⑴ 漫談工業大數據9：開源工業大數據軟體簡介（上）
今天真是一個美好的時代，有無數的開源系統可以為我們提供服務，現在有許多開發軟體可以用到工業大數據中，當然很多系統還不成熟，應用到工業中還需要小心，並且需要開發人員對其進行一定的優化和調整。下面就簡單介紹一些開源的大數據工具軟體，看看有哪些能夠應用到工業大數據領域。
下面這張圖是我根據網上流傳的一張開源大數據軟體分類圖整理的：
我們可以把開源大數據軟體分成幾類，有一些可以逐步應用到工業大數據領域，下面就一一介紹一下這些軟體。（以下系統介紹大都來源於網路）
1、數據存儲類
（1）關系資料庫MySQL
這個就不用太多介紹了吧，關系型資料庫領域應用最廣泛的開源軟體，目前屬於 Oracle 旗下產品。
（2）文件資料庫Hadoop
Hadoop是大數據時代的明星產品，它最大的成就在於實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed FileSystem），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的硬體上，而且它提供高吞吐量來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集的應用程序。
Hadoop可以在工業大數據應用中用來作為底層的基礎資料庫，由於它採用了分布式部署的方式，如果是私有雲部署，適用於大型企業集團。如果是公有雲的話，可以用來存儲文檔、視頻、圖像等資料。
（3）列資料庫Hbase
HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。HBase不同於一般的關系資料庫，它是一個適合於非結構化數據存儲的資料庫。另一個不同的是HBase基於列的而不是基於行的模式。
基於Hbase開發的OpenTSDB，可以存儲所有的時序（無須采樣）來構建一個分布式、可伸縮的時間序列資料庫。它支持秒級數據採集所有metrics，支持永久存儲，可以做容量規劃，並很容易的接入到現有的報警系統里。
這樣的話，它就可以替代在工業領域用得最多的實時資料庫。
（4）文檔資料庫MongoDB
MongoDB是一個介於關系資料庫和非關系資料庫之間的產品，是非關系資料庫當中功能最豐富，最像關系資料庫的。他支持的數據結構非常鬆散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似於面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關系資料庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。
MongoDB適合於存儲工業大數據中的各類文檔，包括各類圖紙、文檔等。
（5）圖資料庫Neo4j/OrientDB
圖資料庫不是存放圖片的，是基於圖的形式構建的數據系統。
Neo4j是一個高性能的,NOSQL圖形資料庫，它將結構化數據存儲在網路上而不是表中。它是一個嵌入式的、基於磁碟的、具備完全的事務特性的Java持久化引擎，但是它將結構化數據存儲在網路(從數學角度叫做圖)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一個高性能的圖引擎，該引擎具有成熟資料庫的所有特性。程序員工作在一個面向對象的、靈活的網路結構下而不是嚴格、靜態的表中——但是他們可以享受到具備完全的事務特性、 企業級 的資料庫的所有好處。
