系统数据类型有哪些 系统存储数据类型有哪些

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大数据分析技术：19个超赞的数据科学和机器学习工具

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通信接口主要的5种类型

通信接口（communicationinterface）是指中央处理器和标准通信子系统之间的接口。如：RS232接口。RS232接口就是串口，电脑机箱后方的9芯插座，旁边一般有“|O|O|”样标识。

通信接口主要的5种类型

1、标准串口（RS232）

2、GPIB

3、以太网

4、USB

5、无线

6、多机同步接口

目前四大卫星定位系统中哪个更好

四大卫星导航系统的出现都是有国家背景的，所以从功能（精度），服务，以及保密性来说。

在民用市场，不同区域有略微的差异，在军用市场各家都是优先支持各家自己的应用系统，以及加密内容。

下面就一个一个说一下，四大卫星导航系统：

四大卫星导航系统：美国的GPS，

俄罗斯的GLONASS

中国的北斗导航系统。

欧洲的GALILEO

这四个导航系统，都是GNSS，也就是全球性的卫星导航系统，只是名字不同罢了。

宏观的几个系统的优势比较：不同区域各有千秋。

GPS这个名字，在中国耳熟能详，大家一度以为GPS就是卫星导航系统的代名词，其实不是。GPS只是美国的卫星导航系统，之所以GPS这么知名，一方面是因为中国在北斗没有成熟应用之前，GPS在中国民用市场，价格低廉，并且使用范围广泛，所以大家都觉得GPS好。

GPS的发展，也是经历过多次迭代的。一开始也不是那么的强悍。即使现在来说，在亚洲境内，北斗民用精准度也是超过GPS的。

这就是因为北斗针对中国大陆，以及亚洲的导航增强技术，要比全面布局的GPS肯定在亚洲境内要好。

相同的，在欧洲区域伽利略系统，要略微好与其他几个系统。在高纬度的区域，俄罗斯的glonass要略好于其他的几个系统。

说白了，所有的系统都是充分考虑，自己主场，然后普适性的推广开使用。

但是这个差距，并不是非常大。至少不是100米和1米的差距。

细分的各个导航系统的差异：

1、俄罗斯的GLONASS和美国的GPS导航系统

GLONASS是俄罗斯/前苏联与美国GPS系统相对应的天基无线电导航系统。

由24颗中轨道(MEO)卫星、地面控制机构以及用户设备构成。

采用FDMA技术，PRN测距。

卫星数量变化：

俄罗斯的GLONASS（格洛纳斯卫星导航系统），是前苏联的产物。但是在后续的完善建设中，主要还是俄罗斯在发挥工作。

2、美国的GPS卫星导航系统

GPS的建设非常的早，尽管第一颗卫星是苏联发射升空的，但是在NASA的主导下，美国的GPS建设的速度非常的快。

3、针对俄罗斯的GLONASS和GPS的比较。

卫星数量都是24颗，这没什么特殊的。特殊在于轨道平面数量，GPS是6个轨道面。分布比较均匀。在轨道角度方面，俄罗斯的GLONASS很明显是为了照顾自己国土面积，以及北极圈内的军事通信使用，所以角度比较大，便于高纬度的卫星导航通信。

同时GLONASS和GPS使用的频率是两家在国际电信联盟中，精挑细选的。属于最早使用的国家，所以频率资源都没有太大差异。

相比于苦逼的北斗和伽利略，还曾经为频率的资源问题，争抢了10多年。

有人说，我们有的北斗，是不是就可以放弃GPS了？

其实这个想法是错误的。民用市场，GNSS中的四大导航系统，能用都要用。本身费用就比较低，并且有几个导航系统在低端领域，还是免费的。所以肯定要用。

为什么要用这里简单的解释一下！

实时上，我们在一个地址，能够搜索的到卫星是动态变化的。用一个非常不严谨的说法，来解释，如果你的手机，或者汽车可以在这个位置搜索到超过8颗以上卫星（事实上基础的定位，4颗卫星就可以实现），那么就可以极为精确地计算出你的位置，甚至精确到1米以内。

