简介：本文的首席执行官注释将介绍大数据时代多少页的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
吃了杰作之后，您必须了解什么？让我们写下一种阅读的感觉。那么，写作后我怎么能感觉更具感染力？这是我整理过的“大数据时代”的出色帖子 - 阅读“大数据时代”的文章。我希望能帮助所有人。
“大数据时代”出色的阅读家庭论文1
这本书并非毫不费力地阅读。没有太多晦涩的理论，因此在中午休息几天后已经阅读了它。
这本书在互联网上到处都有推荐，称赞是大数据的经典。但是，我又一次读了它，但是我没有这个经典，但是我不得不叹息，作者的想法很紧张，参与了一个大范围。书中有很多有关大数据的示例。
我已经在互联网上阅读了太多文章和案例分析，但我认为大数据只是一种方法，这是我们分析和理解世界的众多手段之一。我们都不拒绝排除大数据的应用。，但我们不需要神话大数据。
在阅读本书的过程中，我还观看了一些与大数据分析有关的电影。本书中提到了“少数派报告”，以及“永无止境”和“源代码”。在少数民族报告中，人类使用先知的超级大国来获得对犯罪的预测和镇压，但提到了一个悖论在书籍和电影中：如果您预测会发生犯罪，那么请提前避免案件发生，但没有发生此案。逮捕嫌疑人的依据是什么？，预测完全无效。数据数据还应提供想法和方式。在我们注意到原则之前，我们应该根据大数据的分析做一些突破性和创造性的事情。
从远古时代到现在，数据的统计应用尚未中断。在变得聪明的过程中，我们人类创造了写作记录的历史，并通过积累和摘要为人类文明的发展做出了巨大贡献。但是，现在我们使用计算机系统来处理越来越多的数据信息。，大数据实际上只是人类信息历史上不可避免的过程。
大数据爆炸的背景是诸如计算机普及应用程序，工作和生活信息等因素，以及互联网，尤其是互联网的开发，并提供了可以使用的大规模数据的信息。就像像计划一样计算机和下棋，它具有足够的国际象棋数据数据，可以计算每个步骤的可能性。快速计算能力是这些的基础。
大数据本身是无意识的或毫无用处的，因为对所使用的人的发现或主观意识只有一些满足或支持的数据和比例。核心是核心。不认为有一个如此的大数据中心可以责骂方·耶（Fang Ye）并指出了江山（Jiangshan）。这也是我对德雷恩（Degreen）的大数据所说的一点。这本书的例子基本上是打破常规，想象力或具有创新思维的团队的成功案例。一旦这个人或团队属于对现有模型的严格应用或崇拜，失败失败了，失败的结果也是不可避免的。我想说的是，无论是大数据还是快速数据，这只是一种手段了解世界和对社会的理解。我们一直无法摆脱取决于人们思想的基本基本原理。如果您没有看到障碍，那么您就不会看到Taishan。有了大数据，您拥有整个世界。您的内心有多大，舞台有多大。只有当您的思维到来时，那些没有价值的数据垃圾将是值得的！不要浪费您对这个核心的思考！
作者说，大数据仅谈论结果，而没有谈论原因。我认为这种状态只是过渡期间的一种体现。如果您想实现更准确的，甚至作为大数据分析和应用的基础，则必须获得对大数据分析果实的可靠解释，这也可以为我们提供。新的理解，以进行可行的更改，升级或重新创建以及大数据的指导意义更深。
据说中国和外国著作之间的差距有时很大。中国作家被用来铺路和描绘使简单的事情复杂化。国外相反的是，就像造成直接伤害和抽象的复杂事物一样。我不知道我是否不适合外国的这些书。在大数据时代，我没有感到很多震惊和大脑的感觉。也许它与各种大数据中的文章太多有关。这本书的使用彼此播放，也许我没有实现本质。由于人们被认为是经典的，我想也许我应该有一段时间，改变姿势，然后再次阅读本书，看看是否会有新的感觉。
“大数据时代”出色的阅读家庭论文2
我从来没有对最好的书籍，热门话题和时尚技术感兴趣。书籍和杂志，例如特定的一年。主题，喜欢的观点。现成的产品已经想念我，并且习惯了使用成熟的技术产品。既不是高也不是冷漠的，也就是说，要与现实保持一定的距离并留下一些思维空间。这个习惯最近打破了一个例子。工作原因，耳朵坚固，以及新兴的概念“大数据“开始经常进入我的视力领域。我不会忍受我心中的好奇心。在线购物“大数据时代”尚未发布。阅读了三天后，这是很好的。这本书具有以下特征。
首先，作者站在理论高度的高度上，清楚地阐明了有关人类工作，生活和思维的大数据的创新，大数据时代的三个典型商业模式以及在当时的保护个人隐私大数据。授予公共安全提出的挑战。第二，本文中的示例接近现实生活，靠近时代，这给读者留下了深刻的印象，并感觉同样。此外，作者没有使用大量的专业术语，并且没有假装有专业的面孔。读书，言语和句子很容易理解。
作者认为，大数据时代具有三个重要特征。
首先，当人们研究和分析现象时，将使用所有数据而不是抽样数据。
其次，在大数据时代，我们不能盲目追求数据的准确性，而是适应数据的多样性，丰富性甚至错误数据。
第三，了解数据之间的相关性比因果关系的探索更好。“什么”比“为什么”更重要。
作者指出，随着技术的发展，数据的存储成本和处理的成本已大大降低，现在人们能够从分散的，似乎无关紧要的数据stlag中完善真实知识。在大数据时代，首先，拥有大数据的公司和组织将成为三种类型的公司。政府，银行，电信公司，全球互联网公司（阿里巴巴，汤奥巴）等。第二是具有数据分析和处理技术的专业公司，例如亚马逊和Google。
第三是具有创新思维的公司。他们既不能掌握大数据也不是专业技术，但是他们擅长使用大数据并从大数据找到理想的世界。面对即将到来的大数据时代，个人将如何自由地处理？这是一个严重的问题。
“大数据时代”出色的阅读家庭论文3
今天，当涉及到新的媒体和互联网时，必须提及大数据，而且看来不用说。更重要的是，人们大多是Yunyun，许多谈话者甚至没有阅读该领域的经典作品 -她的“大数据时代”。他目前是牛津网络大学互联网研究所的治理和监督教授和监督教授，并且是信息监督科学研究项目的负责人哈佛大学肯尼迪学院。他的咨询客户包括微软，Hewder和IBM等全球公司。他是欧盟官方互联网政策背后的真正制造商和参与者。他还曾担任高级政府政府的智囊团。牛津，被称为：大数据时代的预测”，“牛津”！所以，这位大师是在谈论金·凯鲁（Jin Keyu）吗？不一定是吗？与之深思熟虑的对话。
