大数据平台部署方案
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1.环境配置 (6)
主机地址 (6)
查看服务器硬件环境信息 (6)
查看操作系统版本和内核 (6)
关闭防火墙和SELinex (7)
所有主机时间同步 (7)
安装JDK (8)
Maven安装 (8)
配置主机名 (10)
配置hosts映射 (10)
新建hadoop用户 (10)
配置SSH免密码登录 (11)
2.安装Zookeeper (12)
修改配置文件 (12)
设置myid (14)
启动Zookeeper集群 (14)
基本命令 (15)
3.安装Hadoop (15)
NameNode(NN) HA实现方式 (15)
ResourceManager(RM) HA实现方式 (16)
Hadoop安装包下载 (16)
修改配置文件 (18)
配置Hadoop主目录 (18)
修改hadoo-env.sh (18)
修改core-site.xml (19)
修改hdfs-site.xml (20)
修改mapred-site.xml (23)
修改yarn-site.xml (24)
修改slaves (27)
将配置好的hadoop安装包分发到其它节点 (27)
添加hadoop临时文件目录 (28)
启动Zookeeper集群 (28)
启动journalnode (28)
格式化HDFS (28)
在Master1上格式化ZK (29)
启动HDFS (29)
启动YARN (30)
通过web页面查看集群是否已经正常启动 (30)
4.安装HBase (32)
下载HBase安装包 (32)
HBase安装 (34)
解压缩安装包 (34)
修改hbase-env.sh (35)
修改hbase-site.xml (35)
修改regionservers (36)
添加backup-masters (36)
拷贝hbase到其他节点 (36)
启动HBase (37)
5.安装Hive (38)
安装MySQL (38)
修改hive配置文件 (39)
Hive HWI 安装及配置 (40)
6.Mahout安装 (40)
下载Mahout源码 (40)
Mahout0.12.0编译 (41)
Mahout0.12.0安装部署 (41)
Mahout0.12.0实例测试 (42)
7.安装Spark（Yarn-Cluster模式） (42)
安装Scala (42)
编译Spark (43)
下载Spark源码包： (43)
安装maven： (44)
Spark编译 (44)
Spark安装 (45)
解压缩安装包 (45)
修改配置文件 (45)
集群运行模式 (47)
8.Sqoop安装 (48)
下载安装 (48)
修改配置文件 (48)
启动Sqoop (48)
测试Sqoop (49)
9.安装Kafka (51)
Kafka安装配置 (51)
Kafka监控安装 (52)
10.安装Storm (53)
上传所需文件 (53)
编译安装ZMQ（所有Storm的安装节点） (53)
编译安装JZMQ：（所有Storm的安装节点） (53)
编译安装Python（所有Storm的安装节点） (54)
修改配置文件 (54)
启动Storm各个后台进程 (55)
11.Tachyon编译部署 (55)
编译Tachyon (56)
下载并上传源代码 (57)
编译代码 (58)
集群模式部署Tachyon (58)
集群环境 (58)
基于Zookeeper的Fault Tolerant Tachyon Cluster 实现 (59)
Tachyon环境变量 (63)
Tachyon通用配置 (63)
TachyonMaster配置 (64)
TachyonWorker配置 (64)
用户配置 (65)
在Spark中使用Tachyon (66)
在MapReduce中使用Tachyon (66)
12.Hue安装 (66)
下载编译源码包 (66)
Hue环境配置 (68)
HDFS配置 (68)
Yarn配置 (70)
Hive配置 (71)
HBase配置 (71)
Zookeeper配置 (72)
1.环境配置
主机地址
查看服务器硬件环境信息
查看CPU型号：
cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq –c
查看物理CPU颗数：
cat /proc/cpuinfo | grep physical | uniq –c
四颗一核的CPU
查看CPU运行模式：
getconf LONG_BIT
查看CPU是否支持64位：
cat /proc/cpuinfo | grep flags | grep ' lm ' | wc –l
结果大于0, 说明支持64bit计算. lm指long mode, 支持lm则是64bit 查看操作系统版本和内核
查看操作系统版本：
cat /etc/issue或者
lsb_release -a
查看内核信息：
关闭防火墙和SELinex
1.关闭防火墙：
service iptables stop（临时关闭）
chkconfig iptables off（重启后生效）
2.关闭SELINUX，SELinux功能是一种强制存取控制的实现，能够进一步的增强Linux系统的安全性，但
是开启此项功能会给初学者带来很多的不便，大多都关闭此项功能
●setenforce 0 （临时生效）
●修改/etc/selinux/config 下的SELINUX=disabled （重启后永久生效）
所有主机时间同步
1.查看目前主机时间：
date
2.修改时间：
date -s 00:00:00
3.时间同步(主机)，将172.26.40.74的本地时钟作为时间供给源，这样，即便它失去网络连接，它也可
以继续为网络提供服务
yum install ntp
vi /etc/ntp.conf
server 127.127.1.0
fudge 127.127.1.0 stratum 10
4.重新启动服务
service ntpd stop
service ntpd start
5.其他机器同步，等待大概五分钟，再到其他机上同步该机器时间（先确保时区一样，否则同步以后时
间也是有时区差的）
ntpdate 172.26.40.74
6.date查看时间是否同步完成
安装JDK
1.查看Linux自带的JDK是否已安装：
java –version
2.获得如下信息，表明有自带JDK需要卸载
3.查看jdk的信息：
rpm -qa|grep java
4.卸载自带的jdk：
rpm -e --nodeps java-1.7.0-openjdk-1.7.0.45-2.4.3.3.el6.x86_64
rpm -e --nodeps java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.66.1.13.0.el6.x86_64
5.解压安装新的Oracle JDK，将jdk-7u79-linux-x64.tar.gz放在/usr/local目录下，解压
tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
6.配置环境变量
vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_79
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:
export CLASS_PATH=.:%JAVA_HOME%/lib/dt.jar:%JAVA_HOME%/lib/tools.jar
7.查看JDK是否配置成功
source /etc/profile
java –version
8.卸载自己安装的JDK方法
rpm -e --nodeps jdk-1.7.0_67（jdk-1.7.0_67为自己安装的JDK版本）
Maven安装
1.去maven官网下载maven的安装包，并上传。
2.解压缩maven的安装包
tar -zxvf apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz
3.配置maven环境变量
vim .bash_profile
export MAVEN_HOME=/home/hadoop/apache-maven-3.3.9 export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin
4.测试maven是否配置成功
配置主机名
1.在17
2.26.40.74执行如下命令
vi /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=Master1
执行如下命令查看主机名是否修改成功
service network restart
hostname
2.在172.26.40.75执行如下命令
vi /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=Master2
3.在172.26.40.76执行如下命令
vi /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=Slave1
4.在172.26.40.77执行如下命令
vi /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=Slave2
5.在172.2
6.40.78执行如下命令
vi /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=Slave3
配置hosts映射
在所有节点添加如下配置：
vi /etc/hosts
172.26.40.74 Master1
172.26.40.75 Master2
172.26.40.76 Slave1
172.26.40.77 Slave2
172.26.40.78 Slave3
新建hadoop用户
为所有节点新建一个hadoop用户
配置SSH免密码登录
配置主机之间hadoop用户的SSH免密码登录
1.在所有节点执行如下命令以生成秘钥：
ssh-keygen -t rsa
2.进入.ssh/目录，并复制id_rsa.pub文件生成一个新的文件authorized_keys
3.验证每个节点自己的免密码登录是否成功
4.将其它节点的秘钥拷贝到Master1节点
ssh-copy-id -i Master1
5.将Master1最终生成的密码拷贝到Master2、Slave1、Slave2、Slave3
6.测试节点之间免密码登录是否配置成功
2.安装Zookeeper
因为zookeeper有这样一个特性：集群中只要有过半的机器是正常工作的，那么整个集群对外就是可用的，所以本次选择在Master1、Master2、Slave1、Slave2、Slave3上安装Zookeeper
1.在Master1上解压安装Zookeeper
tar -zxvf zookeeper-3.4.8.tar.gz
修改配置文件
2.修改配置文件zoo.cfg
cd /home/hadoopR/zookeeper-3.4.8/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
dataDir=/home/hadoopR/tmp/zookeeper
dataLogDir=/home/hadoopR/tmp/zookeeper/datalog
clientPort=2181
initLimit=10
syncLimit=5
tickTime=2000
autopurge.snapRetainCount=10
autopurge.purgeInterval=1
server.1=Master1:2888:3888
server.2=Master2:2888:3888
server.3=Slave1:2888:3888
server.4=Slave2:2888:3888
server.5=Slave3:2888:3888
1)server.X 用来配置ZooKeeper 集群中的各节点，并建议X 的值和myid 保持一致。
2)端口2181 用于监听客户端的连接，端口2888 用于Leader 监听Follower 的连接，而3888则用
于Leader 选举。
3)dataDir 用来指定快照文件存放目录，便于快速恢复；dataLogDir 用来指定事务日志文件存放目录。
如果只指定了dataDir，而没指定dataLogDir，则事务日志文件也存放于dataDir 指定的目录。为了达到性能最大化，一般建议把dataDir和dataLogDir分到不同的磁盘上，这样就可以充分利用磁盘顺序写的特性。
4)默认，autopurge 的两个参数是被注释的。“autopurge.purgeInterval”指定自动清理快照文件和事
务日志文件的时间，单位为小时，默认为0 表示不自动清理，这个时候可以使用脚本zkCleanup.sh
手动清理。不清理的结果是占用的磁盘空间越来越大。“autopurge.snapRetainCount”用于指定保留快照文件和事务日志文件的个数，默认为3。
5)ticktickTime默认为2000，2-20倍的minSessionTimeout与maxSessionTimeout 注：tickTime 心跳
基本时间单位毫秒，ZK基本上所有的时间都是这个时间的整数倍。
3.修改/bin/zkEnv.sh
1)设置环境变量ZOO_LOG_DIR 为zookeeper 的日志存放目录，如：
export ZOO_LOG_DIR=/home/hadoopR/tmp/zookeeper/datalog
可将这一行放在ZOOKEEPER_PREFIX 之后。
2)再修改下ZOO_LOG4J_PROP，以让日志不是输出到zookeeper.out，而是写入到日志文件，将：
ZOO_LOG4J_PROP="INFO,CONSOLE"，改成：ZOO_LOG4J_PROP="INFO,ROLLINGFILE"
4.修改conf/log4j.properties
log4j.appender.ROLLINGFILE.MaxFileSize=100MB
