文件夹大数据
Ⅰ 很多企业办公云盘只能解决办公文件存储，请问下大家有没有可以解决大数据体（GB-TB级）存储的磁盘呢
针对大数据存储，我了解到的成都酷云企业云盘还不错，而且就是专门针对大数据体存储，你可以看下。
酷云企业云盘：
一款能够支持多终端、跨平台、实现企业文档同步更新存储、快速分享、文档集中管控、移动办公、协同办公的企业云存储平台！
另外该云盘专门针对石油企业大数据体（单个文件大小达到GB-TB级）存储和管理需求，通过全面存储、管控、移动、共享和协作的强大功能，促进企业业务流程优化、提高运营效率。同时存储服务端采用HDFS分布式存储系统，并行存储数据，大大提高传输效率；存储集群可采用普通服务器搭建，从而降低运营成本！
产品特性：
大数据体：支持单个文件大小为GB-TB级的数据体存储
断点续传：在暂停后或者关闭程序重新登录到网盘后可以继续之前的操作（上传或下载）
自动备份：用户可以将某个文件夹的数据实时备份到本地
用户分享：可根据用户权限指定不同用户分享文件
跨平台运行：支持windows7、linux（Centos6/Redhat）、Unix Solaris、移动设备（Andriod/iOS）
速度与安全性：传输效率可达90%，传输过程中对数据加密
运维与管理：存储服务端采用hdfs分布式存储系统，服务器集群 实时监控具ganglia
希望对你有帮助！！
Ⅱ 大数据驱动政府治理更加科学精准
大数据驱动政府治理更加科学精准
我们从未像今天一样产生如此海量的数据，数据的产生已经完全不受时间、空间的限制。数据的价值挖掘也已被提高到了前所未有的高度，将成为一切组织运行的基本要素，其战略意义甚至将超过土地、人力、技术和资本。数据在类型上已经改变了原有的结构化数据为主的特征，更包含了越来越多的半结构化和非结构化数据。政府部门在数据占有方面，无疑具有天然的优势，有人口、经济、资源、社会运行等方方面面的信息资料，从大数据的角度来看，那些沉睡在档案袋、文件夹中的数据，有着无比巨大的价值。借助大数据推动政府职能转变，利用大数据提升国家治理能力，这是本届政府始终关心的问题。大数据时代的政府治理挑战与机遇中国政府经过10多年的电子政务建设，各级政府部门积累了大量的数据，政务数据量已经初具规模。从政府角度来看，政府部门所产生的数据资料多数为文本信息，虽然多年来积累了丰富的数据资产，但利用频率和效率低，这些文件即使以"电子化"手段保存，也只有分散的数据碎片，缺乏统一的标准使其"格式化"。政府的海量数据多处于"休眠"状态，真正用于提升办公效率、改变业务流程、辅助科学决策的应用并不多。传统的政府治理理念往往是基于局部"现实"的抽象分析方法，依据一定方式选择样本数据，基于局部的现象来预判整体的行为模式和趋势，这样的治理模式效率低且偏差大。在大数据时代，让海量、动态、多样的数据有效集成为有价值的信息资源，降低政府治理偏差概率，推动政府治理决策精细化和科学化。利用大数据，可以使政府治理所依据的数据资料更加全面，不同部门和机构之间的协调更加顺畅，进而有效提高工作效率，节约治理成本。建立"用数据说话"的政府绩效评估在新一届政府深化行政体制改革和政府职能转变的要求下，政府绩效评估成为考核各级政府部门的一项重要指标。然而，在纷繁、复杂、零散的行政事务背后，如何有效、精准、科学的用数据标准进行政府绩效评估是摆在所有政府部门面前的一大难题。传统的纸质、简单电子化办公模式下，对于政府部门的公文办理件数、文件传递时长、事项办理周期、办结率等数据是无从统计的，政府各项事务运行效率更是无从评估。大数据时代的绩效评估，需要以量化的数据对政府行为进行评估，避免"拍脑袋"的评估方式，才能实现科学评估。 协同管理软件的重点在于可以对非结构化的信息数据进行有效整理，以人为本、以行为为关键，进行人、事件、流程、结果等行为数据的收集。通过协同管理软件，政府组织的各类信息、行为被每一个碎片的协同数据所记录，从大数据的角度就可以对政府部门进行行为轨迹、组织效率的分析，从而让大数据中的组织协同数据给政府治理带来新的价值。致远软件致力于协同管理软件领域13年，在协同技术、工作流技术、表单技术方面有着丰富的实践与经验。政府治理中常见的工作在线时长、公文办件数、文件办理时长、事项办理数、文件办结率等各项运行数据，在致远G6-V5政务协同管理软件中，变得不再是难题。工作流程直观呈现一览无余
