象大数据

㈠ 大数据是什么有什么作用

数据、视频流、潜水、窗口、桌面、充电、放水、绿色、亮点、登陆、接轨。

1、大数据

IT行业术语，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要告祥新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2、窗口

原意是窗户，新含义是计算机人机会话界面的一个屏幕上的矩形区域。还有一个新意思是“满足某种条件的时机”，例如“火箭发射窗口”、“成品油调价窗口”。

3、桌面

原来的意思是桌子上用来放东西的平面。新的含义是进入计算机的视窗操作系统平台瞎友碰时，显示器上显示的背景。



4、充电

原来是指把直流电源接到蓄电池的两极上使蓄电池获得放电能力，现比喻通过学习补充知识，提高技能等。

5、放水

原来是指把水放出去，而现在常指体育比赛中磨谈串通作弊，一方故意输给另一方。

6、接轨

原来指火车轨道接起来了，现比喻两种事物彼此衔接起来。

㈡ 大数据现象是怎么形成的

大数据是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理版的数据集合，是需要新处权理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

(2)象大数据扩展阅读

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

㈢ 云计算 课后作业 大数据现象是怎么形成的

大数据现象是，随着互联网的急速发展，和我们产生的各种海量信息，必然形成的，云计算可谓是大数据最好的帮手 希望对你有帮助 采纳哦

㈣ 李国杰院士谈面向大数据的数据科学

如今，大数据对于我们生活的影响是方方面面的，不仅在促进社会经济发展，促进社会公平法制有很大的推动作用，在科学研究方面也为我们提供新的方向。大数据就像我们观察自然界的放大镜和显微镜一样，成为了了解世界的新工具。

大数据一词是由美国IBM公司提出并炒起来的，最近IBM公司又提出了认知科学一词，准备用来取代大数据，可能2~3年后，认知科学将会成为我们谈论的新的行业名词。

数据是我们对自然界客观事物的描述，是从客观事物中抽象出来的东西。大数据要想发挥出它的价值，就必须与其他学科综合在一起。所以现在我们常说数据科学，它是综合了统计、代数、拓扑、计算机科学、基础科学（物理、化学、生物），应用科学（传感、通信、存储）等的集大成科学。

大数据对计算机科学带来的挑战：
图灵定义的计算机科学：G = F(x)，计算机科学研究的核心就是算法F，输入x可以是任意对象。在大数据时代，输入对象x的体量非常的大，类型非常混杂，所以x就不能是任意对象了。所以计算机科学的定义也发生了转变，Computer Science = Science of Algorithm + Science of Data，计算机科学不再单单只研究算法，也应该研究数据。

大数据对机器学习(ML)和计算机视觉(CV)带来的挑战：
机器学习和计算机视觉作为目前人工智能领域最活跃的两个部分，由于我们平时的训练样本比较小，所以这些经典的算法表现的还可以。一旦当数据量变的非常大的时候，经典算法统统失灵了。普林斯顿大学做了一个实验，让计算机区分2000万张图像，总计2.1万个类别，计算机表现的非常差。这时候人工领域的深度学习表现的还算可以，但准确率也仅仅只有15%。

大数据对统计学带来的挑战：
以前我们在学习统计学的时候，我们都会假定所有样本服从独立同分布，然后我们才能够求得样本分布的均值、中位数、方差等，能够绘制样本的分布规律。在如今的大数据时代，数据往往并不满足独立同分布的要求，所以经典统计学也存在着很大的不足。
在经典统计学中，数据往往是样本量远远大于维度数，samples >> features。而大数据是立体式，全方位的数据，维度 >> 样本数，所以我们在处理数据的时候往往需要对其进行降维处理。
大数据分析是对全样本的分析，这一点显著区别于统计学中的抽样分析。在经典统计学中，我们先研究样本的规律，进而推广到整体。在大数据中，我们先研究整体的规律，然后用这一规律来验证局部样本。

