数据治理(Data Governance) _光环大数据培训

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数据治理(Data Governance) _光环大数据培训

什么是数据治理

数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。

数据治理的全过程

数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合

如果您将要添加一个多领域MDM(主数据是指在整个企业范围内各个系统(操作/事务型应用系统以及分析型系统)间要共享的数据)系统并承认CRM和ERP系统并不是设计用于管理主数据，为何不进行下一步骤并取消它们的创建、更新或删除主数据的功能，而是允许这些系统只能读取和处理主数据呢？{规定某一系统进行数据的录入,其他系统只用该系统的数据。或者另外搞一套系统，专门用来维护公共数据}

何时开始主动数据治理？

一些情况要求立即开始主动数据治理，例如当您获得多个CRM系统和ERP系统，它们要求与多领域MDM系统集成，以便让它们继续充当录入系统，或当您的当前源系统非常脆弱或很难维护或修改。

在这些情况下，要忍受困难并从一开始便为主动数据治理作出计划。一些组

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织拥有成千上万个直接在MDM系统中授权主数据的最终用户，并且有一个数据管理员团队支持他们、发现异常、解决低质量匹配、在需要时手动合并重复记录等等。另一种应用情况是当您发现自己最终会选择主动数据治理方法—何必再为建立源系统到多领域MDM系统的双向集成而争论？您或许不妨直接授权最终用户来编写主数据。

随着越来越多的企业建立并广泛应用BI系统，数据治理的话题也在最近被越来越多地提及和讨论。有专家表示，只有建立了一定的数据治理体系，用户才会真正进入商业智能的时代。

概念：管理举措，持续改善

数据治理(DataGovernance)，是由企业高级管理层的数据治理委员会发起并推行的，是关于如何进行整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和程序。数据治理是一套持续改善管理机制，通常包括了组织架构、政策制度、技术工具、数据标准、作业流程、监督及考核等方方面面。

技术：主题众多，元数据管理先行

数据治理涉及的IT技术主题众多，包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成、监控与报告等。

根据权威数据管理研究机构TDWI对数百家国际企业的调研结果，元数据管理的重要性在全部技术主题中位列第一。

元数据管理是语义工具，其重要性在于，它能够为数据治理建立一套数据资料库，存储治理范围内的数据定义，负责人，来源，转换关系，目标，质量等级，依赖关系，安全权限等。这些信息对于商业整合，数据质量，可审计性等数据治理目标的实现至关重要。

元数据管理是实施数据治理的核心IT技术，有效的元数据管理将为数据质量、数据集成等技术的实施，以及数据治理目标的最终实现奠定坚实的基础。

意义：发掘数据资产的商业价值[数据深度使用]

数据治理是专注于将数据作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制，能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，提高组织数据质量，

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实现数据广泛共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产的商业价值。同时，数据治理将帮助组织更好的遵从内外部有关数据使用和管理的监管法规，如SOX法案，BaselII协议等。良好的数据治理必将为信息化时代的企业带来不可替代的竞争优势。

数据治理(DataGovernance)是围绕将数据作为企业资产而展开的一系列的具体化工作。数据是企业最大的价值来源，同时也是最大的风险来源，数据管理不佳通常意味着业务决策效果不佳以及更可能面临违规和失窃。而利用规则的可信数据有助于组织的业务创新提供更好的服务，提升客户忠诚度，减少合规及报表要求所需工作，并提升创新能力。

数据治理不光是软件，还要有相应的流程、方法。

框架包括产出领域：数据风险管理、价值创造;驱动领域：组织机构/流程、管理制度、数据责任人;核心领域：数据质量管理、信息生命周期管理、安全/信息披露/合规;支撑领域：数据模型/数据架构、元数据/主数据/数据标准、质量审计与报告。

主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单等。

主数据管理旨在从企业的多个业务系统中整合最核心的需要共享的数据，集中进行数据清洗，并以服务的方式把统一、完整、准确的主数据分发给企业内的操作型应用和分析型应用，包括业务系统、业务流程和决策支持系统等。

大数据的特点是3V，即大量化（Volume）、多种类（Variety）和高采集速度（Velocity）。大量化意味着传统的数据质量算法，除非有非常大的性能提升，是难以用在大数据环境下的，因为扫描一次的时间可能都是无法接受的；多种类更增加了这种难度，因为传统的数据质量算法基本上是基于关系数据的，对于象XML、文档、图数据等等类型，目前还没有太好的数据质量算法；高采集速度更是一个严峻的挑战，因为采集过程本来就是数据质量问题的主要来源，采集速度快，又不能及时进行数据质量处理，会导致数据质量问题的堆积，越来越严重。

