空间大数据如何使用

1. 大数据和空间限制

网页黑名单系统、垃圾邮件过滤系统、爬虫网址判重系统，且系统容忍一定程度的失误率，但是对空间要求比较严格，这种问题一般考虑 布隆过滤器 。布隆过滤器想做到完全正确是不可能的，其优势在于使用很少的空间可以将准确度做到很高的程度。

哈希函数（散列函数） ：输入域可以是非常大的范围，但是输出域是固定的范围。性质如下：1.无限输入域；2.传入相同输入值时，返回值一样；3.传入不同输入值时，返回值可能一样也可能不一样。4.返回值均匀分布

第四点性质是评价哈希函数优劣的关键，不同的输入值所得到的返回值均匀地分布在输出域上，哈希函数就越优秀，并且这种均匀分布与输入值出现的规律无关。

布隆过滤器 ：一个长为m的bit数组，每个位置只占一个bit，假设一共有k个哈希函数，这些函数的输出域都大于等于m。对一个输入对象，经过k个哈希函数算出结果，每个结果对m取余，然后在bit array上把相应的位置涂黑。检查一个对象是否是之前的某一个输入对象，就检查相应位置是否是黑的，如果有一个不是黑的，则该输入一定不在集合里。如果都是黑的，说明在集合中，但是可能误判。如果bit map的大小m相比输入对象的个数n过小，失误率会变大。假设输入个数为n，失误率为p，则bit map的大小由以下公式确定：

哈希函数的个数由以下公式决定：

因为在确定布隆过滤器大小的过程中选择了上下取整，所以还要用如下公式确定布隆过滤器真实失误率：

【题目】有一个包含 20亿个全是32位整数的大文件，在其中找到出现次数最多的数

【要求】内存限制为2GB

【解答】想要在很多整数中找到出现次数最多的数，通常的做法是使用哈希表对出现的每一个数做词频统计。但是一次性用哈希表统计20亿个数的办法很可能导致内存不够。解决办法是把包含20亿个数的大文件用哈希函数分成16个小文件，根据哈希函数的性质，同一种数不可能被散列到不同的小文件上，同时每个小文件中不同的数一定不回大于2亿种。对每一个小文件用哈希表来统计其中每种数出现的次数，就得到了16个小文件种各自出现次数最多的数，还有各自的次数统计，接下来比较他们就好了。

把一个大的集合通过哈希函数分配到多台机器中，或者分配到多个文件里，这种技巧是处理大数据面试题最常用的技巧之一。

【题目】32位无符号整数的范围是0~4294967295，现在有一个正好包含40亿个无符号整数的文件，可以使用最多1GB的内存，找出所有未出现过的数。

【解答】如果用哈希表的话需要占用很多空间，所以申请一个长度为4294976295的bitarray，遍历这40亿个数，把对应位置涂黑，然后再遍历bitarr，哪个位置不是黑的就没出现

【进阶】内存限制为10MB，但是只用找到一个没出现过的数即可

【解答】先将0~4294967295分为64个区间，遍历一次分别统计每个区间内的个数，找到某个区间个数少于67108864，这个区间一定有没出现过的数，再遍历一次，利用长度为67108864的bit arr，这占用大约8MB的空间，然后按照上面的方法即可。

【题目】有一个包含100亿个URL的大文件，假设每个URL占用64B，请找出其中所有重复的URL。

【解答】把大文件通过哈希函数分配到机器，或者通过哈希函数把大文件拆成小文件，一直进行这种划分，直到划分的结果满足资源限制的要求。

【补充问题】某搜索公司一天的用户搜索词汇是海量的（百亿数据量），请设计一种求出每天热门top100词汇的可行办法

【解答】还是用哈希分流的思路来处理，把包含百亿数据量的词汇文件分流到不同的机器上，处理每一个小文件的时候，通过哈希表统计每种词及其词频，哈希表记录建立完成后，再遍历哈希表，遍历哈希表的过程中使用大小为100的小根堆来选出每一个小文件的top100，然后把各个维简排序后的top100进行外排序或者继续利用小根堆，就可以选出每台机器上的top100，然后继续。。。

