简介：今天，首席CTO Note将与您分享大数据处理数据的数据处理多少。如果您可以添加以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
什么是大数据？实际上，这很简单。大数据实际上是有关大量信息的大量信息。这些大量数据来自世界上生成的数据。在大数据时代，任何微小的数据都可能产生令人难以置信的价值。BIG数据具有4个特征，用于其他特征：卷（数量），品种（多样），速度（高速），值（值），通常我们称为4V。
SO称为4V，具体指的是以下4分：
1.总数。大数据的特征首先反映为“大”。从MAP3时代开始，一个小的MB级MAP3可以满足许多人的需求。但是，现在是PB和EB级别。随着信息技术的快速发展，数据已开始爆炸。社会网络（微博，Twitter，Facebook），移动网络，各种智能工具，服务工具等都成为数据源。淘宝的近4亿成员每天有约20TB的产品交易数据；Facebook用户的大约10亿用户每天具有超过300TB的日志数据。
2.多个数据来源确定大数据形式的多样性。任何数据形式都会产生效果。目前，使用最广泛的系统是推荐系统，例如淘宝，netase云音乐，当今的头条新闻等。这些平台将分析用户的日志数据以进一步推荐用户。该日志数据是一个明显的数据，以及一些数据结构化并不明显，例如图片，音频，视频等。这些数据很弱，需要人为地对其进行标记。
大数据
3.高速度。大数据的生产非常快，主要是通过互联网传输的。生活中的每个人都不可分离互联网，这意味着个人每天都向大数据提供大量信息。这些数据需要及时处理，因为花费大量资本来存储更少的存储空间并不成本效益。对于一个平台，可以保存的数据仅几天或一个月之内，无论距离多远，距离很远，无论多远，都应该及时清洁数据。，否则价格太高。在这种情况下，大数据对处理速度有非常严格的要求。服务器中的大量资源用于处理和计算数据。许多平台需要实时分析。DATA总是生产的，他们的优势更快，更快。
大数据每秒处理78,000张图片。传统数据技术不再处理大数据。大数据处理技术成为现实，在基础存储计算能力上，它是一种自然语言，计算机视觉和语音技术。与它们一起，机器可以更好地学习，理解和处理复杂的数据。
大数据（大数据）是指在一定时间内无法捕获，管理和处理常规软件工具的数据集。，高增长率和多元化信息资产。5V的大数据功能（IBM提议）：卷（卷）：卷（卷）：大量），速度
大多数大数据集由重要的元数据定义，但是这些大数据集也为当前和未来的数据管理实践带来了严重的挑战。从总体上讲，NASA的主要任务是继续从太空中的航天器中获取信息，并且它的生成速度比当前的数据管理，存储和分析速度高得多。NASA主要具有两种类型的航天器，一种是深空航天器，另一个是近地轨道卫星。船只将数据以每秒MB的MB发送回地球。尽管接近地面的卫星类似于操作机制的深空航天器，但传输的数据量为GB每秒GB级别。NASA使用激光等通信技术来加速大型数据的下载能力，以达到数千个大型数据的下载能力times.但是目前，美国国家航空航天局（NASA）无法处理太多数据，显然有必要为其做准备。作为一项任务，其单日数据处理量将达到国会库的2.4倍。
NASA专注于从大量数据中收集最重要的信息，而不是所有数据存储 - 这是因为从航天器到NASA数据中心的数据传输将带来极高的成本。NASA中心还面临着一系列的关注任务，这些任务存储，管理，可视化和分析数据。为了对NASA需要处理的任务量表有初步的了解，我们在此处分享一个示例：到目前为止2030年底，全球气候变化数据库的规模预计将增加到230 pb。更准确的比较，一年内在美国邮政服务发送的所有信件的总数据量相当于5 pb。
除了航天器外，NASA还需要从在线平台，低成本传感器和移动设备中处理数据。2012年10月，《哈佛商业评论》发表的一篇文章将这项任务描述为“我们每个人都等同于数据生成器，该数据相当于数据生成器，该任务是像许多其他机构一样，NASA的大数据挑战似乎很难解决。
在测量和测试计算机应用时，科学家和工程师每天收集大量数据。每三十分钟每三十分钟。当巨型喷气式飞机驶过大西洋时，喷气飞机上的四个发动机也可以产生约640个数据的数据。每天生成的数据很棒。这是SO称为的大数据。
欢迎注意每周大数据
从大量数据中得出结论并获得可操作数据是一项困难的任务。大数据包含此问题。BIG数据带来了新的数据处理方法。例如：深度数据分析工具，数据集成工具，搜索工具，报告工具和维护工具，以帮助处理大数据以从中获得价值。
国际数据公司（IDC）分析了音乐，视频文件和其他数据文件。研究表明，系统生成的数据量每年都会转动。这是摩尔定律的一般概念。
如何改变摩尔的法律？
当涉及微处理器的力量时，它可能会体验到摩尔定律的最后宽度。如果加工能力增加，则必须检查其他计算区域。从云计算能力的视角中，云计算提供共享资源和共享资源，和处理能力将提高创新能力并提高业务效率。
为了提高微处理器的处理能力，正在研究和测试一项新技术。Intel正在测试德克萨斯州的光子学。Photonics使用光来更快地传输数据并不会导致信号损失。这会减少电力的产生并传播数据，并传播数据。以光的速度。该实验将帮助摩尔定律提高其流量和能力并开始新的周期。
在摩尔定律之后，人工智能呢？
人工智能已成为下一个主流技术例子，这使人工智能需要新的力量，因为摩尔的定律和丹纳德不够强大。在丹纳德（Dennard）缩放中，保持晶体管所需的功率正在缩小。
在过去的几年中，英特尔通过使用更密集和较小的水晶管的新芯片降低了生产速度。几年前，小型晶体管的效率也停滞不前，这导致了功耗问题。
如何处理更多数据负载需要更强大的芯片。
科学家和大数据
有许多大数据来源。例如，现实世界中收集的数据令人震惊和多样，负载是巨大的。RF信号，振动，压力，磁性，声音，声音，声音，温度，光，电压测量等是以不同的形式和高速记录。
摩尔的定律在哪里？
晶体管的物理长度和其他关键逻辑的重要维度将逐渐缩小到2028年，但3D概念已占据了中心位置。与行业相关的行业已经接受了三个维度的体系结构，以增加NAND的闪存存储容量和NAND的架构减轻小型化的压力。这并不意味着摩尔法律的终结。
综上所述
摩尔的定律仍然可以有效地处理大数据，但是在使用3D体系结构方面，它更具经济意义。夫人人工智能在未来几年内将带来越来越多的加工能力，并且芯片制造公司必须生产真正快速的处理器来处理工作量。
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