大數據建群

① Aliyun大數據Zookeeper集群搭建

安裝ZK

cd 到 data目錄中創建 echo "1">>myid Node01
cd 到 data目錄中創建 echo "2">>myid Node02
cd 到 data目錄中創建 echo "3">>myid Node03

如果啟動過程中有問題我們再去根據日誌處理。

② 廣東省將建成超200家互聯網醫院，建設健康醫療大數據發展集群

近日，《廣東省衛生 健康 事業發展「十四五」規劃》出台，提出了「十四五」期間圍繞衛生 健康 事業的多項主要任務與重點工作，概括起來主要有以下幾個方面：

一是大力鞏固「頂天立地」醫療衛生大格局。 對標國際一流，集中優勢資源推進國家醫學中心、國家區域醫療中心、國家臨床重點專科群和我省國際醫學中心建設，深入推進中醫葯強省、粵港澳大灣區中醫葯高地建設，擴大優質醫療資源供給。發揮高水平醫院輻射帶動作用，推動市域整體醫療水平和縣級醫院臨床專科能力提升，鞏固基層醫療衛生服務網底，推動優質醫療資源均衡布局。

二是持續深化醫葯衛生體制改革。 堅持以人民 健康 為中心，推動將 健康 融入所有政策，大力推進分級診療體系建設、公立醫院高質量發展、「三醫」聯動、行業綜合監管等重點改革。

三是加快構建強大的公共衛生體系。 加快建設現代化疾控體系，提高衛生應急能力和重大疫情救治能力。堅持預防為主、防治結合，優化重大疾病防治策略，強化重大傳染病和地方病防控，實施慢性病綜合防控，健全精神衛生和心理 健康 服務體系。

四是深入推進 健康 廣東建設。 持續開展愛國衛生運動，強化食品安全風險監測，完善全民健身公共服務體系、 健康 促進與教育體系，推進基本公共衛生服務，全方位干預主要 健康 因素。強化生育政策配套銜接，加強一老一小、殘疾人、職業人群等 健康 保護，保障人民全生命周期 健康 。大力發展 社會 辦醫，深入推進醫養康養融合，積極發展多樣化 健康 服務。

五是健全完善 健康 優先發展保障體系。 加強人才隊伍建設，提升 科技 創新和生物安全能力，發展數字 健康 ，推進 健康 灣區建設與國際合作，加強衛生 健康 法治建設，加大衛生 健康 事業投入，全面構建廣東省衛生 健康 事業高質量發展的保障體系。

在具體任務中，多次強調數字化、信息化的作用。

01

在持續深化醫葯衛生體制改革的過程中，主要涉及幾個方面：

加快建設分級診療體系，其中提到將建立完善分級診療技術標准和工作機制，加快推進醫療衛生機構間電子 健康 檔案和電子病歷等信息共享，為患者提供順暢轉診和連續診療。

推動公立醫院高質量發展，將強化信息化支撐作用，支持公立醫院開展互聯網診療，規范互聯網診療運營模式，推動完善 「互聯網 醫療服務」 項目、 價格，進一步規范 「互聯網 醫療服務」 的醫保報銷范圍。

推進醫療保障和醫葯服務協同改革，將符合條件的 「互聯網 醫療服務」 納入醫保支付范圍， 探索 「互聯網 醫療服務」 異地就醫直接結算。

強化醫療衛生行業綜合監管，建設數據共享、 業務協同的省級綜合監管平台，充分融入我省 「一網統管」 體系，推動實現醫療衛生行業智慧化監管。

將通過實施多項深化醫改項目來進行落實，例如衛生綜合監督執法能力提升工程，推進省級綜合監管平台建設，實現全省醫療衛生行業智慧化監管。葯事管理服務改革項目，建立健全遠程處方審核機制，依據遠程醫療平檯面向基層醫療衛生機構開展遠程集中處方前置審核、 遠程葯學會診等，實施 「AI葯師」 工程，提升基層葯師能力等。

