1，大數(shù)據(jù)分析所面臨的問題2，利用mysql數(shù)據(jù)庫如何解決大數(shù)據(jù)量存儲問題3，我現(xiàn)在有200000多點數(shù)據(jù)需要存儲數(shù)組定義又不能那么大有什么4，大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)有哪些 會導(dǎo)致數(shù)據(jù)盲點5，詳解大數(shù)據(jù)存儲哪些問題最容易出現(xiàn)1，大數(shù)據(jù)分析所面臨的問題
1.數(shù)據(jù)存儲問題:隨著技術(shù)不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)量從tb上升至pb,eb量級,如果還用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲方式,必將給大數(shù)據(jù)分析造成諸多不便,這就需要借助數(shù)據(jù)的動態(tài)處理技術(shù),即隨著數(shù)據(jù)的規(guī)律性變更和顯示需求,對數(shù)據(jù)進(jìn)行非定期的2.分析資源調(diào)度問題:大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時間點,數(shù)據(jù)量都是很難計算的,這就是大數(shù)據(jù)的一大特點,不確定性。所以我們需要確立一種動態(tài)響應(yīng)機(jī)制3.專業(yè)的分析工具:在發(fā)展數(shù)據(jù)分析技術(shù)的同時,傳統(tǒng)的軟件工具不再適用。目前人類科技尚不成熟
2，利用mysql數(shù)據(jù)庫如何解決大數(shù)據(jù)量存儲問題
照你的需求來看，可以有兩種方式，一種是分表，另一種是分區(qū) 首先是分表，就像你自己所說的，可以按月分表，可以按用戶id分表等等，至于采用哪種方式分表，要看你的業(yè)務(wù)邏輯了，分表不好的地方就是查詢有時候需要跨多個表。 然后是分區(qū)，分區(qū)可以將表分離在若干不同的表空間上，用分而治之的方法來支撐無限膨脹的大表，給大表在物理一級的可管理性。將大表分割成較小的分區(qū)可以改善表的維護(hù)、備份、恢復(fù)、事務(wù)及查詢性能。分區(qū)的好處是分區(qū)的優(yōu)點： 1 增強(qiáng)可用性：如果表的一個分區(qū)由于系統(tǒng)故障而不能使用，表的其余好的分區(qū)仍然可以使用； 2 減少關(guān)閉時間：如果系統(tǒng)故障只影響表的一部分分區(qū)，那么只有這部分分區(qū)需要修復(fù)，故能比整個大表修復(fù)花的時間更少； 3 維護(hù)輕松：如果需要重建表，獨立管理每個分區(qū)比管理單個大表要輕松得多； 4 均衡i/o:可以把表的不同分區(qū)分配到不同的磁盤來平衡i/o改善性能； 5 改善性能：對大表的查詢、增加、修改等操作可以分解到表的不同分區(qū)來并行執(zhí)行，可使運(yùn)行速度更快； 6 分區(qū)對用戶透明，最終用戶感覺不到分區(qū)的存在。你怎么轉(zhuǎn)移？直接復(fù)制粘貼？要先將數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出成sql文件，再導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫。不能直接復(fù)制文件。
3，我現(xiàn)在有200000多點數(shù)據(jù)需要存儲數(shù)組定義又不能那么大有什么
你的數(shù)據(jù)單元的大小是多少？數(shù)組長度的最大值是多少？數(shù)目為200000多并不算大，如果數(shù)據(jù)單元不是非常大，用new或malloc在堆中分配就可以。目前的計算機(jī)一般分配個幾百mb都不會報錯，就假設(shè)你的數(shù)組元素最大可能達(dá)到300000個，需要設(shè)定數(shù)組長度為300000，而數(shù)據(jù)單元的大小為1000字節(jié)，那么需要占用的內(nèi)存大小為300mb，這一般是可以承受的，況且你的數(shù)據(jù)單元估計遠(yuǎn)小于1000字節(jié)吧？所以在堆中分配內(nèi)存即可。另外在對于這種使用大塊內(nèi)存的情況，相較于在堆中分配內(nèi)存，使用windowsapi的virtualalloc或內(nèi)存映射文件更加直接高效。如果是1999版本的c語言，這是動態(tài)數(shù)組，sum取值肯定大于0,才行，數(shù)組可以放sum個浮點數(shù)，不是存放數(shù)組如果是c++或者99年舊標(biāo)準(zhǔn)的c語言，這里有語法錯誤，數(shù)組的元素個數(shù)只能是常量不能是變量術(shù)業(yè)有專攻，針對數(shù)據(jù)量大的就建議采用數(shù)據(jù)庫，否則數(shù)據(jù)庫就沒有存在的意義了。要是把所有數(shù)據(jù)都積累在內(nèi)存處理，你的系統(tǒng)運(yùn)行起來就會占用很多內(nèi)存，對用戶來說是非常不科學(xué)的。換成你也不想用運(yùn)行占太大內(nèi)存的軟件吧。你還不如直接用動態(tài)數(shù)組了，用new或malloc在堆中分配就可以。vector容器是可變數(shù)組，存儲是順序結(jié)構(gòu)，雖然可變，但是當(dāng)他超過預(yù)定范圍，效率就很低了，會重新開辟一塊很大的類存，然后將原來的類存里面的內(nèi)容拷貝過去，在釋放原先的類存。如果你為了內(nèi)存和效率兼顧，可以考慮結(jié)構(gòu)體，或者聯(lián)合體，定義好數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用動態(tài)數(shù)組就好了。
