大数据算力统计

1. 为什么现在人工智能与大数据、算力的区别与界限越来越模糊

随着人工智能、大数据、算力的发展与融合，三者已经有机结合成了一个智能化整体，其内涵和外延趋于多样化，各个细分领域的应用也丰富叠加，你中有我，我中有你。人工智能与大数据、算力的区别与界限越来越模糊。
现阶段，人工智能和大数据的应用已经渗透到工业、农业、医学、国防、经济、教育等各个领域，所产生的商业和社会价值几乎是无限量的。云计算随着人工智能和物联网的发展应用，也不再局限于存储和计算，已经成为各个行业发展变革的重要推动力。可以在十次方算力平台了解更多人工智能与大数据、算力的内容。

2. 如何解决大数据量的查询统计

实际情况可能会这样，表1有产品的名称，表2没有产品的名称。所以如果在查询中，要包含表1中的字段的话，就要用到关联，所以最好，将表1和表2都在ID上建索引。再关联；如果不包含表1的话，只需给表2建索引。
根据这里的环境来看，走索引会比走全表扫描来的快些。
然后可以在SQLPLUS环境下，启动跟踪功能，查看这个语句的执行计划情况
SQL优化方面，可以参考oracle性能调整方面的书籍
以上参考！

3. 什么是大数据和官方统计

指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。

4. 大数据分析或终结传统数据统计方式

大数据分析或终结传统数据统计方式
这便是大数据分析存在的理由，其是前所未有的。不仅仅是大数据概念的本身提醒着我们，至少我们还可以追溯到21世纪初，“彼时，存储和CPU技术正被百万兆字节的数据所淹没，IT面临着数据的可扩展性危机。”针对大规模和不同的数据集的应用程序中先进的分析技术是前所未有的（如数据挖掘）。这便是大数据分析的出现所带来的划时代的意义了。卢瑟姆说，这是数据可扩展性危机结束的信号。

这给企业带来了前所未有的意义。针对企业所收集的数据进行数据挖掘、数据分析，并在某些情况下作出相关的报告。这就是为什么诸如数据抽样这样的实践方案被视为企业相当务实的必需品。
“你不能把整个数据集都放入到数据挖掘计划中。你必须选择你所需要的数据，必须确保数据的正确性，因为如果你没有投入正确的数据，你的技术可能不奏效。”数据仓库研究院研究员马克？马德森在预测分析研讨会上告诉与会者。
“你可以将您所收集到的数据中的一个很小的比例投入挖掘…概率事件的采样。”他继续说，“但分解会非常罕见，成为非常罕见的事件，使其很难变成样本。”
理想情况下，你要找出所有这些“罕见”事件，他们属于异常现象，如欺诈行为、客户流失和潜在的供应链中断。他们是隐藏在你未分化的数据中的高价值的东西，很难找到。
这些供应商不只是谈论大数据，他们正在谈论大数据结合先进的分析技术，如数据挖掘，统计分析和预测分析。换句话说，他们正在谈论的是大数据分析。
根据数据仓库研究院的研究显示，大数据分析还没有到来；尚未被主流所接受。在数据仓库研究院最近的调查中，超过三分之一（34%）的受访者表示，他们所在的企业结合大数据，实行了某种形式的先进的分析。在大多数情况下，他们仅仅采用非常简便的方法。例如，数据抽样。
“如果你继续采用数据抽样的方法，你可以实际处理所有数据，但数据的科学性本质上是削弱的。”他说。“在Hadoop的世界，没有任何理由不采用商品硬件、真正的智能软件。在过去，我们采用抽样数据，可能还有经济成本方面的考量原因，或者技术达不到的原因。但在今天，这些原因都不复存在。数据采样在过去是最好的实践方案，但我认为它的时代已经过去了。”
“大海捞针的问题不适合采用样本，所以你这样过分强调训练集，可能会导致问题。”负责信息管理咨询的马德森指出，“最终，运行整个数据集要比紧紧按照统计算法和担心样本更容易。技术可以在出现分配挑战时处理数据的问题，并可以访问统计方法。”

5. 什么是大数据统计分析

简单点说
你网购了一件衣服
我网购了一条裤子
他网购了一个小礼物
然后后台汇总分析就是他喜欢买小礼物，我们喜欢买衣物
等大家再登陆的时候回推荐近似款
再根据注册信息对比分析，什么年龄段的喜欢买礼物，买什么样式的礼物，什么年龄段的喜欢买衣物，买什么款式的衣物
综合区域信息，什么地方的人消费水平高，什么地方的人消费水平低
最终汇总，国家需要大力发展什么行业，需要控制什么行业

6. 哪些指标可以衡量大数据计算能力

(1）运算速度是衡量计算机性能的一项重要指标。

(2)字长。

(3)内存储器的容量。

(4)外存储器的容量。

7. 什么叫大数据.有什么用.

