『壹』 大數據專業課程內容
一 大數據專業課程有哪些
首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。
二 數據與大數據專業學什麼課程
大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、回Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算答階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段：Python、Scala。
大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
三 大數據專業都要學什麼課程
大數據專業有很多課程
四 雲計算與大數據專業的主要課程是什麼
大數據的基礎知識，科普類的，個人去買本書就行了，大數據時代這樣的書很多介紹的大數據的。
另外大數據的技術，如數據採集，數據存取，基礎架構，數據處理，統計分析，數據挖掘，模型預測，結果呈現。
大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟體開發、雲計算等前沿技術等。
主修課程：面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等。
旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平台綜合部署、大數據平台應用軟體開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。
(4)大數據專業課程內容擴展閱讀：
應用領域
大數據技術被滲透到社會的方方面面，醫療衛生、商業分析、國家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，從大數據作為國家重要的戰略資源和加快實現創新發展的高度，在全社會形成「用數據來說話、用數據來管理、用數據來決策、用數據來創新」的文化氛圍與時代特徵。
大數據科學將成為計算機科學、人工智慧技術（虛擬現實、商業機器人、自動駕駛、全能的自然語言處理）、數字經濟及商業、物聯網應用、還有各個人文社科領域發展的核心。
五 大數據專業主要課程有哪些
基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。必修課：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。
六 大數據課程都學什麼啊
大數據課程學習的內容有6個階段：
1階段
JavaSE基礎核專心
2階段
資料庫關鍵技術屬
3階段
大數據基礎核心
4階段
Spark生態體系框架&大數據高薪精選項目
5階段
Spark生態體系框架&企業無縫對接項目
6階段
Flink流式數據處理框架
按照順序學習就可以了，希望你早日學有所成。
七 數據與大數據專業學什麼課程
大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段：Python、Scala。
大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
八 大數據專業課程有哪些 專業介紹
隨著互聯網技術的不斷發展，當今的時代又被稱之為大數據時代。
目前互聯網企業對大數據人才需求非常大，培訓機構出來的人才也很好找工作，南京課工場最近一批的大數據學員就業就很高，薪資普遍很高。當然，工作好找的前提是你大數據的相關技術要過關哦！
從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。
對於當前在讀的本科生來說，如果不想讀研，那麼應該從以下三個方面來提升自身的就業競爭力：
第一：提升程序設計能力。動手實踐能力對於本科生的就業有非常直接的影響，尤其在當前大數據落地應用的初期，很多應用級崗位還沒有得到釋放，不少技術團隊比較注重學生程序設計能力，所以具備扎實的程序設計基礎還是比較重要的。
第二：掌握一定的雲計算知識。大數據本身與雲計算的關系非常緊密，未來不論是從事大數據開發崗位還是大數據分析崗位，掌握一定的雲計算知識都是很有必要的。掌握雲計算知識不僅能夠提升自身的工作效率，同時也會拓展自身的技術邊界。
第三：重視平台知識的積累。產業互聯網時代是平台化時代，所以要想提升就業能力應該重視各種開發平台知識的積累，尤其是與行業領域結合比較緊密的開發平台。實際上，大數據和雲計算本身就是平台，所以大數據專業的學生在學習平台開發時也會相對順利一些。
九 大數據學習需要哪些課程
主修課程：面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計專分析、高屬等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等
『貳』 有的伺服器為啥放水裡或者山洞
