象大數據

㈠ 大數據是什麼有什麼作用

數據、視頻流、潛水、窗口、桌面、充電、放水、綠色、亮點、登陸、接軌。

1、大數據

IT行業術語，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要告祥新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

2、窗口

原意是窗戶，新含義是計算機人機會話界面的一個屏幕上的矩形區域。還有一個新意思是「滿足某種條件的時機」，例如「火箭發射窗口」、「成品油調價窗口」。

3、桌面

原來的意思是桌子上用來放東西的平面。新的含義是進入計算機的視窗操作系統平台瞎友碰時，顯示器上顯示的背景。



4、充電

原來是指把直流電源接到蓄電池的兩極上使蓄電池獲得放電能力，現比喻通過學習補充知識，提高技能等。

5、放水

原來是指把水放出去，而現在常指體育比賽中磨談串通作弊，一方故意輸給另一方。

6、接軌

原來指火車軌道接起來了，現比喻兩種事物彼此銜接起來。

㈡ 大數據現象是怎麼形成的

大數據是無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理版的數據集合，是需要新處權理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

(2)象大數據擴展閱讀

大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

㈢ 雲計算 課後作業 大數據現象是怎麼形成的

大數據現象是，隨著互聯網的急速發展，和我們產生的各種海量信息，必然形成的，雲計算可謂是大數據最好的幫手 希望對你有幫助 採納哦

㈣ 李國傑院士談面向大數據的數據科學

如今，大數據對於我們生活的影響是方方面面的，不僅在促進社會經濟發展，促進社會公平法制有很大的推動作用，在科學研究方面也為我們提供新的方向。大數據就像我們觀察自然界的放大鏡和顯微鏡一樣，成為了了解世界的新工具。

大數據一詞是由美國IBM公司提出並炒起來的，最近IBM公司又提出了認知科學一詞，准備用來取代大數據，可能2~3年後，認知科學將會成為我們談論的新的行業名詞。

數據是我們對自然界客觀事物的描述，是從客觀事物中抽象出來的東西。大數據要想發揮出它的價值，就必須與其他學科綜合在一起。所以現在我們常說數據科學，它是綜合了統計、代數、拓撲、計算機科學、基礎科學（物理、化學、生物），應用科學（感測、通信、存儲）等的集大成科學。

大數據對計算機科學帶來的挑戰：
圖靈定義的計算機科學：G = F(x)，計算機科學研究的核心就是演算法F，輸入x可以是任意對象。在大數據時代，輸入對象x的體量非常的大，類型非常混雜，所以x就不能是任意對象了。所以計算機科學的定義也發生了轉變，Computer Science = Science of Algorithm + Science of Data，計算機科學不再單單只研究演算法，也應該研究數據。

大數據對機器學習(ML)和計算機視覺(CV)帶來的挑戰：
機器學習和計算機視覺作為目前人工智慧領域最活躍的兩個部分，由於我們平時的訓練樣本比較小，所以這些經典的演算法表現的還可以。一旦當數據量變的非常大的時候，經典演算法統統失靈了。普林斯頓大學做了一個實驗，讓計算機區分2000萬張圖像，總計2.1萬個類別，計算機表現的非常差。這時候人工領域的深度學習表現的還算可以，但准確率也僅僅只有15%。

大數據對統計學帶來的挑戰：
以前我們在學習統計學的時候，我們都會假定所有樣本服從獨立同分布，然後我們才能夠求得樣本分布的均值、中位數、方差等，能夠繪制樣本的分布規律。在如今的大數據時代，數據往往並不滿足獨立同分布的要求，所以經典統計學也存在著很大的不足。
在經典統計學中，數據往往是樣本量遠遠大於維度數，samples >> features。而大數據是立體式，全方位的數據，維度 >> 樣本數，所以我們在處理數據的時候往往需要對其進行降維處理。
大數據分析是對全樣本的分析，這一點顯著區別於統計學中的抽樣分析。在經典統計學中，我們先研究樣本的規律，進而推廣到整體。在大數據中，我們先研究整體的規律，然後用這一規律來驗證局部樣本。

大數據時代要培養「π」型人才：
「π」型人才就是要兩條腿走路，既要掌握自己的專業知識，也要懂得計算機科學。以前，我們在想要取得研究上的突破往往需要花費很長的時間，如今我們將數據科學引入，通過讓計算機分析研究過程中的所有數據，從而極大的（成千上萬倍）加速了科學研究的進展。院校在計算機科學的設置上也要引入數據採集，傳輸，整理，分析，應用等專業，形成完整的數據科學體系。

