P*l
2 楼
至今收到23篇作品,其中两篇是连载系列的文章,七篇作品上了首页十大或者置顶,谢
谢大家的支持(∩_∩)
1.zhetengren , [参加活动] 师姐 100
http://www.mitbbs.com/article_t2/WeddingBells/1317.html
2.xinmajia2014 , [那一刻]电影中的婚礼 100
http://www.mitbbs.com/article_t2/WeddingBells/1309.html
3. zhetengren, 【参加活动】那一刻 100
http://www.mitbbs.com/article_t2/WeddingBells/965.html
4. ucsb (ucsb), 【参加活动】那一刻 100
http://www.mitbbs.com/article_t2/WeddingBells/685.html
5. GoBeijingGo ,【参加活动】小学同桌 100
http://www.mitbbs.com/article_t2/WeddingBells/603.html
6. moonpolar , [参加活动那一刻]Yes, I do!上首页 41/712 200
http://www.mitbbs.com/article_t2/WeddingBells/361.html
7. ColinFirth ,[那一刻征文]电视剧中的那一刻 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/3043.html
8. GoBeijingGo ,[那一刻]生日怀念 200
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/2919.html
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/2941.html
9. GoBeijingGo ,[那一颗征文]守候 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/2921.html
10. ColinFirth ,[那一刻征文]牵手 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/3129.html
11. MC4,【参加活动】土人也有那一霎 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/3613.html
12. SimoneVerdi,[那一刻] All Over Again 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/3953.html
13. zhengtengren, [那一刻征文] 离别 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/3933.html
14. ColinFirth ,[征文]雕刻时光 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/4207.html
15. NWWolf , [婚版征文]老夫老妻那一刻 上首页 200
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/8951.html
16. Meixing, [征文]第一次约会 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/8079.html
17. reikoreiko, 【征文】第一次分手 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/8159.html
18. MJ7, [第一次征文]第一次接吻, 上首页 22/1560 200
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/8101.html
19. meixing, [征文] 《我的雨巷》100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/6009.html
20. zhetengren, [那一刻征文] 登顶 上首页 300
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/5431.html
[那一刻征文] 登顶 (2)
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/6437.html
[那一刻征文] 登顶 (3)
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/6725.html
[那一刻征文] 登顶 (4)
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/6911.html
[那一刻征文] 登顶 (5)
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/7201.html
《我的晓雯--登顶》 (6)
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/7735.html
《我的晓雯--登顶》 (7)
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/7861.html
《我的晓雯--登顶》 (8)5/1771
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/8021.html
《我的晓雯--登顶》 (9)
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/8023.html
21. Yobi, 写一下结婚花费清单, 上首页 98/17699 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/8239.html
22. laprett, 精挑细选的婚纱(图)+选婚纱心得 上首页 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/8437.html
23. milaso, 今天Bf求婚了,上首页 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/3219.html
