hadoop课程设计

1 大数据专业课程有哪些

首先我们要了解Java语言和Linux *** 作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的排队买票你知道不数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以 *** 作它，因为它们都是用JVM的。

2 hadoop视频教程下载

其实这个课程讲的“微博”项目是《HBase in action》中的例子。其中的源代码都放在 github 上面。
3 请问哪位有《深入浅出Hadoop实战开发》的视频教程

Hadoop是什么，为什么要学习Hadoop

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop带有用Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。本课程的讲解是采用linux平台进行模拟讲解，完全基于真实场景进行模拟现实

亮点一:技术点全面,体系完善
本课程在兼顾Hadoop课程知识体系完善的前提下，把实际开发中应用最多、最深、最实用的技术抽取出来，通过本课程，你将达到技术的新高点，进入云计算的美好世界。在技术方面你将彻底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作机制；HDFS基本配置管理；MapRece原理； HBase的系统架构；HBase的表结构；HBase如何使用MapRece；MapRece高级编程；split的实现详解；Hive入门；Hive结合MapRece；Hadoop的集群安装等众多知识点。

亮点二:基础+实战=应用,兼顾学与练
课程每阶段都安排了实战应用项目,以此方便学生能更快的掌握知识点的应用，如在第一阶段,课程结合HDFS应用,讲解了服务器的设计、以及如何利用Java API去对HDFS *** 作、在第二阶段;课程结合HBase实现微博项目的各种功能，使学员可以活学活用。在第三阶段:HBase和MapRece结合时下了实现话单查询与统计系统，在第四阶段，Hive实战部分，通过实战数据统计系统，使学员在最短的时间内掌握Hive的高级应用。

亮点三:讲师丰富的电信集团云平台运作经验
讲师robby拥有丰富的电信集团工作经验，目前负责云平台的各方面工作，并拥有多年的企业内部培训经验。讲课内容完全贴近企业需求，绝不纸上谈兵。

更多技术亮点参考课程大纲:（本大纲以章节形式命名要为防止某些章节1章节内容超过1课时)

第1章节:
> Hadoop背景
> HDFS设计目标
> HDFS不适合的场景
> HDFS架构详尽分析
> MapRece的基本原理

第2章节
> Hadoop的版本介绍
> 安装单机版Hadoop
> 安装Hadoop集群

第3章节
> HDFS命令行基本 *** 作
> Namenode的工作机制
> HDFS基本配置管理

第4章节
> HDFS应用实战：服务器(1) - 系统设计
> 应用的环境搭建 php + bootstrap + java
> 使用Hadoop Java API实现向HDFS写入文件

第5章节
> HDFS应用实战：服务器(2)
> 使用Hadoop Java API实现读取HDFS中的文件
> 使用Hadoop Java API实现获取HDFS目录列表
> 使用Hadoop Java API实现删除HDFS中的文件

第6章节
> MapRece的基本原理
> MapRece的运行过程
> 搭建MapRece的java开发环境
> 使用MapRece的java接口实现WordCount

第7章节
> WordCount运算过程分析
> MapRece的biner
> 使用MapRece实现数据去重
> 使用MapRece实现数据排序
> 使用MapRece实现数据平均成绩计算

第8章节
> HBase详细介绍
> HBase的系统架构
> HBase的表结构，RowKey，列族和时间戳
> HBase中的Master，Region以及Region Server

第9章节
> 使用HBase实现微博应用（1）
> 用户注册，登陆和注销的设计
> 搭建环境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API
> HBase和用户相关的表结构设计
> 用户注册的实现

第10章节
> 使用HBase实现微博应用（2）
> 使用session实现用户登录和注销
> “关注"功能的设计
> “关注"功能的表结构设计
> “关注"功能的实现

第11章节
> 使用HBase实现微博应用（3）
> “发微博"功能的设计
> “发微博"功能的表结构设计
> “发微博"功能的实现
> 展现整个应用的运行

第12章节
> HBase与MapRece介绍
> HBase如何使用MapRece

第13章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（1）
> 应用的整体设计
> 开发环境搭建
> 表结构设计