一、騰訊把伺服器裝進山洞 騰訊貴安七星數據中心，建在貴州省貴安新區兩座山的山體上，是要存放30萬台伺服器的災備數據中心。整個數據中心總佔地面積約為47萬平方米，隧洞的面積超過3萬平方米，能塞下4個標准足球場還有富餘。 騰訊方面透露，利用山洞建數據中心，主要出於兩方面考慮。 一是山洞結構可以散熱。山洞特殊的結構，就像一個巨大的空調。山洞外的冷空氣從主洞口進入，經過製冷模塊與IT設備熱回風進行間接換熱後，從豎井排出。這樣既可以充分利用外部自然冷源，又避免了外界空氣對設備的影響。 更主要的是安全。騰訊稱，貴安七星數據中心是參照我國高等級人防標准建設，具備突發防護能力，可防相應級別常規打擊和核打擊。發生突發事件時，它將自動切換到防護模式不間斷運行。（來~UPS了解一下） 而且利用最新AI技術，該數據中心還能實現網路、主機、業務3級雲安全布防，人臉識別、安防機器人等均被應用其中，此外騰訊還在計劃部署無人機入侵防控系統。 二、微軟把數據中心建到海底的項目 在人們對網路和計算的需求呈指數級增長的今天，已有的數據中心已經無法滿足人們生產、生活的需要。因此微軟在2014年開啟了代號為「Natick」的海底數據中心項目，旨在滿足世界人口密集區域對雲計算基礎設施的大量需求。 微軟宣布，在蘇格蘭奧克尼群島附近的一片海域，一個集裝箱大小的海底數據中心已經開始運轉。 在雲計算中，數據中心擔任著不可取代的角色，為了降低運營數據中心帶來的大量能耗，微軟於2014年開啟了Natick項目， 探索 在深海底部建立數據中心的可能。如今這個項目已經進入了第二階段，微軟嘗試運用潛艇技術和可再生能源開發新型海底數據中心，為沿海城市提供高速度、低能耗的雲服務。 海底數據中心的想法最初是在2013年的微軟的年度創新活動「ThinkWeek」中提出的，希望可以利用海水冷卻伺服器達到降低能耗的目的。 除此之外，這個項目還具有多重優勢，世界上有一半以上的人口生活在距離海岸約193公里以內的區域，將數據中心部署在沿海城市的附近水域可以極大地縮短數據與用戶的距離，使得網速提升，沿海居民打 游戲 、看視頻的流暢度相應提升。 最重要的是，還能加快AI任務，使AI驅動技術能夠為人們營造更加流暢、真實的用戶體驗，滿足人口密集區域對雲計算基礎設施的大量需求。 經過了105天在海底的平穩運行，原型機在可行性上驗證了海底數據中心的設想。Natick項目團隊深受鼓舞，開始了項目的下一階段，嘗試在蘇格蘭附近的歐洲海洋能源中心部署一個完整的、五年免維護的數據中心。 海底數據中心可以藉助大洋深處提供的不間斷免費冷卻系統節省大量的成本，同時還可以促進海上風力發電場、潮汐渦輪機組等海洋可再生能源行業的共同發展。 三、阿里巴巴把伺服器泡進「水裡」 阿里的工程師研發出了液冷伺服器技術。 他們把伺服器「泡在水裡」——這是一種極其高效的散熱方式：浸沒式液冷。伺服器被浸泡在特殊冷卻液里，產生熱量可被冷卻液直接帶走進入外循環，全程用於散熱的能耗幾乎為零，整體節能70%。 這個問題，可以跟大家科普一下。伺服器里放的是什麼？是數據，數據最重要的是安全性，那麼那麼多大批量的伺服器運行，會有什麼效果？伺服器是全天 24 小時不停的在運行，會釋放大量的熱，上萬台伺服器在一起，得釋放多少熱量，是不是很費電？在正式回答問題之前，給大家看段視頻，長長見識。山洞是陰涼的，一般數據中心都建在貴州的大山洞裡，因為貴州的溫度也比較低，又加上山洞陰涼，有利於伺服器的散熱，貴州的電費也低，省錢。放到山洞或者水裡，本身就有利於降溫，本身就容易散熱，這樣對於一些通風散熱設備來講，可以使用的少一些，這樣就少運行一些散熱設備，也省電，省錢，省成本。其實放到山洞裡，也有利於安全性，山洞本身都是比較堅固的，安全性比較容易保障，其實放到水裡在降溫層面來講肯定是比放到山洞裡更好，但是放到水裡那就要求密封性比較好，在安全性的考慮上就不如放到山洞裡。放到水裡在降溫省電方面，能夠節省成本，但是在安全保障方面，可能要特殊處理，成本就會上去。總之，是各有特色。最後解釋一下伺服器，其實放數據的地方，運行的伺服器說白了就是電腦的主機。大家在軟體上的數據，互聯網上的數據都存放在了伺服器里，也就是電腦主機里，成千上萬台的伺服器組合在一起，運行著大家的數據。另外，數據都是有備份的，分布式存的，比如：在上海存放的數據，可能在貴州有備份，一旦上海的伺服器有問題，被炸毀了，那麼就會啟用貴州備份的數據。所以，一般伺服器的數據都是有保障的，不會丟失。 隨著雲概念的興起伺服器在現在 科技 領域佔比已經越來越重要的了，雖然用戶在使用的時候是看不見伺服器存在的，但是組為運營者卻需要考慮實際伺服器的如何存放以及如何才能節省的成本的運行，由於伺服器本身的屬性功率高而且發熱量也大，所以能夠存儲伺服器要求必須是低溫的地方，未來的大數據以及人工智慧的發展都離不開伺服器的存在，於是國家響應 科技 發展的大趨勢就找到一塊非常適合存放伺服器的地方，就是貴州省目前大多數的互聯網企業基本都在貴州有自己的數據中心，像騰訊華為，都給自己在貴州找到了存放伺服器的地盤，貴州是天然的存放伺服器最佳的地點，首先貴州的氣溫整體偏低非常適合存放伺服器，同時由於國家政策的傾向在貴州的電費也是非常低。 正是由於擁有如此多的優勢國內很多互聯網企業紛紛跑向貴州給自己的伺服器找個窩，對於集群的伺服器來講最重要的散熱能力，撒熱不好消費的電費也高對於機器的壽命也是一種考驗。所以為了解決伺服器散熱的問題，已經有很多公司做過試驗，國內放在貴州的伺服器地點基本上是選擇在山洞裡面，這樣的能夠達到極好的散熱效果，有能力的企業基本上買下幾座山然後把山內部挖空然後在裡面放置伺服器，如果是散熱好的伺服器只是在電費這一塊就把修建的費用非節省出來了，加上當地政府的政策電費本身就比較低，所以在貴州設置數據中心是一個非常值得做的事情。 當然也有很多企業嘗試別的方案，像微軟的伺服器放置在海底，由於海底的溫度更低所以也是放置伺服器的絕好位置，但是放在海底需要保證伺服器的密封性，總之在效果上要優於山洞中但是在安全性能的保障上可能要比在山上花費的成本要高一些，當然放置在海底還有幾項優勢，可以充分利用海浪來發電，這樣還能節省電力的成本，另外微軟放置在海底的伺服器可不僅僅只是在一個地方，因為美國很多發達的區域都靠海，所以靠近用戶能夠提供更好的用戶體驗，不過國內的互聯網公司還是傾向於在山洞中放置伺服器。 