基于数据湖架构的时空大数据分析云平台

数据存储选型

NAS

Standalone

Direct Access

Enterprise

Cloud NFS Http

Simple/

Object Store

Elasticity

CIFS

数据存储形态变化

数据来源多样

数据类型多样

数据海量异构

传统的数据存储和分析方法不再能满足大数据和人工智能场景下的业务需求，为了实现更高的敏捷性和灵活性，需要一种新的架构模式。

数据存储与分析发展阶段

1.0：基于关系型数据库的传统数据仓库

2.0：以Hadoop为基础的传统大数据分析（HDFS、MapReduce、YARN）

3.0：以数据湖为基础的支持异构技术融合的架构

什么是数据湖？

数据湖架构可以在一个集中式存储位置安全地存储、分类和分析所有数据，且数据可以按照原始格式存储而无需转换为预定义结构。

数据湖发展

2011年概念

2016年Amazon AWS & Microsoft Azure & Google Cloud 2018年阿里云华为云

地理信息领域对数据湖架构的已有应用OpenStreetMap(Amazon AWS)

Google Earth Engine(Google Cloud)

Esri ArcGIS(Windows Azure)

数据仓库与数据湖

GB vs PB

数据湖并非对数据仓库的替代，而是在应用场景上的相互补充

大数据技术架构解析

技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。一、大数据建设思路 1)数据的获得大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。二、大数据基本架构基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技

大数据平台架构~巨衫

1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：

（此图要修改，北明）数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据；数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作；平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？；分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具；业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。

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。

新一代时空大数据平台GMSS介绍

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/4d9884621.html, 新一代时空大数据平台GMSS介绍作者：樊文有闫从文徐进宫巧来源：《科技资讯》2017年第31期摘要：近年来，地理信息产业迎来新的发展契机，GIS全面向网络化转型，处理海量数据，与云计算结合，迈向互联共享，“GIS+云+大数据+互联网”势不可挡。本文结合当前传统GIS处理时空大数据面临的问题，阐述了GIS与云计算结合的必要性，并介绍了国内先进的云GIS平台GMSS及其应用。关键词：GMSS GIS 云计算大数据互联网中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）11（a）-0031-02 当前，地理信息系统（GIS）无处不在，但也面临许多问题。在大数据时代，传统GIS的数据管理和处理的体系结构、方法和技术，不能完全满足当前海量并发用户对海量数据的数据分析、处理的需求，阻碍了GIS的进一步发展和应用。大数据、云计算等新技术的发展给信息行业带来了新的发展机遇，改变着传统的数据处理方式、计算机运行模式，这孕育并促进了GIS行业的新发展[1，2]。当前，在数据方面，GIS具有以下特点：（1）拥有海量空间数据，需要对数据进行分析、挖掘；（2）基础数据多，数据量庞大，更新频度低；（3）并发用户数大，但每次使用量较小。这些特点致使传统GIS已不能完全满足当前海量的并发用户对海量数据的数据分析、处理的需求，同时，现有的数据管理和处理的体系结构、方法和技术也不能完全满足上述要求。 1 GIS与云计算、大数据云计算是继分布式计算、并行计算和网格计算之后出现的一种新兴的计算模式，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。如今我们已身处一个大数据时代，大约80%的数据都与空间位置有关。空间数据具有空间性、时间性、多维性、空间关系复杂等特性。空间大数据没有改变GIS的基本特征，但是对传统GIS提出了巨大的挑战。在架构层面，大数据体量大、速度快、模态多等特性带来的挑战终将引起GIS数据存储与管理的质变，GIS大数据相对于普通大数据空间维度，需要创新数据挖掘的策略和方法。时空大数据给GIS带来了挑战，而云计算则给GIS带来了新发展契机。首先，在空间数据存储方面，云计算的高可靠、高吞吐和可伸缩的新型地理数据存储技术可为GIS提供可靠、安全的数据存储中心[6]；其次，在地理数据计算方面，云计算基于虚拟集群的可伸缩数据处理技术，可满足海量地理数据高性能计算；最后，在地理信息服务方面，云计算具有松耦合，数

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。一、项目范围的界定没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面：（1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。（2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。（3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析；二、关键业务流程分析业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口六、集群需求大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

