大数据算法

㈠ 大数据算法 的原理是什么 是谁发明的 是怎么发明的

大数据是一个很广的概念
并没有大数据算法这种东西
大数据是指数据量激增以后面临的一系列难题和场景
具体到实际应用 那就要具体看了
你可能想问 原来一个算法 在大数据场景下 变成什么样了， 其实这是分布式算法的问题，很多时候都不是某个人发明 而是工程问题

㈡ 多大的数据才算“大数据”

什么是大数据？
列举三个常用的大数据定义:
(1)具有较强决策、洞察和流程优化能力的海量、高增长、多样化的信息资产需要新的处理模式。
——Gartner
(2)海量数据量、快速数据流和动态数据速度、多样的数据类型和巨大的数据价值。
—— IDC
(3)或者是海量数据、海量数据、大数据，是指所涉及的数据太大，无法在合理的时间内被截取、管理、处理、整理成人类可以解读的信息。
—— Wiki
大数据的其他定义也差不多，可以用几个关键词来定义大数据。
首先是“大尺度”，可以从两个维度来衡量，一是从时间序列中积累大量数据，二是对数据进行深度提炼。
其次，“多样化”可以是不同的数据格式，比如文字、图片、视频等。，可以是不同的数据类别，如人口数据、经济数据等。，也可以有不同的数据源，如互联网和传感器等。
第三，“动态”。数据是不断变化的，它可以随着时间迅速增加大量的数据，也可以是在空间不断移动变化的数据。
这三个关键词定义了大数据的形象。
但是，需要一个关键能力，就是“处理速度快”。如果有这样的大规模、多样化、动态的数据，但是需要很长时间的处理和分析，那就不叫大数据。从另一个角度来说，要实现这些数据的快速处理，肯定没有办法手工实现，所以需要借助机器来实现。

㈢ 求大数据分析技术

目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度。

01 大数据生命周期

㈣ 大数据计算方式有哪些

视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求.可视化可以直观的展示数据。大数据计算方式有流式计算，分布式计算，典型系统hadoop cloudra。

㈤ 大数据常用算法有哪些

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㈥ 算法和大数据算法哪个好

计算机科学在大数据出现之前，非常依赖模型以及算法。人们如果想要得到精准的结论，需要建立模型来描述问题，同时，需要理顺逻辑，理解因果，设计精妙的算法来得出接近现实的结论。因此，一个问题，能否得到最好的解决，取决于建模是否合理，各种算法的比拼成为决定成败的关键。然而，大数据的出现彻底改变了人们对于建模和算法的依赖。举例来说，假设解决某一问题有算法A 和算法B。在小量数据中运行时，算法A的结果明显优于算法B。

㈦ 需要掌握哪些大数据算法

数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。

1、C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。
2、2、k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。
3、支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。
4、Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。
5、最大期望（EM）算法。在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然 估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。
6、PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。
7、Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。
8、K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
9、Naive Bayes。在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。
10、CART, Classification and Regression Trees。 在分类树下面有两个关键的思想。

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㈧ 什么叫大数据，与云计算有何关系。

1，大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产

2，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

(8)大数据算法扩展阅读：

大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。

大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。

大数据的趋势：

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：网络-大数据网络-云数据

㈨ 求一种大数据分析的算法

//群体数据的排序与查找 //1.直接插入排序的算法实现： void InsertSort(int arrForSort[],int nLength) { int i,j,temp; for(i=1;i/遍历整个序列 { temp=arrForSort[i]; for(j=i;j>0&&temp<arrForSort[j-1];j--) //将第i个元素插入到合适的位置 arrForSort[j]=arrForSort[j-1]; arrForSort[j]=temp; } } //2.直接选择排序的算法实现： void SelectSort(int arrForSort[],int nLength) { int min,temp, i,j; for(i=0;i<nLength-1;i++) { min=i; for(j=i+1;j<nLength;j++) //选出具有最小值的元素的下标标号 if(arrForSort[j]/第i个元素与具有最小值的元素进行交换 arrForSort[i]=arrForSort[min]; arrForSort[min]=temp; } } //3.起泡法排序的算法实现： void BubbleSort(int arrForSort[],int nLength) { int i,j,temp; i=nLength-1; while(i>0) { for(j=0;j<i;j++) //1次起泡的过程 { if(arrForSort[j+1]/逆序交换 {temp=arrForSort[j+1]; arrForSort[j+1]=arrForSort[j]; arrForSort[j]=temp;} } i--; //准备下一次起泡序列的长度 } } //4.希尔排序的算法实现： void ShellSort(int arrForSort[],int nLength) { int k,j,i,temp; k=nLength/2; //设置初始子序列的间隔 while(k>0) { for(j=k;j/子序列的插入排序 { temp=arrForSort[j];i=j-k; while((i>=0)&&(arrForSort[i]>temp)) { arrForSort[i+k]=arrForSort[i];i=i-k; } arrForSort[i+k]=temp; } k=k/2; //重新设置子序列的间隔 } return; } //5.顺序查找的实现 int SequenceSearch(int arrForSearch[],int nLength,int nKey) { int i; for(i=0;i<nLength;i++) //遍历整个序列 if(arrForSearch[i]==nKey) return i; return -1; } //6.折半查找的算法实现 int MiddleSearch(int arrForSearch(int arrForSearch[],int nLength,int nKey) { int mid,top,bottom; bottom=0; //设置首末元素下标 top=nLength-1; while(bottom/取序列中间元素下标 if(arrForSearch[mid]==nKey) return mid; //如果找到该元素，返回其下标 else if(arrForSearch[mid]>nKey) top=mid-1; //在前半个序列中继续查找 else bottom=mid+1; } return -1; }