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【 以下文字转载自 DataSciences 讨论区 】
发信人: minifish (little+fish), 信区: DataSciences
标 题: 问个大数据的问题
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Mar 5 11:16:19 2015, 美东)
问个大数据的问题，
假设我有一个sensor，接受streaming data, 数据进来以后就process（一些general
的 signal processing, filtering, feature extracting), 目的是anormaly
detection, 所以输出是whether or not abormaly is detected. 这些是算法问题，可
以解决。
现在的问题是如果我有1 million 这样的sensor, 相互之间是独立的，每个sensor
streaming进来自己的data, 同样的data processing 算法来对它自己收到的data 做
anormaly detection。
怎么才能让这个big data 问题最优化？ 怎么设计系统和平行算法？
我本人做算法，不是data scientist, 所以请教大牛们！ 谢谢！
发信人: minifish (little+fish), 信区: DataSciences
标 题: 问个大数据的问题
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Mar 5 11:16:19 2015, 美东)
问个大数据的问题，
假设我有一个sensor，接受streaming data, 数据进来以后就process（一些general
的 signal processing, filtering, feature extracting), 目的是anormaly
detection, 所以输出是whether or not abormaly is detected. 这些是算法问题，可
以解决。
现在的问题是如果我有1 million 这样的sensor, 相互之间是独立的，每个sensor
streaming进来自己的data, 同样的data processing 算法来对它自己收到的data 做
anormaly detection。
怎么才能让这个big data 问题最优化？ 怎么设计系统和平行算法？
我本人做算法，不是data scientist, 所以请教大牛们！ 谢谢！