法律依据：《中华人民共和国居民身份z法》第十三条 公民从事有关活动，需要证明身份的，有权使用居民身份z证明身份，有关单位及其工作人员不得拒绝。
有关单位及其工作人员对履行职责或者提供服务过程中获得的居民身份z记载的公民个人信息，应当予以保密警务通查身份z会显示当前查询的人是否有违法犯罪行为，是否被公安机关处理过，在什么时间被公安机关处理过。
警务通是一款适用于各类警务人员的便携式机具，快速识别身份z的信息，为警务人员快速获取对方的真实身份信息，提高排查工作的效率。高清视频监控在带来更加清晰、逼真的视觉效果的同时，其海量的视频数据也对网络传输环境提出了更大的挑战。例如，采用标准H264MainProfile压缩算法的高清网络摄像机，单路视频要达到1080P全实时(30fps)，需要的网络带宽至少要在4Mbsp以上，对于一个监控点在20个以上的大型监控项目来讲，这样的系统需要的网络带宽则约为80Mbsp。而在实际应用中，目前国内部分应用环境的网络带宽仍无法满足这一要求，并且网络的稳定性也不够，这些使得高清视频监控系统在网络传输环节上存在着巨大的安全隐患，具体来讲，视频流畅度以及带宽负载是网络高清监控技术在传输环节上面临的主要困扰。对此，现阶段监控厂商主要是从产品和系统设计出发，加强其对网络环境的适应能力，力争尽可能地减少对带宽的消耗，以保证高清视频的传输安全。在系统平台方面，大部分厂商采用的思路是在平台设计时尽量减少分发，优化路径，减少中间环节，以降低时延，确保视频的流畅度。另一方面，在产品开发上，采用更为优化的高画质视频压缩技术、提高前端摄像机对图像的处理能力，以及规划网络服务质量(QoS)更高的传输系统，是目前众多厂商主要的开发策略。高清网络视频监控系统带宽占用情况优化视频压缩标准为了缓解海量视频流对网络带宽提出的高品质要求，双码流技术是许多厂商常用的一种方法，即针对不同的应用需求，分别选择不同的视频压缩技术、不同的比特率来进行数据传输。而实际上，采用更高压缩比的视频处理技术是有效降低带宽消耗的良好途径之一，因此部分厂商开始运用更为优化的、高画质H264High Profile视频压缩技术，使得相同质量的高清视频流对带宽的占用量大幅下降。例如，华为系列高清网络摄像机基于H264 High profile高压缩编解码算法，实现了高压缩比、码流控制准确稳定、高清低带宽的效果，可在2M-4M带宽上达到1080P@30fps的视频传输效率。此外，在优化视频压缩技术的基础之上，一些厂商还进一步提高了产品在视频编解码方面的处理能力。如海思在其新一代的网络摄像机芯片(SoC)上，运用CBR/VBR/ABR混合码率控制技术，可自动判定网路带宽的条件与变化，动态选择传输速率，更为有效地解决了带宽传输的问题。同时，支持感兴趣区域(ROI)编码技术也成为了厂商们纷纷开发的一项重要功能，它在视频编码时把感兴趣的区域编得更细腻，其余部份则可适当降低品质，因而也减少了视频传输时对带宽需求的压力。目前松下、三星均已推出了采用这些先进技术的相关网络高清摄像机系列产品。目前，H264视频压缩标准仍然是监控市场上的主流，但值得注意的是，由中星微电子和公安部一所主推的SVAC数字视音频编解码技术标准在最近一段时期加大了市场推广的力度。虽然现阶段SVAC还不是强制标准，但其应用优势同样不容忽视，如：它可支持可伸缩视频编码(SVC)，满足不同传输网络带宽和数据存储环境的需求，大幅节省带宽;支持感兴趣区域(ROI)变量编码，在网络带宽存储空间有限的情况下，提供更符合监控需要的高质量视频编码等等，这些都将有助于提升网络高清视频监控系统在传输上的适应能力。提升图像处理能力增强前端摄像机对视频或图形的处理能力，尽可能地减少对网络传输的负荷，也是目前一些厂商的主要做法。如：采用E-PTZ电子云台实现局部倍数放大功能，以降低光学放大所需的较大带宽;3D降噪技术;重点区域影像提升技术;以及智能分析技术等等。以安霸A5s 网络摄像机芯片(SoC)为例，其采用运动补偿时间滤波技术(MCTF)用于降低噪声，该算法分析每一帧数据中每个像素的时空域信息，进而能够有效过滤静态和动态噪声，经过过滤的画面不仅更加清晰，而且有助于提高图像压缩率——即有限的带宽不会浪费在对噪声的编码上，提高了网络传输的品质。通过智能分析技术来触发传输、存储的方式，也可以大量减少前端图像向中心传输的带宽消耗。例如，网络摄像机内置动态侦测、越线检测、面部识别、语音对话等智能分析模块，结合动态自适应视频流控制技术，在正常情况下，视频播放速率可以设置为较低数值，以减少带宽使用量;一旦有突发事件，则立即触发报警，播放速率增加至更高数值，且提供高品质的视频源，并进行存储，这种方式可同时在录制过程中确保影像品质及提高带宽使用率。