未來伺服器的重要性還會繼續加強，所以特別 雲計算的發展很多中小企業已經不是自己在設置自己的伺服器了直接在大公司的雲計算體系裡面租借一個伺服器維護自己的雲計算功能，省錢還能省心畢竟伺服器的安全維護都是交給大企業去做了，國內從事雲計算的企業不在少數，當然最強還是阿里巴巴的阿里雲，屬於自主研發的在全球已經能夠排到前四的位置，並且和谷歌的雲計算市場佔比差距很小，人工智慧也是未來的一個發展趨勢但是背後的數據計算依然會放在伺服器去完成。 未來可能還會有更多的存儲伺服器的方式進化出來，但是存放伺服器的首要條件是散熱能力，要不然幾萬個伺服器同時堆積在一起熱量將是非常巨大的，而且電費的費用也會非常大，未來隨著技術的成熟相信會有更加 科技 化的存儲方式產生，但無論怎麼折騰首先要考慮的都是散熱問題，希望能幫到你 第一個是散熱問題，電子元器件在電流通過的時候都會產生熱量，尤其是CPU，大量的伺服器聚集在一起長期工作會產生大量熱量致使伺服器溫度升高，伺服器過熱就要降溫，這就跟平時我們玩電腦一樣，有的公司把伺服器放在了南極，有的花費了巨額的代價來買空調，但是這些成本太大，實在有些浪費了，伺服器選擇放在海底，可以利用冰冷的海水來為伺服器散熱，而同時又能利用海浪來發電，為數據中心提供電量，從而降低維護成本。放在山洞同樣是為了利用山洞的低溫環境來給伺服器降溫，降低維護成本。 第二個是房租問題，數據中心往往佔地面積比較大，比如騰訊貴安七星數據中心，建在貴州省貴安新區兩座山的山體上，存放30萬台伺服器的災備數據中心。整個數據中心總佔地面積約為47萬平方米，隧洞的面積超過3萬平方米，能塞下4個標准足球場還有富餘。這么大的面積在城市房租也是很貴的。 放在水裡是因為省錢+降溫。 伺服器/電腦發熱是很嚴重的問題，長時間高溫高負荷運作會影響伺服器壽命，因此需要降溫。而一般的風冷降溫用風扇噪音大且耗電。大的伺服器群用在降溫上的電費是很高的，因此很多廠商會把伺服器建到水廠電廠旁邊，原因就是電費便宜。 如果伺服器放到水裡就省去了散熱電費成本。 我猜想放山洞是因為山洞基礎溫度低，散熱所要降的溫度差小，這樣用一些節能的散熱方案也是可以行的。 [靈光一閃] 伺服器會產生大量的熱量，為了節約成本便於散熱，所以會考慮講伺服器放下水下或者山洞裡。 例如前段時間，微軟公司就成功地蘇格蘭奧克群島的海岸附近，安裝了一個水下數據中心的原型。實際上，數據中心裡的耗電量很大一部分是用來散熱的，而用於伺服器計算的能耗只佔約15%，所以很多大型 科技 公司都想盡辦法降低數據中心的散熱降溫成本。 將數據中心搬到海里是目前成本較低又有效的方法，微軟水下數據中心Project Natick的方向是用冰冷的海水來為伺服器散熱，而同時又能利用海浪來發電，為數據中心提供電量。 阿里雲伺服器放在千島湖湖底，騰訊將伺服器搬到貴州山洞裡，都是為了降低散熱成本。 服務區屬於24小時全年運行配備，電器設備運行都有自發熱，放在深山，水中能降低設備發熱，發燙，從而提高設備運行， 水裡和山洞裡可以更有效的進行散熱，伺服器平時最大的問題就是散熱，散熱還不能用空調，空調有冷凝，會傷害電子元器件，普通的伺服器機房只能風冷，噪音大，維護麻煩 誰說的伺服器放水裡？那還不短路了？阿里是把它們放在一種特製溶液里，那可不是水啊。 不管放在哪，目的是找一個溫度較低的地方，省空調電呀。 主要是降溫，安全，節約能源。『叄』 20分鍾看懂大數據分布式計算
這是一篇科普性質的文章，希望能過用一個通俗易懂的例子給非計算機專業背景的朋友講清楚大數據分布式計算技術。大數據技術雖然包含存儲、計算和分析等一系列龐雜的技術，但分布式計算一直是其核心，想要了解大數據技術，不妨從MapRece分布式計算模型開始。該理論模型並不是什麼新理念，早在2004年就被Google發布，經過十多年的發展，儼然已經成為了當前大數據生態的基石，可謂大數據技術之道，在於MapRece。
在進入到分布式計算技術這個概念之前，我們要先回顧一下傳統計算技術，為了使計算機領域的相關概念能夠生動形象深入淺出，我們要將計算機類比為人：
下面我們要用一個簡單的案例，分析「人型計算機」是如何利用傳統計算技術解決實際問題的。在開始之前，要增加一些限定，如同正常計算機的內存是有上限的，我們的「人型計算機」也存在記憶力的上限，這里我們假設一個「人型計算機」最多可以同時在「內存」中記住4種信息，例如：蘋果、梨等四種水果的個數：
好了，背景知識已經足夠了，讓我們進入正題
首先，什麼是分布式計算？簡單點理解就是將大量的數據分割成多個小塊，由多台計算機分工計算，然後將結果匯總。這些執行分布式計算的計算機叫做集群，我們仍然延續前文中人和計算機的類比，那麼集群就是一個團隊，單兵作戰的時代已經過去，團隊合作才是王道：
為什麼需要分布式計算？因為「大數據」來了，單個計算機不夠用了，即數據量遠遠超出單個計算機的處理能力范圍：有時候是單位時間內的數據量大，比如在12306網上買票，每秒可能有數以萬計的訪問；也有可能是數據總量大，比如網路搜索引擎，要在伺服器上檢索數億的中文網頁信息。
實現分布式計算的方案有很多，在大數據技術出現之前就已經有科研人員在研究，但一直沒有被廣泛應用。直到2004年Google公布了MapRece之後才大熱了起來。大數據技術、分布式計算和MapRece的關系可以用下圖來描述，MapRece是分布式計算在大數據領域的應用：
