大数据技术与应用的应用有哪一些？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2015-11-06 05:00 标签： 大数据的应用
大数据量测试都包括哪些方面? - 软件测试面试题 - 职友集(发现中国好公司)
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大数据量测试都包括哪些方面?
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大数据量测试主要是针对对数据库有特殊要求的系统进行的测试，主要分为三种：
1．实时大数据量：模拟用户工作时的实时大数据量，主要目的是测试用户较多或者某些业务产生较大数据量时，系统能否稳定地运行。
2．极限状态下的测试：主要是测试系统使用一段时间即系统累积一定量的数据时，能否正常地运行业务
3．前面两种的结合：测试系统已经累积较大数据量时，一些实时产生较大数据量的模块能否稳定地工作。
大数据量测试用例的设计:1,历史数据引起的大数据量测试和2运行时大数据量测试
首先确定系统数据的最长迁移周期和选择一些前面的核心模块或者组合模块的并发用户测试用例作为其主要内容即可.
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　　在这个信息爆炸的时代，每天都有大量各种各样的信息数据产生，怎么发掘这些海量数据的价值成为所有人关注的重点。因此，上至政府部门，下至平头百姓，各行各业对大数据的讨论越来越激烈，大家都在探寻大数据的奥妙和价值。　　大数据说起来比较玄乎，实际上已经慢慢地渗透到我们生活的面面。以现在越来越普及的网络购物为例，我们在某购物网站中搜索了某些商品，再次登录该网站，甚至是其他的网站，往往就会看到系统自动推荐的与上次搜索相关的商品信息。这就是购物网站应用大数据分析，摸清了用户的消费习惯，精准推送用户可能感兴趣的产品，以更有效地促进用户消费。这是个人购物行为，再更进一步，每年各大购物网站都会发布一些购物指南，得出了一些非常有趣的结论，比如哪个地区男士为女士购买的商品最多；哪个年龄段的网络消费能力更强；同类产品，哪个品牌在某个区域的销量更好等等，这些都是通过大数据分析得到。目前，政府、医疗、等等行业都已经开始了大数据应用。　　大数据与安防　　虽然大数据在不少行业都已经开始得到应用，并取得了非常不错的效果，但是就安防行业来说，大数据应用之路才刚刚开启。在安防领域，主要的数据来源是，与其他行业结构化的数据不一样，视频是一种非结构化的数据，不能直接被计算机进行处理或分析。因此，安防要进行大数据应用，首先就要采用智能分析技术将非结构化的视频数据转换成计算机能够识别和处理的结构化信息，即将视频中包含的各种信息（主要是运动目标及其特征）提取出来转成文字描述，这样才能通过计算机来对这些视频进行搜索、比对、分析等。但是，早期安防行业并没有有效的技术手段来展开这项工作。　　智能分析技术其实很早就已经应用于安防行业，只不过受限于智能分析算法本身以及摄像机的硬件性能，早期主要是通过智能分析服务器来实现视频图像的智能识别和分析，但这种方式存在一个致命的缺陷――成本过高。一台刀片式服务器价格在六七万左右，而一台服务器只能识别七、八路1080P高清监控录像。以一个中等规模的城市为例，整体建设可能有十来万个监控点，即使只做2000路智能分析，也要两百多台服务器，这个成本是相当可观的。除了服务器的设备成本之外，还有服务器的能耗、所占场地、数据中心的网络设备、后期维护等成本，这些成本不比购买服务器的成本低。正是服务器这种智能分析模式因为成本过高无法规模化应用，所以视频信息无法大规模转换成结构化的数据，安防大数据也就一直无法落到实地。　　随着智能分析算法的逐步成熟，以及摄像机硬件性能的不断提升，越来越多企业开始考虑将更多智能识别算法前置到摄像机中，毕竟摄像机本身的成本增加是可以预见的。在安防业内，以科达为代表的感知型摄像机这类智能摄像机的推出，比较经济有效地解决了视频数据结构化的问题，为安防大数据应用打下了基础。　　除了视频数据的非结构化外，与其他行业相比，安防行业的大数据还有一些典型特征，这些特征对存储系统提出了更高的要求。