02

完善 健康 優先發展保障體系，明確將大力發展數字 健康 。

推進新一代信息技術在醫療衛生 健康 行業深度應用創新發展，建成國家 「 互聯網 醫療 健康 」 示範省，建強 健康 醫療新型基礎設施，增強數字 健康 發展能力。

依託電子政務外網，整合各級各類基礎網路資源建設全省統一的 健康 醫療業務網路。健全權威統一的省市二級全民 健康 信息平台，推進電子 健康 檔案與電子病歷、公共衛生服務信息的對接聯動。

完善 「互聯網 醫療 健康 」 服務監管平台，推動 「互聯網 醫療 健康 」 規范有序發展。在二級以上醫院普遍開展以數據為核心的智慧醫院建設，發展智慧服務、智慧臨床、智慧管理，優化智慧醫療服務流程，提供線上線下無縫銜接的連續服務。

加強智能化早期預警能力建設，提高公共衛生服務數字化、智能化水平。以醫療衛生智能監管和績效評價綜合系統為重點，建設衛生 健康 全方位數字化治理新體系。

規范和加強 健康 醫療大數據保障體系建設， 深化 健康 醫療大數據在臨床科研、教育培訓、產品研發、行業治理等方面應用， 探索 形成廣東特色 健康 醫療大數據發展模式。

完善全民 健康 信息化標准體系，加強信息和網路安全防護。

實施數字 健康 工程。建設廣東衛生 健康 雲，實現醫療 健康 「一張網」。健全省、 市兩級全民 健康 信息綜合管理平台，初步建成全省醫療 健康 大數據中心。建設一 批 「互聯網 醫療 健康 」 示範市、 縣 (區)。持續深化醫療 健康 信息便民惠民 「五個一」 行動。推動醫學人工智慧、5G、區塊鏈等新技術在醫療衛生領域創新應用，打造一批示範智慧醫院。到2025年，全省建成超200家互聯網醫院。建設智慧化多點觸發預警信息系統，提高公共衛生早期預警能力。建設數字化 健康 教育支撐工程，開展個性化、智能化教育信息服務。加快推進廣東建設國家 健康 醫療大數據研究院、 健康 醫療大數據中心建設，遴選一批協同創新基地醫院、 企業，形成 健康 醫療大數據發展集群。

03

疾控體系建設、中醫葯發展、醫養康養等多個領域同樣強調信息化的作用。

推進疾控體系現代化建設。實施疾病預防控制機構能力提升工程，全面改善疾控機構設施設備條件，建設符合現代疾病預防控制需求的疫情監測預警系統、實驗室檢測系統和決策支持系統，強化監測預警、 風險研判、 決策管理、 檢驗檢測、 流 行病學調查和現場調查處置能力。

