第一篇：大數(shù)據(jù)學習路徑2

大數(shù)據(jù)經(jīng)典學習路線（及供參考）

1.Linux基礎(chǔ)和分布式集群技術(shù) 學完此階段可掌握的核心能力：

熟練使用Linux，熟練安裝Linux上的軟件，了解熟悉負載均衡、高可靠等集群相關(guān)概念，搭建互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)、高可靠的服務(wù)架構(gòu)；

學完此階段可解決的現(xiàn)實問題：

搭建負載均衡、高可靠的服務(wù)器集群，可以增大網(wǎng)站的并發(fā)訪問量，保證服務(wù)不間斷地對外服務(wù)；

學完此階段可擁有的市場價值：

具備初級程序員必要具備的Linux服務(wù)器運維能力。

1.內(nèi)容介紹：

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，使用最多的操作系統(tǒng)就是Linux系列，并且?guī)缀醵际欠植际郊?。該課程為大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)課程，主要介紹Linux操作系統(tǒng)、Linux常用命令、Linux常用軟件安裝、Linux網(wǎng)絡(luò)、防火墻、Shell編程等。

2.案例：搭建互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)、高可靠的服務(wù)架構(gòu)。

2.離線計算系統(tǒng)課程階段

1.離線計算系統(tǒng)課程階段

HADOOP核心技術(shù)框架

學完此階段可掌握的核心能力：

1、通過對大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)生的背景和行業(yè)應(yīng)用案例了解hadoop的作用；

2、掌握hadoop底層分布式文件系統(tǒng)HDFS的原理、操作和應(yīng)用開發(fā)；

3、掌握MAPREDUCE分布式運算系統(tǒng)的工作原理和分布式分析應(yīng)用開發(fā)；

4、掌握HIVE數(shù)據(jù)倉庫工具的工作原理及應(yīng)用開發(fā)。

學完此階段可解決的現(xiàn)實問題：

1、熟練搭建海量數(shù)據(jù)離線計算平臺；

2、根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景設(shè)計、實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲方案；

3、根據(jù)具體數(shù)據(jù)分析需求實現(xiàn)基于mapreduce的分布式運算程序；

學完此階段可擁有的市場價值：

具備企業(yè)數(shù)據(jù)部初級應(yīng)用開發(fā)人員的能力

1.1 HADOOP快速入門

1.1.1 hadoop知識背景

什么是hadoop、hadoop產(chǎn)生背景、hadoop在大數(shù)據(jù)云計算中的位置和關(guān)系、國內(nèi)hadoop的就業(yè)情況分析及課程大綱介紹

國內(nèi)外hadoop應(yīng)用案例介紹

分布式系統(tǒng)概述、hadoop生態(tài)圈及各組成部分的簡介

1.1.2 HIVE快速入門

hive基本介紹、hive的使用、數(shù)據(jù)倉庫基本知識

1.1.3 數(shù)據(jù)分析流程案例

web點擊流日志數(shù)據(jù)挖掘的需求分析、數(shù)據(jù)來源、處理流程、數(shù)據(jù)分析結(jié)果導出、數(shù)據(jù)展現(xiàn)

1.1.4 hadoop數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)集群搭建

集群簡介、服務(wù)器介紹、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境設(shè)置、服務(wù)器系統(tǒng)環(huán)境設(shè)置、JDK環(huán)境安裝、hadoop集群安裝部署、集群啟動、集群狀態(tài)測試

HIVE的配置安裝、HIVE啟動、HIVE使用測試

1.2 HDFS詳解

1.2.1 HDFS的概念和特性

什么是分布式文件系統(tǒng)、HDFS的設(shè)計目標、HDFS與其他分布式存儲系統(tǒng)的優(yōu)劣勢比較、HDFS的適用場景

1.2.2 HDFS的shell操作

HDFS命令行客戶端啟動、HDFS命令行客戶端的基本操作、命令行客戶端支持的常用命令、常用參數(shù)介紹

1.2.3 HDFS的工作機制

HDFS系統(tǒng)的模塊架構(gòu)、HDFS寫數(shù)據(jù)流程、HDFS讀數(shù)據(jù)流程

NAMENODE工作機制、元數(shù)據(jù)存儲機制、元數(shù)據(jù)手動查看、元數(shù)據(jù)checkpoint機制、NAMENODE故障恢復、DATANODE工作機制、DATANODE動態(tài)增減、全局數(shù)據(jù)負載均衡

1.2.4 HDFS的java應(yīng)用開發(fā)

搭建開發(fā)環(huán)境、獲取api中的客戶端對象、HDFS的java客戶端所具備的常用功能、HDFS客戶端對文件的常用操作實現(xiàn)、利用HDFS的JAVA客戶端開發(fā)數(shù)據(jù)采集和存儲系統(tǒng)

1.3 MAPREDUCE詳解

1.3.1 MAPREDUCE快速上手

為什么需要MAPREDUCE、MAPREDUCE程序運行演示、MAPREDUCE編程示例及編程規(guī)范、MAPREDUCE程序運行模式、MAPREDUCE程序調(diào)試debug的幾種方式

1.3.2 MAPREDUCE程序的運行機制

MAPREDUCE程序運行流程解析、MAPTASK并發(fā)數(shù)的決定機制、MAPREDUCE中的combiner組件應(yīng)用、MAPREDUCE中的序列化框架及應(yīng)用、MAPREDUCE中的排序、MAPREDUCE中的自定義分區(qū)實現(xiàn)、MAPREDUCE的shuffle機制、MAPREDUCE利用數(shù)據(jù)壓縮進行優(yōu)化、MAPREDUCE程序與YARN之間的關(guān)系、MAPREDUCE參數(shù)優(yōu)化

通過以上各組件的詳解，深刻理解MAPREDUCE的核心運行機制，從而具備靈活應(yīng)對各種復雜應(yīng)用場景的能力

MAPREDUCE實戰(zhàn)編程案例：通過一個實戰(zhàn)案例來熟悉復雜MAPREDUCE程序的開發(fā)。該程序是從nginx服務(wù)器產(chǎn)生的訪問服務(wù)器中計算出每個訪客的訪問次數(shù)及每次訪問的時長。原始數(shù)據(jù)樣例如下：

通過一系列的MAPREDUCE程序——清洗、過濾、訪問次數(shù)及時間分析，最終計算出需求所要的結(jié)果，用于支撐頁面展現(xiàn)：

1.4 HIVE增強

1.4.1 HIVE基本概念

HIVE應(yīng)用場景、HIVE內(nèi)部架構(gòu)、HIVE與hadoop的關(guān)系、HIVE與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫對比、HIVE的數(shù)據(jù)存儲機制、HIVE的運算執(zhí)行機制

1.4.2 HIVE基本操作

HIVE中的DDL操作、HIVE中的DML操作、在HIVE中如何實現(xiàn)高效的JOIN查詢、HIVE的內(nèi)置函數(shù)應(yīng)用、HIVE shell的高級使用方式、HIVE常用參數(shù)配置、HIVE自定義函數(shù)和TRANSFORM的使用技巧、HIVE UDF開發(fā)實例

1.4.3 HIVE高級應(yīng)用

HIVE執(zhí)行過程分析及優(yōu)化策略、HIVE在實戰(zhàn)中的最佳實踐案例、HIVE優(yōu)化分類詳解、HIVE實戰(zhàn)案例--數(shù)據(jù)ETL、HIVE實戰(zhàn)案例--用戶訪問時長統(tǒng)計

