大数据建群

① Aliyun大数据Zookeeper集群搭建

安装ZK

cd 到 data目录中创建 echo "1">>myid Node01
cd 到 data目录中创建 echo "2">>myid Node02
cd 到 data目录中创建 echo "3">>myid Node03

如果启动过程中有问题我们再去根据日志处理。

② 广东省将建成超200家互联网医院，建设健康医疗大数据发展集群

近日，《广东省卫生 健康 事业发展“十四五”规划》出台，提出了“十四五”期间围绕卫生 健康 事业的多项主要任务与重点工作，概括起来主要有以下几个方面：

一是大力巩固“顶天立地”医疗卫生大格局。 对标国际一流，集中优势资源推进国家医学中心、国家区域医疗中心、国家临床重点专科群和我省国际医学中心建设，深入推进中医药强省、粤港澳大湾区中医药高地建设，扩大优质医疗资源供给。发挥高水平医院辐射带动作用，推动市域整体医疗水平和县级医院临床专科能力提升，巩固基层医疗卫生服务网底，推动优质医疗资源均衡布局。

二是持续深化医药卫生体制改革。 坚持以人民 健康 为中心，推动将 健康 融入所有政策，大力推进分级诊疗体系建设、公立医院高质量发展、“三医”联动、行业综合监管等重点改革。

三是加快构建强大的公共卫生体系。 加快建设现代化疾控体系，提高卫生应急能力和重大疫情救治能力。坚持预防为主、防治结合，优化重大疾病防治策略，强化重大传染病和地方病防控，实施慢性病综合防控，健全精神卫生和心理 健康 服务体系。

四是深入推进 健康 广东建设。 持续开展爱国卫生运动，强化食品安全风险监测，完善全民健身公共服务体系、 健康 促进与教育体系，推进基本公共卫生服务，全方位干预主要 健康 因素。强化生育政策配套衔接，加强一老一小、残疾人、职业人群等 健康 保护，保障人民全生命周期 健康 。大力发展 社会 办医，深入推进医养康养融合，积极发展多样化 健康 服务。

五是健全完善 健康 优先发展保障体系。 加强人才队伍建设，提升 科技 创新和生物安全能力，发展数字 健康 ，推进 健康 湾区建设与国际合作，加强卫生 健康 法治建设，加大卫生 健康 事业投入，全面构建广东省卫生 健康 事业高质量发展的保障体系。

在具体任务中，多次强调数字化、信息化的作用。

01

在持续深化医药卫生体制改革的过程中，主要涉及几个方面：

加快建设分级诊疗体系，其中提到将建立完善分级诊疗技术标准和工作机制，加快推进医疗卫生机构间电子 健康 档案和电子病历等信息共享，为患者提供顺畅转诊和连续诊疗。

推动公立医院高质量发展，将强化信息化支撑作用，支持公立医院开展互联网诊疗，规范互联网诊疗运营模式，推动完善 “互联网 医疗服务” 项目、 价格，进一步规范 “互联网 医疗服务” 的医保报销范围。

推进医疗保障和医药服务协同改革，将符合条件的 “互联网 医疗服务” 纳入医保支付范围， 探索 “互联网 医疗服务” 异地就医直接结算。

强化医疗卫生行业综合监管，建设数据共享、 业务协同的省级综合监管平台，充分融入我省 “一网统管” 体系，推动实现医疗卫生行业智慧化监管。

将通过实施多项深化医改项目来进行落实，例如卫生综合监督执法能力提升工程，推进省级综合监管平台建设，实现全省医疗卫生行业智慧化监管。药事管理服务改革项目，建立健全远程处方审核机制，依据远程医疗平台面向基层医疗卫生机构开展远程集中处方前置审核、 远程药学会诊等，实施 “AI药师” 工程，提升基层药师能力等。

02

完善 健康 优先发展保障体系，明确将大力发展数字 健康 。

推进新一代信息技术在医疗卫生 健康 行业深度应用创新发展，建成国家 “ 互联网 医疗 健康 ” 示范省，建强 健康 医疗新型基础设施，增强数字 健康 发展能力。

依托电子政务外网，整合各级各类基础网络资源建设全省统一的 健康 医疗业务网络。健全权威统一的省市二级全民 健康 信息平台，推进电子 健康 档案与电子病历、公共卫生服务信息的对接联动。

完善 “互联网 医疗 健康 ” 服务监管平台，推动 “互联网 医疗 健康 ” 规范有序发展。在二级以上医院普遍开展以数据为核心的智慧医院建设，发展智慧服务、智慧临床、智慧管理，优化智慧医疗服务流程，提供线上线下无缝衔接的连续服务。

