R134a

MSDS(四氟乙烷R134a)

HFC-134a，化学名：1,1,1,2-- 四氟乙烷，分子组成：CH2FCF3，CAS注册号：811-97-2，分子量：102.0，HFC型制冷剂，ODP值为零。

HFC-134a可用在目前使用CFC-12（二氯二氟甲烷）的许多领域，包括：制冷，聚合物发泡，气雾剂产品，以及镁合金保护气体等。但是，为使HFC-134a在这些领域达到最佳性能，有时需要设备设计改变。由于HFC-134a 的低毒和不可燃性，它被研制用于药物吸入剂的载体。HFC-134a也可用于那些对毒性和可燃性要求严格的气雾剂中。

HFC-134a 的热力和物理性质，以及其低毒性，使之成为一种非常有效和安全的替代品，用以替代制冷工业中使用的CFC-12。HFC-134a 主要用在汽车空调、家用电器、小型固定制冷设备、超级市场的中温制冷、工商业的制冷机。

压缩机生产商通常建议使用多元醇酯POE（Polyol Ester）和聚二醇PAG（Polyalkylene Glycol）（汽车空调）冷冻机油。

包装：300克/支，30支/箱；13.6kg/瓶；100kg/瓶、1000kg/瓶（要回收包装钢瓶）。

表1 提供的是中温制冷情况下CFC-12和HFC-134a理论性能的对照

CFC-12和HFC-134a的热循环比较

- CFC-12 HFC-134a

制冷剂（以CFC-12为参照

物）

100 99.7

COP（性效系数） 3.55 3.43

压缩机排气温度℃(℉) 排气压力kpa（Psia）86.8(188.2)

1349(195.6)

83.1(181.5)

1473(213.7)

压比 4.1 4.7

注：温度如下：冷凝器：54.4℃，蒸发器：1.7℃，压缩机入口：26.7℃，膨胀阀：51.7℃。表2 提供的是有关HFC-134a物理性能的数据

物性单位HFC-134a

化学名/ 1，1，1，2-四氟乙烷

化学式/ CH2FCF3

分子量/ 102.03

沸点（1atm）℃-26.1

冰点℃-103.0

临界温度℃101.1

临界压力Kpa(1b/in2a

bs)

4060(588.9)

临界体积M3/kg(ft3/1

b)

0.00194(0.0311)

临界密度kg/m3(1b/ft3

)

515.3(32.17)

密度，（液体），25℃kg/cm3(1b/ft

3)

1206(75.28)

密度，（饱和蒸气）沸点下kg/cm3(1b/ft

3)

5.25(0.328)

热容（液体），25℃KJ/kg.k(Btu/

(1b)F)

1.44(0.339)

热容（恒压蒸汽），25℃，1atm KJ/kg.k(Btu/

(1b))

0.852(0.204)

蒸汽压力，25℃Kpa(bar) 666.1(6.661)

蒸发热，沸点下KJ/kg(Btu/1

b)

217.2(93.4)

导热率，25℃：液体气体（1atm）W/mk(Btu/hr

.ftF)

0.0824(0.0478)

0.0145(0.00836

粘度，25℃：液体气体（1atm）mpa.s(cp)

