⑴ web项目，地址栏适合传大数据量的数据吗

html">看下面的话，就明白了

get和post的区别
2.1安全性
如果用get提交一个验证用户名和密码的form，"一般"认为是不安全的。因为用户名和密码将出现在URL上

，进而出现在浏览器的历史记录中。
显然，在对安全性有要求的情况下，应该使用post。

2.2编码
HTML4.01specification(规范)指出，get只能向服务器发送ASCII字符;
而post则可以发送整个ISO10646中的字符;
（如果指定enctype="multipart/form-data"的话）。

注意get和post对应的enctype属性有区别。enctype有两个值，默认值为application/x-www-form-

urlencoded，
而另一个值multipart/form-data只能用于post。

2.3提交的数据的长度
HTTPspecification并没有对URL长度进行限制，但是IE将请求的URL长度限制为2083个字符，从而限制了

get提交的数据长度。
测试表明如果URL超出这个限制，提交form时IE不会有任何响应。
其它浏览器则没有URL的长度限制，因此其它浏览器能通过get提交的数据长度仅受限于服务器的设置。

IE的url最大长度是2083个字符,可以用于GET传递数据的长度是2048个字符,这个数字不小,远超过256这个

曾经认为无比正确的数字.
另外POST方式传递的数据不受这个长度影响,它的值通过浏览器header传输而不是url.

而对于post，因为提交的数据不在url中，所以通常可以简单地认为数据长度限制仅受限于服务器的设置。

2.4缓存
由于一个get得到的结果直接对应到一个URL，所以get的结果页面有可能被浏览器缓存。而post一般则不能

，参考5。

2.5引用和SEO
出于和上面相同的原因，我们可以用一个URL引用一个get的结果页面，而post的结果则不能，所以必然不

能被搜索引擎搜到。

⑵ elasticsearch 在大数据中能实现哪些功能

由于需要提升项目的搜索质量，最近研究了一下Elasticsearch，一款非常优秀的分布式搜索程序。最开始的一些笔记放到github，这里只是归纳总结一下。
首先，为什么要使用Elasticsearch？最开始的时候，我们的项目仅仅使用MySQL进行简单的搜索，然后一个不能索引的like语句，直接拉低MySQL的性能。后来，我们曾考虑过sphinx，并且sphinx也在之前的项目中成功实施过，但想想现在的数据量级，多台MySQL，以及搜索服务本身HA，还有后续扩容的问题，我们觉得sphinx并不是一个最优的选择。于是自然将目光放到了Elasticsearch上面。
根据官网自己的介绍，Elasticsearch是一个分布式搜索服务，提供Restful API，底层基于Lucene，采用多shard的方式保证数据安全，并且提供自动resharding的功能，加之github等大型的站点也采用 Elasticsearch作为其搜索服务，我们决定在项目中使用Elasticsearch。
对于Elasticsearch，如果要在项目中使用，需要解决如下问题：
索引，对于需要搜索的数据，如何建立合适的索引，还需要根据特定的语言使用不同的analyzer等。
搜索，Elasticsearch提供了非常强大的搜索功能，如何写出高效的搜索语句？
数据源，我们所有的数据是存放到MySQL的，MySQL是唯一数据源，如何将MySQL的数据导入到Elasticsearch？
对于1和2，因为我们的数据都是从MySQL生成，index的field是固定的，主要做的工作就是根据业务场景设计好对应的mapping以及search语句就可以了，当然实际不可能这么简单，需要我们不断的调优。
而对于3，则是需要一个工具将MySQL的数据导入Elasticsearch，因为我们对搜索实时性要求很高，所以需要将MySQL的增量数据实时导入，笔者唯一能想到的就是通过row based binlog来完成。而近段时间的工作，也就是实现一个MySQL增量同步到Elasticsearch的服务。
Lucene
Elasticsearch底层是基于Lucene的，Lucene是一款优秀的搜索lib，当然，笔者以前仍然没有接触使用过。:-)
Lucene关键概念：
Document：用来索引和搜索的主要数据源，包含一个或者多个Field，而这些Field则包含我们跟Lucene交互的数据。
Field：Document的一个组成部分，有两个部分组成，name和value。
Term：不可分割的单词，搜索最小单元。
Token：一个Term呈现方式，包含这个Term的内容，在文档中的起始位置，以及类型。
Lucene使用Inverted index来存储term在document中位置的映射关系。
譬如如下文档：
Elasticsearch Server 1.0 （document 1）
Mastring Elasticsearch （document 2）
Apache Solr 4 Cookbook （document 3）
使用inverted index存储，一个简单地映射关系：
Term
Count
Docuemnt

