googlegfs论文发表

互联网时代的来临，简易的说是海量信息同极致数学计算融合的结果。除此以外是移动互联、物联网技术造成了大量的数据信息，互联网大数据建筑科学极致地解决了海量信息的搜集、储存、测算、剖析的难题。互联网时代打开人类社会运用数据价值的另一个时期。互联网大数据（BigData）又称之为大量材料，便是数据信息大、数据来源宽阔（系统日志、视频、声频），大到PB级别，目前的架构便是以便处理PB级别的数据信息；到目前为止，人们生产制造的全部印刷耗材的信息量也但是200PB；阿里巴巴、京东商城、苏宁易购基础都沉定了PB级别；等于一家BAT企业（百度搜索、阿里巴巴、腾迅）顶过去全部人们时期生产制造的包装印刷材料互联网大数据便是解决海量信息的，工作中便是储存,清理,查寻,导出来,必须SQL句子和编程工具脚本制作适用互联网大数据一般用于描述一个企业造就的很多非结构型和半非结构化数据，这种数据信息在免费下载到关联型数据库查询用以剖析时候花销过多时间和钱财。数据分析常和云计算技术联络到一起，由于即时的大中型数据剖析必须像MapReduce一样的架构来向数十、百余或乃至千余的电脑上分派工作中。依据《大数据时代》中常说，互联网大数据并不是一个准确的定义，大量的是一种将会的方法。“互联网大数据是大家在规模性数据信息的基本上能够保证的事儿，而这种事儿在小规模纳税人数据信息的基本上是没法进行的。互联网大数据是大家得到新的认知能力、造就新的使用价值的原动力，互联网大数据还为更改销售市场“互联网大数据即一种新式的工作能力：以一种史无前例的方法，根据对海量信息开展剖析，得到有极大使用价值的商品和服务项目，或刻骨铭心的洞悉。

大数据技术发展史：大数据的前世今生

今天我们常说的大数据技术，其实起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，也就是我们经常听到的“三驾马车”，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable。

你知道，搜索引擎主要就做两件事情，一个是网页抓取，一个是索引构建，而在这个过程中，有大量的数据需要存储和计算。这“三驾马车”其实就是用来解决这个问题的，你从介绍中也能看出来，一个文件系统、一个计算框架、一个数据库系统。

现在你听到分布式、大数据之类的词，肯定一点儿也不陌生。但你要知道，在2004年那会儿，整个互联网还处于懵懂时代，Google发布的论文实在是让业界为之一振，大家恍然大悟，原来还可以这么玩。

因为那个时间段，大多数公司的关注点其实还是聚焦在单机上，在思考如何提升单机的性能，寻找更贵更好的服务器。而Google的思路是部署一个大规模的服务器集群，通过分布式的方式将海量数据存储在这个集群上，然后利用集群上的所有机器进行数据计算。这样，Google其实不需要买很多很贵的服务器，它只要把这些普通的机器组织到一起，就非常厉害了。

当时的天才程序员，也是Lucene开源项目的创始人Doug Cutting正在开发开源搜索引擎Nutch，阅读了Google的论文后，他非常兴奋，紧接着就根据论文原理初步实现了类似GFS和MapReduce的功能。

两年后的2006年，Doug Cutting将这些大数据相关的功能从Nutch中分离了出来，然后启动了一个独立的项目专门开发维护大数据技术，这就是后来赫赫有名的Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce。

当我们回顾软件开发的历史，包括我们自己开发的软件，你会发现，有的软件在开发出来以后无人问津或者寥寥数人使用，这样的软件其实在所有开发出来的软件中占大多数。而有的软件则可能会开创一个行业，每年创造数百亿美元的价值，创造百万计的就业岗位，这些软件曾经是Windows、Linux、Java，而现在这个名单要加上Hadoop的名字。

如果有时间，你可以简单浏览下Hadoop的代码，这个纯用Java编写的软件其实并没有什么高深的技术难点，使用的也都是一些最基础的编程技巧，也没有什么出奇之处，但是它却给社会带来巨大的影响，甚至带动一场深刻的科技革命，推动了人工智能的发展与进步。

我觉得，我们在做软件开发的时候，也可以多思考一下，我们所开发软件的价值点在哪里？真正需要使用软件实现价值的地方在哪里？你应该关注业务、理解业务，有价值导向，用自己的技术为公司创造真正的价值，进而实现自己的人生价值。而不是整天埋头在需求说明文档里，做一个没有思考的代码机器人。

Hadoop发布之后，Yahoo很快就用了起来。大概又过了一年到了2007年，百度和阿里巴巴也开始使用Hadoop进行大数据存储与计算。

2008年，Hadoop正式成为Apache的顶级项目，后来Doug Cutting本人也成为了Apache基金会的主席。自此，Hadoop作为软件开发领域的一颗明星冉冉升起。

同年，专门运营Hadoop的商业公司Cloudera成立，Hadoop得到进一步的商业支持。

这个时候，Yahoo的一些人觉得用MapReduce进行大数据编程太麻烦了，于是便开发了Pig。Pig是一种脚本语言，使用类SQL的语法，开发者可以用Pig脚本描述要对大数据集上进行的操作，Pig经过编译后会生成MapReduce程序，然后在Hadoop上运行。