大数据是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，简单来说大数据就是海量的数据，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。

大数据的7大特征：海量性，多样性，高速性，可变性，真实性，复杂性，价值性

随着大数据产业的发展，它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。

很多情况下大数据来源于生活。
比如你点外卖，准备什么时候买，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什么……这都是数据，人一多各种各样的信息就越多，还不断增长，把这些信息集中，就是大数据。

大数据的价值并不是在这些数据上，而是在于隐藏在数据背后的——用户的喜好、习惯还有信息。

8. 统计模型和大数据模型所使用的主要算法有什么异同

以每24小时作为一份时间（而非自然日），根据用户的配置有两种工作模式：带状模式中，用户仅定义开始日期时，从开始日期（含）开始，每份时间1个分片地无限增加下去；环状模式中，用户定义了开始日期和结束日期时，以结束日期（含）和开始日期（含）之间的时间份数作为分片总数（分片数量固定），以类似取模的方式路由到这些分片里。

1. DBLE 启动时，读取用户在 rule.xml 配置的 sBeginDate 来确定起始时间
2. 读取用户在 rule.xml 配置的 sPartionDay 来确定每个 MySQL 分片承载多少天内的数据
3. 读取用户在 rule.xml 配置的 dateFormat 来确定分片索引的日期格式
4. 在 DBLE 的运行过程中，用户访问使用这个算法的表时，WHERE 子句中的分片索引值（字符串），会被提取出来尝试转换成 Java 内部的时间类型
5. 然后求分片索引值与起始时间的差，除以 MySQL 分片承载的天数，确定所属分片

1. DBLE 启动时，读取用户在 rule.xml 配置的起始时间 sBeginDate、终止时间 sEndDate 和每个 MySQL 分片承载多少天数据 sPartionDay
2. 根据用户设置，建立起以 sBeginDate 开始，每 sPartionDay 天一个分片，直到 sEndDate 为止的一个环，把分片串联串联起来
3. 读取用户在 rule.xml 配置的 defaultNode
4. 在 DBLE 的运行过程中，用户访问使用这个算法的表时，WHERE 子句中的分片索引值（字符串），会被提取出来尝试转换成 Java 内部的日期类型
5. 然后求分片索引值与起始日期的差：如果分片索引值不早于 sBeginDate（哪怕晚于 sEndDate），就以 MySQL 分片承载的天数为模数，对分片索引值求模得到所属分片；如果分片索引值早于 sBeginDate，就会被放到 defaultNode 分片上

与MyCat的类似分片算法对比

中间件
DBLE
MyCat

分片算法种类 date 分区算法 按日期（天）分片
两种中间件的取模范围分片算法使用上无差别

开发注意点
【分片索引】1. 必须是字符串，而且 java.text.SimpleDateFormat 能基于用户指定的 dateFormat 来转换成 java.util.Date
【分片索引】2. 提供带状模式和环状模式两种模式
【分片索引】3. 带状模式以 sBeginDate（含）起，以 86400000 毫秒（24 小时整）为一份，每 sPartionDay 份为一个分片，理论上分片数量可以无限增长，但是出现 sBeginDate 之前的数据而且没有设定 defaultNode 的话，会路由失败（如果有 defaultNode，则路由至 defaultNode）
【分片索引】4. 环状模式以 86400000 毫秒（24 小时整）为一份，每 sPartionDay 份为一个分片，以 sBeginDate（含）到 sEndDate（含）的时间长度除以单个分片长度得到恒定的分片数量，但是出现 sBeginDate 之前的数据而且没有设定 defaultNode 的话，会路由失败（如果有 defaultNode，则路由至 defaultNode）
【分片索引】5. 无论哪种模式，分片索引字段的格式化字符串 dateFormat 由用户指定
【分片索引】6. 无论哪种模式，划分不是以日历时间为准，无法对应自然月和自然年，且会受闰秒问题影响

运维注意点
【扩容】1. 带状模式中，随着 sBeginDate 之后的数据出现，分片数量的增加无需再平衡
【扩容】2. 带状模式没有自动增添分片的能力，需要运维手工提前增加分片；如果路由策略计算出的分片并不存在时，会导致失败
【扩容】3. 环状模式中，如果新旧 [sBeginDate,sEndDate] 之间有重叠，需要进行部分数据迁移；如果新旧 [sBeginDate,sEndDate] 之间没有重叠，需要数据再平衡

配置注意点
【配置项】1. 在 rule.xml 中，可配置项为 <propertyname="sBeginDate"> 、 <propertyname="sPartionDay"> 、 <propertyname="dateFormat"> 、 <propertyname="sEndDate"> 和 <propertyname="defaultNode">
【配置项】2.在 rule.xml 中配置 <propertyname="dateFormat">，符合 java.text.SimpleDateFormat 规范的字符串，用于告知 DBLE 如何解析sBeginDate和sEndDate

【配置项】3.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sBeginDate">，必须是符合 dateFormat 的日期字符串

【配置项】4.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sEndDate">，必须是符合 dateFormat 的日期字符串；配置了该项使用的是环状模式，若没有配置该项则使用的是带状模式

【配置项】5.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sPartionDay">，非负整数，该分片策略以 86400000 毫秒（24 小时整）作为一份，而 sPartionDay 告诉 DBLE 把每多少份放在同一个分片

【配置项】6.在 rule.xml 中配置 <propertyname="defaultNode"> 标签，非必须配置项，不配置该项的话，用户的分片索引值没落在 mapFile 定义

9. 统计和大数据的区别是什么

大数据（big
data），是指无法在可承受的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。
有人把数据比喻为蕴
藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2)
做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3)
面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

10. 云计算与大数据专业区别是什么,怎么样云计算与大...

云计算于大数据都是目前IT行业的优质发展方向，大数据课程难度大，有本科学历要求！云计算相对简单，但也需要大专学历！

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

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云计算学习主要内容有：

①网络基础与linux系统的管理；

②优化及高可用技能；

③虚拟化与云平台技术；

④开发运维。

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