日本的实力还是很强的，2018年世界杯面对强大的比利时，日本一度2:0领先，然后被对手的高空轰炸最后击败，所以日本并不惧怕欧洲对手！
如果日本去欧洲参赛，如果分组形式比较好，淘汰赛对手是欧洲二流球队的话日本运气好一点甚至可能进8强，但是这应该是日本最好的结果了！
大家好，作为中国人关心的肯定是中国国家队，但从长远角度看，亚洲足球的发展方向，尤其是东亚足球的发展，关心下也有必要的。
回答上面的问题，日本在上届世界杯的成绩是小组赛2：1战胜哥伦比亚，1：1平塞内加尔，最后一场0：1对波兰。进入了16强在2：0领先比利时的情况下，最后被比利时最后时段绝杀最后2：3败北。
说到日本足球目前并不局限于亚洲，积极参加美洲杯，以及找欧洲热身。目标再明确不过。着眼远大！！！我在奥地利学习教练课程时候，只有日本有球员和一些年轻教练自费去学习这个课程！包括日本国门川岛永司，和他们聊天(英语)他们认为，难得学习机会！！！可以说日本足球对于欧洲，巴西的学习，学习巴西技术，欧洲的技战术，整体体系。
日本如果参加欧洲杯的话，如果分到F组基本也是无法出线的！就目前来看，欧洲的传统豪强从牌面来讲日本没戏，但是欧洲豪强不少球队的牌面厉害，但教练真一般！像比利时，英格兰，荷兰。当然法国就是教练一般，基本也没法踢。这届欧洲杯我发现，威尔士，奥地利，捷克，斯洛伐克这种锋线高度恐怖，1米9以上，外加整体高度优势，如果教练专注高空轰炸的话，日本传控占优，但感觉恐怕不抗打是真的。但日本传控，意识，二点拼抢等占优，当年日本打比利时场面并不落下风！所以我估计日本能进欧洲杯16强，踢好能进8强。
当然也有可能小组赛结束出局！
日本队在欧洲杯究竟能获得什么名次可以让数据来说话。
目前日本在FIFA的世界排行榜中排在第28位，这个位置在欧洲杯24支参赛队中可以排到第18位。下面是各组的参赛队和相应的排位。
A组：意大利（7）、威尔士（17）、瑞士（13）、土耳其（29）
B组：比利时（1）、俄罗斯（38）、芬兰（54）、丹麦（10）
C组：奥地利（23）、荷兰（16）、乌克兰（24）、北马其顿（62）
D组：捷克（40）、英格兰（4）、克罗地亚（14）、苏格兰（44）
E组：斯洛伐克（36）、西班牙（6）、瑞典（18）、波兰（21）
F组：葡萄牙（5）、法国（2）、德国（12）、匈牙利（37）
这么来看，以日本队的实力只能排在各小组的第3位和第4位。
如果比较欧洲队与日本队的交手成绩（编者按：如果2010年以后含2010年双方有交手，按2010年后成绩算）
随着互联网时代的到来，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，人们生活息息相关的事情都会变成网络中的数据，而大数据就是这个高科技时代的产物，所以大数据是非常重要的一个资源。
大数据是每时每刻都在变化变动，是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***。大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要，所以我们要把这些数据进行深度的挖掘和分析，扩大他们的价值。
大数据是需要通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的、想做的，而对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键，比如精准营销，征信分析，消费分析等等。
实践表明，大数据在推动经济转型升级、服务社会民生、促进政府治理体系和治理能力现代化等方面发挥了重要并且越来越明显的作用，大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧，而随着时代发展，科技进步，会有越来越多的高科技时代的产物，大数据只是其中之一。
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什么是大数据及应用？大数据即为海量数据。人类生活在三维空间中，一草一木，一山一水，人类活动的行为轨迹，都能用数据来表达。如企业的生产运营，商品标准。政府的管理决策，消费者的消费水平，消费习惯。地理环境的一条公路，一条河流等等。每方面都有每方面的大数据。每个行业都有每个行业的大数据。通过各企业，行业，社会主体等等数据的集成。形成了概念更大，更有价值的大数据流。通过宇宙万物是互联的原理。以及逻辑关系的分析。能够得到。关于社会治理，企业运营，个人服务的便捷可靠，真实的服务方案。一件事物的组成并非由单一因素组成。由多方组合或者协同完成的。一件衣服的完成，要有生产布料的厂家，制衣厂家，制扣厂家，制线厂家，设计方，工人加工等等环节组合而成。大数据也是如此。大数据应用也是如此。人类刚刚迈入数字经济时代。既为以数据为生产资料的时代。谁能掌握大数据以及大数据的应用？更好地服务于人类社会。谁就占据了未来财富以及地位的制高点。中国战略性新兴产业联盟河北唐冠众兴科技有限公司毕绍鹏回答
