大數據的短語

Ⅰ 大數據的介紹語20字

2. 大數據用一句話總結
數據（big data）指承受間范圍內用規軟體工具進行捕捉、管理處理數據集合
數據比喻蘊 藏能量煤礦煤炭按照性質焦煤、煙煤、肥煤、貧煤等類露煤礦、深山煤礦挖掘本與類似數據並於用價值含量、挖掘本比數量更重要於行業言何利用些規模數據贏競爭關鍵
數據價值體現幾面：
1）量消費者提供產品或服務企業利用數據進行精準營銷；
2） 做美模式尾企業利用數據做服務轉型；
3） 面臨互聯網壓力必須轉型傳統企業需要與俱進充利用數據價值

Ⅱ (In that )we are living in the big...為什麼句首用In that

首先我們先看看所給正確選項是否正確讓拍局？In是介詞，後面可以接賓語，包括賓語從句。we are living in the big data era（我們生活在賀手大數據時代）是一坦讓句完整的話，可作介詞的賓語，但引導賓語從句的that（在介詞後）不可省去。整個介詞短語譯為：在我們生活在大數據時代的情況下。其它三個雖也可引起從句，但是意思和逗號後的句子的意思無法連在一起，所以錯了。

Ⅲ 關於大數據時代的名言

首先你得問題可能有點大，本人才疏學淺回答的可能會有些偏頗，我只能以我的經驗來和你談談互聯網大時代幾個比較重要的詞句，也可以稱之為經典語句吧。
在互聯網時代，經典語句主要有以下這些：
1、互聯網思維，網聚人的力量
2、互聯網營銷，無營銷不銷售
3、粉絲經濟，得粉絲者得天下
4、用戶至上，客戶經濟時代已經一去不復返
5、體驗為王，用戶體驗不好的東西就沒有市場
6、免費策略，只有免費的還得有價值的，用戶才會覺得好
7、顛覆式創新，互聯網每個人都可能顛覆所謂的大佬，誰都可以成為時代的弄潮兒
8、互聯網時代，大數據營銷
以上這八個方面純憑借自己的經驗之談，簡單的對互聯網大時代一些具有經典意義的語句寫了出來，希望能夠幫到你，有什麼不明白的可以繼續提問，我也是互聯網愛好者，希望能一起探討互聯網的點點滴滴。

Ⅳ 大數據的英文是什麼

譯文：big data

重點詞彙：data

英［＇deɪtə］

釋義：

n.數據；資料

n.（Data）（日）馱太（姓）；（印、葡）達塔（人名）

短語：

Big Data大數據；海量資料；海量數據

(4)大數據的短語擴展閱讀：

詞語使用變化：big

adj.（形容詞）

1、big作「大」解時，形容物時指體積、面積、范圍、容量和重量等「大」；形容人時側重指身大體胖或輩分大，用於兒童則含「長大成熟」之義，有時也指大人物。當抽象名詞不表示一般概念而表示某一具體內容時也可用big修飾。big用在口語中還可表示「寬宏大量的」。

2、big與on連用意思是「精於，熱衷於」；與with連用有「充滿…的」意思，引申可表示「快要生育」。

3、big and可修飾後面的形容詞，其意思不是「大得和…」，而是「非常」，即very。

Ⅳ 大數據熱門詞彙匯總

大數據熱門詞彙匯總
可以說，大數據是如今IT行業最熱門的趨勢之一，它催生出了處理大數據的一批全新技術。而新技術帶來了新的熱門詞彙：首字母縮略詞、專業術語和產品名稱等。連"大數據"這個短語本身都讓人犯暈。許多人一聽到"大數據"，覺得是指"大量數據"，而大數據的涵義絕不僅僅涉及數據量的多寡。