log4j.appender.ROLLINGFILE.MaxBackupIndex=10
设置每个日志文件大小为100M，滚动10 个。
5.将Master1上配置好的Zookeeper安装文件拷贝到Master2、Slave1、Slave2、Slave3上
scp -r /home/hadoopR/zookeeper-3.4.8 Master2:/home/hadoopR/
scp -r /home/hadoopR/zookeeper-3.4.8 Slave1:/home/hadoopR/
scp -r /home/hadoopR/zookeeper-3.4.8 Slave2:/home/hadoopR/
scp -r /home/hadoopR/zookeeper-3.4.8 Slave3:/home/hadoopR/
设置myid
6.在Master1、Master2、Slave1、Slave2、Slave3上建立相应的dataDir目录，并写入myid文件
启动Zookeeper集群
7.启动Zookeeper集群
8.查看Zookeeper集群状态
基本命令
9.进入ZooKeeper 的命令行操作界面
bin/zkCli.sh -server 172.26.40.74:2181
参数“-server”中只含一个“-”，用以指定被连接的ZooKeeper 节点，可以为Leader，也可以为Follower，“10.12.154.78”为Leader 或Follower 的IP 或主机名，“2181”为ZooKeerp提供的客户端服务端口。
10.查看Zookeeper支持的命令列表
11.基本命令测试
3.安装Hadoop
NameNode(NN) HA实现方式
方案一：
将NN维护的元数据保存一份到NFS上，当NN故障，可以通过另一台NNe读取NFS目录中的元数据备份进行恢复工作，需要手动进行操作，并不是真正意义上的HA方案。
方案二：
准备一台备用NN节点，通过定期下载NN的元数据和日志文件来备份，当NN故障时，可以通过这台
进行恢复，由于主备节点元数据和日志并不是实时同步，所以会丢失一些数据。
方案三：
前两种方案都不是很理想，社区提供一种更好的方案，基于QJM（Qurom Journal Manager）的共享日志方案。QJM的基本原理是NN（Active）把日志写本地和2N+1（奇数）台JournalNode上，当数据操作返回成功时才写入日志，这个日志叫做editlog，而元数据存在fsimage文件中，NN（Standby）定期从JournalNode 上读取editlog到本地。在这手动切换的基础上又开发了基于Zookeeper的ZKFC（ZookeeperFailover Controller）自动切换机制，Active和Standby节点各有ZKFC进程监控NN监控状况，定期发送心跳，当Active节点故障时Standby会自动切换为ActiveNode，我们这次就用的此方案，如下图所示。
ResourceManager(RM) HA实现方式
RM将状态信息存储在Zookeeper中，当Active故障，Standby切换为Active后，从ZK读取相应的作业信息，重新构建作业的内存信息，然后开始接受NodeManager心跳，并接受客户端提交作业的请求等。
Hadoop安装包下载
在安装Hadoop之前首先去Apache官网下载Hadoop安装包，如图所示：
https://www.doczj.com/doc/6613825868.html,/dist/
hadoop在安装的时候，我们需要知道hadoop版本是32位还是64位。hadoop官网本来提供的都是32位，因为我们大部分都是64位，所以不得不编译。后来官网从hadoop2.5版本开始就提供了64位。为了防止我们用错，我们需要在安装之前查看安装包是32位还是64位。从官网下载的hadoop安装包hadoop 是32位还是64位，我们查看本地库即可。即进入$hadoop_home/lib/native，使用file命令。解压之后，我们进入hadoop-2.7.2/lib/native，使用file命令：file libhadoop.so.1.0.0
修改配置文件
配置Hadoop主目录
修改hadoo-env.sh
vim /home/hadoopR/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/hadoop-env.sh export JAVA_HOME= /home/hadoopR/jdk1.8.0_60
修改core-site.xml
修改hdfs-site.xml
大数据平台项目建设方案(本文为word格式，下载后可编辑使用)
一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构
建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机
实时大数据平台规划设计方案 实时大数据平台规划设计方案 本文我们探讨了实时数据平台RTDP的相关概念背景和架构设计方案。在架构设计方案中，我们尤其着重讲了RTDP的定位和目标，整体设计架构，以及涉及到的具体问题和考量思路。 一、相关概念背景 1.1 从现代数仓架构角度看待实时数据平台 现代数仓由传统数仓发展而来，对比传统数仓，现代数仓既有与其相同之处，也有诸多发展点。首先我们看一下传统数仓（图1）和现代数仓（图2）的模块架构： 图1 传统数仓
图2 现代数仓 传统数仓大家都很熟悉，这里不做过多介绍，一般来说，传统数仓只能支持T＋1天时效延迟的数据处理，数据处理过程以ETL为主，最终产出以报表为主。 现代数仓建立在传统数仓之上，同时增加了更多样化数据源的导入存储，更多样化数据处理方式和时效（支持T＋0天时效），更多样化数据使用方式和更多样化数据终端服务。 现代数仓是个很大的话题，在此我们以概念模块的方式来展现其新的特性能力。首先我们先看一下图3中Melissa Coates的整理总结：
在图3 Melissa Coates的总结中我们可以得出，现代数仓之所以“现代”，是因为它有多平台架构、数据虚拟化、数据的近实时分析、敏捷交付方式等等一系列特性。 在借鉴Melissa Coates关于现代数仓总结的基础上，加以自己的理解，我们也在此总结提取了现代数仓的几个重要能力，分别是： 数据实时化（实时同步和流式处理能力） 数据虚拟化（虚拟混算和统一服务能力） 数据平民化（可视化和自助配置能力） 数据协作化（多租户和分工协作能力） 1)数据实时化（实时同步和流式处理能力） 数据实时化，是指数据从产生（更新至业务数据库或日志）到最终消费（数据报
第一章需求分析和项目建设的必要性1.1 项目建设目标、内容 1.1.1 项目建设目标 电子政务公共数据开放共享平台项目建设目标是，依托统一的“云”数据中心建设统一的公共数据开放共享平台。集中机关各部门业务应用进行，制定相关的数据规范和信息交换标准，使机关各部门业务系统依托统一的开放平台进行开发建设。确保部门之间系统之间的互联互通、数据共享，为大数据分析提供数据依据。 1.1.2 项目建设内容 电子政务公共数据开放共享平台项目建设内容包含：一套标准规范、两个数据门户、四大应用平台、四大基础数据库和一个应用支撑平台。 具体建设内容包括： 1、一个应用支撑平台 为了对需要调用电子政务公共数据开放共享平台信息资源的政府部门应用系统进行有效管理，面向各类电子政务应用，规划建设统一的应用支撑平台，统一标准规范，通过用户管理、应用管理、服务管理等核心组件，可以对接入系统有效管理、实现统一认证及单点登录、统一消息服务。