OrientDB是兼具文檔資料庫的靈活性和圖形資料庫管理 鏈接 能力的可深層次擴展的文檔-圖形資料庫管理系統。可選無模式、全模式或混合模式下。支持許多高級特性，諸如ACID事務、快速索引，原生和SQL查詢功能。可以JSON格式導入、導出文檔。若不執行昂貴的JOIN操作的話，如同關系資料庫可在幾毫秒內可檢索數以百記的鏈接文檔圖。
這些資料庫都可以用來存儲非結構化數據。
2、數據分析類
（1）批處理MapRece/Spark
MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。 當前的軟體實現是指定一個Map（映射）函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定並發的Rece（歸約）函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。
Apache Spark 是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。盡管創建 Spark 是為了支持分布式數據集上的迭代作業，但是實際上它是對 Hadoop 的補充，可以在 Hadoop 文件系統中並行運行。
這些大數據的明星產品可以用來做工業大數據的處理。
（2）流處理Storm
Storm是一個開源的分布式實時計算系統，可以簡單、可靠的處理大量的數據流。Storm有很多使用場景：如實時分析，在線機器學習，持續計算，分布式RPC，ETL等等。Storm支持水平擴展，具有高容錯性，保證每個消息都會得到處理，而且處理速度很快（在一個小集群中，每個結點每秒可以處理數以百萬計的消息）。Storm的部署和運維都很便捷，而且更為重要的是可以使用任意編程語言來開發應用。
（3）圖處理Giraph
Giraph是什麼？Giraph是Apache基金會開源項目之一，被定義為迭代式圖處理系統。他架構在Hadoop之上，提供了圖處理介面，專門處理大數據的圖問題。
Giraph的存在很有必要，現在的大數據的圖問題又很多，例如表達人與人之間的關系的有社交網路，搜索引擎需要經常計算網頁與網頁之間的關系，而map-rece介面不太適合實現圖演算法。
Giraph主要用於分析用戶或者內容之間的聯系或重要性。
（4）並行計算MPI/OpenCL
OpenCL（全稱Open Computing Language，開放運算語言）是第一個面向 異構系統 通用目的並行編程的開放式、免費標准，也是一個統一的編程環境，便於軟體開發人員為高性能計算 伺服器 、桌面計算系統、手持設備編寫高效輕便的代碼，而且廣泛適用於多核心處理器(CPU)、圖形處理器(GPU)、Cell類型架構以及數字信號處理器(DSP)等其他並行處理器，在 游戲 、 娛樂 、科研、醫療等各種領域都有廣闊的發展前景。
（5）分析框架Hive
Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行。 其優點是學習成本低，可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapRece統計，不必開發專門的MapRece應用，十分適合數據倉庫的統計分析。
（6）分析框架Pig
Apache Pig 是apache平台下的一個免費開源項目，Pig為大型數據集的處理提供了更高層次的抽象，很多時候數據的處理需要多個MapRece過程才能實現，使得數據處理過程與該模式匹配可能很困難。有了Pig就能夠使用更豐富的數據結構。[2]
Pig LatinPig Latin 是一個相對簡單的語言，一條語句 就是一個操作，與資料庫的表類似，可以在關系資料庫中找到它（其中，元組代錶行，並且每個元組都由欄位組成）。