确保网络传输安全性网络运行环境的高可靠性和高安全性是用户普遍关注的另一大焦点。随着一些网络高清监控系统在规模和监控点数量上的不断增加，对网络服务质量(QoS)也提出了更高的要求，特别是对于安防这类对视频资料安全度要求较高的应用来说。为此，部分具有IT背景的厂商引入了大量的IT技术来进行产品和系统的设计。例如，华为采用视频专利网传技术(包括FEC超强纠错、IRC智能调速、ROD断线保护、ARQ丢包重传等)，使系统具有较强的网络纠错能力，能允许5%的网络丢包率，而图像质量仍无影响;同时，网络摄像机可实时检测网络状况，自动启动抗丢包策略;当异常断网时可启动本地存储(如SD卡等)，网络恢复后则自动回传，不丢失数据。另外，广州睿捷(Ragile)网络科技有限公司提供的网络监控方案一方面采用流媒体服务器负责转发和并发数据，使得DVR带宽不被重复占用;另一方面，在服务器数据处理上则实现了负载均衡，解决了最大量突发访问所引起的网络超负荷问题，且运用N+M冗余最大可支持M台设备离线，心跳侦测功能可激活备用机，实现短时间切换，从而维持系统的稳定运行。Google文件系统
GFS是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。
1、设计概览
（1）设计想定
GFS与过去的分布式文件系统有很多相同的目标，但GFS的设计受到了当前及预期的应用方面的工作量及技术环境的驱动，这反映了它与早期的文件系统明显不同的设想。这就需要对传统的选择进行重新检验并进行完全不同的设计观点的探索。
GFS与以往的文件系统的不同的观点如下：
1、 部件错误不再被当作异常，而是将其作为常见的情况加以处理。因为文件系统由成百上千个用于存储的机器构成，而这些机器是由廉价的普通部件组成并被大量的客 户机访问。部件的数量和质量使得一些机器随时都有可能无法工作并且有一部分还可能无法恢复。所以实时地监控、错误检测、容错、自动恢复对系统来说必不可 少。
2、按照传统的标准，文件都非常大。长度达几个GB的文件是很平常的。每个文件通常包含很多应用对象。当经常要处理快速增长的、包含数以 万计的对象、长度达TB的数据集时，我们很难管理成千上万的KB规模的文件块，即使底层文件系统提供支持。因此，设计中 *** 作的参数、块的大小必须要重新考 虑。对大型的文件的管理一定要能做到高效，对小型的文件也必须支持，但不必优化。
3、大部分文件的更新是通过添加新数据完成的，而不是改变已 存在的数据。在一个文件中随机的 *** 作在实践中几乎不存在。一旦写完，文件就只可读，很多数据都有这些特性。一些数据可能组成一个大仓库以供数据分析程序扫 描。有些是运行中的程序连续产生的数据流。有些是档案性质的数据，有些是在某个机器上产生、在另外一个机器上处理的中间数据。由于这些对大型文件的访问方 式，添加 *** 作成为性能优化和原子性保证的焦点。而在客户机中缓存数据块则失去了吸引力。
4、工作量主要由两种读 *** 作构成：对大量数据的流方式 的读 *** 作和对少量数据的随机方式的读 *** 作。在前一种读 *** 作中，可能要读几百KB，通常达 1MB和更多。来自同一个客户的连续 *** 作通常会读文件的一个连续的区域。随机的读 *** 作通常在一个随机的偏移处读几个KB。性能敏感的应用程序通常将对少量 数据的读 *** 作进行分类并进行批处理以使得读 *** 作稳定地向前推进，而不要让它来来回回的读。
5、工作量还包含许多对大量数据进行的、连续的、向文件添加数据的写 *** 作。所写的数据的规模和读相似。一旦写完，文件很少改动。在随机位置对少量数据的写 *** 作也支持，但不必非常高效。
6、系统必须高效地实现定义完好的大量客户同时向同一个文件的添加 *** 作的语义。
（2）系统接口
GFS提供了一个相似地文件系统界面，虽然它没有向POSIX那样实现标准的API。文件在目录中按层次组织起来并由路径名标识。
（3）体系结构：
一 个GFS集群由一个master和大量的chunkserver构成，并被许多客户（Client）访问。如图1所示。Master和 chunkserver通常是运行用户层服务进程的Linux机器。只要资源和可靠性允许，chunkserver和client可以运行在同一个机器 上。
文件被分成固定大小的块。每个块由一个不变的、全局唯一的64位的chunk－handle标识，chunk－handle是在块创建时 由 master分配的。ChunkServer将块当作Linux文件存储在本地磁盘并可以读和写由chunk－handle和位区间指定的数据。出于可靠 性考虑，每一个块被复制到多个chunkserver上。默认情况下，保存3个副本，但这可以由用户指定。
