大數據doc

『壹』 2021河北省邢台市大數據發展中心選聘公告

一、選聘單位基本情況

邢台市大數據發展中心為市政府直屬事業單位，相當於正處級，經費形式為財政性資金基本保障。主要職責是：負責大數據戰略、規劃和政策擬定前的調研、分析工作;負責公共數據資源歸集、應用、共享等工作;負責全市信息化、電子政務應用、大數據應用等支撐平台的運行和維護工作。

二、選聘原則

堅持德才兼備的用人標准，貫徹民主、公開、競爭、擇優的原則，在測評考核和考察的基礎上擇優聘用。

三、選聘崗位條件

(一)應聘人員應具備以下基本條件

1.具有中華人民共和國國籍;

2.遵守憲法和法律;

3.具有良好的品行和職業道德;

4.具有與選爛衫滲聘崗位要求相適應的學歷學位、專業、年齡和其他資格條件(詳見選聘崗位具體條件要求);

5.適應崗位要求的身體條件;

(二)具體條件

1.納入國家統招計劃、被普通高等院校錄取、持有普通高校畢業生就業報到證的2021年非定向高校畢業生(7月底前取得相應學歷學位)。

2.國家統一招生的2019、2020年普通高校畢業生(含符合選聘條件且2019、2020年畢業已取得國家學歷認證的海外、外國學歷獲得者)。

選聘崗位具體要求詳見《邢台市大數據發展中心2021年公開選聘高層次急需人才崗位條件表》(附件)。留學回國人員和其他海外、外國學歷學位獲得者的專業名稱與選聘崗位要求專業名稱不完全一致，但所學專業課程與選聘崗位專業課程大部分相同，且符合該崗位所需要的其他條件的，也可報考該崗位(2021年畢業的需於7月底前取得國家學歷認證)。

現役軍人、試用期內的公務員和試用期內的事業單位工作人員、未滿最低服務年限或未滿約定服務期限的人員、在讀的非應屆畢業生,不在選聘范圍。

曾因犯罪受過刑事處罰和被開除公職的人員、失信被執行人，以及法律法規規定不得招聘為事業單位工作人員的其他情形人員，不得報考。按照《事業單位人事管理迴避規定》要求執行崗位迴避和履職迴避制度。報考人員不得報考聘用後即構成迴避關系的崗位。

四、選聘程序

(一)發布信息

2021年4月14日在邢台市人力資源和社會保障局網站公開發布選聘信息。

(二)報名及資格審查

1.報名時間：4月20日-22日(8:30-12:00,13:30-17：30)。

2.報名方法及地點：採取現場報名及資格審查的方式。報名地點在邢台技師學院培訓中心三樓會議室(邢台市信都區鋼鐵北路850號技師學院南門旁)。

3.報名及資格審查要求：進入現場報名場所需全程佩戴口罩，提供河北健康碼綠碼，經現場測溫合格(低於37.3℃)後方可進入。現場報名需提供按照選聘崗位條件要求能夠證明自己資格條件的身份證、畢業證、學位證、就業報到證、報名表(一式兩份)等原件及復印件，近期同版小二寸照片3張;2021年普通高校應屆畢業生尚未取得學歷學位證書的還需提供所在學校出具的《畢業生就業推薦表》;留學回國人員和其他海外、外國學歷獲得者需提供國家學歷認證以及課程設置、成績單等相關證件材料原件和復印件;報考人員系事業單位工作人員或公務員(含參照公務員法管理單位工作人員)的，須提交按幹部管理許可權出具的符合事業單位或公務員管理規定的同意報考的函。

報名人員應如實提交有關信息和材料，凡本人填寫信息不真實、不完整或填寫錯誤的，責任自負;弄虛作假的，一經查實即取消考試資塌雀格或聘用資格。報名與考試時使用的身份證必須一致。

