‘壹’ 大数据专业课程内容
一 大数据专业课程有哪些
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
二 数据与大数据专业学什么课程
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、回Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算答阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
三 大数据专业都要学什么课程
大数据专业有很多课程
四 云计算与大数据专业的主要课程是什么
大数据的基础知识，科普类的，个人去买本书就行了，大数据时代这样的书很多介绍的大数据的。
另外大数据的技术，如数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现。
大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。
主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
(4)大数据专业课程内容扩展阅读：
应用领域
大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。
大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。
五 大数据专业主要课程有哪些
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
六 大数据课程都学什么啊
大数据课程学习的内容有6个阶段：
1阶段
JavaSE基础核专心
2阶段
数据库关键技术属
3阶段
大数据基础核心
4阶段
Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目
5阶段
Spark生态体系框架&企业无缝对接项目
6阶段
Flink流式数据处理框架
按照顺序学习就可以了，希望你早日学有所成。
七 数据与大数据专业学什么课程
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
八 大数据专业课程有哪些 专业介绍
随着互联网技术的不断发展，当今的时代又被称之为大数据时代。
目前互联网企业对大数据人才需求非常大，培训机构出来的人才也很好找工作，南京课工场最近一批的大数据学员就业就很高，薪资普遍很高。当然，工作好找的前提是你大数据的相关技术要过关哦！
从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。
对于当前在读的本科生来说，如果不想读研，那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力：
第一：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。
第二：掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。
第三：重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代，所以要想提升就业能力应该重视各种开发平台知识的积累，尤其是与行业领域结合比较紧密的开发平台。实际上，大数据和云计算本身就是平台，所以大数据专业的学生在学习平台开发时也会相对顺利一些。
九 大数据学习需要哪些课程
主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计专分析、高属等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等
‘贰’ 有的服务器为啥放水里或者山洞
一、腾讯把服务器装进山洞 腾讯贵安七星数据中心，建在贵州省贵安新区两座山的山体上，是要存放30万台服务器的灾备数据中心。整个数据中心总占地面积约为47万平方米，隧洞的面积超过3万平方米，能塞下4个标准足球场还有富余。 腾讯方面透露，利用山洞建数据中心，主要出于两方面考虑。 一是山洞结构可以散热。山洞特殊的结构，就像一个巨大的空调。山洞外的冷空气从主洞口进入，经过制冷模块与IT设备热回风进行间接换热后，从竖井排出。这样既可以充分利用外部自然冷源，又避免了外界空气对设备的影响。 更主要的是安全。腾讯称，贵安七星数据中心是参照我国高等级人防标准建设，具备突发防护能力，可防相应级别常规打击和核打击。发生突发事件时，它将自动切换到防护模式不间断运行。（来~UPS了解一下） 而且利用最新AI技术，该数据中心还能实现网络、主机、业务3级云安全布防，人脸识别、安防机器人等均被应用其中，此外腾讯还在计划部署无人机入侵防控系统。 二、微软把数据中心建到海底的项目 在人们对网络和计算的需求呈指数级增长的今天，已有的数据中心已经无法满足人们生产、生活的需要。