大數據android

① 大數據應用平台開發是什麼，有哪些公司

大數據應用平台開發是什麼，有哪些公司

如今，不少企業都想擁有屬於自己企業或產品的手機APP，但其中最困擾企業主的問題就是：開發一款手機APP到底需要多少錢？

簡單點來說，要視手機APP的需求及質量而言，價位一般在幾千到十幾萬左右，更高端的價格更高。

四、APP開發公司的所在地

需要注意的是，同樣實力的APP開發公司，在不同的城市也會導致APP的成本費用高一些

② android 介面滿且數據量大怎麼優化

我覺得數據很大的時候需要把數據 拆分，比如 只顯示 數據的標題和時間，數據其他信息可以 點擊後載入，把一個大數據拆分成2個表存儲，或者2次請求顯示。

③ 安卓手機鄭好辦通信大數據一直出現頁面載入失敗是什麼原因

因為網路數據有一定的延遲，後續會自動更新。
通信大數據行程卡服務使用基站數據，為了保證溝通的連續性，為實現無盲點覆蓋，行政區劃交界處兩地基站信號可能重疊，導致結果出現偏差。
Android是由Google公司和開放手機聯盟領導並開發的一種基於Linux的自由且開放源代碼的操作系統，該平台由操作系統、中間件、用戶界面和應用軟體組成，主要使用於移動設備。

④ 在Android中兩個進程之間傳輸大數據，可以使用什麼方式實現

1、可以用AIDL調遠程服務
2、本地TCP或UDP
3、端-本地-端，利用緩存(很慢)
在不觸發內存溢出或者是應用無響應的前提下，還是前兩種方式靠譜一點，可以另外開個線程進行本地大數據的交換.

可以參考下網上關於AIDL的知識，用AIDL完全可以實現你要的功能；
如果不嫌棄麻煩，用上內容提供者也是可以的。
希望對你有所幫助。
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⑤ android usb host 大數據怎麼解決

數據線手機連接電腦，下拉手機通知欄，，點擊USB，打開USB儲存設備！

⑥ android 分頁列表，可以上下刷新，大數據時如何處理

如果數據源是網路或者資料庫，一般翻頁會每次只取當前頁的數據顯示，向數據源發請求的時候給當前頁號的參數，由數據源那邊對數據量做裁剪。

⑦ android 中頻繁大數據交互用什麼通信

對於目前的狀況來說，移動終端的網路狀況沒有PC網路狀況那麼理想。在一個Android應用中，如果需要接收來自伺服器的大容量數據，那麼就不得不考慮客戶的流量問題。本文根據筆者的一個項目實戰經驗出發，解決大容量數據的交互問題，解決數據大小會根據實際情況動態切換問題（伺服器動態選擇是否要壓縮數據，客戶端動態解析數據是否是被壓縮的），還有數據交互的編碼問題。

解決數據過大的問題，最直觀的方法就是壓縮數據。伺服器將需要傳遞的數據先進行壓縮，再發送給Android客戶端，Android客戶端接收到壓縮的數據，對其解壓，得到壓縮前的數據。

如果規定Android客戶端和伺服器的交互數據必須是經過某種壓縮演算法後的數據，那麼這種「規定」失去了視具體情況而定的靈活性。筆者擬將Http協議進行封裝，將動態的選擇傳輸的數據是否要經過壓縮，客戶端也能動態的識別，整理並獲得伺服器想要發送的數據。Android客戶端向伺服器請求某個方面的數據，這個數據也許是經過壓縮後傳遞比較合適，又也許是將原生數據傳遞比較合適。也就是說，筆者想要設計一種協議，這種協議適用於傳輸數據的數據量會動態的切換，也許它會是一個小數據，也許它又會是一個數據量龐大的大數據（大數據需要經過壓縮）。

