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大數(shù)據(jù)究竟是什么？大數(shù)據(jù)有哪些技術(shù)呢？
大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來(lái)越成為數(shù)據(jù)的主要部分。據(jù)IDC的調(diào)查報(bào)告顯示：企業(yè)中80%的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)每年都按指數(shù)增長(zhǎng)60%。 [6] 大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒(méi)有必要神話它或?qū)λ３志次分?，在以云?jì)算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本看起來(lái)很難收集和使用的數(shù)據(jù)開(kāi)始容易被利用起來(lái)了，通過(guò)各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會(huì)逐步為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值。
成都創(chuàng)新互聯(lián)堅(jiān)持“要么做到，要么別承諾”的工作理念，服務(wù)領(lǐng)域包括：做網(wǎng)站、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣等服務(wù)，滿足客戶于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的潛山網(wǎng)站設(shè)計(jì)、移動(dòng)媒體設(shè)計(jì)的需求，幫助企業(yè)找到有效的互聯(lián)網(wǎng)解決方案。努力成為您成熟可靠的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)合作伙伴！
想要系統(tǒng)的認(rèn)知大數(shù)據(jù)，必須要全面而細(xì)致的分解它，著手從三個(gè)層面來(lái)展開(kāi)：
第一層面是理論，理論是認(rèn)知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認(rèn)同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性；從對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的探討來(lái)深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在；洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)；從大數(shù)據(jù)隱私這個(gè)特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長(zhǎng)久博弈。
第二層面是技術(shù)，技術(shù)是大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的手段和前進(jìn)的基石。在這里分別從云計(jì)算、分布式處理技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來(lái)說(shuō)明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲(chǔ)到形成結(jié)果的整個(gè)過(guò)程。
第三層面是實(shí)踐，實(shí)踐是大數(shù)據(jù)的最終價(jià)值體現(xiàn)。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，政府的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個(gè)人的大數(shù)據(jù)四個(gè)方面來(lái)描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實(shí)現(xiàn)的藍(lán)圖。
這是我通常與想要了解大數(shù)據(jù)的人進(jìn)行對(duì)話：
問(wèn)：什么是大數(shù)據(jù)？
答：大數(shù)據(jù)是描述龐大數(shù)據(jù)的術(shù)語(yǔ)。
問(wèn)：現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)有多大？
答：如此龐大，以至于無(wú)法用常規(guī)工具處理？
問(wèn)：通常的工具是什么意思？
答：普通文件系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫(kù)等工具。
所有這些大數(shù)據(jù)工具都有一個(gè)共同的特性：分布式計(jì)算。
因此，大數(shù)據(jù)是一個(gè)通常只能通過(guò)分布式的工具才能解決的問(wèn)題。我知道這些天，每個(gè)人都在嘗試將他們的BI（商業(yè)情報(bào)）工具描繪成大數(shù)據(jù)工具，但不要被喧鬧聲所欺騙。
問(wèn)：哪些典型的大數(shù)據(jù)問(wèn)題？
我有幸做了有五六七八年的大數(shù)據(jù)吧，談?wù)勛约旱目捶?。?jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是現(xiàn)在各個(gè)APP，網(wǎng)站產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，越來(lái)越大，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)比如MySQL Oracle之類的，已經(jīng)處理不過(guò)來(lái)了。所以就產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)來(lái)處理這些龐大的數(shù)據(jù)。
第一，首先要把這些大數(shù)據(jù)都可靠的存儲(chǔ)起來(lái)，經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，hdfs已經(jīng)成了一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)。
第二，既然有了這么多的數(shù)據(jù)，我們可以開(kāi)始基于這些數(shù)據(jù)做計(jì)算了，于是從最早的MapReduce到后來(lái)的hive，spark，都是做批處理的。
第三， 由于像hive這些基于MapReduce的引擎處理速度過(guò)慢，于是有了基于內(nèi)存的olap查詢引擎，比如impala，presto。
第四，由于批處理一般都是天級(jí)別或者小時(shí)級(jí)別的，為了更快的處理數(shù)據(jù)，于是有了spark streaming或者flink這樣的流處理引擎。