同时，数据质量是一个综合性的问题，一般认为其包括三个方面：元数据的质量、数据内容的质量和数据使用方式的质量，而大数据的特点恰恰是元数据的

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弱化和未来使用方式的不确定性。

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3公需科目大数据培训考试答案93分

? 1.关于贵州大数据发展的总体思考，下列表述错误的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.起步：建设大数据存储和云计算中心 o B.中期：创建大数据综合试验区 o C.长期：推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 o D.最终：建成国家级大数据综合试验区 ? 2.关于大数据在社会综合治理中的作用，以下理解不正确的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.大数据的运用能够维护社会治安 o B.大数据的运用能够加强交通管理 o C.大数据的运用有利于走群众路线 o D.大数据的运用能够杜绝抗生素的滥用 ? 3.截至2015年12月，中国网民规模达（）。（单选题1分）得分：1分 o A.3.88亿 o B.4.88亿 o C.5.88亿 o D.6.88亿 ? 4.《国务院办公厅关于促进农村电子商务加快发展的指导意见》要求：到（）年，初步建成统一开放、竞争有序、诚信守法、安全可靠、绿色环保的农村电子商务市场体系。（单选题1分）得分：1分 o A.2020年 o B.2025年

o C.2030年 o D.2035年 ? 5.蒸汽机时代具体是指哪个世纪？（单选题1分）得分：1分 o A.18世纪 o B.19世纪 o C.20世纪 o D.21世纪 ? 6.“十二五”规划纲要：首次把（）纳入国家规划层面。（单选题1分）得分：1分 o A.质量控制信息化 o B.生产经营信息化 o C.市场流通信息化 o D.资源环境信息化 ?7.大数据元年是指（）。（单选题1分）得分：1分 o A.2010年 o B.2011年 o C.2012年 o D.2013年 ?8.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（单选题1分）得分：1分 o A.三 o B.四 o C.五

大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训

https://www.sodocs.net/doc/6e8024182.html, O 大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训 IT行业对人才需求日益增加，大数据已经成为了企业竞争的核心力量。各中小企业求贤若渴，急需全面掌握大数据基础技能与知识的人才。如此盛况，也吸引了很多其他行业人员转行加入到IT大军中来。 那么，从培训机构走出来的学生，就业情况究竟如何呢? 光环大数据的指导老师表示，现在通过培训出来的求职者很多，但是真正符合企业要求的人才却不多。究其根本原因，就在于项目开发的实践经验缺乏，达不到企业需求标准。因此光环大数据对症下药，将企业的各大真实项目带到教学讲台，真正培养学生动手、动脑的实操技能，实行产学研三位一体的教学模式。 1.光环大数据与众多学校合作，为计算机专业的学生提供一个实训平台，让他们更多的接触项目开发过程中会遇到的各种问题，并寻找解决方法。同时，光环大数据还会给学员提供大数据研究报告，用数据分析与实证方法，利用“互联网+教育”技术手段提高教学水平、升级教育模式。光环大数据教学采用“原厂资源与技术+一线专业讲师分模块现场教学+研发讲师面对面解惑答疑”360 度全方位教学模式培养学员。致力于引领中国IT人才实践教学新模式! 2.光环大数据与各大企业通力合作，通过有针对性的训练课程，强化实操能力，推荐制面试，为学员们的顺利就业提供了有力保障。未来，光环大数据还将依托雄厚的师资力量，开展更加完善的课程与项目实践。深入挖掘市场、课堂契合点，无缝对接企业用人需求。大数据实验室的用户主要面向高校信息工程专业的老师、学生、教研组及科研人员，采用产学研相结合的方式，将教学、科研与市场需求相结合，此产品体现了光环大数据在大数据人才

光环新网：公司房山绿色云计算基地项目建设可行性研究报告

光环新网房山绿色云计算基地项目建设可行性研究报告 北京光环新网科技股份有限公司 2015 年06 月

目录 一、项目概述 (2) 二、项目承担单位情况 (2) 三、项目建设的必要性 (3) 1. 行业发展现状与趋势 (3) 1.1 IDC 市场发展状况 (3) 1.2 中国云计算产业发展情况 (5) 2. 项目建设的必要性 (6) 3. 项目建设的可行性 (6) 四、项目投资及建设内容 (6) 1. 项目投资预算 (6) 2. 项目总体规划 (7) 3. 云计算中心建设 (7) 五、风险管理与控制 (8) 1. 政策风险与控制 (8) 2. 技术风险与控制 (8) 3. 财务风险与控制 (9) 4. 市场风险与控制 (9) 六、项目结论 (9) 1

一、项目概述 光环新网房山绿色云计算基地项目由北京光环新网科技股份有限公司全资收购的子公司——北京德信致远科技有限公司在北京市房山区进行投资建设。项目规划用地 69999.3 平方米，主体规划建设 8 栋云计算中心。每栋云计算中心规划建设为 4 层建筑，内部划分 6 个模块，提供 1500 个 5KVA 标准的中密机柜服务。云计算中心内还建设有多种类型云计算平台，提供满足客户多样化需求的云计算服务。 光环新网房山绿色云计算基地项目规划总投资184075 万元，其中固定资产投资 181875 万元，其他费用 2200 万元。云计算中心将分期建设，逐步投入正式运营，为光环新网公司增加新的利润增长点。 二、项目承担单位情况 公司名称：北京德信致远科技有限公司 公司类型：有限责任公司(外商投资企业法人独资) 成立日期：2014 年 03 月 20 日 注册资本：10000 万元 法定代表人：董德有 注册地址：北京市房山区窦店交道东大街 5 号 203 室 经营范围：技术开发、技术咨询、技术转让。 股权结构：德信无线通讯科技（杭州）有限公司持股 100%。 德信致远通过其母公司德信无线通讯科技（杭州）有限公司于 2014 年 5 月以竞拍方式取得了北京高端制造业（房山）基地 03 街区 O 区 69999.3 平方米一类工业用地的国有土地使用权。目前，该地块尚处于规划阶段，土地使用权证也正在办理中（证书主体为德信致远，该工业用地地块面积及规划建设面积等以最终的土地使用权证为准）。经考察，公司认为德信致远拥有的工业用地适合建设为云计算基地。为进一步拓展公司业务，增强公司综合竞争能力，公司拟收购德信致远 100%股权，收购完成后，德信致远将负责实施光环新网房山绿色云计算基地，为广大商企用户提供数据中心、云计算等互联网一体化解决方案服务。

