⑴ 大數據存儲需要具備什麼

大數據之大 大是相對而言的概念。例如，對於像SAPHANA那樣的內存資料庫來說，2TB可能就已經是大容量了；而對於像谷歌這樣的搜索引擎，EB的數據量才能稱得上是大數據。 大也是一個迅速變化的概念。HDS在2004年發布的USP存儲虛擬化平台具備管理32PB內外部附加存儲的能力。當時，大多數人認為，USP的存儲容量大得有些離譜。但是現在，大多數企業都已經擁有PB級的數據量，一些搜索引擎公司的數據存儲量甚至達到了EB級。由於許多家庭都保存了TB級的數據量，一些雲計算公司正在推廣其文件共享或家庭數據備份服務。有容乃大 由此看來，大數據存儲的首要需求存儲容量可擴展。大數據對存儲容量的需求已經超出目前用戶現有的存儲能力。我們現在正處於PB級時代，而EB級時代即將到來。過去，許多企業通常以五年作為IT系統規劃的一個周期。在這五年中，企業的存儲容量可能會增加一倍。現在，企業則需要制定存儲數據量級（比如從PB級到EB級）的增長計劃，只有這樣才能確保業務不受干擾地持續增長。這就要求實現存儲虛擬化。存儲虛擬化是目前為止提高存儲效率最重要、最有效的技術手段。它為現有存儲系統提供了自動分層和精簡配置等提高存儲效率的工具。擁有了虛擬化存儲，用戶可以將來自內部和外部存儲系統中的結構化和非結構化數據全部整合到一個單一的存儲平台上。當所有存儲資產變成一個單一的存儲資源池時，自動分層和精簡配置功能就可以擴展到整個存儲基礎設施層面。在這種情況下，用戶可以輕松實現容量回收和容量利用率的最大化，並延長現有存儲系統的壽命，顯著提高IT系統的靈活性和效率，以滿足非結構化數據增長的需求。中型企業可以在不影響性能的情況下將HUS的容量擴展到近3PB，並可通過動態虛擬控制器實現系統的快速預配置。此外，通過HDSVSP的虛擬化功能，大型企業可以創建0.25EB容量的存儲池。隨著非結構化數據的快速增長，未來，文件與內容數據又該如何進行擴展呢？不斷生長的大數據 與結構化數據不同，很多非結構化數據需要通過互聯網協議來訪問，並且存儲在文件或內容平台之中。大多數文件與內容平台的存儲容量過去只能達到TB級，現在則需要擴展到PB級，而未來將擴展到EB級。這些非結構化的數據必須以文件或對象的形式來訪問。基於Unix和Linux的傳統文件系統通常將文件、目錄或與其他文件系統對象有關的信息存儲在一個索引節點中。索引節點不是數據本身，而是描述數據所有權、訪問模式、文件大小、時間戳、文件指針和文件類型等信息的元數據。傳統文件系統中的索引節點數量有限，導致文件系統可以容納的文件、目錄或對象的數量受到限制。HNAS和HCP使用基於對象的文件系統，使得其容量能夠擴展到PB級，可以容納數十億個文件或對象。位於VSP或HUS之上的HNAS和HCP網關不僅可以充分利用模塊存儲的可擴展性，而且可以享受到通用管理平台HitachiCommandSuite帶來的好處。HNAS和HCP為大數據的存儲提供了一個優良的架構。大數據存儲平台必須能夠不受干擾地持續擴展，並具有跨越不同時代技術的能力。數據遷移必須在最小范圍內進行，而且要在後台完成。大數據只要復制一次，就能具有很好的可恢復性。大數據存儲平台可以通過版本控制來跟蹤數據的變更，而不會因為大數據發生一次變更，就重新備份一次所有的數據。HDS的所有產品均可以實現後台的數據移動和分層，並可以增加VSP、HUS數據池、HNAS文件系統、HCP的容量，還能自動調整數據的布局。傳統文件系統與塊數據存儲設備不支持動態擴展。大數據存儲平台還必須具有彈性，不允許出現任何可能需要重建大數據的單點故障。HDS可以實現VSP和HUS的冗餘配置，並能為HNAS和HCP節點提供相同的彈性。

