论文简述

第一篇：论文简述

农村中小学布局调整过程中的人文缺失

自我介绍，很荣幸接受各位老师的指导、批评。

论文的基本观点是：农村中小学布局调整工作在实施过程中引发了相当严重的人文缺失问题。论文从关中平原东部农村中小学布局调整的现状入手，列举了该项工作实施过程中引发的人文缺失问题，并对几个关键环节进行了认真的反思和讨论。

论文第一部分分别从农村文化资源、学生身心发展、教师工作压力三个方面阐述了农村中小学布局调整实施过程中凸现的人文缺失问题。第一方面论文通过关中平原东部农村一所非完全小学撤并工作未能成行的典型事例，阐释了大量撤并学校不但破坏了当地的文化生态平衡，对于学校外围优质发展环境也造成了严重的损失。农村中小学布局调整失当产生的最令人揪心的问题莫过于学生身心健康发展面临严峻挑战。第二方面论文首先关注了当地布局调整后缺乏寄宿制条件的学生面临的新的求学困难以及相应的家长经济和心理负担的加重，然后列举了当地寄宿制学校在建设、管理方面存在的问题。第三方面，论文简要分析了布局调整导致学校规模盲目扩大造成教师工作心理压力增大进而引发职业倦怠的问题。

论文第二部分对于农村中小学布局调整工作引发的问题进行了初步的反思和讨论。第一个问题，论文从产业经营的规模经济原理出发，分析了我国大规模实施农村中小学布局调整工作的初衷，强调布局调整在关注经济效益的同时，更应关注学生身心的健康发展。第二个问题，论文提出对优质教育资源应有一个全面的认识，强调布局调整工作应注重优质校园文化资源的保留和延续。第三个问题，论文提出当前布局调整“重废难立”问题突出，认为加大投入，集中精力推进中心寄宿制学校建设是做好布局调整工作的关键环节。

最后，论文认为随着教育投入的不断增加和存在问题的不断修正，布局调整工作的稳步推进必然推动农村基础教育的大发展。

论文存在诸多问题请老师批评指导。

第二篇：简述 怎么在英国写论文

大学四年都读下来了，怎么可能连作业都不会做?但是，在英国读书，中国学生碰到最大的问题就是：如何写论文?怎样准备口头答辩?很多在英国留学的同学经常为了作业通宵达旦。

英国老师布置的作业一般有论文、口头答辩和案例分析三种。老师在学期开始就会给每个学生一个教学大纲。教学大纲首页一定清楚写了这科的目的、在学期结束以后学生要达到的要求、科目教学的内容、教学方式和作业题目。看看每节课前要求阅读的参考书清单，准会傻眼：少则10本，多则20本。每本书都有“杂志的面子，字典的肚子”，要求一个星期内读完。很多学生偷懒不读书，上课时“如入迷雾”，不知老师所云。听不懂老师的课也就不知道如何做作业了。所以，在英国读书首先要学会如何阅读。要学会抓住重点，做好笔记，那一天读一本书是没有问题的。

另外，对作业的形式也要了解清楚。论文通常分6大部分：介绍、背景、研究的问题、影响问题的因素、解决方法和总结。写的时候，最好有大标题、小标题，把每一个观点阐述得清晰明了。其中，介绍和总结是最重要的，因为有的老师，只看介绍就知道你文章的思路，看总结就知道你研究的结果。所以，在介绍的章节中要清楚写出你写这篇文章的原因，你将如何写，文章分几部分。一个好的开始往往能给你赢得很多印象分。在总结中，应提出你对这个领域的未来展望，最好有属于自己的建议，不必担心是否可行，但一定要有创造性。口头答辩是中国学生的弱项。中国学生喜欢预先写好发言稿，然后将它背下来。可是，答辩分成两部分，一是发言，二是提问。你往讲台上背完发言稿，同学和老师就会针对你刚刚发言的疑点，逐一问问题。结果常常站在讲台上张口结舌，无“还招之力”。

其实，不少外国学生在口头答辩中，不一定表现得比中国学生好，但是，他们发言从来不背发言稿，而是准备一张张小卡片，上面写了主要的论点。他们一边看提示论点，一边将相关例子，用自己的语言讲出来。至于应付提问环节，他们会化被动为主动：在发言的最后，自己先准备好一条到两条的问题，问在场同学，同学们就只能按照你的思路提问。

