HDFS概述 ？ 分布式文件系统 – 在物理上是由多个计算机作为节点构成； – 节点分为主节点（Master Node）和从节点 （Slave Node）； ？ HDFS（Hadoop Distributed File System） – HDFS是一种适合运行在通用硬件上的，具有高 容错、高吞吐量的分布式文件系统。 – 主从节点称为NameNode和DataNode；
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
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；
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。
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。
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。
Spark是基于分布式数据集的概念的，可以包含任意的Java、Python对象。 我们只需要基于这些外部数据构造数据集，然后对这些数据集进行并行操 作。Spark API的基础构件是RDD API，在RDD API之上，又提供了高层的API 供使用，例如DataFrame API，机器学习API。这些更高层次的API提供了特 定数据操作的方法，本部分将通过若干例子说明最简单的Spark应用，展示 Spark的强大功能。
数据描述性分析 用统计学方法，描述数据的统计特征量，分析数 据的分布特性。 主要包括数据的集中趋势分析（Central tendency）、 数据离散趋势分析（Dispersion tendency）、数据的频 数分布（Frequency distribution）等。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
我国数字经济规模持续扩大，56、人工智能、云计算等技术的广泛应用加速了传统产业数字化转型进程。数据作为核心生产要素的流通与共享已成为经济增长的关键驱动力，国家数据局的成立也加速了这一进程，然而，数据的大规模流动也带来了泄露、滥用等安全风险，使得数据安全成为保障数字经济健康发展的核心议题。
中国社科院工业经济所研究员朱彤作了题为“我国能源转型与能源体制改革的能源监管问题”的报告。中国社科院工业经济所研究员朱彤作了题为“我国能源转型与能源体制改革的能源监管问题”的报告。
针对负荷趋势性、周期性和日历特征的影响，本文提出一种考虑动态时间锚点和典型特征约束的年日均负荷曲线预测方法。根据实际算例结果得出以下结论。
基于调度系统导出的CIM/XML和CIM/E文档，本文从交直流状态估计数据生成的角度，对含有LCC、MMC的交直流混联系统进行统一迭代法状态估计建模，针对直流系统在网络中的比重逐步增加的发展趋势，对某地区交直流混联子系统进行状态估计和不良数据检测与辨识，
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