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宽带下载速率对照表

宽带下载速率对照表
宽带下载速率对照表

宽带下载速率对照表

用户接入带宽是指,用户宽带接入能支持的最高信息传送比特率,即用户接入线路允许可承载的最高的IP数据流的比特率。

信息传递速率是指,用户应用终端(例如:PC或机顶盒)和应用服务器之间,单位时间内交互的信息流量。

电信提供的各类宽带业务的具体接入带宽(上下行速率)具体见上表。上行速率指的是上行最高可达速率,下行速率指的是下行最高可达速率,常用统计单位是比特(bit) / 秒(bps),1Mbps=1024kbps,1kbps=1024bps,1比特(bit)表示一个二进制位。

客户的互联网访问速度取决于客户终端的处理性能、互联网上各类应用服务器的响应处理性能、互联网络的数据传输性能等多种因素。正常下载速率指相应接入带宽条件下,常见情况下的客户下载所能达到的速率。常用统计单位为字节每秒(Byte/s),1Byte=8bits(1字节为8比特),因此:

8bps=1Byte/s,1024kbps=128KB/s, 2048kbps=256KB/s,1024Mbps=128MB/s("s"表示秒)在这里要注意的是传输单位,B和b分别代表Byte和bit,两者的定义是不同的,不能混淆。用户接入带宽可参考上表提供的常见宽带下载速率范围进行初步诊断。如果在当地电信测速网站测试的宽带最高下载速率低于表格中常见下载速率范围的,可通过浙江电信网上营业厅和客服热线10000号进行咨询或者故障申告。

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。

基于工业互联网的大数据分析平台

基于工业互联网的大数据分析平台钢结构制造全过程成本分析与工艺优化 引言:中建钢构广东有限公司是国家高新技术企业,是中国最大的钢结构产业集团——中建钢构有限公司的隶属子公司,年加工钢结构能力20 万吨,是国内制造特级的大型钢结构企业,是国内首批取得国内外双认证(欧标、美标)的钢结构企业。中建钢构具有行业领先的建筑信息化、智能化产品,自主研发了国际领先的钢结构全生命周期管理平台,开发了ERP、设备能像管理系统、库存管理系统等信息系统,搭建了基于工业互联网的大数据分析管理平台。同时,公司正实施建设全球首条钢结构智能制造生产线,实现涵盖切割、分拣、搬运、焊接、仓储、物流、信息化的智能化生产。该产线获批成为2017 年国家工信部智能制造新模式应用项目,并被科技部立项作为国家“十三五”重点课题。中建钢构广东有限公司率先践行“中国制造2025”,成为国内装配式建筑领域首个智能化工厂,并获得2018 年广东省工程技术研发中心、2018 年广东省两化融合试点企业;2018 年广东省级企业技术中心;2017 年广东省智能制造试点示范项目;2017 年广东省制造业与互联网融合试点示范。

目录 案例 1 (1) 一、项目概况 (3) 1.项目背景 (3) 2.项目简介 (3) 3.项目目标 (4) 二、项目实施概况 (5) 1. 项目总体架构和主要内容 (5) 1)总体功能架构 (5) 2)建设内容详细介绍 (5) 三、下一步实施计划 (18) 1.平台覆盖范围扩大与共享应用细化 (18) 2.项目经验总结与成果转化 (19) 四、项目创新点和实施效果 (19) 1.项目先进性及创新点 (19) 2.实施效果 (20)

大数据实例:网站用户行为分析

山西大学研究生项目设计报告(2015 ---- 2016学年第1学期) 学院(中心、所):计算机与信息技术学院 专业名称:软件工程(专硕) 课程名称:大数据处理 论文题目:网站用户行为分析 授课教师(职称):杜亮 研究生姓名:温杰 年级:2016级 学号:201622405011 成绩: 评阅日期: 山西大学研究生学院 2016年12月20日

大数据实例:网站用户行为分析 大数据实例:网站用户行为分析 (2) 一、案例简介 (4) 二、案例目的 (4) 三、软件工具 (4) 四、案例任务 (4) 五、实验步骤 (5) 5.1、实验步骤一:实验环境准备 (5) 5.1.1、linux系统的安装 (5) 5.1.2、Hadoop的安装 (6) 5.1.3、MySQL的安装 (6) 5.1.4、HBase的安装 (8) 5.1.5、Hive的安装 (8) 5.1.6、Sqoop的安装 (10) 5.1.7、Eclipse安装 (12) 5.2、实验步骤二:本地数据集上传到数据参考Hive (12) 5.2.1、实验数据集的下载 (12) 5.2.2、解压下载得到的数据集到指定目录 (12) 5.2.3、数据集的预处理 (13) 5.3、实验步骤三:Hive数据分析 (15) 5.4、实验步骤四:Hive、MySQL、HBase数据互导 (19) 5.4.1、Hive预操作 (19)

