多少數據量

『壹』 實時數倉數據量一般多大

數據彎飢量一般每天百萬首歲到千萬級。
從數據量而言，流量和特徵數倉都是海量數據，每天十億級以上，而業務數倉的數據量一般每天百萬到千萬級。從數據更新頻率而言，流量數據極少更新。
數據倉庫是伴隨著企業信息化發展起來的，在企業信息化的過埋芹返程中，隨著信息化工具的升級和新工具的應用，數據量變的越來越大，數據格式越來越多，決策要求越來越苛刻，數據倉庫技術也在不停的發展。

『貳』 每天爬取數據量多少,如何才可更高效

每天爬取數據量多少,如何才可更高效?

對於該問題,沒有確切答案,需要根據實際情況而定.爬蟲最重要的問題是容錯率高,很多特殊情況都會影響爬蟲的效率和質量.

以下情況都可能影響爬取數據效率.
軟體條件

硬體條件

軟硬體好的舉燃攔情況下,數據量可高達1300W.
詳情見

如果真的對性能要求段仿很高，可以考慮下面方案.
多線程 : 一些成熟的框架如 Scrapy都已支持
分布式 : 數據正胡量有TB級別可要考慮,否則別用,分布式需要考慮到機器,人員,網路等成本.

『叄』 聲音的數據量是多少

不經過壓縮，聲音數據量的計則祥納算公式為：

數據量（位元組/秒）=（采樣頻率（Hz）×采樣位數（bit）×聲道數）/8

1丶音效卡對聲音的處理質量可以用三個基本參數來衡量，即采樣孫沒頻率、采樣位數宴亂和聲道數。

2丶采樣頻率是指單位時間內的采樣次數。采樣頻率越大，采樣點之間的間隔就越小，數字化後得到的聲音就越逼真，但相應的數據量就越大。音效卡一般提供11.025kHz、22.05kHz和44.1kHz等不同的采樣頻率。

3丶采樣位數是記錄每次采樣值數值大小的位數。采樣位數通常有8bits或16bits兩種，采樣位數越大，所能記錄聲音的變化度就越細膩，相應的數據量就越大。

4丶聲道數是指處理的聲音是單聲道還是立體聲。單聲道在聲音處理過程中只有單數據流，而立體聲則需要左、右聲道的兩個數據流。顯然，立體聲的效果要好，但相應的數據量要比單聲道的數據量加倍。

舉例：

1、請計算對於5分鍾雙聲道、16位采樣位數、44.1kHz采樣頻率聲音的不壓縮數據量是多少？

根據公式：數據量=（采樣頻率×采樣位數×聲道數×時間）/8

得，數據量（MB）=[44.1×1000×16×2×(5×60)] /(8×1024×1024)=50.47MB

計算時要注意幾個單位的換算細節：

時間單位換算：1分=60秒

采樣頻率單位換算：1kHz=1000Hz

數據量單位換算：1MB=1024×1024=1048576B

『肆』 大數據的大量指的是至少要有多大數據量A100K位元組B100位元組C100M位元組D100T位元組8

大數據的大量指的是至少要有 100T 位元組。
在計算機領域中，數據量的單位通常使用位元組（Byte）來表示。常用的數據量單位有 K、M、G、T 等。其中，K 表示千，M 表示百萬，G 表示十億，T 表示萬億。因此，100K 位元組表示 100 * 1000 = 10^5 個位元組，100M 位元組表示 100 * 1000 * 1000 = 10^8 個位元組，100T 位元組表示 100 * 1000 * 1000 * 1000 = 10^12 個位元組。
可以看出，100T 位元組是一個很大的數據量，至少要有這么大的數據量，才能稱之為大數據。
希望這對你有幫助！

『伍』 多少數據量適合分布式資料庫

500w數據數據量適合分布式資料庫。薯銀做分布式資料庫系統由分數衡布於若干個計算機結點上的若乾子資料庫系統所組成的數搏凳據庫系統，至少需要500W以上的數據才能使用。

『陸』 22t的資料庫是多少數據量

22528GB。根據查詢資料庫相關資料得知，22t的資料庫是22528GB數據量悉歲。資料庫睜謹睜是「按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫」。是一個長期存儲在計算機內的、有組織晌鏈的、可共享的、統一管理的大量數據的集合。