下面是我們認為你要熟悉的幾個熱門詞彙，按字母順序排列。
ACID
ACID的全稱是原子性、一致性、隔離性和持久性，這其實是一組需求或屬性：如果這四個方面都得到遵守，就能在處理過程中確保資料庫事務的數據完整性。雖然ACID問世已有一段時日，但是事務數據量的急劇增長把更多的注意力投向在處理大數據時需要滿足ACID的規定。
大數據三要素
如今的IT系統在生成數量、速度和種類都很"龐大"的數據。
數量：IDC公司估計，今年全球信息總量將達到2.7澤位元組（這相當於27億太位元組），而且每兩年就翻一番。
速度：讓IT管理人員們頭痛的不僅僅是數據數量，還有數據從金融系統、零售系統、網站、感測器、無線射頻識別（RFID）晶元以及Facebook和推特等社交網路源源而來的速度越來越快。
種類：如果回到5年前或可能10年前，IT人員處理的主要是字母數字數據，它們很容易存儲在關系資料庫中整齊排列的行和列中。現在不再是這樣了。如今，推特和Facebook上的帖子、各種文檔及網頁內容等非結構化數據都是大數據組合的一部分。
列式（或列型）資料庫
一些新一代資料庫（如開源Cassandra和惠普的Vertica資料庫）被設計成了按列存儲數據，而不是像傳統的SQL資料庫那樣按行存儲數據。這種設計提供了更快的磁碟訪問速度，提高了處理大數據時的性能。對數據密集型業務分析應用系統而言，列式資料庫尤其受到歡迎。
數據倉庫
數據倉庫這個概念存在至今已有大概25年了，具體指將數據從多個操作IT系統復制到面向業務分析應用系統的輔助離線資料庫
但是隨著數據量急劇增長，數據倉庫系統正在迅速改變。它們需要存儲更多的數據以及更多種類的數據，因而數據倉庫管理成為一大難題。10年或20年前，數據可能每周或每月復制到數據倉庫系統中；而如今，數據倉庫的更新要頻繁得多，有的甚至實時更新。
ETL
將數據從一個資料庫（比如支持銀行應用事務處理系統的資料庫）轉移到另一個資料庫（比如用於業務分析的數據倉庫系統）時，就要用到提取、轉換和載入（ETL）軟體。數據從一個資料庫傳送到另一個資料庫時，常常需要對數據進行重新格式化和清理操作。
由於數據量急劇增長，數據處理速度大大加快，對ETL工具的性能要求也大大提高了。
Flume
Flume是屬於Apache Hadoop大家族（其他技術包括HBase、Hive、Oozie、Pig和Whirr）的一項技術，這種框架用於為Hadoop填充數據。該技術使用散布於應用伺服器、Web伺服器、移動設備及其他系統上的軟體代理，收集數據，並將數據傳送到Hadoop系統。
比如說，公司可以使用在Web伺服器上運行的Apache Flume，收集來自推特帖子的數據，以便分析。
地理空間分析
推動大數據潮流的一個趨勢是，由如今的IT系統生成和收集的地理空間數據越來越多。常言道，一幅圖片的信息量抵得上1000個單詞；所以難怪越來越多的地圖、圖表、照片及其他基於地理位置的內容是導致如今大數據呈爆炸式增長的主要動因。
地理空間分析是一種特殊形式的數據可視化（參閱下面的"可視化"條目），在地理地圖上覆蓋數據，以幫助用戶更清楚地理解大數據分析的結果。
Hadoop
Hadoop是一種開源平台，用於開發分布式、數據密集型的應用程序。它由Apache軟體基金會控制。
Hadoop的發明者是雅虎公司的開發者道格o卡廷（Doug Cutting），他在谷歌實驗室的MapRece概念這個基礎上開發出了Hadoop，以他兒子的玩具象命名。
另外，HBase是一種非關系資料庫，它是作為Hadoop項目的一部分開發而成的。Hadoop分布式文件系統（HDFS）是Hadoop的一個關鍵組成部分。Hive則是建立在Hadoop基礎上的數據倉庫系統。
內存中資料庫
