新核心技術有哪些

Ⅰ 大數據核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。首先給出一個通用化的大數據處理框架，主要分為下面幾個方面：數據採集與預處理、數據存儲、數據清洗、數據查詢分析和數據可視化。

一、數據採集與預處理

對於各種來源的數據，包括移動互聯網數據、社交網路的數據等，這些結構化和非結構化的海量數據是零散的，也就是所謂的數據孤島，此時的這些數據並沒有什麼意義，數據採集就是將這些數據寫入數據倉庫中，把零散的數據整合在一起，對這些數據綜合起來進行分析。數據採集包括文件日誌的採集、資料庫日誌的採集、關系型資料庫的接入和應用程序的接入等。在數據量比較小的時候，可以寫個定時的腳本將日誌寫入存儲系統，但隨著數據量的增長，這些方法無法提供數據安全保障，並且運維困難，需要更強壯的解決方案。

Flume NG作為實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據，同時，對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG採用的是三層架構：Agent層，Collector層和Store層，每一層均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用來消費（收集）數據源到channel組件中，channel作為中間臨時存儲，保存所有source的組件信息，sink從channel中讀取數據，讀取成功之後會刪除channel中的信息。

NDC，Netease Data Canal，直譯為網易數據運河系統，是網易針對結構化資料庫的數據實時遷移、同步和訂閱的平台化解決方案。它整合了網易過去在數據傳輸領域的各種工具和經驗，將單機資料庫、分布式資料庫、OLAP系統以及下游應用通過數據鏈路串在一起。除了保障高效的數據傳輸外，NDC的設計遵循了單元化和平台化的設計哲學。

Logstash是開源的伺服器端數據處理管道，能夠同時從多個來源採集數據、轉換數據，然後將數據發送到您最喜歡的 「存儲庫」 中。一般常用的存儲庫是Elasticsearch。Logstash 支持各種輸入選擇，可以在同一時間從眾多常用的數據來源捕捉事件，能夠以連續的流式傳輸方式，輕松地從您的日誌、指標、Web 應用、數據存儲以及各種 AWS 服務採集數據。

Sqoop，用來將關系型資料庫和Hadoop中的數據進行相互轉移的工具，可以將一個關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中的數據導入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以將Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的數據導入到關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 啟用了一個 MapRece 作業（極其容錯的分布式並行計算）來執行任務。Sqoop 的另一大優勢是其傳輸大量結構化或半結構化數據的過程是完全自動化的。

流式計算是行業研究的一個熱點，流式計算對多個高吞吐量的數據源進行實時的清洗、聚合和分析，可以對存在於社交網站、新聞等的數據信息流進行快速的處理並反饋，目前大數據流分析工具有很多，比如開源的strom，spark streaming等。

Strom集群結構是有一個主節點（nimbus）和多個工作節點（supervisor）組成的主從結構，主節點通過配置靜態指定或者在運行時動態選舉，nimbus與supervisor都是Storm提供的後台守護進程，之間的通信是結合Zookeeper的狀態變更通知和監控通知來處理。nimbus進程的主要職責是管理、協調和監控集群上運行的topology（包括topology的發布、任務指派、事件處理時重新指派任務等）。supervisor進程等待nimbus分配任務後生成並監控worker（jvm進程）執行任務。supervisor與worker運行在不同的jvm上，如果由supervisor啟動的某個worker因為錯誤異常退出（或被kill掉），supervisor會嘗試重新生成新的worker進程。

當使用上游模塊的數據進行計算、統計、分析時，就可以使用消息系統，尤其是分布式消息系統。Kafka使用Scala進行編寫，是一種分布式的、基於發布/訂閱的消息系統。Kafka的設計理念之一就是同時提供離線處理和實時處理,以及將數據實時備份到另一個數據中心，Kafka可以有許多的生產者和消費者分享多個主題，將消息以topic為單位進行歸納；Kafka發布消息的程序稱為procer，也叫生產者，預訂topics並消費消息的程序稱為consumer，也叫消費者；當Kafka以集群的方式運行時，可以由一個服務或者多個服務組成，每個服務叫做一個broker，運行過程中procer通過網路將消息發送到Kafka集群，集群向消費者提供消息。Kafka通過Zookeeper管理集群配置，選舉leader，以及在Consumer Group發生變化時進行rebalance。Procer使用push模式將消息發布到broker，Consumer使用pull模式從broker訂閱並消費消息。Kafka可以和Flume一起工作，如果需要將流式數據從Kafka轉移到hadoop，可以使用Flume代理agent，將Kafka當做一個來源source，這樣可以從Kafka讀取數據到Hadoop。

