『壹』 以下哪個可用於大數據的流式處理

大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據有四個基本特徵：一、數據體量巨大（Vomule），二、數據類型多樣（Variety），三、處理速度快（Velocity），四、價值密度低（Value）。
在大數據的領域現在已經出現了非常多的新技術，這些新技術將會是大數據收集、存儲、處理和呈現最強有力的工具。大數據處理一般有以下幾種關鍵性技術：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。
大數據處理之一：採集。大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
大數據處理之二：導入和預處理。雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
大數據處理之三：統計和分析。統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
大數據處理之四：挖掘。與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
大數據的處理方式大致分為數據流處理方式和批量數據處理方式兩種。數據流處理的方式適合用於對實時性要求比較高的場合中。並不需要等待所有的數據都有了之後再進行處理，而是有一點數據就處理一點，更多地要求機器的處理器有較快速的性能以及擁有比較大的主存儲器容量，對輔助存儲器的要求反而不高。批量數據處理方式是對整個要處理的數據進行切割劃分成小的數據塊，之後對其進行處理。重點在於把大化小——把劃分的小塊數據形成小任務，分別單獨進行處理，並且形成小任務的過程中不是進行數據傳輸之後計算，而是將計算方法（通常是計算函數——映射並簡化）作用到這些數據塊最終得到結果。
當前，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的節點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。大數據也是信息產業持續高速增長的新引擎。面對大數據市場的新技術、新產品、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」轉變為「數據驅動」。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對；可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務；在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性；在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變。例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測，跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
目前大數據在醫療衛生領域有廣為所知的應用，公共衛生部門可以通過覆蓋全國的患者電子病歷資料庫進行全面疫情監測。5千萬條美國人最頻繁檢索的詞條被用來對冬季流感進行更及時准確的預測。學術界整合出2003年H5N1禽流感感染風險地圖，研究發行此次H7N9人類病例區域。社交網路為許多慢性病患者提供了臨床症狀交流和診治經驗分享平台，醫生藉此可獲得院外臨床效果統計數據。基於對人體基因的大數據分析，可以實現對症下葯的個性化治療。
在醫葯研發方面，大數據的戰略意義在於對各方面醫療衛生數據進行專業化處理，對患者甚至大眾的行為和情緒的細節化測量成為可能，挖掘其症狀特點、行為習慣和喜好等，找到更符合其特點或症狀的葯品和服務，並針對性的調整和優化。在醫葯研究開發部門或公司的新葯研發階段，能夠通過大數據技術分析來自互聯網上的公眾疾病葯品需求趨勢，確定更為有效率的投入產品比，合理配置有限研發資源。除研發成本外，醫葯公司能夠優化物流信息平台及管理，更快地獲取回報，一般新葯從研發到推向市場的時間大約為13年，使用數據分析預測則能幫助醫葯研發部門或企業提早將新葯推向市場。
在疾病診治方面，可通過健康雲平台對每個居民進行智能採集健康數據，居民可以隨時查閱，了解自身健康程度。同時，提供專業的在線專家咨詢系統，由專家對居民健康程度做出診斷，提醒可能發生的健康問題，避免高危病人轉為慢性病患者，避免慢性病患者病情惡化，減輕個人和醫保負擔，實現疾病科學管理。對於醫療衛生機構，通過對遠程監控系統產生數據的分析，醫院可以減少病人住院時間，減少急診量，實現提高家庭護理比例和門診醫生預約量的目標。武漢協和醫院目前也已經與市區八家社區衛生服務中心建立遠程遙控聯系，並將在未來提供「從醫院到家」的服務。在醫療衛生機構，通過實時處理管理系統產生的數據，連同歷史數據，利用大數據技術分析就診資源的使用情況，實現機構科學管理，提高醫療衛生服務水平和效率，引導醫療衛生資源科學規劃和配置。大數據還能提升醫療價值，形成個性化醫療，比如基於基因科學的醫療模式。
在公共衛生管理方面，大數據可以連續整合和分析公共衛生數據，提高疾病預報和預警能力，防止疫情爆發。公共衛生部門則可以通過覆蓋區域的衛生綜合管理信息平台和居民信息資料庫，快速監測傳染病，進行全面疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，進行快速響應，這些都將減少醫療索賠支出、降低傳染病感染率。通過提供准確和及時的公眾健康咨詢，將會大幅提高公眾健康風險意識，同時也將降低傳染病感染風險。
在居民健康管理方面，居民電子健康檔案是大數據在居民健康管理方面的重要數據基礎，大數據技術可以促進個體化健康事務管理服務，改變現代營養學和信息化管理技術的模式，更全面深入地從社會、心理、環境、營養、運動的角度來對每個人進行全面的健康保障服務，幫助、指導人們成功有效地維護自身健康。另外，大數據可以對患者健康信息集成整合，在線遠程為診斷和治療提供更好的數據證據，通過挖掘數據對居民健康進行智能化監測，通過移動設備定位數據對居民健康影響因素進行分析等等，進一步提升居民健康管理水平。
在健康危險因素分析方面，互聯網、物聯網、醫療衛生信息系統及相關信息系統等普遍使用，可以系統全面地收集健康危險因素數據，包括環境因素（利用GIS系統採集大氣、土壤、水文等數據），生物因素（包括致病性微生物、細菌、病毒、真菌等的監測數據），經濟社會因素（分析經濟收入、營養條件、人口遷徙、城鎮化、教育就業等因素數據），個人行為和心理因素，醫療衛生服務因素，以及人類生物遺傳因素等，利用大數據技術對健康危險因素進行比對關聯分析，針對不同區域、人群進行評估和遴選健康相關危險因素及製作健康監測評估圖譜和知識庫也成為可能，提出居民健康干預的有限領域和有針對性的干預計劃，促進居民健康水平的提高。

