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专题报告参考---Map-Reduce环境下数据管理和应用

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Map-Reduce环境下数据管理和应用

导师:叶小平

指导老师:范冰冰

学生:郑凡清张启蔡亦彬

日期:2014-01-30

Map-Reduce环境下数据管理和应用

摘要

网络搜索、物联网、网上商城、社交网络等一系列新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长。数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据处理分析带来了极大的挑战。介绍当前业界在面对这些挑战时是如何组织、存储、管理、处理大数据。

关键词大数据;流式计算;大规模数据库;分布式文件系统;

1 前言

云计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长,大数据时代正式到来。数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源,如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文介绍了大数据处理的一些基本框架,解决大数据存储和管理的新的数据库和文件系统,并举了一些实际的应用案例。

2 计算框架-Map/Reduce

2.1 G oogle Map/Reduce介绍

为了计算各种类型的衍生数据:比如倒排索引,网页文档的图结构的各种不同表示,每个host的网页数,给定的一天中最常查询集合。大部分这样的计算在概念上都是很直接的。然而由于输入数据通常是很庞大的,因此为了能在合理的时间内结束,计算就不得不分布在成百上千台机器上执行。如何并行化计算,分布数据,处理错误都会使得原本简单的计算需要大量额外的代码去处理这些问题。

为了应对这种复杂性,设计了一种抽象,使得可以表达需要执行的这种简单的运算,而将并行化,容错,数据分布,负载平衡这样的细节封装在库里。抽象源于Lisp以及其他函数式编程语言中的map-reduce原语。大部分的计算都是首先在输入的每条记录上执行一个map操作以产生一个key/value的中间结果集合,然后为了得到相应的派生数据,对那些具有相同key的值应用一个reduce操作。通过使用由用户描述的map和reduce操作组成的函数式模型,使得我们很容易的进行计算并行化,同时使用重新执行作为基本的容错机制。

Map/Reduce是一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map (映射)”和“Reduce(化简)”,及他们的主要思想,都是从函数式编程语言借来的,应用到分布式计算。Map/Reduce是一个编程模式,它是与处理/产生海量数据集的实现相关。

2.2 编程模型和实现

MapReduce编程模型的原理是:利用一个输入key/value pair集合来产生一个输出的key/value pair集合。MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:Map和Reduce。

用户自定义的Map函数接受一个输入的key/value pair值,然后产生一个中间key/value pair值的集合。MapReduce库把所有具有相同中间key值I的中间value值集合在一起后传递给reduce函数。

用户自定义的Reduce函数接受一个中间key的值I和相关的一个value值的集合。Reduce 函数合并这些value值,形成一个较小的value值的集合。一般的,每次Reduce函数调用只产生0或1个输出value值。通常我们通过一个迭代器把中间value值提供给Reduce函数,这样我们就可以处理无法全部放入内存中的大量的value值的集合。

一个作业,在提交之前,需要把所有应该配置的东西都配置好,这时用户主要是观望,当然也能起一个监督作用,惩治不能精确工作的任务。在用户在提交代码阶段,需要做的计算工作如下:

首先,书写好所有自定的代码,最起码,需要有Map和Reduce的执行代码。在Hadoop 中,Map需要派生自Mapper接口,Reduce需要派生自Reducer接口。这里都是用的泛型,用以支持不同的键值类型。这两个接口都仅有一个方法,一个是map,一个是reduce,这两个方法都直接受四个参数,前两个是输入的键和值相关的数据结构,第三个是作为输出相关的数据结构,最后一个,是一个Reporter类的实例,实现的时候可以利用它来统计一些计数。除了这两个接口,还有大量可以派生的接口,比如分割的Partitioner 接口。

然后,需要书写好主函数的代码,其中最主要的内容就是实例化一个JobConf类的对象,调用其丰富的setXXX接口,设定好所需的内容,包括输入输出的文件路径,Map和Reduce 的类,读取写入文件所需的格式支持类等。

最后,调用JobClient的runJob方法,提交此JobConf对象。runJob方法会先行调用到JobSubmissionProtocol接口所定义的submitJob方法,将此作业,提交给作业服务器。接着,runJob开始循环,不停的调用JobSubmissionProtocol的getTaskCompletionEvents方法,获得TaskCompletionEvent类的对象实例,了解此作业各任务的执行状况。

2-1图map/reduce计算过程

Map/reduce库的用户通过两个函数:Map和Reduce来表达这个分布式计算。

Map函数,由用户编写,有一个输入对,产生一集key/value对的中间结果。Map/reduce 库将具有相同key(比如K)的那些中间值组织起来,然后将它们传给Reduce函数。

Reduce函数,也是由用户编写,接受一个中间值key(比如I),以及对应于该key的value 集合作为输入。它将这些value归并起来形成一个可能更小的value集合。通常每个Reduce 调用产生0个或者1个输出值。中间值的value集合是通过一个迭代器来提供给用户的Reduce 函数。这允许我们能处理那些太大以至于无法一次放入内存的value列表。

Map操作通过把输入数据进行分区(partition)(比如分为M块),就可以分布到不同的机器上执行了。输入块的拆成多块,可以并行在不同机器上执行。Reduce操作是通过对中间产生的key的分布来进行分布的,中间产生的key可以根据某种分区函数进行分布(比如hash(key) mod R),分布成为R块。分区(R)的数量和分区函数都是由用户指定的。

2-2图map/reduce计算过程案例

对于Map/Reduce接口可以有很多不同的实现。正确的选择依赖于环境。

通过自动将输入数据划分为M个片段,使得Map调用可以跨越多个机器执行。这些输入片段可以被不同的机器并行处理。Reduce调用的分布,是通过使用一个划分函数(比如hash(key) mod R)将中间结果的key的值域空间划分为R个片段。片段的个数R以及划分函数都是由用户描述的。

master需要保存一定的数据结构。对于每一个map和reduce任务来说,都需要保存它的状态(idle,in-progress或者completed),并且识别不同的worker机器(对于非idel的任务状态)。master是一个由map任务产生的中间区域文件位置信息到reduce任务的一个管道。

因此,对于每一个完成得map任务,master保存下来这个map任务产生的R中间区域文件信息的位置和大小。

2-3图计算过程实现机制

如图2-3是我们实现的Map/Reduce操作的整体数据流。当用户程序调用Map/Reduce 函数,就会引起如下的操作。

1.用户程序中的Map/Reduce函数库首先把输入文件分成M块,每块大概16M到64M(可以通过参数决定)。接着在cluster的机器上执行处理程序。

2.这些分排的执行程序中有一个程序比较特别,它是主控程序master。剩下的执行程序都是作为master分排工作的worker。总共有M个map任务和R个reduce任务需要分排。master 选择空闲的worker并且分配这些map任务或者reduce任务。

3.一个分配了map任务的worker读取并处理相关的输入小块。他处理输入的数据,并且将分析出的key/value对传递给用户定义的map函数。map函数产生的中间结果key/value 对暂时缓冲到内存。

4.这些缓冲到内存的中间结果将被定时刷写到本地硬盘,这些数据通过分区函数分成R 个区。这些中间结果在本地硬盘的位置信息将被发送回master,然后这个master负责把这些位置信息传送给reduce的worker。

5.当master通知reduce的worker关于中间key/value对的位置时,他调用remote procedure 来从map worker的本地硬盘上读取缓冲的中间数据。当reduce的worker读到了所有的中间数据,他就使用中间key进行排序,这样可以使得相同key的值都在一起。因为有许多不同key的map都对应相同的reduce任务,所以,排序是必须的。如果中间结果集太大了,那么就需要使用外排序。

6.reduce worker根据每一个唯一中间key来遍历所有的排序后的中间数据,并且把key和相关的中间结果值集合传递给用户定义的reduce函数。reduce函数的对于本reduce区块的输出到一个最终的输出文件。

7.当所有的map任务和reduce任务都已经完成了的时候,master激活用户程序。在这时候Map/Reduce返回用户程序的调用点。

当这些成功结束以后,map/reduce的执行数据存放在总计R个输出文件中(每个都是由reduce任务产生的,这些文件名是用户指定的)。通常,用户不需要合并这R个输出文件到一个文件,他们通常把这些文件作为输入传递到另一个Map/Reduce调用,或者用另一个

分布式应用来处理这些文件,并且这些分布式应用把这些文件看成为输入文件由于分区(partition)成为的多个块文件。

Map/Reduce 框架的核心优势:

1. 高度可扩展,可动态增加/削减计算节点,真正实现弹性计算。

2. 高容错能力,支持任务自动迁移、重试和预测执行,不受计算节点故障影响。

3. 公平调度算法,支持优先级和任务抢占,兼顾长/短任务,有效支持交互式任务。

4. 就近调度算法,调度任务到最近的数据节点,有效降低网络带宽。

5. 动态灵活的资源分配和调度,达到资源利用最大化,计算节点不会出现闲置和过载的情况;同时支持资源配额管理。

6. 经过大量实际生产环境使用和验证,最大集群规模在4000 个计算节点。

2.2 其他流式计算、实时计算框架

2.2.1 storm

Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统,遵循Eclipse Public License 1.0,Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算,Storm之于实时处理,就好比Hadoop之于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理,而且它很快——在一个小集群中,每秒可以处理数以百万计的消息。可以使用任意编程语言来做开发。

主要商业应用及案例:Twitter。

Storm的优点:

1. 简单的编程模型。

2. 服务化,一个服务框架,支持热部署,即时上线或下线App。

3. 可以使用各种编程语言。你可以在Storm之上使用各种编程语言。默认支持Clojure,

Jav,Ruby和Python。要增加对其他语言的支持,只需实现一个简单的Storm通信协议即可。

4. 容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障。

5. 水平扩展。计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的。

6. 可靠的消息处理。Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理。任务失败时,它会

负责从消息源重试消息。

7.系统的设计保证了消息能得到快速的处理,使用ZeroMQ作为其底层消息队列。

8. Storm有一个“本地模式”,可以在处理过程中完全模拟Storm集群。这让你可以快

速进行开发和单元测试。

Storm 的关键属性:

Storm 实现的一些特征决定了它的性能和可靠性的。Storm 使用ZeroMQ 传送消息,这就消除了中间的排队过程,使得消息能够直接在任务自身之间流动。在消息的背后,是一种用于序列化和反序列化Storm 的原语类型的自动化且高效的机制。

Storm 的一个最有趣的地方是它注重容错和管理。Storm 实现了有保障的消息处理,所以每个元组都会通过该拓扑结构进行全面处理;如果发现一个元组还未处理,它会自动从喷嘴处重放。Storm 还实现了任务级的故障检测,在一个任务发生故障时,消息会自动重新分配以

快速重新开始处理。Storm 包含比Hadoop 更智能的处理管理,流程会由监管员来进行管理,以确保资源得到充分使用。

Storm模型:

Storm 实现了一种数据流模型,其中数据持续地流经一个转换实体网络(参见图1)。一个数据流的抽象称为一个流,这是一个无限的元组序列。元组就像一种使用一些附加的序列化代码来表示标准数据类型(比如整数、浮点和字节数组)或用户定义类型的结构。每个流由一个惟一ID 定义,这个ID 可用于构建数据源和接收器(sink) 的拓扑结构。流起源于喷嘴,喷嘴将数据从外部来源流入Storm 拓扑结构中。

