近年来,大数据不断向世界的各行各业渗透,影响着我们的衣食住行。例如,网上购物时,经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品,往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录,并通过大数据分析,使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐,从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。大数据在医疗行业的应用大数据让就医看病更简单。过去,对于患者的治疗方案,大多数都是通过医师的经验来进行,优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案,但由于医师的水平不相同,所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。而随着大数据在医疗行业的深度融合,大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案,医生通过有效、连续的诊疗记录,能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率,而且能够降低误诊率,从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用,具体如下。(1) 优化医疗方案,提供最佳治疗方法。面对数目及种类众多的病菌、病毒,以及肿瘤细胞时,疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台,可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案,从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟,可以根据病人的基因序列特点进行分类,建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告,参考疾病数据库来快速帮助病人确诊,明确地定位疾病。在制订治疗方案时,医生可以依据病人的基因特点,调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案,制订出适合病人的治疗方案,帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。(2)有效预防预测疾病。解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控,将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用,推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。当然,这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设,还需要群众定期去做检查,及时更新数据,以便通过大数据来预防和预测疾病的发生,做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展,以及在各个领域的应用,一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。大数据在金融行业的应用随着大数据技术的应用,越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示,金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用,具体如下。(1) 精准营销。银行在互联网的冲击下,迫切需要掌握更多用户信息,继而构建用户360立体画像,即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。(2) 风险管控。应用大数据平台,可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性,外部可控制用户风险。(3) 决策支持。通过大数据分析方法改善经营决策,为管理层提供可靠的数据支撑,从而使经营决策更高效、敏捷、精准。(4) 服务创新。通过对大数据的应用,改善与客户之间的交互、增加用户粘性,为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。(5) 产品创新。通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品,使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。