“大数据”时代的概念最早由世界著名的咨询公司麦肯锡提出。麦肯锡说：“数据已渗透到今天的每个行业和业务功能领域，并已成为重要的生产要素。 大数据通俗解释 “大数据”在字面上被理解为大量的数据，指的是越来越多的数据，而数据是信息，技术和数据资料的集合，加在一起就是越来越多的信息，技术和数据资料。 如何理解大数据时代？ 随着越来越多的社会资源被网络化和数字化，大数据可以承载的价值也将不断被提及和提高，大数据的应用范围也将不断扩大。因此，在未来的网络时代，大数据本身不仅可以代表价值，而且大数据本身也可以创造价值。 同时，基于大数据，它们还可以完美的协助企业运作，例如企业员工价值评估等管理是大数据的重要应用方向之一。 大数据目前处于被应用的初始阶段。当前的大数据产业链需要进一步完善和发展。 行业专家将在大数据可以扮演的角色中起决定性作用，因为大数据本身不是目的，大数据的应用才是最终目的，而大数据最终可以扮演的角色通常由用户去决定。
到底，什么样的数据才算大数据，怎样才能用好大数据，传统统计学还有用武之地吗？ 让大数据区别于数据的，是其海量积累、高增长率和多样性 什么是数据？ 古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。 什么是大数据呢？ 大数据时代，每个人都会“自发地”提供数据。 大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。 所以说，在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。当然，大数据的特点，确实对数据分析提出了全新挑战。
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前言 Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！ 为什么要学习网络爬虫呢? 2)大数据时代，要进行数据分析，首先要有数据源，而学习爬虫，可以让我们获取更多的数据源，并且这些数据源可以按我们的目的进行采集，去掉很多无关数据。 在进行大数据分析或者进行数据挖掘的时候，数据源可以从某些提供数据统计的网站获得，也可以从某些文献或内部资料中获得，但是这些获得数据的方式，有时很难满足我们对数据的需求，而手动从互联网中去寻找这些数据，则耗费的精力过大 从这个角度来说，爬虫工程师方向是不错的选择之一，因为目前爬虫工程师的需求越来越大，而能够胜任这方面岗位的人员较少，所以属于一个比较紧缺的职业方向，并且随着大数据时代的来临，爬虫技术的应用将越来越广泛，在未来会拥有很好的发展空间 除了以上为大家总结的4种常见的学习爬虫的原因外，可能你还有一些其他学习爬虫的原因，总之，不管是什么原因，理清自已学习的目的，就可以更好地去研究一门知识技术并坚持下来。
这位CEO手下的经济学家描绘出一片惨淡的景象，并且计算出经济低迷对公司意味着什么。但是最终，他还是在自己价值观念的指引下做出了决定。 这家银行在意大利已经有了几十年的历史。 他不希望意大利人觉得他的银行只能同甘不能共苦。他不希望银行的员工认为他们在时局艰难之际会弃甲而逃。他决定留在意大利，不管未来有什么危机都要坚持下去，即便付出短期代价也在所不惜。 目前这一历史时期最大的创新就在于，我们的生活现在由收集数据的计算机调控着。在这个时代，头脑无法理解的复杂情况，数据可以帮我们解读其中的含义。 在这个庞大的“干 草垛”里，我们要找的那根针被越埋越深。大数据时代的特征之一就是，“重大”发现的数量被数据扩张带来的噪音所淹没。 最佳的经济刺激手段到底是什么？人们对此争论不休，尽管数据像海浪一般涌 来，就我所知，这场辩论中尚未有哪位主要“辩手”因为参考了数据分析而改变立场的。