因此微软在2014年开启了代号为“Natick”的海底数据中心项目，旨在满足世界人口密集区域对云计算基础设施的大量需求。 微软宣布，在苏格兰奥克尼群岛附近的一片海域，一个集装箱大小的海底数据中心已经开始运转。 在云计算中，数据中心担任着不可取代的角色，为了降低运营数据中心带来的大量能耗，微软于2014年开启了Natick项目， 探索 在深海底部建立数据中心的可能。如今这个项目已经进入了第二阶段，微软尝试运用潜艇技术和可再生能源开发新型海底数据中心，为沿海城市提供高速度、低能耗的云服务。 海底数据中心的想法最初是在2013年的微软的年度创新活动“ThinkWeek”中提出的，希望可以利用海水冷却服务器达到降低能耗的目的。 除此之外，这个项目还具有多重优势，世界上有一半以上的人口生活在距离海岸约193公里以内的区域，将数据中心部署在沿海城市的附近水域可以极大地缩短数据与用户的距离，使得网速提升，沿海居民打 游戏 、看视频的流畅度相应提升。 最重要的是，还能加快AI任务，使AI驱动技术能够为人们营造更加流畅、真实的用户体验，满足人口密集区域对云计算基础设施的大量需求。 经过了105天在海底的平稳运行，原型机在可行性上验证了海底数据中心的设想。Natick项目团队深受鼓舞，开始了项目的下一阶段，尝试在苏格兰附近的欧洲海洋能源中心部署一个完整的、五年免维护的数据中心。 海底数据中心可以借助大洋深处提供的不间断免费冷却系统节省大量的成本，同时还可以促进海上风力发电场、潮汐涡轮机组等海洋可再生能源行业的共同发展。 三、阿里巴巴把服务器泡进“水里” 阿里的工程师研发出了液冷服务器技术。 他们把服务器“泡在水里”——这是一种极其高效的散热方式：浸没式液冷。服务器被浸泡在特殊冷却液里，产生热量可被冷却液直接带走进入外循环，全程用于散热的能耗几乎为零，整体节能70%。 这个问题，可以跟大家科普一下。服务器里放的是什么？是数据，数据最重要的是安全性，那么那么多大批量的服务器运行，会有什么效果？服务器是全天 24 小时不停的在运行，会释放大量的热，上万台服务器在一起，得释放多少热量，是不是很费电？在正式回答问题之前，给大家看段视频，长长见识。山洞是阴凉的，一般数据中心都建在贵州的大山洞里，因为贵州的温度也比较低，又加上山洞阴凉，有利于服务器的散热，贵州的电费也低，省钱。放到山洞或者水里，本身就有利于降温，本身就容易散热，这样对于一些通风散热设备来讲，可以使用的少一些，这样就少运行一些散热设备，也省电，省钱，省成本。其实放到山洞里，也有利于安全性，山洞本身都是比较坚固的，安全性比较容易保障，其实放到水里在降温层面来讲肯定是比放到山洞里更好，但是放到水里那就要求密封性比较好，在安全性的考虑上就不如放到山洞里。放到水里在降温省电方面，能够节省成本，但是在安全保障方面，可能要特殊处理，成本就会上去。总之，是各有特色。最后解释一下服务器，其实放数据的地方，运行的服务器说白了就是电脑的主机。大家在软件上的数据，互联网上的数据都存放在了服务器里，也就是电脑主机里，成千上万台的服务器组合在一起，运行着大家的数据。另外，数据都是有备份的，分布式存的，比如：在上海存放的数据，可能在贵州有备份，一旦上海的服务器有问题，被炸毁了，那么就会启用贵州备份的数据。所以，一般服务器的数据都是有保障的，不会丢失。 随着云概念的兴起服务器在现在 科技 领域占比已经越来越重要的了，虽然用户在使用的时候是看不见服务器存在的，但是组为运营者却需要考虑实际服务器的如何存放以及如何才能节省的成本的运行，由于服务器本身的属性功率高而且发热量也大，所以能够存储服务器要求必须是低温的地方，未来的大数据以及人工智能的发展都离不开服务器的存在，于是国家响应 科技 发展的大趋势就找到一块非常适合存放服务器的地方，就是贵州省目前大多数的互联网企业基本都在贵州有自己的数据中心，像腾讯华为，都给自己在贵州找到了存放服务器的地盘，贵州是天然的存放服务器最佳的地点，首先贵州的气温整体偏低非常适合存放服务器，同时由于国家政策的倾向在贵州的电费也是非常低。 正是由于拥有如此多的优势国内很多互联网企业纷纷跑向贵州给自己的服务器找个窝，对于集群的服务器来讲最重要的散热能力，撒热不好消费的电费也高对于机器的寿命也是一种考验。所以为了解决服务器散热的问题，已经有很多公司做过试验，国内放在贵州的服务器地点基本上是选择在山洞里面，这样的能够达到极好的散热效果，有能力的企业基本上买下几座山然后把山内部挖空然后在里面放置服务器，如果是散热好的服务器只是在电费这一块就把修建的费用非节省出来了，加上当地政府的政策电费本身就比较低，所以在贵州设置数据中心是一个非常值得做的事情。 当然也有很多企业尝试别的方案，像微软的服务器放置在海底，由于海底的温度更低所以也是放置服务器的绝好位置，但是放在海底需要保证服务器的密封性，总之在效果上要优于山洞中但是在安全性能的保障上可能要比在山上花费的成本要高一些，当然放置在海底还有几项优势，可以充分利用海浪来发电，这样还能节省电力的成本，另外微软放置在海底的服务器可不仅仅只是在一个地方，因为美国很多发达的区域都靠海，所以靠近用户能够提供更好的用户体验，不过国内的互联网公司还是倾向于在山洞中放置服务器。 