为什么我手机接收不到信息

如果您使用的是华为手机，可以通过以下方法 *** 作：

一、部分短信无法接收

1 请您检查是否“增强信息”无法接收。短信编辑框中显示“增强信息”，则表示手机正在使用增强信息发短信。

（1）接收方手机不支持增强信息功能。

（2）发送方消息或者号码可能被中国移动安全策略管控，中国移动接收到消息后没有发送到接收端。详情请您拨打移动客服10086确认问题原因。

2 请您检查是否将号码保存到隐私空间

您可以进入设置，搜索并进入隐私空间，打开信息查看是否有接收到的短信记录，若存在，请您将需要的联系人迁移到主空间后尝试。 *** 作方法：

（1）在隐私空间，进入设置 > 安全和隐私 > 隐私空间 ，点击隐私空间至主空间；

（2）选择并勾选需要传输的文件（如联系人），点击移动，然后按照屏幕提示完成传输。

3 请您检查是否在手机管家的骚扰拦截中设置了黑名单

请您根据需要将号码移出黑名单后尝试：

EMUI 4X&5X&8X：手机管家 > 骚扰拦截 > 齿轮按钮 > 号码黑名单；

EMUI 90：手机管家 > 骚扰拦截 > 拦截规则 > 黑名单；

EMUI 901/91/911/10X & EMUI 11X & Magic UI 2X/3X/40：手机管家 > 骚扰拦截 > 齿轮按钮 > 黑名单；

4 请您检查是否在手机管家的骚扰拦截中设置了拦截所有陌生人

请您根据需要关闭此开关后尝试：

EMUI 4X：手机管家 > 骚扰拦截 > 设置 > 拦截规则 > 拦截陌生人（拦截陌生人的电话和信息、）

EMUI 5X/8X :手机管家 > 骚扰拦截 > 齿轮按钮 > 拦截规则 > 短信拦截 > 拦截所有陌生人；

EMUI 90：手机管家 > 骚扰拦截 > 拦截规则 > 短信拦截规则 > 拦截所有陌生人；

EMUI 901/91/911 & Magic UI 2X：手机管家>骚扰拦截>短信拦截规则>拦截所有陌生人；

EMUI 10X & EMUI 11X & Magic UI 3X/40：手机管家 > 骚扰拦截 > 短信拦截规则 > 拦截陌生短信。

5 请您检查是否有第三方管家类应用对短信进行了拦截

某些安全管理应用会智能过滤接收的短信，建议卸载该应用。这些应用一般都以“XX管家”或“XX助手”命名。

6 请您检查是否只是无法接收苹果手机发送的短信

如果只是无法接收苹果手机发送的短信，可以接收其他手机发送的信息，可能是由于您的手机号码之前绑定过苹果设备，对方向您发送的是 iMessage，而非普通短信。请您参考苹果官方说明，解除手机号码和 iPhone 设备的绑定，具体以苹果官方说明步骤为准。

7 请检查是否短信包含敏感词汇，导致手机无法接收

请您使用测试类短信检查是否能正常接收，比如您好，谢谢，再见。若可以正常接收，请您避免发送敏感词汇。

二、所有短信无法接收

1 您可以下拉状态栏，通过开关飞行模式，重新触发网络后尝试。

2 如果SIM卡当前开通了VoLTE，请进入设置，搜索VoLTE，关闭VoLTE 高清通话开关后尝试；如果您没有找到VoLTE开关或重新开启VoLTE开关后问题未解决，建议您先联系运营商重新开通VoLTE功能，然后重启手机尝试。

3 第三方短信可能存在兼容性问题，请您检查是否使用了第三方短信应用，若是，请进入设置，搜索默认应用，将信息设置为系统默认。

4 将SIM卡插到别的手机上排查，如果其他手机也无法接收，建议您咨询运营商处理。

三、如果以上排查无法解决您的问题，建议您进行数据清除和还原 *** 作

1 还原信息的所有设置

EMUI 4X：信息 > 菜单 > 设置 > 还原默认设置；

EMUI 5X /EMUI 8X ：信息 > 更多 > 设置，选择下方的还原默认设置；

EMUI 9X /Magic UI 2X /EMUI 10X / EMUI 11X /Magic UI 3X/40: 信息 > 三个点按钮 > 设置 > 三个点按钮 ，选择下方的还原默认设置。

2 删除信息的数据和缓存（不会删除短信）

进入设置，搜索应用管理，找到信息，点击存储 > 删除数据。

3 还原网络设置

进入设置，搜索还原网络设置，点击还原网络设置（会删除WLAN，蓝牙等相关数据），然后尝试是否可以接收短信。

温馨提醒：此 *** 作不会删除数据或文件，仅还原 WLAN 、移动数据网络和蓝牙（如热点连接信息，蓝牙配对信息等）的设置，其他手机设置不会被还原。

4 请备份重要数据后(微信/QQ等应用需单独备份)，进行恢复出厂设置 *** 作

进入设置，搜索恢复出厂设置，点击恢复出厂设置。

温馨提醒：此 *** 作会删除您内存设备中的所有数据，包括帐户、系统及应用数据和设置、已安装的应用、音乐、及内部存储空间上的所有文件。

如果问题仍然存在，请您备份好数据后(微信/QQ等应用需单独备份)携带购机凭证前往华为客户服务中心进行检测处理。

什么东西比银河系宽约15倍，看起来像一个烟圈且藏在深空？说实话，天文学家们现在也还不太确定。但通过南非射电望远镜获得的新图像，他们越来越接近于了解宇宙中一个罕见的、不寻常的特征。

