批量计算与流计算-究竟有何本质区别与适用场景

简单比对

随着大数据时代的到来，数据处理和分析的需求日益增长，为了满足这一需求，计算技术也在不断进步，批量计算和流计算是两种常见的计算方式，本文将对这两种计算方式进行简单比对,帮助读者了解它们的特点和应用场景。

批量计算

定义

批量计算是指将大量的数据一次性加载到内存中，然后进行计算，这种方式通常用于处理静态数据,如历史数据分析和报表生成。

特点

（1）计算效率高：批量计算可以利用内存的优势,快速处理大量数据。

（2）资源利用率高：批量计算通常在服务器端进行,可以充分利用服务器资源。

（3）结果准确：由于数据一次性加载,计算结果较为准确。

应用场景

（1）数据仓库：批量计算适用于数据仓库中的数据分析和报表生成。

（2）离线分析：批量计算适用于离线分析，如年度报告、季度报告等。

流计算

定义

流计算是指对实时数据流进行计算，以获取实时结果，这种方式适用于处理动态数据，如股票交易、物联网等。

特点

（1）实时性：流计算可以实时处理数据,获取实时结果。

（2）可扩展性：流计算可以根据数据量动态调整计算资源。

（3）容错性：流计算具有较好的容错性,可以在数据丢失或错误的情况下继续运行。

应用场景

（1）实时监控：流计算适用于实时监控，如网络流量监控、服务器性能监控等。

（2）实时推荐：流计算适用于实时推荐，如个性化推荐、广告投放等。

比对

Q1：批量计算和流计算在数据处理方面有哪些区别？

A1：批量计算适用于处理静态数据，如历史数据分析；流计算适用于处理动态数据，如实时监控,两者在数据处理方面存在本质区别。

Q2：批量计算和流计算在应用场景上有哪些不同？

A2：批量计算适用于离线分析、数据仓库等场景；流计算适用于实时监控、实时推荐等场景,两者在应用场景上存在明显差异。

怎样用弃九法验算？

（1）检验加法时，如果各个加数的九余数之和（如超过9再减去9的倍数）等于和的九余数时，其计算结果可能就是正确的。 （2）检验减法时，如果被减数的九余数减去减数的九余数所得的差，等于差的九余数时，计算结果可能就是正确的。 （3）检验乘法时，如果被乘数与乘数的九余数之积的九余数，等于积的九余数，那么，计算结果可能就是正确的。 （4）检验除法时，根据乘除法的互逆关系，如果商和除数的九余数之积的九余数，等于被除数的九余数，那么，计算结果可能就是正确的。 使用弃九法，在检验多位数四则运算时，也有一定的局限性，遇到下列情况，往往检验不出计算结果的错误。 （1）数字抄写时，如果颠倒了位置。 例如：7536误写成7563，它的九余数并没有改变，即使计算结果错误，也往往检验不出来。 （2）数字中出现丢0或多0时。 例如： 误写成3486或，误写后的数的九余数也没有改变，计算结果发生错误，也往往检验不出来。 （8）这种检验方法，也适用于对小数四则计算结果的检验，仍用上述整数四则的法则进行。 但，如果小数点点错了位置，如：72.38误写成7.238或723.8，由于都不影响九余数，因此，发生这类错误则检验不出来。 尽管弃九法存在着上述的局限性，在检验多位数四则计算时，仍不失为一种较简捷的检验方法。

