本文主要讲了高速同步数据采集卡的主要功能,对其主要功能做了简单的说明,并对高速同步数据采集卡的应用环境做了件的说明。
数据采集的设计,几乎完全取决于数据源的特性,毕竟数据源是整个大数据平台蓄水的上游,数据采集不过是获取水源的管道罢了。 在数据仓库的语境下,ETL基本上就是数据采集的代表,包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中,需要针对具体的业务场景对数据进行治理,例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。 但是在大数据平台下,由于数据源具有更复杂的多样性,数据采集的形式也变得更加复杂而多样,当然,业务场景也可能变得迥然不同。下图展现
浏览器页面采集: 主要是收集页面的 浏览日志(PV/UV等) 和 交互操作日志(操作事件)。
在iPhone上构建自定义数据采集工具可以帮助我们更好地满足特定需求,提高数据采集的灵活性和准确性。本文将为您提供一份完整的指南和示例代码,教您如何在iPhone上构建自定义数据采集工具。
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候,也涉及到数据集成交换的事情,但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中,对于数据采集的实时性要求出现变化,对于数据采集集成的类型也出现多样性,这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
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在如今的数字时代,跨设备同步和自动化数据采集对于提高工作效率和便利性至关重要。苹果的iCloud和Shortcuts App为我们提供了强大的工具,可以实现跨设备同步和自动化数据采集的功能。本文将详细介绍如何利用iCloud和Shortcuts App实现这些功能,并提供具体的使用步骤,让您能够轻松上手。
iDAQ系列是研华发布的,针对电动汽车、半导体、5G通信和新型电池等领域的分布式测试测量数据采集模块,包括iDAQ-900系列机箱和iDAQ-700和800系列。具有模块化配置、灵活方便、宽温抗震、多通道同步等特性,配合各种行业应用软件可以轻松构建各种测试测量、品质监控、振动监测、同步采集等系统。现邀请具有测控软件定制开发能力的系统集成合作伙伴共同打造行业增值测控方案。主要合作方向:电动汽车测试,电子半导体测试,电力电能检测,振动监测,高速同步采集,军工科研等。详见iDAQ测试测量系统集成伙伴 诚邀加盟!
《十分钟了解研华数据采集与量测精品》视频版发布以来,很多群友索要进一步详细资料和图文+音频版。本文在图文部分加入了更详细技术与案例的链接,文字部分主要是用讯飞语音识别的,感谢科技带来的便利!如果不想看字,可以按下播放键直接听语音。
ElasticSearch 是一款强大的分布式搜索和分析引擎,支持多种方式同步数据和日志。下面介绍几种常见的同步方式:
小伙伴们选择大数据平台,想必是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求,面临着海量数据的存储和计算问题。
2019年8月30日,《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》(GB/T 37988-2019)简称DSMM(Data Security Maturity Model)正式成为国标对外发布,并已于2020年3月起正式实施。
本文为大家讲解MOF中的CaptureFramework框架。该框架提供统一的数据抓取行为和生成抓取结果能力,实现实时数据采集。
发电机状态监测一般通过检测其转子电流、转动力矩、旋转速度等参数来判别,但是, 由于其状态参数均为动态变化的,很难通过常规的监测方法判别出健康状态。
污水处理数据采集传输终端,实现水质、排放、工况数据采集,无线传输自动上报,多部门同步远程实时监测控制,源头解决污水处理及排放的污染问题,自动化监测更精准高效。
数仓的基础是数据,没有数据,那么数仓就是一个空壳,数据的来源有很多,我们需要按照一个规则和流程来制定采集方案,还要根据数据的特性和用途选取合适的采集程序,数据的采集我们一般分为全量和增量,对于一些业务场景,也需要二者配合使用。
导 读 2017研华数据采集与量测解决方案,包括高速采集、动态测试、PCIE采集卡、USB DAQ、EtherCAT IO、掌上型DAQ一体机及数据采集软件DAQ Navi和MCM。 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 PPT视频版 📷 PPT中内容详细资料 2017 数据采集明星产品 研华PCIE-1840高速数字化仪解决方案 数据采集一体化电脑MIC-1800特性与应用 研华MIC-3100强固型工业电脑特性与应用