公文办件、办结数据一应俱全
时间效率、经费节约一目了然
协同管理软件所利用的大数据技术，让原来不能量化的评估内容变得更容易量化，其蕴含的大数据管思维，能够直观呈现数据背后的政府行为模式。电子政务建设最终目标是为了提高政府效能，提升社会公众服务满意度，大数据的应用正是推进这一目标实现的有力工具。通过数据手段，科学客观分析政府工作绩效，对于推进政府治理从粗放型向精细化转变、从个人经验判断向数据科学决策转型具有重要作用，有助于提升政府内部管理水平和决策效率。写在最后：现代化政府治理范畴非常广泛，除了政府内部治理之外，在社会治理、公共服务、经济调节等领域，大数据都有着广泛的应用，大数据的应用和价值挖掘不是一蹴而就，实际运用任重而道远。致远政务将持续关注并致力于政务大数据应用，继续运用10多年沉淀的协同技术、工作流技术、数据分析技术，助力我国电子政务升级发展、建设智慧政府。
Ⅲ 怎么快速的把就电脑中的大数据拷贝到多台电脑里面
最快的是硬盘拆下来放在一台机器上用ghost对拷，比网络传输速度快很多，基本就是硬盘读写速度满点，只是拆机麻烦而且萌新容易出错。
Ⅳ 怎样使用phpmyadmin导入大数据的方法
1，在phpMyAdmin的目录下，找到根目录的config.inc.php文件
2，打开config.inc.php文件，查找$cfg['UploadDir']，这个参数就是设定导入文件存放的目录，这里把值设定为：ImportSQLFile
3，在phpMyAdmin目录下，建立以ImportSQLFile命名的文件夹
4，把我们需要导入的数据文件，放到ImportSQLFile文件夹下面
5，登入phpMyAdmin，选择需要导入的数据，点击导航条上面的“导入”按钮
6，选中“从网站服务器上传文件夹ImportSQLFile/中选择：”选项，并需要导入的数据文件
7，最后点击“执行”，即可导入成功。
Ⅳ 文件夹有包容性的优点吗
文件夹有包容性的优点；
在实施文件整理时有这样几个原则：
1.收集文件后，定期处理文件，确保文件的整齐；
2.按照实践活动划分，并有逻辑，且要有包容性、适应性；
3.项目文件夹层级尽量少；
4.文件命名需有一个具体的规则，且易于检索；
5.该删除的文件绝不拖沓。
总体来说，文件的分类大致分为以下几个步骤：
收集文件；
重命名文件，统一格式；
分流到不同的文件夹。
在 macOS 、 Windows 以及 Linux 下，总有一个用户目录，其包含了“Downloads”、“Documents”、“Music”、“Movies”、“Pictures”和 “Desktop”。本文的整理规则按照这些目录展开，Windows 的用户可以此为参照。事实上，Windows 的用户目录也包含了这些文件夹，然而由于历史原因，人们大多习惯于把文件储存于其它地方，本文暂不涉及 Windows 下的文件夹管理的具体操作流程。
收集文件
这一个步骤是一切整理的开端，其启发来源于“Get Things Done”的第一个步骤。
收集文件，文件的来源有很多，比如网上下载、QQ或微信的接收、本地新建、应用自我生成等。但总的来收可以分为三类：外部来源文件、本地可移动文件、本地不可移动文件。
在 macOS 上，对这三类文件给出处理方式：
外部来源文件统一收集于“Download”文件夹；
本地可移动文件统一收集于用户目录下“Documents”的子目录“Inbox”文件夹；
本地不可移动则特殊处理，即不移动。
注：通常情况下，我们情不自禁地把文件放到桌面，那么我们可以在桌面放一个“Inbox”的快捷方式，方便得收集文件。
处理文件
文件的处理，其根本是对它们进行分类。科学的分类方案是对文件进行前端控制的前提和关键，亦是组织自己知识结构的必要过程。大数据时代，建立一个自己的电子实体分类、信息分类、处置、整理于一体的健全方案已经是每个人所需要掌握的必然技能。
