ALSA子系统放音录音调节驱动架构分析
2013年3月2日
LK version：2.6.35.3调音量
static const struct file_operations snd_ctl_f_ops =
{
.read = snd_ctl_read,
.open = snd_ctl_open,
.unlocked_ioctl = snd_ctl_ioctl,
... ... ,
};
snd_minors{}[0]
... ...
snd_minors{}[minor ]snd_minors{}[256]
snd_minor{}
void *private_data struct list_head files_list snd_card{}
dev_t i_rdev
... ...
inode{}
... ...
snd_minors{}[255]
MINOR()
... ...
struct list_head list struct file *file snd_monitor_file{}
... ...
struct list_head ctl_files
void *private_data
file{}
struct list_head list struct snd_card *card int prefer_pcm_subdevice snd_ctl_file{}
int prefer_rawmidi_subdevice struct pid *pid ... ...
... ...
... ...
static int snd_ctl_open (struct inode *inode, struct file *file) { unsigned long flags; struct snd_card *card; struct snd_ctl_file *ctl; ... ... ; nonseekable_open(inode, file); ... ... ;
//通过次设备号获取对应snd_minor{}的私有数据，其中该私有数据对应snd_card{}
card = snd_lookup_minor_data(iminor(inode), SNDRV_DEVICE_TYPE_CONTROL); ... ... ;
//创建snd_monitor_file{}，将snd_monitor_file{}添加到snd_card{}的files_list 链表
snd_card_file_add(card, file);
... ... ;
ctl = kzalloc(sizeof(*ctl), GFP_KERNEL); ... ... ;
INIT_LIST_HEAD(&ctl->events);
init_waitqueue_head(&ctl->change_sleep); ... ... ;
//创建snd_ctl_file{}
ctl->card = card;
ctl->prefer_pcm_subdevice = -1;
ctl->prefer_rawmidi_subdevice = -1;
ctl->pid = get_pid(task_pid(current));
//将snd_ctl_file{}添加到file{}的私有数据
file->private_data = ctl;
... ... ;
//将snd_ctl_file{}添加到snd_card{}的ctl_files链表
list_add_tail(&ctl->list, &card->ctl_files);
... ... ;
}
void *private_data
file{}
struct list_head events snd_ctl_file{}
... ...
... ...
struct list_head list struct snd_ctl_elem_id id unsigned int mask
snd_kctl_event{}
int type
snd_ctl_event {}
data{} ... ...
struct snd_ctl_elem_id id
unsigned int mask
elem{}
#define snd_kctl_event (n) list_entry(n, struct snd_kctl_event, list)
static ssize_t snd_ctl_read (struct file *file, char __user *buffer, size_t count, loff_t * offset) { struct snd_ctl_file *ctl; ssize_t result = 0;
... ... ; ctl = file->private_data; //file{}的私有数据对应snd_ctl_file{} ... ... ; while (count >= sizeof(struct snd_ctl_event)) { struct snd_ctl_event ev; struct snd_kctl_event *kev;
//执行条件：当snd_ctl_file{}的events 链表为空 while (list_empty(&ctl->events)) { //该段函数的执行流程？？？ wait_queue_t wait; ... ... ; init_waitqueue_entry(&wait, current); add_wait_queue(&ctl->change_sleep, &wait); set_current_state(TASK_INTERRUPTIBLE); ... ... ; schedule(); //调度 remove_wait_queue(&ctl->change_sleep, &wait);
... ... ;
}
//获取snd_kctl_event{}
kev = snd_kctl_event (ctl->events.next);
//构建snd_ctl_event{}
ev.type = SNDRV_CTL_EVENT_ELEM;
ev.data.elem.mask = kev->mask;
ev.data.elem.id = kev->id;
//删除该snd_kctl_event{}
list_del(&kev->list);
