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大数据（Big data）

文章目录 百度百科版本 大数据（big data），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...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。...用于指传统数据处理应用软件过于庞大或复杂的数据集，以便充分处理。...大数据挑战包括捕获数据，数据存储，数据分析，搜索，共享，传输，可视化，查询，更新，信息隐私 和数据源。 大数据最初与三个关键概念相关联：大量，多样和及时。...后来归因于大数据的其他概念是准确性（即 数据中有多少噪声）和价值。 查看详情

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大数据时代（BIG DATA）

随即采样是在不可收集和分析全部数据的情况下的选择，存在许多缺陷，比如实现采样的随机性非常困难，比如考察子类别。全数据模式，样本=总体大数据不同与随即采样，大数据采用了所有数据的方法。...数字化是指把模拟数据转换成0和1表示的二进制码的过程。计量和记录一起促成了数据的诞生，它们是数据化最早的根基。数字化带来了数据化，但数字化无法取代数据化。...数据、技术和思维的三足鼎立 大数据价值链的三大构成：基于数据的公司(Twitter)、基于技能的公司(Teradata)、基于思维的公司(Jetpac)。...大数据掌控公司：接触到数据、有权使用数据或者授权给他人。大数据技术公司：拥有技术和专业技能的公司。...数据中间商：它们会从各种地方收集数据进行整合，然后再提取有用的信息进行利用。大数据公司的多样性表明了数据价值的转移。随着数据价值转移到数据拥有者手上，传统的商业模式也被颠覆了。

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初始大数据（Big Data）开发

一、对大数据的认识 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，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。...主要解决的是对海量数据的存储以及海量数据的计算分析问题 数据单位描述：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。...Velocity（高速）：由于传输数据的量是非常庞大的，所以大数据在传输速率方面是高速的。...Variety（多样）：以往的结构化数据相较于非结构化数据，非结构化数据越来越多，例如：音频，视频，地理信息等。对非结构化数据的处理能力要求较高。...数据采集【原始数据】 数据汇聚【经过清洗合并的可用数据】 数据转换和映射【经过分类，提取的专项主题数据】 数据应用 【提供api 智能系统 应用系统等】 大数据开发岗所处的位置以及相关其他岗位职责

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请你谈谈大O符号(big-O notation)并给出不同数据结构的例子

剑指-->Offer 01 大O符号描述了当数据结构里面的元素增加的时候，算法的规模或者是性能在最坏的场景下有多么好。 大O符号也可用来描述其他的行为，比如：内存消耗。...因为集合类实际上是数据结构，我们一般使用大O符号基于时间，内存和性能来选择最好的实现。大O符号可以对大量数据的性能给出一个很好的说明。 同时，大O符号表示一个程序运行时所需要的渐进时间复杂度上界。...其函数表示是： 对于函数f(n),g(n),如果存在一个常数c，使得f(n)<=c*g(n),则f(n)=O(g(n)); 大O描述当数据结构中的元素增加时，算法的规模和性能在最坏情景下有多好。...大O还可以描述其它行为，比如内存消耗。因为集合类实际上是数据结构，因此我们一般使用大O符号基于时间，内存，性能选择最好的实现。大O符号可以对大量数据性能给予一个很好的说明。...在面试场上“胸有成竹”，坦然面对每个面试官的“拷问”，做到进可攻“项目经理、项目总监”等高级职务，视之为翘首可及；退可守“Java工程师、Java测试工程师”等职务，视之为探囊取物。

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【我读《Big Data》】预测---大数据的核心

就好比这本《Big Data》 我都读到195页了。但是我写的读书笔记还在16页晃悠，心塞。不过还好吧。今天多输出点，当做复习好了~~~ 正文 ---- 大数据的核心就是预测。...别忘了你在京东买本书就会有一大堆的推荐跑到你的购买页下面。 ? 就像互联网通过给计算机添加通信功能而改变了世界，大数据也将改变我们生活中最重要的方面，因为它为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。...能精确我们当然要求精确，但是对于推荐系统的使用者--也就是用户来说，是不存在精确的，只能说准确率很高这种话，比如我今天买完《疯狂Java讲义精粹（第2版 附CD-ROM光盘）》，旁栏就会出现很多的类似的讲义...，java学习教程等等，但是我现在突然看到旁边有人在看《C++ Primer》 所以我想买一本，这个事情是不存在与数据库中的，全世界独一份，总不会在一分钟前有一个人也买java 然后看到旁边有个人，也顺手买了本...大数据目前能影响到的也就是大局上的把握，对于细节是没法准备的评估的，就好比我们可以给所有买java讲义的人推荐 Android讲义一样，但是你没法追求二者之间的因果关系，因为这是大数据对长期的人类购买行为的一种记录

