什麼是流內數據集

❶ 大數據分析,大數據開發,數據挖掘 所用到技術和工具

大數據分析是一個含義廣泛的術語，是指數據集，如此龐大而復雜的，他們需要專門設計的硬體和軟體工具進行處理。該數據集通常是萬億或EB的大小。這些數據集收集自各種各樣的來源：感測器，氣候信息，公開的信息，如雜志，報紙，文章。大數據分析產生的其他例子包括購買交易記錄，網路日誌，病歷，軍事監控，視頻和圖像檔案，及大型電子商務。

大數據分析，他們對企業的影響有一個興趣高漲。大數據分析是研究大量的數據的過程中尋找模式，相關性和其他有用的信息，可以幫助企業更好地適應變化，並做出更明智的決策。

一、Hadoop

Hadoop是一個開源框架，它允許在整個集群使用簡單編程模型計算機的分布式環境存儲並處理大數據。它的目的是從單一的伺服器到上千台機器的擴展，每一個台機都可以提供本地計算和存儲。

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，即使計算元素和存儲會失敗，它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop是高效的，它採用並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

Hadoop是輕松架構和使用的分布式計算平台。用戶可以輕松地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。它主要有以下幾個優點：

1、高可靠性。Hadoop按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。

2、高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數據並完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數以千計的節點中。

3、高效性。Hadoop能夠在節點之間動態地移動數據，並保證各個節點的動態平衡，因此處理速度非常快。

4、高容錯性。Hadoop能夠自動保存數據的多個副本，並且能夠自動將失敗的任務重新分配。

Hadoop帶有用 java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了"重大挑戰項目：高性能計算與通信"的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

十、Tableau Public

1、什麼是Tableau Public -大數據分析工具

這是一個簡單直觀的工具。因為它通過數據可視化提供了有趣的見解。Tableau Public的百萬行限制。因為它比數據分析市場中的大多數其他玩家更容易使用票價。使用Tableau的視覺效果，您可以調查一個假設。此外，瀏覽數據，並交叉核對您的見解。

2、Tableau Public的使用

您可以免費將互動式數據可視化發布到Web;無需編程技能;發布到Tableau Public的可視化可以嵌入到博客中。此外，還可以通過電子郵件或社交媒體分享網頁。共享的內容可以進行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數據分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有數據都是公開的，並且限制訪問的范圍很小;數據大小限制;無法連接到[R ;讀取的唯一方法是通過OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什麼是OpenRefine - 數據分析工具

以前稱為GoogleRefine的數據清理軟體。因為它可以幫助您清理數據以進行分析。它對一行數據進行操作。此外，將列放在列下，與關系資料庫表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌亂的數據;數據轉換;從網站解析數據;通過從Web服務獲取數據將數據添加到數據集。例如，OpenRefine可用於將地址地理編碼到地理坐標。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不適用於大型數據集;精煉對大數據不起作用

十二、KNIME

1、什麼是KNIME - 數據分析工具

KNIME通過可視化編程幫助您操作，分析和建模數據。它用於集成各種組件，用於數據挖掘和機器學習。

2、KNIME的用途

不要寫代碼塊。相反，您必須在活動之間刪除和拖動連接點;該數據分析工具支持編程語言;事實上，分析工具，例如可擴展運行化學數據，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。

3、KNIME的限制

數據可視化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什麼是Google Fusion Tables

對於數據工具，我們有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一個令人難以置信的數據分析，映射和大型數據集可視化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到業務分析工具列表中。這也是最好的大數據分析工具之一，大數據分析十八般工具。

2、使用Google Fusion Tables

在線可視化更大的表格數據;跨越數十萬行進行過濾和總結;將表與Web上的其他數據組合在一起；您可以合並兩個或三個表以生成包含數據集的單個可視化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行數據包含在查詢結果中或已映射;在一次API調用中發送的數據總大小不能超過1MB。

十四、NodeXL

1、什麼是NodeXL

它是關系和網路的可視化和分析軟體。NodeXL提供精確的計算。它是一個免費的(不是專業的)和開源網路分析和可視化軟體。NodeXL是用於數據分析的最佳統計工具之一。其中包括高級網路指標。此外，訪問社交媒體網路數據導入程序和自動化。

2、NodeXL的用途

這是Excel中的一種數據分析工具，可幫助實現以下方面：

數據導入;圖形可視化;圖形分析;數據表示;該軟體集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作為工作簿打開，包含各種包含圖形結構元素的工作表。這就像節點和邊緣;該軟體可以導入各種圖形格式。這種鄰接矩陣，Pajek .net，UCINet .dl，GraphML和邊緣列表。

3、NodeXL的局限性

您需要為特定問題使用多個種子術語;在稍微不同的時間運行數據提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什麼是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram創建的計算知識引擎或應答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加組件;提供技術搜索的詳細響應並解決微積分問題;幫助業務用戶獲取信息圖表和圖形。並有助於創建主題概述，商品信息和高級定價歷史記錄。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能處理公開數字和事實，而不能處理觀點;它限制了每個查詢的計算時間;這些數據分析統計工具有何疑問?

十六、Google搜索運營商

1、什麼是Google搜索運營商

它是一種強大的資源，可幫助您過濾Google結果。這立即得到最相關和有用的信息。

2、Google搜索運算符的使用

更快速地過濾Google搜索結果;Google強大的數據分析工具可以幫助發現新信息。

十七、Excel解算器

1、什麼是Excel解算器

Solver載入項是Microsoft Office Excel載入項程序。此外，它在您安裝Microsoft Excel或Office時可用。它是excel中的線性編程和優化工具。這允許您設置約束。它是一種先進的優化工具，有助於快速解決問題。

2、求解器的使用

Solver找到的最終值是相互關系和決策的解決方案;它採用了多種方法，來自非線性優化。還有線性規劃到進化演算法和遺傳演算法，以找到解決方案。

3、求解器的局限性

不良擴展是Excel Solver缺乏的領域之一;它會影響解決方案的時間和質量;求解器會影響模型的內在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什麼是Dataiku DSS

這是一個協作數據科學軟體平台。此外，它還有助於團隊構建，原型和探索。雖然，它可以更有效地提供自己的數據產品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 數據分析工具提供互動式可視化界面。因此，他們可以構建，單擊，指向或使用SQL等語言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可視化功能;UI障礙：重新載入代碼/數據集;無法輕松地將整個代碼編譯到單個文檔/筆記本中;仍然需要與SPARK集成

以上的工具只是大數據分析所用的部分工具，小編就不一一列舉了，下面把部分工具的用途進行分類：

1、前端展現

用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用於展現分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

