大数据学习路径2

第一篇：大数据学习路径2

大数据经典学习路线（及供参考）

1.Linux基础和分布式集群技术 学完此阶段可掌握的核心能力：

熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；

学完此阶段可解决的现实问题：

搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可以增大网站的并发访问量，保证服务不间断地对外服务；

学完此阶段可拥有的市场价值：

具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。

1.内容介绍：

在大数据领域，使用最多的操作系统就是Linux系列，并且几乎都是分布式集群。该课程为大数据的基础课程，主要介绍Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、防火墙、Shell编程等。

2.案例：搭建互联网高并发、高可靠的服务架构。

2.离线计算系统课程阶段

1.离线计算系统课程阶段

HADOOP核心技术框架

学完此阶段可掌握的核心能力：

1、通过对大数据技术产生的背景和行业应用案例了解hadoop的作用；

2、掌握hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发；

3、掌握MAPREDUCE分布式运算系统的工作原理和分布式分析应用开发；

4、掌握HIVE数据仓库工具的工作原理及应用开发。

学完此阶段可解决的现实问题：

1、熟练搭建海量数据离线计算平台；

2、根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案；

3、根据具体数据分析需求实现基于mapreduce的分布式运算程序；

学完此阶段可拥有的市场价值：

具备企业数据部初级应用开发人员的能力

1.1 HADOOP快速入门

1.1.1 hadoop知识背景

什么是hadoop、hadoop产生背景、hadoop在大数据云计算中的位置和关系、国内hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍

国内外hadoop应用案例介绍

分布式系统概述、hadoop生态圈及各组成部分的简介

1.1.2 HIVE快速入门

hive基本介绍、hive的使用、数据仓库基本知识

1.1.3 数据分析流程案例

web点击流日志数据挖掘的需求分析、数据来源、处理流程、数据分析结果导出、数据展现

1.1.4 hadoop数据分析系统集群搭建

集群简介、服务器介绍、网络环境设置、服务器系统环境设置、JDK环境安装、hadoop集群安装部署、集群启动、集群状态测试

HIVE的配置安装、HIVE启动、HIVE使用测试

1.2 HDFS详解

1.2.1 HDFS的概念和特性

什么是分布式文件系统、HDFS的设计目标、HDFS与其他分布式存储系统的优劣势比较、HDFS的适用场景

1.2.2 HDFS的shell操作

HDFS命令行客户端启动、HDFS命令行客户端的基本操作、命令行客户端支持的常用命令、常用参数介绍

1.2.3 HDFS的工作机制

HDFS系统的模块架构、HDFS写数据流程、HDFS读数据流程

NAMENODE工作机制、元数据存储机制、元数据手动查看、元数据checkpoint机制、NAMENODE故障恢复、DATANODE工作机制、DATANODE动态增减、全局数据负载均衡

1.2.4 HDFS的java应用开发

搭建开发环境、获取api中的客户端对象、HDFS的java客户端所具备的常用功能、HDFS客户端对文件的常用操作实现、利用HDFS的JAVA客户端开发数据采集和存储系统

1.3 MAPREDUCE详解

1.3.1 MAPREDUCE快速上手

为什么需要MAPREDUCE、MAPREDUCE程序运行演示、MAPREDUCE编程示例及编程规范、MAPREDUCE程序运行模式、MAPREDUCE程序调试debug的几种方式

1.3.2 MAPREDUCE程序的运行机制

MAPREDUCE程序运行流程解析、MAPTASK并发数的决定机制、MAPREDUCE中的combiner组件应用、MAPREDUCE中的序列化框架及应用、MAPREDUCE中的排序、MAPREDUCE中的自定义分区实现、MAPREDUCE的shuffle机制、MAPREDUCE利用数据压缩进行优化、MAPREDUCE程序与YARN之间的关系、MAPREDUCE参数优化

通过以上各组件的详解，深刻理解MAPREDUCE的核心运行机制，从而具备灵活应对各种复杂应用场景的能力

MAPREDUCE实战编程案例：通过一个实战案例来熟悉复杂MAPREDUCE程序的开发。该程序是从nginx服务器产生的访问服务器中计算出每个访客的访问次数及每次访问的时长。原始数据样例如下：

通过一系列的MAPREDUCE程序——清洗、过滤、访问次数及时间分析，最终计算出需求所要的结果，用于支撑页面展现：

1.4 HIVE增强

1.4.1 HIVE基本概念

HIVE应用场景、HIVE内部架构、HIVE与hadoop的关系、HIVE与传统数据库对比、HIVE的数据存储机制、HIVE的运算执行机制

1.4.2 HIVE基本操作

HIVE中的DDL操作、HIVE中的DML操作、在HIVE中如何实现高效的JOIN查询、HIVE的内置函数应用、HIVE shell的高级使用方式、HIVE常用参数配置、HIVE自定义函数和TRANSFORM的使用技巧、HIVE UDF开发实例

1.4.3 HIVE高级应用

HIVE执行过程分析及优化策略、HIVE在实战中的最佳实践案例、HIVE优化分类详解、HIVE实战案例--数据ETL、HIVE实战案例--用户访问时长统计

HIVE实战案例--级联求和报表实例：

离线数据挖掘系统

学完此阶段可掌握的核心能力：

1、通过对数据仓库知识的加强初步掌握数据仓库的核心概念和设计流程;