4.資格審查：現場工作飢脊人員按照崗位條件對報名人員提交的報名資料進行資格審查並留存相關復印件，通過報名資格審核的考生需簽字確認。資格審核通過後，進入測評考核環節，具體時間地點另行通知考生，請報考者保持報名所留聯系方式暢通。

五、測評考核

根據報名情況，報名人數與崗位計劃比例超過5:1時，採取公共基礎測試的方式按5:1確定進入面試人員(公共基礎測試成績不計入總分)。報考比例不超過5:1的，採取直接面試的方式對報考人員進行測評。重點對應聘者綜合分析能力、語言表達能力、組織協調能力、政策理論水平、專業能力素質崗位匹配度等進行測評考核，實行當場打分，成績採用「體操打分」方法，去掉一個分和一個最低分，其他分數的平均分為面試成績。面試合格分數線為60分，達不到分數線不得進入下一環節。按照面試成績由高分到低分與崗位計劃1:1確定進入體檢、考察人選。如比例內末位考生面試成績相同，都進入體檢考察，根據體檢考察結果擇優聘用。

六、體檢、考察

體檢參照現行的《公務員錄用體檢通用標准》執行，體檢費用由考生個人承擔。體檢合格的考生確定為考察對象。由用人單位對其思想政治表現、道德品質、業務能力、工作實績等情況進行考察。體檢、考察不合格的，取消擬聘人選資格。並從最低合格分數線以上報考同一崗位的人員中從高分到低分依次遞補。

七、公示、聘用

經體檢、考察合格的，確定為擬聘用人選，在市人力資源和社會保障局門戶網站進行公示。公示期為7個工作日。對公示反映有嚴重問題並查有實據，不符合聘用條件的取消其擬聘人選資格;對反映有嚴重問題但一時難以查實的，暫緩聘用，待查實並做出結論後決定是否聘用;對公示期滿無異議的，或有反映問題但經核實不影響聘用的，由事業單位主管部門提出聘用意見。對已取得學歷學位證書的考生，按程序辦理相關聘用手續;對於2021年畢業生，7月底前，由擬聘人員提交相關證件後，按程序聘用，不能按時提交相關證件的，視為不能按期畢業，取消擬聘人選資格，從報考同一崗位的人員中從高分到低分依次遞補。

被聘用人員按相關政策規定實行試用期，試用期一並計算在聘用合同期限內。試用期滿考核合格的，予以正式聘用，不合格的，取消聘用。

八、其他事項

為保障廣大考生和考務工作人員生命安全和身體健康,確保本次考試工作安全進行，本次選聘全過程嚴格落實現階段疫情防控要求，請廣大考生予以理解並按要求執行。

對發現的違紀違規行為，按照《事業單位公開招聘違紀違規行為處理規定》(人社部令第35號)處理。

凡考生未在規定時間內按要求參加資格審核、測(面)試、體檢、考察、報到等情況的，均視為自動放棄招聘資格。資格審核貫穿招聘工作全過程，在任何環節，發現考生弄虛作假不符合招聘條件的，均取消招聘資格，問題嚴重的要追究責任。

咨詢電話：0319-3288701、0319-2135938

監督電話：0319-3690133

點擊下載>>>

大數據發展中心選聘工作人員崗位條件表.xls

大數據發展中心報名資格審查表.doc

疫情防控須知.doc

『貳』 大數據如何給企業創造實際價值

第一，通過大數據分析，各行各業都能更快地對變革進行跟蹤，響應全球經濟快速的變化。
第二，在全球金融經濟危機的狀態下，通過數據分析，能夠更好地理解整個經濟危機行為的演變。
第三，能夠更好地滿足大眾和企業服務的需求，而且可以預測市場的變化。
而從大數據利用的方式上，也可產生幾個方面的價值。
首先，大數據的價值密度較低，現在可利用和分析的數據只是冰山一角，數據里的價值遠沒有被發掘出來，所以要利用分析技術去發現它們的潛在價值。
其次，要實現大數據整合創新的價值，通過不同渠道的聚集整合，創造新的數據價值。