可能說的比較抽象，那麼我用實際情況解釋一下。

我項目中的一個實際情況是這樣的：這個項目是做一個Android基金客戶端，Android客戶端向伺服器請求某一個基金的歷史走勢信息，由於我的Android客戶端實現了本地緩存，這讓傳遞數據的大小浮動非常大。如果本地緩存的歷史走勢信息的最新日期是5月5日，伺服器的歷史走勢信息的最新日期是5月7日，那麼伺服器就像發送5月6日和5月7日這兩天的走勢信息，這個數據很小，不需要壓縮（我使用的壓縮演算法，對於數據量過小的數據壓縮並不理想，數據量過小的數據壓縮後的數據會比壓縮前的數據大）。然而，Android客戶端也可能對於某個基金沒有任何的緩存信息，那麼伺服器將發送的數據將是過去三四年間的歷史走勢信息，這個數據會有點大，就需要進行壓縮後傳遞。那麼客戶端對於同一個請求得到的數據，如何判斷它是壓縮後的數據還是未曾壓縮的數據呢？

筆者使用的解決方案是把傳遞數據的第一個位元組作為標識位元組，將標識這個數據是否被壓縮了。也能標識傳遞數據的編碼問題。Android對於接收到的數據（位元組數組），先判斷第一個位元組的數據，就能根據它所代表的數據格式和編碼信息進行相應的操作。說了那麼多，也許不如看實際的代碼理解的快。首先是壓縮演算法，這里筆者用到的是jdk自帶的zip壓縮演算法。

⑧ 大數據時代發展歷程是什麼

大數據技術發展史：大數據的前世今生

今天我們常說的大數據技術，其實起源於Google在2004年前後發表的三篇論文，也就是我們經常聽到的「三駕馬車」，分別是分布式文件系統GFS、大數據分布式計算框架MapRece和NoSQL資料庫系統BigTable。

你知道，搜索引擎主要就做兩件事情，一個是網頁抓取，一個是索引構建，而在這個過程中，有大量的數據需要存儲和計算。這「三駕馬車」其實就是用來解決這個問題的，你從介紹中也能看出來，一個文件系統、一個計算框架、一個資料庫系統。

現在你聽到分布式、大數據之類的詞，肯定一點兒也不陌生。但你要知道，在2004年那會兒，整個互聯網還處於懵懂時代，Google發布的論文實在是讓業界為之一振，大家恍然大悟，原來還可以這么玩。

因為那個時間段，大多數公司的關注點其實還是聚焦在單機上，在思考如何提升單機的性能，尋找更貴更好的伺服器。而Google的思路是部署一個大規模的伺服器集群，通過分布式的方式將海量數據存儲在這個集群上，然後利用集群上的所有機器進行數據計算。 這樣，Google其實不需要買很多很貴的伺服器，它只要把這些普通的機器組織到一起，就非常厲害了。

當時的天才程序員，也是Lucene開源項目的創始人Doug Cutting正在開發開源搜索引擎Nutch，閱讀了Google的論文後，他非常興奮，緊接著就根據論文原理初步實現了類似GFS和MapRece的功能。

兩年後的2006年，Doug Cutting將這些大數據相關的功能從Nutch中分離了出來，然後啟動了一個獨立的項目專門開發維護大數據技術，這就是後來赫赫有名的Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系統HDFS和大數據計算引擎MapRece。

當我們回顧軟體開發的歷史，包括我們自己開發的軟體，你會發現，有的軟體在開發出來以後無人問津或者寥寥數人使用，這樣的軟體其實在所有開發出來的軟體中佔大多數。而有的軟體則可能會開創一個行業，每年創造數百億美元的價值，創造百萬計的就業崗位，這些軟體曾經是Windows、Linux、Java，而現在這個名單要加上Hadoop的名字。

如果有時間，你可以簡單瀏覽下Hadoop的代碼，這個純用Java編寫的軟體其實並沒有什麼高深的技術難點，使用的也都是一些最基礎的編程技巧，也沒有什麼出奇之處，但是它卻給社會帶來巨大的影響，甚至帶動一場深刻的科技革命，推動了人工智慧的發展與進步。

我覺得，我們在做軟體開發的時候，也可以多思考一下，我們所開發軟體的價值點在哪裡？真正需要使用軟體實現價值的地方在哪裡？你應該關注業務、理解業務，有價值導向，用自己的技術為公司創造真正的價值，進而實現自己的人生價值。而不是整天埋頭在需求說明文檔里，做一個沒有思考的代碼機器人。

