多少数据量

‘壹’ 实时数仓数据量一般多大

数据弯饥量一般每天百万首岁到千万级。
从数据量而言，流量和特征数仓都是海量数据，每天十亿级以上，而业务数仓的数据量一般每天百万到千万级。从数据更新频率而言，流量数据极少更新。
数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过埋芹返程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据仓库技术也在不停的发展。

‘贰’ 每天爬取数据量多少,如何才可更高效

每天爬取数据量多少,如何才可更高效?

对于该问题,没有确切答案,需要根据实际情况而定.爬虫最重要的问题是容错率高,很多特殊情况都会影响爬虫的效率和质量.

以下情况都可能影响爬取数据效率.
软件条件

硬件条件

软硬件好的举燃拦情况下,数据量可高达1300W.
详情见

如果真的对性能要求段仿很高，可以考虑下面方案.
多线程 : 一些成熟的框架如 Scrapy都已支持
分布式 : 数据正胡量有TB级别可要考虑,否则别用,分布式需要考虑到机器,人员,网络等成本.

‘叁’ 声音的数据量是多少

不经过压缩，声音数据量的计则祥纳算公式为：

数据量（字节/秒）=（采样频率（Hz）×采样位数（bit）×声道数）/8

1丶声卡对声音的处理质量可以用三个基本参数来衡量，即采样孙没频率、采样位数宴乱和声道数。

2丶采样频率是指单位时间内的采样次数。采样频率越大，采样点之间的间隔就越小，数字化后得到的声音就越逼真，但相应的数据量就越大。声卡一般提供11.025kHz、22.05kHz和44.1kHz等不同的采样频率。

3丶采样位数是记录每次采样值数值大小的位数。采样位数通常有8bits或16bits两种，采样位数越大，所能记录声音的变化度就越细腻，相应的数据量就越大。

4丶声道数是指处理的声音是单声道还是立体声。单声道在声音处理过程中只有单数据流，而立体声则需要左、右声道的两个数据流。显然，立体声的效果要好，但相应的数据量要比单声道的数据量加倍。

举例：

1、请计算对于5分钟双声道、16位采样位数、44.1kHz采样频率声音的不压缩数据量是多少？

根据公式：数据量=（采样频率×采样位数×声道数×时间）/8

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

计算时要注意几个单位的换算细节：

时间单位换算：1分=60秒

采样频率单位换算：1kHz=1000Hz

数据量单位换算：1MB=1024×1024=1048576B

‘肆’ 大数据的大量指的是至少要有多大数据量A100K字节B100字节C100M字节D100T字节8

大数据的大量指的是至少要有 100T 字节。
在计算机领域中，数据量的单位通常使用字节（Byte）来表示。常用的数据量单位有 K、M、G、T 等。其中，K 表示千，M 表示百万，G 表示十亿，T 表示万亿。因此，100K 字节表示 100 * 1000 = 10^5 个字节，100M 字节表示 100 * 1000 * 1000 = 10^8 个字节，100T 字节表示 100 * 1000 * 1000 * 1000 = 10^12 个字节。
可以看出，100T 字节是一个很大的数据量，至少要有这么大的数据量，才能称之为大数据。
希望这对你有帮助！

‘伍’ 多少数据量适合分布式数据库

500w数据数据量适合分布式数据库。薯银做分布式数据库系统由分数衡布于若干个计算机结点上的若干子数据库系统所组成的数搏凳据库系统，至少需要500W以上的数据才能使用。

‘陆’ 22t的数据库是多少数据量

22528GB。根据查询数据库相关资料得知，22t的数据库是22528GB数据量悉岁。数据库睁谨睁是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织晌链的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

‘柒’ 实证论文多少数据量够用

大约200组数据左右。
写一篇实证论文首先要具备本专业扎实的理论知识，有欠缺也不用担心，可以通过学习积累，同时多读多看，这一基本工作做好后，就会产生一些值得我们研究的选题或论题，许多作者就是这样得到自己的 idea，然后就需要根据确定的选题或论题进行文献收集，文献资料的收集方法很多，作者要根据自己的实际需要选择合适的方法，常用的方法有实验法，用问卷法等，然后提出一些假设，根据自己的选题和论题，用相关的理论和模型进行验证，写一篇实证论文简单来说就是这样一个流程和方法。
实证性的论文写作过程都是相互交织的，需要作者不断地尝试，通过反复的模式、调试数据、不断地修改验证，最终才能写出好的论文，其实任何论文的写作过程都是这样，把握三个方面：数据、模型、分析，写出任何论文都不成问题。
以上是关于写作和概念的讨论，将概念和写作过程中的一些总结，虽然我所说的方法可以帮到你，对你来说，也是很重要的，因为做事情最重要的是方法，如果方法正确，将会取得事半功倍的效果，但是作为一个作者，还是要努力提高自己的知识水平，不断丰富自己的内容，这是写论文最基本的要求，要想写好文章，就必须把握文章的内容。