首先来了解一个小小的背景故事。2019年，天文学家Anna Kapinska正在翻阅CSIRO的澳大利亚平方千米阵探路者的数据以寻找射电望远镜可能偶然发现的不寻常提艾难题。她开始整理一份 “WTF？”的清单，在她的宇宙奇观清单中包含了一个全新的、不寻常的天体：一个距离地球约10亿光年的微弱、幽灵般的圆形。几天后，另一位天文学家Emil Lenc查看了同样的数据并发现了第二个这样的圆圈。研究人员将这些天体称为“奇怪射电圈（ORCs）”。

Lenc向澳大利亚首席科学机构CSIRO和西悉尼大学的天体物理学家Ray Norris展示了他的发现。他在他的电脑屏幕上调出了ORC的图像，它看起来有点像超新星的残余物，即一颗恒星爆炸后留下的结构，然而数据并不符合。

“我们很快就意识到这确实是一个相当不同的东西，”Norris说道，“这是非常新的东西。”

让事情变得有趣的是，它们只在射电望远镜中可见。这些圆圈不会出现在X射线望远镜或红外线波长中。

从那时起，研究人员截止到目前已经找到并描述了五个不同的ORC，它们都来自空间的类似区域。但由Lenc首次发现的ORC1是一篇新论文的主题，它将发表在《Monthly Notices of the Royal Astronomical Society》上。

最新的研究使用了由南非射电天文台 *** 作的MeerKAT。该望远镜阵列由64个碟形天线组成，用于监听来自深空的无线电信号，重要的是，它可以比ASKAP能更详细地聚焦在ORC1上。此外，它还允许研究人员确定偏振，这对了解该现象的磁场至关重要。

通过使用MeerKAT，研究小组已经拍摄到ORC的最高分辨率图像。Norris指出：“它们向我们展示了ORC1中的结构，我们以前并不知道它的存在。”在上面的中可以看到两次观测之间质量的明显差异。ASKAP和MeerKAT的工作有点像福尔摩斯和华生二人组，它们为解开ORC的宇宙之谜各自贡献自己的力量。

那么这些望远镜是否已经解决了这个问题？新的图像是否揭示了ORC的真实性质？遗憾的是--没有。然而，它们确实有助于加强几个主要候选者的证据。

Norris认为ORCs是在一个极其遥远的星系中的超大质量黑洞合并后产生的冲击波。射电圈是一个不断扩大的气体泡，其在边界处相互作用并激发电子从而产生我们地球上的望远镜所发现的微弱信号。如果这种单一的碰撞引发了ORC，那么我们就会期望在其中心看到超大质量黑洞。

为了更好地了解自己的理论，Norris表示将提议使用智利的极大型望远镜以用光学波长而非无线电来观察ORC1。

据悉，另一个提出的理论是，ORCs是由“星爆终止冲击”产生。一段时间以前，ORC1中的中心星系经历了一段巨大的恒星形成和爆炸活动。“随着所有这些恒星的爆炸，你在星系中得到了一个巨大的气体过压，并且它爆炸了，”Norris说道。他指出，这可能会导致类似于ASKAP和MeerKAT观察到的无线电圈。

但到目前为止，这两种情况都不能完美地解释一个ORC--所以它们可能完全是别的东西。而且故事中还有一个潜在的问题。在迄今为止发现的五个ORC中，ORC2和ORC3似乎有点不同。它们靠得很近且很可能有关系。Norris和其他人正在研究这对ORC以此来区别于一对单一的ORC。

Norris表示，由于ORCs非常罕见且非常微弱，所以有很多关于它们可能是什么的理论化和猜测。“你要做的是努力获得证据，从而将这些猜测变成合理的论据。”

下载一个变速齿轮。

要想快速选择剑圣，下载变速齿轮后能快速读取游戏的地图，读完图后马上切换出去。能抽到剑圣的几率会变大很多。

变速齿轮原指一种机械装置。现也指Windows *** 作系统中改变游戏速度的程序。

1万金油战术

此战术从ROC时代就开始风行，而且经久不衰，在经历了版本更新削弱后，

改进战术层出不穷

基本部队组成：大法师(以下称AM)山丘(MK)火q(RM)牧师女巫(男

女)

适合争对种族：ORC NE UD(所以称万金油)

