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  • AERONET数据产品介绍

    千次阅读 热门讨论 2018-03-28 13:36:47
    气溶胶光学厚度产品介绍 时间格式 所有时间均为格林尼治标准时间(GMT),为太阳日。 所有平均值均使用格林威治标准时间日计算。 对于一些AERONET站点,格林威治标准时间日可能会重叠两个日历日。 ...

    气溶胶光学厚度产品介绍

    时间格式

    1. 所有时间均为格林尼治标准时间(GMT),为太阳日。
    2. 所有平均值均使用格林威治标准时间日计算。
    3. 对于一些AERONET站点,格林威治标准时间日可能会重叠两个日历日。
    4. “日”定义为GMT太阳日。

    数据格式

    Data format Description
    All Points These data are available for each measurement or retrieval moment.
    Daily Average These data are calculated from all points for each day when three (3) or more points are available.
    Monthly Average of Daily Averages These data are calculated using the daily average for each day to compute the monthly average.
    Monthly Average of Weighted Daily Averages These data are calculated using the weighted daily average for each day to compute the monthly average.

    AERONET气溶胶资料

    AERONET气溶胶数据分为3个等级:Level 1.0 Leve 1.5 Level 2.0。Level 1.0是没有经过滤云处理和验证的数据,Level 2.0时经过滤云处理且经过验证的数据。 AERONET观测网不仅可以提供全球不同区域的气溶胶光学厚度信息,还可以结合光学厚度和主平面资料反演得到气溶胶的相函数、单次散射反照率、复折射指数等信息。AERONET 观测仪器每隔15分钟测量中心波长的AOD,这些中心波长为:340nm、380nm、440nm、500nm、670nm、870nm、940nm和1020nm。

    数据类型

    Aerosol Optical Depth (AOD) 包括气溶胶光学厚度以及衍生产品,如可降水和Angstrom
    Precipitable Water 大气柱中的水蒸气总量来自935nm通道
    Percent Triplet Variability 每个AOD测量都包含三次测量:测量每30秒钟进行一次,测量的差异性可以洞察数据质量
    Angstrom Paramete 对Angstrom参数范围内的所有可用波长计算Angstrom参数。例如:Angstrom 870-440nm包含870,670,500和440 nm AOD数据。偏振仪的一个特例是Angstrom 870-440nm,只包含870,670和440nm的AOD数据(偏振仪没有500nm通道)。
    仪器信息
    Exact Wavelength 准确的滤波波长用于确定AOD和其他参数。
    原始数据 包括使用almucantar和主平面测量的辐射数据
    Principal Plane Sky Radiance主平面天空辐射 用于主平面场景数据定标
    Polar Principal Plane Sky Radiance极化主平面天空辐射 用于极化主平面情景数据的定标
    Sky and Surface Radiance for Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF)双向反射分布函数(BRDF)的天空和表面辐射 用于BRDF场景数据定标

    这里的极化翻译在可见光遥感里通常叫做偏振,微波遥感里叫做极化,这里就不做详细区分。

    总光学厚度 包括总光学厚度和其他组分,如臭氧、NO2和瑞利散射光学厚度
    AERONET-SDA(Spectral Deconvolution Algorithm) Retrievals(反演) 包括细和粗粒气溶胶光学厚度以及细粒比
    Total Mode AOD 500nm [tau_a] 基于最佳拟合二阶多项式(SDA输出)计算500nm处的AOD
    Fine Mode AOD 500nm [tau_f] 细模AOD在500nm
    Coarse Mode AOD 500nm [tau_c] 粗模AOD在500nm
    Fine Mode Fraction 500nm [eta] 细粒子百分比FMF,表示细粒子在分散细中细粒子的百分比,其值定义为细粒子消光光学厚度与总的光学厚度的比值。FMF值越大,表示细粒子占主导地位。FMF>=0.6为细粒子占主导,FMF<=0.4粗粒子占主导,否则为混合型
    2nd Order Reg Fit Error - Total AOD 500nm [regression_tau_a] 500nm处的回归误差
    RMSE Fine Mode AOD 500nm [Dtau_f] 细模AOD 500nm的均方根误差
    RMSE Coarse Mode AOD 500nm [Dtau_c] 粗模AOD 500nm的均方根误差
    RMSE Fine Mode Fraction 500nm [Deta] 细粒比FMF 500nm的均方根误差
    Angstrom Exponent - Total 500nm [alpha] 500nm处的埃Anstrom指数
    dAE/dln(wavelength)-Total 500nm[alphap] 500nm处Angstrom指数的光谱导数
    AE-Fine Mode 500nm [alpha_f] 500nm处细模AOD的Angstrom指数
    dAE/dln(wavlength)-Fine Mode 500nm[alphap_f] 细模Angstrom指数在500nm处的光谱导数

