求高手翻译：
陛下道德最为高尚，仁慈厚道，怜爱百姓，身体有太阳开始偏西还没来得及吃饭的劳苦，却没有舒服安逸的享乐，诚实地坚持圣人的大道，施行刑罚非常公正，可是好的风气还没有形成，阴阳没有调和，这是因为臣子不称职，而且圣明的教化还有不和谐的地方。我私下考虑，其中一个原因大概是官吏大多实行严酷的政令，刑赏与教化繁杂细碎，大部分罪过在部刺史身上，有的不遵守规定的职责，举动各自按照自己的心意，经常干预郡县的事务，甚至开启行私请托的门路，听信中伤谄媚之言，来搜求官吏百姓的过错，责备喝斥隐微的过失，不根据能力来责求行为的合宜。郡和县相互催促，内部相互之间也很苛刻，这种风气也传布到了百姓中。所以乡里之间缺少接待贵客的喜悦，九族之人忘记了他们亲戚的情义，供奉饮食救助危急的忠厚品德更加衰退，送走离开的人，慰劳归来的人的礼节不再施行。社会的道德规范不通行，那么就会阴阳闭塞不通，和顺的气象不兴盛，这未必不是因为这个原因。《诗》说：‘人们失去情谊，多是饮食小事上丧失了和气。’俗语说：‘政治苛暴人们就不亲附，徭役烦苦就会有损于皇恩。，当刺史禀告政事的时候，应该明确地告诫他们，使他们清楚地知道本朝的要紧事务。我很愚昧不懂得治理国家的道理，希望圣明的主上考察我的意见。
求高手翻译，
照看LZ这是英国税法里的案例分析题目吧。 税法有很多专业名词，我不知道他们相对的中文名词是什么，你就凑合着看。
1、讨论以Katy目前的状况来说，HMRC应该用哪些测试(tests)来确定Katy是被雇佣(employed)或者自己做老板(self-employed)？并请用你选择的这些测试给出Katy的雇佣状态。
2、请介绍一下英国的收入税系统，介绍应包括征税人，征税年，个人自主评估报税系统(self assessment system of submitting tax return) ，缴纳税金方法(payment of tax) ，滞纳税金额外款，利息和罚款。
3、请解释PAYE系统的管理方法。重点解释评估根据(basis of assessment)，税务款项(tax codes)，PAYE系统运作以及所需要的单据表哥表格。
再往后是一堆税法的概念，就不一一翻译了。请查相关书籍。
大数据处理软件用什么比较好
常见的数据处理软件有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、 Jaspersoft BI 套件。1、Apache HiveHive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。2、SPSSSPSS for Windows软件分为若干功能模块。可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS。3、ExcelExcel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。Excel还提供高级查询功能，最操作的简单，其中自动汇总功能简单灵活。高级数学计算时，Excel也只用一两个函数轻松搞定。4、Apache SparkApache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。5、 Jaspersoft BI 套件Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的, 许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。数据分析与处理方法：采集在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的大量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等。而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些大量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
大数据处理工具有哪些？
大数据的处理工具包括数据抓取、数据分析等，以蓝凌的数据资产平台为例，能产生以下价值：1、确定数据管理标准数据管理标准是做好数据管理的基础，包括数据各级管理对象命名规则、划分原则、管理阶段及相关指标数据字典，蓝凌可对各级项目数据标准及规范进行定义，打造各业务线及业务系统的通用语言，形成数据管理规范。综合组织、权责、流程三方面建立起完备的数据管理组织。梳理出数据创建、使用、维护、审批等关键阶段流程规范、权责分工、制定主数据质量考核评价标准。2、梳理核心数据资产梳理企业核心业务实体数据（包括但不限于组织、客户、供应商、招投标、项目、合同等)，确定数据域范围，以及各数据实体内容，应用流程、清洗规则，数据治理，数据集成等规则、为主数据建模和打造核心数据主题库做好前期规划。3、建设数据管理平台数据资产管理平台系统提供了完整的数据管理功能，实现数据编码、发布、清洗、整合、共享、治理等功能，并实现数据的创建、编辑、导入导出，与其它应用系统之间的数据集成等功能。采用统一的规则和口径实现协同管控一体化，保证数据的实效性及准确性。提供标准编码管理体系，统一编码体系结构，规范编码的设置、审批、发布、维护工作程序，保证编码的方便性、完整性、有效性、正确性、适应性、可扩展性。4、实现主动数据聚合提供T+1模式的主动式统一的数据采集，治理和分析方案，可以快速实现对个数据域，各业务系统的数据采集，分析，治理并存储到数据仓库。5、数据资产分析应用运营指标梳理和定义，全面的数据主题分析，包括数字大屏，数字看板，数据穿透，数据黄页，经营报告，移动报表等。基于企业实际情况，协助企业梳理精细化的“经营管理”指标体系，明确指标的定义、口径、指标项的构成、取数逻辑，统一各业务线的共识。输出各类主题看板，为管理决策提供支撑。充分发挥数据资产价值。百度里面也有详细介绍。
