《寻路大数据 海量数据与大规模分析》([美]Michael Manoochehri（迈克尔·马诺切里）)【摘要 书评 试读】- 京东图书
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寻路大数据 海量数据与大规模分析
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　　大规模数据分析几乎对所有行业都极其重要。移动和社交技术产生了海量的数据集，分布式云计算提供了存储和分析这些数据所需的资源，专家们掌握着全新的技术，其中包括NoSQL数据库。但是迄今为止，关于“大数据”的大部分书籍只不过是业务争论或者产品目录。本书则不同：它是每个大数据决策者、实施者和战略制定者必不可少的实战指南。　　Michael Manoochehri是一个前Google工程师和数据骇客，他为那些需要低资源消耗和时间开销的实用方案的专业人员写作了本书。借助其广博的知识，作者帮助您专注于构建应用而不是基础设施管理，因为这样您才能从中获得大的价值。　　作者展示了如何结合使用不同的技术经济、有效地解决关键的大数据用例。您将看到进行海量数据集管理、数据可视化、数据流水线和信息面板构建、统计分析工具选择等的专业方法。纵观本书，作者演示了目前先进的数据分析工具的使用技巧，其中包括Hadoop、Hive、Shark、R、Apache Pig、Mahout和Google BigQuery。　　对数据进行采集、存储和分析的工具种类非常繁多，而且新的工具还在不断涌现。对于刚进入这个领域的新人来说，这往往意味着需要浏览众多网站和相关书籍才能对大数据处理的基础知识有个基本的了解。正因如此，这本书成为 Addison Wesley 数据分析（Data & Analytics）丛书的一个有力补充 ：本书对构建大数据分析系统的工具、技术和实用技巧进行了全面的介绍。　　Michael 是介绍大数据分析的人选，他曾在 Google 的云平台开发者关系组工作，帮助开发者使用 BigQuery（Google 的 TB 级数据分析平台）进行大规模数据分析。他将自己在大数据领域广阔的知识面带到了这本书中，为刚接触大数据的人和寻求建议、技巧和工具的人提供了非常实用的实战指南。　　本书从大数据系统的成功应用开始介绍，之后陆续对 NoSQL、分布式计算和CAP 理论进行了讲解。在介绍使用 Hadoop 和 Hive 分析大数据之后，又覆盖了使用 BigQuery 进行实时分析的相关内容。之后还包括了 MapReduce 流水线、Pig 和Cascading、使用 Mahout 进行机器学习等高级课题。在书的结尾，读者会看到将Python 和 R 整合到大数据工具链中的实际案例。本书大部分章节都包含了很多例子以帮助读者学习和使用相关的大数据工具。如果你想要一本对大数据分析有一个全面了解的书籍，本书绝对是不二之选。　　——Paul Dix
iframe(src='//www.googletagmanager.com/ns.html?id=GTM-T947SH', height='0', width='0', style='display: visibility:')大数据培训之大数据分析主要有哪些核心技术
目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度。
01 大数据生命周期
图1展示了一个典型的大数据技术栈。底层是基础设施，涵盖计算资源、内存与存储和网络互联，具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和管理，包括文件系统、数据库和类似YARN的资源管理系统。
然后是计算处理层，如hadoop、MapReduce和Spark，以及在此之上的各种不同计算范式，如批处理、流处理和图计算等，包括衍生出编程模型的计算模型，如BSP、GAS 等。数据分析和可视化基于计算处理层。分析包括简单的查询分析、流分析以及更复杂的分析(如机器学习、图计算等)。查询分析多基于表结构和关系函数，流分析基于数据、事件流以及简单的统计分析，而复杂分析则基于更复杂的数据结构与方法，如图、矩阵、迭代计算和线性代数。
一般意义的可视化是对分析结果的展示。但是通过交互式可视化，还可以探索性地提问，使分析获得新的线索，形成迭代的分析和可视化。基于大规模数据的实时交互可视化分析以及在这个过程中引入自动化的因素是目前研究的热点。
有2个领域垂直打通了上述的各层，需要整体、协同地看待。一是编程和管理工具，方向是机器通过学习实现自动最优化、尽量无需编程、无需复杂的配置。另一个领域是数据安全，也是贯穿整个技术栈。除了这两个领域垂直打通各层，还有一些技术方向是跨了多层的，例如“内存计算”事实上覆盖了整个技术栈。