未来服务器的重要性还会继续加强，所以特别 云计算的发展很多中小企业已经不是自己在设置自己的服务器了直接在大公司的云计算体系里面租借一个服务器维护自己的云计算功能，省钱还能省心毕竟服务器的安全维护都是交给大企业去做了，国内从事云计算的企业不在少数，当然最强还是阿里巴巴的阿里云，属于自主研发的在全球已经能够排到前四的位置，并且和谷歌的云计算市场占比差距很小，人工智能也是未来的一个发展趋势但是背后的数据计算依然会放在服务器去完成。 未来可能还会有更多的存储服务器的方式进化出来，但是存放服务器的首要条件是散热能力，要不然几万个服务器同时堆积在一起热量将是非常巨大的，而且电费的费用也会非常大，未来随着技术的成熟相信会有更加 科技 化的存储方式产生，但无论怎么折腾首先要考虑的都是散热问题，希望能帮到你 第一个是散热问题，电子元器件在电流通过的时候都会产生热量，尤其是CPU，大量的服务器聚集在一起长期工作会产生大量热量致使服务器温度升高，服务器过热就要降温，这就跟平时我们玩电脑一样，有的公司把服务器放在了南极，有的花费了巨额的代价来买空调，但是这些成本太大，实在有些浪费了，服务器选择放在海底，可以利用冰冷的海水来为服务器散热，而同时又能利用海浪来发电，为数据中心提供电量，从而降低维护成本。放在山洞同样是为了利用山洞的低温环境来给服务器降温，降低维护成本。 第二个是房租问题，数据中心往往占地面积比较大，比如腾讯贵安七星数据中心，建在贵州省贵安新区两座山的山体上，存放30万台服务器的灾备数据中心。整个数据中心总占地面积约为47万平方米，隧洞的面积超过3万平方米，能塞下4个标准足球场还有富余。这么大的面积在城市房租也是很贵的。 放在水里是因为省钱+降温。 服务器/电脑发热是很严重的问题，长时间高温高负荷运作会影响服务器寿命，因此需要降温。而一般的风冷降温用风扇噪音大且耗电。大的服务器群用在降温上的电费是很高的，因此很多厂商会把服务器建到水厂电厂旁边，原因就是电费便宜。 如果服务器放到水里就省去了散热电费成本。 我猜想放山洞是因为山洞基础温度低，散热所要降的温度差小，这样用一些节能的散热方案也是可以行的。 [灵光一闪] 服务器会产生大量的热量，为了节约成本便于散热，所以会考虑讲服务器放下水下或者山洞里。 例如前段时间，微软公司就成功地苏格兰奥克群岛的海岸附近，安装了一个水下数据中心的原型。实际上，数据中心里的耗电量很大一部分是用来散热的，而用于服务器计算的能耗只占约15%，所以很多大型 科技 公司都想尽办法降低数据中心的散热降温成本。 将数据中心搬到海里是目前成本较低又有效的方法，微软水下数据中心Project Natick的方向是用冰冷的海水来为服务器散热，而同时又能利用海浪来发电，为数据中心提供电量。 阿里云服务器放在千岛湖湖底，腾讯将服务器搬到贵州山洞里，都是为了降低散热成本。 服务区属于24小时全年运行配备，电器设备运行都有自发热，放在深山，水中能降低设备发热，发烫，从而提高设备运行， 水里和山洞里可以更有效的进行散热，服务器平时最大的问题就是散热，散热还不能用空调，空调有冷凝，会伤害电子元器件，普通的服务器机房只能风冷，噪音大，维护麻烦 谁说的服务器放水里？那还不短路了？阿里是把它们放在一种特制溶液里，那可不是水啊。 不管放在哪，目的是找一个温度较低的地方，省空调电呀。 主要是降温，安全，节约能源。‘叁’ 20分钟看懂大数据分布式计算
这是一篇科普性质的文章，希望能过用一个通俗易懂的例子给非计算机专业背景的朋友讲清楚大数据分布式计算技术。大数据技术虽然包含存储、计算和分析等一系列庞杂的技术，但分布式计算一直是其核心，想要了解大数据技术，不妨从MapRece分布式计算模型开始。该理论模型并不是什么新理念，早在2004年就被Google发布，经过十多年的发展，俨然已经成为了当前大数据生态的基石，可谓大数据技术之道，在于MapRece。
在进入到分布式计算技术这个概念之前，我们要先回顾一下传统计算技术，为了使计算机领域的相关概念能够生动形象深入浅出，我们要将计算机类比为人：
下面我们要用一个简单的案例，分析“人型计算机”是如何利用传统计算技术解决实际问题的。在开始之前，要增加一些限定，如同正常计算机的内存是有上限的，我们的“人型计算机”也存在记忆力的上限，这里我们假设一个“人型计算机”最多可以同时在“内存”中记住4种信息，例如：苹果、梨等四种水果的个数：
好了，背景知识已经足够了，让我们进入正题
首先，什么是分布式计算？简单点理解就是将大量的数据分割成多个小块，由多台计算机分工计算，然后将结果汇总。这些执行分布式计算的计算机叫做集群，我们仍然延续前文中人和计算机的类比，那么集群就是一个团队，单兵作战的时代已经过去，团队合作才是王道：
为什么需要分布式计算？因为“大数据”来了，单个计算机不够用了，即数据量远远超出单个计算机的处理能力范围：有时候是单位时间内的数据量大，比如在12306网上买票，每秒可能有数以万计的访问；也有可能是数据总量大，比如网络搜索引擎，要在服务器上检索数亿的中文网页信息。