Master维护文件系统所以的元 数据（metadata），包括名字空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块的当前位置。它也控制系统范围的活动，如块租约（lease）管理，孤儿 块的垃圾收集，chunkserver间的块迁移。Master定期通过HeartBeat消息与每一个 chunkserver通信，给chunkserver传递指令并收集它的状态。
与每个应用相联的GFS客户代码实现了文件系统的API并与master和chunkserver通信以代表应用程序读和写数据。客户与master的交换只限于对元数据（metadata）的 *** 作，所有数据方面的通信都直接和chunkserver联系。
客 户和chunkserver都不缓存文件数据。因为用户缓存的益处微乎其微，这是由于数据太多或工作集太大而无法缓存。不缓存数据简化了客户程序和整个系 统，因为不必考虑缓存的一致性问题。但用户缓存元数据（metadata）。Chunkserver也不必缓存文件，因为块时作为本地文件存储的。
（4）单master。
只 有一个master也极大的简化了设计并使得master可以根据全局情况作出先进的块放置和复制决定。但是我们必须要将master对读和写的参与减至 最少，这样它才不会成为系统的瓶颈。Client从来不会从master读和写文件数据。Client只是询问master它应该和哪个 chunkserver联系。Client在一段限定的时间内将这些信息缓存，在后续的 *** 作中Client直接和chunkserver交互。
以图1解释一下一个简单的读 *** 作的交互。
1、client使用固定的块大小将应用程序指定的文件名和字节偏移转换成文件的一个块索引（chunk index）。
2、给master发送一个包含文件名和块索引的请求。
3、master回应对应的chunk handle和副本的位置（多个副本）。
4、client以文件名和块索引为键缓存这些信息。（handle和副本的位置）。
5、Client 向其中一个副本发送一个请求，很可能是最近的一个副本。请求指定了chunk handle（chunkserver以chunk handle标识chunk）和块内的一个字节区间。
6、除非缓存的信息不再有效（cache for a limited time）或文件被重新打开，否则以后对同一个块的读 *** 作不再需要client和master间的交互。
通常Client可以在一个请求中询问多个chunk的地址，而master也可以很快回应这些请求。
（5）块规模：
块规模是设计中的一个关键参数。我们选择的是64MB，这比一般的文件系统的块规模要大的多。每个块的副本作为一个普通的Linux文件存储，在需要的时候可以扩展。
块规模较大的好处有：
1、减少client和master之间的交互。因为读写同一个块只是要在开始时向master请求块位置信息。对于读写大型文件这种减少尤为重要。即使对于访问少量数据的随机读 *** 作也可以很方便的为一个规模达几个TB的工作集缓缓存块位置信息。
2、Client在一个给定的块上很可能执行多个 *** 作，和一个chunkserver保持较长时间的TCP连接可以减少网络负载。
3、这减少了master上保存的元数据（metadata）的规模，从而使得可以将metadata放在内存中。这又会带来一些别的好处。
不利的一面：
一个小文件可能只包含一个块，如果很多Client访问改文件的话，存储这些块的chunkserver将成为访问的热点。但在实际应用中，应用程序通常顺序地读包含多个块的文件，所以这不是一个主要问题。
（6）元数据（metadata）：
master 存储了三中类型的metadata：文件的名字空间和块的名字空间，从文件到块的映射，块的副本的位置。所有的metadata都放在内存中。前两种类型 的metadata通过向 *** 作日志登记修改而保持不变， *** 作日志存储在master的本地磁盘并在几个远程机器上留有副本。使用日志使得我们可以很简单 地、可靠地更新master的状态，即使在master崩溃的情况下也不会有不一致的问题。相反，mater在每次启动以及当有 chuankserver加入的时候询问每个chunkserver的所拥有的块的情况。