大数据系统计算技术展望_光环大数据培训

https://www.sodocs.net/doc/6e8024182.html, 大数据系统计算技术展望_光环大数据培训 大数据系统计算技术展望 1 引言 大数据是新一代信息技术的核心方面和竞争前沿，也是制约大数据产业快速发展的关键瓶颈。大数据技术创新能力已经成为后信息时代衡量国家竞争力的重要指标。与传统信息产业的发展过程相似，大数据必将逐渐形成一个相对独立、体系完善的产业形态，完成传统信息产业的升级换代。互联网和云计算的发展过程与趋势已经证明，大数据未来的产业形态将是以服务为核心的新型产业形态，大数据产业体系的各个环节将提供极为丰富的服务。 大数据是国家、社会和产业在后信息时代的战略性资源，以大数据为核心支撑的新一代信息技术与应用（如互联网+、物联网、智慧城市、智能制造等）利 用大数据资源的手段和工具，为社会提供信息服务，其最终目的是利用大数据解决科学研究、社会管理、产业发展等一系列实际问题，从而在战略决策、运营管理、终端服务等不同层面和环节提升效能与效益，形成新的核心竞争力。当前，全社会数据产生越来越快、积累越来越多，大数据资源越来越丰富，而现有的信息技术已经跟不上数据的发展，特别是对大数据的处理、分析与应用已经成为全球性问题，引起了各国政府和产业界的高度重视。 大规模且高复杂性的大数据，其处理时间、响应速度等都有明确且具体的要求，这对计算平台的架构、计算模型的框架、共性技术等提出了更高的要求。传统的以计算速度为优先的设计理念已经不能满足当前大数据时代的处理需求，新计算平台的研发、框架设计和共性技术开发等需要兼顾效率与效能的双重标准，同时兼顾大数据类型多、变化快、价值稀疏的特性。 2 大数据系统计算技术现状与问题 大数据计算平台是大数据的硬件与系统基础，对大数据的所有分析与处理都需要在高性能的计算平台上进行；共性技术是大数据分析与处理的知识与技术基础，所有的大数据系统都涉及数据采集、传输、存储、处理和分析过程中的多项共性的技术；典型的应用可以用来验证计算平台和共性技术的可行性与执行效率，并为相近应用的研发提供借鉴。 经过近几年的快速发展，大数据已经形成从数据采集、数据处理到数据分析的完整产业，为社会经济的发展提供有力的数据支持。然而技术的发展赶不上数

公需科目大数据培训考试100分答案

公需科目大数据培训考试 考试时长：120分钟考生：王瑞忠总分：100 及格线：60 考试时间：2017-02-22 12:08-2017-02-22 12:26 100分 1.2013年，国务院在《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》中指出：到2015年， 农村家庭宽带接入能力达到（）Mbps。（单选题1分）得分：1分 A.2Mbps B.4Mbps C.6Mbps D.8Mbps 2.通过精确的3D打印技术，可以使航天器中（）的导管一次成型，直接对接。（单选 题1分）得分：1分 A.55% B.65% C.75% D.85% 3.戈登?摩尔提出在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如容量、计算速度和复 杂程度，每（）左右可以翻一番。（单选题1分）得分：1分 A.1个月

B.4个月 C.6个月 D.18个月 4.以下选项中，不属于信息时代的定律的是（）。（单选题1分）得分：1分 A.摩尔定律 B.达律多定律 C.吉尔德定律 D.麦特卡尔夫定律 5.大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联 分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（）。（单选题1分）得分：1分 A.新一代信息技术 B.新一代服务业态 C.新一代技术平台 D.新一代信息技术和服务业态 6.2015年“双11”：阿里平台每秒钟订单创建（）笔。（单选题1分）得分：1分 A.4万

B.14万 C.24万 D.34万 7.国务院在哪一年印发了《促进大数据发展行动纲要》？（单选题1分）得分：1 分 A.2013年 B.2014年 C.2015年 D.2016年 8.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（单选题 1分）得分：1分 A.三 B.四 C.五 D.六 9.社会成员或者用户之间社会成员之间共同参与信息的处理、信息的分享、信息的传播， 这个活动就叫（）。（单选题1分）得分：1分

大数据学习手册_光环大数据培训

大数据学习手册_光环大数据培训 大数据学习手册，大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。 事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。 未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机。 在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带

光环新网 成长价值分析

新股价值分析：光环新网 研究者：Dean_丁丁 2014.6.25 数据来自招股书，年报季报，电话采访。 供球友参考。买卖自负。

目录 公司主营业务 1 行业市场状况 2 核心竞争力分析 3 主要财务数据 7 募投项目 在研项目分析 8 风险分析 9 客户分析 4 供应商分析 5 公司前景分析 6 投资价值总结 10 主要竞争者分析 11