大数据在零售行业的应用美国零售业曾经有这样一个传奇故事,某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售,结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起,能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现,这些购买者多数是已婚男士,这些男士在为小孩购买尿不湿的同时,会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后,沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边,这样顾客购买的时候更方便,销量自然也会大幅上升。之所以讲“啤酒-尿布”这个例子,其实是想告诉大家,挖掘大数据潜在的价值,是零售业竞争的核心竞争力,下面列举若干大数据在零售业的创新应用,具体如下。(1) 精准定位零售行业市场。企业想进人或开拓某一区域零售行业市场,首先要进行项目评估和可行性分析,只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等,这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据,对这些大数据的分析就是市场定位过程。(2) 支撑行业收益管理。大数据时代的来临,为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大,而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析,容易忽视整个零售行业信息数据,因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上,依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据,了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略,赢得更高的收益起到推进作用。(3) 挖掘零售行业新需求。作为零售行业企业,如果能对网上零售行业的评论数据进行收集,建立网评大数据库,然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题,以此来改进和创新产品,量化产品价值,制定合理的价格及提高服务质量,从中获取更大的收益。(黑马程序员)
央广网济南3月25日消息(记者桂园)记者从刚刚召开的山东省健康医疗大数据科技创新联盟建设暨专病大数据队列研究工作推进会上获悉,山东省卫健委围绕“五高”疾病,对90个专病大数据队列研究团队进行立项培育,力争在转化医学、临床比较效果研究、个性化精准医学研究等领域实现突破性进展,提升山东重点疾病的研究水平和防治能力,引领全省卫生健康科技创新方式转变。专病大数据队列研究以“发病率高、病死率高、致残率高、医疗费用高、科技支撑作用高”的90种重点疾病为研究方向,涵盖心血管病、脑血管病、糖尿病、肺癌、消化道癌、乳腺癌、脑肿瘤、白血病、阿尔茨海默病、慢性阻塞性肺病等常见多发疾病。多学科交叉、多机构参与是山东专病大数据队列研究的显著特点。据悉,每支专病大数据团队均由知名临床专家领衔,由临床医生、基础研究人员、数据管理人员等组成联合科研团队。大数据管理应用方面得到了山东大学健康医疗大数据研究院、国家超算济南中心等权威专业机构的支持。开展专病大数据队列研究将进一步推进山东健康医疗大数据产业化发展。相关负责人介绍,山东于2017年先期遴选了7个专病大数据队列开展试点,在产业化推广方面已初现效果。山东大学齐鲁医院神经外科李刚团队利用跨组学数据库,初步研发出能够快速检测脑胶质瘤生物标记的纳米微孔基因检测芯片,可进行脑胶质瘤的早诊早治,并指导精准用药。山东大学齐鲁医院消化内科李延青团队开展消化道癌人工智能诊断技术的开发与应用,已申报多项发明专利。山东将于明年初对达到建设标准的专病大数据队列进行挂牌认定,在全省打造满足“山东需求”、具有“山东特色”“山东优势”,并能达到国际一流水准的健康医疗大数据科技创新平台,支撑山东建立大数据驱动的医学研究体系。
本文由护芽妈妈原创,欢迎个人转发和分享如今家长对于孩子的教育问题,可谓是“煞费苦心”。从小学开始,家长在教育上的花费就占据了家里的一大笔开销,根本目的就为了让孩子能够赢在起跑线上,以后成为一名“学霸”。“学霸”在学生阶段,绝对是一个人人羡慕的存在,如果哪个家长的孩子是学霸,那么这个家长也会十分地自豪。那么什么样的家庭容易出现“学霸”呢?从孩子出生的那一刻开始,父母都开始为孩子以后的成长担心,担心以后的学习成绩、生理健康、心理健康等,于是父母们竭尽全力地要给孩子创造出一个好的成长环境。像给予孩子一个完整的家庭,为了孩子早早买了学区房,甚至为了照顾孩子做起了全职妈妈,这些都是为了孩子以后的学习在努力,那么这样家庭下成长起来的孩子,会成为学霸吗?美国大数据对此做过研究,颠覆了传统认知生活在这样家庭的孩子,虽然不能保证会有学霸,但是至少孩子是幸福的,学习成绩也会相应好一些,但是否能成为学霸,美国曾对此做过研究,并经过大数据分析:发现上面这些因素和孩子能否成为学霸都无关。