⑴ 漫谈工业大数据9：开源工业大数据软件简介（上）
今天真是一个美好的时代，有无数的开源系统可以为我们提供服务，现在有许多开发软件可以用到工业大数据中，当然很多系统还不成熟，应用到工业中还需要小心，并且需要开发人员对其进行一定的优化和调整。下面就简单介绍一些开源的大数据工具软件，看看有哪些能够应用到工业大数据领域。
下面这张图是我根据网上流传的一张开源大数据软件分类图整理的：
我们可以把开源大数据软件分成几类，有一些可以逐步应用到工业大数据领域，下面就一一介绍一下这些软件。（以下系统介绍大都来源于网络）
1、数据存储类
（1）关系数据库MySQL
这个就不用太多介绍了吧，关系型数据库领域应用最广泛的开源软件，目前属于 Oracle 旗下产品。
（2）文件数据库Hadoop
Hadoop是大数据时代的明星产品，它最大的成就在于实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed FileSystem），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上，而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。
Hadoop可以在工业大数据应用中用来作为底层的基础数据库，由于它采用了分布式部署的方式，如果是私有云部署，适用于大型企业集团。如果是公有云的话，可以用来存储文档、视频、图像等资料。
（3）列数据库Hbase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
基于Hbase开发的OpenTSDB，可以存储所有的时序（无须采样）来构建一个分布式、可伸缩的时间序列数据库。它支持秒级数据采集所有metrics，支持永久存储，可以做容量规划，并很容易的接入到现有的报警系统里。
这样的话，它就可以替代在工业领域用得最多的实时数据库。
（4）文档数据库MongoDB
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
MongoDB适合于存储工业大数据中的各类文档，包括各类图纸、文档等。
（5）图数据库Neo4j/OrientDB
图数据库不是存放图片的，是基于图的形式构建的数据系统。
Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、 企业级 的数据库的所有好处。
OrientDB是兼具文档数据库的灵活性和图形数据库管理 链接 能力的可深层次扩展的文档-图形数据库管理系统。可选无模式、全模式或混合模式下。支持许多高级特性，诸如ACID事务、快速索引，原生和SQL查询功能。可以JSON格式导入、导出文档。若不执行昂贵的JOIN操作的话，如同关系数据库可在几毫秒内可检索数以百记的链接文档图。
这些数据库都可以用来存储非结构化数据。
2、数据分析类
（1）批处理MapRece/Spark
MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Rece（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。
这些大数据的明星产品可以用来做工业大数据的处理。
（2）流处理Storm
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理速度很快（在一个小集群中，每个结点每秒可以处理数以百万计的消息）。Storm的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。
（3）图处理Giraph
Giraph是什么？Giraph是Apache基金会开源项目之一，被定义为迭代式图处理系统。他架构在Hadoop之上，提供了图处理接口，专门处理大数据的图问题。
Giraph的存在很有必要，现在的大数据的图问题又很多，例如表达人与人之间的关系的有社交网络，搜索引擎需要经常计算网页与网页之间的关系，而map-rece接口不太适合实现图算法。
