1，大数据的实例用英语怎么说2，stormsparkhadoop三个大数据处理工具的区别和联系3，话题讨论storm spark hadoop三个大数据处理工具的区别和联系是4，什么是大数据5，进行因子分析的前提条件是各变量之间应该怎么做1，大数据的实例用英语怎么说 顺手采纳答案大数据的实例 的英语是 examples of large data大数据的实例examples of large data大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产顺手采纳答案大数据的实例 的英语是 examples of large data记得给问豆啊！
2，stormsparkhadoop三个大数据处理工具的区别和联系 spark由scala写成，是uc berkeley amp lab所开源的类hadoop mapreduce的通用的并行计算框架，spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有hadoop mapreduce所具有的优点。storm由java和clojure写成，storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以storm的速度相比较hadoop非常快。hadoop是实现了mapreduce的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。hadoop处理的数据必须是已经存放在hdfs上或者类似hbase的数据库中，所以hadoop实现的时候是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率。hadoop 当前大数据管理标准之2113一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚5261至非结构化数据集还是离线处理，4102批处理比较多，用的比较广的是hive storm 用于处理高速、大型数据流的分布1653式实时计算系统。内为hadoop添加了可靠的实时数据处理功能 spark基于内存的，吞吐量比容storm大一点。而且spark集成的sparksql，mllib，graph貌似比较方便 ！
3，话题讨论storm spark hadoop三个大数据处理工具的区别和联系是 bg4.png 1、大数据核心是什么？ 我觉得大数据的核心，首先是有其价值，如果数据量很大，而没有价值，那么大数据也就没什么特别了，所以大数据的最重要的就是我们能从大量数据中分析、挖掘出对组织有益的信息，当然了，到底有没有用，还得经过实际验证。另外，就是速度得快，市场机会稍纵即逝，所以如果分析那么多数据，需要一个星期，或者一个月，那么可能意义也不大了。 2、storm, spark, hadoop三个大数据处理工具谁将成为主流？ 其实这些只是表面不同的工具而已，本质上的思想是一致，我相信未来还会有更多的工具涌现出来，但思想确很难有所变化，比如，你要想快，那么从计算机的体系结构来看，就得多内存，而少硬盘，因为硬盘太慢了。另外，从处理问题的角度也是一样的，通过采用更多的资源，以分布式的方式，来同时处理那么的数据，速度也肯定会快，当然前提是，不同机器之间交互通信的成本，低于由此带来的益处。 3、你觉得今年大数据的发展趋势如何？ 更快、更高、更强。不过也需要更加规范，这些个东西，a工具、b工具、c工具，我感觉有点像一个玩具，还不是一个成熟的产品，所以以后，可能会专门的公司来做商业化的软件，更加成熟的软件 1.jpg 1、大数据核心是什么？有三个方面：一是数据，没有数据扯啥都是白搭，二是技术，没有大数据的处理技术，那么数据也就只是一些磁盘，三是思想，有了数据和处理技术，还要有idea，也就是怎么让数据产生更大的价值？2、storm, spark, hadoop三个大数据处理工具谁将成为主流？storm是实时处理，spark和hadoop是批处理，两者是互补。而spark和hadoop比较的话，spark主要是充分利用内存计算并且支持更多的操作而不仅是map/reduce，这样有些迭代密集的算法执行效率会更高。而hadoop可能需要多个mr任务来完成。在2.0之后，hadoop使用了新的yarn框架，map/reduce只是其中一种默许了，spark也可以在hadoop的yarn框架下运行的，所以2者还会是融合的。3、你觉得今年大数据的发展趋势如何？经过几年的酝酿应该会有更多的应用出现，除了互联网，在某些行业用户中也会有落地的成果。