电子文件分类是一个由总到分、由抽象到具体地逐级揭示文件的，以规范的类目名称、明确的内涵和广泛的使用性实现电子文件的分类。基于此，分类采用的是多层次树形结构，具体来说，以“用户目录”为根目录，以“文件职能”为基础（一级目录），“活动层级”为路径（多层目录），“事务目标”为终点（最后一层目录），重要的文档则存放在“事务目标”的目录中，即形成“活动层级”->“活动层级”->“事务目标”的结构。
Ⅵ 在创建文件与文件夹时,如何做需求分析
既然需求打开的第一步骤是澄清问题，那我们就从问题场景开始谈起吧。
参与过用户调研的同学，对这个环节肯定深有体会，有时候用户口若悬河地说了一大堆内容，然而对我们有价值的信息却寥寥无几。
尤其是跟管理层进行沟通时，有哪位同学获取过类似这样的反馈：“我们要打造一套先进的信息化系统，有效地推进管理的提升！”
面对这样的沟通记录，你有何种感受？反正我是如坐针毡、如芒刺背，再加一个词的话，如鲠在喉…
我们上篇文章表达过，指望用户把需求讲清楚是不现实的。既然如此，那我们就需要一些沟通技巧，来引导用户表达出有价值的信息。正所谓一切知道为什么的人，都自然知道怎么干。想要引导沟通，关键就在于搞清楚用户提出需求的背后原因。
用户主动提出项目需求的原因无在乎两种：一种是外因触发的，通常问题不太清晰；另一种是内部提出的，通常已经有了基本思路。为什么这么说呢，我们接着往下看。
外因触发
我们这里先给出结论，外因触发的常见触因有三种：参观考察、竞争对手动向、热点及新技术趋势。
1. 参观考察
作为企业的领导层，经常会有全国各地到处参观考察的机会，而每次归来之时，往往就会带回一些新的想法和思路。但领导嘛，一般不会跟你说太多“为什么”的内容，结果就会导致我们接收到的需求，很容易被抽象成高度总结的定性描述。
例如：“明年我们计划投资一笔钱，打造一套为企业量身定做的、达到国内领先水平的信息系统。”
这种情况下，我们应该还原用户观察的内容，使问题场景化，以便理解他的目标。我们可以发出类似这样的提问：“听说上次您带队出去考察，这么好的学习机会很遗憾自己都没机会能参加，您能和我们分享一下有哪些收获吗？”
放心，领导的话匣子很容易会被这样的提问打开。那么在接下来领导的发言中，一定要注意“xxx能够做到怎么怎么样，我们呢？”这种经典句式。“xxx能够做到怎么怎么样”就是新的预期，“我们呢”就是现状，预期与现状之间存在差距，而这个差距就是需求！
需求触因：参观考察—>应对策略：分享收获。
2. 竞争对手动向
当竞争对手新动向带来一定威胁和挑战时，就会催生出系统升级、建设的需求。
但这种情况下，用户往往只知道不改变就会被淘汰，但究竟如何改变，用户通常更加没有清晰、完整的思路。可能提出的原始需求是类似这样的：“我们的竞争对手都上ERP了，我们也打算上一套，你来给我们看看应该怎么做吧。”
针对这种情况，关键在于我们帮助客户完成“竞品分析”。一份基于客户所在行业，根据不同规模、不同发展阶段、不同核心商业模式分类，再加上对每种类型的企业能够通过ERP改进的关键业务问题、业务机会进行场景化描述的《竞品分析报告》，将会是企业的一剂良方！
需求触因：竞争对手动向—>应对策略：竞品分析。
3. 热点及新技术趋势
如何有效利用各种新技术来提升企业的竞争力，这是各类企业组织面临的重要课题。但对于新技术的价值、用途的理解却也是参差不齐的。
最终的需求很可能演变成，为了使用新技术而使用新技术，将新技术本身作为目标。而这种需求的落地，可能并不会给企业带来实质性的价值，或者是带来收益会远小于付出的成本。
例如领导在参加完大数据的交流会议之后，会提出类似这样的需求：“我们要充分利用大数据技术，全面提高企业管理水平。”而实际上，可能领导利用大数据，只是想解决一下销售数据统计失真的问题。
这种情况下，找到新技术与企业的结合点尤为重要。领导之所以能够成为领导，必然会有他的过人之处。当领导在学习新技术的过程中，一定会想到与企业相关的“一二三”。这时我们可以采取“分享理解”的策略，让领导首先谈一谈自己对于新技术的理解，然后我们再形成与之匹配的解决方案。
