ENVI5.3处理高分二号

ENVI5.3中高分二号PMS 数据处理流程

以一景2017年2月15日获取的GF2-PMS1数据为例介绍在ENVI5.3下GF2数据预处理的详细操作步骤。GF2数据预处理基本流程如下： 多光谱影像大气校正辐射定标全色影像正射校正正射校正

辐射定标影像融合说明：1.针对不同的应用，有不同的处理流程，上图中列出了常用的预处理流程，主要针对高精度的定量遥感应用，也就是对大气校正精度要求比较高应用。比如：植被参数定量反演等；本例中所有操作都是在ENVI5.3版本下进行的。

2.原始版ENVI5.3并不支持直接open as GF2数据.xml 打开方式，通过以下扩展工具能够实现：https://www.wendangku.net/doc/ce8110970.html,/s/blog_764b1e9d0102xjbj.html ，并可以直接使用/Radiometric Correction/Radiometric Calibration 工具定标。

一．多光谱影像处理

1.1 辐射定标

（1）OpenAs->CRESDA->GF-1。选择GF2_PMS1_E114.6_N26.7_20170215_L1A0002187721文件夹，打开GF2_PMS1_E114.6_N26.7_20170215_L1A0002187721-MSS1.xml 和GF2_PMS1_E114.6_N26.7_20170215_L1A0002187721-PAN1.x ml ；

（2）在Toolbox中，依次Radiometric Correction > Apply Gain and Offset，弹出Gain and Offset Input File对话框，在Select Input File选项卡中选择待处理影像GF2_PMS1_E114.6_N26.7_20170215_L1A0002187721-MSS1.tiff，点击OK；

（3）弹出Gain and Offset Values对话框，依次填入Gain Values和Offset Values（参加GF-2卫星绝对定标系数），设置输出路径、文件名，点击OK开始执行（如下图）。

使用Apply Gain and Offset工具进行辐射定标

1.2 FLAASH大气校正

FLAASH大气校正需要影像的中心波长信息，ENVI暂不能自动识别GF2数据的头文件信息，因此首先需要手动添加中心波长信息，另外，全色图像没有方法进行大气校正。

（1）输入中心波长

在Toolbox中，依次Raster Management > Edit ENVI Header，弹出Edit Header Input File对话框，在Select Input File选项卡中选择上一步辐射定标后的结果；弹出Header Info对话框，点击Edit Attributes，选择Wavelengths，弹出Edit Wavelength values对话框（图2），依次填入各波段对应中心波长，点击OK。

说明：这里取波谱响应值为1的波长为各波段对应中心波长，依次为514nm、546nm、656nm、822nm。

（2）FLAASH大气校正

在Toolbox，打开Radiometric Correction > Atmospheric Correction Module > FLAASH Atmospheric Correction，弹出FLAASH Atmospheric Correction Model Input Parameters对话框，进行参数设置。

Input Radiance Image：在弹出的FLAASH Input File对话框中，选择上一步定标好的数据；接着弹出Radiance Scale Factors面板，选择Use single scale factor for all bands，由于上一步定标时没有对辐亮度数据做单位转换，所以在此Single scale factor填写：10，单击OK；

Output Reflectance File：设置输出路径及文件名；

Output Directory for FLAASH Files：设置其他文件输出路径，建议输出到临时文件夹中；

传感器基本信息设置：

Scene Center Location：中心点经纬度，由于按上述方式打开的原始影像没有坐标信息，此处无法自动识别（如有坐标信息，ENVI5.0及后期版本均支持自动读取），可根据元数据文件中的四角点数据计算大概位置；

Sensor Type：传感器类型，选择UNKNOWN-MSI；

Sensor Altitude（km）：传感器高度，631；

Ground Elevation（km）：地面高程，1.515；

Pixel Size（m）：像素大小，4；

Fight Date：成像日期，2014/09/28；

Flight Time GMT（HH：MM：SS）：成像时间，03:23:36。

说明：成像日期及时间可从元数据文件中查看（第24行字段），需要减去8转换为格林尼治时间。

FLAASH基本参数设置面板

大气模型和气溶胶模型（Atmospheric Model & Aerosol Model）：根据经纬度和影像区域选择（如不清楚，可单击Help查看帮助文档）；

Aerosol Retrieval：气溶胶反演方法，默认选择2-Band（K-T），由于缺少短波红外，此处选择None；

Initial Visibility（km）：能见度，根据实际情况设置，默认40km。此处由于成像时能见度较好，设为60km（可单击Help查看具体说明）；其余参数默认。

