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  • 2020-12-1 11:58
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    配图来自Canva可画 如果在几年前说起物业对日常生活的影响,人们的感受可能并不明显,倒是会有不少居民和物业闹矛盾的案例。但是疫情之中,很多物业在疫情的防控和管理上所展现的行动力,让不少居民看到了物业的重要性。 而近日,恒大物业以六十多天的速度再一次刷新了物业企业的上市速度,将于12月2日登陆港股。而在恒大之前,还有不少国内知名的房地产开发商纷纷拆分物业上市,比如世茂、华润、融创、越秀等。 拆分物业上市为哪般? 具体来看,目前“碧万恒融”四大房地产头部公司中,除去万科物业还没有上市动作,其他的三家不是已经上市,就是在上市的路上。比如11月8日华润万象生活通过港交所上市聆讯,11月19日融创服务正式挂牌上市,还有即将挂牌的恒大物业。 不难看出,一众知名房企开发商在拆分物业上市这件事情上,表现出高度统一。另外,高度统一的还有这些房企的急切心态,而这从上市的速度就可以看出。从递交招股书到通过聆讯,融创用了81天,世茂用了104天、华润用了74天,恒大更是时间缩短到了47天。 而这种高度统一的背后,自然有着一定的共同原因。 首先,“降负债”成了一众房企如今关心的重点。 “三道红线”的出台,改变了房产行业的规则,而拆分物业上市则成了房企逃离红线的手段之一。 举例来说,根据恒大2019年年报可知,红线之一的净负债率方面,红线是100%,而恒大的净负债率则高达159%,同样踩在红线之上的还有融创、绿地、富力等。而通过分拆恒大物业上市,恒大的净负债率将会下滑19%。 其次,现阶段的房产市场中,存量房和增量房同样重要。 对于一二线城市来说,存量房的比重已经超过增量房,这就需要配套的服务设施、物业设施得到提升。这也在一定程度上促使原本属于附属板块的物业服务,站出来独当一面。 也就是说,未来物业服务将成为房企的新增长点以及新的看点,并且伴随着社会人口老龄化的加剧,未来人们对改善型房子的需求将会更高,这同样也需要开发商提供更加专业的附属物业服务,加速房企从开发商向服务商的转变。 物业成为市场香饽饽 当然,不只是房企拆分的物业在冲击上市,有些专门的物业服务企业同样动作不小。 根据不完全统计,今年以来至少有10家物管企业登录资本市场,比如兴业物联、建业新生活、正荣服务、世贸服务等。另外根据中信证券预测,2020年四季度物管公司IPO融资规模,将远远超过2020年前三季度的总和。 另外从市值以及市盈率等方面也可以看出市场对物管企业的偏爱。 根据克而瑞数据显示,截止9月30号,30家上市物业市值总额为4307亿元,其中碧桂园服务经过两年多的时间,从上市时的250亿港元,飙升到如今的一千多亿港元。另外碧桂园服务的市盈率高达57.61倍,是母公司碧桂园的4.85倍。 碧桂园服务并不是个例,而是一种普遍的现象——相比于房企母公司,物管企业更受欢迎。而物管企业能够获得市场认可的原因主要有三点。 其一,物管企业的轻资产模式有更高的抗风险能力。 物管企业的主要作用是提供服务,除了必要的设施和人员投入之外,不用投入过大的成本,也具有很高的灵活度,可以根据不同情况弹性应对不同的突发情况。 其二,服务类行业的重要性凸显。 因为人们对美好生活的向往,导致很多服务行业的兴起,各个平台都在想方设法提高自身的服务水平,让消费者享受到更为便捷的生活。而物管企业涉及到生活的方方面面,可以在更贴近消费者生活的层面提供高质量服务。 其三,物管行业算得上一个新兴行业,还有很大的想象空间。 在近几年,人们才对物管的重要程度逐渐有了一定认识,而人们的重新认识也就意味着物管行业吸引到了消费者的注意力,也将会释放更多的需求,进一步扩大整个行业的想象空间。 行业马太难以避免 市场认可,消费者注意,想象空间巨大,这些要素放在一起,自然会让物管行业成为一个新的火热行业,吸引众多的消费者进入其中。 但是随着入局者的增多,竞争之中整个物管行业两极分化的现象也十分明显。 首先说说营收方面。 2020年上半年,碧桂园服务的营收高达62.7亿元,有望成为首家全年营收破百亿元的上市物业公司,并且远超13.3亿元的行业平均线。但是诸如正荣服务、滨江服务等物管企业,上半年的营收甚至在5亿元以下。 再来看看市值方面。截止11月30日收盘,碧桂园服务的市值为1197.57亿港元,雅生活服务的市值为435.33亿港元,保利物业的市值为312.36亿港元,彩生活的市值为54.41亿港元,而兴业物联的市值只有5亿港元。 另外,在营收增速、毛利率等方面,都呈现出这种十分明显的情况——极端的两极分化。 