㈤ 武漢九象雲大數據科技有限公司怎麼樣

武漢九象雲大數據科技有限公司是2018-06-19注冊成立的有限責任公司(自然人投資或控股)，注版冊地址位於武漢權市江岸區後湖街石橋村黃浦科技園石橋工業區10號樓眾創空間101D062工位。

武漢九象雲大數據科技有限公司的統一社會信用代碼/注冊號是91420102MA4KYY8X15，企業法人許傳梅，目前企業處於開業狀態。

武漢九象雲大數據科技有限公司的經營范圍是：數據處理；物聯網技術開發、推廣；計算機系統集成；軟體開發；通信工程；計算機網路工程。（依法須經審批的項目，經相關部門審批後方可開展經營活動）。

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㈥ 大數據是什麼

什麼是大數據？
大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
具體來說，大數據具有4個基本特徵：
一是數據體量巨大。網路資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。
二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。
三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。

㈦ 如何用形象的比喻描述大數據的技術生態

鏈接：https://www.hu.com/question/27974418/answer/38965760
大數據本身是個很寬泛的概念，Hadoop生態圈（或者泛生態圈）基本上都是為了處理超過單機尺度的數據處理而誕生的。你可以把它比作一個廚房所以需要的各種工具。鍋碗瓢盆，各有各的用處，互相之間又有重合。你可以用湯鍋直接當碗吃飯喝湯，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每個工具有自己的特性，雖然奇怪的組合也能工作，但是未必是最佳選擇。

大數據，首先你要能存的下大數據。
傳統的文件系統是單機的，不能橫跨不同的機器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的設計本質上是為了大量的數據能橫跨成百上千台機器，但是你看到的是一個文件系統而不是很多文件系統。比如你說我要獲取/hdfs/tmp/file1的數據，你引用的是一個文件路徑，但是實際的數據存放在很多不同的機器上。你作為用戶，不需要知道這些，就好比在單機上你不關心文件分散在什麼磁軌什麼扇區一樣。HDFS為你管理這些數據。

存的下數據之後，你就開始考慮怎麼處理數據。雖然HDFS可以為你整體管理不同機器上的數據，但是這些數據太大了。一台機器讀取成T上P的數據（很大的數據哦，比如整個東京熱有史以來所有高清電影的大小甚至更大），一台機器慢慢跑也許需要好幾天甚至好幾周。對於很多公司來說，單機處理是不可忍受的，比如微博要更新24小時熱博，它必須在24小時之內跑完這些處理。那麼我如果要用很多台機器處理，我就面臨了如何分配工作，如果一台機器掛了如何重新啟動相應的任務，機器之間如何互相通信交換數據以完成復雜的計算等等。這就是MapRece / Tez / Spark的功能。MapRece是第一代計算引擎，Tez和Spark是第二代。MapRece的設計，採用了很簡化的計算模型，只有Map和Rece兩個計算過程（中間用Shuffle串聯），用這個模型，已經可以處理大數據領域很大一部分問題了。
那什麼是Map什麼是Rece？
考慮如果你要統計一個巨大的文本文件存儲在類似HDFS上，你想要知道這個文本里各個詞的出現頻率。你啟動了一個MapRece程序。Map階段，幾百台機器同時讀取這個文件的各個部分，分別把各自讀到的部分分別統計出詞頻，產生類似
（hello, 12100次），（world，15214次）等等這樣的Pair（我這里把Map和Combine放在一起說以便簡化）；這幾百台機器各自都產生了如上的集合，然後又有幾百台機器啟動Rece處理。Recer機器A將從Mapper機器收到所有以A開頭的統計結果，機器B將收到B開頭的詞彙統計結果（當然實際上不會真的以字母開頭做依據，而是用函數產生Hash值以避免數據串化。因為類似X開頭的詞肯定比其他要少得多，而你不希望數據處理各個機器的工作量相差懸殊）。然後這些Recer將再次匯總，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每個Recer都如上處理，你就得到了整個文件的詞頻結果。
這看似是個很簡單的模型，但很多演算法都可以用這個模型描述了。
Map＋Rece的簡單模型很黃很暴力，雖然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了內存Cache之類的新feature，本質上來說，是讓Map/Rece模型更通用，讓Map和Rece之間的界限更模糊，數據交換更靈活，更少的磁碟讀寫，以便更方便地描述復雜演算法，取得更高的吞吐量。

有了MapRece，Tez和Spark之後，程序員發現，MapRece的程序寫起來真麻煩。他們希望簡化這個過程。這就好比你有了匯編語言，雖然你幾乎什麼都能幹了，但是你還是覺得繁瑣。你希望有個更高層更抽象的語言層來描述演算法和數據處理流程。於是就有了Pig和Hive。Pig是接近腳本方式去描述MapRece，Hive則用的是SQL。它們把腳本和SQL語言翻譯成MapRece程序，丟給計算引擎去計算，而你就從繁瑣的MapRece程序中解脫出來，用更簡單更直觀的語言去寫程序了。

