四川和重庆都在发展大数据，在贵州落户的产业巨头会变心吗？

雅安发展大数据的战略始于2018年。按照“大力发展大数据产业，打造 川西 地区大数据基础服务基地、互联网数据中心和算力供应中心，建设川西大数据中心”的要求，雅安规划了总面积265平方公里、可容纳服务器210万台的川西大数据产业园。“贵阳具有的优势，雅安都有。”四川省产业经济发展促进会会长骆玲向第一财经记者表示，雅安和贵阳都在发展大数据产业前端，即大数据的存储和计算，这对气温和空气洁净度都有比较高的要求，最重要的是雅安和贵阳都有电价优势。贵州 以凉都著称，水煤资源丰富，电力价格低廉。而雅安也有将近65%的森林覆盖率，被称为天然氧吧，气候凉爽且温差小，同时雅安水电资源丰富，且弃水现象严重。其实，雅安发展大数据产业的直接动因就是四川建设水电消纳产业示范区。

四川水电资源丰富，经过几年大规模开发后，弃水问题逐渐凸显。国家电网四川电力公司数据显示，2012年至2017年，四川电网调峰弃水电量分别为76亿千瓦时、26亿千瓦时、97亿千瓦时、102亿千瓦时、14143亿千瓦时、13996亿千瓦时。四川大学能源发展研究中心主任马光文此前接受第一财经记者采访时表示，这些调峰弃水数字，如果按照装机弃水统计，年弃水电量达到500亿千瓦时。过去几年，四川丰富的水电资源还吸引了比特币挖矿公司的涌入。当地的中小水电站为这些挖矿公司提供了低廉的电价。2018年，四川省政府出台了《关于深化四川电力体制改革的实施意见》，以电力体制改革为重点深化要素市场化改革，探索建设若干水电消纳产业示范区，争取在两三年内基本解决弃水问题。意见还确定了甘孜、攀枝花、雅安、乐山等水电消纳产业示范区。

雅安是全国十大水电基地之一，截至2017年底，雅安水电装机容量1267万千瓦，投产水电装机规模位居四川省第二位。但是，由于电力外送通道受限，加之省内用电负荷增速放缓，雅安市弃水电量呈逐年递增趋势，2017年雅安水电弃水电量超过120亿千瓦时。大数据中心需要大量电量，属于高载能绿色产业，因此，发展大数据产业成为消纳水电的重点产业。雅安选择发展大数据产业得到了四川省的大力支持，并在发展模式上走了一条贵阳的道路。2019年2月26日，雅安水电消纳示范区“川西大数据产业”购售电框架协议签约。根据协议，自2019年1月1日至2023年12月31日五个自然年交易周期内，国网四川综合能源服务有限公司将确保雅安大数据企业享受电价优惠，全年平均按034元/千瓦时结算。贵阳发展大数据也是先从优惠的电价进行突破的。2016年，贵州省为促进工业经济快速增长，推动大工业企业综合用电价格由056元/千瓦时平均降至044元/千瓦时，其中，大型数据中心用电价格降至035元/千瓦时。

大数据产业成为全市新兴支柱产业。骆玲表示，四川的优势在于产业基础比较好，经济体量比较大，发展大数据有产业依托，很多本地需要大数据中心的行业系统已经落户雅安，形成大数据龙头企业聚集。同时，雅安的“野心”不仅是大数据产业前端。大数据产业要服务先进制造业和现代服务业，才能有产业融合效应。在建设大数据产业园的同时，雅安还同步规划了大数据创意公园、康养数字小镇、区域电商中心等。在四川之前，贵州的大数据产业已经受到来自重庆的挑战。在重庆提出实施以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划后，一些巨头的投资风向便发生了改变。2014年，阿里云大数据中心落户贵州，阿里还宣布将把贵阳建成全球备案中心与技术支持中心；2017年，腾讯在贵阳建设了七星绿色数据中心，这也是一个特高等级灾备数据中心。但后来，阿里巴巴、腾讯、百度等巨头又在重庆进行重点投资。今年1月，阿里巴巴重庆智能中心落户两江新区。近日，阿里巴巴旗下阿里云、b2b、零售通、口碑、大麦、阿里影业、蚂蚁金服、菜鸟、阿里集团客户体验事业部等营团队，已经正式入驻该中心。与此同时，继贵州之后，重庆也获批国家大数据综合试验区。骆玲认为，相比贵州，川渝地区发展大数据有自身产业、市场的需求。比如重庆汽车、电子信息等产业基础雄厚，以大数据智能化引领会很有前景。但目前，四川、重庆和贵州三个地方在大数据产业上的竞争还不明显。不仅如此，重庆和贵州作为两个国家大数据综合试验区也在加强合作。今年3月发布的《渝黔合作先行示范区建设实施方案》，也将大数据作为渝黔合作先行示范区重点发展的产业之一。方案提出，整合渝黔两地大数据产业技术创新要素，共同搭建大数据协同创新平台；同时，推动核心支撑软件、工业互联网、工业大数据、智能装备、智能制造云服务平台等在制造业的集成应用，全面推进两地传统产业向智能化、绿色化、服务化转型。而《雅安市人民政府关于加快大数据产业发展的实施意见》也明确提出实施错位竞争、差异化发展路线。着力在大数据基础服务、物联网与应急产业、人工智能与无人驾驶、区块链与信用体系、电子商务与产业培育、视联网与公众服务等方向开展示范应用。

　一、hadoop
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。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
二、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
三、Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。
Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和 *** 作。
四、Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel。该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。
通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。
五、RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
六、 Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

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