『叄』 大數據常用同步工具

一、離線數據同步

DataX

阿里的Datax是比較優秀的產品，基於python，提供各種數據村塾的讀寫插件，多線程執行，使用起來也很簡單，操作簡單通常只需要兩步；

創建作業的配置文件（json格式配置reader,writer）；

啟動執行配置作業。

非常適合離線數據，增量數據可以使用一些編碼的方式實現，

缺點：僅僅針對insert數據比較有效，update數據就不適合。缺乏對增量更新的內置支持，因為DataX的靈活架構，可以通過shell腳本等方式方便實現增量同步。

參考資料：

github地址：https://github.com/alibaba/DataX

dataX3.0介紹：https://www.jianshu.com/p/65c440f9bce1

datax初體驗：https://www.imooc.com/article/15640

文檔：https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfswriter/doc/hdfswriter.md

Sqoop

Sqoop(發音：skup)是一款開源的工具，主要用於在Hadoop(Hive)與傳統的資料庫(mysql、postgresql…)間進行數據的傳遞，可以將一個關系型資料庫（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的數據導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數據導進到關系型資料庫中。

地址：http://sqoop.apache.org/

Sqoop導入：導入工具從RDBMS到HDFS導入單個表。表中的每一行被視為HDFS的記錄。所有記錄被存儲在文本文件的文本數據或者在Avro和序列文件的二進制數據。

Sqoop導出：導出工具從HDFS導出一組文件到一個RDBMS。作為輸入到Sqoop文件包含記錄，這被稱為在表中的行。那些被讀取並解析成一組記錄和分隔使用用戶指定的分隔符。

Sqoop支持全量數據導入和增量數據導入（增量數據導入分兩種，一是基於遞增列的增量數據導入（Append方式）。二是基於時間列的增量數據導入（LastModified方式）），同時可以指定數據是否以並發形式導入。

Kettle

Kettle是一款國外開源的ETL工具，純java編寫，可以在Window、Linux、Unix上運行，數據抽取高效穩定。

Kettle的Spoon有豐富的Steps可以組裝開發出滿足多種復雜應用場景的數據集成作業，方便實現全量、增量數據同步。缺點是通過定時運行，實時性相對較差。

NiFi

Apache NiFi 是一個易於使用、功能強大而且可靠的數據拉取、數據處理和分發系統，用於自動化管理系統間的數據流。它支持高度可配置的指示圖的數據路由、轉換和系統中介邏輯，支持從多種數據源動態拉取數據。

NiFi基於Web方式工作，後台在伺服器上進行調度。 用戶可以為數據處理定義為一個流程，然後進行處理，後台具有數據處理引擎、任務調度等組件。

幾個核心概念：

Nifi 的設計理念接近於基於流的編程 Flow Based Programming。

FlowFile：表示通過系統移動的每個對象，包含數據流的基本屬性

FlowFile Processor（處理器）：負責實際對數據流執行工作

Connection（連接線）：負責不同處理器之間的連接，是數據的有界緩沖區

Flow Controller（流量控制器）：管理進程使用的線程及其分配

Process Group（過程組）：進程組是一組特定的進程及其連接，允許組合其他組件創建新組件

參考資料

Nifi簡介及核心概念整理

官方網站：http://nifi.apache.org/index.html

二、實時數據同步

實時同步最靈活的還是用kafka做中間轉發，當數據發生變化時，記錄變化到kafka，需要同步數據的程序訂閱消息即可，需要研發編碼支持。這里說個mysql資料庫的同步組件，阿里的canal和otter

canal

https://github.com/alibaba/canal

數據抽取簡單的來說，就是將一個表的數據提取到另一個表中。有很多的ETL工具可以幫助我們來進行數據的抽取和轉換，ETL工具能進行一次性或者定時作業抽取數據，不過canal作為阿里巴巴提供的開源的數據抽取項目，能夠做到實時抽取，原理就是偽裝成mysql從節點，讀取mysql的binlog，生成消息，客戶端訂閱這些數據變更消息，處理並存儲。下面我們來一起搭建一下canal服務

