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电火花机自学教程？
电火花机自学教程？
电火花机主要用于电火花机加工，但电火花机的操作中一定注意步骤以及注意事项，具体步骤如下：
1.电火花机首先检查电源总开关ON校正垂直,
2.装上电极与夹头.平行基准,将工件放于磁器工作台上,校正平行基准后吸磁固定。寻边时将AT詷至OA,
3.以电极寻工件之放电位置X.Y坐标.PA20μS~45μS铜为正极,
4.极性选择.工件为负极）放电时间PA之搭配,
5.电流AT调整.粗放（电极单边间隙0.12ATS~45A,PA60s~120μs,其具体条件要以放电电极面积大小而定,放电面积较小时,粗放可用1.5A90μS小于1mm2时）以勉电极过于损耗;细放（电极单边间隙0.04,AT1.5~μS~60μs,细放之放电面积较大时,先用AT1.5PA60μS将侧壁放至0.1左右时改用μS利剩下0.030,然后改用μS放至0.005,最后单边侧修0.025AT1.5APA30μS放电间隙电压调整,
6.休止时间PB.粗放时PB3~4,间隙电压调至3或4,细修时PB调至5或6,间隙电压调至5或6脤动设定,
7.伺服强弱.粗放时,伺服调至6或7,机头上`下脤动时间分别设定为54或44细放时,伺服调至5,机头上下脤动时间分别设定为52或63睡眠开关开启（打开时其指示灯亮）
8.将液位控制开关打开（打开时指示灯为闪烁状）.达Z轴基准面位置,
9.手动伺服进刀.设定放电深度,进行深度设定时,待电极与工件完全接触之瞬间输入数据,然后视其差值进行Z轴补正。不得将F1开关压下来设定深度）
10.加工液压马达ON,冲油位置调整。
11.放电开关ONA表指数,
12.观察V表.伺服稳定指示灯是否稳定。
13.确认放电位置是否正确。
14.加工完毕之工件电极及相关之图档放置于相应的指示位置。
进行电火花机加工时，工具电极和工件分别接脉冲电源的两极，并浸入工作液中，或将工作液充入放电间隙。通过间隙自动控制系统控制工具电极向工件进给，当两电极间的间隙达到一定距离时，两电极上施加的脉冲电压将工作液击穿，产生火花放电。所以操作者经专业学习，指导老师同意，才能单独操作，操作中一定要注意安全。
学习大数据Hadoop需要哪些基础？
我们都知道现在学习大数据，Hadoop是其中一个必学的技术，简单来说，Hadoop是在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一种方法。那Hadoop该学习哪些内容？需要了解什么呢？有Hadoop经典学习资料吗？
HDFS
HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统），它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
MapReduce
通俗说MapReduce是一套从海量源数据提取分析元素末后返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是第一步，而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce做的事了。
MapReduce的基本原理就是：将大的数据分析分成小块逐个分析，然后再将提取出来的数据汇总分析，从而获得我们想要的内容。当然怎么分块分析，怎么做Reduce操作非常复杂，Hadoop已经提供了数据分析的实现，我们只需要编写简单的需求命令即可达成我们想要的数据。
关于Hadoop的使用方式：
感觉现在各个公司使用Hadoop的方式都不一样，主要我觉得有两种吧。
第一种是long running cluster形式，比如Yahoo，不要小看这个好像已经没什么存在感的公司，Yahoo可是Hadoop的元老之一。这种就是建立一个Data Center，然后有几个上千Node的Hadoop Cluster一直在运行。比较早期进入Big Data领域的公司一般都在使用或者使用过这种方式。
另一种是只使用MapReduce类型。毕竟现在是Cloud时代，比如AWS的Elastic MapReduce。这种是把数据存在别的更便宜的地方，比如s3，自己的data center， sql database等等，需要分析数据的时候开启一个Hadoop Cluster，Hive/Pig/Spark/Presto/Java分析完了就关掉。不用自己做Admin的工作，方便简洁。
所以个人如果要学Hadoop的话我也建议第二种，AWS有免费试用时间（但是EMR并不免费，所以不要建了几千个Node一个月后发现破产了），可以在这上面学习。更重要的是你可以尝试各种不同的配置对于任务的影响，比如不同的版本，不同的container size，memory大小等等，这对于学习Spark非常有帮助。
总的来说Hadoop适合应用于大数据存储和大数据分析的应用，适合于服务器几千台到几万台的集群运行，支持PB级的存储容量。Hadoop典型应用有：搜索、日志处理、推荐系统、数据分析、视频图像分析、数据保存等。
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