#百因必有果#鲲鹏聚数，“芯”融合数据基础设施，使能数字经济会场。下面就是我们的中科院计算生物学重点实验室副主任李奕学带来了生物医学大数据，促进人类健康发展的精彩演讲。与华为的深度合作，生物医学大数据！大数据的时代，创新方法，人工智能，大数据为基础，癌症是人类所面临的重大疾病。我们国家提出了计划。肿瘤发生发展的机制，大数据技术带来了非常大的改变。生物医学计算环境即时华为合作建成了数据基础设施，鲲鹏实现了高维度的数据整合。

#化鲲为鹏，我有话说#背景：随着5G+云+AI时代来临，数据变得更多、更复杂、更精细亟待我们解决的问题是：如何用一种更高效、更实用的解决方案，处理爆炸式增长的数据解决方案：2019年全联接大会上，发布了鲲鹏大数据容器解决方案BigData Pro，BigData Pro是业界首个鲲鹏大数据解决方案，该方案采用基于公有云的存算分离架构，以可无限弹性扩容的鲲鹏算力作为计算资源，以支持原生多协议的OBS对象存储服务为统一的存储数据湖。

#化鲲为鹏，我有话说#华为云怎么与地信专业更好的结合？本人是学地理信息科学的，其中有学到遥感，其中遥感数据是极大的，随便一副遥感图像都差不多一个T，而且想研究一个地区的信息，就要用到几幅图像，整个过程包括下载，剪切，转移，处理，使用，这是极其麻烦的后面在做GIS开发的时候大多都只用在本地使用。后来租用了华为的弹性云服务器ECS，云数据库MySQL。这样把数据存到数据库，再使用服务器做云端处理，自己又做了前端开发部署，处理的结果可以显示在网站上，这样老师检查作业的时候，直接访问网站，就知道干了什么，不用再跑到老师办公室一一检查了

华为大数据FusionInsight HD安装教程，三台linux 模拟大数据学习环境的安装视频链接：https://*********.com/s/10ndCXiA7L1H612p_vt28WQ提取码：7fhb 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦腾科IT教育

背景：在做软件移植时，第一步一般是扫描依赖，看是否包含X86的动态库，接着确定使用该库存的JAR包。有些场景中，这个jar包并不是布署在mvn库的，而是通过编译生成的，即：我们看到的动态库与这个JAR的关系并不是直接包含关系，这个JAR是使用了仓中的某个JAR包，而因有这个动态库。这种情况一下，我们就不知道这个中间JAR的版本。怎么办呢？方法一：1、先问，google等手段，确定出使用你这个动态库存的jar包名称；2、在源码目录中，使用grep -rn "jar包名称" ， 看一下有没有文件在描述它。幸运的话，你会发些一些文件在描述依赖，你就可以找到版本，然后下载对应源码后在本地部署。然后重新编译你的大数据组件，动态库就可以被替换方法二：1、找到这个中间jar包的mvn目录，然后移值（重命名）2、重新启动编译，之后到相同目录中，可以看到新生成的版本目录3、记下来，尝试手工编译，然后覆盖还有没有其它方法，也请分享。

1      背景介绍华为云对象存储服务可以提供稳定、安全、高效、易用的云存储服务。当前，华为云OBS可以与Hadoop和Spark大数据生态进行对接，为用户提供计算存储分离的大数据解决方案。该方案具有高性能、低成本的优势，且无扩容问题，使用维护更加方便简洁。本操作指导书旨在帮助华为云用户在开源大数据平台Hadoop和Spark上**速对接OBSFileSystem组件，更好的使用华为云对象存储OBS进行大数据计算。2      部署视图2.1      安装版本硬件：1master+3core（配置：8U32G，操作系统：Centos7.5）软件：Hadoop 2.8.3、Spark 2.3.02.2      部署视图开源大数据平台已安装完成，本文主要介绍在Hadoop和Spark平台中通过OBSFileSystem组件与OBS进行对接的操作步骤。对接OBS后，用户的数据即可存储在OBS平台，通过Hadoop和Spark进行大数据计算，实现计算存储分离。 3      开源大数据平台对接OBS操作步骤3.1      Hadoop平台更新OBSFileSystem3.1.1        上传obs的jar包1、  从网址https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-12142-1-1.html 中下载OBSFileSystem后进行解压缩，其中Package目录中包含obs所需要的jar包，列表如下：2、  将obs所需要的jar包放在/mnt/obsjar目录中3.1.2        增加hadoop-huaweicloud的jar包1、  将hadoop-huaweicloud的jar包拷贝到如下各个目录中（/home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common/lib；/home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/tools/lib）命令：cp /mnt/obsjar/hadoop-huaweicloud-2.8.3.13.jar /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common/lib/.cp /mnt/obsjar/hadoop-huaweicloud-2.8.3.13.jar /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/tools/lib/.3.1.3        增加esdk-obs-java的jar包1、  将esdk-obs-java的jar包拷贝到如下各个目录中（/home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common/lib；/home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/tools/lib）命令：cp /mnt/obsjar/esdk-obs-java-3.0.1.jar /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common/lib/.cp /mnt/obsjar/esdk-obs-java-3.0.1.jar /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/tools/lib/.3.1.4        更换java-xmlbuilder的jar包1、  备份并删除hadoop-2.8.3所有目录中原有的java-xmlbuilder-0.4.jar（通过find查找后删除）。命令：rm -rf /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common/lib/java-xmlbuilder-0.4.jarrm -rf /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/tools/lib/java-xmlbuilder-0.4.jar2、  将java-xmlbuider-1.1.jar包拷贝到如下各个目录中进行替换命令：cp /mnt/obsjar/java-xmlbuider-1.1.jar /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common/lib/.cp /mnt/obsjar/java-xmlbuider-1.1.jar /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/tools/lib/.3.1.5        更换okhttp的jar包1、  备份并删除hadoop-2.8.3所有目录中原有的okhttp-2.4.0.jar（通过find查找后删除）。