图2-4 一个普通的Storm 拓扑结构的概念性架构

接收器(或提供转换的实体)称为螺栓。螺栓实现了一个流上的单一转换和一个Storm 拓扑结构中的所有处理。螺栓既可实现MapReduce 之类的传统功能,也可实现更复杂的操作(单步功能),比如过滤、聚合或与数据库等外部实体通信。典型的Storm 拓扑结构会实现多个转换,因此需要多个具有独立元组流的螺栓。喷嘴和螺栓都实现为Linux? 系统中的一个或多个任务。

可使用Storm 为词频轻松地实现MapReduce 功能。如图 2 中所示,喷嘴生成文本数据流,螺栓实现Map 功能(令牌化一个流的各个单词)。来自“map”螺栓的流然后流入一个实现Reduce 功能的螺栓中(以将单词聚合到总数中)。

请注意,螺栓可将数据传输到多个螺栓,也可接受来自多个来源的数据。Storm 拥有流分组的概念,流分组实现了混排(shuffling)(随机但均等地将元组分发到螺栓)或字段分组(根据流的字段进行流分区)。还存在其他流分组,包括生成者使用自己的内部逻辑路由元组的能力。

但是,Storm 架构中一个最有趣的特性是有保障的消息处理。Storm 可保证一个喷嘴发射出的每个元组都会处理;如果它在超时时间内没有处理,Storm 会从该喷嘴重放该元组。此功能需要一些聪明的技巧来在拓扑结构中跟踪元素,也是Storm 的重要的附加价值之一。除了支持可靠的消息传送外,Storm 还使用ZeroMQ 最大化消息传送性能(删除中间排队,实现消息在任务间的直接传送)。ZeroMQ 合并了拥塞检测并调整了它的通信,以优化可用的带宽。

2.2.2 Spark

Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce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。

Spark与Hadoop的对比:

Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率更高;Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面,有RDD的抽象概念;Spark比Hadoop更通用。Spark 提供的数据集操作类型有很多种,不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。这些多种多样的数据集操作类型,给给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的Data Shuffle一种模式。用户可以命名,物化,控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活。不过由于RDD的特性,Spark 不适用那种异步细粒度更新状态的应用,例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错,而checkpoint有两种方式,一个是checkpoint data,一个是logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错。Spark通过提供丰富的Scala, Java,Python API及交互式Shell来提高可用性。

Spark与Hadoop的结合:

Spark可以直接对HDFS进行数据的读写,同样支持Spark on YARN。Spark可以与MapReduce运行于同集群中,共享存储资源与计算,数据仓库Shark实现上借用Hive,几乎与Hive完全兼容。

Spark的适用场景:

Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小但是计算密集度较大的场合,受益就相对较小。由于RDD的特性,Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用,例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。

3 大规模数据库

随着以博客、社交网络、基于位置的服务LBS 为代表的新型信息发布方式的不断涌现,以及云计算、物联网等技术的兴起,数据正以前所未有的速度在不断的增长和累积,大数据时代已经来到。从对象角度看,大数据是大小超出典型数据库软件采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。从技术角度看,大数据技术是从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术及其集成。从应用角度看,大数据是对特定的大数据集合、集成应用大数据技术、获得有价值信息的行为。

历史上,数据库、数据仓库、数据集市等信息管理领域的技术,很大程度上也是为了解决大规模数据的问题。然而,大数据作为一个专有名词成为热点,主要应归功于近年来互联网、云计算、移动和物联网的迅猛发展。无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒

都在产生数据,数以亿计用户的互联网服务时时刻刻在产生巨量的交互……要处理的数据量实在是太大、增长太快了,而业务需求和竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要求,传统的常规技术手段根本无法应付。

在这种情况下,技术人员纷纷研发和采用了一批新技术,其中就包括NoSQL。NoSQL 数据库,指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

目前Google的BigTable就是NoSQL型数据库。2010年下半年,Facebook选择HBase 来做实时消息存储系统,替换原来开发的Cassandra系统。这使得很多人开始关注NoSQL型数据库HBase。Facebook选择HBase是基于短期小批量临时数据和长期增长的很少被访问到的数据这两个需求来考虑的。

HBase是BigTable的开源实现,使用HDFS作为其文件存储系统。Google运行MapReduce 来处理BigTable中的海量数据,HBase同样利用MapReduce来处理HBase中的海量数据;BigTable利用Chubby作为协同服务,HBase则利用Zookeeper作为对应。

3.1 Had oop HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于Google公司发表的论文“BigTable:一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase是Apache的Hadoop项目的一个子项目。就像BigTable利用了Google文件系统GFS(Google File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)之上提供了类似于BigTable的能力。HBase不同于一般的关系数据库,它介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,仅支持单行事务。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。

3.1.1 HBase数据模型

在HBase数据模型中,包括如下三个重要概念:

1)行键(Row Key):HBase表的主键,表中的记录按照行键排序;

行键是用来检索记录的主键。访问HBase表中的行,只有三种方式:

●通过单个行键访问

●通过行键的区间范围

●全表扫描

行键可以是任意字符串(最大长度是64KB,实际应用中长度一般为10-100bytes),在HBase内部,行键保存为字节数组。存储时,数据按照行键的字典序(byte order)排序存储。设计键时,要充分考虑这个特性,将经常一起读取的行存储放到一起(位置相关性)。

行的一次读写是原子操作(不论一次读写多少列)。这个设计决策能够使用户很容易地理解程序在对同一个行进行并发更新操作时的行为。

2)时间戳(Timestamp):每次数据操作对应的时间戳,可以看作是数据的版本号;

HBase中通过行和列确定的一个存储单元称为cell。每个cell都保存着同一份数据的多个版本。不同的版本是通过时间戳来进行索引的,时间戳的类型是64位整型。时间戳可以由HBase (在数据写入时自动)赋值,此时,时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。

时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突,就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个cell中,不同版本的数据按照时间倒序排序,即最新的数据排在最前面。cell中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存储。为了避免数据存在过多版本造成的管理(包括存储和索引)负担,HBase提供了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本,二是保存最近一段时间内的版本(比如最近七天)。用户可以针对每个列族进行设置。

3)列族(Column Family):表在水平方向有一个或者多个列族组成,一个列族中可以由任

意多个列组成,即列族支持动态扩展,无需预先定义列的数量以及类型,所有列均以二进制格式存储,用户需要自行进行类型转换。

HBase表中的每个列都归属于某个列族。列族是表的模式的一部分(而列不是表的模式的一部分),必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如courses:history,courses:math都属于courses 这个列族。访问控制、磁盘和内存的使用统计都是在列族层面进行的。实际应用中,列族上的控制权限能帮助我们管理不同类型的应用:我们允许一些应用可以添加新的基本数据,一些应用可以读取基本数据并创建继承的列族,一些应用则只允许浏览数据(甚至可能因为隐私的原因不能浏览所有数据)。

3.1.2 HBase概念视图

一个表可以想象成一个大的映射关系,通过主键,或者主键+时间戳,可以定位一行数据,由于是稀疏数据,所以某些列可以是空白的。表3-1就是HBase存储数据的概念视图。

表3-1 HBase存储数据的概念视图

3.1.3 HBase物理视图

虽然从概念视图来看,HBase中的每个表格是由很多行组成的,但是,在物理存储上面,它是按照列来保存的。需要注意的是,在概念视图上有些列是空白的,这样的列实际上并不会被存储,当请求这些空白的单元格的时候,会返回null值。如果在查询的时候不提供时间戳,那么会返回距离现在最近的那一个版本的数据。因为在存储的时候,数据会按照时间戳排序。

3.1.4 HBase的实现

HBase实现包括三个主要的功能组件:

1)库函数:链接到每个客户端;

2)一个HMaster主服务器:主服务器HMaster负责把HRegion(类似于BigTable中的Tablet)分配到HRegion服务器,探测HRegion服务器的增加和过期,进行HRegion服务器的负载均衡,以及HDFS文件系统中的垃圾收集。

3)许多个HRegion服务器:HRegion服务器可以根据工作负载的变化,从一个簇中动态地增加或删除。

一个HBase中存储了许多表。每个表都是一个HRegion集合,每个HRegion包含了位于某个值域区间内的所有数据。在最初阶段,每个表只包含一个HRegion。随着表的增长,它会被自动分解成许多HRegion,每个HRegion默认尺寸大约是100到200MB。每个HRegion 服务器管理一个HRegion集合,通常在每个HRegion服务器上,会放置10到1000个HRegion。HRegion服务器处理针对那些已经加载的HRegion而提出的读写请求,并且会对过大的HRegion进行划分。

Client访问用户数据之前,需要首先访问Zookeeper,然后访问-ROOT-表,接着访问.META.表,最后才能找到用户数据的位置去访问,中间需要多次网络操作。

3.1.5 HBase存储格式

HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop分布式文件系统HDFS上,主要包括上述提出的两种文件类型:

1)HFile:HBase中KeyValue数据的存储格式,HFile是Hadoop的二进制格式文件,实际

上HStoreFile就是对HFile做了轻量级包装,即HStoreFile底层就是HFile。

2)HLog File:HBase中WAL(Write Ahead Log)的存储格式,物理上是Hadoop的顺序文

件。

3.2 HBase使用场景和成功案例

HBase被证实是一个强大的工具,尤其是在已经使用Hadoop的场合。在其“婴儿期”的时候,它就快速部署到了其他公司的生产环境,并得到开发人员的支持。今天,HBase已经是Apache顶级项目,有着众多的开发人员和兴旺的用户社区。它成为一个核心的基础架构部件,运行在世界上许多公司(如StumbleUpon、Trend Micro、Facebook、Twitter、Salesforce 和Adobe)的大规模生产环境中。HBase有3种主要使用场景,但不限于这3 种。接下来我们将介绍这3种主要的使用场景:

1)抓取增量数据;

2)内容服务;

3)信息交换。

3.2.1 抓取增量数据

数据通常是细水长流的,不断累加到已有的数据库中以备将来使用,如分析、处理和服务。许多HBase使用场景属于这一类——使用HBase 作为数据存储,抓取来自各种数据源的增量数据。

