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    作为大数据工程师,你必须熟练运用的性能优化技术

    作者介绍吴朱华:国内资深云计算和大数据专家,之前曾在IBM中国研究院和上海云人信息科技有限公司参与过多款云计算产和大数据产品的开发工作,同济本科,并曾在北京大学读过硕士。2011年中,发表业界最好的两本云计算书之一《云计算核心技术剖析》。2016年和上海华东理工大学的阮彤教授等合著了《大数据技术前沿》一书。

    最近几年一直参与大数据产品的研发,同时大数据产品在海量数据场景下其处理性能又是其主要的卖点和突破,所以个人在这几年经常忙于如何对大数据产品进行性能上面的优化,并且想通过本文和大家聊聊具体的几种比较常见大数据性能优化技术。

    常见的大数据性能优化技术一般分为两部分,其一是硬件和系统层面的观测,从而来发现具体的瓶颈,并进行硬件或者系统级的调整;其二是主要通过对软件具体使用方法的调整来实现优化。

    硬件方面的监测


     

    关于硬件性能本身,个人觉得最好对性能的诠释就像图1大家比较熟悉的Windows7操作系统性能指数所展示的一样,性能本身并在于其所长,而是在于其所短,就像图1里面那个5.4分主硬盘托了整体的后腿一样,只要有短板存在,其他地方再强也可能收效甚微,所以需要硬件的性能检测就是找出短板在那里,并且尽可能地找到应对的方法。

    在硬件观测角度方面,主要通过以下四个维度来判断到底哪里是瓶颈,它们分别是CPU、内存、硬盘还有网络。 

    CPU利用率

    首先,在讲检测CPU性能之前,我们可以通过这个“cat /proc/cpuinfo |grep "processor"|wc -l”命令来获取本机的核数(如果开了超线程,一个核可以被看作两个核),这样可以知道CPU利用率的上限是多少。

    最常用CPU监测工具是TOP,当然TOP输出是一个瞬间值,如果想获取精确的数据,需要持续关注一段时间。


    TOP的使用主要看两个值,其一是总体使用值,其最大值是100%,就是图2第三行Cpu(s),前面两个0.2%分别是用户态和内核态的利用率,而99.7%是CPU空闲率,从这个可以看出,本机的CPU部分基本是空闲的;其二可以看相关进程,看它的“%CPU”使用率,比如,Xorg这个GUI进程的占用率是0.3%,但是这里面的100%不是本机所有CPU的100%,而是单个核的100%。所以它的上限会是本机核数*100%。


    因为TOP主要关注的是瞬时的值,如果要看一段时间的均值,这个时候可以用uptime这个命令,见图3,它除了可以显示当前总运行时,当前在线用户,更重要的是可以显示1分钟、5分钟、15分钟的整机CPU的平均负载情况。

    假设在平时监测的时候,如果经常碰到用满80%以上CPU资源的话,可以理解为CPU利用率高,在这种场景下大多数只能靠优化执行逻辑,才能提升效率。

    内存的监测

     

    关于内存的监测,常用的命令是free -m,通过这个命令可以查看系统内存的具体使用情况。其中total,used和free都很好理解,通过这三列可以看出此时系统总内存,已经使用内存和没有被使用的内存,而cached这列则表示有多少内存已经被Page Cache占用,但当系统内存吃紧的时候,Page Cache会立即被回收并分配给请求内存的应用程序,所以Page Cache也可以被视为处于free状态的内存。

    还有下面的Swap分区,如果used数值比较高,说明内存非常紧张,系统已经动用交换区,同时IO开销也会增长非常明显。当发现内存不够用的情况,可以考虑重启或者关闭那些占用很多内存的进程。

    在这里稍微扩展一下Page Cache这个内存机制,因为这个机制对大数据挺重要的。一般在Linux系统上,利用默认系统I/O接口写入的文件块,会先在Page Cache上面有一个缓存,之后再写入到I/O设备上面,那么假设系统内存没有被占有满的话,在这种情况下,这个缓存会长时间保留,并不会被洗出内存,这样等下次程序访问到这些文件块的时候,肯定会访问Page Cache上面的那个版本,也就是直接访问内存,所以性能方面是内存级别的。

