大數據演算法

A. 大數據演算法 的原理是什麼 是誰發明的 是怎麼發明的

大數據是一個很廣的概念
並沒有大數據演算法這種東西
大數據是指數據量激增以後面臨的一系列難題和場景
具體到實際應用 那就要具體看了
你可能想問 原來一個演算法 在大數據場景下 變成什麼樣了， 其實這是分布式演算法的問題，很多時候都不是某個人發明 而是工程問題

B. 需要掌握哪些大數據演算法

數據挖掘領域的十大經典演算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。

1、C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法。
2、2、k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。
3、支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。
4、Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。
5、最大期望（EM）演算法。在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然 估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variabl）。
6、PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。
7、Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。
8、K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。
9、Naive Bayes。在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。
10、CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關鍵的思想。

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C. 求一種大數據分析的演算法

//群體數據的排序與查找 //1.直接插入排序的演算法實現： void InsertSort(int arrForSort[],int nLength) { int i,j,temp; for(i=1;i/遍歷整個序列 { temp=arrForSort[i]; for(j=i;j>0&&temp<arrForSort[j-1];j--) //將第i個元素插入到合適的位置 arrForSort[j]=arrForSort[j-1]; arrForSort[j]=temp; } } //2.直接選擇排序的演算法實現： void SelectSort(int arrForSort[],int nLength) { int min,temp, i,j; for(i=0;i<nLength-1;i++) { min=i; for(j=i+1;j<nLength;j++) //選出具有最小值的元素的下標標號 if(arrForSort[j]/第i個元素與具有最小值的元素進行交換 arrForSort[i]=arrForSort[min]; arrForSort[min]=temp; } } //3.起泡法排序的演算法實現： void BubbleSort(int arrForSort[],int nLength) { int i,j,temp; i=nLength-1; while(i>0) { for(j=0;j<i;j++) //1次起泡的過程 { if(arrForSort[j+1]/逆序交換 {temp=arrForSort[j+1]; arrForSort[j+1]=arrForSort[j]; arrForSort[j]=temp;} } i--; //准備下一次起泡序列的長度 } } //4.希爾排序的演算法實現： void ShellSort(int arrForSort[],int nLength) { int k,j,i,temp; k=nLength/2; //設置初始子序列的間隔 while(k>0) { for(j=k;j/子序列的插入排序 { temp=arrForSort[j];i=j-k; while((i>=0)&&(arrForSort[i]>temp)) { arrForSort[i+k]=arrForSort[i];i=i-k; } arrForSort[i+k]=temp; } k=k/2; //重新設置子序列的間隔 } return; } //5.順序查找的實現 int SequenceSearch(int arrForSearch[],int nLength,int nKey) { int i; for(i=0;i<nLength;i++) //遍歷整個序列 if(arrForSearch[i]==nKey) return i; return -1; } //6.折半查找的演算法實現 int MiddleSearch(int arrForSearch(int arrForSearch[],int nLength,int nKey) { int mid,top,bottom; bottom=0; //設置首末元素下標 top=nLength-1; while(bottom/取序列中間元素下標 if(arrForSearch[mid]==nKey) return mid; //如果找到該元素，返回其下標 else if(arrForSearch[mid]>nKey) top=mid-1; //在前半個序列中繼續查找 else bottom=mid+1; } return -1; }

D. 求大數據分析技術

目前，大數據領域每年都會涌現出大量新的技術，成為大數據獲取、存儲、處理分析或可視化的有效手段。大數據技術能夠將大規模數據中隱藏的信息和知識挖掘出來，為人類社會經濟活動提供依據，提高各個領域的運行效率，甚至整個社會經濟的集約化程度。

01 大數據生命周期

E. 多大的數據才算「大數據」

什麼是大數據？
列舉三個常用的大數據定義:
(1)具有較強決策、洞察和流程優化能力的海量、高增長、多樣化的信息資產需要新的處理模式。
——Gartner
(2)海量數據量、快速數據流和動態數據速度、多樣的數據類型和巨大的數據價值。
—— IDC
(3)或者是海量數據、海量數據、大數據，是指所涉及的數據太大，無法在合理的時間內被截取、管理、處理、整理成人類可以解讀的信息。
—— Wiki
大數據的其他定義也差不多，可以用幾個關鍵詞來定義大數據。
首先是「大尺度」，可以從兩個維度來衡量，一是從時間序列中積累大量數據，二是對數據進行深度提煉。
其次，「多樣化」可以是不同的數據格式，比如文字、圖片、視頻等。，可以是不同的數據類別，如人口數據、經濟數據等。，也可以有不同的數據源，如互聯網和感測器等。
第三，「動態」。數據是不斷變化的，它可以隨著時間迅速增加大量的數據，也可以是在空間不斷移動變化的數據。
這三個關鍵詞定義了大數據的形象。
但是，需要一個關鍵能力，就是「處理速度快」。如果有這樣的大規模、多樣化、動態的數據，但是需要很長時間的處理和分析，那就不叫大數據。從另一個角度來說，要實現這些數據的快速處理，肯定沒有辦法手工實現，所以需要藉助機器來實現。

F. 演算法和大數據演算法哪個好

計算機科學在大數據出現之前，非常依賴模型以及演算法。人們如果想要得到精準的結論，需要建立模型來描述問題，同時，需要理順邏輯，理解因果，設計精妙的演算法來得出接近現實的結論。因此，一個問題，能否得到最好的解決，取決於建模是否合理，各種演算法的比拼成為決定成敗的關鍵。然而，大數據的出現徹底改變了人們對於建模和演算法的依賴。舉例來說，假設解決某一問題有演算法A 和演算法B。在小量數據中運行時，演算法A的結果明顯優於演算法B。