编写Pig脚本虽然比直接MapReduce编程容易，但是依然需要学习新的脚本语法。于是Facebook又发布了Hive。Hive支持使用SQL语法来进行大数据计算，比如说你可以写个Select语句进行数据查询，然后Hive会把SQL语句转化成MapReduce的计算程序。

这样，熟悉数据库的数据分析师和工程师便可以无门槛地使用大数据进行数据分析和处理了。Hive出现后极大程度地降低了Hadoop的使用难度，迅速得到开发者和企业的追捧。据说，2011年的时候，Facebook大数据平台上运行的作业90%都来源于Hive。

随后，众多Hadoop周边产品开始出现，大数据生态体系逐渐形成，其中包括：专门将关系数据库中的数据导入导出到Hadoop平台的Sqoop；针对大规模日志进行分布式收集、聚合和传输的Flume；MapReduce工作流调度引擎Oozie等。

在Hadoop早期，MapReduce既是一个执行引擎，又是一个资源调度框架，服务器集群的资源调度管理由MapReduce自己完成。但是这样不利于资源复用，也使得MapReduce非常臃肿。于是一个新项目启动了，将MapReduce执行引擎和资源调度分离开来，这就是Yarn。2012年，Yarn成为一个独立的项目开始运营，随后被各类大数据产品支持，成为大数据平台上最主流的资源调度系统。

同样是在2012年，UC伯克利AMP实验室（Algorithms、Machine和People的缩写）开发的Spark开始崭露头角。当时AMP实验室的马铁博士发现使用MapReduce进行机器学习计算的时候性能非常差，因为机器学习算法通常需要进行很多次的迭代计算，而MapReduce每执行一次Map和Reduce计算都需要重新启动一次作业，带来大量的无谓消耗。还有一点就是MapReduce主要使用磁盘作为存储介质，而2012年的时候，内存已经突破容量和成本限制，成为数据运行过程中主要的存储介质。Spark一经推出，立即受到业界的追捧，并逐步替代MapReduce在企业应用中的地位。

一般说来，像MapReduce、Spark这类计算框架处理的业务场景都被称作批处理计算，因为它们通常针对以“天”为单位产生的数据进行一次计算，然后得到需要的结果，这中间计算需要花费的时间大概是几十分钟甚至更长的时间。因为计算的数据是非在线得到的实时数据，而是历史数据，所以这类计算也被称为大数据离线计算。

而在大数据领域，还有另外一类应用场景，它们需要对实时产生的大量数据进行即时计算，比如对于遍布城市的监控摄像头进行人脸识别和嫌犯追踪。这类计算称为大数据流计算，相应地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流计算框架来满足此类大数据应用的场景。流式计算要处理的数据是实时在线产生的数据，所以这类计算也被称为大数据实时计算。

在典型的大数据的业务场景下，数据业务最通用的做法是，采用批处理的技术处理历史全量数据，采用流式计算处理实时新增数据。而像Flink这样的计算引擎，可以同时支持流式计算和批处理计算。

除了大数据批处理和流处理，NoSQL系统处理的主要也是大规模海量数据的存储与访问，所以也被归为大数据技术。 NoSQL曾经在2011年左右非常火爆，涌现出HBase、Cassandra等许多优秀的产品，其中HBase是从Hadoop中分离出来的、基于HDFS的NoSQL系统。

我们回顾软件发展的历史会发现，差不多类似功能的软件，它们出现的时间都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出现，Java开发中的各类MVC框架也基本都是同期出现，Android和iOS也是前脚后脚问世。2011年前后，各种NoSQL数据库也是层出不群，我也是在那个时候参与开发了阿里巴巴自己的NoSQL系统。

事物发展有自己的潮流和规律，当你身处潮流之中的时候，要紧紧抓住潮流的机会，想办法脱颖而出，即使没有成功，也会更加洞悉时代的脉搏，收获珍贵的知识和经验。而如果潮流已经退去，这个时候再去往这个方向上努力，只会收获迷茫与压抑，对时代、对自己都没有什么帮助。

但是时代的浪潮犹如海滩上的浪花，总是一浪接着一浪，只要你站在海边，身处这个行业之中，下一个浪潮很快又会到来。你需要敏感而又深刻地去观察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的机会，奋力一搏，不管成败，都不会遗憾。

正所谓在历史前进的逻辑中前进，在时代发展的潮流中发展。通俗的说，就是要在风口中飞翔。

上面我讲的这些基本上都可以归类为大数据引擎或者大数据框架。而大数据处理的主要应用场景包括数据分析、数据挖掘与机器学习。数据分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；数据挖掘与机器学习则有专门的机器学习框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，内置了主要的机器学习和数据挖掘算法。

此外，大数据要存入分布式文件系统（HDFS），要有序调度MapReduce和Spark作业执行，并能把执行结果写入到各个应用系统的数据库中，还需要有一个大数据平台整合所有这些大数据组件和企业应用系统。