第14章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（2）
> 话单入库单设计与实现
> 话单查询的设计与实现

第15章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（3）
> 统计功能设计
> 统计功能实现

第16章节
> 深入MapRece（1）
> split的实现详解
> 自定义输入的实现
> 实例讲解

第17章节
> 深入MapRece（2）
> Rece的partition
> 实例讲解

第18章节
> Hive入门
> 安装Hive
> 使用Hive向HDFS存入结构化数据
> Hive的基本使用

第19章节
> 使用MySql作为Hive的元数据库
> Hive结合MapRece

第20章节
> Hive应用实战:数据统计（1）
> 应用设计，表结构设计

第21章节
> Hive应用实战：数据统计（2）
> 数据录入与统计的实现

4 哪个课程题库有hadoop的题

这是在一个平衡Hadoop集群中，为数据节点/任务追踪器提供的规格：
在一个磁盘阵列中要有12到24个1~4TB硬盘
2个频率为2~25GHz的四核、六核或八核CPU
64~512GB的内存
有保障的千兆或万兆以太网（存储密度越大，需要的网络吞吐量越高）
名字节点角色负责协调集群上的数据存储，作业追踪器协调数据处理（备用的名字节点不应与集群中的名字节点共存，并且运行在与之相同的硬件环境上。）。Cloudera客户购买在RAID1或10配置上有足够功率和级磁盘数的商用机器来运行名字节点和作业追踪器。

NameNode也会直接需要与群集中的数据块的数量成比列的RAM。一个好的但不精确的规则是对于存储在分布式文件系统里面的每一个1百万的数据块，分配1GB的NameNode内存。于在一个群集里面的100个DataNodes而言，NameNode上的64GB的RAM提供了足够的空间来保证群集的增长。我们也把HA同时配置在NameNode和JobTracker上，
这里就是为NameNode／JobTracker／Standby NameNode节点群的技术细节。驱动器的数量或多或少，将取决于冗余数量的需要。
4–6 1TB 硬盘驱动器 采用 一个 JBOD 配置 (1个用于OS, 2个用于文件系统映像[RAID 1], 1个用于Apache ZooKeeper, 1个用于Journal节点)
2 4-/16-/8-核心 CPUs, 至少运行于 2-25GHz
64-128GB 随机存储器
Bonded Gigabit 以太网卡 or 10Gigabit 以太网卡
记住, 在思想上，Hadoop 体系设计为用于一种并行环境。

5 大数据的课程都有哪些

大数据本身属于交叉学科，涵盖计算机、统计学、数学三个学科的专业知识。所以大数据的课程内容，基本上也是围绕着三个学科展开的。
数理统计方面：数学分析、统计学习、高等代数、离散数学、概率与统计等课程是基本配置。
计算机专业课程：数据结构、数据科学、程序设计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等，也是必备课程。
而想要真正找到工作的话，大数据主流技术框架，也要去补充起来，这才是找工作当中能够获得竞争力的加分项。

6 hadoop 集群教程

要教程？不明白你这个啥意思

7 有哪些好的hadoop学习资料

1"HadoopOperationspdfzip"//vdiskweibo/s/vDOQs6xMAQH62
2"Hadoop权威指南(中文版)(带书签)pdf"Hadoop权威指南(中文版)(带书签)pdf
3"[Hadoop权威指南(第2版)]pdf"[Hadoop权威指南(第2版)]pdf
4"hadoop权威指南第3版2012rar"hadoop权威指南第3版2012rar

5《Hadoop技术内幕：深入解析HadoopCommon和HDFSpdf"《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFSpdf
6"Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理pdf"Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理pdf

7"Hadoop实战pdf"Hadoop实战pdf
8"Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版)pdf"Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版)pdf
9"Hadoop实战(第2版)pdf"Hadoop实战(第2版)pdf
10"HadoopinActionpdf"Hadoop in Actionpdf