2、两个数据门户 针对政府部门用户建设信息资源政务门户，针对企业、公众用 户建设信息资源开放门户。 3、四大应用系统 建设承载电子政务公共数据汇聚平台、数据治理平台、数据运 营平台和数据应用平台。 4、四大基础数据库 通过电子政务信息资源梳理，制定四大基础数据库的建库、入 库和管理规则，建立四大基础数据库管理平台，提供基础库内容管 理、数据处理、共享和应用功能。 四大基础数据库包括人口库、法人库、经济库和地理库。 5、一套标准规范 形成标准规范体系，包括管理制度、标准规范、数据标准等。 1.2 编制依据 1、中办、国办《2006-2020年国家信息化发展战略》； 2、国办《关于促进电子政务协调发展的指导意见》； 3、国务院《促进大数据发展行动纲要》； 4、《国家电子政务总体框架》； 5、《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规〔2011〕567号)； 6、《关于印发“十二五”国家政务信息化工程建设规划的通知》(发改高技〔2012〕1202号)；
大数据中心建设的策划方案 大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同 时为广电的信息化提供支撑，下面由学习啦为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料， 希望能帮到你。 大数据中心建设的策划方案范文一大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高， 不允许业务中断， 一般按照国标 A 级标准建设， 以保证异常故障和正常维护情况下， 正常工作， 核心业务不受影响。 数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖 通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。 机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力 配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、 综合布线系统等八大部分。 一、建筑装修系统是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。 根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域， 主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调 室、操作间等，为主机房提供服务的空间。 此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、 不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供 维护保障功能。 二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。 计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。 主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统，这部分供配电系统称 为 “设备供配电系统，其供电质量要求非常高，应采用 UPS 不间断电源供电来保证供电的稳 定性和可靠性。 辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等，其供配电系统称为“辅助 供配电系统，其供电由市电直接供电。 机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。 插座应分为市电、UPS 及主要设备专用的防水插座，并注明易区别的标志。 照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统是运行环境的保障。 由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备，不仅产生大量的集中热量，而 且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求，这就对空调系统提出了更高的要求。 保证设备的可靠运行，需要机房保持一定的温度和湿度。 同时，机房密闭后仅有空调是不够的，还必须补充新风，形成内部循环。 此外， 它还必须控制整个机房里尘埃的数量， 对新风进行过滤， 使之达到一定的净化要求。
xxx有限公司 大数据平台项目方案 文件编号： 受控状态： 分发号： 修订次数：第 1.0 次更改持有者：
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。
集团公司大数据平台整体建设方案
目录 1项目概述 (11) 1.1建设背景 (11) 1.1.1集团已有基础 (11) 1.1.2痛点及需提升的能力 (11) 1.1.3大数据趋势 (12) 1.2建设目标 (12) 1.2.1总体目标 (12) 1.2.2分阶段建设目标 (13) 1.3与相关系统的关系 (13) 1.3.1数据分析综合服务平台 (13) 1.3.2量收系统 (14) 1.3.3金融大数据平台 (15) 1.3.4各生产系统 (15) 1.3.5CRM (15) 1.4公司介绍和优势特点 (15) 1.4.1IDEADATA (15) 1.4.2TRANSWARP (17) 1.4.3我们的优势 (18) 2业务需求分析 (21) 2.1总体需求 (21) 2.2数据管理 (22) 2.2.1数据采集 (23) 2.2.2数据交换 (23) 2.2.3数据存储与管理 (23) 2.2.4数据加工清洗 (24) 2.2.5数据查询计算 (24) 2.3数据管控 (25) 2.4数据分析与挖掘 (26)
2.6量收系统功能迁移 (27) 3系统架构设计 (28) 3.1总体设计目标 (28) 3.2总体设计原则 (28) 3.3案例分析建议 (29) 3.3.1中国联通大数据平台 (29) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (36) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (48) 3.3.4案例总结 (53) 3.4系统总体架构设计 (54) 3.4.1总体技术框架 (54) 3.4.2系统总体逻辑结构 (57) 3.4.3平台组件关系 (59) 3.4.4系统接口设计 (64) 3.4.5系统网络结构 (68) 4系统功能设计 (70) 4.1概述 (70) 4.2平台管理功能 (70) 4.2.1多应用管理 (70) 4.2.2多租户管理 (74) 4.2.3统一运维监控 (75) 4.2.4作业调度管理 (94) 4.3数据管理 (96) 4.3.1数据管理框架 (96) 4.3.2数据采集 (98) 4.3.3数据交换 (101) 4.3.4数据存储与管理 (102) 4.3.5数据加工清洗 (120) 4.3.6数据计算 (121)