⑵ 大數據伺服器能不能根據自己的需求在硬體方面進行靈活配置

能的！ 建議參考一下硬體再做決定！

⑶ 大數據實驗室功能需求

主要還是硬體設備的需求，其他的都好說！

⑷ 大數據常用硬體設施需要怎樣的處理器

具體說的應該是CPU的內部結構了。486與386的最大區別在於「協助處理器」的增加。486由於內專部集成了數字協助屬處理器80387，CPU的運行方式產生了很大的變化。80386數字處理器本身只能進行基本的數字計算，如加減乘除等等。進行函數運算的時候需要用基本的數字計算去推導函數結果，在使用協助處理器80387之後，一些諸如三角函數、積分、微分計算可以直接得到結果。顯然，增加了協助處理器可以令復雜運算的速度大大提升。此外，CPU內部集成緩存是486與386之間另外一個最大的區別，CPU的運算直接從緩存中取用數據要比從外部獲取數據的速度快得多，緩存容量越大，CPU就可以以更高的速度獲得更多的數據，從而提高性能。而這時，即使處於同樣主頻，486也會比386的性能有大幅度提升。 開機的自檢畫面上有，注意看一下就行了。 386顯示為80386SX或80386DX，後者是真正的32位機。 486顯示為80486 最後，強烈建議不要刪除。刪除後電腦運行速度可能會差很多。。。

⑸ 大數據對電腦配置有什麼要求，在線等

大數據對電腦配置基本沒有什麼要求，
大數據對存儲伺服器和雲計算處理有要求，

⑹ 大數據平台硬體集成服務是什麼意思

往往有多個異構的、運行在不同的軟硬體平台上的...數據集成是把不同來源、格式、特點性質的數據在邏輯...最大限度地減少了對直接訪問後端系統和進行復雜

⑺ 新手學習，搭建大數據學習環境，電腦需要什麼硬體配置

這要看你的預算，先寫個主流配置給你參考:

英特爾i5 8500處理器，
技嘉B360M-DS3H主板，
威剛 XPG系列專 DDR4 2400 16G內存屬條，
威剛 XPG-SX6000系列 256G M.2介面固態硬碟，
九州風神 玄冰400 CPU散熱器，
微星GTX1060 6G暗黑龍爵顯卡，
航嘉JUMPER500電源，
金河田預見N15機箱。

⑻ 大數據在智能硬體領域有哪些應用

關於大數據在智能硬體領域有哪些應用你可以看看下面的解決方案。


大數據分析處理解決方案

方案闡述

每天，中國網民通過人和人的互動，人和平台的互動，平台與平台的互動，實時生產海量數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。

數億網民實時留下的痕跡，可以真實反映當下的世界。微觀層面，我們可以看到個體們在想什麼，在干什麼，及時發現輿情的弱信號。宏觀層面，我們可以看到當下的中國正在發生什麼，將要發生什麼，以及為什麼？藉此可以觀察輿情的整體態勢，洞若觀火。

原本分散、孤立的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，激發了智慧感知，感知用戶真實的態度和需求，輔助政府在智慧城市，企業在品牌傳播、產品口碑、營銷分析等方面的工作。

所謂未雨綢繆，防患於未然，最好的輿情應對處置莫過於讓輿情事件不發生。除了及時發現問題，大數據還可以幫我們預測未來。具體到輿情服務，輿情工作人員除了對輿情個案進行數據採集、數據分析之外，還可以通過大數據不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把服務的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展，通過對同類型輿情事件歷史數據，及影響輿情演進變化的其他因素進行大數據分析，提煉出相關輿情的規律和特點。

大數據時代的輿情管理不再局限於危機解決，而是梳理出危機可能產生的各種條件和因素，以及從負面信息轉化成輿情事件的關鍵節點和衡量指標，增強我們對同類型輿情事件的認知和理解，幫助我們更加精準的預測未來。

用大數據引領創新管理。無論是政府的公共事務管理還是企業的管理決策都要用數據說話。政府部門在出台社會規范和政策時，採用大數據進行分析，可以避免個人意志帶來的主觀性、片面性和局限性，可以減少因缺少數據支撐而帶來的偏差，降低決策風險。通過大數據挖掘和分析技術，可以有針對性地解決社會治理難題；針對不同社會細分人群，提供精細化的服務和管理。政府和企業應建立資料庫資源的共享和開放利用機制，打破部門間的「信息孤島」，加強互動反饋。通過搭建關聯領域的資料庫、輿情基礎資料庫等，充分整合外部互聯網數據和用戶自身的業務數據，通過數據的融合，進行多維數據的關聯分析，進而完善決策流程，使數據驅動的社會決策與科學治理常態化，這是大數據時代輿情管理在服務上的延伸。

解決關鍵

如何能夠快速的找到所需信息，採集是大數據價值挖掘最重要的一環，其後的集成、分析、管理都構建於採集的基礎，多瑞科輿情數據分析站的採集子系統和分析子系統可以歸類熱點話題列表、發貼數量、評論數量、作者個數、敏感話題列表自動摘要、自動關鍵詞抽取、各類別趨勢圖表；在新聞類報表識別分析歸類：標題、出處、發布時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容、評論數量等；在論壇類報表識別分析歸類：帖子的標題、發言人、發布時間、內容、回帖內容、回帖數量等。