推進衛生應急管理體系和能力現代化。加強衛生應急信息化建設，推動部門間信息互聯共享。

促進中醫葯傳承創新發展。強化中醫葯信息化支撐驅動，促進新一代信息技術在中醫葯領域深度應用。

深入推進醫養康養融合發展。加強醫養結合信息化支撐，增加智慧 健康 養老產品供給。

③ 基於Docker搭建大數據集群（一）Docker環境部署

yum install -y yum-utils #安裝工具包，缺少這些依賴將無法完成

yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

yum install docker-ce

systemctl start docker

docker version

docker run hello-world

docker pull centos

docker imsages

docker network create --subnet=172.15.0.0/16 netgroup

master

slave1

slave2

slave3

docker ps

docker pa -a

docker run 容器名或容器ID

docker run exec -ti 容器名或容器ID bash

ssh-keygen -t rsa

passwd root

master

slave1

slave2

slave3

master

slave1

slave2

slave3

https://hub.docker.com/

④ 怎麼為大數據處理構建高性能Hadoop集群

越來越多的企業開始使用Hadoop來對大數據進行處理分析，但Hadoop集群的整體性能卻取決於CPU、內存、網路以及存儲之間的性能平衡。而在這篇文章中，我們將探討如何為Hadoop集群構建高性能網路，這是對大數據進行處理分析的關鍵所在。 關於Hadoop 「大數據」是鬆散的數據集合，海量數據的不斷增長迫使企業需要通過一種新的方式去管理。大數據是結構化或非結構化的多種數據類型的大集合。而 Hadoop則是Apache發布的軟體架構，用以分析PB級的非結構化數據，並將其轉換成其他應用程序可管理處理的形式。Hadoop使得對大數據處理成為可能，並能夠幫助企業可從客戶數據之中發掘新的商機。如果能夠進行實時處理或者接近實時處理，那麼其將為許多行業的用戶提供強大的優勢。 Hadoop是基於谷歌的MapRece和分布式文件系統原理而專門設計的，其可在通用的網路和伺服器硬體上進行部署，並使之成為計算集群。 Hadoop模型 Hadoop的工作原理是將一個非常大的數據集切割成一個較小的單元，以能夠被查詢處理。同一個節點的計算資源用於並行查詢處理。當任務處理結束後，其處理結果將被匯總並向用戶報告，或者通過業務分析應用程序處理以進行進一步分析或儀表盤顯示。 為了最大限度地減少處理時間，在此並行架構中，Hadoop「moves jobs to data」，而非像傳統模式那樣「moving data to jobs」。這就意味著，一旦數據存儲在分布式系統之中，在實時搜索、查詢或數據挖掘等操作時，如訪問本地數據，在數據處理過程中，各節點之間將只有一個本地查詢結果，這樣可降低運營開支。 Hadoop的最大特點在於其內置的並行處理和線性擴展能力，提供對大型數據集查詢並生成結果。在結構上，Hadoop主要有兩個部分： Hadoop分布式文件系統(HDFS)將數據文件切割成數據塊，並將其存儲在多個節點之內，以提供容錯性和高性能。除了大量的多個節點的聚合I/O，性能通常取決於數據塊的大小——如128MB。而傳統的Linux系統下的較為典型的數據塊大小可能是4KB。 MapRece引擎通過JobTracker節點接受來自客戶端的分析工作，採用「分而治之」的方式來將一個較大的任務分解成多個較小的任務，然後分配給各個TaskTrack節點，並採用主站/從站的分布方式(具體如下圖所示)： Hadoop系統有三個主要的功能節點：客戶機、主機和從機。客戶機將數據文件注入到系統之中，從系統中檢索結果，以及通過系統的主機節點提交分析工作等。主機節點有兩個基本作用：管理分布式文件系統中各節點以及從機節點的數據存儲，以及管理Map/Rece從機節點的任務跟蹤分配和任務處理。數據存儲和分析處理的實際性能取決於運行數據節點和任務跟蹤器的從機節點性能，而這些從機節點則由各自的主機節點負責溝通和控制。從節點通常有多個數據塊，並在作業期間被分配處理多個任務。 部署實施Hadoop 各個節點硬體的主要要求是市縣計算、內存、網路以及存儲等四個資源的平衡。目前常用的並被譽為「最佳」的解決方案是採用相對較低成本的舊有硬體，部署足夠多的伺服器以應對任何可能的故障，並部署一個完整機架的系統。 Hadoop模式要求伺服器與SAN或者NAS進行直接連接存儲(DAS)。採用DAS主要有三個原因，在標准化配置的集群中，節點的縮放數以千計，隨著存儲系統的成本、低延遲性以及存儲容量需求不斷提高，簡單配置和部署個主要的考慮因素。隨著極具成本效益的1TB磁碟的普及，可使大型集群的TB級數據存儲在DAS之上。這解決了傳統方法利用SAN進行部署極其昂貴的困境，如此多的存儲將使得Hadoop和數據存儲出現一個令人望而卻步的起始成本。有相當大一部分用戶的Hadoop部署構建都是採用大容量的DAS伺服器，其中數據節點大約1-2TB，名稱控制節點大約在1-5TB之間，具體如下圖所示： 來源：Brad Hedlund, DELL公司 對於大多數的Hadoop部署來說，基礎設施的其他影響因素可能還取決於配件，如伺服器內置的千兆乙太網卡或千兆乙太網交換機。上一代的CPU和內存等硬體的選擇，可根據符合成本模型的需求，採用匹配數據傳輸速率要求的千兆乙太網介面來構建低成本的解決方案。採用萬兆乙太網來部署Hadoop也是相當不錯的選擇。 萬兆乙太網對Hadoop集群的作用 千兆乙太網的性能是制約Hadoop系統整體性能的一個主要因素。使用較大的數據塊大小，例如，如果一個節點發生故障(甚至更糟，整個機架宕機)，那麼整個集群就需要對TB級的數據進行恢復，這就有可能會超過千兆乙太網所能提供的網路帶寬，進而使得整個集群性能下降。在擁有成千上萬個節點的大型集群中，當運行某些需要數據節點之間需要進行中間結果再分配的工作負載時，在系統正常運行過程中，某個千兆乙太網設備可能會遭遇網路擁堵。 每一個Hadoop數據節點的目標都必須實現CPU、內存、存儲和網路資源的平衡。如果四者之中的任意一個性能相對較差的話，那麼系統的潛在處理能力都有可能遭遇瓶頸。添加更多的CPU和內存組建，將影響存儲和網路的平衡，如何使Hadoop集群節點在處理數據時更有效率，減少結果，並在Hadoop集群內添加更多的HDFS存儲節點。 幸運的是，影響CPU和內存發展的摩爾定律，同樣也正影響著存儲技術(TB級容量的磁碟)和乙太網技術(從千兆向萬兆甚至更高)的發展。預先升級系統組件(如多核處理器、每節點5-20TB容量的磁碟，64-128GB內存)，萬兆乙太網卡和交換機等網路組件是重新平衡資源最合理的選擇。萬兆乙太網將在Hadoop集群證明其價值，高水平的網路利用率將帶來效益更高的帶寬。下圖展示了Hadoop集群與萬兆乙太網的連接： 許多企業級數據中心已經遷移到10GbE網路，以實現伺服器整合和伺服器虛擬化。隨著越來越多企業開始部署Hadoop，他們發現他們完全不必要大批量部署1U的機架伺服器，而是部署更少，但性能更高的伺服器，以方便擴展每個數據節點所能運行的任務數量。很多企業選擇部署2U或4U的伺服器(如戴爾 PowerEdge C2100)，每個節點大約12-16個核心以及24TB存儲容量。在這種環境下的合理選擇是充分利用已經部署的10GbE設備和Hadoop集群中的 10GbE網卡。 在日常的IT環境中構建一個簡單的Hadoop集群。可以肯定的是，盡管有很多細節需要微調，但其基礎是非常簡單的。構建一個計算、存儲和網路資源平衡的系統，對項目的成功至關重要。對於擁有密集節點的Hadoop集群而言，萬兆乙太網能夠為計算和存儲資源擴展提供與之相匹配的能力，且不會導致系統整體性能下降。

