伺服器端大數據處理

① 要不要從Android開發往伺服器端大數據處理方向轉型

純技術，那麼高年薪，不難，只是運氣。比如手游，暢銷，很容易達到。專有朋友開發一年手游，之後老屬板直接給配BMW。

除非你去到大型公司，擔骨幹。不然，在中小公司，再怎麼，也不怎麼。

另外一個，就是自己創業。

電腦行業，所有實用的技術都會普及很快的，這是電腦行業的一個特點。普及得慢的，都是不實際、或不實用、或條件不成熟

② 要不要從Android開發往伺服器端大數據處理方向轉型

純技術，那麼高年薪，不難，只是運氣。比如手游，暢銷，很容易達到。有朋友開版發一年手游，之後老闆直接給權配BMW。

除非你去到大型公司，擔骨幹。不然，在中小公司，再怎麼，也不怎麼。

另外一個，就是自己創業。

電腦行業，所有實用的技術都會普及很快的，這是電腦行業的一個特點。普及得慢的，都是不實際、或不實用、或條件不成熟

③ 什麼是大數據什麼是大數據伺服器

大數據
大數據技術(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到專無法通過目前主流軟屬件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。（在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中[2] 大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據的方法）大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、value（價值）

大數據伺服器
一台或多台計算機和資料庫管理系統軟體共同構成了資料庫伺服器，資料庫伺服器為客戶應用提供服務，這些服務是查詢、更新、事務管理、索引、高速緩存、查詢優化、安全及多用戶存取控制等

小南國永生花

④ 大數據處理一般有哪些流程

第一，數據收集

定義：利用多種輕型資料庫來接收發自客戶端的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡略的查詢和處理工作。

特色和應戰：並發系數高。

運用的產品：MySQL，Oracle，HBase，Redis和 MongoDB等，並且這些產品的特色各不相同。

第二，統計剖析

定義：將海量的來自前端的數據快速導入到一個集中的大型分布式資料庫 或者分布式存儲集群，利用分布式技術來對存儲於其內的集中的海量數據 進行普通的查詢和分類匯總等，以此滿足大多數常見的剖析需求。

特色和應戰：導入數據量大，查詢涉及的數據量大，查詢懇求多。

運用的產品：InfoBright，Hadoop(Pig和Hive)，YunTable， SAP Hana和Oracle Exadata，除Hadoop以做離線剖析為主之外，其他產品可做實時剖析。

第三，發掘數據

定義：基於前面的查詢數據進行數據發掘，來滿足高檔其他數據剖析需求。

特色和應戰：演算法復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都大。

運用的產品：R，Hadoop Mahout。

關於大數據處理一般有哪些流程，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、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。

⑤ 大數據伺服器幾台機器聯合起來處理數據是不是一定要放在同一機房，聯機處理有什麼限制呢

看具體什麼假設了抄，放在一個機房做集群，內網吞吐量也大，伺服器之間數據傳輸延遲小，提高這一個點的計算能力，自動化管理也方便。
如果是分布放在不同的機房，就類似CDN，不同節點的伺服器服務不同區域的客戶，這樣使訪問速度更快，但不同節點之間的數據同步和管理相對要求高一些。