解決方案

多瑞科輿情數據分析站系統擁有自建獨立的大數據中心，伺服器集中採集對新聞、論壇、微博等多種類型互聯網數據進行7*24小時不間斷實時採集，具備上千億數據量的數據索引、挖掘分析和存儲能力，支撐政府、企業、媒體、金融、公安等多行業用戶的輿情分析雲服務。因此多瑞科輿情數據分析站系統在這方面有著天然優勢，也是解決信息數量和信息（有價值的）獲取效率之間矛盾的唯一途徑，系統利用各種數據挖掘技術將產生人工無法替代的效果，為市場調研工作節省巨大的人力經費開支。

實施收益

多瑞科輿情數據分析站系統可通過對大數據實時監測、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。

⑼ 大數據伺服器租用硬體配置有什麼要求，怎麼選

大數據伺服器在租用的時候要考慮以下幾個方面：
1. 高性能原則，伺服器處理器性能很關鍵，CPU的主頻要高，要有較大的緩存。保證所選購的伺服器，不僅能夠滿足運營系統的運行和業務處理的需要，而且能夠滿足一定時期業務量的增長。
2. 可靠性原則，伺服器要具備冗餘技術，同時硬碟、網卡、內存、電源此類設備要以穩定耐用為主，性能其次。考慮伺服器系統的可靠性，不僅要考慮伺服器單個節點的可靠性或穩定性，而且要考慮伺服器與相關輔助系統之間連接的整體可靠性
3. 可擴展性原則，伺服器的IO要高，否則在CPU和內存都是高性能的情況下，會出現瓶頸。除此之外，伺服器的擴展性要好，為的是滿足企業在日後發展的需要，因此我們公司一般選擇的都是十次方算力平台的伺服器。如：CPU型號升級、內存擴大、硬碟擴大、更換網卡、增加終端數目、掛接磁碟陣列或與其他伺服器組成對集中數據的並發訪問的集群系統等。這都需要所選購的伺服器在整體上具有一個良好的可擴充餘地。

