大数据的四个基本特征

 

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。

  1. 数据量大。TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要进行数据分析处理。

  2. 要求快速响应。市场变化快,要求能及时快速的响应变化,那对数据分析也要快速,在性能上有更高要求,所以数据量显得对速度要求有些“大”。

  3. 数据多样性。不同的数据源,非结构化数据越来越多,需要进行清洗,整理,筛选等操作,变为结构数据。

  4. 价值密度低。由于数据采集的不及时,数据样本不全面,数据可能不连续等等,数据可能会失真,但当数据量达到一定规模,可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

  大数据已经成为各类大会的重要议题,管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问,当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时,必定会采用大数据技术。

时间: 2024-10-12 20:16:52

大数据的四个基本特征的相关文章

大数据【四】MapReduce(单词计数;二次排序;计数器;join;分布式缓存)

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基

大数据第四天

特殊流程控制语句break,continue   break 语句   break语句用于终止某个语句块的执行,终止循环体 {    -- break; -- }   break 语句用法举例 public class TestBreak{ public static void main(String args[]){ for(int i = 0; i<10; i++){ if(i==3) break; System.out.println(" i =" + i); } Syst

如何在SharePoint2010中实现大数据存储(四步完成RBS解决方案)

第一步.开启数据库的FILESTREAM支持 实际环境为Sharepoint2010 和 SQL Server2008 R2:数据库默认安装的时候可能没有开启FILESTREAM,此时需要我们核实是否已经开启.打开SQL配置管理器,如下图所示 在开启FILESTREAM之后,在数据库中执行下列语句 EXEC sp_configure filestream_access_level, 2RECONFIGURE 第二.配置内容数据库与文件系统的映射 use [WSS_Content]if not e

大数据第四天作业

1.将按位运算操作,尤其是左移和右移(有无符号)整理到自己的博客中. 重点说明清晰负数的运算过程. 答:java中对于字节的移位操作按方向分为左移和右移,其中对于右移动操作又分为有符号右移和无符号右移. 1.有符号右移:将二进制向右移动 如果原来符号位为0 则新符号位也用0 否则用1; 2.无符号右移:将二进制向右移动 不管原来的符号位是0还是1 一律用0 补位; 此外对于数值的移位操作,每向右移动一位表示除二,向左移动一位表示乘二. 2.byte数到十六进制字符串表现形式程序设计原理和实现方式

大数据第四次作业

(1) addr='http://news.gzcc.cn/html/2017/xiaoyuanxinwen_1027/8443.html'print(addr[-14:-5]) (2) addr1='https://docs.python.org/3/library/'addr2='turtle'addr3='.html'print(addr1+addr2+addr3) (3) for i in range(1,5): print('http://news.gzcc.cn/html/xiaoy

大数据:“人工特征工程+线性模型”的尽头

大数据:“人工特征工程+线性模型”的尽头 作者:李沐 来源:http://qing.blog.sina.com.cn/1953709481/74733da9330036o7.html 11年的时候我加入百度,在凤巢使用机器学习来做广告点击预测.当时非常惊讶于过去两年内训练数据如此疯狂的增长.大家都在热情的谈特征,每次新特征的加入都能立即得到AUC的提升和收入的增长.大家坚信特征才是王道,相信还会有源源不断的特征加入,数据规模还会成倍的增长.我也深受感染,坚定的相信未来两年数据至少还会长十倍,因此

王家林亲传《DT大数据梦工厂》第四讲For与Function进阶实战、Lazy的使用

你想了解大数据,你想成为年薪百万吗?那你还等着什么,快点来吧!跟着王家林老师学习spark大数据 第四讲For与Function进阶实战.Lazy的使用 For循环 object For_Function_Advanced{ def  main ( args: Array[String]): Unit ={ for(i  <-  1 to 2;j <-  1 to 2)print((100*i + j) + “ ”) printIn for(i  <-  1 to 2;j <- 

论大数据的十大局限

“忽如一夜春风来,千树万树梨花开”,似乎在一夜之间,大数据就红遍了南北半球,,大数据被神化得无处不在,无所不包,无所不能.这里面有认识上的原因,也有故意忽悠的成份.笔者以为,越是在热得发烫的时候,越是需要有人在旁边吹吹冷风.在这里谈大数据的十大局限性,并非要否定其价值.相反,只有我们充分认识了大数据的特点和优劣势,才能更加有效地对其进行采集.加工.应用,充分挖掘和发挥其价值.         1.数据噪声:与生俱来的不和谐 大数据之所以为大数据,首先是因为其数据体量巨大.然而,在这海量的数据中,

大数据时代,该何去何从

当前时代,数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性.那你是否真正懂什么叫“大数据”?在大数据的环境下,我们该如何应对呢?http://www.powerbi.com.cn/page103?article_id=258 大数据,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,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