大數(shù)據(jù)要學習什么

第頁大數(shù)據(jù)要學習什么世界包涵的多得難以想象的數(shù)字化信息變得更多更快從商業(yè)到科學，從政府到藝術，這種影響無處不在?？茖W家和計算機工程師們給這種現(xiàn)象創(chuàng)造了一個新名詞："〔大數(shù)據(jù)〕'。大數(shù)據(jù)時代什么意思?大數(shù)據(jù)概念什么意思?大數(shù)據(jù)分析什么意思?所謂大數(shù)據(jù)，他的來源在哪里，講了那么多，那么數(shù)據(jù)挖掘是什么呢?以下是我為你整理的大數(shù)據(jù)要學習什么

大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘：在大型數(shù)據(jù)庫中，通過分析發(fā)現(xiàn)有用信息的過程。在前篇文章中說到大數(shù)據(jù)的存儲等問題，面臨新的數(shù)據(jù)集帶來的問題時，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術往往會碰到很多實際困難。下面我們來說一下具體的問題。

可伸縮：如果數(shù)據(jù)挖掘算法要處理海量數(shù)據(jù)集，則算法必須是可伸縮的(scalable)許多的數(shù)據(jù)挖掘算法使用特別的搜索策略處理指數(shù)級搜索問題。為實現(xiàn)可伸縮可能還必須要實現(xiàn)新的數(shù)據(jù)結構，才干有效的訪問每個記錄。

高維性：現(xiàn)在，經(jīng)常碰到具有成敗上千屬性的數(shù)據(jù)集，而不是幾十年前的只具備少量屬性的數(shù)據(jù)集。

異種數(shù)據(jù)和復雜數(shù)據(jù)：通常狀況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法只處理包涵相同類型屬性的數(shù)據(jù)集，或者是連續(xù)的，或者是分類的。隨著數(shù)據(jù)挖掘在商務、科學、醫(yī)學和其他領域的作用越來越大，越來越必須要處理異種屬性的技術。近年來，已經(jīng)出現(xiàn)了更復雜的數(shù)據(jù)對象。這些非傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)類型的例子有：含有半結構話文本和超鏈接的Web葉面集、具有序列和三維結構的DNA數(shù)據(jù)、包涵地球表面不同位置上的時間序列測量值的氣象數(shù)據(jù)等等。

數(shù)據(jù)的所有權與分布：有時，必須要分析的數(shù)據(jù)并非存放在一個站點，或者歸屬一個機構，而是地理上分布在屬于多個機構的資源中。這就必須要開發(fā)分布式數(shù)據(jù)挖掘技術。分布式數(shù)據(jù)挖掘算法面臨的主要挑戰(zhàn)包括：(1)如何降低執(zhí)行分布式計算的通信量?(2)如何有效的同意從多個資源得到的數(shù)據(jù)挖掘結果?(3)如何處理數(shù)據(jù)安全性問題?

大數(shù)據(jù)的安全問題

大數(shù)據(jù)遭受異常流量攻擊大數(shù)據(jù)所存儲的數(shù)據(jù)非常龐大，往往采納分布式的方式進行存儲，而正是由于這種存儲方式，存儲的路徑視圖相對清楚，而數(shù)據(jù)量過大，導致數(shù)據(jù)保護，相對簡單，黑客較為輕易利用相關漏洞，實施不法操作，造成安全問題。由于大數(shù)據(jù)環(huán)境下終端用戶非常多，且受眾類型較多，對客戶身份的認證環(huán)節(jié)必須要耗費大量處理能力。由于APT攻擊具有很強的針對性，且攻擊時間長，一旦攻擊成功，大數(shù)據(jù)分析平臺輸出的最終數(shù)據(jù)均會被獲取，容易造成的較大的信息安全隱患。

大數(shù)據(jù)平臺的信息泄露風險在對大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)采集和信息挖掘的時候，要注重用戶隱私數(shù)據(jù)的安全問題，在不泄露用戶隱私數(shù)據(jù)的前提下進行數(shù)據(jù)挖掘。必須要合計的是在分布計算的信息傳輸和數(shù)據(jù)交換時確保各個存儲點內(nèi)的用戶隱私數(shù)據(jù)不被非法泄露和使用是當前大數(shù)據(jù)背景下信息安全的主要問題。同時，當前的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量并不是固定的，而是在應用過程中動態(tài)增加的，但是，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)隱私保護技術大多是針對靜態(tài)數(shù)據(jù)的，所以，如何有效地應對大數(shù)據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)屬性和表現(xiàn)形式的數(shù)據(jù)隱私保護也是要注重的安全問題。最后，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)遠比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)復雜，現(xiàn)有的敏感數(shù)據(jù)的隱私保護是否能夠滿足大數(shù)據(jù)復雜的數(shù)據(jù)信息也是應該合計的安全問題。