國內的有BDP，國雲數據(大數據分析魔鏡)，思邁特，FineBI等等。

2、數據倉庫

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

3、數據集市

有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

當然學大數據分析也有很多坑：

《轉行大數據分析師後悔了》、《零基礎學大數據分析現實嗎》、《大數據分析培訓好就業嗎》、《轉行大數據分析必知技能》

❷ 數據處理框架分類都有哪些

就目前而言，不管是系統中的歷史數據，還是持續不斷接入系統中的實時數據，只要數據是可訪問的，我們就能夠處理這些數據。按照處理的數據形式和得到結果的時效性進行分類，數據處理框架就可以分為兩類：批處理系統和流處理系統。
數據處理框架中的批處理就是一種用來計算大規模數據集的方法。批處理的過程包括將任務分解為較小的任務，分別在每個計算機上進行計算運行，根據數據分析的結果對數據的重新組合，然後通過計算機的計算出組合數據的最終結果。當處理非常巨大的數據集時，批處理系統是最有效的。而流處理就是對由連續不斷的單條數據項組成的數據流進行計算，注重數據處理結果的時效性。
一、批處理系統
批處理系統在大數據中有很長的歷史。批處理系統主要操作大量靜態的數據，並且等到全部處理完成後才能得到返回的結果。批處理系統中的數據集一般符合以下特徵：
1、有限： 數據集中的數據必須是有限的。
2、持久： 批處理系統處理的數據一般存儲在某個儲存器上。
3、海量： 一般來說只有海量的數據才能用批處理系統進行分析，並且海量的數據通常只能使用批處理系統來處理。

由於批處理系統在處理海量的持久數據方面表現出色，而歷史數據的數量是很多的，所以它通常被用來處理歷史數據，但是由於海量數據的處理需要耗費很多時間，所以批處理系統一般不用於即時性場景需求以及對延時要求較高的場景。
二、流處理系統
批處理系統好理解，那什麼是流處理系統呢？流處理系統與批處理系統所處理的數據不同之處在於，流處理系統並不是針對已經存在的數據集進行操作，而是處理對從外部系統接入的的數據。流處理系統一般分為兩種：
1、逐項處理： 每次處理一條數據，是真正意義上的流處理。
2、微批處理： 這種處理方式把一小段時間內的數據當作一個微批次，對這個微批次內的數據進行處理。
不論是哪種處理方式，其實時性都要遠遠好於批處理系統。因此，流處理系統非常適合應用於對實時性要求較高的場景，由於很多情況下，我們想要盡快看到計算結果，所以近些年流處理系統的應用越來越廣泛。
相信大家看了這篇文章以後已經知道了數據處理框架上面的相關情況了吧，一般來說，數據的處理里不來批處理和流處理，批處理適用於歷史數據的分析，而流處理適用於即時數據的分析，兩者都有各自的優缺點。希望本文能夠幫到大家。

❸ java是做數據分析最好的方法嗎

不算是。只要是計算機語言都可以做數據分析，但是因為python的特性，加上python的擴展生態，（有很多擴展包）更多的人選擇用python，尤其是panda庫。
資料補充：
做數據分析的人都知道，開展項目第一步就是建立工程並導入數據，所以數據分析師如何進階，更好的學會使用數據集是非常重要的，為此，小編為大家精心整理了九個公開的數據科學項目的數據集，可供大家創建項目。
什麼是數據集？
很多小夥伴們不知道什麼是數據集。數據集實際上就是一種由數據組合的集合，又稱為數據集合、資料集或資料集合。例如：
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這就是一組數據集。它涵蓋了某一特定商品的某些信息，每一列代表一個特定變數。每一行都對應於某一成員的數據集的問題。每個數值被稱為數據資料。對應於行數，該數據集的數據可能包括一個或多個成員。這些特定的信息將對我們的需要做的數據報告起著關鍵性作用。
利用這些數據集進行分析，對數據分析師進階是非常有幫助的。
有哪些公開的數據集可供練習？
1.ImageNet數據集：
ImageNet數據集主要用於機器學習以及計算機視覺研究領域。每條記錄都包含邊界框和相應的類標簽。ImageNet為每個同義詞集都提供了1000張圖像，而且，你可以直接在ImageNet中查看圖片網址。
2.COCO數據集：
COCO數據集是大規模的對象檢測、分割和字幕的數據集，通過大量使用Amazon Mechanical Turk來收集數據。該數據集具有針對80個對象類別的150萬個對象實例。
3.鳶尾花數據集：
鳶尾花數據集是專門為初學者設計的數據集。藉助這些數據，小白可以使用機器學習演算法構建簡單的項目。值得一提的是，該數據集中的所有屬性都是真實的。鳶尾花數據集的大小很小，因此小白不需要對數據進行預處理。
所謂預處理，就是在處理數據之前，將數據進行整理和清除。比如，你現在正在做飯，你想找到胡椒粉，並把它灑到鍋里。但是所有的作料都被你放到了一起，運氣不好的話你要花很長時間才能找到胡椒粉。找到後，你准備撒到鍋里，發現菜已經糊了。因此，我們事先要將作料擺放整齊，等做飯的時候才會更方便。
4.乳腺癌威斯康星州（診斷）數據集：
乳腺癌威斯康星州（診斷）數據集是機器學習中最流行的數據集之一。此數據集基於對乳腺癌的分析。
5.Twitter情緒分析數據集：
情緒分析是自然語言處理（NLP）中最常見的應用程序之一。你可以使用Twitter情緒分析數據集建立基於情緒分析的模型。眾所周知，我們的川普同志可以說是Twitter的常駐「相聲演員」，沒准你還能瀏覽到他發表過的言論呢~
6.MNIST數據集：
MNIST數據集建立在手寫數據上。該數據集易於初學者使用，有助於了解實際數據上的技術和深度學習識別模式。你無需花費太多時間對數據進行預處理。對於熱衷於深度學習或機器學習的初學者來說，MINIST數據集是一個很好的選擇。
7.Fashion MNIST數據集：
Fashion MNIST數據集建立在衣服數據上，可用於深度學習圖像分類問題以及機器學習。該數據集易於初學者使用，你不需要花費太多時間在數據預處理上。同時，FashionMNIST數據集可以幫助你了解和學習實際數據上的技術和深度學習中的ML技術以及模式識別方法。
8.亞馬遜評論數據集：
亞馬遜評論數據集也是用於NLP（自然語言處理）的數據集。藉助亞馬遜評論數據集，你不僅可以了解到業務會出現的實質性問題，而且還能從中了解到近幾年各種商品的銷售趨勢。沒准研究著研究著，你也能開一家網店了。
9.垃圾簡訊分類器數據集：
垃圾簡訊分類數據集可以幫助你預測垃圾郵件。藉助垃圾簡訊分類數據集，小白可以使用機器學習分類演算法構建簡單的項目。不僅如此，你還能學習到為什麼你的手機能夠自動識別出垃圾簡訊，想想就有些神奇呢~

❹ 數據流詳細資料大全

數據流（data stream）是一組有序，有起點和終點的位元組的數據序列。包括輸入流和輸出流。

數據流最初是通信領域使用的概念，代表傳輸中所使用的信息的數字編碼信號序列。這個概念最初在1998年由Henzinger在文獻87中提出，他將數據流定義為「只能以事先規定好的順序被讀取一次的數據的一個序列」。