    I/O性能的监测


    关于I/O性能,可以通过iostat这个命令来观察I/O的性能,具体见图5(sda是主硬盘),虽然参数比较多,但可以主要关注这两个参数:

    其一是await,它代表了IO操作的平均等待时间,单位是毫秒,这也是应用和磁盘之间操作所要消耗的时间,包括等待和实际的操作,如果这个数值大,说明I/O资源非常忙或者有故障;

    其二是%util,也就是设备利用率,数值如果超过60,所以利用率很高,并会影响I/O平均等待时间,如果到100,那就说明设备已饱和了,只能添加更多I/O资源。

    网络方面的监测


    6 sar –n DEV 1示例

    在网络方面,使用的比较多的sar(System Activity Reporter)命令,如图6。这个命令可以查看网络设备的吞吐率,并在这个基础上,将吞吐量和硬件上限做对比,来判断网络设备是否已经饱和,假设以单张千兆网卡为例,如果“rxkB/s”和“txkB/s”两种相加超过100MB的话,说明网络已经接近饱和了。还有除了这个通过命令行来获取网络数据之外,还可以通过开源的nload的工具来进行监测,具体见下图:


    7:nload示例

    VMSTAT


    8 vmstat 1示例

    其实除了上面这些工具外,还有一个vmstat这个全能的命令,能监控硬件的方方面面,比如,如图8所示,Procs的“r”列,这个列显示正在等待CPU资源的进程数,这个数据比之前看的top和uptime更加能够体现CPU负载情况,并且这个数据不包含等待IO的进程。如果这个数值大于机器CPU核数,那么机器的CPU资源已经饱和。

    Memory部分的“free”,“buff”和“cache”列的作用和上面free作用类似,而“si”和“so”说明使用Swap的次数,如果这个数据不为0,说明Swap交换区已经在使用,也意味着物理内存已经不足。

    Cpu部分也大体和TOP上面显示类似,但可以关注“wa”这列,其代表的是IO等待时间,如果数值大于0的话,可以判断I/O资源有争抢。

    如果通过上面硬件方面的监测,发现了瓶颈,或者发现了有很多余量,可以通过下半部分的软件方面的优化来进行调整,如果软件方面也无能为力的话,那么只能通过购买和安装更多的硬件。

    软件方面的优化

     

    这个方面因为各个大数据产品的实现方式不同,并且需要优化点也不同,操作方式更是不同,所以在这里,主要提供一些方针供大家参考。

    写入优化

    因为常见大数据产品的写入和传统关系型数据库是不同,传统关系数据库的写入是一行一行的写入,而常见大数据产品的写入是批量的写入,并且每次批量写入之后,都会生成新的数据文件,并且这个数据文件是不会被修改的。所以导入数据粒度小的话会导致很多细小文件产生,这样会导致更多的I/O操作,所以在使用大数据产品的时候,导入数据规模是越大越好,常见的规模在100MB以上为佳。

    尽可能地并行

    假设通过前面的硬件方面的测试方面,发现无论是CPU,内存,I/O还是网络,都没有遇到瓶颈,并且至少有20%潜力可挖,这个时候可以考虑尽可能地通过并行来提升性能,主要有两个方式:其一是每台机器上面部署更多的进程来压榨硬件资源;其二是提升单个进程的多线程数,这种方式比第一种更简单,风险也更低。总体而言,尽量使每台机器所使用到的线程数可以达到系统自身线程数的80%。

    尽可能使用压缩和列存

    对于一些新入门的工程师,也包括那些有很多传统关系数据库使用经验的专业DBA数据管理员而言,大家都对列存比较一知半解,从而不敢使用。

    列存和传统行存相比,主要有两个比较大的区别:

    其一是数据不是按照行来存储,而且是将很多行的数据按列归属在一起,并存储 ,具体可以看图9;

