池网科技 一、大数据技术选型
大数据技术选型
在当今信息爆炸的时代，大数据技术的应用越来越广泛。然而，面对众多种类繁多的大数据技术选项，选择合适的技术方案成了许多企业面临的挑战。本文将分析大数据技术选型的关键因素，帮助企业更好地进行技术选择，实现数据驱动的业务发展。
1. 业务需求分析
大数据技术选型的第一步是对业务需求进行全面分析。在选择合适的大数据技术方案之前，企业需要明确自身的业务目标和需求，了解需要处理的数据类型、数据量以及数据处理的时效性要求。只有明确定义了业务需求，才能有针对性地选型，避免盲目跟风选择并陷入技术无法满足需求的困境。
2. 技术方案评估
针对业务需求，企业需要进行技术方案的评估。在考虑大数据技术选型时，需要综合考虑多个因素，包括但不限于数据处理能力、数据存储方式、实时性需求、系统稳定性、开发成本等。各种大数据技术方案各有优劣，企业应该根据自身情况进行权衡取舍，选择最适合自己业务场景的技术方案。
3. 技术生态支持
选择大数据技术方案不仅需要考虑技术本身的特性，还需要考虑其所处的技术生态环境。一个成熟的技术生态环境能够提供更多的支持和解决方案，保障企业在技术实施和运维过程中的顺利进行。因此，在进行大数据技术选型时，企业需考虑该技术在业界的认可度、社区活跃度以及供应商支持情况。
4. 开发人才储备
选择一门大数据技术方案并不意味着问题的解决，开发人才的储备同样至关重要。企业需评估自身团队的技术能力，以及是否有足够的人员可以应对所选择技术方案的开发和维护工作。在选择大数据技术方案时，企业需考虑到培训和引进相关技术人才的时间和成本，以确保技术的顺利实施和运营。
5. 成本效益分析
最后，企业在进行大数据技术选型时，必须考虑到成本效益。大数据技术的实施和维护成本较高，企业需要慎重评估技术投入带来的业务回报。除了技术本身的成本外，企业还需考虑相关硬件设备、人力资源等方面的成本，以确保在可支配的预算范围内实现最大的业务效益。
结语
在大数据时代，正确选择适合自身业务需求的大数据技术方案至关重要。通过深入分析业务需求、综合评估技术方案、考虑技术生态支持、准备好开发人才并做好成本效益分析，企业才能更好地实现数据驱动的业务发展，提升竞争力，赢得商业成功。
二、olap技术选型？
对 OLAP 从查询类型上的划分：离线批处理、即席查询（ad-hoc）、固化查询。
如：离线批处理引擎
离线批处理引擎主要用于复杂的 ETL、构建数仓、数据挖掘等对延时要求不高，但灵活性最大的处理引擎，典型的代表如 Hive（ODPS）、Spark。这类引擎典型的优点就是吞吐量大，扩展性好，容错性好；缺点是低效，适合规模大、逻辑复杂任务。
三、grpc 网关技术选型？
gRPC必须使用 HTTP/2 传输数据，支持明文和TLS加密数据，支持流数据的交互。充分利用 HTTP/2 连接的多路复用和流式特性。
技术选型
1、最早计划采用Netty来做，但由于gRPC的proto模板不是我们定义的，所以解析成本很高，另外还要读取请求Header中的数据，开发难度较大，所以这个便作为了备选方案。
2、另一种改变思路，往反向代理框架方向寻找，重新回到主流的Nginx这条线，但是nginx采用C语言开发，如果是基于常规的负载均衡策略转发请求，倒是没什么大的问题。但是，我们内部有依赖任务资源关系，也间接决定着要依赖外部的存储系统。
Nginx适合处理静态内容，做一个静态web服务器，但我们又看重其高性能，最后我们选型 Openresty
OpenResty? 是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台，其内部集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块以及大多数的依赖项。用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。
四、开关选型技术规范？
1.5平方线配10A的开关，
