当然，大数据应用都大规模分布式(部署)是因为执行计算的数据(规模)的大小比典型应用能够处理的数据大得多。但是扩展提供大数据节点之间连接的网络不仅仅只是创建大规模的相互连接。 实际上，网络的规模可能是扩展大数据网络最不感兴趣的方面。 大数据到底有多大？ 不久之前，我问了一个问题：一个典型的大数据部署(指部署起来的应用，下同)有多大？ 虽然公司需要的网络规模在一直变大，但绝大多数客户将在当今这个时间点受到扩展限制(指设备和技术等造成的扩展网络的限制)。 但问题在于，大数据并不仅仅是大数据。 无论什么应用，关键是它具体的需求是跟使用环境高度相关的。 这将我们带回了扩大规模的问题。 扩展大数据网络的真正问题不在于把小型互连规模扩大。 网络并不会沿着单一应用程序的规模去扩展（或者至少它们不应该这样）。实际进行中扩展的挑战是构建从单个大数据应用程序到托管多个集群式应用程序的环境的过程，每一个集群应用程序的需求都是不同的。
《中国经济周刊》：大数据的真正价值是什么，它可以为中国带来什么？ 舍恩伯格：大数据的价值并不仅仅局限于它初始被收集的目的，而在于它之后可以服务于其他目标而被重复使用。 随着更便宜的存储和分析技术、分析工具的发展，以及“大数据观”的建立，我们会获得大数据“表面下”的价值。 目前，中国依然缺乏全面综合的数据收集。 事实上，与其他国家相比，中国具有根本的优势：中国很大，因此可以提供远超他国的、多种用途所需的数据规模。此外，中国具有值得骄傲的数学传统，这在大数据时代非常有益。 因此，对许多问题的解决是基于尽可能少的数据收集。这也意味着，如果没有特定的数据，我们不能回答不同的问题，否则我们的样本就会太小，取样会产生偏见。 而在大数据时代，这些都会得到改变：数据收集和存储将会更便宜，更容易；重复使用数据的成本将会更低；数据分析工具也会更加优化。未来，大数据是“付得起的”。
腾讯云图是一站式数据可视化展示平台，旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据，低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起，轻松搞定数据可视化
SAP Analytics Cloud部署在SAP Cloud Platform的Neo或者CloudFoundry环境上： ? 在Live connection的场景里，Analytics Cloud只存储metadata. 在System Sizing，Tuning and Limits里有数据导入相关的大小限制说明： ? Excel最大支持200MB，CSV文件2GB； ?
该算法的时间复杂度不依赖于搜索或替换的字符的数量。比如，对于一个文档有 N 个字符，和一个有 M 个词的关键词库，那么时间复杂度就是 O(N) 。 在举个例子，比如我们有这样一个数据集 {Machine， Learning，Machine Learning}，一个文档 “I like Machine Learning”，那么我们的算法只会去匹配 “ Flashtext Flashtext 是一种基于 Trie 字典数据结构和 Aho Corasick 的算法。它的工作方式是，首先它将所有相关的关键字作为输入。 start 和 eot 是两个特殊的字符，用来定义词的边界，这和我们上面提到的正则表达式是一样的。这个 trie 字典就是我们后面要用来搜索和替换的数据结构。 但是，当我们可以从 Trie 字典中找到匹配时，那么我们将将匹配到的字符的标准字符复制到返回字符串中。因此，返回字符串是输入字符串的一个副本，唯一的不同是替换了匹配到的字符序列，具体如下： ?