有了Hive之後，人們發現SQL對比Java有巨大的優勢。一個是它太容易寫了。剛才詞頻的東西，用SQL描述就只有一兩行，MapRece寫起來大約要幾十上百行。而更重要的是，非計算機背景的用戶終於感受到了愛：我也會寫SQL！於是數據分析人員終於從乞求工程師幫忙的窘境解脫出來，工程師也從寫奇怪的一次性的處理程序中解脫出來。大家都開心了。Hive逐漸成長成了大數據倉庫的核心組件。甚至很多公司的流水線作業集完全是用SQL描述，因為易寫易改，一看就懂，容易維護。

自從數據分析人員開始用Hive分析數據之後，它們發現，Hive在MapRece上跑，真雞巴慢！流水線作業集也許沒啥關系，比如24小時更新的推薦，反正24小時內跑完就算了。但是數據分析，人們總是希望能跑更快一些。比如我希望看過去一個小時內多少人在充氣娃娃頁面駐足，分別停留了多久，對於一個巨型網站海量數據下，這個處理過程也許要花幾十分鍾甚至很多小時。而這個分析也許只是你萬里長征的第一步，你還要看多少人瀏覽了跳蛋多少人看了拉赫曼尼諾夫的CD，以便跟老闆匯報，我們的用戶是猥瑣男悶騷女更多還是文藝青年／少女更多。你無法忍受等待的折磨，只能跟帥帥的工程師蟈蟈說，快，快，再快一點！
於是Impala，Presto，Drill誕生了（當然還有無數非著名的交互SQL引擎，就不一一列舉了）。三個系統的核心理念是，MapRece引擎太慢，因為它太通用，太強壯，太保守，我們SQL需要更輕量，更激進地獲取資源，更專門地對SQL做優化，而且不需要那麼多容錯性保證（因為系統出錯了大不了重新啟動任務，如果整個處理時間更短的話，比如幾分鍾之內）。這些系統讓用戶更快速地處理SQL任務，犧牲了通用性穩定性等特性。如果說MapRece是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三個就是剔骨刀，靈巧鋒利，但是不能搞太大太硬的東西。

這些系統，說實話，一直沒有達到人們期望的流行度。因為這時候又兩個異類被造出來了。他們是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它們的設計理念是，MapRece慢，但是如果我用新一代通用計算引擎Tez或者Spark來跑SQL，那我就能跑的更快。而且用戶不需要維護兩套系統。這就好比如果你廚房小，人又懶，對吃的精細程度要求有限，那你可以買個電飯煲，能蒸能煲能燒，省了好多廚具。

上面的介紹，基本就是一個數據倉庫的構架了。底層HDFS，上面跑MapRece／Tez／Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。這解決了中低速數據處理的要求。

那如果我要更高速的處理呢？
如果我是一個類似微博的公司，我希望顯示不是24小時熱博，我想看一個不斷變化的熱播榜，更新延遲在一分鍾之內，上面的手段都將無法勝任。於是又一種計算模型被開發出來，這就是Streaming（流）計算。Storm是最流行的流計算平台。流計算的思路是，如果要達到更實時的更新，我何不在數據流進來的時候就處理了？比如還是詞頻統計的例子，我的數據流是一個一個的詞，我就讓他們一邊流過我就一邊開始統計了。流計算很牛逼，基本無延遲，但是它的短處是，不靈活，你想要統計的東西必須預先知道，畢竟數據流過就沒了，你沒算的東西就無法補算了。因此它是個很好的東西，但是無法替代上面數據倉庫和批處理系統。

還有一個有些獨立的模塊是KV Store，比如Cassandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的（多到無法想像）。所以KV Store就是說，我有一堆鍵值，我能很快速滴獲取與這個Key綁定的數據。比如我用身份證號，能取到你的身份數據。這個動作用MapRece也能完成，但是很可能要掃描整個數據集。而KV Store專用來處理這個操作，所有存和取都專門為此優化了。從幾個P的數據中查找一個身份證號，也許只要零點幾秒。這讓大數據公司的一些專門操作被大大優化了。比如我網頁上有個根據訂單號查找訂單內容的頁面，而整個網站的訂單數量無法單機資料庫存儲，我就會考慮用KV Store來存。KV Store的理念是，基本無法處理復雜的計算，大多沒法JOIN，也許沒法聚合，沒有強一致性保證（不同數據分布在不同機器上，你每次讀取也許會讀到不同的結果，也無法處理類似銀行轉賬那樣的強一致性要求的操作）。但是丫就是快。極快。
每個不同的KV Store設計都有不同取捨，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更復雜的操作。必有一款適合你。

