[这种情况如何处理]周末回婆婆家，大伯子有两个孩子，女孩6岁（上学前班），男孩2岁（因为小，一直放在婆婆家喂养，我们大约每三周回家一次）我的女儿4岁半，我们去的时候那个男孩也很高兴，可是等到下午那个6岁姐姐...+阅读
大数据并发处理解决方案：
1、HTML静态化
效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，无法全部手动去挨个实现，于是出现了常见的信息发布系统CMS，像常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
2、图片服务器分离
对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，图片是最消耗资源的，于是有必要将图片与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的图片服务器，甚至很多台图片服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片问题而崩溃，在应用服务器和图片服务器上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，尽可能少的LoadModule，保证更高的系统消耗和执行效率。 这一实现起来是比较容易的一现，如果服务器集群操作起来更方便，如果是独立的服务器，新手可能出现上传图片只能在服务器本地的情况下，可以在令一台服务器设置的IIS采用网络路径来实现图片服务器，即不用改变程序，又能提高性能，但对于服务器本身的IO处理性能是没有任何的改变。
3、数据库集群和库表散列
大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。
4、缓存
缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。
网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
5、镜像
镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、负载均衡
负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。
硬件四层交换
第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。 第四层交换功能就象是虚IP，指向物理服务器。它传输的业务服从的协议多种多样，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他协议。这些业务在物理服务器基础上，需要复杂的载量平衡算法。在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。
在硬件四层交换产品领域，有一些知名的产品可以选择，比如Alteon、F5等，这些产品很昂贵，但是物有所值，能够提供非常优秀的性能和很灵活的管理能力。Yahoo中国当初接近2000台服务器使用了三四台Alteon就搞定了。
大数据解决方案选择哪一家
很多企业都开始数据治理，并探索不同工具和方法来实现。然而，企业往往又会被不同的解决方案所困惑。那么，企业应该如何选择大数据解决方案呢？主要考虑以下6个重要方面：
1、分析蓝图无论是从哪一类具体的分析需求开始，对于分析的构建，都需要设想整个蓝图。在构建企业分析时，有三个维度是很重要的：业务链、产业链、面向对象，不同的人员在不同的业态下除了配置报表外，在数据分析阶段还可以设置主题分析的内容，自上而下的目标监控，自下而上的原因反馈。为了更好地提升企业级能力，在商业分析到一定阶段后，要做全价值链分析，同时，针对多业态的产业链，要做统一的价值体系。
2、数据采集说到数据采集，就要提到数据中台。前几年企业主要在做一些基础信息化建设，包括ERP/零售/协同等，这些成为企业的内部数据。同时，企业也会涉及一些外部数据，如Saas数据、政务平台数据等。分析云是把企业内部数据和外部数据都放到中台里面，内部数据是通过数据抽取的方式，对接ERP直接抽取；外部数据是采用云服务，爬虫的方式爬到云端再转存到数据中台。数据中台的所有数据是在企业端的，安全可靠且稳定。在数据中台里，还会对数据进行处理，因为这些数据有可能是异构系统，对主数据的管理，数据治理等；一切业务数据化，一切数据业务化。
3、语义模型“语义层”技术通过对数据库里的有关数据项定义，把数据库中的数据定义成有明确业务含义的名称，业务人员所面对的不再是数据库中的表、字段和它们之间复杂的关联、计算关系，而是熟悉的业务术语和指标名称。业务用户可以基于“语义层”简单快速地构建业务分析，实现业务人员做分析，IT人员做支持，提升分析效率及数据准确性。
4、敏捷智能自助分析：人人都可自助分析，即使不懂代码，也可以做数据分析；开箱即用：预置了U8/NC/K3等主流ERP的财务和供应链分析主题，开箱即用，扩展简单；智能分析：支持同比、环比、占比、排名、预警、预测、高级计算等功能。智能预警：可以对不同的用户设置不同的预警值，通过邮件、钉钉、微信等IM进行图文消息推送。智能预算：通过对企业内外部环境的分析，在预测与决策基础上，调配相应的资源，对企业未来一定时期的经营和财务等作出一系列具体计划。