提到这个话题，不由地联想到2019年最火的新技术趋势就是5G的应用了，5G必然会催生出众多的新需求。如果有同学对5G有兴趣的话，欢迎阅读我的另外一篇文章，在本篇的结尾处，我同样会加入跳转链接。
需求触因：热点及新趋势—>应对策略：分享理解。
内因触发
如果项目源自于内部的发起人，那么通常用户会有相对成熟的思考，针对这种情况，可以通过有效的访谈，来识别“问题场景”。我们上篇论述的需求打开的正确方式，足以应对这种情况了。
如果再补充一点的话，访谈的重点可以通过三个步骤来进行，即还原表象、分享原因、共商决策。
机会场景
我们上文提到了，在“问题场景”下，需求就是预期与现状之间的差距。那如果用户对于现状满意呢？这个时候，用户也并非就是完全没有需求了，只不过此时需要我们提出新预期来让他产生需求，这就是“机会场景”。
你也许会说，项目启动的第一环节，不应该是销售与客户建立合作关系么，这不是我们产品的工作范畴呀。但往往很多时候，销售只是负责与客户建立初步合作关系，而与客户进行深度的沟通，正式达成合作，通常还是在于产品经理这个环节。
我的理解是这样的：销售负责“眉目传情”，将客户勾搭过来；产品负责“一锤定音”，敲定最终的合作关系！
发现新机会的思考维度与我们上面讲到的，解决“问题场景”的思考维度有相似之处，我们这里，就直接给出结论吧。新机会往往来源于以下三个方面：
（1）新业务
追标杆：行业标杆在发展过程中，有何可借鉴点？
赛同行：竞争同行有何借鉴点？
借他业：其他行业有何借鉴点？
（2）新技术
新技术能够解决哪些当前无法解决的业务问题？
新技术能够带来哪些新机会？
当前新技术应用有何借鉴点？
（3）新人群
客户的决策层、管理者是否出现了新人群？
客户员工群体有了什么变化？
客户的客户群体有了什么变化？
新业务与新技术，我们不再赘述，对于新人群的话，其实也很好理解，我们经常以80后、90后、00后这种维度来对人群进行归类，每一类人群确实有自己独到的特性，这些特性也必然会带来新的机会场景。
小结：需求的定义
从上述的内容中，我们可以思考一下，用户的需求到底是什么？
书中从心理学的角度，给出了一个很有意思的定义，分享给大家：需求=预期-现状。即需求就是用户预期和现状之间的差距。而这种差距，无非就三种结果：
预期高于现状：也就是用户不满于现状，希望自己的业务、管理能够开展的更好，甚至有明确的改进预期。这种情况下，用户通常会比较积极地配合需求调研，只要调研方法得当，就能够很好地识别出目标；
预期等于现状：这种情况下，他们通过对变化表现的不积极，基本上很难用直接的调研方法来获取需求；
预期小于现状：这些用户会常说“想当年我们多么混乱，现状这么好”。这种情况下，用户甚至会抗拒变化，对需求的调研表现出消极的态度。
Ⅶ matlab 处理大数据量csv文件
数据matlab可以直接读取的，用data = importdata('你的文件名.CSV'); 然后data是一个结构，data.textdata里有你矩阵的文字信息（没有文字信息就是空），data.data就是你的数字信息。1024*1024刚刚好是10^20，matlab可以读完。但是要是有更多的数据的话，建议先用SPSS处理数据，再把需要的导入matlab中操作。
如果你的情况是要读1024个csv的文件，同样也可以用importdata。但在这之前先用filename=dir(‘这些文件所在的文件夹位置’)读取1024个文件的文件名，然后用
for i = 1:1024
data{i} = importd www.hnne.com ata(filename(i+2));
end
这里之所以是filename(i+2)，是因为用dir读文件夹目录的时候前两个是“.”和“..”所以从第3个开始。
Ⅷ 大数据：Hadoop入门
什么是大数据：
（1.）大数据是指在一定时间内无法用常规软件对其内容进行抓取，管理和处理的数据集合，简而言之就是数据量非常大，大到无法用常规工具进行处理，如关系型数据库，数据仓库等。这里“大”是一个什么量级呢？如在阿里巴巴每天处理数据达到20PB（即20971520GB）.
