大數據算力統計

1. 為什麼現在人工智慧與大數據、算力的區別與界限越來越模糊

隨著人工智慧、大數據、算力的發展與融合，三者已經有機結合成了一個智能化整體，其內涵和外延趨於多樣化，各個細分領域的應用也豐富疊加，你中有我，我中有你。人工智慧與大數據、算力的區別與界限越來越模糊。
現階段，人工智慧和大數據的應用已經滲透到工業、農業、醫學、國防、經濟、教育等各個領域，所產生的商業和社會價值幾乎是無限量的。雲計算隨著人工智慧和物聯網的發展應用，也不再局限於存儲和計算，已經成為各個行業發展變革的重要推動力。可以在十次方算力平台了解更多人工智慧與大數據、算力的內容。

2. 如何解決大數據量的查詢統計

實際情況可能會這樣，表1有產品的名稱，表2沒有產品的名稱。所以如果在查詢中，要包含表1中的欄位的話，就要用到關聯，所以最好，將表1和表2都在ID上建索引。再關聯；如果不包含表1的話，只需給表2建索引。
根據這里的環境來看，走索引會比走全表掃描來的快些。
然後可以在SQLPLUS環境下，啟動跟蹤功能，查看這個語句的執行計劃情況
SQL優化方面，可以參考oracle性能調整方面的書籍
以上參考！

3. 什麼是大數據和官方統計

指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity。「大數據」是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基於雲計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用,形成的智力資源和知識服務能力。

4. 大數據分析或終結傳統數據統計方式

大數據分析或終結傳統數據統計方式
這便是大數據分析存在的理由，其是前所未有的。不僅僅是大數據概念的本身提醒著我們，至少我們還可以追溯到21世紀初，「彼時，存儲和CPU技術正被百萬兆位元組的數據所淹沒，IT面臨著數據的可擴展性危機。」針對大規模和不同的數據集的應用程序中先進的分析技術是前所未有的（如數據挖掘）。這便是大數據分析的出現所帶來的劃時代的意義了。盧瑟姆說，這是數據可擴展性危機結束的信號。

這給企業帶來了前所未有的意義。針對企業所收集的數據進行數據挖掘、數據分析，並在某些情況下作出相關的報告。這就是為什麼諸如數據抽樣這樣的實踐方案被視為企業相當務實的必需品。
「你不能把整個數據集都放入到數據挖掘計劃中。你必須選擇你所需要的數據，必須確保數據的正確性，因為如果你沒有投入正確的數據，你的技術可能不奏效。」數據倉庫研究院研究員馬克？馬德森在預測分析研討會上告訴與會者。
「你可以將您所收集到的數據中的一個很小的比例投入挖掘…概率事件的采樣。」他繼續說，「但分解會非常罕見，成為非常罕見的事件，使其很難變成樣本。」
理想情況下，你要找出所有這些「罕見」事件，他們屬於異常現象，如欺詐行為、客戶流失和潛在的供應鏈中斷。他們是隱藏在你未分化的數據中的高價值的東西，很難找到。
這些供應商不只是談論大數據，他們正在談論大數據結合先進的分析技術，如數據挖掘，統計分析和預測分析。換句話說，他們正在談論的是大數據分析。
根據數據倉庫研究院的研究顯示，大數據分析還沒有到來；尚未被主流所接受。在數據倉庫研究院最近的調查中，超過三分之一（34%）的受訪者表示，他們所在的企業結合大數據，實行了某種形式的先進的分析。在大多數情況下，他們僅僅採用非常簡便的方法。例如，數據抽樣。
「如果你繼續採用數據抽樣的方法，你可以實際處理所有數據，但數據的科學性本質上是削弱的。」他說。「在Hadoop的世界，沒有任何理由不採用商品硬體、真正的智能軟體。在過去，我們採用抽樣數據，可能還有經濟成本方面的考量原因，或者技術達不到的原因。但在今天，這些原因都不復存在。數據采樣在過去是最好的實踐方案，但我認為它的時代已經過去了。」
「大海撈針的問題不適合採用樣本，所以你這樣過分強調訓練集，可能會導致問題。」負責信息管理咨詢的馬德森指出，「最終，運行整個數據集要比緊緊按照統計演算法和擔心樣本更容易。技術可以在出現分配挑戰時處理數據的問題，並可以訪問統計方法。」

