Was ist das Ergebnis der Entstehung von Big Data?
Die Entstehung von Big Data ist das Ergebnis der Anhäufung quantitativer Datenänderungen zu qualitativen Änderungen.
Big Data (Big Data), ein Begriff aus der IT-Branche, bezeichnet eine Sammlung von Daten, die mit herkömmlichen Softwaretools nicht innerhalb eines bestimmten Zeitraums erfasst, verwaltet und verarbeitet werden können Verarbeitungsmodelle für genauere Daten. Riesige, wachstumsstarke und diversifizierte Informationsbestände mit starken Entscheidungs-, Einblicks- und Prozessoptimierungsfähigkeiten.
Gründe für die Entstehung von Big Data:
Die meisten technologischen Durchbrüche gehen auf tatsächliche Produktanforderungen zurück. Big Data wurde ursprünglich in der Suchmaschine von Google geboren. Mit der Entwicklung des Web 2.0-Zeitalters hat die Datenmenge im Internet explosionsartig zugenommen. Um den Anforderungen der Informationssuche gerecht zu werden, besteht ein sehr großer Bedarf an Datenspeicherung in großem Maßstab.
Aus Kostengründen wird es immer unpraktischer, Hardware zu aktualisieren, um große Datenmengen zu durchsuchen. Daher hat Google ein zuverlässiges softwarebasiertes Dateispeichersystem GFS vorgeschlagen, das normale PCs zur Parallelisierung großer Datenmengen unterstützt.
Die gespeicherten Daten sind von geringem Wert und nur die Daten können verarbeitet werden, um die tatsächlichen Anwendungsanforderungen zu erfüllen. Daher hat Google das MapReduce-Rechenmodell entwickelt, das die Leistungsfähigkeit von Clustern nutzen kann, um komplexe Vorgänge zu kombinieren. Teilen Sie sie in jeden auf Auf einem normalen PC werden nach Abschluss der Berechnung die endgültigen Berechnungsergebnisse durch Zusammenfassen ermittelt, sodass durch direktes Erhöhen der Anzahl der Maschinen eine bessere Rechenleistung erzielt werden kann.
Mit GFS und MapReduce wurden die Speicherung und der Betrieb von Dateien gelöst, es sind jedoch neue Probleme aufgetreten. Die zufälligen Lese- und Schreibfunktionen von GFS sind sehr schlecht, und Google benötigt eine Datenbank zum Speichern formatierter Daten. Das Problem, das ursprünglich durch eine eigenständige Datenbank gelöst wurde, war für Google eine Tragödie, also hat Google, das magische Tool, ein anderes entwickelt Das BigTable-System verwendet das GFS-Dateispeichersystem und ein verteiltes Sperrverwaltungssystem Chubby, um ein spaltenorientiertes Datenbanksystem wie BigTable zu entwerfen.
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PHPs Fähigkeiten zur Verarbeitung von Big-Data-Strukturen
May 08, 2024 am 10:24 AM
Fähigkeiten zur Verarbeitung von Big-Data-Strukturen: Chunking: Teilen Sie den Datensatz auf und verarbeiten Sie ihn in Blöcken, um den Speicherverbrauch zu reduzieren. Generator: Generieren Sie Datenelemente einzeln, ohne den gesamten Datensatz zu laden, geeignet für unbegrenzte Datensätze. Streaming: Lesen Sie Dateien oder fragen Sie Ergebnisse Zeile für Zeile ab, geeignet für große Dateien oder Remote-Daten. Externer Speicher: Speichern Sie die Daten bei sehr großen Datensätzen in einer Datenbank oder NoSQL.