11"Hadoop in practicepdf"Hadoop in practicepdf
12"HadoopTheDefinitiveGuide,3Edpdf"Hadoop TheDefinitiveGuide,3Edpdf
13"O'ReillyHadoopTheDefinitiveGuide3rdEditionMay2012pdf"O'ReillyHadoopTheDefinitiveGuide3rdEditionMay2012pdf

14"hadoop入门实战手册pdf"hadoop入门实战手册pdf
15"Hadoop入门手册chm"Hadoop入门手册chm

16"windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解doc"windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解doc
17"在Windows上安装Hadoop教程pdf"在Windows上安装Hadoop教程pdf

18"Hadoop源代码分析(完整版)pdf"Hadoop源代码分析(完整版)pdf
19"hadoop-apiCHM"hadoop-apiCHM

20"HBase-Hadoop@小米pptx" HBase-Hadoop@小米pptx
21"但彬-Hadoop平台的大数据整合pdf"但彬-Hadoop平台的大数据整合pdf

22"QCon2013-罗李-Hadoop在阿里pdf"QCon2013-罗李
23"网络hadoop计算技术发展pdf"网络hadoop计算技术发展pdf
24"QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台pdf"QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台pdf
25"8步安装好你的hadoopdocx"8步安装好你的hadoopdocx
26"hadoop运维经验分享ppsx"hadoop运维经验分享ppsx

27"PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践rar"PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践rar
28"Hadoop20基本架构和发展趋势pdf"Hadoop 20基本架构和发展趋势pdf
29"Hadoop与大数据技术大会PPT资料rar"Hadoop与大数据技术大会PPT资料rar
30"Hadoop2011云计算大会rar"Hadoop2011云计算大会rar

1月上旬，新元科技股价暴涨，其布局的云游戏服务器业务受到关注。记者来到新元科技，与高管进行面对面交流，探究作为轮胎橡胶设备厂商的新元科技，如何布局智能行业机器人，打造智慧工厂、智慧城市另外，记者与新元科技高管就云游戏领域的ARM型服务器进行了沟通。

新元科技高管介绍，公司炼胶设备主业仍将继续发展，清投智能的智慧工厂业务主要为各种智能行业机器人，应用于电站、高铁、戒毒所等固定区域的巡视巡检。另外，公司通过子公司邦威思创布局的ARM颗粒计算云游戏服务器设备2019年开始推广。

(右起分别为邦威思创总经理陈尧、新元科技副总经理张亮)

“职业涉险”机器人

据了解，新元科技主业为智能化输送配料系统，主要产品包括上辅机系统、小料配料称量系统、气力输送系统，用于轮胎橡胶行业的炼胶环节。2017年控股清投智能后，主营业务拓展至大屏幕智能显示控制系统和智能装备业务。

历史财务数据显示，在收购清投智能后，智能制造业务利润不断提高。2017年，新元科技与清投智能净利润分别为208900万元与95284万元，到了2018年，两者净利润分别为700346万元与523930万元，2019年上半年，清投智能净利润已超过母公司，两者分别为253290万元与306886万元。

关于新元科技的发展方向，公司高管介绍，公司整体围绕智能制造展开，发展战略为两条主线：一条是智慧工厂，第二条主线是工业智能机器人。

据了解，智能装备制造与智能机器人项目均由清投智能承载，“清投智能主营业务为大屏幕显示控制系统和智能装备的研发、生产和销售;主要产品包括液晶项目、DLP项目、智能滑雪机、智能qd柜、智能机器人等。”新元科技在财报中称。

新元科技专门介绍了智慧工厂业务的“亮点”——“宝”系列智能巡检机器人，包括应用于电站巡检的“电宝”、应用于安防巡逻的“安宝”、运维辅助机器人“维宝”等。

(清投智能“宝”系列机器人展示图)

(清投智能“宝”系列机器人产品线归类)

新元科技副总经理张亮介绍，“宝”系列机器人绝大部分原材料来自外采，清投智能的优势在于数据采回后的智能化分析处理，同时，在机器人制造时不断整合红外雷达壁障、AI图像识别处理等功能，整合设计也是优势之一。

