如何利用hadhoop构建物联网平台

常见的大数据术语表(中英对照简版)：
A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

初中毕业生读职高有前途吗？答案是肯定的。职高学历的学生毕业后可以直接进入社会工作，而且得到的工作待遇也比较高。另外，职高学历的学生还可以继续深造，最终取得大学学历。所以，初中毕业生读职高有前途，这是毋庸置疑的。

抚顺职业技术学院中专简介：抚顺职业技术学院、抚顺师范高等专科学校是国家教育部批准备案的全日制公办普通高等院校；辽宁省高等职业教育改革发展示范校；教育部、财政部确定的中央财政支持的职业教育实训基地；中国石油和化工工业协会确定的石油和化工行业职业教育与培训全国示范性实训基地。
学院（校）位于沈抚新区旺力街，地处东北振兴“一带五基地”发展核心区域，距辽宁省会沈阳一步之遥，现代化有轨电车、地铁、公交线路四通八达，是融外观设计现代化，内部设施智能化，园林景观生态化的创新型校园。学院占地面积740亩，建筑面积172万平方米，是教学、实训于一体功能全面现代化高等职业院校。
学院（校）在做强师范教育的同时，依托抚顺石化新城（国家精细化工产业基地）和沈抚新区（国家先进装备制造业基地）形成的石油化工新材料、高端装备制造、环保设备、生物科技和现代服务业等产业集群和石化电力装备、工业机器人、物联网、汽车零部件等产业集群大力开展高等职业教育，与40多家规模企业开展产品研发、项目合作、人才培养、科技攻关等深层次的校企合作。
抚顺职业技术学院中专专业有哪些：序号专业名称所属类别1石油炼制技术石油化工2建筑工程施工建筑工程3机械加工技术机电/机械4机电技术应用机电/机械5汽车制造与检测汽修6计算机应用计算机/电脑7物联网技术应用其他中职8高星级饭店运营与管理旅游抚顺职业技术学院中专专业详细介绍专业名称：物联网技术应用
物联网技术应用专业是一个新兴的专业，它是基于物联网技术的。物联网技术是指通过互联网连接物体的技术，它可以将物体与信息系统相连接，从而实现物体的信息采集、处理和传输。物联网技术应用专业的学生将学习如何应用物联网技术，从而实现物体的信息采集、处理和传输。
抚顺职业技术学院中专物联网技术应用
开设课程：计算机网络技术、嵌入式接口技术、单片机与传感器、物联网识别技术与应用、物联网短距离无线通信技术、物联网系统集成、物联网工程设计
职业证书：物联网产品营销员、物联网应用调研员、物联网商务应用师、物联网项目运营师、物联网硬件管理师、物联网网络管理师、物联网项目运营师、物联网项目规划师、物联网高级监理师等
职业面向：面向物联网安装调试员等职业，物联网设备安装与调试、物联网系统运行与维护、物联网系统监控、物联网产品制造与测试、物联网项目辅助开发和售后技术支持等岗位（群）。
主干课程：物联网技术导论、电工电子技术、面向对象程序设计、数据库基础与应用、Web应用开发、传感器技术与应用、RFID射频识别技术、单片机原理及应用、无线传感器网络应用、短距离通信技术与应用、构建中小企业网络、综合布线技术、嵌入式系统技术、Android移动应用开发、物联网组网技术等
专业名称：计算机应用
计算机应用专业是学生们选择的热门专业之一，主要学习计算机的应用技术和方法，毕业生可从事计算机应用系统的设计、开发、维护和管理等工作。这个专业的学习将帮助学生掌握计算机的基本知识和应用技能，为他们未来的职业生涯打下坚实的基础。
抚顺职业技术学院中专计算机应用
职业能力要求：1、具有信息安全、知识产权保护和质量规范意识;2、了解必要的计算机软件与硬件基础知识,并能应用于计算机的 *** 作、安装、调试、维护或营销等工作;3、掌握使用计算机进行数据收集、加工、输出等信息处理的相关知识和必要的 *** 作技能;4、具有计算机主流 *** 作系统、网络、常用办公及工具软件的基本应用能力;5、能使用计算机处理图形、图像、影像、声音等数字媒体信息;6、能根据所选的专业方向,掌握计算机在相关职业领域中的应用技能。
继续学习专业举例：高职: 计算机应用技术、计算机系统维护、计算机信息管理、计算机教育本科: 计算机科学与技术、信息工程
职业资格证书举例：计算机 *** 作员、电子计算机装配调试员、计算机检验员
对应职业：计算机 *** 作员、打字员、电子计算机装配调试员、计算机检验工、计算机硬件技术人员、计算机软件技术人员
专业名称：机电技术应用
机电技术应用专业是培养具有机电一体化技术应用能力的高级工程技术人才的专业，主要从事机电一体化产品的设计、开发、制造和应用等工作。机电技术应用专业毕业生在工业、交通、农业、建筑、医疗等领域有广阔的就业前景。
抚顺职业技术学院中专机电技术应用
