互联网数据存储量

A. 互联网大数据智能时代对我们最大的挑战，束缚与瓶颈不是新理念,新知识,新工具,新方法，而是旧的思维方

咨询记录 · 回答于2021-12-14

B. 互联网环境下数据存储方法与渠道

随着互联网的不断发展，用户在数据存储方面可以使用的渠道也在不断的增加，而将数据存储到云空间之中的话，大大提高了数据的可移动性。今天，我们就一起来了解和学习一下关于数据存储方面的一些知识。

通常，在使用任何编程语言进行编程时，您需要使用各种变量来存储各种信息。变量只是保留值的存储位置。这意味着，当你创建一个变量，你必须在内存中保留一些空间来存储它们。

您可能想存储各种数据类型的信息，如字符，宽字符，整数，浮点，双浮点，布尔等。基于变量的数据类型，操作系统分配内存并决定什么可以存储在保留内存中。

与其他编程语言(如C中的C和java)相反，变量不会声明为某种数据类型。变量分配有R对象，R对象的数据类型变为变量的数据类型。尽管有很多类型的R对象，但经常使用的是：

向量

矩阵

数组

因子

数据帧

列表

(1)基本数据类型

这些对象中简单的是向量对象，并且这些向量有六种数据类型，也称为六类向量。其他R对象建立在原子向量之上。

数据类型例校验

Logical(逻辑型)TRUE,FALSE

v<-TRUE

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"logical"

Numeric(数字)12.3，5，999

v<-23.5

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"numeric"

Integer(整型)2L，34L，0L

v<-2L

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"integer"

Complex(复合型)3+2i

v<-2+5i

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"complex"

Character(字符)'a','"good","TRUE",'23.4'

v<-"TRUE"

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"character"

Raw(原型)"Hello"被存储为48656c6c6f

v<-charToRaw("Hello")

print(class(v))

它产生以下结果-

[1]"raw"

在R编程中，非常基本的数据类型是称为向量的R对象，其保存如上所示的不同类的元素。请注意，在R中，类的数量不仅限于上述六种类型。例如，我们可以使用许多原子向量并创建一个数组，其类将成为数组。

(2)Vectors向量

当你想用多个元素创建向量时，你应该使用c()函数，这意味着将元素组合成一个向量。

#Createavector.

apple<-c('red','green',"yellow")

print(apple)

#Gettheclassofthevector.

print(class(apple))

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

[1]"red""green""yellow"

[1]"character"

(3)Lists列表

列表是一个R对象，它可以在其中包含许多不同类型的元素，如向量，函数甚至其中的另一个列表。

#Createalist.

list1<-list(c(2,5,3),21.3,sin)

#Printthelist.

print(list1)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

[[1]]

[1]253

[[2]]

[1]21.3

[[3]]

function(x).Primitive("sin")

(4)Matrices矩阵

矩阵是二维矩形数据集。它可以使用矩阵函数的向量输入创建。

#Createamatrix.

M=matrix(c('a','a','b','c','b','a'),nrow=2,ncol=3,byrow=TRUE)

print(M)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

[,1][,2][,3]

[1,]"a""a""b"

[2,]"c""b""a"

(5)Arrays数组

虽然矩阵被限制为二维，但阵列可以具有任何数量的维度。数组函数使用一个dim属性创建所需的维数。在下面的例子中，我们创建了一个包含两个元素的数组，每个元素为3x3个矩阵。

#Createanarray.

a<-array(c('green','yellow'),dim=c(3,3,2))

print(a)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果

,,1

[,1][,2][,3]

[1,]"green""yellow""green"

[2,]"yellow""green""yellow"

[3,]"green""yellow""green"

,,2

[,1][,2][,3]

[1,]"yellow""green""yellow"

[2,]"green""yellow""green"

[3,]"yellow""green""yellow"

(6)Factors因子

因子是使用向量创建的r对象。昆明北大青鸟http://www.kmbdqn.cn/认为它将向量与向量中元素的不同值一起存储为标签。标签总是字符，不管它在输入向量中是数字还是字符或布尔等。它们在统计建模中非常有用。

C. 谁知道目前我们全球互联网上的数据量大致有多少讲讲判断依据。多少文字信息，图片，声音，视频信息等等

IDC报告显示，预计到2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量是2011年的22倍。在过去几年，全球的数据量以每年58%的速度增长，在未来这个速度会更快。如果按照现在存储容量每年40%的增长速度计算，到2017年需要存储的数据量甚至会大于存储设备的总容量。
根据【比特网】相关文章