1.0 1 <1>
4 1 <3>
Apache 1 <3>
Cookbook 1 <3>
Elasticsearch 2 <1>.<2>
Mastering 1 <2>
Server 1 <1>
Solr 1 <3>
对于上面例子，我们首先通过分词算法将一个文档切分成一个一个的token，再得到该token与document的映射关系，并记录token出现的总次数。这样就得到了一个简单的inverted index。
Elasticsearch关键概念
要使用Elasticsearch，笔者认为，只需要理解几个基本概念就可以了。
在数据层面，主要有：
Index：Elasticsearch用来存储数据的逻辑区域，它类似于关系型数据库中的db概念。一个index可以在一个或者多个shard上面，同时一个shard也可能会有多个replicas。
Document：Elasticsearch里面存储的实体数据，类似于关系数据中一个table里面的一行数据。
document由多个field组成，不同的document里面同名的field一定具有相同的类型。document里面field可以重复出现，也就是一个field会有多个值，即multivalued。
Document type：为了查询需要，一个index可能会有多种document，也就是document type，但需要注意，不同document里面同名的field一定要是相同类型的。
Mapping：存储field的相关映射信息，不同document type会有不同的mapping。
对于熟悉MySQL的童鞋，我们只需要大概认为Index就是一个db，document就是一行数据，field就是table的column，mapping就是table的定义，而document type就是一个table就可以了。
Document type这个概念其实最开始也把笔者给弄糊涂了，其实它就是为了更好的查询，举个简单的例子，一个index，可能一部分数据我们想使用一种查询方式，而另一部分数据我们想使用另一种查询方式，于是就有了两种type了。不过这种情况应该在我们的项目中不会出现，所以通常一个index下面仅会有一个 type。
在服务层面，主要有：
Node: 一个server实例。
Cluster：多个node组成cluster。
Shard：数据分片，一个index可能会存在于多个shards，不同shards可能在不同nodes。
Replica：shard的备份，有一个primary shard，其余的叫做replica shards。
Elasticsearch之所以能动态resharding，主要在于它最开始就预先分配了多个shards（貌似是1024），然后以shard为单位进行数据迁移。这个做法其实在分布式领域非常的普遍，codis就是使用了1024个slot来进行数据迁移。
因为任意一个index都可配置多个replica，通过冗余备份的方式保证了数据的安全性，同时replica也能分担读压力，类似于MySQL中的slave。
Restful API
Elasticsearch提供了Restful API，使用json格式，这使得它非常利于与外部交互，虽然Elasticsearch的客户端很多，但笔者仍然很容易的就写出了一个简易客户端用于项目中，再次印证了Elasticsearch的使用真心很容易。
Restful的接口很简单，一个url表示一个特定的资源，譬如/blog/article/1，就表示一个index为blog，type为aritcle，id为1的document。
而我们使用http标准method来操作这些资源，POST新增，PUT更新，GET获取，DELETE删除，HEAD判断是否存在。
这里，友情推荐httpie，一个非常强大的http工具，个人感觉比curl还用，几乎是命令行调试Elasticsearch的绝配。
一些使用httpie的例子:
# create
http POST :9200/blog/article/1 title="hello elasticsearch" tags:='["elasticsearch"]'