0.202

0.012

HFC-134a

在水中溶解度，25℃，1atm

wt% 0.15

水在HFC-134a 的溶解度，25℃wt% 0.11

空气中可燃性极限，1atm VOL% 无

自燃温度℃770

臭氧消耗潜值/ 0

卤代烷全球温室效应

HGWP（CFC-11 的HGWP=1）

/ 0.28

GWP（100yr.ITH 对CO2，

GWP=1）

/ 1200

有害物质管理法备案情况/ 已报道/包括

毒性AEL*（8和12小时TWA）

可允许的空气暴露浓度

PPM(v/v) 1000

表3 提供的是有关HFC-134a稳定性（与金属和冷冻油）的实验数据

冷冻油矿物

油

矿物

油

UCON

RO-W-6602

（a）

美孚EAL

Arctic32（b）

Castrol ICEMA TIC

SW100（b）

粘度cSt(40℃) 30.7 125 134 29.4 108.8

制冷剂R-12 R-12 HFC-134a HFC-134a HFC-134a

评价：纯油油/制冷剂铜

铁

铝——

4

2

3

2

——

4

2

3

2

粘度变化

%纯净

%带有制冷剂ND

ND

ND

ND

<1

-12.7

-3.1

-36.2

4.3

-27.1

分解产物分析

HFC-134a（ppm）氟化物（ppm）ND

ND

ND

420

<7

<0.7

<3

——

<0.3

<7

（a）聚二醇冷冻油（b）聚酯冷冻油ND= 不确定稳定性评价：0——5

0——最佳

3——不合格

5——结焦

云计算和大数据知识简介.

云计算和大数据知识简介 一、关于云计算和大数据 （一）云计算 云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。目前广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。简单来说，云计算就是政府和企业将需要计算的信息，通过网络交由云计算平台来计算，然后通过广泛的数据和信息共享，得到针对性比较强的统计信息、数据分析结果。比如，通过云计算平台，分析全国全省的

市场运行趋势，这个信息是无法在一台计算机中完成的，一是没有数据量，二是计算量太大，而通过云计算平台，就可以在较短时间甚至是实时得到信息，然后就可以针对市场的情况、潜在的企业投资商、潜在的客户来进行招商引资、生产产品。再比如，淘宝网目前根据网购客户的购买倾向、评价信息来进行数据分析，然后与美的等电器生产商进行大数据信息共享、交换，从而根据用户的需求和爱好，生产出更加适合市场的产品。下一步的工业4.0，就是生产商和用户点对点的生产销售模式，这样的生产方式，必须通过大数据来完成，否则，一台电脑或者几台服务器都无法无成分析、设计、生产的过程。 （二）大数据 大数据，又可以称作巨量数据、海量数据，指的是所涉及的数据量级规模巨大到目前无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。简单的例子：每天乃至每年全国所有移动电话的通话记录就是常见的所谓大数据，这一庞大的数据是人力所根本无法解读的。而通过运营商的服务器整合数据后进行分析，就能得到一些人们感兴趣的信息，例如：中秋节期间长途电话的比例远高于平常，除夕夜短信数量是平常每一天的上万倍等等，都是大数据处理技术所能带给人们的对于庞大数据的独特解读。 大数据有着以下四个显著的特征：

大数据知识

1、大数据概念： 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 2、大数据简介： “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。且中国物联网校企联盟认为，物联网的发展离不开大数据，依靠大数据可以提供足够有利的资源。 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 3、大数据的领域： 大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面： 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。 第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。 第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。 第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 4、大数据技术： 大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 大数据技术分为整体技术和关键技术两个方面。

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的基础支撑环境，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的融合数据资源视角，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的综合情况，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，结合政务大数据的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、旅游等重点行业的数据综合分析，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、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和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的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的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的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的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：通过对海量的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，促进民生的发展。

大数据知识体系大全

大数据知识体系 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不 成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了 解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： o针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈大数据分析； o第二步，基于采集回来的多维度数据，采用ETL对其各类数据进行结构化处理及加载； o然后第三步，对于ETL处理后的标准化结构数据，建立数据存储管理子系统，归集到底层数据仓库，这一步很关键，基于数据仓库，对其内部数据分解成基础的同类数据集市； o然后基于归集分解的不同数据集市，利用各类R函数包对其数据集进行数据建模和各类算法设计，里面算法是需要自己设计，个别算法可以用R函数，这个过程产品和运营参与最多；这一步做好了，也是很多公司用户画像系统的底层。 o最后根据建立的各类数据模型及算法，结合前端不同渠道不同业务特征，根据渠道触点自动匹配后端模型自动展现用户个性化产品和服务。 建立数据采集分析指标体系是形成营销数据集市的基础，也是营销数据集市覆盖用户 行为数据广度和深度的前提，数据采集分析体系要包含用户全活动行为触点数据，用户结构 化相关数据及非结构化相关数据，根据数据分析指标体系才能归类汇总形成筛选用户条件的 属性和属性值，也是发现新的营销事件的基础。 构建营销数据指标分析模型，完善升级数据指标采集，依托用户全流程行为触点，建 立用户行为消费特征和个体属性，从用户行为分析、商业经营数据分析、营销数据分析三个