Pig 擁有大量的數據類型，不僅支持包、元組和映射等高級概念，還支持簡單的數據類型，如 int、long、float、double、chararray 和 bytearray。並且，還有一套完整的比較運算符，包括使用正則表達式的豐富匹配模式。
⑵ 什麼是DSP
數字信號處理器
⑶ 企業投放dsp廣告相關的幾個經驗
企業投放DSP要知道什麼是DSP，下面就為大家介紹
前段時間DSP大火，一時間冒出許多做DSP平台的公司，然而大多數廣告主不能明確的了解DSP到底是什麼？它的核心是什麼？
DSP是什麼？
在互聯網廣告產業中，DSP是一個系統，也是一種在線廣告平台，由於互聯網上的廣告位眾多，廣告主想要投放廣告，一個一個去聯系網站非常麻煩，而DSP就整合了多個APP或網站的廣告位，並針對受眾有自己的一套篩選標准，然後僅針對自己篩選出來的「自定義受眾」展示廣告。幫助廣告主在互聯網或者移動互聯網上進行廣告投放，它的目的是服務於廣告主。
DSP核心是什麼？
①數據：廣告主購買媒體最終的目的是希望望通過媒體與他們的潛在客戶即目標人群進行廣告溝通和投放。DSP就需要通過人群定位能力准確把廣告投放到受眾面前，我國市面上DSP比較成熟的公司例如：網路、騰訊、阿里他們擁有運虧大量的人群數據，賬號體系數據完善，並依託這些大數據將廣告進行精準投放。
②人群精準投放：通常DSP公司會在用戶第一次訪問網站時就追蹤到此用戶在網站上的行為，針對這些行為來為每一位用戶投放不同的廣告，簡單來說就是為廣告主匹配合適的人群受眾。市面上許多DSP公司在技術與演算法上都不夠成熟，如果廣告主想要選擇DSP來投廣告，四川數字說建議選擇BAT（即中國互聯網公司三巨頭），因為他們有大量發用戶群體，數據較為全面，也擁有較強的技術，同時相對於其他平台而言更加有安全性、可靠性。
四川「數字說」始終秉承「數字說話」的原則，堅決摒棄「感覺式」和」經驗主義「的營銷推廣理念，用科學絕悄滾的數據手段介入營銷推廣的全流程，為大家提供精準營銷一體化解決方案並余，同時也和大家一同探討行業最新資訊，如果有好的意見或者不同的見解歡迎大家積極留言。
⑷ 華睿3號晶元多少納米
3納米。「華睿3號」是首款支持橋正人工智慧、大數據的DSP晶元，華睿3號晶元3納米，華睿3號晶元將為集成電路關鍵技術突破方面做出更大貢獻。三納米的晶元敏沖悔是世界上最先進的晶元，也是世判滾界上使用最小製成工藝生產的晶元。
⑸ dsp廣告怎麼投放效果好
最近剛好已經有好幾個公司的老闆或網路營銷負責人問過我一個相同的問題。DSP廣告是什麼？效果好嗎？值不值得投放？
那麼，今天魔方格葉風就來給大家「科普科普」什麼是DSP廣告。DSP（Demand-SidePlatform，需求方平台）廣告這一概念起源於網路超前發達歐美，是伴隨著互聯網和廣告業的飛速發展而出現的網路廣告平台。
DSP在中國興起於2011年，經過數年的發展，如今仍然方興未艾，並結合大數據和人工智慧等新技術後，正成為繼SEM廣告後又一新型的悶舉卜互聯網廣告模式。
一個真正意義的DSP，必須擁有兩個核心特徵，答瞎一是擁有強大的RTB（實時競價）的基礎設施和能力，二是擁有精準的用戶人群定向技術。就目前來看，還沒有哪家互聯網企業真正能做到這兩點。
要來討論國內DSP廣告市場，我們就不得不說國內三大網盟平台，網路網盟、谷歌網盟和阿里媽媽。在互聯網界，它們有一種高雅的稱呼叫做「剩餘流量」。不客氣的說DSP就是將各大網站賣不出去的垃圾流量打包給網路、谷歌和阿里，然後DSP平台與各大網盟合作幫其賣垃圾流量，事實上各大網盟就是垃圾流量的批發商。
為什麼說是垃圾流量呢？不如反過來思考一下，如果一個優質網站的優質廣告位，你覺得好不好賣呢？再比如，你在一小網站或垃圾網站看到一條廣告與在大的品牌網站上看到廣告，你會相信哪裡的廣告呢？說得客觀點，是大平台的廣告更可信，還是小垃圾網站的廣告更可信呢？