命令：rm -rf /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common/lib/okhttp-2.4.0.jarrm -rf /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/tools/lib/okhttp-2.4.0.jarrm -rf /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/httpfs/tomcat/webapps/webhdfs/WEB-INF/lib/okhttp-2.4.0.jarrm -rf /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/hdfs/lib/okhttp-2.4.0.jar2、  将java-xmlbuider-1.1.jar包拷贝到如下各个目录中进行替换命令：cp /mnt/obsjar/okhttp-3.10.0.jar /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common/lib/.cp /mnt/obsjar/okhttp-3.10.0.jar /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/tools/lib/.cp /mnt/obsjar/ okhttp-3.10.0.jar /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/httpfs/tomcat/webapps/webhdfs/WEB-INF/lib/.cp /mnt/obsjar/okhttp-3.10.0.jar /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/hdfs/lib/.3.1.6        更换okio的jar包1、  备份并删除hadoop-2.8.3所有目录中原有的okio-1.4.0.jar（通过find查找后删除）。命令：rm -rf /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common/lib/okio-1.4.0.jarrm -rf /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/tools/lib/okio-1.4.0.jarrm -rf /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/httpfs/tomcat/webapps/webhdfs/WEB-INF/lib/okio-1.4.0.jarrm -rf /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/hdfs/lib/okio-1.4.0.jar2、  将java-xmlbuider-1.1.jar包拷贝到如下各个目录中进行替换命令：cp /mnt/obsjar/okio-1.14.0.jar /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common/lib/.cp /mnt/obsjar/okio-1.14.0.jar /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/tools/lib/.cp /mnt/obsjar/ okio-1.14.0.jar /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/httpfs/tomcat/webapps/webhdfs/WEB-INF/lib/.cp /mnt/obsjar/okio-1.14.0.jar /home/modules/hadoop-2.8.3/share/hadoop/hdfs/lib/.3.2      Hadoop平台更新配置文件操作步骤在/home/modules/hadoop-2.8.3/etc/hadoop目录中配置core-site.xml。注：fs.defaultFS 、fs.obs.access.key、fs.obs.secret.key、fs.obs.endpoint请根据实际情况进行修改。<property>   <name>fs.defaultFS</name>   <value>hdfs://ecs-bigdata-hdtest-0000.novalocal:8020</value> </property><property>   <name>hadoop.tmp.dir</name>   <value>/home/modules/hadoop-2.8.3/tmp</value> </property> <property>   <name>fs.obs.access.key</name>   <value>myaccesskey</value> </property> <property>   <name>fs.obs.secret.key</name>   <value>mysecretkey</value> </property> <property>   <name>fs.obs.endpoint</name>   <value>myendpoint</value> </property> <property>   <name>fs.obs.buffer.dir</name>   <value>/home/modules/data/buf</value> </property> <property>   <name>fs.obs.impl</name>   <value>org.apache.hadoop.fs.obs.OBSFileSystem</value> </property> <property>   <name>fs.obs.connection.ssl.enabled</name>   <value>false</value> </property> <property>   <name>fs.obs.fast.upload</name>   <value>true</value> </property>配置成功后即可执行hadoop命令3.3      Spark平台更新OBSFileSystem3.3.1        增加obs的jar包1、  备份并删除spark-2.3.0所有目录中原有的版本较低的java-xmlbuilder-X.X.jar、okhttp-X.X.X.jar和okio-X.X.X.jar（通过find查找后删除）。命令：rm -rf /home/modules/spark-2.3.0/jars/java-xmlbuilder*rm -rf /home/modules/spark-2.3.0/jars/okhttp*rm -rf /home/modules/spark-2.3.0/jars/okio*2、  将obs的jar包（hadoop-huaweicloud-2.8.3.13.jar、esdk-obs-java-3.0.1.jar、java-xmlbuilder-1.1.jar、okhttp-3.10.0.jar和okio-1.14.0.jar）拷贝到如下各个目录（/home/modules/spark-2.3.0/jars/）后即可启动spark使用OBS进行大数据计算。命令：cp /mnt/obsjar/hadoop-huaweicloud-2.8.3.13.jar /home/modules/spark-2.3.0/jars/.cp /mnt/obsjar/esdk-obs-java-3.0.1.jar /home/modules/spark-2.3.0/jars/.cp /mnt/obsjar/java-xmlbuilder-1.1.jar /home/modules/spark-2.3.0/jars/.cp /mnt/obsjar/okhttp-3.10.0.jar /home/modules/spark-2.3.0/jars/.cp /mnt/obsjar/okio-1.14.0.jar /home/modules/spark-2.3.0/jars/.

