日本免费全黄少妇一区二区三区-高清无码一区二区三区四区-欧美中文字幕日韩在线观看-国产福利诱惑在线网站-国产中文字幕一区在线-亚洲欧美精品日韩一区-久久国产精品国产精品国产-国产精久久久久久一区二区三区-欧美亚洲国产精品久久久久

  1. 首頁 > 云知道 > >

什么是大數(shù)據(jù)史上最全大數(shù)據(jù)理論解析 什么是大數(shù)據(jù)什么是大數(shù)據(jù)技術(shù)( 三 )

方向小知識


爆發(fā):2017年以來，大數(shù)據(jù)基本滲透到人們生活的方方面面 。例如:
無處不在的交通違章監(jiān)控；疫情下的衛(wèi)生法規(guī) 。
這些都是大數(shù)據(jù)的產(chǎn)物 。
與此同時，優(yōu)秀的互聯(lián)網(wǎng)公司已經(jīng)構(gòu)建了相對完善的大數(shù)據(jù)架構(gòu)，并在各自的業(yè)務(wù)中進(jìn)行應(yīng)用 。各種新的數(shù)據(jù)庫、計算引擎和數(shù)據(jù)流框架不斷涌現(xiàn)，并不斷提出新的需求 。隨著互聯(lián)網(wǎng)的成熟和發(fā)展，這充分說明了技術(shù)對于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要性 。隨著人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等新技術(shù)與大數(shù)據(jù)的融合，大數(shù)據(jù)將釋放更多的可能性，迎來全方位的爆發(fā)式增長 。
六個工作環(huán)節(jié)在實踐中，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)包括以下幾個環(huán)節(jié)，解決什么問題 。
(1)數(shù)據(jù)收集
各種數(shù)據(jù)生產(chǎn)方式都需要我們配備一套完整的數(shù)據(jù)收集方案 。比如，你要在App上收集用戶行為信息，就需要掩埋各種數(shù)據(jù) 。
(2)數(shù)據(jù)存儲
雖然存儲的硬件成本降低了，但畢竟還是有成本的，數(shù)據(jù)也不能亂堆在存儲設(shè)備上，所以需要精心設(shè)計相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫和文件存儲方案來支持這種巨量的數(shù)據(jù)訪問 。
(3)數(shù)據(jù)的計算
目前主流是批處理和流處理，針對這些模式開發(fā)了很多計算框架，比如目前廣泛使用的Spark和Flink 。
(4)數(shù)據(jù)挖掘和分析
針對大量的數(shù)據(jù)和低密度的值，我們期望用一些巧妙的方案找到有用的信息甚至結(jié)論，于是各種算法和工具層出不窮 。
(5)數(shù)據(jù)的應(yīng)用
從數(shù)據(jù)中挖掘出的有價值的信息正在我們身邊發(fā)揮著巨大的經(jīng)濟(jì)價值 。內(nèi)容推薦、天氣預(yù)測甚至疫情控制都是在大數(shù)據(jù)的指導(dǎo)下進(jìn)行的 。
(6)數(shù)據(jù)安全
大數(shù)據(jù)價值巨大，一旦泄露，就會成為不法分子損害我們權(quán)益的幫手 。因此，如何保證數(shù)據(jù)安全也是一個重要的問題 。
大數(shù)據(jù)時代的思維方式大數(shù)據(jù)時代，有哪些思維方式可以幫助我們快速投入工作？
全面思考
與總體思維相對應(yīng)的是抽樣思維，長期以來，抽樣思維在很多行業(yè)和實驗中發(fā)揮了非常重要的作用 。在數(shù)據(jù)獲取和處理困難的情況下，采樣思維是一種極好的權(quán)宜之計 。
然而，在大數(shù)據(jù)場景下，數(shù)據(jù)采集變得極其便捷，數(shù)據(jù)存儲不再昂貴，各種硬件的性能不斷提升，數(shù)據(jù)的計算速度也越來越快 。特別是很多優(yōu)秀的R&D機(jī)構(gòu)都推出了強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)架構(gòu)解決方案，如Hadoop、Spark、Flink等 。，進(jìn)一步降低了全尺度處理的成本，使全尺度數(shù)據(jù)分析成為現(xiàn)實 。
容錯思維
在總思維的基礎(chǔ)上，第二個重要的思維是容錯 。
我們生活的世界是復(fù)雜的，不確定性讓我們的世界充滿了各種各樣的異常、偏差和錯誤，所以我們收集的總數(shù)據(jù)自然存在這些問題，比如數(shù)據(jù)不完整、錯誤、收集設(shè)備不足、對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的認(rèn)知不同 。過去我們在數(shù)據(jù)處理上往往追求精益求精，希望用嚴(yán)格的數(shù)據(jù)篩選策略和足夠復(fù)雜的計算邏輯得到完美的結(jié)果 。但這并不符合實際情況，極度的復(fù)雜也導(dǎo)致了泛化性能差 。測試階段的優(yōu)秀結(jié)果在實際生產(chǎn)環(huán)境中往往是不可接受的 。
任何模型的準(zhǔn)確率都不可能達(dá)到100% 。在大數(shù)據(jù)的體系下，更應(yīng)該注重效率的提升 。在這樣的前提下，我們應(yīng)該容忍那些固有的錯誤，甚至是錯誤 。
相關(guān)思考
因為大數(shù)據(jù)數(shù)量龐大，而且存在各種各樣的錯誤，甚至是差錯，數(shù)據(jù)之間的關(guān)系比較復(fù)雜 。通過這些數(shù)據(jù)，我們會發(fā)現(xiàn)它包含了各種各樣的奇怪的知識，屬于“事實”而非“因果”比如當(dāng)某個地區(qū)在百度上搜索“感冒”的人數(shù)超過平時的人數(shù)時，你可能會從數(shù)據(jù)中推斷出這里有很多人感冒了，做出一些商業(yè)決策，比如賣感冒藥，但是你很難從這個數(shù)據(jù)中搞清楚他們?yōu)槭裁锤忻傲?。因為感冒的原因有很多 。

推薦閱讀