公司主营业务?光环新网是一家专业的互联网综合服务商，主营业务为向客户提供宽带接入服务、IDC 及其增值服务以及其他互联网综合服务。宽带接入服务和IDC 及其增值服务是公司的核心业务。 ?宽带接入服务，主要指通过电话线、电缆、光纤等各种传输手段向用户提供将计算机或者其他终端设备接入互联网的服务。公司拥有2,600 多公里光纤城域网资源，节点分布于北京市繁华商业区和重要科技园区；公司光纤城域网以两个网络核心节点为中心，连接分布于北京的56 个一级节点，24 个二级节点，进而辐射到357 个三级接入点，成为公司独特的网络资源。公司与中国电信、中国联通、中国移动（铁通）、教育网、科技网等骨干网相连，主要采用光纤接入的方式为企业提供专线接入的服务。公司主要客户为中高端的商企用户，包括各类企业、写字楼、酒店、政府机关以及文教系统等单位。 ?IDC 及其增值服务，即互联网数据中心服务，指服务商利用自有或租赁的互联网通信线路、带宽资源，建立标准化的电信专业级机房环境，为企业、政府提供服务器托管、租用以及相关增值等方面的全方位服务。通过IDC 服务，企业或政府单位无需再建立自己的专用机房、铺设昂贵的通信线路，也无需高薪聘请网络工程师，即可解决互联网应用的许多专业需求。

光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析

https://www.sodocs.net/doc/6e8024182.html, 光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析 光环大数据培训机构，美国Kimberly-Clark公司的全球总监Robert Abate说道：“ 每个人都认为其他所有人都在研究大数据，所以都说自己也在研究。” 一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员来说，它仍然很难理解。不清楚其价值所在，就更谈不上该如何利用了。 大数据对企业那么有用是因为它可以给企业的许多问题提供答案，而这些问题他们先前甚至都不知道。换句话说就是它提供了参考点。有了这样大的信息量，公司可以用各种它们认为合适的方法重新处理数据或进行测试。这样，就能用一种更容易理解的方式查明问题。收集大量数据，并在数据中发现趋势，使企业能够更快、更平稳、更有效地发展。这也可以让它们在利益和名声受损之前排除一些问题。 尤其是跟信息图表和可视元素用在一起时，能够更快地得到问题的答案。 举个销售类的例子， Abate 的团队帮助他们的客户整理数据。他们从数据集中删除了任何不相关的或离群的数据，从而缩小到一个关键问题或用户信息统计。这样，他们就能分辨出哪一类产品出售的多，哪一类产品没有出售，因此可能要被淘汰。他们关注4个主要的数据：收入、频率、价值、年期。Abate先生强调，同一时间，在任何给予的可视化范围内，超过4个数据就会让人更难跟踪。通过淘汰没有出售的产品，他们正在减少浪费来增加未来的收入。但是没有数据可视化，他们不可能完成这项工作。 接下来，我们就看一下，全球顶级的5个数据可视化案例。 一、航线星云 关于洞察 截止到2012年1月，开源网站https://www.sodocs.net/doc/6e8024182.html,上记载了大约6万条直飞航班信息，这些航班穿梭在3000多个机场间，覆盖了500多条航线。 通过高级分析技术，我们可以看到世界上各家不同的航空公司看起来就像是一个美丽的星云(国际星云的组成部分)。同种颜色的圆点和粗线提供了见解，它们代表提供相同航线的航空公司，显示出它们之间的竞争以及在不同区域间的潜在合作。

HCNA-BigData新版(无答案)

1、YARN 服务中，如果要给队列 QueueA 设置容量为 30%，应该配置那个参数？ A、https://www.sodocs.net/doc/6e8024182.html,er-limit-factor B、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.minimum-user-limit-percent C、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.capacity D、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.state 2、判断题：FusionInsight 集群组网设计中，二层组网指集群内二层交换，集 群节点在一个子网里，适用节点数小于 200 的集群场景 3、FusionInsigh HD 系统中 HDFS 默认 Block Size 是多少？ A、32M B、64M C、128M D、256M 4、FusionInsight Manager 会定时备份哪些数据？（多选） A、NameNode B、LDAP C、OMS D、DBService 5、某高校的 FusionInsight HD 集群中有 230 个节点，在进行集群规划时，下 列哪些进程应该部署在数据节点上？（多选） A、DataNode B、NameNode C、NodeManager D、RegionServer E、DBServer F、SolrServer 6、判断题：Spark 应用运行时，如果某个 task 运行失败则导致整个 App 运行 失败 7、Hbase 的数据文件 HFile 中一个 KeyValue 格式包含哪些信息？（多选） A、Key B、Value C、TimeStamp D、Key Type 8、安装 FusionInsight HD 的 Streaming 组件时，Nimbus 角色要求安装几个节点？ A、1 B、2 C、3 D、4 9、FusionInsight HD 产品中，关于 Kafka 组件说法正确的有？（多选） A、删除 Topic 时，必须确保 Kafka 的服务配置 deleted.topic.enable 配置为ture B、Kafka 安装及运行日志保存路径为/srv/Bigdata/kafka/ C、ZooKeeper 服务不可用会导致 Kafka 服务不可用 D、必须使用 admin 用户或者 kafkaadmin 组用户进行创建 Topic 10、客户 IT 系统中 FusionInsight HD 集群有 150 个节点，每个节点 12 块磁盘（不做 RAID，不包括 OS 盘），每块磁盘大小 1T，只安装 HDFS，按照默认配置 最大可存储多少数据？ A、1764TB B、1800TB C、600TB