2.大数据的特点：
（1.）体量巨大。按目前的发展趋势来看，大数据的体量已经到达PB级甚至EB级。
（2.）大数据的数据类型多样，以非结构化数据为主，如网络杂志，音频，视屏，图片，地理位置信息，交易数据，社交数据等。
（3.）价值密度低。有价值的数据仅占到总数据的一小部分。比如一段视屏中，仅有几秒的信息是有价值的。
（4.）产生和要求处理速度快。这是大数据区与传统数据挖掘最显着的特征。
3.除此之外还有其他处理系统可以处理大数据。
Hadoop （开源）
Spark（开源）
Storm（开源）
MongoDB（开源）
IBM PureDate（商用）
Oracle Exadata（商用）
SAP Hana（商用）
Teradata AsterData（商用）
EMC GreenPlum（商用）
HP Vertica（商用）
注：这里我们只介绍Hadoop。
二：Hadoop体系结构
Hadoop来源：
Hadoop源于Google在2003到2004年公布的关于GFS（Google File System），MapRece和BigTable的三篇论文，创始人Doug Cutting。Hadoop现在是Apache基金会顶级项目，“
Hadoop”一个虚构的名字。由Doug Cutting的孩子为其黄色玩具大象所命名。
Hadoop的核心：
（1.）HDFS和MapRece是Hadoop的两大核心。通过HDFS来实现对分布式储存的底层支持，达到高速并行读写与大容量的储存扩展。
（2.）通过MapRece实现对分布式任务进行处理程序支持，保证高速分区处理数据。
3.Hadoop子项目：
（1.）HDFS：分布式文件系统，整个Hadoop体系的基石。
（2.）MapRece/YARN：并行编程模型。YARN是第二代的MapRece框架，从Hadoop 0.23.01版本后，MapRece被重构，通常也称为MapRece V2，老MapRece也称为 MapRece V1。
（3.）Hive：建立在Hadoop上的数据仓库，提供类似SQL语音的查询方式，查询Hadoop中的数据，
（5.）HBase:全称Hadoop Database，Hadoop的分布式的，面向列的数据库，来源于Google的关于BigTable的论文，主要用于随机访问，实时读写的大数据。
（6.）ZooKeeper：是一个为分布式应用所设计的协调服务，主要为用户提供同步，配置管理，分组和命名等服务，减轻分布式应用程序所承担的协调任务。
还有其它特别多其它项目这里不做一一解释了。
三：安装Hadoop运行环境
用户创建：
（1.）创建Hadoop用户组，输入命令：
groupadd hadoop
（2.）创建hser用户，输入命令：
useradd –p hadoop hser
（3.）设置hser的密码，输入命令：
passwd hser
按提示输入两次密码
（4.）为hser用户添加权限，输入命令：
#修改权限
chmod 777 /etc/sudoers
#编辑sudoers
Gedit /etc/sudoers
#还原默认权限
chmod 440 /etc/sudoers
先修改sudoers 文件权限，并在文本编辑窗口中查找到行“root ALL=（ALL）”，紧跟后面更新加行“hser ALL=（ALL） ALL”，将hser添加到sudoers。添加完成后切记还原默认权限，否则系统将不允许使用sudo命令。
（5.）设置好后重启虚拟机，输入命令：
Sudo reboot
重启后切换到hser用户登录
安装JDK
（1.）下载jdk-7u67-linux-x64.rpm,并进入下载目录。
（2.）运行安装命令:
Sudo rpm –ivh jdk-7u67-linux-x64.rpm
完成后查看安装路径，输入命令：
Rpm –qa jdk –l
记住该路径，
（3.）配置环境变量，输入命令：
Sudo gedit /etc/profile
打开profile文件在文件最下面加入如下内容
export java_HOME=/usr/java/jdk.7.0.67
export CLASSPATH=$ JAVA_HOME/lib:$ CLASSPATH
export PATH=$ JAVA_HOME/bin:$PATH
保存后关闭文件，然后输入命令使环境变量生效：
Source /etc/profile