24. Meixing, Yes,I do, 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/9095.html
谢大家的支持(∩_∩)
1.zhetengren , [参加活动] 师姐 100
http://www.mitbbs.com/article_t2/WeddingBells/1317.html
2.xinmajia2014 , [那一刻]电影中的婚礼 100
http://www.mitbbs.com/article_t2/WeddingBells/1309.html
3. zhetengren, 【参加活动】那一刻 100
http://www.mitbbs.com/article_t2/WeddingBells/965.html
4. ucsb (ucsb), 【参加活动】那一刻 100
http://www.mitbbs.com/article_t2/WeddingBells/685.html
5. GoBeijingGo ,【参加活动】小学同桌 100
http://www.mitbbs.com/article_t2/WeddingBells/603.html
6. moonpolar , [参加活动那一刻]Yes, I do!上首页 41/712 200
http://www.mitbbs.com/article_t2/WeddingBells/361.html
7. ColinFirth ,[那一刻征文]电视剧中的那一刻 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/3043.html
8. GoBeijingGo ,[那一刻]生日怀念 200
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/2919.html
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/2941.html
9. GoBeijingGo ,[那一颗征文]守候 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/2921.html
10. ColinFirth ,[那一刻征文]牵手 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/3129.html
11. MC4,【参加活动】土人也有那一霎 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/3613.html
12. SimoneVerdi,[那一刻] All Over Again 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/3953.html
13. zhengtengren, [那一刻征文] 离别 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/3933.html
14. ColinFirth ,[征文]雕刻时光 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/4207.html
15. NWWolf , [婚版征文]老夫老妻那一刻 上首页 200
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/8951.html
16. Meixing, [征文]第一次约会 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/8079.html
17. reikoreiko, 【征文】第一次分手 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/8159.html
18. MJ7, [第一次征文]第一次接吻, 上首页 22/1560 200
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/8101.html
19. meixing, [征文] 《我的雨巷》100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/6009.html
20. zhetengren, [那一刻征文] 登顶 上首页 300
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/5431.html
[那一刻征文] 登顶 (2)
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/6437.html
[那一刻征文] 登顶 (3)
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/6725.html
[那一刻征文] 登顶 (4)
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/6911.html
[那一刻征文] 登顶 (5)
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/7201.html
《我的晓雯--登顶》 (6)
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/7735.html
《我的晓雯--登顶》 (7)
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/7861.html
《我的晓雯--登顶》 (8)5/1771
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/8021.html
《我的晓雯--登顶》 (9)
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/8023.html
21. Yobi, 写一下结婚花费清单, 上首页 98/17699 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/8239.html
22. laprett, 精挑细选的婚纱(图)+选婚纱心得 上首页 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/8437.html
23. milaso, 今天Bf求婚了,上首页 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/3219.html
24. Meixing, Yes,I do, 100
