云长传最终版，大数据是什么？
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。
一、定义
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。它们按照进率1024（2的十次方）来计算：1 Byte =8 bit1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB全称：1 Bit（比特） =Binary Digit8Bits = 1 Byte（字节）1,000 Bytes = 1 Kilobyte1,000Kilobytes = 1 Megabyte1,000 Megabytes = 1 Gigabyte1,000 Gigabytes = 1Terabyte1,000 Terabytes = 1 Petabyte1,000 Petabytes = 1 Exabyte1,000Exabytes = 1 Zettabyte1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte1,000 Yottabytes = 1Brontobyte1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte二、特征
容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
种类（Variety）：数据类型的多样性；
速度（Velocity）：指获得数据的速度；
可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性（Veracity）：数据的质量
复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道
价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值
三、结构
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
四、应用
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
五、意义
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。
在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生:
1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
5）从大量客户中快速识别出金牌客户。
6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
六、趋势
趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
趋势四：数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
趋势五：数据泄露泛滥
未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
趋势六：数据管理成为核心竞争力
数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。
趋势七：数据质量是BI(商业智能)成功的关键
采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
趋势八：数据生态系统复合化程度加强
大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。
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好用的网盘有哪些？
“网络极客”，全新视角、全新思路，同你遨游神奇的网络世界。
随着智能终端的普及，智能存储，在线存储也得到了高速发展。
方便、快捷的存储方式，接入网络即可实现上传；
极大的提升了手机空间，查看文件的便利性。
那么，目前有哪些好用的云盘呢？
iCloud苹果手机自带的云存储，为了方便用户传输，国内云存储已经搬至贵州；
苹果用户每人具有5G的存储空间，相对其它网盘空间较少；
安全性、可靠性相对加高，同手机系统结合的更加紧密。
百度网盘也是大家经常使用的网盘，初始空间较大，注册用户每人2T免费空间；
结合百度的优势资源、用户资源，百度网盘在市场占据主导地位；
除了网盘空间，还提供资料下载、共享等功能。
天翼云盘由电信运营商推出的天翼云盘，算作抵御内容提供商的一种手段；
除了电信用户，移动、联通手机用户，也可以进行注册；
同样，注册支持2T的空间，并且可以提供宽带等附加功能。
除了，上面阐述的三大类型云盘，网络上还有许多不同的云盘产品；
