大数据处理需要多少服务器：成本与高端计算机设备和软件的考量
一、引言
随着信息技术的飞速发展，大数据已成为驱动各行各业创新发展的重要力量。
大数据处理需要高性能的计算机设备和软件支持，这无疑增加了企业在技术投入上的成本。
那么，究竟需要多少服务器来进行大数据处理？这背后又涉及哪些成本与高端计算机设备和软件的考量？本文将从分析视角探讨这一问题。
二、大数据处理的挑战与需求
在大数据时代，数据量的急剧增长对数据处理能力提出了更高的要求。
大数据处理面临着诸多挑战，如数据获取、存储、处理、分析和挖掘等方面。
为了应对这些挑战，需要使用高端的计算机设备和软件。
这些设备和软件不仅能提高数据处理效率，还能保证数据的安全性和完整性。
因此，大数据处理对高端计算机设备和软件的需求迫切。
三、服务器需求的分析
（一）硬件需求
大数据处理对硬件资源的需求极高，尤其是计算能力和存储空间。
一台高性能的服务器能处理大量数据，但面对庞大的数据量，单台服务器往往难以承受。
因此，需要多台服务器组成集群，共同承担数据处理任务。
服务器数量取决于数据量、数据处理需求以及业务规模等因素。
（二）软件需求
除了硬件资源，大数据处理还需要高效能的软件支持，如数据库管理系统、数据挖掘工具、数据分析软件等。
这些软件需要占用一定的硬件资源，并在一定程度上影响服务器的需求。
因此，在选择软件时，需充分考虑其性能、兼容性以及对硬件资源的需求。
四、成本与高端计算机设备和软件的考量
（一）成本分析
大数据处理的成本主要包括硬件设备成本、软件成本、运维成本等。
硬件设备成本占比较大，而服务器是硬件设备中的主要部分。
因此，服务器需求越多，硬件设备的成本就越高。
高端软件和运维成本也是不可忽视的一部分。
（二）高端计算机设备和软件的重要性
高端计算机设备和软件在大数据处理中扮演着至关重要的角色。
它们能提高数据处理效率，保证数据的安全性和完整性，从而提高企业的竞争力。
高端设备和技术也意味着更高的成本投入。
因此，企业需要在权衡成本与效益的基础上，做出明智的决策。
五、优化策略与建议
（一）提高硬件与软件的性能
为了降低大数据处理的成本，企业可以采取提高硬件与软件性能的举措。
例如，优化服务器的配置，选择高性能的处理器和大容量的存储设备；同时，选用性能优越、兼容性强的软件和工具，以提高数据处理效率。
（二）云计算资源的利用
云计算为企业提供了弹性、可扩展的计算资源。
通过云计算，企业可以根据需求动态调整服务器资源，降低固定成本投入。
云计算还能提供丰富的软件资源，满足企业在数据处理方面的多样化需求。
（三）培训与人才建设
大数据处理不仅需要高端的计算机设备和软件支持，还需要专业的技术人才。
因此，企业应加强对人才的培训和培养，建立专业的大数据处理团队。
这样不仅能提高数据处理效率，还能在降低成本的同时提高数据处理的效益。
六、结论
大数据处理需要高端的计算机设备和软件支持，这无疑增加了企业在技术投入上的成本。
服务器需求取决于数据量、数据处理需求以及业务规模等因素。
为了降低大数据处理的成本，企业可以采取提高硬件与软件性能、利用云计算资源和加强培训与人才建设等优化策略。
在权衡成本与效益的基础上，做出明智的决策是企业发展的关键。
大数据技术在电子政务领域的应用
大数据技术在电子政务领域的应用随着科学技术在社会各领域的不断渗透, 为人们的生活带来了巨大改变, 其中, 以大数据技术为代表的现代电子信息技术的广泛使用, 将人们带入了“大数据时代”。
本文以大数据技术在电子政务领域的应用为研究内容, 在分析大数据技术特征的基础上, 这一技术在电子政务领域的实际应用加以介绍, 从而使人们更加深入的了解大数据技术。
近年来, 我国在计算机网络技术研究领域取得了显著成绩, 大数据技术、云计算技术、物联网技术等在社会各领域得到了较为广泛的应用。
在此过程中, 为提高政府部门办事效率, 以大数据技术为核心的电子政务系统应运而生, 并且, 融入了大数据技术的电子政务系统在数据的获取、处理、分析等方面的效率显著提高, 为政府相关工作的高效开展奠定了基础。
