百度每天收集大数据库

㈠ 大数据怎么收集

通过数据抓取和数据监测，整合成一个巨大的数据库——产业经济数据监测、预测与政策模拟平台

㈡ 百度的网页搜索现在每天有多少搜索量

每天大概6亿次，根据2010Q4中国网页搜索请求量规模达640.2亿次，网络份额继续上涨达83.6%计算得出，当然现在可能有增加。
网络是目前全球最优秀的中文信息检索与传递技术供应商。中国所有提供搜索引擎的门户网站中，超过80%以上都由网络提供搜索引擎技术支持，现有客户包括新浪、腾讯、263、21cn、上海热线、广州视窗、新华网、北方时空、西部时空、重庆热线、吉林信息港、大庆信息港、东方热线、湖南信息港、南阳信息港、顺德信息网。

网络搜索引擎体系结构图

网络搜索引擎由四部分组成：蜘蛛程序、监控程序、索引数据库、检索程序。

门户网站只需将用户查询内容和一些相关参数传递到网络搜索引擎服务器上，后台程序就会自动工作并将最终结果返回给网站。

网络搜索引擎使用了高性能的“网络蜘蛛”程序自动的在互联网中搜索信息，可定制、高扩展性的调度算法使得搜索器能在极短的时间内收集到最大数量的互联网信息。网络在中国各地和美国均设有服务器，搜索范围涵盖了中国大陆、香港、台湾、澳门、新加坡等华语地区以及北美、欧洲的部分站点。网络搜索引擎拥有目前世界上最大的中文信息库，总量超过8亿页以上，并且还在以每天几十万页的速度快速增长

㈢ 腾讯和百度的数据库那么那么大！！！！数据在硬盘里只能保存3年至5年或10年，他们如何维护这些数据

首先抄他们用的是企业级硬盘，寿命更长，其次，他们使用硬盘阵列（也就是好多好多硬盘按照一定规则进行组合，而且有备份），再其次，他们的硬盘支持热拔插，可以随时开机更换，最后，他们有许多分布在各地的服务器组成

㈣ 如何进行大数据处理

大数据处理之一：收集

大数据的收集是指运用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或许传感器方式等)的 数据，而且用户能够经过这些数据库来进行简略的查询和处理作业，在大数据的收集进程中，其主要特色和应战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行拜访和操作

大数据处理之二：导入/预处理

虽然收集端本身会有许多数据库，但是假如要对这些海量数据进行有效的剖析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或许分布式存储集群，而且能够在导入基础上做一些简略的清洗和预处理作业。导入与预处理进程的特色和应战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会到达百兆，甚至千兆等级。

大数据处理之三：核算/剖析

核算与剖析主要运用分布式数据库，或许分布式核算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的剖析和分类汇总等，以满足大多数常见的剖析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根据 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或许根据半结构化数据的需求能够运用Hadoop。 核算与剖析这部分的主要特色和应战是剖析触及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

大数据处理之四：发掘

主要是在现有数据上面进行根据各种算法的核算，然后起到预测(Predict)的作用，然后实现一些高等级数据剖析的需求。主要运用的工具有Hadoop的Mahout等。该进程的特色和应战主要是用于发掘的算法很复杂，并 且核算触及的数据量和核算量都很大，常用数据发掘算法都以单线程为主。

关于如何进行大数据处理，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

㈤ 百度是怎么采集这么多数据的

我目前的优化步骤：

1、选定热门关键字。

这可以在网络风云榜看到。我们的目标不是排在前面的那种。如果您认为做刘亦菲（20多万的搜索量）就不错的话，那么有两个可能：1是你真的排上首页，两三天后你就被K；2是你永远排不上名次。因为这些热门关键词对网络来说，是重点监测的，不是知名的站点，很难出现在首页，就算出现了也会很快下去。

我们要选的关键字，应该是跟排在前面的热门关键字相关的那些次级热门词。如果刘亦菲合成，刘亦菲资料，刘亦菲表妹（我有个站曾经排在第一和第二一周左右，每天2000左右来量）等等。

2、关键字优化。

关键字选好了，接着开始如何弄标题和内容——在标题和内容里，都要包含该关键词。并且，内容里面还得重复出现——出现的次数越多，排在网络首页的可能越大。但是注意：过度重复视为作弊可能不被收录或者被网络除名，多数高手的意见是：百分之8以下为好。

3、关键词优化的各个方面。

a.标题必须有要做的关键词，并且可适当重复分词。如刘亦菲性感写真，在标题里可这样：刘亦菲性感写真图片-刘亦菲最性感的写真集。

b.内容页里：分主标题，付标题（把和标题相关的重复N遍），主要是增加该页包含关键词的密集度——请注意：内容应该通畅，无人为痕迹。另外，该标题最好采用<h1>刘亦菲我爱你</h1>，重点体现该标题。内容页里的相关关键词，也可加粗加大。但也有原则：过度的优化就等于作弊。影响页面美观度。