http://www.mitbbs.com/article_t/WeddingBells/9095.html
l*o
3 楼
--- 海量数据,"大数据", 和高频数据讨论之结篇
我之前讨论过"Big Data"的概念。最早用它的人主要强调三个方面: Volume, Variety,
and Velocity, 数据量, 数据种类,和速度。以后再定义的人(例子可供索取)有所发
挥,不过定义"Big Data"的核心还是在这几个方面。
这里想提醒大家注意,直到目前为止,绝大多数人说起"Big Data"还是指非结构化数据
(比如说互联网的有关用户上网活动的数据), 而不是传统的结构化数据(比如说订单和
客户数据等等)。金融市场的数据是结构化数据的一种,尤其以定义严格和其对时间指
标(time stamp)的严重依赖性而著称。
近十几年来Internet 行业的发展,可以说与从互联网上产生和需要处理的数据量的指
数成长息息相关。某种程度上讲,指数成长的数据量和有关的指数成长的用户群相得益
彰,推进了互联网企业的发展和整个社会的互联网化。这成为"Big Data"这个概念被广
泛接受和广泛使用的直接动因。作为这个行业长期旗帜的Google, 可能最早解决工业层
次的"Scalability"的问题。他们并把相关技术以学术论文的方式公之与众(不知他们是
否有意为之),是当今"Big Data"产业的最大使能因素。由此之后产生的大量应用,比如
社群网络(Facebook, Linkedin), 微出版(twitter, Weibo), 和社群评价网(Yelp, 购
物网站的用户评论)不论在用户群的发展和技术上都得益与此。这些不同应用(这里只以
互联网应用为主)在产生大量新数据的同时,也产生了大量不同种类(Variety)的数据。
另一方面,相对于金融方面的实时数据和相关应用(比如高频交易)而言,基于互联网的
数据在速度上还是差别很多。所以,无论从哪方面讲,对于"Big Data"一般所指的非结
构化数据而言,数据量都是这个概念的关键。
基于此,我个人建议,"Big Data" 的翻译,应使用海量数据而不是也许已某种程度上
流俗的"大数据"。我建议同时保留"大数据时代"的用法,以作为对于当前技术世代基本
认知的肯定。这样的用词组合的好处在于: 1). 体现我们华人技术人士对于这看似混沌
的"Big Data"概念发展的认知; 2). 体现中文的丰富性; 3) 对于未来非结构化数据处
理与结构化数据处理的融合留下更大的命名空间; 4)为高频数据留下定义空间。
支持本帖的朋友,请帮忙顶一下。欢迎讨论,欢迎转载,请注明出处。
我之前讨论过"Big Data"的概念。最早用它的人主要强调三个方面: Volume, Variety,
and Velocity, 数据量, 数据种类,和速度。以后再定义的人(例子可供索取)有所发
挥,不过定义"Big Data"的核心还是在这几个方面。
这里想提醒大家注意,直到目前为止,绝大多数人说起"Big Data"还是指非结构化数据
(比如说互联网的有关用户上网活动的数据), 而不是传统的结构化数据(比如说订单和
客户数据等等)。金融市场的数据是结构化数据的一种,尤其以定义严格和其对时间指
标(time stamp)的严重依赖性而著称。
近十几年来Internet 行业的发展,可以说与从互联网上产生和需要处理的数据量的指
数成长息息相关。某种程度上讲,指数成长的数据量和有关的指数成长的用户群相得益
彰,推进了互联网企业的发展和整个社会的互联网化。这成为"Big Data"这个概念被广
泛接受和广泛使用的直接动因。作为这个行业长期旗帜的Google, 可能最早解决工业层
次的"Scalability"的问题。他们并把相关技术以学术论文的方式公之与众(不知他们是
否有意为之),是当今"Big Data"产业的最大使能因素。由此之后产生的大量应用,比如
社群网络(Facebook, Linkedin), 微出版(twitter, Weibo), 和社群评价网(Yelp, 购
物网站的用户评论)不论在用户群的发展和技术上都得益与此。这些不同应用(这里只以
互联网应用为主)在产生大量新数据的同时,也产生了大量不同种类(Variety)的数据。
另一方面,相对于金融方面的实时数据和相关应用(比如高频交易)而言,基于互联网的
数据在速度上还是差别很多。所以,无论从哪方面讲,对于"Big Data"一般所指的非结
构化数据而言,数据量都是这个概念的关键。
基于此,我个人建议,"Big Data" 的翻译,应使用海量数据而不是也许已某种程度上
流俗的"大数据"。我建议同时保留"大数据时代"的用法,以作为对于当前技术世代基本
认知的肯定。这样的用词组合的好处在于: 1). 体现我们华人技术人士对于这看似混沌
的"Big Data"概念发展的认知; 2). 体现中文的丰富性; 3) 对于未来非结构化数据处
理与结构化数据处理的融合留下更大的命名空间; 4)为高频数据留下定义空间。
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P*l
4 楼
有几篇文章,虽然标题没明确写着征文二字,那都是原创文章,且上首页了,就一同奖励
zhetengren 100+100+100+300
xinmajia2014 100
ucsb 100
GoBeijingGo 100+200+100
moonpolar 200
ColinFirth 100+100+100
MC4 100
SimoneVerdi 100
NWWolf 200
Meixing 100+100+100
reikoreiko 100
MJ7 200
Yobi 100
laprett 100
milaso 100
zhetengren 100+100+100+300
xinmajia2014 100
ucsb 100
GoBeijingGo 100+200+100
moonpolar 200
ColinFirth 100+100+100
MC4 100
SimoneVerdi 100
NWWolf 200
Meixing 100+100+100
reikoreiko 100
MJ7 200
Yobi 100
laprett 100
milaso 100
g*s
5 楼
haobo是高手,他的文我会好好拜读!
‘绝大多数人说起"Big Data"还是指非结构化数据
(比如说互联网的有关用户上网活动的数据), 而不是传统的结构化数据(比如说订单和
客户数据等等)。’
感谢澄清这点!
‘绝大多数人说起"Big Data"还是指非结构化数据
(比如说互联网的有关用户上网活动的数据), 而不是传统的结构化数据(比如说订单和
客户数据等等)。’
感谢澄清这点!
d*t
6 楼
hao.
d*t
7 楼
能简单谈谈你对big data和云计算的关系的理解吗?