Giraph主要用于分析用户或者内容之间的联系或重要性。
（4）并行计算MPI/OpenCL
OpenCL（全称Open Computing Language，开放运算语言）是第一个面向 异构系统 通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算 服务器 、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在 游戏 、 娱乐 、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。
（5）分析框架Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapRece统计，不必开发专门的MapRece应用，十分适合数据仓库的统计分析。
（6）分析框架Pig
Apache Pig 是apache平台下的一个免费开源项目，Pig为大型数据集的处理提供了更高层次的抽象，很多时候数据的处理需要多个MapRece过程才能实现，使得数据处理过程与该模式匹配可能很困难。有了Pig就能够使用更丰富的数据结构。[2]
Pig LatinPig Latin 是一个相对简单的语言，一条语句 就是一个操作，与数据库的表类似，可以在关系数据库中找到它（其中，元组代表行，并且每个元组都由字段组成）。
Pig 拥有大量的数据类型，不仅支持包、元组和映射等高级概念，还支持简单的数据类型，如 int、long、float、double、chararray 和 bytearray。并且，还有一套完整的比较运算符，包括使用正则表达式的丰富匹配模式。
⑵ 什么是DSP
数字信号处理器
⑶ 企业投放dsp广告相关的几个经验
企业投放DSP要知道什么是DSP，下面就为大家介绍
前段时间DSP大火，一时间冒出许多做DSP平台的公司，然而大多数广告主不能明确的了解DSP到底是什么？它的核心是什么？
DSP是什么？
在互联网广告产业中，DSP是一个系统，也是一种在线广告平台，由于互联网上的广告位众多，广告主想要投放广告，一个一个去联系网站非常麻烦，而DSP就整合了多个APP或网站的广告位，并针对受众有自己的一套筛选标准，然后仅针对自己筛选出来的“自定义受众”展示广告。帮助广告主在互联网或者移动互联网上进行广告投放，它的目的是服务于广告主。
DSP核心是什么？
①数据：广告主购买媒体最终的目的是希望望通过媒体与他们的潜在客户即目标人群进行广告沟通和投放。DSP就需要通过人群定位能力准确把广告投放到受众面前，我国市面上DSP比较成熟的公司例如：网络、腾讯、阿里他们拥有运亏大量的人群数据，账号体系数据完善，并依托这些大数据将广告进行精准投放。
②人群精准投放：通常DSP公司会在用户第一次访问网站时就追踪到此用户在网站上的行为，针对这些行为来为每一位用户投放不同的广告，简单来说就是为广告主匹配合适的人群受众。市面上许多DSP公司在技术与算法上都不够成熟，如果广告主想要选择DSP来投广告，四川数字说建议选择BAT（即中国互联网公司三巨头），因为他们有大量发用户群体，数据较为全面，也拥有较强的技术，同时相对于其他平台而言更加有安全性、可靠性。
四川“数字说”始终秉承“数字说话”的原则，坚决摒弃“感觉式”和”经验主义“的营销推广理念，用科学绝悄滚的数据手段介入营销推广的全流程，为大家提供精准营销一体化解决方案并余，同时也和大家一同探讨行业最新资讯，如果有好的意见或者不同的见解欢迎大家积极留言。
⑷ 华睿3号芯片多少纳米
3纳米。“华睿3号”是首款支持桥正人工智能、大数据的DSP芯片，华睿3号芯片3纳米，华睿3号芯片将为集成电路关键技术突破方面做出更大贡献。三纳米的芯片敏冲悔是世界上最先进的芯片，也是世判滚界上使用最小制成工艺生产的芯片。
⑸ dsp广告怎么投放效果好
最近刚好已经有好几个公司的老板或网络营销负责人问过我一个相同的问题。DSP广告是什么？效果好吗？值不值得投放？
那么，今天魔方格叶风就来给大家“科普科普”什么是DSP广告。DSP（Demand-SidePlatform，需求方平台）广告这一概念起源于网络超前发达欧美，是伴随着互联网和广告业的飞速发展而出现的网络广告平台。
