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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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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