实现分布式计算的方案有很多，在大数据技术出现之前就已经有科研人员在研究，但一直没有被广泛应用。直到2004年Google公布了MapRece之后才大热了起来。大数据技术、分布式计算和MapRece的关系可以用下图来描述，MapRece是分布式计算在大数据领域的应用：
MapRece模型是经过商业实践的成熟的分布式计算框架，与Google的分布式文件系统GFS、分布式数据存储系统BigTable一起，号称Google的大数据“三宝”，为大数据技术的发展提供了坚实的理论基础。但遗憾的是，谷歌并没有向外界公布自己的商业产品，而真正让大数据技术大踏步前进的是按照Google理论实现的开源免费产品Hadoop，目前已经形成了以Hadoop为核心的大数据技术生态圈。
让我们回到数扑克牌这个例子中，大数据时代的扑克牌问题是什么样子的？
我个人在查阅了一些资料、进行了一些实践以后，认为MapRece的技术可以简单地用四字诀来总结：分、变、洗、合，分别代表“切分”、“变换”、“洗牌”、“合并”四个步骤：
下面来看如何用四字诀解决大数据扑克牌问题。
既然单个“人型计算机”无法完全处理完所有的扑克，那么我们就把扑克牌随机分成多份，每份扑克牌由一个“人型计算机”来处理，个数不超过单个计算机的处理上限，而且尽量让每份的数量比较平均。
这里我们要讲一下角色分工的问题，多台计算机合作，肯定要有角色分工，我们把负责数据切分的“人型计算机”可以理解为“指挥官”，“指挥官”一般只有一个（在实际中可能有多个），统筹调度之类的工作都归他管。负责执行具体运算任务的“人型计算机”则是“计算兵”，“计算兵”按照承担的任务不同分为“变计算兵”和“合计算兵”，前者负责第二步“变换“，后者负责最后一步“合并“。
“指挥官”在切分扑克牌之前，会先分配好“变计算兵”和“合计算兵”的数量，然后根据“变计算兵”的数量把扑克拆分成相应的份数，将每份扑克分给一个“变计算兵”，然后进入下一步。
每一个“变计算兵”都要对自己分得的每一张扑克牌按照相同的规则做变换，使得后续的步骤中可以对变换后的结果做处理。这种变换可以是加减乘除等数学运算，也可以是对输入数据的结构的转换。例如对于我们这个扑克牌问题来讲，目的是为了计数，所以可以将扑克牌转换为一种计算机更容易处理的数值结构：将每张扑克牌上贴一张小便签，这条小便签上写明了其个数为1。
我们把这种贴了标签的扑克牌叫做变种扑克牌。当在后续的步骤中统计牌型个数时，只需要把每个标签上的数字加起来就可以。有的朋友肯定会好奇为什么不让每个“计算兵”直接统计各自的所有牌型的扑克的个数，这是因为这种“映射变换”运算的本质在于将每张扑克牌都进行同一种相同规则的变换，统计个数的工作要留在最后一步完成。严格的流水化操作，会让整体的效率更高，而且变换的规则要根据具体问题来制定，更容易适配不同种类的计算。
变换的运算完成之后，每个“变计算兵”要将各自的变种扑克牌按照牌型分成多个小份，每个小份要最终被一个指定的“合计算兵”进行结果合并统计，这个过程就是“洗牌”，是“变计算兵”将变换后的扑克牌按照规则分组并分配给指定的“合计算兵”的过程。
洗牌分两个阶段，第一阶段是每个“变计算兵”将变种扑克牌按照一定的规则分类，分类的规则取决于每个“合计算兵”的统计范围，分类的个数取决于“合计算兵”的个数。如上图所示，假设有3个“合计算兵”分别负责不同范围的牌型的统计，那么“变计算兵”需要根据每个“合计算兵”负责的牌型将自己的变种扑克牌分成3个小份，每份交给对应的“合计算兵”。洗牌的第二阶段，“合计算兵”在指挥官的指挥下，去各个“变计算兵”的手中获取属于他自己的那一份变种扑克牌，从而使得牌型相同的扑克牌只会在一个“合计算兵”的手上。洗牌的意义在于使相同牌型的变种扑克牌汇聚在了一起，以便于统计。
“合计算兵”将手中的变种扑克牌按照相同的计算规则依次进行合并，计算规则也需要根据具体问题来制定，在这里是对扑克牌上标签的数值直接累加，统计出最终的结果。
然后所有的“合计算兵”把自己的计算结果上交给“指挥官”，“指挥官”汇总后公布最终统计的结果。
ok，“分变洗合”四字诀介绍完毕，完整过程如下：
分布式处理技术在逻辑上并不复杂，但在具体的实现过程中会有很多复杂的过程，譬如“指挥官”如何协调调度所有的“运算兵”，“运算兵”之间如何通信等等，但对于使用MapRece来完成计算任务的程序员来讲，这些复杂的过程是透明的，分布式计算框架会自己去处理这些问题，程序员只需要定义两种计算规则：第二步中变换的规则和第四步中合并的规则。
正所谓大道至简，万变不离其宗，理解了MapRece就理解了大数据分布式处理技术，而理解大数据分布式处理技术，也就理解了大数据技术的核心。
如果你还没有理解或者发现了文中的逻辑漏洞，欢迎留言讨论。
‘肆’ bp代表什么呀
BP神经网络 BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法，全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。