Multispectral Settings：多光谱设置。

在弹出的Multispectral Settings面板中，单击Filter Function File，弹出Select the Multispectral Sensor's Filter Function File对话框，选择GF2波谱响应函数（如之前未打开，可点击Open打开，本例中选择PMS1.sli）；其余参数默认。

注：GF-02波谱响应函数https://www.wendangku.net/doc/ce8110970.html,/s/1skGjD6X。

多光谱设置面板

Advanced Setting：高级设置。

设置Use Tied Peocessing：是否使用分块计算，No。其余参数默认。点击Apply执行。

说明：本例使用计算机内存为8G，这里不使用分块计算。如果低于8G，需要使用分块计算，并将分块打开Tile Size设置为100~200M；

*在使用FLAASH进行大气校正时候，如出现以下102错误：

有可能是软件对输出/输入文件读写权限受限，如这里默认输出文件夹"C:\Users\dsbin\AppData\Local\Temp"读写权限受限，导致读取不到相应的文件，解决方法：将Output Directory for FLAASH Files目录换一个。

1.3正射校正

大气校正之后，可以基于RPC信息对多光谱数据进行正射校正。

（1）在Toolbox中，选择Geometric Correction >Orthorectification> RPC Orthorectification Workflow，打开正射校正流程化工具。在File Selection面板中，Input File选择大气校正后的数据，DEM File会默认选择全球分辨率为900米的DEM数据，我们这里保持默认（如果有更高分辨率的DEM数据，可以替换此数据），点击Next。切换到Export选项卡，选择输出文件格式，设置输出路径及文件名，点击Finish。

多光谱正射校正

至此，我们已经完成了GF2多光谱数据的正射校正，全色数据的正射校正操作与多光谱数据的正射校正完全相同，需要提醒的地方是GF2全色数据正射校正时输出像元大小需设置为1米，以便我们下面进行图像融合。

二．全色影像处理

2.1 辐射定标

与多光谱数据辐射定标方法类似，注意修改定标参数就可以。

2.2 正射校正

全色数据的正射校正操作与多光谱数据的正射校正完全相同，需要提醒的地方是GF2全色数据正射校正时输出像元大小需设置为1米，以下为正射校正前后对比（选择影像重采样方法时，效果不好可以更换重做，此例子中采用的是双线性插值法）：

三. 图像融合

在进行图像融合之前，我们需要对正射校正后的多光谱和全色数据进行浏览，查看二者是否完全配准，如果没有完全配准，就需要对其进行配准，此工具的位置在：Geometric Correction > Registration > Image Registration Workflow，，由于配准效果较好，此步不做。

（1）.为了提高融合速度，可将多光谱数据的储存顺序由BSQ转成BIP。在Toolbox中，启动/Raster Management/Convert Interleave，选择上一步中多光谱正射校正结果。如下设置参数，Convert In Place：Yes，不生成新的文件。

（2）在Toolbox中，启动/Image Sharpening/NNDiffuse Pan Sharpening，分别选择多光谱和全色数据；选择输出路径和文件名；单击ok执行处理。以下为最终影像融合效果：

（完）

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的

大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

CCS V6安装学习流程

CCS V6.0安装学习流程 ---------write by 聆听忧郁 CCS和IAR相同，都是MSP430的开发工具，不同的是CCS是TI自己研发的。既然如此，CCS对于MSP430的开发一定有一些独到之处吧……最独到的地方是CCS有一个Grace模块，能够进行图形化设置并生成对应代码。单片机内部的模块很多，想快速上手相当困难，Grace模块号称能让新手15分钟就能上手操作，可见其配置简单。 ①下载安装： 这个软件是收费的，但是由于TI大学计划的存在，对于我们来说就相当于免费的……首先用学校邮箱注册TI帐号，已注册的可以更改绑定邮箱，改为学校邮箱，这个验证成功后以后包括申请芯片都会很省事的。因为如果不能认定你是学生，将会收到二次验证，得到的免费服务也会特别少。 注册之后直接搜索CCS，然后点击免费版下载，会弹出一个调查，随便填一下就好，不过一定要合理。