这当然是因为名气更大、资历更老的物管企业可以在消费者层面收到更多的信任,从而让企业吸纳到更多的资源,进一步促进自身业绩的发展。而反观行业内的小企业,不论是在消费者层面还是在资本市场层面,都很难有起色。 而且伴随着更多的房企拆分物业上市,他们背后有更加充实的资源和资金,从最开始就能给物管企业很好的扶持和帮助。这同样也加剧了行业中的马太现象,最终让这些头部企业占据更多的市场份额。 大物业时代即将来临 尽管行业中的马太效应将会进一步加剧,但是也从一种层面提升了行业的整体水平。小型物管企业不论是在服务水平还是在技术能力上,都和大型物管企业有一定的距离,也很难给消费者提供更好的物业服务。 但是头部的物管企业却有十足的技术支持和能力保证,让消费者感受到更好的服务。而且在社会的不断发展之中,更加贴近生活居住场景的高质量物管服务,也将会成为未来居家生活的必需品。 一个小区也就是居民生活的社区,其中包含了众多的场景,比如教育、餐饮、休闲、社交等等,而这些场景之中也将会有十分巨大的商业潜力,这也是阿里、美团不断抢占本地化生活的原因,因为其中可以释放的潜力十分巨大。 而且随着数字化管理、智能化服务的不断推进,物管企业所能提供的并不仅仅是服务而已,还可以连接更大的需求,将消费者的多元需求整合起来,在一个社区之中尽可能多得完善需求,并对接供需关系,创造更多的价值。 也就是说,大物业将会是未来社区生活的重点,也将是物管企业未来的发力重心。而大物业中不仅仅是居民服务,还将包括教育、出行、商业、休闲等多元服务。以点带面,帮助物管企业进一步扩张边界,构建一个社区生活生态,从而释放更大的商业潜能。 文/刘旷公众号,ID:liukuang110
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    一、Spark3.0.0运行环境安装Spark常见部署模式:Local模式:在本地部署单个Spark服务所谓的Local模式,就是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行Spark代码的环境,一般用于教学,调试,演示等。在IDEA中运行代码的环境称之为开发环境,和Local模式还是有区别的。Standalone模式:Spark自带的任务调度模式。(国内常用)YARN模式:Spark使用Hadoop的YARN组件进行资源与任务调度。(国内常用)Windows模式:为了方便在学习测试spark程序,Spark提供了可以在windows系统下启动本地集群的方式,这样,在不使用虚拟机或服务器的情况下,也能满足Spark的基本使用。Mesos&K8S模式:(了解)。Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架,它被称为是分布式系统的内核,在Twitter得到广泛使用,管理着Twitter超过30,0000台服务器上的应用部署,但是在国内,依然使用着传统的Hadoop大数据框架,所以国内使用Mesos框架的并不多,但是原理都差不多。容器化部署是目前业界很流行的一项技术,基于Docker镜像运行能够让用户更加方便地对应用进行管理和运维。容器管理工具中最为流行的就是Kubernetes(k8s),而Spark也在最近的版本中支持了k8s部署模式。1、配置javajdk1.8环境变量配置路径:电脑→属性→高级系统设置→环境变量path中加入:%JAVA_HOME%/bin。注:jdk版本不宜过高。2、配置scala2.12.0下载scala安装包,选择对应版本,这里我选择的是scala2.12.0版本。3、配置scala环境环境变量配置路径:此电脑→属性→高级系统设置→环境变量path中加入:%SCALA_HOME%/bin。验证配置cmd验证配置:scala-version4、配置Hadoop3.1.0Hadoop下载从Apache官网下载Hadoop,官网下载速度较慢,也可使用国内镜像下载。Hadoop环境变量配置,配置步骤同Scala配置。注意:需要把%HADOOP_HOME%\bin与%HADOOP_HOME%\sbin一同加入path中。5、配置Spark3.0.3Spark下载Spark环境配置,配置步骤同scala配置。注意:需要把%SPARK_HOME%\bin与%SPARK_HOME%\sbin一同加入path中。配置验证cmd命令:spark-shellSpark配置成功。二、spark实战Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,也可以说是目前用于可伸缩计算的最广泛的引擎,成千上万的公司包括财富500强中的80%都在使用。