雲計算單詞去重離子

㈠ 名詞解釋：什麼是搜索引擎

搜索引擎（英語：search engine）是一種信息檢索系統，旨在協助搜索存儲在計算機系統中的信息。搜索結果一般被稱為「hits」，通常會以表單的形式列出。網路搜索引擎是最常見、公開的一種搜索引擎，其功能為搜索萬維網上儲存的信息。

搜索引擎為一組項目提供了一個介面，使用戶能夠指定關於感興趣的項目的標准，並讓引擎找到匹配的項目，這些標准稱為搜索查詢。在文本搜索引擎的情況下，搜索查詢通常表示為識別一個或多個文檔可能包含的期望概念的一組單詞。

有多種樣式的搜索查詢語法在嚴格性上有差異。它也可以在以前的站點中搜索搜索引擎中的名稱。而一些文本搜索引擎要求用戶輸入由白色空格分隔的兩個或三個字，其他搜索引擎可以使用戶能夠指定整個文檔，圖片，聲音和各種形式的自然語言。

一些搜索引擎對搜索查詢進行改進，以增加通過稱為查詢擴展的過程提供質量集合的可能性。查詢理解方法可用於標准化查詢語言。

(1)雲計算單詞去重離子擴展閱讀：

一個完整的搜索引擎需要有網頁爬取和收錄，建立索引，查詢詞分析，搜索排序，推薦系統五個部分組成。

1、網頁爬取和收錄。

網路爬蟲技術是網頁爬取的核心技術，可以通過編寫一定的程序或者腳本來對互聯網的信息進行抓取。在網頁抓取之後，要構建相應的資料庫來存儲我們爬取的網頁信息。

但是互聯網的信息具有冗餘性，主要原因是各大網站也都會在後台進行爬蟲爬取，他們也會通過爬蟲來檢測一些熱點的內容或者文章，然後爬取其信息並對格式進行重新的組織，但其實網頁的內容幾乎都是一致的。

所以在收錄爬蟲爬取的網頁信息之前，我們還要加入一個關鍵的環節——網頁去重，來確保我們資料庫中網頁的唯一性。

2、建立索引

在抓取了網頁的信息之後，需要對網頁的信息進行解析，抽取到網頁的主題內容和類別信息。其主要涉及的技術為文本識別和文本分類技術。

網頁解析後的輸出往往是一些結構化的信息（每個網頁的信息完整度是不同的，需要統一對數據進行結構化操作），一般的結構化信息包括網頁的URL、網頁編碼、網頁標題、作者、生成時間、類別信息、摘要等等。

在獲取了網頁結構化信息後，就要構建相應的索引了。為了加快響應用戶査詢的速度，網頁內容通過"倒排索引"這種高效查詢數據結構來保存，而網頁之間的鏈接關系也會予以保存。

之所以要保存鏈接關系，是因為這種關系 在網F相關性排序階段是可利用的，通過"鏈接分析"可以判斷頁面的相對重要性，對於為用 戶提供准確的搜索結果幫助很大。

由於互聯網的網頁信息是海量的，所以搜索引擎的構建離不開大數據處理平台和雲計算技術，目前較為常用的大數據處理平台為Hadoop生態架構。

3、查詢詞分析。

查詢詞分析就是query分析或者query聚類。當搜索引擎接收到用戶的査詢詞後，首先需要對查詢詞進行分析，希望能夠結合查詢詞和用戶信息來正確推導用戶的真正搜索意圖。

比如，一個用戶輸入的查詢詞為「養水仙花」，那麼除了基本的內容匹配外，搜索引擎需要讀懂用戶，其實用戶的查詢詞還可以這樣被理解「水仙花的養法」，「水仙花好養不」 等等近意的查詢詞。

在此之後，首先在緩存中査找，搜索引擎的緩存系統存儲了不同的查詢意圖對應的搜索結果，如果能夠在緩存系統找到滿足用戶需求的信息，則可以直接將搜索結果返回給用戶，這樣既省掉了重復計算對資源的消耗，又加快了響應速度。

4、搜索排序

搜索引擎在分析了用戶的查詢詞以後，如果緩存的信息無法滿足用戶的查詢需求，搜索引擎要根據索引來查詢資料庫的網頁內容，並根據網頁內容與用戶需求來進行網頁排序。

網頁排序需要眾多的因素，其中最為主要的因素為網頁內容與用戶查詢內容的相似度（匹配度），這個不難理解，搜索引擎的基本功能就是查詢。

如果一個搜索引擎無法為用戶提供用戶需要查詢的內容，那其也就不能稱為是一個搜索引擎，所以網頁內容與用戶查詢內容的相似度是網頁排序的一個首要依據；

另外網頁的重要程度也是以關鍵元素，一個網頁的重要程度關乎了網頁內容的質量，在滿足用戶需求的基礎之上，用戶更加希望獲得高質量的內容，這是無可厚非的。

根據上述因素，搜索引擎對查詢到的結果進行排序，然後展示給用戶。

5、推薦系統

其實從不嚴格的角度來說，整個網頁排序的過程就屬於一種推薦策略。從嚴格意義上來說，推薦系統並不屬於一個搜索引擎架構的必要環節，而且推薦系統在上述示意圖中並沒有顯示。

