实验室环境下Hadoop和HAMR的性能比较
学软件大数据处理工具推荐

学软件大数据处理工具推荐现如今,大数据已经成为信息时代的核心之一。
在各行各业,大数据的处理与分析已经成为日常工作中不可或缺的一环。
为了更高效地处理大数据,许多软件工具应运而生。
本文将为您推荐一些学软件大数据处理工具,帮助您提高工作效率。
一、HadoopHadoop是目前最为知名的大数据处理工具之一。
它是由Apache开源基金会开发的,可处理大规模数据集并在多台服务器上进行分布式计算。
Hadoop拥有高可靠性、高可扩展性和高容错性等特点,适用于处理复杂的大数据任务。
二、SparkSpark是另一个非常受欢迎的大数据处理工具。
它提供了一个快速而通用的计算引擎,支持内存计算,可用于大规模数据的分析、批处理和机器学习等任务。
Spark的强大之处在于其快速的数据处理能力和易于使用的API。
三、PythonPython是一种简单而强大的编程语言,广泛应用于大数据处理领域。
Python拥有丰富的第三方库和工具,如NumPy、Pandas和SciPy等,可以帮助开发人员进行数据分析和数据处理。
此外,Python还可以与其他大数据处理工具如Hadoop和Spark无缝集成,进一步提高数据处理的效率。
四、TableauTableau是一款流行的可视化工具,适用于大数据的可视化和分析。
它提供了直观的用户界面和丰富的可视化选项,帮助用户更好地理解和分析大数据。
Tableau支持多种数据源的连接,轻松实现数据的可视化和交互性分析。
五、RR是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言。
它具有强大的数据处理和可视化能力,并拥有丰富的统计算法供用户选择。
R语言还有庞大的社区支持,用户可以轻松分享代码和经验,更加方便地进行学术研究和数据分析。
综上所述,学软件大数据处理工具有很多选择。
无论是Hadoop、Spark、Python、Tableau还是R,它们都在不同的领域发挥着重要作用。
根据自身需求和技术水平,选择适合自己的工具将为大数据处理工作带来更高的效率和更好的结果。
Hadoop与传统数据库的对比与选择指南

Hadoop与传统数据库的对比与选择指南在当今信息爆炸的时代,数据已经成为企业和个人生活中不可或缺的一部分。
为了更好地管理和分析海量数据,人们需要借助各种数据库技术。
Hadoop和传统数据库是目前最为常用的两种数据库技术,它们各自有着独特的特点和适用场景。
本文将对Hadoop和传统数据库进行对比,并为读者提供选择指南。
1. 数据模型与处理方式Hadoop是一个分布式计算框架,其核心是分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。
Hadoop采用了一种称为"schema on read"的数据模型,即数据在读取时才进行结构化。
这使得Hadoop非常适合处理半结构化和非结构化数据,例如日志文件、文本文件等。
而传统数据库则采用"schema on write"的数据模型,即数据在写入时就需要进行结构化。
传统数据库适用于结构化数据,例如关系型数据库中的表格数据。
2. 数据存储与处理能力Hadoop的分布式文件系统HDFS可以存储海量数据,并通过数据切分和分布式计算进行高效处理。
Hadoop的分布式计算框架MapReduce可以将计算任务分解成多个子任务,并在集群中并行执行。
这使得Hadoop在大数据处理方面具有很强的能力。
而传统数据库则更适合处理小规模的数据,其存储和计算能力相对较弱。
3. 数据一致性与事务支持Hadoop的分布式计算框架MapReduce在处理数据时,不保证数据的强一致性。
这意味着在某些场景下,Hadoop可能会出现数据丢失或不一致的情况。
而传统数据库具有强一致性和事务支持的特性,可以保证数据的完整性和一致性。
因此,在对数据一致性要求较高的场景下,传统数据库更为适合。
4. 成本与扩展性Hadoop是开源的分布式计算框架,其软件本身是免费的。
同时,Hadoop可以运行在廉价的硬件设备上,降低了成本。
而传统数据库通常需要购买商业许可证,并且需要较高性能的硬件设备来支撑。
DOE数据分析常用的工具有哪些

DOE数据分析常用的工具有哪些大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。
下面整理了一些大数据分析能用到的工具,助力大家更好的应用大数据技术。
先来个彩蛋:一、hadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。
Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。
此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架,因此运行在 Linu某生产平台上是非常理想的。
Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。