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。它的作用主要有配置管理、名字服務、分布式鎖和集群管理。配置管理指的是在一個地方修改了配置，那麼對這個地方的配置感興趣的所有的都可以獲得變更，省去了手動拷貝配置的繁瑣，還很好的保證了數據的可靠和一致性，同時它可以通過名字來獲取資源或者服務的地址等信息，可以監控集群中機器的變化，實現了類似於心跳機制的功能。

二、數據存儲

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。HBase是一種Key/Value系統，部署在hdfs上，克服了hdfs在隨機讀寫這個方面的缺點，與hadoop一樣，Hbase目標主要依靠橫向擴展，通過不斷增加廉價的商用伺服器，來增加計算和存儲能力。

Phoenix，相當於一個Java中間件，幫助開發工程師能夠像使用JDBC訪問關系型資料庫一樣訪問NoSQL資料庫HBase。

Yarn是一種Hadoop資源管理器，可為上層應用提供統一的資源管理和調度，它的引入為集群在利用率、資源統一管理和數據共享等方面帶來了巨大好處。Yarn由下面的幾大組件構成：一個全局的資源管理器ResourceManager、ResourceManager的每個節點代理NodeManager、表示每個應用的Application以及每一個ApplicationMaster擁有多個Container在NodeManager上運行。

Mesos是一款開源的集群管理軟體，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等應用架構。

Redis是一種速度非常快的非關系資料庫，可以存儲鍵與5種不同類型的值之間的映射，可以將存儲在內存的鍵值對數據持久化到硬碟中，使用復制特性來擴展性能，還可以使用客戶端分片來擴展寫性能。

Atlas是一個位於應用程序與MySQL之間的中間件。在後端DB看來，Atlas相當於連接它的客戶端，在前端應用看來，Atlas相當於一個DB。Atlas作為服務端與應用程序通訊，它實現了MySQL的客戶端和服務端協議，同時作為客戶端與MySQL通訊。它對應用程序屏蔽了DB的細節，同時為了降低MySQL負擔，它還維護了連接池。Atlas啟動後會創建多個線程，其中一個為主線程，其餘為工作線程。主線程負責監聽所有的客戶端連接請求，工作線程只監聽主線程的命令請求。

Ku是圍繞Hadoop生態圈建立的存儲引擎，Ku擁有和Hadoop生態圈共同的設計理念，它運行在普通的伺服器上、可分布式規模化部署、並且滿足工業界的高可用要求。其設計理念為fast analytics on fast data。作為一個開源的存儲引擎，可以同時提供低延遲的隨機讀寫和高效的數據分析能力。Ku不但提供了行級的插入、更新、刪除API，同時也提供了接近Parquet性能的批量掃描操作。使用同一份存儲，既可以進行隨機讀寫，也可以滿足數據分析的要求。Ku的應用場景很廣泛，比如可以進行實時的數據分析，用於數據可能會存在變化的時序數據應用等。

在數據存儲過程中，涉及到的數據表都是成千上百列，包含各種復雜的Query，推薦使用列式存儲方法，比如parquent,ORC等對數據進行壓縮。Parquet 可以支持靈活的壓縮選項，顯著減少磁碟上的存儲。

三、數據清洗

MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算，」Map（映射）」和」Rece（歸約）」，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統中。

隨著業務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監控。

Oozie是用於Hadoop平台的一種工作流調度引擎，提供了RESTful API介面來接受用戶的提交請求(提交工作流作業)，當提交了workflow後，由工作流引擎負責workflow的執行以及狀態的轉換。用戶在HDFS上部署好作業(MR作業)，然後向Oozie提交Workflow，Oozie以非同步方式將作業(MR作業)提交給Hadoop。這也是為什麼當調用Oozie 的RESTful介面提交作業之後能立即返回一個JobId的原因，用戶程序不必等待作業執行完成（因為有些大作業可能會執行很久(幾個小時甚至幾天)）。Oozie在後台以非同步方式，再將workflow對應的Action提交給hadoop執行。

