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再谈大数据的特征:感受数据之大

2001年,高德纳分析员道格·莱尼在一份与其2001年的研究相关的演讲中指出,数据增长有三个方向的挑战和机遇:量(Volume),即数据多少;速(Velocity),即资料输入、输出的速度;类(Variety),即多样性。 在莱尼的理论基础上,IBM提出大数据的4V特征?得到了业界的广泛认可。第一,数量(Volume),即数据巨大,从TB级别跃升到PB级别;第二,多样性(Variety),即数据类型繁多,不仅包括传统的格式化数据,还包括来自互联网的网络日志、视频、图片、地理位置信息等;第三,速度(Velocity),即处理速度快;第四,真实性(Veracity),即追求高质量的数据。虽然不同学者、不同研究机构对大数据的定义不尽相同,但都广泛提及了这4个基本特征。 大容量 天文学和基因学是最早产生大数据变革的领域。2000年,斯隆数字巡天项目启动时,位于新墨西哥州的望远镜在短短几周内搜集到的数据已经比天文学历史上总共搜集的数据还要多;在智利的大型视场全景巡天望远镜一旦于2016年投入使用,其在5天之内搜集到的信息量将相当于前者10年的信息档案。2003年,人类第一次破译人体基因密码时,用...

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概述 资深Python工程师可以选择的编辑器有很多,比如 Rodeo,Spider,Eclipse,Vim,Visual Studio,Atom,Sublime Text,Jupyter等等,但是现在为什么现在很多资深的 Pythoner 都开始拥抱 RStudio 呢?要回答这个问题,首先我们要了解到Python工程师的需求到底是什么? 需求一 资深的Pythoner不依赖于集成开发环境,需要沉浸式编程。 真正的高手往往是不需要交互式编程环境的,他们更倾向于沉浸式编程,这些高手以前往往选择Vim或者Sublime Text这样的文本编辑器来解决问题。比如以前Sublime Text(Sublime Text是用Python写的)很火爆的时候,很多Python开发者都是Sublime Text安装几个插件,加一个REPL和代码高亮就开始干活了。而一些刚刚开始学习 Python 的同学则倾向于使用诸如 PyCharm,Visual Studio 这样的集成开发环境来辅助编程。 资深的Python开发者认为,过多的代码智能提示会打断自己的思路,提示一些并不需要的信息反而会降低自己的效率,沉...

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