至于案例分析，通常要你针对一个公司，或一件事，发表你个人的观点。比如商科案例分析，要掌握资料，首先可以上网搜寻，一般在网上已经可以找到公司背景介绍、公司的营运和资产负债表、公司的策略这几项内容。然后，再通过书本和杂志的分析找到一些关于这个行业的大环境和公司的内部结构、公司存在的问题的一些文章。最后，你还可以打电话和公司公关部门的人联系，如果能约一个采访，那拿到的资料更多;如果不行就在电话上采访，了解公司策略，案例分析就可以做得十分不错了。同样的作业，我在中国也做过。只是，到了英国，用不同的方法做得更好。

第三篇：简述工程材料成本管理论文

摘要工程材料成本管理是项目成本管理的重要组成部分，约占工程总成本的60%左右，可见材料费的盈亏直接影响整个项目的利润，而且，材料费具有较大的节约空间。因此，控制材料成本是控制项目成本的关键。

关键词工程材料成本管理

目前，项目材料成本管理存在的问题集中表现在：

1．由于建筑业受传统管理观念影响，企业领导对材料成本管理意识不强，说得多，落实得少，尤其是项目材料预算分析环节薄弱。

2．对材料市场的价格变动，缺乏足够的分析预测能力，致使采购价过高，影响工程材料成本。

3．企业资金不足，赊欠采购无形增加了工程材料成本。

通过对上述材料成本管理存在弊端的分析，提几点搞好工程材料成本管理的建议。

一、提高领导意识，加强对材料成本管理各项规章制度贯彻执行力度。领导重视是开展材料成本控制工作的关键。成本控制涉及全员，必须由最高领导层推动，它决定了材料成本管理各项规章制度在项目贯彻执行的程度。企业领导不仅在思想上要重视，还要在行动上亲力亲为，监督其执行情况。这样，项目的执行者才能真正做到按规章制度办事。否则，那些制度就只是一纸空文，流于形式。

二、在工程投标初期，正确测算投标材料预算量与单价，从源头上做好预控工作。工程完工材料费的盈亏，在很大程度上取决于工程投标时的报价和材料用量。所以，在工程投标时正确测算材料用量及投标单价尤为重要。因此，正确测算材料用量和投标单价就显得尤为重要。这样做不仅能有效地控制今后工程材料用量，而且也为材料采购提供了依据。

三、完善项目材料各项管理工作，对指定的规章制度要严格贯彻执行。主要体现在以下几个方面：

1．物资采购/需用计划和根据工程进度编制的材料预算书是材料采购的依据。

2．材料进场前供货商的考察与评估，采购三对比与招投标，也是控制工程材料成本的重要组成部分。首先，项目相关负责人要对采购材料从质量、价格、服务等几个方面做市场调查，最后筛选出4-5家符合要求的供货商，作为备选。3．加强对采购合同签订流程的管理，避免或减少经济纠纷给企业带来的损失。

采购合同应本着双方平等、互利的原则签订，具体到签订材料采购合同时，首先要对采购的材料进行全面了解，包括产品规格及特性、计价单位、验收标准、存放要求等。项目部相关责任人应会同项目经济师、质检人员一起签订合同，签订过程中要注意的问题，包括产品的特性、运输方式及存放要求、验收标准、运费负担、付款方式、争端解决方式和出现不可抗力时的责任分担、质保期及对质保金的规定。此外，项目部的变更洽商也很重要。如果不是在投标报价时一次性包死的材料价格，项目部在签订采购合同时，一定要结合材料预算价格，如采购价超出预算价，要做好甲方认价签证工作。

4．加强材料采购进场与库存管理。工程材料必须依据预算采购，材料进场要有出厂合格证明、材料质量证明书和检测报告，严把材料采购进场关。建立完善现场物资管理制度，重视材料管理，强化基础工作，增强材料管理人员的责任心。根据材料特性合理堆放，结合施工的变化及时进行堆放位置的动态调整，以利于方便施工，减少二次搬运。

5．材料出库与限额领料的管理。要设立专人，严格按照工长提供的限额领料单进行发料，严禁超预算发料行为。发料部门还要防止错发、滥发等无计划用料，从源头上做到材料的“有的放矢”。建立健全各类材料台帐，加强材料动态管理，减少不合理的材料浪费。每月末对现场及库房材料进行盘点，为财务核算成本和下月材料采购做准备。

四、建立一套科学的量化考核指标。主要包括内容有：

1．依据项目制定的材料节约指标，对相关责任人进行考核。如完成指标，给予经济奖励，否则，进行相应的处罚。

2．建立材料采购标准价格，项目经济师负责对所有重点监控的材料根据市场价格变化、投标预算价及造价信息定期编制出标准材料采购价格，促使采购人员寻找货源，货比三家，不断的降低采购价格。对完成降低采购成本任务的采购人员进行奖励，对没有完成任务的，分析原因，并进行处罚。

