Apakah tiga sumber data besar?
Sumber data besar termasuk penderia dan peranti IoT, media sosial dan Internet, data korporat dan kerajaan. Pengenalan terperinci: 1. Penderia dan peranti IoT Dengan perkembangan pesat Internet of Things, semakin banyak penderia digunakan dalam pelbagai bidang dan mempunyai keupayaan masa nyata 2. Media sosial dan Internet Dengan populariti Internet dan peningkatan media sosial, pengguna telah menghasilkan sejumlah besar data di Internet dan sebagainya.
Sistem pengendalian tutorial ini: sistem Windows 10, komputer Dell G3.
Sumber data besar boleh dibahagikan terutamanya kepada tiga aspek berikut:
Sensor dan peranti IoT: Dengan perkembangan pesat Internet Perkara, semakin banyak penderia digunakan dalam pelbagai bidang, termasuk industri, pertanian, pengangkutan , dan rawatan perubatan tunggu. Penderia ini boleh mengesan dan merekodkan pelbagai kuantiti fizikal, seperti suhu, kelembapan, tekanan, cahaya, dsb. Jumlah data yang dijana oleh penderia adalah besar dan masa nyata, menyediakan sumber penting untuk penjanaan data besar. Sebagai contoh, semasa pengeluaran kilang, pelbagai penderia boleh memantau status peralatan, kualiti produk dan maklumat lain dalam masa nyata dan menghantarnya ke pusat data untuk analisis dan pengoptimuman proses pengeluaran.
Media Sosial dan Internet: Dengan populariti Internet dan peningkatan media sosial, pengguna telah menjana sejumlah besar data di Internet. Platform media sosial seperti Facebook, Twitter, Instagram, dsb. mempunyai ratusan juta pengguna menyiarkan teks, gambar, video dan kandungan lain padanya setiap hari. Data yang dijana pengguna ini mengandungi maklumat yang kaya, seperti minat pengguna, hubungan sosial, tingkah laku penggunaan, dsb. Pada masa yang sama, terdapat sejumlah besar halaman web, blog, forum dan tapak web lain di Internet, dan klik, ulasan, koleksi dan gelagat lain pengguna yang dihasilkan semasa menyemak imbas dan carian juga akan menjana sejumlah besar data. Data media sosial dan Internet ini dicirikan oleh kepelbagaian, pelbagai sumber dan sifat masa nyata yang tinggi, menyediakan sumber yang kaya untuk analisis data besar.
Data perusahaan dan kerajaan: Perusahaan dan agensi kerajaan menjana sejumlah besar data dalam operasi dan proses pengurusan harian mereka. Data yang dijana oleh perusahaan dalam jualan, pengeluaran, perolehan, kewangan, dsb., seperti jualan, inventori, rekod transaksi, dsb., boleh digunakan untuk analisis perniagaan dan sokongan keputusan perusahaan. Data yang dijana oleh jabatan kerajaan dalam demografi, pembangunan ekonomi, pemantauan alam sekitar, dsb., seperti data banci, data KDNK, data pencemaran alam sekitar, dsb., boleh digunakan untuk pengurusan sosial dan penggubalan dasar. Data korporat dan kerajaan ini mempunyai kredibiliti dan integriti yang tinggi, menyediakan asas yang boleh dipercayai untuk analisis data besar.
Ringkasnya, sumber data besar terutamanya termasuk data yang dijana oleh penderia dan peranti IoT, data yang dijana oleh media sosial dan pengguna Internet, dan data yang dijana oleh perusahaan dan agensi kerajaan. Sumber data ini kaya dan pelbagai, meliputi pelbagai bidang, menyediakan ruang yang luas dan kemungkinan untuk analisis data besar. Pada masa yang sama, sumber data ini juga membawa cabaran dalam pengurusan data, privasi data, keselamatan data, dll., yang perlu dipertimbangkan dan diselesaikan oleh pengaturcara semasa proses pemprosesan dan analisis data besar.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah tiga sumber data besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Kemahiran pemprosesan struktur data besar: Pecahan: Pecahkan set data dan proseskannya dalam bahagian untuk mengurangkan penggunaan memori. Penjana: Hasilkan item data satu demi satu tanpa memuatkan keseluruhan set data, sesuai untuk set data tanpa had. Penstriman: Baca fail atau hasil pertanyaan baris demi baris, sesuai untuk fail besar atau data jauh. Storan luaran: Untuk set data yang sangat besar, simpan data dalam pangkalan data atau NoSQL.

AEC/O (Seni Bina, Kejuruteraan & Pembinaan/Operasi) merujuk kepada perkhidmatan komprehensif yang menyediakan reka bentuk seni bina, reka bentuk kejuruteraan, pembinaan dan operasi dalam industri pembinaan. Pada tahun 2024, industri AEC/O menghadapi cabaran yang berubah-ubah di tengah-tengah kemajuan teknologi. Tahun ini dijangka menyaksikan integrasi teknologi termaju, menandakan anjakan paradigma dalam reka bentuk, pembinaan dan operasi. Sebagai tindak balas kepada perubahan ini, industri mentakrifkan semula proses kerja, melaraskan keutamaan, dan meningkatkan kerjasama untuk menyesuaikan diri dengan keperluan dunia yang berubah dengan pantas. Lima arah aliran utama berikut dalam industri AEC/O akan menjadi tema utama pada 2024, mengesyorkan ia bergerak ke arah masa depan yang lebih bersepadu, responsif dan mampan: rantaian bekalan bersepadu, pembuatan pintar