A、内存数据结构：
因为metadata存储在内存中，所以master的 *** 作很快。进一步，master可以轻易而且高效地定期在后台扫描它的整个状态。这种定期地扫描被用于实现块垃圾收集、chunkserver出现故障时的副本复制、为平衡负载和磁盘空间而进行的块迁移。
这 种方法的一个潜在的问题就是块的数量也即整个系统的容量是否受限与master的内存。实际上，这并不是一个严重的问题。Master为每个 64MB的块维护的metadata不足64个字节。除了最后一块，文件所有的块都是满的。类似的，每个文件的名字空间数据也不足64个字节，因为文件名 是以一种事先确定的压缩方式存储的如果要支持更大的文件系统，那么增加一些内存的方法对于我们将元数据（metadata）保存在内存种所获得的简单 性、可靠性、高性能和灵活性来说，这只是一个很小的代价。
B、块位置：
master并不为chunkserver所拥有的块的副本的保存一个不变的记录。它在启动时通过简单的查询来获得这些信息。Master可以保持这些信息的更新，因为它控制所有块的放置并通过HeartBeat消息来监控chunkserver的状态。
这样做的好处：因为chunkserver可能加入或离开集群、改变路径名、崩溃、重启等，一个集群重有成百个server，这些事件经常发生，这种方法就排除了master与chunkserver之间的同步问题。
另一个原因是：只有chunkserver才能确定它自己到底有哪些块，由于错误，chunkserver中的一些块可能会很自然的消失，这样在master中就没有必要为此保存一个不变的记录。
C、 *** 作日志：
*** 作日志包含了对metadata所作的修改的历史记录。它作为逻辑时间线定义了并发 *** 作的执行顺序。文件、块以及它们的版本号都由它们被创建时的逻辑时间而唯一地、永久地被标识。
*** 作日志是如此的重要，我们必须要将它可靠地保存起来，并且只有在metadata的改变固定下来之后才将变化呈现给用户。所以我们将 *** 作日志复制到数个远程的机器上，并且只有在将相应的日志记录写到本地和远程的磁盘上之后才回答用户的请求。
Master可以用 *** 作日志来恢复它的文件系统的状态。为了将启动时间减至最小，日志就必须要比较小。每当日志的长度增长到超过一定的规模后，master就要检查它的状态，它可以从本地磁盘装入最近的检查点来恢复状态。
创 建一个检查点比较费时，master的内部状态是以一种在创建一个检查点时并不耽误即将到来的修改 *** 作的方式来组织的。Master切换到一个新的日子文 件并在一个单独的线程中创建检查点。这个新的检查点记录了切换前所有的修改。在一个有数十万文件的集群中用一分钟左右就能完成。创建完后，将它写入本地和 远程的磁盘。
（7）数据完整性
名字空间的修改必须是原子性的，它们只能有master处理：名字空间锁保证了 *** 作的原子性和正确性，而master的 *** 作日志在全局范围内定义了这些 *** 作的顺序。
文 件区间的状态在修改之后依赖于修改的类型，不论 *** 作成功还是失败，也不论是不是并发 *** 作。如果不论从哪个副本上读，所有的客户都看到同样的数据，那么文件 的这个区域就是一致的。如果文件的区域是一致的并且用户可以看到修改 *** 作所写的数据，那么它就是已定义的。如果修改是在没有并发写 *** 作的影响下完成的，那 么受影响的区域是已定义的，所有的client都能看到写的内容。成功的并发写 *** 作是未定义但却是一致的。失败的修改将使区间处于不一致的状态。
Write *** 作在应用程序指定的偏移处写入数据，而record append *** 作使得数据（记录）即使在有并发修改 *** 作的情况下也至少原子性的被加到GFS指定的偏移处，偏移地址被返回给用户。
在一系列成功的修改 *** 作后，最后的修改 *** 作保证文件区域是已定义的。GFS通过对所有的副本执行同样顺序的修改 *** 作并且使用块版本号检测过时的副本（由于chunkserver退出而导致丢失修改）来做到这一点。
因为用户缓存了会位置信息，所以在更新缓存之前有可能从一个过时的副本中读取数据。但这有缓存的截止时间和文件的重新打开而受到限制。
在修改 *** 作成功后，部件故障仍可以是数据受到破坏。GFS通过master和chunkserver间定期的handshake，借助校验和来检测对数据的破坏。一旦检测到，就从一个有效的副本尽快重新存储。只有在GFS检测前，所有的副本都失效，这个块才会丢失。
2、系统交互