1.抓取监控指标:OpenTSDB

服务数百万用户的、基于Web的产品的后台基础设施,一般都有数百或数千台服

务器。这些服务器承担了各种功能——服务流量、抓取日志、存储数据和处理数据

等等。为了保证产品正常运行,对服务器及其上面运行的软件的健康状态进行监控,

是至关重要的(从OS到用户交互应用)。大规模监控整个环境,需要能够采集和

存储来自不同数据源各种监控指标的监控系统。每个公司都有自己的办法。一些公

司使用商业工具来收集和展示监控指标,而另外一些公司则采用开源框架。

StumbleUpon创建了一个开源框架,用来收集服务器的各种监控指标。按照时间收

集监控指标一般被称为时间序列数据,也就是说,按照时间顺序收集和记录的数据。

StumbleUpon 的开源框架叫做OpenTSDB,它是Open Time Series Database(开放时

间序列数据库)的缩写。这个框架使用HBase作为核心平台来存储和检索所收集的

监控指标。创建这个框架的目的是为了拥有一个可扩展的监控数据收集系统,一方

面,能够存储和检索监控指标数据并保存很长时间,另一方面,如果需要增加功能,

也可以添加各种新监控指标。StumbleUpon使用OpenTSDB监控所有基础设施和软

件,包括HBase集群自身。

2.抓取用户交互数据:Facebook和StumbleUpon

抓取监控指标是一种使用方式,还有一种使用方式是抓取用户交互数据。如何跟踪

数百万用户在网站上的活动?怎么知道哪一个网站功能最受欢迎?怎样使得这一

次网页浏览直接影响到下一次?例如,谁看了什么?某个按钮被点击了多少次?还

记得Facebook和Stumble里的Like按钮和StumbleUpon里的+1按钮吗?是不是听

起来像是一个计数问题?每次用户喜欢一个特定主题,计数器就增加一次。

StumbleUpon在开始阶段采用的是MySQL,但是,随着网站服务越来越流行,这种

技术选择遇到了问题。急剧增长的用户在线负载需求,远远超过了MySQL集群的

能力,最终,StumbleUpon选择使用HBase来替换这些集群。当时,HBase产品不

能直接提供必需的功能。StumbleUpon在HBase上做了一些小的开发改动,后来将

这些开发工作贡献回了项目社区。FaceBook使用HBase的计数器来计量人们喜欢

特定网页的次数。内容原创人和网页主人可以得到近乎实时的、多少用户喜欢他们

网页的数据信息。他们可以因此更敏捷地判断应该提供什么内容。Facebook为此

创建了一个叫Facebook Insights的系统,该系统需要一个可扩展的存储系统。公司

考虑了很多种可能的选择,包括关系型数据库管理系统、内存数据库和Cassandra

数据库,最后决定使用HBase。基于HBase,Facebook可以很方便地横向扩展服务

规模,给数百万用户提供服务,还可以继续沿用他们已有的运行大规模HBase集群

的经验。该系统每天处理数百亿条事件,记录数百个监控指标。

3.遥测技术:Mozilia 和Trend Micro

软件运行数据和软件质量数据,不像监控指标数据那么简单。例如,软件崩溃报告是有用的软件运行数据,经常用来探究软件质量和规划软件开发路线图。HBase

可以成功地用来捕获和存储用户计算机上生成的软件崩溃报告。Mozilla 基金会负

责FireFox 网络浏览器和Thunderbird电子邮件客户端两个产品。这些工具安装在

全世界数百万台计算机上,支持各种操作系统。当这些工具崩溃时,会以Bug报

告的形式返回一个软件崩溃报告给Mozilla。Mozilla如何收集这些数据?收集后又

是怎么使用的呢?实际情况是这样的,一个叫做Socorro的系统收集了这些报告,

用来指导研发部门研制更稳定的产品。Socorro系统的数据存储和分析建构在HBase

上。

使用HBase,基本分析可以用到比以前多得多的数据。这种分析用来指导Mozilla

的开发人员,使其更为专注,研制出Bug最少的版本。Trend Micro为企业客户提

供互联网安全和入侵管理服务。安全的重要环节是感知,日志收集和分析对于提供

这种感知能力是至关重要的。Trend Micro使用HBase来管理网络信誉数据库,该

数据库需要行级更新和支持MapReduce批处理。有点像Mozilla的Socorro系统,

HBase也用来收集和分析日志活动,每天收集数十亿条记录。HBase中灵活的数据

模式允许数据结构出现变化,当分析流程重新调整时,Trend Micro可以增加新属

性。

4.广告效果和点击流

过去十来年,在线广告成为互联网产品的一个主要收入来源。先提供免费服务给用

户,在用户使用服务的时侯投放广告给目标用户。这种精准投放需要针对用户交互

数据做详细的捕获和分析,以便理解用户的特征。基于这种特征,选择并投放广告。

精细的用户交互数据会带来更好的模型,进而导致更好的广告投放效果,并获得更

多的收入。但是,这类数据有两个特点:它以连续流的形式出现,它很容易按用户

划分。理想情况下,这种数据一旦产生就能够马上使用,用户特征模型可以没有延

迟地持续优化,也就是说,以在线方式使用。HBase非常适合收集这种用户交互

数据,HBase已经成功地应用在这种场合,它可以存储第一手点击流和用户交互数

据,然后用不同的处理方式(MapReduce是其中一种)来处理数据(清理、丰富

和使用数据)。在这类公司,你会发现很多HBase案例。

3.2.2 内容服务

传统数据库最主要的使用场合之一是为用户提供内容服务。各种各样的数据库支撑着提供各种内容服务的应用系统。多年来,这些应用一直在发展,因此,它们所依赖的数据库也在发展。用户希望使用和交互的内容种类越来越多。此外,由于互联网迅猛的增长以及终端设备更加迅猛的增长,对这些应用的接入方式提出了更高的要求。各种各样的终端设备带来了另一个挑战:不同的设备需要以不同的格式使用同样的内容。上面说的是用户消费内容(user consuming content),另外一个完全不同的使用场景是用户生成内容(user generate content)。Twitter 帖子、Facebook 帖子、Instagram图片和微博等都是这样的例子。它们的相同之处是使用和生成了许多内容。大量用户通过应用系统来使用和生成内容,而这些应用系统需要HBase作为基础。

1.URL 短链接

StumbleUpon使用名字为su.pr.的短链接产品,这个产品以HBase 为基础。这个产

品用来缩短URL,存储大量的短链接以及和原始长链接的映射关系,HBase帮助这

个产品实现扩展能力。

2.用户模型服务

经HBase处理过的内容往往并不直接提交给用户使用,而是用来决定应该提交给用

户什么内容。这种中间处理数据用来丰富用户的交互。广告服务场景里的用户特征

就是来自HBase。例如,针对特定用户投放什么广告的决定,用户在电商网站购物

时实时报价的决定,用户在搜索引擎检索时增加背景信息和关联内容,等等。3.2.3 信息交换

各种社交网络破土而出,世界变得越来越小。社交网站的一个重要作用就是帮助人们进行互动。有时互动在群组内发生(小规模和大规模),有时互动在两个个人之间发生。想想看,数亿人通过社交网络进行对话的场面。单单和远处的人对话还不足以让人满意,人们还想看看和其他人对话的历史记录。让社交网络公司感到幸运的是,保存这些历史记录很廉价,大数据领域的创新可以帮助他们充分利用廉价的存储。

在这方面,Facebook短信系统经常被公开讨论,它也可能极大地推动了HBase的发展。当你使用Facebook时,某个时候你可能会收到或者发送短信给你的朋友。Facebook的这个特性完全依赖于HBase。用户读写的所有短信都存储在HBase里。

3.3 HBase和传统关系数据库的对比分析

HBase与以前的关系数据库存在很大的区别,它是按照BigTable来开发的,是一个稀疏的、分布的、持续多维度的排序映射数组。HBase就是这样一个基于列模式的映射数据库,它只能表示很简单的“键-数据”的映射关系,它大大简化了传统的关系数据库。二者具体区别如下:

●数据类型:HBase只有简单的字符串类型,所有类型都是交由用户自己处理,它只

保存字符串。而关系数据库有丰富的类型选择和存储方式。

●数据操作:HBase操作只有很简单的插入、查询、删除、清空等,表和表之间是分

离的,没有复杂的表和表之间的关系,所以,不能也没有必要实现表和表之间的关

联等操作。而传统的关系数据通常有各种各样的函数、连接操作。

●存储模式:HBase是基于列存储的,每个列族都有几个文件保存,不同列族的文件

是分离的。传统的关系数据库是基于表格结构和行模式保存的。

●数据维护:HBase的更新,确切地说,应该不叫更新,而是一个主键或者列对应的

新的版本,而它旧有的版本仍然会保留,所以,它实际上是插入了新的数据,而不

是传统关系数据库里面的替换修改。

●可伸缩性:HBase和BigTable这类分布式数据库就是直接为了这个目的开发出来的,

能够轻易地增加或者减少(在硬件错误的时候)硬件数量,而且对错误的兼容性较

高。而传统的关系数据库通常需要增加中间层才能实现类似的功能。

BigTable和HBase之类基于列模式的分布式数据库,更适应海量存储和互联网应用的需求,灵活的分布式架构可以使其利用廉价的硬件设备组建一个大的数据仓库。互联网应用是以字符为基础的,BigTable和HBase就是针对这些应用而开发出来的数据库。由于其中的时间戳特性,BigTable和HBase与生俱来就特别适合于开发wiki、https://www.doczj.com/doc/6517094706.html,之类的服务,而HBase直接就是作为一个搜索引擎的一部分被开发出来的。

4 分布式文件系统

分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。另外,对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。

分布式文件系统通常有一下几个特点:

?提供对远程服务器上文件的访问

?必须支持并发

?不同的锁机制保证,比如并发写等等

?必须能够优雅处理断掉的连接

?能够支持复制和本地缓存

?不同的具体实现会侧重于不一样的复杂性、特性规模

常见的分布式文件系统有,GFS、HDFS、ADFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自适用于不同的领域。它们都不是系统级的分布式文件系统,而是应用级的分布式文件存储服务。

4.1 HDFS

Hadoop 分布式文件系统(HDFS)是一个设计为用在普通硬件设备上的分布式文件系统。它与现有的分布式文件系统有很多近似的地方,但又和这些文件系统有很明显的不同。HDFS 是高容错的,设计为部署在廉价硬件上的。HDFS对应用程序的数据提供高吞吐量,而且适用于那些大数据集应用程序。HDFS容许流式访问文件系统的数据。

4.1.1前提和设计目标

HDFS在设计的时候就考虑到其使用的前提、场景和设计目标。如下:

1、硬件错误是常态,而非异常情况。

2、运行在HDFS上的应用与一般的应用不同,它们主要是以流式读为主,做批量处理;提供数据访问的高吞吐量。

3、HDFS以支持大数据集合为目标,一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节。

4、HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。这一假设简化了数据一致性问题,使高吞吐量的数据访问成为可能。

5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。

6、在异构的软硬件平台间的可移植性。

4.1.2 HDFS中的基本概念

Blocks

像普通磁盘文件系统那样,HDFS把文件分割成block(下文如果没有特别声明,block 都是指HDFS中的64MB大小的block)大小的数据块,并独立存储起来。。

在分布式文件系统层面又抽象出一个block的概念可以带来有以下好处:

1. 由于没有一个文件必须存储在单个磁盘上的要求了,从而单个文件可以比集群中的任何一个节点的存储空间还要大,这样可以充分利用集群的存储能力。有可能(虽然不常见)一个文件会占用整个集群上所有节点的存储空间。

2. 以block(而不是文件)作为抽象单元简化了存储子系统。简单是所有存储系统的共同目标,在发生故障方式多种多样的分布式文件系统中尤为重要。存储子系统只需要处理block就可以了,从而简化了存储管理(因为block是固定大小的,可以很容易的计算出某个磁盘最多可以存储多少个block),而且还省去了元数据的管理负担(因为block只是需要存储的一串数据,文件的诸如访问权限之类的元数据不需要同block存储在一起,从而可以通过另一个系统namenode单独管理起来)。

3. 有了block,提供数据容错和可用性的冗余备份(replication)机制可以更好的工作。在HDFS中,为了防止数据块损坏,或者磁盘及机器当机,每一个block在不同机器上都有几份备份(默认为3)。如果一个block不能用了,HDFS会以一种对用户透明的方式拷贝一份新的备份出来,从而把集群的数据安全级别恢复到以前的水平(你也可以通过提高冗余备份数来提高数据的安全级别)。

NameNode和DataNode

HDFS集群中有两种节点:NameNode和DataNode。NameNode管理整个文件系统的命名空间(namespace),它维护着整个文件系统树以及树中所有文件及目录的元数据。这些信息在本地文件系统中以两种形式永久保存:namespace image(包括namespace中所有文件的inode和block列表)和edit log(记录了所有用户对HDFS所做的更改操作)。NameNode 也保存着构成给定文件的blocks的位置,但这些信息并不是永久保存在磁盘中的,因为这些信息是在系统启动时根据datanode的反馈信息重建、并且是定时基于datanode的报告更新的,具有很强的动态性。