    气溶胶反演数据产品介绍

    辐射产品 介绍
    Raw Almucantar
    Raw Hybrid
    Raw Principal Plane
    Raw Polarized Principal Plane
    **Available using All Points option
    Derived Inverison Products(衍生的反演产品) 介绍
    Coincident Aerosol Optical Depth
    Aerosol Size Distribution 气溶胶谱分布
    Volume Mean Radius, Effective Radius, Volume Concentration, Standard Deviation 体积浓度、有效半径
    Complex Index of Refraction 复折射指数
    Single Scattering Albedo SSA单次散射反照率,可以用来衡量散射过程中粒子吸收能力的大小。SSA越大,说明粒子的散射能力越强,吸收能力越弱
    Absorption Aerosol Optical Depth
    Extinction Aerosol Optical Depth
    Lidar and Depolarization Ratios
    Asymmetry Factor 不对称因子
    Phase Functions 相函数
    Radiative Forcing 辐射强迫
    Spectral Flux
    Combined File (all products without phase functions)

    数据下载及解释

    AERONET官网左侧有数据获取连接。
    在这里插入图片描述
    以气溶胶光学厚度为例:

    AEROSOL OPTICAL DEPTH (V3)-SOLAR
    + Data Display 数据展示
    + Download Tool 下载某一个站点的数据
    + Download All Sites 下载所有站点的数据
    + Climatology Tables
    + Web Service
    

    注意:所有站点数据中有两种存储方式
    在这里插入图片描述
    第一种方式:不同站点的数据存储在不同的文件中。
    第二种方式:所有站点都存储在同一个dat文件中。
    具体下载哪一种看自己的切实需要即可。

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  • 产品介绍页面制作

    千次阅读 2018-09-25 19:53:05
    啊哈哈哈哈,我愣是把产品介绍写成了明星的个人介绍,还简写了,原理和打印课程表基本相似 <title>表格布局明星介绍</title> </head> <body> <table border="1"width="500"align=...

     

    啊哈哈哈哈,我愣是把产品介绍写成了明星的个人介绍,还简写了,原理和打印课程表基本相似

    <title>表格布局明星介绍</title>
    </head>
    
    <body>
    <table border="1"width="500"align="center">
    	<tr>
        	<td width="150" height="252"><img src="u=43524162,926743039&amp;fm=26&amp;gp=0.jpg" width="196" height="248" /></td>
        <td align="center"  bgcolor="#FFFFCC">明星姓名:华晨宇<br />
        				职业:歌手<br />
                        生日:1990年2月7日<br />
                        身高:172cm<br />
                        星座:水瓶座<br />
                        血型:B型<br />
         </td>
      </tr>
         <tr>
         	<td colspan="2" bgcolor="#FF99CC">演艺经历</td>
      </tr>
      <tr>
          <td height="56" colspan="2"  bgcolor="#FFFFCC"><p>2013年6月29日,快乐男声长沙唱区十强决选现场,华晨宇凭借原创的《无字歌》全票晋级长沙唱区10强,也因此被称为“火星弟弟” </p></td>
      </tr>
      <tr>
      	<td colspan="2" bgcolor="#FF99CC">主要作品</td>
      <tr>
        	<td colspan="2" bgcolor="#FFFFCC">追梦赤子心  &nbsp;2013快乐男声<br />
            			卡西莫多的礼物 &nbsp;  2014-11-21<br />
                        烟火里的尘埃  &nbsp;2014-11-25<br />
                        异类   &nbsp;2016-1-18<br /></td>
      </tr>
     <tr>
     <td colspan="2" bgcolor="#FF99CC">获奖情况</td>
     </tr>
     <tr>
     <td colspan="2"  bgcolor="#FFFFCC"> 2018-08-29&nbsp;2018华人歌曲音乐盛典华人杰出青年歌手<br />   
    ▪ 2017-12-03&nbsp;2017腾讯视频星光大赏VIP年度歌手<br />    
    ▪ 2017-12-02&nbsp;2018爱奇艺尖叫之夜年度男歌手<br />    
    ▪ 2016-12-18&nbsp;网易有态度人物盛典年度最有态度燃爆唱将<br />    
    ▪ 2016-12-02&nbsp;MAMA(Mnet亚洲音乐大奖亚洲最佳艺人<br />
    </td>
    </tr> 
         
    </table>
    </body>
    </html>
    

     

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  • 国产数据库产品介绍以及实践

    千次阅读 多人点赞 2020-05-27 09:35:18
    国产化数据库产品介绍以及实践华为高斯数据库GaussDB阿里OceanBase腾讯TDSQL巨杉数据库中兴通讯GoldenDB国产NewSQL数据库 -- PingCAP TiDB国产云原生数据库-阿里PolarDB典型开源数据库综合分析 华为高斯数据库Gauss...

