大数据交互
1. 大数据提供用户交互方式有哪些
一、 ftp服务器共享方式。即建立一个ftp服务器，为不同的系统分配账号、密码、目录的操作权限等，要交换数据的两个系统要约定好数据格式（比如：xml文件，excel文件，csv文件等）、文件命名方式、存放路径等规则等。交互时，一个系统按约定的时间将数据写入ftp目录中，另一个系统定期取走并进行相应的业务操作。这种方式在电信、移动中项目用得比较多，特别是sp。
二、socket通讯服务器方式。要传送数据的双方建立socket连接后再传送数据，数据格式自行约定，并对传输的数据进行加密，这种方式在银行系统中用得比较多（c、c++写的核心）。
三、 webservice方式。这种方式不再做过多描述，具体请参阅我的《webservice之cxf实现》《webservice架构设计》博文。这种方式在互联网上用得多一些。
四、 远程rmi（如OMG CORBA）方式。以前我在delphi中实现过（怀念李维的时代，呵呵），j2se中也有相应的支持，这种方式相对来说比较复杂。如果同为java系统可用jndi方式，ejb也是一种方式。
五、远程url地址方式。这种方式在互联网上用得很多，比如：facebook，豆瓣的api，支付宝在线支持数据交互等等，早期DWR的web远程调用本质上也属于这种。当然，webservice说到底也是这种方式，只不过数据的xml打包和解包过程由程序按照规范自动完成。交互示意图
这种暴露url地址方式的数据传输格式可以是xml、json或自定义text格式，也可以在请求参数中直接协带一个一个需要的数据。要注意的是，如果在客户浏览器中解析第三方服务器的json数据会有跨域安全访问问题（无论js还是fash、flex都一样），还好，jQuery中有相应的函数封装。
总之，无论采用哪种方式，你在为实际项目做架构原型的时候，下面几个因素都要考虑周全。
一、简单。交互的设计要简单，这对调用双方都有好处。
二、 安全性。如何保证数据在交互过程中的安全性是一个点。
三、 性能。在选择的时候，要考虑数据量的大小，以决定一种合适的方式（比如：一次调用请求的数据量，请求调用的频率）。
四、最后，要考虑重复数据的处理，特别是在其它系统将数据推入的情况，对于推入的数据，要做好处理日志，以备后查。大数据更多交互方式，参考：http://ke.qq.com/course/109084#term_id=100116274
2. 如何进行大数据分析及处理
探码科技大数据分析及处理过程
聚云化雨的处理方式
聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；
化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；
开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。
3. 多平台站数据交互系统是什么意思
大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于内大数据的技术，包括大规模并行容处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。
4. 如何进行大数据分析及处理
探码科技大数据分析及处理过程
聚云化雨的处理方式
聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；
化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；
开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。
5. 分享10个大数据的使用方法
分享10个大数据的使用方法
收集和分析正确的数据、切实的理解用户体验及用户行为已成为当务之急，下面将分享10个大数据的使用方法，可以帮助机构从用户交互中获得见解、提高用户忠诚度并从根本上取得竞争优势：
1. 将网络传输中的数据看做“金矿”并进行挖掘。你的网络中包含了大量其它公司无法从中获益的数据，收割这些数据中的价值是你真正理解用户体验的第一步。
2. 不要总是用假设去了解你的用户，并且知道他们需要什么。拥抱用户，并且切实的了解用户行为，要比去假设要好的多。保持客观，从实际数据中获得见解。
3. 尽可能的收集数据，从而减少盲点。盲点可能导致丢失关键信息，从而得到一个歪曲的用户体验观。确认你收集了一切可以影响到用户体验和行为分析的数据。
4. 对比数据的体积，我们该更看重数量。收集好数据之后，专注于重要的数据来做分析方案。
5. 迅速。用户需求优先级总是在变化的，技术需要迅速的做出分析并做调整。这样才能保证你分析出的不是过时结果，对于随时都在改变的需求，你需要迅速的收集数据并做出响应的处理。
6. 实时的业务运作。这就需求对数据的实时分析并获取见解，从而在情况发生后可以实时的做出调整，从而保证最佳的用户体验及经营结果。
7. 分析不应该给产品系统带来风险，也就是分析永远都不应该给用户体验带来负面的影响。所以尽可能多的捕捉数据，避免盲点才能让分析出的见解不会对业务有负效应。
8. 利用好你数据的每一个字节，聚合数据可能会暗藏关键见解。这些信息片段可能会反应最有价值的见解，可以帮助持续的提升用户体验及经营效果。
9. 着眼大局。捕捉与你站点或者网络应用程序交互的所有数据，不管是来自智能手机、平板或者是电脑。丰富数据，将不同储存形式之间的数据关联起来，确信这些点都被连接了起来。在处理中关联的越早，获得的见解就越完整、精准、及时和有效。
10. 和平台无关，确保你的大数据分析能力不会受到设备的类型限制（笔记本、台式机、智能手机、平板等）。
6. 大数据处理
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
六、大数据展现与应用技术
大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。
7. 现在是做大数据分析，web开发，还是大数据 与java后端交互，这3样哪点前
首先，JAVA和大数据这是两个技术方向，都是属于IT行业的，所以你的说法是不正确的。 其次，JAVA的后台编程必不可少，但是人才多；而大数据现在越来越被重视，而且人才较少。 大数据
8. 数据交互方式
web数据交互方式，web数据交互，简单的讲，是client与server端的数据交互，通过http协议交互的。
【扩展】
对于小型个人系统，数据量不是很大的都是通过webservice，webservice读取数据库，然后返回结果；对于公司企业的大型数据系统等采用预先将数据库中的每一条信息静态化成xml，客户直接下载xml然后本地解析的数据交互方法。
web数据交互，从server的角度讲：主要有pull，push两个,一个是拉，另外一个是推。
1）pull 是拉，客户端向服务器端主动的拉取数据，采用的技术是ajax 和Xss（跨站脚本）
2）push 是服务器向客户端主动的推动数据，第一种方式是长连接，客户端与服务器之间一直保持着连接，如果有数据的更新，服务器向客户端推送数据，客户端接受服务器端的数据，可以理解为长轮询，客户端与服务器端必须一直是连接着的状态。另外还有一种是伪长链接的。有2种实现方式，一种是基于ajax的，它与传统的ajax的方式不同在于，服务器端会阻塞客户端的请求直到有数据传递或者超时才返回。客户端 JavaScript 响应处理函数会在处理完服务器返回的信息后，再次发出请求，重新建立连接。 当客户端处理接收的数据、重新建立连接时，服务器端可能有新的数据到达；这些信息会被服务器端保存直到客户端重新建立连接，客户端会一次把当前服务器端所有的信息取回。