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不帶手機可以躲避大數據嗎

科技更新时间:2024-08-11 17:09:17

不帶手機可以躲避大數據嗎? 容量非常大的數據稱為大數據通常我們處理的數據大小為MB（WordDoc，Excel）或最大GB（電影，代碼），但Peta字節（即10 ^ 15字節）的數據稱為大數據據說今天的數據幾乎有90％是在過去3年中生成的，下面我們就來聊聊關于不帶手機可以躲避大數據嗎?接下來我們就一起去了解一下吧!

不帶手機可以躲避大數據嗎

容量非常大的數據稱為大數據。通常我們處理的數據大小為MB（WordDoc，Excel）或最大GB（電影，代碼），但Peta字節（即10 ^ 15字節）的數據稱為大數據。據說今天的數據幾乎有90％是在過去3年中生成的。

大數據來源

這些數據來自許多來源，例如

社交網站： Facebook，Google，LinkedIn，這些網站每天都會産生大量數據，因為它們在全球擁有數十億用戶。
電子商務站點：諸如Amazon，Flipkart，阿裡巴巴之類的站點會生成大量日志，從中可以跟蹤用戶的購買趨勢。
氣象站：所有氣象站和衛星都提供非常龐大的數據，這些數據已存儲并處理以預測天氣。
電信公司： Airtel，Vodafone等電信巨頭研究了用戶趨勢，并據此發布了計劃，并為此存儲了數百萬用戶的數據。
股票市場：全球的證券交易所通過其日常交易産生大量數據。

3V大數據

速度：數據以非常快的速度增長。據估計，數據量将每兩年增加一倍。
種類：現在，天數據不再存儲在行和列中。數據是結構化的還是非結構化的。日志文件，CCTV素材是非結構化數據。可以保存在表中的數據是結構化的數據，例如銀行的交易數據。
數量： 我們處理的數據量非常大，超過了Peta字節。

用例

一家電子商務網站XYZ（擁有1億用戶）希望為其前一年消費最多的前10位客戶提供100美元的購物券，此外，他們還希望了解這些客戶的購買趨勢，以便公司可以建議與他們相關的更多商品。

問題

需要存儲，處理和分析的大量非結構化數據。

解決方案

存儲： Hadoop使用海量HDFS（Hadoop分布式文件系統），該海量數據使用商品硬件形成集群并以分布式方式存儲數據。它遵循一次寫入，多次讀取的原理。

處理：将 Map Reduce範式應用于通過網絡分發的數據，以查找所需的輸出。

分析：豬，蜂巢可用于分析數據。

成本： Hadoop是開源的，因此成本不再是問題。

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