图中的所有这些框架、平台以及相关的算法共同构成了大数据的技术体系，我将会在专栏后面逐个分析，帮你能够对大数据技术原理和应用算法构建起完整的知识体系，进可以专职从事大数据开发，退可以在自己的应用开发中更好地和大数据集成，掌控自己的项目。

希望对您有所帮助！~

楼上说的对，目前国内基本就是hadoop生态做分布式存储，实时计算框架的话spark和flink。基本都是开源技术，可以多关注一下官方了解，也可以关注一些好的微信公众号如“自学帮”，里边都有各个组件的详细说明

可按照时间点划分大数据的发展历程。

大数据时代发展的具体历程如下：

2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。

Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据存储服务，以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。这两项服务的共同目标是，提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。

2008年末，“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可，业界组织计算社区联盟 (Computing Community Consortium)，发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》。它使人们的思维不仅局限于数据处理的机器，并提出：大数据真正重要的是新用途和新见解，而非数据本身。此组织可以说是最早提出大数据概念的机构。

2009年印度政府建立了用于身份识别管理的生物识别数据库，联合国全球脉冲项目已研究了对如何利用手机和社交网站的数据源来分析预测从螺旋价格到疾病爆发之类的问题。同年，美国政府通过启动网站的方式进一步开放了数据的大门，这个网站向公众提供各种各样的政府数据。该网站的超过4.45万量数据集被用于保证一些网站和智能手机应用程序来跟踪从航班到产品召回再到特定区域内失业率的信息，这一行动激发了从肯尼亚到英国范围内的政府们相继推出类似举措。

2009年，欧洲一些领先的研究型图书馆和科技信息研究机构建立了伙伴关系致力于改善在互联网上获取科学数据的简易性。

2010年2月，肯尼斯库克尔在《经济学人》上发表了长达14页的大数据专题报告《数据，无所不在的数据》。库克尔在报告中提到：“世界上有着无法想象的巨量数字信息，并以极快的速度增长。从经济界到科学界，从政府部门到艺术领域，很多方面都已经感受到了这种巨量信息的影响。科学家和计算机工程师已经为这个现象创造了一个新词汇：“大数据”。库克尔也因此成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。

2011年2月，IBM的沃森超级计算机每秒可扫描并分析4TB（约2亿页文字量）的数据量，并在美国著名智力竞赛电视节目《危险边缘》“Jeopardy”上击败两名人类选手而夺冠。后来纽约时报认为这一刻为一个“大数据计算的胜利。” 相继在同年5月，全球知名咨询公司麦肯锡(McKinsey&Company)肯锡全球研究院（MGI）发布了一份报告——《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》，大数据开始备受关注，这也是专业机构第一次全方面的介绍和展望大数据。报告指出，大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。报告还提到，“大数据”源于数据生产和收集的能力和速度的大幅提升——由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。

2011年12 月，工信部发布的物联网十二五规划上，把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。

2012年1月份，瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是主题之一，会上发布的报告《大数据，大影响》(Big Data, Big Impact) 宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。

2012年3月，美国奥巴马政府在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，这一倡议标志着大数据已经成为重要的时代特征。2012年3月22日，奥巴马政府宣布2亿美元投资大数据领域，是大数据技术从商业行为上升到国家科技战略的分水岭，在次日的电话会议中，政府对数据的定义“未来的新石油”，大数据技术领域的竞争，事关国家安全和未来。并表示，国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力；国家数字主权体现对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。

2012年4月，美国软件公司Splunk于19日在纳斯达克成功上市，成为第一家上市的大数据处理公司。鉴于美国经济持续低靡、股市持续震荡的大背景，Splunk首日的突出交易表现尤其令人们印象深刻，首日即暴涨了一倍多。Splunk是一家领先的提供大数据监测和分析服务的软件提供商，成立于2003年。Splunk成功上市促进了资本市场对大数据的关注，同时也促使IT厂商加快大数据布局。2012年7月，联合国在纽约发布了一份关于大数据政务的白皮书，总结了各国政府如何利用大数据更好地服务和保护人民。这份白皮书举例说明在一个数据生态系统中，个人、公共部门和私人部门各自的角色、动机和需求：例如通过对价格关注和更好服务的渴望，个人提供数据和众包信息，并对隐私和退出权力提出需求；公共部门出于改善服务，提升效益的目的，提供了诸如统计数据、设备信息，健康指标，及税务和消费信息等，并对隐私和退出权力提出需求；私人部门出于提升客户认知和预测趋势目的，提供汇总数据、消费和使用信息，并对敏感数据所有权和商业模式更加关注。白皮书还指出，人们如今可以使用的极大丰富的数据资源，包括旧数据和新数据，来对社会人口进行前所未有的实时分析。联合国还以爱尔兰和美国的社交网络活跃度增长可以作为失业率上升的早期征兆为例，表明政府如果能合理分析所掌握的数据资源，将能“与数俱进”，快速应变。在这一年的7月，为挖掘大数据的价值，阿里巴巴集团在管理层设立“首席数据官”一职，负责全面推进“数据分享平台”战略，并推出大型的数据分享平台——“聚石塔”，为天猫、淘宝平台上的电商及电商服务商等提供数据云服务。随后，阿里巴巴董事局主席马云在2012年网商大会上发表演讲，称从2013年1月1日起将转型重塑平台、金融和数据三大业务。马云强调：“假如我们有一个数据预报台，就像为企业装上了一个GPS和雷达，你们出海将会更有把握。”因此，阿里巴巴集团希望通过分享和挖掘海量数据，为国家和中小企业提供价值。此举是国内企业最早把大数据提升到企业管理层高度的一次重大里程碑。阿里巴巴也是最早提出通过数据进行企业数据化运营的企业。