二、SQL毫不夸张地说,SQL是数据方向所有岗位的必备技能,入门比较容易,概括起来就是增删改查。
SQL需要掌握的知识点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言;在数据的操纵语言中,理解SQL的执行顺序和语法顺序,熟练掌握SQL中的重要函数,理解SQL中各种join的异同。
总而言之,要想入行数据分析,SQL是必要技能。
三、 SmartbiSmartbi是国内领先的BI厂商,企业级商业智能和大数据分析平台,经过多年的持续发展,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。
Smartbi满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
产品广泛应用于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。
官网的产品培训文档也比较齐全,而且是公开的,学习操作易上手。
大数据分析Hadoop和Spark的实践

大数据分析Hadoop和Spark的实践在当今信息化时代,大数据已成为一种珍贵的资源。
为了更好地应对大数据的挑战,大数据分析技术应运而生。
而Hadoop和Spark作为目前最为流行的大数据分析工具,在实践中扮演着重要的角色。
本文将重点介绍Hadoop和Spark在大数据分析实践中的应用和优势。
一、Hadoop的实践应用Hadoop是一个开源的分布式计算框架,其核心是Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce计算模型。
它能够将大数据分布式存储并通过并行计算进行处理和分析。
Hadoop的实践应用主要体现在以下几个方面:1. 大规模数据存储和管理:Hadoop的HDFS可以将大数据分布式存储在集群的不同节点上,通过冗余备份来保证数据的可靠性。
同时,通过Hadoop提供的命令行接口或图形化界面,用户可以方便地进行数据的上传、下载和管理。
2. 分布式数据处理:Hadoop的MapReduce计算模型是其最为重要的特点之一。
它可以将一个大数据任务划分为多个子任务,并在集群中的多个节点上并行执行,最后将结果进行汇总。
这种分布式数据处理方式大幅提高了大数据的处理效率。
3. 复杂数据分析:Hadoop提供了一系列的分布式计算库,如Hive、Pig和Spark等,这些工具可以帮助用户进行复杂数据的分析和查询。
用户只需要编写少量的代码,即可完成复杂的数据分析任务,大大提高了工作效率。
二、Spark的实践应用Spark是一个快速、通用的集群计算系统,它提供了高级API(如Scala、Java和Python)和用于分布式数据处理的内存计算模型。
相比于Hadoop,Spark具有更快的处理速度和更为灵活的计算模型。
以下是Spark的实践应用:1. 快速数据处理:由于Spark采用内存计算模型,在数据处理时可以将中间结果存储在内存中,从而避免了频繁的磁盘读写,大幅提高了计算速度。
因此,Spark常被用于对需要实时处理的大规模数据进行快速计算和分析。
hadoop实训反思与思考

hadoop实训反思与思考作为一个 Hadoop 实训的参与者,我深刻地意识到了大数据时代来临的重要性和机遇。
通过这次实训,我不仅掌握了 Hadoop 的基本原理和常用命令,还了解了 Hive、Spark 等大数据处理技术。
然而,在实训中也暴露出一些问题,例如数据质量、数据处理效率等。
因此,我对 Hadoop 实训的反思和思考主要集中在以下几个方面:1. 数据质量:在 Hadoop 实训中,我们通常使用的数据集都是来自互联网的公共数据集,而这些数据集的质量往往不能保证。
因此,在实际应用中,我们需要更加关注数据的质量,包括数据的准确性、完整性、一致性等。
否则,如果数据质量不好,将会影响后续的数据分析和处理。
2. 数据处理效率:Hadoop 生态系统中的 MapReduce 算法是一种高效的数据处理算法,但是在实际应用中,由于数据集大小、数据分布、节点性能等因素的不同,数据处理效率可能会存在较大的差异。
因此,在实训中,我们需要考虑到数据处理的效率,选择合适的算法和工具来提高数据处理效率。
3. 数据隐私和安全:在大数据时代,数据的隐私和安全是非常重要的问题。
在 Hadoop 实训中,我们使用的数据集通常都是公开的,但是如果我们处理的数据涉及到用户的隐私信息,那么我们就需要更加关注数据隐私和安全的问题。
因此,在实训中,我们需要加强数据隐私和安全的保护,确保用户的个人信息不会被泄露。
Hadoop 实训是一个非常有意义的项目,它让我们深刻地认识到了大数据时代的重要性和机遇。
但是,在实训中,我们也暴露出一些问题,例如数据质量、数据处理效率等。
因此,我对 Hadoop 实训的反思和思考主要集中在以下几个方面:数据质量、数据处理效率、数据隐私和安全。
hadoop实训总结