填完之后会收到一封邮件，点一下这个链接就回到下载页面了。 下载很慢……下载的时候要注意的就是要关掉防火墙。 ②安装： 说它是安装，其实是边下载边安装……

然后在安装过程中把和MSP有关的东西全打上钩一路无脑NEXT就好了。 CCS最终程序。 软件和IAR一样，是全英文的。不懂的尽管问谷歌好了…… ③Grace模块安装： 传的神乎其神的Grace竟然是外部模块，这让我无法理解…… 打开CCS。 这个钩最好不要打上，因为路径改起来很困难。 首先找到APP中心。

没下载的这里应该是蓝色的按钮，点选它，然后点上面的INSTALL下载，不过下载速度依然很慢。 ④建立工程： 基本上使用默认参数就好。

(完整版)管理信息系统数据流程图和业务流程图

1.采购部查询库存信息及用户需求，若商品的库存量不能满足用户的需要，则编制相应的采购订货单，并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部，并附上采购收货单。公司检验人员在验货后，发现货物不合格，将货物退回供应商，如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格，如果合格则登记流水帐和库存帐目，如果不合格则交由主管审核后退回供应商。 画出物资订货的业务流程图。（共10分） 2．在盘点管理流程中，库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管，仓库主管查询库存清单和盘点流水账，然后根据盘点规定进行审核，如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员，由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。（共15分）

3.“进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程：书商将采购单和新书送采购员；采购员验收，如果不合格就退回，合格就送编目员；编目员按照国家标准进行的分类编号，填写包括书名，书号，作者、出版社等基本信息的入库单；库管员验收入库单和新书，如果合格就入库，并更新入库台帐；如果不合格就退回。“售书”的流程：顾客选定书籍后，收银员进行收费和开收费单，并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店，书店保安审核合格后，放行，否则将让顾客到收银员处缴费。 画出“进书”和“售书”的数据流程图。 进书业务流程：

进书数据流程：

F3.2不合格采购单 售书业务流程：

售书数据流程：

4.背景：若库房里的货品由于自然或其他原因而破损，且不可用的，需进行报损处理，即这些货品清除出库房。具体报损流程如下： 由库房相关人员定期按库存计划编制需要对货物进行报损处理的报损清单，交给主管确认、审核。主管审核后确定清单上的货品必须报损，则进行报损处理，并根据报损清单登记流水帐，同时修改库存台帐；若报损单上的货品不符合报损要求，则将报损单退回库房。 试根据上述背景提供的信息，绘制出“报损”的业务流程图、数据流程图。 报损业务流程图：（10分） 业务流程图： 数据流程图：

ccs6使用教程图文

CCSv5 使用教程 1、CCSv5 软件的安装 打开CCSv5的安装包，运行安装包主目录下面的ccs_setup_5.2.1.00018.exe，一路next直到安装完成。（注意：安装包应放在英文目录下） 2、注册破解 首次运行CCSv5需要进行注册，按照软件启动提示或者在help菜单栏下打开注册界面，添加安装包license注册文件，提示注册成功，破解完成。 3、仿真器的安装SEED XDS510PLUS 打开仿真器的驱动安装包，在选择安装目录时选择CCSv5安装目录下的ccs 5.2\ccsv5\ccs_base，将驱动安装在此。 4、项目工程的建立 （1）TI官网下载DSP2833x的标准库文件，安装标准库文件。稍后做库文件的整理。 （2）在你常用的盘符下面建立一个DSP Experiment文件夹，在建立一个名为DSPlib的子文件夹，并在DSPLib文件夹下建立名为Cmd，Lib， Source，Prj 的四个文件夹。 （3）打开标准库的安装目录，在DSP2833x_common和DSP2833x_headers 文件夹下整理出*.cmd存放在Cmd文件夹下，主要有下图的文 件。整理出*.h，*.c，*.asm文件存放在Lib文件夹下。如图。