2.5平方线配16A或20A的开关，4平方线配25A-32A的开关，6平方线配32A-40A至的开关，10平方线配63A的开关，16平方线配80A的开关
一般小型空气开关规格主要以额定电流区分6A，10A，16A，20A，25A，32A，40A，50A 63A，80A，100A等
为此将我国常用导线标称截面（平方毫米）排列如下：
1、1.5、 2.5、 4、 6、 10、 16、 25、 35、 50、 70、 95、 120、 150、185……
空开选择要看你使用电器的功率而定的。瓦特 -除以-电压=电流
五、油泵选型需要什么数据？
油泵的型号参数，比如：CBN-E300-RF□□，其中：
CB表示齿轮泵的名称。N表示齿轮泵的设计代号；E表示压力等级；3表示齿轮泵模数，其模数又为分1，2，3，4，5；00表示公称排量，一般是0.6ml/r-63ml/r；+R表示法兰安装形式。O为菱形，R为矩形，S为方形；F表示油口形式。F表示为法兰，T表示为特殊，L表示为螺纹；□表示轴伸形式。B表示扁口，H表示花键，Y表示圆锥，P表示单键；□表示旋转方向。L表示为左旋，R表示为右旋，T表示双向旋转。
六、全链路追踪技术选型？
1、AppDynamics：面向数据中心和云的全链路性能管理和监控平台，为运行在物理、虚拟和云中的应用程序提供全面有效的管理功能，可以帮助企业轻松地实施 DevOps 并轻松追踪复杂的分布式应用程序。
2、New Relic：分布式应用的全链路监控平台，主要用于监控数据中心、私有云和公有云环境的性能和可用性，简化全链路问题的调查、发现和诊断。
3、Dynatrace：一种基于AI的全链路性能管理工具，能够帮助企业识别、监视和调整交付技术，以满足业务转型、DevOps 和其他客户体验改善需求。
4、 Stackify：一种面向 Web 应用程序和移动
七、大数据平台选型
大数据平台选型是每个企业在迈向数字化转型的过程中都需要面对的重要课题。随着技术的不断发展和数据规模的急剧增长，选择合适的大数据平台成为了企业在保持竞争优势和提升业务价值方面至关重要的决策之一。
为什么大数据平台选型如此重要？
大数据平台选型涉及到整个企业的数据基础设施，直接影响着数据的采集、存储、处理和分析能力。一款优秀的大数据平台可以帮助企业高效地管理海量数据，从而挖掘出潜藏在数据中的商机和洞察。同时，合适的大数据平台还能提升企业的数据安全性和稳定性，保障数据的完整性和可靠性。
选择大数据平台的关键因素
- 功能特性：不同的大数据平台拥有不同的功能特性，企业需要根据自身的需求选择适合自己业务的平台。一些平台注重数据的实时处理能力，而另一些则更加注重数据的存储和分析功能。
- 可扩展性：随着业务规模的扩大和数据量的增加，大数据平台需要具备良好的可扩展性，可以满足企业未来的发展需求。
- 安全性：数据安全是企业面临的重要挑战之一，选择安全性高的大数据平台可以有效保护数据不被意外泄露或损坏。
- 成本效益：大数据平台的选择还需要考虑到成本效益，即使功能强大，但如果成本过高可能并不适合企业的实际情况。
常见的大数据平台选型方案
在市面上，有许多知名的大数据平台供应商，它们提供了各种不同特点和定位的大数据解决方案。下面列举了几种常见的大数据平台选型方案：
方案一：Hadoop生态系统
Hadoop是目前被广泛应用的大数据处理框架，其生态系统涵盖了许多与大数据相关的工具和技术，包括存储（HDFS）、计算（MapReduce、Spark）、调度（YARN）等。选择Hadoop生态系统可以实现较为全面的大数据处理能力，适用于需要处理多种类型数据和复杂计算的场景。
方案二：Spark平台
Spark是近年来崭露头角的大数据处理平台，以其快速的数据处理速度和丰富的API支持而备受关注。Spark的内存计算能力可以显著提升数据处理的效率，适合需要高速数据分析和实时计算的场景。
方案三：Cloud服务提供商
除了传统的大数据平台，各大云服务提供商也推出了自己的大数据解决方案，如AWS的EMR、Azure的HDI等。借助云服务提供商的大数据平台，企业可以充分利用云的弹性和灵活性，降低部署和运维成本。