... ... ;
kfree(kev);
//复制snd_ctl_event{}到用户空间
copy_to_user(buffer, &ev, sizeof(struct snd_ctl_event));
... ... ;
buffer += sizeof(struct snd_ctl_event);
count -= sizeof(struct snd_ctl_event);
result += sizeof(struct snd_ctl_event);
}
... ... ;
}
static long snd_ctl_ioctl(struct file *file, unsigned int cmd, unsigned long arg)
{
struct snd_ctl_file *ctl;
struct snd_card *card;
struct snd_kctl_ioctl *p;
void __user *argp = (void __user *)arg;
int __user *ip = argp;
... ... ;
ctl = file->private_data;
card = ctl->card;
... ... ;
switch (cmd) {
... ... ;
case SNDRV_CTL_IOCTL_ELEM_READ:
return snd_ctl_elem_read_user(card, argp);
case SNDRV_CTL_IOCTL_ELEM_WRITE:
return snd_ctl_elem_write_user(ctl, argp);
... ... ;
}
... ... ;
}
//获取音量
static int snd_ctl_elem_read_user(struct snd_card *card,
struct snd_ctl_elem_value __user *_control)
{
struct snd_ctl_elem_value *control;
int result;
//从用户空间复制大小为sizeof(snd_ctl_elem_value{})的内存区域
control = memdup_user(_control, sizeof(*control));
... ... ;
// 等待电源变为“SNDRV_CTL_POWER_D0”状态，即“full on”状态
result = snd_power_wait(card, SNDRV_CTL_POWER_D0);
用意？
if (result >= 0)
result = snd_ctl_elem_read(card, control);
... ... ;
if (result >= 0)
//把大小为sizeof(snd_ctl_elem_value{})的内存区域复制到用户空间
copy_to_user(_control, control, sizeof(*control))；
kfree(control);
return result;
}
void *memdup_user(const void __user *src, size_t len)
{
void *p;
p = kmalloc_track_caller(len, GFP_KERNEL);
#define kmalloc_track_caller(size, flags) __kmalloc(size, flags) ... ... ;
copy_from_user(p, src, len);
... ... ;
return p;
}
static int snd_ctl_elem_read(struct snd_card *card, struct snd_ctl_elem_value *control)
{
struct snd_kcontrol *kctl;
struct snd_kcontrol_volatile *vd;
unsigned int index_offset;
int result;
... ... ;
//通过给定的id，判定snd_kcontrol{}是否已经被保存在snd_card{}.controls链表中
kctl = snd_ctl_find_id(card, &control->id);
//确定从用户空间获取的snd_ctl_elem_value{}对应的snd_kcontrol{}为该同类元素中的第几个
index_offset = snd_ctl_get_ioff(kctl, &control->id);
vd = &kctl->vd[index_offset];
if ((vd->access & SNDRV_CTL_ELEM_ACCESS_READ) && kctl->get != NULL) {
snd_ctl_build_ioff(&control->id, kctl, index_offset);
result = kctl->get(kctl, control);
} else
... ... ; //程序退出
... ... ;
return result;
}
static inline unsigned int snd_ctl_get_ioff(struct snd_kcontrol *kctl, struct snd_ctl_elem_id *id)
{
if (id->numid) {
return snd_ctl_get_ioffnum(kctl, id);
return snd_ctl_get_ioffidx(kctl, id);
}
}
static inline unsigned int snd_ctl_get_ioffnum(struct snd_kcontrol *kctl,
struct snd_ctl_elem_id *id)
{
return id->numid - kctl->id.numid;
}
static inline unsigned int snd_ctl_get_ioffidx(struct snd_kcontrol *kctl,
struct snd_ctl_elem_id *id)
{
return id->index - kctl->id.index;
}
