本篇文章給大家談?wù)劥髷?shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)返回，以及大數(shù)據(jù) 實(shí)時(shí)處理對應(yīng)的知識點(diǎn)，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、還在找亮數(shù)據(jù)?
• 2、大數(shù)據(jù)具有哪些特征
• 3、關(guān)于大數(shù)據(jù)的四大特點(diǎn)還有三大特征
• 4、大數(shù)據(jù)的四種主要計(jì)算模式

還在找亮數(shù)據(jù)?

第一種方法：點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)”—“高亮重復(fù)項(xiàng)”，選擇要查找的數(shù)據(jù)，重復(fù)的數(shù)據(jù)就全部高亮顯示出來了 第二種方法：“開始”—“條件格式”—“突出顯示單元格規(guī)則”—“重復(fù)值”，將重復(fù)單元格標(biāo)色后再打開數(shù)據(jù)–篩選，按顏色篩選。不帶顏色是唯一值，帶顏色的是重復(fù)值。

【方法一】打開WPS表格工具軟件，輸入或者打開需要查找重復(fù)數(shù)據(jù)的文檔。在WPS表格，菜單欄找到“數(shù)據(jù)”并選中“數(shù)據(jù)”，鼠標(biāo)單擊選中需要查找重復(fù)數(shù)據(jù)列的任意單元格。按圖上提示點(diǎn)擊由小到大排序按鈕，這樣更方便后面的查詢工作。

使用“查找”功能：在 Excel 中，可以使用內(nèi)置的“查找”功能來查找特定文本或數(shù)值等信息。您可以按如下步驟操作：選中單列：請先將要查找數(shù)據(jù)的那一列選中。打開“查找與替換”窗口：在菜單欄中找到“編輯”選項(xiàng)卡，然后選擇“查找與替換”。

Data.gov（美國政府開放數(shù)據(jù)）：透明且豐富的政府?dāng)?shù)據(jù)資源。 咨詢與研究機(jī)構(gòu)的智慧結(jié)晶：MBB、德勤、羅蘭貝格、埃森哲、尼爾森等頂級咨詢公司，以及Gartner、BCG等研究機(jī)構(gòu)，提供行業(yè)報(bào)告和數(shù)據(jù)競賽平臺如DataCastle和Kaggle等。

大數(shù)據(jù)具有哪些特征

大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。

大數(shù)據(jù)變現(xiàn)為：數(shù)據(jù)量大；速度快；類型多；價(jià)值；真實(shí)性。分析的方面： 可視化分析； 數(shù)據(jù)挖掘算法； 預(yù)測性分析能力； 語義引擎； 數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理；數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)倉庫。

大數(shù)據(jù)從整體上看分為四個(gè)特點(diǎn)，第一，大量。衡量單位PB級別，存儲內(nèi)容多。第二，高速。大數(shù)據(jù)需要在獲取速度和分析速度上要及時(shí)迅速。保證在短時(shí)間內(nèi)更多的人接收到信息。第三，多樣。數(shù)據(jù)的來源是各種渠道上獲取的，有文本數(shù)據(jù)，圖片數(shù)據(jù)，視頻數(shù)據(jù)等。因此數(shù)據(jù)是多種多樣的。第四，價(jià)值。

關(guān)于大數(shù)據(jù)的四大特點(diǎn)還有三大特征

1、大數(shù)據(jù)三大特征 第一個(gè)特征是數(shù)據(jù)類型繁多。包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求 。第二個(gè)特征是數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對較低。

2、大數(shù)據(jù)具有4V特點(diǎn)，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）和Veracity（精確），其核心在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。