⑤ 大數據開發環境搭建之高可用集群安裝

配置如下內容：

在標簽中添加如下內容：

在標簽中添加如下內容：

你會發現：集群只有 mapred-site.xml.template，可以從這個文件進行復制，或者直接改名也可

然後修改配置：

在 標簽中添加如下內容：

添加如下內容：

比如剛才我是在 bigdata02 執行安裝的， 那麼我現在要把 hadoop 安裝包分發到 bigdata03, bigdata04, bigdata05 的相同目錄下。

由於我們安裝Hadoop 集群使用的是 bigdata 用戶，那麼我們配置用戶變數即可。

在文件的末尾追加內容：

然後保存退出即可。需要注意的是：需要每個節點都配置環境變數

奇數個節點

在第一個namenode節點進行格式化

出現如上提示，則說明初始化成功。

選擇一個節點，這里選bigdata02

查看 HDFS 集群的兩個 namenode 的角色狀態：

查看YARN集群的兩個resourcemanager的角色狀態：

HDFS集群的Web UI地址：

YARN集群的Web UI地址：

⑥ 社區微信群運營方案或者運營心得，主要是小程序下單，然後上門自提，前期建群怎麼拉人進群互動和保粉

首先，社區團購的市場規模大，社區團購的未來市場規模是海量的，可以涉及到城市的每一個社區以及農村的每一個居民聚集點，其次，社區團購能夠快速實現盈利。

微信群構成的第一要素就是同好，抄也就是說群管理者要通過微信群的定位來確定群成員的共性，所以說群管理者需要設置門檻，通過群成員的興趣愛好，價值觀來作為群成員的篩選，將不同興趣愛好、價值觀的人排除在外，這樣才能保持微信群目標的一致性