02 大数据技术生态
大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异，主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各处理环节中都可以采用并行处理。目前，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。Hadoop 是一个数据管理系统，作为数据分析的核心，汇集了结构化和非结构化的数据，这些数据分布在传统的企业数据栈的每一层。
Hadoop也是一个大规模并行处理框架，拥有超级计算能力，定位于推动企业级应用的执行。Hadoop又是一个开源社区，主要为解决大数据的问题提供工具和软件。虽然Hadoop提供了很多功能，但仍然应该把它归类为多个组件组成的Hadoop生态圈，这些组件包括数据存储、数据集成、数据处理和其他进行数据分析的专门工具。
图2 展示了Hadoop 的生态系统，主要由HDFS、MapReduce、Hbase、Zookeeper、Oozie、Pig、Hive等核心组件构成，另外还包括Sqoop、Flume等框架，用来与其他企业融合。同时，Hadoop 生态系统也在不断增长，新增Mahout、Ambari、Whirr、BigTop 等内容，以提供更新功能。
低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS 和MapReduce 组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理，在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此，各种基于Hadoop的工具应运而生。为了减少管理成本，提升资源的利用率，有当下众多的资源统一管理调度系统，例如Twitter 的Apache Mesos、Apache 的YARN、Google 的Borg、腾讯搜搜的Torca、Facebook Corona(开源)等。
Apache Mesos是Apache孵化器中的一个开源项目，使用ZooKeeper实现容错复制，使用Linux Containers 来隔离任务，支持多种资源计划分配(内存和CPU)。提供高效、跨分布式应用程序和框架的资源隔离和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark 等。YARN 又被称为MapReduce 2.0，借鉴Mesos，YARN 提出了资源隔离解决方案Container，提供Java 虚拟机内存的隔离。对比MapReduce 1.0，开发人员使用ResourceManager、ApplicationMaster与NodeManager代替了原框架中核心的JobTracker 和TaskTracker。在YARN平台上可以运行多个计算框架，如MR、Tez、Storm、Spark等。
基于业务对实时的需求，有支持在线处理的Storm、Cloudar Impala、支持迭代计算的Spark 及流处理框架S4。Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统，由BackType开发，后被Twitter捕获。Storm属于流处理平台，多用于实时计算并更新数据库。Storm也可被用于“连续计算”(Continuous Computation)，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。Cloudera Impala是由Cloudera开发，一个开源的Massively Parallel Processing(MPP)查询引擎。
与Hive 相同的元数据、SQL语法、ODBC 驱动程序和用户接口(HueBeeswax)，可以直接在HDFS 或HBase 上提供快速、交互式SQL 查询。Impala是在Dremel的启发下开发的，不再使用缓慢的Hive+MapReduce 批处理，而是通过与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator 和Query Exec Engine这3部分组成)，可以直接从HDFS 或者HBase 中用SELECT、JOIN 和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。