    其二是一般行存的写入是一行行,而且列存是比较批量的,所以写入的数据库块会比较大,一般大于行存常见的8KB。基于我个人这几年的经验,列存在极大多数分析场景下,都能提升3倍以上的性能,除了那些需要遍历一个表半数以上列的场景。因为通过列存不仅能够通过避免那些不要列的导入,这样能减少硬盘的I/O总量。并且由于列存本身数据是一个大块一个大块的存在,所以是硬盘I/O读取操作的次数也会减伤,这个对于硬盘I/O非常有利,因为本身硬盘I/O单次随机读取操作的成本非常高,和SSD相比。但是批量连续成本却非常优秀,当然如果使用SSD的话,性能会更优。

    在这个基础上,由于连续数据都归属于一列都比较类似,比如,性别,所以对其压缩的效果非常不错,一般在1比5左右,并且通过压缩节省的I/O远大于压缩和解压缩所带来CPU的损耗。这也导致就算所有数据全都在硬盘上,其性能的损失和所有数据在内存上面缓存相比,一般慢4到5倍左右,其他也不会特别亏。

     

     


    9 列存和行存的对比

    善加利用Page Cache

    在上半部分已经提到了, 利用好Page Cache可以达到最基础级别的内存计算的效果,当然和真正意义上的内存计算还是很大的距离。在性能测试的时候,这个优化是比较常见的。一般作法是,先通过命令“sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches”来清空page cache,之后跑一下比较简单,但又能加载所有相关数据的语句,比如,对每一列进行求总,这种做法的坏处是没有机会应对真实可能存在性能瓶颈,这对今后的实际运行会产生很多不可控的因素,因为真实业务场景肯定会比所预想到的场景更复杂。

    利用好分区特性

    众所周知,最快SQL就是什么都不做的SQL,比如,“select 1”;当然在实际的操作过程中,肯定不会有类似“select 1”这样没有意义的操作。所以对于传统关系数据库而言,为了减少读取不必要的数据,一般会使用索引。但是对于大数据这样分析操作而言,索引这种机制太昂贵,而且收效甚微。

    分析大数据应用常用的过滤数据的方式是分区,特别是按照时间来分区,因为一般时间是最合适分割大数据的维度,比如,数据按照月分区,这样如果查询只需要涉及到某月数据,那么其余十一个月数据可以立刻忽略,当然如果按日来分区的,效果可能会更好,但尽量避免因为粒度太小,导致写入文件过于碎片化的情况。

    Join的优化

    对于大数据的分析应用而言,Join操作是非常常见的,并且Join操作本身对硬件的短板也更敏感,特别是网络,因为大多数的分布式操作,每个数据节点可以独立地完成,但 Join经常需要来自其他节点数据才能完成本节点的执行,并且这个量可能很大,有的时候,一个节点执行所需要的数据远超本节点自带的数据,类似场景还有unique这样的去重操作,所以在调优方面消耗的功夫也最多。

    常见Join方式,主要有三种:

    其一Broadcast广播,常用于大小表之间的Join,Join发起方会将小表的相关数据完整地分发到每个数据节点,之后当每个数据节点收到小表之后,会找其本地的大表数据来完成Join的,如图10,pages是小表,visits是大表,发起方将Pages这张小表分发到每个数据节点;

    其二是对小表Local化,这个机制本质上非常类似Broadcast,只是分发小表这个操作是做导入数据的时候自动完成,性能肯定比Broadcast更好,因为减少传输小表的网络消耗和等待时间,但是需要在创建表的时候,做一些额外的设置,这个机制在MPP数据是非常常见的,但是在Hadoop平台上面还是比较少见,因为其底层的HDFS分布式文件系统比较强调硬件无关,地址透明,这个和数据尽可能Local化的思路是违背的;

    其三Shuffle或者Partitioned Join机制,其常用于两张大表之间的Join。因为将大表都分发给每个节点肯定成本太高了,而且数据节点的内存不一定能放的下这么多数据,所以通过Shuffle洗牌机制,也就是将所有参与的Join表的相关部分按照某种机制均匀分发到各个节点,并且每个节点数据都是独立的,如图11所示,pages和visits都是大表,它们按照Join列Hash的值来进行再次分布,节点1有Join列为A-E的数据,之后依次类推,虽然成本很高,但是对于大表之间的Join是最合理和最可行的方法。