如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称隐层）和输出层。它的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，够成具有层次结构的前馈型神经网络系统。单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题，能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。
在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。
BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。
神经网络
神经网络是：
思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下几个方面：
（1）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机馍拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。
纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。
【人工神经网络的工作原理】
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
“人脑是如何工作的？”
“人类能否制作模拟人脑的人工神经元？”
多少年以来，人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题。在寻找上述问题答案的研究过程中，近年来逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，称之为“神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发，提出不同的问题，从不同的角度进行研究。
心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，弄清人脑功能的机理，建立人类认知过程的微结构理论。
生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决目前不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。
人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。
人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。
与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。
人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。
神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。
树突是细胞体的延伸部分，它由细胞体发出后逐渐变细，全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系，形成所谓“突触”。在突触处两神经元并未连通，它只是发生信息传递功能的结合部，联系界面之间间隙约为（15～50)×10米。突触可分为兴奋性与抑制性两种类型，它相应于神经元之间耦合的极性。每个神经元的突触数目正常，最高可达10个。各神经元之间的连接强度和极性有所不同，并且都可调整、基于这一特性，人脑具有存储信息的功能。利用大量神经元相互联接组成人工神经网络可显示出人的大脑的某些特征。下面通过人工神经网络与通用的计算机工作特点来对比一下：
若从速度的角度出发，人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机，前者为毫秒量级，而后者的频率往往可达几百兆赫。但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而，在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理，其速度则远高于串行结构的普通计算机。人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。
人脑存贮信息的特点为利用突触效能的变化来调整存贮内容，也即信息存贮在神经元之间连接强度的分布上，存贮区与计算机区合为一体。虽然人脑每日有大量神经细胞死亡 （平均每小时约一千个），但不影响大脑的正常思维活动。
普通计算机是具有相互独立的存贮器和运算器，知识存贮与数据运算互不相关，只有通过人编出的程序使之沟通，这种沟通不能超越程序编制者的预想。元器件的局部损坏及程序中的微小错误都可能引起严重的失常。