1、大数据技术的特征概述相比较传统数据处理技术来说, 大数据技术的主要特征包括以下四个方面:(1) 大数据技术涉及到的数据量极为庞大, 在计算机网络快速发展的今天, 网络上的数字信息呈现出几何指数增长的趋势, 经过一定时期的积累, 这一数据量将达到惊人的数量, 为此, 只有大数据技术才能够对此类规模的数据进行有效的处理。
(2) 大数据技术所涉及数据类型众多, 除常见的文本、声音、图像、音频等数据外, 还包括一些特殊的文件形式, 并且, 不同类型的文件形式其作用自然也就存在着明显的差异。
(3) 大数据技术有着较快的数据处理数度, 凭借分布式计算机技术的使用, 能够在最短的时间内完成一定规模数据的处理任务, 并且, 最终得到的结果是有效的。
(4) 大数据技术所处理的数据虽然数据密度较低, 但是, 当密度较低的数据被收拢在一起后, 通过科学的数据处理分析方法, 从零星的数据中寻找有用的信息, 并对该信息的价值进行深入挖掘。
2 、大数据技术的关键所谓大数据, 是指在短时间通过网络嗅探的方式, 快速搜集各种类型的网络数据, 并在相关数据中获取有价值的信息。
大数据技术的实现需要通过大规模并行处理数据库技术、数据挖掘技术、分布式数据库技术、云计算基础构架平台等技术, 为更好的研究大数据技术, 应对其关键技术进行深入分析。
2.1 大规模并行处理数据库技术为保证大数据技术中庞大数据的存储与处理, 则需要利用大规模并行处理数据库技术对相关数据进行集群管理。
这一技术能够以最快的速度对数据处理命令进行相应, 并具有较低的延迟读写速度, 并且, 在云计算平台的配合下, 大规模并行处理数据库的成本也相对较低, 在正常工作过程中, 能够实现多个副本故障检测与转移机制, 在长时间工作的状态下, 出现故障的几率较低。
2.2 分布式数据库技术所谓分布式数据库技术, 则区别于云存储数据库的形式, 他是利用互联网的空间特性, 将物理空间相对独立的存储单元进行连接, 通过一定的算法进行逻辑上的统一, 形成具有超大规模的数据库, 并具有较高的数据处理能力和数据存储能力。
从信息安全的角度分析, 这种分布式的数据库技术能够实现对数据资源的有效保护, 即便出现大规模的计算机病毒事件, 基于分布式数据的存储优势, 相关病毒对部分计算机的影响, 并不能对全部计算机中的数据造成毁灭性的破坏。
2.3 分布式存储技术在大数据技术的实际应用中, 为满足用户一定规模数据存储的需求, 则充分利用了分布式存储技术所具有的纵向、横向扩展的优势, 将数据进行分割后存储与多台服务器、存储设备上, 从而有效降低了单一存储器的数据存储压力, 并且, 这种分布式存储技术, 还实现了系统可用性、可靠性的提高, 以及保证数据存取的高速进行。
2.4 云计算技术对于大数据技术来说, 为了实现对一定规模数据的收集、分析和处理的能力, 则充分利用了云计算技术所搭建的平台, 从而为大数据技术的应用奠定了坚实的硬件基础。
基于传统存储技术在速度、空间上的有限性, 无法为大数据技术提供足够的支持, 云计算技术则将传统计算机的存储、运算功能转移至云端, 以一种更加高效的方式, 为大数据技术在众多领域的拓展提供可靠的技术平台。
3、大数据技术在电子政务领域的应用基于大数据技术的诸多优势, 在电子商务领域, 大数据技术主要用于网站数据进行分析, 社会诚信系统的构建, 信息共享平台与电子政务系统等。
3.1 大数据技术支持下的政府网站大数据分析为准确掌握网站的浏览情况, 大多数网站都会对用户的日常浏览情况进行数据分析, 相关分析要素包括用户访问的路径、不同网页的停留时间、浏览网页的具体时间等, 通过对以上要素的研究, 能够对用户需求、习惯进行准确分析, 并能够对后期网站缺陷的具体调整提供指导性意见。
以某政府网站为例, 由于网页设计不合理, 以至于在用户打开某一页面时, 长期处于等待状态, 如此一来, 用户对这一网页的实际浏览次数将为0。
