成功是必然！就如中华民族复兴一样，不可阻挡。理由：1,中国14亿人本来就不用谷歌，当年政府实在是英明。2,其他国家人民虽然习惯谷歌运用了，但是各地区政府是知道厉害关系的，需要扶持当地应用。3,华为有全业态通讯领域应用支持，有开发应用的基础和技术储备。
到现在为止，都没看到过鸿蒙系统，据说还没应用于手机，正在开发。做好一个系统是长期而艰巨的事情，主要是其周边的生态，不过我相信只要国家给予一定的政策和扶持，鸿蒙系统一定能成功。
文物保护专业购机时应关注电脑的稳定性和兼容各类办公软件，尤其是图像处理、绘图建模工具。
推荐选择搭载高性能处理器（如Intel Core i5/i7或同等性能级别）、较大内存（8GB及以上）、足够存储空间（512GB及以上固态硬盘），以及良好显卡支持OpenGL等图形接口的笔记本电脑，以满足日常文档处理、图像编辑及特定软件使用需求。例如，苹果MacBook Pro或配有独立显卡的Windows系统轻薄本均是不错的选择。
作为文保专业的专业人士，需要一个高性能电脑来完成各种文物保护和修复工作。在购买电脑时，应选择能够处理大容量数据和图像的电脑，如配置高的CPU、显卡和内存。选择适合自身需求的显示屏，可以提高工作效率和舒适性。此外，为了避免文件丢失或损坏，需要安装高效的数据备份系统和防病毒软件。总之，在购买电脑时，性能和稳定性是文保专业所需考虑的重要因素。
hms耗电是因为随着产品使用时间的加长，锂电池仍然会逐渐老化。当电池老化时可能出现电量下降快，电池不耐用的情况。
现在手机及平板等系列产品会对电池进行智能管理，尽可能延长电池的使用寿命。
为了更好的使用体验，建议提前备份好数据及时去客户服务中心对电池进行检测更换。
第一：大数据重新定义了数据的价值。大数据既代表了技术，同时也代表了一个产业，更代表了一个发展的趋势。大数据技术指的是围绕数据价值化的一系列相关技术，包括数据的采集、存储、安全、分析、呈现等等；大数据产业指的是以大数据技术为基础的产业生态，大数据的产业生态目前尚未完善，还有较大的发展空间；发展趋势指的是大数据将成为一个重要的创新领域。
第二：大数据为智能化社会奠定了基础。人工智能的发展需要三个基础，分别是数据、算力和算法，所以大数据对于人工智能的发展具有重要的意义。目前在人工智能领域之所以在应用效果上有较为明显的改善，一个重要的原因是目前有了大量的数据支撑，这会全面促进算法的训练过程和验证过程，从而提升算法的应用效果。
第三：大数据促进了社会资源的数据化进程。大数据的发展使得数据产生了更大的价值，这个过程会在很大程度上促进社会资源的数据化进程，而更多的社会资源实现数据化之后，大数据的功能边界也会得到不断的拓展，从而带动一系列基于大数据的创新。
纵观近几年的互联网发展趋势，看到大数据被炒得火热，也想要涉足大数据领域，学习一些大数据技术。技术很重要，人才自然是不可或缺的，想要你想成为的大数据技术人才，就必须要经历学习技术的枯燥乏味的过程。
首先你需要先认识到一个问题，想要涉足大数据领域，肯定是有一定难度的，但有句话说的好“当你感觉特别累的时候，也就是说明你在走上坡路”。虽然困难，但只要你想学习，万事皆有可能。
要找准自己的定位，先了解自己的实力，然后从容应对以后的学习途径。对于大数据技术自己是真的喜欢吗?面对冗杂的代码，复杂的数据，自己是否能奈的住性子一直坚持下去?自己之前接触过大数据技术吗?之前接触过编程知识吗?是否已经熟练掌握了一门编程语言?
现实中就业危机的问题依然严峻，紧绷的神经时刻提醒着要不断的提升自己。学习的越多，越能够感受到知识海洋的浩瀚。相比于将大量零碎的技术名词缩写塞进昏沉的大脑，手指无意识地敲出几行代码，培养以计算机思维解决问题才是更重要的。
“工欲善其事，必先利其器”，不断涌现的新技术，本质上是新工具对旧工具的迭代更新，如果我们不能掌握其中的规律，很容易浮于表层，难以触类旁通，在很多非科班出生的同学身上，这个问题尤其明显。
数据结构，概率论，线性代数，设计模式，这些子学科是构成大数据技术的坚强基石，是前人无数智慧的结晶。
至于具体要用什么样的方式来学大数据，这个主要是看自己的选择了，专业的学习方式会帮助更快进入学习氛围中，再就是看自己的学习能力和感兴趣程度了。
我有幸做了七八年的大数据吧，从技术角度谈谈自己的看法，大数据都有哪个领域，都需要学习什么技术。
第一，首先要把这些大数据都可靠的存储起来，经过多年的发展，hdfs已经成了一个数据存储的标准。当然还有其他的存储，比如kudu，hbase等，都是适合不同领域的存储。
第二，既然有了这么多的数据，我们可以开始基于这些数据做计算了，于是从最早的MapReduce到后来的hive，spark，都是做批处理的。
第三， 由于像hive这些基于MapReduce的引擎处理速度过慢，于是有了基于内存的olap查询引擎，比如impala，presto。
第四，由于批处理一般都是天级别或者小时级别的，为了更快的处理数据，于是有了spark streaming或者flink这样的流处理引擎。
第五，由于没有一个软件能覆盖住所有场景。所以针对不同的领域，有了一些特有的软件，来解决特定场景下的问题，比如基于时间序列的聚合分析查询数据库，inflexdb opentsdb等。采用预聚合数据以提高查询的druid或者kylin等，
第六，还有其他用于数据削峰和消费订阅的消息队列，比如kafka和其他各种mq
第七，还有一些其他的组件，比如用于资源管理的yarn，协调一致性的zookeeper等。
第八，由于hdfs 处理小文件问题不太好，还有为了解决大数据update和insert等问题，引入了数据湖的概念，比如hudi，iceberg等等。
第九，业务方面，我们基于大数据做一些计算，给公司的运营提供数据支撑。做一些推荐，给用户做个性化推荐。机器学习，报警监控等等。
附一张大数据技术图谱，你可以参考下
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