在Source文件夹下建立main.c的文件。至此建立工程必备的文件都已经准备齐。 （4）(4)在DSP Experiment文件夹下建立example1文件夹，并拷贝Cmd，Lib，Source，Prj 到此文件夹下。然后打开 ccsv5，选择默认的工程项 目文件夹为DSP Experiment，并确定。 （5）Project—>New CCS Project，新建工程，并作如下填写。

CCS6.0安装图文教程

1. 下载 方式多种多样，本机的软件来源于CCS巴的吧友精华帖，一般非特别官方版权的软件都可以在其软件贴吧论坛能找到资源。 本机下载的是CCS勺最新版本32位软件。 2. 安装步骤 a）下载完成得到2个解压包以及一个lie文件，此处我们安装的是 b）双击进入安装界面，首先会弹出两个窗口，分别提示我们：是否同意检测杀毒软件的存在，和杀毒软件正在运行、是否继续安装。 需要注意的是电脑里面的防病毒软件，如果没有关的话会有如下对话窗，这里建议在安装过程中暂时关闭，如果没有关闭的话，引起安装 失败，请看最后的附录 e）同意安装协议 d）选择安装目录，为了规避风险，请在选择安装目录时尽量避免有中文的目录，安装在C盘底下无疑可以运行的更方便，但此处选用其他 功能盘。 e）选择型号 勾选不同的类别就对应着此次安装的内容，安装的过多的内核类别，会导致运算量增加、软件运行变慢，因此需要对照右侧的 Descriptio n，选择我们需要的类别。 本学期的课程围绕C2000的应用，勾选如图选项足以。就算以后需要拓宽我们的业务范围，也可后续在设置中加入，无须担心。 f）这里选择仿真器，一般可以直接安装ccS隹荐的安装就行，如果是有需要，则根据实际情况进行选择安装，单击Next g）这里是CCSV开始拥有的App Center，根据实际需要进行选择，最后单击Finishing。 h）进度条安装等待完成。 3. 启动及配置 a）找到你的安装目录下，双击ccstudio.exe进入初始化界面。 b）选择的工作区间的放置地址，此处我选择新建根目录下的空白文件。 c）正式进入软件界面，弹出一个对话框，询问是否联网下载刚才我们选中的APP STOR内插件，选择NO。 d）安装我们的license注册列表。 选择Upgrand 的Launch license Setup e）找寻我们最初解压出来的那个license文件，最好把他拖到当前安装目录的文件夹下。 点击Browse选择CCS6_License.Li文件。 安装注册表成功的标志是，原本出现在左下角的Free Lice nse变成在 右下角的Full Licensa f）至此，所有安装完成，可以享用美味大餐啦！ 对了，不要忘记创建快捷方式，再拖到到桌面啊A _八，此版本不能在桌面出现快捷方式，也无法在开始菜单中自动添加启动方式，需 要手动。 4. 附录

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。

CCS v5的安装及使用教程

目录 第二章软件的安装与应用 (1) 2.1 CCSv5.1的安装 (1) 2.2 利用CCSv5.1导入已有工程 (4) 2.3 利用CCSv5.1新建工程 (6) 2.4 利用CCSv5.1调试工程 (9) 2.5 CCSv5.1资源管理器介绍及应用 (16) 第二章软件的安装与应用 CCS（Code Composer Studio）是TI公司研发的一款具有环境配置、源文件编辑、程序调试、跟踪和分析等功能的集成开发环境，能够帮助用户在一个软件环境下完成编辑、编译、链接、调试和数据分析等工作。CCSv5.1为CCS软件的最新版本，功能更强大、性能更稳定、可用性更高，是MSP430软件开发的理想工具。 2.1 CCSv5.1的安装 （1）运行下载的安装程序ccs_setup_5.1.1.00031.exe，当运行到如图2.1处时，选择Custom 选项，进入手动选择安装通道。 图2.1 安装过程1 （2）单击Next得到如图2.2所示的窗口，为了安装快捷，在此只选择支持MSP430 Low Power MCUs的选项。单击Next，保持默认配置，继续安装。

