相关概念与术语 ？ Application：指用户编写的Spark应用程序，其中包括一个Driver功能的 代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码； ？ Driver: Spark中的Driver（包含Application的main函数）创建 SparkContext对象，准备Spark应用程序的运行环境，SparkContext负责与 ClusterManager通信，进行资源申请、任务的分配和监控等； ？ Executor: Application运行在worker节点上的一个进程，该进程负责运行 一些Task， 并且负责将数据存到内存或磁盘上，每个Application都有各 自独立的一批Executor；
Spark是UC Berkeley AMP lab （加州大学伯克利分校的AMP 实验室）所开发的类Hadoop MapReduce的通用并行框架；可用来构建 大型的、低延迟的数据分析应用程序。
MapReduce的具体应用 基本思路： ？ 在map阶段, 把关键字 作为key输出，并在 value中标记出数据是 来自data1还是data2； 在shuffle阶段会自然按 key分组； ？ reduce阶段，判断每一 个value是来自data1还 是data2,在内部分成2 组，做集合的乘积。
Hadoop MapReduce采用Master/Slave结构 ？ Master：是整个集群的唯一的全局管理者，功能包括：作业管理、状 态监控和任务调度等，即MapReduce中的JobTracker。 ？ Slave：负责任务的执行和任务状态的回报，即MapReduce中的 TaskTracker。
并行计算（Parallel Computing）或称平行计算是相对于串行计算来说的。 它是一种一次可执行多个指令的计算，目的是提高计算速度，以及通 过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。
Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属 性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 由于Hive的元数据 需要不断的更新、修改，而HDFS系统中的文件是多读少改的， 这显然不能将Hive的元数据存储在HDFS中。目前Hive将元数据 存储在数据库中，如Mysql、Derby中。我们可以通过修改Hive 的配置文件以修改元数据的存储方式。
Hbase安装 ？ 1 Hbase的三种运行模式：单机模式、伪分布模式、分 布式模式。 ？ 单机模式可以不依赖于HDFS； ？ 伪分布模式和分布式模式需要HDFS支持。 ？ 一般安装Hadoop过程中并没有安装Zookeeper， Hbase等，只是安装了HDFS和MapReduce等核心组件， Zookeeper需单独安装。 ？ 2 下载Hbase的安装包； ？ 3 解压Hbase安装包到某个文件夹中，例如/usr/local； ？ 4 把文件夹下的/bin添加到path中，例如/usr/local/path；
采用了很多数据库的实现策略。但并不支持完整的 关系型数据模型；而是为客户端提供了一种简单的 数据模型，客户端可以动态地控制数据的布局和格 式，并且利用底层数据存储的局部性特征。 ？ 将数据看成无意义的字节串，客户端需要将结构化 和非结构化数据串行化再存入Bigtable
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
针对现有基于深度学习的潮流计算方法均基于回归模型，不具有潮流判敛功能对输入的潮流不收敛样本仍映射出虚假系统潮流分布问题，提出一种适用于潮流分析的多任务学习模型，同时具备潮流判敛及潮流分布计算功能。
本文提出了一种基于气吹灭弧原理的一体化防雷灭弧间隙，并且基于磁流体动力学原理 (MHD)对间隙电弧进行仿真分析，利用有限元仿真分析软件搭建了该一体化防雷灭弧间隙模型，分析了间隙电弧熄灭的能量消损过程。
数字孪生城市是在数字空间对物理城市进行复刻、精准映射、实时交互的数字城市，通过数字建模、感知连接、智能分析等技术，洞察物理城市运行状态，仿真推演运行趋势，形成智能交互决策，反馈于物理城市，实现对物理城市的持续优化和迭代升级。自 2017 年“数字孪生城市”建设理念被首次提出以来，在国家部委政策驱动下，数字孪生城市相关技术逐渐成熟，全国多地加快数字孪生应用场景创新实践，在文旅、城市治理和网络等热点领域形成大量优秀案例，市场规模持续增长，应用效能不断增强。
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