3．对现场管理人员根据限额领料收发情况，对周转工具及现场材料的管理情况，结合服务态度情况给予一定的奖励和处罚。

五、加强对材料成本核算的管理。要制定行之有效的成本核算管理办法，夯实核算基础，明确责任分工，增强管理人员成本意识和责任心。比如，1.项目主管师应根据施工进度盘点每月完成产值和下月计划完成情况，财务部门再结合材料编制每月预计总收入、总成本和实际完成情况报表。2.每月末，材料、财务人员配合对项目现有材料进行盘点，按材料消耗定额予以控制，及时掌握材料超耗节约情况。3.定期召开工程材料成本分析会，总结经验，查找存在问题，提出改进措施。

综上所述，施工项目材料成本管理任重而道远。只有切实按照预算是龙头，完善各项材料管理制度，加大对材料成本核算和考核的力度，从整体上提高材料成本管理水平，才能真正为项目降低成本，增收节支。

第四篇：Google关于大数据处理的论文简述要点

Google关于大数据处理的论文简述

2013年4月

目录

一、简述...........................................................................................................................................3

二、Google经典三篇大数据论文介绍..........................................................................................3

2.1、GFS...................................................................................................................................3 2.2、MapReduce......................................................................................................................5 2.3、BigTable一个分布式的结构化数据存储系统...............................................................6

三、Google新大数据论文介绍......................................................................................................6

3.1、Caffeine：处理个体修改................................................................................................7 3.2、Pregel：可扩展的图计算................................................................................................8 3.3、Dremel：在线可视化......................................................................................................8

四、总结.........................................................................................................................................12

一、简述

Google在2003年开始陆续公布了关于GFS、MapReduce和BigTable三篇技术论文，这也成为后来云计算发展的重要基石，为数据领域工作者开启了大数据算法之门。然而Google的大数据脚步显然不止于此，其后公布了Percolator、Pregel、Dremel、Spanner等多篇论文。没有止步的不仅是Google，很多公司也跟随其脚步开发了很多优秀的产品，虽然其中不乏模仿。主流的大数据基本都是MapReduce的衍生，然而把目光聚焦到实时上就会发现：MapReuce的局限性已经渐渐浮现。下面将讨论一下自大数据开始，Google公布的大数据相关技术，以及这些技术的现状。

从2010年之后Google在后Hadoop时代的新“三驾马车”——Caffeine、Pregel、Dremel再一次影响着全球大数据技术的发展潮流。但这还远远不够，目前Google内部使用的大数据软件Dremel使大数据处理起来更加智能。

二、Google经典三篇大数据论文介绍

Google在2003年到2006年公布了关于GFS、MapReduce和BigTable三篇技术论文。

三篇论文主要阐述：

2.1、GFS 公布时间：2003年。

GFS阐述了Google File System的设计原理，GFS是一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统。GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上，但是它依然了提供灾难冗余的能力，为大量客户机提供了高性能的服务。

虽然GFS的设计目标与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处，但是，我们设计还是以我们对自己的应用的负载情况和技术环境的分析为基础的，不管现在还是将来，GFS和早期的分布式文件系统的设想都有明显的不同。所以我们重新审视了传统文件系统在设计上的折衷选择，衍生出了完全不同的设计思路。

GFS完全满足了我们对存储的需求。GFS作为存储平台已经被广泛的部署在Google内部，存储我们的服务产生和处理的数据，同时还用于那些需要大规模数据集的研究和开发工作。目前为止，最大的一个集群利用数千台机器的数千个硬盘，提供了数百TB的存储空间，同时为数百个客户机服务。

为了满足Google迅速增长的数据处理需求，我们设计并实现了Google文件系统(Google File System –GFS)。GFS 与传统的分布式文件系统有着很多相同的设计目标，比如，性能、可伸缩性、可靠性以及可用性。但是，我们的设计还基于我们对我们自己的应用的负载情况和技术环境的观察的影响，不管现在还是将来，GFS 和早期文件系统的假设都有明显的不同。所以我们重新审视了传统文件系统在设计上的折衷选择，衍生出了完全不同的设计思路。

首先，组件失效被认为是常态事件，而不是意外事件。GFS 包括几百甚至几千台普通的廉价设备组装的存储机器，同时被相当数量的客户机访问。GFS 组件的数量和质量导致在事实上，任何给定时间内都有可能发生某些组件无法工作，某些组件无法从它们目前的失效状态中恢复。我们遇到过各种各样的问题，比如应用程序bug、操作系统的bug、人为失误，甚至还有硬盘、内存、连接器、网络以及电源失效等造成的问题。所以，持续的监控、错误侦测、灾难冗余以及自动恢复的机制必须集成在GFS 中。