2、通过对HADOOP生态圈关键辅助工具的学习掌握hadoop分析系统的整合能力;

3、通过电商系统点击流日志数据挖掘系统实战项目，掌握hadoop离线数据挖掘系统从数据采集、入库、分析及报表展现的整套流程

学完此阶段可解决的现实问题：

1、可根据企业具体场景设计海量数据分析系统的通用架构

2、根据具体场景的特点有针对性地调整数据分析各环节的技术选型;

3、根据具体需求搭建起整套离线数据分析系统;

4、简单数据仓库模型的设计和架构

5、各环节具体功能模块的开发实现

学完此阶段可拥有的市场价值：

具备企业数据部中高级应用开发和初级架构师能力

2.1 数据仓库增强

2.1.1 数据仓库及数据模型入门

什么是数据仓库、数据仓库的意义、数据仓库核心概念、数据仓库的体系结构

2.1.2 数据仓库设计

建立数据仓库的步骤、数据的抽取、数据的转换、数据的加载、什么是数据模型、数据模型的常见类型、如何设计数据模型、如何选择数据建模的架构

典型数据模型——星型建模实例

2.1.3 数据仓库建模样例

业务建模、领域建模、逻辑建模、物理建模

web点击流日志分析系统数据仓库设计实战：

通过对数据特点和业务需求的分析，关系梳理，设计出一个主题明确、层次合理的数据模型

2.2 离线辅助系统

2.2.1 数据采集系统

数据采集概念介绍

FLUME日志采集框架介绍、FLUME工作机制、FLUME核心组件、FLUME参数配置说明、FLUME采集nginx日志实战案例

2.2.2 任务调度系统

任务调度系统概念介绍、常用任务调度工具比较、OOZIE介绍、OOZIE核心概念、OOZIE的配置说明、OOIZE实现mapreduce/hive等任务调度实战案例

2.2.3 数据导出

数据导出概念介绍、SQOOP基础知识、SQOOP原理及配置说明、SQOOP数据导入实战、SQOOP数据导出实战、SQOOP批量作业操作

2.3 web点击流日志分析系统实战项目

2.3.1 项目介绍

1.在PC时代，营销的核心是购买，在移动互联网时代，其核心是如何实现用户个性化互动，对用户传播更为精准化的内容，而实现这一核心的基础就是对数据的管理和分析——数据驱动型商业模型。

2.各类互联网服务产品(如网站、APP)都可以通过前端技术获取用户的详细行为数据(如访问的页面，点击的区域、登陆的频次、注册行为、购买的行为等)，将这些点击流日志数据与后台商业数据综合起来，就可以挖掘对公司运营决策意义非凡的商业价值。

3.本项目则是一个用大数据技术平台实现的点击流日志分析数据挖掘系统，项目内容涵盖一个典型数据挖掘系统中，包括需求分析、数据采集、数据存储管理、数据清洗、数据仓库设计、ETL、业务模型统计分析、数据可视化的全部流程。

2.3.2 需求分析

什么是点击流日志、点击流日志的商业价值、点击流日志分析需求

业务模型指标体系设计——流量分析、来源分析、受访分析、访客分析、转化率分析

2.3.3 系统设计及开发

1.系统架构设计

2.数据采集设计及开发——数据格式、数据内容分析、数据生成规律、采集系统技术选型解析、FLUME采集系统实现

3.数据存储设计及开发——存储技术选型、存储业务流程解析、存储目录规划及文件命名规则、小文件合并实现

4.数据统计设计及开发——数据预处理、数据加载、原始数据表的创建、数据入库、数据ETL 5.报表统计设计——数据模型设计、事实表设计、维度表梳理

6.业务指标设计及开发——PV统计(时间维度、终端维度、地域维度)、来访次数统计(时间维度、地域维度、终端维度)、独立访客统计(时间维度、终端维度、地域维度)、受访页面统计(时间维度、栏目维度)、页面热点图、转化率分析、来源关键词分析、来源搜索引擎分析、来源广告推广分析

2.3.4 任务调度系统设计实现

任务调度单元实现、各环节任务运行频次及依赖关系梳理、工作流设计及实现、工作流定义配置上传部署、工作流启动即状态监控

2.3.5 数据可视化——结果报表展现

1.hive分析结果使用sqoop导出到msyql数据库 2.报表展现系统技术选型：

后台使用spingmvc + spring + mybatis 前端页面使用全静态异步刷新技术Jquery + Echarts 3.web展现程序架构搭建，使用maven构建项目工程 4.web展现程序页面设计开发：原型页面设计、js代码开发 5.最终实现以下数据可视化效果：

(1)流量概况可视化效果：

(2)来源地域分析可视化效果：

(3)来源类型分析可视化效果：

3.Storm实时计算部分阶段

实时课程分为两个部分：流式计算核心技术和流式计算计算案例实战。

1.流式计算核心技术

流式计算核心技术主要分为两个核心技术点：Storm和Kafka，学完此阶段能够掌握Storm开发及底层原理、Kafka的开发及底层原理、Kafka与Storm集成使用。具备开发基于storm实时计算程序的技术能力。