这里看一下GPS和GLONASS两个卫星导航系统，通过仿真拟合得到的数据。

这是两个系统，在测试位置可以搜索到的卫星的数量。

这是经过计算后，数据拟合出来的误差范围。

这就说明，支持越多的导航系统，对于定位肯定是越好的。

这里有一个误区，军用导航不包含在内。因为军比较特殊。对外内容不多，我们也没办法过多介绍。

所以，有了北斗之后，我们完全可以放心使用其他的导航系统。因为中国的北斗也在130多个国家得到了使用。也就是说，大家都都认识到，卫星导航系统的优势。

这就相当于一个空中的基站，你不用白不用。尤其是我们有的自己的导航系统后，不担心被限制，更可以放心使用。

4、欧洲的伽利略系统

欧洲的伽利略系统，建设的时间比较晚，建设初期，这是一个商业市场+政府的合作项目。总投资约33亿元。

2003.10.30在北京签署伽利略卫星导航合作协定，中国出资2亿欧元。

但是在2005年，伽利略第一个试验卫星上天后，首期的资金，基本上就耗光了。因此项目停摆了。项目的停摆，造成了欧盟直接将伽利略收归政府所有。所以中国就被无情的踢出局了。

这时候，以及是2005年了。

2000年的时候，中国和欧盟，先后向国际电信联盟申请了卫星通信的频率资源。都申请的同一个频率。

原本中国加入欧洲伽利略，中国就不要在为频率资源犯愁考虑。但是2005年，我们被提出局的时候。距离最后谁拥有这个频率的所有权的最后归属，就只剩下了2年的时间了。

中国在频率的所有权争夺战中，最后是压线完成了所有权的归属证明。但是仍然没有办法将伽利略驱逐出去。

但是伽利略在2005年之后，发展一直不顺利。到2012年，中国北斗已经发射了16颗卫星，伽利略还只有6颗卫星。

最终在2015年，两大系统，实现了合作，通用使用频率资源。

GLONASS,GPS,伽利略，北斗的频率分布

国际电联给卫星导航分配的频段只有5段，美国和俄罗斯本身建设的比较早，占据了其中的4个频段。留给其他卫星导航系统的频率只有1260-1300MHz。

大部分人不了解频率通信的意义，说白了，这个频段一旦被规定使用卫星导航，其他的领域就不能使用。这样就不会对卫星导航造成干扰。

就好像这条路就用来跑公交车，一点确定了，在任何国家都不会更改，这样大家再开发设备，都会避开这条路。这样不会对他造成干扰。

伽利略有3个轨道面，30颗卫星，其中有一颗为备用卫星。

轨道角度为56°。

伽利略导航系统主打的是加密型。就是对于民用市场，也有多种类型的加密应用。

这个跟GPS区别较大，GPS主要加密应用在军用市场。

目前伽利略也已经完成了整个导航系统的建立。

5、北斗导航系统

我们国家的北斗导航系统，是30颗卫星。由24颗MEO+3颗GEO+3颗IGSO混合星座组成。24颗MEO卫星为Walker24/3/1星座，三个轨道面，各8颗卫星均匀分布。中轨卫星分布在三个55°倾角的轨道平面上，高度为21500km。

北斗导航系统，属于国内区域导航系统的基础上完成全球导航系统的全面升级。

（1）星间链路让卫星与卫星之间建立起稳定的连接，使几十颗卫星编织起星网，具有星间测距和星间通信功能。

（2）卫星之间能相互传送数据，不再依赖地面基站，将北斗全球系统中卫星与卫星之间搭起“太空桥梁”，实现“一星通、整网通”。

（3）双向通讯。北斗不再是单行通讯，可以发送短信（专业术语短报文）北斗的优势功能在于，广域差分服务（亚太地区）精度1米，短报文通信服务能力为每次120个汉字。

在亚太地区，中国的北斗精度和服务能力，绝对要超过其他三个卫星导航系统。

在各个区域，能够搜索到的北斗卫星的数量，大致分布。

因此，四大导航系统应该是相互互补的范畴。各有千秋，但我们主推北斗系统。

大数据主要涉及的内容有哪些可以从事哪些岗位

记得大学毕业的第一份工作，我们公司的业务就是做BI产品研发。哪时候互联网没有今天这样火热，也没有大数据、移动互联网的概念。记得有一次和同事去华师后门买书，同事买了一本javascript,我买了一个ajax。那时候，我们产品的客户端是用Delphi开发的，其实买书就是为了补充一点新知识，工作中基本用不到。在公司的第三年，公司要转做web的BI展示界面，我帮公司用svg做了两个展示组件，心里还是美滋滋的。