4，什么是大数据 大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。什么是大数据大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据历史和当前考虑因素虽然术语“大数据”相对较新，但收集和存储大量信息以进行最终分析的行为已经很久了。这个概念在 21 世纪初获得了动力，当时行业分析师 doug laney 将现在主流的大数据定义表达为三个 v：1.卷，组织从各种来源收集数据，包括业务交易，社交媒体和来自传感器或机器到机器数据的信息。在过去，存储它将是一个问题 – 但新技术（如 hadoop）减轻了负担。2.速度，数据以前所未有的速度流入，必须及时处理。rfid 标签，传感器和智能电表正在推动近乎实时处理数据的需求。3.品种，数据有各种格式 – 从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，电子邮件，视频，音频，股票报价数据和金融交易。在 sas，我们在大数据方面考虑两个额外的维度：1.变化性，除了速度和数据种类的增加之外，数据流还可能与周期性峰值高度不一致。社交媒体中有什么趋势吗？每日，季节性和事件触发的峰值数据负载可能难以管理。非结构化数据更是如此。2.复杂，今天的数据来自多个来源，这使得难以跨系统链接，匹配，清理和转换数据。但是，有必要连接和关联关系，层次结构和多个数据链接，否则您的数据可能会迅速失控。为什么大数据很重要？大数据的重要性不在于您拥有多少数据，而在于您使用它做了多少。您可以从任何来源获取数据并进行分析，以找到能够降低成本，减少时间，新产品开发和优化产品，以及智能决策的答案。将大数据与高性能分析结合使用时，您可以完成与业务相关的任务，例如：1.近乎实时地确定故障，问题和缺陷的根本原因；2.根据客户的购买习惯在销售点生成优惠券；3.在几分钟内重新计算整个风险组合；4.在欺诈行为影响您的组织之前检测它。5g大数据专业。5g时代已经来临，信息传播的速度更快，在这样的时代环境下，传播行业无疑是最好的发展行业，也最适合女生，因为相比于其他计算机专业，新媒体技术专业比较创意和策划，对于女生来说，这些都是强项。关于就业，毕业生可从事新闻出版行业书刊、杂志、报纸的数字化出版与传播工作或者是从事新媒体、网络与电子商务企业信息的采集、组织与印制工作等，这些工作岗位也是非常适合女生的。 5，进行因子分析的前提条件是各变量之间应该怎么做 自变量单独做因子分析。原变量之间应该高度相关这个答案答非所问。感觉是贴过来的某软件进行因子分析的计算步骤。但是题主问的是因子分析的变量前提条件。本来想给你截图的，可是传不上来，我就简单说一下哈。首先你得进行一次预计算，选择菜单里分析——降维——因子分析，跳出主面板，把想分析的变量选到变量框里，然后点确定。这时候输出窗口里会只有一个或两个图表。其中有一个图表是主成分的方差贡献。这个图表里你要找到两个相邻的列（应该是第三列和第四列），其中前一个列指的是单个因子对方差的贡献率，后一个是因子累计贡献率。也就是说前一个列里边数值相加等于100，后一个列里边数值递增，最后一个等于100。假如前一个列里是60,30,10，那么后一列里就是60,90,100.两个列之间有一个和的关系。找到这两个列以后，你要找使得累计贡献率达到百分之八十的那个数。这个表的第一列是1,2,3，等等，它代表第几个因子，比如3指的那行就包括第三个因子的方差贡献率，累积到第三个因子的方差贡献率这两个数据。你要找到累计到达百分之八十的那个因子是第几个因子，然后就按提取几个因子进行计算。通过预计算知道了提取几个因子之后，就开始正式计算。再次打开因子分析的主面板，在最右边一共有五个选项，分别是描述，抽取，旋转，得分，选项。这五个在预计算里边没有用，但是现在要用了。点继续。点击描述，在对话框里选上初始变量分析，kmo统计量及bartlett球形检验这两个选项，（注意，kmo和bartlett是一个选项，选项名就是很长）这一步是用来判断变量是否适于进行因子分析的。点击抽取，对话框里最上边的方法就选主成分，分析里选上相关性矩阵，输出选上未旋转的因子解和碎石图两个选项，抽取里选择因子的固定数目，在要提取的因子后边填上你预计算里算出的因子数目。点继续。旋转里边选最大方差法，输出旋转解。继续。得分里边选保存为变量，方法为回归，显示因子得分系数矩阵也要打上勾。继续。确定。然后就可以分析结果了。先看kmo和bartlett的结果，kmo统计量越接近1，变量相关性越强，因子分析效果越好。通常0.7以上为一般，0.5以下不能接受，就是不适合做因子分析。bartlett检验从检验相关矩阵出发，如果p值，就是sig，比较小的话，一般认为小于0.05，当然越小越好，就适于因子分析。如果这两个检验都合格的话，才可以去写因子模