HIVE實戰(zhàn)案例--級聯(lián)求和報表實例：

離線數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

學完此階段可掌握的核心能力：

1、通過對數(shù)據(jù)倉庫知識的加強初步掌握數(shù)據(jù)倉庫的核心概念和設(shè)計流程;

2、通過對HADOOP生態(tài)圈關(guān)鍵輔助工具的學習掌握hadoop分析系統(tǒng)的整合能力;

3、通過電商系統(tǒng)點擊流日志數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)實戰(zhàn)項目，掌握hadoop離線數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)從數(shù)據(jù)采集、入庫、分析及報表展現(xiàn)的整套流程

學完此階段可解決的現(xiàn)實問題：

1、可根據(jù)企業(yè)具體場景設(shè)計海量數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的通用架構(gòu)

2、根據(jù)具體場景的特點有針對性地調(diào)整數(shù)據(jù)分析各環(huán)節(jié)的技術(shù)選型;

3、根據(jù)具體需求搭建起整套離線數(shù)據(jù)分析系統(tǒng);

4、簡單數(shù)據(jù)倉庫模型的設(shè)計和架構(gòu)

5、各環(huán)節(jié)具體功能模塊的開發(fā)實現(xiàn)

學完此階段可擁有的市場價值：

具備企業(yè)數(shù)據(jù)部中高級應(yīng)用開發(fā)和初級架構(gòu)師能力

2.1 數(shù)據(jù)倉庫增強

2.1.1 數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)模型入門

什么是數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫的意義、數(shù)據(jù)倉庫核心概念、數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)

2.1.2 數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計

建立數(shù)據(jù)倉庫的步驟、數(shù)據(jù)的抽取、數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)的加載、什么是數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)模型的常見類型、如何設(shè)計數(shù)據(jù)模型、如何選擇數(shù)據(jù)建模的架構(gòu)

典型數(shù)據(jù)模型——星型建模實例

2.1.3 數(shù)據(jù)倉庫建模樣例

業(yè)務(wù)建模、領(lǐng)域建模、邏輯建模、物理建模

web點擊流日志分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計實戰(zhàn)：

通過對數(shù)據(jù)特點和業(yè)務(wù)需求的分析，關(guān)系梳理，設(shè)計出一個主題明確、層次合理的數(shù)據(jù)模型

2.2 離線輔助系統(tǒng)

2.2.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

數(shù)據(jù)采集概念介紹

FLUME日志采集框架介紹、FLUME工作機制、FLUME核心組件、FLUME參數(shù)配置說明、FLUME采集nginx日志實戰(zhàn)案例

2.2.2 任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)

任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)概念介紹、常用任務(wù)調(diào)度工具比較、OOZIE介紹、OOZIE核心概念、OOZIE的配置說明、OOIZE實現(xiàn)mapreduce/hive等任務(wù)調(diào)度實戰(zhàn)案例

2.2.3 數(shù)據(jù)導出

數(shù)據(jù)導出概念介紹、SQOOP基礎(chǔ)知識、SQOOP原理及配置說明、SQOOP數(shù)據(jù)導入實戰(zhàn)、SQOOP數(shù)據(jù)導出實戰(zhàn)、SQOOP批量作業(yè)操作

2.3 web點擊流日志分析系統(tǒng)實戰(zhàn)項目

2.3.1 項目介紹

1.在PC時代，營銷的核心是購買，在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，其核心是如何實現(xiàn)用戶個性化互動，對用戶傳播更為精準化的內(nèi)容，而實現(xiàn)這一核心的基礎(chǔ)就是對數(shù)據(jù)的管理和分析——數(shù)據(jù)驅(qū)動型商業(yè)模型。

2.各類互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)產(chǎn)品(如網(wǎng)站、APP)都可以通過前端技術(shù)獲取用戶的詳細行為數(shù)據(jù)(如訪問的頁面，點擊的區(qū)域、登陸的頻次、注冊行為、購買的行為等)，將這些點擊流日志數(shù)據(jù)與后臺商業(yè)數(shù)據(jù)綜合起來，就可以挖掘?qū)具\營決策意義非凡的商業(yè)價值。

3.本項目則是一個用大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺實現(xiàn)的點擊流日志分析數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，項目內(nèi)容涵蓋一個典型數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中，包括需求分析、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲管理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計、ETL、業(yè)務(wù)模型統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)可視化的全部流程。

2.3.2 需求分析

什么是點擊流日志、點擊流日志的商業(yè)價值、點擊流日志分析需求

業(yè)務(wù)模型指標體系設(shè)計——流量分析、來源分析、受訪分析、訪客分析、轉(zhuǎn)化率分析

2.3.3 系統(tǒng)設(shè)計及開發(fā)

1.系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

2.數(shù)據(jù)采集設(shè)計及開發(fā)——數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)內(nèi)容分析、數(shù)據(jù)生成規(guī)律、采集系統(tǒng)技術(shù)選型解析、FLUME采集系統(tǒng)實現(xiàn)

3.數(shù)據(jù)存儲設(shè)計及開發(fā)——存儲技術(shù)選型、存儲業(yè)務(wù)流程解析、存儲目錄規(guī)劃及文件命名規(guī)則、小文件合并實現(xiàn)

4.數(shù)據(jù)統(tǒng)計設(shè)計及開發(fā)——數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)加載、原始數(shù)據(jù)表的創(chuàng)建、數(shù)據(jù)入庫、數(shù)據(jù)ETL 5.報表統(tǒng)計設(shè)計——數(shù)據(jù)模型設(shè)計、事實表設(shè)計、維度表梳理

6.業(yè)務(wù)指標設(shè)計及開發(fā)——PV統(tǒng)計(時間維度、終端維度、地域維度)、來訪次數(shù)統(tǒng)計(時間維度、地域維度、終端維度)、獨立訪客統(tǒng)計(時間維度、終端維度、地域維度)、受訪頁面統(tǒng)計(時間維度、欄目維度)、頁面熱點圖、轉(zhuǎn)化率分析、來源關(guān)鍵詞分析、來源搜索引擎分析、來源廣告推廣分析

2.3.4 任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計實現(xiàn)

任務(wù)調(diào)度單元實現(xiàn)、各環(huán)節(jié)任務(wù)運行頻次及依賴關(guān)系梳理、工作流設(shè)計及實現(xiàn)、工作流定義配置上傳部署、工作流啟動即狀態(tài)監(jiān)控

2.3.5 數(shù)據(jù)可視化——結(jié)果報表展現(xiàn)

1.hive分析結(jié)果使用sqoop導出到msyql數(shù)據(jù)庫 2.報表展現(xiàn)系統(tǒng)技術(shù)選型：

后臺使用spingmvc + spring + mybatis 前端頁面使用全靜態(tài)異步刷新技術(shù)Jquery + Echarts 3.web展現(xiàn)程序架構(gòu)搭建，使用maven構(gòu)建項目工程 4.web展現(xiàn)程序頁面設(shè)計開發(fā)：原型頁面設(shè)計、js代碼開發(fā) 5.最終實現(xiàn)以下數(shù)據(jù)可視化效果：

(1)流量概況可視化效果：

(2)來源地域分析可視化效果：

(3)來源類型分析可視化效果：

3.Storm實時計算部分階段

實時課程分為兩個部分：流式計算核心技術(shù)和流式計算計算案例實戰(zhàn)。

1.流式計算核心技術(shù)