5.4.2、使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL (20) 5.4.3、使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase (21) 5.5、实验步骤五:利用R进行数据可视化分析 (22) 5.5.1、R安装 (22) 5.5.2、可视化分析MySQL中的数据 (23)

大数据分析平台

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/6f2105482.html, 大数据分析平台 作者:郑纬民陈文光 来源:《中兴通讯技术》2016年第02期 摘要:认为现有以MapReduce/Spark等为代表的大数据处理平台在解决大数据问题的挑战问题方面过多考虑了容错性,忽视了性能。大数据分析系统的一个重要的发展方向就是兼顾性能和容错性,而图计算系统在数据模型上较好地考虑了性能和容错能力的平衡,是未来的重要发展方向。 关键词:大数据;分布与并行处理;并行编程;容错;可扩展性 Abstract:Existing big data analytic platforms, such as MapReduce and Spark, focus on scalability and fault tolerance at the expense of performance. We discuss the connections between performance and fault tolerance and show they are not mutually exclusive. Distributed graph processing systems are promising because they make a better tradeoff between performance and fault tolerance with mutable data models. Key words:big data; distributed and parallel processing; parallel programming; fault tolerance; scalability 随着信息化技术的发展,人类可以产生、收集、存储越来越多的数据,并利用这些数据进行决策,从而出现了大数据的概念。大数据的定义很多,比较流行的定义是Gartner公司提出的简称为3V的属性,即数据量大(Volume),到达速度快(Velocity)和数据种类多(Variety)。大数据分析利用数据驱动的方法,在科学发现、产品设计、生产与营销、社会发展等领域具有应用前景。 由于大数据的3V属性,需要在多台机器上进行分布与并行处理才能满足性能要求,因此传统的关系型数据库和数据挖掘软件很难直接应用在大数据的处理分析中。传统的超级计算技术,虽然具有很强的数据访问和计算能力,但其使用的MPI编程模型编程较为困难,对容错 和自动负载平衡的支持也有缺陷,主要运行在高成本的高性能计算机系统上,对于主要在数据中心运行的大数据分析不是非常适合。 为了解决大数据的分析处理所面临的编程困难,负载不平衡和容错困难的问题,业界发展出了一系列技术,包括分布式文件系统、数据并行编程语言和框架以及领域编程模式来应对这些挑战。以MapReduce[1]和Spark[2]为代表的大数据分析平台,是目前较为流行的大数据处理生态环境,得到了产业界的广泛使用。 但是在文章中,我们通过分析认为:MapReduce和Spark系统将容错能力作为设计的优先原则,而在系统的处理性能上做了过多的让步,使得所需的处理资源过多,处理时间很长,这样反而增加了系统出现故障的几率。通过进一步分析性能与容错能力的关系,我们提出了一种

大数据-面向服务的大数据分析平台解决方案

在大数据时代,个人、企业和机构都会面临大数据的问题。建设面向服务的大数据平台,可以为众多的中小企业和个人用户提供大数据处理和分析的能力。面向服务的大数据分析平台以区域性智能数据中心及高速互联网为基础设施,以互联网服务体系为架构,以大数据存储、处理、挖掘和交互式可视化分析等关键技术为支撑,通过多样化移动智能终端及移动互联网为用户提供数据存储、管理及分析服务。 一、平台架构 大数据分析平台的拓扑架构如下图所示: 其中部署在多个地方的智能数据中心提供大数据存储及计算平台,通过平台服务器提供系统调用功能。门户服务中心将整合所有的智能数据中心存储和计算资源,并通过 web应用服务器和 Open API 服务器以 web 调用和Open API 调用的方式提供大数据存储、管理及挖掘服务。终端用户利用移动智能终端通过互联网访问门户服务中心,使用其提供的大数据存储、管理及挖掘服务。 大数据分析平台的系统架构如下图所示:

系统包含 3 个层次:平台层为整个大数据分析平台提供基础平台支持;功能层提供基本的大数据存储和挖掘功能;服务层为用户提供基于互联网的大数据服务。具体包括: (1)平台层:为大数据存储和挖掘提供大数据存储和计算平台,为多区域智能中心的分析架构提供多数据中心调度引擎; (2)功能层:为大数据存储和挖掘提供大数据集成、存储、管理和挖掘功能; (3)服务层:基于 Web 和 Open API 技术提供大数据服务。 二、关键技术 建设面向服务的大数据分析平台,需要研究和开发一系列关键技术,主要包括: 1. 平台层 (1)大数据分布式存储系统:针对数据不断增长的挑战,需要研究大规模、非结构化数据的存储问题,突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术,当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。