早期，阿里巴巴B2B公司因為存在杭州和美國雙機房部署，存在跨機房同步的業務需求。不過早期的資料庫同步業務，主要是基於trigger的方式獲取增量變更，不過從2010年開始，阿里系公司開始逐步的嘗試基於資料庫的日誌解析，獲取增量變更進行同步，由此衍生出了增量訂閱&消費的業務，從此開啟了一段新紀元。

ps. 目前內部版本已經支持mysql和oracle部分版本的日誌解析，當前的canal開源版本支持5.7及以下的版本(阿里內部mysql 5.7.13, 5.6.10, mysql 5.5.18和5.1.40/48)

基於日誌增量訂閱&消費支持的業務：

資料庫鏡像

資料庫實時備份

多級索引 (賣家和買家各自分庫索引)

search build

業務cache刷新

價格變化等重要業務消息

otter

https://github.com/alibaba/otter

otter是在canal基礎上又重新實現了可配置的消費者，使用otter的話，剛才說過的消費者就不需要寫了，而otter提供了一個web界面，可以自定義同步任務及map表。非常適合mysql庫之間的同步。

另外：otter已在阿里雲推出商業化版本 數據傳輸服務DTS， 開通即用，免去部署維護的昂貴使用成本。DTS針對阿里雲RDS、DRDS等產品進行了適配，解決了Binlog日誌回收，主備切換、VPC網路切換等場景下的同步高可用問題。同時，針對RDS進行了針對性的性能優化。出於穩定性、性能及成本的考慮，強烈推薦阿里雲用戶使用DTS產品。

『肆』 怎麼找電子版七上歷史大數據

怎麼找電子版七上歷史大數據
資料搜集是個相當繁瑣與累的工作，也是投資入門的基本，良好的信息資料搜集能力有利於我們快速了解投資主體的基本情況，為後續的調研及一手資料的獲得打下較好的基礎。

一、搜索引擎（重點掌握）

搜索引擎是我們信息資料搜集的最重要的渠道之一，用搜索引擎查找信息資料需要使用恰當的關鍵詞和一些搜索技巧。目前國內主要的搜集引擎有如下10個，近期還有較多行業型搜索冒出來，需找專業型行業資料可以使用行業型搜索引擎。

由於每個搜索引擎都有一定的局限性，可以把要搜索的關鍵詞在多個搜索引擎試一下，可能會搜出你意想不到的結果。

大家對國內的引擎基本都很熟悉，尤其是網路和google，需要搜索同一主題的資料，不同的人所搜出來的結果可能就天差地別了，主要原因在於如下兩點：

1、搜索關鍵字的選擇

舉例說明，假如我們要搜索大數據行業發展相關資料，如果我們就在網路上搜索「大數據」，結果非常多，無法進行篩選，可以對關鍵詞進一步界定，如「大數據行業」、「大數據市場規模」、「中國大數據產業」、「大數據技術」、「大數據企業」等等，需要不停地變換搜索關鍵詞，直到查到滿意的搜索結果，在查找的過程中可以根據查找結果內容再進行對關鍵詞進行修正，修正有些名稱專業表達方式，因為最開始搜索我們表達的不一定準確。

2、搜索技巧

主要是針對網路、google等搜索引擎一些高級搜索技巧。常用技巧主要有如下幾個方面：

（1）文件類型搜索：使用filetype，如在網路或google中鍵入「filetype:pdf 大數據」搜索出有關大數據內容pdf內容，而且這些文檔基本都是可直接下載。還可以變換為其他的如「filetype:doc」、「filetype:ppt」、「filetype:xls」等等，注意其中的冒號為英文的冒號，一定要變換為英文冒號。