在市场竞争方面，张亮告诉记者，除了清投智能之外，做巡视巡检机器人的企业以国家电网下属企业为主，向外延伸的很少，公司向外延伸已取得一定成果，向化工厂、煤矿输煤廊桥、中储粮粮食储备库、看守所等应用场景延伸出的销量大于电网销量。

(电宝应用场景)

“现在‘宝’系列机器人的成本较人工成本优势并不突出，但考虑社保、伤亡事故处理、后勤保障等隐性成本，在危险领域，机器人的成本还是有优势的，现在销量增长还可以，但整体的规模还不是特别大。”张亮称。

财务报告显示，截至2018年末，机器人项目营业收入为20011万元，毛利率为3744%。

云游戏服务器进展如何

除上述两条主线外，新元科技还在布局服务器相关业务。据了解，2019年中，新元科技并购邦威思创51%股份，业务拓展至智能视频通讯及专用领域新型异构服务器和ARM颗粒云计算服务器等领域，而ARM服务器在云游戏领域存在应用空间。

(陈尧介绍基于高性能ARM颗粒计算的云游戏服务器的技术特点)

邦威思创总经理陈尧认为，基于高性能ARM颗粒计算的云游戏服务器对比传统服务器有较大优势，这主要因云游戏与ARM计算单元的良好兼容性及其颗粒化计算特点决定，云游戏的每个用户都是独占性用户，需要独立的计算单元或虚拟机进行单独运算，ARM颗粒计算的云游戏服务器是由大量ARM+GPU颗粒计算单元构成，虽然单体ARM颗粒计算单元的运算能力不及传统服务器，但因其并行了众多独立计算单元可供调度，非常适合云游戏等业务的计算处理。

“另外，基于高性能ARM颗粒计算的云游戏服务器的成本方面较传统服务器有非常明显的优势，尤其是低功耗的特点，可以较大地降低大规模的云游戏运营商的运营成本。”陈尧告诉记者。

关于ARM服务器的市场，陈尧称，该业务2019年开始推广，目前量还没有起来。

某专业人士对记者表示，现在云计算和边缘计算已经实实在在产生需求，在5G商用的推动下，相关市场应用预计会越来越大，目前谷歌、亚马逊、微软、英伟达、华为等厂家都已相继发布云游戏产品。

IDC在报告中称，当前以5G、人工智能、物联网为代表的新兴技术正在推动人类进入智能社会，加速了智能化应用爆发性发展，自动驾驶、云游戏、VR/AR等智能化应用的兴起，使得传统单一的X86架构产品很难满足多样化的计算场景需求。

除ARM云游戏服务器外，陈尧还介绍了公司的FCPC协同计算平台系列服务器，较Intel等通用服务器，邦威思创的FCPC产品为利用FPGA+ARM/CPU的异构服务器，可帮助下游应用厂商快速打造各种专业的个性化产品。比如：图像处理机器人，传统处理器方案功耗高、空间大、成本高，应用FCPC方案则可以重点搭载AR引擎、图像分析处理等模块，会更有优势。

(陈尧介绍新型FCPC异构服务器产品的技术特点)

市场推广方面，陈尧表示，市场很大，客户很有兴趣，但还没形成规模，陈尧补充道，“相关产品具有良好的客户粘性，使用的客户会很稳定，会一直使用我们的产品和服务。”

上述服务器行业人士表示，微软和阿里也在搭建FPGA云服务器，都看好FPGA计算能力强、低功耗、小体积的特点，不过，FPGA研发横跨软硬件，需要多方面协调共进，研发难度高。同时，FPGA使用起来不如通用服务器简易，出现问题以后的维养也比较麻烦，能否达到邦威思创的预期市场效果，还需要时间检验。

