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。
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。
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。
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。
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。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
数据来源链：空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构，所涉及到的金额均为2023年自然年收入， 均为不含税销售收入。
感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情，但自从生成 式人工智能（AI）革命全面展开，也仅仅过去了三年。从 那时起，无数新平台和用例如雨后春笋般涌现，品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。
智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品，被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪，父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战（赫斯和梅辛格，2025；拉德斯基，2025；苏金德，2025）。与此同时，该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出，部分智能玩具收集儿童敏感数据，比如儿童的声音和对话， 在测试中，这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容（穆雷等人，2025）。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ，也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。
2024年11月，自然资源部正式发文，明确允许地方政府运用专项债券资金收回收购存量闲置土地，优先覆盖企业无力开发、已供应未动工的住宅与商服类闲置用地，为盘活存量土地、优化土地供需格局提供了政策依据。
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