生态脆弱矿区

该PPT 涵盖以下内容： Hadoop 的分布式文件存储 HDFS 及分布式计算 MapReduce 的原理 Hadoop 生态系统的应用

安装Hive、Zookeeper、Hadoop、Spark、MySQL

涵盖 Hadoop 生态系统，帮助您了解其组件和功能。

章节《NoSQL 生态系统》深入剖析了 NoSQL 领域，探讨了 NoSQL 数据库的架构、分类和应用场景。章节重点介绍了常见 NoSQL 技术，如 Cassandra、HBase 和 Redis，并比较了它们的优缺点。

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。

新郑矿区的水质统计方法挺有参考价值的，尤其是用统计学把地下水流动带、断层影响这些搞得明明白白，不是那种只靠经验说话的老一套，思路比较科学，应用起来也接地气。你要是在做煤矿、地质水文方向的项目，可以看看这个资料，思路借用一下不吃亏。 地下水强径流带的判定用的是统计学方法，不靠拍脑袋，全是数据说话，挺靠谱的。而且之后还能划出不同含水岩组的联通段，就像在地下做了一张通道图，帮你搞清水是怎么跑的。 断层对地下水的影响也讲得蛮细，像那种边界断层到底是阻水的还是导水的，这里面有数据支撑，不是靠猜。你要是做防治水的策略设计，有这做底子，决策会稳得多。 还有一点比较实用——这篇的方式也能用在其他矿区，比如你看

河北蔚县是华北地区最大的地下采煤区之一，长期存在采矿塌陷灾害，威胁采矿安全且严重破坏生态环境。基于合成孔径雷达干涉(InSAR)技术，利用61景Sentinel-1A/B干涉宽幅(IW)模式数据监测矿区形变，分析2017—2018年间地表形变空间分布及矿区地表沉降量级及面积。同时采用多维形变时序估计方法，对西细庄矿数据进行二维形变分解，获取其形变时间序列。结果显示，除南留庄井田外，其余三大井田在监测期间均存在不同程度的地面沉陷灾害，整个矿区年沉陷速率超过–10 cm/a的区域达到了2.16 km²。

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。

为了应对Hadoop用例和安全挑战，犀牛计划通过增强Hadoop现有数据保护功能，实现了敏感和受保护数据的处理，同时限制对私有信息的保护影响。

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