Variety,
【在 l******o 的大作中提到】
: --- 海量数据,"大数据", 和高频数据讨论之结篇
: 我之前讨论过"Big Data"的概念。最早用它的人主要强调三个方面: Volume, Variety,
: and Velocity, 数据量, 数据种类,和速度。以后再定义的人(例子可供索取)有所发
: 挥,不过定义"Big Data"的核心还是在这几个方面。
: 这里想提醒大家注意,直到目前为止,绝大多数人说起"Big Data"还是指非结构化数据
: (比如说互联网的有关用户上网活动的数据), 而不是传统的结构化数据(比如说订单和
: 客户数据等等)。金融市场的数据是结构化数据的一种,尤其以定义严格和其对时间指
: 标(time stamp)的严重依赖性而著称。
: 近十几年来Internet 行业的发展,可以说与从互联网上产生和需要处理的数据量的指
: 数成长息息相关。某种程度上讲,指数成长的数据量和有关的指数成长的用户群相得益
Variety,
【在 l******o 的大作中提到】
: --- 海量数据,"大数据", 和高频数据讨论之结篇
: 我之前讨论过"Big Data"的概念。最早用它的人主要强调三个方面: Volume, Variety,
: and Velocity, 数据量, 数据种类,和速度。以后再定义的人(例子可供索取)有所发
: 挥,不过定义"Big Data"的核心还是在这几个方面。
: 这里想提醒大家注意,直到目前为止,绝大多数人说起"Big Data"还是指非结构化数据
: (比如说互联网的有关用户上网活动的数据), 而不是传统的结构化数据(比如说订单和
: 客户数据等等)。金融市场的数据是结构化数据的一种,尤其以定义严格和其对时间指
: 标(time stamp)的严重依赖性而著称。
: 近十几年来Internet 行业的发展,可以说与从互联网上产生和需要处理的数据量的指
: 数成长息息相关。某种程度上讲,指数成长的数据量和有关的指数成长的用户群相得益
l*m
8 楼
好文
j*p
9 楼
我感觉所谓大数据实际是离散数据的非离散化.
l*o
10 楼
@ddheart: 云计算实际是client/server 结构的泛化。Big Data 某种程度上是并行处
理的平民化。当然这个问题可能不完全那么简单,但基本是时事造英雄。
理的平民化。当然这个问题可能不完全那么简单,但基本是时事造英雄。
l*o
11 楼
--- 海量数据,"大数据", 和高频数据讨论之结篇
我之前讨论过"Big Data"的概念。最早用它的人主要强调三个方面: Volume, Variety,
and Velocity, 数据量, 数据种类,和速度。以后再定义的人(例子可供索取)有所发
挥,不过定义"Big Data"的核心还是在这几个方面。
这里想提醒大家注意,直到目前为止,绝大多数人说起"Big Data"还是指非结构化数据
(比如说互联网的有关用户上网活动的数据), 而不是传统的结构化数据(比如说订单和
客户数据等等)。金融市场的数据是结构化数据的一种,尤其以定义严格和其对时间指
标(time stamp)的严重依赖性而著称。
近十几年来Internet 行业的发展,可以说与从互联网上产生和需要处理的数据量的指
数成长息息相关。某种程度上讲,指数成长的数据量和有关的指数成长的用户群相得益
彰,推进了互联网企业的发展和整个社会的互联网化。这成为"Big Data"这个概念被广
泛接受和广泛使用的直接动因。作为这个行业长期旗帜的Google, 可能最早解决工业层
次的"Scalability"的问题。他们并把相关技术以学术论文的方式公之与众(不知他们是
否有意为之),是当今"Big Data"产业的最大使能因素。由此之后产生的大量应用,比如
社群网络(Facebook, Linkedin), 微出版(twitter, Weibo), 和社群评价网(Yelp, 购
物网站的用户评论)不论在用户群的发展和技术上都得益与此。这些不同应用(这里只以
