A. 7個因素決定大數據的復雜性 如何處理
7個因素決定大數據的復雜性 如何處理
我們談論了很多關於復雜數據及其為你的商業智能帶來的挑戰和機遇，但是導致數據復雜化的是什麼呢？
以及你如何區分你的公司當前的數據是否是「復雜的」，亦或不久的將來會變得復雜？本文將解決這些問題。
為什麼這很重要？
當你試圖將數據轉化為商業價值時，它的復雜度很可能會預示你將面對的困難程度——復雜數據的准備和分析通常要比簡單數據更加困難，以及通常需要一組不同的BI 工具來實現。復雜數據在可以「成熟的」分析和可視化之前需要額外的准備工作和數據模型。因此重要的是，通過了解您目前的數據的復雜程度以及它在未來的復雜性趨向，來評估您的大數據/商業智能項目是否能夠勝任這一任務。
簡單測試：大數據或者異構數據
在高級層面上，有兩種基本的跡象表明你的數據可能被視為是復雜的：
你的數據很「大」：我們把大放在引號里是因為它貌似符合「大數據」術語的含義。然而事實是，處理海量數據在計算資源需要處理巨大的數據集方面提出了一個挑戰， 就像把小麥從谷殼分開的困難，或者說在一個巨大的原始信息中辨別信號和雜音。
你的數據來自許多不同的數據源：多重數據源通常意味著臟數據，或者遵循著不同的內部邏輯結構的簡單的多個數據集。為了確保數據源有統一的數據語言，數據必須被轉換或整合到一個中央資源庫。
可以認為這是兩個最初的（可供選擇的）徵兆：如果你正處理大數據或異構數據，你應當開始思考數據的復雜性。但是深究一下，對你的公司的數據的復雜性，以下有7個更具體的指標。
（注意，以上兩點之間有相似之處，但不互相排除——反之，例如，離散數據往往意味著各種各樣的數據結構類型）
7個因素決定你的數據的復雜性
1、數據結構
不同數據源的數據，或甚至來自同一個源的不同表，通常設計同樣的信息但結構卻完全不同：
舉例來說，想像你們人力資源部有三種不同的表格，一個是員工個人信息表，另一個是員工職位和薪資表第三個是員工職位要求表，諸如此類——而你們財務部門隨同保險、福利和其他花費一起記錄同樣的信息到單個表中。另外，在這些表中的一些表可能提到員工的全名，而另一些則只有名字的首字母，或者二者的結合。為了從所有表中有效使用數據，同時不丟失或重復信息，需要數據建模或准備工作。
這是最簡單的用例：更進一步復雜化的是處理最初沒有適當地模式的非結構化數據源（例如NoSQL 資料庫）。
2、數據大小
再次回到模糊的「大數據」概念，你收集的數據量會影響你需要用來分析它的軟硬體的類型。這個可以通過原始大小來衡量：位元組，TB或PB——數據增長越大，越有可能「窒息」廣泛使用的內存資料庫（IMDB），依賴於轉化壓縮數據到伺服器內存。其他因素包括多元異構數據——包含很多數據行的表（Excel，可以說是最常用的數據分析工具，最大行數限制為1048576行），或結構化數據——包含很多數據列的表。
你將會發現在分析工具和方法上用於分析100,000行數據和那些用於分析1億行數據的是明顯不同的。
3、數據細節
你想要探索的數據的粒度水平。當創建一個儀表盤或報表，展現總結或聚合數據時常常比讓終端用戶鑽取到每一個細節更容易實現——然而這是以犧牲數據分析的深度和數據挖掘為代價而做的權宜之計。
創建一個BI系統，使其具有顆粒向海量數據鑽取處理分析的能力，（不依賴於預定義查詢，聚合或匯總表）
4、查詢語言
不同的數據源有不同的數據語言：雖然SQL是從常見數據源和RDBMS提取數據的主要手段，但是當使用第三方平台時你會經常需要通過它自己的API和語法去連接它，以及解析用於訪問數據的數據模型和協議。
你的BI工具需要足夠靈活的根據數據源允許這種本地連接的方式，或者通過內置插件或API訪問，否則你會發現你自己將不得不重復一個繁瑣的導出數據到表格SQL資料庫數據倉庫的過程，然後導入到你的商業智能軟體里，從而使你的分析變得麻煩。
5、數據類型
一方面動態數據以表格形式存儲，處理的大多是數值型數據，但是大規模和非結構化的機器數據完全是另外一回事兒，就像是文字數據集存儲在MongoDB中，當然了，更別提像視頻音頻這種超大規模的非結構化數據了。