2014年4月，世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发布了《全球信息技术报告（第13版）》。报告认为，在未来几年中针对各种信息通信技术的政策甚至会显得更加重要。在接下来将对数据保密和网络管制等议题展开积极讨论。全球大数据产业的日趋活跃，技术演进和应用创新的加速发展，使各国政府逐渐认识到大数据在推动经济发展、改善公共服务，增进人民福祉，乃至保障国家安全方面的重大意义。5月份，美国白宫发布了2014年全球“大数据”白皮书的研究报告《大数据：抓住机遇、守护价值》。报告鼓励使用数据以推动社会进步，特别是在市场与现有的机构并未以其他方式来支持这种进步的领域；同时，也需要相应的框架、结构与研究，来帮助保护美国人对于保护个人隐私、确保公平或是防止歧视的坚定信仰。2014年，“大数据”首次出现在当年的《政府工作报告》中。《报告》中指出，要设立新兴产业创业创新平台，在大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。“大数据”旋即成为国内热议词汇。

2015年，国务正式印发《促进大数据发展行动纲要》，《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。标志着大数据正式上升这国家战略。

2016年，大数据“十三五”规划将出台，《规划》已征求了专家意见，并进行了集中讨论和修改。《规划》涉及的内容包括，推动大数据在工业研发、制造、产业链全流程各环节的应用；支持服务业利用大数据建立品牌、精准营销和定制服务等。

大数据的技术：

1. Hadoop

Hadoop诞生于2005年，其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据存储服务，以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。

2. Hive

Hive是一种建立在Hadoop文件系统上的数据仓库架构，并能对存储在HDFS中的数据进行分析和管理。它最初是应Facebook每天产生的海量新兴社会网络数据进行管理和机器学习的需求而产生和发展的。后来其他公司也开始使用和开发Apache Hive，例如Netflix、亚马逊等。

3. Storm:

Storm是一个分布式计算框架，主要由Clojure编程语言编写。最初是由Nathan Marz及其团队创建于BackType，这家市场营销情报企业于2011年被Twitter收购。之后Twitter将该项目转为开源并推向GitHub平台，最终Storm加入Apache孵化器计划并于2014年9月正式成为Apache旗下的顶级项目之一。

发表论文发表论文

以下是发表论文或期刊的方法：

一、写作

首先要写好一篇论文，选题要与专业、研究方向密切相关，论文的格式要规范，应包括题目、作者（姓名、单位、邮编及简介）内容摘要、关键词、正文等；论文篇幅不宜过长，因为期刊版面的字符数是固定的，字符数越多，版面增加，相应的费用就会越高；最后还要注意控制重复率，一般期刊要5%-20%以下才合格录用。

二、选刊

选择一本合适的期刊进行投稿，是成功发表论文极其关键的一步，要遵循几个原则，即

1、国家新闻出版署能查到的正规期刊；

2、知网、万方、维普、龙源四大数据库之一正常收录的期刊；

3、符合学校、单位要求的期刊；

最后还要考虑论文是否符合期刊的收稿范围，避免因为文章方向不合适出现拒稿的情况。

三、投稿

投稿的途径有两种，一种是通过杂志社邮箱，官网或者在线系统投稿。（注意：数据库和期刊的目录页上面的联系方式才是准确的），虽然这种方式完全不用担心被，但缺点是审稿时间较长，沟通不及时，无法了解期刊最新出刊时间，费用，收稿要求等等。

第二种就是找代理投稿。这个方法也是现在大多数人用的要给方法，为什么会这样的，我只能说谁用谁知道。这个是最简单最省事儿的。以前我就是找的一个文化公司安排文章，服务没得说，只需要提供文章，剩余的事情全由他们搞定。

中介投稿也是有很多优势的

1、刊物比较丰富和全面，各类的刊物都有，可以根据作者的要求快速推荐推荐合适的刊物。

2、期刊信息非常的全名，从刊物的收稿栏目，出刊时间，版面字符数要求，期刊级别、出刊周期、审核标准、是否可以开社内发票、刊号邮发代号、电子刊号、是否可以查稿、封面以及影响因子区间