人教版高考化学总复习专题讲座及试题汇编全套

专题讲座 新型无机框图推断题的解题策略 解题策略 无论推断题属于哪种形式,均遵循这样的推断思路:迅速浏览、整体扫描、产生印象、寻找“突破口”,突破点由点到面、随时检验,注意联系、大胆假设、全面分析(正推或逆推),验证确认。解题的关键是仔细审题,依物质的特性或特征转化来确定“突破口”,顺藤摸瓜,进而完成全部未知物的推断。我们可以将推断题的解题方法及推理过程表示如下: 推断题――→审题? ?????????明显条件隐含条件――→抓关键(突破口)?????? ??? ?结构特征 反应特征现象特征其他特征――→推断 结论―→验证 一、“一图多变”型推断题 同一个转化关系图,可能体现多种类似物质的不同转化,因而在复习时对各种元素及其化合物性质及相互转化关系时,善于将相似性质的物质及转化关系应加强联系,并关注其中某些物质的特征差异,以便明确具体物质。 题组一 直线转化型 1.(2013·江苏,6)甲、乙、丙、丁四种物质中,甲、乙、丙均含有相同的某种元素,它们之间具有如下转化关系:甲――→丁 乙丁甲 丙。下列有关物质的推断不正确的是( ) A .若甲为焦炭,则丁可能是O 2 B .若甲为SO 2,则丁可能是氨水 C .若甲为Fe ,则丁可能是盐酸 D .若甲为NaOH 溶液,则丁可能是CO 2 答案 C 解析 若甲为焦炭,丁为O 2,转化关系为C ――→O 2 CO O 2C CO 2,A 正确;若甲为SO 2, 丁为氨水,转化关系为SO 2――→NH 3·H 2O NH 4HSO 3 NH 3·H 2O SO 2(NH 4)2SO 3,B 正确;若甲为Fe ,丁为盐 酸,则乙为FeCl 2,FeCl 2与盐酸不反应,C 错误;若甲为NaOH 溶液,丁为CO 2,转化关系为NaOH ――→CO 2 Na 2CO 3 CO 2NaOH NaHCO 3,D 正确。 2.A ~G 各物质间的关系如图,其中B 、D 为气态单质。 A ――→MnO 2 ①B ――→Fe 点燃E ――→C F 和 G 的混合溶液 C ――→MnO 2 ②△ D ――→Fe ,△ G

新版部编版二年级语文下册第一次月考考试卷及参考答案

新版部编版二年级语文下册第一次月考考试卷及参考答案 (时间:60分钟满分:100) 班级:姓名:分数: 一、读拼音,写词语。 cǎi hóng(____)xiàng dǎo(____)huāng luàn(____)táo pǎo(____)zhīzhū(____)lùdì(____)jiǎo yìn(____)tiězhēn(____) 二、比一比,再组词。 烧茄鸭炒 晓加鸡吵 三、按要求填空。 1、“洪”有()画,第七画是()。 2、“父”有()画,第三画是()。 3、“理”有()画,第六画是()。 4、“姓”有()画,第四画是()。 四、读一读,连一连。 一块块议论一圈报纸 一阵阵化石一份波纹 一根根白云一道狗尿 一朵朵筷子一泡名菜 五、选择合适的词语填空。 发觉发现(1)要下雨了,丁丁(____)蚂蚁在忙着搬家。 (2)刘强(____)大家的眼睛里流露出不信任的眼神。 办法方法 (3)小红学习上有困难,大家要想(_____)帮助她。 (4)我们要讲究学习(______),才能学得更好。 亲切亲热 (5)听着老师(______)的话语,我们感到非常温暖。 (6)同学们一见面,就互相(______)地问长问短。 六、补充词语。 (___)飞凤舞惊弓之(___)(___)调(___)顺胆小(___)鼠(___)鸣狗吠(___)影(___)踪狼吞(___)咽如(___)得水摇(___)摆(___)鹅(___)大雪寒(___)刺骨(___)(___)缭绕 七、句子练习。 (1)我们小虫子没有谁会喜欢小鸟。(换一种说法,不改变句意) __________________________________ (2)雨终于停了。(用划线的字造句) __________________________________ (3)一场大雨过后,树叶显得更绿了。(仿写句子) _______________,_______________显得_______________。 (4)我们在读书。(扩写句子) __________________________________ 八、享受阅读的乐趣。 南海明珠

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