其次，以通常的标准衡量，我们的文件非常巨大。数GB的文件非常普遍。每个文件通常都包含许多应用程序对象，比如web文档。当我们经常需要处理快速增长的、并且由数亿个对象构成的、数以TB的数据集时，采用管理数亿个KB大小的小文件的方式是非常不明智的，尽管有些文件系统支持这样的管理方式。因此，设计的假设条件和参数，比如I/O 操作和Block的尺寸都需要重新考虑。

第三，绝大部分文件的修改是采用在文件尾部追加数据，而不是覆盖原有数据的方式。对文件的随机写入操作在实际中几乎不存在。一旦写完之后，对文件的操作就只有读，而且通常是按顺序读。大量的数据符合这些特性，比如：数据分析程序扫描的超大的数据集；正在运行的应用程序生成的连续的数据流；存档的数据；由一台机器生成、另外一台机器处理的中间数据，这些中间数据的处理可能是同时进行的、也可能是后续才处理的。对于这种针对海量文件的访问模式，客户端对数据块缓存是没有意义的，数据的追加操作是性能优化和原子性保证的主要考量因素。

第四，应用程序和文件系统API的协同设计提高了整个系统的灵活性。比如，我们放松了对GFS 一致性模型的要求，这样就减轻了文件系统对应用程序的苛刻要求，大大简化了GFS 的设计。我们引入了原子性的记录追加操作，从而保证多个客户端能够同时进行追加操作，不需要额外的同步操作来保证数据的一致性。本文后面还有对这些问题的细节的详细讨论。

Google已经针对不同的应用部署了多套GFS 集群。最大的一个集群拥有超过1000个存储节点，超过300TB的硬盘空间，被不同机器上的数百个客户端连续不断的频繁访问。

2.2、MapReduce 公布时间：2004年。

MapReduce是一个编程模型，也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair 的数据集合，输出中间的基于key/value pair 的数据集合；然后再创建一个Reduce 函数用来合并所有的具有相同中间key 值的中间value 值。现实世界中有很多满足上述处理模型的例子，本论文将详细描述这个模型。

MapReduce架构的程序能够在大量的普通配置的计算机上实现并行化处理。这个系统在运行时只关心：如何分割输入数据，在大量计算机组成的集群上的调度，集群中计算机的错误处理，管理集群中计算机之间必要的通信。采用MapReduce架构可以使那些没有并行计算和分布式处理系统开发经验的程序员有效利用分布式系统的丰富资源。

我们的MapReduce实现运行在规模可以灵活调整的由普通机器组成的集群上：一个典型的MapReduce计算往往由几千台机器组成、处理以TB计算的数据。程序员发现这个系统非常好用：已经实现了数以百计的MapReduce程序，在Google的集群上，每天都有1000多个MapReduce程序在执行。

2.3、BigTable一个分布式的结构化数据存储系统

公布时间：2006年。

Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服务器上的PB级的数据。Google的很多项目使用Bigtable存储数据，包括Web索引、Google Earth、Google Finance。这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大，无论是在数据量上（从URL 到网页到卫星图像）还是在响应速度上（从后端的批量处理到实时数据服务）。尽管应用需求差异很大，但是，针对Google的这些产品，Bigtable还是成功的提供了一个灵活的、高性能的解决方案。本论文描述了Bigtable提供的简单的数据模型，利用这个模型，用户可以动态的控制数据的分布和格式。

老三篇即使我们常用的Hadoop系统的设计理论基石。虽然Google没有公布这三个产品的源码，但是根据google发布了这三个产品的详细设计论文。而且，Yahoo资助的Hadoop也有按照这三篇论文的开源Java实现:Hadoop对应Mapreduce, Hadoop Distributed File System(HDFS)对应Google fs,Hbase对应Bigtable。不过在性能上Hadoop比Google要差很多

三、Google新大数据论文介绍

Hadoop来源自Google在2003年底和2004年发表的两篇研究论文。第一篇介绍了Google File System，它是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通电脑服务器上，但可以提供容错功能并且可以给大量的用户提供总体性能较高的服务；另一篇介绍的是MapReduce，这是是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算，能够极大地方便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上。八年之后，Hadoop在网络上得到了广泛的使用，应用领域涉及数据分析到各种这样的数值计算任务。但Google却研发出了更好的技术。

2009年，网络巨头Google开始用新的技术取代Google File System和MapReduce。相应替代的理论基础来自以下三篇论文为主导:Caffeine、Pregel、Dremel。