static inline struct snd_ctl_elem_id *snd_ctl_build_ioff(struct snd_ctl_elem_id *dst_id,
struct snd_kcontrol *src_kctl,
unsigned int offset)
{
*dst_id = src_kctl->id;
dst_id->index += offset;
dst_id->numid += offset;
return dst_id;
}
//调节音量
static int snd_ctl_elem_write_user(struct snd_ctl_file *file,
struct snd_ctl_elem_value __user *_control)
{
struct snd_ctl_elem_value *control;
struct snd_card *card;
int result;
control = memdup_user(_control, sizeof(*control));
... ... ;
card = file->card;
... ... ;
result = snd_power_wait(card, SNDRV_CTL_POWER_D0);
result = snd_ctl_elem_write(card, file, control);
if (result >= 0)
copy_to_user(_control, control, sizeof(*control));
... ... ;
kfree(control);
return result;
}
static int snd_ctl_elem_write(struct snd_card *card, struct snd_ctl_file *file,
struct snd_ctl_elem_value *control)
{
struct snd_kcontrol *kctl;
struct snd_kcontrol_volatile *vd;
unsigned int index_offset;
int result;
... ... ;
kctl = snd_ctl_find_id(card, &control->id);
index_offset = snd_ctl_get_ioff(kctl, &control->id);
vd = &kctl->vd[index_offset];
if (!(vd->access & SNDRV_CTL_ELEM_ACCESS_WRITE) ||
kctl->put == NULL ||(file && vd->owner && vd->owner != file)) {
... ... ; //程序退出
} else {
snd_ctl_build_ioff(&control->id, kctl, index_offset);
result = kctl->put(kctl, control);
}
if (result > 0) {
... ... ;
//通知音量值发生变化
snd_ctl_notify(card, SNDRV_CTL_EVENT_MASK_V ALUE, &control->id);
return 0;
}
... ... ;
return result;
}
前端例子/sound/drivers/dummy.c
module_init(alsa_card_dummy_init)→alsa_card_dummy_init()→platform_driver_register():
snd_dummy_driver→snd_dummy_probe()→snd_card_dummy_new_mixer()→snd_ctl_add(card, snd_ctl_new1(&snd_dummy_controls[idx], dummy))
static struct snd_kcontrol_new snd_dummy_controls[] = {
DUMMY_VOLUME("Master Volume", 0, MIXER_ADDR_MASTER),
DUMMY_CAPSRC("Master Capture Switch", 0, MIXER_ADDR_MASTER),
DUMMY_VOLUME("Synth V olume", 0, MIXER_ADDR_SYNTH),
DUMMY_CAPSRC("Synth Capture Switch", 0, MIXER_ADDR_SYNTH),
DUMMY_VOLUME("Line V olume", 0, MIXER_ADDR_LINE),
DUMMY_CAPSRC("Line Capture Switch", 0, MIXER_ADDR_LINE),
DUMMY_VOLUME("Mic V olume", 0, MIXER_ADDR_MIC),
DUMMY_CAPSRC("Mic Capture Switch", 0, MIXER_ADDR_MIC),
DUMMY_VOLUME("CD V olume", 0, MIXER_ADDR_CD),
DUMMY_CAPSRC("CD Capture Switch", 0, MIXER_ADDR_CD)
};
#define DUMMY_VOLUME(xname, xindex, addr) \
{ .iface = SNDRV_CTL_ELEM_IFACE_MIXER, \
.access = SNDRV_CTL_ELEM_ACCESS_READWRITE | SNDRV_CTL_ELEM_ACCESS_TLV_READ, \
.name = xname, .index = xindex, \
.info = snd_dummy_volume_info, \
.get = snd_dummy_volume_get, .put = snd_dummy_volume_put, \
.private_value = addr, \
.tlv = { .p = db_scale_dummy } }
static int snd_dummy_volume_get(struct snd_kcontrol *kcontrol,
struct snd_ctl_elem_value *ucontrol)
{
//寄存器相关操作
... ... ;
}