客户端(client)代表用户(user)通过与NameNode和DataNode交互来访问文件系统。client提供了一个类似POSIX(Portable Operating System Interface)的文件系统接口,所以用户在编程中并不需要NameNode和DataNode的具体实现。

NameNode是整个分布式文件系统的一个单点故障(single point of failure),没有了NameNode整个分布式文件系统就无法使用了,因为我们无法从blocks中重构出相应的文件了。所以确保NameNode能从失败中及时恢复是很重要的一件事,我们可以从以下两方面入手:

1. 第一种方法就是备份NameNode中保存的永久信息(也就是上文中所提到的namespace image和edit log),NameNode可以经过额外配置把它的永久信息保存到多个文件系统上去(这些多写操作是同步和原子性的)。最常用的做法是把永久信息保存到本地文件系统和某个远程NFS(Network FileSystem)上去。

2. 另一种可能的做法就是运行一个secondary NameNode,尽管它的名字跟NameNode 听起来差不多,但它的功能跟NameNode却不一样。它最主要的工作就是把namespace image 检查点文件与edit log相融合(以防止edit log过大)并把融合后的namespace image保存在

自己的本地文件系统上,同时发送这个新的备份给NameNode。因为需要大量CPU资源和跟NameNode一样大小内存的缘故,secondary NameNode通常运行在另一个单独的机器上(关于更多secondary NameNode运行的描述请参看这里)。然后由于secondary NameNode 上保存的状态信息总是要滞后于NameNode上的状态信息的缘故(未融合的edit log记录了这一部分改变),如果NameNode完全失败,数据肯定要丢失一部分。

通常的做法是把上述两种方法结合起来,也即当NameNode当机时,把远端NFS上的namespace image拷贝到secondary NameNode上,然后把secondary NameNode当做NameNode来运行。

Hadoop Fedoration

NameNode在内存中保存着文件系统中每个文件和目录的引用,但集群规模扩大时,这便造成了一个瓶颈。于是在hadoop 2.x发行版中引入了一个新的概念:Hadoop Fedoration。它允许集群拥有不止一个NameNode,这样每个NameNode只负责维护文件系统中的一部分,例如一个NameNode维护/user目录,另一个NameNode可以维护/share目录。

在fedoration中,每个NameNode维护两部分信息:1)由namespace 元数据组成的namespace volume;2)包含其负责维护的某一部分文件系统中的的所有文件的block位置信息的block pool。namespace volume各自之间是独立的,这就意味着NameNode之间不用交互,而且某个namenode当机并不影响其他NameNode的正常使用。相对于namespace volume 而言,Block pool并不是分区的,所以datanodes需要向集群中的每个NameNode注册,并且可能要存储来自多个block pool的数据。

要想使用带有fedoration特性的cluster,用户可以使用用户端的挂载表来映射文件路径到NameNode。这个可以通过ViewFileSystem来配置,并使用viewfs:// URI.

4.1.3数据的组织和存储

NameNode存储HDFS的元数据。对于任何对文件元数据产生修改的操作,NameNode 都使用一个称为Editlog的事务日志记录下来。例如,在HDFS中创建一个文件,NameNode 就会在Editlog中插入一条记录来表示;同样,修改文件的replication因子也将往Editlog插入一条记录。NameNode在本地OS的文件系统中存储这个Editlog。整个文件系统的namespace,包括block到文件的映射、文件的属性,都存储在称为FsImage的文件中,这个文件也是放在NameNode所在系统的文件系统上。

NameNode在内存中保存着整个文件系统namespace和文件Blockmap的映像。这个关键的元数据设计得很紧凑,因而一个带有4G内存的NameNode足够支撑海量的文件和目录。当NameNode启动时,它从硬盘中读取Editlog和FsImage,将所有Editlog中的事务作用(apply)在内存中的FsImage ,并将这个新版本的FsImage从内存中flush到硬盘上,然后再truncate 这个旧的Editlog,因为这个旧的Editlog的事务都已经作用在FsImage上了。这个过程称为checkpoint。

DataNode并不知道关于文件的任何东西,除了将文件中的数据保存在本地的文件系统上。它把每个HDFS数据块存储在本地文件系统上隔离的文件中。DataNode并不在同一个目录创建所有的文件,相反,它用启发式地方法来确定每个目录的最佳文件数目,并且在适当的时候创建子目录。在同一个目录创建所有的文件不是最优的选择,因为本地文件系统可能无法高效地在单一目录中支持大量的文件。当一个DataNode启动时,它扫描本地文件系统,对这些本地文件产生相应的一个所有HDFS数据块的列表,然后发送报告到NameNode,这

个报告就是Blockreport。

HDFS能为应用程序提供高吞吐率的数据访问,适用于大数据集的应用中;HDFS在POSIX 规范进行了修改,使之能对文件系统数据进行流式访问,从而适用于批量数据的处理。HDFS 为文件采用一种"一次写多次读"的访问模型,从而简化了数据一致性问题,使高吞吐率数据访问成为可能,一些Map/Reduce应用和网页抓取程序在这种访问模型下表现完美。

如果距离数据越近,计算就越为有效,特别是在大数据集情况下,它能最小化网络冲突并提高系统的总吞吐率。因此HDFS提出了"移动计算能力比移动数据更廉价" 的设计理念,它将计算迁移到距离数据更近的位置,而不是将数据移动到应用程序运行的位置,HDFS提供了这种迁移应用程序的API接口。

HDFS是一种主/从模式的系统结构,如错误!未找到引用源。5.9所示,主服务器,即上图中的命名节点,它管理文件系统命名空间和客户端访问,具体文件系统命名空间操作包括'打开'、'关闭'、'重命名'等,并负责数据块到数据节点之间的映射;此外,存在一组数据节点,它除了负责管理挂载在节点上的存储设备,还负责响应客户端的读写请求。HDFS将文件系统命名空间呈现给客户端,并运行用户数据存放到数据节点上。从内部构造看,每个文件被分成一个或多个数据块,从而这些数据块被存放到一组数据节点上;数据节点会根据命名节点的指示执行数据块创建、删除和复制操作。

大量的低成本商用计算机具有较高的失效率,因此失效检测,快速高效的恢复是Hadoop 文件系统的主要设计目标。同时Hadoop也更加适用于批量流水数据存取应用而不是交互较多的小I/O应用,事实上它更加关注提高系统的整体吞吐率而不是响应时间。同时HDFS更优化存储大文件(最好是64MB的倍数)。并且系统使用简单的一致性协议,因此主要针对面向写一次读很多次的应用。Hadoop同时给应用程序提供接口以保证处理过程尽量靠近数据的位置,减少中间数据传输的开销。Hadoop很容易从一个平台移植到另一个平台。

HDFS有一个主从结构。一个HDFS集群包含一个NameNode和多个DataNode。NameNode 是主服务器,维护文件系统命名空间、规范客户对于文件的存取和提供对于文件目录的操作。DataNode负责管理存储结点上的存储空间和来自客户的读写请求。DataNode也执行块创建、删除和来自NameNode的复制命令。

HDFS被设计用来可靠性地保存大文件,它使用一组顺序块保存文件,除文件最后一个块外,其他的块大小相等。块大小和文件的副本数依赖于每个文件自己的配置。NameNode 周期性的收到每个DataNode的心跳和块报告,前者表示相应的DataNode是正常的,而后者包括DataNode上所有block的列表。机架可知的副本放置策略是HDFS性能和可靠性的关键。它通过在多个节点上复制数据以保证可靠性。缺省的冗余度是3,两个数据副本在同一个机架,另一个在其他的机架。当用户访问文件时,HDFS把离用户最近的副本数据传递给用户使用。

HDFS的命名空间存放在NameNode上,NameNode使用事务log(EditLog)去记录文件系统元数据的任何改变。而文件系统命名空间包括文件和块的映射关系和文件系统属性等它们存放在FsImage文件中,Editlog和FsImage都保存在NameNode的本地文件系统中。同时它还在内存中保存整个文件系统的命名空间和文件的块映射图。

所有HDFS的通讯协议是建立在TCP/IP协议之上的,在客户和NameNode之间建立ClientProtocol协议,文件系统客户端通过一个端口连接到命名节点上,通过客户端协议与命名节点交换;而在DataNode和NameNode之间建立DataNode协议。上面两种协议都封装在远程过程调用协议(Remote Procedure Call,RPC)之中。一般地,命名节点不会主动发起RPC,只响应来自客户端和数据节点的RPC请求。

HDFS提出了数据均衡方案,即,如果某个数据节点上的空闲空间低于特定的临界点,那么就会启动一个计划自动地将数据从一个数据节点迁移到空闲的数据节点上。当对某个文

件的请求突然增加时,那么也可能启动一个计划创建该文件新的副本,并分布到集群中以满足应用的要求。副本技术在增强均衡性的同时,也增加系统可用性。

当一个文件创建时,HDFS并不马上分配空间,而是在开始时,HDFS客户端在自己本地文件系统使用临时文件中缓冲的数据,只有当数据量大于一个块大小时,客户端才通知NameNode分配存储空间,在得到确认后,客户端把数据写到相应的DataNode上的块中。当一个客户端写数据到HDFS文件中时,本地缓冲数据直到一个满块形成,DataNode从NameNode获取副本列表,客户端把数据写到第一个DataNode后,当这个DataNode收到小部分数据时(4KB)再把数据传递给第二个DataNode,而第二个DataNode也会以同样方式把数据写到下一个副本中。这就构成了一个流水线式的更新操作。

在删除文件时,文件并不立刻被HDFS删除,而是重命名后放到/trash目录下面,直到一个配置的过期时间到才删除文件。

文件系统是建立在数据结点集群上面,每个数据结点提供基于块的数据传输。浏览器客户端也可以使用HTTP存取所有的数据内容。数据结点之间可以相互通信以平衡数据、移动副本,以保持数据较高的冗余度。

4.2 其他分布式文件系统

TFS

TFS(Taobao !FileSystem)是一个高可扩展、高可用、高性能、面向互联网服务的分布式文件系统,主要针对海量的非结构化数据,它构筑在普通的Linux机器集群上,可为外部提供高可靠和高并发的存储访问。TFS为淘宝提供海量小文件存储,通常文件大小不超过1M,满足了淘宝对小文件存储的需求,被广泛地应用在淘宝各项应用中。它采用了HA架构和平滑扩容,保证了整个文件系统的可用性和扩展性。同时扁平化的数据组织结构,可将文件名映射到文件的物理地址,简化了文件的访问流程,一定程度上为TFS提供了良好的读写性能。

HDFS分支—ADFS

淘宝根据自身的业务需求,开发了自己的HDFS分支—ADFS。ADFS主要解决的是HDFS NameNode在设计上存在单点故障、内存瓶颈(因为所有的数据都是存入内存,长期以往,NameNode必将遭遇内存扩展瓶颈),以及集群重启时间过长,期间无法对集群进行写操作等问题。ADFS原理简单地说就是将非热点数据存入“数据库”,而非NameNode的内存。只要数据库‘不挂’就没有问题,NameNode的单点故障问题由此解决,同时也一并解决了内存瓶颈。系统升级不需要再停机,重启时间也由原来的一两个小时缩短到5分钟之内。总之,ADFS能提供10亿文件/目录的管理能力,其稳定性、性能和可维护性不输于甚至优于现有系统。