但是一個優秀的搜索引擎不止要能分析出用戶查詢的基本需求，進一步來講，要能了解到或者猜測用戶的可能的下一步需求。

目前隨著大數據的熱潮，各大互聯網公司和眾多專家認為推薦系統是解決互聯網大數據的一種有效途徑。而且，最近越來越多個性化推薦知識受到了熱捧。其實推薦系統在搜索引擎中往往是以中間頁的形式展示的，它的主要作用就是為推薦系統進行導流。

參考資料來源：網路——搜索引擎

㈡ 大數據架構究竟用哪種框架更為合適

大數據數量龐大，格式多樣化。大量數據由家庭、製造工廠和辦公場所的各種設備、互聯網事務交易、社交網路的活動、自動化感測器、移動設備以及科研儀器等生成。它的爆炸式增長已超出了傳統IT基礎架構的處理能力，給企業和社會帶來嚴峻的數據管理問題。因此必須開發新的數據架構，圍繞「數據收集、數據管理、數據分析、知識形成、智慧行動」的全過程，開發使用這些數據，釋放出更多數據的隱藏價值。

一、大數據建設思路

1）數據的獲得

通過大數據的引入和部署，可以達到如下效果：

1）數據整合

·統一數據模型：承載企業數據模型，促進企業各域數據邏輯模型的統一；

·統一數據標准：統一建立標準的數據編碼目錄，實現企業數據的標准化與統一存儲；

·統一數據視圖：實現統一數據視圖，使企業在客戶、產品和資源等視角獲取到一致的信息。

2）數據質量管控

·數據質量校驗：根據規則對所存儲的數據進行一致性、完整性和准確性的校驗，保證數據的一致性、完整性和准確性；

·數據質量管控：通過建立企業數據的質量標准、數據管控的組織、數據管控的流程，對數據質量進行統一管控，以達到數據質量逐步完善。

3）數據共享

·消除網狀介面，建立大數據共享中心，為各業務系統提供共享數據，降低介面復雜度，提高系統間介面效率與質量；

·以實時或准實時的方式將整合或計算好的數據向外系統提供。

4）數據應用

·查詢應用：平台實現條件不固定、不可預見、格式靈活的按需查詢功能；

·固定報表應用：視統計維度和指標固定的分析結果的展示，可根據業務系統的需求，分析產生各種業務報表數據等；

·動態分析應用：按關心的維度和指標對數據進行主題性的分析，動態分析應用中維度和指標不固定。

四、總結

基於分布式技術構建的大數據平台能夠有效降低數據存儲成本，提升數據分析處理效率，並具備海量數據、高並發場景的支撐能力，可大幅縮短數據查詢響應時間，滿足企業各上層應用的數據需求。