针对这一情况, 网站管理人员通过对某一周期内的网站浏览情况进行分析, 由于一定周期内浏览网站用户的数量较大, 且相关要素成倍增加, 所以, 在处理以上信息的过程中就用到了大数据技术。
对于网页访问次数出入较大的数据, 则需要进行深入分析, 在排除网页的可链接性之后, 检查网页内的相关信息, 却保网页内信息的可靠、安全。
通过用户浏览网站后留下的大量信息, 网站一方可以将用户信息存入数据库中, 并利用大数据技术对相关信息进行分类, 以实现网站信息向用户的精准推送。
并且, 经过大数据处理后的数据信息, 逐渐成为政府行政决策的重要依据, 并能够在一定程度上保证行政决策的有效性和科学性。
3.2 大数据技术支持下的信用平台建设为更好的掌握居民信用信息, 建立以个人为单位的信用数据库, 则需要以大数据技术为依托, 收集相关部门所掌握的居民信用资料, 并通过大数据技术进行对比、整合, 进而得出准确的个人信用情况。
例如, 在购房贷款过程中, 商业银行往往需要用户提供《个人征信档案》, 在《个人征信档案》中, 不仅包括用户的基本身份信息, 还包括用户在所有金融机构办理的各种信用卡情况, 以及是否存在不良信用记录等, 这些信息的存在, 就意味着政府机构与金融机构之间实现了以大数据技术为核心的信息共享, 通过对比用户身份信息, 将属于同一用户的信用信息进行整合, 并重新存储与数据库之中。
政府行为的信用平台建设, 旨在掌握用户的个人诚信资料, 并为基于个人行为的政府服务工作提供数据支撑, 打击社会范围内长期存在的老赖等现象。
大数据技术支持下的信用平台建设, 能够实现社会范围内道德诚信体系的不断加强, 促进社会道德水平的提升。
3.3 大数据交换共享平台与电子政务随着政府部门事务性工作的不断增加, 仅依靠人工对相关数据进行收集、分类、整合、处理等工作不仅效率低, 速度慢, 且容易出现人为性差错, 数据结果的人为性因素较大。
在此情况下, 依托大数据技术在多元数据收集、处理方面的优势, 以及计算机网络技术下的信息共享平台建设, 能够帮助政府通过网络获取社会各领域的相关数据, 并对数据资源进行有效整合, 形成庞大的数据库资源。
然而, 对于数据库来说, 只有得到利用才能体现其价值, 在情况下, 政府部门就充分利用了大数据交换共享平台的优势, 建立以政府事物为中心的社会基础数据库, 为政府相关工作的开展提供横向、纵向信息的全方位共享。
在区域间政府工作交流方面, 大数据共享交换平台能够突破传统政务工作的空间限制, 进而促进跨地区政府部门信息资源整合与交流下的业务开展。
为更好的发挥电子政务的优势, 在大数据交换共享平台的建设方面, 需要对这一平台的信息资源目录体系进行完善, 制定政府间统一的大数据交换共享平台使用标准, 规范政府在使用大数据交换共享平台的各种行为, 以实现对数据资源的合理、高效利用。
所以, 大数据交换共享平台的使用, 不仅便于政府工作的开展, 也促进了社会管理工作有条不紊的展开, 社会环境的稳定得以实现。
3.4 电子政务决策系统中的大数据技术在实际使用过程中, 大数据技术并不仅仅是简单的对多元数据的收集、整合、分析、处理, 对于大数据技术的使用方来说, 庞大的数据价值还在于能够辅助政府决策。
利用计算机软件技术, 通过对庞大数据中有关数据的筛选、分析, 经过计算机软件的处理之后, 能够得到更加准确的计算结果, 政府部门依据这一结果, 就可以完成一系列的政府决策, 从而实现了政府办事效率的快速提高。
例如, 在市政建设方面, 对于城市内部交通拥堵问题, 可以借助交通系统长期提供的大数据信息, 了解城市内交通拥堵的主要路段、时间, 以及在庞大数据信息的支持下, 通过建模的方式, 采取多种治堵方式, 并利用大数据技术对每一种方式的实际效果进行综合评估, 最终选择效果最好的治堵方式。