4，大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)有哪些 會導(dǎo)致數(shù)據(jù)盲點
大數(shù)據(jù)帶來的第一個挑戰(zhàn)就是還要不要調(diào)查數(shù)據(jù)。事實上對調(diào)查數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，取決于對調(diào)查數(shù)據(jù)的替代程度和擴(kuò)大程度。相對于大數(shù)據(jù)而言，調(diào)查數(shù)據(jù)，就是小數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)有一個交集，兩種數(shù)據(jù)交集重疊的部分會怎么樣增長，取決于兩個因素，一個是傳感器技術(shù)的發(fā)展，一是數(shù)據(jù)挖掘的算法技術(shù)的發(fā)展，這兩項技術(shù)未來的發(fā)展，直接影響到社會科學(xué)未來發(fā)展的走向。第二個挑戰(zhàn)，社會學(xué)研究范式還有用嗎？在《大數(shù)據(jù)時代》中，提到過去的研究范式是抽樣、精確、因果。作者說這三個過去我們?yōu)橹^斗的范式可能面臨著革命性的轉(zhuǎn)變。事實是否如此，這是一個值得認(rèn)真思考的信號。大數(shù)據(jù)：1. 大數(shù)據(jù)（big data）又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。2. “大數(shù)據(jù)”概念最早由維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在編寫《大數(shù)據(jù)時代》中提出，指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）的捷徑，而是采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。3. 大數(shù)據(jù)有4v特點，即volume（大量）、velocity（高速）、variety（多樣）、value（價值）。時每刻產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。在此背景下，大數(shù)據(jù)時代（big data era）將會面臨新的挑戰(zhàn)。 1、大數(shù)據(jù)時代的基本特征 所謂大數(shù)據(jù)，就是人類在生產(chǎn)和生活中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)信息。 大數(shù)據(jù)時代的到來，毫無疑問會給人們帶來空前便利。據(jù)統(tǒng)計，2010年以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比之前所有年份的總和還要多；而且不僅是數(shù)據(jù)量的激增，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)亦在演變。gartner預(yù)計，2012年半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，諸如文檔、表格、網(wǎng)頁、音頻、圖像和視頻等將占全球網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量的85%左右；而且，整個網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)將面臨革命性改變。由此，所謂大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)臨。對于大數(shù)據(jù)時代，目前通常認(rèn)為有下述四大特征： 第一：數(shù)據(jù)量大：數(shù)據(jù)量級已從tb（1012字節(jié)）發(fā)展至pb乃至zb，可稱海量、巨量乃至超量。第二：類型繁多：愈來愈多為網(wǎng)頁、圖片、視頻、圖像等半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息。第三：價值密度低：以視頻安全監(jiān)控為例，連續(xù)不斷的監(jiān)控流中，有重大價值者可能僅為一兩秒的數(shù)據(jù)流；360°全方位視頻監(jiān)控的“死角”處，可能會挖掘出最有價值的圖像信息。大數(shù)據(jù)帶來的第一個挑戰(zhàn)就是還要不要調(diào)查數(shù)據(jù)。事實上，對調(diào)查數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，取決于對調(diào)查數(shù)據(jù)的替代程度和擴(kuò)大程度。相對于大數(shù)據(jù)而言，調(diào)查數(shù)據(jù)，就是小數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)有一個交集，兩種數(shù)據(jù)交集重疊的部分會怎么樣增長，取決于兩個因素，一個是傳感器技術(shù)的發(fā)展，一是數(shù)據(jù)挖掘的算法技術(shù)的發(fā)展，這兩項技術(shù)未來的發(fā)展，直接影響到社會科學(xué)未來發(fā)展的走向。第二個挑戰(zhàn)，社會學(xué)研究范式還有用嗎？在《大數(shù)據(jù)時代》中，作者提到過去的研究范式是抽樣、精確、因果。作者說，這三個過去我們?yōu)橹^斗的范式可能面臨著革命性的轉(zhuǎn)變。事實是否如此，現(xiàn)在依然有爭論，至少這是一個值得認(rèn)真思考的信號。