流式計算核心技術(shù)主要分為兩個核心技術(shù)點：Storm和Kafka，學完此階段能夠掌握Storm開發(fā)及底層原理、Kafka的開發(fā)及底層原理、Kafka與Storm集成使用。具備開發(fā)基于storm實時計算程序的技術(shù)能力。

學完此階段可掌握的核心能力：

(1)、理解實時計算及應(yīng)用場景

(2)、掌握Storm程序的開發(fā)及底層原理、掌握Kafka消息隊列的開發(fā)及底層原理(3)、具備Kafka與Storm集成使用的能力

學完此階段可解決的現(xiàn)實問題：

具備開發(fā)基于storm的實時計算程序的能力

學完此階段可擁有的市場價值：

具備實時計算開發(fā)的技術(shù)能力、但理解企業(yè)業(yè)務(wù)的能力不足

1.1、流式計算一般結(jié)構(gòu)

2011年在海量數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，Hadoop是人們津津樂道的技術(shù)，Hadoop不僅可以用來存儲海量數(shù)據(jù)，還以用來計算海量數(shù)據(jù)。因為其高吞吐、高可靠等特點，很多互聯(lián)網(wǎng)公司都已經(jīng)使用Hadoop來構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，高頻使用并促進了Hadoop生態(tài)圈的各項技術(shù)的發(fā)展。一般來講，根據(jù)業(yè)務(wù)需求，數(shù)據(jù)的處理可以分為離線處理和實時處理，在離線處理方面Hadoop提供了很好的解決方案，但是針對海量數(shù)據(jù)的實時處理卻一直沒有比較好的解決方案。就在人們翹首以待的時間節(jié)點，storm橫空出世，與生俱來的分布式、高可靠、高吞吐的特性，橫掃市面上的一些流式計算框架，漸漸的成為了流式計算的首選框架。如果龐麥郎在的話，他一定會說，這就是我要的滑板鞋!

上圖是流式分析的一般架構(gòu)圖，抽象出四個步驟就是數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)緩沖、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)輸出。一般情況下，我們采用Flume+kafka+Storm+Redis的結(jié)構(gòu)來進行流式數(shù)據(jù)分析。實時部分的課程主要是針對Kafka、Storm進行學習

1.2、流式計算可以用來干什么

一淘-實時分析系統(tǒng)：實時分析用戶的屬性，并反饋給搜索引擎。最初，用戶屬性分析是通過每天在云梯上定時運行的MR job來完成的。為了滿足實時性的要求，希望能夠?qū)崟r分析用戶的行為日志，將最新的用戶屬性反饋給搜索引擎，能夠為用戶展現(xiàn)最貼近其當前需求的結(jié)果。

攜程-網(wǎng)站性能監(jiān)控：實時分析系統(tǒng)監(jiān)控攜程網(wǎng)的網(wǎng)站性能。利用HTML5提供的performance標準獲得可用的指標，并記錄日志。Storm集群實時分析日志和入庫。使用DRPC聚合成報表，通過歷史數(shù)據(jù)對比等判斷規(guī)則，觸發(fā)預警事件。

一個游戲新版本上線，有一個實時分析系統(tǒng)，收集游戲中的數(shù)據(jù)，運營或者開發(fā)者可以在上線后幾秒鐘得到持續(xù)不斷更新的游戲監(jiān)控報告和分析結(jié)果，然后馬上針對游戲的參數(shù)和平衡性進行調(diào)整。這樣就能夠大大縮短游戲迭代周期，加強游戲的生命力。

實時計算在騰訊的運用：精準推薦(廣點通廣告推薦、新聞推薦、視頻推薦、游戲道具推薦);實時分析(微信運營數(shù)據(jù)門戶、效果統(tǒng)計、訂單畫像分析);實時監(jiān)控(實時監(jiān)控平臺、游戲內(nèi)接口調(diào)用)為了更加精準投放廣告，阿里媽媽后臺計算引擎需要維護每個用戶的興趣點(理想狀態(tài)是，你對什么感興趣，就向你投放哪類廣告)。用戶興趣主要基于用戶的歷史行為、用戶的實時查詢、用戶的實時點擊、用戶的地理信息而得，其中實時查詢、實時點擊等用戶行為都是實時數(shù)據(jù)。考慮到系統(tǒng)的實時性，阿里媽媽使用Storm維護用戶興趣數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上進行受眾定向的廣告投放。

1.3、Storm核心技術(shù)點

基礎(chǔ)技術(shù)點

linux環(huán)境準備、zookeeper集群搭建、Storm集群搭建、Storm配置文件配置項講解、集群搭建常見問題解決。

Storm練習案例

根據(jù)螞蟻金服提供的最新數(shù)據(jù)，今年雙十一的交易峰值為8.59萬筆/秒，是去年3.85萬筆/秒的2.23倍。這一數(shù)據(jù)也超過了6萬筆/秒的預估。如何實時的計算訂單金額，讓公司領(lǐng)導層看到呢?

(圖為雙十一支付寶成交金額)

Storm基礎(chǔ)及原理

Storm常用組件和編程API：Topology、Spout、Bolt、Storm分組策略(stream groupings)、Storm項目maven環(huán)境搭建、使用Strom開發(fā)一個WordCount例子、Storm程序本地模式debug、Storm消息可靠性及容錯原理、Storm任務(wù)提交流程、Strom消息容錯機制。

(圖為storm組件)

1.4、Kafka核心技術(shù)點

Storm結(jié)合消息隊列Kafka：消息隊列基本概念(Producer、Consumer、Topic、Broker等)、消息隊列Kafka使用場景、Storm結(jié)合Kafka編程API、Kafka負載均衡、Kafka消息存儲原理等。

(圖為Kafka消息隊列原理)2.流式計算案例實戰(zhàn)

實戰(zhàn)案例部分主要有三個企業(yè)實戰(zhàn)案列，分別是基于點擊流的日志分析系統(tǒng)、基于系統(tǒng)日志的監(jiān)控告警系統(tǒng)、基于訂單系統(tǒng)的交易風控系統(tǒng)，三個案列是企業(yè)中的典型項目。學完此階段能夠獨立根據(jù)企業(yè)的業(yè)務(wù)性質(zhì)開發(fā)相關(guān)的storm程序。

學完此階段可掌握的核心能力：

1、掌握企業(yè)核心業(yè)務(wù)需求

2、掌握實時系統(tǒng)常見的開發(fā)流程及運營經(jīng)驗

學完此階段可解決的現(xiàn)實問題：

可以獨立開發(fā)storm程序來滿足業(yè)務(wù)需求

學完此階段可擁有的市場價值：

熟練學習和掌握后，可滿足企業(yè)開發(fā)的初級需求，根據(jù)市場反饋數(shù)據(jù)看，薪資普遍在 15000-18000元/月。

2.1、案例：流量日志分析

流量日志分析之漏斗模型：大型電商網(wǎng)站，上億規(guī)模的用戶，千萬級別的活躍用戶，如何評估一個商品專題頁面的效果好不好呢?比如：瀏覽次數(shù)、加入購物車次數(shù)、下單次數(shù)、支付次數(shù)、完成。

(圖為日志分析漏斗模型-數(shù)據(jù)部必備)流量日志分析之基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析：電商網(wǎng)上商品數(shù)量在千萬級別，店鋪數(shù)量在百萬級別，如何實時的計算一個每個商品頁的訪問數(shù)、用戶數(shù)、來源信息等基礎(chǔ)信息呢?如何實時的計算每個店鋪的訪問數(shù)、用戶數(shù)、來源信息等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)呢?