3、他们基本上是和杂志社或是承包商直接对接的，沟通速度比较的迅速。

4、查稿后付款。这点已经算是标配了，绝大多数的刊物都是可以查稿后付款的，而且查稿电话是数据库可以查询到的哦。

5、最要是不收定金和知道一个刊物的审稿要求和难度。

1、确定自己发表论文的需求。 2、选择合适的期刊，核实期刊论文真伪，目前国内所有学术期刊，均可通过国家新闻出版总署期刊查询中心进行查询核实，如果查询不到CN刊号，那就说明期刊是假刊。 3、了解期刊征稿需求，阅读其刊登发表过的论文，看自己的论文是否适合在这些期刊上发表，从中挑出2-3个期刊作为备选，进一步了解这些刊物的审稿周期、投稿费用、投稿要求等. 4、等待样刊和论文上网，可以通过国内的四大权威数据库如知网、万方、维普、龙源查询核实。 5、如果觉得自己寻找期刊麻烦，还可以通过代理/杂志社服务，以下为流程：（1）论文写好并发给代理或者杂志社。（文章质量要有保证）（2）根据论文字数内容和作者的发表意向确定所发表的期刊及费用。（3）支付定金。（4）杂志社进行审稿，审稿通过后邮寄给您稿件录用通知单。（5）在你收到用稿通知后，三天内请付清余款，以确保你的论文能及时发表。（6）杂志出刊后杂志社会给每个作者邮寄两本样刊，以供您使用。

评职称发表论文可以自己投稿给杂志社，也可以找杂志社的编辑，让他们帮你投。自己投稿需要自己把稿件写好修饰好，字符数以及查重等都要符合要求才可以。找杂志社的编辑要认清别是子，价格太低的要小心，因为检索网站可能不稳定。主要就看自己的需求，看评职文件的要求，别到时花钱了却不能用，白花钱不说还耽误了评职，得不偿失。

论文发表论文发表

发表论文无非就两种方式：第一种就是自己投稿，买本杂志，根据版权页上的投稿方式去投稿（这种的弊端就是周期太长，对于着急的客户，不适用）当然，跟杂志社关系好能顺利发表的请无视我的话因为直投杂志社容易，能成功发表难，我认识的主编跟我说他们邮箱里的稿件基本上没有低于过1000篇，而且杂志社就那么几个人，根本不可能忙的过来，就算抽时间看下邮件也就是看个题目，题目不新颖没吸引力的直接略过，就算点开文章，也是先大概看下职称、单位、研究方向、摘要、关键词，没什么吸引人眼球的内容也直接pass掉。第二种就是找代理机构发表（这种的需要睁大眼，发表行业鱼龙混杂，必须得保证自己发的杂志是正刊，也不能是增刊）。找代理机构认准以下几点；一、首先选择国家新闻出版广电局能查到的正规杂志二、其次是某宝担保交易，更有保障三、最后录用通知下来后，亲自打版权页或者收录网站（知网、维普、万方、龙源）上查稿电话查稿确认录用后，再付款。第一，选择杂志，根据自己的要求确定杂志，省级的国家级的价格不一样。然后看杂志的级别，在这里呢就可以一起验证了杂志的真假，新闻出版总署输入杂志名，看是否收录，如果没有的话就要小心了，千万不能发第二，看杂志的见刊时间。自己什么时候用杂志一定要确定，如果是7月要用，那就不要发9月才鞥收到的杂志，一旦发了到了要用的时候没有法子使用。第三，杂志收录的网站。如果您那没有特别的要求，那就知网，维普，万方都可以了，如要求必须知网收录，那就自己上网查一下看看，是否知网及时更新呢第四，看付款的流程，是不是先发表，录用了查稿确定后付费用，如果不能查稿就危险了，不能保证是不是真正发表成功了。

据学术堂介绍论文发表只需要六步。第一步：投稿。这是论文发表人员选择好投稿期刊之后，将自己的论文稿件通过邮箱、在线投稿窗口、QQ或者微信即时通讯软件这三大方式发送给编辑。第二步：审核即审稿。投稿之后，编辑会按照投稿顺序对论文进行审稿，有的期刊杂志收取审稿费，如果您的论文需要加急发表，请在投稿时标注清楚，可能会产生加急费用。审稿环节是整个论文发表过程中耗时最长的，影响了论文发表周期的长短，关于论文发表时间影响因素可以阅读《是什么影响论文发表时间长短》了解。这里需要注意的是论文审稿可能会反复进行。第三步：审稿结果。主要介绍通过审稿被录用的论文。通过杂志社论文三审的论文，杂志社会下发录用通知书，并注明预安排在某年某期发表，之所以是预安排，是因为还没交纳版面费。关于论文三审可以阅读《什么时候论文需要三审》，了解一些审稿知识。第四部：交费。这里的交费主要是版面费，交纳之后，论文才会正式进入安排刊期出版流程。第五步：安排发表。版面费到位之后，即可安排刊期，并按照日期出版见刊。少部分论文发表可能会延期，原因很多，例如：有人安排加急。第六步：寄送样刊。论文见刊之后，会给作者寄送一本样刊，作为用途上交的材料。到此整个的论文发表流程结束。