MapRece模型是經過商業實踐的成熟的分布式計算框架，與Google的分布式文件系統GFS、分布式數據存儲系統BigTable一起，號稱Google的大數據「三寶」，為大數據技術的發展提供了堅實的理論基礎。但遺憾的是，谷歌並沒有向外界公布自己的商業產品，而真正讓大數據技術大踏步前進的是按照Google理論實現的開源免費產品Hadoop，目前已經形成了以Hadoop為核心的大數據技術生態圈。
讓我們回到數撲克牌這個例子中，大數據時代的撲克牌問題是什麼樣子的？
我個人在查閱了一些資料、進行了一些實踐以後，認為MapRece的技術可以簡單地用四字訣來總結：分、變、洗、合，分別代表「切分」、「變換」、「洗牌」、「合並」四個步驟：
下面來看如何用四字訣解決大數據撲克牌問題。
既然單個「人型計算機」無法完全處理完所有的撲克，那麼我們就把撲克牌隨機分成多份，每份撲克牌由一個「人型計算機」來處理，個數不超過單個計算機的處理上限，而且盡量讓每份的數量比較平均。
這里我們要講一下角色分工的問題，多台計算機合作，肯定要有角色分工，我們把負責數據切分的「人型計算機」可以理解為「指揮官」，「指揮官」一般只有一個（在實際中可能有多個），統籌調度之類的工作都歸他管。負責執行具體運算任務的「人型計算機」則是「計算兵」，「計算兵」按照承擔的任務不同分為「變計算兵」和「合計算兵」，前者負責第二步「變換「，後者負責最後一步「合並「。
「指揮官」在切分撲克牌之前，會先分配好「變計算兵」和「合計算兵」的數量，然後根據「變計算兵」的數量把撲克拆分成相應的份數，將每份撲克分給一個「變計算兵」，然後進入下一步。
每一個「變計算兵」都要對自己分得的每一張撲克牌按照相同的規則做變換，使得後續的步驟中可以對變換後的結果做處理。這種變換可以是加減乘除等數學運算，也可以是對輸入數據的結構的轉換。例如對於我們這個撲克牌問題來講，目的是為了計數，所以可以將撲克牌轉換為一種計算機更容易處理的數值結構：將每張撲克牌上貼一張小便簽，這條小便簽上寫明了其個數為1。
我們把這種貼了標簽的撲克牌叫做變種撲克牌。當在後續的步驟中統計牌型個數時，只需要把每個標簽上的數字加起來就可以。有的朋友肯定會好奇為什麼不讓每個「計算兵」直接統計各自的所有牌型的撲克的個數，這是因為這種「映射變換」運算的本質在於將每張撲克牌都進行同一種相同規則的變換，統計個數的工作要留在最後一步完成。嚴格的流水化操作，會讓整體的效率更高，而且變換的規則要根據具體問題來制定，更容易適配不同種類的計算。
變換的運算完成之後，每個「變計算兵」要將各自的變種撲克牌按照牌型分成多個小份，每個小份要最終被一個指定的「合計算兵」進行結果合並統計，這個過程就是「洗牌」，是「變計算兵」將變換後的撲克牌按照規則分組並分配給指定的「合計算兵」的過程。
洗牌分兩個階段，第一階段是每個「變計算兵」將變種撲克牌按照一定的規則分類，分類的規則取決於每個「合計算兵」的統計范圍，分類的個數取決於「合計算兵」的個數。如上圖所示，假設有3個「合計算兵」分別負責不同范圍的牌型的統計，那麼「變計算兵」需要根據每個「合計算兵」負責的牌型將自己的變種撲克牌分成3個小份，每份交給對應的「合計算兵」。洗牌的第二階段，「合計算兵」在指揮官的指揮下，去各個「變計算兵」的手中獲取屬於他自己的那一份變種撲克牌，從而使得牌型相同的撲克牌只會在一個「合計算兵」的手上。洗牌的意義在於使相同牌型的變種撲克牌匯聚在了一起，以便於統計。
「合計算兵」將手中的變種撲克牌按照相同的計算規則依次進行合並，計算規則也需要根據具體問題來制定，在這里是對撲克牌上標簽的數值直接累加，統計出最終的結果。
然後所有的「合計算兵」把自己的計算結果上交給「指揮官」，「指揮官」匯總後公布最終統計的結果。
ok，「分變洗合」四字訣介紹完畢，完整過程如下：
分布式處理技術在邏輯上並不復雜，但在具體的實現過程中會有很多復雜的過程，譬如「指揮官」如何協調調度所有的「運算兵」，「運算兵」之間如何通信等等，但對於使用MapRece來完成計算任務的程序員來講，這些復雜的過程是透明的，分布式計算框架會自己去處理這些問題，程序員只需要定義兩種計算規則：第二步中變換的規則和第四步中合並的規則。
正所謂大道至簡，萬變不離其宗，理解了MapRece就理解了大數據分布式處理技術，而理解大數據分布式處理技術，也就理解了大數據技術的核心。
如果你還沒有理解或者發現了文中的邏輯漏洞，歡迎留言討論。
『肆』 bp代表什麼呀
BP神經網路 BP (Back Propagation)神經網路是一種神經網路學習演算法，全稱基於誤差反向傳播演算法的人工神經網路。
如圖所示拓撲結構的單隱層前饋網路，一般稱為三層前饋網或三層感知器，即：輸入層、中間層（也稱隱層）和輸出層。它的特點是：各層神經元僅與相鄰層神經元之間相互全連接，同層內神經元之間無連接，各層神經元之間無反饋連接，夠成具有層次結構的前饋型神經網路系統。單計算層前饋神經網路只能求解線性可分問題，能夠求解非線性問題的網路必須是具有隱層的多層神經網路。
在人工神經網路發展歷史中，很長一段時間里沒有找到隱層的連接權值調整問題的有效演算法。直到誤差反向傳播演算法（BP演算法）的提出，成功地解決了求解非線性連續函數的多層前饋神經網路權重調整問題。