     

     

    图10 Broadcast Join

    图11 Shuffle Join

    介绍完Join机制之后,再深入一下Join的优化,也主要有三个方面:

    其一是在大表和小表摆放顺序要符合技术规范,这样能避免优化器将大表作为Broadcast表来进行分发;

    其二是开启或者执行预统计,也就是在查询之前,开启表的预统计,虽然预统计会耗费一点时间,但这样能够让优化器知道表的具体情况,从而做出合理的方案,即使之前表的顺序写错了,还有由于预统计会遍历数据,这样可以将数据预先加载到Page Cache上面;

    其三是选择合理的Join机制,也就是做好Broadcast和Shuffle之间的抉择,两个大表之间选择Shuffle,如果不是选择Broadcast,当然假如优化器能判断出是更好不过了,但当优化器出现问题的时候,可以通过人工输入一些提示符来帮助优化器来判断;

    多看Profile

    介绍很多优化技术,但是这样技术都比较笼统,为了更好做优化,做某个产品优化,还是最好能多看看每次执行后的Profile,这样能对产品更深的理解。

    因为大数据产品和技术比较多,并且每个产品和特色和设计都不同,所以在细节方面没有特别深入,但是的确有非常多的共性,所以通过硬件的监测,以及软件方面的优化,应该能把常见的大数据产品发挥到八成的功力。

    参考资料:

    1.用十条命令在一分钟内检查Linux服务器性能http://www.infoq.com/cn/news/2015/12/linux-performance

    2.在 Linux/UNIX 终端下使用 nload 实时监控网络流量和带宽使用http://linux.cn/article-2871-1.html

    [新技能]大数据开发工程师和大数据分析工程师有什么不同?

    [新技能]大数据开发工程师和大数据分析工程师有什么不同?

     

    大数据分析工程师和大数据开发工程师分别能做什么?两者有没有具体的项目案例之类

    非要把他俩分开的话,一个是偏向于数据,一个偏向于工程。好比要炒个菜,工程师是烧火、垫勺的那个,偏向于工具的使用。分析师是放调理、掌握火候的那个,偏向菜怎么做好吃。

    数据影响生活

    数据越来越多的影响并塑造着那些我们每天都要交互的系统。不管是你使用Siri,google搜索,还是浏览facebook的好友动态,你都在消费者数据分析的结果。我们赋予了数据如此大的转变的能力,也难怪近几年越来越多的数据相关的角色被创造出来。

    这些角色的职责范围,从预测未来,到发现你周围世界的模式,到建设操作着数百万记录的系统。在这篇文章中。我们将讨论不同的数据相关的角色,他们如何组合在一起,并且帮你找出那些角色是适合你自己的。

    什么是数据分析工程师?

    数据分析通过谈论数据来像他们的公司传递价值,用数据来回答问题,交流结果来帮助做商业决策。数据分析师的一般工作包括数据清洗,执行分析和数据可视化。

    取决于行业,数据分析师可能有不同的头衔(比如:商业分析师,商业智能分析师,业务/运营分析师,数据分析师)不管头衔是什么,数据分析师是一个能适应不同角色和团队的多面手以帮助别人做出更好的数据驱动的决策。

    深度解析数据分析师

    数据分析师拥有把传统的商业方式转换成数据驱动的商业方式的潜质。虽然数据分析师是数据广泛领域的入门水平,但不是说所有的分析师都是低水平的。数据分析师不仅仅精通技术工具,还是高效的交流者,他们对于那些把技术团队和商业团队隔离的公司是至关重要的。

    他们的核心职责是帮助其他人追踪进展,和优化目标。市场人员如何使用分析的数据取帮助他们安排下一次活动?销售人员如何衡量哪种类型人群能更好的争取?CEO如何更好的理解最最近公司发展背后潜在原因?这些问题就需要数据分析师通过数据分析和呈现结果来给答案。他们从事的这些和数据打交道的复杂工作能够为他们所在的组织贡献价值。