基本介紹

• 中文名 ：數據流
• 外文名 ：data stream
• 概念提出人 ：Henzinger
• 提出時間 ：1998年
• 釋義 ：以規定順序被讀取一次的數據序列
• 發展原因 ：2個
• 數據模式 ：4個
• 計算類型 ：可分為兩類：基本計算和復雜計算

產生背景,細節數據,復雜分析,區別特徵,分類,輸入流與輸出流,緩沖流,模型描述,形式化,數據集合,數據屬性,計算類型,相關思路,簡介,隨機采樣,構造略圖,直方圖,小波變換,新動向,小說流派,

產生背景

數據流套用的產生的發展是以下兩個因素的結果：

細節數據

已經能夠持續自動產生大量的細節數據。這類數據最早出現於傳統的銀行和股票交易領域，後來則也出現為地質測量、氣象首悉尺、天文觀測等方面。尤其是網際網路(網路流量監控，點擊流)和無線通信網（通話記錄）的出現，產生了大量的數據流類型的數據。我們注意到這類數據大都與地理信息有一定關聯，這主要是因為地理信息的維度較大，容易產生這類大量的細節數據。

復雜分析

需要以近實時的方式對更新流進行復雜分析。對以上領域的數據進行復雜分析（如趨勢分析，預測）以前往往是（在數據倉庫中）離線進行的，然而一些新的套用（尤其是在網路安全和國家安全領域）對時間都非常敏感，如檢測網際網路上的極端事件、欺詐、入侵、異常，復雜人群監控，趨勢監控(track trend)，探查性分析（exploratory *** yses），和諧度分析(harmonic *** ysis)等，都需要進行在線上的分析。 在此之後，學術界基本認可了這個定義，有的文章也在此基礎上對定義稍微進行了修改。例如，S. Guha等[88]認為，數據流是「只能被讀取一次或少數幾次的點的有序序列」，這里放寬了前述定義中的「一遍」限制。 為什麼在數據流的處理中，強調對數據讀取次數的限制呢？S. Muthukrishnan[89]指出數據流是指「以非常高的速者高度到來的輸入數據」，因此對數據流數據的傳輸、計算和存儲都將變得很困難。在這種情況下，只有在數據最初到達時有機會對其進行一次處理，其他時候很難再存取到這些數據（因為沒有也無法保存這些數據）。

區別特徵

與傳統的關系數據模式區別 B.Babcock等[90]認為數據流模式在以下幾個方面不同於傳統的關系數據模式： 1. 數據在線上到達； 2. 處理系統無法控制所處理的數據的到達順序； 3. 數據可能是無限多的； 4. 由於數據量的龐大，數據流中的元素被處理後將被拋棄或存檔（archive）。以後再想獲取這些數據將會很困難，除非將數據存儲在記憶體中，但由於記憶體大小通常遠遠小於數據流數據的數量，因此實際上通常只能在數據第一次到達時獲取數據。 三個 特點 我們認為，當前所研究的數據流計算之所以不同於傳統的計算模式，關鍵在於這些數據流數據本身具有如下三個陸襲特點： 數據的到達—快速 這意味著短時間內可能會有大量的輸入數據需要處理。這對處理器和輸入輸出設備來說都是一個較大的負擔，因此對數據流的處理應盡可能簡單。 酷睿2處理器 數據的范圍—廣域 這是指數據屬性（維）的取值范圍非常大，可能取的值非常多，如地域、手機號碼、人、網路節點等。這才是導致數據流無法在記憶體或硬碟中存儲的主要原因。如果維度小，即使到來的數據量很大，也可以在較小的存儲器中保存這些數據。例如，對於無線通信網來說，同樣的100萬條通話記錄，如果只有1000個用戶，那麼使用1000個存儲單位就可以保存足夠多和足夠精確的數據來回答「某一用戶的累計通話時間有多長」的問題；而如果共有100000個用戶，要保存這些信息，就需要100000個存儲單位。數據流數據的屬性大多與地理信息、IP位址、手機號碼等有關，而且往往與時間聯系在一起。這時，數據的維度遠遠超過了記憶體和硬碟容量，這意味著系統無法完整保存這些信息，通常只能在數據到達的時候存取數據一次。 數據到達的時間—持續 數據的持續到達意味著數據量可能是無限的。而且，對數據進行處理的結果不會是最終的結果，因為數據還會不斷地到達。因此，對數據流的查詢的結果往往不是一次性而是持續的，即隨著底層數據的到達而不斷返回最新的結果。 以上數據流的特點決定了數據流處理的特點一次存取，持續處理，有限存儲， 近似結果，快速回響。 近似結果是在前三個條件限制下產生的必然結果。由於只能存取數據一次，而且只有相對較小的有限空間存儲數據，因此產生精確的計算結果通常是不可能的。而將對結果的要求從過去的「精確」改為「近似」後，實現數據流查詢的快速回響也就成為了可能。

分類

數據的性質、格式不同，則對流的處理方法也不同，因此，在Java的輸入/輸出類庫中，有不同的流類來對應不同性質的輸入/輸出流。在java．io包中，基本輸入/輸出流類可按其讀寫數據的類型之不同分為兩種：位元組流和字元流。

輸入流與輸出流

數據流分為輸入流(InputStream)和輸出流(OutputStream)兩類。輸入流只能讀不能寫，而輸出流只能寫不能讀。通常程式中使用輸入流讀出數據，輸出流寫入數據，就好像數據流入到程式並從程式中流出。採用數據流使程式的輸入輸出操作獨立與相關設備。 輸入流可從鍵盤或檔案中獲得數據，輸出流可向顯示器、印表機或檔案中傳輸數據。

緩沖流

為了提高數據的傳輸效率，通常使用緩沖流(Buffered Stream)，即為一個流配有一個緩沖區(buffer)，一個緩沖區就是專門用於傳輸數據的記憶體塊。當向一個緩沖流寫入數據時，系統不直接傳送到外部設備，而是將數據傳送到緩沖區。緩沖區自動記錄數據，當緩沖區滿時，系統將數據全部傳送到相應的設備。 當從一個緩沖流中讀取數據時，系統實際是從緩沖區中讀取數據。當緩沖區空時，系統就會從相關設備自動讀取數據，並讀取盡可能多的數據充滿緩沖區。

模型描述

我們試圖從數據集合、數據屬性和計算類型三個不同方面對數據流的模型進行歸納和描述。實際上，很多文章提出了各種各樣的數據流模型，我們並沒有包括所有這些模型，只是將其中比較重要的和常見的進行了歸納和分類。

形式化

以下是對數據流的一個形式化描述。 考慮向量α，其屬性的域為[1..n](秩為n)，而且向量α在時間t的狀態 α(t)=<α1(t), ...αi(t), ...αn(t) > 在時刻s，α是0向量，即對於所有i，αi(s)=0。對向量的各個分量的更新是以二元組流的形式出現的。即，第t個更新為(i, ct)，意味著αi(t)= αi(t . 1) + ct，且對於i. =.i，αi. (t)= αi. (t . 1)。在時刻t發生的查詢是針對α(t)的。

