生態圈框

① 大數據學什麼框架什麼是生態圈

大數據平台中的主流框架主要有以下三種：

(一)Hadoop生態圈

• HDFS：分回布式文件系統，解決答大數據的存儲

• Yarn(MapRece)：分布式計算框架，解決大數據的計算

• Hive：Hadoop中的數據分析引擎，支持SQL

• HBase：基於HDFS的NoSQL資料庫

• ZooKeeper：分布式協調服務，可以用於實現HA(高可用架構)

• 其他

(二)Spark生態圈

• Spark Core：Spark的核心，用於離線計算

• Spark SQL：Spark的數據分析引擎，支持SQL語句

• Spark Streaming：Spark的流式計算引擎，但本質依然是離線計算

• MLlib：機器學習框架

(三)Flink生態圈

• Flink DataSet：Flink批處理(離線計算)API

• Flink DataStream：Flink流處理(實時計算)API

• Flink Table&SQL：Flink的數據分析引擎，支持SQL語句

• MLlib：機器學習框架

② 什麼是生物圈什麼是生態系統

一、分析教材
這是一節七年級的生物課。

人和其他生物都生活在生物圈中，生物圈為生物的生存提供了基本的條件。生物的生存、延續和發展與生物圈息息相關，生物圈是所有生物的共同家園。這個單元的教學內容，旨在使學生認識到「家」中有很多成員，他們相互依存、相互影響，處在動態變化之中。隨著人類社會的發展，人類的活動對生物圈的影響越來越大，保護和改善環境是人類的迫切願望，加強環境教育，使初中生提高環境意識，正確認識環境問題的現狀，學習解決環境問題的知識和觀念，並使學生的行為與環境相和諧，這是時代和社會發展的需要。

二、分析學生

七年級的學生雖然沒有學過生物學知識，但他們從小學的《自然》及生活中的電視節目中已了解了許多生物學的知識。他們能說出各種各樣生物的名稱、地球上哪些地方有生物生存等，但沒有構成「生物和其生存的環境」的整體體系──生物圈的概念，不知生物和生存環境是相互依存的關系，生物圈為生物生存提供了基本條件。

七年級學生心理和認知發展的規律要求在教學中充分調動他們的激情。他們不喜歡枯燥的說教，但樂於觀察、分析圖片，自己動手做實驗等能表現他們的活力。

七年級的學生不喜歡、不滿足簡單的教材里的圖畫、文字，他們喜歡講自己熟悉的人或事。布置貼近學生生活的作業，為他們提供一個適合個性發展的空間，更能激發和培養他們的創造性。

三、設計理念

根據基礎教育課程改革的具體目標，改變課程過於注重知識傳授的傾向，強調以活動教學方式為主，通過形式活潑、內容豐富的活動激發學生的學習熱情和學習興趣，在滿足學生表現欲的同時，提高學生的創造力。力求在整個教學中體現出「三維」教學目標。

四、教學目標

（一）情感態度與價值觀

1. 使學生認識到自己是生物圈，這個家庭中的一員，應該積極、主動認識並保護這個家；

2. 培養學生相互合作的精神，學會尊重和理解他人發表的見解。

（二）能力

1. 使學生初步具有搜集、處理圖文資料，運用觀察、分析、比較等方法解決生物學問題的能力；

2. 會組織語言表達自己的觀點，提高學生的口頭表達能力；

3. 培養學生合作討論問題，提高探究學習的能力。

（三）知識

1. 描述生物圈的范圍；

2. 說出生物圈為生物的生存提供的基本條件；

3. 嘗試搜集和分析資料；

4. 認同生物圈是所有生物共同的家園，我們應當了解和愛護這個家。

五、教學過程

（一）創設問題情境，引導學生思考、討論、導入課題。

1. 播放歌曲《大中國》，教師和學生齊唱。

［讓學生體會到家的溫馨和重要性。］

2. 歌中唱到我們都有一個家，名字叫「中國」，同時我們全世界人民還生活在一個比中國還大的家，教師引導學生回答這個家的名字。

［讓學生對生物圈有個初步的理性認識。］

3. 比喻：地球──足球

生物圈（地球的表層）──一張薄紙

既然如此，你想了解這個家嗎？

4. 引入課題：生物圈。

［使學生在一種輕松而又好奇的氛圍中愉快地進入角色，開始本課的學習。］

（二）學生通過討論、角色扮演等實踐活動，學習新知。

1. 生物圈的范圍。

（1）說一說：地球上哪些地方有生物。

證一證：閱讀教材第11、12頁「生物圈的范圍」，看看科學家的觀點是否與自己的相同。

［給學生自由發言的空間和時間，讓學生主動參與學習活動，培養學生良好的學習習慣。］

提出問題：通過驗證，哪些同學的觀點和科學家的一樣，一起交流一下，可以嗎？

引導學生概括出：以海平面為標准劃分，向上可達到約10千米的高度，向下可深入約10千米的深處，整個厚度約為20千米。

提出問題：在這個20千米的厚度中，可以把生物圈劃分為幾個圈層呢？

（2）角色扮演：全班學生分成三大組，每組代表一個生物圈層進行討論，並做匯報表演。

［讓學生自由組合成小組進行交流活動（一般前後四個學生，方便易行），利用角色扮演，調動學生學習的主動性和積極性，使學生處於學習的主體地位。學生在扮演過程中，既掌握知識，發展能力，還會對情感態度與價值觀的養成有極大幫助。如有利於學生合作學習的精神和語言表達能力的提高。］

