知识点详细内容： 1. 信息化浪潮：历史上经历了三次信息化浪潮。第一次浪潮发生在1980年前后，标志是个人计算机的发明，主要解决信息处理问题，代表公司包括Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想、戴尔、惠普等。第二次浪潮发生在1995年前后，以互联网的出现为标志，主要解决信息传输问题，代表公司有雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等。第三次浪潮发生在2010年前后，标志是物理网和云计算的发展，主要应对信息爆炸，预示着将会有一批新兴市场标杆企业的涌现。 2. 数据产生方式：人类社会的数据产生方式经历了三个阶段。初期是运营式系统阶段，其次是用户原创内容阶段，最新阶段为感知式系统阶段。 3. 大数据特征：大数据有四个基本特征，分别是数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4. 数据爆炸特性：在大数据时代，“数据爆炸”的特性体现为人类社会产生的数据以每年50%的速度增长，大约每两年数据总量就会翻一番。 5. 数据研究阶段：在科学研究的历史上，数据研究经历了四个阶段，分别是实验、理论、计算、和数据。 6. 大数据对思维方式的影响：大数据时代对思维方式的重要影响体现在三种思维的转变上，即从抽样思维转为全样思维，从追求精确转为追求效率，以及从关注因果关系转为关注相关关系。 7. 大数据决策与传统决策的区别：大数据决策与传统的基于数据仓库的决策的区别在于，大数据决策面向的是大量非结构化的数据，并能实时探测数据变化，提供实时的查询分析和自动规则触发功能，而数据仓库侧重于批量和周期性的数据处理。 8. 大数据应用举例：大数据的应用涵盖多个领域，如金融行业的高频交易、社区情绪分析和信贷风险分析；汽车行业的无人驾驶汽车；互联网行业的客户行为分析、商品推荐和有针对性的广告投放；个人生活中的个性化服务提供。 9. 大数据的关键技术：大数据的关键技术包括批处理计算、流计算、图计算和查询分析计算。 10. 大数据产业技术层面：大数据产业包含的关键技术层面有IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层和数据应用层。 11. 云计算与物联网定义：云计算提供了通过网络可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户可以随时随地获取所需IT资源。物联网是物物相连的互联网，利用通信技术将传感器、控制器、机器、人类等连接起来，实现信息化和远程管理控制。 12. 大数据、云计算和物联网的关系：三者相辅相成，大数据依赖于云计算提供的IT资源进行海量数据分析；物联网作为数据的源头，为大数据分析提供必要数据，而云计算和大数据技术支撑着物联网的发展。 第二章： 1. Hadoop与谷歌技术关系：Hadoop的核心技术包括分布式文件系统HDFS和MapReduce，其中HDFS是谷歌文件系统GFS的开源实现，MapReduce则是谷歌MapReduce的开源实现。 2. Hadoop特性：Hadoop具备高可靠性、高效性、高可扩展性、高容错性，运行成本低，主要运行在Linux平台，支持多种编程语言。 3. Hadoop应用情况：Hadoop被广泛应用于多个领域。例如，雅虎建立了一个大规模的Hadoop集群系统；Facebook将Hadoop用于日志处理、推荐系统和数据仓库；百度利用Hadoop进行日志存储和统计、网页数据挖掘等。 4. Hadoop项目结构及功能：Hadoop项目结构包括Pig、Chukwa、Hive、HBase、MapReduce、HDFS、Zookeeper、Common、Avro等部分，每个部分都有具体的功能。例如，Common为Hadoop其他子项目提供支持，包括文件系统、RPC和序列化库；Avro用于数据序列化，提供丰富的数据结构类型。