Azkaban也是一種工作流的控制引擎，可以用來解決有多個hadoop或者spark等離線計算任務之間的依賴關系問題。azkaban主要是由三部分構成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban將大多數的狀態信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、認證、調度以及對工作流執行過程中的監控等；Azkaban Executor Server用來調度工作流和任務，記錄工作流或者任務的日誌。

流計算任務的處理平台Sloth，是網易首個自研流計算平台，旨在解決公司內各產品日益增長的流計算需求。作為一個計算服務平台，其特點是易用、實時、可靠，為用戶節省技術方面（開發、運維）的投入，幫助用戶專注於解決產品本身的流計算需求。

四、數據查詢分析

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。Hive本身不存儲和計算數據，它完全依賴於HDFS和MapRece。可以將Hive理解為一個客戶端工具，將SQL操作轉換為相應的MapRece jobs，然後在hadoop上面運行。Hive支持標準的SQL語法，免去了用戶編寫MapRece程序的過程，它的出現可以讓那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece 、編程能力較弱與不擅長Java語言的用戶能夠在HDFS大規模數據集上很方便地利用SQL 語言查詢、匯總、分析數據。

Hive是為大數據批量處理而生的，Hive的出現解決了傳統的關系型資料庫(MySql、Oracle)在大數據處理上的瓶頸 。Hive 將執行計劃分成map->shuffle->rece->map->shuffle->rece…的模型。如果一個Query會被編譯成多輪MapRece，則會有更多的寫中間結果。由於MapRece執行框架本身的特點，過多的中間過程會增加整個Query的執行時間。在Hive的運行過程中，用戶只需要創建表，導入數據，編寫SQL分析語句即可。剩下的過程由Hive框架自動的完成。

Impala是對Hive的一個補充，可以實現高效的SQL查詢。使用Impala來實現SQL on Hadoop，用來進行大數據實時查詢分析。通過熟悉的傳統關系型資料庫的SQL風格來操作大數據，同時數據也是可以存儲到HDFS和HBase中的。Impala沒有再使用緩慢的Hive+MapRece批處理，而是通過使用與商用並行關系資料庫中類似的分布式查詢引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分組成），可以直接從HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和統計函數查詢數據，從而大大降低了延遲。Impala將整個查詢分成一執行計劃樹，而不是一連串的MapRece任務，相比Hive沒了MapRece啟動時間。

Hive 適合於長時間的批處理查詢分析，而Impala適合於實時互動式SQL查詢，Impala給數據人員提供了快速實驗，驗證想法的大數據分析工具，可以先使用Hive進行數據轉換處理，之後使用Impala在Hive處理好後的數據集上進行快速的數據分析。總的來說：Impala把執行計劃表現為一棵完整的執行計劃樹，可以更自然地分發執行計劃到各個Impalad執行查詢，而不用像Hive那樣把它組合成管道型的map->rece模式，以此保證Impala有更好的並發性和避免不必要的中間sort與shuffle。但是Impala不支持UDF，能處理的問題有一定的限制。

Spark擁有Hadoop MapRece所具有的特點，它將Job中間輸出結果保存在內存中，從而不需要讀取HDFS。Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數據集。

Nutch 是一個開源Java 實現的搜索引擎。它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬蟲。

Solr用Java編寫、運行在Servlet容器（如Apache Tomcat或Jetty）的一個獨立的企業級搜索應用的全文搜索伺服器。它對外提供類似於Web-service的API介面，用戶可以通過http請求，向搜索引擎伺服器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通過Http Get操作提出查找請求，並得到XML格式的返回結果。

Elasticsearch是一個開源的全文搜索引擎，基於Lucene的搜索伺服器，可以快速的儲存、搜索和分析海量的數據。設計用於雲計算中，能夠達到實時搜索，穩定，可靠，快速，安裝使用方便。

還涉及到一些機器學習語言，比如，Mahout主要目標是創建一些可伸縮的機器學習演算法，供開發人員在Apache的許可下免費使用；深度學習框架Caffe以及使用數據流圖進行數值計算的開源軟體庫TensorFlow等，常用的機器學習演算法比如，貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、協同過濾等。

五、數據可視化

對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。主流的BI平台比如，國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內的SmallBI和新興的網易有數（可點擊這里免費試用）等。