‘捌’ 多大的数据量算是大数据()

1000条。对于统计学的人来说，1000条数据量算是大数据。且每一条都需要花费很长的时间来进御拍行推理。数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事枝简物的未经加工的的原始素材。猛拆裤

‘玖’ 对于单个单细胞样本，多少的测序数据量才合适

首先，需要明确一点: 数据量大小其实就是碱基的个数。
那么，数据量大小的计算方法是：
1. 单端测序
数据量=reads长度 * reads个数 (reads长度很容易得知，reads个数等于测序所得到的fastq文件的总reads数)

2. 双端测序
数据量=单端reads长度 * 单端reads个数 * 2
通常测序数据量的单位都是用“G"表示，例如1G。需要强调的是，这里所说的G不是说测序文件在硬盘上的大小为1G，而是表示10亿个碱基。这是如何计算的呢？
首先，我们需要知道1个碱基=1 byte ；
其次是，1kb=10^3 byte 1M=10^6 byte 1G=10^9 byte。
所以，1G的数据量=10^9=10亿个碱销唯吵基。
此外，测序数据量还有另外一种表示方式，即cluster。一个cluster表示一个DNA片段（对于RNA-seq，则表示一个片段化后的RNA分子）。比如说某一个样本测序数据量为30M 的 cluster。如果采用双端测序技术，每个cluster从两端都测一次，每次测150bp, 所以就会得到30M * 2=60M的reads数，然后reads数乘以每条read的长度就是我们最后的测序数据量（碱基山闷数），即为60M * 150=9G的碱基数。

我们知道了测序数据量是如何计算的，那么问题来了，对于一个测序样本，需要测多少G 的数据量才能满足实验要求呢？要回答这个问题，首先要搞清楚几个概念。

1.测序深度（Sequencing depth）：是指测序得到的碱基总量（bp）与基因组大小的比值，即测序深度=数据量大小 / 参考基因组大小。或者理解为基因组中每个碱基被测序到的平均次数。
2. 测序覆盖度（Sequencing coverage）：是指测序获得的序列占整个基因组的比例。或者可以理解为基因组上至少被检测到1次的区域（或者是碱基），占整个基因组的比例。

通常来说，测序深度与基因组覆盖度之间是一个正相关的关系，测序带来的错误率或假阳性结果会随着测序深度的提升而下降。在测序过程中，10X的测序深度就能够满足基本的实验目的。

以上是一些背景知识，回归正题，当我们想做一个单细胞样本的测序，该测多少数据量呢？以10X为例。
10X官方有PBMC单细胞测试数据，4000K细胞， 每个细胞平均是50K的reads。
我们一般都在公司测序，那么公司的人一定会推荐你每个样本是3~8K细胞，平均每个细胞15-50K的reads这样的测序策略 。

以上我们就知道了对于单个单细胞样本，平均每亏侍个细胞需要测序的reads数，即15-50K reads/cell，通常为50K reads/cell。

为了得到总的数据量，我们必须还要知道reads长度，因为我们的计算公式就是
双端测序：数据量=单端reads长度 * 单端reads个数 * 2

为了知道reads长度，我们就不得不去查一查，10X单细胞测序的测序模式是什么。查阅得知，其测序模式为PE150。 这里的PE150就是指双端测序，每条read长度150bp
那有同学就肯定会问了，那单端测序呢， 举例：SE150，即 单端测序，每条read长度150bp。

知道了这些，那最开始的那个问题就解决啦。
由于做的是10X单个单细胞样本，测序模式为PE150。单个细胞需测序的reads数推荐为50K reads/cell，以10,000细胞为例。

参考： 如何估算测序数据量？
说清楚你的单细胞转录组课题多少个样品，测序数据量如何
测多少数据量？几个G？多少reads？如何换算？

‘拾’ sci数据库的数据量是多少

4000多。sci数据库是一种最知名且宽知权威的科学发现和分析工具，数据库中的数据量有4000多汪巧嫌数据集，其中的论文数量已经达困手到4000多万篇，是全国性的大数据系统统计。