这位CEO手下的经济学家描绘出一片惨淡的景象，并且计算出经济低迷对公司意味着什么。但是最终，他还是在自己价值观念的指引下做出了决定。 这家银行在意大利已经有了几十年的历史。 他不希望意大利人觉得他的银行只能同甘不能共苦。他不希望银行的员工认为他们在时局艰难之际会弃甲而逃。他决定留在意大利，不管未来有什么危机都要坚持下去，即便付出短期代价也在所不惜。 目前这一历史时期最大的创新就在于，我们的生活现在由收集数据的计算机调控着。在这个时代，头脑无法理解的复杂情况，数据可以帮我们解读其中的含义。 在这个庞大的“干草垛”里，我们要找的那根针被越埋越深。大数据时代的特征之一就是，“重大”发现的数量被数据扩张带来的噪音所淹没。 最佳的经济刺激手段到底是什么？人们对此争论不休，尽管数据像海浪一般涌来，就我所知，这场辩论中尚未有哪位主要“辩手”因为参考了数据分析而改变立场的。
我有一个女同事，呆头呆脑的，平常不说一句话，做事也是笨手笨脚的，身上还有一股酸臭味，大家背后都叫她乡姑，没有一条生产线想留她。 那天我正在给员工们开会，经理把她带了过来打断了我的话。 我接着把今天的工作排表，以及注意事项告诉了大家，散会后我就找到了女孩。 你叫什么名字？ 马红琴 我登记了她的名字后就给她安排了一个岗位，还找了一个老员工带她。然后我就忙自己的事情去了。 我把马红琴叫了过来，你学得怎么样了？只见她低着头不说话，想说又说不出口的那种感觉。 我说你这样不行啊，你要是这样惜字如金的话还来工作干什么？ 目前的问题是没有人愿意教她，我就简单的跟她讲了一下怎么写报表，让她没事帮我写，没想到她提起笔杆子就变得特别自信了，像换了一个人一样，除了中间有几个不太懂的问了下我，其它的她写的都非常好，就连数量也算的非常精确 我说怕什么，大胆的按照我说的去操作，就像你拿起笔杆子一样自信的去操作，出了问题我负责。 她这才大起胆子来，让我没想到的是，她真的给弄坏了，这把我给郁闷的啊，说不出话来。
你也许会说，人工智能是那么高深的技术，我又不做相关的技术，了解那么多干什么。 其实，今天我们谈的不是什么复杂的人工智能高深技术，请注意文章前面的标题：时代。 3）为何以前起作用的死磕思维，在人工智能时代，不是最好的人生策略选择。而理解和解答所有的这些问题的前提是，你要真正明白什么才是人工智能时代的核心？ 而这个思维也成为现在大数据时代的核心： 单维度死磕思维 -> 多维度思维 只有深刻认识到这个时代思维转变的核心，我们才能彻底从大脑认知底层理解：为什么个人在这个新的时代，适应转变成多维度跨界思维变的那么重要 说到底，其实是因为时代变了，以前我们用的诺基亚手机都淘汰了，在新的时代，思维不转变就会一直产生这样的问题：为什么我和他的差距越来越大呢？ 4.为什么你总是落后？ 3）为何在某个技能上死磕，在大数据时代，不一定是最好的策略选择，那什么才是这个时代好的策略？ 时代不同了，在人工智能时代，多维度打造竞争力才是更好的选择。
再过了三年，当第二个大型数据中心即将投入使用之时，该银行表示已经着手开始第三个数据中心的选址。 上面这个故事真实反映了国内企业在数据量飙升的时代对于数据中心的需求。 如果说4月初“北京不再批建新的数据中心”的消息，还可以用北京电力负荷和土地资源有限来解释的话，那么吉林、陕西、四川等地IDC项目出现暂缓就值得人们深思了。 暂缓的数据中心建设就像前进中的人停下休整，为的是更好的前进。 数据中心的问题： 从利用率低到高效节能环保，技术快速发展 数据中心世界的痛处之一就是服务器大部分时间是闲置的。 一个庞大的用于业务出租的数据中心需要大量的电力，让数据中心更有效地利用这些电力就需要关键电源。同时，数据中心在运营过程中会产生大量的热量，如果不能有效排出这些热量，数据中心内的设备将无法正常运行。 仍有一半以上的数据中心设计PUE没有达到1.5的规划要求，特别是中小型数据中心在绿色节能方面差距较大，同时数量庞大的老旧数据中心改造任务也颇为艰巨。