計算機在處理事務或執行查詢時，一般從磁碟驅動器獲取數據。但是當IT系統處理大數據時，這個過程可能實在太慢。
內存中資料庫系統利用計算機的主內存來存儲經常使用的數據，因而大大縮短了處理時間。內存中資料庫產品包括SAP HANA和甲骨文Times Ten內存中資料庫。
Java
Java是一種編程語言，由現隸屬甲骨文公司的Sun開發，於1995年發布。Hadoop和其他許多大數據技術都是使用Java開發而成的，它仍是大數據領域一種主要的開發技術。
Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分布式消息傳送系統，最初是在LinkedIn開發而成，用於管理該服務網站的活動流（關於網站使用情況的數據）和操作數據處理流水線（關於伺服器組件的性能）。
Kafka在處理大量流式數據時很有效，而流式數據是許多大數據計算環境的一個關鍵問題。由推特開發的Storm是另一種大行其道的流處理技術。
Apache軟體基金會已將Kafka列為一個開源項目。所以，別以為這是有缺陷的軟體。
延遲時間
延遲時間是指數據從一個點傳送到另一個點過程中的延遲，或者是某個系統（如應用程序）響應另一個系統的延遲數量。
雖然延遲時間不是什麼新術語，但是隨著數據量不斷增長，IT系統竭力跟上步伐，如今你更常聽到這個術語。簡單地說，"低延遲"是好事，"高延遲"是壞事。
映射/化簡
映射/化簡（Map/Rece）這種方法是指把一個復雜的問題分解成多個較小的部分，然後將它們分發到多台計算機上，最後把它們重新組裝成一個答案。
谷歌的搜索系統用到了映射/化簡概念，這家公司有一個品牌名為MapRece的框架。
谷歌在2004年發布的一份白皮書描述了它使用映射/化簡的情況。Hadoop之父道格o卡廷充分認識到了其潛力，開發出了同樣借用映射/化簡概念的第一個版本的Hadoop。
NoSQL資料庫
大多數主流的資料庫（如甲骨文資料庫和微軟SQL Server）基於關系型體系結構，使用結構化查詢語言（SQL）用於開發和數據管理。
但是名為"NoSQL"（有些人現在稱NoSQL表示"不是只有SQL"）的新一代資料庫系統基於支持者們認為更適合處理大數據的體系結構。
一些NoSQL資料庫是為提高可擴展性和靈活性設計的，另一些NoSQL資料庫在處理文檔及其他非結構化數據方面比較有效。典型的NoSQL資料庫包括Hadoop/HBase、Cassandra、MongoDB和CouchDB，而甲骨文等一些知名開發商已推出了各自的NoSQL產品。
Oozie
Apache Oozie是一種開源工作流引擎，用於幫助管理面向Hadoop的處理工作。使用Oozie，一系列工作可以用多種語言（如Pig和MapRece）來加以定義，然後彼此關聯起來。比如說，一旦從操作應用程序收集數據的作業已完成，程序員就可以啟動數據分析查詢任務。
Pig
Pig是Apache軟體基金會的另一個項目，這個平台用於分析龐大的數據集。就其本質而言，Pig是一種編程語言，可用於開發在Hadoop上運行的並行計算查詢。
定量數據分析
定量數據分析是指使用復雜的數學或統計模型，解釋金融和商業行為，或者甚至預測未來的行為。
由於如今收集的數據量急劇增加，定量數據分析已變得更加復雜。但是如果公司知道如何利用海量數據，獲得更好的可視性，深入了解公司業務，並且洞察市場發展趨勢，那麼更多的數據也有望在數據分析方面帶來更多的機會。
一個問題是，擁有這種分析技能的人才嚴重匱乏。知名咨詢公司麥肯錫表示，光美國就需要150萬名擁有大數據分析技能的分析員和管理員。
關系資料庫
