大数据专刊
Ⅰ 特刊和专刊有什么不同么
【词语】:特刊
【注音】:tè kān
【释义】:1.报刊等为纪念某一节日、事件、人物等而编辑的一期或一版。
【词语】:专刊
【注音】:zhuān kān
【释义】:1.报刊以某项内容为中心而编辑的一栏或一期。亦用以称有特定内容的单册著作。
所以两者内容差不多,只是特刊是为了纪念,因此特刊的内容必然是已发生的,而专刊则不一定。专刊可以对未来的估计、猜测等等,不一定要写已发生的。
Ⅱ http://v.qq.com/cover/k/k3httr8pkxpm5so.htmlvid=k0012w2mp&pgv_ref=aio2012&ptlang=2052
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Ⅲ 中国大数据的提出的时间和背景是什么发展情况和现状分别是什么样的
大数据在中国的发展相对比较年轻。2012年,中国政府在美国提出《大数据研究和发展计划》并且批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”,总投资额估计在几百亿,专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代才真正大面积的开始
发展和现状是:(一)市场规模快速增长,供给结构初步形成 市场规模快速增长。十二五以来,我国大数据产业从无到有,全国各地发展大数据积极性较高,行业应用得到快速推广,市场规模增速明显。易观国际数据显示,2011-2014年,我国大数据市场规模分别为37.4亿元、47.3亿元、59亿元和75.7亿元,年平均复合增长约为27%。易观国际同时预测,2015、2016年我国大数据市场规模将保持约30%的增长速度,在十二五末市场规模接近100亿元。
Ⅳ 谁能帮我翻译一下 谢谢
在发酵性介质中的R. sphaeroides 潮湿生物质,按照以下的流程收集。已发酵的饲料在10,000 rpm (每分钟1万转儿)的条件下用离心机分离20分钟。沉淀物被收集并用蒸馏水清洗两次,然后放在开口的烧杯里并在Labconco冷冻干燥机里干燥,条件是温度50 1度,压力o1 Pa,时间为48小时。
Ⅳ http://api.ztxwd.com/getcount.phpuin=443348704&t
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Ⅵ http://baidu.aipai.com/kan/z7BprecFrom=site&fr=v.baidu.com/browse里的背景音乐 求
原曲是Globus - Europa
视频里面是伴奏
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Ⅶ 大数据的权威定义
大数据是IT行业的术语,指的是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。
大数据起源 2008年9月,美国《自然》杂志,正式提出“大数据”概念
2011年2月1日,美国《科学》杂志,通过社会调查的方式,第一次分析了大数据对人们生活的影响
2011年5月,麦肯锡研究院分布报告。大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取,存储,管理和分析能力的数据集。
具有4V特征(value,volume,velocity,variety)
Value:价值高。
Volume:体量大。(数据每个18月翻一番,而每年产生的数据量增长到44万亿GB)
Velocity:速度快。(数据生成,存储,分析,处理远远超过人们的想象力)
Variety:种类多。
大数据的来源
按产生主体
(1)企业(关系型数据库,数据仓库)
(2)人(浏览信息,聊天,电子商务......)
(3)机器(服务器产生日志,视频监控数据)
数据来源的行业划分
(1)BAT三大公司为代表
(2)电信、金融、保险、电力、石化系统
(3)公共安全、医疗、交通领域
(4)气象、地理、政务等领域
(5)制造业和其他产业
3.按数据存储的形式划分
(1)结构化
(2)非结构化
二.大数据技术支撑
大数据运用场景
环境,教育,医疗,农业,智慧城市,零售业,金融业。
大数据的处理方法
数据采集
数据抓取,数据导入,物联网设备自动抓取
数据预处理
数据清理,数据集成,数据转换,数据规约。
转换:过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
规约:寻找依赖于发现目标的数据的有用特征,缩减数据规模,最大限度地精简数据量。
统计与分析
统计与分析主要是利用分布式数据库,或分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总,以满足大多数常见的分析需求,在这些方面需要使用不同的框架和方法。
Hadoop:大数据的核心,主要组成部分包括:maprece(处理)和HDFS(存储)和yarn(集群资源管理和调度);
Hbase:常用数据库;spark:实时数据处理框架;sqoop:数据导入导出;flume:日志采集工具
Hive:数据仓库,必须有SQL基础,可以做离线的数据分析,把复杂的maprece代码转化为简单的sql语句,
而且可以处理的数据类型更加丰富,对接的工具也更多,是整个大数据学习中非常主要的一部分。