（1）租约（lease）和修改顺序：
（2）数据流
我们的目标是充分利用每个机器的网络带宽，避免网络瓶颈和延迟
为了有效的利用网络，我们将数据流和控制流分离。数据是以流水线的方式在选定的chunkerserver链上线性的传递的。每个机器的整个对外带宽都被用作传递数据。为避免瓶颈，每个机器在收到数据后，将它收到数据尽快传递给离它最近的机器。
（3）原子性的record Append：
GFS 提供了一个原子性的添加 *** 作：record append。在传统的写 *** 作中，client指定被写数据的偏移位置，向同一个区间的并发的写 *** 作是不连续的：区间有可能包含来自多个client的数 据碎片。在record append中， client只是指定数据。GFS在其选定的偏移出将数据至少原子性的加入文件一次，并将偏移返回给client。
在分布式的应用中，不同机 器上的许多client可能会同时向一个文件执行添加 *** 作，添加 *** 作被频繁使用。如果用传统的write *** 作，可能需要额外的、复杂的、开销较大的同步， 例如通过分布式锁管理。在我们的工作量中，这些文件通常以多个生产者单个消费者队列的方式或包含从多个不同 client的综合结果。
Record append和前面讲的write *** 作的控制流差不多，只是在primary上多了一些逻辑判断。首先，client将数据发送到文件最后一块的所有副本 上。然后向primary发送请求。Primary检查添加 *** 作是否会导致该块超过最大的规模（64M）。如果这样，它将该块扩充到最大规模，并告诉其它 副本做同样的事，同时通知client该 *** 作需要在下一个块上重新尝试。如果记录满足最大规模的要求，primary就会将数据添加到它的副本上，并告诉 其它的副本在在同样的偏移处写数据，最后primary向client报告写 *** 作成功。如果在任何一个副本上record append *** 作失败，client将重新尝试该 *** 作。这时候，同一个块的副本可能包含不同的数据，因为有的可能复制了全部的数据，有的可能只复制了部 分。GFS不能保证所有的副本每个字节都是一样的。它只保证每个数据作为一个原子单元被写过至少一次。这个是这样得出的： *** 作要是成功，数据必须在所有的 副本上的同样的偏移处被写过。进一步，从这以后，所有的副本至少和记录一样长，所以后续的记录将被指定到更高的偏移处或者一个不同的块上，即使另一个副本 成了primary。根据一致性保证，成功的record append *** 作的区间是已定义的。而受到干扰的区间是不一致的。
（4）快照（snapshot）
快照 *** 作几乎在瞬间构造一个文件和目录树的副本，同时将正在进行的其他修改 *** 作对它的影响减至最小。
我 们使用copy-on-write技术来实现snapshot。当master受到一个snapshot请求时，它首先将要snapshot的文件上块上 的lease。这使得任何一个向这些块写数据的 *** 作都必须和master交互以找到拥有lease的副本。这就给master一个创建这个块的副本的机 会。
副本被撤销或终止后，master在磁盘上登记执行的 *** 作，然后复制源文件或目录树的metadata以对它的内存状态实施登记的 *** 作。这个新创建的snapshot文件和源文件（其metadata）指向相同的块（chunk）。
Snapshot 之后，客户第一次向chunk c写的时候，它发一个请求给master以找到拥有lease的副本。Master注意到chunk c的引用记数比1大，它延迟对用户的响应，选择一个chunk handle C’,然后要求每一有chunk c的副本的chunkserver创建一个块C’。每个chunkserver在本地创建chunk C’避免了网络开销。从这以后和对别的块的 *** 作没有什么区别。
3、MASTER *** 作
MASTER执行所有名字空间的 *** 作，除此之外，他还在系统范围管理数据块的复制：决定数据块的放置方案，产生新数据块并将其备份，和其他系统范围的 *** 作协同来确保数据备份的完整性，在所有的数据块服务器之间平衡负载并收回没有使用的存储空间。
31 名字空间管理和加锁
与传统文件系统不同的是，GFS没有与每个目录相关的能列出其所有文件的数据结构，它也不支持别名（unix中的硬连接或符号连接），不管是对文件或是目录。GFS的名字空间逻辑上是从文件元数据到路径名映射的一个查用表。