Lustre

Lustre名字是由Linux和Clusters演化而来,是为解决海量存储问题而设计的全新文件系统。是下一代的集群文件系统,可支持10,000个节点,PB的存储量,100GB/S的传输速度,完美的安全性和可管理性。目前Lustre已经运用在一些领域,例如HP SFS产品等。

与分布式文件系统相比:

数据不需要从一个文件系统拷贝或复制到另一个文件系统,通过集群系统共享应用和数据的任务执行起来要比在单独的设备上执行快得多;

集群可以为文件和文件系统提供更多的空间;

因为只需要管理一个文件系统,而不再是每个存储设备或主机都需要一个文件系统,管理也更容易了;如果集群内的某台服务器出现了故障,另一台服务器就可以把它的工作接手过来,故障恢复也成为了现实;

用户也可以同时对位于其网络上的存储设备里的所有文件进行访问。

Ceph

Ceph是加州大学Santa Cruz分校的Sage Weil(DreamHost的联合创始人)专为博士论文设计的新一代自由软件分布式文件系统。自2007年毕业之后,Sage开始全职投入到Ceph 开发之中,使其能适用于生产环境。Ceph的主要目标是设计成基于POSIX的没有单点故障的分布式文件系统,使数据能容错和无缝的复制。2010年3 月,Linus Torvalds将Ceph client 合并到内核2.6.34中。

Ceph中有很多在分布式系统领域非常新颖的技术点,对解决分布式文件系统中一些常见的问题的研究非常有指导意义。

RADOS (Reliable, Autonomic Distributed Object Store) 是Ceph的核心之一,作为Ceph分布式文件系统的一个子项目,特别为Ceph的需求设计,能够在动态变化和异质结构的存储设备机群之上提供一种稳定、可扩展、高性能的单一逻辑对象(Object)存储接口和能够实现节点的自适应和自管理的存储系统。事实上,RADOS也可以单独作为一种分布式数据存储系统,给适合相应需求的分布式文件系统提供数据存储服务。

与传统的分布式数据存储不同,RADOS最大的特点是:

1.将文件映射到Objects后利用Cluster Map通过CRUSH计算而不是查找表方式定位文件数据在存储设备中的位置。省去了传统的File到Block的映射和BlockMap管理。

2.RADOS充分利用了OSDs的智能特点,将部分任务授权给OSDs,最大程度的实现可扩展。

5 分布式系统的协调和锁服务

随着计算机网络技术的飞速发展,出现了越来越多的分布式系统,我们利用这些系统以提高现有系统的性能,可用性和稳定性。尽管分布式系统的设计已日趋成熟,但要在分布式系统中进行协调和信息交流仍然不是一件容易的事,特别在松耦合的分布式系统中,所有的信息传递只能通过网络完成,必须面临网络丢包、延迟甚至瘫痪等等复杂的问题。这些问题可主要归纳为:

?大部分分布式应用需要一个主控、协调器或控制器来管理物理分布的子进程(如资源、任务分配等)

?大部分分布式应用需要分布式锁服务

?协调服务、分布式锁很难开发,很容易发生条件竞争和死锁。反复编写浪费,且难以形成通用、伸缩性好的协调器

?专用的协调服务可以减轻分布式应用开发的困难,使它们不再从头开始构建协调服务。

5.1 ZooKeeper

ZooKeeper是一个应用于分布式系统的、开源的协调服务,它本身也是分布式的。它是

生态文明建设与环境保护题目与答案

生态文明建设与环境保护 考试 返回上一级 单选题(共30题,每题2分) 1 .在借鉴发达国家生态文明建设经验时,我们应该()。 ?A. 照搬照抄 ?B. 对自己完全的否定 ?C. 有针对性筛选 ?D. 自我探索,完全抛弃外国经验 我的答案:C 参考答案:C 答案解析:暂无 2 .建设环境友好型社会,要以()为目标。 ?A. 人与自然和谐相处 ?B. 环境承载力 ?C. 遵循自然规律 ?D. 绿色科技 我的答案:A 参考答案:A 答案解析:暂无 3 .2017年,党的十九大把()写入党章,强化了党的生态环境保护意识。 ?A. 中国共产党领导人民建设社会主义生态文明 ?B. 生态文明 ?C. 生态环境保护 ?D. 增强绿水青山就是金山银山的意识 我的答案:C 参考答案:D 答案解析:暂无

4 .生态文明建设的目标是? ?A. 生态公正 ?B. 经济发展 ?C. 生态安全 ?D. 新能源革命 我的答案:C 参考答案:C 答案解析:暂无 5 .什么是生态文明的厚重之本? ?A. 发展红色 ?B. 发展褐色 ?C. 发展黑色 ?D. 发展绿色 我的答案:D 参考答案:D 答案解析:暂无 6 .“生态文明要求转变传统工业化生产方式,提倡清洁生产”属于下面哪个层次??A. 生产方式层次 ?B. 物质层次 ?C. 生活方式层次 ?D. 以上都不是 我的答案:A 参考答案:A 答案解析:暂无 7 .()是解决环境问题不可替代的力量。 ?A. 政府监督 ?B. 企业守法 ?C. 公众参与 ?D.

环保部门执法 我的答案:C 参考答案:C 答案解析:暂无 8 .低碳经济的本质是()。 ?A. 可持续发展经济 ?B. 低能耗 ?C. 低排放 ?D. 低技术 我的答案:A 参考答案:A 答案解析:暂无 9 .全国生态环境保护大会18日至19日在北京召开。国家主席习近平指出,总体上看:我国生态环境质量?A. 质量有所降低,环境整治效果不明显 ?B. 持续好转,出现了稳中向好趋势,但成效并不稳固 ?C. 明显好转,整治效果突出 ?D. 质量有所好转,趋势稳定 我的答案:B 参考答案:B 答案解析:暂无 10 .()是生态系统的重要支柱。 ?A. 草原 ?B. 海洋 ?C. 森林 ?D. 湖泊 我的答案:C 参考答案:C 答案解析:暂无 11 .以下哪项不属于生态环境问题的特征? ?A. 艰巨性 ?B.

高中信息技术 感受数据管理技术的应用教案 粤教版选修4

感受数据管理技术的应用 一、案例背景信息 1.模块:数据管理技术(选修四) 2.年级:高中二年级 3.所用教材版本:广东教育出版社 4.学时数:一课时 非上机时间10 分钟,上机操作时间15 分钟,其他活动(如:阅读、讨论、评价、展示、小结等)大约用20 分钟。 5. 设计组成员资料: 姓名性别通信地址QQ号码电子邮箱 王健男株洲北师大附校495931434 Janssen0313@https://www.doczj.com/doc/6517094706.html, 张喜女株洲县第一中学405384475 Zhangxi086@https://www.doczj.com/doc/6517094706.html, 易李平女醴陵市第一中学529024569 llyzylp@https://www.doczj.com/doc/6517094706.html, 汪博男醴陵市第四中学10266775 Wangbo830309@https://www.doczj.com/doc/6517094706.html, 二、教学设计 教学目标: 1、认识了解数据管理技术及数据库的概念。 2、知道利用数据管理技术能达到什么样的管理效果。 3、实例分析、实践操作感受并理解数据管理技术。 4、激发学生学习本门课的兴趣。 内容分析: 本节课是《数据管理技术》课的开篇,是在《信息技术基础》课的基础上对数据管理知识的进一步认识、拓展与加深。共有两方面的主要内容,一是体验数据管理技术,二是数据管理技术的应用。这节课既要学生了解认识数据库,又要学生理解数据管理技术的一些概念,并且激发学生对数据管理技术的兴趣,为以后的教学打下基础。 教学重点: 认识掌握数据、数据库、数据管理技术的基本概念,体验并认识数据管理技术对人类社会影响,激发学生学习本门课程的兴趣。 教学难点: 让学生了解数据库管理技术的重要性,激发学生学习本门课程的兴趣。 学生分析: 数据管理技术对学生来说既熟悉又陌生,在《信息技术基础》中,学生已经学习了信息资源管理的相关知识,对数据库的一些基础知识都有初步的了解,而且有些同学在上 Internet 网的时候上过类似数据库的网站,或者接触过 Access 数据库,但又比较陌生是因为只见过没有真正去认识,认真的用过、理解过。 教学策略设计: 1.教学方法设计 因为数据管理技术相对来说是比较枯燥的一门课,因此针对学生对象的分析,运用“任务驱动”,“情感引导”,“分层探究”,“分组协作”的教学模式,来达到教学效果的实现。 2.关于教-学流程和教-学活动的设计思路: 激趣导入新课讲授探究、讨论案例分析

中央环境保护督察工作报告

中央环境保护督察工作报告 为切实落实中央环境保护督察反馈意见整改工作要求,我局高度重视,结合实际,针对整改工作开展情况,认真梳理了我局整改工作相关事宜,现将工作报告如下一、主要做法坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中全会精神和习近平总书记对工作的系列重要指示精神,认真落实党中央、国务院和省委省政府、州委州政府及县委县政府生态文明建设和环境保护重要决策部署,牢固树立绿水青山就是金山银山理念,切实践行长江经济带共抓大保护,不搞大开发要求,统筹推进五位一体总体布局和协调推进四个全面战略布局,坚决打赢污染防治攻坚战和持久战,持续改善生态环境质量,奋力把我州建设川西北生态经济示范区和国家生态文明先行示范区。 我局坚持通过宣传发动,统一大家的思想认识,教育引导广大干部群众正确分析改革开放以来经济发展的形势,充分认识当前一些地区环境造成的危害,务必抓好环保工作,实现环境保护和经济建设的同步发展,协调发展。 一是认真学习有关环境保护的法律法规,政策文件,增强大家对环保工作的认识;二是利用标语等多种形式进行宣传;三是借助环境保护日,印发宣传资料、书写临时标语等多种形式进行宣传。 通过形式多样,声势浩大的宣传发动,真正营造起了良好的舆论氛围,使环境保护,人人有责,家喻户晓,工作开展以来,共召开环保方面会议4次,滚动播放专题标语4条,进一步加强了干部职工的环保意识。

二、工作亮点对照中央第五环境保护督察组督察反馈意见涉及我局的整改任务,制定我局《整改任务清单》,坚决贯彻落实中央重大决策部署。 一把生态文明建设和环境保护摆在更加突出的位置。 坚决落实中央、省、州及县委县政府关于推进环境保护和生态文明建设的决策部署,牢固树立并切实践行绿水青山就是金山银山的绿色发展理念,坚决落实长江经济带共抓大保护,不搞大开发总体要求,全面贯彻新发展理念,把绿色发展融入人社事业的具体工作中,坚决扛起生态文明建设和环境保护的政治责任。 二全面压紧压实环境保护责任。 严格落实环境保护党政同责、一岗双责、失职追责要求,按照管发展必须管环保、管生产必须管环保、管行业必须管环保的要求,细化、实化、量化各股室、各二级局责任,全面落实环境保护领导责任、主体责任和监管责任,严格依法落实职能股室工作责任。 三强化环境保护考核评价。 强化考核结果运用,将生态文明建设和环境保护工作纳入干部职工考核的重要内容,将生态环境和资源保护工作实绩作为干部奖惩、任用的重要依据。 三、取得的成绩确立了从源头抓起,从基础抓起的指导思想,在对我局环保工作进行调查,建立统计台帐的基础上,坚持把好关一是加强学习,提高意识。 通过二五学习,集中座谈、干部交流等形式,提高干部职工的环