⑥ 大數據處理伺服器配置和關系型資料庫伺服器配置哪個高

關系型資料庫簡介關系型資料庫以行和列的形式存儲數據，以便於用戶理解。這一系列的行和列被稱為表，一組表組成了資料庫。用戶用查詢(Query)來檢索資料庫中的數據。一個Query是一個用於指定資料庫中行和列的SELECT語句。關系型資料庫通常包含下列組件：客戶端應用程序(Client)資料庫伺服器(Server)資料庫(Database)StructuredQueryLanguage(SQL)Client端和Server端的橋梁，Client用SQL來象Server端發送請求，Server返回Client端要求的結果。現在流行的大型關系型資料庫有IBMDB2、IBMUDB、Oracle、SQLServer、SyBase、Informix等。關系型資料庫並不是唯一的高級資料庫模型，也完全不是性能最優的模型，但是關系型資料庫確實是現今使用最廣泛、最容易理解和使用的資料庫模型。大多數的企業級系統資料庫都採用關系型資料庫，關系型資料庫的概念是掌握資料庫開發的基礎，所以本節的問題也成為.NET面試中頻繁出現的問題之一。所涉及的知識點關系型資料庫的概念關系型資料庫的優點分析問題關系型資料庫的概念所謂關系型資料庫，是指採用了關系模型來組織數據的資料庫。關系模型是在1970年由IBM的研究員E.F.Codd博士首先提出，在之後的幾十年中，關系模型的概念得到了充分的發展並逐漸成為資料庫架構的主流模型。簡單來說，關系模型指的就是二維表格模型，而一個關系型資料庫就是由二維表及其之間的聯系組成的一個數據組織。下面列出了關系模型中的常用概念。關系：可以理解為一張二維表，每個關系都具有一個關系名，就是通常說的表名。元組：可以理解為二維表中的一行，在資料庫中經常被稱為記錄。屬性：可以理解為二維表中的一列，在資料庫中經常被稱為欄位。域：屬性的取值范圍，也就是資料庫中某一列的取值限制。關鍵字：一組可以唯一標識元組的屬性。資料庫中常稱為主鍵，由一個或多個列組成。關系模式：指對關系的描述，其格式為：關系名（屬性1，屬性2，…，屬性N）。在資料庫中通常稱為表結構。關系型資料庫的優點關系型資料庫相比其他模型的資料庫而言，有著以下優點：容易理解：二維表結構是非常貼近邏輯世界的一個概念，關系模型相對網狀、層次等其他模型來說更容易理解。使用方便：通用的SQL語言使得操作關系型資料庫非常方便，程序員甚至於數據管理員可以方便地在邏輯層面操作資料庫，而完全不必理解其底層實現。易於維護：豐富的完整性（實體完整性、參照完整性和用戶定義的完整性）大大降低了數據冗餘和數據不一致的概率。近幾年來，非關系型資料庫在理論上得到了飛快的發展，例如：網狀模型、對象模型、半結構化模型等。網狀模型擁有性能較高的優點，通常應用在對性能要求較高的系統中；對象模型符合面向對象應用程序的思想，可以完美地和程序銜接，而不需要另外的中間轉換組件，例如現在很多的O\RMapping組件；半結構化模型隨著XML的發展而得到發展，現在已經有了很多半結構化的資料庫模型。但是，憑借其理論的成熟、使用的便捷以及現有應用的廣泛，關系型資料庫仍然是系統應用中的主流方案。

⑦ Java如何處理大數據的

文件讀取：首先是一個文件上傳，數據入庫，10-200萬條不等，這里主要考慮到一次性讀取，JVM分配出來的棧內存不一定會夠（個人對內存這一塊還是處於一知半解的狀態，所以比較謹慎，若諸位大神有好的認知，希望評論留下地址分享一下），是依行讀取數據，設定一個批量值，當讀取的數據達到一定量之後，執行批量入庫操作，清空集合，再接著讀取。
//讀取文件內容
while((s = br.readLine())!=null){
//判斷是否達到單次處理量
if(num%leadingNum==0&&num!=0){
int a = stencDao.insertBatch(listBean);
if(a!=leadingNum){
flag = false;
}
//清空集合
listBean.clear();
}
String value = s.trim();
//將讀取到的內容放入集合中
if(!value.equals("")){
StencilCustomer bean = new StencilCustomer();
bean.setCustomerPhone(value);
bean.setLinkStencilId(id);
listBean.add(bean);
num ++;
}
}
數據處理：這里的思路也是將數據小化然後處理，這里使用了多線程，設定單個線程處理量，然後開啟多個線程處理，這里需要考慮你的伺服器的承載能力，如果線程開得太多了，處理不過來，會出現蹦死的情況。例如200萬數據，我開了20個線程，單個線程處理600條。
//建立一個線程池 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
minTaskNumber, maxTaskNumber, 3L, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(minTaskNumber),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
//當正在執行的線程數達到最大執行線程數的時候等待
boolean flag = true;
while(flag){
Thread.sleep(1000);//休眠2ms查詢一次
int c = threadPool.getActiveCount();//線程池中活動中的線程數量
if(c<maxTaskNumber){
flag = false;
}
}
上面的代碼是我對線程池的一個控制，控制伺服器一直最大線程執行，Thread.sleep(1000);用while的時候，這個休眠最好不要去掉，去掉之後很影響執行效率

⑧ 大數據處理

大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

⑨ 大數據伺服器跟普通伺服器有什麼區別

大數據用對cpu佔用比較大， 內存也比較大，要求快速，普通的也就是能支持一定的並發訪問量就可以了，