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  • 存储器可分为内储存器和外储存器两类。1、内储存器直接与CPU相连接,储存容量较小,但速度快,用来存放当前运行程序的指令和数据,并直接与CPU交换信息。内储存器由许多储存单元组成,每个单元能存放一个二进制数或...

    大家好,我是时间财富网智能客服时间君,上述问题将由我为大家进行解答。

    存储器可分为内储存器和外储存器两类。

    1、内储存器直接与CPU相连接,储存容量较小,但速度快,用来存放当前运行程序的指令和数据,并直接与CPU交换信息。内储存器由许多储存单元组成,每个单元能存放一个二进制数或一条由二进制编码表示的指令。内储存器是由随机储存器和只读储存器构成的。

    2、外储存器是内储存器的扩充。它储存容量大,价格低,但储存速度慢,一般用来存放大量暂时不用的程序,数据和中间结果,需要时,可成批的与内存进行信息交换。外存只能与内存交换信息,不能被计算机系统的其他部件直接访问。常用的外存有磁盘,磁带,光盘等。

    存储器(Memory)是现代信息技术中用于保存信息的记忆设备。其概念很广,有很多层次,在数字系统中,只要能保存二进制数据的都可以是存储器;在集成电路中,一个没有实物形式的具有存储功能的电路也叫存储器,如RAM、FIFO等;在系统中,具有实物形式的存储设备也叫存储器,如内存条、TF卡等。计算机中全部信息,包括输入的原始数据、计算机程序、中间运行结果和最终运行结果都保存在存储器中。它根据控制器指定的位置存入和取出信息。有了存储器,计算机才有记忆功能,才能保证正常工作。

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  • 大数据技术平台主要分为哪

    千次阅读 2020-04-02 14:04:47
    大数据的处理过程可以分为大数据采集、存储、结构化处理、隐私保护、挖掘、结果展示(发布)等,各种领域的大数据应用一般都会涉及到这些基本过程,但不同应用可能会有所侧重。对于互联网大数据而言,由于其具有独特...

      大数据的处理过程可以分为大数据采集、存储、结构化处理、隐私保护、挖掘、结果展示(发布)等,各种领域的大数据应用一般都会涉及到这些基本过程,但不同应用可能会有所侧重。对于互联网大数据而言,由于其具有独特完整的大数据特点,除了共性技术外,采集技术、结构化处理技术、隐私保护也非常突出。

     

      有很多算法和模型可以解决这些处理过程中的技术问题,并且为了最终用户的使用方便,它们大都被进一步的封装,形成了比较简单易用的操作平台。目前大数据技术平台有很多,归纳起来可以按照以下方式进行分类:

     

      (1)从大数据处理的过程来分:包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台,它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、分析、预测、应用等功能。

     

      (2)从大数据处理的数据类型来划分:可以分为针对关系型数据、非关系型数据(图数据、文本数据、网络型数据等)、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。

     

      (3)从大数据处理的方式来划分:可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理,而实时处理(流处理)对处理的延时有严格的要求,综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。

     

      (4)从平台对数据的部署方式看:可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行,后者则是通过磁盘文件的方式。

     

      此外,技术平台还有分布式、集中式之分,云环境和非云环境之分等。阿里云大数据平台构建在阿里云云计算基础设施之上,为用户提供了大数据存储、计算能力、大数据分析挖掘、以及输出展示等服务,用户可以容易地实现BI商业智能、人工智能服务,具备一站式数据应用能力。

     

      不同的大数据技术平台提供了对这些处理过程的支持,有的平台可能会支持多个过程,但是侧重点也不同,支持的深度也有所不同,因此有必要熟悉各种平台的功能,并做出比较分析,以便在实际应用中选择适合于自己需求的技术平台。

     

      选择一个合适的大数据技术平台是非常重要的,它能够使得大数据应用开发更加容易、让开发人员更集中精力在业务层面的数据分析与处理上。一些共性的基础问题,例如数据如何存储、如何检索、数据统计等,就可以由平台来完成。选择合适的大数据技术平台应当考虑以下因素:

     

      (1)平台的功能与性能:由于不同平台侧重的功能不同,平台的性能也就有很多需要考察的方面。比如对于存储平台来说,数据的存储效率、读写效率、并发访问能力、对结构化与非结构化数据存储的支持,所提供的数据访问接口等方面就是比较重要的。对于大数据挖掘平台来说,所支持的挖掘算法、算法的封装程度、数据挖掘结果的展示能力、挖掘算法的时间和空间复杂度等,是比较重要的指标。

     

      (2)平台的集成度:好的平台应该具有较高的集成度,为用户提供良好的操作界面,具有完善的帮助和使用手册、系统易于配置、移植性好。同时随着目前软件开源的趋势,开源平台有助于其版本的快速升级,尽快发现其中的bug,此外,开源的架构也比较容易进行扩展,植入更多的新算法,这对于最终用户而言也是比较重要的。

     

      (3)是否符合技术发展趋势:大数据技术是当前发展和研究的热点,其最终将走向逐步成熟,可以预见在这个过程中,并非所有的技术平台都能生存下来。只有符合技术发展趋势的技术平台才会被用户、被技术开发人员所接受。因此,一些不支持分布式、集群计算的平台大概只能针对较小的数据量,侧重于对挖掘算法的验证。而与云计算、物联网、人工智能联系密切的技术平台将成为主流,是技术发展趋势。

     

      技术迭代更新速度加快,当我们花很多时间去掌握熟悉某种技术平台后,可能新的更好的技术平台出现了,导致我们受累奔波于各种技术平台,因此,最好的策略就是全面系统地掌握大数据技术的原理和实现方案,这样学习新的技术平台就很容易上手。

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  • 对于HotSpot虚拟机来说,Java的实例对象在内存中存储分为三块区域,分别是对象头、实例数据、对齐填充。 对象头 对象头包含部分,第一部分用于存储对象自身运行时的数据,包括GC分代年龄、哈希码、锁状态、...