(圖為頁面瀏覽分析-數(shù)據(jù)部必備)

2.2、案例：統(tǒng)一監(jiān)控告警系統(tǒng)

隨著公司業(yè)務(wù)發(fā)展，支撐公司業(yè)務(wù)的各種系統(tǒng)越來越多，為了保證公司的業(yè)務(wù)正常發(fā)展，急需要對這些線上系統(tǒng)的運行進行監(jiān)控，做到問題的及時發(fā)現(xiàn)和處理，最大程度減少對業(yè)務(wù)的影響。不同業(yè)務(wù)的會有幾十上百臺服務(wù)器去支撐，大型企業(yè)可能是成千上萬臺服務(wù)器，那么每臺服務(wù)器的硬件狀態(tài)、業(yè)務(wù)應(yīng)用狀態(tài)如何實時的監(jiān)控，做到及時發(fā)現(xiàn)，快速解決問題呢?

(圖為企業(yè)產(chǎn)生日志的系統(tǒng)清單)

統(tǒng)一監(jiān)控系統(tǒng)觸發(fā)的短信告警

統(tǒng)一監(jiān)控系統(tǒng)觸發(fā)的郵件告警

2.3、案例：交易風控系統(tǒng)

電子商務(wù)是以互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)為平臺的貿(mào)易新模式，它的一個最大特點是強調(diào)參加交易的各方和所合作的伙伴都要通過Internet密切結(jié)合起來，共同從事在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的商業(yè)電子化應(yīng)用。用戶信息容易受到計算機病毒、黑客的攻擊，商業(yè)信息和數(shù)據(jù)易于搭截偵聽、口令試探和竊取，為了防止用戶信息異常給商家和用戶帶來不必要的損失，企業(yè)期望針對用戶的訂單進行分析，對觸發(fā)規(guī)則的訂單進行風險預警，在必要情況下進行攔截及鎖定訂單。

(圖為訂單異常攔截)4.Spark內(nèi)存計算階段

學完此階段可掌握的核心能力：

1.掌握Scala函數(shù)式編程特性，熟練使用Scala開發(fā)程序，可以看懂其他用Scala編寫源碼。2.搭建Spark集群、使用Scala編寫Spark計算程序，熟練掌握Spark原理，可以閱讀Spark源碼。

3.理解DataFrame和RDD之間的關(guān)系，熟練使用DataFrame的API，熟練使用Spark SQL處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過Spark SQL對接各種數(shù)據(jù)源，并將處理后結(jié)果寫回到存儲介質(zhì)中。4.理解Spark Streaming的核心DStream，掌握DStream的編程API并編寫實時計算程序。

學完此階段可解決的現(xiàn)實問題：

熟練使用Scala快速開發(fā)Spark大數(shù)據(jù)應(yīng)用，通過計算分析大量數(shù)據(jù)，挖掘出其中有價值的數(shù)據(jù)，為企業(yè)提供決策依據(jù)。

學完此階段可擁有的市場價值：

學習完spark并掌握其內(nèi)容，將具備中級大數(shù)據(jù)工程師能力，薪水可以達到 20K~25K。

1.Scala函數(shù)式編程

介紹：Scala是一門集面向?qū)ο蠛秃瘮?shù)式編程與一身的編程語言，其強大的表達能力、優(yōu)雅的API、高效的性能等優(yōu)點受到越來越多程序員的青睞。Spark底層就是用Scala語言編寫，如果想徹底掌握Spark，就必須學好Scala。

案例：Scala編程實戰(zhàn)，基于Akka框架，編寫一個簡單的分布式RPC通信框架

2.使用Spark處理離線數(shù)據(jù)

介紹：Spark是基于內(nèi)存計算的大數(shù)據(jù)并行計算框架，具有高容錯性和高可伸縮性，可以在大量廉價硬件之上部署大規(guī)模集群，在同等條件下要比Hadoop快10到100倍。

3.使用Spark SQL處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

介紹：Spark SQL的前身是Shark，專門用來處理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，類似Hive，是將SQL轉(zhuǎn)換成一系列RDD任務(wù)提交到Spark集群中運行，由于是在內(nèi)存中完成計算，要比hive的性能高很多，并且簡化了開發(fā)Spark程序的難度同時提高了開發(fā)效率。

4.使用Spark Streaming完成實時計算

介紹：Spark Streaming類似于Apache Storm，用于流式數(shù)據(jù)的處理。根據(jù)其官方文檔介紹，Spark Streaming有高吞吐量和容錯能力強等特點。Spark Streaming支持的數(shù)據(jù)輸入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和簡單的TCP套接字等等。數(shù)據(jù)輸入后可以用Spark的高度抽象原語如：map、reduce、join、window等進行運算。而結(jié)果也能保存在很多地方，如HDFS，數(shù)據(jù)庫等。另外Spark Streaming也能和MLlib(機器學習)以及Graphx完美融合

5.Spark綜合項目：

介紹：該項目使用了Spark SQL和Spark Streaming對游戲整個生命周期產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行了分析，從玩家第一次登錄游戲到每天產(chǎn)生的游戲日志，通過大量的數(shù)據(jù)來分析該游戲的運營情況和玩家的各種行為：如活躍用戶、用戶留存、充值比例、游戲收人、外掛分析等。

通過玩家登錄游戲產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分析一天之內(nèi)各個時間段進入游戲的情況

通過玩家登陸游戲產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分析玩家在全國地區(qū)的分步情況，調(diào)整廣告投放策略

用戶留存指標可以分析游戲?qū)ν婕业奈?，分析用戶流失原?/p>

用戶等級信息可以分析玩家等等級分布情況、調(diào)整裝備爆率和游戲難度

通過上面游戲各個數(shù)據(jù)指標的分析，可以讓游戲運維者了解游戲的運維情況，為運維者提供各種個性化的調(diào)整策略，從而保證游戲健康、穩(wěn)定的運營。

第二篇：2、臨床路徑管理制度

XXXXXX醫(yī)院 臨床路徑管理制度

為了規(guī)范臨床診療行為，提高醫(yī)療質(zhì)量和保證醫(yī)療安全，減輕患者就醫(yī)的費用，合理使用醫(yī)療資源，根據(jù)《轉(zhuǎn)發(fā)衛(wèi)生部關(guān)于印發(fā)臨床路徑管理指導原則（試行）的通知》等文件精神和要求，結(jié)合我院實際，制定了臨床路徑管理制度。

第一章

總

則

一、臨床路徑的定義：臨床路徑是對無并發(fā)癥單純性疾病制定的，以病人及其疾?。ɑ蚴中g(shù)）為中心、以時間作為橫軸，以入院、診斷、檢查、用藥、治療、護理、飲食、教育、出院等技術(shù)與服務(wù)的提供作為縱軸所做的最適當?shù)摹⒂许樞蛐浴⒂袝r限要求的整體醫(yī)療計劃和服務(wù)程序，是標準化診療護理流程，是醫(yī)院實施實時質(zhì)量管理的最簡單易行的方式。

二、臨床路徑的目的：通過明確病種的診療護理操作規(guī)程，使醫(yī)護人員行為規(guī)范化、標準化，使患者獲得最佳的、規(guī)范的醫(yī)療服務(wù)，減少康復的延遲，合理使用醫(yī)療資源，減輕患者負擔，緩和醫(yī)患關(guān)系。

三、臨床路徑的主要內(nèi)容：包括預期結(jié)果、評估、多學科的服務(wù)措施、病人與其家人的相關(guān)教育、會診、營養(yǎng)、用藥、活動、檢驗與檢查、治療和出院計劃以及變異的記錄等內(nèi)容。