Hadoop社区正努力扩展现有的计算模式框架和平台，以便解决现有版本在计算性能、计算模式、系统构架和处理能力上的诸多不足，这正是Hadoop2.0 版本“ YARN”的努力目标。各种计算模式还可以与内存计算模式混合，实现高实时性的大数据查询和计算分析。混合计算模式之集大成者当属UC Berkeley AMP Lab 开发的Spark生态系统，如图3所示。Spark 是开源的类Hadoop MapReduce的通用的数据分析集群计算框架，用于构建大规模、低延时的数据分析应用，建立于HDFS之上。
Spark提供强大的内存计算引擎，几乎涵盖了所有典型的大数据计算模式，包括迭代计算、批处理计算、内存计算、流式计算(Spark Streaming)、数据查询分析计算(Shark)以及图计算(GraphX)。Spark 使用Scala 作为应用框架，采用基于内存的分布式数据集，优化了迭代式的工作负载以及交互式查询。与Hadoop 不同的是，Spark 和Scala 紧密集成，Scala 像管理本地collective 对象那样管理分布式数据集。Spark支持分布式数据集上的迭代式任务，实际上可以在Hadoop文件系统上与Hadoop一起运行(通过YARN、Mesos等实现)。
另外，基于性能、兼容性、数据类型的研究，还有Shark、Phoenix、Apache Accumulo、Apache Drill、Apache Giraph、Apache Hama、Apache Tez、Apache Ambari 等其他开源解决方案。预计未来相当长一段时间内，主流的Hadoop平台改进后将与各种新的计算模式和系统共存，并相互融合，形成新一代的大数据处理系统和平台。
03 大数据采集与预处理
在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。对于不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。
针对管理信息系统中异构数据库集成技术、Web 信息系统中的实体识别技术和DeepWeb集成技术、传感器网络数据融合技术已经有很多研究工作，取得了较大的进展，已经推出了多种数据清洗和质量控制工具，例如，美国SAS公司的Data Flux、美国IBM 公司的Data Stage、美国Informatica 公司的Informatica Power Center。
04 大数据存储与管理
传统的数据存储和管理以结构化数据为主，因此关系数据库系统(RDBMS)可以一统天下满足各类应用需求。大数据往往是半结构化和非结构化数据为主，结构化数据为辅，而且各种大数据应用通常是对不同类型的数据内容检索、交叉比对、深度挖掘与综合分析。面对这类应用需求，传统数据库无论在技术上还是功能上都难以为继。
因此，近几年出现了oldSQL、NoSQL 与NewSQL 并存的局面。总体上，按数据类型的不同，大数据的存储和管理采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。针对这类大数据，通常采用新型数据库集群。
它们通过列存储或行列混合存储以及粗粒度索引等技术，结合MPP(Massive Parallel Processing)架构高效的分布式计算模式，实现对PB 量级数据的存储和管理。这类集群具有高性能和高扩展性特点，在企业分析类应用领域已获得广泛应用;第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。
应对这类应用场景，基于Hadoop开源体系的系统平台更为擅长。它们通过对Hadoop生态体系的技术扩展和封装，实现对半结构化和非结构化数据的存储和管理;第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，因此采用MPP 并行数据库集群与Hadoop 集群的混合来实现对百PB 量级、EB量级数据的存储和管理。
一方面，用MPP 来管理计算高质量的结构化数据，提供强大的SQL和OLTP型服务;另一方面，用Hadoop实现对半结构化和非结构化数据的处理，以支持诸如内容检索、深度挖掘与综合分析等新型应用。这类混合模式将是大数据存储和管理未来发展的趋势。
05 大数据计算模式与系统
计算模式的出现有力推动了大数据技术和应用的发展，使其成为目前大数据处理最为成功、最广为接受使用的主流大数据计算模式。然而，现实世界中的大数据处理问题复杂多样，难以有一种单一的计算模式能涵盖所有不同的大数据计算需求。
研究和实际应用中发现，由于MapReduce主要适合于进行大数据线下批处理，在面向低延迟和具有复杂数据关系和复杂计算的大数据问题时有很大的不适应性。因此，近几年来学术界和业界在不断研究并推出多种不同的大数据计算模式。