人类大脑有很强的自适应与自组织特性，后天的学习与训练可以开发许多各具特色的活动功能。如盲人的听觉和触觉非常灵敏；聋哑人善于运用手势；训练有素的运动员可以表现出非凡的运动技巧等等。
普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。显然，对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。
人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。人工神经网络是一个具有学习能力的系统，可以发展知识，以致超过设计者原有的知识水平。通常，它的学习训练方式可分为两种，一种是有监督或称有导师的学习，这时利用给定的样本标准进行分类或模仿；另一种是无监督学习或称无为导师学习，这时，只规定学习方式或某些规则，则具体的学习内容随系统所处环境 （即输入信号情况）而异，系统可以自动发现环境特征和规律性，具有更近似人脑的功能。
人工神经网络早期的研究工作应追溯至本世纪40年代。下面以时间顺序，以着名的人物或某一方面突出的研究成果为线索，简要介绍人工神经网络的发展历史。
1943年，心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。因而，他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。
1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机，标志着电子计算机时代的开始。1948年，他在研究工作中比较了人脑结构与存储程序式计算机的根本区别，提出了以简单神经元构成的再生自动机网络结构。但是，由于指令存储式计算机技术的发展非常迅速，迫使他放弃了神经网络研究的新途径，继续投身于指令存储式计算机技术的研究，并在此领域作出了巨大贡献。虽然，冯·诺依曼的名字是与普通计算机联系在一起的，但他也是人工神经网络研究的先驱之一。
50年代末，F·Rosenblatt设计制作了“感知机”，它是一种多层的神经网络。这项工作首次把人工神经网络的研究从理论探讨付诸工程实践。当时，世界上许多实验室仿效制作感知机，分别应用于文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题的研究。然而，这次人工神经网络的研究高潮未能持续很久，许多人陆续放弃了这方面的研究工作，这是因为当时数字计算机的发展处于全盛时期，许多人误以为数字计算机可以解决人工智能、模式识别、专家系统等方面的一切问题，使感知机的工作得不到重视；其次，当时的电子技术工艺水平比较落后，主要的元件是电子管或晶体管，利用它们制作的神经网络体积庞大，价格昂贵，要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的；另外，在1968年一本名为《感知机》的着作中指出线性感知机功能是有限的，它不能解决如异感这样的基本问题，而且多层网络还不能找到有效的计算方法，这些论点促使大批研究人员对于人工神经网络的前景失去信心。60年代末期，人工神经网络的研究进入了低潮。
另外，在60年代初期，Widrow提出了自适应线性元件网络，这是一种连续取值的线性加权求和阈值网络。后来，在此基础上发展了非线性多层自适应网络。当时，这些工作虽未标出神经网络的名称，而实际上就是一种人工神经网络模型。
随着人们对感知机兴趣的衰退，神经网络的研究沉寂了相当长的时间。80年代初期，模拟与数字混合的超大规模集成电路制作技术提高到新的水平，完全付诸实用化，此外，数字计算机的发展在若干应用领域遇到困难。这一背景预示，向人工神经网络寻求出路的时机已经成熟。美国的物理学家Hopfield于1982年和1984年在美国科学院院刊上发表了两篇关于人工神经网络研究的论文，引起了巨大的反响。人们重新认识到神经网络的威力以及付诸应用的现实性。随即，一大批学者和研究人员围绕着 Hopfield提出的方法展开了进一步的工作，形成了80年代中期以来人工神经网络的研究热潮。
‘伍’ 华为的芯片叫什么
在生活中我们经常会接触到一些科技名词，如鲲鹏、麒麟、升腾、天罡等词，如今华为的这些科技名词越来越多，到底是啥意思，小编认为有必要给大家科普一下，跟上时代潮流。
海思半导体是一家半导体公司，海思半导体有限公司成立于2004年10月，前身是创建于1991年的华为集成电路设计中心。海思公司总部位于深圳，在北京、上海、美国硅谷和瑞典设有设计分部。
海思的产品覆盖无线网络、固定网络、数字媒体等领域的芯片及解决方案，成功应用在全球100多个国家和地区；在数字媒体领域，已推出SoC网络监控芯片及解决方案、可视电话芯片及解决方案、DVB芯片及解决方案和IPTV芯片及解决方案。
1、麒麟Kirin 智能手机芯片，能生产 10nm 工艺的只有英特尔、三星和台积电。
2、凌霄芯片 专为物联网研发的专用芯片，（路由器，WIFI等设备）2019年8月，华为在开发者大会上正式发布凌霄WiFi-loT芯片，该芯片将于2019年底上市。