# get
http GET :9200/blog/article/1

# update
http PUT :9200/blog/article/1 title="hello elasticsearch" tags:='["elasticsearch", "hello"]'

# delete
http DELETE :9200/blog/article/1

# exists
http HEAD :9200/blog/article/1
索引和搜索
虽然Elasticsearch能自动判断field类型并建立合适的索引，但笔者仍然推荐自己设置相关索引规则，这样才能更好为后续的搜索服务。
我们通过定制mapping的方式来设置不同field的索引规则。
而对于搜索，Elasticsearch提供了太多的搜索选项，就不一一概述了。
索引和搜索是Elasticsearch非常重要的两个方面，直接关系到产品的搜索体验，但笔者现阶段也仅仅是大概了解了一点，后续在详细介绍。
同步MySQL数据
Elasticsearch是很强大，但要建立在有足量数据情况下面。我们的数据都在MySQL上面，所以如何将MySQL的数据导入Elasticsearch就是笔者最近研究的东西了。
虽然现在有一些实现，譬如elasticsearch-river-jdbc，或者elasticsearch-river-mysql，但笔者并不打算使用。
elasticsearch-river-jdbc的功能是很强大，但并没有很好的支持增量数据更新的问题，它需要对应的表只增不减，而这个几乎在项目中是不可能办到的。
elasticsearch-river-mysql倒是做的很不错，采用了python-mysql-replication来通过binlog获取变更的数据，进行增量更新，但它貌似处理MySQL mp数据导入的问题，不过这个笔者真的好好确认一下？话说，python-mysql-replication笔者还提交过pull解决了minimal row image的问题，所以对elasticsearch-river-mysql这个项目很有好感。只是笔者决定自己写一个出来。
为什么笔者决定自己写一个，不是因为笔者喜欢造轮子，主要原因在于对于这种MySQL syncer服务（增量获取MySQL数据更新到相关系统），我们不光可以用到Elasticsearch上面，而且还能用到其他服务，譬如cache上面。所以笔者其实想实现的是一个通用MySQL syncer组件，只是现在主要关注Elasticsearch罢了。
项目代码在这里go-mysql-elasticsearch，现已完成第一阶段开发，内部对接测试中。
go-mysql-elasticsearch的原理很简单，首先使用mysqlmp获取当前MySQL的数据，然后在通过此时binlog的name和position获取增量数据。
一些限制：
binlog一定要变成row-based format格式，其实我们并不需要担心这种格式的binlog占用太多的硬盘空间，MySQL 5.6之后GTID模式都推荐使用row-based format了，而且通常我们都会把控SQL语句质量，不允许一次性更改过多行数据的。
需要同步的table最好是innodb引擎，这样mysqlmp的时候才不会阻碍写操作。
需要同步的table一定要有主键，好吧，如果一个table没有主键，笔者真心会怀疑设计这个table的同学编程水平了。多列主键也是不推荐的，笔者现阶段不打算支持。
一定别动态更改需要同步的table结构，Elasticsearch只能支持动态增加field，并不支持动态删除和更改field。通常来说，如果涉及到alter table，很多时候已经证明前期设计的不合理以及对于未来扩展的预估不足了。
更详细的说明，等到笔者完成了go-mysql-elasticsearch的开发，并通过生产环境中测试了，再进行补充。
总结
最近一周，笔者花了不少时间在Elasticsearch上面，现在算是基本入门了。其实笔者觉得，对于一门不懂的技术，找一份靠谱的资料（官方文档或者入门书籍），蛋疼的对着资料敲一遍代码，不懂的再问google，最后在将其用到实际项目，这门技术就算是初步掌握了，当然精通还得在下点功夫。
现在笔者只是觉得Elasticsearch很美好，上线之后铁定会有坑的，那时候只能慢慢填了。话说，笔者是不是要学习下java了，省的到时候看不懂代码就惨了。:-)

⑶ C# webservie 传递一个大型byte数据,服务报错

就服务器给出的错误提示，可能原因如下：
1. h**p://****:6941/UploadData.asmx 的服务断开了
2. 基础连接已经关闭
检查如下：
1. 在IE直接打开这个服务地址
2. 如果能打开，用数据测试下能否成功
3. 如果成功，那么请检查你在程序中所传递的byte数据，看是否符合web服务的参数规则