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大数据中心建设的策划方案
大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同 时为广电的信息化提供支撑，下面由学习啦为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料， 希望能帮到你。
大数据中心建设的策划方案范文一大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高， 不允许业务中断，一般按照国标 A 级标准建设，以保证异常故障和正常维护情况下，正常工作， 核心业务不受影响。
数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖 通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。
机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力 配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、 综合布线系统等八大部分。
一、建筑装修系统是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。 根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域， 主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调 室、操作间等，为主机房提供服务的空间。 此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、 不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供 维护保障功能。 二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。 计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。 主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统，这部分供配电系统称 为 “设备供配电系统，其供电质量要求非常高，应采用 UPS 不间断电源供电来保证供电的稳 定性和可靠性。 辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等，其供配电系统称为“辅助 供配电系统，其供电由市电直接供电。 机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。 插座应分为市电、UPS 及主要设备专用的防水插座，并注明易区别的标志。 照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统是运行环境的保障。 由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备，不仅产生大量的集中热量，而 且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求，这就对空调系统提出了更高的要求。 保证设备的可靠运行，需要机房保持一定的温度和湿度。 同时，机房密闭后仅有空调是不够的，还必须补充新风，形成内部循环。
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工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案
1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 图1环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定；
2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/试验场管理信息化 实现主要实验室/试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理；实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输；实现主要试验场的远程视频监控。 （3）多方远程通讯 以广州为总部，实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯，提供异地账户登录，满足异地多方人员（如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等）开展影音交流和现场办公； 总体要求 （1）人机界面采用WINDOW界面，直观简单易学； （2）数据或信息一次录入，多系统共用； （3）人员身份识别； （4）检测报告唯一性识别； （5）不合格自动提醒报警； （6）短信通知，软件将重要事项，如不合格记录及时发送至指定人员手机上。（7）数据溯源，所有修改行为均留记录； （8）提供多层密码、权限，避免越权操作
高校大数据专业教学科研平台建设方案 一、项目建设的意义及目的 芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。 二、功能模块和建设思路 芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。 具体如下：
教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。 二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。 2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创
新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。 2、项目建设内容 1）模块一：平台相关硬件建设 本模块主要包含：大数据教学科研一体机 技术参数：
信息化系统建设方案 1.平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等 提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、 风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2 个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1