在IT领域，存储技术是计算机科学的一个核心组成部分，特别是在操作系统设计和系统管理中。这篇"存储技术原理分析_基于Linux 2.6内核源代码"的文档将深入探讨Linux内核如何处理存储操作，特别是在2.6版本的内核上下文中。Linux 2.6内核是一个重要的里程碑，它引入了许多改进，尤其是在I/O性能和稳定性方面。 1. **Linux内核与存储** Linux内核是操作系统的核心，负责管理和调度硬件资源，包括存储设备。在Linux中，存储管理涉及块设备驱动、文件系统和内存管理等多个组件。 2. **块设备驱动** 块设备驱动程序是内核的一部分，它们负责与硬盘、SSD等物理存储设备进行通信。在Linux 2.6内核中，块层进行了优化，提供异步I/O处理，提高了系统性能。 3. **I/O调度器** I/O调度器是决定何时以及如何从磁盘读写数据的关键组件。Linux 2.6内核提供了多种调度策略，如电梯算法、NOOP和CFQ（完全公平队列），以平衡延迟和吞吐量。 4. **文件系统** 文件系统是组织数据逻辑结构的方式，如EXT3、EXT4、XFS和Btrfs等。Linux 2.6支持多种文件系统，并引入了日志式文件系统的特性，增强了数据一致性和可靠性。 5. **内存管理与缓存** Linux内核使用缓冲区缓存来提高I/O性能，将频繁访问的数据存储在内存中，减少对硬盘的依赖。同时，VM（虚拟内存）子系统管理物理和虚拟内存，实现内存交换和页面调度。 6. **VFS（虚拟文件系统）层** VFS是Linux内核中的一个抽象层，允许不同的文件系统共存并提供统一的接口。它处理文件操作，如打开、关闭、读取和写入，而无需关心底层文件系统类型。 7. **存储设备的RAID和LVM** RAID（冗余磁盘阵列）技术和LVM（逻辑卷管理）是Linux中常见的存储扩展和故障恢复技术。RAID可以提供数据冗余或性能提升，而LVM允许动态调整卷大小和创建快照。 8. **持久化存储与日志** 在Linux 2.6中，内核引入了日志功能，确保在系统崩溃或不正常关机后，能够恢复未完成的写操作，维护数据一致性。 9. **SCSI和ATA协议** Linux支持SCSI（小型计算机系统接口）和ATA（高级技术附件）协议，广泛应用于各种存储设备。理解这些协议有助于优化I/O性能。 10. **固态存储优化** 随着SSD的普及，Linux内核也进行了相应优化，例如禁用不必要的旋转介质延迟补偿，启用TRIM指令以延长SSD寿命。 通过分析Linux 2.6内核源代码，我们可以深入了解这些机制的实现细节，这对于系统管理员、开发人员和研究人员来说具有极大的价值。深入学习这些原理，有助于我们更好地理解存储性能调优、问题排查以及新存储技术的集成。

关于pon网络的基本原理，基本技术，以及组网方式等方面的知识

基于华大HC32F030的无刷电机脉冲注入启动法：精准定位与快速启动技术原理及保护机制详解,基于华大MCU的BLDC无刷电机脉冲注入启动法：定位精准、快速启动与多重保护机制原理图及源代码详解,BLDC 无刷电机 脉冲注入 启动法 启动过程持续插入正反向短时脉冲；定位准，启动速度快； Mcu：华大hc32f030； 功能：脉冲定位，脉冲注入，开环，速度环，电流环，运行中启动，过零检测； 保护：欠压保护，过温保护，过流保护，堵转保护，失步保护，Mos检测，硬件过流检测等 提供原理图； 提供源代码； 提供参考文献； ,关键词：BLDC无刷电机；脉冲注入启动法；正反向短时脉冲；定位准；启动速度快；Mcu华大hc32f030；脉冲定位；开环/速度环/电流环控制；欠压/过温/过流保护；硬件过流检测；原理图；源代码；参考文献。 分号分隔结果： BLDC无刷电机;脉冲注入启动法;正反向短时脉冲;定位准;启动速度快;Mcu华大hc32f030;脉冲定位;开环/速度环/电流环控制;欠压/过温/过流保护;硬件过流检测;原理图;源代码;参考文献。,华大hc32f030在BLDC电机驱动中脉冲注入的启动原理及

实验7 Spark初级编程实践 一、实验目的 1. 掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法 2. 掌握Spark应用程序的编写、编译和运行方法 二、实验平台 1. 操作系统：Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）； 2. Spark版本：2.4.0； 3. Hadoop版本：3.1.3。 三、实验步骤（每个步骤下均需有运行截图） 实验前期准备： Spark是Apache软件基金会下的一个大数据处理框架，以其高效、易用和灵活性著称。在"大数据技术原理及应用课实验7：Spark初级编程实践"中，我们主要关注Spark的两个核心知识点：数据读取和Spark应用程序的开发流程。 