图2.2 安装过程2 图2.3 软件安装中

图2.4 软件安装完成 （3）单击Finish，将运行CCS，弹出如图2.5所示窗口，打开“我的电脑”，在某一磁盘下，创建以下文件夹路径：-\MSP-EXP430F5529\Workspace，单击Browse，将工作区间链接到所建文件夹，不勾选"Use this as the default and do not ask again"。 图2.5 Workspace选择窗口 （4）单击OK，第一次运行CCS需进行软件许可的选择，如图2.6所示。 在此，选择CODE SIZE LIMITED(MSP430)选项，在该选项下，对于MSP430，CCS免费开放16KB的程序空间；若您有软件许可，可以参考以下链接进行软件许可的认证：https://www.wendangku.net/doc/ce8110970.html,/index.php/GSG:CCSv5_Running_for_the_first_time，单击Finish即可进入CCSv5.1 软件开发集成环境，如图2.7所示。

数据流程图和业务流程图案例

数据流程图和业务流程图案例 1.采购部查询库存信息及用户需求，若商品的库存量不能满足用户的需要，则编制相应的采购订货单，并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部，并附上采购收货单。公司检验人员在验货后，发现货物不合格，将货物退回供应商，如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格，如果合格则登记流水帐和库存帐目，如果不合格则交由主管审核后退回供应商。 画出物资订货的业务流程图。 2．在盘点管理流程中，库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管，仓库主管查询库存清单和盘点流水账，然后根据盘点规定进行审核，如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员，由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。 根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。

3.“进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程：书商将采购单和新书送采购员；采购员验收，如果不合格就退回，合格就送编目员；编目员按照国家标准进行的分类编号，填写包括书名，书号，作者、出版社等基本信息的入库单；库管员验收入库单和新书，如果合格就入库，并更新入库台帐；如果不合格就退回。“售书”的流程：顾客选定书籍后，收银员进行收费和开收费单，并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店，书店保安审核合格后，放行，否则将让顾客到收银员处缴费。 画出“进书”和“售书”的数据流程图。 进书业务流程： 书商采购单/新 书采购员 入库单退书单 编目员 合格新图 书 库管员 入库单 入库台帐 进书数据流程：

采购单审核 P3.1编目处理 p3.2入库单处理 p3.3供应商 F3.1采购单 F3.2不合格采购单 F3.3合格采购单F10入库单 F3.4不合格入库单 S2 图书库存情况存档 管理员 F9入库够书清单 F3.5合格入库清单 售书业务流程： 顾客 新书 收银员 收费单销售台帐 保安 未收费的 书 收费单/书 售书数据流程： 收费处理P1.1审核处理 P1.2E1顾客 F6购书单计划F1.1收费单 F1.2不合格收费单 S02S01S03S04图书库存情况存档 F4销售清单 图书销售存档 顾客需求图书情况存档 顾客基本情况存档 F4销售清单 F5顾客需求图书清单 F3顾客基本情况

管理信息系统数据流程图和业务流程图和E-R图.

1. 采购部查询库存信息及用户需求, 若商品的库存量不能满足用户的需要, 则编制相应的采购订货单, 并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部, 并附上采购收货单。公司检验人员在验货后,发现货物不合格, 将货物退回供应商,如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格, 如果合格则登记流水帐和库存帐目, 如果不合格则交由主管审核后退回供应商。 画出物资订货的业务流程图。 (共 10分 2.在盘点管理流程中,库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管,仓库主管查询库存清单和盘点流水账,然后根据盘点规定进行审核,如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员,由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。 根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。 (共 15分

3. “进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程:书商将采购单和新书送采购员; 采购员验收,如果不合格就退回, 合格就送编目员;编目员按照国家标准进行的分类编号,填写包括书名,书号,作者、出版社等基本信息的入库单;库管员验收入库单和新书,如果合格就入库,并更新入库台帐;如果不合格就退回。“售书”的流程:顾客选定书籍后, 收银员进行收费和开收费单, 并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店,书店保安审核合格后,放行,否则将让顾客到收银员处缴费。 画出“进书”和“售书”的数据流程图。 进书业务流程:

进书数据流程: F3.2不合格采购单售书业务流程:

售书数据流程: 4. 背景 :若库房里的货品由于自然或其他原因而破损,且不可用的,需进行报损处理, 即这些货品清除出库房。具体报损流程如下: 由库房相关人员定期按库存计划编制需要对货物进行报损处理的报损清单, 交给主管确认、审核。主管审核后确定清单上的货品必须报损,则进行报损处理, 并根据报损清单登记流水帐,同时修改库存台帐;若报损单上的货品不符合报损要求,则将报损单退回库房。

使用CCS进行DSP编程(一)——CCS编程入门(精)

使用CCS进行DSP编程（一） ——CCS编程入门 TI公司提供了高效的C编译器和集成开发环境Code Composer Studio，学习 (6) 的编程应该从学习CCS的使用开始。 首先安装CCS，CCS的安装有详细的说明，并配有简短的Quick Time的多媒体介绍，对于没有购买CCS的用户，可以从TI处得到30天的试用版（没有硬件仿真功能）。 使用CCS前需要对CCS进行设置，以Simulator为例，运行Setup CCS C6000 1.20，安装Device Driver，对于有硬件支持的仿真器，可以选择配套的CCS驱动，设置完成的画面如下图所示：用户的界面大致相同。 接下来就可以运行CCS了，CCS提供了比较好的例子，对于初学者，仔细学习这些例子，会起到事半功倍的效果。在CCS的Help菜单的Tutorial子菜单下，给出了四个教程，分别是：Code Composer Studio Tutorial、Advanced DSP/BIOS Tutorial、Compiler Tutorial和RTDX Tutorial，用户可以从简单的CCS功能 开始，如创建一个工程文件Project，到创建一个完善的用户程序一步一步的进行。

下面是Code Composer Studio Tutorial的例子： 分别从生成一个简单的“Hello World”程序，到使用DSP/BIOS功能，到程序的调试，实时分析，I/O操作等分6课来讲解，可以领略TI的CCS的强大功能。 下面以“Hello World”程序为例讲一下CCS的使用。 首先打开一个Project文件

大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。

在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多用户使用的情况，可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据，就可以做这样的判断了。

CCS 6 新建TMS320F28335工程(可移植))

使用CCS 6新建TMS320F28335工程 本例程以CCS 6.0下新建TMS320F28335工程为例。用CCS 5，或者新建TI的其它处理器工程的区别也不大，参考本例即可。 所建工程能够实现完全的可移植，即任意拷贝到其他位置或其他电脑都能够直接编译运行，非常方便。 一、CCS 6.0安装

一路Next即可，在处理器支持页面，选择C2000系列即可。根据需要选择。

仿真器也是根据实际选择，XDS100是TI官方的，便宜又实在。

跳出是否安装的页面，均选择安装。 安装完成后，CCS5的大学版的license能够继续用。将其复制到C:\ti\ccsv6\ccs_base\DebugServer\license 即可。 打开软件后，会跳出页面要求设置Workspace路径，注意不能有中文。 Workspace路径也可以更改，如下即可:

二、新建TMS320F28335工程 1）在Workspace文件下，建立Project format for CCS6文件夹，这个文件夹就是我们接下来要建立的工程模板文件夹，需要移植或者拷贝程序，拷贝该文件夹即可。 在Project format for CCS6文件夹下，新建Project文件夹，该文件夹用于存放我们的工程文件。 拷贝以下四个文件夹到Project format for CCS6文件夹下。 DSP2833x_common DSP2833x_headers FPUfastRTS IQmath 注：这四个文件夹可以从TI官方文件得到，需要安装 controlSUITE，TI官网可免费下载。 安装好controlSUITE之后，可以在 C:\ti\controlSUITE\libs\math\ C:\ti\controlSUITE\device_support\f2833x\v141\ 中找到上面的四个文件夹。 （v141为版本号，实际不一定是这个版本，可能有更新）