所谓大数据计算模式，即根据大数据的不同数据特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象(abstraction)或模型(model)。例如，MapReduce 是一个并行计算抽象，加州大学伯克利分校著名的Spark系统中的“分布内存抽象RDD”，CMU 著名的图计算系统GraphLab 中的“图并行抽象”(Graph Parallel Abstraction)等。
传统的并行计算方法，主要从体系结构和编程语言的层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型，但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征，因此大数据处理需要更多地结合这些高层特征考虑更为高层的计算模式。
根据大数据处理多样性的需求和以上不同的特征维度，目前出现了多种典型和重要的大数据计算模式。与这些计算模式相适应，出现了很多对应的大数据计算系统和工具。由于单纯描述计算模式比较抽象和空洞，因此在描述不同计算模式时，将同时给出相应的典型计算系统和工具，如表1所示，这将有助于对计算模式的理解以及对技术发展现状的把握，并进一步有利于在实际大数据处理应用中对合适的计算技术和系统工具的选择使用。
06 大数据分析与可视化
在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点。
(1)迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。
(2)容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。
(3)参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。
这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。
传统的分布式计算框架MPI(message passing interface，信息传递接口)虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce、Spark和参数服务器ParameterServer等为代表。
分布式计算框架MapReduce将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。
在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。
不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。
近年来，随着待分析数据规模的迅速扩张，分析模型参数也快速增长，对已有的大数据分析模式提出了挑战。例如在大规模话题模型LDA 中，人们期望训练得到百万个以上的话题，因而在训练过程中可能需要对上百亿甚至千亿的模型参数进行更新，其规模远远超出了单个节点的处理能力。
为了解决上述问题，研究人员提出了参数服务器(Parameter Server)的概念，如图5所示。在参数服务器系统中，大规模的模型参数被集中存储在一个分布式的服务器集群中，大规模的训练数据则分布在不同的工作节点(worker)上，这样每个工作节点只需要保存它计算时所依赖的少部分参数即可，从而有效解决了超大规模大数据分析模型的训练问题。目前参数服务器的实现主要有卡内基梅隆大学的Petuum、PSLit等。
在大数据分析的应用过程中，可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。可视化与可视分析能够迅速和有效地简化与提炼数据流，帮助用户交互筛选大量的数据，有助于使用者更快更好地从复杂数据中得到新的发现，成为用户了解复杂数据、开展深入分析不可或缺的手段。大规模数据的可视化主要是基于并行算法设计的技术，合理利用有限的计算资源，高效地处理和分析特定数据集的特性。
通常情况下，大规模数据可视化的技术会结合多分辨率表示等方法，以获得足够的互动性能。在科学大规模数据的并行可视化工作中，主要涉及数据流线化、任务并行化、管道并行化和数据并行化4种基本技术。