【题目】32位无符号整数的范围是0~4294967295，现在有40亿个无符号整数，可以使用最多1GB的内存，找出所有出现了两次的数。

【解答】用bitarr的方式来表示数出现的情况，即申请一个长度为4294967295*2的数组，用两个位置表示一个数出现的词频，第一次设为01，第二次设为10，第三次及以上设为11，然后统计10的个数

【补充问题】可以使用最多10MB的内存，怎么找到这40亿个整数的中位数

【解答】用分区间的方式处理，长度为2M的无符号整型数组占用的空间为8MB，向上取整2148个区间，累加每个区间的出现次数，就可以找到40亿个数的中位数到底落在哪个区间上

如果用服务器集群来设计和实现数据缓存时，一种方法是，先将id通过哈希函数转换成一个哈希值，记为key，如果机器有N台，则计算key%N的值，这个值就是该数据所属的机器编号。这种方法的潜在问题是如果增删机器，即N变化，代价会很高，所有数据都不得不根据id重新计算一遍哈希值，将哈希值对新的机器数进行取模操作，然后进行大规模的数据迁移。

为了解决这一为题，引入 一致性哈希算法 。数据id通过哈希函数转换成的哈希值头尾相连，想像成一个闭合的环形，一个数据id在计算出哈希值后认为对应到环中的一个位置。然后将每台机器根据机器id算出来的哈希值确定机器在环中的位置。如何确定一条数据归属哪条机器？把数据id用哈希函数算出哈希值，映射到环中相应的位置，顺时针找到离这个位置最近的机器，那台机器就是数据的归属。这样增删机器时的代价就较小。

为解决机器负载不均的问题，引入虚拟节点机制，即对每一台机器通过不同的哈希函数计算出多个哈希值，对多个位置都放置一个服务节点，称为虚拟节点。具体做法可以在机器ip地址或主机名的后面增加编号或端口号来实现。

2. 怎么往手机存储空间写入大量数据

一首先我们要知道手机储存空间到底有多大，点击设置储存信息。二查看详细储存信息。三把默认储存，其设置成为内存卡节省储存空间。是，如果手机上安装有的软件，请选择转移至SD卡。即省空间。五清理手机进程设置正在运行，看不需要的选择强行停止。六通过删除手机上的短信来节约储存空间。其通过删除无用软件或系统自带软件。可以借助第三方工具完成，例如使用360卸载内存软件。

3. 什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据

“大数据”简单理解为：

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。大数据，在于海量，单机无法快速处理，需要通过垂直扩展，即大内存高效能，水平扩展，即大磁盘大集群等来进行处理。

大数据为什么重要：

获取大数据后，用这些数据做：数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化

大数据技术对这些含有意义的数据进行专业化处理，对企业而言，大数据可提高工作效率，降低企业成本，精准营销带来更多客户。对政府而言，可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。对个人而言，可以利用大数据更了解自己等。

如何应用大数据：

大数据的应用对象可以简单的分为给人类提供辅助服务，以及为智能体提供决策服务。

大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+，可以应用在各行各业"，如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等。

4. 如何用大数据解决生活中的问题

1、应用于能源

随着工业化进程的加快，大量温室气体的排放，全球气候发生了变化，因此推动低碳环保显得尤为重要。将大数据技术应用到能源领域可以为低碳做出巨大贡献。低碳能源大数据主要由能源信息采集、能源分布式运行、能源数据统计分析、能源调度四个模块组成。通过这四个模块，可以科学、自动、高效地实现能源生产和能源管理，实现节能。

2、医学应用

大数据在医疗领域的应用主要是通过收集和分析大数据进行疾病的预防和治疗。患者佩戴大数据设备后，该设备可以收集有意义的数据。通过大数据分析，可以监测患者的生理状态，从而帮助医生及时、准确、有效地治疗患者。据新华网报道，大数据分析可以让我们在几分钟内解码整个DNA，找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。