    一个高效的数据分析师能够在商业决策的时候摒弃臆想和猜测,并且帮助整个组织快速成长。数据分析师必须是一个横跨在不同团队中的有效桥梁。通过分析新的数据,综合不同的报告,翻译整体的产出。反过来,这也能帮助组织对于自身的发展时刻保持警觉。

    公司的不同需求决定了数据分析师的技能要求,但是下面这些应该是通用的:

    清洗和组织未加工的数据

    使用描述性统计来得到数据的全局视图

    分析在数据中发现的有趣趋势

    创建数据可视化和仪表盘来帮助公司解读说明和使用数据做决策

    呈现针对商业客户或者内部团队的科学分析的结果

    数据分析师对公司科技和分科技的两面都带来了重大的价值。不管是进行探索性的分析还是解读经营状况的仪表盘。分析师都促进了团队之间更紧密的连接。

    什么是数据开发工程师?

    数据工程师建设和优化系统。这些系统帮助数据科学家和数据分析师开展他们的工作。每一个公司里面和数据打交道的人都需要依赖于这些数据是准确的和可获取的。数据工程师保证任何数据都是正常可接收的,可转换的,可存储的并且对于使用者来说是可获取的。

    深度解析数据工程师

    数据工程师建立了数据分析师和数据科学家依赖的基础。数据工程师对构造数据管道并且经常需要去使用复杂的工具和技术来管理数据负责。不想前面说的两个事业的路径,数据工程师更多的是朝着软件开发能力上学习和提升。

    在比较大的组织中,数据工程师需要关注不同的方面:比如使用数据的工具,维护数据库,创建和管理数据管道。不管侧重于什么,一个好的数据工程师能够保证数据科学家和数据分析师专注于解决分析方面的问题,而不是一个数据源一个数据源的去移动、操作数据。

    数据工程师往往更加注重建设和优化。

    下面的任务的示例是数据工程师通常的工作:

    为数据消费开发API

    在现存的数据管道中整合数据集

    在新数据上运用特征转换提供给机器学习模型

    持续不断的监控和测试系统保证性能优化

    你的数据驱动的事业路径:

    现在你已经了解了这三种数据驱动的工作了,但是问题还在,你适合哪一种呢?虽然都是和数据相关,但是这三种工作是截然不同的。

    数据工程师主要工作在后端。持续的提升数据管道来保证数据的精确和可获取。他们一般利用不同的工具来保证数据被正确的处理了,并且当用户要使用数据的时候保证数据是可用的。一个好的的数据工程师会为组织节省很多的时间和精力。

    数据分析师一般用数据工程师提供的现成的接口来抽取新的数据,然后取发现数据中的趋势。同时也要分析异常情况。数据分析师以一种清晰的方式来概括和提出他们的结果来让非技术的团队更好的理解他们现在在做的东西。

    最后,数据科学家更倾向于基于分析的发现和在更多可能性上的调查来获得方向。不管是训练模型还是进行统计分析,数据科学家试图去对未来要发生的可能性提出一个更好的预测。

    不管你的特殊的路径是什么,好奇心都是这三个职业最本质的要求。使用数据来更好的提问和进行精确的实验是数据驱动事业的全部目标。此外,数据科学家领域是不断的进化的,你必须要有强大的能力去持续不断的学习。

    建筑大数据:BIM技术打造施工大数据平台

    建筑大数据:BIM技术打造施工大数据平台

    近年来,建筑业发展势头迅猛,但随之而来的大规模的建设对生态环境造成了巨大的破坏,能否降低建筑对生态环境的影响,科学地开展建筑生态环境评估工作,让建筑业绿色、持续发展,是建筑生态环境的重要课题。本文通过分析国内外建筑生态环境大数据建设现状,依托BIM技术构建了建筑生态环境大数据体系,助力中国经济迅速发展。

     从手工到工业化再到信息化,建筑业正以空前的规模急速发展。BIM问世,使数据库代替绘图,“蓝图”永远成为历史,信息技术的高速发展推进了BIM的大范围应用,无疑会给腐朽古老的建筑业带来新的生机。