『柒』 實證論文多少數據量夠用

大約200組數據左右。
寫一篇實證論文首先要具備本專業扎實的理論知識，有欠缺也不用擔心，可以通過學習積累，同時多讀多看，這一基本工作做好後，就會產生一些值得我們研究的選題或論題，許多作者就是這樣得到自己的 idea，然後就需要根據確定的選題或論題進行文獻收集，文獻資料的收集方法很多，作者要根據自己的實際需要選擇合適的方法，常用的方法有實驗法，用問卷法等，然後提出一些假設，根據自己的選題和論題，用相關的理論和模型進行驗證，寫一篇實證論文簡單來說就是這樣一個流程和方法。
實證性的論文寫作過程都是相互交織的，需要作者不斷地嘗試，通過反復的模式、調試數據、不斷地修改驗證，最終才能寫出好的論文，其實任何論文的寫作過程都是這樣，把握三個方面：數據、模型、分析，寫出任何論文都不成問題。
以上是關於寫作和概念的討論，將概念和寫作過程中的一些總結，雖然我所說的方法可以幫到你，對你來說，也是很重要的，因為做事情最重要的是方法，如果方法正確，將會取得事半功倍的效果，但是作為一個作者，還是要努力提高自己的知識水平，不斷豐富自己的內容，這是寫論文最基本的要求，要想寫好文章，就必須把握文章的內容。

『捌』 多大的數據量算是大數據()

1000條。對於統計學的人來說，1000條數據量算是大數據。且每一條都需要花費很長的時間來進御拍行推理。數據是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事枝簡物的未經加工的的原始素材。猛拆褲

『玖』 對於單個單細胞樣本，多少的測序數據量才合適

首先，需要明確一點: 數據量大小其實就是鹼基的個數。
那麼，數據量大小的計算方法是：
1. 單端測序
數據量=reads長度 * reads個數 (reads長度很容易得知，reads個數等於測序所得到的fastq文件的總reads數)

2. 雙端測序
數據量=單端reads長度 * 單端reads個數 * 2
通常測序數據量的單位都是用「G"表示，例如1G。需要強調的是，這里所說的G不是說測序文件在硬碟上的大小為1G，而是表示10億個鹼基。這是如何計算的呢？
首先，我們需要知道1個鹼基=1 byte ；
其次是，1kb=10^3 byte 1M=10^6 byte 1G=10^9 byte。
所以，1G的數據量=10^9=10億個鹼銷唯吵基。
此外，測序數據量還有另外一種表示方式，即cluster。一個cluster表示一個DNA片段（對於RNA-seq，則表示一個片段化後的RNA分子）。比如說某一個樣本測序數據量為30M 的 cluster。如果採用雙端測序技術，每個cluster從兩端都測一次，每次測150bp, 所以就會得到30M * 2=60M的reads數，然後reads數乘以每條read的長度就是我們最後的測序數據量（鹼基山悶數），即為60M * 150=9G的鹼基數。

我們知道了測序數據量是如何計算的，那麼問題來了，對於一個測序樣本，需要測多少G 的數據量才能滿足實驗要求呢？要回答這個問題，首先要搞清楚幾個概念。

1.測序深度（Sequencing depth）：是指測序得到的鹼基總量（bp）與基因組大小的比值，即測序深度=數據量大小 / 參考基因組大小。或者理解為基因組中每個鹼基被測序到的平均次數。
2. 測序覆蓋度（Sequencing coverage）：是指測序獲得的序列占整個基因組的比例。或者可以理解為基因組上至少被檢測到1次的區域（或者是鹼基），占整個基因組的比例。

通常來說，測序深度與基因組覆蓋度之間是一個正相關的關系，測序帶來的錯誤率或假陽性結果會隨著測序深度的提升而下降。在測序過程中，10X的測序深度就能夠滿足基本的實驗目的。

以上是一些背景知識，回歸正題，當我們想做一個單細胞樣本的測序，該測多少數據量呢？以10X為例。
10X官方有PBMC單細胞測試數據，4000K細胞， 每個細胞平均是50K的reads。
我們一般都在公司測序，那麼公司的人一定會推薦你每個樣本是3~8K細胞，平均每個細胞15-50K的reads這樣的測序策略 。

以上我們就知道了對於單個單細胞樣本，平均每虧侍個細胞需要測序的reads數，即15-50K reads/cell，通常為50K reads/cell。

為了得到總的數據量，我們必須還要知道reads長度，因為我們的計算公式就是
雙端測序：數據量=單端reads長度 * 單端reads個數 * 2

為了知道reads長度，我們就不得不去查一查，10X單細胞測序的測序模式是什麼。查閱得知，其測序模式為PE150。 這里的PE150就是指雙端測序，每條read長度150bp
那有同學就肯定會問了，那單端測序呢， 舉例：SE150，即 單端測序，每條read長度150bp。

知道了這些，那最開始的那個問題就解決啦。
由於做的是10X單個單細胞樣本，測序模式為PE150。單個細胞需測序的reads數推薦為50K reads/cell，以10,000細胞為例。

參考： 如何估算測序數據量？
說清楚你的單細胞轉錄組課題多少個樣品，測序數據量如何
測多少數據量？幾個G？多少reads？如何換算？

『拾』 sci資料庫的數據量是多少

4000多。sci資料庫是一種最知名且寬知權威的科學發現和分析工具，資料庫中的數據量有4000多汪巧嫌數據集，其中的論文數量已經達困手到4000多萬篇，是全國性的大數據系統統計。