学完此阶段可掌握的核心能力：

(1)、理解实时计算及应用场景

(2)、掌握Storm程序的开发及底层原理、掌握Kafka消息队列的开发及底层原理(3)、具备Kafka与Storm集成使用的能力

学完此阶段可解决的现实问题：

具备开发基于storm的实时计算程序的能力

学完此阶段可拥有的市场价值：

具备实时计算开发的技术能力、但理解企业业务的能力不足

1.1、流式计算一般结构

2011年在海量数据处理领域，Hadoop是人们津津乐道的技术，Hadoop不仅可以用来存储海量数据，还以用来计算海量数据。因为其高吞吐、高可靠等特点，很多互联网公司都已经使用Hadoop来构建数据仓库，高频使用并促进了Hadoop生态圈的各项技术的发展。一般来讲，根据业务需求，数据的处理可以分为离线处理和实时处理，在离线处理方面Hadoop提供了很好的解决方案，但是针对海量数据的实时处理却一直没有比较好的解决方案。就在人们翘首以待的时间节点，storm横空出世，与生俱来的分布式、高可靠、高吞吐的特性，横扫市面上的一些流式计算框架，渐渐的成为了流式计算的首选框架。如果庞麦郎在的话，他一定会说，这就是我要的滑板鞋!

上图是流式分析的一般架构图，抽象出四个步骤就是数据采集、数据缓冲、数据处理、数据输出。一般情况下，我们采用Flume+kafka+Storm+Redis的结构来进行流式数据分析。实时部分的课程主要是针对Kafka、Storm进行学习

1.2、流式计算可以用来干什么

一淘-实时分析系统：实时分析用户的属性，并反馈给搜索引擎。最初，用户属性分析是通过每天在云梯上定时运行的MR job来完成的。为了满足实时性的要求，希望能够实时分析用户的行为日志，将最新的用户属性反馈给搜索引擎，能够为用户展现最贴近其当前需求的结果。

携程-网站性能监控：实时分析系统监控携程网的网站性能。利用HTML5提供的performance标准获得可用的指标，并记录日志。Storm集群实时分析日志和入库。使用DRPC聚合成报表，通过历史数据对比等判断规则，触发预警事件。

一个游戏新版本上线，有一个实时分析系统，收集游戏中的数据，运营或者开发者可以在上线后几秒钟得到持续不断更新的游戏监控报告和分析结果，然后马上针对游戏的参数和平衡性进行调整。这样就能够大大缩短游戏迭代周期，加强游戏的生命力。

实时计算在腾讯的运用：精准推荐(广点通广告推荐、新闻推荐、视频推荐、游戏道具推荐);实时分析(微信运营数据门户、效果统计、订单画像分析);实时监控(实时监控平台、游戏内接口调用)为了更加精准投放广告，阿里妈妈后台计算引擎需要维护每个用户的兴趣点(理想状态是，你对什么感兴趣，就向你投放哪类广告)。用户兴趣主要基于用户的历史行为、用户的实时查询、用户的实时点击、用户的地理信息而得，其中实时查询、实时点击等用户行为都是实时数据。考虑到系统的实时性，阿里妈妈使用Storm维护用户兴趣数据，并在此基础上进行受众定向的广告投放。

1.3、Storm核心技术点

基础技术点

linux环境准备、zookeeper集群搭建、Storm集群搭建、Storm配置文件配置项讲解、集群搭建常见问题解决。

Storm练习案例

根据蚂蚁金服提供的最新数据，今年双十一的交易峰值为8.59万笔/秒，是去年3.85万笔/秒的2.23倍。这一数据也超过了6万笔/秒的预估。如何实时的计算订单金额，让公司领导层看到呢?

(图为双十一支付宝成交金额)

Storm基础及原理

Storm常用组件和编程API：Topology、Spout、Bolt、Storm分组策略(stream groupings)、Storm项目maven环境搭建、使用Strom开发一个WordCount例子、Storm程序本地模式debug、Storm消息可靠性及容错原理、Storm任务提交流程、Strom消息容错机制。

(图为storm组件)

1.4、Kafka核心技术点

Storm结合消息队列Kafka：消息队列基本概念(Producer、Consumer、Topic、Broker等)、消息队列Kafka使用场景、Storm结合Kafka编程API、Kafka负载均衡、Kafka消息存储原理等。

(图为Kafka消息队列原理)2.流式计算案例实战

实战案例部分主要有三个企业实战案列，分别是基于点击流的日志分析系统、基于系统日志的监控告警系统、基于订单系统的交易风控系统，三个案列是企业中的典型项目。学完此阶段能够独立根据企业的业务性质开发相关的storm程序。

学完此阶段可掌握的核心能力：

1、掌握企业核心业务需求

2、掌握实时系统常见的开发流程及运营经验

学完此阶段可解决的现实问题：

可以独立开发storm程序来满足业务需求

学完此阶段可拥有的市场价值：

熟练学习和掌握后，可满足企业开发的初级需求，根据市场反馈数据看，薪资普遍在 15000-18000元/月。

2.1、案例：流量日志分析

流量日志分析之漏斗模型：大型电商网站，上亿规模的用户，千万级别的活跃用户，如何评估一个商品专题页面的效果好不好呢?比如：浏览次数、加入购物车次数、下单次数、支付次数、完成。

(图为日志分析漏斗模型-数据部必备)流量日志分析之基础数据分析：电商网上商品数量在千万级别，店铺数量在百万级别，如何实时的计算一个每个商品页的访问数、用户数、来源信息等基础信息呢?如何实时的计算每个店铺的访问数、用户数、来源信息等基础数据呢?