Dalam era Internet, data besar telah menjadi sumber baharu Dengan peningkatan berterusan teknologi analisis data besar, permintaan untuk pengaturcaraan data besar menjadi semakin mendesak. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, kelebihan unik C++ dalam pengaturcaraan data besar telah menjadi semakin menonjol. Di bawah ini saya akan berkongsi pengalaman praktikal saya dalam pengaturcaraan data besar C++. 1. Memilih struktur data yang sesuai Memilih struktur data yang sesuai adalah bahagian penting dalam menulis program data besar yang cekap. Terdapat pelbagai struktur data dalam C++ yang boleh kita gunakan, seperti tatasusunan, senarai terpaut, pepohon, jadual cincang, dsb.

1. Latar Belakang Pembinaan 58 Portrait Platform Pertama sekali, saya ingin berkongsi dengan anda latar belakang pembinaan 58 Portrait Platform. 1. Pemikiran tradisional platform pemprofilan tradisional tidak lagi mencukupi Membina platform pemprofilan pengguna bergantung pada keupayaan pemodelan gudang data untuk menyepadukan data daripada pelbagai barisan perniagaan untuk membina potret pengguna yang tepat untuk memahami tingkah laku, minat pengguna dan keperluan, dan menyediakan keupayaan sampingan, akhirnya, ia juga perlu mempunyai keupayaan platform data untuk menyimpan, bertanya dan berkongsi data profil pengguna dan menyediakan perkhidmatan profil dengan cekap. Perbezaan utama antara platform pemprofilan perniagaan binaan sendiri dan platform pemprofilan pejabat pertengahan ialah platform pemprofilan binaan sendiri menyediakan satu barisan perniagaan dan boleh disesuaikan atas permintaan platform pertengahan pejabat berkhidmat berbilang barisan perniagaan, mempunyai kompleks pemodelan, dan menyediakan lebih banyak keupayaan umum. 2.58 Potret pengguna latar belakang pembinaan potret di platform tengah 58

Dalam era data besar hari ini, pemprosesan dan analisis data telah menjadi sokongan penting untuk pembangunan pelbagai industri. Sebagai bahasa pengaturcaraan dengan kecekapan pembangunan tinggi dan prestasi unggul, bahasa Go telah secara beransur-ansur menarik perhatian dalam bidang data besar. Walau bagaimanapun, berbanding dengan bahasa lain seperti Java dan Python, bahasa Go mempunyai sokongan yang agak tidak mencukupi untuk rangka kerja data besar, yang telah menyebabkan masalah bagi sesetengah pembangun. Artikel ini akan meneroka sebab utama kekurangan rangka kerja data besar dalam bahasa Go, mencadangkan penyelesaian yang sepadan dan menggambarkannya dengan contoh kod khusus. 1. Pergi bahasa

Pelancaran produk musim luruh 2023 Yizhiwei telah berakhir dengan jayanya! Marilah kita sama-sama meninjau sorotan persidangan itu! 1. Keterbukaan inklusif pintar menjadikan kembar digital produktif Ning Haiyuan, pengasas bersama Kangaroo Cloud dan Ketua Pegawai Eksekutif Yizhiwei, membuat ucapan pembukaan: Pada mesyuarat strategik syarikat tahun ini, kami meletakkan hala tuju utama penyelidikan dan pembangunan produk sebagai “inklusif pintar. keterbukaan” "Tiga keupayaan teras, memfokuskan pada tiga kata kunci teras "keterbukaan inklusif pintar", kami seterusnya mencadangkan matlamat pembangunan "menjadikan kembar digital sebagai kuasa yang produktif". 2. EasyTwin: Teroka enjin kembar digital baharu yang lebih mudah digunakan 1. Dari 0.1 hingga 1.0, teruskan meneroka enjin pemaparan gabungan kembar digital untuk mendapatkan penyelesaian yang lebih baik dengan mod penyuntingan 3D yang matang, pelan tindakan interaktif yang mudah dan aset model yang besar

Sebagai bahasa pengaturcaraan sumber terbuka, bahasa Go secara beransur-ansur mendapat perhatian dan penggunaan yang meluas dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Ia digemari oleh pengaturcara kerana kesederhanaan, kecekapan, dan keupayaan pemprosesan serentak yang berkuasa. Dalam bidang pemprosesan data besar, bahasa Go juga mempunyai potensi yang kuat Ia boleh digunakan untuk memproses data besar-besaran, mengoptimumkan prestasi, dan boleh disepadukan dengan baik dengan pelbagai alatan dan rangka kerja pemprosesan data besar. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan beberapa konsep asas dan teknik pemprosesan data besar dalam bahasa Go dan menunjukkan cara menggunakan bahasa Go melalui contoh kod tertentu.

Dalam pemprosesan data besar, menggunakan pangkalan data dalam memori (seperti Aerospike) boleh meningkatkan prestasi aplikasi C++ kerana ia menyimpan data dalam memori komputer, menghapuskan kesesakan I/O cakera dan meningkatkan kelajuan akses data dengan ketara. Kes praktikal menunjukkan bahawa kelajuan pertanyaan menggunakan pangkalan data dalam memori adalah beberapa urutan magnitud lebih cepat daripada menggunakan pangkalan data cakera keras.