M8000C大数据网络安全隔离器产品简介为保证网络安全，许多单位单独建立了内部网络（以下简称‘内网’），且将内网和互联网进行了物理隔离，物理隔离后内网和互联网之间是没有物理链路连接的，故不能通讯。如果需要从外部或异地访问内网，则需要铺设专线将设备或局域网络接入内网，此外，可以通过数据摆渡、单向光闸非即时的在内网和互联网之间安全传输数据。M8000C大数据网络安全隔离器是通过互联网来构建两个安全局域网的网络链路的网络传输解决方案。可以实现在异地通过任意的互联网网络即时而且安全的访问物理隔离的内部网络。运行环境为保证安全，服务端须要分别由两个ISP商提供的固定IP，接入到有物理隔离的内网里面的需要从外部访问的局域网络，对应的客户端在任意可以上网的地方即可。产品功能异地安全接入内网:可实现异地内网之间的通讯和局域网络互联，能够代替专线同时能保证安全性，能够代替传统VPN依靠互联网的优势在任意网络传输数据，而安全性远高于只能采用逻辑隔离方式的VPN。访问控制：可以设定允许访问的IP和端口。地址伪装：被探测的属于公网的IP，与内网无关。产品优势高适用性 适用于任何有内网的行业，可以在任意已经成熟的网络系统继承中增加或新建。采用高效低功耗芯片，实现1000M以上网络通讯。高安全性 利用四个单向光闸摆渡数据，从物理链路上断开，保证内网的绝对安全不可入侵；上下行分离，确保数据不在相同通路、相同会话中传输，防止会话分析和获取，同时加入数据混淆；所有进入传输通道的数据全部采用国标保密要求和算法进行高强度加密，保障数据的安全性。高易用性 采用底层网络封装技术，实现TCP会话重组，实现应用层全协议兼容的网络通讯，形成会话级通信不需要再次对协议、应用进行再次开发来保证安全，减少成本和费用。典型部署产品实图应用场景电视台实时采访某省级电视台，在两会期间对代表进行采访的同时，希望能够将采访数据即时的传送到台里的内部网络，进行处理，在任意可以连接网络的地方只要采用M8000C大数据网络安全隔离器网络设备，无论是在会堂前，还是在机场，发布会现场都能够随时随地访问并实时接入到内部网络。而且能够保证在接入绝对的安全。外出采访车当需要在任意地方进行采访或者电视台内部的网络产生即时访问或通讯时，只需要在出行的采访车上增加一台该设备，则在任意有互联网接入的地方则可以接入到电视台的内部网络，当需要在外即时的使用内部网络的资源的适合，M8000C大数据网络安全隔离器可以满足该要求，而且比以往任何的VPN的方式都安全。公安局公安局的需要总部和外勤联合作战，采用即时指挥、实时通讯和信息共享，在外工作的小组和工作车辆需要接入到公安内部网络（与任何互联网完全物理隔离）上，而且能够在追捕嫌疑犯的移动过程中，随时与总部信息共享以便总部的即时指挥。M8000C大数据网络安全隔离器的客户端设备可以不受任何接入方式的影响，特别是在4G/3G任意变换的sim卡信号下，同样能够完成与公安总部内网的连接，保证信息通畅。边防武警手持设备某武警边防部队通过在单个手持设备上利用弹性安全网络处理多个安全级别的信息，而无需通过拥挤的安全数据中心路由。这种能力将能够在现有的商业和军用网络上运行，同时保持敏感信息的安全性和运行的安全性。气象局资料上传各地气象局会把每天的天气预报节目制作完成后，上传到电视台的播出系统中。由于是直接传电视台播出系统，不能直接通过网络传输。使用M8000C大数据网络安全隔离器系统后，就可以通过该系统直接传输到电视台播出系统中去，就不需要再单独租用专线进行传输，保证效率的同时还节省了成本。

2019年6月3日，武汉博讯正式入驻华为云市场，我们在云市场中发布了全域旅游智慧解决方案，旨在凭借云计算及大数据技术实力，助力政府和景区布道全域旅游。产品介绍国家旅游局在2015年1月发布的《关于促进智慧旅游发展的指导意见》中指出：“智慧旅游是游客市场需求与现代信息技术驱动旅游业创新发展的新动力和新趋势，是全面提升旅游业发展水平、 促进旅游业转型升级、 提高旅游满意度的重要抓手。”该解决方案的系统价值在于打通了游客，景区运营方及政府三方面，真正满足了旅游者对现代信息的需求，提高了旅游便利化水平和产业运行效率，最终实现旅游服务、 管理、 营销、 体验智能化。 产品特点• 系统三大特色：人工智能 全国首创的人工智能和旅游业务结合成问答知识库，通过深度学习技术进行旅游知识的自学习和自我升级。  • 系统三大特色：旅游大数据 通过各方数据，细分用户标签，对平台用户进行个性化推荐，提供智能提醒、智能推荐、智能行程规划。  • 系统三大特色：全域旅游生态构建 汇聚景区内全业态的点位信息，集吃住行游购娱一体，实现多维全服务的流程体系。应用场景作为老板姓触手可及的智慧应用方案，该方案覆盖老板姓日常吃住行游购娱，真正做到群众方便、管理高效、政府放心。 游客服务出行导航游客能提前了解景区实时人流景区，避免拥堵，了解车位分布，免除停车烦恼。