3、对于金融业来说

大数据在金融业的主要应用是金融交易。许多股权交易都是使用大数据算法进行的，大数据算法可以快速决定是否出售商品，使交易更加简洁和准确。在这个大数据时代，把握市场机遇，快速实现大数据商业模式创新显得尤为重要。

4、应用于地理信息

地理信息系统(GIS)需要及时处理相关的空间信息，以及存储的大量数据和工作任务。将大数据技术合理地应用到地理信息系统中，不仅可以及时处理地理信息，而且可以提高处理结果的准确性。

5、应用于消费

为了在未来的市场中站稳脚跟，建立大数据库，充分利用大数据技术显得尤为重要。淘宝、京东等企业将通过大数据技术自动记录用户交易数据，对用户信用进行分析和记录，形成长期庞大的数据库，为后续金融业务布局提供征信和风控数据。

6、应用于制造业

大数据影响生产力，使机器设备在应用中更加智能化、自主化，使生产过程更加简洁、准确、安全，提高生产能力。此外，大数据技术可以帮助企业了解客户的偏好，从而生产出市场需要的产品。

关于如何用大数据解决生活中的问题，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。

5. 大数据处理的五大关键技术及其应用

作者 | 网络大数据

来源 | 产业智能官

数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。其中主要工作环节包括：

大数据采集 大数据预处理 大数据存储及管理 大数据分析及挖掘 大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为：

大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术：改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术：改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

机器学习中，可细分为归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

数据挖掘主要过程是：根据分析挖掘目标，从数据库中把数据提取出来，然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件，一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。

数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。一是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算，衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂，计算量就很大，特别是大量机器学习算法，都是迭代计算，需要通过多次迭代来求最优解，例如K-means聚类算法、PageRank算法等。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。 数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。 预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。 语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。 数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

预测分析成功的7个秘诀

预测未来一直是一个冒险的命题。幸运的是，预测分析技术的出现使得用户能够基于历史数据和分析技术(如统计建模和机器学习)预测未来的结果，这使得预测结果和趋势变得比过去几年更加可靠。

尽管如此，与任何新兴技术一样，想要充分发挥预测分析的潜力也是很难的。而可能使挑战变得更加复杂的是，由不完善的策略或预测分析工具的误用导致的不准确或误导性的结果可能在几周、几个月甚至几年内才会显现出来。

预测分析有可能彻底改变许多的行业和业务，包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。AI网络技术公司Mist Systems的联合创始人、首席技术官Bob fridy预测:“深度学习和预测性AI分析技术将会改变我们社会的所有部分，就像十年来互联网和蜂窝技术所带来的转变一样。”。

这里有七个建议，旨在帮助您的组织充分利用其预测分析计划。

1.能够访问高质量、易于理解的数据

预测分析应用程序需要大量数据，并依赖于通过反馈循环提供的信息来不断改进。全球IT解决方案和服务提供商Infotech的首席数据和分析官Soumendra Mohanty评论道:“数据和预测分析之间是相互促进的关系。”

了解流入预测分析模型的数据类型非常重要。“一个人身上会有什么样的数据?” Eric Feigl - Ding问道，他是流行病学家、营养学家和健康经济学家，目前是哈佛陈氏公共卫生学院的访问科学家。“是每天都在Facebook和谷歌上收集的实时数据，还是难以访问的医疗记录所需的医疗数据?”为了做出准确的预测，模型需要被设计成能够处理它所吸收的特定类型的数据。

简单地将大量数据扔向计算资源的预测建模工作注定会失败。“由于存在大量数据，而其中大部分数据可能与特定问题无关，只是在给定样本中可能存在相关关系，”FactSet投资组合管理和交易解决方案副总裁兼研究主管Henri Waelbroeck解释道，FactSet是一家金融数据和软件公司。“如果不了解产生数据的过程，一个在有偏见的数据上训练的模型可能是完全错误的。”