⑷ 计算机说的NA和IE证书是什么

你说的是cisco（思科）的证书主要是交换机和路由器的网络工程师！ H3C是华为的，华为是国产的网络硬件大厂商。基本上就cisco和h3c 2大网络厂商！h3c便宜！

⑸ 什么是IT与IE行业

信息技术（Information Technology，简称IT），是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。它也常被称为信息和通信技术（Information and Communications Technology, ICT）。主要包括传感技术、计算机技术和通信技术。
IE行业是技术与管理的一体化，它融工程和管理于一体，对工业发达国家的经济与社会发展起了巨大推动作用。它是一门以系统效率和效益为目标的、独立的工程学科。IE起源于美国，是在泰勒科学原基础上发展起来的一门应用性工程技术学科，强调综合地提高生产率，降低生产成本，保证产品质量，而使系统处于最佳运行状态而获得巨大整体效益。

IE（工业工程Instrial Engineering）起源于美国，是在泰勒科学原基础上发展起来的一门应用性工程技术学科，强调综合地提高生产率，降低生产成本，保证产品质量，而使系统处于最佳运行状态而获得巨大整体效益。它是一门辅助企业经营的主流科学，从方法工程、工作衡量、工作评价、薪酬制度以及工厂设计，一直到作业研究、决策分析等，甚至 吸收了统计方法与信息科技的发展、网络规划技术与行为科学等方面的研究和实践经验。 IE的目标是改善工厂的生产管理基础结构、提高劳动生产率，使学理与实务相得益彰、保证管理效果，降低成本、改善经济效益，以工程技术为基础配合科学管理的技巧来发现问题、解决问题、预防问题。
使大家能够把技术与管理有机结合，对企业进行工业简化(Simplification)、专业化(Specialization)和标准化(Standardization)的IE管理，从制定做出工序操作标准，劳动定额工时，工艺、流程现场管理乃至全公司生产管理系统优化、改善都能发挥IE技术管理的作用。
很多人把IE与企业管理混为一谈，这是极端错误的，它实际上是技术与管理的一体化，我们知道最早的手表为机械表，利用弹簧驱动计时系统，后来大概在上个世纪70年代出现了电子表，再后来电子与机械融为一体形成了今天的电子机械表，这是最简单的“机电一体化”例子，工业工程的“技术—管理一体化”（“技管一体化”）也是同样的道理。
工业工程在国外已经有一百多年的历史，是美国七大工程学科之一。它融工程和管理于一体，对工业发达国家的经济与社会发展起了巨大推动作用。工业工 程是关于复杂系统有效运作的科学，它将工程技术与管理科学相结合，从系统的角度对制造业、服务业等企业或组织中的实际工程与管理问题进行定量的分析、优化 与设计。它是一门以系统效率和效益为目标的、独立的工程学科。

⑹ ie如何推进改善工作

个人觉得这里涉及到软件应用，因为现在企业很多已经处于一个发展瓶颈，如果要真正发展下去就要去做一个智能化，科技化的转型，这里也叫作是精益改善，而精益改善必定是依靠大数据智能软件进行，才会有真正的效果。vioovi ECRS工时分析软件就较为不错的

⑺ ie改善四大原则是什么该怎么做

四大原则即ecrs原则，这个我们IE都懂，这里就不做详细解释了，做法的话，现在都是大数据时代，大家都在做智能化工厂转型，这方面数据分析也是可以考虑依靠软件进行，如vioovi ECRS工时分析软件，要知道软件的精准程度和能效是人工不能比的，并不是说替代人工，只是说并存的情况下，能产生更大效益。

⑻ 大数据存储需要具备什么

大数据之大大是相对而言的概念。例如，对于像SAPHANA那样的内存数据库来说，2TB可能回就已经是大容量答了；而对于像谷歌这样的搜索引擎，EB的数据量才能称得上是大数据。大也是一个迅速变化的概念。HDS在2004年发布的USP存储虚拟化平台具备管理32PB大数据存储需要具备什么？