3、鸿鹄honghu 智慧显示芯片，鸿鹄之于电视，正如麒麟之于手机。
4、天罡系列5G芯片 天罡芯片是华为5G 基站核心芯片，实现2.5倍运算能力的提升，搭载最新的算法及Beamforming。
5、巴龙balong5G芯片 巴龙5000，5G终端的基带芯片，采用单芯片多模的5G模组，能够在单芯片内实现2G、3G、4G和5G多种网络制式，有效降低多模间数据交换产生的时延和功耗。
6、升腾Ascend ，华为升腾芯片是华为公司发布的两款人工智能处理器 ，包括升腾910和升腾310处理器 ，采用自家的达芬奇架构，2019年8月23日，下午3点华为副董事长、轮值董事长徐直军在发布会上宣布，“升腾910”正式推出。国内首款全栈全景场智能芯片。
7、鲲鹏 鲲鹏处理器是华为在2019年1月向业界发布的高性能数据中心处理器。目的在于满足数据中心的多样性计算和绿色计算需求 ，具有高性能，高带宽，高集成度，高效能四大特点。（服务器处理器），专为大数据处理与分布式存储等应用设计，目前性能最好的基于ARM的服务器CPU
看到此处，是否对这些科技名词了有了一个初步的了解，同时为我们能拥有华为海思半导体这样的公司感到自豪，希望中国这样的高科技公司越来越多。
‘陆’ ipfs和filecoin到底有什么样的关系有没有朋友可以科普一下ipfs的价格问题
Filecoin主要是为了激励大家贡献硬盘资源，因为IPFS的本质就是共享自己的存储空间，即“共享硬盘”。IPFS已成功应用在浏览器、数据存储、文件传输、网络视频、社交媒体、去中心化应用等各个领域。
它的价值：
让数据的存储更安全，更便捷
完美支撑领域的应用
降低存储成本和带宽成本
IPFS应用：
在浏览器应用领域，Firefox火狐浏览器、Google谷歌浏览器、IPSE、poseidon、Opera、Brave浏览器先后加入IPFS生态，支持包括IPFS在内的分布式协议等功能。
在文件传输应用领域，Partyshare、Pinata、IPWB等文件应用程序允许用户使用IPFS上传、下载、共享文件。
在内容平台应用领域，Netflix、D.Tube、Dlive、Primas、Mediachain、Ujomusic等内容平台，或利用IPFS作为点对点CDN助力更快地分发容器，或允许用户在IPFS/Filecoin基础上观看/上传内容信息，或允许内容信息存储在IPFS上，并通过分享/评论等操作获取奖励。
在社交类应用方面，Indorse、Steepshot、3Box、Peepeth、AKASHA等社交应用，使用IPFS技术存储数据，保证数据安全。
在电商类（市场）应用领域，Origin、Open Bazaar、Known Origin等，依托区块链IPFS技术，将产品数据库和支持媒体托管在IPFS上，保障数据安全。
此外，在金融、NFT（非同质化通证）等领域的Textile、IKU、Eehlance、Peergos、Augur、Civic、Bradbvry、ethoFS、Play to Earn、Qri、Resume、Temporal、Terminal等其他应用，也支持IPFS技术，以改善并推动自身生态的健康成长。
注意事项：另外大家多多利用网络搜索查询更多相关知识，网络搜索-两者的价值
‘柒’ “区块链”什么意思简单扼要的解释一下
答：一、区块链的内涵
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。
二、特征
1、去中心化。
区块链技术不依赖额外的第三方管理机构或硬件设施，没有中心管制，除了自成一体的区块链本身，通过分布式核算和存储，各个节点实现了信息自我验证、传递和管理。
2、开放性。
区块链技术基础是开源的，除了交易各方的私有信息被加密外，区块链的数据对所有人开放，任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用，因此整个系统信息高度透明。
3、独立性。
基于协商一致的规范和协议，整个区块链系统不依赖其他第三方，所有节点能够在系统内自动安全地验证、交换数据，不需要任何人为的干预 。
4、安全性。
只要不能掌控全部数据节点的51%，就无法肆意操控修改网络数据，这使区块链本身变得相对安全，避免了主观人为的数据变更 。
5、匿名性。
除非有法律规范要求，单从技术上来讲，各区块节点的身份信息不需要公开或验证，信息传递可以匿名进行 。
‘捌’ 浩祥科普 | 什么是B端互联网的新存储体系
什么是B端互联网的新存储体系？
（1）是信息基建（包括服务器、IDC和存储等）；
（2）是网络安全，包括等保2.0带来的态势感知等新方向；
（3）互联网流量端和SaaS云化软件；
站在这个时点上，B端互联网的产业趋势从根基部分来说显着区别于C端互联网的计算体系。
为何要建设新存储体系？
因为传统存储技术，难以解决B端互联网大数据痛点，传统存储技术受到容量，性能和架构限制不具备扩展性和兼容性。当然，云计算巨头们也有在考虑冷数据存储问题，推出的产品有同质化趋势。