大气环境影响专项评价

大气环境影响专项评价 项目名称:年产2000吨钢模板项目建设单位(盖章) :贵州银桥钢模有限公司 评价单位:重庆九天环境影响评价有限公司环评证书:国环评证乙字第3118号 编制日期:二〇一七年三月

目录 1 概论 (1) 1.1编制依据 (1) 1.2 评价范围和目的 (1) 1.3评价标准 (1) 1.4评价因子、评价等级与范围 (2) 1.5环境保护目标 (3) 2 项目概况简介及工程分析 (4) 2.1项目概况简介 (4) 3 大气环境质量现状调查与评价 (6) 3.1大气环境现状监测 (6) 3.2检测结果 (8) 3.3大气环境现状评价 (10) 4 大气环境影响分析 (12) 4.1 预测范围、因子及气象条件 (12) 4.2大气污染物环境影响分析 (13) 4.3大气污染物防治措施 (15) 5 结论 (18) 5.1环境空气质量现状结论 (18) 5.2大气环境影响结论 (18) 5.3本项目对大气环境环境的影响及建设可行性结论 (18)

贵州河湖船业有限公司年产十五艘旅游船项目 大气环境影响专项评价 1 概论 1.1编制依据 (1)《中华人民共和国环境保护法》(2014年修订,2015年1月1日起施行); (2) 《中华人民共和国环境影响评价法》(2003); (3) 《中华人民共和国大气污染防治法》(2000); (4) 国务院令第253号《建设项目环境保护管理条例》(1998); (5) 国家环保部令第33号《建设项目环境影响评价分类管理名录》(2015); (6)《贵州省环境保护条例》(2009); (7) HJ2.1-2011《环境影响评价技术导则总纲》; (8) HJ2.2—2008《环境影响评价技术导则大气环境》; (9) TJ36-79《工业企业设计卫生标准》(居住区) (10)《委托书》贵州河湖船业有限公司。 1.2 评价范围和目的 通过本评价,查清评价区域内大气环境质量的现状,定性或定量分析、预测项目在营运期对周围区域大气环境可能产生的有利影响和不利影响,并针对项目开发带来的环境问题,提出减缓和消除的措施对策及环境监控计划,以指导设计、建设和营运管理,减轻和消除项目开发带来的不利影响,从环境保护角度论述项目建设的可行性,为有关 部门的决策和管理提供科学的依据。 1.3评价标准 1.3.1环境质量标准 环境空气质量评价执行《环境空气质量标准》(GB3095-2012)中的二级标准。具体限值见表1-1。 表1-1 环境空气质量标准

03-南宁市生态环境保护与建设规划

南宁市生态环境保护与建设规划 中国生态经济网来源:南宁市环保局网站 前言 生态环境是人类生存和发展的基本条件,是经济和社会繁荣发展的基础。保护和建设好南宁市生态环境,是改善投资环境,实现社会经济可持续发展战略的重要措施,是我市现代化建设中必须始终坚持的一项基本方针。生态环境保护与建设是一项长期的、复杂的、艰巨的系统工程。要确保这一工程的顺利实施和完成,需要有一个具有长期指导作用并能广泛动员和依靠全社会力量实施的生态环境保护与建设规划。为此,我们在《全国生态环境建设规划》、《全国生态环境保护纲要》和《广西生态环境建设规划》、《广西生态环境保护纲要》的指导下,制定本规划,并纳入南宁市国民经济与社会发展计划中。这对于作为广西政治、经济、文化中心首府南宁实施西部大开发和可持续发展战略具有特别重要的现实意义和深远的历史意义。 本规划根据《国务院关于印发全国生态环境建设规划的通知》和《国务院关于印发全国生态环境保护纲要的通知》精神,依照《中华人民共和国环境保护法》、《中华人民共和国土地管理法》、《中华人民共和国农业法》、《中华人民共和国森林法》、《中华人民共和国水法》、《中华人民共和国水土保持法》、《中华人民共和国野生动物保护法》和《城市绿化条例》等法律、法规,结合南宁市的生态环境保护和建设现状及发展趋势制定。 本规划确定规划期为30年,分近期、中期和远期规划。从南宁市生态环境保护和建设的实际出发,本规划对全市的生态环境保护与建设中的一些重要方面进行规划,主要包括:植树种草、水土保持、防治石漠化,防治酸雨,机动车尾气治理,噪声达标区建设,自然保护区建设,土地、天然林、珍稀动植物等自然资源保护,矿山生态恢复与建设,水资源保护等。 一、自然资源与生态环境概况 南宁市地处南亚热带,广西南部偏西,在东经107°45′~108°51′,北纬22°12′~23°32′之间,属南亚季风气候区,年均降雨量约1246毫米,常年平均气温21度左右。全市面积10029平方公里,辖兴宁、新城、永新、城北、江南五个城区以及郊区、邕宁县、武鸣县。1999年全市总人口281万,壮族占63%,市区人口为128万。

数据管理技术知识点整理

数据管理技术知识点整理 必须保留好和考纲一起保留好 第一章:认识数据管理技术 1.1感受数据管理技术 数据是人类社会的一种重要信息资源,是对现实世界中客观事物的符号化表示。 数据管理是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。 数据管理技术就是指与数据管理活动有关的技术。 数据库技术主要应用于数据密集型应用的领域,这种数据密集型应用主要由以下一些特点:(1)涉及的数据量很大,数据一般需要存放在外存中,内存只能暂时存储很小的一部分。 (2)数据必须长期保留在计算机系统中,不随应用程序运行的结束而消失,如银行系统必须长久的保存储蓄用户的信息。 (3)数据要为多个应用程序所共享,或者要求在一个单位或更大范围内共享。 1.2了解数据管理技术的变迁 (1)人工管理阶段 1、没有专门的软件用来管理数据,管理数据需要依赖应用程序本身来处理。 2、数据和程序是紧密联系,一组数据只能对应一个应用程序,而数据又不能共享。 3、数据通常包含在程序中,不具有独立性,一旦数据的结构发生变化,应用程序就要 作相应的修改。 (2)文件系统阶段 1、数据独立性差 2、数据冗余度大(没用的数据太多) 3、数据的安全性和完整性难以保障。 (3)数据库系统阶段 数据库管理系统:DBMS 数据库:DB 数据库管理系统是对数据库进行管理的通用软件系统,是数据库系统的核心。 数据库管理系统具有三大功能:数据定义 数据操纵 数据库运行控制 数据库管理系统提供两种不同类型的语言: 数据定义语言:定义数据库结构 数据操纵语言:表达数据库的查询和更新 数据库系统与人工管理和文件系统相比的区别: 1、数据结构化。与文件系统的根本区别。 2、数据共享。文件系统基本不能共享。数据库系统可以,且冗余度(没用的东西)

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段? 答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。

数据管理技术样本

信息技术( 选修4) 数据管理技术复习提纲 概要: 信息技术学科模块4——《数据管理技术》, 全书以应用数据管理技术解决问题为主线, 按照”分析问题——设计数据库——建立数据库——使用数据库——管理数据库”这一线索呈现学习内容。全书分五章, 下面介绍第一章至第五章的主要内容: 第一章认识数据管理技术 一、数据管理基本知识 1、数据管理技术的基本概念 数据: 是人类社会的一种重要信息资源, 是对现实世界中客观事物的符号。计算机中的数据分为数值型数据与非数值型数据。 例题: 如商品价格、销售数量等数据是( ) A、数值数据 B、非数值数据 说明: 数据是信息的符号表示或称为载体。即为了表示信息( 抽象概念) , 必须使用某种符号, 这些符号就叫数据, 如字符、图表、图形、图像、声音、视频等都能够称为数据。信息依赖数据来表示, 是数据的内涵, 是对数据语义的解释。 数据管理: 是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。 数据管理技术: 指与数据管理活动有关的技术。

数据库( DB) : 是指按照某种模型组织起来的, 能够被用户或应 用程序共享的数据的集合。 数据库系统( DBS) : 是指采用的数据库技术的完整的计算机系 统。 数据库管理系统( DBMS) : 是能够建立数据库、 维护数据库及管 理数据库的一个开发平台。 数据库应用系统 : 说明: 数据库系统的核心为数据库管理系统, 数据库管理系统的核心为数据库( 或数据) 例题: 下列软件中, 不属于数据库应用系统的是( ) A 、 学籍管理系统 B 、 中考成绩查询系统 C 、 Linux 操作系统 D 、 网络售票系统 例题: 数据库管理系统英文简写是( ) A 、 D B B 、 DBS C 、 DBMS D 、 Access 2、 数据管理技术的变迁 系统软件应用软件数据库系统结构示意图

关于环境保护工作情况的汇报

关于环境保护工作情况的汇报 中央环境保护督察组下沉**督察组: 近年来,我市坚定不移地贯彻“五大发展理念”,紧紧围绕和谐发展、生态优先的发展目标,认真落实国务院关于环保工作的系列政策、法规精神,按照标本兼治、综合治理、预防为主、防治结合的工作思路,扎实开展突出环境问题专项整治活动,全市生态环境持续改善。现将有关情况汇报如下: 一、**概况 二、环保工作主要成效 (一)强化措施,全面完成主要污染物减排任务。 今年,上级政府给我市下达了主要污染物化学需氧量、氨氮较2015年各减排3%,二氧化硫和氮氧化物较2015年各减排4%的任务。我市高度重视,认真落实主要污染物减排工作责任制,认真组织开展环保专项整治行动,切实加强重点污染源整治和重点行业、重点区域和重点流域污染防治工作。全市今年上报减排项目9个,化学需氧量、氨氮、二氧化硫和氮氧化物四项减排污染物**已经初步认定分别削减1500吨、64吨、131吨、39吨,已经全面完成年初下达的减排任务,也将对我市的县域经济考核中的环境保护四项指标的排名奠定较好的基础。

(二)扎实推进“水十条”,持续改善我市水环境。 1.以**总干渠水质达标为重点,切实做好突出环境问题的整改工作。一是市政府常务会专题审议**总干渠水质达标整改方案,对畜禽养殖、水产养殖、农业面源污染、沟渠疏浚、农村生活污水处理等方面进行统筹整治,实行工业污染、生活污染、农业面源污染“三污同治”。二是进一步加大辖区重点河流的水污染防治力度,切实改善水环境质量,保障水环境安全,市政府出台了《**市重点水域水污染防治河湖长划分方案》,对各地辖区内的河流保护实行“河湖长”制,各地乡镇负责人为“河湖长”,对辖区内河流、跨界的湖泊实行跨界断面水质考核。 2.以环保专项行动为手段,全面加强工业企业污染整治。全面开展园区企业“黑臭水体”专项整治活动。市政府出台了《关于开展**经济开发区工业污染专项整治活动的通知》,市环保部门按照《通知》要求对园区所有企业进行摸底,对重点污染企业依法下达环境监察通知,限期整改到位。对行动缓慢的企业依法下达环境违法行为限期改正书,对未按照要求限期整改的企业依法处罚,督促企业建设治污设施。 3.以畜禽养殖业污染治理为重点,有效开展农村面源污染防治。一是疏导结合,防治污染。市环委会召开了畜禽养殖污染防治工作专题会议、印发了《畜禽养殖污染专项整治方案》,联合畜牧局开展了**市畜禽养殖总体规划编制,制定了《**市畜禽养殖区划及管理暂行办法》等,规范畜禽养殖行为,引导畜牧

环境影响报告表大气评价规范指引

环境影响报告表大气评价规范指引 1. 先根据初步工程分析结果,进行评价等级计算(根据导则规范,报告表项目在大气评价等级判定时,不需考虑地形参数)。评价等级为一级的,按照报告书的要求进行专项评价。 2.评价等级为二级、三级的项目。按照报告表的固定格式进行大气影响评价,其中二级评价重点开展相应的污染源调查、环境质量现状调查、开展必要的补充监测、敏感点调查等工作。(对于现状不达标区,建议结合污染物排放倍量削减综合论证环境改善。小编补注) (1)在合适的地方给出评价等级判定内容,包括估算模型计算参数和判定依据。对于二级评价项目,应给出评价范围,同时给出评价范围内的主要敏感目标分布。 (2)环境质量现状:收集环境监测部门公开发布的环境质量报告或环境质量公报的结论及统计结果,明确是否属于达标区。三级评价只给出达标区判定结果;二级评价应给出最近一年主要污染物年均浓度及日均浓度统计结果,涉及项目排放其他污染物并且经估算贡献浓度占标率>1%的,应收集符合要求的监测数据或开展补充监测。 (3)污染源调查。按照导则要求进行污染源调查结果,并列表给出。 (4)大气环境影响评价。二级项目需参照排污许可及导则附录要求,进行污染物排放量核算,给出排放量核算表。 (5)位于不达标区的三级评价项目,可直接给出环境影响可以接受的结论。位于不达标区的二级评价项目,建议结合总量削减和区域污染源替代方案,综合论证环境影响可接受的结论。 (6)大气环境防护距离。二级和三级项目均不需在本次项目评价中进行大气环境防护距离核算。 (7)自查表。二级评价应提供附录 E 自查表,三级项目可不提供自查表。3. 环境影响分析。按照现有情况去做,主要考虑污染防治设施的经济技术可行性。

(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段?

