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大数据技术有哪些?

发布网友 发布时间:2022-03-27 14:34

我来回答

8个回答

热心网友 时间:2022-03-27 16:04

随着大数据分析市场迅速扩展,哪些技术是最有需求和最有增长潜力的呢?在Forrester Research的一份最新研究报告中,评估了22种技术在整个数据生命周期中的成熟度和轨迹。这些技术都对大数据的实时、预测和综合洞察有着巨大的贡献。
1. 预测分析技术
这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型,从而提高业务性能或降低风险。同时,大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。淘宝会预测你每次购物可能还想买什么,爱奇艺正在预测你可能想看什么,百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱上谁……
2. NoSQL数据库
NoSQL,Not Only SQL,意思是“不仅仅是SQL”,泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案,打破了传统数据库市场一统江山的格局。并且,NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知识发现
支持来自于多种数据源(如文件系统、数据库、流、api和其他平台和应用程序)中的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息的工具和技术。如,数据挖掘技术和各种大数据平台。
4. 大数据流计算引擎
能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架,可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 内存数据结构
通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据,提供低延迟的访问和处理大量数据。
6. 分布式文件存储
为了保证文件的可靠性和存取性能,数据通常以副本的方式存储在多个节点上的计算机网络。常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 数据虚拟化
数据虚拟化是一种数据管理方法,它允许应用程序检索和操作数据,而不需要关心有关数据的技术细节,比如数据在源文件中是何种格式,或者数据存储的物理位置,并且可以提供单个客户用户视图。
8. 数据集成
用于跨解决方案进行数据编排的工具,如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 数据准备
减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件,以加速数据对分析的有用性。
10. 数据质量
使用分布式数据存储和数据库上的并行操作,对大型高速数据集进行数据清理和充实的产品。

热心网友 时间:2022-03-27 17:22

从本质上讲,大数据是指按照一定的组织结构连接起来的数据,是非常简单而且直接的事物,但是从现象上分析,大数据所呈现出来的状态复杂多样,这是因为现象是由观察角度决定的。

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。

它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

热心网友 时间:2022-03-27 18:56

简单以永洪科技的技术说下,有四方面,其实也代表了部分通用大数据底层技术:

Z-Suite具有高性能的大数据分析能力,她完全摒弃了向上升级(Scale-Up),全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据:

跨粒度计算(In-DatabaseComputing)

Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算,我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动,降低了通讯负担,保证了高性能数据分析。

并行计算(MPP Computing)

Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台,她能够把计算分布到多个计算节点,再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源,不管是服务器还是普通的PC,她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台,Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力,轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

列存储 (Column-Based)

Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市,不读取无关数据,能降低读写开销,同时提高I/O 的效率,从而大大提高查询性能。另外,列存储能够更好地压缩数据,一般压缩比在5 -10倍之间,这样一来,数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术,节省了存储设备和内存的开销,却大大了提升计算性能。

内存计算

得益于列存储技术和并行计算技术,Z-Suite能够大大压缩数据,并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地,内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算,CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速,是实现大数据分析的关键应用技术。

简介:

大数据技术是以数据为本质的新一代*性的信息技术,在数据挖潜过程中,能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新。本书系统性地介绍了大数据的概念、发展历程、市场价值、大数据相关技术,以及大数据对中国信息化建设、智慧城市、广告、媒体等领域的核心支撑作用,并对对数据科学理论做了初步探索。

内容:

数据价值的凸显和数据获取手段、数据处理技术的改进是"大数据"爆发的根源。而随着数据生产要素化,数据科学、数据科技的不断发展和数据价值的深度挖掘及应用,一场大数据*正在进行,它将带动国家战略及区域经济发展,智慧城市建设,企业转型升级,社会管理及个人工作、生活等各个领域的创新和变革。如何真正应用好大数据,发挥大数据的威力,是当前所有人都在共同研究和探索的问题。

大数据在数据科学理论的指导下,改变创新模式和理念,发展大数据技术,深化大数据应用和实践,而行业大数据将是大数据最大、最佳的应用领域。

热心网友 时间:2022-03-27 20:48

大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

热心网友 时间:2022-03-27 22:56

人工智能数据采集是指在人工智能领域,根据特定项为训练机器学习数学模型所使用的的训练数据集的要求,在一定的既定标准下收集和衡量数据和信息的过程,并输出一套有序的数据。澳鹏提供的数据采集服务,提升规模化机器学习。作为训练数据服务的行业领先者,我们能够快速交付涵盖多种数据类型大量优质数据,包括图像、视频、语音、音频和文本,以满足客户特定 AI 项目的需求

热心网友 时间:2022-03-28 01:20

热心网友 时间:2022-03-28 04:02

简单来说,从大数据的生命周期来看,无外乎四个方面:大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析,共同组成了大数据生命周期里最核心的技术,下面分开来说:

热心网友 时间:2022-03-28 07:00

大数据技术是什么?
总的来说大数据有5个部分。数据采集,数据存储,数据清洗,数据挖掘,数据可视化。
数据采集有硬件采集,如OBD,有软件采集,如滴滴,淘宝。数据存储就包括NOSQL,hadoop等等。
数据清洗包括语议分析,流媒体格式化等等。
数据挖掘包括关联分析,相似度分析,距离分析,聚类分析等等。数据可视化就是WEB的了。

大数据技术的具体内容?

分布式存储计算架构(强烈推荐:Hadoop)
分布式程序设计(包含:Apache Pig或者Hive)
分布式文件系统(比如:Google GFS)
多种存储模型,主要包含文档,图,键值,时间序列这几种存储模型(比如:BigTable,Apollo, DynamoDB等)
数据收集架构(比如:Kinesis,Kafla)
集成开发环境(比如:R-Studio)
程序开发辅助工具(比如:大量的第三方开发辅助工具)
调度协调架构工具(比如:Apache Aurora)
机器学习(常用的有Apache Mahout 或 H2O)
托管管理(比如:Apache Hadoop Benchmarking)
安全管理(常用的有Gateway)
大数据系统部署(可以看下Apache Ambari)
搜索引擎架构( 学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎)
多种数据库的演变(MySQL/Memcached)
商业智能(大力推荐:Jaspersoft )
数据可视化(这个工具就很多了,可以根据实际需要来选择)
大数据处理算法(10大经典算法)
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