Sherberg讨论了三个部分的大数据，即思考变化，业务变化和管理变更。
首先，更多：不是随机样本，而是所有数据。
其次，更杂项：不准确，而是混合。
第三，更好：不是因果关系，而是相关性。我不同意第一个观点。一方面，很难处理所有数据，这在技术和设备上非常困难。手，有必要吗？是否有必要收集所有数据以进行简单事实的数据分析？
我已经与香港城市大学的朱江教授讨论。他认为他可以找到一种数学统计方法进行分析。它不一定需要所有数据。在与Schionberg第二观点之间的相关关系接触时，我知道他说的整个数据不是索引的数量，而是范围，即，大数据的随机示例是不仅限于目标数据，而且还包括其他数据以外的所有数据认为大数据分析不能排除随机采样，但是必须扩展采样的方法和范围。
我同意Sheneberg的第二观点。我认为这是他的第一个观点的很好补充。这也是对精确沟通和精确营销的反映。“大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。”“更多的宏观愿景和东方哲学思维。我不能完全同意施翁伯格的第三观点。”这不是因果关系，而是一种相关性。“不需要知道”，只需要知道“什么”。是数据，数据是关系。在小型数据时代，人们只关心因果关系，对相关性缺乏了解以及大数据时代之间的相关性很重要。如何强调它不是太多，但不应完全排除。数据，我们还消除了大数据的人文价值。糟糕的是，许多学者通常会说出惊人的说法，以解释和传播他们的观点并完全否定旧概念。
世界上所有事物的复杂性并不是那么简单。Schneberg是否对这种二进制反对派有天真的思考？不是因果关系，而是相关性。”在这种情况下，他还在书中说：“在大多数情况下，一旦我们完成了大数据相关性的分析，并且当我们不再对知道'''不再满意时，我们将继续研究更深入的研究，找出背后的“原因”。“ [i]从此表明他所说的所有数据和相关关系都可以casin casin casin casin casin，这是数据挖掘的一种选择。
大数据研究的主要推动力是商业化。Schneberg讨论了第二部分中大数据时代的商业变化。Schionberg认为数据是“定量”的，大数据的定量分析是“这个问题”，但仍然无法完全回答“为什么”为什么“为什么”为什么“为什么”因此，我不认为合格的分析和质量研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。Schaneberg仍然将其置于数据应用程序的业务系统中，同时讨论了大数据的角色定位，但并未将其置于整个社会系统，但他在大数据时代第二部分的管理变更中讨论了这个问题。
风险社会中的信息安全问题越来越突出。如何摆脱大数据的困境？舒恩伯格试图在上个季度回答，但基本上它属于旧讲座。我认为也许凯文·凯利（Kevin Kelly）的“失控”也许可以帮助我们回答这个问题吗？它至少可以提供更多的思维维度。正如施替伯格在结论中所说：“大数据不是一个充满算法和机器的寒冷世界，无法完全替换人类功能。大数据不是最终答案，但是参考的答案是暂时的，更好的方法和答案仍然在短暂的未来。“大数据时代”不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的答案。此外，在阅读本书之前，您必须有一些基本知识和数据科学的基本概念，例如什么是数据？w帽子是大数据吗？数据分析和数据挖掘之间有什么区别？在阅读之前做一些家庭作业更好地理解。
“大数据时代”出色的阅读家庭论文4
在阅读了《大数据时代》一书后，我意识到我们将在从写作到电子产品后即将或欢迎另一个重大变化。
本书介绍了大数据变化，管理变化和思维变化的三个变化。
实际上，这一变化已经开始。由于大数据时代的到来而引入了业务领域。几年前，一家名为Farecast的公司使得不再是梦想的票价。该公司使用的数据使用了航班售票销售以预测未来门票价格的趋势。在目前，使用此工具的普通乘客可以节省每张门票约50美元，这是大数据带给人们的便利。
每个人都应该知道，2009年出现的H1N1流感以美国为例。疾病控制与预防中心每周仅进行一次数据统计数据，并且患者通常去医院进行酷刑。流感爆炸。这是基于巨大的。数据资源表明，大数据时代也对公共卫生产生了重大影响！我认为，如果您想在大数据时代游泳，您不仅必须学会分析，而且还必须能够大胆地决定。
在美国，每年的7月和8月，台风正在肆虐的时候，也将供水物品放在商业货架上。WAL -MART注意到，目前，与其他月相比，蛋art的销售量显着增加。结果，商人对大胆的猜测进行了猜测。结果的结果源自这两个项目之间的相关性，并将蛋t放置在供水物资旁边。措施的利润大大增加。这是属于世界第一零售商的大数据头脑！大数据时代的出现可以使我们的生活更加方便。但是，如果大数据占主导地位，那么也有一定的风险。
每个人都应该知道可以指导人们的电子地图，但是每个人都不知道它会默默地积累人们的行程数据。通过智能分析，它可以推断出自己的房屋位置和工作单位。我们的隐私是未知的。大数据时代的出现使我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集已经变得无所不能且普遍存在。世界已经迈出了大数据时代的一步新时代的到来！
“大数据时代”出色的阅读家庭论文5
它现在进入了21世纪，今天的社会摆脱了上世纪新闻落后的时代。我们最应该感激的是科学进步给我们带来了很大的便利。同时，科学的进步还给我们带来了减少大量工作量的“大数据”。
在本学期的杰作中，我们被要求阅读：“大数据时代”一书。“大数据时代”是研究外国大数据系统的先例。这本书的作者Victor Mirl Schaneberg被称为“大数据时代的预测”。他是一个特别有力的人。他是一名老师，他曾在哈佛大学，牛津大学，耶鲁大学和新加坡国立大学等世界领先的大学任教。作为一名科学家，他发行了14页的前瞻性研究。早在2010年，他一直在研究数据科学已有十多年了。他是大数据时代大数据发展趋势中最早的数据科学家之一，也是最受尊敬权威发言人。他目前是牛津大学的互联网治理和监督教授。他曾经是哈佛大学肯尼迪学院信息监督科学研究项目的负责人，哈佛大学的负责人，哈佛国家电子商务研究的网络监督项目；董事。芝加哥，弗吉尼亚大学，圣地亚哥大学和维也纳大学。
