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2021年数据基础(一):大数据概念

---- 大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,大数据是当前很热的一个词。这几年来,云计算、继而大数据,成了整个社会的热点,大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术? 在讲什么是大数据之前,我们首先需要厘清数据的基本概念。 数据 数据是可以获取和存储的信息,直观而言,表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。 数据分析的前提是有数据数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量,是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。 传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的,怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。 这个时候就需要有新的技术去解决这些问题,这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题

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基础公共数据库介绍

本期推文将介绍三综合类公共数据库NCBI、EMBL和IMG。 NR其实是一个以核酸序列为基础的交叉索引,将核酸数据和蛋白数据联系起来。NR中的记录都给出了相应的氨基酸序列(通过已知或可能的读码框推断而来),对于很多序列还给出了在专门蛋白数据库中的序列号。 数据库,帮助用户管理这些测序数据,同时有助于科研界共享数据。 三数据库的数据而成,目前包含UniProtKB(有Swiss-Prot和TrEMBL两个库)UniRef、UniParc等几个部分。 三核酸数据库(EMBL-Bank/GenBank/DDBJ)中注释的编码序列都被自动翻译并加入该数据库中,同时收录来自PDB数据库以及Ensembl、Refeq和CCDS基因预测的序列。

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    2021年数据基础(三):​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​大数据应用场景

    ---- 大数据应用场景 电商方面 精准广告位,通过对用户的浏览行为,点击行为等进行大数据采集,分析,挖掘用户的二层三层喜欢,扩大产出。 交通方面 目前,交通的大数据应用主要在两个方面:一方面通过对车流量等海量数据的收集,估算,预测该路段一定时间内的车流量情况,给用户提供便利,合理进行道路规划;另一方面可以利用大数据来实现即时信号灯调度, 电信方面 智慧营业厅,通过对用户当前的行为习惯、偏好,节假日的相应数据变化,调节自身业务结构,做到按需分配。 安防方面 人脸识别,通过人脸识别,--匹配,存储用户数据,结合人工智能,分析及甄别用户行为,预防犯罪行为发生 医疗方面 智慧医疗,通过对海量病例大数据的存储,匹配、检索、结合用户的饮食、行为等习惯,搭建智慧医疗体系 物流方向 FRA 通过大数据解决方案得出司机工作表现的若干预测模型,解决了事故发生率和人员流动等人事部门的问题。

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    快DKH大数据基础数据平台的监控参数说明

    2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来,快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。 本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》,继续就快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看。 今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完,关于快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。 kill的应用程序 图片6.png 监控 yarn资源管理中被杀死的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量,单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark监控界面 注意:(spark 运行任务后才有监控数据

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    2021年数据基础(五):​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​分布式技术

    以处理数据为例,可能只是把一个几十K的文件解析下,然后生成一个词频分析的报告。很简单的程序,十几行甚至几行就搞定了。 直到有一天,给你扔过来1000个文件,有些还特别,好几百M了。 前者很容易到瓶颈,毕竟数据无限,而一台机器的容量有限,所以在大数据量的情况下,只能选后者。把数据分散到多台机器,本质上解决的是存不下的问题。 同时,刚才提到计算分布式化后,总不能所以程序都去同一台机器读数据吧,这样效率必然会受到单台机器性能的拖累,比如磁盘 IO、网络带宽等,也就逼着数据存储也要分散到各个机器去了。 基于这两个原因,数据存储也分布式起来了。 分布式系统概述 分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上,彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。 本文由 Lansonli 原创,首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新,停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑,希望大家抓紧时间学习,全力奔赴更美好的生活✨

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    2021年数据基础(四):​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​大数据业务分析基本步骤

    数据收集 flume sqoop kettle 数据收集是按照确定的数据分析框架,收集相关数据的过程,它为数据分析提供了素材和依据。 这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据,第一手数据主要指可直接获取的数据,第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据。 一般数据来源主要有以下几种方式: 数据库:每个公司都有自己的业务数据库,存放从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源,需要有效地利用起来。 数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中,抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。 一般拿到手的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作,即使再“干净”’的原始数据也需要先进行一定的处理才能使用。 数据处理是数据分析的基础

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    2021年数据基础(二):​​​​​​​​​​​​​​大数据的特点(5v)

    ---- 大数据的特点(5v) 大数据的特点可以使用5个字来概括:、多、值、快、信 一、Volume:  数据的采集,计算,存储量都非常的庞大。是数据体量巨大(Volume)。 当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些企业的数据量已经接近EB量级。 二、Variety: 多 种类和来源多样化。 种类有:结构化、半结构化和非结构化数据等,常见的来源有:网络日志、音频、视频、图片等等。 三、Value: 值 大数据价值密度相对较低。 而如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值提炼,是大数据时代亟待解决的难题。 四、Velocity: 快 数据增长速度快,处理速度也快,获取数据的速度也要快。 这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告,到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。

