大数据股票代码
大数据概念股,大数据概念股票有哪些？
荣之联（002642）：与美国数据分析解决方案提供商Alpine签订合作关系并获得其捕获、存储、管理和分析“大数据”的原始工具资源。
新宁物流（300013）:1500万增资亿云科技、500万增资重庆新亿云，贵州亿云主营全球卫星定位系统、云计算服务和大数据服务等。
重庆新亿云主营计算机领域技术开发和物联网信息咨询等。
作为国内保税仓储龙头企业，公司在智能物流产业链多点布局。
创意信息（300366）：主营电信级数据网络系统解决方案及技术服务，电信大数据龙头；有望推出电信大数据方面的自主产品。
广东榕泰（600589）：收购森华易腾转型IDC、大数据及云计算：森华易腾是六大网络全网接入的IDC运营商，是国内互联网娱乐行业用户托管最佳的IDC运营商，10年的数据中心管理和运营经验；公司提出了“互联网数据发布综合服务提供商”的发展理念。
浙报传媒（600633）：募资20亿用于建设领先全国的互联网数据中心和大数据交易中心；构建基于大数据的新型传媒集团；深度介入中国电子竞技产业；和修正集团联手打造养老产品。
蓝盾股份（300297）：主营企业级信息安全产品，构建“数据安全”“物理安全”完整的安全体系；2.67亿打造广州信息安全产业园，成立了工业4.0实验室。
大数据是什么意思？大数据概念股有哪些？
数据处理、分析环节、综合处理：拓尔思（300229）、美亚柏科（300188）； 语音识别：科大讯飞（002230）； 视频识别：海康威视（002415）、大华股份（002236）、华平股份（300074）、中威电子（300270）、国腾电子； 商业智能软件：久其软件（002279）、用友软件； 数据中心建设与维护：天玑科技（300245）、银信科技（300231）、荣之联（002642）; IT咨询、方案实施：汉得信息（300170）； 信息安全：卫士通、启明星辰（002439）。
大数据板块概念股有哪些？
一、数据处理和分析环节以及综合处理 拓尔思：中国大数据分析处理领域的领导厂商之一，公司致力于网络公开数据、企业内部数据的聚合、分析和挖掘，为政府、大型企业甚至个人提供定制的、个性化的、精准的信息聚合服务。
美亚柏科：公司是国内领先的电子数据取证与安全产品及服务提供商，主营业务包括电子数据取证产品和网络信息安全产品两大产品系列，电子数据鉴定服务和互联网数字知识产权保护服务两大服务体系。
在电子数据取证领域，2008年市场占有率国内第一，达到41.78%；在网络信息安全领域，公司业务主要集中在内容安全搜索领域，客户主要是国家各级政府部门，目前尚未形成稳定的市场竞争格局，也无外资进入。
目前国内互联网数字知识产权的保护主要还是通过行政管理和法律诉讼的方式进行，而公司是目前国内唯一通过高科技方法进行保护服务的机构。
同时国内主要的服务企业以事后诉讼为主，而公司依靠技术手段以事前防范及事中控制为主。
公司在影视的网络侵权预防与处置、网络游戏私服外挂的预防与处置、网络出版的侵权发现与索赔等方面，已探索出了可行的商业运作模式。
与中影、美国电影协会、TVB、乐视网、腾讯、搜狐畅游。
二、语音识别 语音识别作为“大数据”涉及的七大领域之一，其相关的科大讯飞、大华股份、华平股份、中威电子和国腾电子等5只个股受到市场关注。
华平股份：软件网络视频通信市场龙头。
公司是全球领先的视频通信综合解决方案提供商，其产品具有占带宽小、多网络运行、多功能应用的技术优势。
国金证券认为，公司目前在为一些客户提供直接在个人计算机上开视频会议的产品，不需要集体去会议室。
在企业级客户的每个终端上安装公司的软件产品，按照每月收钱的模式来盈利。
这种盈利模式具有很好的持续性和客户粘性。
国腾电子：作为目前国内唯一具备芯片、终端、元器件生产一体化生产的企业，国腾电子承担了两项核高基项目并具有运营的资质，有望成为产业增长的龙头。
三、视频识别 在经历“数字化”、“高清化”阶段之后，视频识别行业目前已经正式步入了“网络化”阶段，而在大数据时代背景下，距离“智能化”阶段也渐行渐近。
目前，国内A股市场中涉及视频识别行业的上市公司主要有5家，具体为：海康威视、大华股份、华平股份、中威电子、国腾电子。
我国的视频识别行业在上述几个阶段的主要表现为：“数字化”包括后端DVR 设备数字化与前端摄像机设备数字化。
后端DVR 设备数字化进程已经完成，目前前端摄像机设备正在经历“数字化”历程；“高清化”是在“数字化”的基础上对前端摄像机设备提出的更高要求。
视频监控图象格式正在经历从CIF格式（10万像素）向HD格式（100万像素）转变的过程；“网络化”是借助网络将前端摄像机采集的信息集中监控从而实现信息的充分共享与挖掘。