在上面的每一個階段，保障數據的安全是不可忽視的問題。

基於網路身份認證的協議Kerberos，用來在非安全網路中，對個人通信以安全的手段進行身份認證，它允許某實體在非安全網路環境下通信，向另一個實體以一種安全的方式證明自己的身份。

控制許可權的ranger是一個Hadoop集群許可權框架，提供操作、監控、管理復雜的數據許可權，它提供一個集中的管理機制，管理基於yarn的Hadoop生態圈的所有數據許可權。可以對Hadoop生態的組件如Hive，Hbase進行細粒度的數據訪問控制。通過操作Ranger控制台，管理員可以輕松的通過配置策略來控制用戶訪問HDFS文件夾、HDFS文件、資料庫、表、欄位許可權。這些策略可以為不同的用戶和組來設置，同時許可權可與hadoop無縫對接。

Ⅱ 什麼是新技術革命和產業變革的核心技術

新技術革命是在20世紀自然科學理論最新突破的基礎上產生的。從20世紀40年代末起，開始了以電子計算機、原子能、航天空間技術為標志的第三次科學技術革命。這場新科技革命發源於美國，爾後迅速擴展到西歐、日本、大洋洲和世界其他地區，涉及到科學技術各個重要領域和國民經濟的一切重要部門。從70年代初開始，又出現了以微電子技術、生物工程技術、新型材料技術為標志的新技術革命。
目前，國際上公認的並列入21世紀重點研究開發的高新技術領域，包括信息技術、生物技術、新材料技術、新能源技術、空間技術和海洋技術等。
（1）信息技術主要指信息的獲取、傳遞、處理等技術，包括微電子技術、計算機技術、通信技術和網路技術等。在新技術革命中，信息技術處於核心和先導地位。
（2）生物技術是應用現代生物科學及某些工程原理，將生物本身的某些功能應用於其他技術領域，生產供人類利用的產品的技術體系。現代生物技術主要包括基因工程、細胞工程、酶工程、發酵工程和蛋白質工程。生物技術被認為是有可能改變人類未來的最重大的高新技術之一。
（3）新材料技術主要研究新型材料的合成。新材料技術在高新技術中處於關鍵地位，高新技術的發展緊密地依賴於新材料的發展。
（4）新能源技術主要進行新能源的研究和開發，從多方面探尋發展新能源的途徑。目前正在研究開發的新能源主要有核能（原子能）、太陽能、地熱能、風能、海洋能、生物能、氫能等。
（5）空間技術又稱航天技術，通常指人類研究進入外層空間、開發和利用空間資源的一項綜合性工程技術，主要包括人造衛星、宇宙飛船、空間站、太空梭、載人航天等內容。空間技術，是現代科學技術和基礎工業的高度集成，體現了一個國家的綜合實力。
（6）海洋技術包括進行海洋調查和科學研究、海洋資源開發和海洋空間利用，涉及到許多學科和技術領域，主要包括：海底石油和天然氣開發技術、海洋生物資源的開發和利用、海水淡化技術、海洋能發電技術等方面。
什麼是核心技術？從3個方面把握：一是基礎技術、通用技術。二是非對稱技術、『殺手鐧』技術。三是前沿技術、顛覆性技術。
21世紀新科技革命是20世紀後半葉科技革命的延續與拓展，整體上關聯科學革命而聚焦於技術革命，同時影響到新的產業變革。由此引發的產業變革具有四個突出的特徵：生產方式側重製造數字智能化；能源結構以可再生能源互聯網配置為主體模式；應對生態環境的危機成為產業變革的重要動力；生命科學成為開拓新型綠色產業文明的重要基礎。

Ⅲ 新能源汽車核心技術有哪些

新能源汽車的核心技術主要是指電池、電機和電控，即人們常說的「三電」系統。
電池，即新能源汽車的動力電池，它主要影響新能源汽車的續駛里程和充電速度。維信關注」優能工程師」,教你學會專業全面的新能源汽車維修，讓你的成長看得見。
當前，我國新能源汽車所使用的動力電池主要包括磷酸鐵鋰電池和三元鋰電池兩種。2018年起，我國新能源乘用車基本上開始使用能量密度更高的三元鋰電池，電動汽車的續駛里程從300公里步入如今的500公里時代，三元鋰電池功不可沒。目前，我國動力電池技術在世界上是領先的，據2017年資料顯示，全球排名前十的動力電池企業中，中國佔了7席。

