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  • 大数据的定义与特点

    千次阅读 2014-07-06 22:05:24
     所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成人类所能解读的信息定义2 (维克托·迈尔舍恩伯格、肯尼斯·库克耶. "大数据时代")  不用随机分析法(抽样调查)...
    什么是大数据: 
    

    定义1 (Kusnetzky, Dan. What is "Big Data")
        所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成人类所能解读的信息。

    定义2 (维克托·迈尔舍恩伯格、肯尼斯·库克耶. "大数据时代")
        不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法。

    定义3 ("大数据"(Big Data)研究机构Gartner)
        "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率的信息资产。



    大数据特点:
    • 多样性,复杂性(Variety):
      • 大数据种类繁多,在编码方式、数据格式和应用特征等各个方面都存在差异,因此也常常说大数据有一个重要特点,叫做多源异构(来自多个信息源,构造方式多种多样)
    • 速度(Velocity):
      • 速度快,数据持续到达,只在特定的时间和空间内数据才有意义
      • 须考虑能不能在扫描数据一次以内,甚至在log n复杂性以内解决问题
    • 数据量(Volume):
      • “大”
      • 由于数据量大必须考虑并行处理、必须考虑能不能想办法缩减其数据量、必须考虑能不能设计有效的存储结构存储这些数据
    • 基于高度分析的新价值(Value):

    大数据的应用:
    • 预测
    • 推荐
    • 商业情报分析
    • 科学研究
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  • Java中数组的定义与使用(一)

    万次阅读 多人点赞 2018-09-01 00:05:13
    如果说现在要求你定义100个整型变量,那么如果按照之前的做法,可能现在定义的的结构如下: int i1, i2, i3, ... i100; 但是这儿时候如果按照此类方式定义就会非常麻烦,...

    数组的基本概念

    如果说现在要求你定义100个整型变量,那么如果按照之前的做法,可能现在定义的的结构如下:

    int i1, i2, i3, ... i100;
    

    但是这个时候如果按照此类方式定义就会非常麻烦,因为这些变量彼此之间没有任何的关联,也就是说如果现在突然再有一个要求,要求你输出这100个变量的内容,意味着你要编写System.out.println()语句100次。

    其实所谓的数组指的就是一组相关类型的变量集合,并且这些变量可以按照统一的方式进行操作。数组本身属于引用数据类型,那么既然是引用数据类型,这里面实际又会牵扯到内存分配,而数组的定义语法有如下两类。

    • 数组动态初始化:
      • 声明并开辟数组:
        • 数据类型 [] 数组名称 = new 数据类型[长度];
        • 数据类型 [] 数组名称 = new 数据类型[长度];
      • 分布进行数组空间开辟(实例化)
        | Tables | Are |
        | ------------- |:-------------?
        | 声明数组: | 数组类型 数组名称[] = null; | | | 数组类型 [] 数组名称 =null; | | 开辟数组空间: | 数组名称 =new` 数组类型[长度]; |

    那么当数组开辟空间之后,就可以采用如下的方式的操作:

    • 数组的访问通过索引完成,即:“数组名称[索引]”,但是需要注意的是,数组的索引从0开始,所以索引的范围就是0 ~ 数组长度-1,例如开辟了3个空间的数组,所以可以使用的索引是:0,1,2,如果此时访问的时候超过了数组的索引范围,会产生java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException 异常信息;
    • 当我们数组采用动态初始化开辟空间后,数组里面的每一个元素都是该数组对应数据类型的默认值;
    • 数组本身是一个有序的集合操作,所以对于数组的内容操作往往会采用循环的模式完成,数组是一个有限的数据集合,所以应该使用 for 循环。
    • Java 中提供有一种动态取得数组长度的方式:数组名称.length;

    范例: 定义一个int型数组

    public class ArrayDemo {
    	public static void main(String args[]) {
    		int data[] = new int[3]; /*开辟了一个长度为3的数组*/
    		data[0] = 10; // 第一个元素
    		data[1] = 20; // 第二个元素
    		data[2] = 30; // 第三个元素
    		for(int x = 0; x < data.length; x++) {
    			System.out.println(data[x]); //通过循环控制索引
    		}
    	}
    }
    

