分布式分析,EDA分析 分布式

TwitterSnowflake算法生成的背景相当简单。为了满足Twitter每秒几万条消息的要求，每条消息都必须分配一个唯一的id，而这些id也需要某种近似的顺序(方便客户端排序)，并且在分布式 system中不同机器生成的id必须不同。有关各种主键ID生成策略的比较，请参见common分布式primary key ID生成策略，该策略结合了41位时间前缀、10位节点标识符和12位序列。

默认情况下，41bit的时间戳可以支持1970年到2038年的算法，10bit的工作机id可以支持1024台机器，序列号可以支持1毫秒内产生4096个自增序列号。雪花是Twitter在2010年用Scala语言编写的一套主键生成策略。Thrift用于发布主键生成服务，该服务依赖于Twitter的内部基础设施。后来Twitter把雪花换成了Twitterserver，从2012年开始就没有更新过。

分布式数据挖掘的优势考虑到商业竞争、法律约束等诸多因素，在很多情况下，为了保证数据挖掘的安全性和容错性，需要保护数据隐私，将所有数据集中起来往往不可行分析。分布式数据挖掘系统通过数据挖掘系统将数据合理划分为若干小模块并行处理，最后将各部分的处理结果合成为最终的输出方式，可以充分利用分布式的计算能力和并行计算的效率。

其实我觉得基础软件创业是个好行当，尤其是数据库，但前提是确实有技术创新，所以技术壁垒巨大。这是护城河。如果只是模仿甲骨文，没有太大的前景(当然要看关系，反正我觉得这不是正确的价值)。想想在这个领域工作了30年的人。为什么走人家的老路就要感动人家？目前我认为国内成功公司不多的原因是技术不行或者方式不对或者客户历史包袱太重。是大数据改变了Hadoop吗？

所以做项目赚快钱省的公司都打算搞数据分析扎堆，OLTP端真正的创新没人敢碰。另一个重要的问题是，中国几乎没有人懂开源。近年来，重要的基础软件创新出现在开源社区，如Docker/Kubenetes(Mesos)/Spark...一个公司很难跟上社区的发展速度。国内大部分开源项目在代码质量、用心程度、设计眼光等方面都太弱，连最基本的英文交流都很少被开源项目重视，更别说生态了。

考虑到经济，目前市场上不建议黄石做户用光伏电站。一是家居系统成本太高，二是家居行业没有发展起来，后期维护服务差。第三，黄石的采光差。目前正在进行光伏平价上网改革，费用很快就会下来。现在时机不好，过两年再说吧。分布式光伏电站经济效益评价分析 分布式光伏发电的经济效益评价比较复杂，主要是分布式光伏发电的经济效益受多方面的影响。

(一)光伏发电与消费者消费比例关系的影响。光伏发电的输出曲线取决于太阳辐射的强度，具有很强的随机性，很难与用户的负荷曲线完全匹配。这也意味着，在某些时间段，光伏发电的出力大于用户用电负荷，就需要向电网送电，实现发电与用电的平衡，而在其他时间段，光伏发电的出力小于用户用电负荷，就需要向电网售电，满足用户用电需求。

想问一下等级制分析方法和决策法分布式的区别？层次分析方法和分布式决策方法的区别在于定义的不同。因此，层次分析 method(简称AHP)定义了分析将总是与决策有关的要素分解为目标、准则、方案等层次，然后在此基础上进行定性和定量分析的决策方法，分布式决策方法定义了必要的信息资源或某些重要的决策因素分散在较大的空间范围内的决策。层次分析方法和分布式决策方法的区别在于定义的不同。