结语
在选择大数据平台时，企业需要全面考量各种因素，并根据自身的业务需求和发展规划做出合适的选择。只有选择了适合自己业务的大数据平台，企业才能更好地利用数据驱动业务发展，实现数字化转型的目标。
八、大数据基础架构选型
大数据基础架构选型在如今数据爆炸式增长的时代变得愈发重要。选择适合自身业务需求的大数据基础架构，对于企业来说意义重大。本文将深入探讨大数据基础架构选型的关键考量因素，帮助读者更好地理解并做出明智的决策。
1. 硬件需求
在选择大数据基础架构时，首先需要考虑的是硬件需求。不同的数据规模和处理需求将直接影响到所需的硬件配置。需要评估的硬件因素包括处理器性能、内存容量、存储空间和网络带宽等。根据预期的数据量和分析复杂度，合理配置硬件资源非常重要。
2. 软件选择
大数据基础架构中的软件选择同样至关重要。常用的大数据处理框架包括Hadoop、Spark和Flink等。不同的软件框架具有各自的优势和适用场景，因此需要根据具体需求做出选择。另外，还需考虑数据存储方案，如HDFS、HBase等，以及数据处理引擎的选型。
3. 可扩展性
在大数据处理中，系统的可扩展性是一个重要的考量因素。随着数据规模的增大，系统需要能够方便地扩展性能和存储容量。因此，在选择大数据基础架构时，要考虑系统的横向和纵向扩展能力，以满足未来业务的增长需求。
4. 容灾和可靠性
对于大数据处理系统来说，容灾和可靠性是非常重要的特性。在系统运行过程中，可能出现硬件故障或网络问题，因此需要具备良好的容灾机制，保证数据不会丢失且系统能够持续稳定运行。在选型时，要考虑系统的备份与恢复方案，以及故障转移和自愈能力。
5. 性能和效率
大数据处理的性能和效率直接影响到数据分析的速度和质量。在选择大数据基础架构时，要考虑系统的性能表现，包括数据处理速度和响应时延等指标。同时，也需要关注系统资源的利用效率，避免资源浪费和性能瓶颈。
6. 安全和合规
在大数据处理中，数据安全和合规性是至关重要的考量因素。企业需要确保数据在采集、存储和处理过程中能够得到充分的保护，并符合相关法规和标准。因此，在选型时，要考虑系统的安全性能和数据隐私保护能力，以满足企业的合规要求。
7. 成本效益
最后，在进行大数据基础架构选型时，成本效益也是一个重要考量因素。企业需要根据自身预算和资源情况，选择符合成本效益的解决方案。要综合考虑硬件、软件、维护等方面的成本，并评估长期投资回报，以选择最适合的方案。
综上所述，大数据基础架构选型是一个复杂且关键的决策过程，需要综合考虑硬件需求、软件选择、可扩展性、容灾和可靠性、性能和效率、安全和合规以及成本效益等因素。只有在全面评估和权衡各项因素后，企业才能选择最适合自身业务需求的大数据基础架构，从而实现数据驱动的业务发展。
九、如何写好技术文档？
宣传一下自己写的东西，虽然感觉一点也不完美。
1. 一图胜千言（http://www.ituring.com.cn/article/17520）：
2. 大声朗读自己写的每一行字，不爽的、不通的，改之。
3. “最好的文字来自经常的修改。”
十、数据技术与大数据技术如何？
数据技术和大数据技术是紧密相关的概念，但有一些区别。
数据技术是指涉及数据的处理、管理和分析的技术方法和工具。它包括数据的收集、存储、清洗、转换、建模、可视化和分析等各个方面。数据技术的目标是提取有用的信息和洞察力，以支持决策和解决问题。
大数据技术则是数据技术的一个特定领域，主要关注处理和分析大规模、高速、多样化的数据。大数据技术需要应对海量数据的挑战，包括数据的存储、处理、传输、分析和可视化等方面。与传统的数据技术相比，大数据技术更注重分布式计算、并行处理、数据挖掘和机器学习等领域的技术。
因此，数据技术是一个更广泛的概念，而大数据技术是在数据技术基础上专注于处理和分析大规模数据的特定领域。大数据技术的发展为我们提供了更多处理和利用海量数据的机会，从而为各行各业带来了更多的商业价值和创新机会。