Hadoop發布之後，Yahoo很快就用了起來。大概又過了一年到了2007年，網路和阿里巴巴也開始使用Hadoop進行大數據存儲與計算。

2008年，Hadoop正式成為Apache的頂級項目，後來Doug Cutting本人也成為了Apache基金會的主席。自此，Hadoop作為軟體開發領域的一顆明星冉冉升起。

同年，專門運營Hadoop的商業公司Cloudera成立，Hadoop得到進一步的商業支持。

這個時候，Yahoo的一些人覺得用MapRece進行大數據編程太麻煩了，於是便開發了Pig。Pig是一種腳本語言，使用類SQL的語法，開發者可以用Pig腳本描述要對大數據集上進行的操作，Pig經過編譯後會生成MapRece程序，然後在Hadoop上運行。

編寫Pig腳本雖然比直接MapRece編程容易，但是依然需要學習新的腳本語法。於是Facebook又發布了Hive。Hive支持使用SQL語法來進行大數據計算，比如說你可以寫個Select語句進行數據查詢，然後Hive會把SQL語句轉化成MapRece的計算程序。

這樣，熟悉資料庫的數據分析師和工程師便可以無門檻地使用大數據進行數據分析和處理了。Hive出現後極大程度地降低了Hadoop的使用難度，迅速得到開發者和企業的追捧。據說，2011年的時候，Facebook大數據平台上運行的作業90%都來源於Hive。

隨後，眾多Hadoop周邊產品開始出現，大數據生態體系逐漸形成，其中包括：專門將關系資料庫中的數據導入導出到Hadoop平台的Sqoop；針對大規模日誌進行分布式收集、聚合和傳輸的Flume；MapRece工作流調度引擎Oozie等。

在Hadoop早期，MapRece既是一個執行引擎，又是一個資源調度框架，伺服器集群的資源調度管理由MapRece自己完成。但是這樣不利於資源復用，也使得MapRece非常臃腫。於是一個新項目啟動了，將MapRece執行引擎和資源調度分離開來，這就是Yarn。2012年，Yarn成為一個獨立的項目開始運營，隨後被各類大數據產品支持，成為大數據平台上最主流的資源調度系統。

同樣是在2012年，UC伯克利AMP實驗室（Algorithms、Machine和People的縮寫）開發的Spark開始嶄露頭角。當時AMP實驗室的馬鐵博士發現使用MapRece進行機器學習計算的時候性能非常差，因為機器學習演算法通常需要進行很多次的迭代計算，而MapRece每執行一次Map和Rece計算都需要重新啟動一次作業，帶來大量的無謂消耗。還有一點就是MapRece主要使用磁碟作為存儲介質，而2012年的時候，內存已經突破容量和成本限制，成為數據運行過程中主要的存儲介質。Spark一經推出，立即受到業界的追捧，並逐步替代MapRece在企業應用中的地位。

一般說來，像MapRece、Spark這類計算框架處理的業務場景都被稱作批處理計算，因為它們通常針對以「天」為單位產生的數據進行一次計算，然後得到需要的結果，這中間計算需要花費的時間大概是幾十分鍾甚至更長的時間。因為計算的數據是非在線得到的實時數據，而是歷史數據，所以這類計算也被稱為大數據離線計算。

而在大數據領域，還有另外一類應用場景，它們需要對實時產生的大量數據進行即時計算，比如對於遍布城市的監控攝像頭進行人臉識別和嫌犯追蹤。這類計算稱為大數據流計算，相應地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流計算框架來滿足此類大數據應用的場景。 流式計算要處理的數據是實時在線產生的數據，所以這類計算也被稱為大數據實時計算。

在典型的大數據的業務場景下，數據業務最通用的做法是，採用批處理的技術處理歷史全量數據，採用流式計算處理實時新增數據。而像Flink這樣的計算引擎，可以同時支持流式計算和批處理計算。

除了大數據批處理和流處理，NoSQL系統處理的主要也是大規模海量數據的存儲與訪問，所以也被歸為大數據技術。 NoSQL曾經在2011年左右非常火爆，涌現出HBase、Cassandra等許多優秀的產品，其中HBase是從Hadoop中分離出來的、基於HDFS的NoSQL系統。

