大健康产业发展问答,大健康产业发展规划

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大健康产业发展问答的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大健康产业发展问答的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据究竟是什么？大数据有哪些技术呢？
2. 民办高中今后的发展会有哪些问题？

大数据究竟是什么？大数据有哪些技术呢？

这是我通常与想要了解大数据的人进行对话：

问：什么是大数据？

答：大数据是描述庞大数据的术语。

问：现在，大数据有多大？

答：如此庞大，以至于无法用常规工具处理？

问：通常的工具是什么意思？

答：普通文件系统，数据库等工具。

所有这些大数据工具都有一个共同的特性：分布式计算。

因此，大数据是一个通常只能通过分布式的工具才能解决的问题。我知道这些天，每个人都在尝试将他们的BI（商业情报）工具描绘成大数据工具，但不要被喧闹声所欺骗。

问：哪些典型的大数据问题？

就以悟空问答为例说说大数据的故事。以下说的数字都不是真实的，都是我的***设。

比如每天都有1亿的用户在悟空问答上回答问题或者阅读问答。

***设平均有1000万的用户每天回答一个问题。一个问题平均有1000的字, 平均一个汉字占2个字节byte，三张图片, 平均一帐图片300KB。那么一天的数据量就是：

文字总量：10,000,000 * 1,000 * 2 B = 20 GB

图片总量: 10,000,000 * 3 * 300KB = 9 TB

为了收集用户行为，所有的进出悟空问答页面的用户。点击，查询，停留，点赞，转发，收藏都会产生一条记录存储下来。这个量级更大。

所以粗略估计一天20TB的数据量. 一般的PC电脑配置大概1TB，一天就需要20台PC的存储。

如果一个月的，一年的数据可以算一下有多少。传统的数据库系统在量上就很难做到。

另外这些数据都是文档类型的数据。需要各种不同的存储系统支持，比如NoSQL数据库。

大数据 big data 国标定义：

支持一个或多个应用领域，按概念结构组织的数据***，其概念结构描述这些数据的特征及其对

应实体间的联系。具有数量巨大、种类多样、流动速度快、特征多变等特征，并且难以用传统数据体

系结构和数据处理技术进行有效组织、存储、计算、分析和管理的数据集。

[来源：GB/T 35274-2017，定义3.1]

1、基础概念

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术则主要用来解决海量数据的存储和分析。

2、特点分析

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）。

3、发展过程

我有幸做了有五六七八年的大数据吧，谈谈自己的看法。简单来说，就是现在各个app，网站产生的数据越来越多，越来越大，传统的数据库比如MySQL Oracle之类的，已经处理不过来了。所以就产生了大数据相关的技术来处理这些庞大的数据。

第一，首先要把这些大数据都可靠的存储起来，经过多年的发展，hdfs已经成了一个数据存储的标准。

第二，既然有了这么多的数据，我们可以开始基于这些数据做计算了，于是从最早的MapReduce到后来的hive，spark，都是做批处理的。

第三， 由于像hive这些基于MapReduce的引擎处理速度过慢，于是有了基于内存的olap查询引擎，比如impala，presto。

第四，由于批处理一般都是天级别或者小时级别的，为了更快的处理数据，于是有了spark streaming或者flink这样的流处理引擎。

第五，由于没有一个软件能覆盖住所有场景。所以针对不同的领域，有了一些特有的软件，来解决特定场景下的问题，比如基于时间序列的聚合分析查询数据库，inflexdb opentsdb等。***用预聚合数据以提高查询的druid或者kylin等，

第六，还有其他用于数据削峰和消费订阅的消息队列，比如kafka和其他各种mq

第七，还有一些其他的组件，比如用于***管理的yarn，协调一致性的zookeeper等。

第八，由于hdfs 处理小文件问题不太好，还有为了解决大数据update和insert等问题，引入了数据湖的概念，比如hudi，iceberg等等。

第九，业务方面，我们基于大数据做一些计算，给公司的运营提供数据支撑。做一些推荐，给用户做个性化推荐。机器学习，报警监控等等。

近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？

大数据的基本含义就是海量数据，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***，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。

数字经济的要素之一就是大数据***，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的大数据的应用开发。

如今，大数据技术已应用在各行各业。小麦举个例子，讲述一下最贴近我们生活的民生服务是如何运用大数据。

最近电视新闻提及到的“一网统管”精准救助场景，传统的救助方式往往通过困难家庭申请、审核、审批等多项程序，遇到需要跨部门、跨层级、跨街区协调解决的个案，还需要召开各级协调会的形式协商解决。

现在通过“精准救助”的方式，民政部门在平时的摸排中了解情况，将相关信息录入到“一网统管”数据中心，再根据数据模型识别出需要协助的家庭，随后形成走访工单派发给社工对其进行帮扶，从而提升救助的效率，做到雪中送炭。

在数字化***改造之前，每个部门只掌握各自分管的数据，形成“信息孤岛”；有了大数据分析平台后，所有的数据信息，便打通了“任督二脉”。

***可以充分利用大数据技术打造“一网统管”精准救助场景，极大提升了社会救助的科学性和精准性，让城市变得更加温暖。

民办高中今后的发展会有哪些问题？

《谢邀》

民办高校的发展趋势良好，随着社会的发展，将来应该会越来越好。因社会的发展，同样离不开民办高校的教育。

每年都有很多与国家统招擦肩而过的学子，这些学子为了进一步接受教育，会进入民办高校学习。在毕业后找工作，民办高校毕业证书的学历，国家是同等看待。所以，以后的民办高校会越来越好！

民办高中是民办教育体系的一个重要组成部分，是改变***包揽办学格局的一个重要举措，然而民办高中今后的发展正面临着以下几方面的问题:优秀教师匮乏的问题，招生越来越难的问题，资金难以为继的问题，社会认同降低的问题。

优秀教师匮乏的问题，没有对比就没有悲伤，在住房、职称评定、保险和***待遇方面的差异，民办高中吸引不到优秀教师或者留不住优秀教师；招生越来越难的问题，国家在公办教育的大力扶持和投入，公办学校的教学设施和教师水平，将会使越来越多的学生选择公办学校，而非民办学校，民办高中的招生将会越来越难；资金难以为继的问题，民办高中说到底也是需要投入和产出达到一个合理的平衡，没有学生就没有收入，没有收入，就没有投入；社会认同降低的问题，一个没有优秀教师或者极少优秀教师的学校，一个教学设施设备不完善学校，难以获得学生家长的认同。

以上四个问题，将会是大多数民办高中已经遇到或将会遇到的问题，民办高中的可持续发展和良性循环，需要国家在制度方面和资金扶持的力度上，给予支持。

到此，以上就是小编对于大健康产业发展问答的问题就介绍到这了，希望介绍关于大健康产业发展问答的2点解答对大家有用。