(图为页面浏览分析-数据部必备)

2.2、案例：统一监控告警系统

随着公司业务发展，支撑公司业务的各种系统越来越多，为了保证公司的业务正常发展，急需要对这些线上系统的运行进行监控，做到问题的及时发现和处理，最大程度减少对业务的影响。不同业务的会有几十上百台服务器去支撑，大型企业可能是成千上万台服务器，那么每台服务器的硬件状态、业务应用状态如何实时的监控，做到及时发现，快速解决问题呢?

(图为企业产生日志的系统清单)

统一监控系统触发的短信告警

统一监控系统触发的邮件告警

2.3、案例：交易风控系统

电子商务是以互联网络为平台的贸易新模式，它的一个最大特点是强调参加交易的各方和所合作的伙伴都要通过Internet密切结合起来，共同从事在网络环境下的商业电子化应用。用户信息容易受到计算机病毒、黑客的攻击，商业信息和数据易于搭截侦听、口令试探和窃取，为了防止用户信息异常给商家和用户带来不必要的损失，企业期望针对用户的订单进行分析，对触发规则的订单进行风险预警，在必要情况下进行拦截及锁定订单。

(图为订单异常拦截)4.Spark内存计算阶段

学完此阶段可掌握的核心能力：

1.掌握Scala函数式编程特性，熟练使用Scala开发程序，可以看懂其他用Scala编写源码。2.搭建Spark集群、使用Scala编写Spark计算程序，熟练掌握Spark原理，可以阅读Spark源码。

3.理解DataFrame和RDD之间的关系，熟练使用DataFrame的API，熟练使用Spark SQL处理结构化数据，通过Spark SQL对接各种数据源，并将处理后结果写回到存储介质中。4.理解Spark Streaming的核心DStream，掌握DStream的编程API并编写实时计算程序。

学完此阶段可解决的现实问题：

熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用，通过计算分析大量数据，挖掘出其中有价值的数据，为企业提供决策依据。

学完此阶段可拥有的市场价值：

学习完spark并掌握其内容，将具备中级大数据工程师能力，薪水可以达到 20K~25K。

1.Scala函数式编程

介绍：Scala是一门集面向对象和函数式编程与一身的编程语言，其强大的表达能力、优雅的API、高效的性能等优点受到越来越多程序员的青睐。Spark底层就是用Scala语言编写，如果想彻底掌握Spark，就必须学好Scala。

案例：Scala编程实战，基于Akka框架，编写一个简单的分布式RPC通信框架

2.使用Spark处理离线数据

介绍：Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，具有高容错性和高可伸缩性，可以在大量廉价硬件之上部署大规模集群，在同等条件下要比Hadoop快10到100倍。

3.使用Spark SQL处理结构化数据

介绍：Spark SQL的前身是Shark，专门用来处理结构化的数据，类似Hive，是将SQL转换成一系列RDD任务提交到Spark集群中运行，由于是在内存中完成计算，要比hive的性能高很多，并且简化了开发Spark程序的难度同时提高了开发效率。

4.使用Spark Streaming完成实时计算

介绍：Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方，如HDFS，数据库等。另外Spark Streaming也能和MLlib(机器学习)以及Graphx完美融合

5.Spark综合项目：

介绍：该项目使用了Spark SQL和Spark Streaming对游戏整个生命周期产生的数据进行了分析，从玩家第一次登录游戏到每天产生的游戏日志，通过大量的数据来分析该游戏的运营情况和玩家的各种行为：如活跃用户、用户留存、充值比例、游戏收人、外挂分析等。

通过玩家登录游戏产生的数据分析一天之内各个时间段进入游戏的情况

通过玩家登陆游戏产生的数据分析玩家在全国地区的分步情况，调整广告投放策略

用户留存指标可以分析游戏对玩家的吸引力，分析用户流失原因

用户等级信息可以分析玩家等等级分布情况、调整装备爆率和游戏难度

通过上面游戏各个数据指标的分析，可以让游戏运维者了解游戏的运维情况，为运维者提供各种个性化的调整策略，从而保证游戏健康、稳定的运营。

第二篇：2、临床路径管理制度

XXXXXX医院 临床路径管理制度

为了规范临床诊疗行为，提高医疗质量和保证医疗安全，减轻患者就医的费用，合理使用医疗资源，根据《转发卫生部关于印发临床路径管理指导原则（试行）的通知》等文件精神和要求，结合我院实际，制定了临床路径管理制度。

第一章

总

则

一、临床路径的定义：临床路径是对无并发症单纯性疾病制定的，以病人及其疾病（或手术）为中心、以时间作为横轴，以入院、诊断、检查、用药、治疗、护理、饮食、教育、出院等技术与服务的提供作为纵轴所做的最适当的、有顺序性、有时限要求的整体医疗计划和服务程序，是标准化诊疗护理流程，是医院实施实时质量管理的最简单易行的方式。

二、临床路径的目的：通过明确病种的诊疗护理操作规程，使医护人员行为规范化、标准化，使患者获得最佳的、规范的医疗服务，减少康复的延迟，合理使用医疗资源，减轻患者负担，缓和医患关系。