    BIM是一种新的理念和实践,通过信息技术的应用和创新的商业结构减少建筑业的各种浪费,降低建筑业碳排放。信息科技的快速发展,使建筑创作走向了建筑创新,使智能建造走向了智慧建造。科技驱动低碳发展, 低碳科技将颠覆以化石能源为基石的工业文明发展模式,带来能源利用方式的全新革命。

    虽然我国建筑业产值规模巨大,但产业集中度不高、信息化水平落后、建筑业生产效率低的不足依然明显。尽管我国建筑企业一直在提倡集约化、精细化,但没有信息化技术的支持,生产效率很难改善。而BIM(建筑信息模型)技术的出现为建筑企业的精细化管理提供了可能。随着信息技术的发展,特别是互联网技术的发展和大容量、高性能计算机硬件的开发使用,建设规模大、建设周期长、参与方多的建设项目信息技术化已经成为可能。

    具有无可比拟的优势

    BIM的本质是通过建立一个数字模型来整合建筑全寿命周期内的所有信息,包含设计、建造、运维管理等各个环节。相对于CAD制图,它最显而易见的特点是将设计者的意图从3D展示转变为4D。通过数字信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息,因此具有可视化、协调性、模拟性、优化性和可出图性五大特点。中铁四局作为中国BIM发展联盟的会员单位,2014年在承建的(北)京沈(阳)客专TJ-5标采用了BIM技术。这也是目前国内首次在铁路施工中应用此类技术。该工程标段全长42.43公里,主要内容包括路基、桥梁、隧道以及箱梁的预制和架设。全标段设4个工区和一个龙城梁场。中铁四局京沈客专在拌和站、路基压实、箱梁静载、智能张拉、试验、隧道围岩监测、隧道安全管理等方面开展了BIM技术应用的试点。

    据负责BIM技术研发的中铁四局副总经理、总工程师伍军介绍,在施工中,相对于传统的现场技术管理,BIM技术在计量精确性、技术指导性、现代化管理、现场可控、成本控制五大方面有无可比拟的优势。可以说BIM技术的引入,为工程的顺利推进带来了极大的便利,取得了很好的效果。

    精确计量提高速度

    在计量精确性上,BIM技术应用能够更精准地掌握实际的材料消耗和使用情况,通过初步建立的机械、工装结构库,可以大大提高以后的建模速度。建立的工法库,除含有施工工艺外,还含有精确的机械、材料等定额信息。

    “传统意义的物资供给,一般而言,是工程部计算工程量,提供给物资部,由物资部核准后向现场供料。但实际情况是,由于工程技术人员技术水平的不同、责任心的差别,计算的物资量往往与现场的需求差异很大。物资部是供多了浪费、供少了影响现场进度。但通过BIM建立模型后,就可以精确地计算箱梁的工程数量或者指定部分的数量,并导出工程数量表,直接提供给物资部和现场。”京沈梁场工经部部长胡伟说。

    全方位提升效率

    技术上,BIM可以充分发挥技术指导的作用。通过生成3D指导书,能够在电脑和IPAD上自由播放。在电脑上能够精细地展示每道工艺流程,大大降低了现场作业工人对下一步工序的接受难度,起到了指导工人施工的作用。尤其是在梁场大规模的钢筋加工中,将钢筋模型导入到钢筋数控加工设备中,进行钢筋自动化加工,可以大大提高钢筋加工的进度、提升效率。

    在管理方面,BIM技术可以单独生成每道工序的管控二维码,现场技术人员通过手机扫描,向远程系统发动指令,启动相关工序流程,并实时反映在系统界面上,使系统画面始终与真实场景保持一致。比如在混凝土浇筑前、报检结束后,用手机向系统发送GET指令,并启动混凝土浇筑流程。系统会自动短信提醒流程的相关人员,如生产指挥员、实验室管理员,及时开展浇筑工序的生产组织和设备调配。当出现滞后工序时,在系统上能备注滞后的原因,通过对比分析,系统还能够给出影响箱梁生产进度的主要工序和影响该工序进度的主要原因,为改进生产组织提供依据。