专业教学主要内容：机械制图、机械基础、金属加工基础、电工电子技术与技能、机电设备概论、气动与液压传动、电器与PLC 控制技术、传感器技术、自动化设备及生产线调试与维护等。在校内进行机电控制综合实训及典型机电设备综合实训;在相关企业进行综合实习和顶岗 实习。
职业能力要求：1、具有安全生产、节能环保等意识,严格遵守 *** 作规程;2、掌握典型机电产品、自动化设备和生产线的基本结构与工作原理;3、掌握机电产品、自动化设备和生产线中采用的机、电、液、气等控制技术;4、能识读简单的机械零件图、机电产品和自动化生产线装配图;5、能使用常用的工具、量具、仪器仪表及辅助设备;6、能初步进行机电产品、自动化设备和生产线的安装、调试、运行和维护;7、能进行一般机电产品的营销和售后服务。
专业代码：051300
职业资格证书举例：机修钳工、维修电工、装配钳工、工具钳工
专业名称：汽车制造与检测
汽车制造与检测专业是一个非常有前景的专业，它主要培养学生的制造、检测和维修汽车的能力。这个专业的学生可以在汽车制造企业、汽车维修企业、汽车零部件供应商等行业工作。
抚顺职业技术学院中专汽车制造与检测
继续学习专业举例：高职: 汽车制造与装配技术、汽车检测与维修技术、汽车技术服务与营销本科: 机械设计制造及其自动化、汽车服务工程、车辆工程
对应职业：汽车修理工、汽车装配工、汽车模型工、汽车饰件制造工、汽车生产线 *** 作调整工、装配钳工、内燃机装配工、摩托车调试修理工、起重机驾驶员
职业资格证书举例：汽车修理工、汽车装配工、汽车模型工、汽车生产线 *** 作调整工、装配钳工
专业代码：051700
专业名称：建筑工程施工
建筑工程施工专业是建筑行业中的一个重要分支，专业学生需要具备扎实的基础理论知识和丰富的实践经验。施工过程中遇到的各种问题都需要专业人员进行解决，所以建筑工程施工专业的学生必须具备扎实的施工技能。
抚顺职业技术学院中专建筑工程施工
专业代码：040100
职业能力要求：1、具有安全施工、节能环保等意识,严格遵守 *** 作规程;2、掌握建筑工程及其施工的基本知识;3、会选用建筑材料和构配件,能进行建筑材料取样、检测、保管;4、能识读建筑施工图,能进行测量定位放线;5、能正确使用常用建筑施工工具、设备,能制订主要工种的施工方案;6、掌握建筑工程主要工种施工方法及质量监控、检查验收、监理和安全管理的方法;7、具有建筑工程施工资料笔录、整理、建档能力。
继续学习专业举例：高职: 建筑工程技术、基础工程技术本科: 土木工程
抚顺职业技术学院中专师资怎么样？“学院拥有一支以博士和硕士为骨干,以双师素质教师为主体的教师队伍,有教授26人、副教授101人。聘请清史专家阎崇年等国内知名学者担任客座教授,聘请“全国机械密封大王”赵林源为代表的一批工人技术明星担任学生技能导师,成立了以企业高层管理人员和技术专家为主体的专业指导委员会,构建了“政府主导、行业引领、学院推进”的“校企合作”共建平台,企业全程参与学院教学与管理
抚顺职业技术学院中专收费标准：专业名称代码计划学制收费标准石油炼制技术670202155人2500建筑工程施工640301145人2500机械加工技术660102125人2500机电技术应用660301115人2500汽车制造与检测660701135人2500计算机应用710201135人2500物联网技术应用710102125人2500高星级饭店运营与管理74010495人2500抚顺职业技术学院中专大家关注的事项：家庭经济困难学生，持各级人民政府出具的贫困证明材料，经学院认定后，可以申请国家生源地信用助学贷款（最高12000元每年)，成绩优异且其他方面表现突出的学生可申请国家奖学金和省政府奖学金，成绩优秀的家庭经济困难学生可申请国家励志奖学金（5000元每年)、家庭经济困难学生可申请国家助学金。
抚顺职业技术学院中专抚顺职业技术学院中专地址：抚顺经济开发区旺力街89号
抚顺职业技术学院中专官网：年电大中专招生咨询（原广播电视大学）：>挑战和机遇：物联网应用前景和发展展望 物联网的发展代表了整个社会信息化的发展方向。就通信产业来说，长期的发展目标是 实现人与人之间无缝的联系和沟通。这个目标发展到现在，已经基本实现了。那么今后向什么方向发展？2009 年开始，以“物联网”、“智慧地球”为代表的信息化概念在全球范围内出 现，为通信产业未来的发展指明了方向。 在全球金融危机后期的大背景下，物联网的本质是行业信息化，各国政府大力推动物联网发展的动力在于寻找新的经济增长点和创造就业。 在这样的大背景下，在全球范围内，运营商 成为了物联网的重要推动者。 运营商将在物联网的发展中获得巨大的利益， 同时带领整个通 信产业，朝一个更深入的方向发展。 物联网规模化发展面临 3 大挑战 从整个物联网的发展情况来看，我们认为物联网仍然处在一个规模成长前夜的阶段。