加强智能化早期预警能力建设，提高公共卫生服务数字化、智能化水平。以医疗卫生智能监管和绩效评价综合系统为重点，建设卫生 健康 全方位数字化治理新体系。

规范和加强 健康 医疗大数据保障体系建设， 深化 健康 医疗大数据在临床科研、教育培训、产品研发、行业治理等方面应用， 探索 形成广东特色 健康 医疗大数据发展模式。

完善全民 健康 信息化标准体系，加强信息和网络安全防护。

实施数字 健康 工程。建设广东卫生 健康 云，实现医疗 健康 “一张网”。健全省、 市两级全民 健康 信息综合管理平台，初步建成全省医疗 健康 大数据中心。建设一 批 “互联网 医疗 健康 ” 示范市、 县 (区)。持续深化医疗 健康 信息便民惠民 “五个一” 行动。推动医学人工智能、5G、区块链等新技术在医疗卫生领域创新应用，打造一批示范智慧医院。到2025年，全省建成超200家互联网医院。建设智慧化多点触发预警信息系统，提高公共卫生早期预警能力。建设数字化 健康 教育支撑工程，开展个性化、智能化教育信息服务。加快推进广东建设国家 健康 医疗大数据研究院、 健康 医疗大数据中心建设，遴选一批协同创新基地医院、 企业，形成 健康 医疗大数据发展集群。

03

疾控体系建设、中医药发展、医养康养等多个领域同样强调信息化的作用。

推进疾控体系现代化建设。实施疾病预防控制机构能力提升工程，全面改善疾控机构设施设备条件，建设符合现代疾病预防控制需求的疫情监测预警系统、实验室检测系统和决策支持系统，强化监测预警、 风险研判、 决策管理、 检验检测、 流 行病学调查和现场调查处置能力。