适合地图：基本上所有的SOLO地图

优势：拥有移动肉盾-水元素，秒杀工具-MK，高攻击输出-RM，战术辅助补

给-男女，水元素的存在使HUM从一开始就拥有优秀的MF能力，当2级水元素出现后

，HUM可以MF任何普通的CREEP点；战斗中，水元素可充当强力肉盾，高HP使敌手

无法快速的解决掉，而同时水元素的强大穿刺伤害也让无甲部队望而生畏，女猎

手(HT)更是最大的受害者，后期驱散的出现使水元素威力减小，但AM用不完的

MANA仍使水元素发挥出及至MK的出现使前期脆弱的HUM一下子翻身，超高伤害的飞

锤成为所以英雄的噩梦，而雷霆一击却让HP稀少的初级兵种完全成为MK的经验值

。在AM辉煌光环的照耀下，MK逐渐成为HUM的灵魂，火q一直是HUM玩家的最爱，

较高的HP，不俗的攻击力，较快的攻击速度，配合MK的飞锤，简直是英雄的末日

，配合女巫的减速，火q也可以玩类似UD喜欢的ZZ流的HT&RUN。火q的高攻输出

也是这个战术的核心之一，成规模的他们可以几乎点杀所有单位。当战斗达到中

期之后，辅助魔法的威力渐渐浮出水面。所有种族中，HUM法师的1级技能最具战

斗性，无论是医疗还是减速，都大大减少了HUM部队的死亡率，保护好男女法师，

就是这套战术成功的关键。

战术变种：加入破法，把MK改成NAGA对抗NE的熊鹿流；升3本出49对抗ORC

的嗜血牛头

参看高手：是人类都会

2sky流

很多玩家都是在WCG2004中国区复赛中第一次见识到SKY流的。当时对阵双

方是还未到顶峰的SKY和夺冠呼声很高的xiaOT，最后SKY获胜。SKY流战术一战成

名，不久，相关对SKY流的战术分析纷纷出笼，大量HUM玩家纷纷效仿，如今SKY流

已经成为HUM vs ORC的必修课了，在经过不断改进后，变种战术也相当普遍。

基本部队组成：大法师 兽王(BM) 步兵(FM) 牧师女巫

适合对战种族：ORC

适合地图：带酒馆地图

战术体系思想：其实SKY流是万金油的一个完美变种，舍去RM这个昂贵的兵

种，而使用攻击力相当的召唤物(水元素，箭猪)，同时争对ORC驱魔的脆弱性，

大量使用女巫进行减速，同时女巫的魔法攻击对重甲的ORC步兵有200% 伤害，也

可作为点杀利器，有人也许会问，ORC不是有2种驱散么。那么我们来如此分析：

SHAMAN的净化是WAR3里单体驱散最强的，一次有400的伤害，但不管是水元素还是

箭猪，HP都是大于400的，也就是说需要2次驱散，但SHAMAN的MANA除了驱散，还

需要闪电盾和嗜血，显然不够用；而具有面驱散的白牛，虽然可以对女巫的减速

有效防止，但对召唤物就力不从心了。因此，GRUBBY在对HUM时，会选择大小白一

起出，但是对 *** 作要求非常高，因为法师部队的增加会影响作战兵种的数量，此

是外话，毕竟世界上只有一GRUBBY。

争对ORC无法召唤减速兼顾的情况下，用廉价的法师和招不完的召唤物慢慢耗死对

方，这就是SKY流的精髓。

SKY流注意点：需要很早就出伐木场，既可以快速出箭塔协助防守，又可以

减少农民采木的来回时间，无形种增加了采木效率，因为SKY流对木材的消耗远远

大于平时，因此有人就在有实验室的地图(TM)上雇佣地精伐木机保证木头供应

，同时省出农民速矿。前期大量的FM很重要，MF，骚扰，反骚扰都必不可少，这

样才能安全转入法师部队，充当法师的廉价肉盾，中期的侦察很重要，当雇佣了

兽王以后，一定要派兽王对ORC的基地侦察一番，看看对手的科技走向，是兽栏还

是法师营，当然，兽王可以利用3只箭猪的强大威力，强行拆掉点建筑，当然，适

可而止，目的只是探探。兽王的召唤物选择有争对性。如果对手是法师为科技(

大都如此)，那可以选择鹰作为第二召唤物，兽王3级时选择2级的鹰，反之，可

以主修箭猪，鹰作为反隐形工具(争对剑圣)，当然选熊也可，不过耗MANA太多

，不实用。战斗中法师的位置很重要。SKY流对 *** 作要求很高，不然，闪电冲击波

过后，很可能法师部队全部死光，所以群补是必备，因此出现兽王后，应该紧接

着MF商店(2英雄出现的时间跟群补的COOLDOWN时间差的不多)。拥有群补外，回

城是也必备的。因为在MF时被抓，法师位置不好的话，打击是致命的。

战术变种：出三本招FL火焰领主为三英雄，实现3召唤，同时起49笼出49

参看高手REP：SKY

3DEF流

最早的DEF流我还是在WCG2004广州预选赛上看到了，当时EAT被此怪招击败。随后的全国决赛上，SKY也以此胜SUHO一局，另SUHO惊呼，LT HUM BUG！此后

DEF流成为一种时尚，有人喜欢有人讨厌。

基本部队组成：箭塔 矮人直升机 坦克

适合对战种族：NE UD(UD为变种)