达观数据是为企业提供大数据处理、个性化推荐系统服务的知名公司，在应对海量数据处理时，积累了大量实战经验。 其中达观数据在面对大量的数据交互和消息处理时，使用了称为DPIO的设计思路进行快速、稳定、可靠的消息数据传递机制，本文分享了达观数据在应对大规模消息数据处理时所开发的通讯中间件DPIO的设计思路和处理经验 一、数据通讯进程模型 我们在设计达观数据的消息数据处理机制时，首先充分借鉴了ZeroMQ和ProxyIO的设计思想。 六、雪崩处理 大型在线服务，特别是对于时延敏感的服务，当系统外部请求超过系统服务能力，而没有适当的过载保护措施时，当系统累计的超时请求达到一定规模，将可能导致系统缓冲区队列溢出，后端服务资源耗尽，最终像雪崩一样形成恶性循环 十、 全文总结 达观数据在处理大规模数据方面有多年的技术积累，DPIO是达观在处理大数据通讯时的一些经验，和感兴趣的朋友们分享。未来达观数据将不断分享更多的技术经验，与大家交流与合作。
作者寄语 亚当斯密(1776)在其著作《国富论》中指出，分工和专业化是提升效率的原因，而分工和专业化的一大制约因素是市场的广狭程度，也即市场规模程度，所以扩大市场规模程度对于增加财富是有好处的。 穆勒(1848)32从节约成本的角度谈到了扩大规模的好处。 Chandler(1999)指出，“规模经济是指当生产或经销单一产品的单一经营单位因规模扩大而减少了生产或经销的单位成本时而导致的经济”。 正如传统工业一样，基金行业也存在规模经济的可能性，随着基金规模的扩大，基金中一些固定成本和随着规模扩大而没同比例扩大的部分给基金带来了费用上的节省，从而增加了基金的利润，这样在计算基金净值时对基金的净值有了 : http://fund.eastmoney.com/Company/lsgm.html 描述: 获取天天基金网-基金数据-基金规模 限量: 单次返回所有基金规模数据 输入参数 名称 类型 描述 -
作者寄语 本次更新基金-规模份额-规模变动接口，通过该接口可以查询不同报告期的基金家数、期间申购、期间赎回、期末总份额、期末净资产等数据。 更新接口 "fund_scale_change_em" # 基金-规模份额-规模变动 规模变动 接口: fund_scale_change_em 目标地址: http://fund.eastmoney.com /data/gmbdlist.html 描述: 天天基金网-基金数据-规模份额-规模变动 限量: 返回所有规模变动数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 序号 int64 import akshare as ak fund_scale_change_em_df = ak.fund_scale_change_em() print(fund_scale_change_em_df) 数据示例
4 数据规模的增大促进了机器学习的发展 深度学习（神经网络）中许多的想法都已经存在了几十年。为什么今天这些想法火起来了呢？ 促进机器学习发展的因素主要有两个： • 数据量越来越多. 如今人们在数字设备（电脑，移动设备）上所花费的时间相比以前多得多，这些活动产生了大量的数据，我们可以使用这些数据来训练我们的算法。 • 计算能力的提升. 也就是说即使你给它更多的数据，它的学习曲线也会变得平坦(flattens out)，算法就不会再有很明显的提升了: ? 这就好像是传统算法不知道该怎么处理我们所拥有的全部数据。 [1] 这个图展示了神经网络在数量较少的数据集上也能有不错的效果（前半部分）。神经网络在大数据中展现的效果很好，但是在小数据集上就不一定了。在小数据集中，可能传统算法会做的更好，这取决于特征的选择。 但是，如果你拥有100万的数据量，那我更倾向使用神经网络。