    数组本身除了声明并开辟空间之外还有另外一种开辟模式。

    范例: 采用分步的模式开辟数组空间

    public class ArrayDemo {
    	public static void main(String args[]) {
    		int data[] = null; 
    		data = new int[3]; /*开辟了一个长度为3的数组*/
    		data[0] = 10; // 第一个元素
    		data[1] = 20; // 第二个元素
    		data[2] = 30; // 第三个元素
    		for(int x = 0; x < data.length; x++) {
    			System.out.println(data[x]); //通过循环控制索引
    		}
    	}
    }
    

    但是千万要记住,数组属于引用数据类型,所以在数组使用之前一定要开辟控件(实例化),如果使用了没有开辟空间的数组,则一定会出现 NullPointerException 异常信息:

    public class ArrayDemo {
    	public static void main(String args[]) {
    		int data[] = null; 
    		System.out.println(data[x]);
    	}
    }
    

    这一原则和之前讲解的对象是完全相同的。

    数组在开发之中一定会使用,但是像上面的操作很少。在以后的实际开发之中,会更多的使用数组概念,而直接使用,99%情况下都只是做一个 for 循环输出。

    数组引用传递

    既然数组属于引用数据类型,那么也一定可以发生引用传递。在这之前首先来研究一下数组的空间开辟。

    范例: 观察一道程序

    public class ArrayDemo {
    	public static void main(String args[]) {
    		int data[] = null;
    		data = new int[3]; //开辟一个长度为3的数组
    		data[0] = 10;
    		data[1] = 20;
    		data[2] = 30;
    	}
    }
    

    新建数组变量

    那么既然说到了引用数据类型了,就一定可以发生引用传递,而现在的引用传递的本质也一定是:同一块堆内存空间可以被不同的栈内存所指向。

    范例: 定义一个程序

    public class ArrayDemo {
    	public static void main(String args[]) {
    		int data[] = null;
    		data = new int[3]; //开辟一个长度为3的数组
    		int temp[] = null; //声明对象
    		data[0] = 10;
    		data[1] = 20;
    		data[2] = 30;
    		temp = data;  //int temp[] = data;
    		temp[0] = 99;
    		for(int i = 0; i < temp.length; i++) {
    			System.out.println(data[i]);
    		}
    	}
    }
    

    这里写图片描述

    引用传递分析都是一个套路。同一块堆内存被不同的栈内存所指向。

    数组静态初始化

    在之前所进行的数组定义都有一个明显特点:数组先开辟内存空间,而后再使用索引进行内容的设置,实际上这种做法都叫做动态初始化,而如果希望数组在定义的时候可以同时出现设置内容,那么就可以采用静态初始化完成。

    数组的静态初始化一共分为以下两种类型:

    TablesAre
    简化格式:数据类型 数组名称 = {值, 值,…}
    完整格式:数据类型 数组名称 = new 数据类型[] {值, 值,…}

    范例: 采用静态初始化定义数组

    public class ArrayDemo {
    	public static void main(String args[]) {
    		int data[] = {1, 2, 4, 545, 11, 32, 13131, 4444};
    		for(int i = 0; i < data.length; i++) {
    			System.out.println(data[i]);
    		}
    	}
    }
    

    在开发之中,对于静态数组的初始化强烈建议使用完整语法模式,这样可以轻松地使用匿名数组这一概念。

    public class ArrayDemo {
    	public static void main(String args[]) {
    		System.out.println(new int[] {1, 2, 4, 545, 11, 32, 13131, 4444}.length);
    	}
    }
    

    以后使用静态方式定义数组的时候一定要写上完整格式。

    数组最大的缺陷:长度固定。

    二维数组

    在之前所使用的数组发现只需要一个索引就可以进行访问,那么这样的数组实际上非常像一个数据行的概念。

    索引012345678
    内容122344569044549991010

    现在痛过一个索引就可以取得唯一的一个记录。所以这样的数组可以简单理解为一维数组,而二维数组本质上指的是行列集合,也如果要确定某一个数据需要行索引和列索引来进行定位。