数据流程与业务流程的区别

数据流程与业务流程的区别.txt21春暖花会开！如果你曾经历过冬天，那么你就会有春色！如果你有着信念，那么春天一定会遥远；如果你正在付出，那么总有一天你会拥有花开满圆。 一、不同之处 1. 描述对象不同 业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。 业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是鞫 ? 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产 业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收付账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。 数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。 2. 功能作用不同 业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节; 增补缺少的必须的环节; 确定计算机系统要处理的环节等重要步骤, 在绘制流程图的过程中可以发现问题, 分析不足, 改进业务处理过程。 数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。数据流程分析的目的就是要发现和解决数据流通中的问题, 这些问题有: 数据流程不畅, 前后数据不匹配, 数据处理过程不合理等。通过对这些问题的解决形成一个通畅的数据流程作为今后新系统的数据流程。数据流程图比起业务流程图更为抽象, 它舍弃了业务流程图中的一些物理实体, 更接近于信息系统的逻辑模型。对于较简单的业务, 我们可以省略其业务流程图直接绘制数据流程图。 3. 基本符号不同

大数据处理培训：大数据处理流程

大数据处理培训：大数据处理流程 生活在数据裸奔的时代，普通人在喊着如何保护自己的隐私数据，黑心人在策划着如何出售个人信息，而有心人则在思考如何处理大数据，数据的处理分几个步骤，全部完成之后才能获得大智慧。 大数据处理流程完成的智慧之路： 第一个步骤叫数据的收集。 首先得有数据，数据的收集有两个方式： 第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面？就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。 第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以

将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。 第二个步骤是数据的传输。 一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。 第三个步骤是数据的存储。 现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么？就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。 第四个步骤是数据的处理和分析。 上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。 比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。 第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。 检索就是搜索，所谓外事不决问Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时候，一搜就有了。 另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时候，该公司的高管

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足

大数据数据分析方法 数据处理流程实战案例

方法、数据处理流程实战案例时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。

在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多

CCS6.0 Graph display set 显示波形设置实例

CCS6.0显示AD波形 利用CCS6.0 实时显示两路AD转换结果，用波形的显示的设置步骤如下：1、打开CCS6.0, 打开AD工程,如图：

程序如下： #include "myapp.h" #include "csedu.h" #include "scancode.h" void InitADC(); void wait( unsigned int cycles ); void EnableAPLL( ); unsigned int nADC0[256],nADC1[256]; main() { int i; unsigned int uWork; EnableAPLL(); SDRAM_init(); InitADC(); PLL_Init(132); while ( 1 ) { for ( i=0;i<256;i++ ) { ADCCTL=0x8000; // 启动AD转换，通道0 do { uWork=ADCDATA; } while ( uWork&0x8000 ); nADC0=uWork&0x0fff; }

for ( i=0;i<256;i++ ) { ADCCTL=0x9000; // 启动AD转换，通道1 do { uWork=ADCDATA; } while ( uWork&0x8000 ); nADC1=uWork&0x0fff; } asm( " nop"); // break point } } void InitADC() { ADCCLKCTL=0x23; // 4MHz ADCLK ADCCLKDIV=0x4f00; } void wait( unsigned int cycles ) { int i; for ( i = 0 ; i < cycles ; i++ ){ } } void EnableAPLL( ) { *( ioport volatile unsigned short* )0x1f00 = 4; wait( 25 );

大数据处理：技术与流程

大数据处理：技术与流程 文章来源：ECP大数据时间：2013/5/22 11:28:34发布者：ECP大数据（关注：848） 标签： “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。 大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题。 大数据处理技术 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。 大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 1）大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算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。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。