（2）定位於哪個網站上搜索：使用site，如在網路或google中鍵入「大數據空格site:sina.com」,則在http://sina.com搜索有關大數據的一些資料信息，這個特別適用針對某些信息可能在哪些網站上出現的一個快速搜索方法，注意冒號也是英文的，網站名稱也不用加www。

（3）精確匹配搜索：使用「」，如在網路中鍵入「大數據行業」，表示搜索「大數據行業」五個必須聯在一起的，如果不加「」，搜到的為大數據及行業兩個詞並列顯示結果，沒有這么精確匹配。

（4）限制性的網頁搜索：使用intitle,如在網路鍵入「intitie:大數據」，限定於搜索標題中含有「大數據」網頁，如果輸入「intitie:大數據市場規模」限定於搜索標題中含有「大數據」和「市場規模」的網頁。

3、搜索引擎推薦

1）http://scholar.google.com/ 雖然還是Beta版，但個人已覺得現在已經是很好很強大了，Google學術搜索濾掉了普通搜索結果中大量的垃圾信息，排列出文章的不同版本以及被其它文章的引用次數。略顯不足的是，它搜索出來的結果沒有按照權威度（譬如影響因子、引用次數）依次排列，在中國搜索出來的，前幾頁可能大部分為中文的一些期刊的文章。

2）http://www.scirus.com Scirus 是目前互聯網上最全面、綜合性最強的科技文獻搜索引擎之一，由Elsevier科學出版社開發，用於搜索期刊和專利，效果很不錯！Scirus覆蓋的學科 范圍包括：農業與生物學，天文學，生物科學，化學與化工，計算機科學，地球與行星科學，經濟、金融與管理科學，工程、能源與技術，環境科學，語言學，法 學，生命科學，材料科學，數學，醫學，神經系統科學，葯理學，物理學，心理學，社會與行為科學，社會學等。

3）http://www.base-search.net/ BASE是德國比勒費爾德(Bielefeld)大學圖書館開發的一個多學科的學術搜索引擎，提供對全球異構學術資源的集成檢索服務。它整合了德國比勒費爾德大學圖書館的圖書館目錄和大約160個開放資源（超過200 萬個文檔）的數據。

4）http://www.vascoda.de/ Vascoda是一個交叉學科門戶網站的原型，它注重特定主題的聚合，集成了圖書館的收藏、文獻資料庫和附加的學術內容。

5）http://www.goole.com/ 與google比較了一下發現，能搜索到一些google搜索不到的好東東 。它界面簡潔，功能強大，速度快，YAHOO、網易都採用了它的搜索技術。各位可以一試。

6）http://www.a9.com Google在同一水平的搜索引擎。是Amazon.com推出的，Webresult部分是基於Google的，所以保證和Google在同一水平，另外增加了Amazon的在書本內搜索的功能和個性化功能：主要是可以記錄你的搜索歷史。現在還是Beta，不過試用後感覺很好，向大家推薦一試 ，不過缺憾是現在書本內搜索沒有中文內容。

7）http://www.ixquick.com 嚴格意義上講不是搜索引擎，是連接搜索引擎和網路用戶的信息立交橋。新一代的搜索引擎應運而生，Ixquick meta－search正是目前最具光芒的新星。但是對於大多數國內用戶來說，Ixquick還很陌生。Ixquick眾多獨特的功能我不一一介紹了，只介紹我們最關心的，搜索資料庫密碼。使用方法：先進入Ixquick，以「Proquest」資料庫為例。填入Proquest Username Password History Online後點擊search，看看出來的結果，第一頁中第6個，proquest的username和password赫然在目，別急，再看第4個結 果「HB Thompson Subscription Online Databases」，即http://homework.syosset.k12.ny.us/onlinedbs/HBTDatabases/，進入 後發現這是一個密碼頁，選擇Magazines& Journals欄，就有 EBSCO、Electric Library Elementary、Electric LibraryElementary、ProQuest Platinum (in school)、ProQuest Platinum(remote)等眾多資料庫的密碼，都有uesrname和password，隨便試一下EBSCO，OK，成功登陸。

