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终于理解现在学大数据怎么样学

发布时间: 2019-10-07 14:01:10

“大数据”是近年来IT行业的热词,大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来,如2014年的两会,我们听得最多的也是大数据分析,那么,什么是大数据呢,大数据时代怎么理解呢,一起来看看吧。  

互联网时代的大数据  

大数据的定义。大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。  

大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据,但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的,我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

现在学大数据怎么样学

 

大数据的采集。科学技术及互联网的发展,推动着大数据时代的来临,各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片,数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题,只是面对如此众多的数据,我们怎样才能找到其内在规律。  

大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测,或者用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术,因此,大数据的挖掘和处理必须用到云技术。  

大数据的应用。大数据可应用于各行各业,将人们收集到的庞大数据进行分析整理,实现资讯的有效利用。举个本专业的例子,比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因,我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描,尽管我们获得了所有表型信息和基因信息,但是由于数据量庞大,这就需要采用大数据技术,进行分析比对,挖掘主效基因。例子还有很多。  

大数据的意义和前景。总的来说,大数据是对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临,一切真相将会展现在我么面前。  

什么是大数据  

从技术上看,大数据[1]与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代[4]》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法)大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。  

早在1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,将大数据热情地赞颂为第三次浪潮的华彩乐章。不过,大约从2009年开始,大数据才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外,数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器,随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化,也产生了海量的数据信息。  

大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的,受到相关*、企业采集的,蕴含数据生产者真实意图、喜好的,非传统结构和意义的数据 。2013年5月10日,阿里巴巴集团董事局主席马云在淘宝十周年晚会上,将卸任阿里集团CEO的职位,并在晚会上做卸任前的演讲,马云说,大家还没搞清PC时代的时候,移动互联网来了,还没搞清移动互联网的时候,大数据时代来了。  

大数据的常用公式  

跨粒度计算(In-DatabaseComputing)  

Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出*化的计算方案,继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算,我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动,降低了通讯负担,保证了高性能数据分析。  

并行计算(MPP Computing)  

Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台,她能够把计算分布到多个计算节点,再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源,不管是服务器还是普通的PC,她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台,Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力,轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

 

列存储 (Column-Based)  

Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市,不读取无关数据,能降低读写开销,同时提高I/O 的效率,从而大大提高查询性能。另外,列存储能够更好地压缩数据,一般压缩比在5 -10倍之间,这样一来,数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术,节省了存储设备和内存的开销,却大大了提升计算性能。  

内存计算  

得益于列存储技术和并行计算技术,Z-Suite能够大大压缩数据,并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地,内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算,CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速,是实现大数据分析的关键应用技术。  

分析其含义  

首先简介一下大数据能够干什么:首先举个例子,大家都喜欢上淘宝买东西,淘宝网站会记录每个人在它网站上都买了什么,浏览了什么。。。等等一系列信息。然后分析什么产品卖的火爆,哪个客户喜欢买什么,那个商家盈利高等等,挖掘一系列有潜在价值  

其次分析一下大数据的含义,大数据既然含有数据这个词汇,就表明他是和数据相关的,而数据无非就是如何存储数据和如何使用存储的数据这两个问题  

首先说一下如何存储:传统的数据都是保存在关系型数据库,比如oracle和mysql等,这些数据库存储空间是有限的,并且数据库的东西多了之后,查询存取的速度会变得很慢,根本做数据分析等。此外传统数据都安装在一台服务器上,一旦服务器宕机了,数据库的内容就全部销毁了,无法恢复  

大数据的含义就是说数据量很大,数据量达到pb级别,大公司也许需要几千台服务器才能存储,用的是分布式存储技术。所谓的分布式存储技术是指,同样一份文件,分别存储在3台不同的服务器上,假设其中服务器挂机了,还有另外两台服务器工作,并且迅速备份一份文件,始终保证相同文件有3台服务器提供工作  

大数据的使用主要是指根据公司需求,对现有的数据进行挖掘分析。而挖掘分析做的最多的就是查询数据,大数据的查询速度是非常快的,因为底层用的是类似于lucene技术。但是大数据不适合修改存储的文件。因为大数据存储数据是以文件的形式存储的,如果想修改数据,它会把原先的文件删掉,然后重新写入。  

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