答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答: 9.举例说明大数据的关键技术

答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

林业生态环境保护与建设建议

林业生态环境保护与建设建议为积极响应我国的建设生态文明目标,本文将在思想观念、行为、政策、管理等方面提出对策,以促进全体人们携手保护环境,推进生态建设,促使人们的美好生活。下面是小编带来的林业生态环境保护与建设建议,有兴趣的可以看一看。 摘要:随着我国经济制度的转变,为适应我国的市场经济发展现状,首要工作就是加快生态建设发展。为此,需建立林业发展的建设规划,从而加快林业发展,以实现保护林业生态环境。在林业环境的建设下受众多因素影响,例如森林资源、法律法规等。 将根据实际情况分析林业生态环境保护工作实施问题,并提出具体建议,以加强建设我国的林业生态环境。 为积极响应我国的建设生态文明目标,本文将在思想观念、行为、政策、管理等方面提出对策,以促进全体人们携手保护环境,推进生态建设,促使人们的美好生活。 1加强林业生态环境保护意义 对林业生态环境的保护是维护自然资源,保护地球的重要举措。林业资源是地球重要的生态资源,是人类赖以生存的条件,是社会长期发展的保障,随着我国经济快速发展,人们的生活水平也在不断提高,人们更加关注精神文

明,热衷于地球生态环境资源保护工作。人类破坏自然而导致自然生态的恶化,例如:人们的乱砍乱伐、开山采矿、工厂排污流入河流、汽车尾气等,人类的各种索取、活动都直接加重了大自然的负担。所以,只有人类与大自然和谐相处,珍爱环境,才能实现共赢,长久地生活发展下去。 2加强林业生态环境保护与建设的具体建议 明确保护林业生态环境的基本观念 在林业生态环境保护工作上,首先要树立正确的基本观念。(1)以人为本。加强资源供给和改善生态环境保护工作,为林区职工争取福利,以发展林业的生产和改善职工的生活条件,继而保障林区职工的生活经济状况。 在林业发展中,妥善处理好生产林业经营者的投资关系,切实维护林业经营者的合法权益,促使林业建设的开展。(2)人与自然和谐发展。要树立与大自然和谐发展的观念,坚持可持续发展理念,尊重自然规律、保护自然生命,尽快做好林木恢复,以发展林业建设。(3)良好道德品质。随着生活水平的提高,也要加强生态环境保护意识,节约资源从我做起,在林业资源建设上努力维护,树立良好的保护环境思想品德,共同携手为人类的长期发展奠定基础。 加强林业生态环境保护意识 自然资源的枯竭是大自然对人们不节制的惩罚,

数据管理技术发展的三个阶段

数据管理技术发展的三个阶段 数据管理技术发展的三个阶段 数据管理技术的发展可以大归为三个阶段:人工管理、文件系统和数据库管理系统。 一、人工管理 这一阶段(20世纪50年代中期以前),计算机主要用于科学计算。外部存储器只有磁带、卡片和纸带等还没有磁盘等直接存取存储设备。软件只有汇编语言,尚无数据管理方面的软件。数据处理方式基本是批处理。这个阶段有如下几个特点: 计算机系统不提供对用户数据的管理功能。用户编制程序时,必须全面考虑好相关的数据,包括数据的定义、存储结构以及存取方法等。程序和数据是一个不可分割的整体。数据脱离了程序就无任何存在的价值,数据无独立性。 数据不能共享。不同的程序均有各自的数据,这些数据对不同的程序通常是不相同的,不可共享;即使不同的程序使用了相同的一组数据,这些数据也不能共享,程序中仍然需要各自加人这组数据,谁也不能省略。基于这种数据的不可共享性,必然导致程序与程序之间存在大量的重复数据,浪费了存储空间。 不单独保存数据。基于数据与程序是一个整体,数据只为本程序所使用,数据只有与相应的程序一起保存才有价值,否则就毫无用处。所以,所有程序的数据均不单独保存。

二、文件系统 在这一阶段(20世纪50年代后期至60年代中期)计算机不仅用于科学计算,还利用在信息管理方面。随着数据量的增加,数据的存储、检索和维护问题成为紧迫的需要,数据结构和数据管理技术迅速发展起来。此时,外部存储器已有磁盘、磁鼓等直接存取的存储设备。软件领域出现了操作系统和高级软件。操作系统中的文件系统是专门管理外存的数据管理软件,文件是操作系统管理的重要资源之一。数据处理方式有批处理,也有联机实时处理。这个阶段有如下几个特点: 数据以“文件”形式可长期保存在外部存储器的磁盘上。由于计算机的应用转向信息管理,因此对文件要进行大量的查询、修改和插人等操作。 数据的逻辑结构与物理结构有了区别,但比较简单。程序与数据之间具有“设备独立性”,即程序只需用文件名就可与数据打交道,不必关心数据的物理位置。由操作系统的文件系统提供存取方法(读/写)。 文件组织已多样化。有索引文件、链接文件和直接存取文件等。但文件之间相互独立、缺乏联系。数据之间的联系要通过程序去构造。 数据不再属于某个特定的程序,可以重复使用,即数据面向应用。但是文件结构的设计仍然是基于特定的用途,程序基于特定的物理结构和存取方法,因此程序与数据结构之间的依赖关系并未根本改

关于环境保护的实践报告

关于环境保护的实践报告(1) 收集 参加者: 实践的主题:环境保护 时间:20XX年6月20日---20XX年7月15日 地点:东莞市塘厦镇 现将此次实践活动的有关情况报告于下: 人们多有这样的经历:一大盒礼品,拆开一看,大部分是用泡 沫塑料填充的;去商店买一支牙膏或一盒玩具,售货员会用一个小 塑料袋包装;去快餐店吃快餐,服务员会递给你一份用塑料盒装的 饭菜;去农贸市场,可以收集到一大堆塑料袋,蔬菜、水果、肉类、 米面……无一不用塑料袋装给你,甚至买一头蒜,也会用一只小塑 料袋装起来。塑料制品给我们的生活带来的许多方便,而且价钱也 便宜。但是,你可曾想过,它在为人们提供方便的同时,也给人们 带来了一场“白色灾难”。 我们进行了多方面的调查研究,查阅各种资料,并进行分析总结。 一、我们的调查研究: 1、我在东莞市的一条小街道上,一小吃店门前的一个垃圾箱 口统计了一下,半小时扔大大小小的包装袋、快餐盒与塑料制品的

次数:早上总共扔了210次;中午扔了105次;而晚上则扔了95次,这仅仅是一个垃圾箱,一天之内废弃的塑料如此多,并且大部分还没有扔进箱里。不难想象全国乃至整个地球上废弃的塑料,将是一个天文数字。 2、我在三中路的一家小快餐店里打听到:“他们一天中能卖 掉快餐XXX份左右,每份快餐至少需要塑料快餐盒2个,也就是一天至少用掉塑料快餐盒XXX个。” 3、延续第二项调查,我们又走访了塘厦镇工商所。工商所的 陈叔叔热情地接待了我。我了解到:塘厦镇共有大大小小的快餐店 2XXX家左右。照这样计算,仅塘厦镇,一天所产生的废弃塑料快 餐盒就多达XXX万个左右。当然,那些地方已经实现了工业化,可能要严重一些,但是,总体情况也不容乐观。 4、我去了市区的新华书店,学校的图书室查阅资料,但关于“白色污染”这方面的资料非常少,看来,我们得找另外的办法。 5、我们去了塘厦镇环卫所。环卫所的李叔叔告诉我,在他们 塘厦镇,每天有500多名环卫工人为塘厦的环境卫生辛勤地工作着。在那里,我还了解到了“白色污染”的真正组成,并初步了解了“白色污染”危害。 6、为了摆脱困难,在学长和同学的帮助下,我利用网络进行 研究。在网上我寻找到了一片广阔的空间,使我对“白色污染”有了更为深刻的认识。这对我撰写文章有很大的帮助。 二、什么是“白色污染”?

水泥粉磨站大气环境影响和污染防治措施专项评价报告

水泥粉磨站大气环境影响和污染防治措施专项评价报告 目录 第一章总则 (1) 1.1项目由来 (4) 1.2编制目的 (4) 1.3指导思想 (5) 1.4评价依据 (5) 1.4.1法律、法规 (5) 1.4.2部门规章及规范性文件 (6) 1.4.2地方环境保护法律、法规及规范性文件 (6) 1.4.3技术导则 (6) 1.4.4本项目技术文件 (6) 1.5评价标准 (7) 1.5.1大气环境质量标准 (7) 1.5.2污染物排放标准 (7) 1.6空气环境评价等级 (8) 1.7评价范围及评价重点 (10) 1.7.1评价范围 (10) 1.7.2评价重点 (10) 1.8环境保护目标 (10) 第二章工程概况及工程分析 (11) 2.1工程概况 (11) 2.1.1工程基本情况 (11) 2.1.2主要建设内容及土建技术经济指标 (11) 2.1.3平面布局 (12) 2.1.4生产规模 (12) 2.1.5原辅料消耗 (12) 2.1.6主要设备 (13) 2.1.7道路及运输 (16) 2.1.8给排水、供电 (16) 2.2工程分析 (17) 2.2.1施工期 (17) 2.2.2营运期 (18) 第三章项目区周围环境概况 (24)