8）http://vivisimo.com/ cmu的作品，對搜索的內容進行分類，這樣可以有效地做出選擇，比較有特色。可實現分類檢索，檢索速度也很好，如EBSCO 密碼幾分鍾就可找一大堆 .http://search.epnet.com/，User ID:mountain，Password: ridge，這個密碼可以試試。

9）http://www.findarticles.com/ 一個檢索免費paper的好工具。進入網頁以後，可以看到他有三個功能，driectory web article，其中article對我們很有幫助，你可以嘗試輸入你要找的文章，會有很多發現的！

10）http://www.chmoogle.com 現點擊後或跳轉到http://www.emolecules.com ，在此搜索引擎里可以搜索到超過千萬種化學品信息或相應的供應商，與Chemblink有點相似，但提供的化學品理化信息沒有Chemblink詳細，與其不同的是該搜索引擎可提供化學品結構式搜索（主頁上有在線繪制化學結構式的搜索框）。

11）http://www.ojose.com/ OJOSE (Online JournalSearch Engine，在線期刊搜索引擎)是一個強大的免費科學搜索引擎，通過OJOSE，你能查找、下載或購買到近60個資料庫的資源。但是感覺操作比較復雜。

12）http://citeseer.ist.psu.e/ 一個關於計算機和信息科學的搜索引擎。

13）http://hpsearch.uni-trier.de/ 專家個人主頁搜索引擎。

14）www.aol.com 裡面的搜索引擎功能由google提供，搜索結果與google一樣，如果google無法登陸，可以用這個網站代替。

二、資料庫

資料庫是研究人員重要的數據來源之一，目前券商、基金研究研究機構都購買有商業資料庫，目前研究用的資料庫主要分為兩大類，一是商業資料庫，二是學術資料庫。

1、商業資料庫

商業資料庫大多為金融投資所用，主要分為國內與國外資料庫兩大類。1）國內商業資料庫國內資料庫主要有如萬德、恆生聚源、銳思資料庫、CSMAR資料庫、巨潮資料庫等。目前萬德資料庫主要定位於國內高端客戶，市場佔有率較高，80%左右，當然其售價較高。恆生聚源也定位為機構客戶，性價比較高，售價要比萬德便宜的多。CSMAR資料庫定位於學術與高校，其中金融數據比較全，強大。銳思資料庫定位於學術，質量一般。巨潮資料庫為深交所旗下資料庫，有一定的特殊優勢。

2）國外商業資料庫

國外資料庫主要有彭博、路透社、CEIC、OECD、Haver Database、Thomson Financial One Banker等，國外資料庫中彭博是比較全也大的，在國內銷售也較好，但是售價奇貴。一般不做國際市場研究，大多用不到國外資料庫，畢竟國外資料庫公司對國內的行業數據及公司數據不如本土資料庫公司的做得好。

2、學術資料庫

學術資料庫基本為高校、研究機構所用，也分為國內與國外兩大類，學術資料庫中一些學術論文、行業數據、統計年鑒還是有用的，缺點就是其中有些數據的相對較舊，無法做到實時更新。

