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2018-10-19 08:03 来源:维基百科

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  Congressapproves$6millioninbilltoaid‘government-in-exile’TheUSisinterferingwithChinasdomesticpoliticalaffairsbyapprovingincreasedfinancialaidtosupporttheTibetan"government-in-exile,"$8millioninaidto"theTibetansinsideTibet"aswellas$6millionto"thoseinexileinIndiaandNepal,"accordin$3millionfor"programstostrengthenthecapacityofTibetaninstitutionsandgovernance.""AsidefromthetradewarandtheTaiwanTravelAct,financialsupportforTibetanseparatistforcesisthelatestmoveforsomepoliticalforcesintheUStopressureChinaastheydonotwanttoseeChinassmoothdevelopmentandonward,"ZhuWeiqun,chairmanoftheEthnicandReligiousCommitteeoftheChinesePeoplesPoliticalConsultativeConference,toldtheGlobalTimes."ItisnotstrangefortheUStoapprovethebillsinceithasbecomethemainbackstagesupporterofseparatistforces,especiallytheso-calledTibetangovernment-in-exilenspies,"LianXiangmin,anexpertattheChinaTibetologyResearchCenter,"government-in-exile",Liannoted,addingthat2018fundingisthelargestever.",whichisamovethatinterfereswithChinasdomesticaffairs,"$6milliontosupport"Tibetansinexile"in2016,morethanthatof2015,"government-in-exile"from2007to2008,morethan90percentofitsrevenuederivesfromforeigngovernments."Separatistsfromtheso-calledgovernment-in-exilewhoshowedgratitudetotheUSgovernmentforfinancialsupportalsodisplayedtotheworldthattheyarepoliticaltoolsanddogsraisedbytheUStomaketroubleforChina,"Liansaid."PeoplewhoaretheDalaiLamassupportersandwishtousethemoneytomakeamessinChinasTibetAutonomousRegionwillbedisappointedastheywillnevergetachancetoaffectstabilityintheregion,":USinterferinginTibet:Chineseanalysts导游在购物团的游客面前也是个弱者,别看她话语蛮霸,也就弄个嘴瘾,人家就是不购物,她也不敢抢钱包。

不在单位干活,只在单位拿钱。

  只要三管齐下,何愁市场不会得到净化?(文/李忠卿)责编:刘思悦、李鹏宇

  近年来中国公众逐渐认识到空气污染问题的严重性,“愈演愈烈”的雾霾天气引发公众对其威胁健康的强烈担忧,公众意识的变化在中国的互联网舆论场上表现得更为突出,由于外媒对中国舆论场维持较高的关注度,因而国内舆论对雾霾话题讨论的热烈程度刺激并影响了外媒的报道议题倾向。  对于最影响中国国际形象的事,%的受访者认为是“部分官员贪污腐败”,其次是“环境污染”(%),“国人的不文明行为”(36%)和“产品劣质和造假现象严重”(%)。

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  “远征打击大队”拥有较强的攻防能力,可缓解美军海上力量前沿存在所面临的多重压力。  对“西方是否正在遏制中国发展”一问,%的受访者认为“有明显的遏制行为”,%认为“有意图,但无明显的遏制行为”,但评价中国周边环境时,仍有%的受访者认为当今周边环境“有利于中国的和平发展”。

