备的安装调试与维护工作；随时监控计算机病毒在公司网络上的流行，定期检查公司计算机病毒库升级工作，做好计算机病毒的防范工作；掌握电工技术、配电设备组成及工作原理，熟悉电源设备的技术指标、机房配电线路及供电情况；掌握机房安装配置的空调机工作原理和空调系统技术性能指标。熟悉空调系统设备的定期维护方法与步骤；在相关技术人员的配合下排除设备疑难故障；保障设备稳定可靠运行。

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。

大数据考试答案

1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度

5、数据清洗的方法不包括（D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分）

A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高 10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D ）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高 12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源

网络设备运维管理制度

网络系统运维管理制度文档状态为确保公司网络系统稳定、高效、安全地运行，促进办公效率的

不断提高。根据《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》，特制定此管理规定。内容包括网络系统运维管理职能、管理职责划分及运维管理工作制度。本规定是对公司网络系统运行保障工作实施管理的基本依据，所有人员必须严格遵照执行，最终解释权在总经理办公室。第一条运维管理职能运维管理人员具体承担全公司网络系统的设计、规划、建设和管理。主要职责包括： 1、根据网络运维特点和运维需求，拟定我公司网络运维管理的方针、政策、保障计划等提供领导决策，并组织实施； 2、贯彻我公司关于网络管理的各项规章制度，担负网络执勤、监控工作，掌握网络运行状况，及时处理网络故障； 3、在办公室经理领导下，根据需求严密、科学、合理地掌控网络的各项资源，如IP地址分配等； 4、定期分析讨论网络运行状态与运行质量，对比各项参数，排除潜在故障隐患，提出网络改进意见； 5、保障我公司网络系统的正常运行，负责服务器数据及其他重要数据的备份管理及技术文档的管理。第二条运维人员的职责划分运维管理保障人员包括管理人员和技术操作人员。 1、管理人员由办公室经理和网络工程师担任。负责组织制定我公司网络运维的方针政策、管理制度，并组织各部门、各分公司积极落

实；完成公司网络运维的日常行政管理工作，负责检查、督促、考核系统执勤情况；组织技术力量，及时、准确地处置网络发生的故障；检查网管工作，定期（或不定期）讲评网管业务工作情况，安排网络管理的相关工作。 2、技术操作人员由技术人员组成。主要职责包括掌握我公司网络总体性能指标，系统拓扑结构、设备连接关系、信息流程以及各系统设备功能和工作状态；熟练掌握系统设备的硬件安装、线缆连接、系统设置；熟悉软件的安装、测试、升级等管理工作；完成网络系统的资源调整、配置等任务；掌握本专业系统常用故障的检测手段与排除方法，迅速准确定位故障部位，积极和其他专业技术人员密切配合，排除系统故障；熟悉公司网络设备及系统定期维护方法和步骤，负责分管设备的安装调试与维护工作；随时监控计算机病毒在公司网络上的流行，定期检查公司计算机病毒库升级工作，做好计算机病毒的防范工作；掌握电工技术、配电设备组成及工作原理，熟悉电源设备的技术指标、机房配电线路及供电情况；掌握机房安装配置的空调机工作原理和空调系统技术性能指标。熟悉空调系统设备的定期维护方法与步骤；在相关技术人员的配合下排除设备疑难故障；保障设备稳定可靠运行。第三条运维管理工作要求 1、每天两次进行机房巡视、网络运行状况及对外服务器服务状况监控； 2、按照规定的时段巡视机房，检查基础设备包括UPS电源的运行

