百度每天收集大資料庫

㈠ 大數據怎麼收集

通過數據抓取和數據監測，整合成一個巨大的資料庫——產業經濟數據監測、預測與政策模擬平台

㈡ 百度的網頁搜索現在每天有多少搜索量

每天大概6億次，根據2010Q4中國網頁搜索請求量規模達640.2億次，網路份額繼續上漲達83.6%計算得出，當然現在可能有增加。
網路是目前全球最優秀的中文信息檢索與傳遞技術供應商。中國所有提供搜索引擎的門戶網站中，超過80%以上都由網路提供搜索引擎技術支持，現有客戶包括新浪、騰訊、263、21cn、上海熱線、廣州視窗、新華網、北方時空、西部時空、重慶熱線、吉林信息港、大慶信息港、東方熱線、湖南信息港、南陽信息港、順德信息網。

網路搜索引擎體系結構圖

網路搜索引擎由四部分組成：蜘蛛程序、監控程序、索引資料庫、檢索程序。

門戶網站只需將用戶查詢內容和一些相關參數傳遞到網路搜索引擎伺服器上，後台程序就會自動工作並將最終結果返回給網站。

網路搜索引擎使用了高性能的「網路蜘蛛」程序自動的在互聯網中搜索信息，可定製、高擴展性的調度演算法使得搜索器能在極短的時間內收集到最大數量的互聯網信息。網路在中國各地和美國均設有伺服器，搜索范圍涵蓋了中國大陸、香港、台灣、澳門、新加坡等華語地區以及北美、歐洲的部分站點。網路搜索引擎擁有目前世界上最大的中文信息庫，總量超過8億頁以上，並且還在以每天幾十萬頁的速度快速增長

㈢ 騰訊和百度的資料庫那麼那麼大！！！！數據在硬碟里只能保存3年至5年或10年，他們如何維護這些數據

首先抄他們用的是企業級硬碟，壽命更長，其次，他們使用硬碟陣列（也就是好多好多硬碟按照一定規則進行組合，而且有備份），再其次，他們的硬碟支持熱拔插，可以隨時開機更換，最後，他們有許多分布在各地的伺服器組成

㈣ 如何進行大數據處理

大數據處理之一：收集

大數據的收集是指運用多個資料庫來接收發自客戶端(Web、App或許感測器方式等)的 數據，而且用戶能夠經過這些資料庫來進行簡略的查詢和處理作業，在大數據的收集進程中，其主要特色和應戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行拜訪和操作

大數據處理之二：導入/預處理

雖然收集端本身會有許多資料庫，但是假如要對這些海量數據進行有效的剖析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或許分布式存儲集群，而且能夠在導入基礎上做一些簡略的清洗和預處理作業。導入與預處理進程的特色和應戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會到達百兆，甚至千兆等級。

大數據處理之三：核算/剖析

核算與剖析主要運用分布式資料庫，或許分布式核算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的剖析和分類匯總等，以滿足大多數常見的剖析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根據 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或許根據半結構化數據的需求能夠運用Hadoop。 核算與剖析這部分的主要特色和應戰是剖析觸及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

大數據處理之四：發掘

主要是在現有數據上面進行根據各種演算法的核算，然後起到預測(Predict)的作用，然後實現一些高等級數據剖析的需求。主要運用的工具有Hadoop的Mahout等。該進程的特色和應戰主要是用於發掘的演算法很復雜，並 且核算觸及的數據量和核算量都很大，常用數據發掘演算法都以單線程為主。

關於如何進行大數據處理，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈤ 百度是怎麼採集這么多數據的

我目前的優化步驟：

1、選定熱門關鍵字。

這可以在網路風雲榜看到。我們的目標不是排在前面的那種。如果您認為做劉亦菲（20多萬的搜索量）就不錯的話，那麼有兩個可能：1是你真的排上首頁，兩三天後你就被K；2是你永遠排不上名次。因為這些熱門關鍵詞對網路來說，是重點監測的，不是知名的站點，很難出現在首頁，就算出現了也會很快下去。