第一步论文查重。之所以放在第一步，是因为期刊天空一直都建议作者投稿前查重，这样既能提前发现自己论文重复率多少，又不会给杂志社编辑造成不良印象，更减少了投稿后再查重导致退修，进而论文发表时间周期增加。发表论文必经流程和步骤第二步：筛选期刊。针对自己的专业方向，论文内容领域，到相应分类的期刊当中挑选。期刊天空编辑提醒，有作者因为发表论文不符合期刊发表方向而退稿的。第三步选定期刊：需要根据自己评职称、毕业论文发表要求，期刊天空编辑指出，这些内容一般从职称文件当中可以了解到，例如：期刊级别，选定后要了解期刊发表论文要求。第四步论文发表：选定期刊之后，可以通过邮箱、在线投递、微信QQ等发送文件，期刊天空编辑介绍，之所以有这么多方式，是因为各投稿方式相应的处理效率呈提高的趋势。第五步等待审稿。期刊天空编辑温馨提示：论文审稿是整个论文发表过程当中时间周期最长的，没有退修的稿件属于正常时间周期，如果存在论文审稿有退修，那么发表周期就会相应的增加。发表论文期刊的级别越高，发表周期就越长。第六步对于顺利被期刊录用的论文来说，杂志社会发送录用通知函，缴纳版面费用之后，即可安排发表刊期。第七步发表见刊。在到了论文发表安排刊期时，论文就算是正式见刊发表，作者需等待杂志社寄送样刊就可以当做评职称材料上交。

网络上有很多论文发表网站，很多作者由于着急发表论文，而选择通过论文发表网站去发表论文。

但是由于利益的驱使网络上充斥着很多假刊，甚至一些论文发表网站还推荐假刊给作者发表，有的甚至取作者论文发表费用然后消失。

针对这种情况，发表论文前，作者一定要认真辨别期刊真伪，了解论文发表网站的信誉，口碑，不盲目轻信论文发表网站和假刊的一些过度宣传，避免上当受。

选择发表期刊前，要去新闻出版总署查看期刊的备案情况，再去相关的数据库查看期刊的收录情况，确保期刊正规合法，同时具备国际刊号ISSN号和国内统一刊号CN号，而不要被那些打着香港刊号或者书丛号的期刊所蒙蔽。

论文发表的介绍：

1、论文发表的介绍

学术论文首先应当具有独创性。要在论题涉及的范围内，言他人所未言，提他人所来提。要有所创新，有所发现，要有独特的、合乎客观实际的看法。

只是重复、模仿别人的意见，称不上学术论文。如在社会科学领域内，独创性常见于这样三条途径：

（1）结合新的社会实践对以往理论加以继承和发展，如，在社会主义建设中，结合中国国情，对马克思主义的完善；

（2）对新发现的资料加以研究，史学、考古学的研究常常如此；

（3）通过搜集、整理前人已有的成就的途径获得新结沦，例如哲学史、语言史的研究。

论文条理清晰结构合理，具有较强的说服力和感染力，深刻揭示客观事物的内部联系和规律，也就是言之有理，言之有据，言之有序。

专业性是指论文从题目、选材到文字表达，都要具有某一学科、专业的特色，要摸透“行情”，用“行话”，如图书馆学的论文常常要运用款目、标注、二次文献、情报检索语言等专业词汇。

法学论文则常用法人、主体意志、仲裁、诉权、罪行法定主义等等。学术论文不必人人都看懂。好的学术论文是独创性、科学性、专业性高度的统一和结合。

2、论文发表的必要性

随着学习及工作的深入，学习者及从业者对本专业及行业会有深入的研究，而研究水平的衡量标准则体现在了论文发表上。

即，要求在公开发行的学术期刊或报纸上发表具有一定学术价值的论文。论文发表，成了考量从业者水平的一个不可或缺甚至尤为重要的标准。

发表论文，有哪些需要注意的问题，论文发表有2种方式，一种是直接向杂志社投稿，一种是通过论文代理或期刊采编中心投稿。这2种方式，费用方面基本差不多，都是社里统一定的价格。