（4.）验证JDK，输入命令：
Java –version
若出现正确的版本则安装成功。
配置本机SSH免密码登录：
（1.）使用ssh-keygen 生成私钥与公钥文件，输入命令：
ssh-keygen –t rsa
（2.）私钥留在本机，公钥发给其它主机（现在是localhost）。输入命令：
ssh--id localhost
（3.）使用公钥来登录输入命令：
ssh localhost
配置其它主机SSH免密登录
（1.）克隆两次。在VMware左侧栏中选中虚拟机右击，在弹出的快捷键菜单中选中管理---克隆命令。在克隆类型时选中“创建完整克隆”，单击“下一步”，按钮直到完成。
（2.）分别启动并进入三台虚拟机，使用ifconfig查询个主机IP地址。
（3.）修改每台主机的hostname及hosts文件。
步骤1：修改hostname，分别在各主机中输入命令。
Sudo gedit /etc/sysconfig/network
步骤2：修改hosts文件：
sudo gedit /etc/hosts
步骤3：修改三台虚拟机的IP
第一台对应node1虚拟机的IP：192.168.1.130
第二台对应node2虚拟机的IP：192.168.1.131
第三台对应node3虚拟机的IP：192.168.1.132
（4.）由于已经在node1上生成过密钥对，所有现在只要在node1上输入命令：
ssh--id node2
ssh--id node3
这样就可以将node1的公钥发布到node2，node3。
（5.）测试SSH,在node1上输入命令：
ssh node2
#退出登录
exit
ssh node3
exit
四：Hadoop完全分布式安装
1. Hadoop有三种运行方式：
（1.）单机模式：无须配置，Hadoop被视为一个非分布式模式运行的独立Java进程
（2.）伪分布式：只有一个节点的集群，这个节点即是Master（主节点，主服务器）也是Slave（从节点，从服务器），可在此单节点上以不同的java进程模拟分布式中的各类节点
（3.）完全分布式：对于Hadoop,不同的系统会有不同的节点划分方式。
2.安装Hadoop
（1.）获取Hadoop压缩包hadoop-2.6.0.tar.gz,下载后可以使用VMWare Tools通过共享文件夹，或者使用Xftp工具传到node1。进入node1 将压缩包解压到/home/hser目录下，输入命令：
#进入HOME目录即：“/home/hser”
cd ~
tar –zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz
（2.）重命名hadoop输入命令：
mv hadoop-2.6.0 hadoop
（3.）配置Hadoop环境变量，输入命令：
Sudo gedit /etc/profile
将以下脚本加到profile内：
#hadoop
export HADOOP_HOME=/home/hser/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
保存关闭，最后输入命令使配置生效
source /etc/profile
注：node2，和node3都要按照以上配置进行配置。
3.配置Hadoop
（1.）hadoop-env.sh文件用于指定JDK路径。输入命令：
[hser@node1 ~]$ cd ~/hadoop/etc/hadoop
[hser@node1 hadoop]$ gedit hadoop-env.sh
然后增加如下内容指定jDK路径。
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
（2.）打开指定JDK路径,输入命令：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
（4.）core-site.xml:该文件是Hadoop全局配置，打开并在
Ⅸ 电脑C盘的Windows文件夹都存放着什么文件
系统文件，千万不要删除，也不要格式化
如果C盘不够，可以尝试删除部分非系统文件。把软件卸了后在重装到D盘上
Ⅹ 文件夹和大数据是不是一类
不是，文件夹是目录的一种，规范软件用的。大数据是数据库类软件和数据统称。2个东西不是一回事的。