2019-11-20 09:10:11

百香果nlp(nlp.100xg.cn):欢迎提交人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)、大数据(big data)、机器学习(ML)、数据挖掘(DM)、知识图谱、智能硬件、工业互联网、工业机器人、云计算、5G网络、物联网、边缘计算(MEC)、机器人流程自动化(RPA)、前沿科技相关的公司、术语、API接口、项目、产品、ai算法、ai模型、软件、工具等领域词条。快速提交,并将在这里展现。

大数据(big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据指数据集的大小超过了现有典型的数据库软件和工具的处理能力,即使捕捉,存储,聚合,管理这些大数据以及对数据的深度分析的新技术和新能力,正在快速增长,就像预测计算芯片增长速度的摩尔定律一样。

介绍

大数据就是全世界几十亿人使用计算机、平板电脑、手机和其它数字设备产生海量数据,这个量,已经到了人类无法处理只能通过机器处理的阶段了。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。在大数据时代,数据已经成为一种商业资本,通过一定的逻辑处理,就可以创造新的经济利益。

大数据本质也是数据,但是又有了新的特征,包括数据来源广、数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等)、数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别)、数据增长速度快等。

针对以上主要的4个特征我们需要考虑以下问题:

数据来源广,该如何采集汇总?,对应出现了Sqoop,Cammel,Datax等工具。

数据采集之后,该如何存储?,对应出现了GFS,HDFS,TFS等分布式文件存储系统。

由于数据增长速度快,数据存储就必须可以水平扩展。

数据存储之后,该如何通过运算快速转化成一致的格式,该如何快速运算出自己想要的结果?

特点

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》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)

什么是大数据

大数据是对非常大量的数据进行收集和分析的产物,这些信息数据可以通过计算机进行分类排序,从而揭示某种趋势、模式或关联。当涉及到人类的行为,以及人类与某个产品或某种服务之间的交互行为,大数据技术将尤为实用。在进行供分析数据的收集时,最重要是记住三个方面:数量、多样性和可变性。在国际和全球范围内需要被分析的数据量是巨大的,而且随着收集到的信息越来越多,其总量会逐年增长。

基本概念

关系模型:包括关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分

关系型数据库:建立在关系模型基础上的数据库。由多张能互相联接的二维行列表格组成。

非关系型数据库(Nosql(Not Only SQL)):包括键-值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库、图形(Graph)数据库

RDBMS(Relational Database Management System):关系型数据库管理系统。

SQL(Structured Query Language):标准数据查询语言。一种基于关系数据库的语言,用于执行对关系数据库中数据的检索和操作 

MySQL:一种关系型数据库管理系统。使用标准的SQL数据语言形式

MongoDB:一种文档型数据库数据库。由C++语言编写,介于关系型数据库和非关系型数据库之间

Redis:一种键-值存储数据库,通常用hash table来实现。主要用于处理大量数据的高访问负载,如内容缓存、日志系统等,查找速度快

数据库引擎:用于存储、处理和保护数据的核心服务,可控制访问权限并快速处理事务,从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。MYSQL默认支持三个引擎:ISAM、MYISAM和HEAP。另外两种常用引擎:INNODB和BERKLEY(BDB)

ISAM:一种MySQL数据库引擎。考虑到数据库被查询的次数要远大于更新的次数。ISAM执行读取操作的速度很快,而且不占用大量的内存和存储资源

MyISAM:一种MySQL数据库引擎。除了提供ISAM里所没有的索引和字段管理的大量功能外,MYISAM还使用一种表格锁定的机制,来优化多个并发的读写操作

InnoDB:一种MySQL数据库引擎。INNODB和BDB包括了对事务处理和外来键的支持

Hadoop:一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop框架最核心的设计是HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算

HDFS(Hadoop Distributed File System):

MapReduce:谷歌的MapReduce框架可以把一个应用程序分解为许多并行计算指令,跨大量的计算节点运行非常巨大的数据集。使用该框架的一个典型例子就是在网络数据上运行的搜索算法

YARN:

IPC(Inter-Process Communication):进程间通信

集群(Cluster)

高可用(High Availability)

心跳(HeartBeat)

脑裂()

GIL(Global Interpretor Lock):全局锁。

中间人攻击:


大数据

4V

1.数据量大(volume)

2.数据类型繁多(variety)

3.处理速度快(velocity)

4.价值密度低(value)

信息科技为大数据时代提供技术支撑

1.存储设备容量不断增加

2.CPU处理能力大幅提升

3.网络带宽不断增加

大数据对社会的影响

1.大数据决策成为一种新的决策方式

2.大数据应用促进信息技术与各行业的深度融合

3.大数据应用推动新技术和新应用的不断涌现

大数据技术

1.数据采集与预处理

2.数据存储与管理

3.数据处理与分析

4.数据安全与隐私保护

计算模式

1.批处理计算

2.流计算

3.图计算

4查询分析计算

分布式与传统数据库

分布式数据库

优点:

1、海量数据存储

2、海量数据分布式处理

3、服务器性能要求不高

4、易扩展

缺点:

1、查询操作较复杂

2、支持的查询有限,而且不支持事务

传统数据库

优点:

1、高度组织化结构化数据,易于理解

2、数据操纵语言,数据定义语言

3、使用方便,可进行复杂SQL查询

4、易于维护

缺点:

1、海量数据的高效率读写

2、不能满足高并发读写需求

3、高扩展性和可用性

4、机器性能要求很高

意义

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

涉及学科

大数据涉及到的学科:计算机,信息科学,统计学等。

就业前景

随着电子信息技术的发展,大数据将在云计算、物联网、互联网+、人工智能等更多的领域发挥巨大作用。

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

据职业社交平台LinkedIn发布的《中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大,而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明,数据分析人才的供给指数最低,仅为0.05,属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。而且大数据人才的薪资也是很可观的,选择大数据的相关专业进行学习深造,是个不错的选择。

隐私

现如今,只要你联入互联网,那么你的隐私就不复存在。日常使用的大部分软件,都或多或少通过你的点击或搜索来收集你的隐私信息。在这期间,软件会上传你的数据信息,通过机器高速处理,大数据挖掘出有用的信息,建立用户画像。


计算机语言:Java、JavaScript、PHP、Python、C#、Android、Objective-C、Go语言、c/C++、NodeJS、Swift、R语言。

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