CCS6.0安装图文教程

1.下载 方式多种多样，本机的软件来源于CCS吧的吧友精华帖，一般非特别官方版权的软件都可以在其软件贴吧论坛能找到资源。 本机下载的是CCS的最新版本32位软件。 2.安装步骤 a)下载完成得到2个解压包以及一个lic文件，此处我们安装的是 b)双击进入安装界面，首先会弹出两个窗口，分别提示我们：是否同 意检测杀毒软件的存在，和杀毒软件正在运行、是否继续安装。 需要注意的是电脑里面的防病毒软件，如果没有关的话会有如下对话窗，这里建议在安装过程中暂时关闭，如果没有关闭的话，引 起安装失败，请看最后的附录 c)同意安装协议 d)选择安装目录，为了规避风险，请在选择安装目录时尽量避免有中 文的目录，安装在C盘底下无疑可以运行的更方便，但此处选用其 他功能盘。 e)选择型号 勾选不同的类别就对应着此次安装的内容，安装的过多的内核类别，会导致运算量增加、软件运行变慢，因此需要对照右侧的 Description，选择我们需要的类别。 本学期的课程围绕C2000的应用，勾选如图选项足以。就算以后需要拓宽我们的业务范围，也可后续在设置中加入，无须担心。 f)这里选择仿真器，一般可以直接安装CCS推荐的安装就行，如果是 有需要，则根据实际情况进行选择安装，单击Next g)这里是CCSV开始拥有的App Center，根据实际需要进行选择，最后 单击Finishing。 h)进度条安装 等待完成。 3.启动及配置 a)找到你的安装目录下F:\，双击ccstudio.exe进入初始化界面。 b)选择的工作区间的放置地址，此处我选择新建根目录下的空白文件。 c)正式进入软件界面，弹出一个对话框，询问是否联网下载刚才我们选 中的APP STORE内插件，选择NO。 d)安装我们的license注册列表。 选择Upgrand的Launch license Setup。 e)找寻我们最初解压出来的那个license文件，最好把他拖到当前安装 目录的文件夹下。 点击Browse,选择CCS6_License.Lic文件。 安装注册表成功的标志是，原本出现在左下角的Free License变成在 右下角的Full License。 f)至此，所有安装完成，可以享用美味大餐啦！ 对了，不要忘记创建快捷方式，再拖到到桌面啊^ _ ^，此版本不能在桌面出现快捷方式，也无法在开始菜单中自动添加启动方式，需 要手动。 4.附录

大数据分析的流程浅析之一：大数据采集过程分析

大数据分析的流程浅析之一：大数据采集过程分析 数据采集，就是使用某种技术或手段，将数据收集起来并存储在某种设备上，这种设备可以是磁盘或磁带。区别于普通的数据分析，大数据分析的数据采集在数据收集和存储技术上都是不同的。具体情况如下： 1.大数据收集过程 在收集阶段，大数据分析在时空两个方面都有显著的不同。在时间维度上，为了获取更多的数据，大数据收集的时间频度大一些，有时也叫数据采集的深度。在空间维度上，为了获取更准确的数据，数据采集点设置得会更密一些。 以收集一个面积为100 平方米的葡萄园的平均温度 为例。小数据时代，由于成 本的原因，葡萄园主只能在 葡萄园的中央设置一个温度 计用来计算温度，而且每一 小时观测一次，这样一天就 只有24个数据。而在大数据 时代，在空间维度上，可以 设置100个温度计，即每个 1平方米一个温度计；在时间维度上，每隔1分钟就观测一次，这

样一天就有144000个数据，是原来的6000倍。 有了大量的数据，我们就可以更准确地知道葡萄园的平均温度，如果加上时间刻度的话，还可以得出一个时间序列的曲线，结果看起来使人很神往。 2.大数据的存储技术 通过增加数据采集的深度和广度，数据量越来越大，数据存储问题就凸现。原来1TB的数据，可以使用一块硬盘就可以实现数据的存储，而现在变成了6000TB，也就是需要6000块硬盘来存放数据，而且这个数据是每天都是增加的。这个时候计算机技术中的分布式计算开始发挥优势，它可以将6000台甚至更多的计算机组合在一起，让它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，这样人们就不用再害怕大数据了，大数据再大，增加计算机就可以了。实现分布式计算的软件有很多，名气最大的，目前市场上应用最广的，就是hadoop技术了，更精确地说应该是叫hadoop框架。 hadoop框架由多种功能性软件组成，其自身只是搭建一个和操作系统打交道的平台。其中最核心的软件有两个，一个是hdfs分布式文件系统,另一个是mapreduce分布式计算。hdfs分布式文件系统完成的功能就是将6000台计算机组合在一起，使它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，至于数据如何在硬盘上存放和读取，这件事由hadoop和hdfs共同完成，不用我们操心，这就如我们在使用一台计算机时只管往硬盘上存放数据，而数据存放在硬盘上的哪个磁道，我们是不用关心的。