3.1自然环境概况 (24) 3.1.1地形、地貌 (24) 3.1.2地层及岩性 (24) 3.1.3工程地质 (24) 3.1.4地灾 (25) 3.1. 5气象、气候 (25) 3.1.6水文 (25) 3.1.7植被生物多样性 (26) 3.2社会环境简况(社会经济结构、教育、文化、文物保护等) (27) 第四章大气环境影响评价 (28) 4.1评价区环境空气污染源 (28) 4.2污染气象分析 (28) 4.2.1气候概况 (28) 4.2.2地面风特征 (29) 4.3环境空气质量现状评价 (31) 4.3.1环境现状监测 (31) 4.3.2 环境空气质量现状评价 (31) 4.4施工期环境影响分析 (32) 4.5营运期环境空气影响预测评价 (34) 4.5.1粉尘废气排放环境影响预测评价 (35) 4.5.2烘干机烟气环境影响预测评价 (37) 4.5.3食堂产生含油烟的厨房废气影响分析 (38) 4.5.4大气环境保护目标的环境空气影响评价 (38) 4.6建设项目排气筒高度及污染源排放达标论证 (41) 第五章污染防治措施 (43) 5.1施工期污染防治措施 (43) 5.1.1施工期空气污染防治措施 (43) 5.1.2施工期水污染防治措施 (43) 5.1.3施工期噪声污染防治措施 (44) 5.1.4施工期固体废物污染防治措施 (44) 5.2营运期污染防治措施 (44) 5.2.1营运期空气污染防治措施 (44) 5.2.2营运期水污染防治措施 (48) 5.2.3营运期噪声污染防治措施 (51) 5.2.4营运期固体废物污染防治措施 (52) 第六章结论与建议 (53) 6.1空气环境影响评价结论 (53) 6.1.1 空气环境现状 (53) 6.1.2 空气污染物源强分析 (53) 6.1.3 预测评价结论 (53) 6.1.4 排气筒高度论证 (55) 6.2 污染防治措施 (55) 6.2.1施工期污染防治措施 (55) 6.2.2营运期污染防治措施 (56)

生态文明建设与环境保护

生态文明建设与环境保护考试 返回上一级 单选题(共30题.每题2分) 1 o我国环境问题得社会性原因就是()。 A. 资源低价 B. 环境廉价 C ? 违法成本低 D . 公众环境诉求表达不畅 我得答案:D 参考答案:D 答案解析:暂无 2。党得十九大报告中指岀,()就是中华民族永续发展得千年大计。 A . 生态环境保护 Bo 建设美丽中国 C . 建设生态文明 D. 人与自然与谐 我得答案:C 参考答案:C 答案解析:暂无 3。生态农业就是农、林、木、副、渔各业综合起来得大农业,又就是()综合起来,适应市场经济发展得现代农业。 Ao 农业生产、流通、运输 B. 农业生产、分配、消费 C. 农业生产、加工、销售 D . 农业流通、交换、销售 我得答案:C 参考答案:C 答案解析:暂无 4.什么就是生态文明得厚重之本? Ao 发展红色 B .

发展褐色 C. 发展黑色 Do 发展绿色 我得答案:D 参考答案:D 答案解析:暂无 5?生活中,使用哪种电池更环保 A . 可充电电池 B. 課镉电池 C? 干电池 Do 锂电池我得答案:A 参考答案:A 答案解析:暂无 6。防腐剂过量属于食品污染得哪一种 A. 原料污染 B. 保鲜生产得污染 C. 制作过程中得污染 D. 生物性污染 我得答案:B 参考答案:B 答案解析:暂无 爲壽孑加快构建生态文明体系’确保鋤},生态环境质量实现根本好转,美丽中国目A? 2 025 年 Bo 2030 年 C. 2035 年 Do 2O5O 年 我得答案:C 参考答案C 答案解析:暂无

8.生态文明制度建设与其她领域得改革就是()得。 A . —脉相承 Bo 融为一体 C ? 不可分割 Do 相辅相成 我得答案:B 参考答案:B 答案解析:暂无 9.下列不属于国家公园基本特征得就是()。 A . 原生态 B。 无污染 C. 国家名义 D . 伴有参观旅游 我得答案:B 参考答案:B 答案解析:暂无 10.在党在十八届()全会上明确提出了以协调推进°四个全面”实现经济建设、政治建设、 文化建设、社会建设以及生态文明建设“五位一体”得总体布局 A. B ? C ? 四 D . 五 我得答案:D 参考答案:D 答案解析:暂无 11 o作为当代乃至我们长期追求得目标,受到全世界不同制度国家得普遍关注,成为时代潮流 A . 生态文明 B. 生态文化 Co

数据管理技术的产生和发展

数据管理技术的产生和发展 摘要:随着计算机技术的发展,特别是在计算机软件.硬件与网络技术发展的前提下,人们的数据处理要求不断提高,在此情况下,数据管理技术也不断改进。数据库技术是计算机科学技术中发展最快的领域之一,也是应用最广的技术之一,它成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要基础。 关键字:人工管理、文件系统、数据库系统。 数据管理的水平是和计算机硬件、软件的发展相适应的,是随着计算机技术的发展人们的数据管理技术经历了三个阶段的发展:人工管理阶段;文件系统阶段;数据库系统阶段。 1.人工管理阶段: 20世纪50年代中期以前,计算机主要用于科学计算。硬件方面,计算机的外存只有磁带、卡片、纸带,没有磁盘等直接存取的存储设备,存储量非常小;软件方面,没有操作系统,没有高级语言,数据处理的方式是批处理,也即机器一次处理一批数据,直到运算完成为止,然后才能进行另外一批数据的处理,中间不能被打断,原因是此时的外存如磁带、卡片等只能顺序输入。 人工管理阶段的数据具有以下的几个特点。 (1)数据不保存。由于当时计算机主要用于科学计算,数据保存上并不做特别要求,只是在计算某一个课题时将数据输入,用完就退出,对数据不作保存,有时对系统软件也是这样。 (2)数据不具有独立。数据是作为输入程序的组成部分,即程序和数据是一个不可分隔的整体,数据和程序同时提供给计算机运算使用。对数据进行管理,就像现在的操作系统可以以目录、文件的形式管理数据。程序员不仅要知道数据的逻辑结构,也要规定数据的物理结构,程序员对存储结构,存取方法及输入输出的格式有绝对的控制权,要修改数据必须修改程序。要对100组数据进行同样的运算,就要给计算机输入100个独立的程序,因为数据无法独立存在。 (3)数据不共享。数据是面向应用的,一组数据对应一个程序。不同应用的数据之间是相互独立、彼此无关的,即使两个不同应用涉及到相同的数据,也必须各自定义,无法相互利用,互相参照。数据不但高度冗余,而且不能共享。

环保主题调研报告

环保主题调研报告 聚焦环保主题,是生态美学研究中的一个重要课题。下面是学习啦小编给大家带来的环保主题调研报告,欢迎阅读! 环保主题调研报告篇1 态环境是人类生存、生产与生活的基本条件。党和政府把环境保护作为一项基本国策。伴随着“基本国策”、伴随着新的世纪正迈着希望的脚步,作为地球村的重要成员,草木葱茏,绿树成荫,鸟语花香,空气清新是我们梦寐以求的家园。地球是人类唯一居住的地方,人类要在地球上安居乐业,就要爱护地球,爱护大自然。地球是茫茫宇宙间唯一一艘载有生命的航船,我们人类是这艘船上的乘客。当船漏水的时候,谁能说拯救地球与我无关?山不孤独水孤独,所以水绕着山;梦不孤独心孤独,所以梦把心牵住;树不孤独鸟孤独,所以鸟在树上住;我们不能让水孤“独”,不能让心孤独,……自然环境是人类栖息之地,也是人类生活的物质之源,又是人们的游赏对象。古往今来的旅游者,都将观光赏景视作一种休养生息、调节生活、消除疲劳的乐事。因此,有不少的旅游者,为了能充分地享受大自然的美。他们不辞穷苦,爬山涉水、寻幽探胜,留连于清溪碧流之间、忘返于奇山异峰之中、逗留于滨海沙滩之畔、漫步于林荫绿地之下,而沉浸在优美的意境里,滋生一种超尘拔谷的情怀,自由邀翔的灵性,去尽情地领受大自然

赐给人类的美,以陶冶情操、愉悦心情、启迪睿知,得到享受。可见一个群峰巍峨,清泉飞溅,林海绿浪,鸟语花香的优美环境,能吸引人们前去游玩、揽胜、搜奇和观赏。反之,一个污水横流,垃圾遍地、黑烟弥漫,嗓声刺耳的恶劣环境,怎会是人们向往的旅游之地呢?因此,保护好优美的自然环境和旅游资源,是发展旅游业的先决条件。尤其在当前,随着历史的进步,时代的前进,经济建设的发展,生活水平的提高,更加激起人们的旅游兴趣。在新的旅游热潮的情况下,我们更应重视搞好环境保护工作。现就发展旅游与保护环境的关系,谈几点初浅的看法。 一、只有环境美,才有旅游价值 大自然是美的源泉,无论是山川的自然风光,还是田园的秀丽景色,或是滨海的波涛浪花,都是美好环境的重要组成部分。优美的环境,既可使人们留连忘返,沉浸在美的意境里,也可使人们得到陶冶情操,激发热情,充满活力。“江山如此多娇,引无数英雄竞折腰”,就是形象地说明了大自然的美对人们的精神感应作用。因此,人们通过游览风景区,欣赏自然风光,瞻仰名胜古迹,赞叹能工巧匠的高超艺术,享受大自然的美,而获得精神生活上的满足。 当然,由于旅游者的种类、年龄、性别、职业、阅历、性格及思想意识、文化素养、宗教信仰、审美水平、具体环境等的不同,对美的要求也有很大的差异,正如孔夫子所说

大数据管理及应用专业

大数据管理及应用专业 招生简章 东凌经济管理学院计划于2019年面向全校2018级本科生招收30名“大数据管理与应用”专业学生。 专业介绍 大数据已成为推动经济转型发展的新动力、提升国家竞争优势的新机遇。国家大数据产业“十三五”规划正在启动实施阶段,社会对大数据人才的需求日益迫切。为主动适应国家和经济社会发展需要,东凌经济管理学院开设“大数据管理及应用”本科专业方向班,现面向全校一年级学生招生,欢迎大家报名。 大数据管理及应用专业依托北京科技大学东凌经济管理学院的管理科学与工程系建设。管理科学与工程系是北京市重点学科,具有悠久的办学历史和强大的师资队伍。目前拥有专职教师26人,其中教授9人,副教授10人,讲师7人,95%的教师具有博士学位,80%的教师具有海外学习或进修经历。教师中1人入选爱思唯尔(Elsevier)2014年中国高被引学者榜单,2人获评教育部新世纪优秀人才,2人获评北京市教学名师。近5年获得国家自然科学基金项目14项,其中包含重点项目2项,发表学术论文300余篇。此外,该系拥有一流的实验和应用实践平台和基础设施技术保障。包括200核高性能服务器,300T的专用网络存储设备,万兆交换机以及云存储管理平台,可以同时为2个班60名学生开展大数据管理与应用相关实验。

大数据管理和应用专业将突出大数据科学专业特色,注重人才培养的科学性、前瞻性。本专业毕业生应熟练掌握大数据平台技术(设计、部署、管理、运维等)、大数据分析技术(统计计算、人工智能、数据挖掘等方法)、大数据开发与应用等基本工程能力,具备创新意识和合作精神,具有较高的分析问题、解决问题、自主学习以及创新能力。毕业生适合在信息技术企业、企事业单位、科研机构、高等院校的信息技术或管理部门,以大数据采集与预处理、存储与管理、分析与挖掘、展现与应用等为主要内容,从事商务数据分析学科的科研、教学、管理等工作。 大数据是国家重点支持的发展领域,具有良好的就业前景和用武之地。欢迎有志于国家大数据事业发展的同学踊跃选报大数据管理及应用专业!

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