1）國內學術資料庫

中國知網：國內最大學術資料庫，包括期刊、學位論文、統計年鑒等。

萬方數據：僅次於中國知網，包括期刊、學位論文等。

人大復印資料：期刊、論文等。

維普：期刊、論文等。

中經網：有較多行業研究報告，宏觀數據較全。

國研網：數據較為權威，有些報告可以一看。

上海公共研發平台：可以注冊，人工審核，內包含較多資料庫。

2）國外學術資料庫

EBSCO：較全的一個資料庫，內包含較多的商業數據，好用

Elsevier：學術文章全，更新速度快。

以上大致介紹了國內的商業及學術資料庫，但這些資料庫都是通過收費或學校賬號才能使用，對於平時臨時研究用的一些人，沒有必要去購買，下面介紹一些免費可用的資料庫。

3）免費可用的資料庫

數據匯：http://www.shujuhui.com/database/ 國內的宏觀數據，國外的也有一部分，可以導出來，免費好用。

數據圈：http://www.shujuquan.com.cn/ 免費共享平台，行業研究報告，統計年鑒等

『伍』 利用搜索引擎檢索有關大數據的doc,PDF,PPT格式的文件，寫出檢索式

直接在我的電腦里搜索：.doc就會把電腦上面的所有.doc的文件檢索出來。pdf和ppt的檢索方式也是一樣的。

『陸』 怎麼使用java導出大數據為xml文件

dom4j可以試試，不知道你的數據量有多大，如果太大的話，我沒試過
xml文件是有規律的，可以把要導出的數據構造一下，

我有個簡單的代碼，在這分享一下，希望對LZ有用
package com.test.xml;

import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Writer;
import org.dom4j.Document;
import org.dom4j.DocumentHelper;
import org.dom4j.Element;
import org.dom4j.io.OutputFormat;
import org.dom4j.io.XMLWriter;
public class Dom4JXML {

public void createXML() {
//用工廠類創建一個document實例
Document doc = DocumentHelper.createDocument();
//創建根元素emps
Element rootEle = doc.addElement("emps");
//添加註釋
rootEle.addComment("這是一個dom4j生成的xml文件");
//emps根節點下創建一個emp節點
Element empEle = rootEle.addElement("emp");
//emp添加屬性id="1"
empEle.addAttribute("id", "1");
//emp節點下創建一個name節點
Element nameEle = empEle.addElement("name");
//name節點下創建一個文本節點zhangsan
nameEle.setText("zhangsan");
//再為name節點創建一個兄弟節點
Element sexEle = empEle.addElement("sex");
sexEle.setText("man");
//將document中的內容寫入文件中
try {
Writer out = new FileWriter("F:\\emps.xml");
//格式化輸出,類型IE瀏覽一樣
OutputFormat format = OutputFormat.createPrettyPrint();
//OutputFormat format = OutputFormat.createCompactFormat();
format.setEncoding("UTF-8");
//創建寫出對象
XMLWriter writer = new XMLWriter(out,format);
writer.write(doc);
writer.close();
System.out.println("生成emps.xml成功。");
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("失敗了。");
}
}

public static void main(String[] args) {
new Dom4JXML().createXML();
}
}

『柒』 你要的大數據標准都在這里

NIST 1500-4 大數據通用框架草案 第四卷 安全與隱私.pdf

NIST 大數據定義（草案）.pdf

大數據安全標准化白皮書2017 .pdf

大數據安全標准化白皮書（2018版）.pdf

大數據標准化白皮書（2018）.pdf

大數據標准化白皮書（2020版）.pdf

1 基礎

GB T 35295-2017 信息技術 大數據 術語.pdf

GB T 35589-2017 信息技術 大數據 技術參考模型》.pdf

GB T 38672-2020 信息技術 大數據 介面基本要求.txt

JRT 0236—2021《金融大數據 術語》.pdf.pdf

TGZBD 2-2020 大數據標准體系總體架構.pdf

2 數據

GBT 18142-2017 信息技術 數據元素值表示 格式記法 ISOIE C FDIS 149572009.txt

GBT 18391.1-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第1部分： 框架 ISOIEC11179-1 2004， IDT.txt

GBT 18391.2-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第2部分： 分類 ISOIEC11179-2 2005， IDT.txt

GBT 18391.3-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第3部分： 注冊系統 元模型與基本屬性 ISOIEC11179-3 2003， IDT.txt

GBT 18391.4-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第4部分： 數據定義 的形成 ISOIEC11179-4 2004， IDT.txt

GBT 18391.5-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第5部分： 命名和標 識原則 ISOIEC11179-5 2005， IDT.txt