MASTER 在执行某个 *** 作前都要获得一系列锁，例如，它要对/d1/d2…/dn/leaf执行 *** 作，则它必须获得/d1，/d1/d2，…， /d1/d2/…/dn的读锁，/d1/d2…/dn/leaf的读锁或写锁（其中leaf可以使文件也可以是目录）。MASTER *** 作的并行性和数据的 一致性就是通过这些锁来实现的。
32 备份存储放置策略
一个GFS集群文件系统可能是多层分布的。一般情况下是成千上万个文件块 服务器分布于不同的机架上，而这些文件块服务器又被分布于不同机架上的客户来访问。因此，不同机架上的两台机器之间的通信可能通过一个或多个交换机。数据 块冗余配置策略要达到连个目的：最大的数据可靠性和可用性，最大的网络带宽利用率。因此，如果仅仅把数据的拷贝置于不同的机器上很难满足这两个要求，必须 在不同的机架上进行数据备份。这样即使整个机架被毁或是掉线，也能确保数据的正常使用。这也使数据传输，尤其是读数据，可以充分利用带宽，访问到多个机 架，而写 *** 作，则不得不涉及到更多的机架。
33 产生、重复制、重平衡数据块
当MASTER产生新的数据块时，如何放置新数据 块，要考虑如下几个因素：（1）尽量放置在磁盘利用率低的数据块服务器上，这样，慢慢地各服务器的磁盘利用率就会达到平衡。（2）尽量控制在一个服务器上 的“新创建”的次数。（3）由于上一小节讨论的原因，我们需要把数据块放置于不同的机架上。
MASTER在可用的数据块备份低于用户设定的数 目时需要进行重复制。这种情况源于多种原因：服务器不可用，数据被破坏，磁盘被破坏，或者备份数目被修改。每个被需要重复制的数据块的优先级根据以下几项 确定：第一是现在的数目距目标的距离，对于能阻塞用户程序的数据块，我们也提高它的优先级。最后， MASTER按照产生数据块的原则复制数据块，并把它们放到不同的机架内的服务器上。
MASTER周期性的平衡各服务器上的负载：它检查 chunk分布和负载平衡，通过这种方式来填充一个新的服务器而不是把其他的内容统统放置到它上面带来大量的写数据。数据块放置的原则与上面讨论的相同， 此外，MASTER还决定那些数据块要被移除，原则上他会清除那些空闲空间低于平均值的那些服务器。
34 垃圾收集
在一个文件被删除之后，GFS并不立即收回磁盘空间，而是等到垃圾收集程序在文件和数据块级的的检查中收回。
当 一个文件被应用程序删除之后，MASTER会立即记录下这些变化，但文件所占用的资源却不会被立即收回，而是重新给文件命了一个隐藏的名字，并附上了删除 的时间戳。在MASTER定期检查名字空间时，它删除超过三天（可以设定）的隐藏的文件。在此之前，可以以一个新的名字来读文件，还可以以前的名字恢复。 当隐藏的文件在名字空间中被删除以后，它在内存中的元数据即被擦除，这就有效地切断了他和所有数据块的联系。
在一个相似的定期的名字空间检查中，MASTER确认孤儿数据块（不属于任何文件）并擦除他的元数据，在和MASTER的心跳信息交换中，每个服务器报告他所拥有的数据块，MASTER返回元数据不在内存的数据块，服务器即可以删除这些数据块。
35 过时数据的探测
在数据更新时如果服务器停机了，那么他所保存的数据备份就会过时。对每个数据块，MASTER设置了一个版本号来区别更新过的数据块和过时的数据块。
当MASTER 授权一个新的lease时，他会增加数据块的版本号并会通知更新数据备份。MASTER和备份都会记录下当前的版本号，如果一个备份当时不可用，那么他的 版本号不可能提高，当ChunkServer重新启动并向MASTER报告他的数据块集时，MASTER就会发现过时的数据。
MASTER在 定期的垃圾收集程序中清除过时的备份，在此以前，处于效率考虑，在各客户及英大使，他会认为根本不存在过时的数据。作为另一个安全措施， MASTER在给客户及关于数据块的应答或是另外一个读取数据的服务器数据是都会带上版本信息，在 *** 作前客户机和服务器会验证版本信息以确保得到的是最新 的数据。
4、容错和诊断
41 高可靠性
411 快速恢复
不管如何终止服务，MASTER和数据块服务器都会在几秒钟内恢复状态和运行。实际上，我们不对正常终止和不正常终止进行区分，服务器进程都会被切断而终止。客户机和其他的服务器会经历一个小小的中断，然后它们的特定请求超时，重新连接重启的服务器，重新请求。
412 数据块备份
如上文所讨论的，每个数据块都会被备份到放到不同机架上的不同服务器上。对不同的名字空间，用户可以设置不同的备份级别。在数据块服务器掉线或是数据被破坏时，MASTER会按照需要来复制数据块。
413 MASTER备份