3、大數(shù)據(jù)從整體上看分為四個(gè)特點(diǎn)，第一，大量。衡量單位PB級別，存儲內(nèi)容多。第二，高速。大數(shù)據(jù)需要在獲取速度和分析速度上要及時(shí)迅速。保證在短時(shí)間內(nèi)更多的人接收到信息。第三，多樣。數(shù)據(jù)的來源是各種渠道上獲取的，有文本數(shù)據(jù)，圖片數(shù)據(jù)，視頻數(shù)據(jù)等。因此數(shù)據(jù)是多種多樣的。第四，價(jià)值。

4、大數(shù)據(jù)的三大特征包括：- **數(shù)據(jù)類型多**：包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖像、地理位置信息等多種數(shù)據(jù)類型，這對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。

5、大數(shù)據(jù)的四個(gè)典型特征 大數(shù)據(jù)（Big Data）是指“無法用現(xiàn)有的軟件工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合?！睒I(yè)界通常用4個(gè)V（即Volume、Variety、Value、Velocity）來概括大數(shù)據(jù)的特征。一是數(shù)據(jù)體量巨大（Volume）。

6、處理速度快和時(shí)效性要求高：是區(qū)分于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘，也這是大數(shù)據(jù)最顯著的特征。數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對較低：隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，無處不在的信息感知和信息海量，但是價(jià)值密度卻較低。大數(shù)據(jù)時(shí)代亟待解決的難題是：如何通過強(qiáng)大的機(jī)器算法可以更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”。

大數(shù)據(jù)的四種主要計(jì)算模式

大數(shù)據(jù)分析主要依靠機(jī)器學(xué)習(xí)和大規(guī)模計(jì)算。機(jī)器學(xué)習(xí)包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等，而監(jiān)督學(xué)習(xí)又包括分類學(xué)習(xí)、回歸學(xué)習(xí)、排序?qū)W習(xí)、匹配學(xué)習(xí)等（見圖1）。分類是最常見的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用問題，比如垃圾郵件過濾、人臉檢測、用戶畫像、文本情感分析、網(wǎng)頁歸類等，本質(zhì)上都是分類問題。

從中提取有價(jià)值的信息，用于幫助企業(yè)、政府和社會組織做出更明智的戰(zhàn)略決策、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、創(chuàng)新服務(wù)模式以及提升經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。隨著計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，諸如Hadoop、Spark等分布式計(jì)算框架以及云計(jì)算、人工智能算法等先進(jìn)技術(shù)被廣泛應(yīng)用到大數(shù)據(jù)處理中，使得對大數(shù)據(jù)的管理和分析成為可能。

針對大規(guī)模數(shù)據(jù)的批量處理采用Sqoop流計(jì)算大數(shù)據(jù)計(jì)算模式。Sqoop：是一款開源的工具，主要用于在Hadoop（Hive）與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫（MySQL、post-gresql等）間進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳遞，可以將一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數(shù)據(jù)導(dǎo)入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。

水平擴(kuò)展。計(jì)算是在多個(gè)線程、進(jìn)程和服務(wù)器之間并行進(jìn)行的。可靠的消息處理。Storm保證每個(gè)消息至少能得到一次完整處理。任務(wù)失敗時(shí)，它會負(fù)責(zé)從消息源重試消息?？焖?。系統(tǒng)的設(shè)計(jì)保證了消息能得到快速的處理，使用MQ作為其底層消息隊(duì)列。本地模式。

云計(jì)算指的是一種以互聯(lián)網(wǎng)方式來提供服務(wù)的計(jì)算模式，而大數(shù)據(jù)指的是基于多源異構(gòu)、跨域關(guān)聯(lián)的海量數(shù)據(jù)分析所產(chǎn)生的決策流程、商業(yè)模式、科學(xué)范式、生活方式和關(guān)聯(lián)形態(tài)上的顛覆性變化的總和。大數(shù)據(jù)處理會利用到云計(jì)算領(lǐng)域的很多技術(shù)，但大數(shù)據(jù)并非完全依賴于云計(jì)算；反過來，云計(jì)算之上也并非只有大數(shù)據(jù)這一種應(yīng)用。

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