5. 什麼是大數據統計分析

簡單點說
你網購了一件衣服
我網購了一條褲子
他網購了一個小禮物
然後後台匯總分析就是他喜歡買小禮物，我們喜歡買衣物
等大家再登陸的時候回推薦近似款
再根據注冊信息對比分析，什麼年齡段的喜歡買禮物，買什麼樣式的禮物，什麼年齡段的喜歡買衣物，買什麼款式的衣物
綜合區域信息，什麼地方的人消費水平高，什麼地方的人消費水平低
最終匯總，國家需要大力發展什麼行業，需要控制什麼行業

6. 哪些指標可以衡量大數據計算能力

(1）運算速度是衡量計算機性能的一項重要指標。

(2)字長。

(3)內存儲器的容量。

(4)外存儲器的容量。

7. 什麼叫大數據.有什麼用.

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，簡單來說大數據就是海量的數據，就是數據量大、來源廣、種類繁多(日誌、視頻、音頻)，大到PB級別，現階段的框架就是為了解決PB級別的數據。

大數據的7大特徵：海量性，多樣性，高速性，可變性，真實性，復雜性，價值性

隨著大數據產業的發展，它逐漸從一個高端的、理論性的概念演變為具體的、實用的理念。

很多情況下大數據來源於生活。
比如你點外賣，准備什麼時候買，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什麼……這都是數據，人一多各種各樣的信息就越多，還不斷增長，把這些信息集中，就是大數據。

大數據的價值並不是在這些數據上，而是在於隱藏在數據背後的——用戶的喜好、習慣還有信息。

8. 統計模型和大數據模型所使用的主要演算法有什麼異同

以每24小時作為一份時間（而非自然日），根據用戶的配置有兩種工作模式：帶狀模式中，用戶僅定義開始日期時，從開始日期（含）開始，每份時間1個分片地無限增加下去；環狀模式中，用戶定義了開始日期和結束日期時，以結束日期（含）和開始日期（含）之間的時間份數作為分片總數（分片數量固定），以類似取模的方式路由到這些分片里。

1. DBLE 啟動時，讀取用戶在 rule.xml 配置的 sBeginDate 來確定起始時間
2. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 sPartionDay 來確定每個 MySQL 分片承載多少天內的數據
3. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 dateFormat 來確定分片索引的日期格式
4. 在 DBLE 的運行過程中，用戶訪問使用這個演算法的表時，WHERE 子句中的分片索引值（字元串），會被提取出來嘗試轉換成 Java 內部的時間類型
5. 然後求分片索引值與起始時間的差，除以 MySQL 分片承載的天數，確定所屬分片

1. DBLE 啟動時，讀取用戶在 rule.xml 配置的起始時間 sBeginDate、終止時間 sEndDate 和每個 MySQL 分片承載多少天數據 sPartionDay
2. 根據用戶設置，建立起以 sBeginDate 開始，每 sPartionDay 天一個分片，直到 sEndDate 為止的一個環，把分片串聯串聯起來
3. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 defaultNode
4. 在 DBLE 的運行過程中，用戶訪問使用這個演算法的表時，WHERE 子句中的分片索引值（字元串），會被提取出來嘗試轉換成 Java 內部的日期類型
5. 然後求分片索引值與起始日期的差：如果分片索引值不早於 sBeginDate（哪怕晚於 sEndDate），就以 MySQL 分片承載的天數為模數，對分片索引值求模得到所屬分片；如果分片索引值早於 sBeginDate，就會被放到 defaultNode 分片上