不同的數據類型具有不同的規則，為使得商業決策建立在對公司數據的全面考慮的基礎上，找到一種建立單一可信來源的方法是至關重要的。
6、離散數據
數據存儲在多個位置：例如，組織里的不同部門，本地或雲（付費存儲或通過雲應用），來自客戶或供應商的外部數據等。這種數據不僅收集起來很困難（簡單來說是由於及時而有效的接收數據而需要的利益相關者的數量）。而且一旦收集了——在不同的數據集交叉引用和分析之前，通常需要「清理」或標准化，因為每個本地數據集是根據相關組織應用程序自身的實際和關注收集數據。
7、數據量的增長
最終，你不僅需要考慮當前數據，還有數據的增長或變化的速度。如果經常更新數據源，或經常增加新的數據源，這將會消耗你的軟硬體資源（無論何時當源數據發生重大更改時,不是非常先進的系統都需要重新獲取整個數據集）,以及上述提到的關於結構、類型、大小的復合性問題等。
怎樣掌控復雜數據？
如果你認同上述的一個或更多以及你的數據剛剛好是復雜的，不要絕望：理解，是找到一個合適的解決方案的第一步，以及復雜數據的分析本身不需要過於復雜。我們將在未來的文章中涉及解決復雜數據的方法，但是你將想問自己的第一件事可能是——控制復雜數據你實際需要多少BI系統。
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B. js基本數據類型和復雜類型的區別
JS中的基礎數據類型有：[*]數值類型[*]字元串類型[*]Boolean真假類型所以，String字元串類型是屬於基礎數據類型的。
C. JS簡單數據類型和復雜數據類型
簡單類型又叫做基本數據類型或者值類型，復雜類型又叫做引用類型。
簡單數據類型在存儲時，變數中存儲的是值本身，因此叫做值類型。
string、number、boolean、undefined、null
null是特殊存在，返回的是object，如果要創建空對象，可以用null。
用new創建的都是復雜數據類型
（1）棧：由操作系統自動分配釋放存放函數的參數值、局部變數的值等。其操作系統類似於數據結果中的棧。
簡單數據類型存放到棧裡面
（2）堆：一般由程序員分配釋放，若程序員不釋放，由垃圾回收機制回收。
復雜數據類型存放到堆裡面
D. JS開發中基本數據類型有哪些
js中有5種數據類型：Undefined、Null、Boolean、Number和String。
還有一種復雜的數據類型Object，Object本質是一組無序的名值對組成的。
Undefined類型只有一個值，即undefined，使用var聲明變數，但是未對初始化的，這個變數就是Undefined類型的，例子：
var
i;
alert(i
==
undefined);//true
var
i;與var
i
=
undefined;這兩句是等價的。
包含Undefined值的變數和未定義的變數是不一樣的。
Null類型也只有一個值：null.null表示一個空對象的指針。
Boolean類型：只有兩個字面量true和false。但是js中多有的變數都可以使用Boolean()函數轉換成一個Boolean類型的值。
Number類型：整數和浮點數。NaN：Not
a
Number。這個數值用於本來要返回一個數值，但是卻未能放回一個數值的情況，以防止報錯。例如：1/0
返回的就是NaN。NaN的特點：1、任何涉及NaN的操作都會返回NaN。2、NaN對任何值都不相等，包括自己NaN本身。
針對NaN特性，JS內置了isNaN()函數，來確定數值是不是NaN類型。
String類型：略
typeof操作符：對一個變數進行推斷變數的類型，可能返回以下字元串：
"undefined"
如果這個值，未定義或者為初始化
"boolean"
布爾值
"string"
字元串
"number"
數值
"object"
對象
"function"
函數
用法：typeof
95;
或者
typeof(95);
會返回"number".