static int snd_dummy_volume_put(struct snd_kcontrol *kcontrol,
struct snd_ctl_elem_value *ucontrol)
{
//寄存器相关操作
... ... ;
}
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
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。 1、安全数据监测：采用云监测、互联网漏洞众测平台及云多点探测等技术，实现对重点安全性与可用性的监测，及时发现漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、众测漏洞和访问异常等安全事件。 2、DDOS攻击数据监测：在云端实现对DDoS攻击的监测与发现，对云端的DNS 请求数据、网络连接数、Netflow数据、UDP数据、Botnet活动数据进行采集并分析，同时将分析结果实时推送给本地的大数据平台数据专用存储引擎；目前云监控中心拥有全国30多个省的流量监控资源，可以快速获取互联网上DDoS攻击的异常流量信息，
技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技
专家团队介绍 刘庆华 湖南中医药大学糖尿病产学研基地主任、湖南省中西医结合学会慢病专业委员会常委、湖南康尔佳糖尿病中医药研究院院长、福报中医馆慢病管理首席顾问。刘庆华院长是著名中医，从事慢性病中医馆临床工作30余年。是全国最早运用传统中医古典理论同时结合现代医疗技术进行慢性病治疗的专家。刘庆华院长通过30余年的不断研究，大量运用现代医学的高端技术，融合中医古典理论精髓，首创慢性病“综合干预疗法”。带领专业医疗团队，三年时间治愈康复糖尿病高血压患者1600多例。该疗法问世以来已经使数以千例的慢性病患者摆脱终生服药的痛苦，回归到健康的生活中。
肖平田 中南大学湘雅医院内科学和高压氧医学教授、主任医师、研究生导师，中华医学会高压氧分会副主任委员、湖南省高压氧疗质控中心主任、湖南省医学会高压氧专业委员会主任委员、全国高压氧医学培训中心秘书、美国科学协会会员、科普作家、远古大气学创始人。肖平田教授从事高压氧治疗研究多年，对高压氧治疗的操作进行了全程革新，并提出了相应理论依据，发表论文50多篇，高压氧治疗操舱及其理论的系列研究获省厅科技进步二等奖。 先后任职：医师、主治医师、主任医师、教授等职务。 王芳气
北京世华中医院资深专家、门诊部主任、副主任医师。擅长中老年久治不愈慢性病、心脑血管病、三高症、老年痴呆症、老慢支、长期咳嗽气喘、哮喘病、糖尿病。各种顽固性头痛、脑鸣、耳鸣、耳聋、眩晕症、失眠多梦症，久治不愈风湿关节痛、肩周炎、腰椎病。结石、肾炎、儿科病、鼻炎等疑难杂症。 妇科病：月经不调、闭经、痛经、乳腺增生、婚后多年不孕症、更年期综合症、干燥症。 男科病：慢性前列腺炎、肥大、尿频、尿急、阳遗精痿、婚后多年不孕症。 王小龙 出生中医世家，自幼随父习文学医深得家父真传，后又在湖南中医学院进修深造，治学勤奋、勤求古训、业医三十余载，精业内科。
电费大数据分析与风险预警分析 摘要：伴随着中国经济实力的快速发展壮大以及不断的对电力市场进行技术改革，在这样的环境下，我国的相关的电力部门正面临着新的目标和挑战，对供电 企业们提出了更高的要求和期待，在很长的一段时间内，对电费回收和风险管控 一直都是供电企业管理中的中重点和难点，所以，如果供电企业能够积极的运用 大数据来对电费进行分析，找到其中有价值的电费信息，并对其进行全面的分析，在这个过程中，找到回收电费这个过程中的一些突出问题和高风险的用户，在此 基础上，采取卓有成效的有针对性的解决手段，让问题得以解决，使电费回收管 理变得更加的容易和高效，进而使电费的回收率能够有大幅度的提升，减少电费 回收过程中的危险。 关键词：大数据；电费回收；风险预警 引言 伴随着中国IT行业的不断发展，大数据成为了继云计算、物联网之后的有意 向全新的技术革新，另外，如何对电费进行及时高效的回收工作也是供电企业思 考的重点，在这样的情况下，如果能把二者进行有机的结合，那么对供电企业来 说具有十分重要的现实意义，通过大数据与电费数据进行综合分析和计算，让电 费的回收工作变得更加的快捷和精确，为企业的持续性发展奠定了良好的基础作用。 1电费回收与风险管控存在的问题 1.1国家产业结构调整，增大电费回收风险 随着国家产业结构调整，在不断推进淘汰落后产能和化解过剩产能的进程中，对钢铁、水泥等行业的冲击不言而喻。相反此类企业在全社会用电量占据了举足 轻重的地位，在此类企业不断兼并重组，优化产业结构未完成阶段，企业的经营 能力和盈利能力不断减弱，自2015年起，以承兑汇票方式支付电费的比例不断 提高，拖欠电费的现象经常发生，造成电力企业电费回收压力增大，电费风险不 断升高。 1.2电费回收管理体制的不完善 目前电费回收管理主要还是电力企业与电力用户之间的博弈，一方面缺乏有 力的法律配套文件，另一方面电力企业没有紧密结合国家政策进行供给和需求环 节的全面分析，没有建立经济链条中资金流向的闭环监管，没有建立关联企业、 社会群体及利益集团之间的回收体系，没有有效的管控手段及社会化约束机制， 多维度提升电力用户拖欠电费所付出的成本。从而在经济下行压力明显的改革浪 潮中，电力企业耗费巨大的人、财、务开展电费回收工作，无形中降低了企业的 生产力。 1.3电费回收管理行为不规范 电力企业在电费回收的管理中由于缺乏完善的制度建设和标准建设，导致管 理混乱，没有统一的模式可供参考。在电费催缴过程中，对于欠费用户的催缴行 为方式不统一，催费力度不强，导致催费不具有执行力，拖欠电费惩罚标准没有 的充分应用和执行，导致用户形成拖延的习惯，这一点尤其是在一些落后的欠发 达地区比较严重。由于这一地区通讯网络技术并不发达，电费回收时仍然需要工 作人员进行抄表，而在抄表过程中非常容易出现漏抄或者是将电费占为己有的现象，这也造成用户对供电公司发生不满而拒绝缴纳电费，这样就形成了一种恶性 循环，如果供电公司不通过恰当的方式解决这一问题，势必将会严重损坏供电公
