大數據核心技術有哪些？

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的采集、數據預處理、分布式存儲、數據庫、數據倉庫、機器學習、并行計算、可視化等。

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1、數據采集與預處理：FlumeNG實時日志收集系統，支持在日志系統中定制各類數據發送方，用于收集數據；Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。

2、數據存儲：Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用于數據存儲。HBase，是一個分布式的、面向列的開源數據庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL數據庫。

3、數據清洗：MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規模數據集的并行計算。

4、數據查詢分析：Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張數據庫表，并提供HQL(HiveSQL)查詢功能。Spark啟用了內存分布數據集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。

5、數據可視化：對接一些BI平臺，將分析得到的數據進行可視化，用于指導決策服務。

基于手機信令的大數據分析教程（六）——GIS中投影坐標系轉換

本節重點：地理坐標系和投影坐標系的原理，GIS中地理與投影坐標系的轉換問題

地理坐標系使用三維球面來定義地球上的位置。GCS中經度和緯度值以十進制度為單位或以度、分和秒 (DMS) 為單位進行測量。

我國常見的GCS：

地理坐標系是基于 經緯度 的，經緯度本身不帶單位，度分秒僅僅是一個進制。

那么如何建立一個新的坐標系使得地圖分析、空間分析得以定量計算？

PCS——投影坐標系就誕生了。

將球面坐標轉化為平面坐標的過程稱為投影。

我國的6種常用投影方式：

·高斯克呂格（Gauss Kruger）投影=橫軸墨卡托（Transverse Mercator）投影

·墨卡托（Mercator）投影

·通用橫軸墨卡托（UTM）投影

·Lambert投影

·Albers投影

·Web Mercator（網絡墨卡托）投影

PCS是基于存在的GCS的，沒有GCS，就無從談PCS。PCS是GCS上的地物投射到具體投影面的一種結果。即：PCS=GCS+投影方式

我們得到的數據文件的地理坐標一般都是GCS_WGS_1984。如果某一數據集的坐標系未知或不正確，可以使用定義坐標系統的工具來指定正確的坐標系，使用此工具前，必須已獲知該數據集的正確坐標系。

這里我以之前做的西安職住分布數據為例，打開ArcMap，拖入shp數據

目前看來這個圖是有點扁扁的，在目錄中該shp數據上右鍵——屬性——XY坐標系

可以看到當前已經定義過的地理坐標系：GCS_WGS_1984

鼠標在地圖上移動時，可以看到右下角顯示該點的經緯度

如果我們只是為了顯示或出圖效果，可以直接在圖層上右鍵——屬性——坐標系

選擇該數據框的投影坐標系

But（手動劃重點），如果在數據的屬性頁的XY坐標系選項卡，或者圖層數據框的XY坐標系選項卡中修改GCS，這僅僅是改個名，坐標值還是原來的坐標系上的，也就是換湯不換藥。只有用投影的方法，才是真正的坐標仿射變換到新的坐標系，使之更改數值，形成在新的坐標系下的新坐標值。

注意 需要進行有關帶單位的具體數值的操作時，例如測量距離、緩沖區分析、網格分析等，必須要轉換成正確的投影坐標系，才能進行計算

系統工具箱——數據管理——投影與變換——投影

（若同時投影多個shp，選擇“批量投影”。若數據為柵格文件，選擇“投影柵格”）

（這一步也可以直接在搜索欄中搜索工具“投影”即可）

注意 是“投影”，不要選成“定義投影”。定義投影 只是變換投影信息，不改變它是投影坐標系的本質，即對原來沒有投影或者投影是錯誤的矢量/影像進行投影，就是添加一個正確的投影，從其作用等于在catalog中直接對矢量/影像右擊進行投影信息的改變。

