比如序列拼接的工作，需要將已測序的閱讀片段切割成更小的片段，然后根據(jù)序列之間的關系將這些小片段連接成更長的片段，所以這些片段有幾百萬到幾千萬個，需要非常大的計算量。如果數(shù)據(jù)復雜，計算量就更大。另外，CPU還需要支持多核，CPU是大腦，一核是頭腦，所以我們知道頭腦越多，人越聰明。多核可以用于并行計算，生物信息學分析中的一些任務可以用于并行計算。

1，HadoopHadoop MapReduce分布式計算框架，根據(jù)GFS開發(fā)HDFS分布式文件系統(tǒng)，根據(jù)BigTable開發(fā)HBase數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。Hadoop的開源特性使其成為分布式計算系統(tǒng)事實上的國際標準。中國的雅虎、臉書、亞馬遜、百度、阿里巴巴等很多互聯(lián)網(wǎng)公司都是基于Hadoop 搭建自己發(fā)行的。

Spark和Hadoop最大的區(qū)別是Hadoop用硬盤存儲數(shù)據(jù)，Spark用內(nèi)存存儲數(shù)據(jù)，所以Spark能提供的比Ha？Doop快了100倍。Spark不能用來處理需要長期保存的數(shù)據(jù)，因為斷電后內(nèi)存會丟失數(shù)據(jù)。3.StormStorm是Twitter推廣的分布式計算系統(tǒng)。基于Hadoop，提供實時操作的特性，可以實時處理大數(shù)據(jù)流。

通過能耗在線監(jiān)測系統(tǒng)將所有能耗數(shù)據(jù)整合為一體平臺有利于提高能耗數(shù)據(jù)的管理、可視化和信息化水平。WEAS能源監(jiān)測分析系統(tǒng)就是這樣一個專業(yè)平臺，可以提高企業(yè)的管理水平。大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)作為一個關鍵系統(tǒng)，在各個公司迅速崛起。然而，這種海量數(shù)據(jù)帶來了前所未有的性能挑戰(zhàn)。同時，如果大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)不能在第一時間提供運營決策的關鍵數(shù)據(jù)，那么這樣的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)就是沒有價值的。

下面我們將討論一些可以應用于大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)不同階段(如數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、處理、存儲、導入)的技巧和準則。本文應作為一個通用標準，以確保最終的尺寸數(shù)據(jù)分析 平臺能夠滿足性能要求。1.什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)是最近IT界最常用的術語之一。但是大數(shù)據(jù)的定義不一樣，所有已知的說法，比如結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化，大規(guī)模數(shù)據(jù)等等，都不夠完整。

三網(wǎng)融合的流程如下:第一個是人員構(gòu)成。最好是所有專業(yè)都匹配，比如一組包含電子商務，市場營銷，會計然后是信息管理。每個人擅長的東西不一樣，把它們結(jié)合起來，讓每個人做自己擅長的事情，這樣更合理。如果都是專業(yè)出身，會計專業(yè)的人對市場感興趣。二是選題，要新穎、實用、更生活化。換句話說，我建議同學們盡量跳出周圍的環(huán)境，看得更遠更廣。