游客大数据云分析平台

游客大数据云分析平台Word文档-可编辑 XXX科技服务有限公司二O一七年八月

目录第一章项目背景及需求分析 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2项目需求分析 (9) 1.3项目工作计划与措施 (15) 第二章平台建设方案 (21) 2.1建设原理 (21) 2.2平台总体架构 (23) 第三章平台技术支持 (30) 3.1平台技术架构 (30) 3.2平台拓扑结构 (32) 3.3平台关键流程 (32) 第四章大数据解决方案 (36) 4.1数据来源 (36) 4.2研究方案 (38) 4.3数据接口服务 (46) 第五章大数据分析报告 (61) 5.1XX旅游市场概述 (61) 5.2来X游客数据分析报告 (88) 5.3大数据可视化分析 (98) 5.4分析报告的目标和意义 (103) 第六章平台安全方案 (106) 6.1安全方案原则 (106) 6.2安全方案设计 (107)

6.3应用安全 (112) 6.4管理安全 (113) 6.5数据安全 (114)

第一章项目背景及需求分析 1.1项目背景 1.1.1智慧旅游及散客时代来临是本项目启动的必然基础目前，许多地方都在开展智慧旅游建设，并取得了很好的效果。基于地方智慧城市和智慧旅游建设的实践和推进旅游业发展成为现代服务业的目标，国家旅游局对“智慧旅游”试点工作进行了部署，2016年又正式确定江苏镇江的“国家智慧旅游服务中心”。我国正在积极推进有条件的城市开展智慧旅游试点工作。此外还将在认真总结一些成功数字景区经验的基础上，逐步提高精品旅游景区的数字化水平；鼓励旅游酒店、旅游车船公司、旅游购物公司在信息化建设方面大胆探索，不断提高对旅客服务的智能化水平，从而推动国内旅游者在中国大地上实现“智慧旅游”。 2016年7月15日，国家旅游局局长邵琪伟正式提出，旅游业要落实国务院关于加快发展旅游业的战略部署，走在我国现代服务业信息化进程的前沿，争取用10年时间，在我国初步实现“智慧旅游”。从社会的现代化进程看，技术变革特别是信息技术的飞速发展正在对人们的生产生活产生深刻影响。2010年，我国移动电话用户达到8.59亿户，其中3G移动电话用户达到4705万户；互联网上网人数4.57亿人，成为世界上互联网使用人数最多的国家。未来随着每秒数据传输速度达到2.5G的超高速网络的建设和普及，人民的生产生活方式还将有更深刻变革。旅游活动作为人们生活方式的延伸，旅游业作为服务业的龙头产业，必然会因为信息技术发生革命性的变化而变革。此外，随着生产生活的发展，在线旅游、邮轮游艇旅游、房车旅游、自驾车旅游等新的旅游方式正在快速

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。

教您怎样鉴别粮食酒和酒精酒

教您怎样鉴别粮食酒和酒精酒近十几年来，我国白酒市场低档白酒中，酒精酒占有了统治地位。消费者都知道粮食酒好，但酒精酒与粮食酒怎样区别，95%以上的消费者都不会鉴别。如果消费者都能掌握一些白酒知识，那么我国的假酒中毒事件也就不会发生了。为了您的健康，教您几招怎样鉴别粮食酒与酒精酒。第一招；从白酒的执行标准上判断粮食酒与酒精酒。我国白酒执行标准： GB\T10781-2006是固态法白酒的执行标准，是采用纯粹粮食为原料，用曲经固态发酵生产的酒，也就是老百姓常说的好酒。 GB\T20822-2007是固液结合法白酒的执行标准。即白酒中有一部分是酒精酒，一部分是粮食酒。规模较大，规范一点的地方酒厂基本上都是执行这个标准。