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【算法比赛】NFL Big Data Bowl 数据挖掘比赛回顾

导语 NFL Big Data Bowl是Kaggle上的一个数据比赛，本文旨在通过回顾比赛，梳理和学习其中的建模思路（点数据挖掘、图挖掘）、数据处理技巧（对抗验证、数据增强）、模型集成技巧（Snapshot...一.背景 笔者之前与队友derkechao参加了Kaggle举办的NFL Big Data Bowl比赛并有幸跻身金牌区，本文旨在对比赛进行回顾总结以及学习其他参赛者的建模经验。 1....NFL(National Football League) 职业橄榄球大联盟（National Football League）简称NFL，居北美四大职业体育运动联盟之首，也是世界上规模最大的职业橄榄球大联盟...可获取的信息包括队员信息、比赛信息、环境信息，详细字段可以参考（https://www.kaggle.com/c/nfl-big-data-bowl-2020/data）。...相对的，树模型对于前期特征工程质量特别敏感，特征处理的不同会对最终结果造成非常大的影响。

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【我读《Big Data》】序言部分--拥抱“大数据时代”

正文之前 Big Data！ A Revolution That Will Transform How We Live, Work, And Think! 大数据时代，生活，工作与思维的大变革！...说穿了，数据采集，也就是传感器技术上去了，数据分析，也就是电脑计算能力上去了。两者产下了爱的结晶就是我们的主角--Big Data！！...数据就好比是金钱，如果大家都守着自己的一亩三分地，是没法促进经济流通，从而形成良好的市场环境，带来经济大繁荣的！所以，沟通，沟通！！！开放，开放！！...大到国家，小到个人，都要想好自己在世界即将迈入大数据时代的关口想好未来自己如何自处？...这是很严肃的问题，就好比我，要去念书专门研究大数据了，想想真是造化弄人 7、 大数据时代的数据理念的三大转变： 要全体不要抽样 要效率不要绝对的精确，事实上也做不到绝对的精确 要相关关系不要因果关系 当然

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以大数据之名，变身！——In big data we trust

大规模收集用户个人数据提出了警告，称这有违反欧盟隐私权法律。“我们不能确认Facebook在追踪及收集数据时，获得了用户有效的同意。这种数据收集的内容和形式违反了欧洲数据保护的规定。”...什么是大规模收集用户个人数据？来一个词：大数据。...换个角度来看大规模收集用户个人数据和上网的时候大家穿着皇帝的哪件新衣！？...大佬嘴中叫出来叫“大数据”。一个大数据的时代！大数据公司把数据卖给企业，帮助企业盈利，不是个人信息，消费习惯。比如商品的淡旺季，及时控制企业库存，比如消费偏好的转移，网红爆款，从数据中一目了然。...如果说现在平台，银行，商店，客户的隐私还不能完全共享的话，以大数据之名，这并不遥远。

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Big Switch数据中心交换架构支持vSphere容器

Big Switch Networks本周表示其数据中心交换架构Big Cloud Fabric (BCF)目前已经能够支持VMware的vSphere集成容器。...Big Switch等公司一直努力提供多容器网络支持，今年初该公司宣布其BCF将与Mesosphere DC/OS和Kubernetes容器业务流程平台合作，其中包括Red Hat的OpenShift容器平台...Big Switch公司表示，在BCF上运行vSphere集成的容器将提供以下功能： 与vSphere集成容器一起使用的虚拟网络能够自动配置物理网络 网络管理员能够可视化容器工作负载、虚拟容器主机基础设施...vApp 网络和vSphere管理员能够跟踪容器到容器的架构 支持多租户环境 能够与用于部署VMware集成容器的Docker工具无缝互操作 该公司表示，BCF要适应未来由于微服务部署的增加而导致的东西向数据流量的增长

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【我读《Big Data》】大数据时代的思维变革

如果要主动地去接触大数据，那么以下三个观念可能对你至关重要。 首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。 其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。...在数字化时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千上万的数据。但当我们谈论能“说话”的数据时，我们指的远远不止这些。利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据。 ?...如今，技术条件已经有了非常大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，也永远是有限的，但是我们可以处理的数据量已经大大地增加，而且未来会越来越多。...因为放松了容错的标准，人们掌握的数据也多了起来，还可以利用这些数据做更多新的事情。这样就不是大量数据优于少量数据那么简单了，而是大量数据创造了更好的结果。...数据自己又没有脑子。 2、 关联物，预测的关键 相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。相关关系强是指当一个数据值增加时，另一个数据值很有可能也会随之增加。