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    Python基础部分总结

    昨天匆忙发出的文章发现基础部分整合的链接不能访问,后来一想应该是没有发布,所以就点击不了链接,没关系,我重新整合一下,小伙伴有两个方式去访问基础部分的东西。 方式一:关注公众号后,进入公众号,点击Python导航栏就可以获取到全部的基础教程。 Python进阶三部曲网络编程.md Python的线程 Python的进程 Python分布式进程 Python线程与进程的一些概念 我们即将进入Python爬虫的学习了,另外没有Html的基础的同学自己去补一下 这里要说明一下基础知识是很关键的,暂时没有弄明白,也不要急,有时间一定回来复习,不断思考,不断总结,举一反三! 另外也准备了一些福利。 最后问题来了,那么多支付宝二维码,为什么要扫我的二维码,我来告诉你,你扫了信用好的,芝麻等级高的二维码获得大红包的概率就。 ? ? ?

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    jdbc基础 (三) 文本、二进制数据处理

    LOB (Large Objects)   分为:CLOB和BLOB,即文本和大二进制数据 CLOB:用于存储文本 BLOB:用于存储二进制数据,例如图像、声音、二进制文件 在mysql中,只有BLOB java.sql.ResultSet; 12 import java.sql.SQLException; 13 14 import org.junit.Test; 15 16 /** 17 * 文本数据操作 ; 39 statement.setInt(1, 1); 40 41 //文本要使用流的形式。 ); 43 Reader reader = new FileReader(file); 44 //不能使用long的参数,因为mysql根本支持不到那么数据 JdbcUtils.releaseResources(resultSet, statement, connection); 75 } 76 } 77 } 这里使用了我上一篇jdbc基础中的

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    golang三基础mock大法

    二、使用sqlmock来mock数据库 官网链接:https://github.com/DATA-DOG/go-sqlmock 实际业务中query语句用的比较多,下面以query语句为例详细介绍sqlmock 先了解sqlmock的4个大概步骤后,再来看看实际情况中需要注意的点: 1、初始化sqlmock后,需要将sqlmock的db实例赋值给实际调用的数据库,如下图所示: ? 再来看看Rows结构体,会发现里面的结构十分复杂,根本无法手工构造想要的数据。 ? 综上,在示例特定场景下,无法使用gomonkey来替代sqlmock 4、sqlmock是否能覆盖所有sql场景? 目前发现开发底层都使用"github.com/go-sql-driver/mysql"数据库,都能够使用sqlmock库进行mock。 FAQ:sqlmock是否适用于gormdb呢?

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    数据基础知识:数据库中的约束和三范式

    一.数据库中的范式: 范式, 英文名称是 Normal Form,它是英国人 E.F.Codd(关系数据库的老祖宗)在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的,范式是关系数据库理论的基础,也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法 ,以下就是对这三个范式的基本介绍: 第一范式(1NF): 数据表中的每一列(字段),必须是不可拆分的最小单元,也就是确保每一列的原子性。 二:数据库中的五约束: 数据库中的五约束包括: 1.主键约束(Primay Key Coustraint) 唯一性,非空性; 2.唯一约束 (Unique Counstraint)唯一性,可以空,但只能有一个 ; 3.默认约束 (Default Counstraint) 该数据的默认值; 4.外键约束 (Foreign Key Counstraint) 需要建立两表间的关系; 5.非空约束( Not Null =INNODB; ②:外键与参照列的数据类型必须相同。

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    基础排序总结

    前言 大概花了一周的时间把八基础排序过了一遍,这篇博文主要是用来回顾一下八基础排序的要点和一些总结~ 回顾: 冒泡排序就这么简单 选择排序就这么简单 插入排序就这么简单 快速排序就这么简单 归并排序就这么简单 堆排序就这么简单 希尔排序就这么简单 基数排序就这么简单 总的来说:快速排序是用得比较广泛的一个排序,也是经常出现的一个排序,应该重点掌握~ 二、八排序总结 2.1冒泡排序 思路: 俩俩交换,的放在后面 temp; } System.out.println("公众号Java3y" + arrays); 2.3插入排序 思路: 将一个元素插入到已有序的数组中,在初始时未知是否存在有序的数据 ) for (int i = 1; i < arrays.length; i++) { temp = arrays[i]; //如果前一位(已排序的数据)比当前数据 new int[M - L]; //右边的数组大小 int[] rightArray = new int[R - M + 1]; //往这两个数组填充数据

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    JSP基础--三指令

    JSP中有三指令:page、include、taglib,最为常用,也最为复杂的就是page指令了。 2 page指令 page指令是最为常用的指定,也是属性最多的属性! 当authFlush为true时,表示缓冲区满时把缓冲区数据输出到客户端;当authFlush为false时,表示缓冲区满时,抛出异常。authFlush的默认值为true。