E. javaScript九種數據類型有哪些
javascript中的基本數據類型有null,undefined,boolean,number,string
復雜數據類型為object
F. 簡述 ES5 的數據類型
本期就是簡述下關於ES5的數據類型。
首先說es5的數據類型，es5呢就是現階段活躍在各大瀏覽器上的js的標准。ES是javascript的標准，而各大瀏覽器上的js呢是實現，只不過是各個瀏覽器的廠商對這個實現的不同而已，也造就了瀏覽器兼容性的問題。
好了話題扯回來先，ES5的數據類型分為簡單數據類型和復雜的數據類型，簡單的數據類型分為undefined，null，boolean，number，string。其中比較特殊的是undefined 與 null,已聲明未初始化的變數默認為undefined類型，而null更像一個指針，typeof會顯示為object類型。
boolean表現的是真和假，true或者false，對於其他類型的轉換是任何非空字元串可以轉化為true；任何非0和NaN的數字轉化為true；任何對象都是true；值得一說的是null轉化為false，而undefined不等價於true也不等價於false，但是!undefined卻等價於true。
數字類型number，具體細分的話還分為整數和浮點數，計算機中數字有一個具體的范圍，超過這個最大范圍會被解析為Infinity，小於這個最小范圍被解析為-Infinity，至於這個具體的范圍 5e-325 ～1.7976931348623157e+308(具體沒有去看工具書什麼的驗證)，而數字類型中最特殊的是NaN，NaN是啥呢，NaN就是一個自己都不等於自己的貨，具體什麼會被轉化為NaN呢，轉化為數字類型的undefined,不包含整數，浮點數，其他進制的數的非空字元串轉化為數字時會變成NaN，至於對象呢就是用valueOf和toString方法轉化成字元串在轉換，說白了就是盡量轉化成數字而非NaN，畢竟這是個自己跟自己對著乾的主。
String就是字元串，這個簡單易懂，但是它呢包含這一些轉義字元，這就尷尬了，你在處理的時候就必須得考慮到轉義字元的問題，n(換行符),t(製表符),b(空格符),r(回車符),f(進紙符),\\(斜杠),\'(單引號),\"(雙引號),xnn(16進製表示的一個字元),unnn(16進製表示的一個unicode符)；字元串的轉換，其實就在於toString，具體的可以添加參數，轉變成不同進制，當然還有一些強制類型轉換上存在的不同。
最後說到復雜的數據類型，object，可以說是一組屬性與方法的集合，它可以是數組，json，還可以是function，關於屬性和方法的扯淡呢，可以扯到原形鏈，這個要扯很多，暫時先不說，單說對象（主要是不想碼太多字）；對象是對一個內存地址的佔用，凡是以對象賦值的變數都是對對象的地址的引用，只有以同一個對象賦值的兩個變數才相等，否則它就是兩個不同內存地址的引用，根本不存在可比性。至於對象中的值的引用，不同的對象有不同的方法，下標或者其他。
G. Hive復雜數據類型：array、map、struct
目前所學的復雜數據類型有三種 array ， map ， struct 。
用這種數據類型的特點就是集合里的每一個欄位都是一個具體的信息，不會是那種 key 與 values 的關系
load數據如上所示，一共兩個欄位， ruoze 和他們工作的城市
也就是欄位與欄位之間的分割用table array欄位之間的分割用「 , 」。
array_contains 這個函數是array_contains(array欄位，『欄位包含的內容』)
比如以上就是array欄位包含 tianjin 的數據。
以上數據一共有3個欄位，分別為id，name，member。其中member里的內容都是以 key：values 的形式出現的，若是這種形式一般用 map 這種復雜數據類型
struct('a',1,2,3,4) （這個數據類型的特點就是可以包含各種各樣的數據類型。但是 struct 可以是任意數據類型，在寫struct數據類型時，在 <> 中要寫清楚struct欄位中的欄位名稱跟數據類型）
H. javascript的數據類型有幾種
Javascript的數據類型來有：自
1. Number 數字類型
2. String 字元串類型
3. Boolean 布爾類型
4. Function 函數
5. Object 對象
6. Null
7. Undefined 沒有定義類型
I. jni 中較為復雜的數據類型(String和數組)
本文承接 之前的
<a href="http://www.jianshu.com/p/476aae319808">jni簡單數據</a>,採用String和數組的的類型傳遞和返回參數,以深入對於jni的了解
修改 JniHello.java
為了方便搞明白數據類型和參數以及對於的描述符,還是偷懶用javah生成
這樣目錄下就生成了JniHello.h文件
打開 JniHello.h
我們在意的是Signature 和JNICALL Java_JniHello_hello的參數和返回值,將這些參數運用到我們上一篇寫的hello.c中
然後編譯文件 ，命令在上一篇中有詳細介紹，可以去翻一下 <a href="http://www.jianshu.com/p/476aae319808">jni簡單數據</a>
結果如下
String就是這樣傳的，數組也是類似的，改寫java文件和c文件
hello.c
然後運行編譯命令。看輸出
輸出如下
本文主要講了 jni中較為復雜的數據類型，字元串和數組的傳遞，下一篇將要講一講類對象的傳遞
J. 西門子300PLC 復雜數據類型只能在DB裡面創建。復雜數據類型有哪些
DATE_AND_TIME(DT)類型，字元串String類型，數組ARRAY類型，結構體STRUCT類型，用戶自定義UDT類型以及FB，SFB類型。