无缝接入主流导航，让出行交通一路畅通。景区交通外部大交通与景区小交通无缝衔接；景区内电瓶车和自行车随心选择；扫码支付，轻松出游。智能游导机器人智能导游机器人全程陪伴，语音交互方便快捷，识别率高；前方人流预测，周边智能推荐，智能行程规划，人工智能让您的出行更省心。智能游导旅游资源一张图全面覆盖；景点信息完整展示，多媒体介绍声情并茂；打卡网红地标一个都不会错过。紧急求助App/报警终端实时显示位置，点面联动、实时保障游客安全  管理服务 统一管理平台后台管理系统为全域旅游管理提供支撑， 视频监控、 公共广播、 多媒体信息发布、 人员热力地图、 统一资源网管等统一平台管理。游客大数据多维数据接入，实时人流热力图一目了然，精度小于5米；自定义电子围栏，实现对各景区全域和重点区域的监控，可实现自定义多边形围栏设定，满足景区不规则地形要求；多维数据标签构成精准游客画像，为运营提供数据支撑；洞察客户群体，深入理解客户需求。精准信息推送后台可针对精准客户群体，配合景区运营需要发送短信；不受运营商限制，三网通达，到达率99.9%。旅游数据大屏集成的大数据管理平台，可实现对交通、人流、物流、信息流、管网运行、系统状态的全方位实时 监控，并将通过热点分析、智能资产管理、智能资源调度等系统，帮助管理人员更好地进行重点景区的 运营维护和管理服务。   小结武汉博讯一直秉承“技术领先、客户至上”的服务理念，重视技术创新与技术进步。在注重标准化和规范化的同时，提供开放、安全、可靠的应用解决方案，专注于旅游、中小企业、政府、通信运营商等行业领域的信息化服务。基于云计算和大数据平台，提供智慧城市、智慧旅游、工业信息化等解决方案的咨询，设计和实施。博讯的全域旅游智慧解决方案，打通了规划、设计、实施、运营，覆盖游前、游中、游后，服务游客、运营方、管理方，实现真正意义上的全域旅游智慧化服务。//end

大数据安全云盘产品简介大数据安全云盘以“安全”为核心，分布式文件系统和大数据为技术基础，为企业或单位提供安全、方便、快速、易操作的文件和信息安全管理的企业云盘解决方案。整个完整的系统主要分为三大部分：大数据云盘及应用管理业务部分、大数据安全交互部分、分布式对象存储部分。产品优势完善的用户体验大数据安全云盘打造的全新视觉界面，页面采用的扁平化视觉风格，美观大方；交互设计流畅简洁，操作简便；各模块之间分类清晰，逻辑性强；采用模块化、组件化和松耦合系统设计方法，方便维护。多终端数据同步，灵活共享与协作支持Android、iOS、Windows等多种主流终端，随时随地访问，多终端数据实时同步，支持文件分享、离线查看、版本管理等，畅享高效办公。方便的文件管理所有类型文件在线集中管理，快速汇总分发，上传文件大小不设限，还能在线预览大多数格式的文件。沿袭友好的windows文件管理风格，让您的操作更方便。支持文件批量上传下载；在线高质量预览文件，支持大多数文件类型；文件上传或者下载过程中，支持断点续传；误删文件恢复,所有删除的文件可到回收站进行恢复。技术优势以最低的成本搭建高效可用的私有云存储平台为企事业单位搭建了一个高效可用的私有云存储平台，实现了桌面文件备份和不同终端的数据共享，通过这些手段，显著降低了购买存储及管理的成本。建立了数据安全可靠而且高效的共享机制在文件加密、传输过程加密、存储介质加密、权限管理、操作留痕等信息安全管理手段，安全高效便捷在在个人与个人之间，个人与部门之间，设备与设备之间共享数据。建立起以非结构化信息协作平台，大幅度搞高工作成效大数据安全云盘系统在结合了文件云存储管理以及公共资料库管理的基础上，提供了项目协作管理功能模块，这样企事业单位就建立起了以非结构化信息协作的核心平台，与企事业单位之前以结构化信息平台（各类数据库平台）并重，加强了企事业单位员工、各办事机构科室以及客户之间在有一个协作平台，可以大幅度提高企事业单位的工作效率。满足各种智能终端在文件信息协同工作上的迫切需求通过大数据安全云盘可以实现协作开展任务、系统编辑文档，通过PC客户端、WEB端、手机APP，构建了一个高效可用、统一规范的云存储平台，企业单位的工作效率将大大提高。

重庆泛涵数码科技有限责任公司  重庆泛涵数码科技有限责任公司（简称“泛涵公司”）成立于2004年，是一家致力于信息安全大数据产品的设计、研发、销售及售后服务的现代化高新科技公司。 泛涵公司的核心竞争力是技术和人才。公司员工95%以上拥有大学本科及以上学历。公司每年都在技术研发方面投入资金，不断推进核心安全技术的发展。产品简介      面对新型网络攻击手段的出现和广电行业网络对安全的特殊需求，应采用全新安全防护防范理念的网络安全技术，建设网间安全传输系统。目标是在不同网络之间进行物理隔离，同时完成网间数据的安全极速传输。 大数据安全交互系统通过“两层防毒过滤+两层防攻击+统一认证+智能优化高速传输”的设计，确保了数据能安全在不同网络之间传输。