hadoop实训总结hadoop实训总结如下:1.hadoop是什么?hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
主要解决:海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
2.hadoop的优势。
a.高可靠性:多副本机制,有某个计算元素或存储出现故障,数据也不会流失。
b.高扩展性。
c.高效性:基于MapReduce的思想机制,hadoop并发工作。
d.高容错性:能够自动将失败的任务重新分配。
3.hadoop组成及hadoop1.x和hadoop2.x的区别。
hadoop1.x:MapReduce(计算+资源调度)++HDFS(数据存储)++Common(辅助工具)。
hadoop2.x:MapReduce(计算)++yarn(资源调度)++HDFS(数据存储)++Common(辅助工具)。
总结:在hadoop1.x时代,hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源调度,耦合性较大,在hadoop2.x,增加了Yarn。
Yarn只负责资源调度,MapReduce只负责计算。
4.hadoop存储文件块分块原理。
分块存储:HDFS中的文件在物理上市分块存储(Block),块的大小可以通过参数配置(dfs。
blocksize)来规定,默认大小在2x 版本中是128M,在老版本中是64M。
128M的原因分析:假设寻址时间为10ms,据参阅资料显示,寻址时间为传输时间的1%市,为最佳工作状态,因此传输时间=10ms/1%=1000ms=1s目前磁盘的传输速度普遍为100MB/S,所以:块大小=1s*100M/s=100M又因计算机底层是二进制,128是离100M最近的参数大小,所以默认为128M。
总结:块的大小本质上取决于磁盘的传输速度。
思考:为什么块的大小不能太大也不能太小?太小:会增加寻址时间,程序一直在寻找块的开始位置。
太大:从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间,导致程序在处理这块数据时会非常慢。
大数据分析工具的比较与选择

大数据分析工具的比较与选择在信息时代中,大数据量的产生和积累呈现出爆发式增长的趋势,如何高效地分析和利用这些海量数据成为了各个行业迫切需要解决的问题。
为了满足大数据分析的需求,众多的大数据分析工具应运而生。
本文将对几种常见的大数据分析工具进行比较,并探讨如何选择适合自己的大数据分析工具。
一、HadoopHadoop是目前最为流行的大数据分析工具之一。
它是一个开源的分布式计算框架,能够处理海量的数据,并且具备高可靠性、高容错性等优点。
Hadoop采用了分布式存储和分布式计算的思想,可以通过将数据分布在多台服务器上进行并行计算,从而提高数据分析的速度和效率。
Hadoop生态系统包括HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种分布式计算模型)。
HDFS负责将大数据文件分散存储在多个计算节点上,而MapReduce则负责将数据分割为许多小任务,并将这些任务分配给各个计算节点进行处理。
通过这种方式,Hadoop能够高效地处理大规模数据集的分析任务。
二、SparkSpark是另一种热门的大数据分析工具,它是一个快速、通用的大数据处理引擎。
Spark具备内存计算和容错性等特点,拥有比Hadoop更好的性能和适用性。
与Hadoop相比,Spark的优势在于其能够将数据加载到内存中进行计算,从而大大提高数据处理的速度。
此外,Spark还支持多种编程语言,包括Java、Scala和Python等,使得开发人员可以根据自己的需要选择合适的编程语言进行开发。
Spark提供了丰富的API和库,使得用户可以通过编写简洁的代码来完成复杂的数据处理任务。
Spark支持流数据处理、图计算等多种数据分析模式,适用于各种不同的应用场景。
三、RR是一种专门用于统计分析和图形显示的编程语言和环境。
R拥有强大的数据分析和建模能力,广泛应用于学术界和工业界。
R提供了许多用于数据操作和统计分析的函数和包,可以进行数据的清洗、可视化和模型建立等工作。
hadoop实验报告总结

hadoop实验报告总结Hadoop是一个大数据处理框架,它可以处理 petabyte 级别的数据存储和处理。
在大数据时代,Hadoop 的使用越来越普及,因此学习和掌握 Hadoop 成为了当今大数据从业人员的必修课。
本实验报告旨在介绍 Hadoop 的使用,以及在使用过程中所遇到的问题和解决方法。
我们需要了解 Hadoop 的基本架构。
Hadoop 的基本组成部分包括 HDFS(Hadoop Distributed File System),MapReduce,YARN(Yet Another Resource Negotiator)等。
HDFS 是一个用于存储和管理大数据的分布式文件系统,MapReduce 是一种用于分布式数据处理的编程模型,YARN 则是一个资源管理系统。