5，詳解大數(shù)據(jù)存儲哪些問題最容易出現(xiàn)
數(shù)據(jù)是重要的生產(chǎn)要素信息時代，數(shù)據(jù)儼然已成為一種重要的生產(chǎn)要素，如同資本、勞動力和原材料等其他要素一樣，而且作為一種普遍需求，它也不再局限于某些特殊行業(yè)的應(yīng)用。各行各業(yè)的公司都在收集并利用大量的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，盡可能的降低成本，提高產(chǎn)品質(zhì)量、提高生產(chǎn)效率以及創(chuàng)造新的產(chǎn)品。例如，通過分析直接從產(chǎn)品測試現(xiàn)場收集的數(shù)據(jù)，能夠幫助企業(yè)改進(jìn)設(shè)計。此外，一家公司還可以通過深入分析客戶行為，對比大量的市場數(shù)據(jù)，從而超越他的競爭對手。存儲技術(shù)必須跟上隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的爆發(fā)性增長，它已經(jīng)衍生出了自己獨特的架構(gòu)，而且也直接推動了存儲、網(wǎng)絡(luò)以及計算技術(shù)的發(fā)展。畢竟處理大數(shù)據(jù)這種特殊的需求是一個新的挑戰(zhàn)。硬件的發(fā)展最終還是由軟件需求推動的，就這個例子來說，我們很明顯的看到大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用需求正在影響著數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展。從另一方面看，這一變化對存儲廠商和其他it基礎(chǔ)設(shè)施廠商未嘗不是一個機(jī)會。隨著結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量的持續(xù)增長，以及分析數(shù)據(jù)來源的多樣化，此前存儲系統(tǒng)的設(shè)計已經(jīng)無法滿足大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需要。存儲廠商已經(jīng)意識到這一點，他們開始修改基于塊和文件的存儲系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計以適應(yīng)這些新的要求。在這里，我們會討論哪些與大數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的屬性，看看它們?nèi)绾斡哟髷?shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。容量問題這里所說的“大容量”通?？蛇_(dá)到pb級的數(shù)據(jù)規(guī)模，因此，海量數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)也一定要有相應(yīng)等級的擴(kuò)展能力。與此同時，存儲系統(tǒng)的擴(kuò)展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁盤柜來增加容量，甚至不需要停機(jī)?；谶@樣的需求，客戶現(xiàn)在越來越青睞scale-out架構(gòu)的存儲。scale-out集群結(jié)構(gòu)的特點是每個節(jié)點除了具有一定的存儲容量之外，內(nèi)部還具備數(shù)據(jù)處理能力以及互聯(lián)設(shè)備，與傳統(tǒng)存儲系統(tǒng)的煙囪式架構(gòu)完全不同，scale-out架構(gòu)可以實現(xiàn)無縫平滑的擴(kuò)展，避免存儲孤島。“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用除了數(shù)據(jù)規(guī)模巨大之外，還意味著擁有龐大的文件數(shù)量。因此如何管理文件系統(tǒng)層累積的元數(shù)據(jù)是一個難題，處理不當(dāng)?shù)脑挄绊懙较到y(tǒng)的擴(kuò)展能力和性能，而傳統(tǒng)的nas系統(tǒng)就存在這一瓶頸。所幸的是，基于對象的存儲架構(gòu)就不存在這個問題，它可以在一個系統(tǒng)中管理十億級別的文件數(shù)量，而且還不會像傳統(tǒng)存儲一樣遭遇元數(shù)據(jù)管理的困擾?；趯ο蟮拇鎯ο到y(tǒng)還具有廣域擴(kuò)展能力，可以在多個不同的地點部署并組成一個跨區(qū)域的大型存儲基礎(chǔ)架構(gòu)。延遲問題“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用還存在實時性的問題。特別是涉及到與網(wǎng)上交易或者金融類相關(guān)的應(yīng)用。舉個例子來說，網(wǎng)絡(luò)成衣銷售行業(yè)的在線廣告推廣服務(wù)需要實時的對客戶的瀏覽記錄進(jìn)行分析，并準(zhǔn)確的進(jìn)行廣告投放。這就要求存儲系統(tǒng)在必須能夠支持上述特性同時保持較高的響應(yīng)速度，因為響應(yīng)延遲的結(jié)果是系統(tǒng)會推送“過期”的廣告內(nèi)容給客戶。這種場景下，scale-out架構(gòu)的存儲系統(tǒng)就可以發(fā)揮出優(yōu)勢，因為它的每一個節(jié)點都具有處