第一，大数据数据体量非常大，传统的单机存储系统，已经无法在存储这么大量的数据，此时需要用到分布式存储技术。
第二，大数据的数据种类非常多，数据的格式也会变得复杂，比如数据种类有视频、文档、图片、消息记录等等。
第三，大数据中潜藏着非常重要的价值，通过数据分析技术，对商业决策做出智能化以及数据化的支持。
大数据最主要的功能，就是为公司上层提供商业化决策支持，让公司能够结合历史数据，往正确的方向发展。大数据技术主要分为两类：大数据计算和大数据存储。
离线计算对于数据的产出会有一定的时延，具体时延可以是15分钟、小时或者天级别的。离线任务一般会对数据进行全局批计算，这一次运行完就运行完了，不会像实时计算那样，除非你自己停止实时任务，否则实时程序会一直运行。
实时计算数据是不断产生的，一般数据产出的延迟会很低，最多是秒级别的。比如我们的数据大屏、实时数据流的加工处理等，这些场景对于数据的产出的时延要求很低。
离线计算的话，一般对于数据的产出时延没有那么高的要求，只要数据最终产出即可，具体使用像现在很多公司离线业务报表。目前大多数公司离线计算引擎使用的是Hive或者Spark，实时计算引擎目前主要是Flink。
在传统的关系型数据库中，当一个表非常大时，会使用分库分表技术，将表分布式的存储在不同的机器上面。分库分表技术可以使用开源工具TDDL。
用最通俗的语言跟你解释一下。
举个例子，你想要买一双鞋，打开淘宝搜索了半天，感觉不太合适，然后又一想，晚点买也可以，于是退出了淘宝，打开了抖音，开始看某些土味视频。
当你下一次打开淘宝的时候，淘宝一定会给你推荐各种新款式的鞋，并且会给你推送相关的活动。而你每次打开抖音，看到的大部分都是土味视频。
其原因就是因为你在淘宝上用了大部分时间去搜索鞋子，淘宝通过测算觉得你对鞋子感兴趣，于是你每次进淘宝都会给你推荐鞋子。除非你下次用更多的时间去搜索另外一个东西。而抖音觉得你比较喜欢土味视频，因此这种视频便一直出现。
这就是我们所说的大数据，通过对你各种行为分析，为你推荐更符合你口味的东西。
会销售的售货员在卖东西的时候一定不会仅仅去说产品，他肯定会通过各种方法去了解你的信息，等到信息足够后再去为你推荐更加合适的产品，而此时你成交的概率非常大。
所以不妨回忆一下，买东西的时候有没有售货员跟你聊除产品以外的东西？比如家庭？
生活中的大数据有很多，打开歌曲APP，每日推荐就是大数据；打开今日头条，推荐你最感兴趣的内容也是大数据；打开视频APP，推荐的视频同样是你最爱看的，这也是大数据。
因此，只要能通过某种途径，了解到你的详细信息或者行为，根据这些信息或者行为进行推荐你所感兴趣的东西，就叫做大数据。
不知道你清楚了没有？
“不接触互联网，以后寸步难行！”十年前，在这样的危言耸听下，大家扔掉砖块手机拿起手掌大的智能手机。
好不容易学会了玩微信刷朋友圈，现在中年危机和“大数据”都一起来了。
是不是不接触大数据，也要被时代淘汰？
而现实生活中处处看见大数据，你刷不刷小视频？读不读每日新闻？看不看新剧？
细心的人就会发现，为什么软件这么了解我，知道我喜欢看婆媳伦理视频、知道我喜欢学最新广场舞、知道我喜欢哈哈搞笑段子？
手指不管怎么往下滑，都是我喜欢看的，每次像再刷五分钟就去睡觉，一刷就是两个小时。这样熟悉的场景是不是有感同身受？
阿里·汉
2004年中国亚洲杯（英语：2004 AFC Asian Cup）是第13届亚洲杯足球赛在中国境内的4座城市中的4座球场内举行，亚洲足球首次回到了它的发源地。本次亚洲杯赛决赛阶段的比赛首次“扩军”，参赛球队数量从过去的12支扩大到16支。
日本队获得冠军。东道主中国队获得亚军，平了中国队在亚洲杯的最好成绩（1984年新加坡亚洲杯亚军）。
2004年亚洲杯于7月17日至8月7日在中国举办，这也是亚洲杯首次来到中国，亚洲杯也从12支球队扩充到16支球队，作为2002年世界杯的参赛国，又占东道主之利，国足的唯一目标只有冠军。
我们来看看具体的分组，A组：中国、卡塔尔、印尼和巴林；B组：韩国、科威特、阿联酋和约旦；C组：沙特，伊拉克，乌兹别克斯坦和土库曼斯坦；D组：日本，伊朗，泰国和阿曼。
时任国足主教练为荷兰人阿里.汉，参赛球员名单如下，共22人。
2004年亚洲杯首次在中国举办，当时阿里汉执教的国足既保留了孙继海、邵佳一、李霄鹏、徐云龙、李玮锋、肇俊哲这些参加了2002世界杯的球员，也有李金羽、郑智这样正值当年的球员，还包括了阎嵩、孙祥这样在国奥崭露头角的，以及更年轻的周海滨，阵容结构合理，在亚洲范围内是一流的存在。加上拥有主场之利，因此，是外界公认的夺冠热门。