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巴可视讯可视化分布式云拼接管理系统 巴可视讯引进全新美国、欧洲、日本、澳洲提供国际最前端的成熟的产品分布式管理平台方案，方案全面解决的传统高清矩阵遇到的问题。1、摆脱传统矩阵的控制局限，可以在网络的任意地点，使用任意的控制设备，控制网络的任意节目源切换，支持Windows/Androld系统以及IE版控制。2、分布式管理平台将所有的会场变成一个整体矩阵，可以在中心会场切换所有会场的视频和节目源，也可以在所有分会场调用所有的视频和节目源，也可以同时控制、授权控制，定时切换、预案式切换使会议更加轻松，使众多会场真正成为智能会场。3、网络分布高清矩阵支持节目源信号输入1000路4、节目信号输出1000路5、传统矩阵只支持100多路的缺陷6、分布式管理平台能完美的解决长距离问题。主要系统功能：1、支持电脑无线投屏、无需物理输入，直接安装软件即可。接入电脑数量不熟限制，电脑桌面信号可在任意大屏开窗拼接显示2、无需电脑或者物理播放盒做输入即可实现多个电影宣传等视频上墙、视频可任意拼接开窗漫游显示3、支持图片、视频、网页发布到大屏、支持视频声音输出，支持图片、视频网页混合轮播4、支持异形拼接、可管理多套异形拼接大屏、支持音视频同步，支持异形拼接开窗5、支持平板控制、回显等功能6、自带音频矩阵功能、支持电影音视频同步、可直接上传mp3等音频文件，可同时管理多个音响，实现混音7、配合物联终端支持监控信号互联网接入，解决跨区域视频融合管理问题8、广泛应用于数字展厅、视频会议、监控中心、信息发布、广告播放等！用最专业的解码显示拼接控制技术，完成可视化分布式管理系统建设！系统特点：1、基于网络纯IP内核2、瞬时切换，无延时传输3、超大容量4、超高清4K5、施工简单，分布式部署更安全6、视觉无损7、基于IP视频的可视化应用程序定制开发1.HDMI/VGA输入节点单路高清输入节点是一款专业的高清视频编码产品，该产品支持H.264编码格式，输出TS双码流设计。支持1080P、720P编码; 每张输入采集卡占一个卡位.2.整机性能介绍本产品采用Intel最新芯片组，LINUX嵌入式系统；4U机箱可提供16个卡位；每张输出解码卡占两个卡位；强大的平台管理功能（不再需要单独平台管理服务器）：◆工业级PCB板材、服务器级强大性能配合嵌入式Linux系统，运行高效稳定；◆可接入管理IPC、DVR、NVR以及磁盘阵列等外设；◆海量视频接入并存储：可接入各类模拟摄像头、网络摄像头、支持外部HDMI/DVI/VGA视频编码器输入节点（需要另外增加硬件）；◆支持外网连接，任意外网IPC/NVR/DVR等外设都可以接入管理(需配套VPN网络设备)；◆支持多设备（包括磁盘阵列、外拼以及云拼接）分布式布局，集中式管理的机制；◆详细的用户权限管理，给用户分配管理不同摄像头以及控制大屏等众多权限；◆支持国内外主要品牌网络摄像机私有协议接入、Onvif国际标准协议接入；◆配备完整的电脑客户端和手机客户端（包括安卓和苹果手机客户端）；◆支持多用户通过PC或者手机客户端调看主流品牌NVR/DVR录像；或者IPC的◆支持多用户通过客户端点播或直播并支持客户端轮巡预览功能（包括NVR/DVR录像回放）；◆支持电子地图功能，可多张电子地图分层使用；◆支持带报警功能IPC以及外接报警机的报警功能联动，报警弹窗功能；◆可以单独配网络键盘，单独控制球机或者大屏；◆支持主码流和子码流智能切换，大大提升解码性能，动态调配存储空间；优秀而全面的视频处理能力（不再需要矩阵、流媒体服务器以及拼接控制器等）：◆整机解码性能最大到96路1080P@25fps,支持4K解码，兼容P、D1-PAL等视频格式；◆支持H.264或H.265、MJPEG解码，解码帧率≥25fps；◆视频输出接口制式至少包含；◆更好的拼接效果和信号精确同步；支持解码侧OSD叠加；◆更好的兼容性：可外接磁盘阵列扩充存储；把所有接入视频信号存储起来；◆实现全矩阵功能：多画面分割、画面序列切换以及多画面分组切换等；◆实现混合解码功能：可对网络摄像头、网络视频流以及模拟摄像头(BNC接口)高效解码；◆信号任意开窗、叠加、拉伸、缩放、画中画、漫游；◆输出通道自定义，可随意调整输出通道顺序；◆支持多种主流云台控制协议，支持预置点和巡航路径设置；◆支持电视墙轮巡配置并保存为场景；支持多场景随时启动调用；对多组拼接墙统一控制；◆电脑桌面可网络上屏，也可共享给其他PC端/移动端观看讨论； 输出节点：D02规格参数 / 产品型号BK-DMS1000-D02主机CPUintel &64位多核处理器内存4G系统盘高性能SSD固态硬盘主板高性能Intel芯片组专用主板视频输出卡高性能多HDMI接口解码卡视频输入IPC接入128路1080P接入带宽512Mbps视频输出视频接口2*HDMI & & & & & & & & & & （解码上墙2块屏幕，多台可任意拼接） & & & & & & & 输出分辨率1920 &* 1080码率支持摄像机主子码流自适应18解码能力 & & & & & & & & 12路1080P/50CIF & &总通道数50个画面分割数每个输出支持25以内分屏数;可以解码100万-1200万任意网络IPC;单台轮巡通道数量全通道轮巡 & & &解码信号源类型 & & & & 