具IDC预测2025年我国数据达48.6ZB（18年至25年复合增速超过30%），其中超过80%为非结构（文档、图片、数据），存储容量与数量成为巨大挑战！
传统存储通过纵向拓展（只增加容量），性能与容量成反比，无法解决海量增长的非结构数据存储管理问题。
新形态、新应用、新价值
企业将迎来系性能数据时代
2019年，各 各业的数字化转型进程不断加速，受政府的战略推动，中国数字化转型IT 出将 次超过 数字化转型IT 出，占 达到51%。IDC预测，到2020年，全球将有 少55%的组织成为“数字化的坚定者”，部署数字平台的组织数量将增加 倍，达到60%。到2022年，由数字拉动的经济产值将占全球GDP的60%， 中国数字经济产值占 将超过全球平均 平，达到65%。
随着数字化进程的加速以及智能化 标的推进，企业产 的数据将持续增 ，数据呈海量、多元发展趋势；多云和云-边-端等部署环境更加复杂，2020年全球 于云基础架构的硬件 出将超过传统数据中 基础构 出，占 达到52.9% ；在应 层 ，企业对数据的实时性和可靠性的要求越来越 ，根据IDC预测，2020年中国全闪存阵列市场将同 增 52.3%，达到7.6亿美元，分布式存储系统也将在2019年取得61.0%的同 增 ，并在未来五年（2020-2024年）保持23.2%的年复合增 率；企业也将更加重视数据价值的挖掘，以提供优质的产品和服务。2020年，新数据时代已经来临。
企业的需求和挑战进 步驱动了数据时代的发展，在新数据时代下，企业的IT转型将更加紧迫，IT供应商需要为各 业的转型提供助 。IDC通过分析数据在 融、交通、电信、能源、制造、医疗等代表性 业的发展现状和痛点，发现新数据时代下企业主要在数据海量增 ，数据实时和可靠性以及数据整合及管理三 临挑战。
数据海量增 - 在数字化转型的推动下，企业每年产 的数据量将继续保持 速增 ，这将对存储设备供应商带来巨 挑战，但同时也提供了发展机遇。通过IDC调研发现，存储介质和存储设备供应商在2018年为全球增加了超过700EB的数据存储容量，创造了超过880亿美元的收 。预计2018-2023年，全球存储装机容量将以18.4%的年复合增 率增 ，2023年的存储装机容量将达到11.7ZB，其中企业级存储装机容量将达到25.1%的年复合增 率，与2018年相 增幅超过3倍，远 于个 存储容量5.9%的年复合增 率。
从全球存储介质来看，预计增 最快的存储介质是固态硬盘（SSD），未来五年的其年复合增 率将达到44.0%，远 于整体存储装机容量18.4%的年复合增 率。在中国，从企业级外置存储市场来看，全闪存阵列得益于其较 的市场价值，从2015年 2018年市场出货价值快速增加， 2018年迎来增 峰值，总市场规模达到5亿美元。鉴于更多的技术升级，如 持端到端的NVMe，IDC认为2019年全闪存阵列仍会保持较 增 ，2019年第 季度预测显 ，中国全闪存存储阵列市场将实现52.3%的同 增 ，达到7.6亿美元。
从全球存储设备类型来看，2017年，企业级存储系统已经取代PC和平板电脑，成为总体容量最 的存储设备；预计2019年，企业级存储系统的装机容量同 增 率达32.9%，远超总存储装机容量17.1%的同 增 率；2021年，企业级存储系统的装机容量将占 半左右的全球存储装机容量；到2023年该 例将继续增 ，预计将达到56.2%。此外，预计到2023年，视频采集存储占 将达到10%左右，并有望在2023年之后超过PC和平板电脑，成为仅次于企业级存储的的第 存储市场。在中国，已被市场 泛接受的分布式存储系统，在未来五年将保持23.2%的年复合增 率。
数据的可靠性和实时性- 未来 论是企业还是个 都对数据产 了更 的依赖。数据作为未来企业最重要的核 资产之 ，保证数据存储的可靠性成为 种必要，尤其在诸如 融、电信、医疗等与 关系密切的 业。为了实现数据存储的安全可靠，未来存储设备的容灾和冗余机制必不可少，避免因 然灾害、设备损坏等意外引发的数据丢失是企业数字化转型的重要诉求。同时，随着互联 、物联 以及 智能等技术在各 业的不断渗透，企业对于数据实时性的需求 益增加。IDC预测，到2023年，实时数据将占全球数据圈24.5%的份额。许多 业场景，例如 融的 险评估、交通的 动驾驶、运营商的智能 络等，都需要依赖快速实时的数据采集、存储和分析得以实现。同时，应 对延迟的要求也越来越严苛，部分应 甚 要求亚毫秒级的延迟。在新数据时代，IT供应商需要提供更优化的 络、接 和存储介质，以确保IT基础架构的响应速度能够满 未来数据实时性的需求。
‘玖’ 请问什么叫大数据，科普下
大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。
大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
大数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。
大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。