大數據的交互方式

『壹』 「大數據」時代下如何處理數據

現在科技發達有許多能把復雜的東西用一個小工具就能做好，科技的進步我們也要進步，要適應社會的發展，跟著時代走，學會先進的工具，就會簡化我們的生活，為了更方便的處理方法，你還在等什麼呢？

在工作當中經常遇到數據統計，在以前計算和整理數據需要很長的時間，浪費時間就算了，還可能把數據整理錯了，錯誤的數據交上去的話，會給你所在公司造成損失的，這種錯誤是經常出現的，不但費時費力，好吃力不討好的工作。

當然了，現在科技這么發達，就有了許許多多的電子產品出現，它們可以幫助你解決難題。比如大數據如何處理吧，大數據就是因為數據太多，太復雜，所以計算和整理起來有些困難。

不要擔心他的麻煩，因為我們有Excel表格。這個表格包含很多東西，大數據通過一定的方法，幾分鍾就可以求出你幾天來的成果，而且它是比較可靠准確的。

節省了寶貴的時間，這樣公司也不會擔心數據有誤了。學好Excel很重要，現在大學生都會學計算機應用基礎，在這本書中你會學會表格怎麼做，word怎麼做等。讓你從零基礎學起，你也可以選擇在家自學，在網上找一些製作表格的方法及其理論。

處理數據應用適當的方法，你就可以輕輕鬆鬆的整理資料。不要認為這很簡單，他也有難處的，沒有老師教的情況下，光看書是不行的，因為有些理論你是看不懂的。

『貳』 數據交互方式

web數據交互方式，web數據交互，簡單的講，是client與server端的數據交互，通過http協議交互的。
【擴展】
對於小型個人系統，數據量不是很大的都是通過webservice，webservice讀取資料庫，然後返回結果；對於公司企業的大型數據系統等採用預先將資料庫中的每一條信息靜態化成xml，客戶直接下載xml然後本地解析的數據交互方法。
web數據交互，從server的角度講：主要有pull，push兩個,一個是拉，另外一個是推。
1）pull 是拉，客戶端向伺服器端主動的拉取數據，採用的技術是ajax 和Xss（跨站腳本）
2）push 是伺服器向客戶端主動的推動數據，第一種方式是長連接，客戶端與伺服器之間一直保持著連接，如果有數據的更新，伺服器向客戶端推送數據，客戶端接受伺服器端的數據，可以理解為長輪詢，客戶端與伺服器端必須一直是連接著的狀態。另外還有一種是偽長鏈接的。有2種實現方式，一種是基於ajax的，它與傳統的ajax的方式不同在於，伺服器端會阻塞客戶端的請求直到有數據傳遞或者超時才返回。客戶端 JavaScript 響應處理函數會在處理完伺服器返回的信息後，再次發出請求，重新建立連接。 當客戶端處理接收的數據、重新建立連接時，伺服器端可能有新的數據到達；這些信息會被伺服器端保存直到客戶端重新建立連接，客戶端會一次把當前伺服器端所有的信息取回。

『叄』 android 中頻繁大數據交互用什麼通信

個人認為，webservice的下一層也應該是sokect。 如果採用sokect，你要自己在伺服器端寫sokect監聽進程;而用webservice，你可以直接利用Web服務的監聽。如何處理收發數據，兩種方式都要自己處理，沒有太大的區別。 另外，個人不贊同Android客戶端直接用socket存取伺服器上的大型資料庫，原因只有一個，就是安全問題，建議通過伺服器存取資料庫上的數據再轉發給客戶端。

『肆』 android 中頻繁大數據交互用什麼通信

對於目前的狀況來說，移動終端的網路狀況沒有PC網路狀況那麼理想。在一個Android應用中，如果需要接收來自伺服器的大容量數據，那麼就不得不考慮客戶的流量問題。本文根據筆者的一個項目實戰經驗出發，解決大容量數據的交互問題，解決數據大小會根據實際情況動態切換問題（伺服器動態選擇是否要壓縮數據，客戶端動態解析數據是否是被壓縮的），還有數據交互的編碼問題。

解決數據過大的問題，最直觀的方法就是壓縮數據。伺服器將需要傳遞的數據先進行壓縮，再發送給Android客戶端，Android客戶端接收到壓縮的數據，對其解壓，得到壓縮前的數據。