在初级程序员的眼里代码就是天了，能够用代码实现领导布置的技术任务，就是最大的满足了，几乎所有的精力都在代码上体现出来，拿到需求的第一时间就是会问自己代码如何去写，是不是会写，如果不会写该怎么办，这也是通常刚入门的程序员要克服的事情 ，这个阶段对于程序员的要求过多也不是很现实，毕竟刚开始还在解决温饱阶段的时候，不能强求吃的非常奢侈，而且这个阶段的程序员能够实现一个基本功能就能获得巨大的成就感，每个阶段追求的层面不一样，代码的严谨程度实现方式等等都是存在巨大的优化空间 中级程序员已经能够对代码有基本的掌控能力了，拿到需求之后已经开始考虑用什么方式实现起来更加稳定可靠，这个阶段的程序员编码水平属于基本功能做的可靠扎实，已经能够驾驭代码了，拿到需求之后不是先问代码如何实现 ，而是会从试下上看看有没有更好的实现方式，绝大多数程序员属于这个水准，基本上也会分成以下几种情况，看到差不多的功能从网上找对应的代码，看明白之后直接拷贝过来修改成适合当前框架的代码风格，这个时候的程序员普遍上已经对编程有了感觉 毕竟不是每个人都能有机会架构一个框架，但起码在平时的工作过程中会一直准备着，所以等到有了机会之后紧紧抓住，现在能成为架构师的人基本上都是这么出来的，说到代码就会涉及到编程语言的范畴，编程语言也好代码也好都是工具般的存在
一、网络的概念 如果说计算机的发明是一个奇迹，那么网络的发明就是计算机发展中的一个奇迹。什么是网络？网络是连接在一起共享数据和资源的一组计算机。 我们把分布在不同地理区域的计算机与专门的外部设备用通信线路互连在一起形成一个规模大、功能强的网络系统，从而使众多的计算机可以方便地互相传递信息、共享信息资源。 ? 网络带给我们什么呢？ 计算机要接入网络，需要的最基本的设备是网络接口卡(简称网卡)，又叫网络适配器。 它允许将数据从一台计算机传输到另一台计算机，构成基本的连接链路。 ? 二、网络的分类 计算机网络旨在实现数据通信。数据可以有多种形式，如文本、图片或视频等。 进行数据通信的两台计算机可以相距很近(如在办公室)，也可以在地理位置上相隔甚远。 计算机网络的覆盖范围多种多样，小至办公场所，大至遍布世界各地。
而这些被发现的模型必须在它可以给我们带来一些好处，尤其是经济利益的时候才有意义，因为数据总是大量的存在。” 在我早期入行就读了这本书，而且这本书讲到关于数据挖掘的定义和它与机器学习的联系与我当时工作联系十分紧密。 每当我使用机器学习方法的时候，我总会使用一个与数据挖掘类似的过程，除非我没有从本质上尝试去发现一个模型，这时我更偏向于针对一个定义的问题寻找一个“足够好”的解决方案。 这可输入标题 数据挖掘：概念和方法 这是由韩家炜(美国伊利诺伊大学香槟分校计算机系正教授)和Mucheline Kamber编写的教材。 ? 这本教材的序言是这样的： “数据挖掘，很多人又把它称作是对数据的知识发现(KDD)，是一个动态和简便的抓取方式，而其中相关模型所展现出的复杂的知识是从大的数据集、数据仓库、网页，以及其它一些大型的信息库或数据流中被存储或抓取起来
马克-to-win @ 马克java社区：什么叫数据倾斜（data skew）？ 假如，你有两个reduce节点，数据都跑到第一个节点，（比如p_id=p1的数据非常多）第二个节点没什么数据， 结果第一个节点，工作完成总是卡在99.99%，一直99.99%不能结束。
关注「前端向后」微信公众号，你将收获一系列「用心原创」的高质量技术文章，主题包括但不限于前端、Node.js以及服务端技术 一.什么是代理？ charset UTF-8 二.什么是反向代理？ “反向”自然是相对“正向”来说的，那么，首先要知道什么是正向代理？ 正向代理 ? 正向代理是对外的，面向外部资源，用来从网络上获取各种数据： A forward proxy is an Internet-facing proxy used to retrieve data from 根据既定转发规则（即负载均衡策略）将客户端请求分发给各个服务器，并将其响应结果返回给对应的客户端 P.S.关于负载均衡的更多信息，见为什么没有 5 层、6 层负载均衡？