GB\T20821-2007是纯酒精酒的执行标准。行业内称，新标准是强制性规范，能帮助消费者辨别不同工艺的白酒，避免大量生产勾兑酒的中小酒厂以劣充优。20世纪80年代以后，相当多的一些白酒小企业开发、推广了以食用酒精为基本原料勾兑的新工艺白酒，成本低、周期短，香气、滋味和口感远赶不上传统工艺白酒，但普通消费者仅凭感官难以判定。今后，消费者可以从执行标准上判断出您所喝的酒是粮食酒，还是酒精酒。如果您发现酒的执行标准是粮食酒的执行标准，而瓶中的装的却是酒精酒，您就可以以侵犯消费者知情权起诉厂家。第二招；把酒瓶倒过来摇晃，观察酒花变化，酒花密集且消失缓慢的是优质酒，酒花少消失较快的则为劣质酒。一些酒厂，高档酒及中档酒都是固态法粮食酒，低档酒却是酒精酒。消费者不妨试一试。第三招；酒瓶打开以后，把酒倒在手中，用两手搓热，放在鼻子底下闻，酒发出清香的是优质酒，发甜的是中档酒，发苦臭等异杂味的是劣质酒。喝时，固态法白酒如我们用农家肥种的菜，香味浓。酒精酒，如我们用化肥种菜，香味淡。根据我国颁布的《纯粮固态发酵白酒审定规则》，固态法粮食白酒，是采用纯粹粮食为原料，用曲经固态发酵生产的酒。

车联网大数据平台架构设计

车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议数据传输处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。数据预处理流式数据处理对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。数据推送为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。

不同环境条件下植物叶绿素a、b含量的比较

一、实验课题名称：不同环境条件下植物叶绿素a、b含量的比较二、选题背景或文献综述：《植物生理学实验指导》（第四版）、《植物生理学》（第六版）、上网查阅相关资料阴生植物也称“阴性植物”，是在较弱的光照条件下生长良好的植物，但并不是阴生植物对光照强度的要求越弱越好，而是必须达到阴生植物的补偿点，植物才能正常生长，阳生植物也称“阳性植物”，光照强度对植物的生长发育及形态结构的形成有重要作用，在强光环境中生长发育健壮，在阴蔽和弱光条件下生长发育不良的植物称阳性植物，这类植物要求全日照，并且在水分、温度等条件适合的情况下，不存在光照过强的问题。阳生植物和阴生植物的区别:关于光的饱和点和补偿点光是光合作用的能量来源，光照强度直接影响光合速率，在其它条件都适宜的情况下，在一定范围内，光合速率随光照强度提高而加快，当光照强度高到一定数值后，光照强度再提高而光合速率不再加快，这种现象叫光饱和现象。开始达到光饱和现象的光照强度称为光饱和点，在光饱和点以下，随着光照强度减弱，光合速率减慢，当减弱到一定光照强度时，光合作用吸收二氧化碳量与呼吸释放二氧化碳的量处于动态平衡，这时的光照强度称为光补偿点。此时植物制造有机物量和消耗有机物量相等，不同类型植物的光饱和点和补偿点是不同的，阳性植物的光饱和点和补偿点一般都高于阴性植物。

结构和特性的区别:阴生植物的叶片的疏导组织比阳生植物稀疏，以叶绿体来说，阳生植物有较大的基粒，基粒片层数目多的多，叶绿素含量也高，阴生植物在较低的光照条件下充分的吸收光线，叶绿素a/叶绿素b的比值小，能够强烈的利用蓝紫光，阳性植物叶片小而厚，表面具蜡质或绒毛，叶脉密，单位面积内气孔多，叶绿素含量高，体内含盐分多，渗透压高，可以抗高温干旱，阳生植物的气孔一般在叶片下表皮分布的数量多于上表皮，这样可以避免阳光直晒而减少水分散失，阳生植物的呼吸速率高于阴生植物。区分阳生植物与阴生植物，主要是根据植物对光照强度需要的不同，阳生植物要求充分直射日光才能生长或生长良好，阴生植物适宜于生长在荫蔽环境中，它们在完全日照下反而生长不良或不能生长，阳生植物和阴生植物之所以能适应不同光照，是与它们的生理特征和形态特征不同有关，以光饱和点来说，阳生植物的光饱合点是全光照（即全部太阳光照）的100％，而阴生植物是全光照的10％～50％。因为阴生植物叶片的输导组织比阳生植物的稀疏，当光照强度增大时，水分对叶片的供给不足，阴生植物便不再增加光合速率，以叶绿体来说，阴生植物与阳生植物相比，前者有较大的基粒，基粒片层数目多，叶绿素含量较高，能在较低光照强度下充分地吸收光线。此外，由于叶绿素b含量相对较多，易于吸收遮阴处的光（如漫射光），因而适于遮阴处生长。植物的光补偿点，即同一叶子在同一时