設置如下：

其中輸出坐標系——投影坐標系——UTM——WGS 1984——Northern Hemisphere——WGS 1984 UTM Zone 49N

（這里WGS 1984 UTM Zone 49N意思就是：在WGS 1984的GCS下進行UTM投影在第49分度帶上，過后解釋一下為什么選擇49N）

轉換成功后，再打開新數據的屬性，發現除了原地理坐標系以外，還多了我們設置的當前投影坐標系

這時再在圖層上右鍵設置同樣的投影坐標系，地圖看起來正常了，這才是正確流程

這里我們選擇的是UTM投影方式，選擇哪個帶根據下圖判斷

網上查到西安經度為東經107.40度～109.49度，UTM Zone在48-49之間，這里我就取49了

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大數據在水文信息技術中的應用怎么命題

一、促進水利信息化的意義

水利資源的信息化是指與水相關數據的收集、處理和傳輸，以及利用現代系統、管理和技術對其進行綜合利用。此外，水資源信息化對發展國民經濟、提升農業生產效率、加強政府管理能力具有重要意義。

1.國家戰略規劃。水污染、缺水、洪澇三大水資源問題嚴重影響著各國社會和人類發展。長江、黃河等干流及其流域，以及其他形式的水污染、水土流失等問題仍在繼續，國民經濟每年損失能夠達到數億美元。為提高水資源利用效率，造福人民，水利部將水利建設列入發展規劃，作為水資源管理的依據。規劃提出要有效適應水資源管理理念，從工程到水資源管理，信息資源戰略思維，實現水資源利用效益最大化。在這一過程中，綜合信息化和水資源數字化是前提和基礎。在大數據時代，信息的冗余和擁塞制約著水利信息化的進程，因此，建立水利信息系統具有重要的戰略意義。

2.促進政府職能轉變。政府要服務于公共利益和社會水利利益，提高水利信息化水平，水利管理部門可以通過數據管理門戶或平臺向社會發布水利管理信息，我們要及時幫助社會，維護社會治安，保障公共事業的公平正義。

3.促進經濟發展。水是一種自然資源，水利工程是公用事業的基礎設施，是國家最有效、最可持續地利用水資源的計劃，是保證社會經濟穩定發展和人民群眾安居樂業，水資源管理是國家治理的重要任務。

4.確保信息交流。系統化是建立水資源信息系統的成果之一，可以有效降低政府管理成本，從而將特定區域和行業的信息聯系起來，在一定程度上實現知識共享，提高水資源管理機構的工作效率，降低水資源管理的運行成本。

5.大數據的特點和價值。大數據的概念最早于2008年在英國提出，大數據處理非常普遍，對原始數據的分析揭示了規律性，現在很多行業都有很多有價值的數據。總結其規律性，預測國民經濟和人口福利，并確定相關性，確定大數據中一些事件的共性，可以在很大程度上“預測”未來。大數據分析技術可以系統相關業務模塊具備復雜場景下的關聯性分析、綜合監管及預警告警等功能。以信息化手段，協同水利行業之間的業務應用，提升水利管理能力和提高水利行政管理效率。深入挖掘大型信息技術在水資源建設和管理中的潛在價值，將極大地提高行業的水利信息管理水平，也將對未來科技和經濟的發展產生深遠的影響。

二、存在問題

目前，大部分水利管理部門基本建成，滿足了組織生產和信息化管理的業務需要，而且隨著信息化水平的提高，不斷深化和完善。由于起步晚、人員相對孤立等客觀原因，需要提高信息技術水平和應用深度。

2.1上部結構相對較低

只有不斷地投資于水利信息化研究與應用，隨著時間才能實現智慧水利。其特點是投入超前，產出交付滯后，短期內無法取得明顯成效。讓各單位主要領導轉變傳統觀念，加大工作力度，全面規劃和合理安排高級管理人員的工作，形成自上而下綜合治理的理想局面。信息化工作被稱為“一人工作”，其理念需要領導充分理解，制定適合應用的頂層設計和總體規劃，形成自上而下的果斷實施;如果從清晰、循序漸進的角度出發，就會形成“被動局面，這將使我國水利信息化的發展陷入僵局。