Spark提供了一种简单的方式去访问不同的数据源，包括本地文件系统和Hadoop Distributed File System (HDFS)。在Spark Shell中，可以通过`textFile()`函数读取文件，例如读取本地文件"/home/hadoop/test.txt"，只需一行命令`sc.textFile("/home/hadoop/test.txt")`。若要读取HDFS上的文件，需要指定HDFS的URL，如`sc.textFile("hdfs://namenode:port/user/hadoop/test.txt")`。在这里，`sc`是SparkContext的实例，是Spark与集群交互的入口。 Spark应用程序的编写通常使用Scala、Java、Python或R语言。在实验中，推荐使用Scala编写独立的应用程序，这需要对Spark的API有一定的了解。比如，统计文件行数可以使用`count()`方法，而创建Spark应用并打包成JAR文件则涉及到构建工具如sbt或Maven的使用。一旦应用编写完成，可以通过`spark-submit`命令提交到Spark集群执行。 接下来，实验中还涉及到了两个具体的编程任务： 1. 数据去重：这个任务要求合并两个文件A和B，并去除其中重复的内容。在Spark中，可以使用`reduceByKey`或`distinct`操作来实现。将两个文件的内容合并为一个DataFrame或RDD，然后通过`reduceByKey(_ + _)`对键值对进行合并，最后用`distinct()`去除重复项。 2. 求平均值：这个任务需要计算多个文件中所有学生的平均成绩。将所有包含成绩的文件加载到Spark，然后将数据转换为键值对形式，键是学生名字，值是成绩。接着，可以使用`groupByKey`和`mapValues`操作，`groupByKey`将相同名字的学生聚合在一起，`mapValues`用于计算这些学生的平均分，最后将结果写入新文件。 Spark在处理大数据时，其核心是弹性分布式数据集(RDD)，RDD提供了容错性和并行计算的能力。此外，Spark还提供了DataFrame和Dataset API，它们提供了更高级别的抽象，便于数据处理和SQL查询。 在实验总结中提到，Spark的应用程序优化涉及数据分区、缓存和序列化等策略。数据分区可以提高并行度，缓存可以减少数据读取的开销，而选择合适的序列化方式能优化内存使用和传输效率。 优化和改进方面，可以考虑使用更高效的Join策略，如Broadcast Join来处理大型数据集，或者使用DataFrames和Datasets API来利用其编译时检查和优化。另外，还可以研究Spark的动态资源调度，以适应数据量的变化和集群资源的波动。 Spark作为大数据处理的重要工具，其编程实践涵盖了数据读取、分布式计算、数据操作和应用程序优化等多个方面，对理解和掌握大数据处理流程具有重要的实际意义。通过这样的实验，可以提升对Spark的理解和应用能力。

一、实验目的 1. 理解Hive作为数据仓库在Hadoop体系结构中的角色。 2. 熟练使用常用的HiveQL。 二、实验平台 1. 操作系统：Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）。 2. Hadoop版本：3.1.3。 3. Hive版本：3.1.2。 4. JDK版本：1.8。 三、数据集 由《Hive编程指南》(O'Reilly系列，人民邮电出版社)提供，下载地址： https://raw.githubusercontent.com/oreillymedia/programming_hive/master/prog-hive-1st-ed-data.zip 备用下载地址： https://www.cocobolo.top/FileServer/prog-hive-1st-ed-data.zip 解压后可以得到本实验所需的stocks.csv和dividends.csv两个文件。 在大数据处理领域，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用SQL类的语言（称为HiveQL）对大规模数据进行分析和处理。在这个实验中，我们将深入理解Hive的角色以及如何执行基本操作。 