大数据时代要培养“π”型人才：
“π”型人才就是要两条腿走路，既要掌握自己的专业知识，也要懂得计算机科学。以前，我们在想要取得研究上的突破往往需要花费很长的时间，如今我们将数据科学引入，通过让计算机分析研究过程中的所有数据，从而极大的（成千上万倍）加速了科学研究的进展。院校在计算机科学的设置上也要引入数据采集，传输，整理，分析，应用等专业，形成完整的数据科学体系。

㈤ 武汉九象云大数据科技有限公司怎么样

武汉九象云大数据科技有限公司是2018-06-19注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股)，注版册地址位于武汉权市江岸区后湖街石桥村黄浦科技园石桥工业区10号楼众创空间101D062工位。

武汉九象云大数据科技有限公司的统一社会信用代码/注册号是91420102MA4KYY8X15，企业法人许传梅，目前企业处于开业状态。

武汉九象云大数据科技有限公司的经营范围是：数据处理；物联网技术开发、推广；计算机系统集成；软件开发；通信工程；计算机网络工程。（依法须经审批的项目，经相关部门审批后方可开展经营活动）。

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㈥ 大数据是什么

什么是大数据？
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
具体来说，大数据具有4个基本特征：
一是数据体量巨大。网络资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

㈦ 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态

链接：https://www.hu.com/question/27974418/answer/38965760
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。

大数据，首先你要能存的下大数据。
传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。

存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据。虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机器读取成T上P的数据（很大的数据哦，比如整个东京热有史以来所有高清电影的大小甚至更大），一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。对于很多公司来说，单机处理是不可忍受的，比如微博要更新24小时热博，它必须在24小时之内跑完这些处理。那么我如果要用很多台机器处理，我就面临了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是MapRece / Tez / Spark的功能。MapRece是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。MapRece的设计，采用了很简化的计算模型，只有Map和Rece两个计算过程（中间用Shuffle串联），用这个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。
那什么是Map什么是Rece？
考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上，你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapRece程序。Map阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似
（hello, 12100次），（world，15214次）等等这样的Pair（我这里把Map和Combine放在一起说以便简化）；这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动Rece处理。Recer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果，机器B将收到B开头的词汇统计结果（当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊）。然后这些Recer将再次汇总，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每个Recer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。
这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这个模型描述了。
Map＋Rece的简单模型很黄很暴力，虽然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature，本质上来说，是让Map/Rece模型更通用，让Map和Rece之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞吐量。

有了MapRece，Tez和Spark之后，程序员发现，MapRece的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。Pig是接近脚本方式去描述MapRece，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapRece程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapRece程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。

有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapRece写起来大约要几十上百行。而更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：我也会写SQL！于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。

自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapRece上跑，真鸡巴慢！流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足，分别停留了多久，对于一个巨型网站海量数据下，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还要看多少人浏览了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD，以便跟老板汇报，我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年／少女更多。你无法忍受等待的折磨，只能跟帅帅的工程师蝈蝈说，快，快，再快一点！
于是Impala，Presto，Drill诞生了（当然还有无数非著名的交互SQL引擎，就不一一列举了）。三个系统的核心理念是，MapRece引擎太慢，因为它太通用，太强壮，太保守，我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源，更专门地对SQL做优化，而且不需要那么多容错性保证（因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话，比如几分钟之内）。这些系统让用户更快速地处理SQL任务，牺牲了通用性稳定性等特性。如果说MapRece是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀，灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西。

这些系统，说实话，一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是，MapRece慢，但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL，那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小，人又懒，对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲，能蒸能煲能烧，省了好多厨具。

上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS，上面跑MapRece／Tez／Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。

那如果我要更高速的处理呢？
如果我是一个类似微博的公司，我希望显示不是24小时热博，我想看一个不断变化的热播榜，更新延迟在一分钟之内，上面的手段都将无法胜任。于是又一种计算模型被开发出来，这就是Streaming（流）计算。Storm是最流行的流计算平台。流计算的思路是，如果要达到更实时的更新，我何不在数据流进来的时候就处理了？比如还是词频统计的例子，我的数据流是一个一个的词，我就让他们一边流过我就一边开始统计了。流计算很牛逼，基本无延迟，但是它的短处是，不灵活，你想要统计的东西必须预先知道，毕竟数据流过就没了，你没算的东西就无法补算了。因此它是个很好的东西，但是无法替代上面数据仓库和批处理系统。