第五，由于沒(méi)有一個(gè)軟件能覆蓋住所有場(chǎng)景。所以針對(duì)不同的領(lǐng)域，有了一些特有的軟件，來(lái)解決特定場(chǎng)景下的問(wèn)題，比如基于時(shí)間序列的聚合分析查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，inflexdb opentsdb等。采用預(yù)聚合數(shù)據(jù)以提高查詢的druid或者kylin等，
第六，還有其他用于數(shù)據(jù)削峰和消費(fèi)訂閱的消息隊(duì)列，比如kafka和其他各種mq
第七，還有一些其他的組件，比如用于資源管理的yarn，協(xié)調(diào)一致性的zookeeper等。
第八，由于hdfs 處理小文件問(wèn)題不太好，還有為了解決大數(shù)據(jù)update和insert等問(wèn)題，引入了數(shù)據(jù)湖的概念，比如hudi，iceberg等等。
第九，業(yè)務(wù)方面，我們基于大數(shù)據(jù)做一些計(jì)算，給公司的運(yùn)營(yíng)提供數(shù)據(jù)支撐。做一些推薦，給用戶做個(gè)性化推薦。機(jī)器學(xué)習(xí)，報(bào)警監(jiān)控等等。
近幾年，大數(shù)據(jù)的概念逐漸深入人心，大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)越來(lái)越火爆。但是，大數(shù)據(jù)到底是個(gè)啥？怎么樣才能玩好大數(shù)據(jù)呢？
大數(shù)據(jù)的基本含義就是海量數(shù)據(jù)，麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。
數(shù)字經(jīng)濟(jì)的要素之一就是大數(shù)據(jù)資源，現(xiàn)在大家聊得最多的大數(shù)據(jù)是基于已經(jīng)存在的大數(shù)據(jù)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)。
如今，大數(shù)據(jù)技術(shù)已應(yīng)用在各行各業(yè)。小麥舉個(gè)例子，講述一下最貼近我們生活的民生服務(wù)是如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)。
最近電視新聞提及到的“一網(wǎng)統(tǒng)管”精準(zhǔn)救助場(chǎng)景，傳統(tǒng)的救助方式往往通過(guò)困難家庭申請(qǐng)、審核、審批等多項(xiàng)程序，遇到需要跨部門(mén)、跨層級(jí)、跨街區(qū)協(xié)調(diào)解決的個(gè)案，還需要召開(kāi)各級(jí)協(xié)調(diào)會(huì)的形式協(xié)商解決。
現(xiàn)在通過(guò)“精準(zhǔn)救助”的方式，民政部門(mén)在平時(shí)的摸排中了解情況，將相關(guān)信息錄入到“一網(wǎng)統(tǒng)管”數(shù)據(jù)中心，再根據(jù)數(shù)據(jù)模型識(shí)別出需要協(xié)助的家庭，隨后形成走訪工單派發(fā)給社工對(duì)其進(jìn)行幫扶，從而提升救助的效率，做到雪中送炭。
在數(shù)字化政府改造之前，每個(gè)部門(mén)只掌握各自分管的數(shù)據(jù)，形成“信息孤島”；有了大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)后，所有的數(shù)據(jù)信息，便打通了“任督二脈”。
政府可以充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)打造“一網(wǎng)統(tǒng)管”精準(zhǔn)救助場(chǎng)景，極大提升了社會(huì)救助的科學(xué)性和精準(zhǔn)性，讓城市變得更加溫暖。
python爬蟲(chóng)怎么做？
大到各類搜索引擎，小到日常數(shù)據(jù)采集，都離不開(kāi)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)。爬蟲(chóng)的基本原理很簡(jiǎn)單，遍歷網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)頁(yè)，抓取感興趣的數(shù)據(jù)內(nèi)容。這篇文章會(huì)從零開(kāi)始介紹如何編寫(xiě)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)抓取數(shù)據(jù)，然后會(huì)一步步逐漸完善爬蟲(chóng)的抓取功能。
工具安裝
我們需要安裝python，python的requests和BeautifulSoup庫(kù)。我們用Requests庫(kù)用抓取網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容，使用BeautifulSoup庫(kù)來(lái)從網(wǎng)頁(yè)中提取數(shù)據(jù)。
安裝python
運(yùn)行pip install requests
運(yùn)行pip install BeautifulSoup
抓取網(wǎng)頁(yè)
完成必要工具安裝后，我們正式開(kāi)始編寫(xiě)我們的爬蟲(chóng)。我們的第一個(gè)任務(wù)是要抓取所有豆瓣上的圖書(shū)信息。我們以https://book.douban.com/subject/26986954/為例，首先看看開(kāi)如何抓取網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容。
使用python的requests提供的get()方法我們可以非常簡(jiǎn)單的獲取的指定網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容, 代碼如下：
爬蟲(chóng)講的簡(jiǎn)單一點(diǎn)，就是通過(guò)一個(gè)程序去網(wǎng)絡(luò)上抓取所需要的資源。
這些資源包括：html、json、xml等等不同的格式。然后再把這些資源轉(zhuǎn)換成可存儲(chǔ)，可用，可分析或者有價(jià)值的數(shù)據(jù)。
想要學(xué)習(xí)爬蟲(chóng)python的話首先你要懂得最基本的編程語(yǔ)言使用、網(wǎng)絡(luò)基本知識(shí)以及HTML文檔、css。
網(wǎng)絡(luò)這塊只需要懂得HTTP協(xié)議，懂得使用工具來(lái)抓包。要熟悉json格式數(shù)據(jù)。
HTML和CSS需要有個(gè)了解，知道常用標(biāo)簽。
python需要你學(xué)完基礎(chǔ)部分。比如：
爬蟲(chóng)的話推薦使用：
requests 就是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求庫(kù)，用來(lái)獲取網(wǎng)絡(luò)上的資源。
到此，以上就是小編對(duì)于mongodb 時(shí)間范圍查詢的問(wèn)題就介紹到這了，希望這2點(diǎn)解答對(duì)大家有用。
名稱欄目：python爬蟲(chóng)怎么做？
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