    成本上,BIM因可视性强,因此可以对每一道工序进行合理计算。在每一个工序都合理的基础上,最终实现成本的降低。

    一、BIM——建筑行业大数据源代码

    BIM的核心在于Information,其应用是大数据时代的必然产物。而BIM作为建筑业的源代码,其不仅能够处理项目级的基础数据,最大的优势是承载海量项目数据。建筑业是数据量最大,规模最大的行业,随着BIM的发展及普及,势必会促使建筑行业大数据时代的到来。

    BIM用于仿真模拟工程设计、建造的进度和成本控制,整合业主、设计、施工、贸易、制造、供应商,使工程项目的一体化交付成为可能。而BIM的更高层次应用是提高质量和效率的工作与沟通商业结构,BIM代表着一种新的理念和实践,即通过信息技术的应用和创新的商业结构来减少建筑业的各种浪费。

    二、建筑产业化——制造方式的回归

    建筑产业化即是将原有的“设计-现场施工”模式转变为“设计-工厂制造-现场装配”的模式。

    BIM技术为建筑产业化项目的前期建设与后期管理维护提供一个很好的技术平台,利用BIM技术建立产业化建筑的户型库和装配式构件产品库,可以使产业建筑户型标准化、构件规格化、减少设计错误、提高出图效率,尤其在预制构件的加工和现场安装上大大提高了工作效率。对于施工阶段,比如智慧工地将RFID辨识技术与BIM模型结合,围绕构件的制造运输装配过程实现预制建筑建造的全过程动态可视化管理等等。

    产业化建造模式在BIM技术的推动下,使建筑工厂制造成为了可能。利用BIM的技术数据,将承重墙、梁、柱、楼板,及楼梯等混凝土构件在工厂预制生产,最后集中到工地进行搭建。利用BIM技术的构件化特点,通过用户参与,进行空间设计可以将设计细化到门厅收纳空间、卫生间收纳空间、电视柜兼收纳柜等。产业化的预制建造模式,让原本充满混凝土、泥砂味道的房屋就像是组装一批规格各异、品质优良的汽车零件一样,迅速又充满工业美感地呈现。

    三、跨界——资源整合

    BIM的迅速发展必然引起行业格局的变化,随着大数据、云计算、物联网、GIS、移动互联等信息科技的冲击,跨界整合社会资源将是建筑行业需要面对的问题。

    BIM作为建筑的源代码,将是建筑业跨界资源整合的唯一途径,成为寻找最优资源整合的利器。

    BIM技术与物联网的结合,将各种如射频识别(RFID)装置、红外感应器,GPS、激光扫描、GIS等装置及系统集成形成一个巨大的网络系统,将使整个建筑产业链充分融合,使建筑业的发展和实施更加完善及有序。

    BIM与大数据结合,通过采用BIM模型进行组织的建筑档案,快速定位到各种属性层次的构件。工程数据和业务数据加载到BIM上,不仅提高了工作效率和工作质量,而且大幅增加了管理的功能,使数据可存贮、可搜索、可计算和可追溯等。

    BIM和GIS整合已经成为人们的焦点,GIS的着重于地理空间信息的应用,BIM关注于建筑物内部的详细信息。BIM和GIS整合以后的应用领域也很广阔,包含城市和景观规划、建筑设计、旅游和休闲活动、3D地图、环境模拟、热能传导模拟、移动电信、灾害管理、国土安全、车辆和行人导航、训练模拟器、移动机器人、室内导航等。

    BIM与大数据、云计算、物联网、GIS、移动互联等信息科技的跨界整合,使古老的建筑行业走上了科技之路,资源可以重新调配,能源可以有效利用及计量。信息科技的快速发展,使建筑创作走向了建筑创新,使智能建造走向了智慧建造。

    也许不久的将来,BIM、建筑产业化、云计算、物联网技术以及移动应用等会成为新时代建筑行业低碳科技化的代名词。

    大数据工程师的修炼指南!大数据工程师技能图谱出来了

    下面是StuQ 发布的大数据工程师技能图谱(https://github.com/TeamStuQ/skill-map/blob/master/data/map-BigDataEngineer.md),仅供参考