推进卫生应急管理体系和能力现代化。加强卫生应急信息化建设，推动部门间信息互联共享。

促进中医药传承创新发展。强化中医药信息化支撑驱动，促进新一代信息技术在中医药领域深度应用。

深入推进医养康养融合发展。加强医养结合信息化支撑，增加智慧 健康 养老产品供给。

③ 基于Docker搭建大数据集群（一）Docker环境部署

yum install -y yum-utils #安装工具包，缺少这些依赖将无法完成

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 怎么为大数据处理构建高性能Hadoop集群

越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析，但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡。而在这篇文章中，我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络，这是对大数据进行处理分析的关键所在。 关于Hadoop “大数据”是松散的数据集合，海量数据的不断增长迫使企业需要通过一种新的方式去管理。大数据是结构化或非结构化的多种数据类型的大集合。而 Hadoop则是Apache发布的软件架构，用以分析PB级的非结构化数据，并将其转换成其他应用程序可管理处理的形式。Hadoop使得对大数据处理成为可能，并能够帮助企业可从客户数据之中发掘新的商机。如果能够进行实时处理或者接近实时处理，那么其将为许多行业的用户提供强大的优势。 Hadoop是基于谷歌的MapRece和分布式文件系统原理而专门设计的，其可在通用的网络和服务器硬件上进行部署，并使之成为计算集群。 Hadoop模型 Hadoop的工作原理是将一个非常大的数据集切割成一个较小的单元，以能够被查询处理。同一个节点的计算资源用于并行查询处理。当任务处理结束后，其处理结果将被汇总并向用户报告，或者通过业务分析应用程序处理以进行进一步分析或仪表盘显示。 为了最大限度地减少处理时间，在此并行架构中，Hadoop“moves jobs to data”，而非像传统模式那样“moving data to jobs”。这就意味着，一旦数据存储在分布式系统之中，在实时搜索、查询或数据挖掘等操作时，如访问本地数据，在数据处理过程中，各节点之间将只有一个本地查询结果，这样可降低运营开支。 Hadoop的最大特点在于其内置的并行处理和线性扩展能力，提供对大型数据集查询并生成结果。在结构上，Hadoop主要有两个部分： Hadoop分布式文件系统(HDFS)将数据文件切割成数据块，并将其存储在多个节点之内，以提供容错性和高性能。除了大量的多个节点的聚合I/O，性能通常取决于数据块的大小——如128MB。而传统的Linux系统下的较为典型的数据块大小可能是4KB。 MapRece引擎通过JobTracker节点接受来自客户端的分析工作，采用“分而治之”的方式来将一个较大的任务分解成多个较小的任务，然后分配给各个TaskTrack节点，并采用主站/从站的分布方式(具体如下图所示)： Hadoop系统有三个主要的功能节点：客户机、主机和从机。客户机将数据文件注入到系统之中，从系统中检索结果，以及通过系统的主机节点提交分析工作等。主机节点有两个基本作用：管理分布式文件系统中各节点以及从机节点的数据存储，以及管理Map/Rece从机节点的任务跟踪分配和任务处理。数据存储和分析处理的实际性能取决于运行数据节点和任务跟踪器的从机节点性能，而这些从机节点则由各自的主机节点负责沟通和控制。从节点通常有多个数据块，并在作业期间被分配处理多个任务。 部署实施Hadoop 各个节点硬件的主要要求是市县计算、内存、网络以及存储等四个资源的平衡。目前常用的并被誉为“最佳”的解决方案是采用相对较低成本的旧有硬件，部署足够多的服务器以应对任何可能的故障，并部署一个完整机架的系统。 Hadoop模式要求服务器与SAN或者NAS进行直接连接存储(DAS)。采用DAS主要有三个原因，在标准化配置的集群中，节点的缩放数以千计，随着存储系统的成本、低延迟性以及存储容量需求不断提高，简单配置和部署个主要的考虑因素。随着极具成本效益的1TB磁盘的普及，可使大型集群的TB级数据存储在DAS之上。这解决了传统方法利用SAN进行部署极其昂贵的困境，如此多的存储将使得Hadoop和数据存储出现一个令人望而却步的起始成本。有相当大一部分用户的Hadoop部署构建都是采用大容量的DAS服务器，其中数据节点大约1-2TB，名称控制节点大约在1-5TB之间，具体如下图所示： 来源：Brad Hedlund, DELL公司 对于大多数的Hadoop部署来说，基础设施的其他影响因素可能还取决于配件，如服务器内置的千兆以太网卡或千兆以太网交换机。上一代的CPU和内存等硬件的选择，可根据符合成本模型的需求，采用匹配数据传输速率要求的千兆以太网接口来构建低成本的解决方案。采用万兆以太网来部署Hadoop也是相当不错的选择。 万兆以太网对Hadoop集群的作用 千兆以太网的性能是制约Hadoop系统整体性能的一个主要因素。使用较大的数据块大小，例如，如果一个节点发生故障(甚至更糟，整个机架宕机)，那么整个集群就需要对TB级的数据进行恢复，这就有可能会超过千兆以太网所能提供的网络带宽，进而使得整个集群性能下降。在拥有成千上万个节点的大型集群中，当运行某些需要数据节点之间需要进行中间结果再分配的工作负载时，在系统正常运行过程中，某个千兆以太网设备可能会遭遇网络拥堵。 每一个Hadoop数据节点的目标都必须实现CPU、内存、存储和网络资源的平衡。如果四者之中的任意一个性能相对较差的话，那么系统的潜在处理能力都有可能遭遇瓶颈。添加更多的CPU和内存组建，将影响存储和网络的平衡，如何使Hadoop集群节点在处理数据时更有效率，减少结果，并在Hadoop集群内添加更多的HDFS存储节点。 幸运的是，影响CPU和内存发展的摩尔定律，同样也正影响着存储技术(TB级容量的磁盘)和以太网技术(从千兆向万兆甚至更高)的发展。预先升级系统组件(如多核处理器、每节点5-20TB容量的磁盘，64-128GB内存)，万兆以太网卡和交换机等网络组件是重新平衡资源最合理的选择。万兆以太网将在Hadoop集群证明其价值，高水平的网络利用率将带来效益更高的带宽。下图展示了Hadoop集群与万兆以太网的连接： 许多企业级数据中心已经迁移到10GbE网络，以实现服务器整合和服务器虚拟化。随着越来越多企业开始部署Hadoop，他们发现他们完全不必要大批量部署1U的机架服务器，而是部署更少，但性能更高的服务器，以方便扩展每个数据节点所能运行的任务数量。很多企业选择部署2U或4U的服务器(如戴尔 PowerEdge C2100)，每个节点大约12-16个核心以及24TB存储容量。在这种环境下的合理选择是充分利用已经部署的10GbE设备和Hadoop集群中的 10GbE网卡。 在日常的IT环境中构建一个简单的Hadoop集群。可以肯定的是，尽管有很多细节需要微调，但其基础是非常简单的。构建一个计算、存储和网络资源平衡的系统，对项目的成功至关重要。对于拥有密集节点的Hadoop集群而言，万兆以太网能够为计算和存储资源扩展提供与之相匹配的能力，且不会导致系统整体性能下降。