期刊采编中心或论文代理的优点至于大体差不多的文章，都基本可以安排通过审核，而且审核时间短，一般在2-5个工作日内就安排审核并给予答复了。

主要是采编中心是采用的集中递稿方式，一般采编中心都有编辑，会事先对论文做下初步审核，能帮修改完善的文章都会帮助修改完善。

再加上跟社里较熟，论文能通过的，社里一般不会为难。而对于直接投稿杂志社，审核比较慢，通过率低些。很多核心期刊，稿件投递后基本就是石沉大海。

3、论文发表格式

撰写论文，一定要遵循一定的格式，这样看起来一目了然，条理清晰。

1.在实际写作职称论文的过程中，则灵活运用，根据实际情况。最好开头有个引言部分，说一下目前的形势啊什么必要性的，引启性的开个头，再展开下面的论述。

2.论文要分条目展开，要条理清晰，层次分明，比如上文中，大条目下面都有小条目，看上去非常清晰。大标题用加粗突出显示，大标题后面不能有标点符号。

摘要控制在220字符内即可，最好能概括下全文的内容，切忌把开头当摘要，把文章标题罗列出来当摘要。关键词，3-5个为宜。

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在日常生活中,无论是评职称还是大学生毕业都离不开发表论文.在公开发行的学术期刊上发表论文,成为职称评选硬性条件之一,可以说发表论文,在职称评审中占据非常重要的作用.下面学术堂就来简单的说一下如何凭借个人经验发表论文.发表论文首先需要写一篇好的论文,论文不光主题鲜明,论点创新,还应该结构严谨,层次分明.与此同时,还应该注意论文标准格式、文句通顺,确保论文通过审核.发表论文流程主要包括以下几方面.根据杂志办刊盘方向以及办刊宗旨,确定要发表的刊物.然后投稿到杂志社邮箱,杂志社审稿录用排版印刷,到最后出版发行.如果稿件有问题会出现两种情况出现退稿与返修.返修的稿件要求整理好发回杂志社.觉得注意的是杂志社审稿在一周到一年不等根据杂志社实际情况来定排班时间在一周左右交稿三天左右印刷七到十天左右发行时间为一周左右.在进行发表期刊论文的过程中,要根据自己的实际情况选择合理的时间进行发表.个人如何发表论文.1、发表论文的重要性.不同的人发表论文的作用也不同:(1)评职称(晋升职称):研究生毕业需要;教师、医护人员、科研院所的人员、企业员工等晋升高一级的职称时,发表期刊论文是作为一项必须的参考指标.(2)申报基金、课题 :教育、科技、卫生系统每年申报的国家自然科学基金项目、其它各种基金项目、各种研究课题时,发表论文是作为基金或课题完成的一种研究成果的结论性展示.(3)世界性基础领域的研究,比如在医学、数字、物理、化学、生命科学等领域开展的基础性研究,公开发表论文是对最新科技科学研究成果、研究方法的一种展示和报道.以推动整个社会的科技进步等.(4)提升自身竞争力:本科生和研究生在校期间发表具有一定水准的论文,有助于提升个人学术素养,进入社会,也可能会有更高的起点.2、发布论文的流程.(1)确定自己的研究课题,验证其写作价值,如果具有一定价值,就着手开始筹备论文,第一次发表论文,可以多向前辈请教,多查阅一些资料文献,在前人的基础上寻找突破口,选题立意要新颖实用,不要为了写论文而写论文.(2)论文经过多次修改完善以后,接下来我们就可以准备发表论文,发表论文第一步就是要选择对应的期刊,如果稿件投向不合适的期刊可能会遭遇退稿和不公正评判.如何选择合适的期刊?在知网或其他数据库中检索本篇论文相关领域的期刊,查看期刊级别以及刊物号等,确保其为正规期刊,然后阅读其刊登发表过的论文,看自己的论文是否适合在这些期刊上发表,从中挑出2-3个期刊作为备选,进一步了解这些刊物的审稿周期、投稿费用、投稿要求等,从中选出将要投稿的1个期刊,联系期刊编辑将自己的稿件投递过去,然后等待审稿人员的回复.

期刊上发表论文，适合有文章需要发表、但是对投稿一头雾水无从下手的作者，无论是准备自投还是找中介代发，话不多说，下面干货。发表论文的整个流程，简单概括就是：定稿-选择期刊-审核-通过/返修-支付费用-定版-排版校对-印刷-出刊邮寄-上传数据库接下来按照步骤详细说说每个发表环节以及注意事项。定稿：其实就是写论文，这个我也不是专业的，所以不多说，仅从发表的角度简单说几句。1.关于论文主题：如果你的文章是准备用来发表的，尤其是准备投稿普刊，那么有些选题千万不要碰，比如港ao台、疫情、涉党涉政、宗教、神学、封jian迷xin、校园bao力等等，不要问为什么，这类主题写了大概率发表不出去！即便有收的，审核也严格，论文内容不能有不适合刊登的点。总之，发表论文不要只知道埋头苦写，动笔之前先去问问某个主题能不能发、好不好发，不能发、不好发就尽量不要写。2.关于语言逻辑：普刊在大家眼里通常就是要求低，但是要求低不等于没有要求！！文章内容如何就不说了，最起码得是篇论文吧，不能语病、错字一堆，不能毫无逻辑、前言不搭后语，不能让人不知所云，不能过于口语化......所以论文写好后建议自己先通读一遍，如果自己看不出毛病，就找同学、同事、朋友随便谁帮你看看，毕竟一篇连语言基本功都有问题的论文，即便内容写得再好，又有谁愿意看？3.关于起发字符、重复率：现在基本所有正规学术期刊都是5000字符左右/3版起发，能够2版起发的很少，即便遇到了也建议发3版，因为2版的文章后续存在被要求整改的可能。至于重复率，每个期刊的要求不一样，从10%到30%都有，有的期刊审核的时候会查重，有的则文责自负（即万一后续数据库抽查发现重复率过高而导致论文被下架，作者自己负责），这种的就建议自己提前查下，那些杂志社会查重的，如果对自己论文没把握的（特别是复制较多的），也建议提前查下，之前遇到个作者论文审核的时候查重结果直接七八十，这种就很尴尬了，这让编辑怎么想？选择期刊：我个人认为这是发表论文最重要的一个环节，这个说起来很简单，做起来其实很难，很耗费精力和时间。选择期刊分为两步——第一步，大家务必要先弄清楚自己对期刊的要求，尤其是因为评职称、评奖学金、保研等这些原因需要发表论文的，一定要先去看看学校、单位对期刊的具体要求是什么，比如期刊等级，是要普刊、学报还是核心？是不是非知网收录的期刊不可？最晚什么时候需要提交评审材料