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，

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

实测实量质量控制措施

佳乐国际城三期住宅工程实测实量质量控制措施四川省兴旺建设工程项目管理有限公司华阳街道社区商业服务综合体项目监理部二零一六年一月二十六日

目录一．混凝土结构工程4 1.截面尺寸偏差（砼结构）4 2.表面平整度（砼结构）4 3.垂直度（砼结构）5 4.轴线位移（砼结构）5 5．层高（砼结构） (5) 6.楼板厚度偏差（砼结构）6 7.施工控制线设置（砼结构阶段）6 二．砌筑工程7 1.表面平整度（砌筑工程）7 2.垂直度（砌筑工程）7 3.轴线位移（砌筑工程）7 4.外门窗洞口尺寸偏差（砌筑工程）8 5.重要预制或现浇构件（砌筑工程）8 6. .......................................................... 砌筑工序（砌筑工程）10 7.灰缝厚度、宽度（砌筑工程）11 A.其他方法（砌筑工程）12 三．抹灰工程12 1.墙体表面平整度（抹灰工程）12

2.墙面垂直度（抹灰工程）13 3.室内净高偏差（抹灰工程）13 4.阴阳角方正（抹灰工程）14 5.房间开间/进深偏差（抹灰工程）14 6.地面表面平整度（抹灰工程）15 7.户内门洞尺寸偏差（抹灰工程）15 8.裂缝/空鼓（抹灰工程）16

实测实量质量控制措施为确保工程施工质量，根据《建筑工程施工质量验收规范》中实测实量内容要求，特对主要检测内容在施工过程中进行重点控制，并对砼工程在现场设置上墙检查牌，主要控制措施如下：一．混凝土结构工程 1.截面尺寸偏差（砼结构） 1)检查内容：检查每层剪力墙、柱砼施工尺寸与设计图尺寸的偏差。 2)合格标准：截面尺寸偏差[－5，8]mm 3)质量控制措施：本工程主体结构剪力墙模板采用大模，拼模前放射墙体定位线以及模板控制线，并在放射墙体定位线上钻孔打定位筋和在剪力墙里放成品预制定位块，确保墙体截面尺寸。 2.表面平整度（砼结构） 1)检查内容：检查每层范围内剪力墙、柱砼表面平整程度。 2)合格标准：[0，8]mm 3)质量控制措施：

小王子英文影评

The Little prince: A Review of Love and Responsibility By Yin Hai Yue We all know the book The Little Prince,which was published in 1940.It’s the world-famous fairy-tale by the French author, Antoine de Saint-Exupery. The outline of The Little Prince is not very complex.Wikipediareported that “I”, the narrator of the story, is a pilot whose plane has something wrong and lands in the Sahara. In this occasion, the pilot makes the acquaintance of the little prince, a little boy from another planet, the Asteroid B612.The little prince has escaped from his tiny planet, because he has some quarrel with a rose, which grows on his planet and he loves. In that case he left his own planet and took an exploration at some neighbor asteroids. The Little Prince movie was released in October this year,IMDb reported that the heart of it all is the little girl, who's being prepared by her mother for the very grown-up world in which they live only to be interrupted by her eccentric, kind-hearted neighbor, the Aviator. The Aviator introduces his new friend to an extraordinary world where anything is possible and he was initiated into long ago by The Little Prince. It's here that the little girl's magical and emotional journey into her own imagination and into the universe of The Little Prince begins. And it's where the little girl rediscovers her childhood and learns that ultimately, it's human connections that matter most, and that what's truly essential can only be seen with the heart. Many scenes of the film have impressed me deeply and deeply.The fox of the movie, the little prince's friend, remind me of my friends. When we were children, we needed someone accompany us, which we could share our happiness, sadness and would not feel lonely. I believe that man is born alone, after as we grew up, this loneliness is growing. When we encounter some difficulties, we feel that no one can talk, because everyone has their own troubles. But we still need a friend, who we