还有一个有些独立的模块是KV Store，比如Cassandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的（多到无法想象）。所以KV Store就是说，我有一堆键值，我能很快速滴获取与这个Key绑定的数据。比如我用身份证号，能取到你的身份数据。这个动作用MapRece也能完成，但是很可能要扫描整个数据集。而KV Store专用来处理这个操作，所有存和取都专门为此优化了。从几个P的数据中查找一个身份证号，也许只要零点几秒。这让大数据公司的一些专门操作被大大优化了。比如我网页上有个根据订单号查找订单内容的页面，而整个网站的订单数量无法单机数据库存储，我就会考虑用KV Store来存。KV Store的理念是，基本无法处理复杂的计算，大多没法JOIN，也许没法聚合，没有强一致性保证（不同数据分布在不同机器上，你每次读取也许会读到不同的结果，也无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作）。但是丫就是快。极快。
每个不同的KV Store设计都有不同取舍，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更复杂的操作。必有一款适合你。

除此之外，还有一些更特制的系统／组件，比如Mahout是分布式机器学习库，Protobuf是数据交换的编码和库，ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统，等等。

有了这么多乱七八糟的工具，都在同一个集群上运转，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一个重要组件是，调度系统。现在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你妈在厨房监工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去杀鸡了。只要大家都服从你妈分配，那大家都能愉快滴烧菜。

你可以认为，大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。而且客人的需求正在复杂化，你的厨具不断被发明，也没有一个万用的厨具可以处理所有情况，因此它会变的越来越复杂。

㈧ 大数据具体是做什么有哪些应用

大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。

提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的逗吵渣数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。

应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现碰肢的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。

1.互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。

2.政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。

3.金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大山悄数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。

4.传统行业包括：能源、电信、地产、零售、制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况，预测设备故障，提高用户满意度；能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律，提高能源需求准确性；地产行业通过内外部数据的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求，掌握商情和动态，针对细分市场实施动态定价和差别定价等；制造行业通过大数据分析实现设备预测维护、优化生产流程、能源消耗管控、发现潜在问题并及时预警等。

伴随着信息化的快速发展、数据量加大，已经进入数据时代，相信各行业间日后对于大数据的应用会更多、更深入。

㈨ 如何为用户提供气象大数据服务

北方天穹信息技术（西安）有限公司（以下简称天穹公司）成立于2017年7月，是在国家军民融合和兵器工业集团“科技创新20条”大背景下应运而生的，是一个充满新生力量的企业。“天穹公司属于典型的军民融合创新产业，它以‘国家”‘ 资本’的支持为依托，为国家的气象数值预报、防灾减灾提供精准服务，实现‘互联网 + 气象’联动发展，为各类用户提供详细精准的气象大数据服务。”北方天穹信息技术（西安）有限公司董事总经理房轶丁说。

房轶丁介绍，天穹公司组建以来，他带领他的团队始终把创新作为保持自身优质高速发展的根本和动力源泉，建立了完善的现代企业管理、运营、激励模式，激发了企业的经营活力和发展动力。他说，未来天穹公司发展的目标是集研发、制造、销售和服务于一体，在地基多通道微波辐射计市场和技术方面成为中国的国家队和主力军，在国际市场上由跟随者变为引领者。“我们计划将地基多通道微波辐射计产品做到业界领先，完成行业标准的拟制，完成行业用户示范应用。并通过参与国家标准的制定以及在知识产权方面的布局，占领行业制高点，逐步从设备供应商向气象大数据提供商发展，支撑以更低的成本、更快的速度完成上市，鼓足干劲拧成绳、撸起袖子加油干。”房轶丁这样给我们描述他和他的团队的追梦理想。