4、增加站内链接到该关键词。

把您有重要关键词的页面，在站内都增加该链接。比如把它置顶和首页引用栏目页引用等等。

5、增加你的网址的友情链接质量和数量，也是优化排名的重要一步。

6、高手们都说：过度的优化就是作弊。而作弊就会被K。

所以我们不推荐过度优化。什么是过度呢？——这个由网络说了算。既然我们无法左右网络，所以我们只能迁就网络——适当优化。本来优化的细节还有很多但是因为私心还是不要全盘托出的好，呵呵。另外，如果一个页面，所有可优化的地方你都优化了，那么你这个页面不用说，机器人都知道你是作弊。总之希望大家记住，不要以为优化是全能的，只有在内容有质量的前提下，优化才不会被视为作弊。

㈥ 大数据怎么采集数据

数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。我们今天就来看看大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法：
1、离线采集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。
2、实时采集：工具：Flume/Kafka；实时采集主要用在考虑流处理的业务场景，比如，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据采集会成为Kafka的消费者，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后根据业务场景做对应的处理（例如去重、去噪、中间计算等），之后再写入到对应的数据存储中。这个过程类似传统的ETL，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
3、互联网采集：工具：Crawler, DPI等；Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。爬虫除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。
4、其他数据采集方法对于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动。

㈦ 百度一般多长时间更新一次啊

搜索引擎基本每天都更新网页数据库，隔两三天都会对每个关键词进行一次排名。
搜索引擎的原理也就是通过镜像`` 一般新闻类的比较快` ` 半小时左右就能更新` 而` 帖子这一类的`` 时间还是相对长一点吧``

㈧ 请百度的是如何进行数据搜索的

真正意义上的搜索引擎，通常指的是收集了因特网上几千万到几十亿个网页并对网页中的每一个词（即关键词）进行索引，建立索引数据库的全文搜索引擎。当用户查找某个关键词的时候，所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。在经过复杂的算法进行排序后，这些结果将按照与搜索关键词的相关度高低，依次排列。 现在的搜索引擎已普遍使用超链分析技术，除了分析索引网页本身的内容，还分析索引所有指向该网页的链接的URL、AnchorText、甚至链接周围的文字。所以，有时候，即使某个网页A中并没有某个词比如“恶魔撒旦”，但如果有别的网页B用链接“恶魔撒旦”指向这个网页A，那么用户搜索“恶魔撒旦”时也能找到网页A。而且，如果有越多网页（C、D、E、F……）用名为“恶魔撒旦”的链接指向这个网页A，或者给出这个链接的源网页（B、C、D、E、F……）越优秀，那么网页A在用户搜索“恶魔撒旦”时也会被认为更相关，排序也会越靠前。 搜索引擎的原理，可以看做三步：从互联网上抓取网页→建立索引数据库→在索引数据库中搜索排序。 从互联网上抓取网页 利用能够从互联网上自动收集网页的Spider系统程序，自动访问互联网，并沿着任何网页中的所有URL爬到其它网页，重复这过程，并把爬过的所有网页收集回来。 建立索引数据库 由分析索引系统程序对收集回来的网页进行分析，提取相关网页信息（包括网页所在URL、编码类型、页面内容包含的关键词、关键词位置、生成时间、大小、与其它网页的链接关系等），根据一定的相关度算法进行大量复杂计算，得到每一个网页针对页面内容中及超链中每一个关键词的相关度（或重要性），然后用这些相关信息建立网页索引数据库。 在索引数据库中搜索排序 当用户输入关键词搜索后，由搜索系统程序从网页索引数据库中找到符合该关键词的所有相关网页。因为所有相关网页针对该关键词的相关度早已算好，所以只需按照现成的相关度数值排序，相关度越高，排名越靠前。 最后，由页面生成系统将搜索结果的链接地址和页面内容摘要等内容组织起来返回给用户。 搜索引擎的Spider一般要定期重新访问所有网页（各搜索引擎的周期不同，可能是几天、几周或几月，也可能对不同重要性的网页有不同的更新频率），更新网页索引数据库，以反映出网页内容的更新情况，增加新的网页信息，去除死链接，并根据网页内容和链接关系的变化重新排序。这样，网页的具体内容和变化情况就会反映到用户查询的结果中。 互联网虽然只有一个，但各搜索引擎的能力和偏好不同，所以抓取的网页各不相同，排序算法也各不相同。大型搜索引擎的数据库储存了互联网上几亿至几十亿的网页索引，数据量达到几千G甚至几万G。但即使最大的搜索引擎建立超过二十亿网页的索引数据库，也只能占到互联网上普通网页的不到30%，不同搜索引擎之间的网页数据重叠率一般在70%以下。我们使用不同搜索引擎的重要原因，就是因为它们能分别搜索到不同的内容。而互联网上有更大量的内容，是搜索引擎无法抓取索引的，也是我们无法用搜索引擎搜索到的。 你心里应该有这个概念：搜索引擎只能搜到它网页索引数据库里储存的内容。

㈨ 大数据平台为什么可以用来储存巨量的数据

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，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。

采用非关系型数据库技术(NoSQL)和数据库集群技术(MPP NewSQL)快速处理非结构化以及半结构化的数据，以获取高价值信息，这与传统数据处理技术有着本质的区别。

数据的技术应用范围与使用范围很广，背后也拥有者足够的商业价值，这就让大数据工程师以及数据分析人员有了越来越高的价值。所以更多人选择学习大数据