3.1、Caffeine：处理个体修改

公布时间：2010年。

Google并没有止步于MapReduce。事实上，随着Internet的指数增长，从零开始重算所有搜索索引变得不切实际。取而代之，Google开发了一个更有价值的系统，同样支持分布式计算系统。Google Caffeine是google全球数据中心网络上的新的搜索基础设施——是基于分布式数据处理系统Percolator的。Percolator引入了事务，而一些NoSQL数据库仍然在强调得到高扩展性的同时你必须牺牲（或者不再需要）事务处理。它是一个增量处理平台——一种可以持续更新Google公司的核心搜索索引而不需要从头开始处理所有数据的方法。

在本质上Caffeine丢弃MapReduce转而将索引放置在由Google开发的分布式数据库BigTable上。作为Google继GFS和MapReduce两项创新后的又一项创新，其在设计用来针对海量数据处理情形下的管理结构型数据方面具有巨大的优势。这种海量数据可以定义为在云计算平台中数千台普通服务器上PB级的数据。

在本论文中，Google展示了其网络搜索是如何保持着与时俱进。Percolator建立于已存类似Bigtable的技术，但是加入了事务以及行和表上的锁和表变化的通知。这些通知之后会被用于触发不同阶段的计算。通过这样的方式，个体的更新就可以“渗透”整个数据库。这种方法会让人联想到类似Storm（或者是Yahoo的S4）的流处理框架（SPF），然而Percolator内在是以数据作为基础。SPF使用的一般是消息传递而不是数据共享，这样的话更容易推测出究竟是发生了什么。然而问题也随之产生：除非你手动的在某个终端上储存，否则你将无法访问计算的结果。

Caffeine大大提升了google搜索速度。在原有的系统中，Google公司每天爬数以亿万计的文档，把它们和现有文档的集合一起经过约100次MapReduce工序进行处理。由于系统是顺序的，每个文档都要花2到3天来索引才能出现在google的在线搜索结果中。

Percolator提供对现有的PB级索引数据的随机访问，让google可以更新索引而不需要重新处理所有数据，通过这种方式减少了这个延迟。“随机访问让我们可以处理单个文档，而不是像MapReduce那样需要对整个数据仓库进行扫描。”论文中说道。该系统运行于海量计算机上，通过被称作ACID兼容数据库事务的方式，并行的对索引进行大量修改。

3.2、Pregel：可扩展的图计算

公布时间：2010年。

最终Google还需要挖掘图数据，比如在线社交网络的社交图谱；所以他们开发了 Pregel，并在2010年公布其论文。

Pregel路径(SSSP)、PageRank计算环境。没有Pregel

(BFS)、最短

google

MapReduce来做,但是效率很低;也可以用已有的并行图算法库Parallel BGL或者CGMgraph来做,但是这两者又没有容错。

Pregel内在的计算模型比MapReduce复杂的多：基本上每个节点都拥有一个工作者线程，并且对众多工作者线程进行迭代并行。在每一个所谓的“superstep”中，每一个工作者线程都可以从节点的“收件夹”中读取消息和把消息发送给其它节点，设置和读取节点相关值以及边界，或者投票停止。线程会一直运行，直到所有的节点都被投票停止。此外，还拥有Aggregator和Combiner做全局统计。

论文陈述了许多算法的实现，比如Google的PageRank、最短路径、二分图匹配等。对比MapReduce或SPF，Pregel需要更多实现的再思考。

3.3、Dremel：在线可视化

公布时间：2010年。

面对海量数据的分析处理，MapReduce的优势不需多言，其劣势在于时效性较差不满足交互式查询的需求，比如3秒内完成对万亿数据的一次查询等，Dremel应此需求而生，与MapReduce成为有效互补。Dremel是一个为结构化数据设计，并拥有类SQL语言的交互式数据库。然而取代SQL数据库使用字段填补的表格，Dremel中使用的是类JSON格式数据（更准确的说，使用Google Protocol buffer格式，这将加强对允许字段的限制）。内部，数据被使用特殊格式储存，可以让数据扫描工作来的更高效。查询被送往服务器，而优秀的格式可以最大性能的输出结果。

这篇论文描述了一个叫做Dremel的系统，它支持在普通PC组成的共享集群上对超大规模的数据集合执行交互式查询。不像传统的数据库，它能够操作原位嵌套数据。原位意味着在适当的位置访问数据的能力，比如，在一个分布式文件系统（比如GFS或者其他存储层（比如Bigtable）。查询这些数据一般需要一系列的MapReduce任务，而Dremel可以同时执行很多，而且执行时间比MapReduce小得多。Dremel不是为了成为MapReduce的替代品，而是经常与它协同使用来分析MapReduce管道的输出或者创建大规模计算的原型系统。