數據集合

我們首先考慮在進行數據流計算時，有哪些數據被包含在計算范圍之內。關於這個問題，主要有三種不同的模型：分別是數據流模型（data stream model）、滑動視窗模型（sliding window model）和n-of-N模型。 數據流模型（data stream model）在數據流模型中，從某個特定時間開始的所有數據都要被納入計算范圍。此時，s=0，即在時刻0，α是0向量。即這是數據流最初和最普遍的模型。 滑動視窗模型（sliding window model ，計算最近的N個數據）滑動視窗模型是指，從計算時算起，向前追溯的N個數據要被納入計算范圍。此時，s = t . N，即在時刻t . N，α是0向量。換句話說，要計算最近的N個數據。由於數據流的數據是不斷涌現的，所以直觀的看，這種模式就像用一個不變的視窗，數據隨時間的推移經過視窗，出現視窗內的數據就是被計算的數據集合。M. Datar等[91]首先提出這一模式，隨後得到了廣泛回響[92]。 n-of-N模型(計算最近的n個數據，其中0 <n ≤ N) 文獻[93] 提出的這種模型建立在滑動視窗模型的基礎之上，比滑動視窗模型更為靈活：被納入計算范圍的是從計算時算起，向前追溯的n個數據。此時，s = t . n，即在時刻t . n，α是0向量。注意，其中n ≤ N，而且是可以隨查詢要求變化的。而在滑動視窗模型中，n = N而且是固定不變的。對於數據流處理系統來說，要能夠回答所有長度小於等於N的滑動視窗問題。

數據屬性

數據本身的特徵： 時間序列（time series model） 數據按照其屬性(實際上就是時間)的順序前來。在這種情況下，i = t，即一個t時刻的更新為(t, ct)。此時對α的更新操作為αt(t)= ct， 且對於i. =.t，αi. (t)= αi. (t . 1)。這種模型適用於時序數據，如某特定IP的傳出的數據，或股票的定期更新數據等。 收款機模型（cash register model） 同一屬性的數據相加，數據為正。在這種模型中，ct >=0。這意味著對於所有的i和t來說，αi(t)總是不小於零，而且是遞增的。實際上，這種模型被認為是最常用的，例如可以用於對收款機（收款機模型由此得名），各個IP的網路傳輸量，手機用戶的通話時長的監控等等。 十字轉門模型（turnstile model） 同一屬性的數據相加，數據為正或負。在這種模型中，ct可以大於0也可以小於0。這是最通用的模型。S. Muthukrishnan[89]稱其為十字轉門模型起因於這種模型的功能就象捷運站的十字轉門，可以用來計算有多少人到達和離開，從而得出捷運中的人數。

計算類型

對數據流數據的計算可以分為兩類：基本計算和復雜計算。基本計算主要包括對點查詢、范圍查詢和內積查詢這三種查詢的計算。復雜計算包括對分位數的計算、頻繁項的計算以及數據挖掘等。 點查詢（Point query） 返回αi(t)的值。 范圍查詢（Range query） 對於范圍查詢Q(f, t)，返回 t . αi(t) i=f 內積（Inner proct） 對於向量β，α與β的內積 α . β =Σni=1αi(t)βi 分位數（Quantile） 給定一個序號r，返回值v，並確保v在α中的真實排序r.符合以下要求： r . εN ≤ r. ≤ r + εN 其中，ε是精度，N =Σni=1αi(t)。 G. S. Manku等[94]提供了對分位數進行一遍掃描進行近似估計的框架結構，將數據集合看成樹的節點，這些節點擁有不同的權重（如節點中包含的數據個數）。認為所有的分位數的估計演算法都可以被認為由三個對節點的操作組成產生新節點（NEW） 、合並（COLLAPSE）和輸出（OUTPUT）。不同的策略構成了不同類型的樹。這個框架結構成為後來很多分位數估計演算法的基礎。 頻繁項（Frequent items）有時也稱Heavy hitters，即找出在數據流中頻繁出現的項。在這種計算中，實際上令ct =1。這樣，αi(t)中保存了截至t時刻，維值等於i的數據到達的頻率。對這些數據的查詢又可分為兩種： 找出頭k個最頻繁出現的項 找出所有出現頻率大於1/k的項 對頻率項的研究主要集中在後一種計算[95]。 挖掘對數據流數據進行挖掘涉及更復雜的計算。對這方面的研究包括：多維分析[96]，分類分析[97, 98]，聚類分析[99–102]，以及其他one-pass演算法[103]。

相關思路

簡介

數據流處理過程中的主要難點在於如何將存儲數據所花費的空間控制在一定范圍之內。查詢回響時間問題雖然也很重要，但相對容易解決。作為研究領域的一個熱點，數據流處理問題得到了廣泛的研究，出現了很多演算法。 解決數據流龐大的數據量與有限的存儲空間之間的矛盾的一個思路是使用采樣，另一個思路是，構造一個小的、能提供近似結果的數據結構存放壓縮的數據流數據，這個結構能存放在存儲器中。略圖（Sketch）、直方圖（histogram）和小波（wavelet）實際上就都是這樣的數據結構中最重要的三種。 以上方法實際上大都已用於傳統資料庫領域，問題在於如何將它們套用於數據流的特殊環境。

隨機采樣

隨機采樣（Random sampling）可以通過抽取少量樣本來捕捉數據集合的基本特性。一個很常見的簡單方法就是一致性采樣（uniform sample）。作為一個備選的采樣方法分層采樣（strati.ed sampling）可以減少數據的不均勻分布所帶來的誤差。不過，對於復雜的分析，普通的采樣演算法還是需要太大的空間。 對於數據流的一些特殊計算，已經出現了一些有趣的采樣演算法。粘采樣（Sticky sampling）[95]用於頻繁項（frequent items）的計算。粘采樣使用的方法是，在記憶體中存放二元組(i,f)所構成的集合S，對於每到來的一個數據，如果其鍵i已經存在於S,則對應的f加1；否則，以1 r 的機率進行采樣，如果該項被選中，在S中增加一組（i,1）；每過一段時間，對S中的組進行一遍掃描，對其中的值進行更新。然後增加r的值；結束（或用戶要求結果）時，輸出所有f.(s-e)N的組。 P. Gibbons提出的distinct sampling[104]用於distinct counting ，即找出數據流中不同值的個數。它使用哈希（hash ）函式對每一個到來的不同值以2.(i+1)的機率映射到級別i上；如果i ≥記憶體級別L（L的初始值為0），將其加入記憶體，否則拋棄；記憶體滿時，將記憶體中級別為L的值刪除，並將L加1；最終對distinct count的估計為記憶體中不同的值乘以2L。distinct counting是資料庫處理中的一個老問題，這種演算法的優點是，通過設定合適的參數，可套用於帶謂詞的查詢（即對數據流的一個子集進行distinct counting）。 采樣演算法的缺點是：它們對異常數據不夠敏感。而且，即使它們可以很好的套用於普通的數據流模型，但如果要用於滑動視窗模型（sliding window model）[91] 或n-of-N模型[93]，還需要進行較大的修改。