D. 人的大脑工作原理是什么储存容量相当于多大的电脑硬盘

据估算，人脑的数据存储极限约为3.5PB。（互联网的数据量约为1EB）

但是很明显，人脑的运算速度更快，效率更高。
据估算，人脑每秒可以执行2.2E15次浮点计算，是iPad2运算速度的1亿倍。
它的耗能很小哦，全功率运转只需40W。

数据来自Mark Fischetti为《SCIENTIFIC AMERICAN》专栏

大脑的信息传输和处理:
脑电波
现代科学研究已经知道，人脑工作时会产生自己的脑电波，可用电子扫描仪检测出，至少有四个重要的波段。经过研究证实大脑在至少有四个不同的脑电波。
一、“α”（阿尔法）脑电波，其频率为8-12Hz（赫兹）。
当人的大脑处于完全放松的精神状态（空的状态）下，或是在心神专注的时候出现的脑电波。在“放松活跃”状态时，我们能更快更有效地吸收信息。那是我们通常作某种沉思或倾听令人放松的音乐所取得的状态。当代一些流行的“快速学习”技巧，就是基于“巴洛克”音乐背景下的训练方法，就是许多巴洛克音乐作品的速度（即每分钟60-70拍），与大脑处于“放松性警觉”状态下“波长”是相似的。如果在那种音乐的伴奏下有人将信息读给你听，这信息就“飘进了你的潜意识”。
但是，对音乐的学习作用也不能走极端，其实道理十分简单。你在学习中使用音乐就会发现，如果你同时想收到四个音乐台，那这时的收音机是不可能发出任何有意义的音乐来的，或是杂乱无章怪音。人的大脑在学习中也是如此。你必须要清理你的脑电波——即只把它调到一个电台上。
这就是为什么每一个成功的学习课程总是轻轻松松地开始。有效清理你的思想，使你的潜意识能接收条理清晰和有价值的信息，并将它们存储进大脑中正确的“仓库”之中。在“放松性警觉（Relaxed Alertness）”状态时。
二、“β”（贝塔）脑电波，其频率为14—100Hz。
这种脑电波反映的是人类在一种通常的、日常的清醒状态下的脑电波情况。它是一般清醒状态下大脑的搏动状况，在这种状态下，人就会出现逻辑思维、分析以及有意识的活动。当你睁着双眼，目光盯着这个世界的一切事物，或者你在执行专门任务，比如解决问题和谈话。你头脑警觉、注意力集中、行动有效，但可能还有点情绪波动或焦虑不安，这就是典型的β脑波状态的人有时的反映，说出现烦恼、气愤、恐惧、恼火、紧张以及兴奋状态。
有的神经科学家进一步将脑波分成不同等级。有12－16Hz；还有高波(16－32Hz）；K复合波（33－35Hz）；以及超高级β波(35－150Hz）。K复合波仅仅呈短期、迸发式出现，在此情况下人可能会找到高创造力与洞察力的焦点。出现超高级β波时，你会有种超脱体外的感觉。
三、“θ”（西塔）脑电波，其频率4-8Hz。
这个阶段的脑电波为人的睡眠的初期阶段。即当你开始感觉睡意朦胧时——介于全醒与全睡之间的过渡区域——你的脑电波就变成以4～8Hz的速度运动。
四、δ”（德尔塔）脑电波，其频率为0.5-4Hz。
它为人的深度睡眠阶段的脑电波。当你完全进入深睡时，你的大脑就以0.5～4HZ运动，即δ波。你的呼吸深入、心跳慢、血压和体温下降。
你可能会问：以上这四种电波对学习和记忆有什么影响呢？美国快速学习先驱泰丽&S226；怀勒&S226;韦伯指出：β波——很快的脑电波——“对我们度过白天很有好处，但抑制了我们进入大脑更深层面。在α、θ波类型中可以进入更深的层面，这两种脑电波以放松、注意力集中和舒适等主观感受为特征，即在α、θ波状态下，非凡的记忆力、高度专注和不同寻常的创造力都可以取得。”你在快速阅读训练中怎样才能够取得对人的学习记忆最好的α、θ波状态，正是精英特在训练中要帮助你解决的重要题。