对于政府决策的客观性、准确性等, 使用大数据技术辅助决策有着极大的优势, 但是, 基于大数据技术缺乏人类情感因素的介入, 以至于相关决策并不能够完全突出“以人为本”的政府工作理念, 所以, 政府部门应慎重对待大数据技术下的电子政务决策, 根据相关内容的实际情况, 做出最佳的决策选择。
4、大数据技术在电子政务中应用的不足之处分析通过对地方政府电子政务系统的实际使用情况调查研究后发现, 即便在我国电子信息技术得到快速发展的情况下, 大多数地区政府在电子政务系统建设方面依然存在不足, 即便是已经施行电子政务管理的地区, 政府部门对于大数据技术的实际应用却有着较为明显的不足, 以至于大数据技术的优势无法得到有效发挥。
4.1“数据孤岛”现象的存在大数据技术的核心在于对数据信息的共享, 然而, 有地方政府对大数据技术的认识不足, 以至于在数据共享方面存在政策性的理解偏差, 使得以政府为核心的相关数据无法被其它行业所利用, 大数据技术的优势也就失去。
例如, A省与B省协商开通省际公交专线, 然而, 为了更好的安排公交车的运行时间表, 则需要A、B两省之间的人员往来数据进行分析, 并能够预估公交线路的实际载客风险, 从而适当的调整公交车的运营次数和时间, 但是, 在实际操作过程中, A、B两省间的客流数据无法实现共享, 以至于在公交车的实际安排下依然无法解决道路拥堵的实际问题。
地方政府所体现出来的在大数据技术应用方面的这一问题, 是传统政务管理工作中各自为政思想的延续, 一旦数据无法实现共享, 也就造成了所谓的“数据孤岛。
大数据共享的问题在于两个方面, 首先, 政府部门之间有着严格的管理秩序, 优势存在上下级关系的政府部门, 下级向上级申请差异数据库中的内容, 多无法得到上机政府部门的许可, 以至于大数据技术在电子政务领域的使用存在着明显的“数据孤岛”现象。
导致“数据孤岛”现象的原因还包括大数据技术的本身, 由于我国大数据技术的应用并未得到普及, 在电子政务领域也只是部分地区完成了大数据技术的初步使用。
数据作为政府管理的稀缺资源, 以及从保密的角度分析, 相关数据并不能进行过度披露, 否则, 将造成社会性的事件。
所以, 这也就不难解释除政府部门间数据信息的相对独立以外, 广大市民同样无法通过大数据技术支持下的电子政务平台获得真实的数据信息。
在这一“数据孤岛”现象的影响下, 地方电子政务平台的实际效果也就有着明显的降低。
4.2 电子政务领域常见的数据资源“过剩”与“闲置”问题单从地区政府发展的角度来看, 地区政府在大数据技术方面投入的多少, 能够直接反映出该地区经济发展的实际情况, 两者之间存在着显著的正相关关系。
然而, 当地区政府在大数据技术方面的投入与实际数据需求偏低时, 也就出现了所谓的数据资源“过剩”的问题。
不仅如此, 在大数据技术投入不足的情况下, 政府部门无法对社会中存在的大量数据加以利用时, 也就形成了另一种形式的数据资源“闲置”。
(1) 以南京地区为例, 作为我国南方较为重要的经济主体, 南京市政府在大数据技术与电子政务方面投入了大量人力、物力和财力, 经过近几年的发展, 已经形成了较为完备的电子政务平台, 在实际使用中也到了广大市民的欢迎。
然而, 相对于南京的区域地位来说, 受上海的影响, 作为上海市的经济辐射范围, 南京市的发展受到了一定的影响, 经济中心明显向上海地区便宜, 为此, 基于大数据技术的电子政务平台所整合的数据, 也就无法在更大的空间中发挥其作用, 这就是数据资源“过剩”。
(2) 在我国西北、西南部分地区, 由于经济发展较为落后, 以至于在全国范围内进行大数据技术支持下的电子政务系统建设过程中, 无法进行大范围的电子政务系统建设。
以贵州省为例, 大数据技术下电子政务系统依然停留在商业层面的应用, 对于其它领域的电子政务系统建设并未涉及, 因此造成了贵州省内相关数据信息无法全面获取, 这也就是资源“闲置”的直接表现。
5、关于大数据技术在电子政务领域应用的建议针对当前大数据技术发展的实际情况, 以及电子政务作为信息化时代下政府事务性工作改革的重要内容, 有着较为积极的意义。