⑤ 大数据开发环境搭建之高可用集群安装

配置如下内容：

在标签中添加如下内容：

在标签中添加如下内容：

你会发现：集群只有 mapred-site.xml.template，可以从这个文件进行复制，或者直接改名也可

然后修改配置：

在 标签中添加如下内容：

添加如下内容：

比如刚才我是在 bigdata02 执行安装的， 那么我现在要把 hadoop 安装包分发到 bigdata03, bigdata04, bigdata05 的相同目录下。

由于我们安装Hadoop 集群使用的是 bigdata 用户，那么我们配置用户变量即可。

在文件的末尾追加内容：

然后保存退出即可。需要注意的是：需要每个节点都配置环境变量

奇数个节点

在第一个namenode节点进行格式化

出现如上提示，则说明初始化成功。

选择一个节点，这里选bigdata02

查看 HDFS 集群的两个 namenode 的角色状态：

查看YARN集群的两个resourcemanager的角色状态：

HDFS集群的Web UI地址：

YARN集群的Web UI地址：

⑥ 社区微信群运营方案或者运营心得，主要是小程序下单，然后上门自提，前期建群怎么拉人进群互动和保粉

首先，社区团购的市场规模大，社区团购的未来市场规模是海量的，可以涉及到城市的每一个社区以及农村的每一个居民聚集点，其次，社区团购能够快速实现盈利。

微信群构成的第一要素就是同好，抄也就是说群管理者要通过微信群的定位来确定群成员的共性，所以说群管理者需要设置门槛，通过群成员的兴趣爱好，价值观来作为群成员的筛选，将不同兴趣爱好、价值观的人排除在外，这样才能保持微信群目标的一致性

微信群构成的第一要素就是同好，抄也就是说群管理者要通过微信群的定位来确定群成员的共性，所以说群管理者需要设置门槛，通过群成员的兴趣爱好，价值观来作为群成员的筛选，将不同兴趣爱好、价值观的人排除在外，这样才能保持微信群目标的一致性。

(6)大数据建群扩展阅读：

微信运营是指负责微信的运营，包括个人微信和微信公众平台的建立，然后通过微信跟用户达到沟通的运营过程，前期通过人群定位，实现自媒体大数据，是信息时代所产生的产物。

微信运营主要体现在运营者以安卓系统、苹果系统的手机或者平板电脑中的移动客户端进行的日常运营推广，商家通过微信和微信公众平台进行针对性运营。

微信运营具有随意性，移动性，便捷性等特点。微信运营人员需要具备较强的移动互联网意识，只需要一部智能手机即可完成日常的基本运营，可以通过微信客户端跟用户进行互动，解决用户的问题，达到维护的目的。

⑦ 【大数据】使用Docker搭建Hadoop集群

启动后发现还是无法使用hadoop、hdfs、hive等命令，我们需要安装hadoop和hive

这个时候我们进入bin路径下，即可执行./hadoop或者./hdfs等命令，我们接下来将其加入环境遍历以便全局使用这些命令，在~/.bashrc文件后面追加下面的内容。

之后使用 source ~/.bashrc 命令即可刷新环境变量
追加了上述环境变量后即可全局执行hadoop和hdfs命令。
hdfs执行后有可能访问的还是本地的文件系统，这是因为配置错了。
配置/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml下的环境变量，使得hdfs可以链接到Docker集群的HDFS系统。

设置环境变量

⑧ 搭建大数据平台的具体步骤是什么

1、操作体系的挑选

操作体系一般使用开源版的RedHat、Centos或许Debian作为底层的构建渠道，要根据大数据渠道所要建立的数据剖析东西能够支撑的体系，正确的挑选操作体系的版本。

2、建立Hadoop集群

Hadoop作为一个开发和运行处理大规模数据的软件渠道，实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop结构中最核心的规划是HDFS和MapRece，HDFS是一个高度容错性的体系，合适布置在廉价的机器上，能够供给高吞吐量的数据访问，适用于那些有着超大数据集的应用程序;MapRece是一套能够从海量的数据中提取数据最终回来成果集的编程模型。在生产实践应用中，Hadoop非常合适应用于大数据存储和大数据的剖析应用，合适服务于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支撑PB级别的存储容量。