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目录 1 项目概述 (1) 1.1 项目名称 (1) 1.2 项目期限 (1) 1.3 项目建设目标 (1) 1.4 项目建设容 (1) 2 项目单位概况 (4) 2.1 项目建设单位 (4) 2.2 项目实施单位 (4) 3 项目背景分析 (5) 3.1 建设背景 (5) 3.1.1 机构改革背景 (5) 3.1.2 信息化快速发展背景 (5) 3.1.3 政策背景 (6) 3.2 现状分析 (6) 3.2.1 国土与规划数据资源现状 (6) 3.2.2 数据管理现状分析 (7) 3.2.3 基础设施现状 (8) 3.3 项目建设意义 (9) 4 需求分析 (11) 4.1 目标分析 (11) 4.2 用户分析 (11) 4.3 业务需求分析 (13) 4.4 功能需求分析 (14) 4.5 数据需求分析 (15) 5 总体设计方案 (17) 5.1 建设思路 (17) 5.2 建设原则 (18) 5.3 建设依据 (19)

5.3.2 技术依据 (20) 5.4 总体设计 (22) 5.4.1 项目逻辑构架 (22) 5.4.2 项目技术架构 (23) 5.4.3 项目应用架构 (25) 5.4.4 项目部署架构 (26) 5.4.5 项目部关系 (28) 5.4.6 项目安全设计 (30) 6 项目建设方案 (31) 6.1 时空大数据中心建设 (31) 6.1.1 资源汇聚 (31) 6.1.2 空间处理 (34) 6.1.3 数据引擎 (39) 6.1.4 分布式管理系统开发 (42) 6.2 时空信息云平台建设 (47) 6.2.1 通用化平台 (48) 6.2.2 专业化平台 (65) 6.2.3 个性化平台 (76) 6.3 专题应用系统建设 (76) 6.3.1 智慧耕地管理 (77) 6.3.2 不动产权籍管理 (79) 6.3.3 国土空间规划实施监测评估 (83) 6.3.4 综合执法管理 (85) 6.4 支撑系统建设 (88) 6.4.1 总体框架 (88) 6.4.2 支撑系统建设原则 (90) 6.4.3 支撑系统云架构设计 (90) 7 项目组织管理与培训 (96)

report(english version)参考地质资料

1.0 、前言Foreword 受巴斯夫（中国）有限公司和德希尼布天辰化工工程有限公司委托，我院对拟建“巴斯夫INTERMEDIATES THF/POLY-THF项目”场地进行工程地质勘察工作。 Commissioned by BASF (China) Co., Ltd and TECHNIP COFLEXIP Chemical Engineering Co.,Ltd， our institute has undertaken the engineering geologic investigation of the INTERMEDIATES THF/POLY-THF Project. 1.1、工程概况Project profile 拟建工程位于上海市化学工业区B700～B900地块内，东近目华路、南近南河。场地内主要拟建工艺装置区及辅助配套建筑物，各拟建（构）筑物的设计参数见表1，平面位置见“勘探孔平面布置图”。 The project is located in Plot B700～B900 of Shanghai Caojing Chemical Industry Park (SCIP). It is to the west of Muhua Rd and to the north of Nan River. Please refer to Table 1 for the proposed process plant, the accessory buildings, the design parameters of the proposed buildings (structures). Please refer to the Floor Plan of the Boreholes for 1.2、勘察目的及技术要求I nvestigation purposes and technical requirements 本次勘察属详细勘察阶段，目的是为拟建(构)筑物的基础工程、基坑工程和厂区道路，地坪工程的设计、施工提供必要的工程地质资料。具体任务如下：This investigation is on the detailed investigation phase, the objective of which is to provide necessary geological data for t he design and construction of buildings’ foundation and pits, the roads and the ground in the plant. Details are as following: A、查清拟建(构)筑物地基压缩层及基坑稳定验算深度范围内地基土构成、分布规律及其工程地质特性； To learn the composition, the distribution rules and geological features of fo undation’s compression stratum, and of the foundation soil within the calculation depth of pit stability. B、提供各土层物理力学性质综合指标，地基承载力设计值fd和桩基承载力参数(包括桩周土极限摩阻力标准值fs和桩端土极限端阻力标准值fp)，提供基础沉降计算所需岩土参数；