为 确保可靠性，MASTER的状态、 *** 作记录和检查点都在多台机器上进行了备份。一个 *** 作只有在数据块服务器硬盘上刷新并被记录在MASTER和其备份的上 之后才算是成功的。如果MASTER或是硬盘失败，系统监视器会发现并通过改变域名启动它的一个备份机，而客户机则仅仅是使用规范的名称来访问，并不会发 现MASTER的改变。
42 数据完整性
每个数据块服务器都利用校验和来检验存储数据的完整性。原因：每个服务器随时都有发生崩溃的可能性，并且在两个服务器间比较数据块也是不现实的，同时，在两台服务器间拷贝数据并不能保证数据的一致性。
每个Chunk按64kB的大小分成块，每个块有32位的校验和，校验和和日志存储在一起，和用户数据分开。
在 读数据时，服务器首先检查与被读内容相关部分的校验和，因此，服务器不会传播错误的数据。如果所检查的内容和校验和不符，服务器就会给数据请求者返回一个 错误的信息，并把这个情况报告给MASTER。客户机就会读其他的服务器来获取数据，而MASTER则会从其他的拷贝来复制数据，等到一个新的拷贝完成 时，MASTER就会通知报告错误的服务器删除出错的数据块。
附加写数据时的校验和计算优化了，因为这是主要的写 *** 作。我们只是更新增加部分的校验和，即使末尾部分的校验和数据已被损坏而我们没有检查出来，新的校验和与数据会不相符，这种冲突在下次使用时将会被检查出来。
相反，如果是覆盖现有数据的写，在写以前，我们必须检查第一和最后一个数据块，然后才能执行写 *** 作，最后计算和记录校验和。如果我们在覆盖以前不先检查首位数据块，计算出的校验和则会因为没被覆盖的数据而产生错误。
在空闲时间，服务器会检查不活跃的数据块的校验和，这样可以检查出不经常读的数据的错误。一旦错误被检查出来，服务器会拷贝一个正确的数据块来代替错误的。
43 诊断工具
广 泛而细致的诊断日志以微小的代价换取了在问题隔离、诊断、性能分析方面起到了重大的作用。GFS服务器用日志来记录显著的事件（例如服务器停机和启动）和 远程的应答。远程日志记录机器之间的请求和应答，通过收集不同机器上的日志记录，并对它们进行分析恢复，我们可以完整地重现活动的场景，并用此来进行错误 分析。
6 测量
61 测试环境
一台主控机，两台主控机备份，16台数据块服务器，16台客户机。
每台机器：2块PIII14G处理器，2G内存，2块80G5400rpm的硬盘，1块100Mbps全双工网卡
19台服务器连接到一个HP2524交换机上，16台客户机俩接到领外一台交换机上，两台交换机通过1G的链路相连。
[编辑本段]Government Flying Service
政府飞行服务队
政府飞行服务队是香港特别行政区政府保安局辖下的纪律部门，专责执行搜索及拯救行动。另外，亦会拍摄照片供制作地图、测量填海工程、以及支援位处偏远山区和离岛的各项政府服务。现时雇有225名公务员。现任政府飞行服务队总监为毕耀明，是服务队的最高指挥官，直接向保安局局长负责。
政府飞行服务队的总部位于香港国际机场，占地84,000平方米，包括一幢办公和工场大楼、一座单层的飞机库、多座附属建筑物、停机坪及其他相关设施等。
理想
香港政府飞行服务队理想是成为“被举世公认为优秀的空中搜救及飞行支援部队”。
历史
于1993年4月1日成立，前身为皇家香港辅助空军。
架构
香港政府飞行服务队共分为五个主要小组：行政组、行动组、训练及标准组、品质保证组及工程组。
服务范围
它们的主要任务为香港政府各部门提供每星期七天及每日二十四小时的直升机和定翼机紧急支援服务。其中包括：
搜索及拯救
空中救护服务
警务支援服务
灭火服务
空中测量服务
一般政府支援服务
警务支援服务公务员体检是比较严格的，淋巴结核临床治愈后2年无复发，经专科医院检查无变化者可以通过体检。体检的项目出问题的话会让你复检，复检再不合格就会被刷掉。其中对身高体重血压和心跳四项有要求的当场复检，其他的是等结果出来后通知复检。
一般指定地级市及以上某医院进行体检，具体项目包括外科：眼耳口鼻皮肤。内科：心肺、肾脏、肝功能，然后还有血液、性病等，以及不能有各种急慢性传染病，具体体检项目各省市可能略有出入，但大致都是这些内容。
现在给你标准的公务员体检标准参考一下。
公务员体检标准：
第一条 风湿性心脏病、心肌病、冠心病、先天性心脏病、克山病等器质性心脏病，不合格。先天性心脏病不需手术者或经手术治愈者，合格。
遇有下列情况之一的，排除心脏病理性改变，合格：
(一)心脏听诊有生理性杂音;
(二)每分钟少于6次的偶发期前收缩(有心肌炎史者从严掌握);
(三)心率每分钟5O-60次或100-110次;