表演結束，學生概括出：

（3）由此介紹：水圈、大氣圈和岩石圈是截然分開的嗎？

［讓學生自己先猜想，再舉例說明，有利於培養學生主動探索，勇於想像的科學精神。］

結論：不是。

（4）設疑：為什麼生物圈中有生物，其他地方沒有呢？

2. 生物圈為生物的生存提供了基本條件。

（1）討論：學生分成6大組（確定1人為組長，及時、准確記錄該小組成員活動情況，以作學期成績參考。）引導學生帶著問題觀察、比較教材第12、13頁的6幅圖片。

［分組討論，培養學生探究合作學習能力。］

討論題：

①向日葵生長需要什麼條件？長頸鹿的生活需要什麼？

②向日葵和仙人掌，牛和海豚的生存條件有什麼異同？

③為什麼乾旱會使糧食嚴重減產？

［充分利用教材提供的信息資料，培養學生獨立分析、觀察、比較和綜合歸納的能力。］

（2）匯報結果：以組間競賽形式，每組推選一名代表，說出該組討論的結果，其他組成員和教師作評委，對各組的作答給予適時的、恰當的評價。

［通過競爭學習，調動學生學習的積極性，並注重學生間的相互評價方式和應用。］

（3）小結：

討論1：向日葵生長需要陽光、空氣、水、土壤和肥料；

長頸鹿的生活需要食物、水、空氣、陽光和溫度。

討論2：向日葵生活在土壤中，土壤中有水分；

仙人掌生活在沙漠中，土壤中缺水；

牛生活在陸地上，而海豚生活在海洋中。

討論3：因為植物的生長需要水，沒有水，植物就不能正常生長，所以乾旱會使糧食減產。

（4）質疑：①地球上其他的生物生存也需要這些條件嗎？

引導學生舉例說明：地球上其他的生物生存也需要這些條件。

（實物投影）投影學生搜集的多種資料，有文字的、有圖片的……

②如何獲得和分析這些資料？

引導學生回憶、並結合教材第12頁紅框中內容，掌握有關搜集和分析資料的知識後小結：

資料形式：文字、圖片、數據、音像資料等。

對資料處理：整理並分析，從中尋找問題的答案，或發現探索的線索。

［給學生自由想像的空間和時間，體現了學生的主體地位，調動了學生的學習熱情。］

（5）小結：所有生物生存需要的基本條件都是一樣的，這些條件包括營養物質、陽光、空氣、水、適宜的溫度、一定的生存空間。

（6）知識遷移：任舉一種熟悉的生物，說說它的生存也必須具備這些條件嗎。

［遵循鞏固性原則。］

3. 總結。

（1）通過這節課的學習，有關「生物圈」的知識，你知道哪些？

引導學生回憶，總結本節所學的知識點。

［改變傳統的教學方式，始終以學生為主體，突出學生的主體地位。通過學生小結本節主要知識及學習活動，養成學習──總結──學習的良好學習習慣，發揮自我評價的作用，並培養學生的語言表達能力。］

（2）讓學生設計一道題，盡量把這節課的主要內容包括進去（提示：可以用表格的形式）。

有人設計了類似的題目：下列條件是該生物生存所必需的填「+」，否則填「-」，問其他哪一個學生願意表現一下？（學生爭著回答。）

［讓學生大膽創新，改變以往教師考學生的方式，自己設計題目考自己，在提高創新能力的同時，也使所學知識得到了鞏固。］

（3）通過本節課的學習，有關「生物圈」的知識你還想知道哪些？

我想知道生物圈為生物的生存提供的這些條件一旦改變或不足時，對生物有沒有影響？生活在這個生物圈中的生物會不會對生物圈造成影響？

［培養學生虛心提問，學無止境的意識，並為下節課或以後的學習做鋪墊。］

4. 鞏固練習。

（1）你會填嗎？

（2）我來試一試。

我們在養花的過程中，經常給花鬆土、施肥、澆水、放在陽光下，天氣冷了，還要把花搬到屋裡，而且一般一個花盆只栽一種植物，這體現了生物生存所需的基本條件，與上述順序相對應，分別是（）