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一、发百论文拿奖学金，评三好学生二、发论文保研推研究生三、发论文找工作需求四、学分不够，论文来凑，四级不过，发论文拿学位证！一是发表论文来丰富自己的科研方面成果，二是评选奖知学金的需要，更多同学是为了考研或是保研的需要，希望自己的研究生面试的时候让自己的学术成就道方面更突出一点。我只是列了部分，在校期间，还是少打游戏，少买衣服，少诳版街。多看书，多写论文，多搞发表，多年以后，你会感谢现在努力的自己。多年发表经验的我，希望可以帮助到你。再有其他发表方面的问题，或者论文方面的问题，可以追问哟。或者看头像来找我，我会给你一个完美的解释！！！

最佳回答是不正确的，论文发表的权威网站并不是知网、万方、维普等，这些只是数据库，只是用来收录期刊论文、会议论文、学位论文的，当然了，知网也有投稿系统，但根据我的工作经历，知网上90%的期刊都不用会知网的投稿系统，因此低端期刊用不了那个系统，太复杂，高端期刊都自建自己的投稿系统。那么如果说发表论文权威渠道是什么，就是买一本杂志，自己按上面的征稿启示来投稿，如果您找不到，可以问我

发表论文的平台如下：

1.知网

这里所说的是知网，是清华大学和清华同方共同办的这个数据库。在前些年他也叫中国期刊网，由于后来有人自己建了个网站也叫中国期刊网，自己收录期刊，假李逵装真李逵。玩文字游戏，导致很多作者被上当。

所以现在知网对外不称中国期刊网了，就是叫知网。从论文发表来说，知网是最权威的，最有说服力的数据库。

凡是知网收录的期刊，一定是正规的，可以放心大胆的发表的，但是最近这两年知网变得更严格，所以知网收录的期刊发表费用比较贵一些。

2.万方数据库

万方数据库，也是一个比较大的论文数据库，仅次于知网。其权威性和重要性就等于是一个弱化版的知网，但是也是比较大。

从期刊正规性来说，如果一个期刊，知网不收录，但是万方数据库收录，说明还是比较正规的，虽然不如知网收录的那么正规。但是对于一般单位来说够用。

对于大学这样的单位可能必须要求知网。而对于一些企业单位，只要万方数据库能检索到已经发表的论文，就算不错了。所以，万方数据库也是一个必须参考的标准。

3.维普网

维普网在前些年实际上假刊比较多，比较泛滥，这两年所说期刊审核严格，上面审核严格，但是维普网收录的期刊从正规性和权威性上来说，都是严重不如知网和万方数据库。

对于很多要求不高的单位，或者评一些初级职称的单位，只有维普网收录的期刊还能管点用。稍微严格一些的，就不大灵光了。

最好的学术论文发表网站？我看到：通知：部分论文、考试取消、条件放宽。查阅各省最新政策可搜：全国论文办郑州郑密路20号办（简称、统称，搜索可查各省全部政策，在百度、360、搜狗58-68页，也可搜17年前的：全国论文办郑州郑密路18号）、全国职称办郑州郑密路20号办、高级职称全国办郑州郑密路20号办。搜：高级经济师郑州郑密路全国办、高级会计师郑州郑密路全国办、高级农经师郑州郑密路全国办、高级审计师郑州郑密路全国办、高级统计师郑州郑密路全国办、高级政工师郑州郑密路全国办、高级工程师郑州郑密路全国办、高级教师郑州郑密路全国办、高级人力资源管理师郑州郑密路全国办。在百度、360、搜狗58-68页。查阅最新政策、论文（选题、题目、范文、辅导）、报考条件、评审条件、考试科目，搜：高级经济师最新政策郑州郑密路全国办、高级经济师论文郑州郑密路全国办、高级经济师论文选题郑州郑密路全国办、高级经济师论文题目郑州郑密路全国办、高级经济师论文范文郑州郑密路全国办、高级经济师论文辅导郑州郑密路全国办、高级经济师报考条件郑州郑密路全国办、高级经济师评审条件郑州郑密路全国办、高级经济师考试科目郑州郑密路全国办。后面把“高级经济师”依次换成“高级会计师、高级农经师、高级审计师、高级统计师、高级政工师、高级工程师、高级教师、高级人力资源管理师等”再搜索。在百度、360、搜狗58-68页。