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    重温四基础数据结构:数组、链表、队列和栈

    数组、链表、队列、栈,是数据结构中最基础的四结构,数组和链表更是基础中的基础,后续所有复杂的数据结构都是在它们的基础上演变而来的。 本节,我们就来重温这四结构。 它是一种线性数据结构,使用一组连续的内存空间存储一组具有相同类型的数据。 ? 这个概念中有三个关键词:线性、连续、相同类型。 上面我们说的是单链表,如果在单链表的基础上再增加一个前驱指针(指向前一个元素的指针),就变成了双向链表。 ? 下面,我们再来看另一种基础数据结构——栈。 好了,关于栈,我们就简单介绍到这里,后面,我们还会大量遇到这个数据结构。 后记 本节,我们一起重温了数组、链表、队列、栈这四种最基础数据结构。

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    360牛全面解读PHP面试-- MySQL数据基础

    MySQL数据库作为PHP的最佳搭档,是考官最想了解考生对其掌握情况的考察点,本章内容包含MySQL的基础知识考察点. 视频内容

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    数据机遇还是忽悠?

    持反方观点,为技术时代的到来欢呼的,一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌,另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”,即科学家们研究所需的数据,最好用一台电脑就能装下,否则数据处理会过于繁琐,无助于解决问题。他结合自身经验说,随着数据量的增大,研究的准确性一开始会随之上升,但很快就会趋平。 这有三个原因:一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;二是完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方,说,你们认为大数据过于庞杂纷繁,反而解决不了问题,那是不是说,当处理数据的计算工具变得足够好时,大数据就会变得有用? 正如Howard在发表“失败感言”时所说,“我们并非反对数据,只是反对大而无当的数据数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据,或许不论我们接受与否,大数据时代都已到来。

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    使用python fabric搭建RHEL 7.2数据基础环境以及部分优化

    数据系统基本架构: ? 1.使用python fabric进行Linux基础配置 使用python,可以让任何事情高效起来,包括运维工作,fabric正式这样一套基于python2的类库,它执行本地或远程shell命令提供了操作的基本套件 net.core.rmem_default = 8388608 net.core.rmem_max = 16777216 net.core.wmem_max = 16777216 #每个网络接口接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时 ,允许送到队列的数据包的最大数目 net.core.netdev_max_backlog = 262144 #限制仅仅是为了防止简单的DoS 攻击 net.ipv4.tcp_max_orphans = 该日志服务仅仅把日志集中保存在单一结构的日志文件/run/log中,由于日志是经历过压缩和格式化的二进制数据,所以在查看和定位的时候很迅速。默认情况下并不会持久化保存日志,只会保留一个月的日志。

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    JSP基础--九内置对象

    JSP九内置对象 Object findAttribute(String name):依次在page、request、session、application范围查找名称为name的数据,如果找到就停止查找 这样定义变量 session_aa 1 什么是JSP九内置对象 在JSP中无需创建就可以使用的9个对象,它们是: l out(JspWriter):等同与response.getWriter(),用来向客户端发送文本数据 2 通过“真身”来对照JSP   我们知道JSP页面的内容出现在“真身”的_jspService()方法中,而在_jspService()方法开头部分已经创建了9内置对象。 这就是9内置对象为什么可以在JSP页面中无需创建就可以使用的奥秘了! [崔9]向pageContext中存储数据 [崔10]向request中存储数据 [崔11]向session中存储数据 [崔12]向application中存储数据 <%@page language

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    快速上手三基础 React Hooks

    快速上手三基础 React Hooks Hooks 出了有段时间了,不知盆友们有在项目中开始使用了吗❓如果还没了解的童鞋,可以瞧瞧这篇文章,对比看下三基础 Hooks 和传统 class 组件的区别和用法吧 我们所指的三个基础 Hooks 是: useState 在函数式组件内维护 state useEffect 函数式组件内有副作用的调用与 componentDidMount、componentDidUpdate setState 方法 文档说明:https://zh-hans.reactjs.org/docs/hooks-state.html useEffect useEffect 是专门用来处理副作用的,获取数据 [msg, changeMsg] = useState('loading...') 7 // 2 8 async function getData(url) { // 获取 json 数据 以上,三个基础的 Hooks 入门就讲解完毕了,上手就是这样,函数式组件和 Hooks 配合使用真的非常爽⛄ 参考: https://codeburst.io/quick-intro-to-react-hooks

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    :UBER数据迁徙

    数据迁移的日期定为万圣节(10月31日),而这恰是交通量会非常高的一天。 上面图中的大问题是:我们仍然依赖于单一的PostgreSQL (数据库管理系统)来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的: ? 我们评估了各种NoSQL(不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称)的具有上述特点风格的数据库。 追加(无更新)数据模型:它仅支持一个只追加数据模型中,一旦它被写入后,就不能进行修改。这对于存储交易数据,并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型,修改会自然幂等和交换。 在真正可以开始迁移之前,第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移,因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。

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