美国教育部发布的《孩子童年的纵向教育》项目中,项目调查了2万多的学生作为样本,对调查数据进行了研究分析,发下具备以下几种特征的家庭,往往更容易出现学霸。这些家庭往往更容易出现“学霸”1) 父母学历高,孩子通常成绩优秀拥有高学历的父母,本来就携带“高智商”基因,而高学历的父母对于孩子的教育方面,也会更加重视。就像祖冲之是南北朝有名的数学家,而他的后代也都是数学家和天文学家,因此那些学霸孩子父母,大部分也都很厉害。2) 父母社会经济地位高,孩子教育环境质量更高父母的社会经济地位高,自然也会有更好的经济条件,可以为孩子提高更高质量的教育环境,自然学习成绩上也会不俗的成绩。3) 家里的藏书量和孩子成绩成正比乌克兰教育学家苏林姆斯基曾经说过:三十年的经验使我相信,学生的智力发展取决于良好的阅读能力。那些喜欢买书并读书的父母,本身就十分睿智,学历很高;而家里的藏书量多,有读书的氛围,那么对孩子的成长也是具有很大帮助的。4) 父母多参加学校的联谊会对孩子教育有帮助大数据显示,容易出现学霸的家庭,父母都是十分重视教育的。父母经常参加学校举办的家长会,或者联谊会,会和老师、家长们彼此交流育儿方面的经验,这样对教育也有所帮助。5) 父母一胎生育年龄在30以上,对孩子学习有帮助那些一台生育年龄在30岁以上的女性,除去自身身体问题,剩下的很大一部分都是受到过高等教育的,或者事业上有所成就的成功女性,她们在本应该生育的年纪读书或者拼搏,所以生孩子的年龄就会偏大一些。而这样的妈妈,无论是文化程度、智力水平和收入水平,都会在养育孩子方面,比其他妈妈更有优势和有利条件。写在最后:其实,通过研究的内容我们不难看出,真正影响孩子成绩的因素,并非是外在的物质条件,而是父母本身的特质。如果父母本身就是天资聪慧、踏实肯干、文化水平高,那么孩子就很大概率会在学习和生活中取得不小的成就。
工信部30日消息,28日,2018大数据国家标准宣贯会在乌鲁木齐召开。当前,我国大数据产业高速发展,大数据已经广泛应用于政务、通信、银行、证券、保险、能源、制造、互联网等领域。下一步,工信部信软司将进一步完善大数据标准体系,研究制定大数据领域基础关键标准,做好数据管理、大数据产品等重点国家大数据标准的宣贯应用,充分发挥标准的规范引领作用,推动我国大数据产业高质量发展,促进大数据与实体经济深度融合。(来源:证券时报网)
除了天生的高智商天才,每个孩子的智力发育都在同一起跑线。之所以会有学霸和学渣之分,主要由于后天成长和教育环境不同所致,其中和父母最为息息相关!一、宝妈:我大儿子上清华,小儿子上北大自从双胞胎儿子考上清华和北大后,林妈妈家隔三差五的就会有邻居主动上门说话,向他们请教如何才能培养出学霸孩子。其实,林妈妈和丈夫都是普通的菜贩,两口子每天起早贪黑地做生意就是为了两个儿子。毕竟,对于初中毕业没文化的他们而言,也只能通过体力活养活儿子。可没想到,就是这样一个事事都需要节约的家庭,竟养出了2个名牌大学生孩子,着实让人佩服。在林妈妈眼里,养育孩子没有太大的技巧,或许是因为他们家比较贫穷,所以孩子们都很珍惜这来之不易的学习机会。只不过有一点比较重要,那就是不论夫妻俩上班有多累,每天下班回家他们一家人都会坐在一起聊天说话,家人感情非常好。在冬天的很多日子里,两个孩子有时候早起帮忙父母进货拉菜,丝毫没有半点读书人的娇气。对于孩子们的学习,林妈妈也没有太过步步紧逼,反而很尊重孩子的意愿。记得有一次,大儿子考试退步不少,当时老师打电话直接骂家长不负责。当时,林妈妈被老师的话说到愧疚,卖菜的时候一直躲着擦眼泪,可即便如此回家后她依然啥都不说,而是关心孩子们今天有没有吃饱吃好。在她眼里,成绩不好的因素很多,也许是孩子累了或者粗心,这时父母若是再去批评会让他们更加惭愧,那么为何不将这件事就此揭过呢?在不少家长的眼里,可能养育学霸必须要父母时刻督促,而且带孩子上各种培训班,但其实大量研究数据表明,养育学霸的条件极为简单,甚至会颠覆家长的认知!二、满足这3种特征的家庭,更容易养出学霸1、父母感情非常好孩子和父母之间是密不可分的关系,两者之间是相互促进,相互融合的关系。孩子就是家庭里的纽带,可以促进夫妻关系的和谐,而好的夫妻关系也可以让孩子更健康的成长。一个好的家庭氛围对于孩子的成长来说是至关重要的,父母感情更亲近,在父母关爱下长大的孩子内心也会更有自信和安全感,在学习上也能更专注。2、父母有深厚的学识父母就是孩子最好的老师,孩子的培养离不开父母的细心呵护和照料。一般来说,家长是老师或是教授类型的家庭,孩子的成绩也不会太差。因为高知识分子的家庭能够在生活中教给孩子一些知识和道理,也更能知道什么教育方法对孩子来说是更好的方式。在家庭的潜移默化之中就能渗透一些人生道理和智慧给孩子,无形之中培养好孩子。3、父母对孩子有耐心孩子的成长不是一蹴而就的事情,而是需要长期的培养和教导的。父母在养育的过程中多给孩子一些时间和耐心,保持自己心态的平和,减少给孩子带来的思想负担和压力,孩子面对学习也会更自信和轻松,这样有助于孩子更好的成长和学习。三、要想孩子智商高,父母要重视2大准则1、家庭学习氛围的熏陶“环境造就人”,这句话是有一定的道理的。生长在一个充满了争吵和矛盾的家庭,对孩子的生活和学习都不管不顾的话,孩子的心理或多或少都会受到打击和影响,分散孩子对学习的注意力。而一个和谐有爱的家庭,能让孩子有一个更积极乐观的心态学习,并且在家长的引导和教育下,对孩子的学习成绩有很大的帮助作用。2、父母以身作则的榜样培养一个优秀的孩子离不开父母和老师的培养和教导。而作为与孩子最息息相关的父母来说,在生活中更要做好一个榜样作用,引导孩子多学习、多思考,让孩子养成一种优秀的学习习惯,让孩子从学习中找到兴趣和快乐。通过不断的学习积累知识,孩子会拥有比同龄人更多的智慧和道理。