Fünf große Entwicklungstrends in der AEC/O-Branche im Jahr 2024
Apr 19, 2024 pm 02:50 PM
AEC/O (Architecture, Engineering & Construction/Operation) bezieht sich auf die umfassenden Dienstleistungen, die Architekturdesign, Ingenieurdesign, Bau und Betrieb in der Bauindustrie anbieten. Im Jahr 2024 steht die AEC/O-Branche angesichts des technologischen Fortschritts vor sich ändernden Herausforderungen. In diesem Jahr wird voraussichtlich die Integration fortschrittlicher Technologien stattfinden, was einen Paradigmenwechsel in Design, Bau und Betrieb einläuten wird. Als Reaktion auf diese Veränderungen definieren Branchen Arbeitsprozesse neu, passen Prioritäten an und verbessern die Zusammenarbeit, um sich an die Bedürfnisse einer sich schnell verändernden Welt anzupassen. Die folgenden fünf großen Trends in der AEC/O-Branche werden im Jahr 2024 zu Schlüsselthemen und empfehlen den Weg in eine stärker integrierte, reaktionsfähigere und nachhaltigere Zukunft: integrierte Lieferkette, intelligente Fertigung
Erfahrungsaustausch in der C++-Entwicklung: praktische Erfahrung in der C++-Big-Data-Programmierung
Nov 22, 2023 am 09:14 AM
Im Internetzeitalter ist Big Data zu einer neuen Ressource geworden. Mit der kontinuierlichen Verbesserung der Big-Data-Analysetechnologie ist die Nachfrage nach Big-Data-Programmierung immer dringlicher geworden. Als weit verbreitete Programmiersprache sind die einzigartigen Vorteile von C++ bei der Big-Data-Programmierung immer deutlicher hervorgetreten. Im Folgenden werde ich meine praktischen Erfahrungen in der C++-Big-Data-Programmierung teilen. 1. Auswahl der geeigneten Datenstruktur Die Auswahl der geeigneten Datenstruktur ist ein wichtiger Bestandteil beim Schreiben effizienter Big-Data-Programme. In C++ gibt es eine Vielzahl von Datenstrukturen, die wir verwenden können, z. B. Arrays, verknüpfte Listen, Bäume, Hash-Tabellen usw.
Anwendung von Algorithmen beim Aufbau einer 58-Porträt-Plattform
May 09, 2024 am 09:01 AM
1. Hintergrund des Baus der 58-Portrait-Plattform Zunächst möchte ich Ihnen den Hintergrund des Baus der 58-Portrait-Plattform mitteilen. 1. Das traditionelle Denken der traditionellen Profiling-Plattform reicht nicht mehr aus. Der Aufbau einer Benutzer-Profiling-Plattform basiert auf Data-Warehouse-Modellierungsfunktionen, um Daten aus mehreren Geschäftsbereichen zu integrieren, um genaue Benutzerporträts zu erstellen Und schließlich muss es über Datenplattformfunktionen verfügen, um Benutzerprofildaten effizient zu speichern, abzufragen und zu teilen sowie Profildienste bereitzustellen. Der Hauptunterschied zwischen einer selbst erstellten Business-Profiling-Plattform und einer Middle-Office-Profiling-Plattform besteht darin, dass die selbst erstellte Profiling-Plattform einen einzelnen Geschäftsbereich bedient und bei Bedarf angepasst werden kann. Die Mid-Office-Plattform bedient mehrere Geschäftsbereiche und ist komplex Modellierung und bietet allgemeinere Funktionen. 2.58 Benutzerporträts vom Hintergrund der Porträtkonstruktion im Mittelbahnsteig 58
Diskussion über die Gründe und Lösungen für das Fehlen eines Big-Data-Frameworks in der Go-Sprache
Mar 29, 2024 pm 12:24 PM
Im heutigen Big-Data-Zeitalter sind Datenverarbeitung und -analyse zu einer wichtigen Unterstützung für die Entwicklung verschiedener Branchen geworden. Als Programmiersprache mit hoher Entwicklungseffizienz und überlegener Leistung hat die Go-Sprache im Bereich Big Data nach und nach Aufmerksamkeit erregt. Im Vergleich zu anderen Sprachen wie Java, Python usw. verfügt die Go-Sprache jedoch über eine relativ unzureichende Unterstützung für Big-Data-Frameworks, was einigen Entwicklern Probleme bereitet hat. In diesem Artikel werden die Hauptgründe für das Fehlen eines Big-Data-Frameworks in der Go-Sprache untersucht, entsprechende Lösungen vorgeschlagen und anhand spezifischer Codebeispiele veranschaulicht. 1. Gehen Sie zur Sprache
KI, digitale Zwillinge, Visualisierung ... Höhepunkte der Yizhiwei-Herbst-Produkteinführungskonferenz 2023!