第二章

組織機構(gòu)

醫(yī)院成立了臨床路徑管理委員會負責臨床路徑的制定、實施、整改和監(jiān)督。臨床路徑管理委員會共四個小組，分別對應(yīng)四個級別：

一、臨床路徑領(lǐng)導小組

1、主

任：xxxx

院

長

2、副主任：xxxx

Xxxx

二、臨床路徑專家組：

Xxxx〃〃〃〃〃〃

三、臨床路徑管理小組：

1、組

長：xxxx

2、成員：xxxx〃〃〃〃〃

3、臨床路徑管理辦公室設(shè)在醫(yī)務(wù)部。

四、臨床路徑實施小組：實施小組由實施臨床路徑的臨床科室主任任組長，該臨床科室醫(yī)療、護理人員和相關(guān)科室人員任成員。

1、組

長：實施路徑的各臨床科室主任

2、副組長：實施路徑的科室副主任、護士長

3、成員：實施路徑的科室醫(yī)生、護士全體

第三章

臨床路徑的實施

一、臨床路徑的修改工作

擬開展臨床路徑的科室，根據(jù)科室和本地區(qū)實際情況，對衛(wèi)生部下發(fā)的標準化臨床路徑流程和表單進行小幅度修改，經(jīng)科室負責人簽字確認后，提交臨床路徑管理委員會審批。臨床路徑管理委員會召開會議研究、討論通過后，予以實施。

二、臨床路徑實施中的管理

1、路徑啟動后，對于進入路徑的病例科室要嚴格按照最終確定的臨床路徑流程和表單執(zhí)行。

2、進入路徑前，要對患者進行耐心的宣傳、教育和指導，在征得患者及其家屬同意后，方可施行。

3、當病例出現(xiàn)變異時，要及時將其退出路徑，并在病歷和登記本上注明退出原因。

4、各科室要建立臨床路徑病例登記本，記錄患者姓名、住院號、性別、年齡、診斷、入出院時間、產(chǎn)生的費用、完成結(jié)果等項目。

5、路徑病例的檢查申請上，要加蓋“臨床路徑”的印章，醫(yī)技科室接到檢查單后將其納入綠色通道，優(yōu)先進行檢查，及時發(fā)布檢查結(jié)果，確保路徑順利實施。

6、路徑病例出院時，要在其病歷上加蓋“臨床路徑”的印章，病案室要對其進行登記并妥善保管。

三、臨床路徑的質(zhì)控

1、開展臨床路徑的科室每個季度要將路徑開展工作進行總結(jié)，并上報給臨床路徑質(zhì)控管理小組。臨床路徑管理委員會應(yīng)定期召開臨床路徑工作會議，對路徑開展情況進行總結(jié)、分析和整改。

2、臨床路徑質(zhì)控管理小組應(yīng)定期或不定期到臨床、醫(yī)技科室檢查路徑開展情況，發(fā)現(xiàn)問題及時記錄、上報。

3、臨床路徑管理委員會應(yīng)定期對路徑的病歷進行檢查，以監(jiān)督其診療過程是否符合要求。

4、臨床路徑管理委員會應(yīng)定期對路徑的費用產(chǎn)生情況進行檢查。

5、臨床路徑實施小組的組長和副組長應(yīng)定期對臨床路徑實施情況進行檢查和監(jiān)督，發(fā)現(xiàn)問題及時記錄、上報。

6、臨床路徑實施階段流程和表單的整改，需經(jīng)臨床路徑管理委員會審批后方可施行。

第四章

臨床路徑實施結(jié)果的評估與評價

臨床路徑實施結(jié)果的評估與評價由臨床路徑管理委員會負責組織實施，主要包括以下項目：

患者平均住院日、住院費用、藥品費用、非預期再手術(shù)率、并發(fā)癥與合并癥、死亡率、病人/家屬的滿意度等

每個月由醫(yī)務(wù)部對臨床路徑統(tǒng)計數(shù)據(jù)及內(nèi)容進行分析，并上報上級衛(wèi)生行政部門。

根據(jù)臨床路徑統(tǒng)計、分析情況進行整改，保證臨床路徑不斷改善、不斷提高。

第五章

附

則

一、臨床路徑考評結(jié)果與責任人評優(yōu)晉級直接掛鉤，對于臨床路徑工作做的好的，晉級時優(yōu)先考慮。

二、本制度解釋權(quán)屬臨床路徑管理委員會。

三、本制度自發(fā)布之日起實施。

XXXX醫(yī)院臨床路徑管理委員會

Xxxx年xx月xx日

第三篇：大數(shù)據(jù)時代學校檔案管理的優(yōu)化路徑

大數(shù)據(jù)時代學校檔案管理的優(yōu)化路徑

何謂大數(shù)據(jù)？顧名思義，就是指數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)容量大、數(shù)據(jù)存儲速度快、數(shù)據(jù)應(yīng)用價值大和具備大智能，就是挖掘和整合一切有用的信息，為人類社會提供更好的服務(wù)?！按髷?shù)據(jù)”概念的首次提出是在2011年美國麥肯錫公司發(fā)布的《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個前沿領(lǐng)域》報告中，然而，僅僅過了5年時間，大數(shù)據(jù)技術(shù)已然滲透到人類社會生活的方方面面，網(wǎng)絡(luò)購物所依賴的物聯(lián)網(wǎng)以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)，工業(yè)4.0時代的到來以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基石，學校校園信息化建設(shè)以大數(shù)據(jù)技術(shù)為銜接。那么，在大數(shù)據(jù)時代背景下，學校檔案管理工作的優(yōu)化和更新也必然繞不開大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持和服務(wù)。實際上，中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）》中明確提出了“教育信息化”的要求，檔案管理作為學校教育的重要組成部分，必然需要走上信息化管理的道路，才能更好地服務(wù)于教育發(fā)展和學生成長成才。本文正是基于此，分析大數(shù)據(jù)時代引發(fā)學校檔案管理的新業(yè)態(tài)，審視大數(shù)據(jù)對學校檔案管理帶來的變革，提出大數(shù)據(jù)時代學校檔案管理的優(yōu)化路徑，更好地發(fā)揮檔案管理對促進學校發(fā)展的效能。

一、大數(shù)據(jù)時代學校檔案管理發(fā)展的動向

大數(shù)據(jù)之所以稱之為“大”，除了其數(shù)據(jù)體量“巨無霸”、數(shù)據(jù)類型“多樣化”之外，更在于大數(shù)據(jù)特有的數(shù)據(jù)處理速度快和數(shù)據(jù)價值挖掘能力強的特點。由此，可以用4個“V”來概括大數(shù)據(jù)的基本特征，即是Volume（信息量）、Variety（信息種類）、Value（信息價值）與 Velocity（信息處理速度）。從學校檔案管理的角度來看，經(jīng)過多年的發(fā)展，學校的檔案在種類上和數(shù)量上不可謂不多，尤其是學生檔案的電子化、無紙化，更是增加了檔案的體量。由此，在大數(shù)據(jù)背景下，學校檔案的狀態(tài)維度和管理發(fā)展至少具有以下幾個方面的動向。