構造略圖

構造略圖（sketching）是指使用隨機映射（Random projections）將數據流投射在一個小的存儲空間內作為整個數據流的概要，這個小空間存儲的概要數據稱為略圖，可用於近似回答特定的查詢。不同的略圖可用於對數據流的不同Lp范數的估算，進而這些Lp范數可用於回答其它類型的查詢。如L0范數可用於估算數據流的不同值(distinct count)；L1范數可用於計算分位數（quantile）和頻繁項（frequent items）；L2范數可用於估算自連線的長度等等。 略圖的概念最早由N. Alon在[105]中提出，從此不斷涌現出各種略圖及其構造演算法。 N. Alon 在[105]中提出的隨機略圖構造（randomized steching）可以用於對不同Lp范數的估算，最多需要O(n 1. lg n)的空間。該文更重要的貢獻在於，它還可以以O(log n + log t)的空間需求估算L2。它的主要思路是，使用哈希函式，將數據屬性的域D中的每一個元素一致地隨機映射到zi ∈ {.1+ 1}上，令隨機變數X = .i αizi，X2就可作為對L2范數的估計。 p1 S. Guha 等[88]提出的分位數略圖(quantile sketch) 保持一組形如（vi,gi, Δi）的數據結構，rmax(vi) 和rmin(vi)分別是vi可能的排位的最大和最小值。對於i>j 滿足： vi >vj gi = rmin(vi) . rmin(vi . 1) Δi = rmax(vi) . rmin(vi) 隨著數據的到來，對此略圖進行相應的更新操作，使估算保持在一定的精度之內。X. Lin等[93]對於這個問題做出了更形式化的描述。 若令AS為一個從[1..n]中提取的隨機集合，每一個元素被提取的機率為1/2。A. Gilbert 等[106]構造若干個AS，將每個集合中元素值的和稱為隨機和（random sum）。多個隨機和構成一個略圖。對αi的估算為 2E(||AS|| |αi ∈ AS) . ||A||， 其中||A||為數據流中所有數的和。因此，這種略圖可用於估算點查詢的結果。使用多個這樣的略圖，可用於估算范圍查詢、分位數查詢等。略圖技術實際上是空間和精度相權衡的結果。為保證點查詢結果的誤差小於εN， 上述略圖需要的空間通常是以ε.2作為系數的。與此相比較，G. Cormode 等提出的計數-最小略圖（Count-Min Sketch ）[19]只需要ε.1系數的空間。其思路也比較簡單，使用若干個哈希函式將分別數據流投射到多個小的略圖上，回答點查詢時，每個略圖分別作答，並選擇值最小的作為答案。以點查詢為基礎，計數-最小略圖可以用於其它各種查詢和復雜計算。計數-最小略圖並不計算Lp范數，而是直接計算出點查詢的結果，這是它的時空效率比其它略圖高的原因之一。

直方圖

直方圖（histogram）有兩個含義：一個是普通意義上的直方圖，是一種用於顯示近似統計的視覺手段；另外，它還是一種捕捉數據的近似分布的數據結構/方法。作為後者出現時時，直方圖是這樣構造的：將數據按其屬性分到多個不相交的子集(稱為桶)並用某種統一的方式近似表示桶中的值[107]。 直方圖 直方圖方法主要用於信號處理、統計、圖像處理、計算機視覺和資料庫。在資料庫領域，直方圖原先主要用於選擇性估計（selectivity estimation），用於選擇查詢最佳化和近似查詢處理。直方圖是一種最簡單、最靈活的近似處理方法，同時也是最有效的一種。只要解決好數據更新問題，就可以將原有的直方圖運用到數據流處理中。這類根據新的數據自動調節的直方圖被稱為動態（或自適應/自調節）直方圖。 L. Fu等[108]提出的直方圖主要用於中值函式（Median ）和其他分位數函式的計算，可用於近似計算，也可用於精確查詢。它通過確定性分桶（Deterministic Bucketing ）和隨機分桶（Randomized Bucketing ）技術，構造多個不同精度的桶（buckets），然後將輸入數據逐級分到這些桶中，從而完成了動態直方圖的構造。 由於將靜態直方圖直接套用到數據流處理比較困難。S. Guha等[88]雖然可以動態地構造近最優的V-optimal 直方圖，但只能套用於時間序列模型（time series model） 下的數據流。 一個常採用的方法是將整個演算法分為兩步：首先構造一個數據流數據的略圖；然後從這個略圖中構造合適的直方圖。這種方法可以利用略圖數據易於更新的特點，又能實現直方圖的動態化。N. Thaper等[109]首先是構造一個近似反映數據流數據的略圖，利用略圖的優良的更新性能來實現數據的更新，然後從這個略圖中導出一個直方圖來實現對數據流數據的近似。由於從略圖中導出最佳的直方圖是一個NP-hard問題，作者提供了一個啟發式演算法(貪婪演算法)來搜尋一個較佳的直方圖。 A. Gilbert等[110]構造了一個概要的數據結構，該結構使用一組與文獻[106]中類似的隨機和結構來保存不同粒度級別的dyadic interval的值。隨後，將不同粒度級別的dyadic interval（[111]）從大到小地加入所要構造的直方圖中，這樣就將近似誤差降到最低（求精）。 A. Gilbert等在文獻[112]中主要考慮的是如何降低對數據流中每個輸入數據的處理復雜度。他們先將輸入數據轉化為小波系數（利用小波系數是信號與基向量的內積），然後採用了與文獻[110]類似的dyadic interval處理方法。略圖與直方圖有很密切的聯系，從某種方面來說，可以認為直方圖是略圖的一種特殊情況。

小波變換

小波變換（wavelet transformation）常用於生成數據的概要信息。這是因為通常小波系數只有很少一部分是重要的，大部分系數或者值很小，或者本身不重要。所以，如果忽略數據經過小波變換後生成的不重要系數，就可以使用很少的空間完成對原數據的近似。 Y. Matias等首先針對數據流數據構造一個直方圖，使用小波對其進行模擬。隨後保留若干最重要的小波系數實現對直方圖的模擬。當新的數據出現時，通過對這些小波系數進行更新以實現直方圖的更新。 文獻提出的實際上是一種直方圖方法，只不過使用了小波變換。A. Gilbert等指出小波變換可以認為是信號與一組正交的長度為N的向量集合所作的內積，因此構造一組數據流數據的略圖，由於略圖可以相當容易和准確地計算信號與一組向量的內積，則可以從略圖計算出小波系數，從而用於點查詢和范圍查詢的估計。