我們回顧軟體發展的歷史會發現，差不多類似功能的軟體，它們出現的時間都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出現，Java開發中的各類MVC框架也基本都是同期出現，Android和iOS也是前腳後腳問世。2011年前後，各種NoSQL資料庫也是層出不群，我也是在那個時候參與開發了阿里巴巴自己的NoSQL系統。

事物發展有自己的潮流和規律，當你身處潮流之中的時候，要緊緊抓住潮流的機會，想辦法脫穎而出，即使沒有成功，也會更加洞悉時代的脈搏，收獲珍貴的知識和經驗。而如果潮流已經退去，這個時候再去往這個方向上努力，只會收獲迷茫與壓抑，對時代、對自己都沒有什麼幫助。

但是時代的浪潮猶如海灘上的浪花，總是一浪接著一浪，只要你站在海邊，身處這個行業之中，下一個浪潮很快又會到來。你需要敏感而又深刻地去觀察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的機會，奮力一搏，不管成敗，都不會遺憾。

正所謂在歷史前進的邏輯中前進，在時代發展的潮流中發展。通俗的說，就是要在風口中飛翔。

上面我講的這些基本上都可以歸類為大數據引擎或者大數據框架。而大數據處理的主要應用場景包括數據分析、數據挖掘與機器學習。數據分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；數據挖掘與機器學習則有專門的機器學習框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，內置了主要的機器學習和數據挖掘演算法。

此外，大數據要存入分布式文件系統（HDFS），要有序調度MapRece和Spark作業執行，並能把執行結果寫入到各個應用系統的資料庫中，還需要有一個大數據平台整合所有這些大數據組件和企業應用系統。

圖中的所有這些框架、平台以及相關的演算法共同構成了大數據的技術體系，我將會在專欄後面逐個分析，幫你能夠對大數據技術原理和應用演算法構建起完整的知識體系，進可以專職從事大數據開發，退可以在自己的應用開發中更好地和大數據集成，掌控自己的項目。

希望對您有所幫助！~

⑨ android intent跳轉怎樣傳輸大數據

在Activity或者組件之前傳遞信息時，一般採用intent綁定bundle的方式傳值，但在使用過程中需要注意的是不要用bundle傳遞大容量數據：

在做項目的過程中，需要將聽寫界面的聽寫結果信息傳遞到聽寫記錄界面供顯示用，但是由於傳遞的數據量過大導致程序ANR，甚至直接報異常（傳遞的信息裡面有bitmap轉換成的byte數組、每一個片語的拼音、詞語、語音信息），經過分析發現是由於bundle不能傳遞大容量的數據信息，在stackoverflow裡面查閱發現有同行遇到類似的問題：

（1）「The size limit of Intent is still pretty low in Jelly Bean, which is somewhat lower than 1MB (around 90K), so you should always be cautious about your data length, even if your application targets only latest Android versions.」

（2）「As per my experience (sometime ago), you are able to put up to 1MB of data in a Bundleencapsulated inside Intent. I think, this restriction was valid up till Froyo or GingerBread.」

所以在通過bundle傳遞數據時只能傳遞較小的數據信息，對於在不同組件之間需要傳遞大容量數據的情況時，有幾種替代方式可以解決不能用bundle傳遞這些數據的問題：

方法一：將需要傳遞的數據寫在臨時文件或者資料庫中，再跳轉到另外一個組件的時候再去讀取這些數據信息，這種處理方式會由於讀寫文件較為耗時導致程序運行效率較低；

方法二：將需要傳遞的數據信息封裝在一個靜態的類中（注意當前組件和要跳轉到的組件必須屬於同一個進程，因為進程之間才能夠共享數據），在當前組件中為類設置內容，然後再跳轉到的組件中去取，這種處理方式效率很高，但是會破壞程序的獨立性。

具體採用哪種替代方式取決於具體的情況，本人建議採取第二種處理方式，因為這樣會大大提高程序的運行效率，至於程序的獨立性，看你怎麼去封裝這個類了。

⑩ 大數據解決方案有哪幾種類型

一、Hadoop。Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。HPCC主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

三、Storm。Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。 Storm支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。

四、Apache Drill。為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為“Drill”的開源項目。該項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。

五、RapidMiner。RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。