1.檔案在體量上的動態(tài)變化

在我國教育“國民化、大眾化”的當下，無論是高等教育亦或是中等教育，都呈現(xiàn)出教育開放程度“井噴”的態(tài)勢，尤其是在信息化的注腳下，教育資源以海量的形式在“爆炸”，學校內(nèi)部的檔案資源也必然隨之爆炸式增長，使原本單一的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，變成了包括課件、網(wǎng)頁、視頻、圖片等在內(nèi)的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化或者非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，引發(fā)了檔案資源類型多樣化和數(shù)據(jù)海量化的管理難題，如果依然遵照傳統(tǒng)單一化歸類的檔案管理思維和方法，難免會出現(xiàn)“無暇顧及、無法系統(tǒng)化管理”的問題，大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，恰好為這一難題的解決帶來機遇。

2.檔案在空間上的動態(tài)變化

在信息化時代，學校檔案信息以無紙化、電子化的形式存在，意味著原本在檔案信息管理中存在的“信息孤島”問題將會得到破解，取而代之的將是校與校之間、城市與城市之間、省與省之間甚至國家與國家之間都會產(chǎn)生檔案資源交流與共享的行為。實際上，高校學生檔案信息已經(jīng)在“學信網(wǎng)”上實現(xiàn)共享，下一階段，中等職業(yè)學校、普通高中乃至義務(wù)教育階段的學生檔案都會在“學籍信息管理系統(tǒng)”中實現(xiàn)共享，其中將把學生學習的全過程、全階段的信息都涵蓋進來，這些跨空間的信息資源都是學校檔案的有機構(gòu)成，而通過大數(shù)據(jù)技術(shù)恰好可以將這些信息鏈接起來。

3.檔案在時間上的動態(tài)變化

在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下，學生檔案信息從生成、加工、歸集到傳播利用等各個流程都發(fā)生了“質(zhì)的變化”，主要表現(xiàn)為傳統(tǒng)的延時生成到現(xiàn)在的即時生成，從檔案信息的定時加工到歷時加工、從檔案信息的靜態(tài)傳播到動態(tài)傳播等等。可見，與傳統(tǒng)載體條件下檔案管理不一樣的是，大數(shù)據(jù)技術(shù)下的檔案管理在時間上實現(xiàn)了即時傳輸、實時共享、即時生成，大大方便了檔案管理的流程。但是，也造成了師生學習生活的不便，主要體現(xiàn)在學校網(wǎng)絡(luò)擴容的不足，存在數(shù)據(jù)錄入時的系統(tǒng)癱瘓問題，無法體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)信息存儲快速處理的優(yōu)勢。

4.檔案在價值上的動態(tài)變化

挖掘數(shù)據(jù)的價值是大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要優(yōu)勢，在海量和多元化的檔案數(shù)據(jù)中，找尋有價值的檔案信息是大數(shù)據(jù)致力解決的問題，通過上百萬臺計算機的云計算，可以實現(xiàn)瞬間將有價值的檔案信息整合起來，以方便學校的教學管理創(chuàng)新。當然，在此過程中，一些問題值得關(guān)注，一是傳統(tǒng)學校檔案管理中的技術(shù)偏差和制度滯后，難免產(chǎn)生檔案信息的可靠性問題，給檔案價值判斷帶來梗阻；二是如何利用不同渠道來源的檔案信息來校驗和印證檔案信息的真實性，這個問題亟需解決；三是如何實現(xiàn)檔案信息價值的最大化，這個難題需要破解。

二、大數(shù)據(jù)環(huán)境對學校檔案管理各個流程的影響

大數(shù)據(jù)技術(shù)，在改變?nèi)祟惿畹拇嬖谛螒B(tài)的同時，更要實現(xiàn)人類工作業(yè)態(tài)的嬗變，使人類工作往便捷化方向轉(zhuǎn)變。對于學校檔案管理而言，由于管理對象、技術(shù)載體的變化，對檔案管理的各個流程也會造成相應(yīng)的影響和變革。

1.檔案收集環(huán)節(jié)的影響變化

在傳統(tǒng)學校檔案收集過程中，只注重檔案數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)類型，將同種結(jié)構(gòu)的檔案信息進行歸類，就基本上完成了檔案收集。但是，在大數(shù)據(jù)時代，檔案收集還必須強調(diào)時效性，即要求檔案管理人員及時響應(yīng)教學、科研、學生管理中產(chǎn)生的動態(tài)信息，并及時收集，否則就會稍縱即逝，出現(xiàn)檔案收集的漏洞。這就需要檔案管理人員樹立“前端控制意識”，對學校的各項工作具有預見性，充分控制學校各類檔案信息的生成環(huán)節(jié)，并將檔案管理的要求嵌入教學科研和學籍管理等各類系統(tǒng)中，從而保證檔案的真實可靠。同時，對于在學校論壇、博客、社區(qū)媒體中產(chǎn)生的檔案信息資源也要有意識地進行采集，才能實現(xiàn)學校檔案資源的深度、廣度、豐富度和價值度管理，進而更好地服務(wù)學校又好又快發(fā)展。

2.檔案加工方式的影響變化

傳統(tǒng)學校檔案加工一般以人工鑒定識別的方式進行，確保了檔案加工的質(zhì)量，但是，隨著檔案信息的爆炸式增長，難免會帶來人手不足的現(xiàn)實問題。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，深刻影響了學校檔案加工的模式，不是以人工來識別鑒定而是通過人工智能來展開，這不能不說是對傳統(tǒng)檔案整理加工方式的巨大挑戰(zhàn)。然而，在此過程中，必須要創(chuàng)新加工信息的技術(shù)和方法，才能對多元化、海量化的檔案信息進行快速處理，“提純”價值信息、找出關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，進而大大方便學校檔案信息的管理，也有助于實現(xiàn)檔案數(shù)據(jù)利用的便捷化，厚實學校檔案信息服務(wù)的基礎(chǔ)。

3.檔案存儲方式的影響變化

傳統(tǒng)學校檔案存儲多以有紙化的檔案數(shù)據(jù)來保存，但是，在信息化時代，數(shù)據(jù)在數(shù)量上的爆炸式增長和在結(jié)構(gòu)上的多樣性變化，勢必對傳統(tǒng)檔案保存方式帶來極大的挑戰(zhàn)，內(nèi)在要求學校檔案管理工作必須對接大數(shù)據(jù)時代背景，加大投入建構(gòu)服務(wù)于海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的底層存儲及分布式系統(tǒng)架構(gòu)，更為重要的是，所建立起來的數(shù)據(jù)存儲空間要具備擴展性和可用性的要求，具有前瞻性，滿足未來檔案數(shù)據(jù)發(fā)展的需求。同時，要在存儲空間建設(shè)中避免“信息孤島”的問題，滿足異地資源共建共享的需要，內(nèi)嵌外部接口和通道，才能充分保證學校檔案數(shù)據(jù)庫既具有足夠的存儲空間，又能實現(xiàn)信息資源的快捷融通和敏捷分析。

4.檔案服務(wù)方式的影響變化

在傳統(tǒng)學校檔案管理中，對檔案資源挖掘、用戶數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)系洞察及趨勢預測的要求不高，大數(shù)據(jù)時代則不同，要求檔案服務(wù)工作必須從“供給導向”向“需求導向”轉(zhuǎn)變，即是在檔案管理中，要滿足學校不同部門對檔案信息的需求，利用數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析、語義處理、可視知識挖掘等方法，最大限度地滿足用戶的需求。同時，積極建構(gòu)數(shù)據(jù)模型，對海量數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析，找出其中的內(nèi)在聯(lián)系，將檔案資源轉(zhuǎn)化為知識資源，優(yōu)化檔案服務(wù)工作流程，從而彰顯檔案的智能服務(wù)和知識服務(wù)的功能。