㈢ 大數據與雲計算相輔相成

大數據與雲計算相輔相成
大數據的價值開始日益受到重視，人們對數據處理的實時性和有效性的要求也在不斷提高。現在對大數據的應用己經不局限於BI（商業智能）領域，在公共服務、科學研究等各方面，大數據也都在發揮著巨大的影響力，而且應用面要寬得多。比如美國國家海洋和大氣管理局嘗試利用大數據方法協助進行氣候、生態系統、天氣和商業方面的研究一谷歌流感趨勢則使用經過匯總的谷歌搜索數據來估測流感疫情。數據無疑已經成為信息社會日益重要的資源。
大數據的意義並不在於大容量、多樣性等特徵，而在於我們如何對數據進行管理和分析，以及因此而發掘出的價值。如果在分析處理上缺少相應的技術支撐，大數據的價值將無從談起。
具體到企業而言，處於大數據時代的經營決策過程已經具備了明顯的數據驅動特點，這種特點給企業的IT系統帶來的是海量待處理的歷史數據、復雜的數學統計和分析模型、數據之間的強關聯性以及頻繁的數據更新產生的重新評估等挑戰。這就要求底層的數據支撐平台具備強大的通訊（數據流動和交換）能力、存儲（數據保有）能力以及計算（數據處理）能力，從而保證海量的用戶訪問、高效的數據採集和處理、多模式數據的准確實時共享以及面對需求變化的快速響應。
傳統的處理和分析技術在這些需求面前開始遭遇瓶頸，而雲計算的出現，不僅為我們提供了一種挖掘大數據價值使其得以凸顯的工具，也使大數據的應用具有了更多可能性。
雲計算包含兩方面的內容；服務和平台，所以雲計算既是商業模式，也是計蕎模式。比如美國加州大學伯克利分校在一篇關於雲計算的報告中，就認為雲計算既指在互聯網上以服務形式提供的應用。也指在數據中心裡提供這些服務的硬體和軟體。
就目前技術發展來看，雲計算以數據為中心，以虛擬化技術為手段來整合伺服器、存儲、網路、應用等在內的各種資源，並利用SOA架構為用戶提供安全、可靠、便捷的各種應用數據服務；它完成了系統架構從組件走向層級然後走向資源池的過程，實現IT系統不同平台（硬體、系統和應用）層面的「通用」化，打破物理設備障礙，達到集中管理、動態調配和按需使用的目的。
藉助「雲」的力量，可以實現對多格式、多模式的大數據的統一管理、高效流通和實時分析，挖掘大數據的價值，發揮大數據的真正意義。
大數據對技術提出高要求
大數據處理首先是獲取和記錄數據；其次是完成數據的抽取、清潔和標注以及數據的整合、聚集和表達等重要的預處理或處理（取決於實際問題）工作；再次需要一個完整的數據分析步驟，通常包括數據過濾、數據摘要、數據分類或聚類等預處理過權最後進入分析階段，在這個階段，各種演算法和計算工具會施加到數據上，以求能得到分析者想要看到的或者可以進行解釋的結果。
涉及到龐大的數據量，這一整套處理流程在各個不同階段都會對傳統的技術手段提出挑戰。比如，海量的網路化設備、海量的在線用戶、不間斷的網路聯接，都在時刻生成大量的、多格式的內容數據和狀態信息，這些經由各種客戶端（網頁、應用或是感測器等）採集而來的信息數據，連同成千上萬的訪問和操作請求，會以高並發的方式向系統伺服器施加壓力。
通常為了避免由於服務能力的不足而造成服務請求排隊的問題，會來用負載均衡技術將單個伺服器的壓力進行分攤，大幅提高服務性能；在數據採集時，也會通過在採集端部署大量的資料庫來對系統性能提供支撐，然後對採集到的數據（包括各種結構化、非結構化和半結構化數據等）進行數據清理、去重、正規化以及相應的格式轉換處理。在按照預定規則進行過濾後，輸出到分布式數據存儲系統中進行存儲，為之後的分析和展示做准備。
在分析階段，為了完成數據挖掘的目的，通常需要處理海量的歷史數據，構建復雜的數學統計和分析模型（比如計算冬天的氣溫水平對特定厚度的羽絨服銷量的影響），並針對大量的結果之間的關聯性做出高效正確的處理，同時還要支持數據更新帶來的重新評估；而在展示階段，則應當隱藏諸如數據存儲拓撲和數據存儲結構等實現細節，對業務應用暴露規范的數據訪問介面，對復雜的數據訪問需求提供透明支撐，大大減小業務應用的構建難度。
這些復雜的需求對技術實現和底層計算資源提出了高要求。所以，為應對這些復雜的大數據處理工作，需要從伺服器、網路、存儲、軟體等各個環節構建一個兼具高可用性和高可靠性的系統環境，提供端到端的全面解決方案。

