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1、包括组织协同管理、人性化管理（指南、章程、用户须知、隐私保护等）技术标准、服务规范、业务规则、激励机制等在宏观、中观.微观层面的细化与实施,从而构建起科学、合理的智慧图书馆保障体系。2、资源整合资源整合是智慧图书馆发展的基础。图书馆资源往往呈分散、零星分布，包括纸质文献、电子资源、网络信息资源等，以不同的组织形式储存于图书馆。由图书馆上级部门牵头，以某一区域省级图书馆或高校图书馆为依托，搭建区域图书馆资源整合共享平台，利用元数据挖掘技术整合商业数据库.馆藏特色数据库、国研网、NST1.、中外专利数据库服务平台、EMIS数据（新兴市场资讯）等资源，通过馆际互借、文献传递等途径实现资源的共知与共享
2、。3、信息技术智慧图书馆因信息技术而智能，信息技术是智慧图书馆发展的基础和保障。智慧困书馆融合了数字化、物联网、云计算、网络化、智能化、大数据等信息技术5,能够使用户在最短、最快、最方便的时间内享受智慧服务。4G手机、掌上电脑、阅读器、互联网协议电视技术（IPTV）等均可与智慧图书馆各种服务对接。智慧图书馆利用先进的信息技术成立很多智能共享服务平台，例如，中国科学院文献情报中心中国科迅”一一文献移动获取第一平台，经过用户注册登录后,可以使用期刊浏览、研究报告、科研助手、随易通数据库（常见数据库文献随时随地获取）等功能,即简单又方便。智慧图书馆也提供一些移动服务，包括短信提醒、微信.QQ.微博、
3、博客咨询、图书借阅、图书荐购、新书通报.图书馆费讯等。另外，自助借还设备在智慧图书馆中得到广泛应用，主要利用射频识别技术（RFID）,由智能标签和阅久层框架。MyBatiS消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatiS使用简单的XM1.或注解用于配置和原始映射，将接口和Java的POJOS(P1.ainO1.dJavaObjects,普通的JaVa对象)映射成数据库中的记录。(4) EchartsECharts是一款基于Javascript的数据可视化图表库，提供直双，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。(5) MySQ1.MySQ1.是一个关系型数据库管
4、理系统，由瑞典MySQ1.B公司开发，属于OraCIe旗下产品。MySQ1.是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQ1.是最好的RDBMS(Re1.ationa1.DatabaseManagementSystem,关系数据库管理系统)应用软件之一MySQ1.是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQ1.所使用的SQ1.语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQ1.软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小
5、型网站的开发都选择MySQ1.作为网站数据库。(6) HiveHive是基于Had。P构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQ1.查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQ1.查询功能；可以将SQ1.语句转换为MaPRedUCe任务运行，通过自己的SQ1.查询分析需要的内容，这套SQ1.简称HiveSQ1.,使不熟悉mapreduce的用户可以很方便地利用SQ1.语言查询、汇总和分析数据。而mapreduce开发人员可以把自己写的mapper和reducer作为插件来支持hive做更复杂的数据分析。它与关系型数据库的
6、SQ1.略有不同，但支持了绝大多数的语句如DD1.、DM1.以及常见的聚合函数、连接查洵、条件查询。它还提供了一系列的：具进行数据提取转化加载，用来存储、查询和分析存储在Had。P中的大规模数据集，并支持UDF(User-DefinedFunction),UDF(User-DefnesAggregateEunction)和UDTF(User-DefinedTab1.e-GeneratingFunction),也可以实现对map和reduce函数的定制，为数据操作提供了良好的伸缩性和可扩展性。(7) HBASEHBase-HadoopDatabase,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布
7、式存储系统，利用HBaSe技术可在廉价PCSerVer上搭建起大规模结构化存储集群。(8) ZookeeperZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Goog1.e的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。(9) F1.umeF1.Ume是C1.OUdera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，F1.ume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，FIUme提供对数据进行简单处理，并写到各种数据
8、接受方（可定制）的能力。三、开发范围1 .数据生产对于该模块的业务，即数据生产过程，一般并不会让你来进行操作，数据生产是一套完整且严密的体系，这样可以保证数据的安全性。但是如果涉及到项目的一体化方案的设计（数据的产生、存储、分析、展示），则必须清楚每一个环节是如何处理的，包括其中每个环境可能隐藏的问题；数据结构，数据内容可能出现的问题。2 .数据采集/消费数据采集模块（消费），在企业中你要清楚流式数据采集框架f1.ume和kafka的定位是什么。我们在此需要将实时数据通过f1.ume采.集到kafka然后供给给hbase消费Of1.ume：CIoUdera公司研发适合下游数据消费者不多的情况；
9、适合数据安全性要求不高的操作：适合与Hadoop生态圈对接的操作。kafka：Iinkedin公司研发适合数据下游消费众多的情况；适合数据安全性要求较高的操作（支持rep1.ication）;因此我们常用的一种模型是：线上数据一f1.ume-kafkaf1.ume（根据情景增删该流程）HDFS线上数据一f1.umekafkasparkstreaming实时流式处理消费存储模块流程图:HBaseZockeeperKJFS图2消费存储援块流程图3 .数据分析我们的数据巳经完整的采集到了HBase集群中，这次我们需要对采集到的数据进行分析，统计出我们想要的结果。注意，在分析的过程中，我们不一定会采取一个业务指标对应一个mapreduce-job的方式，如果情景允许，我们会采取一个mapreduce分析多个业务指标的方式来进行任务。分析模块流程图:图3分析模块流程图4 .数据展示数据展示模块流程图:图4数据展示模块流程图