我們要選的關鍵字，應該是跟排在前面的熱門關鍵字相關的那些次級熱門詞。如果劉亦菲合成，劉亦菲資料，劉亦菲表妹（我有個站曾經排在第一和第二一周左右，每天2000左右來量）等等。

2、關鍵字優化。

關鍵字選好了，接著開始如何弄標題和內容——在標題和內容里，都要包含該關鍵詞。並且，內容裡面還得重復出現——出現的次數越多，排在網路首頁的可能越大。但是注意：過度重復視為作弊可能不被收錄或者被網路除名，多數高手的意見是：百分之8以下為好。

3、關鍵詞優化的各個方面。

a.標題必須有要做的關鍵詞，並且可適當重復分詞。如劉亦菲性感寫真，在標題里可這樣：劉亦菲性感寫真圖片-劉亦菲最性感的寫真集。

b.內容頁里：分主標題，付標題（把和標題相關的重復N遍），主要是增加該頁包含關鍵詞的密集度——請注意：內容應該通暢，無人為痕跡。另外，該標題最好採用<h1>劉亦菲我愛你</h1>，重點體現該標題。內容頁里的相關關鍵詞，也可加粗加大。但也有原則：過度的優化就等於作弊。影響頁面美觀度。

4、增加站內鏈接到該關鍵詞。

把您有重要關鍵詞的頁面，在站內都增加該鏈接。比如把它置頂和首頁引用欄目頁引用等等。

5、增加你的網址的友情鏈接質量和數量，也是優化排名的重要一步。

6、高手們都說：過度的優化就是作弊。而作弊就會被K。

所以我們不推薦過度優化。什麼是過度呢？——這個由網路說了算。既然我們無法左右網路，所以我們只能遷就網路——適當優化。本來優化的細節還有很多但是因為私心還是不要全盤托出的好，呵呵。另外，如果一個頁面，所有可優化的地方你都優化了，那麼你這個頁面不用說，機器人都知道你是作弊。總之希望大家記住，不要以為優化是全能的，只有在內容有質量的前提下，優化才不會被視為作弊。

㈥ 大數據怎麼採集數據

數據採集是所有數據系統必不可少的，隨著大數據越來越被重視，數據採集的挑戰也變的尤為突出。我們今天就來看看大數據技術在數據採集方面採用了哪些方法：
1、離線採集：工具：ETL；在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據採集的代表，包括數據的提取（Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、保證數據完整性等。
2、實時採集：工具：Flume/Kafka；實時採集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用於記錄數據源的執行的各種操作活動，比如網路監控的流量管理、金融應用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據採集會成為Kafka的消費者，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後根據業務場景做對應的處理（例如去重、去噪、中間計算等），之後再寫入到對應的數據存儲中。這個過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均採用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求。
3、互聯網採集：工具：Crawler, DPI等；Scribe是Facebook開發的數據(日誌)收集系統。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的採集。爬蟲除了網路中包含的內容之外，對於網路流量的採集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。
4、其他數據採集方法對於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，可以通過與數據技術服務商合作，使用特定系統介面等相關方式採集數據。比如八度雲計算的數企BDSaaS，無論是數據採集技術、BI數據分析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。數據的採集是挖掘數據價值的第一步，當數據量越來越大時，可提取出來的有用數據必然也就更多。只要善用數據化處理平台，便能夠保證數據分析結果的有效性，助力企業實現數據驅動。

㈦ 百度一般多長時間更新一次啊

搜索引擎基本每天都更新網頁資料庫，隔兩三天都會對每個關鍵詞進行一次排名。
搜索引擎的原理也就是通過鏡像`` 一般新聞類的比較快` ` 半小時左右就能更新` 而` 帖子這一類的`` 時間還是相對長一點吧``