随着时间的推移、电商的发展，大数据、云计算似乎成了每个互联网公司对外宣传的标准说法。如果不讲点这些概念，似乎给人感觉缺少些逼格。记得10年在公司的一次培训上，有个同事问，云计算是不是你搞出来的，就因为我姓云。听到这个问题，我哭笑皆非。

大数据这个概念喊了这么多年了，很多人还是不清楚大数据指的是什么？为了回答好这个问题，我还去专门搜索了大数据的概念。老实说百科的解释，连我从事了这么多年互联网的人，也没看懂。

“大数据（bigdata），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”

什么是大数据？

大数据说的直白点，就是运用一套技术手段，把数据变成信息和知识的过程。数据对我们来说是没有价值的东西，我们要把数据加工成信息或者知识，才能被人类理解。举个例子：公司一天的考勤数据是意义不大的东西，但是我们通过一月考勤数据的分析和比较，我们发现张三这个员工老是迟到。那么，张三老是迟到这个信息就对公司的管理有帮助了，领导需要去了解下，是不是张三家有什么事？或者张三最近出现别的状况？

大数据的“大”又如何理解呢？所谓“大”，一层含义指数据的体量大，在数据库时代数据以GB为单位，但在互联网时代以TB为单位，数据的体量升了一个数量级。另一层含义指数据形式的多样化。在传统BI应用中，数据大多是存储在关系型数据库中，但在互联网时代，数据的形式变得多样化了，例如:文本、视频及数据库。明白了大数据的概念，我们下来看，大数据包含哪些内容。

大数据的内涵

大数据从技术的角度去看，包含两大分支：数据分析和数据挖掘。数据分析是对历史数据的分析，为管理提供辅助决策信息。数据挖掘是研究趋势和未来的问题，主要应用在预测方面。从业务的时效性要求去看，分为：实时在线分析系统和离线分析系统。例如:网站的实时用户区域分佈狀況就是实时分析應用；2019年全國各省GDP排名分析就是離綫分析應用。

从大数据项目的过程看，大数据包含：数据采集、数据收集、数据转化与存储、数据建模分析、上层应用展示等。大数据的难点，在于海量数据的分析，这又涉及到海量数据存储及分析架构等问题。

按照Hadoop的技术体系来讲，flume用来收集和转化存储在服务器各处的日志及数据，存储在以hdfs文件系统或者hive或者hbase等数据仓库中，再利用hadoop架构的规范，编写mapreduce作业，再把分析结果展示给用户。当然，这里面设计到数据分析的各种算法。

大数据相关的工作岗位

下面介绍下，大数据相关的核心岗位：

业务专家或者顾问：为大数据提供研发方向和确定研究主题，并为技术人员提供业务支持。

数据分析师：从事数据收集、整理、分析并依据数据做出评估和预测的专业人员。

数据挖掘工程师：从海量数据中发现规律，需要较好的算法和数学基础。

可视化工程师：提供美观、便于人们理解的分析的结果展示界面。

维护工程师：负责服务器环境的配置、搭建和运维。

每个公司采用的大数据技术线路不同，工作岗位会有所差距。感兴趣的朋友，可以自己去了解下，现有的几种大数据方案。

随着5G网络的建设，接入网络的iot设备会越来越多，互联网所积累的数据，还会成级数增加。在未来几年，大数据行业依然是朝阳行业，需要的大数据人才会越来越多，希望本文对有意愿加入大数据行业的朋友，有所启发和帮助，也希望大家能对大数据的概念，有更清晰的认识。谢谢！

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