天气数据采集服务包含数据采集组件、数据存储组件。其中,数据采集组件是通用的用于采集天气数据的组件,而数据存储组件是用于存储天气数据的组件。
研华声音振动监测与分析解决方案提供高性能模块化iDAQ&PCIE卡&USB&嵌入式一体机和WebAccess/MCM (Machine Condition Monitoring) 软件,可以组态的方式轻松实现振动信号采集与分析、状态可视化和数据上传,并可藉由大量的数据记录进一步分析并优化,降低设备停机时间,可将机台生产效益最大化,同时也降低了设备维护的成本以及提高机台的安全性。
在大数据平台中,是不生产数据的,或者说原始数据都是来源于业务系统。所以,我们需要做的第一件事,就是将业务系统的数据搬运到数据平台。改用那句耳熟能详的话,我不生产数据,我只是数据的搬运工。这个数据的搬运工,就是数据平台的第一个模块--数据集成。
如今,数据采集系统很多,有基于数字信号处理器DSP设计的,也有基于现场可编程门阵列FPGA设计的,这些采集系统尽管采集处理数据能力不差,但大多都采用传统授时模式。而异地同步测量是工程中经常用到的方法,如果用传统的授时模式,其时钟频率的产生是用晶体,而晶体会老化,易受外界环境变化及长期的精度漂移影响,造成授时精度下降,这样异地同步测量的数据其实在理论上已经不再同步、同时了。本系统采用GPS新型授时方法,结合DSP技术和USB通信技术设计的数据采集系统能较好地解决这个问题。
界面只是为了参考功能,底层的数据采集服务 需要自己下载zdh_server 部署,服务器资源有限,请手下留情
问题导读: Hadoop数据采集框架都有哪些? Hadoop数据采集框架异同及适用场景?
高压电缆是电力传输重要的组成部分,经过长时间的运行后,电缆的绝缘部分易受到腐蚀产生绝缘缺陷,最主要的表现就是局部放电。此时需要对电缆缺陷部分进行更换处理,否则将导致永久性的绝缘故障。相对于传统检测设备,PC架构电缆局部放电测试系统具有联网方便、扩展性好、运算能力强、专家库升级方便等优点,是局部放电检测设备的发展趋势。
从这张大数据的整体架构图上看来,大数据的核心层应该是:数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层,可能叫法有所不同,本质上的角色都大同小异。
机器学习之初,可以在各种开源数据集玩各种模型、玩各种参数,机器学习工程被称为“炼丹”。那时候,数据是规则,目标是明确,世界是如此简单和令人振奋。虽然也有一些杂音划耳而过,“机器学习算法的90%都是数据处理”,“数据清洗”、“数据增广”……直到自己进行AI算法解决实际工程问题,原来恩达老师讲的都是真的——算法工程的大部分实践都和数据“大泥巴”搅合在一起,数据要对齐、样本不平衡、数据标定等等。
桥梁作为交通系统的组成部分起到了重要作用,在使用过程中,受到环境、有害物质的侵蚀,车辆、风、地震、疲劳、人为因素等作用,以及材料自身性能的不断退化,导致结构各部分产生不同程度的损伤和劣化,这些损伤如果不能及时得到检测和维修轻则影响行车安全和缩短桥梁使用寿命,重则导致桥梁突然破坏和倒塌。
数据资产治理(详情见:数据资产,赞之治理)的前提要有数据。它要求数据类型全、量大,并尽可能多地覆盖数据流转的各个环节。元数据采集就变得尤其重要,它是数据资产治理的核心底座。
当前有很多数据采集工具(Sqoop、DataX、Flume、Logatash、Filebeat等),他们或多或少都存在一些局限性。
带您三分钟快速浏览军工量测系统典型应用,包括基于VxWorks的火箭发射仿真系统,地面武器仿真训练系统,光电侦察装备测试系统,军舰电子装备测试系统,军用无人机风洞数据采集与控制系统,航天器碰撞检测系统,雷达波实时采集分析系统。
https://github.com/bbossgroups/bboss-elasticsearch
导读:联友科技是一家旨在提供汽车行业全价值链解决方案的科技公司。公司以数字化、智能零部件以及智能网联为三大核心业务领域,涵盖研发/制造/营销等领域的信息化产品、系统运行维护服务、云服务、大数据分析服务、智能网联及数字化运营服务、车载智能部件及汽车设计等业务。本次分享会围绕以下四点展开:
智能手表由于精密紧凑的特性,不得不将内部电路板的尺寸、厚度、重量极力缩小,同时因在生产的流程中要包含多种装配与测试流程并使用相对脆弱的无铅焊料取代传统锡铅焊料,需要对于PCB的应力应变控制极为严格,以避免发生芯片与PCB板的锡裂现象。为解决此问题,厂商导入高精度应力量测方案,以避免PCB板锡裂的问题,提升整体产品良率。