产品优势安全的双机架构双独立主机，采用USB或IB线缆连接，从物理上断开以太网链路支持异构操作系统高效的病毒查杀  与国内外知名杀毒软件深度耦合，提升杀毒性能   支持Avira，ESET Nod32，Avast，BitDefender，Kaspersky等严格的文件检查黑白名单策略，严格过滤待传输的文件检测文件类型和文件格式是否匹配，防止文件篡改先进的传输技术采用多通道usb设计或先进的Infiniband设计IB架构系统吞吐量可达10.4Gbps，USB架构系统吞吐量可达6.4GbpsTAG序列每分钟可稳定传输4000个以上完美的终端支持支持浏览器、PC客户端、手机客户端等支持批量上传和断点续传多元的功能模块支持集群传输，统一管理、统一资源调度，完善的审计信息指定存储空间自动扫描传输，并可按设定规则分类迁移丰富的传输方式支持CIFS、B/S、C/S等常用上传方式，兼容多种主流浏览器   完美支持TGA快速传输应用场景通用文件传输部署在非安全网络和高安全网络（比如办公网到制作网、上载区到播出网等），通过USB链路进行连接，编辑记者可在上载区或办公网中安全进行挑选素材，并传输到高安全网络中。网间数据交互云平台和台内业务系统均属于生产业务系统，安全级别相同，根据安全等级保护要求，均需要设定边界，实现安全交互，因此，建议构建网间安全交互系统，实现云平台与台内各业务系统的内容传输。安全送播在制作网/上载与媒资之间部署大数据安全交互，通过文件深度检测、杀毒、隔离安全传输等手段，保证媒资的安全。在媒资与播出之间部署大数据安全交互系统，所有的指令和文件都通过大数据安全交互系统进行传输及解析，保证播出网的万无一失 资质                                               案例

微话题名称“数据标准建设，以高校信息化建设为例”希望大家能够畅所欲言。如果大家有其他任何与数据标准建设相关的问题，也可以在本帖回复直接咨询云享专家jack.jia。=======【云享专家·微话题】数据标准建设 =======企业(高校)信息化系统与工程建设过程中数据标准建设已经成为了一个制约信息化发展的重要问题，为发现数据价值而开展数据治理成为各方的一个关注问题，本话题通过数据标准建设提出了一套打破数据壁垒，解决数据孤岛问题的解决办法，主要涉及数据标准，数据质量分析，数据交换平台，数据总线平台，数据展示平台，应用容器引擎等方面展开介绍高质量的数据标准建设完成以后，相信有一天，可以作为智慧校园建设的重要组成部分，起着一个关键性的作用。信息化系统与工程建设过程中，对于数据整理，数据关系，数据质量，数据防线和数据可视化大家都有各自的理解和观点，，今天我们就“数据标准建设”为题一起来讨论，希望看到大家精彩的评论：1 数据标准的数据抽取如何解决？2 数据清洗问题如何解决？3 数据标准建设过程中，元数据管理与评价如何进行？4 数据总线在数据标准开发过程中的重要意义是什么，如何实现？5 应用容器引擎(docket)如何支撑数据标准体系中的各个应用？6 敏捷大数据在数据标准建设过程中如何应用微话题活动：参与本次微话题讨论，有机会获得优质评论奖活动时间：2019年3月14日-3月27日参与方式：直接在本帖回复你关于以上6个问题中的3个问题的理解或评论获奖方式：活动结束后，将由云享专家 jack.jia  选取出2名优质评论奖，各送出50元华为云代金券。优质评论：1226741228:1 数据标准的数据抽取如何解决？数据抽取的表现形式：（1）字段分列：截取某一字段的部分信息。（2）字段合并：将某几个字段合并为一个新字段。（3）字段匹配：将原数据表没有，但其他数据表中有的字段，有效地匹配过来。字段分列采用的方法：（1）菜单法（2）函数法。字段合并可采用，CONCATENATE(text1,text2,text3,...........)将几个文本字符串合并为一个文本字符串，text项可以为文本字符串，数字，或者对单元格的引用。字段匹配可采用，VLOOKUP函数：在表格的首列查找指定的数据，并返回指定的数据所在行中的指定列处的单元格内容。VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup)\2 数据清洗问题如何解决？在数据挖掘过程中，数据清洗主要根据探索性分析后得到的一些结论入手，然后主要对四类异常数据进行处理，分别是缺失值、异常值、去重处理以及噪音数据的处理。探索性分析：这个部分是对数据的初步认识以及对先验知识的探索分析过程，利用python相关的科学计算库进行探索，例如数据类型，缺失值，数据集规模，各特征下的数据分布情况等，并利用第三方绘**进行直观的观察，以获取数据的基本属性与分布情况，另外，通过单变量分析与多变量分析，可以初步探索数据集中各特征之间的关系，以验证在业务分析阶段所提出的假设。