光环新网分析一、公司业务

光环新网分析 一、公司业务 公司目前主要业务包括宽带接入（ISP）、互联网数据中心（IDC）和云计算业务。2015年IDC及其增值、运营管理服务收入占比86.59%，宽带接入服务占比10.69%，云计算收入占比2.48%。从下图可以看出，IDC业务收入占比逐年增长，宽带接入服务占比下降，主要是由于两项业务行业景气度的不同和公司发展战略转向IDC业务造成的。 1、宽带接入服务（ISP） 宽带接入服务，主要指通过电话线、电缆、光纤等各种传输手段向用户提供将计算机或者其他终端设备接入互联网的服务。目前，公司拥有2800多公里光纤城域网资源，节点分布于北京市繁华商业区和重要科技园区。

宽带接入业务主要位于北京，拥有丰富的光纤城域网资源，根据公司管理层的描述，由于该业务竞争较为激烈，异地扩张较为困难，地域局限性较大。目前公司对此业务的态度就是维持现有业务规模，暂无扩张的计划。从宽带接入服务营业收入和收入占比以及毛利率逐年下降，也说明该市场竞争激烈，公司目前没有对改业务进行扩张。 2、IDC业务 IDC提供的主要业务包括主机托管(机位、机架、VIP机房出租)、资源出租(如虚拟主机业务、数据存储服务)、系统维护(系统配置、数据备

份、故障排除服务)、管理服务(如带宽管理、流量分析、负载均衡、入侵检测、系统漏洞诊断)，以及其他支撑、运行服务等。主要分为两大类，基础业务和增值业务。 IDC业务是目前公司的核心业务，贡献了绝大多数的利润，是业绩快速增长的重要驱动因素之一。 2.1IDC行业分析 IDC行业目前属于景气度非常高的行业，处于快速增长的阶段。

根据上图的预测，中国的IDC市场未来两年的市场规模增长速度达到30%以上。这种快速的增长，一方面是由于互联网行业的快速发展，使得互联网企业对数据中心资源的需求更加旺盛，另一方面是由于云服务商业务量的快速增长。那么，公司作为专业的第三方IDC服务商，业务规模比较大，位于龙头地位，必然会受益于IDC行业的快速发展。 2.2 公司IDC业务分析 IDC业务作为公司的核心业务其收入占比高达86.59%，利润占比高 达87.49%,公司业绩的快速增长也主要归因于IDC业务规模的扩张。

hcna(bigdata)-单选题

1.Spark是用以下那种编程语言实现的？ A.C B.C++ C.JAVA D.Scala 2.FusionInsight Manager对服务的管理操作，下面说法错误的是？ A.可对服务进行启停重启操作 B.可以添加和卸载服务 C.可以设置不常用的服务隐藏或显示 D.可以查看服务的当前状态 4.FusionInsight HD的Loader在创建作业时，Connector有什么作用？ A.确定有哪些转换步骤 B.提供优化参数，提高数据导入/导出性能 C.配置作业如何与外部数据进行连接 D.配置作业如何与内部数据进行连接 5.下列哪个HDFS命令可用于检测数据块的完成性？ A.hdfs fsck B.hdfs fsck /-delete C.hdfs dfsadmin -report D.hdfs balancer –threshold 1 6. YARN中设置队列QueueA的最大使用资源量，需要配置哪个参数？ A.yarn_scheduler.capacity.root. https://www.sodocs.net/doc/6e8024182.html,er-limit-factor B.yarn_scheduler.capacity.root. QueueA.minimum-user-limit-factor C.yarn_scheduler.capacity.root. QueueA.state D.yarn_scheduler.capacity.root. QueueA.maximum- capacity 7.FusionInsight Manager 对服务的配置功能说法不正确的是 A、服务级别的配置可对所有实例生效 B、实例级别的配置只针对本实例生效 C、实例级别的配置对其他实例也生效 D、配置保存后需要重启服务才能生效 8.关于fusioninsight HD安装流程，说法正确的是： A 安装manager>执行precheck>执行preinstall>LLD工具配置>安装集群>安装后检查>安装后配置 B LLD工具配置>执行preinstall>执行precheck>安装manager>安装集群>安装后检查>安装后配置 C安装manager> LLD工具配置>执行precheck>执行preinstall>安装集群>安装后检查>安装后配置 D LLD工具配置>执行preinstall>执行precheck>安装集群>安装manager>安装后检查>安装后配置

AWS 的技术创新介绍

AWS的技术创新 Haoxin Chen 解决方案架构师 亚马逊AWS

议题 ?AWS的技术创新?人工智能与IoT

IoT的发展需要一个能够持续创新的基础平台

61 516 1,017 159 201220142016 AWS持续不断扩展云上工作负载,目前有超过90种服务.涵盖了计算,存储,网络,数据库,分析,应用服务,部署,管理,开发,移动端,IoT,人工智能,安全,混合架构和企业应用. AWS 不断加速的创新步伐 2010