大數據與雲計算相輔相成
傳統的單機處理模式不但成本越來越高，而且不易擴展，並且隨著數據量的遞增、數據處理復雜度的增加，相應的性能和擴展瓶頸將會越來越大。在這種情況下，雲計算所具備的彈性伸縮和動態調配、資源的虛擬化和系統的透明性、支持多租戶、支持按量計費或按需使用，以及綠色節能等基本要素正好契合了新型大數據處理技術的需求；而以雲計算為典型代表的新一代計算模式，以及雲計算平台這種支撐一切上層應用服務的底層基礎架構，以其高可靠性、更強的處理能力和更大的存儲空間、可平滑遷移、可彈性伸縮、對用戶的透明性以及可統一管理和調度等特性，正在成為解決大數據問題的未來計算技術發展的重要方向。
基於雲計算技術構建的大數據平台，能夠提供聚合大規模分布式系統中離散的通訊、存儲和處理能力，並以靈活、可靠、透明的形式提供給上層平台和應用。它同時還提供針對海量多格式、多模式數據的跨系統、跨平台、跨應用的統一管理手段和高可用、敏捷響應的機制體系來支持快速變化的功能目標、系統環境和應用配置。
比如在基於雲計算平台而構建的新型企業信息系統中，在以分布式集群技術構建高性能、高延展的存儲平台之後，我們可以實現對不同業務應用中不同格式、不同訪問模式的海量數據的統一存儲，相關的數據分析系統則構建於分布式工作流和調度系統框架之上，採用分布式計算手段面向多模式海量數據提供數據的轉換、關聯、提取、聚合和數據挖掘等功能。在企業信息系統中經常提到的BI的具體業務功能，比如決策支撐、銷售預測等，就可以由上層業務應用通過調用數據分析系統所提供的功能附加業務邏輯來實現。
雲計算使大數據應用成為可能；沒有雲計算的出現，大數據將仍是空中樓閣，缺乏根基和落地可能。藉助雲計算技術，可以提高系統整體的彈性和靈活性，降低管理成本和風險，並且改進應用服務的可用性和可靠性；雲計算不僅為大數據處理打造一個高效、可靠的系統環境，而且充分發揮雲計算平台的優勢，為大數據應用找到更多樣化的出口。
如果說大數據是一座蘊含巨大價值的礦藏，雲計算則可以被看作是采礦作業的得力工具；沒有雲計算的處理能力，大數據的信息沉澱再豐富，或許也只能望洋興嘆，入寶山而空手回；但從另外的角度說，雲計算也是為了解決大數據等「大」問題發展而來的技術趨勢，沒有大數據的信息沉澱，雲計算的功用將得不到完全發揮。因此，從整體上看，大數據與雲計算是相輔相成的。

㈣ 雲計算的海量數據挖掘工作是怎樣實現的

FineBI數據挖掘的參數是針對整體的，且絕大部分參數設置都會根據當前的數據由機器給予較為恰當的默認值。數據分析人員不必對一種演算法的原理了如指掌，而可以使用FineBI推薦的默認參數。而由於整個數據挖掘過程的簡單性，也可以根據預覽的挖掘結果調整參數，進行新的、更接近目標的挖掘過程。

㈤ 為什麼打不開付款與配送 appleid也退出去重登了 網路設置也還原了 幾乎方法都試了 還是進不去

常用解決方法：
1、進入手機的設置，選擇iCloud，下移到最底選注銷，這時會有提示，點確認。
2、退出iCloud後，重新按新建iCloud的方法，按提示用原來的iPhone手機的Apple ID 及密碼輸入即可。
3、也有可能是蘋果伺服器的問題，可以過段時間再試試，或者重啟一下試試。
產生「iCloud連接超時/驗證失敗」的原因和解決方法：
1、本地網路故障。重新連接網路，或者採用其他網路形式連接。
2、iCloud帳戶故障診斷。使用iOS設備時，未找到創建iCloud帳戶的選項。確認您設備上目前運行的是iOS5或更高版本。如果不是，請在設備上進行安裝並再次嘗試創建iCloud帳戶。
3、在iPhone、iPad或iPod touch上設置iCloud帳戶期間嘗試使用Apple ID登錄時收到「鑒定失敗」信息。前往「我的Apple ID」(appleid.apple.com/cn)，點按「管理您的Apple ID」，然後嘗試使用Apple ID登錄。如果您無法登錄，請按照上面提供的步驟來還原Apple ID帳戶密碼設置。
4、嘗試從iPhone、iPad或iPod touch上登錄iCloud時收到「不支持此Apple ID」的錯誤。根據您創建Apple ID的方式，可能無法使用當前Apple ID創建iCloud帳戶。如果您的Apple ID能夠iTunes Store、App Store、Game Center、FaceTime或其他Apple服務配合使用，則應該也能用iCloud。另外，如果在apple.com/jobs/cn上申請工作時創建了Apple ID，則Apple ID應該能用於iCloud。如果您的Apple ID無法與任何Apple服務配合使用，則可能與iCloud不兼容。請聯系iCloud支持以獲得幫助。
5、打開了備份的原因，把備份關了就正常了。在設置-icloud-備份-關閉iCloud雲備份即可!
拓展資料
1、iCloud是蘋果公司為蘋果用戶提供的一個私有雲空間，方便蘋果用戶在不同設備間共享個人數據。
2、iCloud將蘋果音樂服務、系統備份、文件傳輸、筆記本及平板設備產品線等元素有機的結合在了一起，而且聯系非常緊密。
3、iCloud支持用戶設備間通過無線方式同步和推送數據，比蘋果傳統的iTunes方案（需要數據線連接）更加容易操作，用戶體驗更加出色。iCloud是一個與以往雲計算不同的服務平台，蘋果提供的伺服器不應該只是一個簡單的存儲介質，它還應該帶給用戶更多。