要实现规模化的发展，仍面临着一系列的瓶颈，需要解决一系列的问题。这些问题概括总结起来就是横向欠缺整合，纵向亟待深入。与之相对应的还有第三个问题，就是伴随物联网进一步的发展和规模化，将会对通信网络产生压力，并且产生一系列的新问题，需要对整个基础 网络针对物联网进行优化。 总结来说，物联网的规模化发展，面临的三大挑战是： 第一，需要实现物联网横向的整合，打造社会公共的物联网基础架构。并在标准化、规 范化的基础上，形成真正的物联网产业联盟。 第二，需要促进物联网在各个行业的纵深发展。应抓住新的关键技术、政府示范项目以 及新的商业模式等契机，实现重点行业的突破，并由点带面，促进整个物联网向各个行业的 纵深发展。 第三，基础网络优化。通信产业界形成共识，就是物联网的规模化发展，将对基础网络产生一系列优化的需求。比如为了满足庞大的物的数量，要对号码优化；为了满足物的低功 耗、低移动的影响，要对无线资源进行优化等。 挑战一：横向整合 从横向整合的角度来说，基于物联网这样一个从感知层到网络层，再到应用层的端到端 的架构， 应该建立公共的分层的物联网体系架构。 这样一种社会公共的物联网基础架构的优 化，有两个节点非常重要：一个是物联网业务支撑平台，或者说物联网中间件平台； 另外一 个是标准化、规范化的物联网网关产品。 物联网应以平台和模组为基础形成一个更加规范化、标准化的物联网基础架构，并以此架构为基础形成整个社会物联网的分工。 在这个过程中，标准化工作是非常重要的任务。 从国际范围来看，整个物联网的规范制订都处于相对滞后的局面。 物联网行业规范的制订是推动物联网的关键， 必须予以充分的重视。物联网规范的制订应以物联网业务支撑平台为核心，重点是在平台与终端的接口、平台与应用的接口的标准化。 在形成一个社会公共的物联网基础架构，以及相应规范制订的基础之上，形成真正价值链分工基础之上的产业联盟。 目前国内物联网的产业联盟存在的一个突出问题，就是布局分散，缺乏基于价值链的分工。虽然大多数厂商宣称提供端到端方案，但大部 分规模较小。 挑战二：纵向深入 纵向深入方面，应该抓住一系列的机会推动物联网在各个行业的深化。 首先应该抓住新技术带来的变革契机，物联网技术的发展，正在带来这样的发展契机。 物联网通过对传统产业的变革，在某种程度上，颠覆了传统服务产业链条。新技术变革为运 营商和设备制造商， 占领行业市场提供了良好的契机。这是一个利用新技术所带来的机遇，突破重点行业的范例。 第二，应该抓住政府示范项目的机会。在政府示范项目中，政府关注重点在于整个物联 网产业链的发展， 以及社会公共资源在物联网领域最优化的投入。 设备制造商和电信运营商 可以通过在政府示范项目充分的合作，形成合力，实现重点行业的突破。中兴通讯和上海电 信合作，在上海提供了车辆监控系统服务世博会，取得了良好的社会效应。此项目最近刚刚 获得了 CDG 颁发的物联网的业务创新大奖。 第三，需要在经营模式和商业模式方面实现创新。现在物联网的发展体现出严重的行业 不平衡。 国内发展比较快的几个行业， 都是有巨额投资的行业。 大多数没有钱的行业怎么办？ 未来物联网向更多行业纵深化发展， 需要由创新模式来带动。 挑战三：基础网络优化 基础网络的优化，是整个通信业界尚未解决的问题，也是大家非常关心的问题。 基础网络优化，前期普遍认为距离实际市场需求较远， 但是从今年下半年起， 在网络已经达到几百万甚至上千万物联网终端在线的情况下，这种需求已经出现了。比如加强网络终端感知能力的需求， 为了规避数据安全风险而进行数据分流的需求等。 这些都是现实的需求， 并且正在不断地细化。 从长远来看，我们认为物联网必须在横向整合、纵向深入以及基础网络优化三个重要问题上取得突破，才能取得规模化的发展。 物联网解决方案，经过前期的巨大努力，我国在物联网领域已经形成了金字塔形的层次结构：处在金字塔顶端的是物联网业务支撑平台产品； 处在第二层的是标准化、 规范化的物联网通信模块产品；第三层是关键行业应用方案；第四层是物联网的基础网络优化；第五层是技术人才的组织和支持。

如果农产品物联网建立完成了，农产品溯源也就是系统整理一下信息这么简单了。
如果没有农业物联网，开始建立，那只有让企业有盈利冲动的方式去驱动进步。
先让一些有优质产品的企业开始浅度追溯
然后行业认同，市场认同了，开始一层层的迭代深入。
如果是大宗的，因为产量大，可以一次上一个现阶段的深度追溯系统。
主要还是把生产加工仓储物流分成节点，落实到人。
信息浅追溯可以人工录入，中后期都得传感器自动录入。
可以到追溯吧里面找乔路飞科技的方案设计参考下

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