    华为高斯数据库GaussDB

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    阿里OceanBase

    由阿里巴巴、蚂蚁金服集团自研的通用关系型数据库。基于分布式架构和普通PC服务器,实现金融级可靠性及数据一致性。具备持续可用、线性扩展、低成本、高性能等核心技术优势。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    腾讯TDSQL

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    巨杉数据库

    巨衫数据库专注新一代分布式数据库技术研发,自2011成立以来,坚持从0开始打造分布式开源数据库引擎,是中国首家连续两年入选Gartner数据库报告的数据库厂商。
    主要产品包含SequoiaDB分布式关系型数据库与SequoiaCM企业内容管理软件,应用场景包含分布式在线交易、数据中台、分布式内容管理等。
    目前已经超过50家500强级别的大型商业银行核心生产业务上线,企业用户总数超过1000家。
    在这里插入图片描述
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    中兴通讯GoldenDB

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    国产NewSQL数据库 – PingCAP TiDB

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    国产云原生数据库-阿里PolarDB

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    典型开源数据库综合分析

    在这里插入图片描述

    技术实践

    NoSQL数据库案例-基于HBase的详单云

    针对低密度、非结构化的详单数据采用Hadoop数据库技术,结合X86服务器集群通过较低的成本增加详单存储周期,同时具备极好的横向扩展能力,以提升客户满意度及业务统计分析能力。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述分布式详单中心的生产中心和容灾中心均使用Hadoop部署支撑,单集群规模108节点,总容量近1.6PB,目前完整支撑22000亿详单存储和实时查询。

    国产数据库GBase的使用案例

    某企业级大数据中心中,国产分析型数据库GBase 8a的生产应用;生产环境GBASE两个集群,2014年上线的GBase处理集群,2015年上线GBase查询集群。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    图数据库的应用案例

    使用图计算与图数据库Neo4j技术,对社交圈进行进一步的深度挖掘,探寻出企业的核心交往圈、圈中的核心人物等,能够基于社交圈对集团通话行为进行分层识别,识别出企业的核心用户,帮助客户经理挖掘出更多、更有价值的空白集团。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    高斯数据库的初期试点

    在这里插入图片描述

    TiDB数据库的跟踪分析

    在这里插入图片描述

    图数据库的分析对比Neo4j与TigerGraph

    在这里插入图片描述

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  • 大数据产品介绍

    千次阅读 2019-06-17 09:48:56
    大数据时代下的大数据产品多样复杂,本文主要将大数据背景下的产品做个简单的介绍

    elasticsearch
    elasticsearch 简称ES : 分布式可扩展去中心化的实时搜索和分析引擎
    去中心化:即无主节点,对外部来说,无论你访问的是哪个节点,都是和整个集群在互信。它的主节点是可以通过选举产生的。
    特点:分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索;可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据。
    存储:Elasticsearch是面向文档型数据库,一条数据是一个文档,用JSON格式存储。
    搜索:ES的一切设计是为了检索快速响应。使用倒排索引的设计方式,为每一列都建立索引。虽然会牺牲插入和更新的效率,但ES的核心是查询。

    shards : 索引分片。将一个大的索引分成多个分片,分布到不同节点上,构成分布式搜索。只能在索引创建前指定,其后不可更改。
    replicas :副本。 1、提高容错性 2、查询时可以负载均衡。
    recovery : 数据重新分布。 新增或减少节点的时候,会recovery

    Kafk高吞吐量的分布式发布订阅消息系统 受zookeeper管理
    Kafka的特性:

    • 高吞吐量、低延迟:kafka每秒可以处理几十万条消息,它的延迟最低只有几毫秒,每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。
    • 可扩展性:kafka集群支持热扩展
    • 持久性、可靠性:消息被持久化到本地磁盘,并且支持数据备份防止数据丢失
    • 容错性:允许集群中节点失败(若副本数量为n,则允许n-1个节点失败)
    • 高并发:支持数千个客户端同时读写
    • kafka消息传输策略: 生产者可以request.required.acks来设置消息发布的准确性。
    • acks = 0: 生产者只要消息发布成功就算消息传输完成,可能会丢失数据,性能最快。
    • acks = 1:生产者发布消息后,只要Master确认收到消息就算投递成功,其他的Slave都是通过fetcher去同步的,所以kafka是异步写,主备切换可能丢数据。性能折中。
    • acks = -1:生产者发布消息后,只有当Master和所有Slave都接收到消息时,才算成功,延时取决于最慢的机器。强一致,不会丢数据,性能最慢。