大數(shù)據(jù)的存儲〔管理〕風險大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)結構是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)不能比擬的，在大數(shù)據(jù)的存儲平臺上，數(shù)據(jù)量是非線性甚至是指數(shù)級的速度增長的，各種類型和各種結構的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)存儲，勢必會引發(fā)多種應用進程的并發(fā)且頻繁無序的運行，極易造成數(shù)據(jù)存儲錯位和數(shù)據(jù)管理混亂，為大數(shù)據(jù)存儲和后期的處理帶來安全隱患。當前的數(shù)據(jù)存儲管理系統(tǒng)，能否滿足大數(shù)據(jù)背景下的海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲必須求，還有待考驗。不過，如果數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)沒有相應的安全機制升級，出現(xiàn)問題后則為時已晚。

用大數(shù)據(jù)寫微信文章

談到寫微信文章，不少人都提到一些經(jīng)驗之談，諸如圖文消息標題長度盡量不要超過13個漢字;多用疑問和感嘆句標題，標題中多包涵數(shù)字等。那么這些說法是否有科學依據(jù)呢?

從樣本文章標題的字符數(shù)統(tǒng)計來看，顯然大家并未嚴格遵守"13字'法則，樣本文章的標題字符集中于11個到27個之間。同樣的，文章平均閱讀量與標題字符數(shù)之間也并未浮現(xiàn)出顯然的相關性。

那是否標題中多設問、多用感嘆句就能吸引人，加一些關鍵詞標注符號就更能抓人眼球?下面是樣本標題中使用符號的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，大家可以看看是否如此。

從標點符號的使用來看，確實有不少人信奉這一訣竅，標題中使用最多的是"?'、"!'、"【】'，這種以駭人的設問、質(zhì)問方式招徠關注的方式，甚至已經(jīng)成為了一些公號寫的習慣。而從文章標題的詞頻分析中，我們可以看到有些詞匯會讓文章顯得"噱頭'十足，從中我們能夠看到更多的閱讀吸引點。

從統(tǒng)計可以看出，當期傳播熱詞"任性'、"有錢'出現(xiàn)頻率最高，顯示出文章希望借助網(wǎng)絡熱詞推銷自己文章的意圖較為顯然。但是沒有顯然的數(shù)據(jù)支持，說明跟熱詞"沾邊'就一定能夠獲得較高的點擊量。還是要憑文章本身的內(nèi)容博得關注。

在微信中，我們常常會看到各種以"10大'、"五個'、"三句話'等為標題的抓人文章(這是否也算是一種排榜的形式呢?)這樣的操作手法同樣也被認為是吸引閱讀的經(jīng)驗之談。在我們的樣本中，有近四成的文章運用到了此方法，而我們對這437篇文章進行統(tǒng)計計算，得到的平均閱讀數(shù)為7795次，低于全部樣本文章的平均閱讀數(shù)9607次。

DBA在大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展前景

成為一個DBA表面上"僅'必須要SQL語言和數(shù)據(jù)庫基礎管理的知識，所以造成了從業(yè)者良莠不齊，舉一個極端的例子，我有一個留級兩年的同學勉強拿到畢業(yè)證后就從事了DBA。然而理論跟實際相差甚遠，模擬的環(huán)境根本達不到線上要求的多用戶、高并發(fā)等壓力，僅在課堂上和自學是不能成為一個合格的DBA的，合格的DBA必須在企業(yè)中的實戰(zhàn)中走出來。一個合格的DBA必須掌握Linux基本命令和操作、數(shù)據(jù)庫備份和恢復、SQL優(yōu)化、數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化和至少一門腳本語言(如Python)。

移動互聯(lián)網(wǎng)時代雨后春筍般誕生的創(chuàng)業(yè)公司給人一種DBA的角色性變?nèi)醯腻e覺，其實任何IT公司做大后都離不開DBA這個崗位。DBA的發(fā)展前景一直很不錯，尤其在大數(shù)據(jù)的時代里，原本就一直存在的性能問題和安全問題會更加特別，這意味著企業(yè)對DBA人才的必須求會越來越旺盛，同時這也意味著DBA會面臨比以往更多樣化的困難和更嚴峻的挑戰(zhàn)。加上近年來的大規(guī)模集群和自動化運維，很多以前手工維護的工作現(xiàn)在都可以通過一系列自動工具來完成，無論讓只會增刪改查的DBA