G. 大數據計算方式有哪些

視化分析 不管是對數據分析專家還是普通用戶,數據可視化是數據分析工具最基本的要求.可視化可以直觀的展示數據。大數據計算方式有流式計算，分布式計算，典型系統hadoop cloudra。

H. 大數據常用演算法有哪些

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I. 統計模型和大數據模型所使用的主要演算法有什麼異同

以每24小時作為一份時間（而非自然日），根據用戶的配置有兩種工作模式：帶狀模式中，用戶僅定義開始日期時，從開始日期（含）開始，每份時間1個分片地無限增加下去；環狀模式中，用戶定義了開始日期和結束日期時，以結束日期（含）和開始日期（含）之間的時間份數作為分片總數（分片數量固定），以類似取模的方式路由到這些分片里。

1. DBLE 啟動時，讀取用戶在 rule.xml 配置的 sBeginDate 來確定起始時間
2. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 sPartionDay 來確定每個 MySQL 分片承載多少天內的數據
3. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 dateFormat 來確定分片索引的日期格式
4. 在 DBLE 的運行過程中，用戶訪問使用這個演算法的表時，WHERE 子句中的分片索引值（字元串），會被提取出來嘗試轉換成 java 內部的時間類型
5. 然後求分片索引值與起始時間的差，除以 MySQL 分片承載的天數，確定所屬分片

1. DBLE 啟動時，讀取用戶在 rule.xml 配置的起始時間 sBeginDate、終止時間 sEndDate 和每個 MySQL 分片承載多少天數據 sPartionDay
2. 根據用戶設置，建立起以 sBeginDate 開始，每 sPartionDay 天一個分片，直到 sEndDate 為止的一個環，把分片串聯串聯起來
3. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 defaultNode
4. 在 DBLE 的運行過程中，用戶訪問使用這個演算法的表時，WHERE 子句中的分片索引值（字元串），會被提取出來嘗試轉換成 Java 內部的日期類型
5. 然後求分片索引值與起始日期的差：如果分片索引值不早於 sBeginDate（哪怕晚於 sEndDate），就以 MySQL 分片承載的天數為模數，對分片索引值求模得到所屬分片；如果分片索引值早於 sBeginDate，就會被放到 defaultNode 分片上

與MyCat的類似分片演算法對比

中間件
DBLE
MyCat

分片演算法種類 date 分區演算法 按日期（天）分片
兩種中間件的取模範圍分片演算法使用上無差別

開發注意點
【分片索引】1. 必須是字元串，而且 java.text.SimpleDateFormat 能基於用戶指定的 dateFormat 來轉換成 java.util.Date
【分片索引】2. 提供帶狀模式和環狀模式兩種模式
【分片索引】3. 帶狀模式以 sBeginDate（含）起，以 86400000 毫秒（24 小時整）為一份，每 sPartionDay 份為一個分片，理論上分片數量可以無限增長，但是出現 sBeginDate 之前的數據而且沒有設定 defaultNode 的話，會路由失敗（如果有 defaultNode，則路由至 defaultNode）
【分片索引】4. 環狀模式以 86400000 毫秒（24 小時整）為一份，每 sPartionDay 份為一個分片，以 sBeginDate（含）到 sEndDate（含）的時間長度除以單個分片長度得到恆定的分片數量，但是出現 sBeginDate 之前的數據而且沒有設定 defaultNode 的話，會路由失敗（如果有 defaultNode，則路由至 defaultNode）
【分片索引】5. 無論哪種模式，分片索引欄位的格式化字元串 dateFormat 由用戶指定
【分片索引】6. 無論哪種模式，劃分不是以日歷時間為准，無法對應自然月和自然年，且會受閏秒問題影響

運維注意點
【擴容】1. 帶狀模式中，隨著 sBeginDate 之後的數據出現，分片數量的增加無需再平衡
【擴容】2. 帶狀模式沒有自動增添分片的能力，需要運維手工提前增加分片；如果路由策略計算出的分片並不存在時，會導致失敗
【擴容】3. 環狀模式中，如果新舊 [sBeginDate,sEndDate] 之間有重疊，需要進行部分數據遷移；如果新舊 [sBeginDate,sEndDate] 之間沒有重疊，需要數據再平衡

配置注意點
【配置項】1. 在 rule.xml 中，可配置項為 <propertyname="sBeginDate"> 、 <propertyname="sPartionDay"> 、 <propertyname="dateFormat"> 、 <propertyname="sEndDate"> 和 <propertyname="defaultNode">
【配置項】2.在 rule.xml 中配置 <propertyname="dateFormat">，符合 java.text.SimpleDateFormat 規范的字元串，用於告知 DBLE 如何解析sBeginDate和sEndDate

【配置項】3.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sBeginDate">，必須是符合 dateFormat 的日期字元串

【配置項】4.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sEndDate">，必須是符合 dateFormat 的日期字元串；配置了該項使用的是環狀模式，若沒有配置該項則使用的是帶狀模式

【配置項】5.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sPartionDay">，非負整數，該分片策略以 86400000 毫秒（24 小時整）作為一份，而 sPartionDay 告訴 DBLE 把每多少份放在同一個分片

【配置項】6.在 rule.xml 中配置 <propertyname="defaultNode"> 標簽，非必須配置項，不配置該項的話，用戶的分片索引值沒落在 mapFile 定義