Nov 14, 2023 pm 05:29 PM
Die Produkteinführung im Herbst 2023 von Yizhiwei ist erfolgreich abgeschlossen! Lassen Sie uns gemeinsam die Highlights der Konferenz Revue passieren lassen! 1. Intelligente, integrative Offenheit, die es digitalen Zwillingen ermöglicht, produktiv zu werden. Ning Haiyuan, Mitbegründer von Kangaroo Cloud und CEO von Yizhiwei, sagte in seiner Eröffnungsrede: Beim diesjährigen strategischen Treffen des Unternehmens haben wir die Hauptrichtung der Produktforschung und -entwicklung als festgelegt „Intelligente inklusive Offenheit“ „Drei Kernfähigkeiten“, wobei wir uns auf die drei Kernschlüsselwörter „intelligente inklusive Offenheit“ konzentrieren, schlagen wir außerdem das Entwicklungsziel vor, „digitale Zwillinge zu einer Produktivkraft zu machen“. 2. EasyTwin: Entdecken Sie eine neue Digital-Twin-Engine, die einfacher zu verwenden ist 1. Erkunden Sie von 0.1 bis 1.0 weiterhin die Digital-Twin-Fusion-Rendering-Engine, um bessere Lösungen mit ausgereiftem 3D-Bearbeitungsmodus, praktischen interaktiven Blaupausen und umfangreichen Modellressourcen zu erhalten
Erste Schritte: Verwendung der Go-Sprache zur Verarbeitung großer Datenmengen
Feb 25, 2024 pm 09:51 PM
Als Open-Source-Programmiersprache hat die Go-Sprache in den letzten Jahren nach und nach große Aufmerksamkeit und Verwendung gefunden. Es wird von Programmierern wegen seiner Einfachheit, Effizienz und leistungsstarken Funktionen zur gleichzeitigen Verarbeitung bevorzugt. Auch im Bereich der Big-Data-Verarbeitung verfügt die Go-Sprache über großes Potenzial. Sie kann zur Verarbeitung großer Datenmengen, zur Leistungsoptimierung und zur guten Integration in verschiedene Big-Data-Verarbeitungstools und Frameworks eingesetzt werden. In diesem Artikel stellen wir einige grundlegende Konzepte und Techniken der Big-Data-Verarbeitung in der Go-Sprache vor und zeigen anhand spezifischer Codebeispiele, wie die Go-Sprache verwendet wird.
Big-Data-Verarbeitung in C++-Technologie: Wie nutzt man In-Memory-Datenbanken, um die Big-Data-Leistung zu optimieren?
May 31, 2024 pm 07:34 PM
Bei der Verarbeitung großer Datenmengen kann die Verwendung einer In-Memory-Datenbank (z. B. Aerospike) die Leistung von C++-Anwendungen verbessern, da sie Daten im Computerspeicher speichert, wodurch Festplatten-E/A-Engpässe vermieden und die Datenzugriffsgeschwindigkeiten erheblich erhöht werden. Praxisbeispiele zeigen, dass die Abfragegeschwindigkeit bei Verwendung einer In-Memory-Datenbank um mehrere Größenordnungen schneller ist als bei Verwendung einer Festplattendatenbank.