如果規定Android客戶端和伺服器的交互數據必須是經過某種壓縮演算法後的數據，那麼這種「規定」失去了視具體情況而定的靈活性。筆者擬將Http協議進行封裝，將動態的選擇傳輸的數據是否要經過壓縮，客戶端也能動態的識別，整理並獲得伺服器想要發送的數據。Android客戶端向伺服器請求某個方面的數據，這個數據也許是經過壓縮後傳遞比較合適，又也許是將原生數據傳遞比較合適。也就是說，筆者想要設計一種協議，這種協議適用於傳輸數據的數據量會動態的切換，也許它會是一個小數據，也許它又會是一個數據量龐大的大數據（大數據需要經過壓縮）。

可能說的比較抽象，那麼我用實際情況解釋一下。

我項目中的一個實際情況是這樣的：這個項目是做一個Android基金客戶端，Android客戶端向伺服器請求某一個基金的歷史走勢信息，由於我的Android客戶端實現了本地緩存，這讓傳遞數據的大小浮動非常大。如果本地緩存的歷史走勢信息的最新日期是5月5日，伺服器的歷史走勢信息的最新日期是5月7日，那麼伺服器就像發送5月6日和5月7日這兩天的走勢信息，這個數據很小，不需要壓縮（我使用的壓縮演算法，對於數據量過小的數據壓縮並不理想，數據量過小的數據壓縮後的數據會比壓縮前的數據大）。然而，Android客戶端也可能對於某個基金沒有任何的緩存信息，那麼伺服器將發送的數據將是過去三四年間的歷史走勢信息，這個數據會有點大，就需要進行壓縮後傳遞。那麼客戶端對於同一個請求得到的數據，如何判斷它是壓縮後的數據還是未曾壓縮的數據呢？

筆者使用的解決方案是把傳遞數據的第一個位元組作為標識位元組，將標識這個數據是否被壓縮了。也能標識傳遞數據的編碼問題。Android對於接收到的數據（位元組數組），先判斷第一個位元組的數據，就能根據它所代表的數據格式和編碼信息進行相應的操作。說了那麼多，也許不如看實際的代碼理解的快。首先是壓縮演算法，這里筆者用到的是jdk自帶的zip壓縮演算法。

『伍』 大數據的四種主要計算模式包括

大數據的四種主要計算模式包括：批處理模式、流處理模式、互動式處理模式、圖處理模式。

1、批處理模式（Batch Processing）：將大量數據分成若干小批次進行處理簡隱隱，通常是非實時的、離線的方式進行計算，用途包括離線數據分析、離線數據挖掘等。

2、流處理模式（Stream Processing）：針對數據源的實時性要求更高，實時計算每個事件（Event）或者一組事件的處理結果，能夠進行非常低延遲的計算和響應，用途包括實時監控、實時推薦等。

3、互動式處理模式（Interactive Processing）：這種模式的特點是快速響應交互請求，在數據中進行查詢、分組、排序等等，處理的時間通常在數秒內，用途包括復雜報表生成、數據可視化、數據探索等。

4、圖處理模式（Graph Processing）：針對數據之間的關系進行計算，通常以圖的形式表示數據之間的聯系，能夠解決一些復雜的問攜遲題，如社交網路分析、路徑規劃、推薦系統等。

這四種計算模式通常都需要在大規模分布式計算框架中實現，如Hadoop、Spark、Storm、Flink等，以應對大數據量的處理需求。

大數據技術主要涉及以下方面的學科

1、數學和統計學：大數據處理離不開高等數學、線性代數、概率論和數理統計等數學和統計學的基礎。

2、攔廳計算機科學：大數據分析和處理需要有扎實的計算機編程基礎，掌握各種編程語言和開發工具，並熟悉分布式系統和資料庫等技術。

3、數據挖掘：數據挖掘是從大量數據中發現隱藏的關系、規律和趨勢的過程，需要深入理解各種數據挖掘演算法和技術。

4、人工智慧：人工智慧技術中的機器學習、深度學習等方法也常常用於大數據分析和處理，並能夠為大數據提供更深入、更高級的分析。

5、網路和通信：現代大數據技術需要支持海量數據的傳輸和處理，因此還需要掌握網路和通信技術，如雲計算、分布式存儲和通信協議等。

總之，大數據技術是涉及多個學科領域的綜合性學科，需要廣泛的知識面和深入的專業技能，未來有很大的發展空間和挑戰。