这三个组成部分相互配合,使得Hadoop 可以完成大数据存储和处理的任务。
在本次实验中,我们主要使用 HDFS 和 MapReduce 进行操作。
在使用 HDFS 进行操作之前,我们需要了解 HDFS 的基本概念和几个关键点。
HDFS 的文件以块的形式存储在不同的数据节点中,每个块的大小默认为 128MB。
每个文件至少会存储在三个数据节点中,以确保数据的容错性和高可用性。
HDFS 还具有很好的扩展性,可以根据需要增加更多的数据节点。
在使用 HDFS 进行操作时,我们可以使用 Hadoop 自带的命令行界面或者使用 GUI工具,如 Apache Ambari。
在本次实验中,我们使用了 Hadoop 自带的命令行界面进行操作。
在操作中,我们通过以下几个步骤实现了文件的上传、下载和删除操作:1. 使用命令 `hdfs dfs -put` 上传文件到 HDFS 上。
2. 使用命令 `hdfs dfs -get` 从 HDFS 上下载文件到本地。
3. 使用命令 `hdfs dfs -rm` 删除 HDFS 上的文件。
在使用 HDFS 时还需要注意以下几个关键点:1. 在上传文件时需要指定文件的大小和副本数,默认情况下副本数为 3。
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统 ,从 无 线 传 感 器 监 控 系 统 ,从 工 业 生 产 领 域 以 及 从 科 学 和 工 程 计 算 领 域 。 在 每 一 分 钟 :F a c e b o o k用 户 点 赞 4 , 1 6 6 , 6 6 7
在 通 信 基 础 设 施 建 设 过 程 中存 在 的 问 题 , 应 当加大 管理力 度 , 这里 指 的管理通 常是 闭环管 理 。 在 实 际 开 展 管 理 工 作 过 程 中 ,要 对 节 能 减 排 、信 息 消 费 和 投 资 管 控 等 方 面 进 行 评 估 ,进 而 减 轻 这 些 方 面 对 通 信 基 础 设 施 建 设 效 果 的 影 响 , 在 政 府 的 指 导 下 开 展 管 理 工 作 ,对 有 关 建 设 规 划 进 行 严 格 的 审 批 ,保 证 所 管 理 的 内 容 能 够 符 合 相
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关规 范 ,避 免在 通信基 础设施 建设 过程 中存在 问题 。
参 考 文 献
【 1 】 刘 富章 . 关 于通信 基础设施 有关问题的探讨 l J l _ 机械管理开发 , 2 0 1 0 , 2 5 ( 2 ) : 1 6 3 — 1 6 4 . 【 2 】 肖清华 . 通信基础设施 建设 过程中的问题分析及解决建议 『 J 1 . 移动通信 , 2 0 1 6 , 4 0 ( 7 ) : 9 — 1 1 , 1 6 .
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3 . 3加 大 管 理 力 度
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互联 网 +通信
工 nt e r n e t Co mm u n i c a t i o n
实验室环境 下 H a d o o p和 H AM R的性能 比较
口赵 迪 生 同济 大 学 电子 信 息 工 程 学 院
【 摘要 】 随着互联 网技术 的发展 ,数据爆 炸即将发生。为了处理海量数据 ,包括 存储 , 组织和分析 , 单个机器的能力是远远不够 的。
个 ; I n s t a g r a m 的用户赞 了 1 , 7 3 6 , 1 1 1 张 照片 ; T w i t t e r 用 户 发 送
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【 关键词 1 分布式计算平 台
H a d o o p H A MR P a g e R a n k
一
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弓I 言
它,A p a c h e H a d o o p得 以 发 布 。 以 四 个 最 初 的 组 件 ( G F S,
Ma p R e d u c e ,B i g t a b l e和 C h u b b y)为 基 础 ,H a d o o p现 在 已 发
了 今 天 的 热 门 话 题 一大 数 据 。 为 了 以 可 扩 展 , 可 靠 和 容 错 的 方 式 处 理 如 此 大 规 模 的
数 据 ,G o o g l e推 出 了 著 名 的 数 据 处 理 框 架 Ma p R e d u c e ,基于
传 输 和 实 时 分 析 。 这 不 仅 减 少 了 每 个 任 务 的 内存 使 用 , 而 且 降低 了 C P U利 用 率 。
管 理 力 度 ,通 过 实 施 闭 环 管 理 , 对 各 个 环 节 进 行 细 致 和 全 面 的 评 估 ,并 且 实 施 局 部 优 化 ,防 止 问 题 的 出 现 ,合 理 的 控 制