    索引012345678
    0122344569044549991010
    1234156945499910

    如果要想确定一个数据则数据使用的结构是“数组名称[行索引][列索引]”,所以这样的结构就是一个表的结构。

    那么对二维数组的定义有两种声明形式:

    • 数组的动态初始化:数据类型 对象数组[][] = new 数据类型[行个数][列个数];
    • 数组的静态初始化:数据类型 对象数组[][] = new 数据类型[行个数][列个数]{{值, 值,…}, {值, 值,…},…};

    数组的数组就是二维数组。

    范例: 定义一个二维数组

    public class ArrayDemo {
    	public static void main(String args[]) {
    		//此时的数组并不是一个等列数组
    		int data[][] = new int[][] {
    			{1, 2, 3}, {4, 5}, {6, 7, 8, 9}};
    		//如果在进行输出的时候一定要使用双重循环,
    		//外部的循环控制输出的行数,而内部的循环控制输出列数
    		for(int i = 0; i < data.length; i++) {
    			for(int j = 0; j < data[i].length; j++) {
    				System.out.print("data[" + i + "][" + j + "]=" + data[i][j] + "、");
    			}
    			System.out.println();
    		}
    	}
    }
    

    由于输出麻烦,所以可以忽略了,在进行开发之中,出现二位数组的几率并不高。

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  • 1.1 计算机网络的定义及其特点 信息化时代也称为计算机时代、数字化时代、新媒体时代。 它以信息的产生、传播、使用、集成和处理等为主要的经济、政治、文化等活动。计算机和计算机网络已经成为现今社会的核心,已经...

    1.1 计算机网络的定义及其特点

    信息化时代也称为计算机时代、数字化时代、新媒体时代。
    它以信息的产生、传播、使用、集成和处理等为主要的经济、政治、文化等活动。计算机和计算机网络已经成为现今社会的核心,已经成为信息时代的命脉和发展知识经济的重要基础。

    网络:“网络”是一个统称,泛指把人或物互连在一起而形成的系统。
    铁路网、电力网、社交网等。

    大众熟悉的三大类网络:电信网络、有线电视网络、计算机网络
    电信网络:提供电话、电报及传真等服务。
    有线电视网络:向用户传送各种电视节目。
    计算机网络:使用户能在计算机之间传送数据文件。
    发展最快的并起到核心作用的是计算机网络。

    “三网融合”:电信网络和有线电视网络融合到计算机网络,计算机网络技术扩大了原有的服务范围,计算机网络可以给用户提供电话通信、视频通信、传送视频等服务,进行休闲娱乐、教育转账,利用语音表情等进行广交朋友等。

    1.1.1 计算机网络的定义

    计算机网络的精确定义并未统一。
    较好的定义:
    计算机网络主要是由一些通用的、可编程的硬件互连而成的,而这些硬件并非专门用来实现某一特定目的(例如,传送数据后视频信号)。这些可编程的硬件能够用来传送多种不同类型的数据,并能支持广泛的和日益增长的应用。
    重要的两点:
    多种硬件:包括计算机,智能手机,智能传感器等。
    多种应用:包括数据、语音、视频,以及今后可能出现的各种应用。

    1.1.2 计算机网络的特点

    1. 连通性
    (1)使上网用户之间都可以交换信息(数据以及各种音频视频),好像这些用户的计算机都可以彼此直接连通一样。
    (2)注意,互联网具有虚拟的特点,无法准确知道对方是谁,也无法知道对方的位置。
    2. 共享
    (1)指资源共享。
    (2)资源共享的含义是多方面的。可以是信息共享、软件共享,也可以是硬件共享。
    (3)由于网络的存在,这些资源好像就在用户身边一样,方便使用。
    用“图”表示网络
    简单的网络
    在这里插入图片描述
    复杂的网络
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    计算机网络由若干结点和连接这些结点的链路组成。
    结点:计算机、智能手机、集线器、交换机、路由器等设备。
    链路:是连接结点的物理链路。
    有时也将结点之间的网络用链路来表示。
    网络也可以用云来表示:网络云。
    用“云”表示网络:主机在“云”外:云内包括集线器、交换机、路由器、连接设备的链路。把与网络相连的计算机称为主机。

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  • 数据仓库定义特点

    万次阅读 2015-04-26 18:26:27
    数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受:数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-...