Hive在Hadoop生态系统中的角色是作为一个数据仓库接口，它简化了对分布式存储的大数据进行查询和分析的过程。Hive将复杂的MapReduce任务转化为简单的SQL查询，使得非Java背景的分析师也能轻松地处理大数据。 实验平台包括Ubuntu操作系统、Hadoop 3.1.3、Hive 3.1.2和JDK 1.8。这些组件共同构成了一个支持大数据处理的基础架构。 实验主要分为以下几个步骤： 1. 创建内部表`stocks`，它包含了关于股票交易的信息，如交易所、股票代码、交易日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量和调整后的收盘价。内部表的数据存储在HDFS上，由Hive完全管理。 2. 创建一个外部分区表`dividends`，该表用于存储股息信息，包括交易日期、股息金额、交易所和股票代码。分区表的好处在于可以根据分区字段快速定位数据，提高查询效率。 3. 导入数据到`stocks`表，这是通过LOAD DATA命令实现的，将csv文件的数据加载到Hive表中。 4. 创建未分区的外部表`dividends_unpartitioned`，然后从csv文件导入数据。外部表的元数据由Hive管理，但数据本身的位置由用户指定，这使得数据可以独立于Hive存在。 5. 利用Hive的自动分区功能，将`dividends_unpartitioned`表中的数据按特定条件插入到`dividends`的各个分区中，这样可以优化查询性能。 6-10. 这些步骤涉及到各种查询操作，包括： - 查询IBM公司从2000年起的股息支付记录。 - 查询苹果公司2008年10月的涨跌情况。 - 查找收盘价高于开盘价最多的股票记录。 - 查询Apple公司年平均调整后收盘价超过50美元的年份及价格。 - 找出每年年平均调整后收盘价前三的股票代码和价格。 通过这些操作，我们可以熟练掌握HiveQL的基本语法，如CREATE TABLE、LOAD DATA、INSERT INTO、SELECT等，以及如何利用Hive进行数据分区和复杂查询。此外，实验也强调了Hive在大数据分析中的实用性，特别是在处理大量历史交易数据时，能够提供高效的数据查询和分析能力。 实验总结指出，通过实际操作，我们不仅了解了Hive在大数据处理中的核心功能，还掌握了如何利用Hive进行数据导入、查询和分析。这对于理解大数据处理流程，提升数据分析技能，以及在实际工作中应用Hive解决复杂问题具有重要意义。

电钻与电扳手开发方案：含低速力矩保持、脉冲注入位置检测、无刷电机控制等，具备多种保护机制与高效驱动技术，原理图及源码齐全。,电钻方案，电扳手方案，低速力矩保持，堵转不停，脉冲注入 IPD初始位置检测，无刷电机控制方案，BLDC控制器，电动工具开发套件。 含有脉冲注入检测位置，具备电感法。 含有过温保护，过流保护，欠压保护等常用功能。 无感方波，无霍尔，直流无刷电机驱动方案。 源码，原理图。 堵转力矩保持，释放可立刻转 ,核心关键词：电钻方案; 电扳手方案; 低速力矩保持; 堵转不停; 脉冲注入 IPD初始位置检测; 无刷电机控制方案; BLDC控制器; 电动工具开发套件; 脉冲注入检测位置; 电感法; 过温保护; 过流保护; 欠压保护; 无感方波; 无霍尔; 直流无刷电机驱动方案; 源码; 原理图。,电钻电扳手开发套件：无刷电机控制与多保护功能设计

一、实验目的 1. 通过实验掌握基本的MapReduce编程方法； 2. 掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。 二、实验平台 1. 操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04） 2. Hadoop版本：3.1.3 三、实验步骤（每个步骤下均需有运行截图） （一）编程实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Blossom i」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_60530224/article/details/135632280 **大数据技术原理及应用——MapReduce初级编程实践** MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于处理和生成大规模数据集。