㈧ 請百度的是如何進行數據搜索的

真正意義上的搜索引擎，通常指的是收集了網際網路上幾千萬到幾十億個網頁並對網頁中的每一個詞（即關鍵詞）進行索引，建立索引資料庫的全文搜索引擎。當用戶查找某個關鍵詞的時候，所有在頁面內容中包含了該關鍵詞的網頁都將作為搜索結果被搜出來。在經過復雜的演算法進行排序後，這些結果將按照與搜索關鍵詞的相關度高低，依次排列。 現在的搜索引擎已普遍使用超鏈分析技術，除了分析索引網頁本身的內容，還分析索引所有指向該網頁的鏈接的URL、AnchorText、甚至鏈接周圍的文字。所以，有時候，即使某個網頁A中並沒有某個詞比如「惡魔撒旦」，但如果有別的網頁B用鏈接「惡魔撒旦」指向這個網頁A，那麼用戶搜索「惡魔撒旦」時也能找到網頁A。而且，如果有越多網頁（C、D、E、F……）用名為「惡魔撒旦」的鏈接指向這個網頁A，或者給出這個鏈接的源網頁（B、C、D、E、F……）越優秀，那麼網頁A在用戶搜索「惡魔撒旦」時也會被認為更相關，排序也會越靠前。 搜索引擎的原理，可以看做三步：從互聯網上抓取網頁→建立索引資料庫→在索引資料庫中搜索排序。 從互聯網上抓取網頁 利用能夠從互聯網上自動收集網頁的Spider系統程序，自動訪問互聯網，並沿著任何網頁中的所有URL爬到其它網頁，重復這過程，並把爬過的所有網頁收集回來。 建立索引資料庫 由分析索引系統程序對收集回來的網頁進行分析，提取相關網頁信息（包括網頁所在URL、編碼類型、頁面內容包含的關鍵詞、關鍵詞位置、生成時間、大小、與其它網頁的鏈接關系等），根據一定的相關度演算法進行大量復雜計算，得到每一個網頁針對頁面內容中及超鏈中每一個關鍵詞的相關度（或重要性），然後用這些相關信息建立網頁索引資料庫。 在索引資料庫中搜索排序 當用戶輸入關鍵詞搜索後，由搜索系統程序從網頁索引資料庫中找到符合該關鍵詞的所有相關網頁。因為所有相關網頁針對該關鍵詞的相關度早已算好，所以只需按照現成的相關度數值排序，相關度越高，排名越靠前。 最後，由頁面生成系統將搜索結果的鏈接地址和頁面內容摘要等內容組織起來返回給用戶。 搜索引擎的Spider一般要定期重新訪問所有網頁（各搜索引擎的周期不同，可能是幾天、幾周或幾月，也可能對不同重要性的網頁有不同的更新頻率），更新網頁索引資料庫，以反映出網頁內容的更新情況，增加新的網頁信息，去除死鏈接，並根據網頁內容和鏈接關系的變化重新排序。這樣，網頁的具體內容和變化情況就會反映到用戶查詢的結果中。 互聯網雖然只有一個，但各搜索引擎的能力和偏好不同，所以抓取的網頁各不相同，排序演算法也各不相同。大型搜索引擎的資料庫儲存了互聯網上幾億至幾十億的網頁索引，數據量達到幾千G甚至幾萬G。但即使最大的搜索引擎建立超過二十億網頁的索引資料庫，也只能佔到互聯網上普通網頁的不到30%，不同搜索引擎之間的網頁數據重疊率一般在70%以下。我們使用不同搜索引擎的重要原因，就是因為它們能分別搜索到不同的內容。而互聯網上有更大量的內容，是搜索引擎無法抓取索引的，也是我們無法用搜索引擎搜索到的。 你心裡應該有這個概念：搜索引擎只能搜到它網頁索引資料庫里儲存的內容。

㈨ 大數據平台為什麼可以用來儲存巨量的數據

大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。

採用非關系型資料庫技術(NoSQL)和資料庫集群技術(MPP NewSQL)快速處理非結構化以及半結構化的數據，以獲取高價值信息，這與傳統數據處理技術有著本質的區別。

數據的技術應用范圍與使用范圍很廣，背後也擁有者足夠的商業價值，這就讓大數據工程師以及數據分析人員有了越來越高的價值。所以更多人選擇學習大數據