作为研究人员，他的学术成就是出色的。一百多篇论文已在诸如“科学”和“自然”等著名学术期刊上发表。他的咨询客户包括微软，Hewder和IBM等世界上的顶级公司；对百度的“大数据”的解释是：大量信息，指的是涉及大量数据，所涉及的数据的大小是如此之大，以至于无法通过当前的主流软件来实现帮助的信息。企业在合理的时间内实现决策的企业，以帮助企业的运营决策。功能：数量，速度，品种，真实性。Schaneberg认为，大数据没有定义一个确切的概念。他提到：“大数据是的来源获得了新认知并创造新价值的人；大数据仍然是改变市场，组织以及政府和公民关系的一种方式。”这是一种更具人性化和社会意义的解释。
大数据不仅改变了公共卫生领域，而且整个业务领域都因大数据而被改组。假设飞机票是一个很好的例子。就像在书中一样，2003年，Olun Ezionni正准备从西雅图到洛杉矶参加他哥哥的婚礼。座位旁边的乘客买票多少钱。当他得知该人的票后，票价比他便宜得多，他感到非常生气，因此他问了其他几名乘客，并发现每个人购买的门票实际上比他便宜。
飞机降落后，Ezio决心帮助人们开发一个系统来推测当前网页上的票价是否合理。作为产品，同一平面上每个座位的价格都不应有不同。但实际上，实际上，价格大不相同，唯一原因的原因是航空公司本身很明显。
Ezioni说，他不需要解锁门票价格差异的奥秘。操作。该系统需要分析所有特定路线机票的销售价格，并确定票价和提前天数之间的关系。
在信息时代，信息安全问题的问题越来越突出，数据独裁统治和隐私保护之间的矛盾更加在风的最前沿，成为批评的目标。Schionberg试图找到一种解决方案，以摆脱本书的最后一章，以摆脱这是一个困境，但最后他没有这样做，但是他建议“大数据不是冷数据充满算法和机器的世界，人类的作用不能完全取代。”这表明人们在数据时代同样重要。它适合人类，相应的目的是在人类的动力下完成目的。在这样的环境中，我经常引起更多的思想和关注。
在大数据时代，我们也是我们的机会和挑战。一些国家已经开始进入大数据时代的行列，并开始在各个领域进行研究和使用。对于我们国家和大型领地的大量人口，我们可以在大数据时代为我们提供数据保证。是否可以面临挑战，大国之间的新一轮角色。技术问题应逐渐在政策中的各个领域开放数据，确保解决数据源和权限，并不断研究先进的计算机技术，以减少与其他国家 /地区的差距。
大数据技术的历史：大数据的前世
我们今天经常说的大数据技术起源于2004年左右的Google发表的三篇论文，这是我们经常听到的“三驾驶运输”，分别是分发文件系统GFS和大数据分布式计算框架。数据库系统bigtable。
您知道搜索引擎主要做两件事，一项是网页捕获，另一个是索引构造。在此过程中，需要存储和计算大量数据。该“ TROIDEE”实际上用于解决此问题。您还可以从简介中看到文件系统，计算框架和数据库系统。
现在您会听到分布式，大数据之类的单词，并且您必须完全熟悉它。但是您需要知道，在2004年，整个互联网仍处于无知的时代。Google发表的论文确实使该行业振兴了。每个人都突然意识到它仍然可以这样玩。
由于这段时间，大多数公司的注意点实际上都集中在立场上。他们正在考虑如何提高单个机器的性能并找到更昂贵和更好的服务器。Google的想法是部署大型服务器群集，通过分布式将大量数据存储在该群集上，然后在集群上使用所有机器要计算数据。这样，Google不需要购买很多非常昂贵的服务器。它只需要将这些普通机器组织在一起，这是非常强大的。
当时的天才程序员也是Lucene开源项目Doug Cutton的创始人，他正在开发开源搜索引擎蔬菜。阅读了Google的论文后，他感到非常兴奋，然后根据论文原理意识到与GFS和MapReduce相似的功能。
两年后的2006年，道格（Doug）切割了这些大数据相关的功能与nutch分开，然后启动了一个独立的项目来开发和维护大数据技术。文件系统HDFS和大数据计算引擎MAPREDUCE。
当我们回顾软件开发的历史（包括我们开发的软件）时，您会发现某些软件不会要求它或在开发后在少数人中使用它。这样的软件实际上是开发的大多数软件。一些软件可能会创建一个行业，每年创造数十亿美元，并创造数百万个就业机会。这些软件曾经是Windows，Linux，Java，现在必须将此列表添加到Hadoop中。
如果有时间，可以简要浏览Hadoop的代码。这本用Java编写的软件没有深厚的技术困难。它也是最基本的编程技术。但是，它对社会产生了巨大的影响，甚至推动了深刻的科学和技术革命，从而促进了人工智能的发展和进步。
我认为，当我们进行软件开发时，我们也可以考虑一下。我们开发的软件的价值点在哪里？需要使用软件实现价值的地方在哪里？您应该关注业务，了解业务，具有宝贵的方向，使用自己的技术来为公司，然后实现您的生命价值。要求整日埋在需求说明文件中，做一个不思考的代码机器人。
Hadooop发布后，Yahoo迅速使用了它。一年后至2007年，百度和阿里巴巴也开始使用Hadoop进行大数据存储和计算。
2008年，Hadoop正式成为Apache的首要项目，后来Doug Cutch自己成为Apache Foundation的董事长。此来，Hadoop升成了软件开发领域的明星。
同年，建立了专门从事Hadoop的商业公司Cloudra，Hadoop获得了进一步的业务支持。
目前，有些来自雅虎的人认为使用MapReduce编程大数据编程太麻烦了，因此他们开发了Pig.pig是一种脚本语言。使用SQL的语法。开发人员可以使用猪脚本来描述大型数据集上的操作。编译编译后，生成MapReduce程序，然后在Hadoop上运行。
尽管编写猪脚本比Direct MapReduce编程更容易，但它仍然需要学习新的脚本语法。因此，Facebook再次发布了Hive。Hive支持使用SQL语法用于大数据计算。例如，您可以为数据查询编写选择语句，然后Hive将SQL语句转换为MapReduce计算程序。
通过这种方式，熟悉数据库的数据分析师和工程师可以使用大数据进行数据分析和处理而无需阈值。在蜂巢的外观外观之后，Hadoop的难度大大减少了，开发人员和企业很快就追求了它。2011年，在Facebook大数据平台上运行的90％的操作来自Hive。