因此, 为推动大数据技术在电子政务领域的中的应用, 则需要做到以下三个方面。
(1) 地方政府应结合大数据技术与电子政务的结合, 推动地区大数据技术产业的发展, 通过各种优惠政策, 吸引高新技术企业入驻, 建立以大数据技术为核心的产业发展模式, 从而带动地区经济发展。
(2) 提高政府方面对大数据技术的认识, 在社会发展过程中, 大数据技术的优势越发明显, 尤其是在传统事务性工作的处理方面, 借助专业的数据分析软件, 能够完成从数据的收集、整理、分类, 直至得出数据分析结果, 实现了政府办事效率的显著提高。
如此一来, 大数据技术的优势得以体现, 政府方面对于大数据的认识进一步提高, 进而促进了大数据技术在电子政务领域的普及。
(3) 加快大数据技术相关硬件、软件的研发。
目前, 大数据技术涉及到的硬件、软件成本较高, 导致了部分经济欠发达地区无法实现大数据技术支持下的电子政务系统的全面推广。
以大数据技术使用较为广泛的数据中心机房来说, 由于要使用到高速计算机和服务器到等昂贵的信息设备, 对于缺乏条件的地方政府来说, 可以利用云计算技术, 通过网络服务器的模式, 解决这一问题。
总的来说, 大数据技术在电子政务领域的应用实现了我国政务处理的信息化改革, 对于我国现代化社会管理制度体系的建立打下了坚实的基础。
并且, 通过大数据思维在政务领域的渗透, 有助于大数据技术的应用效率提高。
6、总结尽管, 我国电子政务系统的建设时间并不长, 相关领域依然有待完善。
随着大数据技术在电子政务领域的不断渗透, 基于多元数据收集、整合、分类、处理的大数据信息交换共享平台建设, 为政府各项事务的有效开展奠定了坚实的基础。
然而, 由于技术与认识上的不足, 电子政务系统中的大数据技术应用仍然集中于纵向政务业务领域, 这并不符合当前社会发展的趋势。
因此, 为推广以大数据技术的应用个, 则需要加快大数据技术支持下的电子政务系统的设计, 推动电子政务系统中大数据技术的应用, 打造“数字化政府”。
大数据专业电脑需要什么配置
大数据专业需要处理和分析大量数据，因此对计算机配置有一定要求。
为了确保在运行多个大数据分析任务时，性能表现良好，建议选择高性能的多核处理器，例如Intel Core i7或AMD Ryzen 7。
大数据分析任务通常需要较大的内存空间，建议至少16GB RAM，如果预算允许，32GB或更高内存将更佳。
为了提高读写速度，建议选择固态硬盘（SSD）作为系统盘。
根据数据存储需求，可以考虑使用外部硬盘或网络存储（NAS）作为数据仓库。
如果您的主要关注点是大数据分析而不是深度学习，则无需选择高性能的GPU。
不过，对于需要运行深度学习和大规模数据处理的任务，选择一款性能较好的GPU非常重要。
NVIDIA GeForce RTX系列或RTX A系列显卡（如：RTX 3070、RTX 3080等）是非常好的选择。
选择一个尺寸适中、分辨率较高的显示器，以便于查看数据和分析结果。
建议选择24英寸或更大的显示器，分辨率至少为1920×1080。
确保计算机连接到高速且稳定的网络，以便于下载大量数据以及与其他计算机或服务器进行通信。
在大数据领域，Linux系统（尤其是Ubuntu）非常受欢迎，因为它提供了许多与数据分析相关的工具和库。
选择适合的操作系统，例如Windows、macOS或Linux。
请注意，这些配置建议可能会随着技术和市场需求的变化而变化。
在购买计算机时，请关注最新的硬件信息和评测。
根据个人喜好和需求选择键盘、鼠标等外设。
大数据用什么电脑大数据专业用什么笔记本电脑
A. 大数据专业应该买什么电脑
大数据专业对电脑的数据运算能力要求较高，建议买的电脑，要求内存能力自长，要求大一些，对运算精度要求高一些
B. 学大数据的要买什么电脑5000以内
一、电脑的系统目前电脑操作系统主要有windows系列，dos，mac os系列，linux，unix。