网络摄像机、模拟摄像机加DVR编码器、主流厂家NVR、磁盘阵列、PC windows桌面上大屏； & & & & & & & & & & & & & & & & & 支持单电脑对多大屏H.264格式视频投放(大部分MP4&MKV格式视频）；高清图片投放大屏；电视墙显示类型支持跨屏以及跨设备任意大屏拼接、开窗、漫游、叠加显示；存储能力类型16个SATA接口最大容量每个接口支持容量3T/4T/6T的硬盘作为录像盘阵列类型RAID &5外部接口网络接口2个千兆以太网口串行接口1个标准 RS232串口（预留）USB接口3个USB其他电源12v&3A功耗（不含硬盘）≤36W工作温度10℃ &-- 55℃工作湿度10% &-- 90%尺寸116mm×110mm×40mm重量（不含硬盘）≤0.45KG输出节点：D03规格参数 / 产品型号BK-DMS1000-D03主机CPUintel 64位多核处理器内存8G系统盘高性能SSD固态硬盘主板高性能Intel芯片组专用主板视频输出卡高性能多HDMI接口解码卡视频输入IPC接入128路1080P接入带宽512Mbps视频输出视频接口3*VGA输出分辨率1920 * 1080码率支持摄像机主子码流自适应解码能力 & & & & & & & & &27路1080P/75CIF & & & 。。。。。。。。。。。。总通道数75个画面分割数每个输出支持16以内分屏数;可以解码100万-1200万任意网络IPC; 单台轮巡通道数量全通道轮巡解码信号源网络摄像机、模拟摄像机加DVR编码器、主流厂家NVR、磁盘阵列、PC windows桌面上大屏； & & & & & & & & & & & & & & & & &支持单电脑对多大屏H.264格式视频投放(大部分MP4&MKV格式视频）；高清图片投放大屏；电视墙显示类型支持跨屏以及跨设备任意大屏拼接、开窗、漫游、叠加显示；存储能力类型16个SATA接口最大容量每个接口支持容量3T/4T/6T的硬盘作为录像盘阵列类型RAID 5外部接口网络接口1个千兆以太网口串行接口1个标准 RS232串口（预留）USB接口2个USB其他电源12v&5A功耗（不含硬盘）≤60W工作温度10℃ -- 55℃工作湿度10% -- 90%尺寸220mm×220mm×44mm重量（不含硬盘）≤0.6KG 拼控节点：DMS2000规格参数 / 产品型号BK-DMS2000主机CPUApollo多核处理器内存4/8/12/16/20/24/28/32G系统盘高性能SSD固态硬盘主板高性能Intel芯片组专用主板视频输出卡高性能多HDMI接口解码卡性能解码能力4/6/912/15/18/21/24*4K & & & & & & & 16/21/36/48/60/72/84/96*1080P & & & & & & 64/96/144/192/240/288/336/384*D1解码格式H.264标准视频格式（型号中带265字样的支持H2.64&H.265标准视频格式）画面分割数每个输出支持16以内分屏数（仅解码）;每个输出支持9以内分屏数（流媒体及解码）；可以解码100万-1200万任意网路IPCs总通道数64/96/144/192/240/288/336/384个通道视频输出视频接口4/6/9/12/15/18/21/24*HDMI &输出分辨率1920 * 1080码率支持摄像机主子码流自适应码率1-30fps视频管理管理数量单台接入管理160/160/240/320/400/480/560/640路视频信号解码信号源类型网络摄像机、模拟摄像机加DVR编码器、主流厂家NVR、磁盘阵列、PC windows桌面上大屏； & & & & & & & & 单电脑对多大屏H.264格式视频投放(大部分MP4&MKV格式视频）；高清图片投放大屏；电视墙显示类型支持跨屏以及跨设备任意大屏拼接、开窗、漫游、叠加显示；报警管理报警接入支持Honeywell报警主机接入，支持大屏报警弹窗提示；画面轮巡单台轮巡通道数量全通道轮巡外部接口网络接口2/2/3/4/5/6/7/8个千兆以太网口USB接口4/4/6/8/10/12/14/16个USB其他电源AC 220V 50Hz &功耗（不含硬盘）≤200W工作温度10℃ -- 55℃工作湿度10% -- 90%尺寸440mm*55mm*360mm(D4/D6/D9/D12可选) 440mm*176mm*300mm（可选）重量（不含硬盘）≤8KG 输入节点：视频输入HDMI/VGA分辨率P,P编码H.264码率0.8Mbps~12Mbps视频预处理去隔行，噪声抑制，锐化采样率自适应、输出采样率可选采样精度24 &bit网口RJ45 &100M升级可通过网络进行软件升级温度范围0~45℃(工作)，-20~80℃(存储)电源12V/DC功耗5W