『貳』 有沒有那種可以把圖片分割成對稱的兩半的 app軟體，

有！網路QQ名片背景製作

『叄』 如何處理大數據文件+錄入數據

客戶在集群上提供了一份.sql文件，有2個多G，用vim等編輯器打不開，只能less一部分，而且內容有亂碼（中文部分，也不清楚該份文件的編碼格式）——改一下vim的字元集配置就可以解決。
下載文件到本地，嘗試用notepad++打開，提示「File is to be opened by Notepate++」；用MySQL Workbench打開，出現卡死。
使用文件分割器，對其進行分割。把文件拆分成15等份，每份150MB。
通過less可以看到建表語句，為oracle，改成postgresql版，並建好表。打開1.zg，把insert into之外的語句刪掉後，用Navicat for PostgreSQL工具運行sql，出現字元集錯誤。
提示：
關於處理大文件imsi_param2016.sql：
該文件有2個多G，存放的內容是客戶oracle資料庫中的某張表數據。用Linux的vim等編輯器不能打開，只能less一小部分。
①下載到本地；
②使用notepad++、MySQL Workbench等工具無法打開如此大的文件；
③使用postgresql運行.sql，出現字元集編碼不一致導入失敗的問題；
④使用「橘子分割」器，把文件拆分成15等份，每份150MB，再通過Java程序對文件進行處理，過濾得到完整的sql。把oracle表轉換為postgresql版（因為to_date函數mysql沒有）；
⑤再分別對15個sql文件，轉碼成UTF-8；
⑥用程序，把每個文件不完整的sql抽出，並整合成一份error.sql，再人工調整格式；
⑦15分sql文件，逐一運行，確實麻煩，寫程序自動運行，一次搞定；
⑧經過如上處理，oracle可轉為postgresql且錯誤率0%。

『肆』 怎麼一樣把一個視頻文件分割成兩個

會聲會影的「剪切素材」功能可以將視頻分割成兩個，步驟：

1、用該軟體打開你要分割的專視頻屬。

『伍』 matlab大數據分割

1000W這個數據不是很大，不知道為啥會溢出呢？
如果想循環，這個也不難，先讀取存儲10W，然後畫圖，畫圖後hold on，保持圖。然後清空內存，繼續讀下10W個，畫圖，繼續hold on。
知道所有點都畫完圖了，停止。
1000W的BER圖就畫完了。

『陸』 怎樣將A3頁面一次性快速拆分成兩個A4尺寸頁面呢~

具體操作步驟如下：

一、一個A3大小的圖片，需要變成兩張均等大小的A4大小的圖片。回

對右邊部分，重復前面的步驟，即可得到右邊部分，單獨的A4的文件了。這樣就將一個A3大小的圖片切成了兩個均等大小的A4圖片了。

『柒』 如何為大數據處理構建高性能Hadoop集群

越來越多的企業開始使用Hadoop來對大數據進行處理分析，但集群的整體性能卻取決於CPU、內存、網路以及存儲之間的性能平衡。而在這篇文章中，我們將探討如何為Hadoop集群構建高性能網路，這是對大數據進行處理分析的關鍵所在。