缺失值：（1）在缺失率少且属性重要程度低的情况下，若属性为数值型数据则根据数据分布情况简单的填充即可，例如：若数据分布均匀，则使用均值对数据进行填充即可；若数据分布倾斜，使用中位数填充即可。若属性为类别属性，则可以用一个全局常量‘Unknow’填充，但是，这样做往往效果很差，因为算法可能会将其识别为一个全新的类别，因此很少使用。（2）当缺失率高(>95%)且属性重要程度低时，直接删除该属性即可。然而在缺失值高且属性程度较高时，直接删除该属性对于算法的结果会造成很不好的影响。（3）缺失值高，属性重要程度高：主要使用的方法有插补法与建模法。异常值：（1）简单的统计分析。（2）3∂原则--基于正态分布的离群点检测。（3）基于模型检测。（4）基于距离。（5）基于密度。（6）基于聚类。处理异常的方法：（1）删除异常值----明显看出是异常且数量较少可以直接删除。（2）不处理---如果算法对异常值不敏感则可以不处理，但如果算法对异常值敏感，则最好不要用这种方法，如基于距离计算的一些算法，包括kmeans，knn之类的。（3）平均值替代----损失信息小，简单高效。（4）视为缺失值----可以按照处理缺失值的方法来处理去重处理：对于重复项的判断，基本思想是“排序与合并”，先将数据集中的记录按一定规则排序，然后通过比较邻近记录是否相似来检测记录是否重复。这里面其实包含了两个操作，一是排序，二是计算相似度。目前在做竞赛过程中主要是用duplicated方法进行判断，然后将重复的样本进行简单的删除处理。噪音处理：对于噪音的处理主要采用分箱法于回归法进行处理。3 数据标准建设过程中，元数据管理与评价如何进行？各类元数据：数据库元数据、管理型元数据、业务元数据、数据字典元数据、脚本元数据。对各类元数据实行统一管理，包括增删改查预览等操作。评价标准：准确性、完备性、及时性、重复性、一致性、合规性。可采用数据质量监控：质量点监控、数据剖析、数据指标、表空间监控、表监控、SQL脚本监控。4 数据总线在数据标准开发过程中的重要意义是什么，如何实现？数据总线相当于数据的总干道，所有的关键数据都会经过这条干道，实现数据的汇集，所以保证总线承载量以及畅通性至关重要。如果是各类型的实时数据接入可采用flume、flink、kafka这样的大数据组件，存储在hdfs上。5 应用容器引擎(docket)如何支撑数据标准体系中的各个应用？主要体现在三个方面：（1）编译。Docker 允许您用微服务方式组织您的应用程序，而不用担心上线环境和测试环境不一致，并且不用关心运行平台和语言，Docker 镜像是跨平台的，真正实现一次编译，到处运行。（2）装运。通过 Docker 可以设计应用程序开发，测试，发布的整个周期，并且用统一的用户接口去管理，Docker 提供了两个非常重要的概念，Docker 容器和 Docker 镜像，目前几乎成为企业标准。（3）运行。Docker 可以部署可扩展的服务，Docker 容器具有很好的隔离性，程序运行在 Docker 容器中更加安全可靠，可以部署运行在各种 Linux X64 平台上。6 敏捷大数据在数据标准建设过程中如何应用敏捷大数据架构除了支持大规模数据增长之外，更重要的是能适应大数据分析业务的扩展和变化，通过容器和服务化技术，具备高容错性和稳定性，能支持大数据分析的失败处理和自动恢复等，能在海量数据条件下快速完成多种计算模型和分析处理，能基于数据融合单元和计算服务化技术，支持多模态计算和多模式计算任务处理，能在有限的成本条件下提高大数据分析效率。

《直播回看》栏目会将“华为云开发者者联盟”移动端课程平台的精品音视频直播课，定期进行展播，支持各位伙伴进行回看学习本期推荐： 区块链-基于华为云BCS的区块链应用开发实战分享【主讲人介绍】主讲人：Kai华为云资深软件工程师，12年软件设计、开发经验，目前专注在区块链和网络安全领域，为客户提供最专业的区块链服务。【课程大纲】课程介绍1. 基于区块链身份共享的银行II类账户跨行开户Demo业务介绍2. 智能合约代码实现3. 应用端代码实现4. 编译部署和效果展示【课程链接】可扫描下方二维码进入“华为云开发者联盟“移动端直播间收听课程

苏州国云数据科技有限公司国云数据是中国顶级的大数据技术服务运营商，拥有国家自主可控并国际领先大数据技术和产品，旗下有世界领先的大数据操作系统，致力于让人人都能使用数据，专注于帮助一流企业和政府大数据规划和实践，逐步走向国际化的中国大数据民族品牌。国云数据由原阿里巴巴数据部门核心成员于2011年创立，拥有北京、河南、内蒙古等多个子公司与研发中心，拥有百余多项大数据技术著作权和专利。旗下大数据分析平台：有11万企业客户使用，旗下大数据实验平台有100多所高校在使用，同时面向政府的大数据交换共享、分析挖掘、应用服务平台，已在贵州、内蒙、苏州、北京、部委、公安、工业等省和市使用。国云教育是国云数据旗下品牌和垂直事业部，专注于为高校提供大数据分析应用类教学、科研、培训等一体化平台和解决方案，包含大数据分析应用实验平台环境，大数据经管类专业课程开发，大数据师资培训和数据分析技能竞赛等内容。目前已服务包括安徽大学、华东师范大学、哈尔滨商业大学、无锡职业技术学院、武汉职业技术学院等100多家本科和高职院校。国云数据在商科大数据人才培养方面的优势大数据分析应用实训平台介绍大数据分析应用实验列表和商科数据课程体系增值服务：大数据分析比赛增值服务：大数据分析师资培训