图1环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； 3）产品环境适应性分析预测； 4）产品环境适应性技术规范制定； 2.信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3.产品环境适应性测试评价服务管理系统 建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/ 试验场管理信息化 实现主要实验室/ 试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理；实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输；实现主要试验场的远程视频监控。 （3）多方远程通讯 以广州为总部，实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯，提供异地账户登录，满足异地多方人员（如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等）开展影音交流和现场办公； 总体要求
林业大数据平台建设方案 全国首套林长制信息管理平台在安徽旌德县正式上线。该平台以林地小班森林资源数据为资源底图，应用遥感、大数据、物联网等技术，明确各级林长的责任区域、管护职责、考核指标等，实现了林长的综合业务考核。 “这个系统，真正实现了林长制全覆盖，确保一山一坡、一园一林都有专员专管。” 旌德县林业局负责人介绍，目前，旌德县林长制信息平台已经投入到全县各级林长管理、考核的具体实践中。系统建立覆盖到村级林长的网格化管控体系，通过整合森林资源、遥感遥测、大数据平台，构建了目标明确、职责清晰、任务落地、全局覆盖、上下衔接、动态管理的林长制责任一张图，为实现护绿、增绿、管绿、用绿、活绿“五绿”目标，提供了实时、高效、准确的数据信息支持。 开发这个系统平台的企业，正是位于合肥市高新区的安徽天立泰科技股份有限公司。走进天立泰科技的展览馆，看到一个个演示的林业信息化平台，从系统上，可以精准看到所覆盖区域的林业动态。 天立泰科技成立于2006 年，主要从事林业、教育、智能医疗等行业软件开发、信息系统集成和大数据智能管理等领域信息化服务，是高新技术企业、合肥市守合同重信用企业、安徽省“双软”企业及科技小巨人企业。2015 年成功在新三板上市。 安徽天立泰科技股份有限公司董事长丁旭东介绍，天立泰科技积极响应林业发展“十三五规划”，致力于构建天、空、地、物、人立体化多维感知监测体系，通过不断探索林业信息化建设，坚持做林业大数据建设引领者。 目前，天立泰科技林业信息化项目已覆盖安徽、甘肃、青海、西藏、江苏、浙江、天津、广东等区域。几年来，天立泰科技林业信息化，已从一棵幼小的“树苗” 逐渐成长为一棵“大树”。 在青海省，天立泰科技建设森林公安局一体化中心机房及融合调度平台、青海省森林防火指挥系统等项目共20 余个，从以功能为导向转变为以服务为导向，以森林防火预警服务为主体，运用互联网思维与服务模式，提供预警推送、指挥调度推送等服务。 在江苏省溧阳市，天立泰科技建设森林资源监测系统，负责遥感林地变化监测、物联网监测、古树名木监测管理，动态监测区域生态环境。 林业信息化建设不能孤立进行，其最终目的是为了服务林业资源管理。我们坚持运用新技术新手段，实现林地数据一张图管理，将森林资源管理、林地监测、灾害预警、应急指挥
二、大数据平台建设 （一）大数据平台框架概述 大数据平台建设充分整合信息化资源，打破行业、部门之 间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析，将数 据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。 主要包括以下三部分： 1．大数据分析基础平台 按照功能划分数据区，设计数据模型，在统一流程调度下，整合各类数据，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用，支撑上层应用。 2．大数据应用系统 基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营 管理活动，充分发挥大数据价值。 3．大数据管控 建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保障 （二）大数据平台建设原则 大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和系统实现过程中，应遵循如下指导原则： 经济性：基于现有场景分析，对数据量进行合理评估，确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩
容。 可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。 可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。 安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。 先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。 平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户, 实现计算负荷和数据访问负荷隔离。多集群统一管理。 分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接 （三）基础数据来源 1．银行内部大数据资源
实时大数据平台规划设计方案 一、相关概念背景 1.1 从现代数仓架构角度看待实时数据平台 现代数仓由传统数仓发展而来，对比传统数仓，现代数仓既有与其相同之处，也有诸多发展点。首先我们看一下传统数仓（图1）和现代数仓（图2）的模块架构： 图1 传统数仓
图2 现代数仓 传统数仓大家都很熟悉，这里不做过多介绍，一般来说，传统数仓只能支持T＋1天时效延迟的数据处理，数据处理过程以ETL为主，最终产出以报表为主。 现代数仓建立在传统数仓之上，同时增加了更多样化数据源的导入存储，更多样化数据处理方式和时效（支持T＋0天时效），更多样化数据使用方式和更多样化数据终端服务。 现代数仓是个很大的话题，在此我们以概念模块的方式来展现其新的特性能力。首先我们先看一下图3中Melissa Coates的整理总结：
在图3 Melissa Coates的总结中我们可以得出，现代数仓之所以“现代”，是因为它有多平台架构、数据虚拟化、数据的近实时分析、敏捷交付方式等等一系列特性。 在借鉴Melissa Coates关于现代数仓总结的基础上，加以自己的理解，我们也在此总结提取了现代数仓的几个重要能力，分别是： ?数据实时化（实时同步和流式处理能力） ?数据虚拟化（虚拟混算和统一服务能力） ?数据平民化（可视化和自助配置能力） ?数据协作化（多租户和分工协作能力） ? ?