三、临床路径的主要内容：包括预期结果、评估、多学科的服务措施、病人与其家人的相关教育、会诊、营养、用药、活动、检验与检查、治疗和出院计划以及变异的记录等内容。

第二章

组织机构

医院成立了临床路径管理委员会负责临床路径的制定、实施、整改和监督。临床路径管理委员会共四个小组，分别对应四个级别：

一、临床路径领导小组

1、主

任：xxxx

院

长

2、副主任：xxxx

Xxxx

二、临床路径专家组：

Xxxx〃〃〃〃〃〃

三、临床路径管理小组：

1、组

长：xxxx

2、成员：xxxx〃〃〃〃〃

3、临床路径管理办公室设在医务部。

四、临床路径实施小组：实施小组由实施临床路径的临床科室主任任组长，该临床科室医疗、护理人员和相关科室人员任成员。

1、组

长：实施路径的各临床科室主任

2、副组长：实施路径的科室副主任、护士长

3、成员：实施路径的科室医生、护士全体

第三章

临床路径的实施

一、临床路径的修改工作

拟开展临床路径的科室，根据科室和本地区实际情况，对卫生部下发的标准化临床路径流程和表单进行小幅度修改，经科室负责人签字确认后，提交临床路径管理委员会审批。临床路径管理委员会召开会议研究、讨论通过后，予以实施。

二、临床路径实施中的管理

1、路径启动后，对于进入路径的病例科室要严格按照最终确定的临床路径流程和表单执行。

2、进入路径前，要对患者进行耐心的宣传、教育和指导，在征得患者及其家属同意后，方可施行。

3、当病例出现变异时，要及时将其退出路径，并在病历和登记本上注明退出原因。

4、各科室要建立临床路径病例登记本，记录患者姓名、住院号、性别、年龄、诊断、入出院时间、产生的费用、完成结果等项目。

5、路径病例的检查申请上，要加盖“临床路径”的印章，医技科室接到检查单后将其纳入绿色通道，优先进行检查，及时发布检查结果，确保路径顺利实施。

6、路径病例出院时，要在其病历上加盖“临床路径”的印章，病案室要对其进行登记并妥善保管。

三、临床路径的质控

1、开展临床路径的科室每个季度要将路径开展工作进行总结，并上报给临床路径质控管理小组。临床路径管理委员会应定期召开临床路径工作会议，对路径开展情况进行总结、分析和整改。

2、临床路径质控管理小组应定期或不定期到临床、医技科室检查路径开展情况，发现问题及时记录、上报。

3、临床路径管理委员会应定期对路径的病历进行检查，以监督其诊疗过程是否符合要求。

4、临床路径管理委员会应定期对路径的费用产生情况进行检查。

5、临床路径实施小组的组长和副组长应定期对临床路径实施情况进行检查和监督，发现问题及时记录、上报。

6、临床路径实施阶段流程和表单的整改，需经临床路径管理委员会审批后方可施行。

第四章

临床路径实施结果的评估与评价

临床路径实施结果的评估与评价由临床路径管理委员会负责组织实施，主要包括以下项目：

患者平均住院日、住院费用、药品费用、非预期再手术率、并发症与合并症、死亡率、病人/家属的满意度等

每个月由医务部对临床路径统计数据及内容进行分析，并上报上级卫生行政部门。

根据临床路径统计、分析情况进行整改，保证临床路径不断改善、不断提高。

第五章

附

则

一、临床路径考评结果与责任人评优晋级直接挂钩，对于临床路径工作做的好的，晋级时优先考虑。

二、本制度解释权属临床路径管理委员会。

三、本制度自发布之日起实施。

XXXX医院临床路径管理委员会

Xxxx年xx月xx日

第三篇：大数据时代学校档案管理的优化路径

大数据时代学校档案管理的优化路径

何谓大数据？顾名思义，就是指数据类型多、数据容量大、数据存储速度快、数据应用价值大和具备大智能，就是挖掘和整合一切有用的信息，为人类社会提供更好的服务。“大数据”概念的首次提出是在2011年美国麦肯锡公司发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》报告中，然而，仅仅过了5年时间，大数据技术已然渗透到人类社会生活的方方面面，网络购物所依赖的物联网以大数据技术为基础，工业4.0时代的到来以大数据技术为基石，学校校园信息化建设以大数据技术为衔接。那么，在大数据时代背景下，学校档案管理工作的优化和更新也必然绕不开大数据技术的支持和服务。实际上，中共中央、国务院印发的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》中明确提出了“教育信息化”的要求，档案管理作为学校教育的重要组成部分，必然需要走上信息化管理的道路，才能更好地服务于教育发展和学生成长成才。本文正是基于此，分析大数据时代引发学校档案管理的新业态，审视大数据对学校档案管理带来的变革，提出大数据时代学校档案管理的优化路径，更好地发挥档案管理对促进学校发展的效能。

一、大数据时代学校档案管理发展的动向

大数据之所以称之为“大”，除了其数据体量“巨无霸”、数据类型“多样化”之外，更在于大数据特有的数据处理速度快和数据价值挖掘能力强的特点。由此，可以用4个“V”来概括大数据的基本特征，即是Volume（信息量）、Variety（信息种类）、Value（信息价值）与 Velocity（信息处理速度）。从学校档案管理的角度来看，经过多年的发展，学校的档案在种类上和数量上不可谓不多，尤其是学生档案的电子化、无纸化，更是增加了档案的体量。由此，在大数据背景下，学校档案的状态维度和管理发展至少具有以下几个方面的动向。