新動向

研究人員對數據流處理的研究不斷深入，我們認為出現了以下新的動向： 未來略圖 引入更多多的的統計 計技技術來構造略圖 G. Cormode等主要處理對頻繁項的計算。它以前人的主項（majority item ） 演算法([116, 117])為基礎，使用了error-correcting codes來處理問題。如數據的每一位設立一個計數器，再根據這些計數器的計數結果來推斷頻繁項集合。 Y. Tao等[118]實質上是對Probabilistic counting (已經廣泛地用於資料庫領域的distinct counting)在數據流處理的一種套用。 擴展略圖 對略圖進行擴展，以處理更更復復雜的查詢詢需需求 Lin等在文獻[93]中構造了一個復雜的略圖體系，可用於滑動視窗模型（sliding window model ）和n-of-N模型的分位數估計，這是簡單略圖難以做到的。 在滑動視窗模型下，文獻[93]將數據按時間順序分為多個桶，在每個桶中建立略圖（精度比要求的高），然後查詢時再將這些略圖合並（merge），其中對最後一個桶可能需要進行提升（lift ）操作。維護時只刪除過期的桶，增加新的桶。 在n-of-N model中，文獻[93]將數據按EH Partitioning技術分為多個大小不同的桶，在每個桶中建立略圖（精度比要求的高），然後查詢時再將其中一部分略圖合並，可以保證要求的精度，其中對最後一個同可能需要進行提升。 結合時空數據 與時空數據處理的進一步結合： J. Sun等在文獻[120]中雖然主要針對時空數據的歷史查詢和預測處理。然而，文章卻強調時空數據是以數據流的形式出現的，處理中也更著重於時空數據的更新性能。 Y. Tao等[118]使用數據流的方法處理時空數據，通過對動態的時空數據構造略圖，用於分辨物體是否在多個區域間運動或靜止的狀態，並估算其數量。而這種問題在原先的時空處理中是很難解決的。

小說流派

網路小說數據流是新興流派，意思是小說主角實力數據化，和網游屬性欄一樣的數據顯示。

❺ 如何有效的進行數據治理和數據管控

大數據時代的到來，讓政府、企業看到了數據資產的價值，並快速開始 探索 應用場景和商業模式、建設技術平台。但是，如果在大數據拼圖中遺忘了數據治理，那麼做再多的業務和技術投入也是徒勞的，因為很經典的一句話：Garbage in Garbage out。

當你處理或使用過大量數據，那麼對「數據治理」這個詞你一定不會陌生。你會思考數據治理是什麼？數據治理是否適合你？如何實施。簡單來說，數據治理就是處理數據的策略——如何收集、驗證、存儲、訪問、保護和使用數據。數據治理也還包括誰來查看，使用，共享你的數據。

隨著大數據時代的推進，以上這些問題日益突出，越來越多的企業依賴採集、治理、儲存和分析數據，並實現他們的商業目標。數據變成了企業的盈利工具、業務媒介和商業機密。數據泄露會導致法律糾紛，還會令消費者對公司的核心業務失去信心。

如果抱著僥幸的心理，讓各個業務部門自己管理數據，那麼你會缺乏有效的數據管理，甚至各部門會自己做自己的。你無法想像各個部門按隨心所欲地自己生產、儲存、銷售產品。數據使用不當就像庫存使用不當一樣，會給企業造成沉重的損失。因此必須制定一項測量用以保證所需數據的有效和安全，可用性，這就是我們要談的「數據治理」。

數據治理策略必須包含完整的數據生命周期。策略必須包含從數據採集、清洗到管理，在這個生命周期內，數據治理必須要有關注以下內容：

數據從哪裡來，數據怎麼來

這是數據生命周期的起點。數據來源決定了數據治理策略的基礎。例如數據集的大正乎腔小就由數據來源所決定。是從目標市場、現存用戶和社交媒體收集數據？還是使用第三方收集數據或者分析你收集的數據？輸入數據流是什麼？數據治理必須關注這些問題，並制定策略來管理數據的採集，引導第三方處理他們收集的數據或者分析你收集的數據，控制數據的路徑和生命周期。

數據校驗

通常數據源都是非常龐大且多樣的，這是一個讓數據管理者非常頭疼的問題。將數據噪音和重要數據進行區分僅僅只是開始，如果你正從關聯公司收集數據，你必須確保數據是可靠的，對於那些幾萬、幾十萬、甚至成百上千萬的復雜關系數據，單靠人為的通過Excel對進行數據清洗已經不太現實，需要專業的數據舉衫清洗工具或系統對海量復雜關系數據進行批量查詢、替換、糾正、豐富以及存儲。將元數據、主數據、交易數據、參考數據以及數據標准內置固化到數據清洗工具或系統中，結合組織架構、內容管控、過程管控等管理機制、技術標准提高數據治理人員的工作頃孝效率。比如：需要手工編寫程序收集的元數據，系統幫你自動獲取；需要人工識別或編寫代碼實現的數據質量檢查，系統幫你自動識別問題；用文檔管理的數據字典，系統幫你在線管理；基於郵件和線下的流程，系統幫你線上自動化。當然，系統並不是萬能的，數據治理的軟體工具與其他軟體工具一樣，沒有什麼神奇之處，沒有數據治理人員的參與和數據治理工作的推進，軟體再完美也無法完成數據治理整個過程。這也是為什麼數據治理咨詢服務一直有其市場，以及為什麼國內大部分單純數據治理軟體項目未能達到預期目標。

數據治理必須解決存儲問題

而數據存儲和數據集的大小有密切關系。大數據的存儲必須是在安全的冗餘系統之中。常常利用層次體系，根據使用頻率來存儲數據。這樣一來，昂貴的在線系統提供的是被頻繁請求的數據，而請求頻率較低的數據則存儲在便宜，可用率較低的系統上。當然，一些請求頻率低但是敏感的數據如果存儲於安全性較低的系統上，風險會大大提升。因此，在制定數據存儲方案時，良好的數據治理策略必須考慮到方方面面的因素。

數據治理必須建立訪問管理制度，在需求和安全性找到平衡點

明確訪問者的許可權，只能訪問他們對應許可權包含的數據。只有合法請求才能夠訪問數據，而敏感的數據需要更高的許可權和更嚴密的驗證才可以被訪問。只向具有特定安全級別的用戶開放。應該對用戶和數據本身設置訪問級別，管理賬戶時，應與人力資源部和采購部緊密互動，這一點非常重要，因為這樣可以及時地使離職員工和停止合作的供應商不再擁有訪問許可權。處理好這些細節以及確保數據所有權和責任，這是構成完整的數據治理策略的一部分。

數據的使用/共享/分析

如何使用數據是數據治理之後一項重要的內容，數據可能會用於客戶管理，提高客戶體驗，投放定向廣告，用戶應用系統初始化基礎數據工作，輔助應用系統建設，提供市場分析和關聯公司共享數據。必須仔細界定哪些數據可用於共享或者用於營銷，並保護它們免遭攻擊和泄露，因為數據本來就應該被用於純粹的內部用途。讓用戶知悉採集數據的所有公司都會遵守數據安全和保證的規定。能夠確保數據被合理合規的使用，也是數據治理重要的一項內容。