现在主流的就是windows系统和mac系统,windows系统特点是使用历史更长,可以安装的软件更多,大家操作更灵活,使用更方便,而mac系统,有一些软件没有对应的安装包,系统使用的时间也没有windows长,系统操作习惯与windows也有很大的不同.所以对于初学者建议使用windows系统,这样减少系统使用的磨合时间,将精力放在开发上.当然对于有mac使用经验的人,由于mac良好的流畅度,系统设计,清晰度.使用mac也是可以的.二、电脑的配置首先电脑一定要支持虚拟化,mac基本都支持,windows电脑只要电脑不太老都是支持的,我们可以到bios中查看设置.1.硬盘:金士顿 A2000 250GB NVMe M.2固态硬盘: Intel酷睿i3-9100F（盒装）,自己学习基本都够用,当然肯定是性能越高越好3.内存:最少8G,16G更好,内存也是最重要的一个指标学好大数据，只配一个电脑是远远不够的需要你有一个好的老师和一个好的教程。
C. 大数据专业用什么配置笔记本够用
这个需要根据用途选择，配置是越高越好，当然价格也就会越高。
挑选电脑的话主要从以下几个方面考虑：1、CPU：计算机的所有操作都受CPU控制，CPU的性能指标直接决定了微机系统的性能指标，目前市面主流的是奔腾、酷睿i3、i5之类。
2、显示屏：液晶显示器是笔记本电脑中最为昂贵的一个部件。
屏幕的大小主流为14.1英寸，也有15英寸的，如果用户经常出差的话，建议选择一些超薄、超轻型笔记本，屏幕在12寸~13寸，如果用户是坐办公室，不妨选择大一点，这样看起来比较舒适。
3、内存：用于暂时存放CPU中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器交换的数据，计算机中所有程序的运行都是在内存中进行的，因此内存的性能对计算机的影响非常大。
目前市面主流的是2G/4G,以及8G大小的内存。
4、硬盘容量：作为计算机系统的数据存储器，容量是硬盘最主要的参数，主要考虑硬盘容量和转速，市面主流是500及1T容量的，5400转速和7200转速的。
5、光盘驱动器：目前流行搭配DVD-RW（DVD刻录）。
从使用和经济的角度。
要注意光驱读盘的稳定性、读盘声音、读盘时的纠错能力、光驱速度等。
6、电池和电源适配器：尽可能选购锂电池，而对于电源适配器，在选购时要应该注意在长时间工作以后，如果温度太高就不正常。
7、扩充性：应充分考虑产品的扩充性能和可升级性。
使用最频繁的USB接口，有多个较好用，可以很轻易地接上数字相机、扫描仪、鼠标等各种外设。
8、是否预装操作系统：没有预装操作系统，就是所说的“裸机”。
这样对系统的稳定性有一定影响。
9、品牌：买笔记本电脑最好不要只求便宜，或规格高。
品牌保证在购买时是有意义的，因为一般品牌形象好的公司，通常会在技术及维修服务上有较大的投资，并反应在产品的价格上。
此外，在软件以及整体应用的搭配、说明文件、配件等也会较为用心。
在询问价格的同时，还应关注保修及日后升级服务的内容。
尤其是保修服务方面，有些公司提供一年，有些公司则是三年的保修服务；有些公司设有快速维修中心，有些则没有；而保修期间的维修、更换零件是否收费各品牌也不尽相同。
D. 学习大数据适合买什么电脑
学习大数据适合买内存大一点的电脑。
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。
“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
E. 大数据专业用什么样的笔记本合适
大数据专业需要CPU 性能强、内存大的笔记本电脑。
“大数据”指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。
“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”。