⑽ 大數據發展必備三個條件

大數據發展必備三個條件
大數據概念的橫空出世，有賴於短短幾年出現的海量數據。據統計，互聯網上的數據每兩年翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。當然，海量數據僅僅是「大數據」概念的一部分，只有具備4個「V」的特徵，大數據的定義才算完整，而價值恰恰是決定大數據未來走向的關鍵。
大數據發展必備三個條件
大數據的發展需要三個必要條件：數據源、數據交易、數據產生價值的過程。近年來，社交網路的興起、物聯網的發展和移動互聯網的普及，誕生了大量有價值的數據源，奠定了大數據發展的基礎。大數據時代到來的重要標志，則是大批專業級「數據買賣商」的出現，以及圍繞數據交易形成的，貫穿於收集、整理、分析、應用整個流程的產業鏈條。大數據發展的核心，則是使用戶從海量的非結構化數據和半結構化數據中獲得了新的價值，數據價值是帶動數據交易的原動力。
IBM、甲骨文、SAP近年紛紛斥巨資收購數據管理和分析公司，在這些互聯網巨頭的帶動下，數據分析技術日漸成熟。2013年6月，愛德華·斯諾登將「棱鏡計劃」公之於眾，「棱鏡門」事件一方面說明大數據技術已經成熟;另一方面也佐證了現在阻礙大數據發展的不是技術，而是數據交易和數據價值。
大數據技術的發展促進了雲計算的落地，雲計算的部署完成又反過來加大了市場對數據創造價值的期待。大數據概念提出之後，市場終於看到了雲計算的獲利方向：各地的一級系統集成商與當地政府合作，建雲數據中心;各大行業巨頭在搭建各自行業的雲平台;IT巨頭想盡辦法申請中國的公有雲牌照。大數據促成了雲計算從概念到落地。藉助於智慧城市概念的普及，雲計算基礎設施已基本准備就緒，一方面完成了大數據應用的硬體基礎;另一方面迫於回收雲計算投資的壓力，市場急需應用部署，大數據恰如雪中送炭，被市場寄予厚望。
現在，問題的核心指向了「數據如何創造價值?」
整合與開放是基石
大數據服務創業公司Connotate對800多名商業和IT主管進行了調查。結果顯示，60%受調查者稱：「目前就說這些大數據投資項目肯定能夠帶來良好回報尚為時過早。」之所以如此，是由於當前大數據缺乏必需的開放性：數據掌握在不同的部門和企業手中，而這些部門和企業並不願意分享數據。大數據是通過研究數據的相關性來發現客觀規律，這依賴於數據的真實性和廣泛性，數據如何做到共享和開放，這是當前大數據發展的軟肋和需要解決的大問題。
2012年美國大選，奧巴馬因數據整合而受益。在奧巴馬的競選團隊中有一個神秘的數據挖掘團隊，他們通過對海量數據進行挖掘幫助奧巴馬籌集到10億美元資金;他們通過數據挖掘使競選廣告投放效率提升了14%;他們通過製作「搖擺州」選民的詳細模型，每晚實施6.6萬次模擬選舉，推算奧巴馬在「搖擺州」的勝率，並以此來指導資源分配。奧巴馬競選團隊相比羅姆尼競選團隊最有優勢的地方：對大數據的整合。奧巴馬的數據挖掘團隊也意識到這個全世界共同的問題：數據分散在過多的資料庫中。因此，在前18個月，奧巴馬競選團隊就創建了一個單一的龐大數據系統，可以將來自民意調查者、捐資者、現場工作人員、消費者資料庫、社交媒體，以及「搖擺州」主要的民主黨投票人的信息整合在一起，不僅能告訴競選團隊如何發現選民並獲得他們的注意，還幫助數據處理團隊預測哪些類型的人有可能被某種特定的事情所說服。正如競選總指揮吉姆·梅西納所說，在整個競選活中，沒有數據做支撐的假設很少存在。
2012年3月，美國奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，將「大數據研究」上升為國家意志。一個國家擁有數據的規模和運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分。國內智慧城市建設目標之一就是實現數據的集中共享。
合作共贏的商業模式
隨著雲計算、大數據技術和相關商業環境的不斷成熟，越來越多的「軟體開發者」正在利用跨行業的大數據平台，打造創新價值的大數據應用，而且這一門檻正在不斷降低。因為首先，數據擁有者能夠以微乎其微的成本獲取額外的收入，提高利潤水平;其次，大數據設備廠商需要應用來吸引消費者購買設備，發展合作共贏的夥伴關系勢必比單純銷售設備要有利可圖，一些具有遠見的廠商已經開始通過提供資金、技術支持、入股等方式來扶持這些「軟體開發者」;第三，行業細分市場的數據分析應用需求在不斷加大，對於整個大數據產業鏈來說，創新型的行業數據應用開發者必將是未來整個大數據產業鏈中最為活躍的部分。
未來，有三種企業將在」大數據產業鏈「中處於重要地位：掌握海量有效數據的企業，有著強大數據分析能力的企業，以及創新的「軟體開發者」。社交網路、移動互聯網、信息化企業、電信運營商都是海量數據的製造者，Facebook公司手中掌握著8.5億用戶，淘寶注冊用戶超過3.7億，騰訊的微信用戶突破3億，這些龐大用戶群所提供的數據，正在等待時機釋放出巨大商業能量。可以預測，在不久的將來，Facebook、騰訊、電信運營商等海量數據持有者或者自我延伸成為數據分析提供商，或者與IBM、ZTE等企業密切對接成為上下游合作企業，大數據產業鏈將在某個爆發時點到來之際，以令人驚訝的速度成長壯大。
警惕大數據的危害
大數據時代，傳統的隨機抽樣被「所有數據的匯攏」所取代，人們的思維決斷模式，已可直接根據「是什麼」來下結論，由於這樣的結論剔除了個人情緒、心理動機、抽樣精確性等因素的干擾，因此將更精確、更有預見性。不過，由於大數據過於依靠數據的匯集，一旦數據本身有問題，就很可能出現「災難性大數據」，即因為數據本身的問題，而導致錯誤的預測和決策。
大數據的理論是「在稻草堆里找一根針」，而如果「所有稻草看上去都挺像那根針」呢?過多但無法辨析真偽和價值的信息和過少的信息一樣，對於需要作出瞬間判斷、一旦判斷出錯就很可能造成嚴重後果的情況而言，同樣是一種危害。「大數據」理論是建立在「海量數據都是事實」的基礎上，而如果數據提供者造假呢?這在大數據時代變得更有害，因為人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見。擁有最完善資料庫、最先接受「大數據」理念的華爾街投行和歐美大評級機構，卻每每在重大問題上判斷出錯，這本身就揭示了「大數據」的局限性。
不僅如此，大數據時代造就了一個資料庫無所不在的世界，數據監管部門面臨前所未有的壓力和責任：如何避免數據泄露對國家利益、公眾利益、個人隱私造成傷害?如何避免信息不對等，對困難群體的利益構成傷害?在有效控制風險之前，也許還是讓「大數據」繼續待在籠子里更好一些。
大數據的經濟價值已經被人們認可，大數據的技術也已經逐漸成熟，一旦完成數據的整合和監管，大數據爆發的時代即將到來。我們現在要做的，就是選好自己的方向，為迎接大數據的到來，提前做好准備。