    对于HotSpot虚拟机来说,Java类的实例对象在内存中存储分为三块区域,分别是对象头、实例数据、对齐填充。

    对象头

    对象头包含两部分,第一部分用于存储对象自身运行时的数据,包括GC分代年龄、哈希码、锁状态、线程持有的锁等数据,这部分的数据长度在32位和64位虚拟机中分别为32位和64位,被称为“Mark Word”。

    对象头的另一部分用于存储对象的类元数据的指针,虚拟机通过这个指针可以知道对象是哪个类的实例。

    实例数据

    实例数据用于存储在程序代码中定义的各种类型的字段内容,也包含从父类继承来的。这部分数据的存储顺序会受到虚拟机分配策略参数和字段在代码中定义的顺序的影响。

    对齐填充

    在HotSpot虚拟机中,对象的大小要求是8字节的整数倍,因为对象头的大小正好是8字节的一倍或两倍,而实例数据部分可能不是8字节的整数倍,所以需要凑齐8字节的整数倍,就用到了对齐填充部分,它仅仅是用于占位的作用。
    这里写图片描述

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  • 大数据的处理过程可以分为大数据采集、存储、结构化处理、隐私保护、挖掘、结果展示(发布)等,各种领域的大数据应用一般都会涉及到这些基本过程,但不同应用可能会有所侧重。对于互联网大数据而言,由于其具有独特...

    大数据的处理过程可以分为大数据采集、存储、结构化处理、隐私保护、挖掘、结果展示(发布)等,各种领域的大数据应用一般都会涉及到这些基本过程,但不同应用可能会有所侧重。对于互联网大数据而言,由于其具有独特完整的大数据特点,除了共性技术外,采集技术、结构化处理技术、隐私保护也非常突出。

    大数据
      有很多算法和模型可以解决这些处理过程中的技术问题,并且为了最终用户的使用方便,它们大都被进一步的封装,形成了比较简单易用的操作平台。目前大数据技术平台有很多,归纳起来可以按照以下方式进行分类:

    (1)从大数据处理的过程来分:包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台,它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、 分析、预测、应用等功能。

    (2)从大数据处理的数据类型来划分:可以分为针对关系型数据、非关系型数据(图数据、文本数据、网络型数据等)、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。

    (3)从大数据处理的方式来划分:可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理,而实时处理(流处理)对处理的延时有严格的要求,综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。

    (4)从平台对数据的部署方式看:可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行,后者则是通过磁盘文件的方式。

    此外,技术平台还有分布式、集中式之分,云环境和非云环境之分等。阿里云大数据平台构建在阿里云云计算基础设施之上,为用户提供了大数据存储、计算能力、大数据分析挖掘、以及输出展示等服务,用户可以容易地实现BI商业智能、人工智能服务,具备一站式数据应用能力。

    不同的大数据技术平台提供了对这些处理过程的支持,有的平台可能会支持多个过程,但是侧重点也不同,支持的深度也有所不同,因此有必要熟悉各种平台的功能,并做出比较分析,以便在实际应用中选择适合于自己需求的技术平台。

    选择一个合适的大数据技术平台是非常重要的,它能够使得大数据应用开发更加容易、让开发人员更集中精力在业务层面的数据分析与处理上。一些共性的基础问题,例如数据如何存储、如何检索、数据统计等,就可以由平台来完成。选择合适的大数据技术平台应当考虑以下因素:

    (1)平台的功能与性能:由于不同平台侧重的功能不同,平台的性能也就有很多需要考察的方面。比如对于存储平台来说,数据的存储效率、读写效率、并发访问能力、对结构化与非结构化数据存储的支持,所提供的数据访问接口等方面就是比较重要的。对于大数据挖掘平台来说,所支持的挖掘算法、算法的封装程度、数据挖掘结果的展示能力、挖掘算法的时间和空间复杂度等,是比较重要的指标。

    (2)平台的集成度:好的平台应该具有较高的集成度,为用户提供良好的操作界面,具有完善的帮助和使用手册、系统易于配置、移植性好。同时随着目前软件开源的趋势,开源平台有助于其版本的快速升级,尽快发现其中的bug,此外,开源的架构也比较容易进行扩展,植入更多的新算法,这对于最终用户而言也是比较重要的。

    (3)是否符合技术发展趋势:大数据技术是当前发展和研究的热点,其最终将走向逐步成熟,可以预见在这个过程中,并非所有的技术平台都能生存下来。只有符合技术发展趋势的技术平台才会被用户、被技术开发人员所接受。因此,一些不支持分布式、集群计算的平台大概只能针对较小的数据量,侧重于对挖掘算法的验证。而与云计算、物联网、人工智能联系密切的技术平台将成为主流,是技术发展趋势。

    当我们花很多时间去掌握熟悉某种技术平台后,可能新的更好的技术平台出现了,导致我们受累奔波于各种技术平台,因此,最好的策略就是全面系统地掌握大数据技术的原理和实现方案,这样学习新的技术平台就很容易上手。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.大数据时代,主要需要什么类型的人才?
    http://www.duozhishidai.com/article-1554-1.html
    2.对于大数据开发的学习,最经典的学习路线是什么?
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    3.Hadoop是什么,主要有哪几部分组成和Hadoop的影响力
    http://www.duozhishidai.com/article-1152-1.html
    4.大数据在各行业的应用和趋势
    http://www.duozhishidai.com/article-477-1.html
    5.大数据人才定义和分类
    http://www.duozhishidai.com/article-405-1.html


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空空如也

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内存主要分为哪两类