DSP在中国兴起于2011年，经过数年的发展，如今仍然方兴未艾，并结合大数据和人工智能等新技术后，正成为继SEM广告后又一新型的闷举卜互联网广告模式。
一个真正意义的DSP，必须拥有两个核心特征，答瞎一是拥有强大的RTB（实时竞价）的基础设施和能力，二是拥有精准的用户人群定向技术。就目前来看，还没有哪家互联网企业真正能做到这两点。
要来讨论国内DSP广告市场，我们就不得不说国内三大网盟平台，网络网盟、谷歌网盟和阿里妈妈。在互联网界，它们有一种高雅的称呼叫做“剩余流量”。不客气的说DSP就是将各大网站卖不出去的垃圾流量打包给网络、谷歌和阿里，然后DSP平台与各大网盟合作帮其卖垃圾流量，事实上各大网盟就是垃圾流量的批发商。
为什么说是垃圾流量呢？不如反过来思考一下，如果一个优质网站的优质广告位，你觉得好不好卖呢？再比如，你在一小网站或垃圾网站看到一条广告与在大的品牌网站上看到广告，你会相信哪里的广告呢？说得客观点，是大平台的广告更可信，还是小垃圾网站的广告更可信呢？
当然，即使你知道了这是“剩余”流量，他们还会告诉你“大数据”“精确引流”“人群定位”“智能投放”等新技术和概念，让你不得不去尝试蚂穗。但是做为甲方，做为老板，作为一个负责任的网络营销经理，我们真的需要去关心这么多神乎其神的技术吗？我们直接想要的是效果好不好？但是没有哪一家DSP服务提供商会给你保证哪怕一丁点效果，而且他们一般会绕过此类问题，然后告诉你“不去试一试怎么知道？”
所以说，正常的公司一般都不要去选择投DSP广告，有去投的99%都是被DSP平台商结忽悠的。当然，你要是卖壮阳药、狗皮膏药、小电影等“小众需求产品”大可以去尝试。
如果你非得去尝试DSP广告，可以去网络、今日头条、腾讯、网易等平台尝试一下信息流广告，信息流广告其实就是DSP广告的一种。这几个平台都是目前国内比较大的互联网平台，流量质量也还不错，并且企业自己可以直接开户，预存费用也不用很高。如果在这些平台你做了DSP没效果，那我建议你可以放弃投放DSP广告了。当然，除非你企业本就有足够的广告预算，单纯只是为了提高企业知名度。
好了，对于DSP广告叶风今天就讲这么多吧！整理出这篇文章，也是希望看到的老板不要再DSP平台商或销售人员坑了。如果你需要更多关于网络营销方面的咨询，欢迎在线咨询
⑹ 51销客大数据平台是DSP的服务吗
DSP服务是大数据营销平台的基本核心功能，51销客拥有完全自主的DMP技术和DSP服务。
⑺ DSP广告是什么如何投放
DSP广告是什么 ？DSP最大的作用就是把广告精准投放给某类网络用户。投放DSP广告不一定需要一掷千金，但相比较那些转化成本极低的广告形式，DSP广告投放的单个转化成本略高。但同时，其单个用户的价值明显要高于其它广告形式，需要广告主根据自己的业务的转化价值合理预期自己的短期投资回报率（ROI）。如果确定转化价值较高并且能够承担相对较高的转化成本，就可以尝试开始做DSP。
在这个前提下，可以确定最适合做DSP的两类企业：第一类，受众较小的产品，比如2B类的产品或者其他小众产品，它们需要DSP这种能够兼顾精准定位和流量的推广方式。与之相比，搜索广告受众精准但流量少，网盟展示广告定位不准。第二类，单个用户转化价值较大的项目，比如教育、游戏或者旅游等，其高盈利能够抵消DSP较高的单位转化成本。
>> 自己做还是当甩手掌柜？
在确定了要做DSP之后，企业会面临另一个重要的抉择：是自己组建团队还是找第三方DSP代理商来做。
第一种方式就是将帐号“全托管”给DSP服务商 。靠谱的DSP供应商的团队一般有丰富的实战经验，其资源、策略、执行、优化水平对于DSP广告的竞价与投放效果有着至关重要的影响，并且其售后与支持团队能够帮助广告主解决在使用DSP产品过程中的种种疑问与困惑。但这种方式下广告主无法亲自登陆帐号查看广告投放效果，只能主动质询工作人员或者被动地等待服务商发送报表。因此若选择“全托管”的话，广告主和服务商的及时沟通很重要。