GBT 18391.6-2009 信息技術 元數據注冊系統 (MDR) 第6部分： 注冊 ISOIEC11179-6 2005， IDT.txt

GBT 23824.1-2009 信息技術 實現元數據注冊 系統內容一致性的規程 第 1部分： 數據元 ISOIEC TR20943-1 2003， IDT.txt

GBT 23824.3-2009 信息技術 實現元數據注冊 系統內容一致性的規程 第 3部分： 值域 ISOIEC TR20943-3 2004， IDT.txt

GBT 30881-2014 信息技術 元數據注冊系統 (MDR)模塊 ISOIEC 197732011.txt

GBT 32392.1-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第1部分： 參考 模型.txt

GBT 32392.2-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第2部分： 核心 模型.txt

GBT 32392.3-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第3部分： 本體 注冊元模型.txt

GBT 32392.4-2015 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第4部分： 模型 映射元模型.txt

GBT 32392.5-2018 信息技術 互操作性元模型 框架(MFI) 第5部分： 過程 模型注冊元模型.txt

GBT 32392.7-2018 信息技術 互操作性元模型 框架 第7部分： 服務模型注.txt

GBT 32392.8-2018 信息技術 互操作性元模型 框架 第8部分： 角色與目標 模型注冊元模型.txt

GBT 32392.9-2018 信息技術 互操作性元模型 框架 第9部分： 按需模型選 擇.txt

GBZ 21025-2007 XML使用指南.txt

3 技術

YDT 3772-2020 大數據 時序資料庫技術要求與測試方法.txt

YDT 3773-2020 大數據 分布式批處理平台技術要求與測試方法.txt

YDT 3774-2020 大數據 分布式分析型資料庫技術要求與測試方法.txt

YDT 3775-2020 大數據 分布式事務資料庫技術要求與測試方法.txt

大數據開放與互操作技術

信息技術 大數據 互操作 技術指南 擬研製.txt

大數據生存周期處理技術

GBT 32908-2016 非結構化數據訪問介面規范.txt

GBT 36345-2018 信息技術 通用數據導入接 口規范.txt

信息技術 大數據 面向分 析的數據檢索與存儲技術 要求 在研.txt

大數據集描述

GBT 32909-2016 非結構化數據表示規范.txt

GBT 34945-2017 信息技術 數據溯源描述模型.txt

GBT 34952-2017 多媒體數據語義描述要求.txt

GBT 35294-2017 信息技術 科學數據引用.txt

GBT 38667-2020 信息技術 大數據 數據分 類指南.txt

GB T 38667-2020 信息技術 大數據 數據分類指南.pdf

4 平台、工具

GBT 38673-2020 信息技術 大數據 大數據 系統基本要求.txt

GBT 38675-2020 信息技術 大數據 計算系 統通用要求.txt

GB T 37721-2019 信息技術 大數據分析系統功能要求》.pdf

GB T 37722-2019 信息技術 大數據存儲與處理系統功能要求.pdf

GB T 38633-2020 信息技術 大數據 系統運維和管理功能要求.pdf

GB T 38643-2020 信息技術 大數據 分析系統功能測試要求.pdf

GB T 38676-2020 信息技術大數據存儲與處理系統功能測試要求.pdf

JRT 0206—2021 證券期貨業大數據平台性能測試指引.pdf

YDT 3762-2020 大數據 數據挖掘平台技術要求與測試方法.txt

5 安全和隱私

GAT 1718-2020《信息安全技術 大數據平台安全管理產品安全技術要求》.txt

GBT 大數據系統軟體安全防護指南》標准草案.pdf

GB T 35274-2017 信息安全技術 大數據服務安全能力要求 立項.pdf

GB T 37973-2019 信息安全技術 大數據安全管理指南.pdf

YDT 3736-2020 電信運營商大數據安全風險及需求.txt

YDT 3741-2020 互聯網新技術新業務安全評估要求 大數據技術應用與服務.txt

YDT 3800-2020 電信網和互聯網大數據平台安全防護要求.txt

信息安全技術電信領域大數據安全防護實現指南.doc

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