大數據組件功能

『壹』 大數據引擎的主要功能

所謂大數據引擎，也稱網路大數據引擎，指的是對大數據進行收集、存儲、計算、挖掘和管理，並通過深度學習技術和數據建模技術，使數據具有「智能」。網路大數據引擎主要包含三大組件：開放雲、數據工廠和網路大腦。
網路在開發和運營一整套自主研發的大數據引擎系統，包括數據中心伺服器設計、數據中心規劃和設計、大規模機器學習、分布式存儲、超大規模集群自動化運維、數據管理、數據安全、機器學習（特別是深度學習）、大規模GPU並行化平台等方面，網路「大數據引擎」具有先進性和安全性。

『貳』 一個典型的大數據解決方案,包含哪些組件

首先，一個典型的大數據解決方案，也就是大數據系統平台的構建，涉及到多個層次，數據採集和傳輸、數據存儲、數據計算、資源管理、任務調度等，每個流程階段當中，都有多個組件可選擇，關鍵是要能夠滿足實際的需求。
簡單舉例說明一下典型的一些組件：
文件存儲：Hadoop HDFS
離線計算：Hadoop MapRece、Spark
流式、實時計算：Storm、Spark Streaming
K-V、NOSQL資料庫：HBase、Redis、MongoDB
資源管理：YARN、Mesos
日誌收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查詢分析：Hive、Impala、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Kylin、Druid
分布式協調服務：Zookeeper
集群管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
數據挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib
數據同步：Sqoop
任務調度：Oozie

『叄』 哪位大神知道大數據脫敏系統具備哪些功能啊

我覺得大數據脫敏系統首先至少支持hive等大數據組件等，具體功能也應該包括1、敏感數據發現：能夠按照用戶指定的系統內置敏感數據特徵或預定義的敏感數據特徵，在執行任務過程中對抽取的數據進行自動識別和敏感數據發現；2、敏感數據梳理：具備敏感數據梳理能力，包含資料庫敏感欄位和文件敏感列的梳理和核實；3、數據子集管理：在許多場景下，並不需要將生產環境中的全部數據脫敏至目標環境使用，如統計分析場景則需要對全部數據進行合理采樣，開發環境可能僅需要生產環境中1%的數據；4、脫敏方案管理：可以根據各類數據應用場景如系統開發、功能測試、性能測試、數據分析等，制定不同的脫敏方案；5、脫敏任務管理：脫敏任務可針對目標資料庫系統或結構化文件進行；安華金和大數據脫敏系統推薦你了解下。

『肆』 大數據包括一些什麼

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

『伍』 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。

『陸』 大數據分析軟體具備哪些功能特點

一、大數據收集

數據分析軟體需要有較強的數據收集能力，軟體程序要有定義數據，獲取數據，轉發數據，操作數據，和存儲數據的能力。數據收集是數據分析前提條件，自動可視化的便捷操作界面和多樣化的數據收集方式，在用戶操作獲取數據的時候就顯得尤為重要。

二、數據加工

數據加工是指將業務系統的數據經過抽取、清洗轉換之後載入到數據倉庫的過程，目的是將企業中的分散、零亂、標准不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據。數據加工是BI項目重要的一個環節。通常情況下，在BI項目中數據加工會花掉整個項目至少1/3的時間。

三、智能數據化分析

智能數據化分析將是BI軟體重要競爭力之一，是大數據收集，數據加工之後最終的成果。通過人們對事物的趨勢分析，只有更加精準的數據分析，才能發現其內在的規律，從而實現企業的戰略部署。

大數據分析是當今社會所獨有的一種新型能力，能夠以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得巨大價值的產品、服務或深刻的洞見。大數據不僅會變革公共衛生，也會變革商業、變革思維，改變政府與民眾關系的方法，開啟重大的時代轉型。

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『柒』 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL數據內庫、容數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。

『捌』 大數據｜Hadoop簡介及兩大功能三大核心組件（二）

一、為什麼需要hadoop？

在數據量很大的情況下，單機的處理能力無法勝任，必須採用分布式集群的方式進行處理，而用分布式集群的方式處理數據，實現的復雜度呈級數增加。所以，在海量數據處理的需求下，一個通用的分布式數據處理技術框架能大大降低應用開發難點和減少工作量。

我們先來看這么一個例子：我們要從一個用戶使用app的日誌數據中統計每個用戶搜索了哪些關鍵詞，這個日誌文件有21G大，而我們的一個伺服器只有8G內存，很顯然一台伺服器無法干這活。那麼我們的處理方案應該是這樣，見圖一：

從圖一我們知道，要順利完成這么一個集群工作，它存在幾個問題：

要我們自己編寫一個程序來處理以上的問題是極其復雜的，我曾經寫過一個腳本完成「如何分發業務應用到集群的各台伺服器上」這個問題，復雜度也是不小的。

而hadoop卻可以幫助我們處理上面的所有問題，我們只需要編寫我們的業務程序即可。

二、hadoop是什麼？

hadoop是用於處理（運算分析）海量數據的技術平台，並且是採用分布式集群的方式。

hadoop有兩大功能：

hadoop三大核心組件：

hadoop兩大使用角度：