当下,大数据、人工智能等词汇频频出现在大众视野,大数据专业更是站在了时代的风口。很多学生也在高考的时候选择大数据,大数据领域还属于初期,需要大量的高端应用型人才,本科学习大数据,研究生的选择也非常广:大数据科学和工程、人工智能、计算机与大数据相结合的方向、金融方向等都是非常不错的选择。1、大数据科学和工程大数据专业的主要应用,数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘,几乎所有行业的都会涉及到数据的获取、管理和分析,所以大数据专业的研究生前景非常好,一个行业想要发展就需要更多高端人才,大数据的本科生继续从事大数据研究是一个非常不错的选择,这个专业属于新开专业,我们选择需要的时候需要多注意学院的研究实力。2、人工智能人工智能也是随着时代发展应运而生的专业,人工智能与大数据,二者密不可分,智能就是通过大数据学习内在的规律,从而达到智能,分析的数据越多,越有可能接近真实,大数据是人工智能的基础,本科把大数据学习扎实过后,在研究生阶段跨考到人工智能,你拥有扎实的大数据理论知识,有助于人工智能的研究,考研选择人工智能是一个不错的选择。3、计算机与大数据相结合的专业这是一个互联网时代,计算机肯定不能缺席,计算机+大数据是一个非常好的组合,计算机科学与技术(数据挖掘方向),在没有单独独立大数据专业之前,主要还是计算机专业在研究大数据,只是那时候没有单独拎出来说。学院的老师具有丰富的研究经验,当你进去过后能够给你很好的帮助。4、金融方向金融与大数据也是息息相关,复旦大学大数据学院就开设有金融硕士,本科学习大数据,研究生跨考到金融也是一个不错的选择。因为大数据专业属于新开专业,供选择的学校较少,如果你对经济、金融比较感兴趣,选择金融(大数据方向)也是非常不错的选择。“大数据+”已经涉及到生活的方方面面,本科学习大数据,选择上面的4个大方向都是一个非常不错的选择。
平台是一种基于外部供应商和顾客之间的价值创造互动的商业模式。最早出现的平台雏形就是电话网络及火车网络。随着越来越多的电话用户接入电话网络,每个接入电话网络的用户可以有机会与其他更多的电话用户通话。这时,网络对全体用户都产生了巨大的吸引力。初期的线下平台有着“先有鸡还是先有蛋”的悖论。即:平台要吸引更多的外部供应商,就要有更多的顾客,而要吸引更多的顾客,平台又必须有更多的外部供应商。在经济学研究中发现,平台会向需求弹性大的一方不收或者收取极小的加入费用,对需求弹性小的一方收取高额的加入费用。这时平台会让顾客一方免费或者支付极小的费用加入平台,而让外部供应商承担高额的加入费用以维持平台的正常运行。与一般传统的线下平台不同,线上平台是大数据的收集者同时也是大数据的生产与提供者。线上平台作为独立的第三方数据收集者,由于收集了大量的用户信息数据,因此形成了强大的规模经济效应。同时对所有线上平台的参与者来说也有了巨大的商业价值。线上平台的产生能够极大地降低交易成本。随着几乎是零的交易成本。一些公司干脆从产品的生产者或者服务提供商转变为“市场组织者”。这样,最早的大数据平台公司随之诞生。由于线上平台公司的人力资源成本被算法语言为核心的网络基础设施结构所取代。因此线上平台公司初期设立的成本极高,但运营线上平台的边际成本几乎为零。这使得线上平台公司具有巨大的生产力与效率,同时也具有巨大的市场力量与市场垄断能力。大数据在线上平台公司起着至关重要的核心作用。搜素引擎不仅会标记IP地址和网页,同时也会收集网页的内容信息,并将内容进行分析和分类。通过标志,分析及分类,搜索引擎会理解哪些网页页面内容会符合特定用户的特定需求,然后搜素引擎采取大概率匹配的方法将所有相关网页按照最可能匹配到最不可能匹配的顺序进行排序。用户的喜好信息收集得越精确,搜索引擎的大概率匹配就会越精准,其搜索效率也越高。收集大数据的数量以及质量,以及对收集大数据的分析能力是线上平台公司发挥其平台作用的根本保证。许多大型线上平台公司,都把大数据作为其公司的核心商业模式。线上平台公司通过大数据可以帮助顾客寻找到所需要的产品和服务,帮助供应商找到客户,帮助广告商准确地将广告投放给目标客户。同时,线上平台公司也通过提供这些服务收取费用。然而,线上平台公司需要在他们自己获取的利益以及线上平台能创造的价值之间寻求必要的平衡。在任何一端走得太远的话,要么就会对全社会福利造成损害,要么就对自身的生存造成问题。