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Java 八大基本数据类型

自动转换 具体地讲,当一个较”小”数据与一个较”大”的数据一起运算时,系统将自动将”小”数据转换成”大”数据,再进行运算。...而在方法调用时,实际参数较”小”,而被调用的方法的形式参数数据又较”大”时(若有匹配的,当然会直接调用匹配的方法),系统也将自动将”小”数据转换成”大”数据,再进行方法的调用,自然,对于多个同名的重载方法...,会转换成最”接近”的”大”数据并进行调用。...short i=99 ; char c=(char)i; System.out.println(“output:”+c);输出：output:c; 强制转换 将”大”数据转换为”小”数据时，你可以使用强制类型转换...（1）.自动类型的转换：a.常数在表数范围内是能够自动类型转换的 b.数据范围小的能够自动数据类型大的转换（注意特例） int到float，long到float，long到double 是不会自动转换的

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JAVA自学-8大基础数据类型详解

本篇文章中，我们也将依据此思想，去更加深入地认识JAVA中最基础的八大数据类型，看看它们在JAVA世界中都存在哪些用途。...在JAVA中，一种数据类型变成另外一种数据类型被称之为转换，转换过程中也会涉及到数据转换。   ...当我们将低精度的数据类型赋值给高精度的数据类型时，系统会自动完成数据类型的转换(类比思想：将小容量的物体存放到大容量的容器中，当然是没有问题的)，如：   但如果需要将高精度的类型转换成低精度的类型，...那么就会出现精度的丢失，所以必须显示指定类型转换，格式如下：(需要转换的类型)要转换的值 小结 ----   本篇文章通过类比的方式介绍了JAVA中自带的8大基础数据类型的特点和使用场景，这8大基础类型将伴随着我们整个编程生涯...下一篇我们将介绍如何通过这8大基础数据类型进行相应的算术运算，设计实现一个简单的计算器案例。

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Java 八大基本数据类型

自动转换  具体地讲,当一个较"小"数据与一个较"大"的数据一起运算时,系统将自动将"小"数据转换成"大"数据,再进行运算。...而在方法调用时,实际参数较"小",而被调用的方法的形式参数数据又较"大"时(若有匹配的,当然会直接调用匹配的方法),系统也将自动将"小"数据转换成"大"数据,再进行方法的调用,自然,对于多个同名的重载方法...,会转换成最"接近"的"大"数据并进行调用。...short i=99 ; char c=(char)i; System.out.println("output:"+c);输出：output:c;  强制转换  将"大"数据转换为"小"数据时，你可以使用强制类型转换...  （1）.自动类型的转换：a.常数在表数范围内是能够自动类型转换的  b.数据范围小的能够自动数据类型大的转换（注意特例）  int到float，long到float，long到double 是不会自动转换的

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如果大数据是任何东西……If Big Data Is Anything at All, This Is It

这篇文章开头如下： 可视化给计算机系统提出了一个有意思的挑战：数据集通常是相当大的，超出了繁重的主存储器，本地磁盘，甚至远程磁盘的容量。我们将其称之为大数据问题。...我曾经见到的大数据的定义，确定的有关数据及其用途的任何事情实际都是最新的。道格•莱尼的3VS，这说明指数增加的数据量，速度和品种，在电脑问世很多年前就已经发生了。...最近，定义已强调，大数据是不能用常规技术处理的数据的概念。什么是常规与非常规的技术？我最近对此众多的研究表明大数据是台式电脑处理不了的。...即使大数据是这样的，仅此而已，你可能会认为我很感激它。我通过帮助人们理解和交流从数据中获得信息谋生，所以大数据更好地契合了我的工作。...We call this the problem of big data.

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大数据从小做起—中小企业的Big Data之道

本文将首先给大家介绍一下在笔者眼中的大数据，以及大数据的意义和特点，再介绍一下大数据的常见处理流程，之后将会和大家分享一下笔者如何帮助一些中小企业实施大数据相关的解决方案，也就是大数据如何从“小”做起。...什么是大数据? 过去计算机产生的数据较简单，基本上都是一笔笔事务，总量虽大，但整体增长幅度都还是可控的。比如传统的金融企业，经常使用几台大型机就能管理其所有的业务数据。...大数据的特点 大数据，不仅有“大”这个特点，除此之外，它还有很多其他特色。...主要是在技术、人力和财力等方面不仅无法与Google和Amazon这样的国外巨头比肩，而且与国内三大互联网BAT(百度、阿里巴巴和腾讯)也是无法比肩的，所以需要深刻认识; 2. 明确分析自己的需求。...最好是找到一个技术难度小，并且有一定的商业价值的场景来做大数据技术落地的试点，并不断地进行测试和迭代来验证，而不是一味求复杂、求大，这样比较容易说服企业管理层来进行长期的投入和支持; 最后，想强调一下，

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