2.2缺乏有效的協調

有效的交互平臺主要用于處理水利工作、項目管理、文檔等積累的信息，沒有一個統一的平臺，這些數據就無法有效的鏈接、處理，最終會造成信息障礙，無法滿足行業對有效節約、資源共享和重用的需求。

2.3難以適應發展的要求

經濟建設向現代化的轉變，水利信息化、水利工程設計等產業更加受到重視，國家高度重視環境保護，對環境影響評價項目所包含的信息有很大的依賴性，由于缺乏可供使用和使用的有價值的數據，開發人員被迫在數據收集的框架內工作。在新的專業和新的水利行業發展條件下，考慮到建設內容和目標的要求，傳統的采集方法已經不能適應信息化的要求。

三、可行性分析

3.1水資源現狀

水利大數據時代已經到來，高價值體現在一個國家的水資源部門，即形成大數據的產業部門，以滿足社會需求，它是提高水利服務質量的手段和基礎，一是要摒棄傳統的“弱數據理解”，形成適應時代、多年的“強數據理解”。各級水利部門積累了大量寶貴且孤立的信息和數據，建立可靠的數據采集、收集、存儲和共享機制，可以使結構化、非結構化的數據形成可持續更新的寶貴資源。數據應用的最大價值在于其開放共享，保證了數據的靈活應用和信息創新，可以解決許多的問題，保證了行業高管的有效決策，提供了更高層次的參考作用與價值。

3.2水資源技術路線

水資源數據庫研究大型水資源的利用技術，在技術建設的基礎上，設計了基于資源層的四層結構，邏輯技術支持層、服務層和應用層是標準的應用程序接口。作為“數據”的支撐，資源層提供可靠、不斷更新的數據存儲容量;邏輯覆蓋作為數據開發的輔助手段，為異構數據的處理、聚合、傳輸和交換提供了廣泛的應用;公共服務業也是“數據開發”的支柱產業，旨在通過大規模水文數據應用，創造動態的、擴展的服務形式，滿足專家數據的基本使用;應用層作為“中間設備接口”是一個支撐層，它能更好地體現水文數據的價值。每個用戶都可以在標準的交互平臺和應用程序的基礎上建立系統接口，有條件地利用大數據實現系統目標，并利用大數據進行數據處理，分析預測與水有關的數據仍集中在數據交換上，受產業和技術發展的制約，遠遠不能滿足復雜的分析預測要求。由于數據混合、復雜度高的特點，以及水電發電固有的結構多樣性，在這方面，本文結合改革開放、經濟發展和克服技術難題的實踐經驗，對數據交換技術進行了全面研究，以適應高可用性的特點。隨著水利行業大數據的快速增長和高可用性，它具有很強的靈活性，具有高伸縮性、多異構體等特點，建立了一系列大數據發展的關鍵技術體系。

四、應用展望

4.1正確區分有關概念

在建立水利信息系統時，第一步要了解與水利相關的一些概念。信息是一個大概念，一切現象都可以忽略不計，大數據是信息的形式和載體，可以看作是一個符號。在以往的水信息研究中，水信息的種類和形式是相當復雜的，在水利信息化的理論和實踐中，只有通過研究水文以及水文數據的信息化和其中的差異，并根據信息、數據的異同，才能為水利建設做出良好的準備。正確解釋水信息的具體含義，明確干旱、水文等水信息的具體內容;并明確了這類信息的來源、特點和用途。嚴格的區域配水信息、海量水情數據、情報等。

4.2建立信息系統框架

引入和應用現代水資源信息系統的第一步是水利信息化的外在表現和最終結果，因此，水利信息系統建設已成為水利信息化的最終手段，信息系統是一種有效的信息結構和組織。該系統是對數據、水信息和信息的有效設計和處理，其基本邏輯框架包括基礎參考層、數據層和平臺層、應用層和基礎工作、安全體系和標準體系。在我國水利信息化建設過程中，往往強調建立系統基礎設施和數據庫，而水利信息化如果沒有全面的信息資源規劃策略，將損害管理系統的實用性和有效性，水利信息化最重要的部分是信息化的總體設計和規劃，即信息化框架的建立，這是我國水利信息化的主要技術之一。