(报告出品方/作者:国泰君安证券,李博伦)1. 分布式系统,一场破坏性的技术革新分布式系统的核心思想是分而治之,用一组计算机集群通过计算机网络 协作,共同完成任务。根据传统思路,处理复杂问题的方式是不断提升 计算机性能,研发一代更比一代强的“超级计算机”。而分布式系统则另 辟蹊径,解决问题的方式从“一夫当关、万夫莫开”演变为“人海战术”, 用一组计算机集群替换大型机,集群中的每台机器处理原问题的一个子 集,通过成百上千普通计算机协作,实现与大型机相同甚至更佳的效果。分布式系统是对传统单机思路的颠覆。过去十几年中,IT 性能界的技术 进步集中于延续性技术的发展,即遵照市场上主流消费者的诉求,不断 提升单机的计算及存储性能。而分布式系统的出现则是反其道而行之, 它抛却了传统采取冯·诺伊曼机进行串行顺序处理的工作机制,通过改 变计算机设计概念结构,在整个计算机集群上组织计算。分布式系统有望重塑行业格局。在历史经验看,破坏性技术往往会重新 塑造产业价值链和行业竞争格局,孵化出新的独角兽企业。例如线上零 售相对于线下零售是破坏性技术,淘宝、京东相继诞生;个人计算机相 对于大型计算机是破坏性技术,苹果、IBM 把握住了机会。分布式系统 的作为一项类破坏性技术,也有望重塑当前 IT 市场的竞争格局,在多个 细分领域孵化出新的行业龙头。2. 分布式改造已迫在眉睫2.1. 数据量爆炸增长,集中式系统矛盾凸显数据量爆炸性变大,大量非结构化数据产生。移动互联网的普及带来了 全球数据量爆炸性增长的时代。根据 Statista 的统计和预测,2020 年全 球数据产生量高达 47 ZB,预计而到 2035 年,年数据产生量将达到 2142 ZB。此外,采集到的数据中,图片、音频、视频等半结构化、非结构化 的数据占比高达 85%,传统关系型数据库无法胜任此类数据的处理,整 个 IT 系统亟须革命性重构,以适应大数据时代的发展。集中式系统的提升是非线性的,不可能无限优化。在传统冯·诺伊曼模 型中,人们通过芯片制程工艺+处理器微架构设计+服务器平台技术提升 CPU 计算性能,但目前芯片集成度已进入极小尺度级别,各类复杂的微 体系结构技术都已得到研究应用,未来集中式系统的升级将变得尤为艰 难。集中性系统技术瓶颈与大数据需求之间的矛盾不断凸显。随着 5G、物联 网时代的到来,数据量爆炸性增长,而传统集中式数据库容量有限,存 储性能提升越来越昂贵;计算复杂度提升迅速,而集中式系统性能提升 却逐步趋缓。集中式技术进步跟不上时代发展的矛盾不断凸显,人们转 而突破冯·诺伊曼体系的束缚,设计能适应大规模数据、大批量计算场 景的分布式系统。2.2. 分布式是突破瓶颈,解决问题的最佳手段大数据使得高可拓展性成为信息系统最本质的需求。可拓展性是指,若 集群中计算机数量增加一倍,则解决问题的速度加快一倍或可处理规模 扩大一倍。在可拓展性极高的情况下,只要增加系统中的计算机数量,就能满足日益扩大的业务量需求,处理日益增长的数据规模。在移动互 联走向万物互联的今天,可拓展性无疑会越来越重要。分布式向“外”横向扩展,而非向“上”纵向扩展,可拓展性降维打击。分布式系统在可拓展这一性能上可以降维打击集中式系统,并行化框架 允许方便的增加节点扩充系统,但系统节点的增加并不影响程序的编写, 并且能够保证增加后系统性能有线性的提升,也就是说,无论用户访问 数量增长到多大规模,都只需不断购置新的计算机,无需对系统和算法 进行修改即可满足需求。2.3. 国产替代政策加速分布式技术推广国产化政策使得各个企业已建成的 IT 系统面临从上到下的整体替换。随着国际形势日益紧张,为了避免“卡脖子”问题,各个企业将 IT 系统 替换为国产化设备的需求越来越强烈。若要完全避免卡脖子问题,实现 真正的 IT 自主,就意味着 IT 系统要进行从软件到硬件的整体替换。分布式系统是国产替代环境下更新换代的最佳选择。一方面,既然要整 体更新换代,就要换为符合未来需求的,最适应新时代的技术。而今集 中式的大型机瓶颈已现,无法跟上未来数据量爆炸性增长的节奏,分布 式拥有极强的拓展性,是解决未来几十年大数据时代需求的最佳方案。 另一方面,分布式作为一个新兴的技术,刚刚发展起来,国内厂商在商 业化发展程度上与国外厂商的解决方案无太大差距。3. 主流分布式系统是架构上的全面升级3.1. 开源 Hadoop 系统是大数据处理的工业标准开源的 Apache Hadoop 是最主流的大数据处理平台,成为了事实上的 大数据处理工业标准。在大数据处理的众多技术和系统中,起到开创性 作用、最为主流的当数 Google 公司在 2003 年发明的 MapRece 技术以 及随后在 2007 年由开源组织 Apache 推出的开源的 Hadoop MapRece 技术和系统。目前,Hadoop 已经成为全世界最为成功和最广为接受使用 的主流大数据处理技术平台,成为了事实上的大数据处理工业标准。近 年来出现了以内存计算为基础,能够提供多种流计算、图计算等多种大 数据计算模式的 Spark 系统。大部分分布式系统由 Hadoop 开源产品二次开发而来。在开源 Hadoop 系统发展的同时,工业界也有不少公司基于开源的 Hadoop 进行一系列 商业化版本开发。他们针对开源系统在系统性能优化、系统可用性和可 靠性以及系统功能增强方面进行大量研究和产品开发工作,形成商业化 的发行版。