BP (Back Propagation)神經網路，即誤差反傳誤差反向傳播演算法的學習過程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。輸入層各神經元負責接收來自外界的輸入信息，並傳遞給中間層各神經元；中間層是內部信息處理層，負責信息變換，根據信息變化能力的需求，中間層可以設計為單隱層或者多隱層結構；最後一個隱層傳遞到輸出層各神經元的信息，經進一步處理後，完成一次學習的正向傳播處理過程，由輸出層向外界輸出信息處理結果。當實際輸出與期望輸出不符時，進入誤差的反向傳播階段。誤差通過輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權值，向隱層、輸入層逐層反傳。周而復始的信息正向傳播和誤差反向傳播過程，是各層權值不斷調整的過程，也是神經網路學習訓練的過程，此過程一直進行到網路輸出的誤差減少到可以接受的程度，或者預先設定的學習次數為止。
神經網路
神經網路是：
思維學普遍認為，人類大腦的思維分為抽象（邏輯）思維、形象（直觀）思維和靈感（頓悟）思維三種基本方式。
邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。
神經網路的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。目前，主要的研究工作集中在以下幾個方面：
（1）生物原型研究。從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等生物科學方面研究神經細胞、神經網路、神經系統的生物原型結構及其功能機理。
（2）建立理論模型。根據生物原型的研究，建立神經元、神經網路的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。
（3）網路模型與演算法研究。在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網路模型，以實現計算機饃擬或准備製作硬體，包括網路學習演算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。
（4）人工神經網路應用系統。在網路模型與演算法研究的基礎上，利用人工神經網路組成實際的應用系統，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、製成機器人等等。
縱觀當代新興科學技術的發展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學技術領域的進程中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到，探索人腦功能和神經網路的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。
【人工神經網路的工作原理】
人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對手寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。
所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。
如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、准確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。
「人腦是如何工作的？」
「人類能否製作模擬人腦的人工神經元？」
多少年以來，人們從醫學、生物學、生理學、哲學、信息學、計算機科學、認知學、組織協同學等各個角度企圖認識並解答上述問題。在尋找上述問題答案的研究過程中，近年來逐漸形成了一個新興的多學科交叉技術領域，稱之為「神經網路」。神經網路的研究涉及眾多學科領域，這些領域互相結合、相互滲透並相互推動。不同領域的科學家又從各自學科的興趣與特色出發，提出不同的問題，從不同的角度進行研究。
心理學家和認知科學家研究神經網路的目的在於探索人腦加工、儲存和搜索信息的機制，弄清人腦功能的機理，建立人類認知過程的微結構理論。
生物學、醫學、腦科學專家試圖通過神經網路的研究推動腦科學向定量、精確和理論化體系發展，同時也寄希望於臨床醫學的新突破；信息處理和計算機科學家研究這一問題的目的在於尋求新的途徑以解決目前不能解決或解決起來有極大困難的大量問題，構造更加逼近人腦功能的新一代計算機。
人工神經網路是由大量的簡單基本元件——神經元相互聯接而成的自適應非線性動態系統。每個神經元的結構和功能比較簡單，但大量神經元組合產生的系統行為卻非常復雜。
人工神經網路反映了人腦功能的若干基本特性，但並非生物系統的逼真描述，只是某種模仿、簡化和抽象。
與數字計算機比較，人工神經網路在構成原理和功能特點等方面更加接近人腦，它不是按給定的程序一步一步地執行運算，而是能夠自身適應環境、總結規律、完成某種運算、識別或過程式控制制。
人工神經元的研究起源於腦神經元學說。19世紀末，在生物、生理學領域，Waldeger等人創建了神經元學說。人們認識到復雜的神經系統是由數目繁多的神經元組合而成。大腦皮層包括有100億個以上的神經元，每立方毫米約有數萬個，它們互相聯結形成神經網路，通過感覺器官和神經接受來自身體內外的各種信息，傳遞至中樞神經系統內，經過對信息的分析和綜合，再通過運動神經發出控制信息，以此來實現機體與內外環境的聯系，協調全身的各種機能活動。
神經元也和其他類型的細胞一樣，包括有細胞膜、細胞質和細胞核。但是神經細胞的形態比較特殊，具有許多突起，因此又分為細胞體、軸突和樹突三部分。細胞體內有細胞核，突起的作用是傳遞信息。樹突是作為引入輸入信號的突起，而軸突是作為輸出端的突起，它只有一個。