收集、驗證、存儲、訪問和使用都是數據安全計劃的必要組成部分

收集、驗證、存儲、訪問和使用都是數據安全計劃的必要組成部分，必須要有一個全面的策略來解決這些問題以及其他安全問題。數據安全計劃必須是有效且可用性高，但是數據生命周期的所有部分都很容易受到攻擊和由於粗心造成的破壞。你必須在數據治理中確定數據安全計劃，包括訪問控制，靜態數據，數據加工，數據傳輸之後的加密等。

管理/元數據

沒有管理的數據生命周期是不完整的。例如，將元數據應用於一段數據，用來進行識別檢索。元數據包含數據的來源，採集或生成的日期，信息訪問的級別，語義分類及其他企業所必須的信息。數據治理能建立一個元數據詞彙表，界定數據的有效期。請注意數據也會過期，過期之後我們只能用於 歷史 數據的分析。

數據治理創建的過程中可能會在企業內部遭到一些阻力，比如有的人會害怕失去訪問數據的許可權，而有些人也不願意和競爭者共享數據。數據治理政策需要解決上述問題，讓各方面的人都可接受。習慣了數據筒倉環境的公司，在適應新的數據治理策略上面會有困難，但如今對大型數據集的依賴以及隨之而來的諸多安全問題，使創建和實施覆蓋全公司的數據策略成為一種必然。

數據日益成為企業基礎設施的一部分，在企業一步步處理各種特定情況的過程中形成決策。它以一次性的方式作出，常常是對某一特定問題的回應。因此，企業處理數據的方法會因為不同部門而改變，甚至會因為部門內部的不同情況而改變。即使每個部門已經有一套合理的數據處理方案，但這些方案可能彼此沖突，企業將不得不想辦法協調。弄清數據存儲的要求和需求是一件難事，如果做得不好，就無法發揮數據在營銷和客戶維系方面的潛力，而如果發生數據泄露，你還要承擔法律責任。

另外在大企業內部，部門之間會展開對數據資源的爭奪，各部門只關注自身的業務情況，缺乏全局觀念，很難在沒有調解的情況下達成妥協。

因此公司需要一個類似數據治理委員會的機構，他的職責是執行現有數據策略、挖掘未被滿足的需求以及潛在安全問題等，創建數據治理策略，使數據的採集、管護、儲存、訪問以及使用策略均實現標准化，同時還會考慮各個部門和崗位的不同需求。平衡不同部門之間存在沖突的需求，在安全性與訪問需求之間進行協調，確保最高效、最安全的數據管理策略。

建立數據治理委員會

負責評估各個數據用戶的需求，建立覆蓋全公司的數據管理策略，滿足內部用戶、外部用戶甚至法律方面的各種需求。該委員會的成員應該囊括各個業務領域的利益相關者，確保各方需求都得到較好地滿足，所有類型的數據所有權均得到體現。委員會也需要有數據安全專家，數據安全也是重要的一環。了解數據治理委員會的目標是什麼，這一點很重要，因此，應該思考企業需要數據治理策略的原因，並清楚地加以說明。

制定數據治理的框架

這個框架要將企業內部、外部、甚至是法律層面的數據需求都納入其中。框架內的各個部分要能夠融合成一個整體，滿足收集、清洗、存儲、檢索和安全要求。為此，企業必須清楚說明其端到端數據策略，以便設計一個能夠滿足所有需求和必要操作的框架。

有計劃地把各個部分結合起來，彼此支持，這有很多好處，比如在高度安全的環境中執行檢索要求。合規性也需要專門的設計，成為框架的一部分，這樣就可以追蹤和報告監管問題。這個框架還包括日常記錄和其他安全措施，能夠對攻擊發出早期預警。在使用數據前，對其進行驗證，這也是框架的一部分。數據治理委員會應該了解框架的每個部分，明確其用途，以及它如何在數據的整個生命周期中發揮作用。

數據測試策略

通常一個數據策略需要在小規模的商用環境中進行測試，用來發現數據策略在框架，結構和計劃上的不足之處並進行調整，之後才能夠投入正式使用。

數據治理策略要與時俱進

隨著數據治理策略延伸到新的業務領域，肯定需要對策略進行調整。而且，隨著技術的發展，數據策略也應該發展，與安全形勢、數據分析方法以及數據管理工具等保持同步。

明確什麼是成功的數據策略

我們需要確立衡量數據治理是否成功的明確標准，以便衡量進展。制定數據管理目標，有助於確定成功的重要指標，進而確保數據治理策略的方向是符合企業需求。

無論企業大小，在使用數據上都面臨相似的數據挑戰。企業越大，數據越多，而數據越多，越發需要制定一個有效的，正式的數據治理策略。規模較小的企業也許只需要非正式的數據治理策略就足夠了，但這只限於那些規模很小且對數據依賴度很低的公司。即便是非正式的數據治理計劃也需要盡可能考慮數據用戶和員工數據的採集、驗證、訪問、存儲。

當企業規模擴大，數據需求跨越多個部門時，當數據系統和數據集太大，難以駕馭時，當業務發展需要企業級的策略時，或者當法律或監管提出需求時，就必須制定更為正式的數據治理策略。

❻ JCL中如何在流內數據集中給文件添加內容

#include <iostream>
#include <fstream>

using namespace std;
int main()
{
//首先茄耐定義流 output_stream
fstream output_stream;
//然後用 output_stream的open函數打開一個文件，最好用絕對者納銀路徑，注意為了避免路徑被解釋為轉義字元，必須用雙斜杠。最後的 ios::out 表示輸出,ios::app表示輸出到文件尾。
output_stream.open("D:\\temp.txt",ios::out | ios::app);
//對流輸出，可以類比cout
output_stream << "output!" <<首宴 endl;
return 0;
}

❼ 流式數據看parent還是mean

parent。
parent指的是上一級的gate里的細胞群，而total是在沒有設置gate前的所有顆粒，因此核哪流式數據看parent。
流式數據是一組順序、大量、快速、連續到達的數據序列,一般情況下，流數據可被視嘩首為一個隨時間延續而無限增長的動態數據集合亂氏數。應用於網路監控、感測器網路、航空航天、氣象測控和金融服務等領域。

❽ 資料庫的元數據是什麼數據在網上搜了一下，說是數據的數據，但還是理解不了，誰具體解釋下

元數據概念范圍很廣，表中的欄位當然也算是元數據。
簡要來說，元數據是指描述基本數據結構的對象，也就是說「數據的數據」。這個描述可大可小，小如欄位，大如文檔，如各種文檔（如圖片、excel文檔）等，也可認為是元數據。