大数据考试题

《大数据》试题单选题 1、大数据的核心就是（B） A、告知与许可 B、预测 C、匿名化 D、规模化 2、大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（A） A、把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。 B、被视为人工智能的一部分。 C、被视为一种机器学习。 D、预测与惩罚。 3、采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（C），但与样本数量的增加关系不大。 A、降低 B、不变 C、提高 D、无关 4、大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用（A）的方法 A、所有数据 B、绝大部分数据 C、适量数据 D、少量数据 5、大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（A） A、更有效 B、相当 C、不具备可比性 D、无效 6、相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（D），帮助我们进一步接近事实的真相。 A、安全性 B、完整性 C、混杂性 D、完整性和混杂性 7、大数据的发展，使信息技术变革的重点从关注技术转向关注（A） A、信息 B、数字 C、文字 D、方位 8、大数据时代，我们是要让数据自己“发声”，没必要知道为什么，只需要知道（B） A、原因 B、是什么 C、关联物 D、预测的关键 9、建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的（C） A、基础 B、前提 C、核心 D、条件 10、（C）下列说法正确的是 A、有价值的数据是附属于企业经营核心业务的一部分数据； B、数据挖掘它的主要价值后就没有必要再进行分析了； C、所有数据都是有价值的； D、在大数据时代，收集、存储和分析数据非常简单； 11、关于数据创新，下列说法正确的是（D） A、多个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加； B、由于数据的再利用，数据应该永久保存下去； C、相同数据多次用于相同或类似用途，其有效性会降低； D、数据只有开放价值才能得到真正释放。 12、关于数据估值，下列说法错误的是（B） A、随着数据价值被重视，公司所持有和使用的数据也渐渐纳入了无形资产的范畴； B、无论是向公众开放还是将其锁在公司的保险库中，数据都是有价值的； C、数据的价值可以通过授权的第三方使用来实现 D、目前可以通过数据估值模型来准确的评估数据的价值评估 13、在大数据时代，下列说法正确的是（B）。 A、收集数据很简单 B、数据是最核心的部分 C、对数据的分析技术和技能是最重要的 D、数据非常重要，一定要很好的保护起来，防止泄露 14、随着数据科学家的崛起，（C）的地位将发生动摇。 A、国家领导人 B、大型企业 C、行业专家和技术专家 D、职业经理人 15、大数据公司的多样性表明了（B） A、数据作用的体现 B、数据价值的转移 C、数据技术的发展 D、数据思维的创新 16、以下哪种说法是错误的（B） A、将罪犯的定罪权放在数据手中，借以表达对数据和分析结果的崇尚，这实际上是一种滥用。 B、随着数据量和种类的增多，大数据促进了数据内容的交叉检验，匿名化的数据不会威胁到任何人的隐私。 C、采集个人数据的工具就隐藏在我们日常生活所必备的工具当中，比如网页和智能手机应用程序。 D、预测与惩罚，不是因为所做，而是因为将做。 17、只要得到了合理的利用，而不单纯只是为了“数据”而“数据”，大数据就会变成（B） A、强大的威胁 B、强大的武器 C、预测工具 D、分析工具 18、在大数据时代，我们需要设立一个不一样的隐私保护模式，这个模式应该更着重于（A）为其行为承担责任。 A、数据使用者 B、数据提供者 C、个人许可 D、数据分析者

网络设备的日志管理

网络设备的日志管理在一个完整的信息系统里面，日志系统是一个非常重要的功能组成部分。查看交换机、路由器和其他网络设备的日志，可以帮助网管员迅速了解和诊断问题。一些网管员认为日志管理是信息安全管理的内容，和系统管理关系不大，这绝对是错误的。很多硬件设备的操作系统也具有独立的日志功能，本文以校园网中常见的Cisco设备为代表，着重介绍在网络设备日志管理中最基本的日志记录的方法与功能。日志消息通常是指Cisco IOS中的系统错误消息。其中每条错误信息都被分配了一个严重级别，并伴随一些指示性问题或事件的描述信息。Cisco IOS发送日志消息（包括debug命令的输出）到日志记录过程。默认情况下，只发送到控制台接口，但也可以将日志记录到路由器内部缓存；在实际的管理工作中，我们一般将日志发送到终端线路，如辅助和VTY线路、系统日志服务器和SNMP管理数据库。了解日志消息的格式在Cisco IOS设备中，日志消息采用如下格式： %-- : 下面是一个简单的例子：这个消息经常出现在Catalyst 4000交换机上（北京地区很多区县都配备此型号交换机），假设日志消息已经启用了时间戳和序列号，对于日志消息，将看到以下信息，首先是序列号，紧接着是时间戳，然后才是真正的消息：