               数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受:数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策(Decision Making Support)。

         

    数据仓库特点


        1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念,是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,一个主题通常与多个操作型信息系统相关。


        2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关,数据库之间相互独立,并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。


        3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新,数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用,所涉及的数据操作主要是数据查询,一旦某个数据进入数据仓库以后,一般情况下将被长期保留,也就是数据仓库中一般有大量的查询操作,但修改和删除操作很少,通常只需要定期的加载、刷新。


        4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据,而数据仓库中的数据通常包含历史信息,系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息,通过这些信息,可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。


    数据仓库中的数据包括:元数据、粒度数据、当前详细数据,历史数据、档案数据。

    1、当前详细数据:是信息仓库的核心,存放大量数据。数据来自业务操作数据库,通过主题来组织,不是代表特定应用,而是代表整个企业。在仓库中数据粒度最低,当数据精确化时,其中的每一个数据实体都是一个快照、一个时刻,表示一个瞬间。一旦需要经常支持企业需求,数据随即进行更新。

    2、历史数据:以前的有意义数据(一般两年以上),给企业带来延续的利益和价值。包含巨大的数据量,可以用来预测和趋势分析。包括:旧数据(原始或汇总形式)、描述旧数据特征的元数据。

    3、元数据:最重要的部分,关于数据的数据。也称为数据仓库的结构,是所有数据的集成体现。仓库开发者使用元数据来管理和控制仓库的建立和维护。

    4、粒度数据:定义为数据仓库所保持的信息的概要程度。不同粒度表示为不同级别的汇总数据。汇总数据是信息仓库的特点,所有的企业数据分类(按部门、地区、功能等)需要的信息都不同,同时有效的信息仓库设计是为不同风格提供的,轻量级汇总数据为整个企业组成部分服务。通过企业数据分类找到详细和汇总数据。但是它依旧比仓库中的详细数据少得多。高度汇总数据是企业执行的主要依据,它来自根据企业组成部分的轻量级汇总数据或来自当前详细数据。这一层的数据容量比其他任何一个都少,代表一个折衷的积累,用来支持广泛的各式的需要和兴趣。通过高度汇总,执行者能够使用“钻取”到达逐步增加的详细层。


      数据仓库的基本架构

    数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程,可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用:

     

    从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据,并提供多样的数据应用,数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用,而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。