    大数据通用处理平台

    • Spark

    • Flink

    • Hadoop

    分布式存储

    • HDFS

    资源调度

    • Yarn

    • Mesos

    机器学习工具

    • Mahout

    • Spark Mlib

    • TensorFlow (Google 系)

    • Amazon Machine Learning

    • DMTK (微软分布式机器学习工具)

    数据分析/数据仓库(SQL类)

    • Pig

    • Hive

    • kylin

    • Spark SQL,

    • Spark DataFrame

    • Impala

    • Phoenix

    • ELK

      • ElasticSearch

      • Logstash

      • Kibana

    消息队列

    • Kafka(纯日志类,大吞吐量)

    • RocketMQ

    • ZeroMQ

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    高考志愿:新职业“大数据工程技术”的招生院校和高考报考院校名单

    大数据工程技术

    互联网时代的今天,每一次技术革命都会创造一大批新职业,今天的年轻人,大部分会从事以前不存在的职业,掌握全新的技能。

    预计到2025年,新一代信息技术产业人才缺口将达到950万人。按我国现在的高等教育人才培养专业布局规模来看,大数据、物联网、人工智能、网络安全、大健康等新经济领域将出现人才供给不足。

    “大数据工程技术人员”是人力资源和社会保障部正式发布13个新职业之一。新职业反映着国家未来发展的重点领域!

    这也就意味着,孩子未来可以报考的的专业以及从事的职业出现了新的选择方向!

    今天来分析“大数据工程技术人员”这个新职业的工作内容和高考报考。

    Q1:大数据工程技术人员是什么职业?

    大数据工程技术人员是指从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究,并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。

    Q2:大数据工程技术人员具体干些什么?

    大数据工程技术人员的主要工作任务是这样的:

    1.  大数据采集(爬虫)、大数据清洗(ETl工程师)、大数据建模(算法工程师)与大数据分析(数据分析员);

    2.  管理、分析展现及应用等技术(大数据开发工程师);

    3.  研究、应用大数据平台体系架构、技术和标准;

    4.  设计、开发、集成、测试大数据软硬件系统;

    5.  管理、维护并保障大数据系统稳定运行;

    6.  监控、管理和保障大数据安全;

    7.  提供大数据的技术咨询和技术服务。

    Q3:大数据工程技术人员的薪资和未来发展如何?

    国务院发布《促进大数据发展行动纲要》明确提出要推动大数据与云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术融合发展,探索大数据与传统产业协同发展的新业态、新模式,促进传统产业转型升级和新兴产业发展,培育新的经济增长点。

    BOSS直聘的数据显示,2018年Q4人工智能和大数据相关职位平均薪资最高,推荐算法和数据架构师岗位的平均月薪分别达33570元和29623元。

    Q4:大数据技术有哪些相关专业?

    高校大数据技术相关专业的人才培养工作已经启动多年,高等教育的学科门类分别从属于工科,理科和管理学等。

    目前,本科层次相关的专业主要有“数据科学与大数据技术”和“大数据管理与应用”。专科层次相关的专业主要有“大数据技术与应用”。

    其中,“数据科学与大数据技术”专业的毕业生大多数授予工学学位,“大数据管理与应用” 专业的毕业生大多数授予理学学位或者管理学学位。

     

    Q5:哪些高校开办了大数据技术相关专业?

    已经有很多高校都开办了大数据技术相关专业。由于大数据技术广泛应用于各个行业,所以开设大数据技术相关专业的高校涉及各个类别,各种办学层次,学科门类分别涉及工科。

    日前,教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》。其中,“数据科学与大数据技术”专业全国新增196所高校即将开展招生,“大数据管理与应用”专业全国新增25所高校即将开展招生。

    整理了今年新增备案的部分高校,主要包括部属高校和北上广及四川高校。

     

    值得注意的是,目前很多大学往往把“数据科学与大数据技术”专业招生归类到了“计算机类”的大类招生。