%SYS-4-P2_WARN: 1/Invalid traffic from multicast source address 81:00:01:00:00:00 on port 2/1 这种日志连续出现，我们通查阅CISCO在线文档，或者利用“错误信息解码器工具”分析就可判断出，当交换机收到信息包带有组播MAC地址作为源MAC时，“无效的数据流从组播源地址”系统日志消息生成。在MAC 地址作为源MAC地址时，帧不是符合标准的工作情况。然而，交换机仍然转发从组播MAC地址发出的数据流。解决方法是设法识别产生帧带有组播源MAC地址的终端站。一般来说，共享组播MAC 地址的这个帧从数据流生成器（例如SmartBits）或第三方设备被传输（例如负载平衡防火墙或服务器产品）。基本日志记录的配置在设置日志记录时，需要完成两个基本的任务：打开日志记录和控制日志在线路上的显示。１．打开日志记录默认地，日志记录只在路由器的终端控制台打开，要在其他地方记录日志，则必须相应的打开日志记录并进行配置。使用logging on命令可打开日志记录；其他的如logging命令，可以为日志记录打开其他已配置的目的地，如系统日志服务器或路由器的内部缓存。在将系统消息记录到除了控制台端口的其他位置之前，必须执行该命令。２．配置同步日志记录在路由器线路上显示日志的一个烦人的事情是，可能在我们正在输出入命令的时候，路由器反消息显示在正在输入的命令行中间。虽然这个消息和正在输入的命令无关，我们可能继续

大数据平台kerberos安装部署文档

大数据平台－ｋerｂｅrｏs安装部署文档

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1.环境准备 1.1.操作系统本次安装部署要求在操作系统为ＣeｎtOS release 6.5（Fiｎal）的版本下进行部署，所以在安装部署ｋerｂeroｓ之前请先确保操作系统为以上版本,并且集群中各机器已做时钟同步。本次安装部署以csdm-hadｏoｐ-０4作为主kｄc服务器,以ｃsdm-hadoop-0５作为从kdc服务器，以csｄm-hadoｏp-０3作为客户端。一般不建议在服务器上再安装其他应用程序，比如hａdoop。但为了节省资源本次安装在这三台机器均已安装hadoop相关软件。 1.2.创建操作用户创建操作系统hdfs、yarn、mａpred用户，并使其归属于ｈadoｏp用户组: adduｓeｒｈdfs -gＨａdoop adｄｕseｒyarn －g Hａdoｏp adduｓer mａpｒeｄ-ｇＨaｄoop 1.3.配置hosts文件为各台机器修改/etｃ/ｈoｓts文件，将真实iｐ与主机名对应配置，服务端与客户端均需配置，形如：(不能存在12７.0．０.1的配置，否则ｈadｏop进行ｋｅrbｅros验证时将会出错) 1.4.关闭防火墙执行以下命令关闭防火墙： sｅrｖice ipｔaｂlｅs stop 出现以下界面表示关闭成功 1.5.注册服务与端口的对应在/etc/seｒviｃe文件最后增加以下信息,以便后续使用： ?kｒb5_ｐｒoｐ75４/tｃp # Kerbeｒoｓ slave prｏｐagaｔion 2.安装配置Kerｂeros 2.1.安装rｐm包 ?以rｏot用户登录并创建目录存放安装包： mkｄir /ｖar/keｒberos