大数据知识点总结

大数据知识点总结 大数据知识点总结 1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 2、Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 3、Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS 为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。 4、Hadoop它主要有以下几个优点： (a)高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 (b)高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 (c)高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。 (d)高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

(e)低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite 等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。 5、HDFS 对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。但是HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的，这是由它自身的特点决定的。这些节点包括NameNode（仅一个），它在HDFS 内部提供元数据服务；DataNode，它为HDFS 提供存储块。由于仅存在一个NameNode，因此这是HDFS 的一个缺点（单点失败）。 存储在HDFS 中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。这与传统的RAID 架构大不相同。块的大小（通常为64MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode 可以控制所有文件操作。HDFS 内部的所有通信都基于标准的TCPIP 协议。 6、NameNode NameNode 是一个通常在HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到DataNode 上的复制块上。对于最常见的3 个复制块，第一个复制块存储在同一机架的不同节点上，最后一个复制块存储在不同机架的某个节点上。 NameNode本身不可避免地具有SPOF（Single Point Of Failure）单点失效的风险，主备模式并不能解决这个问题，通过Hadoop Non-stop namenode才能实现100%uptime可用时间。 7、DataNode

大数据需要知识总结

大数据需要知识总结 大数据需要学习什么?很多人问过我这个问题。每一次回答完都觉得自己讲得太片面了，总是没有一个合适的契机去好好总结这些内容，直到开始写这篇东西。大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。 思维导图 下面的是我整理的一张思维导图，内容分成几大块，包括了分布式计算与查询，分布式调度与管理，持久化存储，大数据常用的编程语言等等内容，每个大类下有很多的开源工具，这些就是作为大数据程序猿又爱又恨折腾得死去活来的东西了。 大数据需要的语言Java java可以说是大数据最基础的编程语言，据我这些年的经验，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的(当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的，逆了个天)。 一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景二就是java语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会java然后去啃源码。 说到啃源码顺便说一句，开始的时候肯定是会很难，需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解，熟能生巧慢慢来，等你过了这个阶段，习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香。 Scala

scala和java很相似都是在jvm运行的语言，在开发过程中是可以无缝互相调用的。Scala在大数据领域的影响力大部分都是来自社区中的明星Spark和kafka,这两个东西大家应该都知道(后面我会有文章多维度介绍它们)，它们的强势发展直接带动了Scala在这个领域的流行。 Python和Shell shell应该不用过多的介绍非常的常用，属于程序猿必备的通用技能。python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。 分布式计算 什么是分布式计算?分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。 举个栗子，就像是组长把一个大项目拆分，让组员每个人开发一部分，最后将所有人代码merge，大项目完成。听起来好像很简单，但是真正参与过大项目开发的人一定知道中间涉及的内容可不少。 比如这个大项目如何拆分?任务如何分配?每个人手头已有工作怎么办?每个人能力不一样怎么办?每个人开发进度不一样怎么办?开发过程中组员生病要请长假他手头的工作怎么办?指挥督促大家干活的组长请假了怎么办?最后代码合并过程出现问题怎么办?项目延期怎么办?项目最后黄了怎么办? 仔细想想上面的夺命十连问，其实每一条都是对应了分布式计算可能会出现的问题，具体怎么对应大家思考吧我就不多说了，其实已经是非常明显了。也许有人觉得这些问题其实在多人开发的时候都不重要不需要特别去考虑怎么办，但是在分布式计算系统中不一样，每一个都是非常严重并且非常基础的问题，需要有很好的解决方案。