神经元
人脑约有1000亿个神经元，神经元之间约有上万亿的突触连接，形成了迷宫般的网络连接。每个神经元包含有数百万的蛋白质，执行不同的功能。确切地说，是各种蛋白质之间的相互作用形成了复杂的脑网络，而人们对这些蛋白质间相互作用的研究还处于起步阶段。[1]

E. 大数据魅力吸引各行各业

大数据魅力吸引各行各业
大数据的魅力在于，数据规模越大，对其进行挖掘可能得到的价值也将更大，而这也正是大数据热的原因。在专家看来，网民在网上产生的海量数据，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息，通过分析相关数据，可以精准了解大众需求、行为习惯、用户特征等。

如今，大数据正成为新的生产要素。如何挖掘和开发海量数据，通过对大数据的积累和交换、分析与运用，对经济走势产生更为敏锐的洞察和判断，成为行业从业者的制胜要点。
金融机构通过收集互联网用户的微博数据、社交数据、历史交易数据来评估用户的信用等级；证券分析机构通过整合新闻、股票论坛、公司公告、交易数据等试图分析和挖掘各种事件和因素对股市和股票价格走向的影响；零售企业通过互联网用户数据分析商品销售趋势、用户偏好……
如今，在大数据技术的支撑下，这样的场景正成为现实。
“人类正从IT时代走向DT（数据技术）时代”，阿里巴巴创始人马云在上海表示。
作为信息社会的“血液和DNA”，大数据产业在国内正加速渗透于城市信息化建设、企业生产经营和各类民生应用之中，成为推动“互联网+”落地的重要基石。
近日，工信部部长苗圩介绍，工信部将编制实施软件和大数据产业“十三五”发展规划，支持软件企业和工业企业跨界融合、协同创新。业界普遍认为，随着未来“十三五”有关大数据发展规划的出炉，大数据产业将迎来发展新高峰。
伴随着互联网、移动互联网以及物联网等的蓬勃发展，大数据正越来越成为信息社会的一大特征。
目前，中国网民数量居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。中国工程院院士邬贺铨这样描绘中国大数据的现状：淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB=1000GB）；网络每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB（1PB=1000TB）数据；一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB……
可以说，多种迹象表明，“信息爆炸”和“大数据时代”正在加速到来。截止到2014年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）级别。机构预测，在2014年年底，国内网络上集中存储的数据已经达到1ZB，到2020年时，整体的网络上数据存储量将会达到39ZB规模。
大数据的魅力在于，数据规模越大，对其进行挖掘可能得到的价值也将更大，而这也正是大数据热的原因。在专家看来，网民在网上产生的海量数据，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息，通过分析相关数据，可以精准了解大众需求、行为习惯、用户特征等。
如今，各行各业都开始尝试拥抱大数据技术，特别是互联网行业更被视为大数据应用的领跑者。比如在电商领域，今年“6·18电商大战”期间，国美总裁王俊洲表示，国美基于自己的“大数据工厂”来精准洞察消费需求，并通过按需定采的方式提前备货；在影视领域，在近日落幕的上海电影节上，游族影业等互联网企业纷纷宣布携手电影公司，打造“大数据电影”；在新兴的互联网金融领域，京东金融近日宣布投资美国大数据分析公司ZestFinance，将引入ZestFinance的先进技术和丰富经验，以打造更为强大、精准的大数据信用评估体系。

F. 互联网中的网络信息数据有多大

互联网的信息数据是无限的，因为互联网由N个计算机串联而成。 这个数量每天都在增加中，所以说是无法以数字来计算的。如果真要个数字，也得几亿万T吧~

G. 目前哪个互联网公司的数据存储的信息量最大最多

互联网公司就要看是哪方面的信息了，就那用户来说应该是腾讯的最多，其次电子商务以淘宝最多。

H. 互联网如何海量存储数据

目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库。随着互联网行业不断的发展，产生的数据量越来越多，并且这些数据的特点是半结构化和非结构化，数据很可能是不精确的，易变的。这样传统关系型数据库就无法发挥它的优势。因此，目前互联网行业偏向于使用NoSQL和分布式文件系统来存储海量数据。

下面介绍下常用的NoSQL和分布式文件系统。
NoSQL
互联网行业常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。

HBase是Apache Hadoop的子项目,理论依据为Google论文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data开发的。HBase适合存储半结构化或非结构化的数据。HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。

MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。支持嵌入式数据模型以减少对数据库系统的I/O、利用索引实现快速查询，并且嵌入式文档和集合也支持索引，它复制能力被称作复制集（replica set），提供了自动的故障迁移和数据冗余。MongoDB的分片策略将数据分布在服务器集群上。