大数据考试题含答案知识讲解

1 多选传统大数据质量清洗的特点有： A. 确定性 B. 强类型性 C. 协调式的 D. 非确定性 2 多选以下选项中属于数据的作用的是（）。 A. 沟通 B. 验证假设 C. 建立信心 D. 欣赏 3 多选数据建立信心的作用需具备的条件包括（）。 A. 可靠数据源 B. 多方的数据源 C. 合适的数据分析 D. 信得过的第三方单位 4 多选数据只有在与（）的交互中才能发挥作用。 A. 人 B. 物 C. 消费者 D. 企业 5 单选大数据可能带来（），但未必能够带来（）。 A. 精确度；准确度 B. 准确度；精确度 C. 精确度；多样性 D. 多样性；准确度 6 多选大数据的定义是： A. 指无法在可承受的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 B. 任何超过了一台计算机处理能力的数据量 C. 技术 D. 商业 7 多选大数据五大类应用方向是： A. 查询 B. 触达 C. 统计 D. 预警 E. 预测 8 多选以下哪些指标是衡量大数据应用成功的标准？ A. 成本更低 B. 质量更高 C. 速度更快 D. 风险更低 9 多选大数据有哪些价值？ A. 用户身份识别

B. 描述价值 C. 实时价值 D. 预测价值 E. 生产数据的价值 10 多选大数据的预测价值体现在： A. 预测用户的偏好、流失 B. 预测热卖品及交易额 C. 预测经营趋势 D. 评价 11 单选什么是大数据使用的最可靠方法？ A. 大数据源 B. 样本数据源 C. 规模大 D. 大数据与样本数据结合 12 多选大数据是描述（）所发生的行为。 A. 未来 B. 现在 C. 过去 D. 实时 13 多选传统研究中数据采集的方法包括： A. 网络监测 B. 电话访谈 C. 对面访谈 D. 线上互动 14 单选大数据整合要保证各个数据源之间的（）。 A. 一致性、协调性 B. 差异性、协调性 C. 一致性、差异性 D. 一致性、相容性 15 单选分类变量使用（）建立预测模型。 A. 决策树 B. 分类树 C. 离散树 D. 回归树 16 多选（）是大数据应用的步骤。 A. 数据输入 B. 建模分析 C. 使用决策支持工具输出结果 D. 验证假设 17 多选避免“数据孤岛”的方法包括： A. 关键匹配变量 B. 数据融合 C. 数据输入 D. 利用样本框

神经网络数据归一化总结

神经网络数据归一化汇总几个要说明的函数接口: [Y,PS] = mapminmax(X) [Y,PS] = mapminmax(X,FP) Y = mapminmax('apply',X,PS) X = mapminmax('reverse',Y,PS) 用实例来讲解,测试数据 x1 = [1 2 4], x2 = [5 2 3]; >> [y,ps] = mapminmax(x1) y = -1.0000 -0.3333 1.0000 ps = name: 'mapminmax' xrows: 1 xmax: 4 xmin: 1 xrange: 3 yrows: 1 ymax: 1 ymin: -1 yrange: 2

其中y是对进行某种规范化后得到的数据,这种规范化的映射记录在结构体ps 中.让我们来看一下这个规范化的映射到底是怎样的? Algorithm：It is assumed that X has only finite real values, and that the elements of each row are not all equal. ?y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin; ?[关于此算法的一个问题.算法的假设是每一行的元素都不想相同,那如果都相同怎么办?实现的办法是,如果有一行的元素都相同比如xt = [1 1 1],此时xmax = xmin = 1,把此时的变换变为y = ymin,matlab内部就是这么解决的.否则该除以0了,没有意义!] 也就是说对x1 = [1 2 4]采用这个映射f:

网络设备运维管理管理办法

欢迎阅读网络系统运维管理制度文档状态 2、贯彻我公司关于网络管理的各项规章制度，担负网络执勤、监控工作，掌握网络运行状况，及时处理网络故障； 3、在办公室经理领导下，根据需求严密、科学、合理地掌控网络的各项资源，如IP地址分配等； 4、定期分析讨论网络运行状态与运行质量，对比各项参数，排除潜在故障隐患，