與MyCat的類似分片演算法對比

中間件
DBLE
MyCat

分片演算法種類 date 分區演算法 按日期（天）分片
兩種中間件的取模範圍分片演算法使用上無差別

開發注意點
【分片索引】1. 必須是字元串，而且 java.text.SimpleDateFormat 能基於用戶指定的 dateFormat 來轉換成 java.util.Date
【分片索引】2. 提供帶狀模式和環狀模式兩種模式
【分片索引】3. 帶狀模式以 sBeginDate（含）起，以 86400000 毫秒（24 小時整）為一份，每 sPartionDay 份為一個分片，理論上分片數量可以無限增長，但是出現 sBeginDate 之前的數據而且沒有設定 defaultNode 的話，會路由失敗（如果有 defaultNode，則路由至 defaultNode）
【分片索引】4. 環狀模式以 86400000 毫秒（24 小時整）為一份，每 sPartionDay 份為一個分片，以 sBeginDate（含）到 sEndDate（含）的時間長度除以單個分片長度得到恆定的分片數量，但是出現 sBeginDate 之前的數據而且沒有設定 defaultNode 的話，會路由失敗（如果有 defaultNode，則路由至 defaultNode）
【分片索引】5. 無論哪種模式，分片索引欄位的格式化字元串 dateFormat 由用戶指定
【分片索引】6. 無論哪種模式，劃分不是以日歷時間為准，無法對應自然月和自然年，且會受閏秒問題影響

運維注意點
【擴容】1. 帶狀模式中，隨著 sBeginDate 之後的數據出現，分片數量的增加無需再平衡
【擴容】2. 帶狀模式沒有自動增添分片的能力，需要運維手工提前增加分片；如果路由策略計算出的分片並不存在時，會導致失敗
【擴容】3. 環狀模式中，如果新舊 [sBeginDate,sEndDate] 之間有重疊，需要進行部分數據遷移；如果新舊 [sBeginDate,sEndDate] 之間沒有重疊，需要數據再平衡

配置注意點
【配置項】1. 在 rule.xml 中，可配置項為 <propertyname="sBeginDate"> 、 <propertyname="sPartionDay"> 、 <propertyname="dateFormat"> 、 <propertyname="sEndDate"> 和 <propertyname="defaultNode">
【配置項】2.在 rule.xml 中配置 <propertyname="dateFormat">，符合 java.text.SimpleDateFormat 規范的字元串，用於告知 DBLE 如何解析sBeginDate和sEndDate

【配置項】3.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sBeginDate">，必須是符合 dateFormat 的日期字元串

【配置項】4.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sEndDate">，必須是符合 dateFormat 的日期字元串；配置了該項使用的是環狀模式，若沒有配置該項則使用的是帶狀模式

【配置項】5.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sPartionDay">，非負整數，該分片策略以 86400000 毫秒（24 小時整）作為一份，而 sPartionDay 告訴 DBLE 把每多少份放在同一個分片

【配置項】6.在 rule.xml 中配置 <propertyname="defaultNode"> 標簽，非必須配置項，不配置該項的話，用戶的分片索引值沒落在 mapFile 定義

9. 統計和大數據的區別是什麼

大數據（big
data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
有人把數據比喻為蘊
藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2)
做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3)
面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

10. 雲計算與大數據專業區別是什麼,怎麼樣雲計算與大...

雲計算於大數據都是目前IT行業的優質發展方向，大數據課程難度大，有本科學歷要求！雲計算相對簡單，但也需要大專學歷！

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設有大數據專業的學校。我也可以發送大數據、雲計算全套免費學習視頻給你自學，祝你學有所成，望採納。

雲計算學習主要內容有：

①網路基礎與linux系統的管理；

②優化及高可用技能；

③虛擬化與雲平台技術；

④開發運維。

北大青鳥你中博軟體學院祝你學有所成！望採納！

北大青鳥中博軟體學院大數據課堂實拍