①陽光②水③空氣④營養物質

⑤適宜的溫度⑥一定的生存空間

A.①④⑥⑤②③B.③④②①⑤⑥

C.②①⑤⑥③④D.⑤②①④⑥③

［體現「STS」的教學模式，將所學的內容緊密結合生活實際，體會生物學習在生活中的應用。］

（3）課後想一想。

生物在生物圈內生存需要一定的條件，如果條件改變或不能滿足時，生物是否還能很好地生存？如果不能，請搜集資料說明你的觀點。

［培養學生的思維能力和想像力。］

六、教學反思

本設計中導入部分收到了意想不到的效果。雖然只是一首簡單、普通的歌曲卻一下子把學生的學習熱情調動起來了，使他們愉快輕松地進入本節知識的學習。對於知識點的學習，採用角色扮演，分組討論的學習方式也是本設計的較成功之處。

讓學生學完知識，自己編一道題考一考其他的同學，並將編好的題目寫在預先准備的紙上，以便實物投影展示，「考」時由編題者當「主考官」，學生自願參與，「被考者」的回答正確與否，主要由編題者確認，對於較難的問題可以採取集體討論方式來解決。這樣，讓學生編題互問互檢，注重學生間相互評價方式的應用，不僅能更好地激發學生的學習興趣，還能培養學生的創新意識和創造能力。在實施開放式教學的過程中，注重引導學生在課堂活動過程中感悟知識的生成、發展與變化，培養學生主動探索、善於發現的科學精神以及合作交流的精神和創新意識。將新教材、新教法和新的課堂環境有機地結合起來，將學生自主學習與創新意識培養落到實處。

需要反思的是：1. 對於七年級的學生，生物是一門新學科，所用的教材又是新教材，學生尚未進入正軌，尚未養成良好的學習習慣、討論風氣、合作精神，出現了課堂氣氛鬆散的現象，在以後的教學中要從這一方面狠抓學生，分組時採取責任制，責任到人，做到「組內人人有事做，事事有人做」。2. 以後的教學過程要認真解讀、努力鑽研新大綱、新課程標准，盡量達到高的要求。

③ 有知道廈門生態圈的嗎他們有個項目叫 幫你賣 現在找城市代理，要投十多萬，靠不靠譜

我家裡人說要在裡面賣土特產，但要百分之五的保證金。怎麼勸都沒用

④ 實時處理大數據 如何才能最大限度發揮大數據的價值

獵豹是基於Hadoop生態圈的計算框架，提供可視化數據建模分析的工具，工具集成了版數據源管理，支持傳統關權系資料庫以及大數據源（ElasticSearch，Hive，SparkSql等）。本工具可使用戶更便捷的對大數據以及關系數據進行數據的比對分析和處理。

⑤ 關於保護生物圈的手抄報

s怎樣進行手抄報的設計與製作，大體上可以從這三個方面來闡述：

一、美化與設計的步驟；
二、報頭、插圖與尾花的表現；
三、編輯抄寫描繪製作過程。

一、美化與設計

手抄報的美化與設計涉及的范圍主要有：版面設計與報頭、題花、插圖、尾花和花邊設計等。

1、版面設計是出好手抄報的重要環節

要設計好版面，須注意以下幾點：

（1）明確本期手抄報的主要內容是什麼，選用有一定意義的報頭（即報名）。一般報頭應設計在最醒目的位置；

（2）通讀所編輯或撰寫的文章並計算其字數，根據文章內容及篇幅的長短進行編輯（即排版）。一般重要文章放在顯要位置（即頭版）；

（3）要注意長短文章穿插和橫排豎排相結合，使版面既工整又生動活潑；

（4）排版還須注意：字的排列以橫為主以豎為輔，行距要大於字距，篇與篇之間要有空隙，篇與邊之間要有空隙，且與紙的四周要有3CM左右的空邊。另外，報面始終要保持干凈、整潔。

2、手抄報報頭

報頭起著開門見山的作用，必須緊密配合主題內容，形象生動地反映手抄報的主要思想。報名要取得有積極、健康、富有意義的名字。
報頭一般由主題圖形，報頭文字和幾何形體色塊或花邊而定，或嚴肅或活潑、或方形或圓形、或素雅或重彩。

報頭設計應注意：

（1）構圖要穩定，畫面結構要緊湊，報頭在設計與表現手法上力求簡煉，要反映手抄報的主題，起「一目瞭然」之效；
（2）其字要大，字體或行或楷，或彩色或黑白；
（3）其位置有幾種設計方案：一是排版設計為兩個版面的，應放在右上部；二是排版設計為整版的，則可或正中或左上或右上。一般均設計在版面的上部，不宜放在其下端。