當然，即使你知道了這是「剩餘」流量，他們還會告訴你「大數據」「精確引流」「人群定位」「智能投放」等新技術和概念，讓你不得不去嘗試螞穗。但是做為甲方，做為老闆，作為一個負責任的網路營銷經理，我們真的需要去關心這么多神乎其神的技術嗎？我們直接想要的是效果好不好？但是沒有哪一家DSP服務提供商會給你保證哪怕一丁點效果，而且他們一般會繞過此類問題，然後告訴你「不去試一試怎麼知道？」
所以說，正常的公司一般都不要去選擇投DSP廣告，有去投的99%都是被DSP平台商結忽悠的。當然，你要是賣壯陽葯、狗皮膏葯、小電影等「小眾需求產品」大可以去嘗試。
如果你非得去嘗試DSP廣告，可以去網路、今日頭條、騰訊、網易等平台嘗試一下信息流廣告，信息流廣告其實就是DSP廣告的一種。這幾個平台都是目前國內比較大的互聯網平台，流量質量也還不錯，並且企業自己可以直接開戶，預存費用也不用很高。如果在這些平台你做了DSP沒效果，那我建議你可以放棄投放DSP廣告了。當然，除非你企業本就有足夠的廣告預算，單純只是為了提高企業知名度。
好了，對於DSP廣告葉風今天就講這么多吧！整理出這篇文章，也是希望看到的老闆不要再DSP平台商或銷售人員坑了。如果你需要更多關於網路營銷方面的咨詢，歡迎在線咨詢
⑹ 51銷客大數據平台是DSP的服務嗎
DSP服務是大數據營銷平台的基本核心功能，51銷客擁有完全自主的DMP技術和DSP服務。
⑺ DSP廣告是什麼如何投放
DSP廣告是什麼 ？DSP最大的作用就是把廣告精準投放給某類網路用戶。投放DSP廣告不一定需要一擲千金，但相比較那些轉化成本極低的廣告形式，DSP廣告投放的單個轉化成本略高。但同時，其單個用戶的價值明顯要高於其它廣告形式，需要廣告主根據自己的業務的轉化價值合理預期自己的短期投資回報率（ROI）。如果確定轉化價值較高並且能夠承擔相對較高的轉化成本，就可以嘗試開始做DSP。
在這個前提下，可以確定最適合做DSP的兩類企業：第一類，受眾較小的產品，比如2B類的產品或者其他小眾產品，它們需要DSP這種能夠兼顧精準定位和流量的推廣方式。與之相比，搜索廣告受眾精準但流量少，網盟展示廣告定位不準。第二類，單個用戶轉化價值較大的項目，比如教育、游戲或者旅遊等，其高盈利能夠抵消DSP較高的單位轉化成本。
>> 自己做還是當甩手掌櫃？
在確定了要做DSP之後，企業會面臨另一個重要的抉擇：是自己組建團隊還是找第三方DSP代理商來做。
第一種方式就是將帳號「全託管」給DSP服務商 。靠譜的DSP供應商的團隊一般有豐富的實戰經驗，其資源、策略、執行、優化水平對於DSP廣告的競價與投放效果有著至關重要的影響，並且其售後與支持團隊能夠幫助廣告主解決在使用DSP產品過程中的種種疑問與困惑。但這種方式下廣告主無法親自登陸帳號查看廣告投放效果，只能主動質詢工作人員或者被動地等待服務商發送報表。因此若選擇「全託管」的話，廣告主和服務商的及時溝通很重要。
另一種方式就是自己來做 。但要提醒大家的是，這並不是指建立了一個團隊後就包辦所有DSP相關的事情。事實上，完全獨立地做DSP需要相當高的技術門檻（大數據技術、演算法等），能做到這一點的公司並不多。所以「自己做」通常是指廣告主使用那些DSP服務商提供的產品（建立一個帳號），然後自己的人來管理帳號和進行相應的競價操作。但是，這種方式也對廣告主的實力提出了挑戰：首先是另僱人工的費用並不便宜，其次對操作人員的經驗和能力也有很高的要求。若是人員經驗和能力不足的話，會極大地影響DSP廣告投放的效果，得不償失。