1.档案在体量上的动态变化

在我国教育“国民化、大众化”的当下，无论是高等教育亦或是中等教育，都呈现出教育开放程度“井喷”的态势，尤其是在信息化的注脚下，教育资源以海量的形式在“爆炸”，学校内部的档案资源也必然随之爆炸式增长，使原本单一的结构化数据，变成了包括课件、网页、视频、图片等在内的结构化、半结构化或者非结构化数据，引发了档案资源类型多样化和数据海量化的管理难题，如果依然遵照传统单一化归类的档案管理思维和方法，难免会出现“无暇顾及、无法系统化管理”的问题，大数据技术的出现，恰好为这一难题的解决带来机遇。

2.档案在空间上的动态变化

在信息化时代，学校档案信息以无纸化、电子化的形式存在，意味着原本在档案信息管理中存在的“信息孤岛”问题将会得到破解，取而代之的将是校与校之间、城市与城市之间、省与省之间甚至国家与国家之间都会产生档案资源交流与共享的行为。实际上，高校学生档案信息已经在“学信网”上实现共享，下一阶段，中等职业学校、普通高中乃至义务教育阶段的学生档案都会在“学籍信息管理系统”中实现共享，其中将把学生学习的全过程、全阶段的信息都涵盖进来，这些跨空间的信息资源都是学校档案的有机构成，而通过大数据技术恰好可以将这些信息链接起来。

3.档案在时间上的动态变化

在大数据技术的支持下，学生档案信息从生成、加工、归集到传播利用等各个流程都发生了“质的变化”，主要表现为传统的延时生成到现在的即时生成，从档案信息的定时加工到历时加工、从档案信息的静态传播到动态传播等等。可见，与传统载体条件下档案管理不一样的是，大数据技术下的档案管理在时间上实现了即时传输、实时共享、即时生成，大大方便了档案管理的流程。但是，也造成了师生学习生活的不便，主要体现在学校网络扩容的不足，存在数据录入时的系统瘫痪问题，无法体现网络信息存储快速处理的优势。

4.档案在价值上的动态变化

挖掘数据的价值是大数据技术的重要优势，在海量和多元化的档案数据中，找寻有价值的档案信息是大数据致力解决的问题，通过上百万台计算机的云计算，可以实现瞬间将有价值的档案信息整合起来，以方便学校的教学管理创新。当然，在此过程中，一些问题值得关注，一是传统学校档案管理中的技术偏差和制度滞后，难免产生档案信息的可靠性问题，给档案价值判断带来梗阻；二是如何利用不同渠道来源的档案信息来校验和印证档案信息的真实性，这个问题亟需解决；三是如何实现档案信息价值的最大化，这个难题需要破解。

二、大数据环境对学校档案管理各个流程的影响

大数据技术，在改变人类生活的存在形态的同时，更要实现人类工作业态的嬗变，使人类工作往便捷化方向转变。对于学校档案管理而言，由于管理对象、技术载体的变化，对档案管理的各个流程也会造成相应的影响和变革。

1.档案收集环节的影响变化

在传统学校档案收集过程中，只注重档案数据的结构类型，将同种结构的档案信息进行归类，就基本上完成了档案收集。但是，在大数据时代，档案收集还必须强调时效性，即要求档案管理人员及时响应教学、科研、学生管理中产生的动态信息，并及时收集，否则就会稍纵即逝，出现档案收集的漏洞。这就需要档案管理人员树立“前端控制意识”，对学校的各项工作具有预见性，充分控制学校各类档案信息的生成环节，并将档案管理的要求嵌入教学科研和学籍管理等各类系统中，从而保证档案的真实可靠。同时，对于在学校论坛、博客、社区媒体中产生的档案信息资源也要有意识地进行采集，才能实现学校档案资源的深度、广度、丰富度和价值度管理，进而更好地服务学校又好又快发展。

2.档案加工方式的影响变化

传统学校档案加工一般以人工鉴定识别的方式进行，确保了档案加工的质量，但是，随着档案信息的爆炸式增长，难免会带来人手不足的现实问题。大数据技术的出现，深刻影响了学校档案加工的模式，不是以人工来识别鉴定而是通过人工智能来展开，这不能不说是对传统档案整理加工方式的巨大挑战。然而，在此过程中，必须要创新加工信息的技术和方法，才能对多元化、海量化的档案信息进行快速处理，“提纯”价值信息、找出关联数据，进而大大方便学校档案信息的管理，也有助于实现档案数据利用的便捷化，厚实学校档案信息服务的基础。

3.档案存储方式的影响变化

传统学校档案存储多以有纸化的档案数据来保存，但是，在信息化时代，数据在数量上的爆炸式增长和在结构上的多样性变化，势必对传统档案保存方式带来极大的挑战，内在要求学校档案管理工作必须对接大数据时代背景，加大投入建构服务于海量异构数据的底层存储及分布式系统架构，更为重要的是，所建立起来的数据存储空间要具备扩展性和可用性的要求，具有前瞻性，满足未来档案数据发展的需求。同时，要在存储空间建设中避免“信息孤岛”的问题，满足异地资源共建共享的需要，内嵌外部接口和通道，才能充分保证学校档案数据库既具有足够的存储空间，又能实现信息资源的快捷融通和敏捷分析。