3、題頭

題頭（即題花）一般在文章前端或與文章題圖結合在一起。設計題頭要注意以題目文字為主，字略大。裝飾圖形須根據文章內容及版面的需要而定。文章標題字要書寫得小於報題的文字，要大於正文的文字。總之，要注意主次分明。

4、插圖與尾花

插圖是根據內容及版面裝飾的需要進行設計，好的插圖既可以美化版面又可以幫助讀者理解文章內容。插圖及尾花占的位置不宜太大，易顯得空且亂。尾花大都是出於版面美化的需要而設計的，多以花草或幾何形圖案為主。插圖和尾花並不是所有的文章都需要的，並非多多益善，應得「畫龍點睛」之效。

5、花邊

花邊是手抄報中不可少的。有的報頭、題頭設計可用花邊；重要文章用花邊作外框；文章之間也可用花邊分隔；有的整個版面上下或左右也可用花邊隔開。在花邊的運用中常用的多是直線或波狀線等。

二、報頭畫、插圖與尾花的表現手法

報頭畫、插圖與尾花的表現手法大致可分為線描畫法和色塊畫法兩種。

1、線描畫法

要求形象簡煉、概括，用線准確，主次分明。

2、色塊畫法

除要求造型准確外，還須善於處理色塊的搭配和變化關系，而這些關系的處理要從對象的需要出發，使版面色彩豐富。

三、手抄報的編繪製作的步驟

編繪製作是落實由設想到具體著手完成的重要步驟。

其步驟有二：一是准備階段，另一是編制階段。

1、准備階段。

主要是各種材料、工具的准備。具體包括：擬定本期手抄報的報名；准備好一張白棒紙（大小視需要而定，有半開，四開，八開等，本次政教處舉辦的手抄報比賽是要求為《日報》大小，即半開）；編輯、撰寫有關的文字材料（文章宜多准備些）；書寫、繪圖工具等。

2、編制階段。

這個階段是手抄報製作的主要過程。 大致為：版面設計、抄寫過程、美化過程

⑥ 中國多少個自然保護地申報為世界生物圈保護區

生物圈保護區是一種新型的自然保護區，是根據「世界生物圈保護區網路章程框架」設立，在聯合國教科文組織「人與生物圈計劃」范圍內得到國際上承認的地區。
「人與生物圈計劃」簡稱MAB，是聯合國教科文組織科學部門於1971年發起的一項政府間跨學科的大型綜合性的研究計劃。
截至2018年7月，中國已有34個自然保護地成功申報為世界生物圈保護區。具體保護區名錄如下：
1．長白山自然保護區
2．卧龍自然保護區
3．鼎湖山自然保護區
4．梵凈山自然保護區
5．武夷山自然保護區
6．錫林郭勒草原自然保護區
7．神農架自然保護區
8．博格達峰自然保護區
9．鹽城自然保護區
10．西雙版納自然保護區
11．天目山自然保護區
12．茂蘭自然保護區
13．九寨溝自然保護區
14．豐林自然保護區
15．南麂列島自然保護區
16．山口自然保護區
17．白水江自然保護區
18．黃龍自然保護區
19．高黎貢山自然保護區
20．寶天曼自然保護區
21．賽罕烏拉自然保護區
22．達賚湖自然保護區
23．五大連池自然保護區
24．亞丁自然保護區
25．珠峰自然保護區
26．佛坪自然保護區
27.車八嶺自然保護區
28.興凱湖自然保護區
29.帽兒山國家森林公園
30.井岡山
31.牛背梁國家森林公園
32.蛇島老鐵山
33.汗瑪自然保護區
34.黃山