基於應用，元數據可分成以下的若干種（某些分類例子）。

數據結構：數據集的名稱、關系、欄位、約束等；

數據部署：數據集的物理位置；

數據流：數據集之間的流程依賴關系（非參照依賴），包括數據集到另一個數據集的規則；

質量度量：數據集上可以計算的度量；

度量邏輯關系：數據集度量之間的邏輯運算關系；

ETL過程：過程運行的順序，並行、串列；

數據集快照：一個時間點上，數據在所有數據集上的分布情況；

星型模式元數據：事實表、維度、屬性、層次等；

報表語義層：報表指標的規則、過濾條件物理名稱和業務名稱的對應；

數據訪問日誌：哪些數據何時被何人訪問；

質量稽核日誌：何時、何度量被稽核，其結果；

數據裝載日誌：哪些數據何時被何人裝載；

❾ 數據流的模型描述

我們試圖從數據集合、數據屬性和計算類型三個不同方面對數據流的模型進行歸納和描述。實際上，很多文章提出了各種各樣的數據流模型，我們並沒有包括所有這些模型，只是將其中比較重要的和常見的進行了歸納和分類。 以下是對數據流的一個形式化描述。
考慮向量α，其屬性的域為[1..n](秩為n)，而且向量α在時間t的狀態
α(t)=<α1(t), ...αi(t), ...αn(t) >
在時刻s，α是0向量，即對於所有i，αi(s)=0。對向量的各個分量的更新是以二元組流的形式出現的。即，第t個更新為(i, ct)，意味著αi(t)= αi(t . 1) + ct，且對於i. =.i，αi. (t)= αi. (t . 1)。在時刻t發生的查詢是針對α(t)的。 我們首先考慮在進行數據流計算時，有哪些數據被包含在計算范圍之內。關於這個問題，主要有三種不同的模型：分別是數據流模差轎灶型（data stream model）、滑動窗口模型（sliding window model）和n-of-N模型。
數據流模型（data stream model）在數據流模型中，從某個特定時間開始至今的所有數據都要被納入計算范圍。此時，s=0，即在時刻0，α是0向量。即這是數據流最初和最普遍的模型。
滑動窗口模型（sliding window model ，計算最近的N個數據）滑動窗口模型是指，從計算時算起，向前追溯的N個數據要被納入計算范圍。此時，s = t . N，即在時刻t . N，α是0向量。換句話說，要計算最近的N個數據。由於數據流的數據是不斷涌現的，所以直觀的看，這種模式就像用一個不變的窗口，數據隨時間的推移經過窗口，出現在窗口內的數據就是被計算的數據集合。M. Datar等[91]首先提出這一模式，隨後得到了廣泛響應[92]。
n-of-N模型(計算最近的n個數據，其中0 <n ≤ N) 文獻[93] 提出的這種模型建立在滑動窗口模型的基礎之上，比滑動窗口模型更為靈活：被納入計算范圍的是從計算時算起，向前追溯的n個數據。此時，s = t . n，即在時刻t . n，α是0向量。注意，其中n ≤ N，而且是可以隨查詢要求變化的。而在滑動窗口模型中，n = N而且是固定不變的。對於數據流處理系統來說，要能夠回答所有長度小於等於N的滑動窗口問題。 我們在來看一下數據本身的特徵。
時間序列（time series model） 數據按照其屬性(實際上就是時間)的順序前來。在這種情況下，i = t，即一個t時刻的更新為(t, ct)。此時對α的更新操作為αt(t)= ct， 且對於i. =.t，αi. (t)= αi. (t . 1)。這種模型適用於時序數據，如某特定IP的虛扮帆祥傳出的數據，或股票的定期更新數據等。
收款機模型（cash register model） 同一屬性的數據相加，數據為正。在這種模型中，ct >=0。這意味著對於所有的i和t來說，αi(t)總是不小於零，而且是遞增的。實際上，這種模型被認為是最常用的，例如可以用於對收款機（收款機模型由此得名），各個IP的網路傳輸量，手機用戶的通話時長的監控等等。
十字轉門模型（turnstile model） 同一屬性的數據相加，數據為正或負。在這種模型中，ct可以大於0也可以小於0。這是最通用的模型。S. Muthukrishnan[89]稱其為十字轉門模型起因於這種模型的功能就象地鐵站的十字轉門，可以用來計算有多少人到達和離開，從而得出地鐵中的人數。 對數據流數據的計算可以分為兩類：基本計算和復雜計算。基本計算主要包括對點查詢、范圍查詢和內積查詢這三種查詢的計算。復雜計算包括對分位數的計算、頻繁項的計算以及數據挖掘等。
點查詢（Point query） 返回αi(t)的值。
范圍查詢（Range query） 對於范圍查詢Q(f, t)，返回
t
. αi(t)
i=f
內積（Inner proct） 對於向量β，α與β的內積
α . β =Σni=1αi(t)βi
分位數（Quantile） 給定一個序號r，返回值v，並確保v在α中的真實排序r.符合以下要求：
r . εN ≤ r. ≤ r + εN
其中，ε是精度，N =Σni=1αi(t)。
G. S. Manku等[94]提供了對分位數進行一遍掃描進行近似估計的框架結構，將數據集合看成樹的節點，這些節點擁有不同的權重（如節點中包含的數據個數）。認為所有的分位數的估計演算法都可以被認為由三個對節點的操作組成產生新節點（NEW） 、合並（COLLAPSE）和輸出（OUTPUT）。不同的策略構成了不同類型的樹。這個框架結構成為後來很多分位數估計演算法的基礎。
頻繁項（Frequent items）有時也稱Heavy hitters，即找出在數據流中頻繁出現的項。在這種計算中，實際上令ct =1。這樣，αi(t)中保存了截至t時刻，維值等於i的數據到達的頻率。對這些數據的查詢又可分為兩種：
找出頭k個最頻繁出現的項
找出所有出現頻率大於1/k的項
對頻率項的研究主要集中在後一種計算[95]。
挖掘對數據流數據進行挖掘涉及更復雜的計算。對這方面的研究包括：多維分析[96]，分類分析[97, 98]，聚類分析[99–102]，以及其他one-pass演算法[103]。

❿ 流式數據多組數據拖進去是同一組數據嗎

您好，流式數據和脊早悉多組數據是不同的概念，因此將多組數據拖進流式數據中不一定是同一組數據。

流式數據是指連續的數據流，通常是一組數據接著一組數據不斷地產生。這些數據通常是實時的，需要實時處理。例如，櫻乎感測器數據、交易數據等。

而多組數據是指不同的數據集合，這些數據通常是離線的，需要批量處理。例如，一份報表中的多個表格數據、多個Excel表格等。

因此，將多組數據拖進流式數據中，可能是將多個數據集合按照一定規則轉換為流式數據進行處理，也可能是將多個數據集合分別作為不同的流式數據進行處理。這取決於具體的數據處理需求和數據處理工具的實睜穗現方式。

因此，流式數據和多組數據雖然有時會有交集，但它們是不同的概念，需要根據具體情況進行區分和處理。