互联网应用为主)在产生大量新数据的同时,也产生了大量不同种类(Variety)的数据。
另一方面,相对于金融方面的实时数据和相关应用(比如高频交易)而言,基于互联网的
数据在速度上还是差别很多。所以,无论从哪方面讲,对于"Big Data"一般所指的非结
构化数据而言,数据量都是这个概念的关键。
基于此,我个人建议,"Big Data" 的翻译,应使用海量数据而不是也许已某种程度上
流俗的"大数据"。我建议同时保留"大数据时代"的用法,以作为对于当前技术世代基本
认知的肯定。这样的用词组合的好处在于: 1). 体现我们华人技术人士对于这看似混沌
的"Big Data"概念发展的认知; 2). 体现中文的丰富性; 3) 对于未来非结构化数据处
理与结构化数据处理的融合留下更大的命名空间; 4)为高频数据留下定义空间。
支持本帖的朋友,请帮忙顶一下。欢迎讨论,欢迎转载,请注明出处。
我之前讨论过"Big Data"的概念。最早用它的人主要强调三个方面: Volume, Variety,
and Velocity, 数据量, 数据种类,和速度。以后再定义的人(例子可供索取)有所发
挥,不过定义"Big Data"的核心还是在这几个方面。
这里想提醒大家注意,直到目前为止,绝大多数人说起"Big Data"还是指非结构化数据
(比如说互联网的有关用户上网活动的数据), 而不是传统的结构化数据(比如说订单和
客户数据等等)。金融市场的数据是结构化数据的一种,尤其以定义严格和其对时间指
标(time stamp)的严重依赖性而著称。
近十几年来Internet 行业的发展,可以说与从互联网上产生和需要处理的数据量的指
数成长息息相关。某种程度上讲,指数成长的数据量和有关的指数成长的用户群相得益
彰,推进了互联网企业的发展和整个社会的互联网化。这成为"Big Data"这个概念被广
泛接受和广泛使用的直接动因。作为这个行业长期旗帜的Google, 可能最早解决工业层
次的"Scalability"的问题。他们并把相关技术以学术论文的方式公之与众(不知他们是
否有意为之),是当今"Big Data"产业的最大使能因素。由此之后产生的大量应用,比如
社群网络(Facebook, Linkedin), 微出版(twitter, Weibo), 和社群评价网(Yelp, 购
物网站的用户评论)不论在用户群的发展和技术上都得益与此。这些不同应用(这里只以
互联网应用为主)在产生大量新数据的同时,也产生了大量不同种类(Variety)的数据。
另一方面,相对于金融方面的实时数据和相关应用(比如高频交易)而言,基于互联网的
数据在速度上还是差别很多。所以,无论从哪方面讲,对于"Big Data"一般所指的非结
构化数据而言,数据量都是这个概念的关键。
基于此,我个人建议,"Big Data" 的翻译,应使用海量数据而不是也许已某种程度上
流俗的"大数据"。我建议同时保留"大数据时代"的用法,以作为对于当前技术世代基本
认知的肯定。这样的用词组合的好处在于: 1). 体现我们华人技术人士对于这看似混沌
的"Big Data"概念发展的认知; 2). 体现中文的丰富性; 3) 对于未来非结构化数据处
理与结构化数据处理的融合留下更大的命名空间; 4)为高频数据留下定义空间。
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g*s
12 楼
haobo是高手,他的文我会好好拜读!
‘绝大多数人说起"Big Data"还是指非结构化数据
(比如说互联网的有关用户上网活动的数据), 而不是传统的结构化数据(比如说订单和
客户数据等等)。’
感谢澄清这点!
‘绝大多数人说起"Big Data"还是指非结构化数据
(比如说互联网的有关用户上网活动的数据), 而不是传统的结构化数据(比如说订单和
客户数据等等)。’
感谢澄清这点!
d*t
13 楼
hao.
d*t
14 楼
能简单谈谈你对big data和云计算的关系的理解吗?