電機主要影響新能源汽車的車速以及加速性能、爬坡性能與負載能力。電機一般可分為永磁同步電機和交流非同步電機，我國新能源汽車一般使用的是效率更高、可靠性更強、體積更小的永磁同步電機。目前，我國有五個電機品牌名列全球前十。電控系統是連接電機與電池的神經中樞，主要是對整車進行動態監控，及時反饋調整各項技術參數。電控系統主要包括電池管理系統（BMS）和電機管理系統。北汽新能源擁有完全知識產權的第三代超級電控技術EMD3．0，能夠檢測全車260個部件數據，對電池實時監控調節，在電池充放電過程中進行安全防護，異常情況自動預警以及低充電溫預加熱，可實現在零下35度環境正常啟動和充電。而比亞迪去年分布的IGBT4.0則是電機控制系統的核心元件，它是新能源汽車最核心的技術，其好壞直接影響電動車功率的釋放速度：直接控制直、交流電的轉換，同時對交流電機進行變頻控制，決定驅動系統的扭矩（直接影響汽車加速能力）、最大輸出功率（直接影響汽車最高時速）等。比亞迪IGBT被稱為新能源汽車的「中國芯」，它的研發成功，打破了歐洲和日本對此晶元的壟斷，有效降低了新能源汽車的造車成本和整車能耗。

Ⅳ 人工智慧的核心技術有哪些

計算機視覺

計算機視覺是指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。計算機視覺技術運用由圖像處理操作及其他技術所組成的序列，來將圖像分析任務分解為便於管理的小塊任務。比如，一些技術能夠從圖像中檢測到物體的邊緣及紋理，分類技術可被用作確定識別到的特徵是否能夠代表系統已知的一類物體。

機器學習

機器學習指的是計算機系統無須遵照顯式的程序指令，而只依靠數據來提升自身性能的能力。其核心在於，機器學習是從數據中自動發現模式，模式一旦被發現便可用於預測。比如，給予機器學習系統一個關於交易時間、商家、地點、價格及交易是否正當等信用卡交易信息的資料庫，系統就會學習到可用來預測信用卡欺詐的模式。處理的交易數據越多，預測就會越准確。

機器人

將機器視覺、自動規劃等認知技術整合至極小卻高性能的感測器、制動器以及設計巧妙的硬體中，這就催生了新一代的 機器人，它有能力與人類一起工作，能在各種未知環境中靈活處理不同的任務。例如，無人機、可以在車間為人類分擔工作的“cobots”等。

語音識別

語音識別主要是關注自動且准確地轉錄人類的語音技術。該技術必須面對一些與自然語言處理類似的問題，在不同口音的處理、背景雜訊、區分同音異形/異義詞(“buy”和“by”聽起來是一樣的)方面存在一些困難，同時還需要具有跟上正常語速的工作速度。

Ⅳ 新能源汽車的核心技術

新能源汽車有四大關鍵核心技術，包括電池及管理技術、電機及其控制技術、整車控制技術、整車輕量化技術。
1、電池及其管理技術
新能源汽車的成敗關鍵仍然是電池。動力電池是電動汽車的動力源，電池選擇將直接關繫到整車的性能。電動汽車動力電池的主要性能指標是能量密度、功率密度和循環壽命等。
2、電機及其控制技術
電機是電動汽車動力的發起點。要求：（1）電機要頻繁的啟動/停止、加速/減速；（2）低速或爬坡時要求高轉矩；（3）高速行駛時要求低轉矩，並且變速范圍大以及交款的轉速范圍和轉矩范圍內都要有較高效率:；（4）工作可靠性高；（5）穩態精度高；（6）動態性能好且工作環境要求不苛刻。
電力驅動系統的主要功能是把蓄電池儲存的電能轉換為汽車行駛的動能，要使得電動汽車擁有良好使用性能，必須開發出合理的控制系統，使電機具備較高轉速及較大的調速范圍，足夠大的啟動轉矩，以及體積小、質量輕、效率高，動態制動強和能量回饋的能力。
電動汽車的電動機有多種控制模式。傳統的線性控制，如PID，不能滿足高性能電機驅動的苛刻要求。傳統的變頻變壓(VVVF)控制技術，不能使電機滿足所要求的驅動性能。非同步電機多採用矢量控制(FOC)，是較好的控制方法。