微信群構成的第一要素就是同好，抄也就是說群管理者要通過微信群的定位來確定群成員的共性，所以說群管理者需要設置門檻，通過群成員的興趣愛好，價值觀來作為群成員的篩選，將不同興趣愛好、價值觀的人排除在外，這樣才能保持微信群目標的一致性。

(6)大數據建群擴展閱讀：

微信運營是指負責微信的運營，包括個人微信和微信公眾平台的建立，然後通過微信跟用戶達到溝通的運營過程，前期通過人群定位，實現自媒體大數據，是信息時代所產生的產物。

微信運營主要體現在運營者以安卓系統、蘋果系統的手機或者平板電腦中的移動客戶端進行的日常運營推廣，商家通過微信和微信公眾平台進行針對性運營。

微信運營具有隨意性，移動性，便捷性等特點。微信運營人員需要具備較強的移動互聯網意識，只需要一部智能手機即可完成日常的基本運營，可以通過微信客戶端跟用戶進行互動，解決用戶的問題，達到維護的目的。

⑦ 【大數據】使用Docker搭建Hadoop集群

啟動後發現還是無法使用hadoop、hdfs、hive等命令，我們需要安裝hadoop和hive

這個時候我們進入bin路徑下，即可執行./hadoop或者./hdfs等命令，我們接下來將其加入環境遍歷以便全局使用這些命令，在~/.bashrc文件後面追加下面的內容。

之後使用 source ~/.bashrc 命令即可刷新環境變數
追加了上述環境變數後即可全局執行hadoop和hdfs命令。
hdfs執行後有可能訪問的還是本地的文件系統，這是因為配置錯了。
配置/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml下的環境變數，使得hdfs可以鏈接到Docker集群的HDFS系統。

設置環境變數

⑧ 搭建大數據平台的具體步驟是什麼

1、操作體系的挑選

操作體系一般使用開源版的RedHat、Centos或許Debian作為底層的構建渠道，要根據大數據渠道所要建立的數據剖析東西能夠支撐的體系，正確的挑選操作體系的版本。

2、建立Hadoop集群

Hadoop作為一個開發和運行處理大規模數據的軟體渠道，實現了在大量的廉價計算機組成的集群中對海量數據進行分布式計算。Hadoop結構中最核心的規劃是HDFS和MapRece，HDFS是一個高度容錯性的體系，合適布置在廉價的機器上，能夠供給高吞吐量的數據訪問，適用於那些有著超大數據集的應用程序;MapRece是一套能夠從海量的數據中提取數據最終回來成果集的編程模型。在生產實踐應用中，Hadoop非常合適應用於大數據存儲和大數據的剖析應用，合適服務於幾千台到幾萬台大的伺服器的集群運行，支撐PB級別的存儲容量。

3、挑選數據接入和預處理東西

面臨各種來源的數據，數據接入便是將這些零散的數據整合在一起，歸納起來進行剖析。數據接入首要包括文件日誌的接入、資料庫日誌的接入、關系型資料庫的接入和應用程序等的接入，數據接入常用的東西有Flume，Logstash，NDC(網易數據運河體系)，sqoop等。

4、數據存儲

除了Hadoop中已廣泛應用於數據存儲的HDFS，常用的還有分布式、面向列的開源資料庫Hbase，HBase是一種key/value體系，布置在HDFS上，與Hadoop一樣，HBase的目標首要是依靠橫向擴展，通過不斷的添加廉價的商用伺服器，添加計算和存儲才能。同時hadoop的資源管理器Yarn，能夠為上層應用供給統一的資源管理和調度，為集群在利用率、資源統一等方面帶來巨大的優點。