Variety,
【在 l******o 的大作中提到】
: --- 海量数据,"大数据", 和高频数据讨论之结篇
: 我之前讨论过"Big Data"的概念。最早用它的人主要强调三个方面: Volume, Variety,
: and Velocity, 数据量, 数据种类,和速度。以后再定义的人(例子可供索取)有所发
: 挥,不过定义"Big Data"的核心还是在这几个方面。
: 这里想提醒大家注意,直到目前为止,绝大多数人说起"Big Data"还是指非结构化数据
: (比如说互联网的有关用户上网活动的数据), 而不是传统的结构化数据(比如说订单和
: 客户数据等等)。金融市场的数据是结构化数据的一种,尤其以定义严格和其对时间指
: 标(time stamp)的严重依赖性而著称。
: 近十几年来Internet 行业的发展,可以说与从互联网上产生和需要处理的数据量的指
: 数成长息息相关。某种程度上讲,指数成长的数据量和有关的指数成长的用户群相得益
Variety,
【在 l******o 的大作中提到】
: --- 海量数据,"大数据", 和高频数据讨论之结篇
: 我之前讨论过"Big Data"的概念。最早用它的人主要强调三个方面: Volume, Variety,
: and Velocity, 数据量, 数据种类,和速度。以后再定义的人(例子可供索取)有所发
: 挥,不过定义"Big Data"的核心还是在这几个方面。
: 这里想提醒大家注意,直到目前为止,绝大多数人说起"Big Data"还是指非结构化数据
: (比如说互联网的有关用户上网活动的数据), 而不是传统的结构化数据(比如说订单和
: 客户数据等等)。金融市场的数据是结构化数据的一种,尤其以定义严格和其对时间指
: 标(time stamp)的严重依赖性而著称。
: 近十几年来Internet 行业的发展,可以说与从互联网上产生和需要处理的数据量的指
: 数成长息息相关。某种程度上讲,指数成长的数据量和有关的指数成长的用户群相得益
l*m
15 楼
好文
j*p
16 楼
我感觉所谓大数据实际是离散数据的非离散化.
l*o
17 楼
@ddheart: 云计算实际是client/server 结构的泛化。Big Data 某种程度上是并行处
理的平民化。当然这个问题可能不完全那么简单,但基本是时事造英雄。
理的平民化。当然这个问题可能不完全那么简单,但基本是时事造英雄。
h*7
18 楼
讲得好!
不过海量数据老让我想起海量存储......
可能以前SAN搞多了
金融行业,比如HFT用的机器什么级别?
我知道G用的很吓人
Variety,
【在 l******o 的大作中提到】
: --- 海量数据,"大数据", 和高频数据讨论之结篇
: 我之前讨论过"Big Data"的概念。最早用它的人主要强调三个方面: Volume, Variety,
: and Velocity, 数据量, 数据种类,和速度。以后再定义的人(例子可供索取)有所发
: 挥,不过定义"Big Data"的核心还是在这几个方面。
: 这里想提醒大家注意,直到目前为止,绝大多数人说起"Big Data"还是指非结构化数据
: (比如说互联网的有关用户上网活动的数据), 而不是传统的结构化数据(比如说订单和
: 客户数据等等)。金融市场的数据是结构化数据的一种,尤其以定义严格和其对时间指
: 标(time stamp)的严重依赖性而著称。
: 近十几年来Internet 行业的发展,可以说与从互联网上产生和需要处理的数据量的指
: 数成长息息相关。某种程度上讲,指数成长的数据量和有关的指数成长的用户群相得益
不过海量数据老让我想起海量存储......
可能以前SAN搞多了
金融行业,比如HFT用的机器什么级别?
我知道G用的很吓人
Variety,
【在 l******o 的大作中提到】
: --- 海量数据,"大数据", 和高频数据讨论之结篇
: 我之前讨论过"Big Data"的概念。最早用它的人主要强调三个方面: Volume, Variety,
: and Velocity, 数据量, 数据种类,和速度。以后再定义的人(例子可供索取)有所发
: 挥,不过定义"Big Data"的核心还是在这几个方面。
: 这里想提醒大家注意,直到目前为止,绝大多数人说起"Big Data"还是指非结构化数据
: (比如说互联网的有关用户上网活动的数据), 而不是传统的结构化数据(比如说订单和
: 客户数据等等)。金融市场的数据是结构化数据的一种,尤其以定义严格和其对时间指
: 标(time stamp)的严重依赖性而著称。
: 近十几年来Internet 行业的发展,可以说与从互联网上产生和需要处理的数据量的指
: 数成长息息相关。某种程度上讲,指数成长的数据量和有关的指数成长的用户群相得益
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