Dremel自从2006就投入生产了并且在Google有几千用户。多种多样Dremel的实例被部署在公司里，排列着成千上万个节点。使用此系统的例子包括：

 分析网络文档

 追踪Android市场应用程序的安装数据  Google产品的崩溃报告分析  Google Books的OCR结果  垃圾邮件分析

 Google Maps里地图部件调试  托管Bigtable实例中的Tablet迁移  Google分布式构建系统中的测试结果分析  成百上千的硬盘的磁盘IO统计信息  Google数据中心上运行的任务的资源监控  Google代码库的符号和依赖关系分析

Dremel基于互联网搜索和并行DBMS的概念。首先，它的架构借鉴了用在分布式搜索引擎中的服务树概念。就像一个web搜索请求一样，查询请求被推入此树、在每个步骤被重写。通过聚合从下层树节点中收到的回复，不断装配查询的最终结果。其次，Dremel提供了一个高级、类SQL的语言来表达ad-hoc查询。与Pig和Hive不同，它使用自己技术执行查询，而不是翻译为MapReduce任务。

最后也是最重要的，Dremel使用了一个column-striped的存储结构，使得它能够从二级存储中读取较少数据并且通过更廉价的压缩减少CPU消耗。列存储曾被采用来分析关系型数据，但是据我们了解还没有推广到嵌套数据模型上。我们所展现的列状存储格式在Google已经有很多数据处理工具支持，包括MapReduce、Sawzall、以及Flume Java。

关于Dremel的效率：

论文中描述如下：Dremel每个月扫描千之五次方条记录。我们采样了某个月的查询记录，统计出耗时分布曲线。如图15所示，大部分查询低于10秒，在交互型查询的耗时容忍范围内。一些查询会在共享集群上执行接近于100 billion条记录每秒的全量扫描，在专用机器上这个值还要更高。通过对上述实验数据进行观察，我们可以得到如下结论：

 我们可以在磁盘常驻的数据集合上对万亿级记录执行基于扫描的查询，并达到交互式速度。

 在几千个节点范围内，列数量和服务器数量的可伸缩性、可扩展性是接近线性的。

 MapReduce也可以从列状存储中得益，就像一个DBMS。

 记录装配和解析是昂贵的。软件层（在查询处理层之上）最好被优化，能够直接消费面向列的数据

 MapReduce和查询处理可以互为补充；一个层的输出能作为另一个的输入。

 在一个多用户环境，规模较大的系统能得益于高性价比的可伸缩能力，而且本质上改善用户体验。 如果能接受细微的精度损失，查询速度可以更快。

 互联网级别的海量数据集合可以做到很快速的扫描，但想要花费更少的时间则很困难。

 Dremel的代码库包含少于100K行的C++ Java和 Python 代码

hadoop和Dremel对比：

Dremel是个数据分析工具，经专门设计用于完成大规模查询结构化数据集（如日志和事件文件）。它支持类SQL语法，区别在于它是只读的。不支持修改或者建立功能，也没有表索引。数据被列式存储，这样有助于提升查询的速度。Google的BigQuery就是Dremel通过RESTful API的一种实现。

Hadoop（MapReduce的一种开源实现）集合了“Hive”数据仓库软件，同样允许使用SQL语句对大量的数据集进行数据分析。Hive本质上是把查询转换成MapReduce运算。对比使用ColumIO格式，Hive则是使用表索引的思想去优化查询。

Hadoop更多的则是用于批处理，这就意味着数据是运行在你已经拥有的数据集上。有数据流入时，流引擎会进行处理。“流”和“实时”通常被互换使用，这也是导致Dremel和Drill混淆的原因，通常都会把它们归类成延时。

值得注意的是Google只是打算将Dremel作为MapReduce的一种补充，而不是替换。通过论文也可以得知，Dremel被频繁的用于分析MapReduce的结果或者是作为大规模计算的测试。Dremel可以做那些通常需要一系列MapReduce才可以完成的查询，但是花费的时间只是使用MapReduce的一小部分。如前所述，Dremel从速度上完全超越MapReduce。

Google Dremel 和Apache Drill对比: Apache Drill更像是Google Drill的开原版本。OpenDremel，另一个创建Dremel开源版本的项目。当然还有一些其他支持大数据快速查询的项目，比如：Apache CouchDB和Cloudant的演变版本BigCouch。

除了Drill外，还有其他一些大数据分析工具和技术 1.Storm —— Backtype开发并被Twitter开源。2.Apache S4 —— Yahoo！开源。