2018年零基础学习大数据挖掘知识点整理

2018年零基础学习大数据挖掘知识点整理 1.数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2.主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3.web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4.一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5.数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6.粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。 7.决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。 8.从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型： a)基于距离的分类方法 b)决策树分类方法 c)贝叶斯分类方法 d)规则归纳方法 9.关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题： a)发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。 b)生成关联规则:通过用户给定Minconfidence，在频繁项目集中，寻找关联规则。 10.数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的，主要的相关技术： 数据库等信息技术的发展 统计学深入应用 人工智能技术的研究和应用

11.衡量关联规则挖掘结果的有效性，应该从多种综合角度来考虑： a准确性：挖掘出的规则必须反映数据的实际情况。 b实用性：挖掘出的规则必须是简洁可用的。 c新颖性：挖掘出的关联规则可以为用户提供新的有价值信息。 12.约束的常见类型有： 单调性约束; 反单调性约束; 可转变的约束; 简洁性约束. 13.根据规则中涉及到的层次，多层次关联规则可以分为： 同层关联规则：如果一个关联规则对应的项目是同一个粒度层次，那么它是同层关联规则。 层间关联规则：如果在不同的粒度层次上考虑问题，那么可能得到的是层间关联规 14.按照聚类分析算法的主要思路，聚类方法可以被归纳为如下几种。 划分法：基于一定标准构建数据的划分。 属于该类的聚类方法有：k-means、k-modes、k-prototypes、k-medoids、PAM、CLARA、CLARANS等。层次法：对给定数据对象集合进行层次的分解。 密度法：基于数据对象的相连密度评价。 网格法：将数据空间划分成为有限个单元(Cell)的网格结构，基于网格结构进行聚类。 模型法：给每一个簇假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。 15.类间距离的度量主要有： 最短距离法：定义两个类中最靠近的两个元素间的距离为类间距离。 最长距离法：定义两个类中最远的两个元素间的距离为类间距离。 中心法：定义两类的两个中心间的距离为类间距离。 类平均法：它计算两个类中任意两个元素间的距离，并且综合他们为类间距离：

大数据学习基础知识点分享

大数据需要的编程语言Java java可以说是大数据最基础的编程语言，据老师这些年的经验，老师接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的(当然也不是绝对，老甚至见过产品转岗大数据开发的，逆了个天)。、 一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景。 二就是java语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会java然后去啃源码。 说到啃源码顺便说一句，开始的时候肯定是会很难，需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解，熟能生巧慢慢来，等你过了这个阶段，习惯了看源码解决

问题的时候你会发现源码真香。 Python和Shell shell应该不用过多的介绍非常的常用，属于程序猿必备的通用技能。python 更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。分布式计算 什么是分布式计算?分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。 举个栗子，就像是组长把一个大项目拆分，让组员每个人开发一部分，最后将所有人代码merge，大项目完成。听起来好像很简单，但是真正参与过大项目开发的人一定知道中间涉及的内容可不少。比如这个大项目如何拆分?任务如何分配?每个人手头已有工作怎么办?每个人能力不一样怎么办?每个人开发进度不一样怎么办?开发过程中组员生病要请长假他手头的工作怎么办?指挥督促大家干活的组长请假了怎么办?最后代码合并过程出现问题怎么办?项目延期怎么办?项目最后黄了怎么办? 仔细想想上面的夺命十连问，其实每一条都是对应了分布式计算可能会出现的问题，具体怎么对应大家思考吧老师就不多说了，其实已经是非常明显了。也许有人觉得这些问题其实在多人开发的时候都不重要不需要特别去考虑怎么办，但是在分布式计算系统中不一样，每一个都是非常严重并且非常基础的问题，需要有很好的解决方案。 最后提一下，分布式计算目前流行的工具有： 离线工具Spark，MapReduce等实时工具Spark Streaming，Storm，Flink