三、大數(shù)據(jù)時代學校檔案管理工作優(yōu)化的路徑

基于以上分析，為了能夠更好地應(yīng)對大數(shù)據(jù)時代對學校檔案管理工作帶來的影響變化，必須積極利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來為學校檔案管理工作保駕護航。具體來說，就要通過以學校內(nèi)部大數(shù)據(jù)技術(shù)建設(shè)為核心，深入挖掘檔案信息內(nèi)在價值的措施來實現(xiàn)檔案資源的共建共享，以期發(fā)揮檔案資源服務(wù)社會、服務(wù)學校、服務(wù)師生的效能。

檔案管理工作是學校其他工作又好又快發(fā)展的重要保障，在大數(shù)據(jù)時代，檔案管理人員需要摒棄傳統(tǒng)單一化的檔案管理思維，不斷強化服務(wù)意識，強化供給導向，最大限度地發(fā)揮檔案資源的效用，才能凸顯檔案管理的價值。

首先，要樹立“以需為本”的服務(wù)理念。無疑，對于學校的檔案，其需求者不僅僅限于學校內(nèi)部，還在于社會大眾，要求檔案服務(wù)不能僅僅囿于學校內(nèi)部，在不侵害國家秘密、個人隱私和知識產(chǎn)權(quán)的前提下，應(yīng)該實現(xiàn)檔案服務(wù)的深度和廣度，以增強檔案的信度和效度。同時，在服務(wù)的實踐中，不能將檔案服務(wù)簡單地理解為“索取-提供”的關(guān)系，應(yīng)該是全程服務(wù)，包括事前、事中和事后，通過服務(wù)的增值來贏得用戶的口碑，以最優(yōu)的服務(wù)來突出大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵。

其次，要把握技術(shù)發(fā)展的最新步伐。在信息化時代，技術(shù)發(fā)展和更新的速度不斷加快，今天的大數(shù)據(jù)技術(shù)，明天極有可能被更加先進的技術(shù)替代，當前大數(shù)據(jù)技術(shù)在各行各業(yè)的廣泛運用，已經(jīng)產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟效益和社會價值，其中所包括的諸多技術(shù)解決方案和理念模式，對于檔案管理模式的更新可以直接移植。但是，對于檔案管理者來說，這顯然不是終點，只有與時俱進、與科技俱進才是檔案管理者的選擇，這就需要不斷學習，不僅要掌握大數(shù)據(jù)時代的“全數(shù)據(jù)模式”技術(shù)，還要掌握云計算技術(shù)，緊跟技術(shù)進步的節(jié)奏。

最后，要挖掘檔案資源的內(nèi)在價值。在大數(shù)據(jù)時代，由于大數(shù)據(jù)技術(shù)本身巨大的數(shù)據(jù)挖掘和集成功能，學校檔案管理者必須敏銳認識到自身所擁有的信息數(shù)據(jù)寶庫，要深入考量如何發(fā)揮數(shù)據(jù)“礦產(chǎn)”的價值，通過收集整理、挖掘分析和深度加工，建立內(nèi)部的“檔案資源集成數(shù)據(jù)庫”，為優(yōu)質(zhì)服務(wù)夯實基礎(chǔ)。從大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的遠期來看，從學校檔案管理工作的優(yōu)化來審視，學校檔案館可以通過引入第三方來打造“學校檔案信息云服務(wù)”，對眾多學校的“大數(shù)據(jù)”進行預測性分析和預備性收集，進而為師生乃至社會提供個性化或小眾化服務(wù)，從而釋放出更多檔案信息數(shù)據(jù)資源的潛藏價值。

四、結(jié)語

總之，在大數(shù)據(jù)時代背景下，學校檔案管理工作不可能將大數(shù)據(jù)技術(shù)拋之腦后，要與整個時代發(fā)展的步伐一致，要深刻認識到大數(shù)據(jù)技術(shù)對學校檔案管理帶來的變化和挑戰(zhàn)，積極適應(yīng)變化、應(yīng)對挑戰(zhàn)，樹立“以人為本”的服務(wù)理念、把握技術(shù)發(fā)展的最新步伐、深入挖掘檔案資源的內(nèi)在價值，才能確保檔案管理工作最大程度的促進學校各項工作的發(fā)展。

（作者單位：珠海市理工職業(yè)技術(shù)學校）

第四篇：大數(shù)據(jù)學習路線

大數(shù)據(jù)學習路線

年薪30W大數(shù)據(jù)學習路線圖：

一、Hadoop入門，了解什么是Hadoop

1、Hadoop產(chǎn)生背景

2、Hadoop在大數(shù)據(jù)、云計算中的位置和關(guān)系

3、國內(nèi)外Hadoop應(yīng)用案例介紹

4、國內(nèi)Hadoop的就業(yè)情況分析及課程大綱介紹

5、分布式系統(tǒng)概述

6、Hadoop生態(tài)圈以及各組成部分的簡介

7、Hadoop核心MapReduce例子說明

二、分布式文件系統(tǒng)HDFS，是數(shù)據(jù)庫管理員的基礎(chǔ)課程

1、分布式文件系統(tǒng)HDFS簡介

2、HDFS的系統(tǒng)組成介紹

3、HDFS的組成部分詳解

4、副本存放策略及路由規(guī)則

5、NameNode Federation

6、命令行接口

7、Java接口

8、客戶端與HDFS的數(shù)據(jù)流講解

9、HDFS的可用性（HA）

三、初級MapReduce，成為Hadoop開發(fā)人員的基礎(chǔ)課程

1、如何理解map、reduce計算模型

2、剖析偽分布式下MapReduce作業(yè)的執(zhí)行過程

3、Yarn模型

4、序列化

5、MapReduce的類型與格式

6、MapReduce開發(fā)環(huán)境搭建

7、MapReduce應(yīng)用開發(fā)

8、更多示例講解，熟悉MapReduce算法原理

四、高級MapReduce，高級Hadoop開發(fā)人員的關(guān)鍵課程

1、使用壓縮分隔減少輸入規(guī)模

2、利用Combiner減少中間數(shù)據(jù)

3、編寫Partitioner優(yōu)化負載均衡

4、如何自定義排序規(guī)則

5、如何自定義分組規(guī)則

6、MapReduce優(yōu)化

7、編程實戰(zhàn)

五、Hadoop集群與管理，是數(shù)據(jù)庫管理員的高級課程

1、Hadoop集群的搭建

2、Hadoop集群的監(jiān)控

3、Hadoop集群的管理

4、集群下運行MapReduce程序

六、ZooKeeper基礎(chǔ)知識，構(gòu)建分布式系統(tǒng)的基礎(chǔ)框架

1、ZooKeeper體現(xiàn)結(jié)構(gòu)

2、ZooKeeper集群的安裝

3、操作ZooKeeper

七、HBase基礎(chǔ)知識，面向列的實時分布式數(shù)據(jù)庫

1、HBase定義

2、HBase與RDBMS的對比

3、數(shù)據(jù)模型

4、系統(tǒng)架構(gòu)

5、HBase上的MapReduce

6、表的設(shè)計

八、HBase集群及其管理

1、集群的搭建過程講解

2、集群的監(jiān)控

3、集群的管理

九、HBase客戶端

1、HBase Shell以及演示

2、Java客戶端以及代碼演示

十、Pig基礎(chǔ)知識，進行Hadoop計算的另一種框架

1、Pig概述

2、安裝Pig

3、使用Pig完成手機流量統(tǒng)計業(yè)務(wù)