比如视频的数据量特别大，且还在不断增多，就要求存储系统能够很方便地扩容；视频的价值密度低，且是实时的，连续的，稍纵即逝的，不容丢失，就要求存储的可靠性要高；一个PB级的存储系统硬盘就有几千甚至几万块，这么多硬盘可能每天都会有损坏，如果一损坏就要更换会非常麻烦，这就对存储提出了可维护性的要求；既然是大数据视频，说明会有各种各样的用户会去访问这些视频数据，所以对并发访问会有更高要求等等。要满足上述要求，传统的存储方式已经无能为力，只有云存储才能支撑。　　一段视频经过智能摄像机的分析提取以后，形成了原始视频、视频里面每个运动目标的图片以及每个运动目标的语义文字描述三类数据，其中图片和视频是非结构化数据，一般存于云存储系统中，而语义的文字描述这类结构化数据存在于后端的大数据数据库中，每一条文字的描述对应相应的目标图片和视频。在完成了视频的结构化处理，以及三类数据的存储之后，应用就是接下来的关键，否则存储的数据也没有价值。　　尽管在不同的垂直行业，安防大数据的应用会有一定差异，但从目前应用最为成熟的公安、交通等行业来看，大数据应用大致可以归结为检索、分析研判、实时布控和调度三大类。　　第一类检索，在实现视频结构化之前，查找、检索视频只能靠人，而将视频结构化之后，利用后端的大数据检索系统，就能很方便地搜出相对应的文字、图片以及视频。比如要查找某一时间段经过某个路段一个穿蓝色衣服的可疑人员，用户只需要输入“蓝色衣服”，就能找出该时间段内所有穿蓝色衣服的人的图片，点击图片就可以获取这个人经过这个路段的视频。　　第二类分析研判，比如通过车辆的多点碰撞，看是否有哪辆车在几个路口都出现过，从而帮助公安发现嫌疑车辆。　　第三类是实时布控和调度，比如，公安知道一个嫌疑人住在某个小区，并且嫌疑人照片已经存在于系统后台，就可以通过安装在门口的感知型摄像机抓拍每个进出小区人员的人脸特征，并立刻送到后台去比对，一旦发现某个人员的外貌特征与目标嫌疑人比较相似，系统就会马上报警，公安人员即可指挥调度实施现场抓捕。当然，要结合行业需求实现这三大类应用，需要企业深入研究行业用户的需求，对行业需求的精准把握是大数据应用的关键。
（责任编辑：HN666）
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现场查获疑似冰毒成品172.8公斤，原材料约800公斤。
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　　大数据这个词相信很多的朋友都不陌生了吧，生活中的大数据已经应用到了我们生活中了，经常喜欢网上购物的朋友应该深有体会吧，购物网站能够给你推荐一些你喜欢的商品。
　　随着移动互联网的高速发展，更多的数据可以被采集，比如一个真实的用户每天的运动量，健康情况，心率，出门打车行走路线等等，如果让这些数据都汇集在一起，这样就会形成了一个非常庞大的数据库，一个人是这样的，全中国，全世界所有的人加在一起该有多少的数据啊。
　　有了这些数据做支撑，从数据中可以分析到一个前进的趋势，新霸哥觉得大数据的应用可以分成两大主要部分，不知你是怎么划分的？
　　大数据的应用场景你知道哪些？
　　大数据可以让广告投放的精准性得到提升
　　大数据时代准确的定位一群目标用户已经是很容易的事情了，比较常见的一种就是广告联盟，还有很多的电视广告，门户网站广告等等。
　　以短信渠道为例吧，目前有很多的公司都会采用手机短信向用户发送一些促销信息。比如，做美容化妆这方面的公司，可以根据用户的衣着习惯，工作，生活，日常消费等等，来进一步的预测到用户应该会对什么样的商品感兴趣，从而来推送一些相关的商品广告。新霸哥也会收到很多这样的信息的，有些时候还真的去了，像新霸哥经常去的一个美发店，每次在有新活动出来的时候都会给我发短信，新霸哥可能会去的，好像能够知道我什么时候要理发了，真是太神奇了。
　　针对有特殊要求的用户提供个性化的服务
　　这种个性化的定制也能够吸引很多的用户的，比如，现在很多的培训机构，通过分析有特定属性的一个用户，包括用户的各种成绩，年龄以及性别等等，对一些特定类型的讲课方式以及对课程的搭配上，有针对性的开展课程，从而让每个用户都能够达到理想的成绩。
　　还有很多的服务相信用过的朋友都有体会吧，这就是现在大数据时代新的变化，但是也给我们创造了机遇和挑战，因为数据分析是很重要的，这些技术只有一些专业的大数据工程师才能掌握的，在移动互联网时代应对加快学习的脚步，才不会被时代淘汰。
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