1)数据实时化（实时同步和流式处理能力） 数据实时化，是指数据从产生（更新至业务数据库或日志）到最终消费（数据报表、仪表板、分析、挖掘、数据应用等），支持毫秒级／秒级／分钟级延迟（严格来说，秒级／分钟级属于准实时，这里统一称为实时）。 这里涉及到如何将数据实时的从数据源中抽取出来；如何实时流转；为了提高时效性，降低端到端延迟，还需要有能力支持在流转过程中进行计算处理；如何实时落库；如何实时提供后续消费使用。实时同步是指多源到多目标的端到端同步，流式处理指在流上进行逻辑转换处理。 但是我们要知道，不是所有数据处理计算都可以在流上进行，而我们的目的，是尽可能的降低端到端数据延迟，这里就需要和其他数据流转处理方式配合进行，后面我们会进一步讨论。 2) 数据虚拟化（虚拟混算和统一服务能力） 数据虚拟化，是指对于用户或用户程序而言，面对的是统一的交互方式和查询语言，而无需关注数据实际所在的物理库和方言及交互方式（异构系统／异构查询语言）的一种技术。用户的使用体验是面对一个单一数据库进行操作，但其实这是一个虚拟化的数据库，数据本身并不存放于虚拟数据库中。 虚拟混算指的是虚拟化技术可以支持异构系统数据透明混算的能力，统一服务指对于用户提供统一的服务接口和方式。
工业产品环境适应性公共技术服务平台 信息化系统建设方案
1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 （4）产品环境适应性技术规范制定； 2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕
处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/试验场管理信息化 实现主要实验室/试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理；实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输；实现主要试验场的远程视频监控。 （3）多方远程通讯 以广州为总部，实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯，提供异地账户登录，满足异地多方人员（如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等）开展影音交流和现场办公； 总体要求 （1）人机界面采用WINDOW界面，直观简单易学； （2）数据或信息一次录入，多系统共用； （3）人员身份识别； （4）检测报告唯一性识别； （5）不合格自动提醒报警； （6）短信通知，软件将重要事项，如不合格记录及时发送至指定人员手机上。 （7）数据溯源，所有修改行为均留记录； （8）提供多层密码、权限，避免越权操作
TSC打印机操作手册 一、打印机硬件安装 1.打印机配件说明。 当您收到您的条形码打印机之后，请将其置放于干净、平稳的桌面上，小心地拆开打印机的，清点是否包含以下的物品： 打印机一台 光盘片一片 快速安装指南一份 电源线一条（插头已把接地端去除，使用三相插头显示器会出现异常现象） 自动切换电源供应器一个 USB 缆线一条 请妥善保管打印机的包装配备及材料以便日后搬运的需要。 图1
2. 打印机电源适配器及USB数据线的连接说明。 2.1 将打印机放置在平稳的表面上。 2.2 确认电源开关呈关闭狀态。 2.3 将电源线和电源供应器进行连接后插入打印机后方电源插槽，再 将电源线另一端插入交流电插座。 2.4 将一端USB 电缆线插入打印机后方插槽，再将 USB 线的另一端接入计算机相对应的USB插槽。 图2 3.打印机耗材安装说明。 3.1 双手开启左右两侧的上盖开启钮并掀起上盖至最大的角度，确认上盖支撑杆已撑住上盖后再松开双手。
图3 3.2 拉开纸卷夹持座。 图4 3.3 将纸卷放置入纸卷夹持座中并确认有将其套入纸卷轴心。 图5 3.4 按下纸卷夹持座位置锁定开关夹住纸卷。
图6 3.5 将标签纸列印面朝上拉出，经过标签感应器并拉过橡胶滚轮。上下转动标签导纸器调整钮使卷标导纸器与卷标同宽且轻微接触。扶住打印机上盖，按下支撑杆松开上盖，关闭打印机上盖。 图7
二、打印机驱动安装 1.光盘安装（有光驱） 1.1 打印机电源适配器及USB数据线连接后，打开打印机电源，计算机上会提示“找到新的硬件向导”，选择“自动安装软件”，点击下一步。 图9 1.2 计算机会根据打印机，自动在光盘中找到驱动文件，安装驱动。 图10
大数据中心运行可视化平台项目的技术方 案的设计v01 数据中心运行可视化平台 技术方案 北京优锘科技有限公司 2015-08-13 目录 第1章项目背景(3) 第2章建设内容(4) 2.1地理位置可视化(4) 2.2数据中心可视化(4) 2.3IT架构可视化(5) 第3章建设目标(5) 第4章解决方案(6) 4.1 地理位置可视化(6) 4.1.1 位置分布可视化(6) 4.1.2 分级浏览可视化(7)