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【摘要】 华为云 EI 布道师分享 Apache 的故事今年是 Apache 软件基金会20周年庆，作为一家全球性的以开发开源软件为公共利益的慈善组织，正在变得更加的多元化、日渐丰富与完善。从本土软件产业的角度而言，须以站在世界的角度来认识、参与、贡献，进而领导，让更多的人受益。从个人而言，就是要经历观察、学习、奋斗、参与的过程。目前 ASF 全球活跃成员（Member）有700多名，其中华人约有28名，目前住址在中国的有 10 位（其中今年新当选 6 位华人里住址在中国的有 3 位）。这三位来自中国新当选的 ASF Member 分别是陈亮，堵俊平（请参考开源社公众号4月18日发布的文章），张乎兴。今天为大家推荐的故事是新当选的 ASF Member - Apache CarbonData 项目委员会主席 - 陈亮，这是一个关于本土开发者成长的历程，一个让我们从中看出崛起与趋势的走向。Apache CarbonData 作为本土企业里第一个捐赠给 ASF 的开源项目、第一个走入 ASF 孵化器、也是第一个从 ASF 孵化器顺利毕业成为顶级项目的本土开源项目。作为一个本土大企业内第一位开路先锋的筚路蓝缕、披荆斩棘正是点滴在心头，如今贡献社区成就自身，当选为 ASF Member ，可谓是实至名归。以下陈亮将为大家娓娓道来。陈亮简介  ：2005年加入华为，一直从事大数据和 AI 相关的研发工作，对开源软件有深入理解。“下面以华为云 EI 布道师身份给大家分享下我的 Apache 故事。”01 我的Apache故事前言很高兴2019年4月受邀成为全球最大开源社区 Apache 软件基金会的 Member ，ASF member 与 Apache 项目 PMC/Committer 主要的区别是，前者是参与基金会层面的事务，后者是具体项目层面的事务。今年也是 Apache 基金会成立20周年，为帮助中国更多的项目和个人参与到 Apache，社区朋友建议我抽空分享下我的 Apache 故事和经验。我的 Apache 故事与华为的 Apache 相关的大数据开源历程几乎一样，在华为很难找出第2个人，像我这样全程参与了整个工作。02 开启 Apache 之旅  2011-2014年我被外派到华为印度研究所，负责软件平台工作，当时根据印度员工两个优势（语言+软件），公司将大数据开源相关业务交由我的团队负责。华为在 2012 年 HBase 峰会上，分享并开源了 HBase 二级索引方案 hindex  https://github.com/Huawei-Hadoop/hindex 这在业界引起极大的反响和关注，有人认为，如果华为早点公布这个方案，HBase 多列组合快速查询的问题早就解决了。我是在 2012 年开启了 Apache 之旅，开始研究开源文化和 Apache Way 的精髓，下面这些理念，我个人比较认可，分享给大家，摘自艾里克.斯蒂芬.雷蒙《大教堂与集市》，“只要眼球足够多，所有臭虫都好捉”，开源软件和开放性内容兴起的背后是社会信息结构变革。技术和知识在公共领域的畅通促进发展、公平和机遇，破除与经济和政治权力绑结的知识垄断。然而草根能量需要一个健康的进化机制来真正推动社会的进步，其中核心是知识生产和传播的可靠性、可信度。 03 参与 Apache 社区，积累个人的功勋值 ( Merit )  几乎所有知名的大数据开源软件全在 Apache 基金会下管理，每天社区都在发生很大的变化。华为是业界最早提供大数据套件发行版厂商之一，为了给客户提供稳定可靠的大数据软件，我们积极参与 Apache 大数据项目的内核特性开发，并贡献回馈到开源社区，多次在华为公司园区内组织 Apache 项目线下技术交流（2014年与陈超@七牛云技术总监，一起组织了杭州第一次 Apache Spark 技术 Meetup）2016年华为将研究开发多年的大数据项目 CarbonData 开源，并捐赠给 Apache 软件基金会，进入 Apache Incubator（孵化器），经过来自华为、Intel 、Talend 、交通银行、上汽、携程等众多公司架构师和开发人员的努力，CarbonData 经过不到一年的时间，于2017年4月顺利地由孵化器毕业，正式成为 Apache 社区顶级项目，并由我本人担任此项目的 PMC Chair（项目委员会主席）。