除此之外，還有一些更特製的系統／組件，比如Mahout是分布式機器學習庫，Protobuf是數據交換的編碼和庫，ZooKeeper是高一致性的分布存取協同系統，等等。

有了這么多亂七八糟的工具，都在同一個集群上運轉，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一個重要組件是，調度系統。現在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你媽在廚房監工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去殺雞了。只要大家都服從你媽分配，那大家都能愉快滴燒菜。

你可以認為，大數據生態圈就是一個廚房工具生態圈。為了做不同的菜，中國菜，日本菜，法國菜，你需要各種不同的工具。而且客人的需求正在復雜化，你的廚具不斷被發明，也沒有一個萬用的廚具可以處理所有情況，因此它會變的越來越復雜。

㈧ 大數據具體是做什麼有哪些應用

大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比於傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容。

提到大數據，最常見的應用就是大數據分析，大數據分析的數據來源不僅是局限於企業內部的信息化系統，還包括各種外部系統、機器設備、感測器、資料庫的逗吵渣數據，如：政府、銀行、國計民生、行業產業、社交網站等數據，通過大數據分析技術及工具將海量數據進行統計匯總後，以圖形圖表的方式進行數據展現，實現數據的可視化，在此基礎上結合機器學習演算法，對數據進行深度挖掘，發掘數據的潛在價值。

應用部分，大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合，大數據分析的應用場景具有行業性，不同行業所呈現碰肢的內容與分析維度各不相同，具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。

1.互聯網行業大數據的應用代表為電商、社交、網路檢索領域，可以根據銷售數據、客戶行為（活躍度、商品偏好、購買率等）數據、交易數據、商品收藏數據、售後數據等、搜索數據刻畫用戶畫像，根據客戶的喜好為其推薦對應的產品。

2.政府行業在大數據分析部分包括質檢部門、公安部門、氣象部門、醫療部門等，質檢部門包括對商品生產、加工、物流、貿易、消費全過程的信息進行採集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑，精準地預測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規劃應急、救災工作。

3.金融行業的大數據分析多應用於銀行、證券、保險等細分領域，在大山悄數據分析方面結合多種渠道數據進行分析，客戶在社交媒體上的行為數據、在網站上消費的交易數據、客戶辦理業務的預留數據，結合客戶年齡、資產規模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業的需求等。

4.傳統行業包括：能源、電信、地產、零售、製造等。電信行業藉助大數據應用分析感測器數據異常情況，預測設備故障，提高用戶滿意度；能源行業利用大數據分析挖掘客戶行為特徵、消費規律，提高能源需求准確性；地產行業通過內外部數據的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地產行業潛在的市場需求，掌握商情和動態，針對細分市場實施動態定價和差別定價等；製造行業通過大數據分析實現設備預測維護、優化生產流程、能源消耗管控、發現潛在問題並及時預警等。

伴隨著信息化的快速發展、數據量加大，已經進入數據時代，相信各行業間日後對於大數據的應用會更多、更深入。

㈨ 如何為用戶提供氣象大數據服務

北方天穹信息技術（西安）有限公司（以下簡稱天穹公司）成立於2017年7月，是在國家軍民融合和兵器工業集團「科技創新20條」大背景下應運而生的，是一個充滿新生力量的企業。「天穹公司屬於典型的軍民融合創新產業，它以『國家」『 資本』的支持為依託，為國家的氣象數值預報、防災減災提供精準服務，實現『互聯網 + 氣象』聯動發展，為各類用戶提供詳細精準的氣象大數據服務。」北方天穹信息技術（西安）有限公司董事總經理房軼丁說。

房軼丁介紹，天穹公司組建以來，他帶領他的團隊始終把創新作為保持自身優質高速發展的根本和動力源泉，建立了完善的現代企業管理、運營、激勵模式，激發了企業的經營活力和發展動力。他說，未來天穹公司發展的目標是集研發、製造、銷售和服務於一體，在地基多通道微波輻射計市場和技術方面成為中國的國家隊和主力軍，在國際市場上由跟隨者變為引領者。「我們計劃將地基多通道微波輻射計產品做到業界領先，完成行業標準的擬制，完成行業用戶示範應用。並通過參與國家標準的制定以及在知識產權方面的布局，佔領行業制高點，逐步從設備供應商向氣象大數據提供商發展，支撐以更低的成本、更快的速度完成上市，鼓足干勁擰成繩、擼起袖子加油干。」房軼丁這樣給我們描述他和他的團隊的追夢理想。