如 Intel 发行版、Cloudera 发行版(CDH)、Hortonworks 发行版 (HDP)、MapR 等,所有这些发行版均是基于 Apache Hadoop 衍生出来 的,在中国诸多大型应用行业得到了推广应用。3.2. 主流分布式系统由四个层级组成主流的 Hadoop 分布式系统由硬件、存储管理、并行计算框架、应用层 四个层级组成。主流分布式系统 Hadoop 是围绕数据存储、处理计算的 基础技术,同配套的数据治理、数据分析应用、数据安全流通等助力数 据价值释放的周边技术组合起来形成整套技术生态,具体可以分为:硬 件层、存储管理层、并行计算框架、应用层四个部分。硬件层:数量换质量。分布式系统选用市场上现成的普通 PC 或性能较 高的刀架或机架式服务器作为基础设施,构成一个包含数千节点的分布 式并行计算集群;据 PASA 实验室研究,普通低端的计算机由于规模效 应和激烈竞争价格较低,PC 服务器集群比高端计算机性价比高 4 倍,以 性价比作为第一要务的分布式系统一般建立在普通低端的计算机集群 中。存储管理层:去中心化存储。分布式存储系统是一套逻辑上的文件系统, 它将数据存储在物理上分布的每个节点上,但通过分布式文件存储系统 将整个数据形成一个完整的文件。系统中包含一个元数据表(META DATA) ,保存所有数据表的位置,承担目录的作用,查询数据时先访问 到元数据表,获取数据所在服务器,再访问到具体数据。并行化计算框架:封装细节,成为所有应用的入口。为了进一步提升并 行计算程序的自动化并行处理能力,编程时应该尽量减少程序员对很多 系统底层技术细节的考虑,使得编程人员更专注于应用问题本身的计算 和算法实现,并行计算框架诞生。并行化计算框架能够自动完成计算任 务的并行化处理,自动划分计算数据和计算任务,在集群节点上自动分 配和执行子任务以及收集计算结果,将数据分发、任务分配、数据通信 和同步,容错处理等并行计算中的复杂细节交给计算机处理,减轻了编 程人员的负担。3.3. 分布式系统解决所有领域中数据量大、计算复杂的问题分布式技术可应用于几乎所有行业,用以解决计算密集型、数据密集型 两大类问题。分布式系统解决的问题可以分为两类,第一是计算密集型 问题,第二是数据密集型问题。计算密集型问题:指计算复杂度极高,涉及数据量较少的问题,诸如 3D 建模和渲染、物理实验中的高性能计算、比特币挖矿等。对于计算密集 型的问题,由于涉及到的数据量较少,往往只需要部署分布式计算集群, 做好集群之间计算任务的分工协作,无需分布式存储系统。数据密集型问题:指涉及到大量数据量的问题,诸如淘宝要分析的每位 用户产生的日浏览数据,大量数据训练机器学习模型等。对于数据密集 型问题,数据迁移是信息系统中最大的开销,故往往需要分布式存储系 统作为基础,再进行分布式计算。数据密集型问题由于与数据交互的方式不同,需采用不同的分布式存储 技术:1. 频繁读写、修改数据。此种情形常用于日常事务性操作,如银行、券 商对核心数据库的日常操作,需使用关系型数据库作为存储系统。2. 一次写、多次读,已写入数据不能更新。此种情形常用于大数据分析 挖掘,可使用 NoSQL 等数据存储无固定格式的数据库。3. 一边写一边读,流式计算。用于数据时效价值极高的场景,例如高频 股票交易,对用户进行商品实时推荐等。4. 国产分布式的发展现状4.1. IT 巨头研发通用底层平台,行业 ISV 构建生态未来或将呈现 IT 巨头研发分布式通用底层平台,ISV 开发满足细分需 求的分布式应用的局面。目前几家华为、阿里、腾讯、百度等 IT 巨头大 数据技术实力较强,均基于 Hadoop 开源平台开发出了商业化版本的分 布式平台产品。但各细分行业仍有具体的分布式应用需深耕该细分行业 的 ISV 在底层平台的基础上完成开发,共同构建起丰富的大数据技术生 态。目前华为、阿里、腾讯、百度等 IT 巨头均有基于 Hadoop 开发的大数据 平台产品。Apache Hadoop 的开源协议允许任何人对其进行修改并作为 开源或者商业产品发布,国内研发实力领先的各 IT 巨头均早早开启了 分布式领域的布局,目前已经形成了涵盖数据仓库、实时流式数据处理、 数据挖掘、图计算、分布式数据库等在内,涵盖多行业领域的完善技术 体系。源于开源、高于开源。为保证良好的兼容性和开放性,以及最重要的稳 定性。各家的大数据平台均基于开源 Hadoop 平台商业化改版而来,并 在开源版本的基础上自研安全加固、可靠性增强、存储计算优化等核心 技术竞争力。各家产品均有了横跨多个行业领域的实践应用案例。4.2. 金融为目前分布式系统的主要应用领域分布式系统在各行各业中普及,金融行业分布式应用占比最高。据信通 院对 1404 家涉及行业大数据应用的企业的统计,金融、医疗健康、政务 是大数据行业应用的最主要类型,分别占比 30%、14%、13%。除此之 外是互联网、教育、交通运输、电子商务等行业。金融机构客户对分布式的接受程度不断提高,分布式技术正在从边缘系 统向核心系统演进。随着对分布式的探索越来越多,问题的不断被解决, 分布式使用场景越来越多,金融行业客户对分布式的接受程度正在提高, 分布式系统从边缘应用逐步向核心应用演进。