更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。
“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。
大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法。
分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Maprece的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。
F. 大数据专业用什么配置笔记本够用
您好，小米笔记本 RedmiBook Pro 14 采用的是 AMD 的锐龙处理器，有两个选择，R5的5500和R7的5700。
两款都是使用了16GB的内存和512GB的PCIe固态硬盘。
由于大数据专业会使用到数据库，而数据库又是一个庞大的数据中心，会很长在短时间内运行一系列的筛选功能进行数据库的优化，所以对于机子的运算能力有较高的要求，因此内存、储存的容量和速度也很关键；但对于显卡和屏幕的要求就不高了。
所以个人会建议您要是考虑买 RedmiBook Pro 14 这个笔记本电脑，考虑买 R7的5700 处理器版本，先暂时使用。
假如感觉速度不够快，或是数据库过大时，可以后期再添加16GB的内存，达到32GB（最好买机子是1条16GB的内存条，而不是2条8GB，否者将来添加内存时，需要买2条16GB的，替换掉2条8GB的内存条，而不是只是买1条16GB）。
假如储存空间不够，将来可以更换到1T或是2T的固态硬盘，然后把机子里面的拔出来做成外置的固态硬盘使用。
G. 大数据技术与应用买什么电脑
大数据可以根据你平时搜索的记录平时浏览的记录来查看你对什么感兴趣，然后把这些东西推送给你。
H. 大数据专业用什么笔记本电脑
大数据专业的话，对于处理器、内存和硬盘的要求会比较大，所以应该优先考虑扩展性好的游戏本。
所以需求排列下来就是处理器要强一些，内存和硬盘扩展性好、有性能还不错的独显更佳（总要玩玩游戏的嘛）。
下面我就给大家推荐几款性价比超高的机型：
一、拯救者r7000
拯救者r7000搭载了锐龙R5-5600H，虽然表现不如5800H，但用于大数据学习还是绰绰有余的，显卡上3050虽然因为4GB的显存被游戏玩家吐槽，但你本身就不依赖用它打游戏开光追不是，还是很够用的，起码比MX450强了一个次元（还是95W满血版）。
二、暗影精灵7
相比之下暗影精灵7的3050显卡只有80W功耗显得稍弱，但是第十一代i5-H的跑分表现也是相当不俗的，搭配上PCle4.0，整体的素质也可圈可点，6499的价格作为抢不到r7000的备选没啥毛病。
三、小新pro16
小新pro16可以说是轻薄本中的另类了，本身搭载了1650显卡（轻薄本的常用显卡MX450就是1650的阉割版），搭配上R5-5700H处理器和2.5K的120Hz刷新率屏幕，本身的性能还是很猛的，1.92KG的机身重量也更加便于携带，缺点就是16GB内存没法扩充需要注意。
总的来说，大数据专业使用拯救者r7000、暗影精灵7这样的游戏本绝对是绰绰有余了，足以支撑到你用到毕业，如果更注重轻薄，对32GB没有特别高的需求，小新pro16也是很不错的选择。
I. 大数据专业用什么笔记本电脑
大数据处理是靠服务器集群组来实现的，对学习使用的笔记本并没有大的要求，只要在自己的预算内，购买硬件配置最好，价格最便宜的就行了。
J. 大数据专业适合用什么电脑
摘要您好，很高兴回答你的问题。
我个人觉得那样，经过查询可以知道，大数据专业偏数据处理，主要是通过 hadoop、Spark 等工具，对海量数据进行数据挖掘和分析，找出数据规律，比如各大平台常见的“猜你喜欢”、“为你推荐”等功能，都是大数据的落地应用。
在回答的最后，推荐几款适合大数据专业的笔记本电脑，功能参考和选购。