    数据仓库的数据来源
    数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL(抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load)的过程,ETL是数据仓库的流水线,也可以认为是数据仓库的血液,它维系着数据仓库中数据的新陈代谢,而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。
    数据仓库的数据存储
    数据仓库并不需要储存所有的原始数据,同时数据仓库需要储存部分细节数据。简单地解释下:
    a.为什么不需要所有原始数据?数据仓库面向分析处理,但是某些源数据对于分析而言没有价值或者其可能产生的价值远低于储存这些数据所需要的数据仓库的实现和性能上的成本。比如我们知道用户的省份、城市足够,至于用户究竟住哪里可能只是物流商关心的事,或者用户在博客的评论内容可能只是文本挖掘会有需要,但将这些冗长的评论文本存在数据仓库就得不偿失;
    b.为什么要存细节数据?细节数据是必需的,数据仓库的分析需求会时刻变化,而有了细节数据就可以做到以不变应万变。如果我们只存储根据某些需求搭建起来的数据模型,那么显然对于频繁变动的需求会手足无措;
    数据仓库基于维护细节数据的基础上在对数据进行处理,使其真正地能够应用于分析。主要包括三个方面:
    1.数据的聚合
    这里的聚合数据指的是基于特定需求的简单聚合(基于多维数据的聚合体现在多维数据模型中),简单聚合可以是网站的总Pageviews、Visits、Unique Visitors等汇总数据,也可以是Avg. time on page、Avg. time on site等平均数据,这些数据可以直接地展示于报表上。
    2.多维数据模型
    多维数据模型提供了多角度多层次的分析应用,比如基于时间维、地域维等构建的销售星形模型、雪花模型,可以实现在各时间维度和地域维度的交叉查询,以及基于时间维和地域维的细分。所以数据仓库面向特定群体的数据集市都是基于多维数据模型进行构建的。
    3.业务模型
    这里的业务模型指的是基于某些数据分析和决策支持而建立起来的数据模型,比如我之前介绍过的用户评价模型、关联推荐模型、RFM分析模型等,或者是决策支持的线性规划模型、库存模型等;同时,数据挖掘中前期数据的处理也可以在这里完成。
    数据仓库的数据应用
    报表展示
    报表几乎是每个数据仓库的必不可少的一类数据应用,将聚合数据和多维分析数据展示到报表,提供了最为简单和直观的数据。
    即时查询
    理论上数据仓库的所有数据(包括细节数据、聚合数据、多维数据和分析数据)都应该开放即时查询,即时查询提供了足够灵活的数据获取方式,用户可以根据自己的需要查询获取数据。
    数据分析
    数据分析大部分基于构建的业务模型展开,当然也可以使用聚合的数据进行趋势分析、比较分析、相关分析等,而多维数据模型提供了多维分析的数据基础;同时从细节数据中获取一些样本数据进行特定的分析也是较为常见的一种途径。
    数据挖掘
    数据挖掘用一些高级的算法可以让数据展现出各种令人惊讶的结果。数据挖掘可以基于数据仓库中已经构建起来的业务模型展开,但大多数时候数据挖掘会直接从细节数据上入手,而数据仓库为挖掘工具诸如SAS、SPSS等提供数据接口。

    元数据
    数据仓库环境中一个重要方面是元数据。元数据是关于数据的数据。只要有程序和数据,元数据就是信息处理环境的一部分。但是在数据仓库中,元数据扮演一个新的重要角色。也正因为有了元数据,可以最有效地利用数据仓库。元数据使得最终用户/ DSS分析员能够探索各种可能性。
    元数据在数据仓库的上层,并且记录数据仓库中对象的位置。典型地,元数据记录:
    程序员所知的数据结构。
    DSS分析员所知的数据结构。
    数据仓库的源数据。
    数据加入数据仓库时的转换。
    数据模型。
    数据模型和数据仓库的关系。
    抽取数据的历史记录。

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    一、第一范式(1NF) 要求: 要求:每一个分量必须是不可分的数据项。...版权声明:本博客为记录本人自学感悟,内容大多从网上学习整理所得,若侵权请告知! https://mp.csdn.net/postedit/80365677
  • 框架中为何要定义DTO

    千次阅读 2015-02-12 13:49:48
    我们为什么需要DTO(数据传输对象) DTO即数据传输对象。...那为何我们还要使用DTO呢,有了DTO同时还要维护DTOModel之间的映射关系,多麻烦。当然这只是我们自己的猜想,既然在框架中使用DTO,肯定是有他区别于
  • 定义详解

    万次阅读 多人点赞 2017-08-29 15:32:09
    定义的黑魔法 - 宏菜鸟起飞手册 宏定义在C系开发中可以说占有举足轻重的作用。底层框架自不必说,为了编译优化和方便,以及跨平台能力,宏被大量使用,可以说底层开发离开define将寸步难行。而在更高层级进行...
  • 广告的定义及其目的

    千次阅读 2018-10-19 22:13:43
      William F.Arens在《 当代广告学》中给出的定义:广告是由已确定的出资人通过各种媒介进行的有关产品(商品、服务和观点)的, 通常是有偿的、有组织的、综合的、劝服性的非人员的信息传播活动。   定义中有两...

空空如也

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信息的定义与特点