⑦ WINDOWS , IOS , 安卓 哪個生態圈大

參考下面 要分清ios和android哪個開源組件多，看看github搜一下就一目瞭然 搜ios得到40938個項目 搜android得到112895個項目搜android得到112895個項目 作為最大的代碼託管網站，github的數據絕對能體現這兩個陣營的代碼開源熱度作為最大的代碼託管網站，github的數據絕對能體現這兩個陣營的代碼開源熱度 所以樓主的問題不成立 【錕斤拷的回答(33票)】: ----------謝邀，晚上來答了---------- 做Android做了大約3年，做的雖然都是描繪Application層的小玩意，但是對整套生態圈應該感覺還是有點小了解；趕腳題主這個問題就有點黑安卓的意思，在看來，這樣的問題和「為什麼C語言要比JAVA快」一樣沒有非常大的實際意義。所以感覺題主從主觀上在做安卓的時候受到了挫折，哈哈。 首先想說的是，Android上的開源組件並不少。 具體項目就不多說了，各位同仁也在分享，而且git和group上多的一筆，像UIL(Universal Image Loader)這種神器，還有SherlockActionBar(已經被歸入support v7，並且在最新版本的ADT中已經被強制填入)，很強大的Zxing這個一維碼、二維碼通吃的好玩意；還有什麼pull-to-refresh的lib等等，同樣也希望在這個主題裡面能看到更多同僚的分享。 相比來說，就以一二維碼為例，zxing對iOS的支持就不怎麼樣，同事在搞iOS上的條碼掃描和生成的時候，費了很大的功夫，且效果不理想，條碼二維碼這個近幾年很火吧？可是iOS上沒有一套完整的東西，zbar什麼的，看了幾個，都不理想，或多或少有欠缺。 所以的觀點的話，就這件事上，是不同意樓主的觀點的，首先jdk&android都是開源的，所以不考慮難度和質量來說，更容易開發出來一套工具lib或者框架；其次Android有Google這個爹，本著Google精神，有很多人願意去分享自己的東西；再者們從實際開發來講，又或許是做的項目都很小、很白痴，沒有覺得Android的第三方開源小玩意少，很多玩意都能找到相關的解決辦法（現成代碼）。 於是想了解下題主在什麼契機下覺得Android的開源項目少呢？Android本身就是個開源項目呀。 再試圖研究研究其它同仁的看法： 回報的問題 細講講工資，姑且當大夥兒都跟一樣是給人打工的。現在的工資不比同組做iOS的人低，是做app開發的，感覺現在不知道誰傳出來的都有這樣一種誤解，（不算適配的情況下）android開發簡單，iOS開發困難。難道就因為oc入門比java削微復雜點么？或者說以為會點java就隨隨便便地說Android一樣，都能搞？別逗了。Android裡面玩法很多，跑到實際運營上就能給產品提供各種各樣的玩法，像運營商定製，流氓功能（當然不提倡），都是能給公司和團隊帶來其它方面的獲益的；就拿互聯網app來講，關鍵網路層代碼用NDK寫好，UI實現Android和iOS同樣都是隨便交給一個成手就能搞定，又哪裡來的優越感？在靈活運用23甚至更多種設計模式，通讀並精通演算法導論和架構之美後，開發語言難道還有不同之處？這個是覺得很不滿的； 會java並不代表會安卓，同樣，會用java更不代表懂java，別用從不知道哪裡看到的資料說java爛，dalvik卡，講純技術，為何oc不做跨平台？ 如果是做Android BSP這種相關的工程師，也可以叫Android工程師，這種價錢就不用多說了吧，不是和做app一個級別的，至少在北方是。 其次是廣告收入，不要再看個排名就說iOS收入多多牛逼，應用內支付收益多少多少了好么？前兩天一個小伙計拿倆圖片當殺毒軟體掙好幾萬的事情當真是裝傻屏蔽了么？放垃圾廣告山寨app這種事App store會讓上么？要是邢山虎拿著MT來噴一點都不帶還嘴，有多少人一個自己運營的APP都沒搞過就開始大談廣告收入和排名演算法了？認為大部分人花幾天做一個app扔在Google play上，一次性也不用運營，咱們先不要把自己考慮成拯救世界的人，一個月掙個幾百刀廣告費不夠諸位加個油吃個飯的嘛？萬一點子投機了當真辭了工作去36kr覓個投資也好。 說的都是以這種屌絲來說的大實話，沒接觸過在BAT中做的經理。 碎片化的問題 這個的確是一個大問題且無法迴避，硬要牽扯的話，和所謂「開源」項目也有點關系： 不夠精：某些開源組件在某些特定機型上會報錯，因為其可能改了原生的sdk； 不夠多：現在對於Android程序員來講「兼容到2.1（更有甚者到1.6）」已經和「兼容到IE6」一個級別地讓人痛苦不堪；這也導致了最起碼就有時候不願意寫一個庫給小組用，要做的東西特別多，很惡心； 不夠全：iOS其實一直貫徹的都是某些種特定的風格，至少和Android相比基本就可以看成只有一兩種；可以針對一兩種來做一套工具框架，但是肯定無法為未知種類做點什麼（這里主要還是指UI，因為畢竟app開發的主要工作量還是在UI上） 生態圈的問題 一個是市場佔有率，有說Android市場佔有率佔有高，開源項目就應該多的，這種純屬敷衍答案，此處不表；其次是所說的應用商店，換句話說是應用個數，再換個詞兒叫有效應用個數，這個就不用多說了吧，上文也有提到，像這樣就圖個廣告費還個貸款的人大有人在，做做rom放點系統apk流氓捆綁的也大有人在，覺得不爽的同僚也沒必要噴，誰不為了活著；從審核機制來看，忘了在哪個資料上看到了，iOS幫開發者做好了XXX事情，是為了讓他們開發出更好、更優良的點子；而做Android的，甚至是Android本身，仍然在摸索。 突然想到一個，也是經常碰見的，不知道cocoachina什麼的iOS論壇怎麼樣，反正Android這邊網上資料都爛了，各種瞎胡轉載，不要求轉載、爬蟲的時候署名了，好歹把代碼格式給帖過來；格式沒有也沒關系，能不能把代碼給帖全了 反正在國內論壇上的時候，至少網路的時候，經常會心煩氣躁，不知道題主是不是在搜某個實現的時候也碰見了這個問題？還是去stackoverflow上看看吧。 個人做Android APP開發，卻用OSX，包括最近開始看iOS相關的開發內容，有時候拿著手裡的iPhone玩一玩，靜音、音量、home、power鍵都是剛需，玩游戲的時候不用像nexus一樣怕碰到虛擬鍵，承認蘋果做的非常非常棒，但是決不承認安卓比蘋果差，實在沒有可比性。 個人理解題主說的開源組件是所謂的開源工程。其實如果說到開源，真的就和錢啥的扯不上關系了。生態，再過幾年等4.0以下的都滅絕了，就不會說生態爛了其實Android有很多非常不錯的開源工程，這里說的開源工程是指那種作為依賴工程導入的的工程,下面介紹一下比較知名的android開源項目,都是造好的輪子,免去了很多麻煩 android-pulltorefresh 一個強大的拉動刷新開源項目，支持各種控制項下拉刷新 ListView、ViewPager、WevView、ExpandableListView、GridView、(Horizontal )ScrollView、Fragment上下左右拉動刷新，比下面johannilsson那個只支持ListView的強大的多。並且他實現的下拉刷新ListView在item不足一屏情況下也不會顯示刷新提示，體驗更好。 ActionBarSherlock 為Android所有版本提供統一的ActionBar，解決4.0以下ActionBar的適配問題 MenuDrawer 滑出式菜單，通過拖動屏幕邊緣滑出菜單，支持屏幕上下左右劃出，支持當前View處於上下層，支持Windows邊緣、ListView邊緣、ViewPager變化劃出菜單等。 Android-ViewPagerIndicator 配合ViewPager使用的Indicator，支持各種位置和樣式 SwipeBackLayout 左右或向上滑動返回的Activity 這個在知乎的手機app裡面有,說的是安卓版,蘋果的沒用過,向右滑動屏幕退出當前頁面就是這個玩意兒做的 還有一個非同步圖片載入的universal image loader,也是很猛的... 題主要找的話可以找到很多,只是列舉一些用的比較多的