随后，许多Hadoop外围产品开始出现，大数据生态系统逐渐形成，包括：SQOOP专门研究与Hadoop平台的关系数据库中的数据； Workflow Dispatch Engine Oozie等。
在早期的Hadoop中，MapReduce既是执行引擎，也是资源调度框架。MapReduce本身完成了服务器群集的资源调度管理。但是，这不利于资源重用，也使MapReduce非常肿。这是纱线。在2012年，Yarn成为一个独立的项目，后来得到了各种大数据产品的支持，成为大数据平台上最主流的资源调度系统。
同样在2012年，由UC Berkeley AMP实验室（算法，机器和人员）开发的Spark开始出现。在那个时候，AMP实验室中的MA Tie博士发现，在使用MapReduce进行机器学习，因为机器学习算法通常需要执行许多迭代计算，并且MAPREDUCE需要每次映射和减少计算进行重新操作。ComeCome Come很多不必要的消费。另一个重点是MapReduce主要将磁盘用作存储介质。在2012年，记忆因能力和成本限制而破坏了数据运行过程中的主要存储介质。一开始启动了Spark，该行业立即被追捕，并逐渐取代了MapReduce在公司应用程序中的状态。
一般而言，诸如MAPREDUCE和SPARK之类的计算框架处理之类的业务场景称为批处理处理计算，因为它们通常是针对由“天空”生成的数据计算的，然后获得了所需的结果。该中间计算需要大约数十分钟甚至更长的时间。由于从在线获得的实际时间数据中获得了计算的数据，但是历史数据，这种类型的计算也称为大数据的离线计算。
在大数据领域，还有另一种类型的应用程序方案。他们需要立即计算实时生成的大量数据，例如面部识别和对整个城市监视摄像机的可疑跟踪。这种类型的计算称为大数据流计算。相应地，有一些流计算框架，例如Storm，Flink，Spark流，以满足此类大数据应用程序的场景。通过流计算进行处理的数据是在Ore -Time Online中生成的数据，因此此类计算也是如此称为大数据实时计算。
在典型大数据的业务情况下，最常见的数据业务方法是使用批处理处理技术来处理历史的完整数据，并使用流计算来处理真实的time新数据。和批处理处理。
除了大型数据批处理处理和流处理外，NOSQL系统处理主要是大型大规模数据的存储和访问，因此它也被归类为大数据技术。NOSQL在2011年左右非常受欢迎，许多优秀的产品也很受欢迎。例如HBase和Cassandra出现。其中，HBase与与Hadoop分离的基于HDFS的NOSQL系统分离。
当我们回顾软件开发的历史记录时，我们会发现几乎相似的软件功能非常接近它们。例如，Linux和Windows出现在1990年代初期。Java开发中的各种MVC框架基本上出现在同一时间。Android和iOS也从前脚和背部出现。当时，我还参加了阿里巴巴自己的NOSQL系统的开发。
事物的发展有其自身的趋势和法律。当您处于趋势状态时，您必须抓住趋势的机会，并找到一种脱颖而出的方法。即使您没有成功，您也会更多地了解时代的脉搏，并获得宝贵的知识和经验。如果趋势撤退，然后在这个方向上努力工作，它只会获得混乱和沮丧，这将无济于事时代和你自己。
但是时代的浪潮就像海滩上的波浪，总是波浪和一波浪。只要您站在大海并进入这个行业，下一波浪潮将很快再次出现。成功或失败，不会后悔。
这是历史前进逻辑和时代趋势发展的良好的进步。受欢迎的是，它是在空中渠道中飞行。
我提到的上述基本上可以分类为大数据引擎或大数据框架。数据挖掘和机器学习包括特殊的机器学习框架Tensorflow，Mahout和MLLIB，它们已经在主要的机器学习和数据挖掘算法中构建。
此外，大数据必须存储在分布式文件系统（HDFS）中，并且必须以有序的方式安排MapReduce和Spark操作，并且可以将执行结果写入每个应用程序系统的数据库中。还有一个大数据平台来集成所有这些。BIG数据组件和企业应用程序系统。
该图中的所有这些框架，平台和相关算法构成了大数据的技术系统。我将一对一地分析列后面，以帮助您为大数据技术原理和应用程序算法建立完整的知识系统。自己的项目。
希望帮助您！?
“大数据时代”（[英国] Viktor Mayer-Sch?nberger）e-Disk下载免费在线阅读
关联：
提取代码：JH5H
标题：大数据时代
作者：[英国] Viktor Mayer-Sch?nberger
翻译：周道
Douban分数：7.5
出版社：郑安格人民出版社
出版年：2012-12
页数：261
简单的介绍：
“大数据时代”是外国大数据研究的先例。这本书的作者维克多·米尔斯·舒恩伯格（Victor Mills Schaneberg）被称为“大数据业务应用中的第一人称人”。随着2010年最早在新加坡国立大学研究该镇的经验，该小镇早在2010年就发布了14页的页面向前 - 在2010年对经济学家的大数据应用程序进行研究。
关于作者：
他是超过十年的数据科学研究的技术权威。他是最早的数据科学家之一，在大数据时代看到了大数据的发展趋势，也是最受人尊敬的权威代言人之一。他在世界上最著名的互联网研究机构中教授。牛津大学互联网治理和监督和监督教授。他曾经是哈佛大学肯尼迪学院信息监督科学研究项目的负责人，哈佛大学的负责人，哈佛国家电子商务研究的网络监督项目；董事。芝加哥，弗吉尼亚大学，圣地亚哥大学和维也纳大学。
“大数据时代”是研究外国大数据系统的先例。这本书的作者Victor Mirl Schaneberg被称为“大数据业务应用中的第一人称”。许多互联网研究（例如大学和新加坡国立大学）的经验，包括在主要城镇的教学教学，并出版了14页。- 早在2010年就对“经济学家”中的大数据应用程序进行研究。以下是本书的文章 - 阅读样式。欢迎阅读！
在大数据时代阅读后（1）