2.找到合适的模式

SAP高级分析产品经理Richard Mooney指出，每个人都痴迷于算法，但是算法必须和输入到算法中的数据一样好。“如果找不到适合的模式，那么他们就毫无用处，”他写道。“大多数数据集都有其隐藏的模式。”

模式通常以两种方式隐藏:

模式位于两列之间的关系中。例如，可以通过即将进行的交易的截止日期信息与相关的电子邮件开盘价数据进行比较来发现一种模式。Mooney说:“如果交易即将结束，电子邮件的公开率应该会大幅提高，因为买方会有很多人需要阅读并审查合同。”

模式显示了变量随时间变化的关系。“以上面的例子为例，了解客户打开了200次电子邮件并不像知道他们在上周打开了175次那样有用，”Mooney说。

3 .专注于可管理的任务，这些任务可能会带来积极的投资回报

纽约理工学院的分析和商业智能主任Michael Urmeneta称:“如今，人们很想把机器学习算法应用到海量数据上，以期获得更深刻的见解。”他说，这种方法的问题在于，它就像试图一次治愈所有形式的癌症一样。Urmeneta解释说:“这会导致问题太大，数据太乱——没有足够的资金和足够的支持。这样是不可能获得成功的。”

而当任务相对集中时，成功的可能性就会大得多。Urmeneta指出:“如果有问题的话，我们很可能会接触到那些能够理解复杂关系的专家” 。“这样，我们就很可能会有更清晰或更好理解的数据来进行处理。”

4.使用正确的方法来完成工作

好消息是，几乎有无数的方法可以用来生成精确的预测分析。然而，这也是个坏消息。芝加哥大学NORC (前国家意见研究中心)的行为、经济分析和决策实践主任Angela Fontes说:“每天都有新的、热门的分析方法出现，使用新方法很容易让人兴奋”。“然而，根据我的经验，最成功的项目是那些真正深入思考分析结果并让其指导他们选择方法的项目——即使最合适的方法并不是最性感、最新的方法。”

罗切斯特理工学院计算机工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建议说:“用户必须谨慎选择适合他们需求的方法”。“必须拥有一种高效且可解释的技术，一种可以利用序列数据、时间数据的统计特性，然后将其外推到最有可能的未来，”Yang说。

5.用精确定义的目标构建模型

这似乎是显而易见的，但许多预测分析项目开始时的目标是构建一个宏伟的模型，却没有一个明确的最终使用计划。“有很多很棒的模型从来没有被人使用过，因为没有人知道如何使用这些模型来实现或提供价值，”汽车、保险和碰撞修复行业的SaaS提供商CCC信息服务公司的产品管理高级副总裁Jason Verlen评论道。

对此，Fontes也表示同意。“使用正确的工具肯定会确保我们从分析中得到想要的结果……”因为这迫使我们必须对自己的目标非常清楚，”她解释道。“如果我们不清楚分析的目标，就永远也不可能真正得到我们想要的东西。”

6.在IT和相关业务部门之间建立密切的合作关系

在业务和技术组织之间建立牢固的合作伙伴关系是至关重要的。客户体验技术提供商Genesys的人工智能产品管理副总裁Paul lasserr说:“你应该能够理解新技术如何应对业务挑战或改善现有的业务环境。”然后，一旦设置了目标，就可以在一个限定范围的应用程序中测试模型，以确定解决方案是否真正提供了所需的价值。

7.不要被设计不良的模型误导

模型是由人设计的，所以它们经常包含着潜在的缺陷。错误的模型或使用不正确或不当的数据构建的模型很容易产生误导，在极端情况下，甚至会产生完全错误的预测。

没有实现适当随机化的选择偏差会混淆预测。例如，在一项假设的减肥研究中，可能有50%的参与者选择退出后续的体重测量。然而，那些中途退出的人与留下来的人有着不同的体重轨迹。这使得分析变得复杂，因为在这样的研究中，那些坚持参加这个项目的人通常是那些真正减肥的人。另一方面，戒烟者通常是那些很少或根本没有减肥经历的人。因此，虽然减肥在整个世界都是具有因果性和可预测性的，但在一个有50%退出率的有限数据库中，实际的减肥结果可能会被隐藏起来。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。