因此，對於一般的中小企業來說，若非團隊內本身就有經驗豐富的DSP從業人員，建議還是通過帳號託管的形式來投放滑首DSP廣告。另外在託管之前可以試著詢問服務商是否能提供帳號查看功能（雖然可能性不高）。
>> 如何挑選DSP服務商？
（一）分辨真假DSP
如果選擇了「全託管」方式，首先要分清哪些是假的DSP平台：真正的DSP基於RTB，能夠從每日數億級別的詢價請求中，獲取有用信息並識別有效流量。假的DSP平台則對接了來路不明的流量，它能保證你的廣告投放出去，但是它做不到定製化的精準投放，換句話說，你廣告的投放質量無法得到保證。
假的平台往往有一些特點：第一，基本所有假的DSP都是打著「全託管」的名義(但不是說「全託管」的平台都是假的DSP)－－作為廣告主，你沒有辦法登錄到廣告賬戶去看，最後你的廣告表現只是通過給你發excel報表的形式告知你投放效果，讓假的服務商能夠矇混過關。第二，假的DSP平台只能按照CPM來結算，因為它沒有孝襲技術和演算法來把買來的點擊轉化為CPI,CPC,CPA進行售賣。
（二）定位巧讓兄擅長本領域的服務商
DSP主打「精準營銷」，其核心就是積累數據、讀懂數據。但由於不同領域內的用戶屬性差異較大，所以沒有哪一家DSP可以做到服務全行業，大家都有各自擅長的一個或者幾個領域。所以對於企業用戶來說，一個必要的工作就是找到自身所在領域內做得好的DSP平台。具體來說，常見的領域及代表服務商有以下幾種：
擅長電商類的DSP ：億瑪（電商是億瑪起家的業務，所以億瑪的DSP主要服務以電商為主的效果類廣告主，擁有多年電商廣告主服務經驗）；mediav（原來服務於京東，專門做效果、演算法的一家公司，優勢在於RTB）；
擅長游戲類的DSP ：新數、璧合、舜飛；
擅長品牌類的DSP ：品友互動（主打精準定向技術，專注服務於大中型品牌廣告主及廣告代理商）；另外還有悠易互通；
特有資源類DSP ：廣點通（騰訊旗下DSP，獨有資源QQ、Qzone、微信、騰訊門戶、應用寶等）；有道智選：（網易旗下DSP，獨有資源網易郵箱、網易門戶、有道詞典等）;扶翼（新浪旗下DSP,獨有資源新浪門戶和微博等）；其他的各個主流平台也有自己的DSP。
（三）小規模投放查看收效
以上幾步幫大家將可選擇託管賬戶的服務商數量控制在了一個較小的范圍內，接下來是最後也是最關鍵的一步－－親自嘗試。因為決定DSP廣告投放效果的影響其實有很多，除了我們之前提到的一些公開透明的指標之外，像服務和資源這些指標難以評測（即使把帳號交給一個服務商，其內部不同的人來操作也可能會有不同的效果）。另外，對於技術層面的細節服務商們也基本上是「守口如瓶」，所以廣告主不親自試用的話無法知道它的效果到底如何，是不是真的適合自己。另外在試用前，還要注意提前和平台溝通了解基本的託管服務條款，比如平台開戶的金額門檻，還有是否支持退款等，以免產生不必要的麻煩。
嘗試投放時方法需要利用科學的統計學方法，涉及到兩個方面：一是對照實驗，在兩家或者多家平台你設置相同的投放條件，同樣的素材，然後小預算，高出價。第二個是抽樣，比如你在一個平台投放一段時間的DSP後發現效果一般，你和平台溝通後對方往往會勸你再試試,那到底測試到什麼程度算是夠了呢？我有一個數字可以供大家參考:由統計學的知識，在90%的置信水平下，需要的抽樣數目和該領域內用戶群體的點擊轉化率（由點擊到成為用戶的轉化率）呈現下表的關系：
可以看出，該領域內用戶的點擊轉化率越低，其需要抽樣的數目就越高，因為這樣才能抵消小概率事件對於結果的影響。一般來講，DSP廣告由於投放的受眾精準，所以除了個別特殊領域（比如汽車）之外轉化率一般不會低於1％，因此嘗試性的DSP廣告投放預算可以控制在10000-20000的點擊量附近，如果效果不好的話就可以不用再嘗試了。這樣既能夠保證結果精確，又能夠避免不必要的損失。
>> 流程回顧