4.3大比例尺的應用

隨著國家水文信息化理念的進一步發展，大規模信息技術在南方項目管理過程中逐步引入并付諸實施，2019年，基于大數據技術平臺，南水北調中線工程建設管理局將進行實時監測，到2020年，可實時監測1432公里的直接工程航道、64個控制閘和97個引導閘、54個回水閘，為中間件項目門的建設開發了一個網絡管理應用平臺，基于大規模信息技術和GIS技術，可以實時跟蹤中線5000多個車輛的信息，大大提高了業務效率。

4.4應用展望

大規模信息技術在水利信息化中的應用是一項艱巨的任務，大數據處理技術與5g技術的融合將是我國發展的重要趨勢。利用大數據技術實現水利技術的智能化、自動化和簡單化，隨著我國水利建設的發展和信息時代的要求，我國大部分水利設施的設計和建設還沒有融入大數據技術，水利建設融合大數據技術是必然趨勢。

五、結束語

水資源管理是現代水資源開發的基石，水文信息學是我國最重要的戰略之一。研究和掌握我國水信息學的現代狀況，可以為水信息學的全面發展提供參考，信息科學的建設可以為國家水利事業的發展提供一定的指導，促進水信息學的發展進程。大數據技術是一門迅速發展的最新技術，隨著科學研究和應用的發展，廣泛應用于水利工程集成管理、科學計算建模、協同設計等領域，數據在水利信息化建設中的地位應用越來越重要，并推動了水利行業的科技進步，這將對水利行業未來的發展產生深遠的影響

大數據分析的主要技術

主要技術有五類。根據查詢大數據相關資料得知，大數據分析的主要技術分為以下5類。

1、數據采集：對于任何的數據分析來說，首要的就是數據采集，因此大數據分析軟件的第一個技術就是數據采集的技術，該工具能夠將分布在互聯網上的數據，一些移動客戶端中的數據進行快速而又廣泛的搜集，同時它還能夠迅速的將一些其他的平臺中的數據源中的數據導入到該工具中，對數據進行清洗、轉換、集成等，從而形成在該工具的數據庫中或者是數據集市當中，為聯系分析處理和數據挖掘提供了基礎。

2、數據存取：數據在采集之后，大數據分析的另一個技術數據存取將會繼續發揮作用，能夠關系數據庫，方便用戶在使用中儲存原始性的數據，并且快速的采集和使用，再有就是基礎性的架構，比如說運儲存和分布式的文件儲存等，都是比較常見的一種。

3、數據處理：數據處理可以說是該軟件具有的最核心的技術之一，面對龐大而又復雜的數據，該工具能夠運用一些計算方法或者是統計的方法等對數據進行處理，包括對它的統計、歸納、分類等，從而能夠讓用戶深度的了解到數據所具有的深度價值。

4、統計分析：統計分析則是該軟件所具有的另一個核心功能，比如說假設性的檢驗等，可以幫助用戶分析出現某一種數據現象的原因是什么，差異分析則可以比較出企業的產品銷售在不同的時間和地區中所顯示出來的巨大差異，以便未來更合理的在時間和地域中進行布局。

5、相關性分析：某一種數據現象和另外一種數據現象之間存在怎樣的關系，大數據分析通過數據的增長減少變化等都可以分析出二者之間的關系，此外，聚類分析以及主成分分析和對應分析等都是常用的技術，這些技術的運用會讓數據開發更接近人們的應用目標

網站欄目：大數據分析技術gis 大數據分析技術是什么
標題URL：http://newbst.com/article10/doihigo.html

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