大数据下的数据分析平台架构 随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。 作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法，最终落地于Hadoop平台之上。 Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。 大数据分析的分类 Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构。 ?按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。 实时数据分析一般用于金融、移动和互联网B2C等产品，往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析，从而达到不影响用户体验的目的。要满足这样的需求，可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群，或者采用一些内存计算平台，或者采用HDD的架构，这些无疑都需要比较高的软硬件成本。目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。 对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据，传统的ETL工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求。互联网企业的海量数据采集工具，有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求，并将这些数据上载到Hadoop中央系统上。 ?按照大数据的数据量，分为内存级别、BI级别、海量级别三种。 这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值。不要小看今天内存的容量，Facebook缓存在内存的Memcached中的数据高达320TB，而目前的PC服务器，内存也可以超过百GB。因此可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。图1是一种实际可行的MongoDB分析架构。
基于大数据的在线学习预警机制分析 发表时间：2018-09-27T19:01:02.627Z 来源：《知识-力量》2018年9月下作者：靳智黄河清 [导读] 随着网络技术和电子产品的飞速发展，在线学习以其独特的方便性逐步进入人们的生活，将为构建全民学习型和终身学习型社会提供良好的条件。与此同时，在线学习也带来了一系列负面影响，如致使学习者注意力很难集中导致学习质量难以保障、教师很难全面发挥自身优势、学习者的行为难以控制以及教学评价不客观等。 （重庆电子工程职业学院，重庆） 本论文获重庆电子工程职业学院校级课题（编号081740）、重庆教科院课题（编号2017-GX-424）支持 摘要：随着网络技术和电子产品的飞速发展，在线学习以其独特的方便性逐步进入人们的生活，将为构建全民学习型和终身学习型社会提供良好的条件。与此同时，在线学习也带来了一系列负面影响，如致使学习者注意力很难集中导致学习质量难以保障、教师很难全面发挥自身优势、学习者的行为难以控制以及教学评价不客观等。在线学习预警机制是在线教育研究与实践领域亟待解决的重要问题，本文旨在通过在线学习预警机制设计提升在线学习的学习效果及学习质量。 关键词：在线学习；学习预警；模型构建；机制设计 1. 前言 通过调研在线学习相关文献不难发现，目前在线学习已经在基础研究、技术研究、应用研究、评价与管理研究等方面取得了一定的进展，但是仍然面临一些突出的问题亟待解决。首先在线学习的流失率严重，有学者就曾指出在线学习在探究学习、协作学习、个性化学习、学习质量等方面存在严重不足，其中问题的关键在于，在线学习过程中，教师和学生处于准时空分离的状态，这在很大程度上削弱了教师对学生学习过程的指导和监控作用。在线学习过程中，师生间的时空分离导致教师对学习者及其学习行为缺乏持续有效的关注，继而出现学习者的在线学习活动经常不能按照教学预期实现。此外，现在很多在线学习系统过多的关注在线学习平台工具的功能实现和完善、注重知识内容的组织、资源的安排，却忽略了在线学习的学习效果。学习预警是解决上述问题的有效途径，不过目前国内外的相关研究与实践均处于起步阶段。 2. 在线预警模型分析 通过分析不难发现，学习预警系统涉及四个核心问题，即为什么预警、预警什么、怎么预警、预警的结果是什么。从这四个核心问题出发，学习预警系统包含目的层、内容层、方式层和结果层4层通用框架。 （1）目的层。预警目的大致有四种：降低辍学率、促进学业成功、提高学习效果和提升就业率。预警目的的确定为预警系统的建立与运行指明了方向，将直接影响数据的收集与获取，并对内容层、目的层和结果层产生影响，可以说预警目的是整个预警过程的根本。 （2）内容层。预警内容包括预警辍学、学业成功、知识掌握、就业情况、学习路径、学习效果等，具体内容会根据预警目的的不同而有所不同。当预警的内容不同时，所采用的预警方式也会不同。 （3）方式层。预警方式主要包括数据采集和数据分析——数据采集需要明确使用什么采集技术，以及采集哪些数据；数据分析则需要根据采集的数据，判断将要采用哪种数据分析技术及预警算法。在大数据时代采集的是学习者的全方位数据，根据不同的目的需求筛选相应的数据进行分析处理。 （4）结果层。预警结果主要包括预警信息的呈现及干预策略，即根据目的层、内容层和方式层确定预警信息的呈现形式及提供的干预策略。预警信息的呈现形式是学习预警系统的直观表现，而干预策略主要是为学习者提供个性化的建议或反馈。 3. 在线学习预警的关键问题 由在线学习预警模型不难看出，在线学习预警涉及到三个关键问题，即预警数据采集、预警数据分析以及预警结果呈现与反馈，其中数据是核心，技术是关键。 3.1 预警数据采集。预警数据采集是在线学习预警中的基础，采集到什么样的数据对预警效果有重要影响，预警的主要对象为学习者，若从知识、行为、情绪三方面对在线学习者进行预警，则采集的预警数据主要包括基本数据（学习风格、态度）、知识数据、行为数据以及情感数据。知识预警需要采集的数据为学习者在线学习过程中大量的在线测试数据，比如课后测试、一周一练、每月测评、期中考试、结业考试等等；行为预警需要采集的数据为在线学习中的各种行为数据。 3.2 预警数据分析。数据采集之后即需要对其进行分析，不同的数据分析的方法以及采用的技术工具也不同，本研究是从知识、行为、情绪三方面来进行预警，因此涉及到的数据分析的关键技术将从这三个方面进行分类。