泛在电力物联网是围绕电力系统各环节,充分应用移动互联、人工智能等现代信息技术、先进通信技术,实现电力系统各环节万物互联、人机交互,具有状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活特征的智慧服务系统。利用局部放电技术对变压器、开关柜、GIS、高压电缆等关键设备进行状态监测是电力物联网的重要组成部分。
1系统简介 1.1功能简述 在众多的软件分类中,有几类的软件不是很重要,但也很重要。它们有的是每隔一段时间需要执行一些任务的软件,我们叫它定时类软件;还有一种软件是采集网页中的数据,我们叫它采集类软件。 本产品是任务管理器,包括上述2种软件 同步服务,可以根据配置好的时间间隔执行任务。可以每隔一段时间,也可以在某个时间点执行 采集服务,可以采集指定页面的数据,用于大数据分析。可根据网址直接采集,也可以可视化采集(如:淘宝中我的订单,就是需要登录才能采集) 1.2运行环境 .NET Framework 4.0
在单片机当中通常存在模拟外设ADC(模数转换器)和DAC(数模转换器)来进行数字信号和模拟信号之间的转换。
摘要:本文整理自顺丰大数据研发工程师覃立辉在 5月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括:
服务框架的功能侧重点往往不尽相同,因而大家也会用各种大同小异的名称来称呼这类服务,比如数据传输服务,数据采集服务,数据交换服务等等
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验,探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
iDAQ数据采集记录仪是支持多通道数据采集、记录与数据分析的系统。可将所得数据在计算机中进行简单分析、快速和慢速回放、导出标准格式文件等。采用模块化配置,支持热插拔与多种传感器的信号采集,比以往的数据记录仪更快捷的采集数据,新增了更多的测量通道,实现最快1M HZ的高速采样,通过自定义软件可实现1000+通道多机箱同步数据采集记录。
点击关注公众号,Java干货及时送达 我们先来看看这张图,这是某公司使用的大数据平台架构图,大部分公司应该都差不多: 从这张大数据的整体架构图上看来,大数据的核心层应该是:数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层,可能叫法有所不同,本质上的角色都大同小异。 所以我下面就按这张架构图上的线索,慢慢来剖析一下,大数据的核心技术都包括什么。 一、数据采集 数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上,期间有可能会做一些简单的清洗。 数据源的种类比较多: 网站日志: 作为互联网行业,
USB总线以方便、灵活、即插即用等优势得到广泛的应用,但通用USB数据采集模块只能延长几米的距离,在应用中受到很大的限制。本方案通过工业USB和光纤技术,将USB数据采集模块延长到300米,光纤传输具有较强的抗电磁干扰特性,可实现多通道分布式状态监测系统。
一、日志采集 1.1 浏览器的页面日志采集 1.2 无线客户端的日志采集 1.3 日志采集的挑战案例
分布式同步采集,需要在相对远的距离进行多系统多通道同步采集,可以采用LXI网络同步或GPS同步授时实现。北斗GPS同步授时既有同步范围大,部署简单,授时精度高、成本相对低等特点,具有较多的应用。本应用以分布式高压线缆局部放电检测为例,讲解基于GPS同步授时分布式高速同步采集系统实现。
大数据这个话题热度一直高居不下,不仅是国家政策的扶持,也是科技顺应时代的发展。想要学习大数据,我们该怎么做呢?大数据学习路线是什么?先带大家了解一下大数据的特征以及发展方向。
浪涌也叫突波,是超出正常工作电压的瞬间过电压。是发生在仅仅几百万分之一秒时间内的一种剧烈脉冲。造成浪涌(瞬变脉冲)的原因包括闪电、接地不良、感性负载切换、市电故障排除以及 静电放电(ESD),其结果可能会造成数据丢失(或损坏)甚至设备的损毁。
随着泛在电力物联网的发展,越来越多的电力设备包括变压器,GIS,开关柜,高压电缆等需要进行局部放电的在线监测。
随着消费端和应用端的需求日益增长,传统工业和制造业越来越显得力不从心,包括数据交换不精细,数据时效性差,生产流程管控疏漏多,多设备协同能力低和园区数字化水平薄弱等弊端,让传统工业生产制造越来越成为社会发展的短板之一。因此,推动传统工业制造业不断向信息化、智能化、物联网转型,是激发智能制造新动力的重要途径。
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