關於Hadoop

「大數據」是鬆散的數據集合，海量數據的不斷增長迫使企業需要通過一種新的方式去管理。大數據是結構化或非結構化的多種數據類型的大集合。而 Hadoop則是Apache發布的軟體架構，用以分析PB級的非結構化數據，並將其轉換成其他應用程序可管理處理的形式。Hadoop使得對大數據處理成為可能，並能夠幫助企業可從客戶數據之中發掘新的商機。如果能夠進行實時處理或者接近實時處理，那麼其將為許多行業的用戶提供強大的優勢。

Hadoop是基於谷歌的MapRece和分布式文件系統原理而專門設計的，其可在通用的網路和伺服器硬體上進行部署，並使之成為計算集群。

Hadoop模型

Hadoop的工作原理是將一個非常大的數據集切割成一個較小的單元，以能夠被查詢處理。同一個節點的計算資源用於並行查詢處理。當任務處理結束後，其處理結果將被匯總並向用戶報告，或者通過業務分析應用程序處理以進行進一步分析或儀表盤顯示。

為了最大限度地減少處理時間，在此並行架構中，Hadoop「moves jobs to data」，而非像傳統模式那樣「moving data to jobs」。這就意味著，一旦數據存儲在分布式系統之中，在實時搜索、查詢或數據挖掘等操作時，如訪問本地數據，在數據處理過程中，各節點之間將只有一個本地查詢結果，這樣可降低運營開支。

Hadoop的最大特點在於其內置的並行處理和線性擴展能力，提供對大型數據集查詢並生成結果。在結構上，Hadoop主要有兩個部分：

Hadoop分布式文件系統(HDFS)將數據文件切割成數據塊，並將其存儲在多個節點之內，以提供容錯性和高性能。除了大量的多個節點的聚合I/O，性能通常取決於數據塊的大小——如128MB。而傳統的Linux系統下的較為典型的數據塊大小可能是4KB。

MapRece引擎通過JobTracker節點接受來自客戶端的分析工作，採用「分而治之」的方式來將一個較大的任務分解成多個較小的任務，然後分配給各個TaskTrack節點，並採用主站/從站的分布方式(具體如下圖所示)：

Hadoop系統有三個主要的功能節點：客戶機、主機和從機。客戶機將數據文件注入到系統之中，從系統中檢索結果，以及通過系統的主機節點提交分析工作等。主機節點有兩個基本作用：管理分布式文件系統中各節點以及從機節點的數據存儲，以及管理Map/Rece從機節點的任務跟蹤分配和任務處理。數據存儲和分析處理的實際性能取決於運行數據節點和任務跟蹤器的從機節點性能，而這些從機節點則由各自的主機節點負責溝通和控制。從節點通常有多個數據塊，並在作業期間被分配處理多個任務。

部署實施Hadoop

各個節點硬體的主要要求是市縣計算、內存、網路以及存儲等四個資源的平衡。目前常用的並被譽為「最佳」的解決方案是採用相對較低成本的舊有硬體，部署足夠多的伺服器以應對任何可能的故障，並部署一個完整機架的系統。

Hadoop模式要求伺服器與SAN或者NAS進行直接連接存儲(DAS)。採用DAS主要有三個原因，在標准化配置的集群中，節點的縮放數以千計，隨著存儲系統的成本、低延遲性以及存儲容量需求不斷提高，簡單配置和部署個主要的考慮因素。隨著極具成本效益的1TB磁碟的普及，可使大型集群的TB級數據存儲在DAS之上。這解決了傳統方法利用SAN進行部署極其昂貴的困境，如此多的存儲將使得Hadoop和數據存儲出現一個令人望而卻步的起始成本。有相當大一部分用戶的Hadoop部署構建都是採用大容量的DAS伺服器，其中數據節點大約1-2TB，名稱控制節點大約在1-5TB之間，具體如下圖所示：

來源：Brad Hedlund, DELL公司

對於大多數的Hadoop部署來說，基礎設施的其他影響因素可能還取決於配件，如伺服器內置的千兆乙太網卡或千兆乙太網交換機。上一代的CPU和內存等硬體的選擇，可根據符合成本模型的需求，採用匹配數據傳輸速率要求的千兆乙太網介面來構建低成本的解決方案。採用萬兆乙太網來部署Hadoop也是相當不錯的選擇。