适合地图：较大的，容易使HUM开矿的，如LT GW

战术体系思想：利用HUM前期强大的速矿能力，开出一片矿，然后在每个基

地竖起10+的箭塔防守，英雄带少量部队依靠水元素MF提升等级并伺机再次开矿，

基地速三本，同时建3~4个兵工场批量生产廉价的直升机N队，当3本竣工后，将直

升机的对地能力升级，同时升3攻3防，接着就开始DEF了。不停的用直升机骚扰对

手的主矿与分矿，快速的拆对手建筑，让对手无法外出龟缩基地，而自己趁机继

续开矿，同时生产强大的攻城武器坦克，直升机稀疏被歼灭后，坦克一涌而上，

强拆对方基地，一次不行两次，三次，四次，依靠经济优势击跨对手。后期可以

转型74 49等强力兵种，令对手痛不欲生。

战术要点：守住最初的矿区，中期用少量直升机不停侦察对手的行踪以及

主力兵种，英雄等级，中期千万不能和对手换经验，否则6级的DH将是坦克杀手。

不能拘泥于仅有的矿，一定要善于开矿，并竖大量箭塔。

变种：对UD。改为圣骑士PAL首发，同样强行开矿竖塔，用最快的速度将

PAL升到3级，在商店购买 隐形、鞋子、无敌、传送权杖，还有一个回城和MANA瓶

，然后隐形进入UD矿区，依靠2级的圣光加一下锤子，砍农民，为防止冰冻塔减速

，可使用无敌技能或道具，杀光之后传送逃离，如此，反复，将对手经济处于崩

溃，英雄等级提不上，而自己基地大力发展坦克大队，成型后，一举强行铲平。

4其他战术

1)冰火双修：利用AM的暴风雪和BMG的烈焰风暴配合魔免的破法做肉盾，牧

师补给的方法进行群伤。在对抗大量近程兵种(如熊)时有很好的效果，对付单

纯的远程部队(AC群)效果也不赖，同时也可用于骚扰农民。在HUM内战、2V2中

运用比较多，1V1 SOLO较少使用。

2)TOWER RUSH：在TR的近矿是NE或UD时运用较多，利用民兵的速度及攻击

力，分批进行强行拆除，配合箭塔的成型，将对手一举在前期歼灭。但争对性太

强，使用系数不大。

3)49+74流：HUM内战常用战术，以3本，心灵之火的49和74对拼，缺乏观赏

性，胜负存在于 *** 作的一念之间。

4)KUA流：MK与步兵的完美结合，适合菜鸟玩家练习围杀技巧。

熊鹿流

NE的主流战术，SUHO大哥的最爱。

熊鹿是科技流，因此前期需要少量兵种过度，AC还是HT，随个人喜好。但是DH的骚扰是比赛的焦点，速攀科技使NE过早的拥有2英雄NAGA，DH+NAGA的组合可以任意斩杀落单单位，在AC（HT）的配合下，艰难度过中期，家中双BL知识树量产熊德，3本完毕后，随着大师级熊的升级结束，终极兵种出现了，之后加入少量的小鹿，部队成型。

争对不同族，战术又可能少量变化，比如先出小鹿顶中期，对UD以小鹿为主熊为次，有时可以出3英雄兽王来增加火力。

不过，熊的移动速度慢，很容易被点杀，所以，保存权杖使必备，让DH和NAGA来回使用，争对NAGA跑的慢的特点，还可以为她购买鞋子。

关于熊鹿流，介绍就少点了，需要具体了解的话，网上文章太多，GOOGLE一下就可以了

现在网络上流行的有两种蜘蛛流 一个叫做小强蜘蛛流 第二个叫做死骑 蜘蛛流

1 小强蜘蛛流不赞成新手用 用法是 1 英雄先出深渊领主 就是小强拉 然后首发技能是 把尸体变成小小强的那个技能 2 英雄出死骑 做为奶妈 就是专门补血的那个 然后双兵营出蜘蛛 二本后尽量补胖子 最后加几个补血车

2 死骑蜘蛛流是 首发 死亡骑士 然后 是一兵营补蜘蛛 然后速度升级 这个时候有三条路 1是升级到2本出加血车 多出 就只要加血车和蜘蛛 还有1英雄死亡骑士和2英雄女巫如果有钱有人口的话把几个加血成变成飞的 2是 升级到三本 期间只要4辆加血车就好了 然后出不死的男巫 升级到大师级男巫 出骷髅 蜘蛛 加血车 骷髅组合 3 是升级到三本 6到8蜘蛛就好了 然后出冰龙配合 同样要4个加血车 我夜机卡的时间到了 下次告诉你怎么具体程序

OK 继续 回答你的问题 具体程序我就告诉你前面那几步 至于后面的 我想你需要自己去体会 首先 先造的建筑是兵营 和升级器 然后出一个房子 然后出祭坛 然后出第2个房子和商店 这期间只要出3个地鬼就行了 然后直接出蜘蛛 一般死骑出来的时候如果你的手快的话 应该又2个蜘蛛 然后你在商店买骷髅棒和显影 显影不是必须买的 不过如果你的敌人是兽或者是NE 你就必须买 这时候如果你玩的是LOST的地图的话 你就可以直接去打分矿了 然后先不着急升级基地 直接造第二分矿 出到4个蜘蛛的时候你就升级基地和一级的蜘蛛防御 这期间尽量不要和对手接触 因为这个时候是你最弱的时候 。

友情忠告 千万别死里八拉的出蜘蛛 不死号称不死 那么他的打法必然是多样话的 蜘蛛属于中甲 穿刺攻击 对付NE出一下还可以 但是对付别的种族就有点垃圾了 不过话说回来与其关心什么流 还不如尽量的提高你的有效 *** 作 记得 魔兽里面重要的不是兵种相克 不是英雄等级 也不是什么APM 重要的是你一瞬间的有效 *** 作 世界上的高手的APM不过才200出头而已 但是他的APM的峰值可以达到2000多 有效 *** 作的峰值是1400多