涉及到的关键技术主要有教育数据挖掘和学习分析，这两者之间密切相关，二者之间也存在交叉。要对学习过程进行探究，必须要选好切入点和适当的研究方法和工具。教育数据挖掘常用的分析方法包括：统计分析与可视化、聚类（聚类，离群点分析）、预测（决策树，回归分析，时序分析）、关系挖掘（关联规则挖掘，序列模式挖掘，社会网络分析）和文本挖掘。学习分析领域常用的分析方法包括网络分析法、话语分析法和内容分析法。 3.3 预警结果呈现与反馈。预警结果的呈现与反馈是在线学习预警中非常重要的一个环节，预警信息的可视化呈现与及时反馈有助于提升用户体验，使用户及时方便的了解在线学习情况。数据可视化是一种通过可视化解释发现并理解大型数据库中所存在规律的方法。可视化的数据分析是一个新兴的领域，它融合了统计、数据挖掘和可视化技术，使每个人都能够筛选、展示和理解复杂的概念与关系成为可能。目前已有不少专门的可视化工具，如元数据的可视化工具Mirador，数据分析和绘制图表的手机应用 Plotly，可开发出三维效果的Dimple 以及可以对数据进行交互式可视化处理的 Gephi 等。随着各种可视化技术和工具的不断涌现，教育数据挖掘、习分析的结果将更加直观地呈现。 4. 在线学习预警机制设计 4.1 在线学习知识预警机制 将预测学习者的知识掌握情况主要通过三个模块实现，诊断模块、预测模块以及预警模块。诊断模块主要是通过在线学习活动指标来判断学习者的知识掌握程度。诊断模块中的学习者数据可以储存到学习者案例库中。预测模块中主要是依据基于案例的推理（Case-Based Reasoning，通过新学习者与学习者案例库进行比较来预测学习者的知识掌握程度。若要最终实现预警就需要在这两个模块的基础上再加上
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/7214368972.html, 如何用好大数据预警这把双刃剑 作者：佚名 来源：《中国信息化周报》2017年第45期 大数据的发展为高校的管理决策提供了更多思路。从大学生的食堂消费记录找出贫困生群体，从课程分数、挂科多少确认学生是否急需辅导，通过往届学生的入学情况预测今年的招生情况和调整招生方式——近年来，大数据在高校中的应用越来越精细化，数据的预测性分析工作成为许多大学的必备之选。 省时省力、精准找到“病因”、辅助高校科学决策，有关大数据预测预警分析对高校提高教学质量和管理水平的好处已说得太多。换一个角度来看，发挥预警功能的大数据也是把双刃剑。若数据没有得到妥善处理和运用，高校不仅无法吸收大数据带来的好处，还会反伤其身。 新美国基金会今年上半年发布的报告强调了这一点。在这份名为《高等教育预测分析——五种合乎伦理道德的使用指导方针》的报告中，两位研究员指出，面对新形势下的压力和挑战，越来越多的高校利用大数据进行预测分析。但如果大数据预测分析的应用不加以限制，或者错误地将数据预测结果用于貌似合理的情境，会加剧教育不公，带来消极影响。 为了避免这些意想不到的后果，研究人员建议，数据的预测性分析工作应从五个方面的使用指导方针出发，让大数据精准发挥功效。 确定目标与计划 为数据的使用确定目标及配套的计划方案，会让数据预测功能的发挥更有方向性。在这一初始阶段，召集可以起到关键作用的员工和利益相关者，让他们参与决策制定并得到他们的支持相当重要。参与决策的人员可以有学术办公室的教务长、招生办公室的负责人、学生事务的负责人、公共事务负责人、教师代表、数据分析人员、大数据供应商代表和学生代表等。通过倾听多方面的声音，让高校管理者在数据的运用上有全方位的考虑和把控。 在制定具体计划时，三个方面的因素需要被涵盖： 其一，预测性分析的目的。数据应用计划应包括学校希望通过预测性分析解答的问题和想要达成的目标，以及使用学生和院校数据时会遇到的潜在危险。 其二，使用预测性分析的非预期后果。计划中应包括学校和合作伙伴（例如第三方机构）对使用数据进行预测可能带来的任何意外后果进行的讨论，以及出现意外后果时考虑采取的补救措施。 其三，可衡量的结果。该计划还应列出学校希望借由数据预测分析取得的结果。
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目录 1概述 (1) 1.1编写目的 (1) 1.2适用范围 (1) 1.3参考资料 (1) 1.4术语定义 (2) 2总体架构 (3) 2.1平台定位 (3) 2.2设计原则 (3) 2.3设计思路 (4) 2.4总体架构 (4) 3业务架构 (5) 3.1业务能力视图 (5) 3.2业务需求分析 (6) 3.2.1功能需求 (6) 3.2.2非功能需求 (8) 4应用架构 (9) 5数据架构 (12) 5.1数据分类 (12) 5.2数据模型和流转 (15) 5.2.1主数据模型图 (15) 5.3数据处理 (16) 5.3.1数据处理原则 (16) 5.3.2数据处理过程 (16) 6技术架构 (22) 6.1系统组件视图 (22) 6.1.1系统逻辑分层 (22) 6.1.2系统组件模型 (25) 6.1.3系统组件设计 (25) 6.1.4系统组件交互设计 (26) 6.2平台集成视图 (28) 6.2.1集成关系总视图 (28) 6.2.2集成设计 (31) 6.3平台部署视图 (32) 6.3.1平台部分 (33) 6.3.2收集部分 (33) 6.4性能和容量规划 (34)
6.4.2硬件环境设计 (36) 6.4.3集群部署方案及硬件资源需求 (38) 6.5平台安全视图 (42) 6.5.1平台总体安全防护方案 (42) 6.5.2主机和终端安全 (43) 6.5.3数据安全 (46) 6.5.4应用安全 (47) 6.5.5网络安全 (49) 6.5.6边界安全 (49) 6.5.7物理安全 (51) 6.5.8安全管理 (52)
车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议 数据传输 处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。 数据预处理 流式数据处理 对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。 数据推送 为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。
