水景生态

城市住宅区水景生态效益评估体系构建与应用 核心目标： 评估城市住宅区水景的生态效益，为其科学设计、建设和生态恢复提供依据。 方法： 指标体系构建： 运用主成分分析法和无重复双因素方差分析法筛选指标，并结合AHP层次分析法确定各级指标权重，最终建立包含生态、社会和经济效益的三层次评价指标体系。 实证分析： 以上海52家住宅区为例，运用所构建的指标体系对其水景生态效益进行评估。 结果： 研究发现2/3的住宅区水景生态效益处于较低水平，非生态的人工水景是影响上海住宅区水景生态效益的主要因素。 该指标体系可有效评估城市住宅区水景的生态效益，为相关决策提供科学依据。 结论： 建议加强城市住宅区

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Hadoop 生态圈的入门，挺适合刚接触大数据的你。内容从大数据是啥讲起，一步步带你了解 Hadoop 是怎么发展的、技术体系包括哪些东西，比如你常听到的 HDFS、YARN、MapReduce，还有越来越火的 Spark 也没落下。讲得不死板，应用场景也举了不少，挺贴近实际。你平时做前端偶尔要接触大数据的接口或者流，了解这些背景知识，绝对不亏。

基于 Hadoop 生态技术构建的日志处理系统，满足大规模日志分析需求。

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图形化界面的 Canoco 用起来还挺顺手，尤其在做生态类数据时，直接拖进去就能跑，响应也快，操作逻辑也蛮清晰的，适合新手上手。 Canoco 的排序功能比较强，像 CCA、RDA、PCA 这些常见方法都有，点几下就能看到结果图。你要是做群落结构或者环境因子关系的图，Canoco 还挺靠谱的。 嗯，导入数据格式最好提前整理成.csv或者.xls，变量名称别太复杂，不然容易识别失败。过程中的设置项也不算多，新手试个几次就上手了。 如果你想深入点，可以看看这篇教程，讲得还挺细的。或者这篇Canoco：生态数据统计利器也不错，适合你想快速理解核心功能的时候看。 顺便说一句，如果你更偏爱开源生态，R

HDFS：分布式文件系统 HBase：NoSQL 数据库 ZooKeeper：分布式协调服务 MapReduce：数据处理框架 Hive：数据仓库 Pig：脚本化数据处理语言 Mahout：机器学习库