我们不再热衷于寻找因果关系，但是我们应该找到事物之间的相关性。这是我阅读本书的最大感觉。从个人上讲，这也是这本书的核心思想。首先，本书提出了一个命题，它颠覆了我以前的认知 - “不是原子，而是信息的起源。”世界被认为是信息，可以理解的海洋，并为我们提供了从未经过审查的观点为我们提供的观点。本书最后一部分的某个部分。我之所以放在最前沿的原因，因为我认为这是数据数据的前提，自然也是大数据的先决条件。在关于数据化和数字化之间的差异的书中。我自己的大脑后，数据化世界的命题被列为大数据思维的第二步。我不禁在这里反映在这里。我是否理解这本书的本质（我认为的本质）是第一句话。因为回顾我的整个思想，根据旧模型的因果模式考虑问题。另一个吸引我的东西在书是从高度的哲学中讨论了很多意见。尽管我的腹部没有太多墨水，但在阅读这些描述时，我会发现我会更好地理解作者提出的主张。例如，书中有一个文字
当我们说人类通过因果关系理解世界时，我们指的是我们理解和解释世界上各种现象时使用的两种基本方法：一个是通过快速，虚幻的原因和效力，另一个是通过缓慢有机的因果关系当我们知道世界时，big数据将改变这两种基本方法的作用。
当附上一些示例时，在查看作者提供的“本质”时很容易理解，而且确实是这种情况。作者给了3分
大数据的本质是我们分析信息时的三个更改。这些转变和改变我们对社会的理解和形成的方式。
第一个变化是，在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至处理与特殊现象有关的所有数据，并且不再取决于随机抽样（sample =总体）
第二个更改是有太多的研究数据，因此我们不再热衷于追求准确性
第三个更改是由于前两个变化而促进的，也就是说，我们不再渴望找到因果关系，但是我们应该找到事物之间的相关性。BIG数据告诉我们“什么”，而不是“为什么”。在大数据中，只要我们让数据说自己，我们就不需要知道这种现象背后的原因。
众所周知，人的大脑具有这样的功能，它将将新的输入刺激或信息与过去的“体验或累积知识的一部分”进行比较，然后对其进行调整和接受。您和存储在大脑中的固有信息无法协调，您将拒绝接受无意识的新现实（未见）；或通过自己的知识任意猜测，您可以偏离幻想）。这是人类的本能，目的是保持自己的镇定。
因此，作者称革命。
在说了很多之后，大数据到底给我们带来什么。最多的是，XXX公司或个人使用了大数据来创建多少财富。除了这些表面外，它是最热情或最害怕的预测。这是大数据带来的核心。无需重复出于原因的原因。计算机会告诉您何时可以购买任何两个色球以赢得头等奖。考虑一下您的心中是否有一点兴奋。当然，这只是我玩的夸张的隐喻。因为恐惧，我在书中喜欢它
公平和正义的基础是，只有在做某事时，人们才需要对此负责。毕竟，如果他们想做但不犯罪，那么与个人责任的社会关系基本信条是人为选择的行为是负责的。如果大数据分析是完全准确的，那么我们的未来将得到准确的预测。因此，将来，我们不仅会失去选择权，而且会根据预测行事。如果准确的预测成为现实，我们将失去他们的意志和选择自由选择的权利。由于我们别无选择，我们将不需要承担责任。这不是讽刺吗？
顺便说一句，在这里勾选本书中关于自由意志的另一段
在哲学界，关于因果关系的存在是否持续了几个世纪的辩论。一切，如果一切都在所有因果关系之后，我们就没有自由决定任何事情。如果我们做出的每个决定或每个想法都是结果这是由其他原因引起的。在这个周期中，没有说没有人类的自由意志。——所有生命轨迹仅由因果关系控制。因此，哲学家一直在争论起来世界上的因果关系，有时他们认为这与自由意志相反。
我在书中举了一个例子，并给了电影《少数族裔报告》。当我看到这个时，“哦，我实际上看过这部电影，我内心有些兴奋。”如果您有兴趣，您可以走。看着它，警察可能是通过预测逮捕囚犯的，但这不是通过大数据，这是一种超级人类的方式。当您可以预测时，它是等效的向您完全暴露在阳光下并取代了您，您感到害怕。
最后，得出了两个结论，一段是书中的一段，另一段是由我自己编译的。
大数据不是一个充满算法和机器的寒冷世界，无法完全替换人类的作用。BIG数据不是最终答案，但是参考答案是暂时的，更好的方法和答案仍在将来。
大数据最终将影响我们，就像其他技术一样，将是一把双刃剑。例如，如果您使用它，使地球受益，滥用并给您钻石地球。我相信，大数据在正如作者所说，未来将是生活，工作和思维的革命。
在大数据时代阅读后（2）
去年的“云计算”油炸，今年的“大数据”再次突袭。“。有一个来自“程序员”微微博的漫画。我认为这张照片确实反映了云计算和大数据的当前状况。
但是我必须再次谈论它，“大数据时代”是一本好书。
当然，许多知名人士也推荐它。我写了很多阅读来表达我对这本书的爱。在我没有阅读这本书之前，So称为大数据的概念基本上很困惑。BI，我认为它几乎是相同的，可能是更多数据，更详细的数据分析和数据挖掘。阅读本书后，我觉得以前的想法只能被视为一个小的和半数的数据，而另一个是以前的数据：BI之间的重点不仅是一种方法，而是更多的想法。但是，坦率地说，数据是否为良好相关或数据的准确性更好，确实需要时间来测试它。至少从当前的数据分析方法中，它更倾向于数据的准确性。阅读本书后，我内心深处的一些问题：
1.什么是大数据？
百度百科全书被定义为：大数据（BigData）或大量数据，是指涉及的大量数据，以至于无法通过当前主流软件工具来实现捕获，管理，处理和处理，完成已成为帮助业务决策更积极的信息的信息。
从个人角度来看：大量数据，存储的量是大数据的基本原型。
2.哪种公司适合大数据？
的确，大数据的前提是大量数据。只有当您拥有大量数据资源时，您才能找到数据的相关性，并且可以让它通过
专业治疗使其对企业具有价值。对于电信操作，大型企业（例如大量用户）在应用大数据的道路上具有独特的条件，但是中小型企业呢？销售订单数据？如果不是一个世纪的商店，则估计数据很差。5。只能使用消费者数据。似乎大多数制造商都用于制作消费示例。相似，大数据在公共机构中的大数据作用也可能很好。说：大数据是企业的竞争力。确实，数据是企业的核心无形资源（如果您很好地使用），但是无论是所有数据还是更改，都说：所有公司都使用大数据作为竞争力。这真的合适吗？您在企业中显示什么大话题？
3.大数据的影响
当一波IT技术繁荣不断向我们传播时，您甚至还没有准备好，您必须开始问候它带来的影响。在物联网和云计算之后，大数据开始出现。但是它带给我们吗？
1）可以预测，在未来的书中，Google成功预测了将来可能发生的情况，表明通过应用大数据，我们可以护送我们的生活 - 挽救方向。本质非常简单，技术变化了世界。