值得注意的是，截至2019年半年报，新元科技并未单独列示服务器产品相关财务情况，故服务器收入及利润占比尚无从得知。

近几年来半导体股票有着较大的发展空间，吸引了部分新股民的注意力。但也因为疫情的冲击，半导体行业也受到了影响，一部分人们会因此有些担心。

今天我就来给大家详细分析一下半导体行业中的老牌企业——利亚德，看看半导体行业之后会如何发展。

在正式剖析利亚德前，你们可以先了解一下半导体行业的龙头股名单，点击就能够查看：

一、从公司角度看

公司介绍：

利亚德股份全称是利亚德光电股份有限公司，前身为北京利亚德电子科技有限公司，成立于1995年8月21日，主要从事电子显示产品、照明产品、电子标识产品的生产和销售。

自成立以来，利亚德在全国各地承建超过5000个项目，安装了数十万个显示产品，已经发展成为一家LED视频及信息发布显示屏领域的带领者。

接下来我就从几个方面来给各位朋友们解析一下利亚德的出色之处：

亮点一：资质方面

利亚德集团旗下的照明企业多数具备“照明工程设计专项甲级”和“城市及道路照明工程专业承包壹级”双资质，以利亚德西安子公司为例：

利亚德西安子公司的智能系统也同样具备有建筑智能化行业“双双甲”资质，在全国建筑智能化和照明行业内很少具备有“双双甲”资质的企业之一。

另外，利亚德拥有大量的专业资质涉及智能显示、景观照明、文化旅游等业务板块，对于企业的发展有非常重要的作用。

亮点二：品牌价值及业绩

利亚德曾先后为国庆50、60、70周年庆典、2008年北京奥运会、2010年上海世博会、20届央视春晚等国内外多项重大活动、赛事提供视效服务和整体解决方案。

经过20多年的沉淀，利亚德在全球范围内的品牌声誉都非常好，国家重大政治文化活动实效显示服务商包括利亚德。

利亚德的优势分析就讲到这里，学姐把更多信息

二、从行业角度看

利亚德是全球 LED显示龙头，全球份额排名第一。

2020年这一年，就已经达到了78%的企业营收比。连续数年取得全球LED显示产品市占率的冠军，市场份额在2019时达到 121%，以下是公司的一些其他业务：夜游经济、文化旅游与VR体验等。

眼下国内外疫情有所控制，在国家政策拉动下，行业下游显示、背光需求明显增长，LED显示总体营收状况环比明显改善。

而随着LED显示行业呈现上涨的趋势，利亚德作为行业龙头将获得前所未有的收益。

不包括LED外，随着经济的复苏和国家政策转型，利亚德的文旅业务也会为企业带来收益。

所以结合总体情况，我觉得在将来很长时间内，利亚德仍旧能够有很好的发展势头。

2022款GS4显示服务器错误的原因：由于网络通讯量过大引起的网络连接过慢引起对终端服务器的响应延迟。如果出现这种情况可能是因为你的网络没有连接，或者是你的网络在运行的时候，出现了断开连接的情况，也有可能是因为你的网络运营商。

2022款广汽传祺GS4搭载L2级智能驾驶辅助技术，同时车内应用了超感交互智能座舱，可实现OTA升级、疲劳监测、下雨自动升窗、远程预约空调、主动通风换气等功能。通过车身铭牌来看，新车搭载一台15T涡轮增压发动机，其最大净功率为169马力。

传祺GS4设计亮点

传祺GS4搭载了与腾讯联合研发的腾讯TAI车联网智慧系统，17个自然语义、21项远程控制服务、高德腾讯双地图导航、超级ID自定义驾驶者让出行轻松无忧。腾讯智慧出行事业部副总裁钟学丹表示，传祺GS4上可以实现语音 *** 控空调、座椅、导航等40余种功能。

第二代传祺GS4全球首搭官方定制微信车载版，让社交在出行与日常生活中无缝衔接。微信车载版系统可以让眼睛和双手去开车，让耳朵和嘴巴去交流，保障行车安全。此外微信车载版使用相当便捷，可以实现扫码即使用离车退出保护用户隐私。

---