提出网络改进意见； 5、保障我公司网络系统的正常运行，负责服务器数据及其他重要数据的备份管理及技术文档的管理。第二条运维人员的职责划分运维管理保障人员包括管理人员和技术操作人员。 1 2 作原理，熟悉电源设备的技术指标、机房配电线路及供电情况；掌握机房安装配置的空调机工作原理和空调系统技术性能指标。熟悉空调系统设备的定期维护方法与步骤；在相关技术人员的配合下排除设备疑难故障；保障设备稳定可靠运行。第三条运维管理工作要求 1、每天两次进行机房巡视、网络运行状况及对外服务器服务状况监控；

2、按照规定的时段巡视机房，检查基础设备包括UPS电源的运行情况，记录其输入输出电压、电流，并记录当时机房环境温度、湿度； 3、按照规定的时段查看路由、防火墙等关键系统运行情况，包括网络流量、带宽占用率等，重点检测关键设施，并记录； 4、按照规定的时段检查对外的服务器的服务状况是否正常，并记录； 5 机； 6 7 8 事； 9 10 不能自行解决的异常情况的时候。第四条机房和工作间管理制度 1、爱护系统设备，未经许可不得擅自拆、改或挪作它用。 2、未经许可严禁在值勤系统设备上私自安装使用与系统无关的软件。 3、保持良好的机房工作秩序。维修工具、仪器仪表、资料和表报等放置整齐、

教你如何快速搭建一个大数据分析平台

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤： 1、Linux系统安装一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。比如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）；2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便；3）开源组件一般会持续更新；4）因为代码开源，如果出现bug可自由对源码作修改维护。

常用的分布式数据数据仓库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询，Hbase 可以快速读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询 3、数据导入前面提到，数据导入的工具是Sqoop。它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台。

4、数据分析数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。如前面所提到的，这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。

大数据平台安装配置使用手册20160708

大数据平台安装配置使用手册一、操作系统安装 1、操作系统版本：CentOS 6.5 2、安装注意事项： 1）核查系统配置（CPU、核心数、内存、硬盘大小、系统raid情况），如果系统不是raid0，需重做为 raid0； 2）安装操作系统时需规划好系统的角色和hostname，系统角色划分基本原则是流式计算机器内存和核心数尽量大，且每台机器之间内存和核心数尽量保持一致；HBase机器的namenode内存需大一点， datanode机器用来存放数据硬盘空间尽量大； hostname命名基本原则：如2台流式计算机器，总队命名为xxzd-stream01,xxzd-stream02,支队命名为xxzhd-stream01,xxzhd-stream02;其他命名类似，stream需改为dn，如 xxzd-dn01,xxzhd-dn02。 3）系统分区，目前一般为:/（根分区）、/swap（swap 分区，一般为内存的1.5倍）、/mnt/diskn（存放数据分区，大小尽量不要超过1T，n为自然数）。注：IBM机器需再划分一个/boot/efi（efi分区），否则系统无法启动。

二、大数据平台安装 1、安装管理界面的节点上，需在/etc/hosts中把本机的 hostname配置上。 2、参照【TranswarpDataHub安装和使用手册v41.pdf】文档安装。 3、支队只需安装hyperbase和inceptor，总队都安装。三、集成指挥平台配置使用 1、大数据平台安装完成后，在集成指挥平台的【系统管理】 →【系统配置】→【系统参数管理】里找到图片中所示的参数，修改为安装的管理节点ip。 2、在集成指挥平台的【系统管理】→【系统配置】→【内存参数刷新】里刷新内存。 3、在集成指挥平台的【系统管理】→【流计算配置管理】 →【流计算服务器配置】里点击【同步】按钮，同步安装的机器的hostname，用途等信息。如果安装了HBase，需进行下面图片里描述的操作，否则查询时会报错。 4、在集成指挥平台的【系统管理】→【流计算配置管理】 →【流计算参数配置】里上传流计算jar包。 5、在集成指挥平台的【系统管理】→【系统运行监测】→