    Redis: 高性能的key-value数据库。
    原子性:要么都成功,要么都失败;同时基于原子性也可以支持到事务,使用MULTI和EXEC指令包起来支持事务。
    基于内存: Redis运行在内存中但是可以持久化到磁盘。
    性能极高: Redis能读的速度可以达到100000次/s,写的速度是80000次/s 。

    hive 基于Hadoop的一个数据仓库工具
    1、hive本身不做数据存储,数据存放在hdfs上,对于表来说则是hdfs上的一个预定义好的额目录。hive不支持对数据的修改和增加。
    2、hiveQL是一种类sql,最终会转化为Hadoop的MapReduce任务。学习成本低,通过类sql实现mr任务,使逻辑可读性增强。
    3、hive适用于离线的大数据分析统计,有很高的延迟,在任务的提交和调度的时候都有很大的开销。所以几百MB的数据不适于用hive分析统计。
    hive特性
    ● 支持创建索引,优化数据查询。
    ● 不同的存储类型,例如,纯文本文件、HBase 中的文件。
    ● 将元数据保存在关系数据库中,大大减少了在查询过程中执行语义检查的时间。
    ● 可以直接使用存储在Hadoop 文件系统中的数据。
    ● 内置大量用户函数UDF 来操作时间、字符串和其他的数据挖掘工具,支持用户扩展UDF 函数来完成内置函数无法实现的操作。
    ● 类SQL 的查询方式,将SQL 查询转换为MapReduce 的job 在Hadoop集群上执行。

    spark 基于内存的计算。
    **使用场景:**可以支持交互式查询(Spark SQL)、批处理、流计算(Spark Streaming)、图计算(GraphX)、机器学习(Spark MLlib)。
    通用性:spark不同处理不同类型的数据可以在一个应用中无缝使用,统一的解决方案有效减少开发、减少维护的人力成本和部署平台的物力成本。
    **兼容性:**spark主要运行在Hadoop上,可以支持Hadoop的hive、hbase和Cassandra等主要数据格式。所以Hadoop上只需安装spark即可使用这些功能,无需数据格式的迁移。
    应用
    Yahoo将Spark用在Audience Expansion中的应用,进行点击预测和即席查询等
    淘宝技术团队使用了Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。应用于内容推荐、社区发现等
    腾讯大数据精准推荐借助Spark快速迭代的优势,实现了在“数据实时采集、算法实时训练、系统实时预测”的全流程实时并行高维算法,最终成功应用于广点通pCTR投放系统上。
    优酷土豆将Spark应用于视频推荐(图计算)、广告业务,主要实现机器学习、图计算等迭代计算。

    flink: 流处理 基于内存的,也可定制化内存计算,避免oom错误
    特点:
    1、内存计算,也可定制化内存来避免内存溢出错误。
    2、高吞吐、低延迟
    3、支持窗口
    4、Exactly once语义保证
    flink最主要两点: 窗口和Exactly once
    1、有界流 处理有界流等待所有数据到达即可计算,这点没什么可说的。
    2、无界流 处理无界流需要用到窗口,窗口可以是时间(每10秒钟)、条数(每100条)、session等。在无界流达到上述窗口期时启动一次计算,如count等。
    3、Exactly once 如果有节点失败,flink会从最近的一份快照开始重放数据来保证数据不丢失,而且它还会保证数据不会重复计算。

    storm: 流处理。

    hbase: bigtable 基于Hadoop的列式存储,时间戳记录。
    HBase是一种Hadoop数据库,经常被描述为一种稀疏的,分布式的,持久化的,多维有序映射,它基于行键、列键和时间戳建立索引,是一个可以随机访问的存储和检索数据的平台
    HBase使用场景和成功案例
    互联网搜索问题:爬虫收集网页,存储到BigTable里,MapReduce计算作业扫描全表生成搜索索引,从BigTable中查询搜索结果,展示给用户。
    抓取增量数据:例如,抓取监控指标,抓取用户交互数据,遥测技术,定向投放广告等
    内容服务
    信息交互
    数据中台
    数据中台是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。
    数据中台建设的基础还是数据仓库和数据中心,并且在数仓模型的设计上也是一脉传承,之所以我们现在处处推崇数据中台建设及应用,一个是因为数据中台确实有过人之处,另一个是这套模型在阿里体现了巨大的应用价值。
    数据中台能力
    数据资产管理 数据质量管理 数据模型管理 构建标签体系
    数据应用规划及实现
    数据中台策略的基本理念是,将所有的数据汇聚到数据中台,以后的每个数据应用(无论是指标和分析类的,还是画像类和大数据类的)统统从数据中台获取数据,如果数据中台没有,那么数据中台就负责把数据找来,如果数据中台找不来,就说明当前真没有这个数据,数据应用也就无从展开。
    数据中台构成
    数据仓库 大数据中间件 数据资产管理

    展开全文
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