2020 年邮储银行的分布式核心项目标志着国有大行正式进入了核心系统分布式更新换代的周期。4.3. 金融 IT 主要厂商纷纷布局分布式长亮科技在布局银行 IT 领域的分布式系统研发。近两年国有大行、股 份制银行纷纷开启新一代核心系统建设及统一技术平台建设,而基于单 元化分布式、微服务等构建的企业级 IT 架构和技术平台是其中最为经 典的建设思路。长亮科技在此过程中先后创造了国内首个分布式核心系 统、首个“微服务+单元化”架构分布式核心系统,并凭借着企业级架构 核心及技术平台的领先优势,先后中标了多家国有大行信创项目:中标邮储银行新核心技术平台及银行汇款组件;中标交通银行信用卡核心系统及技术平台;中标中国银行技术平台-单元化部署组件;恒生电子在布局证券 IT 领域的分布式系统研发。中国证券行业交易面 临基础技术升级、市场逐步完善、交易程序化、差异化竞争等几大趋势, 交易技术设施性能的提升迫在眉睫。这意味着对系统而言,低延时、高可 用、易开发,具有高度可定制性,缺一不可。而恒生电子于 2021 年 3 月 10 日公布的恒生 Light 平台中十大技术栈之一的 Light-LDP 正是低时延 分布式开发平台。Light-LDP 通过分布式构架助力金融机构构建核心极 速业务系统,进而完成差异化,并适应各类金融行业应用场景。平安云在布局企业级核心业务 IT 领域的分布式系统研发。平安分布式 关系型数据库服务(Distributed Relational Database Service,简称 DRDS) 是平安云为解决单机数据库服务瓶颈问题而研发的分布式数据库。可部 署主备架构,提供容灾、监控等方面的全套解决方案,为客户提供一站 式数据库解决方案,助力各行业企业客户尤其是金融行业客户主机下移, 以适应数据量爆炸的大数据时代。详见报告原文。(本文仅供参考,不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息,请参阅报告原文。)精选报告来源:【未来智库官网】。
沈树忠在浙江长兴煤山考察。当地时间7月4日,在意大利米兰举行的第三届国际地层学大会上,沈树忠院士获地层学国际个人突出贡献奖。本版图片/受访者供图当地时间7月4日,在意大利米兰举行的第三届国际地层学大会上,中国科学院院士、南京大学地球科学与工程学院教授沈树忠荣获国际地层学领域最高奖,这也是该奖项领奖台上首次出现亚洲面孔。昨日,刚刚归国的沈院士接受了新京报记者的采访。他希望,大家更加重视地层学、古生物学这样不太起眼的传统地质科学研究,希望利用目前正在不断发展的新技术和新测试手段开展多学科交叉研究,推动地层学发展。沈树忠是世界知名地层学家、古生物学家,腕足动物和牙形动物研究专家,在建立全球年代地层界线方面作出了重要的贡献,是二叠纪两个“金钉子”落户中国的主要贡献者之一。担任国际地层委员会二叠纪分会主席近八年,为二叠纪生物地层学的发展、地层序列的建立和全球对比、二叠纪末生物大灭绝的研究作出了卓越贡献。——地层学国际个人突出贡献奖颁奖词地层学国际个人突出贡献奖是国际地层学领域最高奖。由国际地层委员会2004年设立,每四年颁发一次,每次仅有一人获个人突出贡献奖,旨在奖励在国际地层学领域做出突出贡献的地质学家。今年58岁的沈树忠是第五位获奖者,也是第一位获此奖项的亚洲科学家。谈获奖这是给中国地层学领域研究的鼓励新京报:作为第一位获此奖项的亚洲科学家,您有何感受?沈树忠:此次荣获地层学国际个人突出贡献奖,代表了国际地层学界对中国古生物地层学研究的肯定。近20年来,我国一大批从事最基础古生物地层研究的工作人员,做了大量工作,并取得了突出成就,这是大家的功劳。这个奖项更多的意义在于是给中国地层学领域研究的鼓励。新京报:颁奖词提到,您是二叠纪两个“金钉子”(全球年代地层界线)落户中国的主要贡献者之一。您能介绍一下目前中国有多少“金钉子”吗?二叠纪两个“金钉子”落户中国的背后,科研人员付出了怎样的努力?沈树忠:在地质学上,“金钉子”是为定义和区别全球不同年代(时代)所形成的地层的全球唯一标准,在一个特定的地点和特定的岩层序列中标出。建“金钉子”主要目的之一是为了解决地质历史的时间比对问题。目前,中国已建立了11颗“金钉子”,是国际上获得“金钉子”最多的两个国家之一,另一个是意大利,也是11颗。要在国内建一颗“金钉子”并不容易,首先当地要具备良好自然条件,岩石露头要完整,研究仔细,能得到国际同行的认可,因为“金钉子”需要得到国际工作组投票赞成才能建立。二叠纪两个“金钉子”分别位于广西来宾蓬莱滩和浙江长兴县煤山。当时是中科院南京地质古生物研究所金玉院士领导的两个国际工作组开展的科研工作,我是工作组主要成员之一。确定“金钉子”需要多年的研究,我最早去广西蓬莱滩考察是在1992年,最终“金钉子”落户是在2005年。在更早的时期,我国其他科学家在这一地区前期的地质调查工作也很重要。谈科研曾将二叠纪生物大灭绝时间精确到6万年新京报:您曾5次进入西藏科学考察,有哪些收获?当地环境给考察带来了哪些难度?沈树忠:1994年,我第一次到西藏进行野外地质工作。