运用 效率 ,促 进通信 基 础设施 的有 序建设 。同时 ,实 时对通 信基 础设 施规 划建设 的实施标 准予 以同步更 新 ,使 得 三 网融 合 、 数 据 中 心 等 建 设 的 范 畴 得 到 不 断 的 拓 宽 ,不 但 有 利 于 企
可持续 发展 奠定坚 实的基础 。
四、结束语
在 通 信 基 础 设 施 建 设 期 间 ,为 了 保 证 存 在 的 问 题 能 够 被
有 效 的 解 决 ,必 须 充 分 发 挥 管 理 的作 用 ,通 过 加 大 管 理 力 度 ,
减少 各种 因素 对通 信基 础设施 建设 的影 响 ,从而 为增 强通信 基础 设施 建设 的整 体效 果发 挥一定 的作 用 。为 了有效 的降低
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阿2 . 2 计 算 节 点 ,F l o w l e ! 和 分 区 在 本 文 中,我 们 进 行 实 验来 评 估 和 比较 H a d o o p和 H AMR在 实 验 事 条 件 下 的 系 统 性 能 。 我 们 选 择 一 个 典 型 的 基 准 P a g e R a n k来 运 行 数 据 集 、实 验 结 果 表 明 ,H AMR 运 行 速 度远远 超过 H a d o o p ,并 且 内 俘 使 用 量 更 少 。 本文组 织 如下 。第二部 分提 供 了相关 I : 作 的系统 概述 。 第 i 郎 分 描 述 我 们 的 实 验 没 置 。第 四 介 绍 了 我 们 的 实 验 结 果 、我 们 在 第 五 节 中 给 出我 们 的 结 论 和 未 来 的 ] _ = 作。
f 3 】 张海涛 , 汪颖 , 周双 波等 . 我 国移 动通信 基础设施 共建共享问题分析 【 J J . 现代 电信科技 , 2 0 1 0 , 4 o ( 1 1 ) : 2 1 — 2 4
2 2
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r 。 . 1 ∥ 毫 。
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二 、相 关 研 究 介 绍
2. 1 hadoop
H AMR作 为 另 外 一 种 用 于 处 理 大 规 模 数 据 的 分 布 式 软 件 系 统 ,与 其 他 系 统 最 大 的 区 别 在 于 它 以 流 式 数 据 引 擎 作 为
核 心 。最 终 日标 是 最 小 化 数 据 的 内 存 占 用 这 使 得 在 运 行 过 程 中 , 中 问 运 算 结 果 会 占用 更 少 的 内 存 空 问 ,使 得 更 多 的 系
因此 ,构建一个 分布 式计 算平 台不仅对学术 目的 ,而且对工业使用是 有重 要意义的。现如今 ,H a d o o p是 大数据 最受欢以及开发最 为 完善的解决 方案之一 它 为基于 HDF S和 Ma p R e d u c e的大规模数据处理 提供 可靠 ,可扩展 ,容错和 高效的服务。H AMR是另一种 新 出现 的大数据 处理技 术,据 说运 行速度 比 H a d o o p更快 ,内存和 CP U消耗更 少。 本 文通过测量运行 时间,最 大和平均 内存和 CP U 使用率 ,基于运行 P a g e R a n k来进行 H a d o o p和 H AMR之间的性能 比较。 结果有助于 构建分布 式计 算机平 台。
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总 之 ,在 通 信 基 础 设 施 建 设 期 间 ,为 了 确 保 所 存 在 的 各 种 问 题 能 够 得 到 有 效 的 解 决 ,进 而 提 高 整 体 建 设 质 量 , 为 社 会 的 可 持 续 发 展 发 挥 关 键 的 作 用 ,那 么 ,在 建 设 时 ,要 加 大
我 国 社 会 在 发 展 期 间 ,为 了 促 进 经 济 的 逐 步 增 强 ,应 当
对 通 信 基 础 设 施 的 作 用 予 以 高 度 重 视 , 由于 通 信 基 础 设 施 不 仅是 推动 国家工 业化 和信息 化有 机融合 的主要纽 带 ,而且其 也 是 信 息 化 国 家 战 略 的 组 成 部 分 ,所 以 加 大 通 信 基 础 设 施 建 设 对 社 会 的 全 面 发 展 具 有 重 要 意 义 。 在 通 信 业 迅 猛 发 展 的 年 代 ,人 们 对 通 信 基 础 设 施 方 面 提 出 了 更 高 的 要 求 , 因 而 必 须 加 强 通 信 基 础 设 施 建 设 ,满 足 人 们 的 基 本 需 求 。 然 而 ,在 建 设 通 信 基 础 设 施 过 程 中 却 存 在 一 些 问题 ,必 须 采 取 合 理 的 措 施 解 决 问 题 ,从 而 完 善 通 信 基 础 设 施 。