我的不死打法 出小狗 出死骑 三本小狗狂暴 然后出5加血车 偶尔出出男巫 2 英雄巫妖 3 英雄小强 如果对方出牛头（不是英雄 是兵）或者熊德我就三英雄出恐惧魔王睡眠他的兵 出小狗的目的是围杀英雄 有时候一局打完 我基地里有3到5只兵龙没动 1队半的狂暴小狗就解决了战斗 我只有看到对方出飞行单位或者是出无甲单位的时候 才出几只蜘蛛意思一下 个人觉得天地双鬼太容易破了 所以我很少出 呵呵 个人建议而已

1纯狗流

UD大师MadFrog给我们演绎了纯狗流的精髓,即,围杀,秒杀

开局因族而宜,对手是HUM,选择BA祭坛-BZ人口-BC兵营-BZ-BR商店,反之,则先BC后BA一般情况首发DK,带上骷髅棒,进行3陪活动,当积攒满升本的木头后,拉部分小G外出双线MF,这样做到了骚扰MF两不误,同时减少了英雄等级的差距2本之后,速出LICH,同时升3本,经济允许的话,造BH屠宰场出雕像DK继续骚扰,LICH带领小G继续MF,坟场升级攻防3本完成后,升级狂狗,训练小强接着,战争一触即发

2狗流衍生战术

由于小G的脆弱,容易被ORC的W+C,HUM的MK,NE的WARDEN,或者是中立的PANDA群杀因此很多高手对狗流进行改进

1) 小G+ZZ的RUSH战术

在传统狗流的基础上,提前建造坟场拥有7~8的小G后转产ZZ,在LICH出现有可以拥有3~4只ZZ,双英雄带上骷髅棒和MANA瓶(双杀必备),对敌人部队进行RUSH由于小G死后会成为2具骷髅,所以ZZ的肉盾将会源源不断HERO的双杀技能配合ZZ点射,可以秒杀任意初级单位,智力英雄只要阵型良好,一场战役就会决定胜负。

2) 天地双鬼

与madfrog不同,SWEET偏向与2本后出天鬼天鬼高机动性,高防对空能力超强,对地也不俗,便宜,容易成型,并且可以石像回复术,唯一的不足是HP太短

当部队成型后,依靠天鬼的掩护,地鬼小G迅速靠近对手的薄弱单位进行围杀,天鬼则集体点杀对手的无甲后攻城单位

当然,此招的客星就是国宝大熊猫啦…在对战HUM时就会显得力不从心(MK太猛了)

3) 骷髅海

从前流行的战术,以战养战的典范常见于UD内战或与ORC对战(驱散是弱项)

首发在传统狗流上可以另外选择DL恐惧,2本之后做下法师营(基地内部)和屠宰场(基地外围)各一,积攒UD男巫升级技能,积攒绞肉车升级挖掘尸体,另外1~2个雕像当部队成型后,迅速推向对手基地,在他外围将尸体卸下,变成骷髅,不停进攻,一战决出胜负。

3ZZ流

ZZ流大师莫属gostop了,当年一举成名,ZZ流功不可没。

开局是坟场-兵营-祭坛-人口若是2小G开局,则有一只ZZ可以外出探路,若是3G开局,那就没的探了。

ZZ流放弃了DK的骚扰而选择MF,ZZ的高攻可以很轻松的MF,骷髅保证了自身部队不消耗任何HP和MP,2本完成后,训练LICH,以及屠宰场的雕像,积攒了7~8个ZZ后,就可以进攻对手基地了

4ZZ流衍生战术

由于ZZ流的不断削弱,高手们也不断探询新的打法

1) 小强ZZ流

ZZ流需要肉盾,小小强就是完美的肉盾,这种战术在初期就可以获得一支不俗的2围部队(近战加远程)

2) ZZ憎恶毁灭流

此战术是ZZ流的后续版本当对手顶住了中期强大的RUSH后,ZZ就不再是主力部队,而毁灭则是替代品,憎恶则是强大肉盾当ZZ+憎恶+毁灭的3围部队成型配合强大的3英雄,2个字形容:无敌!

5其他战术

1) 女妖占据流:利用大师级的女妖占据强大的野生单位曾见于ROC时代shomaru的REP。 2) DEF流:塔度前期直暴3本冰龙多见于多人对战

1、女猎流

守望者女猎流：APM70的拿手好戏，WD的骚扰，HT的积累，开矿，暴兵，2线

丛林女猎流：showtime的最爱，运用树人迅速开矿，缠绕骚扰对手农民

虎妞女猎流：NE内战的王道，高攻高速，英雄等级比拼，女猎数量比拼

战术体系思想：纯女猎流从ROC起就广为流传，但TFT由于甲的更改，HT的天敌逐渐增多，幸好在初期，HT还是最强的初级兵种，远程的肉搏近战攻击（对农民可是加成伤害的噢），能接受虎妞的光环。 作为NE玩家，女猎流应该是最基本的战术了吧，配合不同的英雄，风格迥异。好了，我就专门讲一下如何发展。游戏开始后，4W采金，1W造祭坛，本里出大量W，出来第一个造月井，第二个探路，第三个采金，其余全采木。当木为160时，同时放下战争古树BR和猎手大厅BH，此时HERO出来，可以选择骚扰。当木满40，补月井一个。接下来，就友一个分支了，那就是科技流还是暴兵流了。科技流的话就再补一个月井，然后第一时间升2本；暴兵流的话就再补一个BR若干BM月井若干小精灵（到处放），当有了少量HT后可以先MF，等到第一个黑夜降临，就冲进敌手基地大肆屠农，没HP就隐身。如果是HUM速矿的话，把HT分成2队，2线骚扰，让对手忙于来回。