那时候高原条件非常艰苦,进去的时候很困难,没有地方住,也没有吃的。当时去科考的人少,大家对西藏地层了解程度不高。对人迹罕至的未知区域情况,我们都很感兴趣,我们到达的区域最高海拔将近6000米。我主要对西藏二叠纪地层和青藏高原2亿多年前的地质情况作了一些研究。我早期的成果基本都是在这里做出来的。新京报:您关于二叠纪生物大灭绝研究曾经入选《2012年度中国科学十大进展》?这个研究的内容和意义何在?沈树忠:大家都很关心地球生物演化和环境问题。二叠纪是古生代的最后一个纪,在石炭纪和三叠纪之间,共经历了约4700万年。二叠纪末,大概距今2.52亿年前发生了生物大灭绝事件,是地质历史上最大的一次生物灭绝,超过90%的海洋生物和70%的陆地生物灭绝。古生物学家一直通过对地层、化石的研究,试图还原大灭绝历史真相。在浙江长兴煤山,我在中科院南京地质古生物研究所的研究团队和美国麻省理工学院、美国国家自然历史博物馆等国际同行一起开展了高精度综合年代地层框架、生物多样性定量分析和多种地化指标等研究,发现大规模岩浆活动造成地表环境巨变是导致生物大灭绝的主因。地层学研究主要是解决时间比对的问题,过去有科学家认为,这样的大灭绝要花上百万年时间,我们的研究将这一事件的过程精确在6万年左右。新京报:目前中国地层学研究在哪些方面可以更进一步?沈树忠:近些年,我国地层学取得了很大的进步,但目前解决不同地区地层时间比对问题还有很多需要提高的方面。除了传统的生物地层工作要做好以外,也要更多地开展多学科交叉研究,利用新技术和新的测试手段。比如我们正在推动的地学大数据研究等方面的工作,希望把历史时期的地球演变过程、地质数据等表现出来。谈工作将开展青藏高原科考地层研究新京报:您担任国际地层委员会二叠纪分会主席近八年,主要有哪些工作?沈树忠:国际地层委员会有各个分会,由各国科学家推举主席,组成执委会,还包括选举委员。二叠纪分会有17个选举委员,涉及国际规则时,比如“金钉子”建在哪里、采用什么标准等,需要选举委员投票表决通过。新京报:目前您承担什么科研项目?进展如何?沈树忠:目前承担了国家自然基金委、科技部等相关项目。最近考虑比较多的是青藏高原的科考项目,我主要做地层方面的研究。谈经历当年直接从中专生考上了研究生新京报:您获奖的消息登上了热搜,网友认为您求学经历很励志“传奇”。当时是什么情况?沈树忠:1977年,我国恢复高考,我第一次去参加,当时考得不好,因为我们之前没学过物理、化学,学校教的是机电、拖拉机、水泵。第二年,我报考了中专,最终被浙江煤炭工业学校(浙江工商大学前身之一)“地质专业”录取。中专毕业后,我被分配到煤矿当技术工人。随后的两年,我一直在发奋自学大学教材,直接从中专生考上了研究生,当时英文成绩相对比较好。新京报:2000年,您回国做科研是源于什么契机?沈树忠:1996年,我被教育部选派去日本留学,此后在澳大利亚做博士后。1999年,在澳大利亚举行的国际会议上,我遇到了中国科学院南京地质古生物研究所老一辈科学家金玉院士。金院士和我详谈,向我发出了回国工作的邀请,还鼓励我申请中国科学院“海外杰出人才(百人计划)”。我也希望继续从事地层学工作,就带着全家回来了,我这次获奖的工作大部分是我在南京地质古生物研究所期间做的。■ 声音希望年轻人保持老一辈地质学家野外艰苦工作的作风,能坐“冷板凳”,耐得住寂寞。学好最基础传统的地质考察工作的同时,结合电脑技术等新技术和新方法推动学科发展。——沈树忠新京报记者 张璐
根据信息存储格局,用于挖掘的对象有联系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。那么,数据挖掘都有哪些使命呢?相关剖析两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性,就称为相关。数据相关是数据库中存在的一类重要的、可被发现的常识。相关分为简略相关、时序相关和因果相关。相关剖析的目的是找出数据库中隐藏的相关网。聚类剖析聚类是把数据依照类似性归纳成若干类别,同一类中的数据互相类似,不同类中的数据相异。聚类剖析能够树立宏观的概念,发现数据的散布形式,以及可能的数据特点之间的相互联系。分类分类便是找出一个类别的概念描绘,它代表了这类数据的整体信息,即该类的内涵描绘,并用这种描绘来结构模型,一般用规矩或决策树形式表明。分类是使用训练数据集经过必定的算法而求得分类规矩。分类可被用于规矩描绘和猜测。猜测猜测是使用历史数据找出变化规律,树立模型,并由此模型对未来数据的种类及特征进行猜测。猜测关怀的是精度和不确定性,通常用猜测方差来衡量。时序形式时序形式是指经过时刻序列搜索出的重复发生概率较高的形式。与回归一样,它也是用己知的数据猜测未来的值,但这些数据的区别是变量所处时刻的不同。误差剖析在误差中包括很多有用的常识,数据库中的数据存在很多异常情况,发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。误差查验的根本方法便是寻觅观察结果与参照之间的不同。关于数据挖掘都有哪些任务,青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。