樹突是細胞體的延伸部分，它由細胞體發出後逐漸變細，全長各部位都可與其他神經元的軸突末梢相互聯系，形成所謂「突觸」。在突觸處兩神經元並未連通，它只是發生信息傳遞功能的結合部，聯系界面之間間隙約為（15～50)×10米。突觸可分為興奮性與抑制性兩種類型，它相應於神經元之間耦合的極性。每個神經元的突觸數目正常，最高可達10個。各神經元之間的連接強度和極性有所不同，並且都可調整、基於這一特性，人腦具有存儲信息的功能。利用大量神經元相互聯接組成人工神經網路可顯示出人的大腦的某些特徵。下面通過人工神經網路與通用的計算機工作特點來對比一下：
若從速度的角度出發，人腦神經元之間傳遞信息的速度要遠低於計算機，前者為毫秒量級，而後者的頻率往往可達幾百兆赫。但是，由於人腦是一個大規模並行與串列組合處理系統，因而，在許多問題上可以作出快速判斷、決策和處理，其速度則遠高於串列結構的普通計算機。人工神經網路的基本結構模仿人腦，具有並行處理特徵，可以大大提高工作速度。
人腦存貯信息的特點為利用突觸效能的變化來調整存貯內容，也即信息存貯在神經元之間連接強度的分布上，存貯區與計算機區合為一體。雖然人腦每日有大量神經細胞死亡 （平均每小時約一千個），但不影響大腦的正常思維活動。
普通計算機是具有相互獨立的存貯器和運算器，知識存貯與數據運算互不相關，只有通過人編出的程序使之溝通，這種溝通不能超越程序編制者的預想。元器件的局部損壞及程序中的微小錯誤都可能引起嚴重的失常。
人類大腦有很強的自適應與自組織特性，後天的學習與訓練可以開發許多各具特色的活動功能。如盲人的聽覺和觸覺非常靈敏；聾啞人善於運用手勢；訓練有素的運動員可以表現出非凡的運動技巧等等。
普通計算機的功能取決於程序中給出的知識和能力。顯然，對於智能活動要通過總結編製程序將十分困難。
人工神經網路也具有初步的自適應與自組織能力。在學習或訓練過程中改變突觸權重值，以適應周圍環境的要求。同一網路因學習方式及內容不同可具有不同的功能。人工神經網路是一個具有學習能力的系統，可以發展知識，以致超過設計者原有的知識水平。通常，它的學習訓練方式可分為兩種，一種是有監督或稱有導師的學習，這時利用給定的樣本標准進行分類或模仿；另一種是無監督學習或稱無為導師學習，這時，只規定學習方式或某些規則，則具體的學習內容隨系統所處環境 （即輸入信號情況）而異，系統可以自動發現環境特徵和規律性，具有更近似人腦的功能。
人工神經網路早期的研究工作應追溯至本世紀40年代。下面以時間順序，以著名的人物或某一方面突出的研究成果為線索，簡要介紹人工神經網路的發展歷史。
1943年，心理學家W·Mcculloch和數理邏輯學家W·Pitts在分析、總結神經元基本特性的基礎上首先提出神經元的數學模型。此模型沿用至今，並且直接影響著這一領域研究的進展。因而，他們兩人可稱為人工神經網路研究的先驅。
1945年馮·諾依曼領導的設計小組試製成功存儲程序式電子計算機，標志著電子計算機時代的開始。1948年，他在研究工作中比較了人腦結構與存儲程序式計算機的根本區別，提出了以簡單神經元構成的再生自動機網路結構。但是，由於指令存儲式計算機技術的發展非常迅速，迫使他放棄了神經網路研究的新途徑，繼續投身於指令存儲式計算機技術的研究，並在此領域作出了巨大貢獻。雖然，馮·諾依曼的名字是與普通計算機聯系在一起的，但他也是人工神經網路研究的先驅之一。
50年代末，F·Rosenblatt設計製作了「感知機」，它是一種多層的神經網路。這項工作首次把人工神經網路的研究從理論探討付諸工程實踐。當時，世界上許多實驗室仿效製作感知機，分別應用於文字識別、聲音識別、聲納信號識別以及學習記憶問題的研究。然而，這次人工神經網路的研究高潮未能持續很久，許多人陸續放棄了這方面的研究工作，這是因為當時數字計算機的發展處於全盛時期，許多人誤以為數字計算機可以解決人工智慧、模式識別、專家系統等方面的一切問題，使感知機的工作得不到重視；其次，當時的電子技術工藝水平比較落後，主要的元件是電子管或晶體管，利用它們製作的神經網路體積龐大，價格昂貴，要製作在規模上與真實的神經網路相似是完全不可能的；另外，在1968年一本名為《感知機》的著作中指出線性感知機功能是有限的，它不能解決如異感這樣的基本問題，而且多層網路還不能找到有效的計算方法，這些論點促使大批研究人員對於人工神經網路的前景失去信心。60年代末期，人工神經網路的研究進入了低潮。
另外，在60年代初期，Widrow提出了自適應線性元件網路，這是一種連續取值的線性加權求和閾值網路。後來，在此基礎上發展了非線性多層自適應網路。當時，這些工作雖未標出神經網路的名稱，而實際上就是一種人工神經網路模型。
隨著人們對感知機興趣的衰退，神經網路的研究沉寂了相當長的時間。80年代初期，模擬與數字混合的超大規模集成電路製作技術提高到新的水平，完全付諸實用化，此外，數字計算機的發展在若干應用領域遇到困難。這一背景預示，向人工神經網路尋求出路的時機已經成熟。美國的物理學家Hopfield於1982年和1984年在美國科學院院刊上發表了兩篇關於人工神經網路研究的論文，引起了巨大的反響。人們重新認識到神經網路的威力以及付諸應用的現實性。隨即，一大批學者和研究人員圍繞著 Hopfield提出的方法展開了進一步的工作，形成了80年代中期以來人工神經網路的研究熱潮。
『伍』 華為的晶元叫什麼
在生活中我們經常會接觸到一些科技名詞，如鯤鵬、麒麟、升騰、天罡等詞，如今華為的這些科技名詞越來越多，到底是啥意思，小編認為有必要給大家科普一下，跟上時代潮流。
海思半導體是一家半導體公司，海思半導體有限公司成立於2004年10月，前身是創建於1991年的華為集成電路設計中心。海思公司總部位於深圳，在北京、上海、美國矽谷和瑞典設有設計分部。