组织+结构和简介
组织+结构和简介
江西机电职业技术学院青年志愿者协会是由志愿从事社会公益与社会保障事业的在校学生组成的全院性团体，具有义务服务性质的校园学生组织。成立于1994年，隶属于院团委。以为发扬志愿者“奉献、友爱、互助、进步”的精神，为广大师生提供更多更全方位的服务，为广大同学提供一个展现自我，提高自我的舞台为宗旨。 协会以“立足于学院，服务于师生；走出校门，服务于社会”为活动宗旨，坚持“自愿参加、量力而行、讲求实效、持之以恒”的活动原则。 组织一批有理想、有抱负、充满热情与爱心的青年团员共同从事社会公益服务事业和社会保障事业，组织、参与校园和社会的公益活动，推动校园乃至社会的精神文明建设，同时培养青年团员良好的道德修养，提高综合素质。协会长期的发展目标是建成一支拥有特色的组织文化，规范的管理机制，高素质、高效率的团队。 青年志愿者协会旨在改善社会风气，创建绿色和谐校园，服务老师，帮助同学。为发展社会主义市场经济创造良好的社会环境。适应社会主义市场经济发展的需要，推动青年志愿服务体系和多层次社会保障制度的建立和完善。培养广大学生的公民意识、奉献精神和服务能力，促进青年学生的健康成长。为城乡发展、社区供志愿服务。为具有特殊困难的以及需要帮助的社会成员提供服务。协调指导全院青年志愿者开展工作，培养青年志愿者，开展与校外的志愿者组织和团队的交流！ 协会将成为一个充满理想、充满关爱的团体，一个能为他人提供帮助、能为社会做出贡献的组织，一个可供有志青年学习、提高、成才的大舞台。
第一章总则 第一条为加强青协内部管理更趋规范化、程序化，提高办事效率，推进效能型组织建设，保证各项工作有条不紊地开展，依据学校有关规定，结合本协会实际，特制订此管理制度： 第二条协会内部日常管理实行主席负责制。 第二章工作制度 第三条必须不怕苦，不怕累，脚踏实地做好本职工作。 第四条必须团结奉献，务实求效，拼搏进取，树立争创一流的精神观念，打团体仗，互相协调、沟通，高质量、高标准地完成各项工作任务。 第五条必须文明待人，不准简单从事，更主动、热情、大方地接待他人，做到有礼、有节，注意自身仪表，不准衣冠不整，活动、开会和值勤等必须佩带胸卡。 第三章考勤制度 第六条与会人员必须按时出席、佩带胸卡，并实行签到制度。无特殊情况不得请他人代签，若有事须向上级请假批准,将请假条交于秘书处；遇到急事、急病，可电话请假，但事后须补办申请手续，说明原因。无假条或未经批准，均视为缺席，要口头点名批评。 第七条签到簿由协会办公室发放至秘书处，纪录内容须集中统一。 第八条值勤人员不佩带胸卡超过三次（包括三次）一律不安排值勤，观其今后表现，凡超过五次不佩带胸卡者（包括五次）一律视为自动退出。 第九条迟到或早退两次算一次缺勤，累计三次缺勤，点名批评，五次缺勤，开除协会。 第四章会议制度 第十条日常会议由秘书处统一召集。
电费大数据分析与风险预警分析 发表时间：2018-06-25T15:27:38.797Z 来源：《电力设备》2018年第7期作者：张云1 雷倩2 王哲禹3 [导读] 摘要：伴随着中国经济实力的快速发展壮大以及不断的对电力市场进行技术改革，在这样的环境下，我国的相关的电力部门正面临着新的目标和挑战，对供电企业们提出了更高的要求和期待，在很长的一段时间内，对电费回收和风险管控一直都是供电企业管理中的中重点和难点，所以，如果供电企业能够积极的运用大数据来对电费进行分析，找到其中有价值的电费信息，并对其进行全面的分析，在这个过程中，找到回收电费这个过程中的一些突出问题 （1.国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司江苏扬州 225100；2.国网江苏省电力有限公司检修分公司江苏南京 211100；3.天津滨海供电公司天津 300450） 摘要：伴随着中国经济实力的快速发展壮大以及不断的对电力市场进行技术改革，在这样的环境下，我国的相关的电力部门正面临着新的目标和挑战，对供电企业们提出了更高的要求和期待，在很长的一段时间内，对电费回收和风险管控一直都是供电企业管理中的中重点和难点，所以，如果供电企业能够积极的运用大数据来对电费进行分析，找到其中有价值的电费信息，并对其进行全面的分析，在这个过程中，找到回收电费这个过程中的一些突出问题和高风险的用户，在此基础上，采取卓有成效的有针对性的解决手段，让问题得以解决，使电费回收管理变得更加的容易和高效，进而使电费的回收率能够有大幅度的提升，减少电费回收过程中的危险。 关键词：大数据；电费回收；风险预警 引言 伴随着中国IT行业的不断发展，大数据成为了继云计算、物联网之后的有意向全新的技术革新，另外，如何对电费进行及时高效的回收工作也是供电企业思考的重点，在这样的情况下，如果能把二者进行有机的结合，那么对供电企业来说具有十分重要的现实意义，通过大数据与电费数据进行综合分析和计算，让电费的回收工作变得更加的快捷和精确，为企业的持续性发展奠定了良好的基础作用。 1电费回收与风险管控存在的问题 1.1国家产业结构调整，增大电费回收风险 随着国家产业结构调整，在不断推进淘汰落后产能和化解过剩产能的进程中，对钢铁、水泥等行业的冲击不言而喻。相反此类企业在全社会用电量占据了举足轻重的地位，在此类企业不断兼并重组，优化产业结构未完成阶段，企业的经营能力和盈利能力不断减弱，自2015年起，以承兑汇票方式支付电费的比例不断提高，拖欠电费的现象经常发生，造成电力企业电费回收压力增大，电费风险不断升高。 1.2电费回收管理体制的不完善 目前电费回收管理主要还是电力企业与电力用户之间的博弈，一方面缺乏有力的法律配套文件，另一方面电力企业没有紧密结合国家政策进行供给和需求环节的全面分析，没有建立经济链条中资金流向的闭环监管，没有建立关联企业、社会群体及利益集团之间的回收体系，没有有效的管控手段及社会化约束机制，多维度提升电力用户拖欠电费所付出的成本。从而在经济下行压力明显的改革浪潮中，电力企业耗费巨大的人、财、务开展电费回收工作，无形中降低了企业的生产力。 1.3电费回收管理行为不规范 电力企业在电费回收的管理中由于缺乏完善的制度建设和标准建设，导致管理混乱，没有统一的模式可供参考。在电费催缴过程中，对于欠费用户的催缴行为方式不统一，催费力度不强，导致催费不具有执行力，拖欠电费惩罚标准没有的充分应用和执行，导致用户形成拖延的习惯，这一点尤其是在一些落后的欠发达地区比较严重。