3,149AWS Direct AWS Elastic Beanstalk Schema Conversion Tool AWS Shield EFS WorkSpaces Amazon Lumberyard Amazon Pinpoint AWS IoT AWS Managed Services Amazon Route 53AWS OpsWorks for Chef Automate Redshift Dynamo DB Amazon Polly AWS Snowball AWS Organizations Device Farm Amazon Config Amazon RDS for Aurora WorkDocs AWS Snowball Edge CodeCommit AWS CodePipeline AWS Service Catalog CloudWatch Logs Amazon Lex AWS Greengrass Amazon EC2AWS WAF Amazon Appstream 2.0Amazon Athena AWS Glue Amazon Lightsail Amazon Rekognition AWS Discovery AWS Certificate Manager Amazon ElastiCache Mobile Analytics AWS Mobile Hub AWS Storage Gateway AWS OpsWorks AWS Batch Amazon Inspector EC2Container Service Amazon Cognito AWS CodeDeploy AWS Personal Health Dashboard AWS Snowmobile Lambda AWS Codebuild AWS X-Ray Amazon QuickSight Amazon Kinesis Firehose Amazon Workmail Amazon Inspector Machine Learning

大数据培训考试试卷(97分)

公需科目大数据培训考试 1.第一个提出大数据概念的公司是（单选题1分）得分：1分 ? A.麦肯锡公司 ? B.脸谱公司 ? C.微软公司 ? D.谷歌公司 2.《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》提出，到2020 年，统筹区域布局，依托现有资源建成（）区域临床医学数据示范中心。（单选题1分）得分：1分 ? A.100个 ? B.300个 ? C.400个 ? D.200个 3.茂名PX事件发生后，下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫 战”？（单选题1分）得分：1分 ? A.北大 ? B.浙大 ? C.复旦 ? D.清华 4.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题1分）得分：1分 ? A.宏课程

? B.微课程 ? C.小课程 ? D.大课程 5.根据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分 ? A.计算就是物理计算 ? B.搜索就是计算 ? C.数据的内涵发生了改变 ? D.计算的内涵发生了改变 6.大数据的本质是（单选题1分）得分：1分 ? A.洞察 ? B.联系 ? C.挖掘 ? D.搜集 7.关于贵州大数据发展的总体思考，下列表述错误的是（）。（单选题1分）得分： 1分 ? A.中期：创建大数据综合试验区 ? B.起步：建设大数据存储和云计算中心 ? C.最终：建成国家级大数据综合试验区 ? D.长期：推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 8.根据周琦老师所讲，大数据加速道路网络快速更新，高德（）完成全国10万公里15 万处更新。（单选题1分）得分：1分 ? A.2008年

光环新网房山绿色云计算基地二期建设可行性研究报告

光环新网房山绿色云计算基地二期建设可行性研究报告 北京光环新网科技股份有限公司 2015年10月

目录 一、项目概述 (2) 二、项目承担单位情况 (2) 三、项目建设的必要性 (3) 1、项目背景 (3) 2、项目建设的必要性 (4) 3、项目建设的可行性 (5) 四、项目建设内容 (6) 1.项目总体规划 (6) 2.云计算中心建设 (6) 五、项目投资回报预测 (7) 1.项目投资预算 (7) 2.项目财务分析 (7) 六、风险管理与控制 (7) 1.政策风险与控制 (7) 2.土地竞拍风险与控制 (8) 3.技术风险与控制 (8) 4.财务风险与控制 (8) 5.市场风险与控制 (8) 七、项目结论 (9)

一、项目概述 光环新网房山绿色云计算基地二期项目（以下简称“该项目”或“二期项目”）将由北京光环新网科技股份有限公司（以下简称“光环新网”或“公司”）全资子公司北京德信致远科技有限公司（以下简称“德信致远”）在光环新网房山绿色云计算基地项目（以下简称“一期项目”）基础上进行投资建设的。其中一期项目规划用地69999.3平方米，主体规划建设4栋云计算中心、3栋研发实验室、1栋宿舍及配套建筑。研发实验室内建设相应配套设施，进行云计算、大数据等领域的研发。二期项目毗邻一期项目进行建设，规划用地32000平方米，主体规划建设4栋云计算中心。每栋云计算中心规划建设为4层建筑，内部划分6个模块，提供1500个5KV A标准的中密机柜服务。项目建设完成后共可提供6000个5KV A标准的中密机柜服务。一期及二期项目总体可提供12000个云计算机柜服务能力及6万台以上的云主机服务能力。 二期项目规划总投资92037万元，其中固定资产投资90937万元，其他费用1100万元。云计算中心将分期建设，并配合一期项目及市场行情逐步投入正式运营，从而发挥房山绿色云计算基地规模效应及协同效应，为光环新网增加新的利润增长点。 二、项目承担单位情况 公司名称：北京德信致远科技有限公司 公司类型：有限责任公司(法人独资) 成立日期：2014年03月20日 注册资本：10000 万元 法定代表人：杨宇航 注册地址：北京市房山区窦店镇广茂路37号 经营范围：互联网信息服务；专业承包；技术开发、技术咨询、技术转让；信息系统集成；信息咨询。（互联网信息服务以及依法须经批准的项目，经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动。）