關系資料庫管理系統（RDBM）是如今使用最廣泛的一種資料庫，包括IBM的DB2、微軟的SQL Server和甲骨文資料庫。從銀行應用系統、零售店的銷售點系統到庫存管理應用軟體，大多數的企業事務處理系統都在RDBM上運行。
但有些人認為，關系資料庫可能跟不上如今數據量和種類都呈爆炸式增長的形勢。比如說，RDBM當初在設計時著眼於處理字母數字數據，處理非結構化數據時不是同樣有效。
分片
隨著資料庫變得越來越龐大，處理起來也變得越來越困難。分片（sharding）是一種資料庫分區技術，把資料庫分成了更小、更容易管理的部分。具體來說，資料庫被橫向分區，以便單獨管理資料庫表中的不同行。
分片方法讓龐大資料庫的片段可以分布在多台伺服器上，從而提高資料庫的整體運行速度和性能。
另外，Sqoop是一種開源工具，用於將來自非Hadoop來源（如關系資料庫）的數據轉移到Hadoop環境。
文本分析
導致大數據問題的因素之一是，從推特和Facebook等社交媒體網站、外部新聞源，甚至公司內部收集而來以便分析的文本數量越來越多。由於文本是非結構化數據（不像通常存儲在關系資料庫中的結構化數據），主流的業務分析工具面對文本時常常束手無策。
文本分析採用了一系列方法（關鍵字搜索、統計分析法和語言研究法等），從基於文本的數據中獲得洞察力。
非結構化數據
就在不久前，大部分數據還是結構化數據，這種字母數字信息（如來自銷售交易的財務數據）很容易存儲在關系資料庫中，並由商業智能工具來分析。
但是如今共計2.7澤位元組的存儲數據中很大一部分是非結構化數據，比如基於文本的文檔、推特消息、發布在Flickr上的照片、發布在YouTube上的視頻，等等。（頗有意思的是，每分鍾有長達35個小時的視頻內容上傳到YouTube。）處理、存儲和分析所有這些凌亂的非結構化數據常常是如今的IT系統面臨的難題。
可視化
隨著數據量的增長，人們使用靜態的圖表和圖形來理解數據越來越困難了。這就導致開發新一代的數據可視化和分析工具，能夠以新的方式呈現數據，從而幫助人們理解海量信息。
這些工具包括：標以色碼的熱圖，三維圖形，顯示一段時間內變化的動畫可視化，以及在地理地圖上覆蓋數據的地理空間呈現。今天的先進數據可視化工具還具有更強的互動性，比如允許用戶放大某個數據子集，進行更仔細的檢查。
Whirr
Apache Whirr是一組Java類庫，用於運行大數據雲服務。更確切地說，它可以加快在亞馬遜彈性計算雲（EC2）和Rackspace等虛擬基礎設施上開發Hadoop集群的過程。
XML
可擴展標記語言（XML）用來傳輸和存儲數據（別與HTML混為一談，後者用來顯示數據）。藉助XML，程序員們就可以創建通用的數據格式，並通過互聯網共享信息和格式。
由於XML文檔可能非常龐大、復雜，它們往往被認為導致IT部門面臨大數據挑戰。
堯位元組
堯位元組（yottabyte）是一種數據存儲度量指標，相當於1000澤位元組。據知名調研機構IDC公司估計，今年全球存儲的數據總量預計將達到2.7澤位元組，比2011年增長48%。所以，我們離達到堯位元組這個大關還有很長一段路，不過從目前大數據的增長速度來看，那一天的到來可能比我們想像的要快。
順便說一下，1澤位元組相當於1021位元組的數據。它相當於1000艾位元組（EB）、100萬拍位元組（PB）和10億太位元組（TB）。
ZooKeeper
ZooKeeper是由Apache軟體基金會創建的一項服務，旨在幫助Hadoop用戶管理和協調跨分布式網路的Hadoop節點。
ZooKeeper與HBase緊密集成，而HBase是與Hadoop有關的資料庫。ZooKeeper是一項集中式服務，用於維護配置信息、命名服務、分布式同步及其他群組服務。IT管理人員用它來實現可靠的消息傳遞機制、同步流程執行及實施冗餘服務。