高清摄像视频占有带宽大、电缆传输距离短（100m）的双重因素决定了光纤传输设备的重要性；“智能化”必须建立于“网络化”基础之上，没有网络，单台摄像机只能依靠单一采集的信息做近端分析，智能就成了空中楼阁。
大数据量处理及存储代码优化过程是什么样的？
1. 原始场景再现： 该模块主要是客户端负责上传一个包含手机号码的txt，其中一行一个手机号码。
服务端读取并解析该文件，解析过程中需要做有效性验证。
例如：号码位数，是有效数字及是否在有效号段之内。
最后保存数据到DB。
该包含手机号码文件数据在20W到200W之间。
2. 问题所在 在客户端上传20W数据的时候，后台相应很慢，查看后台的CPU及内存 mpstat -P ALL 1 //查看LINUX系统内存及CPU的消耗情况 发现CPU一直处在100%状态下，而且消耗的时间很长。
近十分钟也没有回复到客户端。
3. 问题详解 首先查看代码。
列下原代码思路： 1） 使用apache的公用包来处理文件的上传，保存客户端文件到服务器 2） 打开读取文件IO，及写日志IO，读取文件信息，到一个LIST中。
3） 双重遍历LIST，进行查重操作。
重复数据记录到日志文件中 4） 遍历LIST进行有效位数的校验。
重复数据记录到日志文件中 5） 遍历LIST进行是否为有效数字验证。
重复数据记录到日志文件中 6） 遍历该LIST，组装为数据库存储对象传递到DAO层，DAO层再次遍历对象容器，将插入对象添加到了批量提交的LIST中。
最后将20W的数据一次性批量提交 4. 问题解决思路 第一次改动：仔细查看代码我们可以很清晰的看出，问题主要在两块： 一是数据的有效性检查，原代码采用了多次循环遍历的方式处理，很耗CPU。
故首先将多次遍历的处理应该缩减为一次遍历即可，但是仔细想想其中存在一个查重的处理操作，故我们将原本用list存储的方式改为SET存储的方式，因为set不会存储重复的数据，这样可以达到查重的效果。
Key:HashSet底层使用hash数组实现的，其原理就是当保存一个对象的时候，首先调用该对象的hashCode方法，获得hash码与原数组及数组子链表中的数据进行比较，若是相同的话则不进行插入操作，再不存在的情况下，才进行存储。
由于String 类型已经实现了hashCode方法，所以我们不需要实现该方法若是其他类型的对象我们则需要实现该方法。
二就是数组存储的地方了，原代码采用了几十万条数据的一次批量提交，当然很消耗资源，代码回复给客户端慢。
这里我采用了ORACLE写一个存储过程，JAVA端传递一个数组给ORACLE，有存储过程来处理大数据量，这样就将服务器的压力转移到ORACLE安装的的那台服务器。
好的，第一次改动过完成。
重启TOMCAT试下。
结果当我们只上传20W数据的时候，发现还是很慢很慢，回头又仔细看代码，打断点。
再调试的过程中，发现在我只采用一个遍历循环的时候，CPU就一直处理100%，原来在处理这20W数据的时候，CPU就一直处理很高的状态了，那该怎么办呢？这个时候就是第二次改动了 第二次改动： 个人经验，一般处理这种大数据量有两种方法，其实这两次方法的本质是一样的，就是为了降低CPU。
第一种是在我们在遍历循环的时候，在循环遍历到一定数量的时候，进行Thread.sleep (5)操作，带该线程睡眠片刻 Java代码 For (int I =0 ;I
什么是大数据概念股？
大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
作为当下IT行业最热门的词汇，大数据已成为行业人士争相追捧的焦点。
那么，投资者所关心的大数据概念股有哪些呢？下面我们就通过数据处理和分析环节以及综合处理、语音识别、视频识别、商业智能软件、数据中心建设与维护、IT咨询和方案实施、信息安全等七大领域，一一列举出A股中的大数据概念股。
一、数据处理和分析环节以及综合处理 拓尔思：中国大数据分析处理领域的领导厂商之一，公司致力于网络公开数据、企业内部数据的聚合、分析和挖掘，为政府、大型企业甚至个人提供定制的、个性化的、精准的信息聚合服务。
美亚柏科：公司是国内领先的电子数据取证与安全产品及服务提供商，主营业务包括电子数据取证产品和网络信息安全产品两大产品系列，电子数据鉴定服务和互联网数字知识产权保护服务两大服务体系。
在电子数据取证领域，2008年市场占有率国内第一，达到41.78%；在网络信息安全领域，公司业务主要集中在内容安全搜索领域，客户主要是国家各级政府部门，目前尚未形成稳定的市场竞争格局，也无外资进入。
目前国内互联网数字知识产权的保护主要还是通过行政管理和法律诉讼的方式进行，而公司是目前国内唯一通过高科技方法进行保护服务的机构。
同时国内主要的服务企业以事后诉讼为主，而公司依靠技术手段以事前防范及事中控制为主。
公司在影视的网络侵权预防与处置、网络游戏私服外挂的预防与处置、网络出版的侵权发现与索赔等方面，已探索出了可行的商业运作模式。