5、挑選數據挖掘東西

Hive能夠將結構化的數據映射為一張資料庫表，並供給HQL的查詢功能，它是建立在Hadoop之上的數據倉庫根底架構，是為了削減MapRece編寫工作的批處理體系，它的出現能夠讓那些通曉SQL技術、可是不熟悉MapRece、編程才能較弱和不擅長Java的用戶能夠在HDFS大規模數據集上很好的利用SQL言語查詢、匯總、剖析數據。

6、數據的可視化以及輸出API

關於處理得到的數據能夠對接主流的BI體系，比如國外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內的SmallBI和新興的網易有數(可免費試用)等，將成果進行可視化，用於決策剖析;或許迴流到線上，支撐線上業務的開展。

⑨ 大數據如何激發城市群的「群體智能」

城市群是全球城市化發展的重要趨勢和現象，城市群承擔了核心國家和區域主要的人口與經濟規模，在此基礎上的最終成型，在於形成整個區域中，各個城市產業、經濟功能互補及專業化功能協調的空間結構。在我國城鎮化的後半程（城鎮化率達到50%以後），城市群作為新型城鎮化的主體形態，已經成為我國生產力布局的核心增長點，也是我國創新驅動發展戰略的重要載體和空間平台。城市群的發展進入了新的階段，面臨著從增量擴張到存量提升的轉型提升過程。在這一過程中，大數據與智慧城市技術將深刻地影響城市群的發展變革。

近年來，基於信息技術和數據科學的城市定量研究，成為了城市規劃行業變革的重要推動力量。特別是隨著大數據技術方法的瓶頸不斷被突破，海量數據不斷形成深度積累，大數據研究也出現新的趨勢——逐漸由以往對單個城市內部空間結構的靜態描述，向更大區域尺度的全面研究躍遷。最新的動態系統、復雜網路、多維流空間等研究，已經逐步應用到城市群的理論研究和規劃實踐中。

城市群的本質是流的空間：人流、物流、經濟流、信息流等多維的流。在市場經濟的導向下，多重要素在城市間的流動與融合，促進了城市群的形成與發展。城市群即為建立在這種復雜流網路之上的復合空間。

城市是一個動態的生命體，而城市群作為城市的集合，生命體征的復雜度更是以指數增長。如果說傳統的統計數據像傳統醫學一般，根據經驗為城市群的發展開葯方，那麼，大數據則會像新興的精準醫學那樣，通過對城市群體征的全息檢測，提供個性化、有針對性和精準的治療方案。

對於城市管理部門來說，以數據為基礎，構建動態的監測指標體系和信息化管理平台，是城市群協同發展、智慧提升的必然要求，也是現代化城市群治理體系的一部分。大數據為城市群協同發展提供智能支撐，支撐區域政策的制定科學化、管理的精細化。

而對於開發商來說，隨著城市群發展與區域聯動的進展，以及我國大都市郊區化和要素外溢，各大城市的外圍輻射區域也開始成為我國城市開發新的增長點。大數據可以幫助開發商精準研判城市群價值空間特徵，尋找城市群核心城市外圍輻射區域的價值潛力。通過構建全周期、集成化、定量化、智慧化的城市開發和資本運營平台，優化投資和開發效績。

公眾亦在大數據介入城市群發展的過程中獲益。事實上，各種人流、車流、信息流等大數據，均來自公眾的時空活動行為。每個人都在以「用腳投票」的方式，為城市群的全息觀測和研究提供了行為樣本。基於大數據的人口監測將促進人口的有序流動，有力推動我國城鎮化的健康有序發展，最終為城市群發展的核心主體——居民們提供更完善的福祉。

以往的智慧城市都是單一城市的發展路徑，如今大數據與城市群發展的融合，將實現多個城市的「群體智能」。最新的大數據、深度學習、神經網路等「新IT時代」的技術，將在新時代的城市群發展和運營中全面、綜合、動態地實現數據價值，為城市問題提供與時俱進的系統性解決方案。

大數據能知道用戶需要什麼。