我们要说的是暴兵流，在骚扰的同时，家中利用双BR优势量产HT，除了一部分用于骚扰外，另一部分就外出MF小怪，有机会再偷矿若干。一直等到人口上70，出几辆弩车，大兵进发，胜败在此一举。让女猎淹没对手吧。

2、AC流

相对HT来说，对AC的 *** 作更加难度大，因为AC的HP少，移动慢。但是AC有不可比拟的攻击力、攻击速度、攻击距离。但是高手喜欢用AC，因为便宜，便于攀科技。

娜迦AC流：Podox的夺命杀招，曾经15分钟杀退INSO，10分钟让SHOWTIME缴械

AC严格意义上说不算战术，在雇佣兵遇到难度的时候，AC就是NE玩家最喜欢的过度兵种，而AC的存活率也侧面反映了一个玩家的水平，利用好AC的隐身，对战局也是至关重要的。而真正把AC作为主力RUSH的还是娜迦AC流。和普通的中立开局一样，兵营-月井-祭坛-月井，只是又补一个兵营，当NAGA出来之后，轻巧的MF，升到2级，这时的AC数量已小具规模，压制，是不二选择，冰箭减速加AC齐射可以点倒任意一个单位，叉型闪电的威力也不容小视，小精灵可以在对手基地附近造起古树商店，给对手以压迫式的感觉，一举将对手扼杀在前期。

3、熊鹿流

NE的主流战术，SUHO大哥的最爱。

熊鹿是科技流，因此前期需要少量兵种过度，AC还是HT，随个人喜好。但是DH的骚扰是比赛的焦点，速攀科技使NE过早的拥有2英雄NAGA，DH+NAGA的组合可以任意斩杀落单单位，在AC（HT）的配合下，艰难度过中期，家中双BL知识树量产熊德，3本完毕后，随着大师级熊的升级结束，终极兵种出现了，之后加入少量的小鹿，部队成型。

争对不同族，战术又可能少量变化，比如先出小鹿顶中期，对UD以小鹿为主熊为次，有时可以出3英雄兽王来增加火力。

不过，熊的移动速度慢，很容易被点杀，所以，保存权杖使必备，让DH和NAGA来回使用，争对NAGA跑的慢的特点，还可以为她购买鞋子。

关于熊鹿流，介绍就少点了，需要具体了解的话，网上文章太多，GOOGLE一下就可以了

4、玉蝴蝶流

NE小天王freedom的独特战术，暴精灵龙。

作为showtime的徒弟,freedom倍受瞩目，他的这套类似儿戏的战术却令人惊叹：原来NE也可以DEF啊 。

我想引用CBI游戏天地对此战术的详细解释

从来精灵龙战术就不是个取胜的战术，它的作用是无尽压制，之后你需要灵巧转型击败敌人。昨天我对这战术稍微改进了下（不过对手比较弱，所以不保证战术的含金量），首发黑暗游侠，前期使用少量弓手配合黑暗之奴隶疯狂MF开矿，也就是Moon的Dr滥矿流，只是在远古之树成型后立刻购买地精伐木机，然后垛下4棵风之古树，然后暴够80来人口的精灵龙，一战取胜，灭此朝食。由于对手是亡灵，前期小狗在弓手与黑暗之奴的攻击下毫无用途，轻松的度过前期，轻松的把握中期，这让我对精灵龙的兴趣不禁多了几分。其实很多时候战术就是个组合与搭配，随心所欲的游戏能给你带来更多的惊喜，前提是你已经对游戏的细节元素了若执掌，所以我们还是先来看看FreeDom当初使用精灵龙对付抽筋王人族Rainbow的景况吧。

前期FreeDom走科技路线，其实首发英雄DH或者WD都是不错的选择，三陪是一定的，若对自己信心不足可以造少量的弓手或雇佣些中立兵种（★战场小帖士：暴雪让野怪将雇佣兵镇守得很好，看似无法偷兵其实不然，只需要用个单位引开中立怪然后趁乱雇佣即可），迅速升级好基地后到酒馆叫出naga海巫——由于战术走压制路线，所以你需要在各方面协调加强这个理念。之后放下3棵风之古树量产精灵龙（造价低廉），同时在猎手大厅升级攻防。获得一定量的精灵龙后与英雄摸佛开矿（经济是为之后的转型准备），之后便将矛头瞄准对手，精灵龙灵活的特性让它们在战场的生还率很高，在配合英雄不停点射火q兵之后，敌人也不得不转型出飞机或是坦克了，这时把队伍恢复到传统的熊鹿流或是弓手混女猎手的组合，比赛就相当好打了。