另一种方式就是自己来做 。但要提醒大家的是，这并不是指建立了一个团队后就包办所有DSP相关的事情。事实上，完全独立地做DSP需要相当高的技术门槛（大数据技术、算法等），能做到这一点的公司并不多。所以“自己做”通常是指广告主使用那些DSP服务商提供的产品（建立一个帐号），然后自己的人来管理帐号和进行相应的竞价操作。但是，这种方式也对广告主的实力提出了挑战：首先是另雇人工的费用并不便宜，其次对操作人员的经验和能力也有很高的要求。若是人员经验和能力不足的话，会极大地影响DSP广告投放的效果，得不偿失。
因此，对于一般的中小企业来说，若非团队内本身就有经验丰富的DSP从业人员，建议还是通过帐号托管的形式来投放滑首DSP广告。另外在托管之前可以试着询问服务商是否能提供帐号查看功能（虽然可能性不高）。
>> 如何挑选DSP服务商？
（一）分辨真假DSP
如果选择了“全托管”方式，首先要分清哪些是假的DSP平台：真正的DSP基于RTB，能够从每日数亿级别的询价请求中，获取有用信息并识别有效流量。假的DSP平台则对接了来路不明的流量，它能保证你的广告投放出去，但是它做不到定制化的精准投放，换句话说，你广告的投放质量无法得到保证。
假的平台往往有一些特点：第一，基本所有假的DSP都是打着“全托管”的名义(但不是说“全托管”的平台都是假的DSP)－－作为广告主，你没有办法登录到广告账户去看，最后你的广告表现只是通过给你发excel报表的形式告知你投放效果，让假的服务商能够蒙混过关。第二，假的DSP平台只能按照CPM来结算，因为它没有孝袭技术和算法来把买来的点击转化为CPI,CPC,CPA进行售卖。
（二）定位巧让兄擅长本领域的服务商
DSP主打“精准营销”，其核心就是积累数据、读懂数据。但由于不同领域内的用户属性差异较大，所以没有哪一家DSP可以做到服务全行业，大家都有各自擅长的一个或者几个领域。所以对于企业用户来说，一个必要的工作就是找到自身所在领域内做得好的DSP平台。具体来说，常见的领域及代表服务商有以下几种：
擅长电商类的DSP ：亿玛（电商是亿玛起家的业务，所以亿玛的DSP主要服务以电商为主的效果类广告主，拥有多年电商广告主服务经验）；mediav（原来服务于京东，专门做效果、算法的一家公司，优势在于RTB）；
擅长游戏类的DSP ：新数、璧合、舜飞；
擅长品牌类的DSP ：品友互动（主打精准定向技术，专注服务于大中型品牌广告主及广告代理商）；另外还有悠易互通；
特有资源类DSP ：广点通（腾讯旗下DSP，独有资源QQ、Qzone、微信、腾讯门户、应用宝等）；有道智选：（网易旗下DSP，独有资源网易邮箱、网易门户、有道词典等）;扶翼（新浪旗下DSP,独有资源新浪门户和微博等）；其他的各个主流平台也有自己的DSP。
（三）小规模投放查看收效
以上几步帮大家将可选择托管账户的服务商数量控制在了一个较小的范围内，接下来是最后也是最关键的一步－－亲自尝试。因为决定DSP广告投放效果的影响其实有很多，除了我们之前提到的一些公开透明的指标之外，像服务和资源这些指标难以评测（即使把帐号交给一个服务商，其内部不同的人来操作也可能会有不同的效果）。另外，对于技术层面的细节服务商们也基本上是“守口如瓶”，所以广告主不亲自试用的话无法知道它的效果到底如何，是不是真的适合自己。另外在试用前，还要注意提前和平台沟通了解基本的托管服务条款，比如平台开户的金额门槛，还有是否支持退款等，以免产生不必要的麻烦。
尝试投放时方法需要利用科学的统计学方法，涉及到两个方面：一是对照实验，在两家或者多家平台你设置相同的投放条件，同样的素材，然后小预算，高出价。第二个是抽样，比如你在一个平台投放一段时间的DSP后发现效果一般，你和平台沟通后对方往往会劝你再试试,那到底测试到什么程度算是够了呢？我有一个数字可以供大家参考:由统计学的知识，在90%的置信水平下，需要的抽样数目和该领域内用户群体的点击转化率（由点击到成为用户的转化率）呈现下表的关系：
可以看出，该领域内用户的点击转化率越低，其需要抽样的数目就越高，因为这样才能抵消小概率事件对于结果的影响。一般来讲，DSP广告由于投放的受众精准，所以除了个别特殊领域（比如汽车）之外转化率一般不会低于1％，因此尝试性的DSP广告投放预算可以控制在10000-20000的点击量附近，如果效果不好的话就可以不用再尝试了。这样既能够保证结果精确，又能够避免不必要的损失。
>> 流程回顾