与中影、美国电影协会、TVB、乐视网、腾讯、搜狐畅游。
二、语音识别 语音识别作为“大数据”涉及的七大领域之一，其相关的科大讯飞、大华股份、华平股份、中威电子和国腾电子等5只个股受到市场关注。
华平股份：软件网络视频通信市场龙头。
公司是全球领先的视频通信综合解决方案提供商，其产品具有占带宽小、多网络运行、多功能应用的技术优势。
国金证券认为，公司目前在为一些客户提供直接在个人计算机上开视频会议的产品，不需要集体去会议室。
在企业级客户的每个终端上安装公司的软件产品，按照每月收钱的模式来盈利。
这种盈利模式具有很好的持续性和客户粘性。
国腾电子：作为目前国内唯一具备芯片、终端、元器件生产一体化生产的企业，国腾电子承担了两项核高基项目并具有运营的资质，有望成为产业增长的龙头。
三、视频识别 在经历“数字化”、“高清化”阶段之后，视频识别行业目前已经正式步入了“网络化”阶段，而在大数据时代背景下，距离“智能化”阶段也渐行渐近。
目前，国内A股市场中涉及视频识别行业的上市公司主要有5家，具体为：海康威视、大华股份、华平股份、中威电子、国腾电子。
我国的视频识别行业在上述几个阶段的主要表现为：“数字化”包括后端DVR 设备数字化与前端摄像机设备数字化。
后端DVR 设备数字化进程已经完成，目前前端摄像机设备正在经历“数字化”历程；“高清化”是在“数字化”的基础上对前端摄像机设备提出的更高要求。
视频监控图象格式正在经历从CIF格式（10万像素）向HD格式（100万像素）转变的过程；“网络化”是借助网络将前端摄像机采集的信息集中监控从而实现信息的充分共享与挖掘。
高清摄像视频占有带宽大、电缆传输距离短（100m）的双重因素决定了光纤传输设备的重要性；“智能化”必须建立于“网络化”基础之上，没有网络，单台摄像机只能依靠单一采集的信息做近端分析，智能就成了空中楼阁。
光大证券表示，行业景气度至少持续到2015年，大华股份、海康威视仍为首选标的。
这两家公司目前占国内视频监控领域市场份额不到30%，未来不仅有望享受行业高增长，后续市场份额仍有提升空间，并且两家公司在安防平台和人脸识别系统等也有较大优势；预计大华股份未来两年将维持50%以上增速，预计2013年每股收益为1.05元。
预计海康威视未来两年将维持30%以上增速，预计2013年每股收益为1.42元。
此外，国内不少网站都已经纷纷开始探索视频识别技术。
股票网站www.5ye.net已在其搜索功能上加入视频识别技术，目前已进入内部测试阶段。
四、商业智能软件 在大数据时代，商业智能有望得到迅速发展。
商业智能是数据库技术、人工智能技术、统计技术和软件技术等的有机结合，根据功能不同，可细分为工具平台软件和应用软件两大部分。
从全球范围来看，商业智能已经成为软件市场当前最具发展潜力的领域之一。
目前，A股市场中涉及商业智能软件生产的上市公司主要有：久其软件、用友软件、东方国信。
用友软件：商业智能软件行业内的龙头企业。
东方国信：联通第一大BI合作商，占据了联通总部和下属26个省份的BI合同。
长城证券表示，我国目前商业智能领域处于起步阶段、除电信以外的例如能源、电力以及金融等行业均有待渗透。
公司目前非运营商BI团队人员配置已...
贵州大数据综合试验区概念股有哪些
贵州大数据综合试验区建设昨日正式启动，致力于构建“先试先行的政策法规体系、跨界融合的产业生态体系、防控一体的安全保障体系”。
这是国务院本月初印发《促进大数据发展行动纲要》后我国启动的首个区域试点。
研判依据：大数据未来对GDP的增量可能高达数万亿。
2014年，全球大数据市场规模达到约285亿美元，实现53%的增长。
我国大数据发展仍处于起步阶段，2014年，中国大数据市场规模达到767亿元，同比增长27.83%。
与美国相比，我国大数据发展起步较晚，其中绝大部分产值来自于数据中心，服务器等大数据基础设施建设，来自于大数据应用的仅占1/10，而随着政府将关键领域的数据源开放共享，大数据应用未来占比将大幅提升，成为拉动大数据产业的主要动力。
预计未来五年大数据应用规模将上升至5000亿元。
安信证券分析指出，在政府开放大数据的背景下，区域平台龙头面临历史性的发展机遇。
通过详细整理医疗和教育两大重点行业的历史招投标情况（医疗、教育是数据价值最大的行业之一），安信证券认为省级平台承建商后续最有望直接开展大数据运营服务。
其中，医疗领域大数据投资标的包括万达信息、东软集团等教育领域大数据提供商则包括科大讯飞、天喻信息等。
此外，在数据分析能力方面较为突出的东方国信、拓尔思；在特定行业数据方面，积淀深厚的华宇软件、千方科技，以及业务已经全部云化的全通教育，后续均值得关注。
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