2）由业务的大数据带来的大数据带来的商机将来自与大数据相关的一系列商业机会和商业模式。数据的潜在价值将继续起作用。数据分析，数据产生的数据产业链，最大的影响是IT公司
3）转型思维手册指出：由于有大量数据作为基础，因此，我们可能会更加关注数据的相关性，而不是细度。我仍然对此有所保留。
在大数据时代阅读后（3）
今天，当涉及到新的媒体和互联网时，必须提及大数据，而且看来不用说。更重要的是，人们大多是Yunyun，许多谈话者甚至没有阅读该领域的经典作品 -她的“大数据时代”。维克多·梅尔·赫鲁·哈迪里？他目前是牛津大学网络学院互联网研究所的治理和监督教授。他的咨询客户包括Microsoft，Hewlett -Packard和IBM。他是欧盟互联网官方政策背后的真正制造商和参与者。他还担任多个国家 /地区高级政府的智囊团。这被称为大数据时代教授的牛津教授！那么，这位主人是在谈论Jin Keyu吗？不一定是足够的作业并具有相应的理论技能，您可以与它进行周到的对话。
Sherberg讨论了三个部分的大数据，即思考变更，业务变化和管理变更。3.更好：不是原因和效果，而是相关性。我不同意第一个观点。一方面，很难处理所有数据，这在技术和设备中非常困难。另一方面，有必要吗？是否有必要收集所有数据以进行简单事实的数据分析？我已经与香港城市大学的朱江教授讨论。他认为他可以找到一种数学统计方法进行分析。它不一定需要所有数据。在与Schionberg第二观点之间的相关关系接触时，我知道他说的整个数据不是索引的数量，而是范围，即，大数据的随机示例是不仅限于目标数据，而且还包括其他数据以外的所有数据认为大数据分析不能排除随机采样，但是必须扩展采样的方法和范围。
我同意Sheneberg的第二观点。我认为这是他的第一个观点的很好补充。这也是对精确沟通和精确营销的反映。“大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。”“更多的宏观愿景和东方哲学思维。我不能完全同意施翁伯格的第三观点。”这不是因果关系，而是一种相关性。“不需要知道”，只需要知道“什么”。是数据，数据是关系。在小型数据时代，人们只关心因果关系，对相关性缺乏了解以及大数据时代之间的相关性很重要。如何强调它不是太多，但不应完全排除在外。大数据来自哪里？你为什么使用它？如果我们完全忽略了因果关系，并且不知道大数据的因果和影响，它也消除了大数据的人文价值。旧概念。
世界上所有事物的复杂性并不是那么简单。舍伯格是对这种双重反对派的天真思考吗？实际上，读者必须清楚地看到阅读时。不要因为jujube的肤浅而陷入对上下文的误解。例如，施居堡被提议“这不是因果关系，而是一种相关性”。在这种情况下，他还在书中说：“在大多数情况下，一旦我们完成了大数据相关性的分析，并且当我们不再对知道'''不再满意时，我们将继续研究更深入的研究，找出背后的“原因”。“ [i]从此表明他所说的所有数据和相关关系都可以casin casin casin casin casin，这是数据挖掘的一种选择。
大数据研究的主要推动力是商业化。Schneberg讨论了第二部分中大数据时代的商业变化。Schionberg认为数据是“定量”的，大数据的定量分析是“这个问题”，但仍然无法完全回答“为什么”为什么“为什么”为什么“为什么”因此，我不认为合格的分析和质量研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。Schaneberg仍然将其置于数据应用程序的业务系统中，同时讨论了大数据的角色定位，但并未将其置于整个社会系统，但他在大数据时代第二部分的管理变更中讨论了这一问题。风险社会的信息安全问题越来越突出，数据独裁统治和隐私保护已成为矛盾。如何摆脱在最后一节中“控制”回答的大数据的困境？Sherberg，但基本上属于旧讲话。我认为也许凯文·凯利（Kevin Kelly）的“失控”可以帮助我们回答这个问题？至少至少正如Schionberg在结论中所说：“大数据不是一个充满算法和机器的寒冷世界，人类功能不能完全替换。大数据不是最终答案，而是指答案以帮助我们帮助我们帮助我们，但是帮助我们帮助我们帮助我们。这是暂时的，更好的方法和答案仍然在不久的将来。“感谢您在Shehonberg！让大数据讨论从自然科学回到人文科学和社会科学。可以推断，“大数据时代”不是最终答案，也不是标准答案，只需参考答案即可。
此外，在阅读本书之前，您还必须有一些基本知识和数据科学的基本概念，例如什么是数据？什么是大数据？不同的数据分析和数据挖掘，数字化和数据的差异是什么？在阅读之前，请在阅读之前进行。有些家庭作业最好理解。
1.大数据的陷阱组成
李娜（Li Na）再次赢得了大满贯，超越了张·戴维（Zhang Depei）的中国大满贯记录，而在非国家制度下的奇迹创造了这个国家的喜悦。
当总结李娜的成功因素时，她还再次看到了这样的言论：这是大数据中的重要作用。但是这次李娜赢得了冠军，最可靠的解释是，李娜在帮助方面大大提高了心理战斗效果卡洛斯。
在技术领导力的前提下，李娜（Li Na）克服了整个比赛中节奏的节奏，她拥有冠军的心脏。2012年9月6日，代表亚洲网球的中国球员李娜（Li na）在亚洲网球中的中国球员欢迎著名的威廉姆斯（Williams）美国。
当时，IBM在整合了过去8年的美国公开赛中的所有竞赛数据后，为参与参与者制定了“游行钥匙”的获胜策略。赢得获奖方的关键包括3个指标：1。评分率超过69％；2.4-9赛车的得分利率超过48％：3。需要30-30或40-40的得分率超过67％。
结果，李娜被击败。在比赛之后，IBM宣布了李娜只完成了三项获胜策略的项目，而小威廉姆斯完成了他的三项获胜策略中的两项。
因此，许多人询问IBM的想法，为什么李娜不在BM的策略中扮演？主观意愿。
我们通常会误导，以为大数据的作用是使历史提醒未来。
在网球场中，历史数据经常变成陷阱。在另一个女子网球游戏中，一名玩家做了IBM提出的三个指标中的两个，但她失败了。
胜利方面只完成了一个指标。
2.大数据时代的开发过程是什么
可以根据时间点分配大数据的开发过程。
大数据时代发展的特定旅程如下：Hadoop项目诞生于2005年。Hadoop最初只是Yahoo用于解决网络搜索问题的项目。后来，由于其技术的效率，它是由Apache Software Foundation引入的，并成为开源应用程序。