而流引擎就是这些实时大数据处理系统（比如Storm和S4）与Dremel的最大区别，当然Dremel是专门针对查询设计。

四、总结

目前国内提起大数据就不能不说Hadoop，而Hadoop的火爆要得益于Google在2003年底和2004年公布的两篇研究论文，其中一份描述了GFS（Google File System），GFS是一个可扩展的大型数据密集型应用的分布式文件系统，该文件系统可在廉价的硬件上运行，并具有可靠的容错能力，该文件系统可为用户提供极高的计算性能，而同时具备最小的硬件投资和运营成本。另外一篇则描述了MapReduce，MapReduce是一种处理大型及超大型数据集并生成相关执行的编程模型。其主要思想是从函数式编程语言里借来的，同时也包含了从矢量编程语言里借来的特性。基于MapReduce编写的程序是在成千上万的普通PC机上被并行分布式自动执行的。8年后，Hadoop已经被广泛使用在网络上，并涉及数据分析和各类数学运算任务。但Google却提出更好的技术。在2009年，网络巨头开始使用新的技术取代GFS和MapReduce。这些技术代表未来的趋势。

自Hadoop兴起以来，Google已经发布了三篇研究论文，主要阐述了基础设施如何支持庞大网络操作。其中一份详细描述了Caffeine，Caffeine主要为Google网络搜索引擎提供支持。

在Google采用Caffeine之前，Google使用MapReduce和分布式文件系统（如GFS）来构建搜索索引（从已知的Web页面索引中）。在2010年，Google搜索引擎发生了重大变革。Google将其搜索迁移到新的软件平台，他们称之为“Caffeine”。Caffeine是Google出自自身的设计，Caffeine使Google能够更迅速的添加新的链接（包括新闻报道以及博客文章等）到自身大规模的网站索引系统中，相比于以往的系统，新系统可提供“50%新生”的搜索结果。

另一篇介绍了Pregel，Pregel主要绘制大量网上信息之间关系的“图形数据库”。而最吸引人的一篇论文要属被称之为Dremel的工具。全球很多技术都落后于Google，而Google自身的技术也正在影响全球。在Google思路以及论文的启发下，同样涌现出一些开源项目，比如：Apache Drill、Apache Giraph、斯坦福GPS等等。Google近年来每篇论文都有着深远的影响，同时大数据领域内有很多人必然在翘首以盼Google的下一篇论文。

第五篇：企业文化论文简述企业核心价值观

企业文化论文简述企业核心价值观-

简述企业核心价值观

核心价值观在企业管理中的地位和作用

企业管理说到底是对人的行为方式管理。建立良好的企业核心价值观、引导个体价值观向上发展，从而帮助企业发挥最大的组织协同效能、帮助个人进行有效的职业生涯管理。[转自第一公文网：gongwen.1kejian.com]

价值观是指一个人对周围的客观事物（包括人、事、物）的意义、重要性的总评价和总看法。价值观通过人们的行为取向及对事物的评价、态度反映出来，是世界观的核心，是驱使人们行为的内部动力。支配和调节一切社会行为。企业的核心价值观是企业决策者对企业性质、目标、经营方式的取向作出的选择，是员工所接受的共同观念，企业价值观是企业员工所共同持有的，是支持员工精神的主要价值观。企业价值观是艰苦努力的结果，是把所有员工联系在一起的纽带，是企业生存发展的内在动力，是企业行为规范制度的基础。

一、价值观是企业发展的核心支柱和基石

价值观是所有企业目标的先驱，是一切企业目标为之奋斗的基础。企业要获得发展，取决于企业战略的有效实施，而在企业战略实施中的每一个阶段，包括战略分析，战略方案的制定、评价与选择；战略实施与控制。价值观对战略管理的影响作用是渗透在每一个阶段的每一个步骤中的。价值观指引着企业通过战略管理要达到的目标，以及在达到目标的过程中要遵循的基本原则和方法。如果没有进行有效的企业价值观管理，那么企业在发展的过程中会迷失方向，偏离目标。

对于企业中的每个成员来说，要想在职业生涯中取得一定的成绩，也必须确立自己的价值观，明白自己应该干什么（目标）？怎么做才能达到目标（行为方式）？什么事情是对自己有意义的？什么事情是重要的？只要这样，才能摆脱那种混日子、碌碌无为的工作境地。只有在工作中变成为了实现目标而工作时，个体才能发挥出更大的主观能动性，推动自己不断进步，从而也推动企业不断进步。