  为了贯彻落实党要管党、从严治党方针,严明组织纪律,大力营造风清气正的用人环境,保证《干部任用条例》严格执行,经中央同意,现提出如下意见。

  这构成一些公司形成中国式内部人控制问题的一个十分重要和独特的历史因素。

  Facialrecognitionsystemhelpspolicelocatecriminals,fugitivesAfacialrecognitionsystem,whichcanscanChinaspopulationinasecond,isbeingusedin16Chinesecitie,thesystem,called"SkyNet,"canaccuratelyidentifypeoplesfacesfromdifferentanglesandlightingconditions,spopulationinjustonesecond,andittakestwosecondstoscantheworldspopulation,Worker,citiesandmunicipalities,YuanPeijiang,oneofthesystemsdevelopers,toldtheWorkerspectsandmissingpeople;anditfollowspeoplestracks,whichmayofferpolicemorevaluableinformation,,policearrestedmorethan2,000fugitiveswiththehelpofSkyNet,rismandcrackingdownoncriminals,becauseoncetheirdatahasbeeninput,surveillancecameraswillidentifythemoncetheyappear,saidLiWei,acounter-terrori,thesystemmanagedtobuildfacialdataofamissinggirlinNorthwestChinasUyghurAutonomousRegionsimplybyscanningthesix-year-oldgirlrictregulationsonthedata,,andcriticizingCh,alegalcounseloftheInternetSocietyofChina,accusedWesternmediaofusinga"doublestandard"inevaluat,anddoesnotinfringeonpeoplesprivacyandrights,becausefacialinformationisonlycollectedinpublicplaces,,policeinGuiyang,capitalofSouthwestChinasGuizhouProvinceusedtheirfacialrecognitionsystem1,000timesandapprehended375people,including39fugitives,:Chinaspreadsuseof‘SkyNet’tech记者近日调查发现,不少家长在表示支持的同时,却还在咨询各类培训班。

  

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大数据生态圈到底是一个什么概念?

2018-10-19 09:22:07  来源:知乎

摘要:大数据这个概念本身就太大而且太宽,如果一定要严格定义是非常困难的一件事,不过Hadoop生态圈或者由其延伸的泛生态系统,基本上都是为了处理大量数据诞生的——一般而言,这种数据依赖单机很难完成。
关键词: 大数据
  大数据这个概念本身就太大而且太宽,如果一定要严格定义是非常困难的一件事,不过Hadoop生态圈或者由其延伸的泛生态系统,基本上都是为了处理大量数据诞生的——一般而言,这种数据依赖单机很难完成。

  这个圈子里的工具,就像是我们厨房里的各种厨具——各自都有不同的用处,但也有一部分功能重合,比如盆和豌都可以用来喝汤,削皮刀和菜刀都可以用来去皮。

  但是,盆用来喝汤未免奇怪,削皮刀切菜也是万万不能。即使你强行要创造一些奇异的组合,即使最终完成工作,却不一定是最快、最好的选择。

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  大数据,首先你要能存的下大数据。

  对传统的单机文件系统来说,横跨不同机器几乎是不可能完成的任务。而通过HDFS(Hadoop Distributed FileSystem),你可以通过横跨上千甚至上万台机器来完成大量数据得存储,同时这些数据全部都能归属在同一个文件系统之下。你可以通过引用一个文件路径获取存储在许多台机器上的数据文件。作为一个使用者,你完全不用去计较文件具体存储的位置,这个文件系统会为你搞定一切。

  我们当然不是为了搜集数据而进行存储,我们还要用数据做一些事情。虽然我们通过HDFS存下了横跨上千台机器的数据,我们依然面临一个问题——这些数据过于庞大,如果只交给一台机器处理,我们可能得等上几周甚至更长。这些可能以T甚至于P来计量单位的数据,只靠一台机器真的能跑到地老天荒。

  对于很多公司,这是无法接受的事情——我们都知道有各种热度排行,加入一台机器处理这个数据、计算热度、进行发布,可能一周之后出来结果,但大家早已经不关心了。

  所以使用大量机器进行处理是必然的选择。在大量机器处理过程中,必须处理一些事务:任务分配、紧急情况处理、信息互通等等,这时候必须引入MapReduce / Tez / Spark 。这其中,前者可以成为计算引擎的第一代产品,后两者则是经过优化后的下一代。MapReduce采用了非常简单的计算模型设计,可以说只用了两个计算的处理过程,但是这个工具已经足够应付大部分的大数据工作了。

  什么是Map?什么是Reduce?

  考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上,你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapReduce程序。Map阶段,几百台机器同时读取这个文件的各个部分,分别把各自读到的部分分别统计出词频,产生类似

  (hello, 12100次),(world,15214次)等等这样的Pair(我这里把Map和Combine放在一起说以便简化);这几百台机器各自都产生了如上的集合,然后又有几百台机器启动Reduce处理。Reducer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果,机器B将收到B开头的词汇统计结果(当然实际上不会真的以字母开头做依据,而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多,而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊)。然后这些Reducer将再次汇总,(hello,12100)+(hello,12311)+(hello,345881)= (hello,370292)。每个Reducer都如上处理,你就得到了整个文件的词频结果。