Couchbase这种NoSQL有三个重要的组件：Couchbase服务器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase服务器，支持横向扩展，面向文档的数据库，支持键值操作，类似于SQL查询和内置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用于RESTful和流式访问数据的应用层API。Couchbase Lite是一款面向移动设备和“边缘”系统的嵌入式数据库。Couchbase支持千万级海量数据存储
分布式文件系统
如果针对单个大文件，譬如超过100MB的文件，使用NoSQL存储就不适当了。使用分布式文件系统的优势在于，分布式文件系统隔离底层数据存储和分布的细节，展示给用户的是一个统一的逻辑视图。常用的分布式文件系统有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。

相比过去打电话、发短信、用彩铃的“老三样”，移动互联网的发展使得人们可以随时随地通过刷微博、看视频、微信聊天、浏览网页、地图导航、网上购物、外卖订餐等，这些业务的海量数据都构建在大规模网络云资源池之上。当14亿中国人把衣食住行搬上移动互联网的同时，也给网络云资源池带来巨大业务挑战。

首先，用户需求动态变化，传统业务流量主要是端到端模式，较为稳定；而互联网流量易受热点内容牵引，数据流量流向复杂和规模多变：比如双十一购物狂潮，电商平台订单创建峰值达到58.3万笔，要求通信网络提供高并发支持；又如优酷春节期间有超过23亿人次上网刷剧、抖音拜年短视频增长超10倍，需要通信网络能够灵活扩充带宽。面对用户动态多变的需求，通信网络需要具备快速洞察和响应用户需求的能力，提供高效、弹性、智能的数据服务。

“随着通信网络管道十倍百倍加粗、节点数从千万级逐渐跃升至百亿千亿级，如何‘接得住、存得下’海量数据，成为网络云资源池建设面临的巨大考验”，李辉表示。一直以来，作为新数据存储首倡者和引领者，浪潮存储携手通信行业用户，不断 探索 提速通信网络云基础设施的各种姿势。

早在2018年，浪潮存储就参与了通信行业基础设施建设，四年内累计交付约5000套存储产品，涵盖全闪存储、高端存储、分布式存储等明星产品。其中在网络云建设中，浪潮存储已连续两年两次中标全球最大的NFV网络云项目，其中在网络云二期建设中，浪潮存储提供数千节点，为上层网元、应用提供高效数据服务。在最新的NFV三期项目中，浪潮存储也已中标。

能够与通信用户在网络云建设中多次握手，背后是浪潮存储的持续技术投入与创新。浪潮存储6年内投入超30亿研发经费，开发了业界首个“多合一”极简架构的浪潮并行融合存储系统。此存储系统能够统筹管理数千个节点，实现性能、容量线性扩展；同时基于浪潮iTurbo智能加速引擎的智能IO均衡、智能资源调度、智能元数据管理等功能，与自研NVMe SSD闪存盘进行系统级别联调优化，让百万级IO均衡落盘且路径更短，将存储系统性能发挥到极致。

“为了确保全球最大规模的网络云正常上线运行，我们联合用户对存储集群展开了长达数月的魔鬼测试”，浪潮存储工程师表示。网络云的IO以虚拟机数据和上层应用数据为主，浪潮按照每个存储集群支持15000台虚机进行配置，分别对单卷随机读写、顺序写、混合读写以及全系统随机读写的IO、带宽、时延等指标进行了360无死角测试，达到了通信用户提出的单卷、系统性能不低于4万和12万IOPS、时延小于3ms的要求，产品成熟度得到了验证。

以通信行业为例，2020年全国移动互联网接入流量1656亿GB，相当于中国14亿人每人消耗118GB数据；其中春节期间，移动互联网更是创下7天消耗36亿GB数据流量的记录，还“捎带”打了548亿分钟电话、发送212亿条短信……海量实时数据洪流，在网络云资源池(NFV)支撑下收放自如，其中分布式存储平台发挥了作用。如此样板工程，其巨大示范及拉动作用不言而喻。

I. 互联网上的各种信息数据都存在哪里它总共的数据量有多大

电脑的缓存文件里，一般不允许超过1MB，但你同意的话可以在10MB在内。
清除他们可以“点击菜单”，选择“程序”，选择“系统工具”，选择“磁盘清理”就行了。
也可以用360的清除。