由于这一地区通讯网络技术并不发达，电费回收时仍然需要工作人员进行抄表，而在抄表过程中非常容易出现漏抄或者是将电费占为己有的现象，这也造成用户对供电公司发生不满而拒绝缴纳电费，这样就形成了一种恶性循环，如果供电公司不通过恰当的方式解决这一问题，势必将会严重损坏供电公司的形象，进而对于电费的回收工作造成严重阻碍。 1.4电费回收观念未完全转变 “先缴费、后用电 ”的用电观念未能完全转变。电作为社会重要的消费品之一，以一种商品的形式存在，但是由于电看不见摸不着，以及起初电力走向市场留下的“先用电，后付费”的习惯，深刻影响着人们对用电的消费观念。一方面随着电力全面走向市场，电是商品的观念已经慢慢转变，但是电力企业没有建立长效机制，持续引导人们对电是一种商品的认可；另一方面很多政府部门、事业单位收到计划经济及会计核算制度上的约束，未能为广大消费群体起到标榜作用，阻碍了“先缴费、后用电”的用电观念转变。进而导致电力用户只要用电，电力企业就存在电费风险的局面。 2大数据分析在电费回收中的应用 2.1应收电费情况分析 根据电费结算业务数据要求，通过相关实时结算电费情况输出，将大量数据按各类需求进行提取、汇总、计算，并以各种形式进行汇总展现。参照用电客户发行的相关数据为分析条件，对上月及去年同期的应收电费进行比较，再结合用电客户当前预收余额，分析出应发户数、实发户数、应发金额、同比、环比及各种占比情况，以及足额冲抵的用户和不足额冲抵的用户情况，综合分析出潜在的欠费用电客户，提前做好催费工作。每日针对用电量大的用户进行综合分析，对高压用户进行专项分析，通过对应收电费数据、预收电费数据、预收余额数据、实收电费数据等进行数据整合，综合数据抽取，分析出足额冲抵的用户和不足额冲抵的用户情况分析结果。同时将以时间作为分界分成两类情况进行专项分析。 2.2欠费情况分析 通过对大数据的合理运用，可以对一些已经拖欠电费的用户进行全面的分析，根据拖欠电费的用户的有关的用电信息作为使用大数据进行分析的基础和前提，以此来对用户欠费的情况进行系统性的检查，细化账龄，并且根据用电客户的信用等级情况，综合分析他们的用电量、拖欠电费的金额、拖欠电费的次数以及拖欠电费的时间进行认真的考察，在这个分析的过程中，电力部门要重点对拖欠电费的金额高达十万元以上的企业进行排查，并根据他们拖欠金额数量的大小进行排名，此外，电力部门要对在分析的过程中，可能出现的一些拖欠电费的企业进行重点的应对，创建长效的预警机制，通过采取各种办法和措施，防止它们拖欠电费，以此来减少损失，电力企业在电力回收的过程中要运用更加具有针对性的办法，以此来使电费回收工作的效率得到有效的提高，对一些潜在的问题和风险要及时的找出来，并
大数据架构的介绍及分析 数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI 系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI 系统来说，大概的架构图如下： 可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL 在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX，MDX表达式具有更强的多维表现能力，所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套Olap分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来： BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力，例如图片，文本，音频的存储，分析。 由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库这个东西，我
们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。 随着异构数据源的增加，例如如果存在视频，文本，图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂等ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。 数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性，但是对于数据仓库来说，我们并不需要对数据做修改和一致性的保障，原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的，所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ETL动作对数据的预先假设和处理，导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据，因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘，则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据，否则无法结构化入库，然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。 在一系列的问题下，以Hadoop体系为首的大数据分析平台逐渐表现出优异性，围绕Hadoop体系的生态圈也不断的变大，对于Hadoop系统来说，从根本上解决了传统数据仓库的瓶颈的问题，但是也带来一系列的问题：从数据仓库升级到大数据架构，是不具备平滑演进的，基本等于推翻重做。 大数据下的分布式存储强调数据的只读性质，所以类似于Hive，HDFS 这些存储方式都不支持update，HDFS的write操作也不支持并行，这些特性导致其具有一定的局限性。 基于大数据架构的数据分析平台侧重于从以下几个维度去解决传统数据仓库做数据分析面临的瓶颈： 分布式计算：分布式计算的思路是让多个节点并行计算，并且强调数据本地性，尽可能的减少数据的传输，例如Spark通过RDD的形式来表现数据的计算逻辑，可以在RDD上做一系列的优化，来减少数据的传输。
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领