Ⅵ 大數據專業用英語怎麼說

翻譯結果
大數據專業
Major data major
網路釋義
短語
大數據電商專業委員會 CBEC

Ⅶ big sur是什麼意思

意思是：大超級。

sur在來自古法語的英語中與super同義；如：surrender

重點詞彙：春手big

英［bɪɡ］

釋義：

adj.大的；重要的；量大的

adv.大量地；順利；誇大地

n.（Big）（土）比格（人名）

［復數：bigs；第三人稱單數：bigs；現在分詞：bigging；過去式：bigged或bug；過去分詞：bigged或bug；比較級：bigger；最高級：biggest］

短語：

Big Data大數據；海量資料；海量數據

(7)大數據的短語擴展閱讀：

詞語辨析：big，large，great，grand

這些形容詞均含「大的」之意。

1、big常用詞，使用廣泛，較口語化。多指體積、重量或容量等方面的「大」，有時也用於描寫抽象之物。

2、large普通用詞，含義廣，指體積、團森游面積、容量、數量以及程度等方面的大，具體或抽象意義均可用。

3、great普通用詞，可指具體東西的「大」，但更常指事物的重要，人的行為、品格塌銷的偉大等，帶一定的感情色彩。

4、grand側重指盛大、宏大的、有氣派。

Ⅷ 以b開頭的英語單詞有哪些

b開頭的單詞有：boy，book，bus，big，best

1、boy

英［bɔɪ］

釋義：

n.男孩；男人

n.（Boy）（美、印、法、荷）布瓦（人名）

短語：

Astro Boy鐵臂阿童木；阿童木；原子小金剛；棚戚

2、book

英［bʊk］

釋義：

n.書籍；卷；賬簿；名冊；工作簿

vt.預訂；登記

n.（Book）人名；（中）卜（廣東話·威妥瑪）；（朝）北；（英）布克；（瑞典）博克

［復數：books；第三人稱單數：books；現在分詞：booking；過去式：booked；過去分詞：booked］

短語：

The Jungle Book叢林奇譚；奇幻森林；叢林之書

3、bus

英［bʌs］

釋義：

n.公共汽車

vt.乘公共汽車

［復數：buses或busses；第三人稱單數：buses或busses；現在分詞：busing或bussing；過去式：bused或bussed；過去分詞：bused或bussed］

短語：

Bus Stop巴士站；公共汽車站；公交車站；汽車站

4、big

英［bɪɡ］

釋義：

adj.大的；重要的；量大的

adv.大量地；順利；誇大地

n.（Big）（土）比格（人名）

［復數：bigs；第三人稱單數：bigs；現在分詞：bigging；過去式：bigged或bug；過去分詞：bigged或bug；比較級：bigger；最高級：biggest］

短語：

Big Data大數據；海量資料；海量數據

5、best

英［best］

釋義：

adj.最好的；最愉快鏈豎陵的；最合適的

adv.最高程度地；最好地，最出色地；最適合地

n.（the best）最好的人（或事物）；最高標准，最佳狀態；最符合要求的事物；最高紀錄；主要優點；盛裝；（書信結尾的）良好祝願

v.打敗，勝過

n.（Best）（美、德、愛）貝斯特（人名）

［復數：best；第三人稱單數：bests；現在分詞：besting；過去式：bested；過去分詞：bested］

短語：

Best Buy百思買；百思買集團；百思買公司；百纖升思賣

Ⅸ 大數據的關鍵詞

大數據是一個廣泛的領域，以下是一些與大數據相關的關鍵詞：
1、數拍團據挖掘：大數據中的數據通常需要通過數據挖掘襲攔橘技術來提取和發現隱藏的模式和規律。
2、人工智慧：大數據和人工智慧密切相關，AI技術可以幫助處理和分析大量的數據。
3、雲計算：大數據需要處理大量的數據，雲計算提供了可擴展的計算和存儲資源。
4、數據倉庫：數據倉庫是一個專門用於存儲和管理大數據的系統。
5、數據可視化：大數據的分析結果通常需要以可視化的方式呈現，以便人們更好地理解和利用數據。
6、高性能計算：大數據的處理通常需要使用高性能計算集群來加速計算速度。
7、物聯網：物聯網技術的應用使得大數據更加容易採集和管理。
8、數據安全：大數據的處理和存儲需要考慮數據安全和隱私保護等問題。
9、數據治理：大數據的處理和管理需要制定規范和標准來確保數據質量和一致性。
10、開放數據：大衡宴數據的開放和共享有助於推動數據驅動的創新和發展。

Ⅹ 隨著大數據的到來英語怎麼說

隨著大數據的抄到來的英文翻譯
With the arrival of big data
data 英[ˈdeɪtə] 美[ˈdetə, ˈdætə, ˈdɑtə]
n. 資料，材料; datum的復數; [計算機] 數據，資料; 從科學實驗中提取的價值;
[例句]The study was based on data from 2,100 women