4.档案服务方式的影响变化

在传统学校档案管理中，对档案资源挖掘、用户数据挖掘、关系洞察及趋势预测的要求不高，大数据时代则不同，要求档案服务工作必须从“供给导向”向“需求导向”转变，即是在档案管理中，要满足学校不同部门对档案信息的需求，利用数据集成、数据存储、数据分析、语义处理、可视知识挖掘等方法，最大限度地满足用户的需求。同时，积极建构数据模型，对海量数据进行相关性分析，找出其中的内在联系，将档案资源转化为知识资源，优化档案服务工作流程，从而彰显档案的智能服务和知识服务的功能。

三、大数据时代学校档案管理工作优化的路径

基于以上分析，为了能够更好地应对大数据时代对学校档案管理工作带来的影响变化，必须积极利用大数据技术来为学校档案管理工作保驾护航。具体来说，就要通过以学校内部大数据技术建设为核心，深入挖掘档案信息内在价值的措施来实现档案资源的共建共享，以期发挥档案资源服务社会、服务学校、服务师生的效能。

档案管理工作是学校其他工作又好又快发展的重要保障，在大数据时代，档案管理人员需要摒弃传统单一化的档案管理思维，不断强化服务意识，强化供给导向，最大限度地发挥档案资源的效用，才能凸显档案管理的价值。

首先，要树立“以需为本”的服务理念。无疑，对于学校的档案，其需求者不仅仅限于学校内部，还在于社会大众，要求档案服务不能仅仅囿于学校内部，在不侵害国家秘密、个人隐私和知识产权的前提下，应该实现档案服务的深度和广度，以增强档案的信度和效度。同时，在服务的实践中，不能将档案服务简单地理解为“索取-提供”的关系，应该是全程服务，包括事前、事中和事后，通过服务的增值来赢得用户的口碑，以最优的服务来突出大数据的内涵。

其次，要把握技术发展的最新步伐。在信息化时代，技术发展和更新的速度不断加快，今天的大数据技术，明天极有可能被更加先进的技术替代，当前大数据技术在各行各业的广泛运用，已经产生巨大的经济效益和社会价值，其中所包括的诸多技术解决方案和理念模式，对于档案管理模式的更新可以直接移植。但是，对于档案管理者来说，这显然不是终点，只有与时俱进、与科技俱进才是档案管理者的选择，这就需要不断学习，不仅要掌握大数据时代的“全数据模式”技术，还要掌握云计算技术，紧跟技术进步的节奏。

最后，要挖掘档案资源的内在价值。在大数据时代，由于大数据技术本身巨大的数据挖掘和集成功能，学校档案管理者必须敏锐认识到自身所拥有的信息数据宝库，要深入考量如何发挥数据“矿产”的价值，通过收集整理、挖掘分析和深度加工，建立内部的“档案资源集成数据库”，为优质服务夯实基础。从大数据技术发展的远期来看，从学校档案管理工作的优化来审视，学校档案馆可以通过引入第三方来打造“学校档案信息云服务”，对众多学校的“大数据”进行预测性分析和预备性收集，进而为师生乃至社会提供个性化或小众化服务，从而释放出更多档案信息数据资源的潜藏价值。

四、结语

总之，在大数据时代背景下，学校档案管理工作不可能将大数据技术抛之脑后，要与整个时代发展的步伐一致，要深刻认识到大数据技术对学校档案管理带来的变化和挑战，积极适应变化、应对挑战，树立“以人为本”的服务理念、把握技术发展的最新步伐、深入挖掘档案资源的内在价值，才能确保档案管理工作最大程度的促进学校各项工作的发展。