⑧ 什麼是Hadoop生態圈

1. hadoop 生態概況

Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構。

用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。

具有可靠、高效、可伸縮的特點。

Hadoop的核心是YARN,HDFS和Maprece

下圖是hadoop生態系統，集成spark生態圈。在未來一段時間內，hadoop將於spark共存，hadoop與spark

都能部署在yarn、mesos的資源管理系統之上

下面將分別對以上各組件進行簡要介紹，具體介紹參見後續系列博文。

2、HDFS（Hadoop分布式文件系統）

源自於Google的GFS論文，發表於2003年10月，HDFS是GFS克隆版。

HDFS是Hadoop體系中數據存儲管理的基礎。它是一個高度容錯的系統，能檢測和應對硬體故障，用於在低成本的通用硬體上運行。

HDFS簡化了文件的一致性模型，通過流式數據訪問，提供高吞吐量應用程序數據訪問功能，適合帶有大型數據集的應用程序。

它提供了一次寫入多次讀取的機制，數據以塊的形式，同時分布在集群不同物理機器上。

3、Maprece（分布式計算框架）

源自於google的MapRece論文，發表於2004年12月，Hadoop MapRece是google MapRece 克隆版。

MapRece是一種分布式計算模型，用以進行大數據量的計算。它屏蔽了分布式計算框架細節，將計算抽象成map和rece兩部分，

其中Map對數據集上的獨立元素進行指定的操作，生成鍵-值對形式中間結果。Rece則對中間結果中相同「鍵」的所有「值」進行規約，以得到最終結果。

MapRece非常適合在大量計算機組成的分布式並行環境里進行數據處理。

4.HBASE（分布式列存資料庫）

源自Google的Bigtable論文，發表於2006年11月，HBase是Google Bigtable克隆版

HBase是一個建立在HDFS之上，面向列的針對結構化數據的可伸縮、高可靠、高性能、分布式和面向列的動態模式資料庫。

HBase採用了BigTable的數據模型：增強的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，鍵由行關鍵字、列關鍵字和時間戳構成。