Hadoop本身不是产品，而是由多个软件产品组成的生态系统。这些软件产品共同实现了全面的功能和灵活的大数据分析。从技术角度来看，Hadoop由两个关键服务组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据存储服务以及高性能的使用并行数据处理服务称为MapReduce技术。
这两项服务的共同目标是提供一个基础，该基础将结构化和复杂数据的快速和可靠分析成真。国家。创造革命的突破”。
它使人们的思想不仅限于机器处理机，而且还提出，大数据对于新用途和新见解而不是数据本身至关重要。可以说，该组织是提出大数据概念的最早的机构。
2009年，印度***建立了用于身份识别管理的生物识别数据库。联合国全球脉冲项目已经研究了问题，例如如何使用手机和社交网站的数据源来分析和预测诸如疾病爆炸的螺旋价格等问题。同年，美国***进一步开放了通过启动的方式进行数据门：//data.gov网站。该网站为公众提供了各种***数据。
本网站上有44,500多个数据集用于确保某些网站和智能手机应用程序用于跟踪从航班到产品召回到特定领域的失业率的信息。**我们已经启动了类似的措施。欧洲的研究图书馆以及科学和技术信息研究机构建立了合作伙伴关系，并致力于改善互联网上科学数据的简单性。
2010年2月，肯尼斯·库克（Kennes Cook）在“经济学家”中发表了14页的大数据特别报告“数据，无所不能的数据”。在报告中，库克提到：“世界上有大量数字信息，它已经增长了以非常快的速度。
从经济到科学界，从***部门到艺术领域，许多方面都感受到了这一大量信息的影响。科学家和计算机工程师为这种现象创造了一个新词：“大数据”。
库克还成为大数据时代大数据时代最早的数据科学家之一。在2011年2月，IBM的Watson Super Computer可以扫描和分析4TB（约2亿页）的数据量，并打败在著名的美国知识竞赛电视节目“危险边缘”“危险”中，有两个人赢得了冠军。
后来，***认为这一刻是“大数据计算的胜利”。同年5月，全球知名咨询公司McKinseypany Kenxi全球研究所（MGI）发布了一份报告：“大数据：大数据：下一个新的创新，竞争和生产力领域”，大数据开始开始引起很多关注。这也是专业机构中的第一个All -Way介绍和Outlook大数据。
该报告指出，大数据已渗透到当今的每个行业和业务职能中，并已成为重要的生产因素。人们对大量数据的采矿和使用表明，生产率增长的新浪潮以及消费者盈余波的到来。
该报告还提到，“大数据”源自数据生产和收集的能力和速度的大大提高 - 因为越来越多的人，设备和传感器通过数字网络连接，以生成，传输，共享和访问数据在2011年12月，提议，行业和信息技术部发布的第十二个五年计划被提议作为四个关键技术创新项目之一，包括大量数据存储，数据挖掘和包括大量数据挖掘和，提议，数字网络的数字网络也已完全更改。智能图像和视频智能分析。它是大数据的重要组成部分。
2012年1月，在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛上，大数据是其中之一。该报告在会议上发表的“大数据，大影响）宣布，数据已成为一种新型的经济资产类别，就像货币或黄金。2012年3月，奥巴马***发布了“大数据研发计划”白宫网站标志着大数据已成为时代的重要特征。
2012年3月22日，奥巴马***宣布对大数据领域的投资2亿美元，这是从商业行为到国家科学技术战略的流域。在第二天，数据定义的定义将由***定义。“将来的新石油”，大数据技术领域的竞争与国家安全和未来有关。国家一级的竞争力部分反映在一个国家数据的规模，活动和解释和使用中；该国的数字***反映了数据的所有权和控制。
这个数字***将是边境，沿海防御和防空之后的另一个大国的空间。2012年4月，美国软件公司Splunk在19日成功地在纳斯达克列出了，并成为了第一家成为第一家成为首家大数据处理公司列出。
鉴于美国经济的庞大背景以及股市的不断摇动，Splunk在Splunk的第一天的出色交易表现特别令人印象深刻，第一天就翻了一番。Splunk是一家领先的软件提供商，提供大数据监控和分析服务。它成立于2003年。
Splunk的成功上市促进了资本市场对大数据的关注，还促进了IT制造商加速大数据布局。2012年7月，联合国发布了一份关于纽约大数据政府事务的白皮书，总结了如何使用该事务。大数据以更好地服务和保护人民。
该白皮书示例表明，在数据生态系统中，个人，公共部门和私营部门的角色，动机和需求：例如，提供价格和更好的服务，提供个人数据和众包信息，并隐藏在隐藏信息
第三，大数据产生的背景
在2012年，越来越多地提到了大数据一词。人们用它来描述和定义信息爆炸产生的大量数据，并命名相关的技术发展和创新。
它一直在“ ***”和“华尔街日报”列的封面上，输入了白宫官方网站的新闻。它出现在演讲沙龙中，其中包括中国的一些互联网主题。它决定了企业的未来发展。尽管许多公司可能没有意识到数据爆炸性增长引起的问题的隐藏危险，但随着时间的流逝，人们将越来越意识到对企业的重要性。
就像在2012年2月的“ ***”列中一样，“大数据”的时代已经到来。在商业，经济和其他领域，制定将越来越基于数据和分析，而不是基于经验，经验和经验。”这是一场革命，庞大的数据资源已经在各个领域开始了量化过程。在学术，商业或***中，这个过程将开始。”
本质
4.大数据时代意味着什么
大数据时代：大数据时代的最早提议是世界知名的咨询公司麦肯锡。大数据一直存在于物理，生物学，环境生态学以及军事，金融，通讯和其他行业领域。互联网和信息行业的发展引起了人们的关注。
大数据提出的背景：在2012年，大数据一词越来越多地提及。人们使用它来描述和定义信息爆炸时代产生的大量数据，并将其命名与技术开发相关的技术开发。街头杂志“进入白宫官方网站的新闻。它在中国的一些互联网主题中出现在演讲沙龙中。
数据正在迅速扩展并变得更大。它决定了企业的未来发展。尽管许多公司可能没有意识到数据爆炸性增长引起的问题的隐藏危险，但随着时间的流逝，人们将越来越意识到对企业的重要性。“大数据”的时代来了。在商业，经济和其他领域，制定将越来越基于数据和分析，而不是基于经验，经验和经验。