(四)心电图有异常的其他情况。
第二条 血压在下列范围内，合格：
收缩压90mmHg-140mmHg(1200-1866Kpa);
舒张压60mmHg-90mmHg (800-1200Kpa)。
第三条 血液病，不合格。单纯性缺铁性贫血，血红蛋白男性高于90g/L、女性高于80g/L，合格。
第四条 结核病不合格。但下列情况合格：
(一)原发性肺结核、继发性肺结核、结核性胸膜炎，临床治愈后稳定1年无变化者;
(二)肺外结核病：肾结核、骨结核、腹膜结核、淋巴结核等，临床治愈后2年无复发，经专科医院检查无变化者。
第五条 慢性支气管炎伴阻塞性肺气肿、支气管扩张、支气管哮喘，不合格。
第六条 严重慢性胃、肠疾病，不合格。胃溃疡或十二指肠溃疡已愈合，1年内无出血史，1年以上无症状者，合格;胃次全切除术后无严重并发症者，合格。
第七条 各种急慢性肝炎，不合格。乙肝病原携带者，经检查排除肝炎的，合格。
第八条 各种恶性肿瘤和肝硬化，不合格。
第九条 急慢性肾炎、慢性肾盂肾炎、多囊肾、肾功能不全，不合格。
第十条 糖尿病、尿崩症、肢端肥大症等内分泌系统疾病，不合格。甲状腺功能亢进治愈后1年无症状和体征者，合格。
第十一条 有癫痫病史、精神病史、癔病史、夜游症、严重的神经官能症(经常头痛头晕、失眠、记忆力明显下降等)，精神活性物质滥用和依赖者，不合格。
第十二条 红斑狼疮、皮肌炎和/或多发性肌炎、硬皮病、结节性多动脉炎、类风湿性关节炎等各种弥漫性结缔组织疾病，大动脉炎，不合格。
第十三条 晚期血吸虫病，晚期血丝虫病兼有橡皮肿或有乳糜尿，不合格。
第十四条 颅骨缺损、颅内异物存留、颅脑畸形、脑外伤后综合征，不合格。
第十五条 严重的慢性骨髓炎，不合格。
第十六条 三度单纯性甲状腺肿，不合格。
第十七条 有梗阻的胆结石或泌尿系结石，不合格。
第十八条 淋病、梅毒、软下疳、性病性淋巴肉芽肿、尖锐湿疣、生殖器疱疹，艾滋病，不合格。
第十九条 双眼矫正视力均低于08(标准对数视力49)或有明显视功能损害眼病者，不合格。
第二十条 双耳均有听力障碍，在佩戴助听器情 况下，双耳在3米以内耳语仍听不见者，不合格。
第二十一条 未纳入体检标准，影响正常履行职责的其他严重疾病，不合格。
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
一、大数据采集技术
数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。
互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。
二、大数据预处理技术
主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
三、大数据存储及管理技术
大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。
开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。
开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。
四、大数据分析及挖掘技术
大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析
(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。
从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：
1可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。
2数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。
3预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。
4语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。
5数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。
六、大数据展现与应用技术
大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。
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