Spark生态系统集成了丰富的数据科学、机器学习、SQL分析和BI、存储和基础设施等框架,并将这个生态使用可以扩展到数千台机器大规模数据使用。Spark提供了Java、Scala、Python和R的高级api,以及支持通用执行图的优化引擎。Spark支持一系列丰富的高级工具,包括用于SQL和结构化数据处理的SparkSQL,用于pandas工作负载的Spark上的pandasAPI,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX,以及用于增量计算和流处理的StructuredStreaming。Spark自身节点运行的集群模式,也就是我们所谓的独立部署(Standalone)模式,Spark的Standalone模式体现了经典的master-slave模式。#拷贝一个部署spark-standalone目录cp-rspark-3.3.0-bin-hadoop3spark-standalone#进入目录cdspark-standalone/cdconf#准备workers配置文件mvworkers.templateworkers#修改workers内容为viworkershadoop1hadoop2hadoop3#准备spark-env.sh配置文件mvspark-env.sh.templatespark-env.sh#spark-env.sh添加如下内容vispark-env.sexportJAVA_HOME=/home/commons/jdk8SPARK_MASTER_HOST=hadoop1SPARK_MASTER_PORT=7077#分发到其他两台上scp-r/home/commons/spark-standalonehadoop2:/home/commons/scp-r/home/commons/spark-standalonehadoop3:/home/commons/#进入根目录下sbin执行目录和启动cdsbin/./start-all.sh由于spark-shell停止掉后,集群监控页面就看不到历史任务的运行情况,所以开发时都配置历史服务器记录任务运行情况。#先停止前面启动的集群./stop-all.sh#准备spark-defaults.confcd../confmvspark-defaults.conf.templatespark-defaults.conf#修改spark-defaults.confvimspark-defaults.confspark.eventLog.enabled     truespark.eventLog.dir       hdfs://myns:8020/sparkhis#需要启动Hadoop集群,HDFS上的目录需要提前存在hadoopfs-mkdir/sparkhis#修改spark-env.sh文件,添加如下配置:vispark-env.shexportSPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=18080 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://myns:8020/sparkhis-Dspark.history.retainedApplications=30"#参数1含义:WEBUI访问的端口号为18080#参数2含义:指定历史服务器日志存储路径(读)#参数3含义:指定保存Application历史记录的个数,如果超过这个值,旧的应用程序信息将被删除,这个是内存中的应用数,而不是页面上显示的应用数。由于hadoop是HA模式因此配置为hdfs-site.xml下的dfs.nameservices的value值  <property>    <name>dfs.nameservices</name>    <value>myns</value><!--core-site.xml的fs.defaultFS使用该属性值-->  </property>#分发配置到另外两台上scpspark-defaults.confspark-env.shhadoop2:/home/commons/spark-standalone/conf/scpspark-defaults.confspark-env.shhadoop3:/home/commons/spark-standalone/conf/#启动集群./start-all.sh#启动历史服务./start-history-server.sh
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