“这是一场革命，庞大的数据资源开始了定量过程。无论学术，商业或***如何，此过程都将开始。”扩展大数据影响当前的社会是一个高速社会，发展的技术，信息流通，人们的沟通越来越近，越来越方便，生活越来越方便。大数据是这个高科技时代的产物。
随着云的出现，大数据也吸引了越来越多的关注。BIG数据通常用于描述公司创建的大量非结构化和半结构数据。这些数据下载到关系数据库时花费了太多时间和金钱。
大数据分析通常与云计算相关，因为实际 - 时间大尺度数据集分析需要分配给MapReduce等数十个，数百甚至数千台计算机。在当今的社会中，大数据的应用越来越多地证明他优势及其占据的领域越来越大。E -Commerce，O2O，物流发行等，使用大数据开发的领域正在帮助企业不断帮助企业不断帮助企业。开发新业务和创新的操作模型。
有了大数据的概念，消费者行为的判断，产品销售的预测，准确的营销范围和库存供应已得到全面改进和优化。“大数据”是指互联网行业的这种现象：互联网在日常操作中生成和积累的行为数据。
这些数据的规模是如此之大，以至于无法用g或t进行测量。大数据有多大？一组称为“互联网上的一天”的数据告诉我们，在当天，互联网的所有内容可以用1.68亿DVD雕刻；发出的电子邮件为2,940亿（相当于美国两年来美国两年的纸质信件。
社区帖子发货高达200万（相当于“ Time”杂志的770年的770年）；售出了378,000个手机，比世界各地每天出生的婴儿人数371,000年...截至2012年，数据量是数据。它已从结核病（1024GB = 1TB）级别跳到Pb（1024TB = 1pb）EB（1024pb = 1EB）甚至ZB（1024EB = 1ZB）级别。国际数据公司的研究结果（IDC）表明，2008年生成的数据量为0.49zb，2009年的数据量为0.8zb，2010年的增加为1.2zb。2011年的数量高达1.82zb，这是同等的人在世界上，产生了超过200GB的数据。
到2012年，人类生产的所有印刷材料的数据量为200pb，所有人类历史上所有的数据量大约为5EB.IBM研究表明，整个人类获得的全部数据中有90％在过去的两年中，文明已经产生。
到2020年，今天的数据将达到44次。每一天，世界上都会上传超过5亿张图片，并共享每分钟20个小时的视频。
但是，即使是每天人每天创建的所有信息 - 包括语音通话，电子邮件和信息，以及所有图片，视频和音乐上传的所有信息，也不能每天创建信息量。
我们仍处于所谓的“物联网”的初始阶段。随着技术的成熟，我们的设备，运输和“可穿戴”技术的快速开发将能够相互联系和交流。科学技术的进步已将创建，捕获和管理信息的成本降低到2005年的一个-sixth。
大数据的本质为我们带来了三个破坏性概念：这是所有数据，而不是随机抽样；这是一个普遍的方向，不是精确的指导；这是相关性，而不是因果关系。过去，我们通常认为这是受限制的限制，但是高性能的数字技术使我们意识到这实际上是人为的限制）。b。不准确，而是混合：研究数据如此之多，这是如此之多，以至于我们不再热衷于追求准确性；我们之前需要分析的数据，因此我们必须尽可能精确地量化记录，并且随着量表的扩展，精度的痴迷将减弱；只要我们掌握一般开发方向，我们就不再需要大量数据宣告现象。
正确地忽略微观级别的准确性将使我们能够在宏观层面上获得更好的见解；C.不是因果关系，而是相关性：我们不再热衷于寻找因果关系。寻找因果关系是长期的人类。
5.为什么大数据如此重要
大数据是一种现代的云基础架构，其中包含多种与他人连接和共享信息的方法。它促进了“物联网”的发展，例如通过社交网站连接人们，共享朋友或网络以找到大数据背后的人工智能有相互理解的可能性，对于大多数人来说，这是完全透明的。人们不知道它们背后有这样的技术。BIG数据位于人们的每日智能手机之后，然后人们通过它向移动互联网提供信息，即使他们没有意识到这一点。
为什么大数据如此重要？
首先，大数据的处理分析已成为新一代信息技术集成应用的节点。机动互联网，物联网，社交网络，数字家庭，电子商务等是新一代的应用形式信息技术。这些应用程序继续生成大数据。CloudComputing为这些庞大而多样的大数据提供了存储和计算平台。通过管理，处理，分析和优化不同数据源的管理，处理，分析和优化，结果将被送回上述应用程序，并将将创造巨大的经济和社会价值。
其次，大数据是信息行业中连续高速增长的新引擎。新技术，新产品，新服务和大型数据市场的新格式将继续出现。在硬件和集成设备领域，数据将对芯片和存储行业产生重要影响，还将诞生集成的数据存储处理服务器，内存计算和其他市场。在软件和服务领域，大数据将触发数据快速处理分析的开发，数据挖掘技术和软件产品。
第三，大数据的使用将成为提高核心竞争力的关键因素。各个行业的决定正在改变“企业驱动”的“数据驱动”。
总结
当大数据的时代到来时，请使用大数据思考来发现大数据的潜在价值。大数据的意义不是掌握大量数据信息，而是专门研究这些有意义的数据。我们过去知道的数据是冷又死了，并存储在冷备用中，等待人们将其取出。我们对数据感到非常负面。我们必须首先考虑它在开始分析应用程序之前的用途。数据。由于发生，它是通过相互作用和相互作用产生的。这是一个自然的进化数据。有必要考虑这些数据如何通过大数据思维带来好处。将来的大数据的发展前景非常好。与大数据有关的专业职业，例如数据发掘和数据分析师肯定会有广泛的开发空间。
6.如何实现大数据卷数据库的历史数据存档
这个问题是：
首先，您是否必须澄清您的插入是正常的业务需求？如果是这样，您只能接受此类数据插入。
其次，您说数据库不能留下，因此您可以使数据库上限变得更大。您可以在数据库中设置。有一个数据库文件属性maxsize
最后，有一种可以使用的方法。如果您的历史数据对当前业务没有很大的影响，则可以考虑从历史表或其他数据库中设置数据。
请注意，数据库的维护定期整理索引碎片
结论：以上是首席CTO的相关内容的相关内容，请注意有关大数据时代多少页。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?