（作者单位：珠海市理工职业技术学校）

第四篇：大数据学习路线

大数据学习路线

年薪30W大数据学习路线图：

一、Hadoop入门，了解什么是Hadoop

1、Hadoop产生背景

2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系

3、国内外Hadoop应用案例介绍

4、国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍

5、分布式系统概述

6、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介

7、Hadoop核心MapReduce例子说明

二、分布式文件系统HDFS，是数据库管理员的基础课程

1、分布式文件系统HDFS简介

2、HDFS的系统组成介绍

3、HDFS的组成部分详解

4、副本存放策略及路由规则

5、NameNode Federation

6、命令行接口

7、Java接口

8、客户端与HDFS的数据流讲解

9、HDFS的可用性（HA）

三、初级MapReduce，成为Hadoop开发人员的基础课程

1、如何理解map、reduce计算模型

2、剖析伪分布式下MapReduce作业的执行过程

3、Yarn模型

4、序列化

5、MapReduce的类型与格式

6、MapReduce开发环境搭建

7、MapReduce应用开发

8、更多示例讲解，熟悉MapReduce算法原理

四、高级MapReduce，高级Hadoop开发人员的关键课程

1、使用压缩分隔减少输入规模

2、利用Combiner减少中间数据

3、编写Partitioner优化负载均衡

4、如何自定义排序规则

5、如何自定义分组规则

6、MapReduce优化

7、编程实战

五、Hadoop集群与管理，是数据库管理员的高级课程

1、Hadoop集群的搭建

2、Hadoop集群的监控

3、Hadoop集群的管理

4、集群下运行MapReduce程序

六、ZooKeeper基础知识，构建分布式系统的基础框架

1、ZooKeeper体现结构

2、ZooKeeper集群的安装

3、操作ZooKeeper

七、HBase基础知识，面向列的实时分布式数据库

1、HBase定义

2、HBase与RDBMS的对比

3、数据模型

4、系统架构

5、HBase上的MapReduce

6、表的设计

八、HBase集群及其管理

1、集群的搭建过程讲解

2、集群的监控

3、集群的管理

九、HBase客户端

1、HBase Shell以及演示

2、Java客户端以及代码演示

十、Pig基础知识，进行Hadoop计算的另一种框架

1、Pig概述

2、安装Pig

3、使用Pig完成手机流量统计业务

十一、Hive，使用SQL进行计算的Hadoop框架

1、数据仓库基础知识

2、Hive定义

3、Hive体系结构简介

4、Hive集群

5、客户端简介

6、HiveQL定义

7、HiveQL与SQL的比较

8、数据类型

9、表与表分区概念

10、表的操作与CLI客户端演示

11、数据导入与CLI客户端演示

12、查询数据与CLI客户端演示

13、数据的连接与CLI客户端演示

14、用户自定义函数（UDF）的开发与演示

十二、Sqoop，Hadoop与rdbms进行数据转换的框架

1、配置Sqoop

2、使用Sqoop把数据从MySQL导入到HDFS中

3、使用Sqoop把数据从HDFS导出到MySQL中

十三、Storm

1、Storm基础知识：包括Storm的基本概念和Storm应用

场景，体系结构与基本原理，Storm和Hadoop的对比

2、Storm集群搭建：详细讲述Storm集群的安装和安装时常见问题

3、Storm组件介绍: spout、bolt、stream groupings等

4、Storm消息可靠性：消息失败的重发

5、Hadoop 2.0和Storm的整合：Storm on YARN

6、Storm编程实战

第五篇：数据网学习心得体会

数据通信技术与维护管理学习心得体会

在我们的仔细聆听中，我们期盼已久的培训学习在我们的恋恋不舍中敲响了结尾的钟声。对于一个月的培训课程，我想我只能用受益匪浅这四个字来形容了。老师们的博文广识、生动讲解、精彩案例无不在我的脑海里留下了深刻的印象，我只恨自己才疏学浅、文笔糟糕，不能够将所有的感触都通过文字显然于纸上。但是我还是尽力绞尽脑汁，以祈求能将培训完后心中所想所获能表达出来。

此次精彩的培训学习主要心得有以下几个方面：

一、让自己更加了解数据通信系统，了解数据通信原理，了解局域网技术和网络协议。

通过这次的培训学习，我知道了是一个由分布在各地的数据终端设备、数据交换设备和数据传输链路构成的网络，其功能是在网络协议支持下，实现数据终端间的数据传输和交换。数据通信网的组成包括:数据终端设备；数据交换设备；数据传输链路；通信协议。此外还掌握了网络协议分析软件的基本操作，并对ARP、TCP和UDP协议等做了基本的实作分析。

二、了解了综合视频监控、会议电视等数据通信业务 综合视频监控采用网络化、数字化视频监控技术和IP传输方式构建的视频监控系统，提供铁路各业务部门和信息系统所需的视频信息，实现网络和视频信息资源共享。全路现有视频系统达500多个，安装摄像机18524套。包括模拟和数字系统，除近年来建设的有青藏线路视频监视系统、客运专线、编组站及大站视频监视系统等，早期建设的视频系统大部分没有经过联网，仅为本地区单业务部门用户服务。

视频会议（会议电视）是视讯传输技术的典型应用之一，一种在不同地点的用户以电视的方式举行会议，传输图像、声音和文件的通信方式。视频会议具有节省时间、缩短空间、提高效率等优点。视频会议是现代计算机技术、通信技术和视频技术完美结合的产物。

三、学习了综合网管，数据网组网及相关技术规章，并了解了数据网常见故障分析及维护策略

网络管理功能可概括为OAM﹠P，即网络的操作(Operation)、管理(Administration)、维护(Maintenance)、服务提供(Provisioning)等所需要的各种活动。有时也只考虑前三种，即把网络管理功能归结为OAM.数据网网管的主要功能：对网络中的设备进行配置管理，以利于运营维护；实现网络的运行状况监控，包括：故障监视、告警等功能；实现网络的计费，例如：流量统计等；实现网络的安全管理，例如：相关安全设置、用户设置等。

铁路IP数据网分为专用IP数据网和综合IP数据网。专用IP数据网指独立组网的信息网络，包括：客票网、CTC/TDCS网、公安网、机要网等；铁路数据通信网是综合IP数据网（以下简称数据网），是铁路信息业务及通信系统数据通信业务共用的数据通信基础网络平台。

数据网应承载铁路信息化发展总体规划中的客货运营销、经营管理和部分运输组织的信息应用系统（包括：旅客信息服务信息系统、办公信息化、运输生产及调度指挥信息系统、各类监测系统等），以及通信系统数据通信业务（包括：铁路综合视频监控系统、GSM-R GPRS、会议电视系统、网管系统、SIM卡管理等系统）。

四、最后我们学员间还进行了工作交流

通过交流我们互相之间了解了各铁路局数据网的使用情况，并通过交流我们互相学习数据网的维护，从而提高了我对数据网维护工作的技术水平。以便以后能够更好的进行工作。

学习是可贵的，培训是精彩的。通过这次可贵而精彩的培训学习，我们向铁路数据通信更进了一步。感叹与憧憬之余，我想我们只有靠自己的聪明与才智、努力与勤奋去建设好铁路，为我们的铁路数据通信更好的发展贡献自己微薄的力量。

太原通信段技术支持中心

武威

2013年12月13日