4.1.3 场景浏览可视化(7) 4.1.4 网点配置可视化(7) 4.2 数据中心可视化(8) 4.2.1 环境可视化(8) 4.2.2 资产可视化(9) 4.2.3 配线可视化(10) 4.2.4 容量可视化(11) 4.2.5 监控可视化(11) 4.2.6 演示可视化(12) 4.3 IT架构可视化(13) 4.3.1 业务交易可视化(13) 4.3.2 应用关系可视化(13) 4.3.3 系统架构可视化(14) 4.3.4 应用组件可视化(14) 4.3.5 基础设施可视化(15) 4.3.6 监控数据可视化(15) 4.4 第三方系统集成(16)
第1章项目背景 随着业务的飞速发展，IT规模也越来越庞大而复杂，为保障IT 系统的正常运行，针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设，关注各类管理对象的数据采集、异常报警，并取得了良好的监控效果。在建设过程中，比较缺乏从统一可视化的角度，整合监控数据，构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升，充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题： ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图，各个技术团队只能看到管理 范围内的监控对象和内容，缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力，对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角，各个系统采用独立监控的方式，无法从应用端 到端管理的角度，实现跨系统的监控分析和可视化管理，在出现应用系统运行出现故障时，无法快速定位到发生故障的根源应用系统，同时，在一个应用系统监控报警时，无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低，当应用系统出现故障时，无法快速 定位是应用本身问题，还是所支撑的IT组件问题。同时，在系统层面出现故障时，无法直观评估其所影响的应用系统范
北师大版二年级数学下册第二次月考考试题新版班级：姓名：分数：考试时间：90分钟 题序一二三四五六七总分 得分 一、填空题。（20分） 1、1米-50厘米=________厘米6米+39米=________米 2、要知道一个角是不是直角，可以用三角板上的（______）比一比。 3、小丁丁和爸爸妈妈去看电影，成人票每张80元，学生票半价，他们一家去看电影，买票一共要付（_______）元。 4、人民币最小的单位是（_____），最大的单位是（_____）。 5、我们学过的常用时间单位有（_____）、（_____）和（_____），其中（_____）是最小时间的单位。 6、1米＝（____）厘米200厘米＝（____）米 7厘米＋6厘米＝（____）厘米42米－20米＝（____）米 7、2千克=（___）克8000克=（_____）千克 600克+400克=（____）千克3千克-100克=（____）克 8、最大的三位数是（______），最小的四位数是（______），它们的和是（______），差是（______）。 9、图中一共有______个角，其中有_____个直角，_____个锐角，_____个钝角。 10、一个四位数，它的最高位上的数是6，个位上是最大的一位数，其余各位都是0，这个数是（__________）。 二、我会选（把正确答案前面的序号填在（）里）（10分）
1、把一个平行四边形拉成一个长方形，它的面积（）。 A．比原来大B．比原来小C．没变D．无法比较 2、下面各数一个0都不需要读出来的数是（） A．5007 B．6090 C．9000 3、5名同学参加跳远比赛，成绩分别是：小明188厘米、小刚2.05米、小枫2.1米、晨晨190厘米、小雨203厘米。得第一名的是（）。 A．小雨B．小枫C．小刚 4、比较下面三个角的大小，最大的是（） A．B．C． 5、甲数比乙数少65，甲数是135，乙数是（） A．150 B．76 C．200 D．24 三、判断题：对的在（）里画“√”，错的画“×”。（10分） 1、我们观察物体时，每次最多只能看到三个面。（） 2、用尺子向不同的方向画两条线，就画成了一个角。（） 3、三位数减两位数，差一定是三位数。（） 4、把6个苹果分给两个小朋友，每个小朋友一定分3个。（） 5、平行四边形两组对边分别平行而且相等。（） 四、计算题。（10分） 5×4＝4×3＝3×5＝5×3－5＝ 4×4＝16＋5＝4×2＝5×4＋4＝ 5×2＝48＋12＝5×5＝2×5＋5＝