3、挑选数据接入和预处理东西

面临各种来源的数据，数据接入便是将这些零散的数据整合在一起，归纳起来进行剖析。数据接入首要包括文件日志的接入、数据库日志的接入、关系型数据库的接入和应用程序等的接入，数据接入常用的东西有Flume，Logstash，NDC(网易数据运河体系)，sqoop等。

4、数据存储

除了Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，常用的还有分布式、面向列的开源数据库Hbase，HBase是一种key/value体系，布置在HDFS上，与Hadoop一样，HBase的目标首要是依靠横向扩展，通过不断的添加廉价的商用服务器，添加计算和存储才能。同时hadoop的资源管理器Yarn，能够为上层应用供给统一的资源管理和调度，为集群在利用率、资源统一等方面带来巨大的优点。

5、挑选数据挖掘东西

Hive能够将结构化的数据映射为一张数据库表，并供给HQL的查询功能，它是建立在Hadoop之上的数据仓库根底架构，是为了削减MapRece编写工作的批处理体系，它的出现能够让那些通晓SQL技术、可是不熟悉MapRece、编程才能较弱和不擅长Java的用户能够在HDFS大规模数据集上很好的利用SQL言语查询、汇总、剖析数据。

6、数据的可视化以及输出API

关于处理得到的数据能够对接主流的BI体系，比如国外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和新兴的网易有数(可免费试用)等，将成果进行可视化，用于决策剖析;或许回流到线上，支撑线上业务的开展。

⑨ 大数据如何激发城市群的“群体智能”

城市群是全球城市化发展的重要趋势和现象，城市群承担了核心国家和区域主要的人口与经济规模，在此基础上的最终成型，在于形成整个区域中，各个城市产业、经济功能互补及专业化功能协调的空间结构。在我国城镇化的后半程（城镇化率达到50%以后），城市群作为新型城镇化的主体形态，已经成为我国生产力布局的核心增长点，也是我国创新驱动发展战略的重要载体和空间平台。城市群的发展进入了新的阶段，面临着从增量扩张到存量提升的转型提升过程。在这一过程中，大数据与智慧城市技术将深刻地影响城市群的发展变革。

近年来，基于信息技术和数据科学的城市定量研究，成为了城市规划行业变革的重要推动力量。特别是随着大数据技术方法的瓶颈不断被突破，海量数据不断形成深度积累，大数据研究也出现新的趋势——逐渐由以往对单个城市内部空间结构的静态描述，向更大区域尺度的全面研究跃迁。最新的动态系统、复杂网络、多维流空间等研究，已经逐步应用到城市群的理论研究和规划实践中。

城市群的本质是流的空间：人流、物流、经济流、信息流等多维的流。在市场经济的导向下，多重要素在城市间的流动与融合，促进了城市群的形成与发展。城市群即为建立在这种复杂流网络之上的复合空间。

城市是一个动态的生命体，而城市群作为城市的集合，生命体征的复杂度更是以指数增长。如果说传统的统计数据像传统医学一般，根据经验为城市群的发展开药方，那么，大数据则会像新兴的精准医学那样，通过对城市群体征的全息检测，提供个性化、有针对性和精准的治疗方案。

对于城市管理部门来说，以数据为基础，构建动态的监测指标体系和信息化管理平台，是城市群协同发展、智慧提升的必然要求，也是现代化城市群治理体系的一部分。大数据为城市群协同发展提供智能支撑，支撑区域政策的制定科学化、管理的精细化。

而对于开发商来说，随着城市群发展与区域联动的进展，以及我国大都市郊区化和要素外溢，各大城市的外围辐射区域也开始成为我国城市开发新的增长点。大数据可以帮助开发商精准研判城市群价值空间特征，寻找城市群核心城市外围辐射区域的价值潜力。通过构建全周期、集成化、定量化、智慧化的城市开发和资本运营平台，优化投资和开发效绩。

公众亦在大数据介入城市群发展的过程中获益。事实上，各种人流、车流、信息流等大数据，均来自公众的时空活动行为。每个人都在以“用脚投票”的方式，为城市群的全息观测和研究提供了行为样本。基于大数据的人口监测将促进人口的有序流动，有力推动我国城镇化的健康有序发展，最终为城市群发展的核心主体——居民们提供更完善的福祉。

以往的智慧城市都是单一城市的发展路径，如今大数据与城市群发展的融合，将实现多个城市的“群体智能”。最新的大数据、深度学习、神经网络等“新IT时代”的技术，将在新时代的城市群发展和运营中全面、综合、动态地实现数据价值，为城市问题提供与时俱进的系统性解决方案。

大数据能知道用户需要什么。