大数据的交互方式

『壹』 “大数据”时代下如何处理数据

现在科技发达有许多能把复杂的东西用一个小工具就能做好，科技的进步我们也要进步，要适应社会的发展，跟着时代走，学会先进的工具，就会简化我们的生活，为了更方便的处理方法，你还在等什么呢？

在工作当中经常遇到数据统计，在以前计算和整理数据需要很长的时间，浪费时间就算了，还可能把数据整理错了，错误的数据交上去的话，会给你所在公司造成损失的，这种错误是经常出现的，不但费时费力，好吃力不讨好的工作。

当然了，现在科技这么发达，就有了许许多多的电子产品出现，它们可以帮助你解决难题。比如大数据如何处理吧，大数据就是因为数据太多，太复杂，所以计算和整理起来有些困难。

不要担心他的麻烦，因为我们有Excel表格。这个表格包含很多东西，大数据通过一定的方法，几分钟就可以求出你几天来的成果，而且它是比较可靠准确的。

节省了宝贵的时间，这样公司也不会担心数据有误了。学好Excel很重要，现在大学生都会学计算机应用基础，在这本书中你会学会表格怎么做，word怎么做等。让你从零基础学起，你也可以选择在家自学，在网上找一些制作表格的方法及其理论。

处理数据应用适当的方法，你就可以轻轻松松的整理资料。不要认为这很简单，他也有难处的，没有老师教的情况下，光看书是不行的，因为有些理论你是看不懂的。

『贰』 数据交互方式

web数据交互方式，web数据交互，简单的讲，是client与server端的数据交互，通过http协议交互的。
【扩展】
对于小型个人系统，数据量不是很大的都是通过webservice，webservice读取数据库，然后返回结果；对于公司企业的大型数据系统等采用预先将数据库中的每一条信息静态化成xml，客户直接下载xml然后本地解析的数据交互方法。
web数据交互，从server的角度讲：主要有pull，push两个,一个是拉，另外一个是推。
1）pull 是拉，客户端向服务器端主动的拉取数据，采用的技术是ajax 和Xss（跨站脚本）
2）push 是服务器向客户端主动的推动数据，第一种方式是长连接，客户端与服务器之间一直保持着连接，如果有数据的更新，服务器向客户端推送数据，客户端接受服务器端的数据，可以理解为长轮询，客户端与服务器端必须一直是连接着的状态。另外还有一种是伪长链接的。有2种实现方式，一种是基于ajax的，它与传统的ajax的方式不同在于，服务器端会阻塞客户端的请求直到有数据传递或者超时才返回。客户端 JavaScript 响应处理函数会在处理完服务器返回的信息后，再次发出请求，重新建立连接。 当客户端处理接收的数据、重新建立连接时，服务器端可能有新的数据到达；这些信息会被服务器端保存直到客户端重新建立连接，客户端会一次把当前服务器端所有的信息取回。

『叁』 android 中频繁大数据交互用什么通信

个人认为，webservice的下一层也应该是sokect。 如果采用sokect，你要自己在服务器端写sokect监听进程;而用webservice，你可以直接利用Web服务的监听。如何处理收发数据，两种方式都要自己处理，没有太大的区别。 另外，个人不赞同Android客户端直接用socket存取服务器上的大型数据库，原因只有一个，就是安全问题，建议通过服务器存取数据库上的数据再转发给客户端。

『肆』 android 中频繁大数据交互用什么通信

对于目前的状况来说，移动终端的网络状况没有PC网络状况那么理想。在一个Android应用中，如果需要接收来自服务器的大容量数据，那么就不得不考虑客户的流量问题。本文根据笔者的一个项目实战经验出发，解决大容量数据的交互问题，解决数据大小会根据实际情况动态切换问题（服务器动态选择是否要压缩数据，客户端动态解析数据是否是被压缩的），还有数据交互的编码问题。

解决数据过大的问题，最直观的方法就是压缩数据。服务器将需要传递的数据先进行压缩，再发送给Android客户端，Android客户端接收到压缩的数据，对其解压，得到压缩前的数据。