大数据知识点总结

大数据知识点总结 1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 2、Hadoop实现了一个分布式文件系统硬件上；而且它提供高吞吐量，它在HDFS 内部提供元数据服务；DataNode，它为HDFS 提供存储块。由于仅存在一个NameNode，因此这是HDFS 的一个缺点Sqoop：在HADOOP与传统的数据库间进行数据的传递。 Sqoop是一个Hadoop和关系型数据库之间的数据转移工具。可将关系型数据库中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可将HDFS中的数据导进到关系型数据库中。 10、Hadoop1.x与Hadoop2.x的区别： Hadoop2.x中有两个重要的变更： 2、Data Discovery来创建和访问表单。 j、支持协同开发，Zeppelin的notebook，可以被多人同时使用，任何一个人的改动都会被实时的同步到其他协作者的页面上。 k、Zeppelin notebook上产生的图表，可以被独立发布，通过iframe，可以嵌入到别的网页上。 l、100%开源的Apache项目。

15、Ambari是一个开源的分布式Hadoop集群安装，部署，监控和管理的平台。 16、Ambari主要由三个部分组成，Ambari Server，Ambari Web和Ambari Agent。 Ambari Server：AmbariServer是整个Ambari的统一入口，只能运行在集群中的一台机器上。负责管理所有的Ambari Agent。 Ambari Web：AmbariWeb和Ambari Server运行在同一台机器上，作为Ambari Server的一部分功能存在，提供Web和RestAPI的方式访问AmbariServer。 AmbariAgent：AmbariAgent需要在集群中的每个节点上都运行一个，负责监控宿主机器的状态信息，执行从Ambari Server上发送过来的操作指令。 17、Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce 所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark 能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。 18、Spark与Hadoop的对比，每组任务被称为Stage，也称TaskSet

大数据知识点梳理

第一章引论 1、什么是数据挖掘？ 数据挖掘更正确的命名为“从数据中挖掘知识”，是数据中的知识发现（KDD）的同义词。数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程，数据源包括数据库、数据仓库、web、其他信息存储库或动态的流入系统的数据。 2、知识发现的过程是什么？ 知识发现的过程为： （1）数据清理（消除噪声和删除不一致的数据） （2）数据集成（多种数据源可以组合在一起） （3）数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据） （4）数据变换（通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） （5）数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式） （6）模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） （7）知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识） 3、什么类型的数据可以挖掘？ 数据挖掘可以作用于任何类型的数据，数据的最基本形式是数据库数据、数据仓库数据、事务数据。也可以用于数据流、有序/序列数据、图或网络数据、空间数据、文本数据、多媒体数据和万维网。 （1）数据库数据 由一组内部相关的数据和一组管理和存储数据的软件程序组成。关系数据库是表的汇集，每个表被赋予一个唯一的名字，含有一组属性（列或字段），并且通常存放大量元组（记录或行）。每个元组代表一个对象，被唯一的关键字标识，并被一组属性值描述。通常为关系数据库构建语义数据模型，如实体-联系（ER）数据模型。 （2）数据仓库 数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。数据存储从历史的角度提供信息，并且通常是汇总的。数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模。每个维对应于模式中的一个或一组属性，每个单元存放某种聚集度量值

大数据相关知识

大数据相关知识 1.第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。 1.1最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 1.2 业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 2.第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 2.1云计算：大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。 2.2分布式处理系统：分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系

统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务—这就是分布式处理系统的定义。 2.3存储技术：大数据可以抽象的分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是：大数据存储的目的是支撑大数据分析。到目前为止，还是两种截然不同的计算机技术领域：大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。大数据的采集和感知技术的发展是紧密联系的。 2.4感知技术：以传感器技术，指纹识别技术，RFID技术，坐标定位技术等为基础的感知能力提升同样是物联网发展的基石。全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，都会产生海量的数据信息。 3．第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。 3.1互联网大数据：互联网上的数据每年增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。据IDC预测，到2020年全球将总共拥有35ZB的数据量。互联网是大数据发展的前哨阵地，随着WEB2.0时代的发展，人们似乎都习惯了将自己的生活通过网络进行数据化，方便分享以及记录并回忆。 3.2政府的大数据：近期，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据