big data《大数据时代》读书笔记——精华观点和核心语句

big data《大数据时代》 精华观点和核心语句 不再追求精确度，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系。 如同工业革命要开放物质交易、流通一样，开放、流通的数据是时代趋势的要求。开放所带来的改变远远大于拥有权和隐私性保护所带来的问题。 要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。 作者认为相关关系比因果关系重要，译者表示反对，认为放弃因果等于放弃人类的智力优势，是末日之始。导致相关关系比因果关系重要的原因在于，我们机器学习和以结果为导向的研究思路误导人类。 公共医疗：Google通过分析03到08的流感相关搜索词条，将45中词条组合输入一个数学模型之后，得到的流感预测数据和官方统计数据有97%吻合。09年判断准确，及时预报流感。 商业：farecast利用十万亿条飞机票价记录，预测飞机票价准确度高达75%，利用farecast购买机票的旅客平均每张机票节省50美元。 不再需要一致性的数据库和僵化的层次结构，不再需要结构化查询语言sql，最新的数据库为非关系型数据库nosql。 美国股市每天成交量高达70亿股，其中三分之二都是由数学模型和算法之上的计算机程序自动完成的，这些程序利用海量数据来预测利益和降低风险。 数据爆炸式增长，绝大部分为数字信息，极少部分为模拟数据。数据每三年多翻一番。数据规模的量变产生质变，就比如万有引力对生物体大小的关系，纳米技术对现实生活物质的性质有所改变一样，空气阻力和重量和形状关系一样。 大数据的核心在于预测，把数学算法运用到海量数据中来预测事情发生的可能性。 不再依赖于随机采样，不在热衷于追求精确度。并非完全放弃精确度，只是不再沉迷于此。不在热衷于寻找因果关系，而是寻找事物之间的相关性。 数据化意味着从一切事物中汲取数据，甚至包括我们以前认为和“信息”搭不上边的事情。比方说，一个人所在的位置、引擎的振动、桥梁的承重等等。 如同电影《点石成金》中，棒球球探们在统计学家面前相形见绌——直觉的判断被迫让位于精准的数据分析。 正文： 第一章：样本=全体 统计学家证明，采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅度提高，但与样本数量的增加关系不大。随机采样取得了巨大的成功，但是他的成功利亚与采样的绝对随机性，实现采样的随机性非常困难，一旦采样过程中存在任何偏见，分析结果就会相去甚远。搜集的数据越来越多，分析和预测结果就会越来越准确，并发现一些细节和微乎其微的重要问题。 有些情况下，异常值才是重要的信息，大数据的处理方法就不会错过这个异常值。商务是即时的，因此数据分析也应该是即时的。 《魔鬼经济学》 大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而是通过采用所有数据的方法。数据量不一定很大，但需要全部，包含了所有的信息。

公需科目大数据培训考试答案97分

公需科目大数据培训考试 97分 ? 1.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.小课程 o B.宏课程 o C.微课程 o D.大课程 ? 2.根据涂子沛先生所讲，普适计算是在哪一年提出的？（单选题1分）得分：1分 o A.1988年 o B.1965年 o C.1989年 o D.2004年 ? 3.“（）阿里巴巴·贵州年货节”销售额突破8.5亿元，促进了贵州电子商务加快发展。（单选题1分）得分：1分 o A.2016 o B.2013 o C.2014 o D.2015 ? 4.大数据要求企业设置的岗位是（）。（单选题1分）得分：1分

o A.首席分析师和首席工程师 o B.首席分析师和首席数据官 o C.首席信息官和首席工程师 o D.首席信息官和首席数据官 ? 5.吴军博士认为未来二十年就是（）为王的时代。（单选题1分）得分：1分 o A.文化 o B.工业 o C.数据 o D.农业 ? 6.“十二五”规划纲要：首次把（）纳入国家规划层面。（单选题1分）得分：1分 o A.生产经营信息化 o B.资源环境信息化 o C.质量控制信息化 o D.市场流通信息化 ?7.根据周琦老师所讲，以下哪项不属于数据挖掘的内容？（单选题1分）得分：1分 o A.多维分析统计用户出行规律 o B.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 o C.补充与完善路网属性 o D.高德地图导航有躲避拥堵功能

?8.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。 （单选题1分）得分：1分 o A.六 o B.四 o C.三 o D.五 ?9.由于有了现代信息技术的支撑，研制一个新型号的航天器，周期缩减到（）以内。（单选题1分）得分：1分 o A.6个月 o B.12个月 o C.18个月 o D.24个月 ?10.世界上第一台电子计算机（ENIAC）是在哪一年宣告诞生的？（单选题1分）得分：1分 o A.1948年 o B.1947年 o C.1946年 o D.1949年 ?11.根据涂子沛先生所讲，摩尔定律是在哪一年提出的？（单选题1分）得分：1分 o A.2004年 o B.1988年 o C.1965年

大数据(BigData)科学问题研究

973计划信息领域战略调研材料之三 大数据（Big Data）科学问题研究 李国杰 1、前言 1.1 什么是大数据？ 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合（维基百科定义） 用传统算法和数据库系统可以处理的海量数据不算“大数据”。 大数据= “海量数据”+“复杂类型的数据” 大数据的特性包括4个“V”: Volume，Variety，Velocity，Value ●数据量大：目前一般认为PB级以上数据看成是大数据； ●种类多：包括文档、视频、图片、音频、数据库数据等； ●速度快：数据生产速度很快，要求数据处理和I/O速度很快； ●价值大：对国民经济和社会发展有重大影响。 1.2目前大数据的规模 工业革命以后，以文字为载体的信息量大约每十年翻一番；1970年以后，信息量大约每三年就翻一番；如今，全球信息总量每两年就可以翻一番。2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB (1021),其中 75%来自于个人。IDC认为，到下一个十年（2020年），全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出10倍，所管理的数据将会比现在多出50倍。根据麦肯锡全球研究院（MGI）预测，到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35ZB（1ZB=1021Byte）。医疗卫生、地理信息、电子商务、影视娱乐、科学研究等行业，每天也都在创造着大量的数据。数据采集成本的下降推动了数据量的剧增，新的数据源和数据采集技术的出现大大增加了数据的类型，数据