HBase提供了對大規模數據的隨機、實時讀寫訪問，同時，HBase中保存的數據可以使用MapRece來處理，它將數據存儲和並行計算完美地結合在一起。

5.Zookeeper（分布式協作服務）

源自Google的Chubby論文，發表於2006年11月，Zookeeper是Chubby克隆版

解決分布式環境下的數據管理問題：統一命名，狀態同步，集群管理，配置同步等。

Hadoop的許多組件依賴於Zookeeper，它運行在計算機集群上面，用於管理Hadoop操作。

6.HIVE（數據倉庫）

由facebook開源，最初用於解決海量結構化的日誌數據統計問題。

Hive定義了一種類似SQL的查詢語言(HQL),將SQL轉化為MapRece任務在Hadoop上執行。通常用於離線分析。

HQL用於運行存儲在Hadoop上的查詢語句，Hive讓不熟悉MapRece開發人員也能編寫數據查詢語句，然後這些語句被翻譯為Hadoop上面的MapRece任務。

7.Pig(ad-hoc腳本）

由yahoo!開源，設計動機是提供一種基於MapRece的ad-hoc(計算在query時發生)數據分析工具

Pig定義了一種數據流語言—Pig Latin，它是MapRece編程的復雜性的抽象,Pig平台包括運行環境和用於分析Hadoop數據集的腳本語言(Pig Latin)。

其編譯器將Pig Latin翻譯成MapRece程序序列將腳本轉換為MapRece任務在Hadoop上執行。通常用於進行離線分析。

8.Sqoop(數據ETL/同步工具）

Sqoop是SQL-to-Hadoop的縮寫，主要用於傳統資料庫和Hadoop之前傳輸數據。數據的導入和導出本質上是Maprece程序，充分利用了MR的並行化和容錯性。

Sqoop利用資料庫技術描述數據架構，用於在關系資料庫、數據倉庫和Hadoop之間轉移數據。

9.Flume（日誌收集工具）

Cloudera開源的日誌收集系統，具有分布式、高可靠、高容錯、易於定製和擴展的特點。

它將數據從產生、傳輸、處理並最終寫入目標的路徑的過程抽象為數據流，在具體的數據流中，數據源支持在Flume中定製數據發送方，從而支持收集各種不同協議數據。

同時，Flume數據流提供對日誌數據進行簡單處理的能力，如過濾、格式轉換等。此外，Flume還具有能夠將日誌寫往各種數據目標（可定製）的能力。

總的來說，Flume是一個可擴展、適合復雜環境的海量日誌收集系統。當然也可以用於收集其他類型數據

10.Mahout（數據挖掘演算法庫）

Mahout起源於2008年，最初是Apache Lucent的子項目，它在極短的時間內取得了長足的發展，現在是Apache的頂級項目。

Mahout的主要目標是創建一些可擴展的機器學習領域經典演算法的實現，旨在幫助開發人員更加方便快捷地創建智能應用程序。

Mahout現在已經包含了聚類、分類、推薦引擎（協同過濾）和頻繁集挖掘等廣泛使用的數據挖掘方法。

除了演算法，Mahout還包含數據的輸入/輸出工具、與其他存儲系統（如資料庫、MongoDB 或Cassandra）集成等數據挖掘支持架構。

11.Oozie(工作流調度器）

Oozie是一個可擴展的工作體系，集成於Hadoop的堆棧，用於協調多個MapRece作業的執行。它能夠管理一個復雜的系統，基於外部事件來執行，外部事件包括數據的定時和數據的出現。

Oozie工作流是放置在控制依賴DAG（有向無環圖 Direct Acyclic Graph）中的一組動作（例如，Hadoop的Map/Rece作業、Pig作業等），其中指定了動作執行的順序。

Oozie使用hPDL（一種XML流程定義語言）來描述這個圖。

12.Yarn(分布式資源管理器）

YARN是下一代MapRece，即MRv2，是在第一代MapRece基礎上演變而來的，主要是為了解決原始Hadoop擴展性較差，不支持多計算框架而提出的。

Yarn是下一代 Hadoop 計算平台，yarn是一個通用的運行時框架，用戶可以編寫自己的計算框架，在該運行環境中運行。

用於自己編寫的框架作為客戶端的一個lib，在運用提交作業時打包即可。該框架為提供了以下幾個組件：

- 資源管理：包括應用程序管理和機器資源管理

- 資源雙層調度

- 容錯性：各個組件均有考慮容錯性

- 擴展性：可擴展到上萬個節點

13.Mesos（分布式資源管理器）

Mesos誕生於UC Berkeley的一個研究項目，現已成為Apache項目，當前有一些公司使用Mesos管理集群資源，比如Twitter。

與yarn類似，Mesos是一個資源統一管理和調度的平台，同樣支持比如MR、steaming等多種運算框架。

14.Tachyon（分布式內存文件系統）

Tachyon（/'tæki:ˌɒn/ 意為超光速粒子）是以內存為中心的分布式文件系統，擁有高性能和容錯能力，

能夠為集群框架（如Spark、MapRece）提供可靠的內存級速度的文件共享服務。

Tachyon誕生於UC Berkeley的AMPLab。

15.Tez(DAG計算模型)