平均数、中位数、众数之间有何相关？

一、它们之间的区别，主要表现在以下方面。 1、定义不同 平均数：一组数据的总和除以这组数据个数所得到的商叫这组数据的平均数。 中位数：将一组数据按大小顺序排列，处在最中间位置的一个数叫做这组数据的中位数 。 众数：在一组数据中出现次数最多的数叫做这组数据的众数。 2、求法不同 平均数：用所有数据相加的总和除以数据的个数,需要计算才得求出。 中位数：将数据按照从小到大或从大到小的顺序排列，如果数据个数是奇数，则处于最中间位置的数就是这组数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数是这组数据的中位数。 它的求出不需或只需简单的计算。 众数：一组数据中出现次数最多的那个数，不必计算就可求出。 3、个数不同 在一组数据中，平均数和中位数都具有惟一性，但众数有时不具有惟一性。 在一组数据中，可能不止一个众数，也可能没有众数。 4、呈现不同 平均数：是一个“虚拟”的数，是通过计算得到的，它不是数据中的原始数据。 中位数：是一个不完全“虚拟”的数。 当一组数据有奇数个时，它就是该组数据排序后最中间的那个数据，是这组数据中真实存在的一个数据；但在数据个数为偶数的情况下，中位数是最中间两个数据的平均数，它不一定与这组数据中的某个数据相等，此时的中位数就是一个虚拟的数。 众 数：是一组数据中的原数据 ，它是真实存在的。 5、代表不同 平均数：反映了一组数据的平均大小，常用来一代表数据的总体 “平均水平”。 中位数：像一条分界线，将数据分成前半部分和后半部分，因此用来代表一组数据的“中等水平”。 众数：反映了出现次数最多的数据，用来代表一组数据的“多数水平”。 这三个统计量虽反映有所不同，但都可表示数据的集中趋势，都可作为数据一般水平的代表。 6、特点不同 平均数：与每一个数据都有关,其中任何数据的变动都会相应引起平均数的变动。 主要缺点是易受极端值的影响，这里的极端值是指偏大或偏小数，当出现偏大数时，平均数将会被抬高，当出现偏小数时，平均数会降低。 中位数：与数据的排列位置有关，某些数据的变动对它没有影响；它是一组数据中间位置上的代表值，不受数据极端值的影响。 众数：与数据出现的次数有关，着眼于对各数据出现的频率的考察，其大小只与这组数据中的部分数据有关，不受极端值的影响,其缺点是具有不惟一性，一组数据中可能会有一个众数，也可能会有多个或没有 。 7、作用不同 平均数：是统计中最常用的数据代表值，比较可靠和稳定，因为它与每一个数据都有关，反映出来的信息最充分。 平均数既可以描述一组数据本身的整体平均情况，也可以用来作为不同组数据比较的一个标准。 因此，它在生活中应用最广泛，比如我们经常所说的平均成绩、平均身高、平均体重等。 中位数：作为一组数据的代表，可靠性比较差，因为它只利用了部分数据。 但当一组数据的个别数据偏大或偏小时，用中位数来描述该组数据的集中趋势就比较合适。 众数：作为一组数据的代表，可靠性也比较差，因为它也只利用了部分数据。 。 在一组数据中，如果个别数据有很大的变动，且某个数据出现的次数最多，此时用该数据（即众数）表示这组数据的“集中趋势”就比较适合。

二、平均数、中位数和众数的联系:1、平均数应用比较广泛，它作为一组数据的代表，比较稳定、可靠。 但平均数与一组数据中的所有数据都有关系，容易受极端数据的影响；简单的说就是表示这组数据的平均数。

2、中位数在一组数据中的数值排序中处于中间的位置，人们由中位数可以对事物的大体进行判断和掌控，它虽然不受极端数据的影响，但可靠性比较差；所以中位数只是表示这组数据的一般情况。

3、众数着眼对一组数据出现的频数的考察，它作为一组数据的代表，它不受极端数据的影响，其大小与一组数据中的部分数据有关，当一组数据中，如果个别数据有很大的变化，且某个数据出现的次数较多，此时用众数表示这组数据的集中趋势，比较合适，体现了整个数据的集中情况。

三、平均数、中位数和众数它们都有各自的的优缺点:平均数：(1)需要全组所有数据来计算；(2)易受数据中极端数值的影响．中位数：(1)仅需把数据按顺序排列后即可确定；(2)不易受数据中极端数值的影响．众 数：(1)通过计数得到；(2)不易受数据中极端数值的影响

一般公司的年终奖是怎么算的

个人取得全年一次性奖金（包括年终加薪，实行年薪制和绩效工资办法的单位根据考核情况兑现的年薪和绩效工资）。 单独作为一个月的工资、薪金所得计算纳税。 其计算方法是用全年一次性奖金总额除以12个月，按其商数对照工资、薪金所得项目税率表，确定适用税率和对应的速算扣除数，计算缴纳个人所得税 应纳税额＝全年一次性奖金×适用税率－速算扣除数。 各个企业的薪金制度不一样，有的公司是有特定的计算办法，比如看个人对公司贡献系数；有的公司是看工作年限，再加上个人学历个人工作年限什么的；干脆有的公司就是不给．年终奖多少看你运气了！祝好运气！