海思的產品覆蓋無線網路、固定網路、數字媒體等領域的晶元及解決方案，成功應用在全球100多個國家和地區；在數字媒體領域，已推出SoC網路監控晶元及解決方案、可視電話晶元及解決方案、DVB晶元及解決方案和IPTV晶元及解決方案。
1、麒麟Kirin 智能手機晶元，能生產 10nm 工藝的只有英特爾、三星和台積電。
2、凌霄晶元 專為物聯網研發的專用晶元，（路由器，WIFI等設備）2019年8月，華為在開發者大會上正式發布凌霄WiFi-loT晶元，該晶元將於2019年底上市。
3、鴻鵠honghu 智慧顯示晶元，鴻鵠之於電視，正如麒麟之於手機。
4、天罡系列5G晶元 天罡晶元是華為5G 基站核心晶元，實現2.5倍運算能力的提升，搭載最新的演算法及Beamforming。
5、巴龍balong5G晶元 巴龍5000，5G終端的基帶晶元，採用單晶元多模的5G模組，能夠在單晶元內實現2G、3G、4G和5G多種網路制式，有效降低多模間數據交換產生的時延和功耗。
6、升騰Ascend ，華為升騰晶元是華為公司發布的兩款人工智慧處理器 ，包括升騰910和升騰310處理器 ，採用自家的達芬奇架構，2019年8月23日，下午3點華為副董事長、輪值董事長徐直軍在發布會上宣布，「升騰910」正式推出。國內首款全棧全景場智能晶元。
7、鯤鵬 鯤鵬處理器是華為在2019年1月向業界發布的高性能數據中心處理器。目的在於滿足數據中心的多樣性計算和綠色計算需求 ，具有高性能，高帶寬，高集成度，高效能四大特點。（伺服器處理器），專為大數據處理與分布式存儲等應用設計，目前性能最好的基於ARM的伺服器CPU
看到此處，是否對這些科技名詞了有了一個初步的了解，同時為我們能擁有華為海思半導體這樣的公司感到自豪，希望中國這樣的高科技公司越來越多。
『陸』 ipfs和filecoin到底有什麼樣的關系有沒有朋友可以科普一下ipfs的價格問題
Filecoin主要是為了激勵大家貢獻硬碟資源，因為IPFS的本質就是共享自己的存儲空間，即「共享硬碟」。IPFS已成功應用在瀏覽器、數據存儲、文件傳輸、網路視頻、社交媒體、去中心化應用等各個領域。
它的價值：
讓數據的存儲更安全，更便捷
完美支撐領域的應用
降低存儲成本和帶寬成本
IPFS應用：
在瀏覽器應用領域，Firefox火狐瀏覽器、Google谷歌瀏覽器、IPSE、poseidon、Opera、Brave瀏覽器先後加入IPFS生態，支持包括IPFS在內的分布式協議等功能。
在文件傳輸應用領域，Partyshare、Pinata、IPWB等文件應用程序允許用戶使用IPFS上傳、下載、共享文件。
在內容平台應用領域，Netflix、D.Tube、Dlive、Primas、Mediachain、Ujomusic等內容平台，或利用IPFS作為點對點CDN助力更快地分發容器，或允許用戶在IPFS/Filecoin基礎上觀看/上傳內容信息，或允許內容信息存儲在IPFS上，並通過分享/評論等操作獲取獎勵。
在社交類應用方面，Indorse、Steepshot、3Box、Peepeth、AKASHA等社交應用，使用IPFS技術存儲數據，保證數據安全。
在電商類（市場）應用領域，Origin、Open Bazaar、Known Origin等，依託區塊鏈IPFS技術，將產品資料庫和支持媒體託管在IPFS上，保障數據安全。
此外，在金融、NFT（非同質化通證）等領域的Textile、IKU、Eehlance、Peergos、Augur、Civic、Bradbvry、ethoFS、Play to Earn、Qri、Resume、Temporal、Terminal等其他應用，也支持IPFS技術，以改善並推動自身生態的健康成長。
注意事項：另外大家多多利用網路搜索查詢更多相關知識，網路搜索-兩者的價值
『柒』 「區塊鏈」什麼意思簡單扼要的解釋一下
答：一、區塊鏈的內涵
區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。
二、特徵
1、去中心化。
區塊鏈技術不依賴額外的第三方管理機構或硬體設施，沒有中心管制，除了自成一體的區塊鏈本身，通過分布式核算和存儲，各個節點實現了信息自我驗證、傳遞和管理。
2、開放性。
區塊鏈技術基礎是開源的，除了交易各方的私有信息被加密外，區塊鏈的數據對所有人開放，任何人都可以通過公開的介面查詢區塊鏈數據和開發相關應用，因此整個系統信息高度透明。
3、獨立性。
基於協商一致的規范和協議，整個區塊鏈系統不依賴其他第三方，所有節點能夠在系統內自動安全地驗證、交換數據，不需要任何人為的干預 。
4、安全性。
只要不能掌控全部數據節點的51%，就無法肆意操控修改網路數據，這使區塊鏈本身變得相對安全，避免了主觀人為的數據變更 。
5、匿名性。
除非有法律規范要求，單從技術上來講，各區塊節點的身份信息不需要公開或驗證，信息傳遞可以匿名進行 。
『捌』 浩祥科普 | 什麼是B端互聯網的新存儲體系
什麼是B端互聯網的新存儲體系？
（1）是信息基建（包括伺服器、IDC和存儲等）；
（2）是網路安全，包括等保2.0帶來的態勢感知等新方向；
（3）互聯網流量端和SaaS雲化軟體；
站在這個時點上，B端互聯網的產業趨勢從根基部分來說顯著區別於C端互聯網的計算體系。
為何要建設新存儲體系？
因為傳統存儲技術，難以解決B端互聯網大數據痛點，傳統存儲技術受到容量，性能和架構限制不具備擴展性和兼容性。當然，雲計算巨頭們也有在考慮冷數據存儲問題，推出的產品有同質化趨勢。