5、展现方式丰富的可视化图形元素，尤其是表格，如固定表、垂直表、交叉表、复合表等，要能满足复杂的中国式报表和大表。例如数钥分析云，不仅能够支持PC端应用，还可接入移动端，或大屏展现等。
6、版本升级提供免费/在线/自动更新升级，产品能够不断迭代，bug修复和新功能升级等。在升级后保留二次开发的内容，且不影响原有分析设计。
如何利用大数据做出正确的选择微盘
如何利用大数据做出正确的选择 微盘
大数据分析处理解决方案
方案阐述
每天，中国网民通过人和人的互动，人和平台的互动，平台与平台的互动，实时生产海量数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。
数亿网民实时留下的痕迹，可以真实反映当下的世界。微观层面，我们可以看到个体们在想什么，在干什么，及时发现舆情的弱信号。宏观层面，我们可以看到当下的中国正在发生什么，将要发生什么，以及为什么？借此可以观察舆情的整体态势，洞若观火。
原本分散、孤立的信息通过分析、挖掘具有了关联性，激发了智慧感知，感知用户真实的态度和需求，辅助政府在智慧城市，企业在品牌传播、产品口碑、营销分析等方面的工作。
所谓未雨绸缪，防患于未然，最好的舆情应对处置莫过于让舆情事件不发生。除了及时发现问题，大数据还可以帮我们预测未来。具体到舆情服务，舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集、数据分析之外，还可以通过大数据不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，通过对同类型舆情事件历史数据，及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析，提炼出相关舆情的规律和特点。
大数据时代的舆情管理不再局限于危机解决，而是梳理出危机可能产生的各种条件和因素，以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标，增强我们对同类型舆情事件的认知和理解，帮助我们更加精准的预测未来。
用大数据引领创新管理。无论是政府的公共事务管理还是企业的管理决策都要用数据说话。政府部门在出台社会规范和政策时，采用大数据进行分析，可以避免个人意志带来的主观性、片面性和局限性，可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，降低决策风险。通过大数据挖掘和分析技术，可以有针对性地解决社会治理难题；针对不同社会细分人群，提供精细化的服务和管理。政府和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制，打破部门间的“信息孤岛”，加强互动反馈。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。
解决关键
如何能够快速的找到所需信息，采集是大数据价值挖掘最重要的一环，其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础，多瑞科舆情数据分析站的采集子系统和分析子系统可以归类热点话题列表、发贴数量、评论数量、作者个数、敏感话题列表自动摘要、自动关键词抽取、各类别趋势图表；在新闻类报表识别分析归类： 标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等；在论坛类报表识别分析归类： 帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等。
解决方案
多瑞科舆情数据分析站系统拥有自建独立的大数据中心，服务器集中采集对新闻、论坛、微博等多种类型互联网数据进行7*24小时不间断实时采集，具备上千亿数据量的数据索引、挖掘分析和存储能力，支撑政府、企业、媒体、金融、公安等多行业用户的舆情分析云服务。因此多瑞科舆情数据分析站系统在这方面有着天然优势，也是解决信息数量和信息（有价值的）获取效率之间矛盾的唯一途径，系统利用各种数据挖掘技术将产生人工无法替代的效果，为市场调研工作节省巨大的人力经费开支。
实施收益
多瑞科舆情数据分析站系统可通过对大数据实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
算法高手进大数据处理
TM就5分啊..诶，蚊子腿也是肉，算了. #include#include#includeconst int MAX=1001; int map[MAX][MAX]; int fx[4][2]={{0,-1},{1,0},{0,1},{-1,0}}; int vis[MAX][MAX],q[MAX*MAX][2],p[MAX][2]; double L=0xffffffff; double distant(int *p1,int *p2) { return sqrt(pow((double)abs(p1[0]-p2[0]),2)+pow((double)abs(p1[1]-p2[1]),2)); } void bfs(int x,int y) { int h=0,f=0,pl=0; memset(vis,0,sizeof(vis)); q[f][0]=x; q[f][1]=y; vis[y][x]=1; f++; for(int i=0;ih & pl
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