二、价值观是产生强大自驱力的源泉

对于组织而言，核心价值观是企业最基本持久的信念，具有内在性，独立于环境变化、竞争要求和管理时尚之外。是保证企业始终如一朝着目标前进的有力保证，保持核心价值观和核心使命的不变，同时又使目标、战略和行动适应变化的环境，是企业不断自我更新，取得长期优秀业绩的根本原因，任市场环境不断变幻，只要企业核心价值观不变，都能在不断变化的环境中采用适当方式引领企业朝着目标一如既往的前行。是企业管理层乃至全体员工持之以恒的精神支柱。是企业愿景式驱动管理的源泉。

对个人而言，在工作中其态度和行为方式是一个人是否能进行有效的职业生涯管理的关键，而态度源于价值观，又表达价值观，价值观是态度的核心。确立了良好的价值观，明确了什么对自己是有意义的，什么是自己符合自己职业目标的，将会使个人产生强大的自驱力，驱

动自己自觉的朝着目标前进，对于不符合目标的行为方式会自动抛弃，会努力克服精神生活空虚、道德滑坡、行为失范的现象。明确生活的价值目标和意义所在，能自如的应付复杂多变的外部环境，在工作-[转自第一公文网：gongwen.1kejian.com]中、生活中都抱有坚定的信念。一旦个人的价值观和企业的价值观趋同时，当个体的价值观与企业价值观一致时，员工就会把为企业工作看作是为自己的理想奋斗。就将获得企业和个人双赢的局面。

三、价值观是企业文化建设的核心和灵魂

文化支撑了企业的发展，文化是企业的“道”。企业文化包含有三个层面，第一层面是理念层，包括企业核心价值观、企业精神、企业哲学、企业伦理、企业道德等；第二个层面是制度层，包含有一般制度、特殊制度以及企业风俗;第三个层面是物质层，包含有企业名称、标识、企业外貌，建筑风格等。因此企业文化是以价值观为核心的，价值观是把所有员工联系到一起的精神纽带；价值观是企业生存、发展的内在动力；价值观是企业行为规范制度的基础。

企业价值观是企业精神的灵魂，保证员工向统一目标前进。通过群体氛围对企业及员工行为起到导向和规范作用。使企业员工在具体问题上达成共识。

企业价值观能产生强大的凝聚力，激励员工释放潜能。企业的生命力是企业整体合力作用的结果。企业合力越强，所引发的活力越强。而要激发个体潜能，良好的企业文化是必不可少的。而价值观在打造和谐团队、激发团队效能、促进信息良性沟通方面是尤为重要的，只有在价值观统领下的思想意识上的统一，企业内部能形成融洽、共生的人际关系和工作氛围，才能忧患与共，相互帮助，配合默契。形成和谐共生的团队。

核心价值观提炼应遵循的原则和基本方法

公司的核心价值观不仅要具有时代特色、行业特色，更要求带有企业特色和群体的个性，因而它不能从书本上抄来，只能从企业自己的实践、从广大员工群体的实践中提炼。

一、提炼核心价值观应遵循的原则：

●核心层共同参与

●确保价值理念反映公司长远目标

●注重价值观对变革的关键驱动因素

●价值理念应该激励人心和使用简单易懂的语言

●确保企业价值观的各要素能明白无误地转换成行为在二、提炼核心价值观的常用方法

一是经验荟萃法。即对本企业历史和现实企业文化素材进行搜集、整理，取其中精华的经验

上升为企业文化理念，提炼形成公司核心价值观。

二是特征归纳法。即对本企业在各个活动领域中文化判断、文化评价和文化选择的特征，加以归纳、总结而形成核心价值观理念。

三是传统梳理法。即以企业发展历史以线索，对一步步遗传下来的优良思想、作风加以整理、概括，提出核心价值观理念。

四是典型分析法。即对本企业有代表意义的人物、团体和事件进行重点剖析，从中发现、提炼出那些适用于整个企业的、思想，作为核心价值观理念。

五是目标导向法。即围绕企业的远大目标，结合本企业的实际，提出企业文化方面的决策，把这种决策作为核心价值观理念。

三、核心价值观的释义

企业价值观词条确认以后，要对核心价值观作出详尽的解释，让大家清楚企业所倡导的价值取向是什么，也就是群体应当遵守的基本价值标准、大家判断事物和行为的是非标准是什么，即崇尚什么、反对什么；大家到企业来要为群体奉献什么；企业为社会和员工提供什么；企业的愿景是什么；为达成目标所采用的实现手段是什么；员工在企业中的角色是什么；企业与股东和竞争者的关系怎样；企业本身继承与创新的关系等等，这些都应当是价值观能解释清楚的内容。