类型的增加导致数据空间维度增加，极大地增加了大数据的复杂度。 1.3大数据公司的现状： ●Google 公司通过大规模集群和MapReduce 软件，每个月处理 的数据量超过400PB。 ●百度的数据量：数百PB，每天大约要处理几十PB数据，大多 要实时处理，如微博、团购、秒杀。 ●Facebook：注册用户超过8.5亿，每月上传10亿照片，每天生 成300TB日志数据 ●淘宝网：有3.7亿会员，在线商品8.8亿，每天交易数千万， 产生约20TB数据。 ●Yahoo!的数据量：Hadoop云计算平台有34个集群，超过3万 台机器，总存储容量超过100PB。 1.4 网络大数据的特点 （1）多源异构：描述同一主题的数据由不同的用户、不同的网站产生。网络数据有多种不同的呈现形式，如音视频、图片、文本等，导致网络数据格式上的异构性。 （2）交互性：不同于测量和传感获取的大规模科学数据，微博等社交网络兴起导至大量网络数据具有很强的交互性。 （3）时效性：在网络平台上，每时每刻都有大量新的网络数据发布，网络信息内容不断变化，导致了信息传播的时序相关性。（4）社会性：网络上用户根据自己的需要和喜好发布、回复或转发信息，因而网络数据成了对社会状态的直接反映。 （5）突发性：有些信息在传播过程中会在短时间内引起大量新的网络数据与信息的产生，并使相关的网络用户形成网络群体，体现出网络大数据以及网络群体的突发特性。 （6）高噪声：网络数据来自于众多不同的网络用户，具有很高的噪声。 2、国家重大战略需求

光环新网2020年上半年管理水平报告

光环新网2020年上半年管理水平报告 一、成本费用分析 1、成本构成情况 光环新网2020年上半年成本费用总额为337,116.13万元，其中：营业成本为319,116.09万元，占成本总额的94.66%；销售费用为2,140.01万元，占成本总额的0.63%；管理费用为8,270.8万元，占成本总额的2.45%；财务费用为5,601.66万元，占成本总额的1.66%；营业税金及附加为1,987.57万元，占成本总额的0.59%。 成本构成表(占成本费用总额的比例)(万元) 项目名称 2018年上半年2019年上半年2020年上半年 数值百分比(%) 数值百分比(%) 数值百分比(%) 成本费用总额 242,347.72 100.00 290,236.66 100.00 337,116.13 100.00 营业成本 220,627.23 91.04 270,956.32 93.36 319,116.09 94.66 营业税金及附加1,338.87 0.55 1,280.1 0.44 1,987.57 0.59 销售费用1,379.07 0.57 3,240.26 1.12 2,140.01 0.63 管理费用12,827.43 5.29 9,020.12 3.11 8,270.8 2.45 财务费用6,175.12 2.55 5,739.86 1.98 5,601.66 1.66 研发费用0 - 0 - 0 -

2、总成本变化情况及原因分析 光环新网2020年上半年成本费用总额为337,116.13万元，与2019年上半年的290,236.66万元相比有较大增长，增长16.15%。以下项目的变动使总成本增加：营业成本增加48,159.77万元，营业税金及附加增加707.46万元，共计增加48,867.24万元；以下项目的变动使总成本减少：财务费用减少138.2万元，管理费用减少749.32万元，销售费用减少1,100.25万元，共计减少1,987.77万元。各项科目变化引起总成本增加46,879.46万元。 成本构成变动情况表(占营业收入的比例)(万元) 3、营业成本控制情况 2020年上半年营业成本为319,116.09万元，与2019年上半年的270,956.32万元相比有较大增长，增长17.77%。 4、销售费用变化及合理性评价 2020年上半年销售费用为2,140.01万元，与2019年上半年的3,240.26万元相比有较大幅度下降，下降33.96%。从销售费用占销售收入比例变化情况来看，2020年上半年在销售费用下降的情况下营业收入却获得了较大幅度的增长，企业采取了非常成功的销售战略，营销效率显著提高。

大数据时代的数据安全

信息安全导论论文《大数据时代的信息安全问题》 山东齐汇信息技术有限公司

大数据时代的信息安全问题 中文摘要 大数据（Big Data)是当前学术界和产业界的研究热点，正影响着人们日常生活方式、工作习惯及思考模式。但目前，大数据在收集、存储和使用过程中面临着诸多安全风险，大数据所导致的隐私泄露为用户带来严重困扰，虚假数据将导致错误或无效的大数据分析结果。该文分析了大数据时代的产生原因、发展概述、主要特征及大数据信息安全研究现状，并针对现有的安全问题提出了解决方案。 关键词:大数据；大数据时代；大数据信息安全 Abstract Nowadays big data has become a hot topic in both the academic and the industrial research.It is regarded as a revolution that will transform how we live,work and think.However,there are many security risks in the field of data security and privacy protection when collecting,storing and utilizing big data.Privacy issues related with big data analysis spell trouble for individuals.And deceptive or fake information within big data may lead to incorrect analysis results.This paper analyzes the causes of the era of big data, development overview, main characteristics and the present situation of big data information security research, and put forward the solution in view of the existing safety problems. Key words: Big data；Big data era；The information security of big data era