业务背景：由于需要将ngix日志过滤出来的1亿+条用户行为记录存入Hbase数据库，以此根据一定的条件来提供近实时查询，比如根据用户id及一定的时间段等条件来过滤符合要求的若干行为记录，满足这一场景的技术包括 step 2 hbase预分区/优化hbase配置： 考虑在建表的时候没有进行预分区，因此写入的时候会存在热点写的问题，同时数据持续增长，需要不断的对region进行split，实际上这一步相当消耗资源 好在上一步骤中写入的数据不多，因此直接删除表和数据后重新建表并预分区： create 'user_actions', {NAME =>'info', VERSIONS=>3},{SPLITS =>[' step 3 批量写入hbase: 上述问题的根源在于高频提交小数据，导致Hbase疲于创建线程并进行资源的回收，最终甚至会出现宕机。 (3)尽量使用批量写入的方法，同样的道理，读取的时候，使用批量读的方法 (4)网络IO/磁盘IO 原创文章，转载请注明： 转载自data mining club 本文链接地址: hbase大规模数据写入的优化历程
在这一期 大规模数据集成 中，将了解如何结合使用 RDF 和 SPARQL 与 Web 架构来创建和使用 Linked Data 。 关于本系列 本系列介绍、探讨和应用全球标准，解决开发人员、架构师和数据管理员每天所面临的大规模数据集成难题。 目的在于使用规模化的技术解决在各种不同的数据源之间连接信息的许多问题。与未基于网络友好的标准的更昂贵、零散且耗时的技术相比，满足该目标有助于将集成成为降低到几乎为零。 您只需要考虑 Linking Open Data 社区项目，就可以看到这些想法的大规模实现。 Linked Data 是一种解决该问题的完全不同的方法，如果您拥有与企业和编程语言相关的解决方案，那么该方法能实现难以想象的生产力、规模和灵活性水平。此方法不会限制面向公众的数据的适用性。
No.7期 大数据规模的算法分析 Mr. 王：这样的时间界限记为O(1)，我们称之为常数时间算法，这样的算法一般来说是最快的，因为它与输入规模完全无关，不论输入规模n多么大，我们都可以用一个与输入规模n无关的常数时间得出结论，相比于巨大的n来说 小可：如果有n个元素，在最好情况下，可以以常数时间找到我们所要找的元素，也就是O(1)；在最坏情况下，我们要和最后一个元素进行比较才能得出结论，就是要进行和数据规模n相关的次数比较，也就是O(n)。 那么，从数组中逐个搜索一个元素的算法的平均情况如何呢？ 小可：如果元素是随机分布的，元素出现在数组中每一个位置上的概率就是均等的，所以期望的运行时间应该是访问n/2个元素的时间，也就是O(n/2)。 所以对于很多算法来说，我们要考虑它的最好、最坏和平均情况，以便更好地估计一个算法运行的真正时间。 内容来源：灯塔大数据
各map任务读入切分后的大规模数据进行处理并将数据作为一系列key:value对输出，输出的中间数据按照定义的方式通过shuffle程序分发到相应的reduce任务。 MapReduce计算框架适用于超大规模的数据（100TB量级）且各数据之间相关性较低的情况。 2.1应用hadoop进行大规模数据全局排序的方法 使用hadoop进行大量的数据排序排序最直观的方法是把文件所有内容给map之后，map不做任何处理，直接输出给一个reduce，利用hadoop的自己的 减少对写文件和shuffle操作的依赖。举例来说，当需要根据数据的统计情况来决定对数据的处理的时候。 Hadoop提供了简便利用集群进行并行计算的平台。各种可以隔离数据集之间相关性的运算模型都能够在Hadoop上被良好应用。之后会有更多的利用Hadoop实现的大规模数据基础计算方法的介绍。
记录链接的目的是准确和有效地识别在不同数据库中或跨不同数据库表示相同实体的记录。它是数据集成中的一项基本任务，从健康分析到国家安全等应用领域越来越需要准确的决策。 传统的记录链接技术计算准标识(QID)值之间的字符串相似性，比如人名和地址。然而，错误、变化和缺少QID值会导致低链接质量，因为不能准确计算记录之间的相似性。 结合起来，这些签名可以唯一地识别单个记录，并通过记录之间的准确相似度计算促进超大数据库的快速和高质量链接。 我们使用大型现实数据库评估了我们的方法的链接质量和可伸缩性，表明即使链接的数据库包含大量缺失值和错误，它也可以实现高链接质量。 存在缺失数据时的大规模记录链接.pdf