单看战术体系觉得有些夸大其辞，那么最后我们来了解下精灵龙的属性吧，当清楚它们的“习性”后想必你的疑惑也就释然了。精灵龙的HP450，比小鹿更多。攻击力虽然不是很高，但快速的攻击频率弥补了攻击上的不足，另外，它的技能有[空间转换，魔法反馈，魔法免疫]，空间转换为被动技能（开启情况下），一旦被攻击便会暂时消失，这让它们很难被齐射，所以整个队伍的火力承受相当平均，用群疗支持的话是物尽其用！特别是骚扰敌人矿区时，这比亡灵的石像鬼更具灵动的优势。话说回来，回想昨天用蝴蝶海调教亡灵时，发现这个战术的火力并没有想象中那么窝囊，三级攻击让精灵龙的攻击高达20左右，杀起敌人亡羊补牢的蜘蛛来可是眨两眼就是一只，另外亡灵用棺材补给队伍时，在精灵魔法闪耀的电击下更是high到不行……很多时候其实战术本身其实没什么贵贱，看你愿不愿意用而已。

5、吹风流

NE在对战ORC时，很多会选择吹风流，也就是大师级猛禽，依靠不停的吹风让对手的阵型瓦解。中国的吹风王当然是magicyang了，韩国的话，moon首当其冲（不过这战术是MY发明的，自豪一下）

很不幸，对于吹风流的 *** 作要求太高。所以我没有具体尝试过，无法用深刻的体会进行叙述，不过网上的交流非常频繁，大家可以参阅一下，或者，等我另外写个专题单独讲解吹风流

希望对你有帮助！

1将扫描的转换成PDF。方法很多，可以直接转换也可以使用虚拟打印的方法。下面我们使用虚拟打印方法。（如果安装了FOXIT PDF的很可能就可已经安装了虚拟打印机，当然你也可以百度一下，使用其他的打印机。）

2   打开WORD，在”插入“菜单中选择”来自文件”

3   在”插入”窗口中选择你要转换的。

4  在WORD适当调整一下的大小，如果事先使用PS调整好，这样的效果更好。

5  CTRL+P，虚拟打印这个为PDF。

6  这个时候可以使用AJViewer软件来解决这一问题，没有的话，可以百度一下。安装起来也是很方便的。

7  打开AJViewer软件，并打开刚刚转换的PDF文件。

8   点击工具栏中的“文字识别”工具。

9 用“文字识别”工具拖出一个区域这个时候就会发现中的文字立即转换成文本，可以复制这个文本或发送WPS/Word。

Python是一个非常好用的编程语言，开发的速度非常快，而且语法简单，通俗易懂，很容易上手，很适合初学者学习，对于Python的了解，很多人只知道Python与人工智能关系密切，却不知道Python的其他用途，其实学好Python还可以做很多事情，以下是具体的介绍：

1WEB开发

Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Pythonweb框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。

2网络编程

网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。

3爬虫开发

在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。

4云计算开发

Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。

5人工智能

MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。

6自动化运维

Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。

7金融分析

金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括NumpyPandasScipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“DualThrust交易策略”等。

8科学运算

Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。

9游戏开发

在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于LuaorC，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。

10桌面软件

Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！

大数据的由来

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

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麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

大数据的应用领域

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、 汽车 、餐饮、电信、能源、体能和 娱乐 等在内的 社会 各行各业都已经融入了大数据的印迹。

制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车 行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶 汽车 ，在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

体育 娱乐 ，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种 题财的 影视作品，以及预测比赛结果。

安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。

个人生活， 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了 社会 生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。

大数据方面核心技术有哪些？

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

数据采集与预处理

对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散的，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候，可以写个定时的脚本将日志写入存储系统，但随着数据量的增长，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强壮的解决方案。

Flume NG

Flume NG作为实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构：Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用来消费(收集)数据源到channel组件中，channel作为中间临时存储，保存所有source的组件信息，sink从channel中读取数据，读取成功之后会删除channel中的信息。

NDC

Logstash

Logstash是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。一般常用的存储库是Elasticsearch。Logstash 支持各种输入选择，可以在同一时间从众多常用的数据来源捕捉事件，能够以连续的流式传输方式，轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。

Sqoop

Sqoop，用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具，可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 启用了一个 MapReduce 作业(极其容错的分布式并行计算)来执行任务。Sqoop 的另一大优势是其传输大量结构化或半结构化数据的过程是完全自动化的。

流式计算

流式计算是行业研究的一个热点，流式计算对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析，可以对存在于社交网站、新闻等的数据信息流进行快速的处理并反馈，目前大数据流分析工具有很多，比如开源的strom，spark streaming等。

Strom集群结构是有一个主节点(nimbus)和多个工作节点(supervisor)组成的主从结构，主节点通过配置静态指定或者在运行时动态选举，nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程，之间的通信是结合Zookeeper的状态变更通知和监控通知来处理。nimbus进程的主要职责是管理、协调和监控集群上运行的topology(包括topology的发布、任务指派、事件处理时重新指派任务等)。supervisor进程等待nimbus分配任务后生成并监控worker(jvm进程)执行任务。supervisor与worker运行在不同的jvm上，如果由supervisor启动的某个worker因为错误异常退出(或被kill掉)，supervisor会尝试重新生成新的worker进程。