在这个实验中，我们将学习如何利用MapReduce编程解决实际问题，包括数据去重、数据排序和信息挖掘。 **一、MapReduce编程基础** MapReduce的核心在于两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将输入数据分解成键值对，然后并行处理这些对。Reduce阶段则将Map阶段的结果聚合，生成最终的输出结果。 **1. 文件合并与去重** 在Map阶段，我们读取输入文件A和B，对每一行数据进行处理，生成形如`(key, value)`的键值对，其中`key`是行内容，`value`可以是一个标记，表明该行来自于哪个文件。在Reduce阶段，我们检查`value`的集合，如果存在相同的`key`但`value`不同的情况，说明这是来自不同文件的重复数据，我们只需要保留一份即可。 **2. 数据排序** 针对多个输入文件的整数排序问题，Map阶段同样生成`(key, value)`对，这里`key`是待排序的整数，`value`是排序标识。Reduce阶段根据`key`进行排序，并输出排序后的结果，同时在输出文件中，将排序索引作为新的`key`，原整数作为`value`。 **二、信息挖掘** 对于给定的父子辈关系表，我们需要找出祖孙辈关系。Map阶段，我们将每一行的父子关系转换成`(child, parent)`和`(parent, child)`两对键值对。Reduce阶段，通过检查`child`是否出现在其他键值对的`parent`位置，来发现祖孙关系，输出`(grandchild, grandparent)`对。 **三、MapReduce优化与改进** 在实现上述功能时，可以考虑以下优化： - **分区策略**：根据输入数据的特性调整分区策略，使得相同`key`的数据尽可能在同一台机器上处理，减少网络传输。 - **Combiner函数**：在Reduce前，先在Map节点上进行局部聚合，减少网络传输的数据量。 - **缓存中间结果**：对频繁出现的`key`，可以在内存中缓存，提高效率。 - **负载均衡**：确保集群中的任务分配均匀，避免单个节点过载。 在面对大量数据时，优化MapReduce程序至关重要，它可以显著提升处理速度和资源利用率。通过不断的实践和优化，我们可以更好地驾驭MapReduce，解决更复杂的大数据处理问题。

《Hadoop大数据技术原理与应用（第2版）》涵盖了Hadoop大数据框架的核心原理和应用实践。书中首先介绍了Hadoop的基本概念，包括数据的分类和Hadoop的核心特性。Hadoop能够处理半结构化数据和非结构化数据，支持多样、低价值密度、高速的大数据环境，并以Nutch为例，展示了其高容错性、高效率、高扩展性的特点。Hadoop之所以成为低成本、高可靠性和高容错性的大数据处理解决方案，归功于其设计中的低成本性、数据的多副本存储、故障自动恢复机制、高效的并行计算能力和良好的扩展性。 在部署Hadoop集群方面，书中阐述了不同模式的区别。本地模式用于模拟集群环境，而伪分布式模式和完全分布式模式则分别适合单机多JVM和多机多JVM环境的部署需求。部署时，Hadoop集群的启动脚本、配置文件格式化以及端口号设置是基本操作。 在HDFS分布式文件系统一章中，Hadoop通过NameNode、Fsimage、NameSpace等核心组件确保了文件系统的稳定运行。HDFS的健壮性得到了心跳机制、副本机制、数据完整性校验、安全模式和快照等特性的保障。在处理写文件的流程中，Hadoop设计了分块策略和数据传输管道来优化数据存储和读写效率，从而支持大规模数据集的高效处理。 综合来看，Hadoop作为大数据处理框架，通过其分布式架构，实现了数据存储、处理的高可靠性和扩展性。Hadoop的主要优点包括低成本、高可靠性、高容错性、高效率和高扩展性。其运行原理涉及多个组件和机制，如NameNode管理元数据、心跳机制保障节点健康、副本机制和数据完整性校验确保数据安全，以及HDFS的健壮性机制等。在部署Hadoop时，需要注意其不同的运行模式和配置细节，以便更好地管理集群环境。HDFS的读写流程则体现了Hadoop在数据处理上的高效性。总体而言，这本书为读者提供了一个全面了解和应用Hadoop大数据技术的途径。