在此要特别感谢3位 Apache mentors（孵化项目导师 - 法国人 JB，印度人 UMA，印尼裔 Henry）对 Apache CarbonData 项目的贡献和帮助。同时也要感谢 Apache Kylin 项目负责人 Luke Han (韩卿)，前期给了不少指导。这几年参与 Apache 项目，积累了大量经验，希望可以帮助到更多项目进入 Apache 孵化，回馈社区。由于端到端负责过 Apache 孵化项目，且参与过多个 Apache 社区项目（Hadoop 、Spark 、Flink 、Hive等），我很快被 Apache Incubator（孵化器）接纳为 PMC 成员。除了未曾担任 Apache 基金会的 Board Member 和 Officers，基本上 Apache 其他所有的角色，我都担任过。(User->Contributor->Committer->PMC->PMC Chair->Member->IPMC)04 Apache 经验共享Apache Way 总结：开源项目到 Apache 的关键路径：Apache 、Linux 开源社区的对比分析：本人总结的一套 Committer 脚本： git clone  https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/projectname cd projectname git remote rename origin apache git remote add github  https://github.com/apache/projectname git config --local --add remote.github.fetch '+refs/pull/*/head:refs/remotes/github/pr/*' git fetch --all git checkout -b pr-1062 github/pr/1062 git rebase -i apache/master   (-i squash some commits.) pick fda59df commit 1 squash x536897 commit 2 squash c01a668 commit 3 （This means, you take the first commit, and squash the following onto it） git log       -- get the commit  info git checkout apache/master git cherry-pick 0e1c3b09ccc3493ca50a0a41ae993260a9a30493(To be merged PR's commit info) git commit --amend -m "PR title" -m "PR description" -m "This closes #1062" git push apache HEAD:master05 感想、收获早期国内有 Apache 孵化项目经验的人还比较少（2015年时只有 eBay 中国研究院的3个 Apache 孵化项目），不像现在这么多（目前源自中国的 Apache 顶级项目有8个，Apache 孵化项目有6个），有些问题可以直接问，少走弯路。当时 CarbonData 在孵化时，也碰到了很多问题和挑战，解决问题的办法就是去仔细阅读 Apache 官网的规定，以及去学习社区 Mailing list（邮件列表）大家曾经讨论过的问题。在 Apache 社区绝大多数人都是很 OPEN 和 NICE 的，当有人对你的项目提出问题时，其实别人是在帮助你的项目，切记不能用带着情绪化的语言去回复和争吵，且回复时就在公共的 mailing list 里公开答复。（之前有一个例子，项目成员私信去和提问题的人确认问题，最后被人家拿出来说事，被质问为什么不在社区公开讨论，结果囧大了！）参与 Apache 开源社区，确实要花很多时间去做贡献，但相比收获、学习到的知识、朋友、人脉等，一路走来，绝对值得！社区福利（数量有限，仅限前50名）：如想获得华为云 ModelArts 免费云资源使用券，可以联系 chenliang613@apache.org 。（ModelArts 是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流）---------------作者：简单的坚持原文链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/63207406701811e9bd5a7ca23e93a891