Zookeeper

Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。它的作用主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置，那么对这个地方的配置感兴趣的所有的都可以获得变更，省去了手动拷贝配置的繁琐，还很好的保证了数据的可靠和一致性，同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息，可以监控集群中机器的变化，实现了类似于心跳机制的功能。

数据存储

Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。

HBase

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

Phoenix

Phoenix，相当于一个Java中间件，帮助开发工程师能够像使用JDBC访问关系型数据库一样访问NoSQL数据库HBase。

Yarn

Yarn是一种Hadoop资源管理器，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。Yarn由下面的几大组件构成：一个全局的资源管理器ResourceManager、ResourceManager的每个节点代理NodeManager、表示每个应用的Application以及每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行。

Mesos

Mesos是一款开源的集群管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等应用架构。

Redis

Redis是一种速度非常快的非关系数据库，可以存储键与5种不同类型的值之间的映射，可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘中，使用复制特性来扩展性能，还可以使用客户端分片来扩展写性能。

Atlas

Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的中间件。在后端DB看来，Atlas相当于连接它的客户端，在前端应用看来，Atlas相当于一个DB。Atlas作为服务端与应用程序通讯，它实现了MySQL的客户端和服务端协议，同时作为客户端与MySQL通讯。它对应用程序屏蔽了DB的细节，同时为了降低MySQL负担，它还维护了连接池。Atlas启动后会创建多个线程，其中一个为主线程，其余为工作线程。主线程负责监听所有的客户端连接请求，工作线程只监听主线程的命令请求。

Kudu

Kudu是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎，Kudu拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念，它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。其设计理念为fast analytics on fast data。作为一个开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Kudu不但提供了行级的插入、更新、删除API，同时也提供了接近Parquet性能的批量扫描 *** 作。使用同一份存储，既可以进行随机读写，也可以满足数据分析的要求。Kudu的应用场景很广泛，比如可以进行实时的数据分析，用于数据可能会存在变化的时序数据应用等。

在数据存储过程中，涉及到的数据表都是成千上百列，包含各种复杂的Query，推荐使用列式存储方法，比如parquent,ORC等对数据进行压缩。Parquet 可以支持灵活的压缩选项，显著减少磁盘上的存储。

数据清洗

MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算，”Map(映射)”和”Reduce(归约)”，是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统中。

随着业务数据量的增多，需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂，这个时候就需要任务调度系统，比如oozie或者azkaban，对关键任务进行调度和监控。

Oozie

Oozie是用于Hadoop平台的一种工作流调度引擎，提供了RESTful API接口来接受用户的提交请求(提交工作流作业)，当提交了workflow后，由工作流引擎负责workflow的执行以及状态的转换。用户在HDFS上部署好作业(MR作业)，然后向Oozie提交Workflow，Oozie以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。这也是为什么当调用Oozie 的RESTful接口提交作业之后能立即返回一个JobId的原因，用户程序不必等待作业执行完成(因为有些大作业可能会执行很久(几个小时甚至几天))。Oozie在后台以异步方式，再将workflow对应的Action提交给hadoop执行。

Azkaban

Azkaban也是一种工作流的控制引擎，可以用来解决有多个hadoop或者spark等离线计算任务之间的依赖关系问题。azkaban主要是由三部分构成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban将大多数的状态信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、认证、调度以及对工作流执行过程中的监控等;Azkaban Executor Server用来调度工作流和任务，记录工作流或者任务的日志。

流计算任务的处理平台Sloth，是网易首个自研流计算平台，旨在解决公司内各产品日益增长的流计算需求。作为一个计算服务平台，其特点是易用、实时、可靠，为用户节省技术方面(开发、运维)的投入，帮助用户专注于解决产品本身的流计算需求

数据查询分析

Hive

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce。可以将Hive理解为一个客户端工具，将SQL *** 作转换为相应的MapReduce jobs，然后在hadoop上面运行。Hive支持标准的SQL语法，免去了用户编写MapReduce程序的过程，它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapReduce 、编程能力较弱与不擅长Java语言的用户能够在HDFS大规模数据集上很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。

Hive是为大数据批量处理而生的，Hive的出现解决了传统的关系型数据库(MySql、Oracle)在大数据处理上的瓶颈 。Hive 将执行计划分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。在Hive的运行过程中，用户只需要创建表，导入数据，编写SQL分析语句即可。剩下的过程由Hive框架自动的完成。

Impala

Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。通过熟悉的传统关系型数据库的SQL风格来 *** 作大数据，同时数据也是可以存储到HDFS和HBase中的。Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成)，可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。Impala将整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，相比Hive没了MapReduce启动时间。

Hive 适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询，Impala给数据人员提供了快速实验，验证想法的大数据分析工具，可以先使用Hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理好后的数据集上进行快速的数据分析。总的来说：Impala把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->reduce模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。但是Impala不支持UDF，能处理的问题有一定的限制。

Spark

Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的特点，它将Job中间输出结果保存在内存中，从而不需要读取HDFS。Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像 *** 作本地集合对象一样轻松地 *** 作分布式数据集。

Nutch

Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。

Solr

Solr用Java编写、运行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一个独立的企业级搜索应用的全文搜索服务器。它对外提供类似于Web-service的API接口，用户可以通过>

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