建议使用大厂云盘，不要随便使用小厂云盘
一方面数据上传，涉及到用户隐私；
一方面小厂对于数据存储的稳定性无法保障，存在数据安全隐患。
史上最美的七绝唐诗是哪一首？
史上最美的七绝唐诗是哪一首？到底美在哪？
看到这个题目，最先想到的就是：
“渭城朝雨浥轻尘，客舍青青柳色新。
劝君更尽一杯酒，西出阳关无故人。”
此诗乃是盛唐时期王维所作。
王维，字摩诘，生于公元701年，卒于公元761年。在唐朝众多的诗人中，王维也是皎洁的一轮明月。宋朝诗词大家苏东坡曾说过：“味摩诘之诗，诗中有画；观摩诘之画，画中有诗。”因为王维是信佛的，也就被后人称为“诗佛”。甚至其字“摩诘”二字也是来源于佛经之中。
王维此诗题名为：《送元二使安西》，又名《阳关曲》。我们先翻译一下：
渭城的清早下着小雨，雨水洗干净了空中的埃尘；
雨水的洗礼，春风的吹拂，使得旅店周围的柳色焕然一新。
朋友啊！请你再饮下这最后一杯酒吧！
往西面你走岀了阳关，就再也见不到我了——你的故人。
这只是从字面的翻译而已。
要真正理解此诗的美妙之处，必须说明一下当时的历史背景。在当年，正处于安史之乱，大约是乱之后期。朝廷派遣诗题中所说的元二岀使西安。阳关，还有玉门关，均为当时的军事要塞。往西走岀了这两个关塞，就是西域凶奴所管辖之地。元二岀使西域，也是为了求得和平。但是，谁又能预料会不会再发生战事呢？所以我们理解体会起来，似乎是说：你再喝了这杯酒吧，因为岀了阳关，你就见不到你的故人我了。
如果再加入下面的一个具体情况，我们就会得到另一种解释。当时不光是有难以预料的战争会发生，而且王维已经年纪大了。而元二岀使西安，一去就是好多年。王维的意思是：朋友你再饮下这杯酒，你这一去可能好多年回来不了，也许你回来的时候，我已经不在世上了。
但是，诗就是诗，何况是好诗；诗人就是诗人，何况是厉害的诗人。“西岀阳关”，一般我们会顺着来理解，是从东边向着西边走岀阳关去。疏不知王维所说的“西岀阳关”乃是元二完成使命之后，从西边向着东边走岀阳关来。
这样就使这首诗发生了反转，成为：
劝君更尽一杯酒，西出阳关无故人。
渭城朝雨浥轻尘，客舍青青柳色新。
也就是：
朋友，你再喝下这杯酒吧，当你完成使命再走岀阳关之时，你是见不到我的了。
到那时，能够迎接你的，只有这渭城清晨的小雨，和客栈门前青绿色的柳叶！
这首为送别而写的诗，被后人传诵千古至今，是因为它的确是脍炙人口的一首送别诗。它是送别诗中的一朵奇葩！
说到送别诗，这时我又不禁想到了另一首。也是唐人写的，作者名为高适。其《别董大》却是另一番的味道。
“千里黄云白日曛，北风吹雁雪纷纷。
莫愁前路无知己，天下谁人不识君。”
黄沙千里，白日曛蒸；
北风吹雁，雪片飞纷。
君且莫愁，前面都是朋友；
天下有谁，不道你是亲亲？
黄云白日，风雪纷纷，可谓困难大矣！但是有朋友支持帮助，一切困难都不在话下的。
与王维的《送元二使安西》相比，这一首显得比较乐观。但这也是表面的，前面有万分的艰难，而用朋友相助为理由及与鼓励，是表面无悲实有悲。
一首说“西岀阳关无故人”，一首却说“天下谁人不识君”，不仅是诗人表达感情的方式不同，更是与当时当地的具体环境情况和诗人的心境相联系的。可见，真正的诗人是不会挖空心思说我要做一首什么样的诗的，他们的诗都是他们处在当时当地的真实环境下的感情的自然流露而已。所以鲁讯先生才会说：写不出的时候不强写。
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云上情歌藏头诗？
（一）
云南八国万部落 ，
上国共知传大宝 。
情知春暮亦无何 ，
歌舞闲时看读书 。
（二）
云生松壑有新诗 ，
上马乘秋欲建勋 。
情知此事少知音 ，
歌儿舞女亦随后 。
（三）
云深雪深骡马倒 ，
上有蜀客蹲共颠 。
情知此恨人皆有 ，
歌吹衔恩归路晚 。
（四）
云飞雨散今如此 ，
上才终是惜生灵 。
情在寥天独飞鹤 ，
歌嫌珠贯曲犹长 。
有那些七绝古诗？
1，江南逢李龟年 杜甫
岐王府里寻常见，崔九堂前几度闻。正是江南好风景，落花时节又逢君。
2，出塞 王昌龄
秦时明月汉时关，万里长城人未还。
但使龙城飞将在，不教胡马度阴山。
3，长信秋词 王昌龄
奉帚平明金殿开，暂将团扇共徘徊。
玉颜不及寒鸦色，犹带昭阳日影来。
4，长信秋词 王昌龄
金井梧桐秋叶黄，珠帘不卷夜来霜。
熏笼玉枕无颜色，卧听南宫清漏长。
5，从军行 王昌龄
烽火城西百戊楼，孤城遥望玉门关。
黄沙百战穿金甲，不破楼兰终不还。
6，芙蓉楼送辛浙 王昌龄
寒夜连江夜入吴，平民送客楚山孤。
洛阳亲友如相问，一片冰心在玉壶。
7，秋下荆门 李白
霜落荆门江树空，布帆无恙挂秋风。
此行不为鲈鱼脍，自爱名山入剡中。
8，峨眉山月歌 李白
峨眉山月半轮秋，影入平羌江水流。
夜发清溪向三峡，思君不见下渝州。
9，客中作 李白
兰陵美酒郁金香，玉碗盛来琥珀光。
但使主人能醉客，不知何处是他乡。
10，早发白帝城 李白
朝辞白帝彩云间，千里江陵一日还。
两岸猿声啼不轻，轻舟已过万重山。
11，望庐山爆布水 李白
日照香炉生紫烟，遥看瀑布挂前川。
飞流直下三千尺，疑是银河落九天。