  这看似是个很简单的模型,但很多算法都可以用这个模型描述了。

  Map+Reduce的简单模型很黄很暴力,虽然好用,但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature,本质上来说,是让Map/Reduce模型更通用,让Map和Reduce之间的界限更模糊,数据交换更灵活,更少的磁盘读写,以便更方便地描述复杂算法,取得更高的吞吐量。

  有了MapReduce,Tez和Spark之后,程序员发现,MapReduce的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言,虽然你几乎什么都能干了,但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。Pig是接近脚本方式去描述MapReduce,Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序,丢给计算引擎去计算,而你就从繁琐的MapReduce程序中解脱出来,用更简单更直观的语言去写程序了。

  有了Hive之后,人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西,用SQL描述就只有一两行,MapReduce写起来大约要几十上百行。而更重要的是,非计算机背景的用户终于感受到了爱:我也会写SQL!于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来,工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述,因为易写易改,一看就懂,容易维护。

  自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后,它们发现,Hive在MapReduce上跑,真鸡巴慢!流水线作业集也许没啥关系,比如24小时更新的推荐,反正24小时内跑完就算了。但是数据分析,人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足,分别停留了多久,对于一个巨型网站海量数据下,这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步,你还要看多少人浏览了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD,以便跟老板汇报,我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年/少女更多。你无法忍受等待的折磨,只能跟帅帅的工程师蝈蝈说,快,快,再快一点!

  于是Impala,Presto,Drill诞生了(当然还有无数非着名的交互SQL引擎,就不一一列举了)。三个系统的核心理念是,MapReduce引擎太慢,因为它太通用,太强壮,太保守,我们SQL需要更轻量,更激进地获取资源,更专门地对SQL做优化,而且不需要那么多容错性保证(因为系统出错了大不了重新启动任务,如果整个处理时间更短的话,比如几分钟之内)。这些系统让用户更快速地处理SQL任务,牺牲了通用性稳定性等特性。如果说MapReduce是大砍刀,砍啥都不怕,那上面三个就是剔骨刀,灵巧锋利,但是不能搞太大太硬的东西。

  这些系统,说实话,一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是,MapReduce慢,但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL,那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小,人又懒,对吃的精细程度要求有限,那你可以买个电饭煲,能蒸能煲能烧,省了好多厨具。

  上面的介绍,基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS,上面跑MapReduce/Tez/Spark,在上面跑Hive,Pig。或者HDFS上直接跑Impala,Drill,Presto。这解决了中低速数据处理的要求。

  如何更高速的处理?

  考虑一下,如果我需要更高的处理速度,我要展示的数据不再是24小时甚至更长尺度的数据报告,而是一个随时更新、随时变化的榜单,这个榜单的更新最好在1分钟甚至更短,那么上述手段就无发满足我的需要。

  这时候,另一个工具即将登场——Streaming计算模型。这种模型通常被称为流计算模型,使用最多的平台式Storm。这种模型会在数据开始搜集的时候进行计算,而不是在搜集完成后——你每获得一个数据都会加入到实时计算中成为最终成果的一份子。这种方式处理的数据基本不会存在延迟问题。

  但它并不是尽善尽美。在使用流计算之前,我们必须预先找到统计的核心,因为一段数据经过处理就会放在一边——正如流过的河水无法倒回一样——未能提前找到统计核心的时候数据就被浪费掉了。这也是流计算无法完全替代我们前文讲过的工具的原因。

  另一个比较独立的工具是KV Store,类似于Cassandra,HBase,MongoDB等等非常非常多的其他东西。他是什么意思呢,假如你有一堆键值,你就能通过某种方式快速获得键值背后的一大堆数据。就好像你去银行插入银行卡就能取到钱一样。

  假如你特立独行,使用MapReduce完成也没有任何问题,但是由此带来的不便就是扫描数据库的时间会很长。如果我们采用了KV Store,这种专门为了键值存取而设定的工具,那这个速度就会非常快。这个工具的核心就是快,其他的事情他一概不管,就是要快。

  除此之外,还有一些更特制的系统/组件,比如Mahout是分布式机器学习库,Protobuf是数据交换的编码和库,ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统,等等。

  当你拿到这么多工具(甚至多到连很多东西的名字都写不熟练)之后,你把他们拼装在一起,如果没有一个完美的安排大家就会互相打架,造成效率低下,所以这个时候还要引入一个调度系统,专门给大家安排任务、安排时间,使系统能够良好运转。
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