具IDC預測2025年我國數據達48.6ZB（18年至25年復合增速超過30%），其中超過80%為非結構（文檔、圖片、數據），存儲容量與數量成為巨大挑戰！
傳統存儲通過縱向拓展（只增加容量），性能與容量成反比，無法解決海量增長的非結構數據存儲管理問題。
新形態、新應用、新價值
企業將迎來系性能數據時代
2019年，各 各業的數字化轉型進程不斷加速，受政府的戰略推動，中國數字化轉型IT 出將 次超過 數字化轉型IT 出，占 達到51%。IDC預測，到2020年，全球將有 少55%的組織成為「數字化的堅定者」，部署數字平台的組織數量將增加 倍，達到60%。到2022年，由數字拉動的經濟產值將佔全球GDP的60%， 中國數字經濟產值占 將超過全球平均 平，達到65%。
隨著數字化進程的加速以及智能化 標的推進，企業產 的數據將持續增 ，數據呈海量、多元發展趨勢；多雲和雲-邊-端等部署環境更加復雜，2020年全球 於雲基礎架構的硬體 出將超過傳統數據中 基礎構 出，占 達到52.9% ；在應 層 ，企業對數據的實時性和可靠性的要求越來越 ，根據IDC預測，2020年中國全快閃記憶體陣列市場將同 增 52.3%，達到7.6億美元，分布式存儲系統也將在2019年取得61.0%的同 增 ，並在未來五年（2020-2024年）保持23.2%的年復合增 率；企業也將更加重視數據價值的挖掘，以提供優質的產品和服務。2020年，新數據時代已經來臨。
企業的需求和挑戰進 步驅動了數據時代的發展，在新數據時代下，企業的IT轉型將更加緊迫，IT供應商需要為各 業的轉型提供助 。IDC通過分析數據在 融、交通、電信、能源、製造、醫療等代表性 業的發展現狀和痛點，發現新數據時代下企業主要在數據海量增 ，數據實時和可靠性以及數據整合及管理三 臨挑戰。
數據海量增 - 在數字化轉型的推動下，企業每年產 的數據量將繼續保持 速增 ，這將對存儲設備供應商帶來巨 挑戰，但同時也提供了發展機遇。通過IDC調研發現，存儲介質和存儲設備供應商在2018年為全球增加了超過700EB的數據存儲容量，創造了超過880億美元的收 。預計2018-2023年，全球存儲裝機容量將以18.4%的年復合增 率增 ，2023年的存儲裝機容量將達到11.7ZB，其中企業級存儲裝機容量將達到25.1%的年復合增 率，與2018年相 增幅超過3倍，遠 於個 存儲容量5.9%的年復合增 率。
從全球存儲介質來看，預計增 最快的存儲介質是固態硬碟（SSD），未來五年的其年復合增 率將達到44.0%，遠 於整體存儲裝機容量18.4%的年復合增 率。在中國，從企業級外置存儲市場來看，全快閃記憶體陣列得益於其較 的市場價值，從2015年 2018年市場出貨價值快速增加， 2018年迎來增 峰值，總市場規模達到5億美元。鑒於更多的技術升級，如 持端到端的NVMe，IDC認為2019年全快閃記憶體陣列仍會保持較 增 ，2019年第 季度預測顯 ，中國全快閃記憶體存儲陣列市場將實現52.3%的同 增 ，達到7.6億美元。
從全球存儲設備類型來看，2017年，企業級存儲系統已經取代PC和平板電腦，成為總體容量最 的存儲設備；預計2019年，企業級存儲系統的裝機容量同 增 率達32.9%，遠超總存儲裝機容量17.1%的同 增 率；2021年，企業級存儲系統的裝機容量將占 半左右的全球存儲裝機容量；到2023年該 例將繼續增 ，預計將達到56.2%。此外，預計到2023年，視頻採集存儲占 將達到10%左右，並有望在2023年之後超過PC和平板電腦，成為僅次於企業級存儲的的第 存儲市場。在中國，已被市場 泛接受的分布式存儲系統，在未來五年將保持23.2%的年復合增 率。
數據的可靠性和實時性- 未來 論是企業還是個 都對數據產 了更 的依賴。數據作為未來企業最重要的核 資產之 ，保證數據存儲的可靠性成為 種必要，尤其在諸如 融、電信、醫療等與 關系密切的 業。為了實現數據存儲的安全可靠，未來存儲設備的容災和冗餘機制必不可少，避免因 然災害、設備損壞等意外引發的數據丟失是企業數字化轉型的重要訴求。同時，隨著互聯 、物聯 以及 智能等技術在各 業的不斷滲透，企業對於數據實時性的需求 益增加。IDC預測，到2023年，實時數據將佔全球數據圈24.5%的份額。許多 業場景，例如 融的 險評估、交通的 動駕駛、運營商的智能 絡等，都需要依賴快速實時的數據採集、存儲和分析得以實現。同時，應 對延遲的要求也越來越嚴苛，部分應 甚 要求亞毫秒級的延遲。在新數據時代，IT供應商需要提供更優化的 絡、接 和存儲介質，以確保IT基礎架構的響應速度能夠滿 未來數據實時性的需求。
『玖』 請問什麼叫大數據，科普下
大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
大數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到其內在規律。
大數據的挖掘和處理。大數據必然無法用人腦來推算、估測，或者用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構，依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術，因此，大數據的挖掘和處理必須用到雲技術。
大數據的應用。大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。
大數據的意義和前景。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。