[大数据文摘]翻译:宋松波,校对:张琳(转载请保留) 海量数据处理专家们云集于4月1、2日举行的巴黎大数据会展。他们借此机会参与讨论法国政府关于推行大数据的一些措施。 如何在法国建立大数据行业？ “大数据尚未成为法国企业的核心部分。而在美国和英国，几乎所有产品的投放都会经过大数据的分析。 大数据战役已经打响 大数据的作用不仅在于可以提高企业的经济效益，更重要的是”我们现在正面临着经济战，而赢得这场战争的重要武器是数据“，弗朗索瓦•布尔冬克补充到。 大公司应该学会帮助法国初创企业进行国际化推广，并且等到他们有一定规模之后再进行收购。保罗•艾穆兰强调“一些大的企业业应当选择一些法国中小型创新企业。我们要行动起来，大数据不仅仅是美国巨人的领域”。 与此相关的数据自由以及保护法 数据自由以及保护法确立了一个使用原则即：所有的数据处理必须与最初收集数据时确定的目的相一致。“这恰恰与大数据领域相反”，弗朗索瓦•布尔冬克说到。
背景 由于阿里巴巴庞大的Kubernetes集群规模，对etcd的容量要求非常高，超出了支持的极限。因此，我们实现了一个基于etcd代理的解决方案，将溢出的数据转储到另一个像Redis的KV存储系统。 在多次运行中，实验结果是一致的，这意味一旦etcd容量超过40GB，所有的读和写操作都比正常情况下慢得多，这对于大规模数据应用程序来说是不可接受的。 ? 图1. Bolt是一个相对较小的代码库（<3KLOC），适用于嵌入式、可序列化的事务键/值数据库，因此它可以成为对数据库如何工作感兴趣的人的一个很好的起点。 结论 新的优化方法降低了etcd中的时间复杂度，内部自由列表分配算法从O（n）到O（1），页释放算法从O（nlgn）到O（1），解决了etcd在大数据库规模下的性能问题。 实际上，etcd的性能不再受存储大小的限制。etcd存储100GB数据时的读写操作可以与存储2GB数据一样快。此新算法是完全向后兼容的，你可以在不需要数据迁移或数据格式更改的情况下获得此新算法的好处！
在写《BGP在大规模数据中心中的应用》里当时就有了讨论Segment Routing(SR)的想法，因为当时我还在参与MPLS+SR的白皮书测试，得到了不少真实的反馈，也粗略阅读了这篇今天要介绍的RFC 大规模数据中心的五大需求以及CLOS架构也在之前的文章中介绍过了。那么我们就直接进入正题。本文没有一行行的翻译RFC，加入了一些我自己的理解和排序。 RFC作者：S. 2.在大规模数据中心里存在问题 ? 接下来我们来看如何在DC中应用基于MPLS的数据平面的SR。 3.在MPLS数据平面中应用Segment Routing ? 后续的章节将讨论的一些不同的部署方案，以及除了解决了在第2章提到的问题以外，在大规模数据中心中部署SR带来的额外好处。
了解数据在系统中的路径，可以揭示低于预期性能的潜在来源及其解决方案。 虽然K8s在这些方面取得了很大的进步，但无论是在本地还是云场景中运行，应用仍然会出现性能下降的问题。其次，即使是中等规模的应用，K8s网络也不能为其提供低且可预测的延迟。 然而，无论是在规模上还是在生产中，性能再次取决于数据路径。这些解决方案通过存储控制器提供对存储设备的访问，而存储控制器本身是作为容器实现的，所以整个数据路径都要经过K8s网络，影响延迟。 用这种方式，客户端是完全独立的，不需要跨客户端通信就可以直接与目标通信。这种方式，减少了网络跳跃点数量和通信线路的数量，使得该模式可以用于大规模环境，其中连接的数量是域大小的小倍数。 外部的、基于iSCSI的SDS是可扩展的，但延迟在毫秒级，导致索引性能更差，而K8s原生的存储解决方案则无法满足数百个节点的规模要求。这两种方法都导致了最终用户的体验明显变差。
本文转自IBM的developerWorks，主题是关于使用NoSQL存储和处理大规模数据，文章列举了一些循序渐进的学习资料，包括了视频音频和文字材料，是一个很不错的了解、学习NoSQL的知识向导。 NoSQL 入门 NoSQL 数据库被更多的人所关注是因为它在解决大规模数据的可扩展性上有它独到的解决方案。 使用 MapReduce 分析分布式数据 大规模数据解决方案中的一项重要技术就是 MapReduce，它是一个由 Google 提出的用于处理大规模、分布式数据集的编程模型以及实现。 在这里了解 Apache Hadoop，一个 MapReduce 的开源实现，它在 IBM 的大规模数据解决方案中起到了重要的作用。 阅读: 用 Hadoop MapReduce 进行大规模数据分析 阅读: 用 MapReduce 解决与云计算相关的 Big Data 问题 阅读: 使用 Apache Hadoop 挖掘现有数据 下载
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