萬兆乙太網對Hadoop集群的作用

千兆乙太網的性能是制約Hadoop系統整體性能的一個主要因素。使用較大的數據塊大小，例如，如果一個節點發生故障(甚至更糟，整個機架宕機)，那麼整個集群就需要對TB級的數據進行恢復，這就有可能會超過千兆乙太網所能提供的網路帶寬，進而使得整個集群性能下降。在擁有成千上萬個節點的大型集群中，當運行某些需要數據節點之間需要進行中間結果再分配的工作負載時，在系統正常運行過程中，某個千兆乙太網設備可能會遭遇網路擁堵。

每一個Hadoop數據節點的目標都必須實現CPU、內存、存儲和網路資源的平衡。如果四者之中的任意一個性能相對較差的話，那麼系統的潛在處理能力都有可能遭遇瓶頸。添加更多的CPU和內存組建，將影響存儲和網路的平衡，如何使Hadoop集群節點在處理數據時更有效率，減少結果，並在Hadoop集群內添加更多的HDFS存儲節點。

幸運的是，影響CPU和內存發展的摩爾定律，同樣也正影響著存儲技術(TB級容量的磁碟)和乙太網技術(從千兆向萬兆甚至更高)的發展。預先升級系統組件(如多核處理器、每節點5-20TB容量的磁碟，64-128GB內存)，萬兆乙太網卡和交換機等網路組件是重新平衡資源最合理的選擇。萬兆乙太網將在Hadoop集群證明其價值，高水平的網路利用率將帶來效益更高的帶寬。下圖展示了Hadoop集群與萬兆乙太網的連接：

許多企業級數據中心已經遷移到10GbE網路，以實現伺服器整合和伺服器虛擬化。隨著越來越多企業開始部署Hadoop，他們發現他們完全不必要大批量部署1U的機架伺服器，而是部署更少，但性能更高的伺服器，以方便擴展每個數據節點所能運行的任務數量。很多企業選擇部署2U或4U的伺服器(如戴爾 PowerEdge C2100)，每個節點大約12-16個核心以及24TB存儲容量。在這種環境下的合理選擇是充分利用已經部署的10GbE設備和Hadoop集群中的 10GbE網卡。

在日常的IT環境中構建一個簡單的Hadoop集群。可以肯定的是，盡管有很多細節需要微調，但其基礎是非常簡單的。構建一個計算、存儲和網路資源平衡的系統，對項目的成功至關重要。對於擁有密集節點的Hadoop集群而言，萬兆乙太網能夠為計算和存儲資源擴展提供與之相匹配的能力，且不會導致系統整體性能下降。

『捌』 一個Excel工作簿中的多個工作表怎麼拆分成獨立表格

一個Excel工作簿中的多個工作表想拆分成獨立表格，首先打開表格找到並選中表格右下角的表一，然後，點擊右鍵選擇「移動或復制工作表」，然後，打開工作薄點擊新工作薄，然後，點擊確定，然後點擊保存，打開保存界面後再點擊「保存」（喜歡保存到哪裡請根據自己的需求），這樣表一就保存下來了。

保存表二跟保存表一是一樣的操作方法。滑鼠右擊表二，然後，點擊「移動或復制工作表」，然後工作薄里選擇「新工作薄」，保存最後一個工作薄的時候要選擇「建立副本」不然保存不了，然後點擊「保存」，然後，點擊左上角「保存」保存工作薄，打開保存界面後點擊「保存」就可以了。具體操作步驟如下：

1、首先打開表格找到並選中表格右下角的表一。

注意事項：

1、表格保存位置根據個人需求而定。

2、要拆分成獨立表格，需要一個一個進行保存。

『玖』 用VBA 把一個大數據表分割成N個小數據表

應該是分成100個小數據表吧 或者是有1000行10列數據 不知道我的理解對不對
Sub f()
For i = 1 To 100
Set a = Sheets.Add(Before:=Worksheets(Worksheets.Count))
Range(Cells(1 + (i - 1) * 10, 1), Cells(1 + i * 10, 1)).Copy a.[a1]
Next
End Sub

『拾』 mysql 如何拆分大資料庫表

  • 看看別人家設計的規范

  • 58到家資料庫30條軍規解讀

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