在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能 、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

6. 在不使用大数据的前提下如何对数据空间应用

对数据空间应用有以下五点：
1、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计。
3、预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5、数据质量和数据管理，大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

7. 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

8. 五分钟学GIS _ 大数据之分布式空间分析服务

分布式空间分析服务是什么

  分布式空间分析服务是SuperMap iServer 9D中新增的一个扩展模块，其利用Spark分布式计算方式，对超大体量的空间数据进行各种分析。可接入分布式存储的地理数据，如 HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop 分布式文件系统）存储的数据、iServer DataStore 中存储的关系型数据、以及 UDB 中存储的点线面数据。其提供强大的空间分析能力，例如大数据的地图出图、分析与管理。所有功能提供 REST API，方便开发与扩展。

优点

性能非常高
 分布式空间分析服务利用Spark分布式计算方式，将一个分析任务分解为多个子任务，最终通过分布式计算快速得到结果（如下图）。

适用的场景

1.传统空间分析处理时间长，想要大幅度提高处理效率。
例如：某项目中，2261万条纪录面（68.3GB大小）与3502平方公里的不规则面叠加分析，传统分析（机器：32核CPU，64GB内存）需要42.5分钟，而采用分布式计算模式（机器：4台4核CPU，16G内存机器）只需2.1分钟，性能提升20倍。

2.传统方式处理不了的数据内容。
例如：10亿点和1000W个面进行聚合，使用传统模式处理不了这种级别的数据。

3.项目适应未来技术趋势，即对传统数据进行分布式存储，分布式计算，实时数据处理，非结构化存储等。

GIS

SuperMap iServer 9D采用4节点集群方式，每节点配置32G、4Core，采用A+B数据方式，进行大数据量的空间分析（点聚合分析功能）：

9. 欧洲开发空间数据高速公路，用激光传输图像，是如何运行的

地质不稳定可能导致地面的差异运动，进而对各类基础设施（如城市道路、油气开采及储运设施、电力设施等）的安全带来影响。

大地量子的沉降与形变监测数据套件基于InSAR测量技术获取地表形变信息。与传统的测量技术相比，InSAR测量不需要现场安装或布设任何仪器，具有获取变形信息范围大、灵敏度高、可回溯、适应性强、不受不良天气影响等优势。能进行无接触式的精细化测量，识别早期地表变形风险。

EDRS随后将通过耗资达数十亿欧元的哥白尼地球观测项目为海上浮冰、石油泄漏或者洪水提供中继数据，但是该服务同样对其他付费客户开放。

通过面监测的方式，能够获取到边坡不同位置的形变信息，进而发现形变异常区域，早期识别滑坡风险。同样，大地量子也希望能将空间大数据的应用延伸到社会生活的方方面面，成为物理世界的搜索引擎，打造出一个“关于地球的数据网络”。

10. 大数据怎么使用

以下是关于如何成功使用大数据的一些方法。
1.敏捷
敏捷地掌握新兴技术的最新进展。顾客的需求往往在变化，因此，技术必须灵活适应客户的苛刻需求。如果想成功，应该调整收集的数据并处理，以满足客户的需求。‍
2.实时操作
实时操作业务，以了解客户遇到的各种问题。最好的方法是使用实时数据。因此，要了解业务的缺点，并实施适当的步骤来促进最佳的用户体验和更高的生产力。‍
3.多种设备
使用不同的设备来收集有关客户的相关信息，包括智能手机，笔记本电脑和平板电脑，因为客户会使用各种设备访问公司的产品。‍
4.使用所有的数据
全面使用数据来捕获汇总数据中的重要见解。从客户的经验和行为中收集的数据对于提高产品品牌和业务生产力非常重要。‍
5.捕获所有信息
在数据采集过程中，要掌握所有客户的信息，深入了解客户，避免盲点。还应该收集可能影响到客户的信息，从而提升品牌知名度