Tez是Apache最新開源的支持DAG作業的計算框架，它直接源於MapRece框架，核心思想是將Map和Rece兩個操作進一步拆分，

即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Rece被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等，

這樣，這些分解後的元操作可以任意靈活組合，產生新的操作，這些操作經過一些控製程序組裝後，可形成一個大的DAG作業。

目前hive支持mr、tez計算模型，tez能完美二進制mr程序，提升運算性能。

16.Spark(內存DAG計算模型)

Spark是一個Apache項目，它被標榜為「快如閃電的集群計算」。它擁有一個繁榮的開源社區，並且是目前最活躍的Apache項目。

最早Spark是UC Berkeley AMP lab所開源的類Hadoop MapRece的通用的並行計算框架。

Spark提供了一個更快、更通用的數據處理平台。和Hadoop相比，Spark可以讓你的程序在內存中運行時速度提升100倍，或者在磁碟上運行時速度提升10倍

17.Giraph(圖計算模型)

Apache Giraph是一個可伸縮的分布式迭代圖處理系統， 基於Hadoop平台，靈感來自 BSP (bulk synchronous parallel) 和 Google 的 Pregel。

最早出自雅虎。雅虎在開發Giraph時採用了Google工程師2010年發表的論文《Pregel：大規模圖表處理系統》中的原理。後來，雅虎將Giraph捐贈給Apache軟體基金會。

目前所有人都可以下載Giraph，它已經成為Apache軟體基金會的開源項目，並得到Facebook的支持，獲得多方面的改進。

18.GraphX(圖計算模型）

Spark GraphX最先是伯克利AMPLAB的一個分布式圖計算框架項目，目前整合在spark運行框架中，為其提供BSP大規模並行圖計算能力。

19.MLib（機器學習庫）

Spark MLlib是一個機器學習庫，它提供了各種各樣的演算法，這些演算法用來在集群上針對分類、回歸、聚類、協同過濾等。

20.Streaming（流計算模型）

Spark Streaming支持對流數據的實時處理，以微批的方式對實時數據進行計算

21.Kafka（分布式消息隊列）

Kafka是Linkedin於2010年12月份開源的消息系統，它主要用於處理活躍的流式數據。

活躍的流式數據在web網站應用中非常常見，這些數據包括網站的pv、用戶訪問了什麼內容，搜索了什麼內容等。

這些數據通常以日誌的形式記錄下來，然後每隔一段時間進行一次統計處理。

22.Phoenix（hbase sql介面）

Apache Phoenix 是HBase的SQL驅動，Phoenix 使得Hbase 支持通過JDBC的方式進行訪問，並將你的SQL查詢轉換成Hbase的掃描和相應的動作。

23.ranger(安全管理工具）

Apache 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。

24.knox（hadoop安全網關）

Apache knox是一個訪問hadoop集群的restapi網關，它為所有rest訪問提供了一個簡單的訪問介面點，能完成3A認證（Authentication，Authorization，Auditing）和SSO（單點登錄）等

25.falcon（數據生命周期管理工具）

Apache Falcon 是一個面向Hadoop的、新的數據處理和管理平台，設計用於數據移動、數據管道協調、生命周期管理和數據發現。它使終端用戶可以快速地將他們的數據及其相關的處理和管理任務「上載（onboard）」到Hadoop集群。

26.Ambari（安裝部署配置管理工具）

Apache Ambari 的作用來說，就是創建、管理、監視 Hadoop 的集群，是為了讓 Hadoop 以及相關的大數據軟體更容易使用的一個web工具。

⑨ 華為鴻蒙系統生態圈，能成功嗎

支持華為，榮耀系列以及華為系列等，根據自己的使用功能以及價位，購買適合自己的手機。有任何問題可以咨詢華為官方客服中心，會得到最好的解決和處理。

⑩ 大數據需要學習什麼框架，什麼生態圈

你說的應該是大數據平台中的主流框架，我列舉一下：

（一）Hadoop生態圈

• HDFS：分布式文專件系統，解決大數據的存儲

• Yarn（MapRece）：屬分布式計算框架，解決大數據的計算

• Hive：Hadoop中的數據分析引擎，支持SQL

• HBase：基於HDFS的NoSQL資料庫

• ZooKeeper：分布式協調服務，可以用於實現HA（高可用架構）

• 其他

（二）Spark生態圈

• Spark Core：Spark的核心，用於離線計算

• Spark SQL：Spark的數據分析引擎，支持SQL語句

• Spark Streaming：Spark的流式計算引擎，但本質依然是離線計算

• MLlib：機器學習框架

（三）Flink生態圈

• Flink DataSet：Flink批處理（離線計算）API

• Flink DataStream：Flink流處理（實時計算）API

• Flink Table&SQL：Flink的數據分析引擎，支持SQL語句

• MLlib：機器學習框架