十一、Hive，使用SQL進行計算的Hadoop框架

1、數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)知識

2、Hive定義

3、Hive體系結(jié)構(gòu)簡介

4、Hive集群

5、客戶端簡介

6、HiveQL定義

7、HiveQL與SQL的比較

8、數(shù)據(jù)類型

9、表與表分區(qū)概念

10、表的操作與CLI客戶端演示

11、數(shù)據(jù)導入與CLI客戶端演示

12、查詢數(shù)據(jù)與CLI客戶端演示

13、數(shù)據(jù)的連接與CLI客戶端演示

14、用戶自定義函數(shù)（UDF）的開發(fā)與演示

十二、Sqoop，Hadoop與rdbms進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的框架

1、配置Sqoop

2、使用Sqoop把數(shù)據(jù)從MySQL導入到HDFS中

3、使用Sqoop把數(shù)據(jù)從HDFS導出到MySQL中

十三、Storm

1、Storm基礎(chǔ)知識：包括Storm的基本概念和Storm應(yīng)用

場景，體系結(jié)構(gòu)與基本原理，Storm和Hadoop的對比

2、Storm集群搭建：詳細講述Storm集群的安裝和安裝時常見問題

3、Storm組件介紹: spout、bolt、stream groupings等

4、Storm消息可靠性：消息失敗的重發(fā)

5、Hadoop 2.0和Storm的整合：Storm on YARN

6、Storm編程實戰(zhàn)

第五篇：數(shù)據(jù)網(wǎng)學習心得體會

數(shù)據(jù)通信技術(shù)與維護管理學習心得體會

在我們的仔細聆聽中，我們期盼已久的培訓學習在我們的戀戀不舍中敲響了結(jié)尾的鐘聲。對于一個月的培訓課程，我想我只能用受益匪淺這四個字來形容了。老師們的博文廣識、生動講解、精彩案例無不在我的腦海里留下了深刻的印象，我只恨自己才疏學淺、文筆糟糕，不能夠?qū)⑺械母杏|都通過文字顯然于紙上。但是我還是盡力絞盡腦汁，以祈求能將培訓完后心中所想所獲能表達出來。

此次精彩的培訓學習主要心得有以下幾個方面：

一、讓自己更加了解數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)，了解數(shù)據(jù)通信原理，了解局域網(wǎng)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。

通過這次的培訓學習，我知道了是一個由分布在各地的數(shù)據(jù)終端設(shè)備、數(shù)據(jù)交換設(shè)備和數(shù)據(jù)傳輸鏈路構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)，其功能是在網(wǎng)絡(luò)協(xié)議支持下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)終端間的數(shù)據(jù)傳輸和交換。數(shù)據(jù)通信網(wǎng)的組成包括:數(shù)據(jù)終端設(shè)備；數(shù)據(jù)交換設(shè)備；數(shù)據(jù)傳輸鏈路；通信協(xié)議。此外還掌握了網(wǎng)絡(luò)協(xié)議分析軟件的基本操作，并對ARP、TCP和UDP協(xié)議等做了基本的實作分析。

二、了解了綜合視頻監(jiān)控、會議電視等數(shù)據(jù)通信業(yè)務(wù) 綜合視頻監(jiān)控采用網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化視頻監(jiān)控技術(shù)和IP傳輸方式構(gòu)建的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，提供鐵路各業(yè)務(wù)部門和信息系統(tǒng)所需的視頻信息，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和視頻信息資源共享。全路現(xiàn)有視頻系統(tǒng)達500多個，安裝攝像機18524套。包括模擬和數(shù)字系統(tǒng)，除近年來建設(shè)的有青藏線路視頻監(jiān)視系統(tǒng)、客運專線、編組站及大站視頻監(jiān)視系統(tǒng)等，早期建設(shè)的視頻系統(tǒng)大部分沒有經(jīng)過聯(lián)網(wǎng)，僅為本地區(qū)單業(yè)務(wù)部門用戶服務(wù)。

視頻會議（會議電視）是視訊傳輸技術(shù)的典型應(yīng)用之一，一種在不同地點的用戶以電視的方式舉行會議，傳輸圖像、聲音和文件的通信方式。視頻會議具有節(jié)省時間、縮短空間、提高效率等優(yōu)點。視頻會議是現(xiàn)代計算機技術(shù)、通信技術(shù)和視頻技術(shù)完美結(jié)合的產(chǎn)物。

三、學習了綜合網(wǎng)管，數(shù)據(jù)網(wǎng)組網(wǎng)及相關(guān)技術(shù)規(guī)章，并了解了數(shù)據(jù)網(wǎng)常見故障分析及維護策略

網(wǎng)絡(luò)管理功能可概括為OAM﹠P，即網(wǎng)絡(luò)的操作(Operation)、管理(Administration)、維護(Maintenance)、服務(wù)提供(Provisioning)等所需要的各種活動。有時也只考慮前三種，即把網(wǎng)絡(luò)管理功能歸結(jié)為OAM.數(shù)據(jù)網(wǎng)網(wǎng)管的主要功能：對網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備進行配置管理，以利于運營維護；實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的運行狀況監(jiān)控，包括：故障監(jiān)視、告警等功能；實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的計費，例如：流量統(tǒng)計等；實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的安全管理，例如：相關(guān)安全設(shè)置、用戶設(shè)置等。

鐵路IP數(shù)據(jù)網(wǎng)分為專用IP數(shù)據(jù)網(wǎng)和綜合IP數(shù)據(jù)網(wǎng)。專用IP數(shù)據(jù)網(wǎng)指獨立組網(wǎng)的信息網(wǎng)絡(luò)，包括：客票網(wǎng)、CTC/TDCS網(wǎng)、公安網(wǎng)、機要網(wǎng)等；鐵路數(shù)據(jù)通信網(wǎng)是綜合IP數(shù)據(jù)網(wǎng)（以下簡稱數(shù)據(jù)網(wǎng)），是鐵路信息業(yè)務(wù)及通信系統(tǒng)數(shù)據(jù)通信業(yè)務(wù)共用的數(shù)據(jù)通信基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)平臺。

數(shù)據(jù)網(wǎng)應(yīng)承載鐵路信息化發(fā)展總體規(guī)劃中的客貨運營銷、經(jīng)營管理和部分運輸組織的信息應(yīng)用系統(tǒng)（包括：旅客信息服務(wù)信息系統(tǒng)、辦公信息化、運輸生產(chǎn)及調(diào)度指揮信息系統(tǒng)、各類監(jiān)測系統(tǒng)等），以及通信系統(tǒng)數(shù)據(jù)通信業(yè)務(wù)（包括：鐵路綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)、GSM-R GPRS、會議電視系統(tǒng)、網(wǎng)管系統(tǒng)、SIM卡管理等系統(tǒng)）。

四、最后我們學員間還進行了工作交流

通過交流我們互相之間了解了各鐵路局數(shù)據(jù)網(wǎng)的使用情況，并通過交流我們互相學習數(shù)據(jù)網(wǎng)的維護，從而提高了我對數(shù)據(jù)網(wǎng)維護工作的技術(shù)水平。以便以后能夠更好的進行工作。

學習是可貴的，培訓是精彩的。通過這次可貴而精彩的培訓學習，我們向鐵路數(shù)據(jù)通信更進了一步。感嘆與憧憬之余，我想我們只有靠自己的聰明與才智、努力與勤奮去建設(shè)好鐵路，為我們的鐵路數(shù)據(jù)通信更好的發(fā)展貢獻自己微薄的力量。

太原通信段技術(shù)支持中心

武威

2013年12月13日