分析尸们说这么叫是为了赶时髦！ 但如果听数据砖家讲，那就是真的大，不但大，还金贵！ 因为从海量的数据中挖掘信息，就跟淘金差不多。 ? 因此人们给数据从业者起了上面那些亲切的名字。 同时也体现了大数据行业一直以来都存在的痛点。 数据的采集抓取； 数据的存储管理； 数据的分析处理； 如何做好以上几个环节的工作，是目前大数据分析行业一直存在的难题。 这其实不是数据的问题，而是处理数据的设备问题！ 很多数据分析公司都疏忽了服务器的重要性，一些老牌数据公司甚至还在使用二手服务器做为数据载体。 这也是为什么很多重要数据总是容易泄露或丢失的原因。 ? 一个某上市公司负责数据库维护的朋友这么评价他的工作！ ? 随着时间的推移，数据对于企业来说将会变得越来越重要。 技术创新所驱动的新硬件时代已经来到，它将为数据的未来探索保驾护航！更重要的是卓越的硬件会让数据从业者不再烦恼，真正让有价值的数据在未来跑起来，助力我们的未来智能生活！
一、什么是大数据 进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（ 独立部署FreeRCH（大快大数据一体化开发框架）时，必需的组件。 任务粒度——数据切片（Splits） 把原始大数据集切割成小数据集时，通常让小数据集小于或等于HDFS中一个Block的大小(缺省是64M)，这样能够保证一个小数据集位于一台计算机上，便于本地计算。 .同时也消除了对元数据的顾虑,如权限信息,可以由其他系统单独管理。 如果设定了Combiner，并且spill文件的数量至少是3（由min.num.spills.for.combine属性控制），那么Combiner将在输出文件被写入磁盘前运行以压缩数据。
其中，Variety表示来源多和格式多，数据可以来源于搜索引擎、社交网络、通话记录、传感器等等，这些数据要么以结构化形式存储，要么以非结构化数据存储；Volume表示数据量比较大，从TB级别，跃升到PB 在大数据时代，由于数据种类多，数据大，从结构化的数据到非结构化的数据，数据采集的形式也变得更加复杂而多样。 这套数据处理的方法伴随着关系型数据库在工业界的演进而被广泛采用。但在大数据时代下，伴随着越来越多的人类活动被信息化、进而数据化，越来越多的数据处理要求被实时化、流式化。 一旦数据结果巨大，整体的数据集成过程漫长，耗时可能长达数分钟乃至数小时。 ? 典型代表：Hadoop Hadoop是Apache的一个开源项目，是可以提供开源、可靠、可扩展的分布式计算工具。 特别是在频繁迭代的场景下，Hadoop需要对每个迭代之间的数据写回磁盘，这样就引入了大量的磁盘I/O，那么整个系统性能就比较低下。
小结： 当数据确定时，可以使用格式二或者格式三来定义数组，这种方式也叫静态定义。 当数据不确定时，可以使用格式一来定义数组，这种方式也叫动态定义。 3数组的访问： 在定义好数组后，打印它显示出来的是一串字符而不是具体的数组 ? 那这是为什么呢？ 打印出来的这串字符其实是数组的一个地址，那如何去访问具体的数值呢？ 这就需要借助于索引了，什么是索引？ 每个存入数组的数值都会有一个对应的角标，这就是索引，并且索引是从0开始的。 访问具体数值的格式：数组名[索引]；获取数值后直接打印就好了。 4数组的长度属性 ? 实际上不同数据类型的数值，在未给其赋值时，都会有一个默认值。 用代码验证如下： ? 4.数组获取最大值元素 思路： 定义最大值变量max，赋值为数组第一个数值 遍历数组，获取数组每一个元素 遍历时，将获取元素与max比较 若是这个元素比max大，就将这个值赋给max ?
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