如果规定Android客户端和服务器的交互数据必须是经过某种压缩算法后的数据，那么这种“规定”失去了视具体情况而定的灵活性。笔者拟将Http协议进行封装，将动态的选择传输的数据是否要经过压缩，客户端也能动态的识别，整理并获得服务器想要发送的数据。Android客户端向服务器请求某个方面的数据，这个数据也许是经过压缩后传递比较合适，又也许是将原生数据传递比较合适。也就是说，笔者想要设计一种协议，这种协议适用于传输数据的数据量会动态的切换，也许它会是一个小数据，也许它又会是一个数据量庞大的大数据（大数据需要经过压缩）。

可能说的比较抽象，那么我用实际情况解释一下。

我项目中的一个实际情况是这样的：这个项目是做一个Android基金客户端，Android客户端向服务器请求某一个基金的历史走势信息，由于我的Android客户端实现了本地缓存，这让传递数据的大小浮动非常大。如果本地缓存的历史走势信息的最新日期是5月5日，服务器的历史走势信息的最新日期是5月7日，那么服务器就像发送5月6日和5月7日这两天的走势信息，这个数据很小，不需要压缩（我使用的压缩算法，对于数据量过小的数据压缩并不理想，数据量过小的数据压缩后的数据会比压缩前的数据大）。然而，Android客户端也可能对于某个基金没有任何的缓存信息，那么服务器将发送的数据将是过去三四年间的历史走势信息，这个数据会有点大，就需要进行压缩后传递。那么客户端对于同一个请求得到的数据，如何判断它是压缩后的数据还是未曾压缩的数据呢？

笔者使用的解决方案是把传递数据的第一个字节作为标识字节，将标识这个数据是否被压缩了。也能标识传递数据的编码问题。Android对于接收到的数据（字节数组），先判断第一个字节的数据，就能根据它所代表的数据格式和编码信息进行相应的操作。说了那么多，也许不如看实际的代码理解的快。首先是压缩算法，这里笔者用到的是jdk自带的zip压缩算法。

『伍』 大数据的四种主要计算模式包括

大数据的四种主要计算模式包括：批处理模式、流处理模式、交互式处理模式、图处理模式。

1、批处理模式（Batch Processing）：将大量数据分成若干小批次进行处理简隐隐，通常是非实时的、离线的方式进行计算，用途包括离线数据分析、离线数据挖掘等。

2、流处理模式（Stream Processing）：针对数据源的实时性要求更高，实时计算每个事件（Event）或者一组事件的处理结果，能够进行非常低延迟的计算和响应，用途包括实时监控、实时推荐等。

3、交互式处理模式（Interactive Processing）：这种模式的特点是快速响应交互请求，在数据中进行查询、分组、排序等等，处理的时间通常在数秒内，用途包括复杂报表生成、数据可视化、数据探索等。

4、图处理模式（Graph Processing）：针对数据之间的关系进行计算，通常以图的形式表示数据之间的联系，能够解决一些复杂的问携迟题，如社交网络分析、路径规划、推荐系统等。

这四种计算模式通常都需要在大规模分布式计算框架中实现，如Hadoop、Spark、Storm、Flink等，以应对大数据量的处理需求。

大数据技术主要涉及以下方面的学科

1、数学和统计学：大数据处理离不开高等数学、线性代数、概率论和数理统计等数学和统计学的基础。

2、拦厅计算机科学：大数据分析和处理需要有扎实的计算机编程基础，掌握各种编程语言和开发工具，并熟悉分布式系统和数据库等技术。

3、数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的关系、规律和趋势的过程，需要深入理解各种数据挖掘算法和技术。

4、人工智能：人工智能技术中的机器学习、深度学习等方法也常常用于大数据分析和处理，并能够为大数据提供更深入、更高级的分析。

5、网络和通信：现代大数据技术需要支持海量数据的传输和处理，因此还需要掌握网络和通信技术，如云计算、分布式存储和通信协议等。

总之，大数据技术是涉及多个学科领域的综合性学科，需要广泛的知识面和深入的专业技能，未来有很大的发展空间和挑战。