大數據英文名

❶ hadoop是干什麼用的

提供海量數據存儲和計算的。需要java語言基礎。

Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。有高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬體上；而且它提供高吞吐量來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。

Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapRece。HDFS為海量的數據提供了存儲，而MapRece則為海量的數據提供了計算。

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Hadoop是一個能夠讓用戶輕松架構和使用的分布式計算平台。用戶可以輕松地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架Hadoop 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。

Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。

❷ 大數據起源，給你解析到底什麼是大數據

大數據，英文名big data。因為傳播已經成為習慣，我們並沒有過多的去思考為什麼用big data去描述，但是現在我們仔細回味一下，會發現大數據這個大為什麼不用large為什麼不用海量vast呢？歸根結底我們可能就需要從語法上，來分析一下，它們三個之間的區別。big形容大小。更多的時候，是一種比較行為上的大，是種相對來說的感覺，而large和vast更多的時候形容的是的是一種形體上的巨大。
那麼現在來推敲一下big data這個詞，大數據這個大其實是一種相對的說法是相對於傳統的數據體量來說的，過去任何時候的數據相對於現在來說都顯得太過於渺小，而現在我們所說的大數據是一種量變最後達到了質變的概念。
數據這個詞最早在媒體上風靡應該是2007年左右。往上追溯應該就是05年穀歌參加有美國官方舉辦的一個機器翻譯大賽，最終由於使用了海量的相關數據而奪得第一，在那之後大數據這個概念漸漸的被業內人士所傳播。那麼到底什麼是大數據呢？
大數據顧名思義，最表象的特徵就是數據量夠大。但是僅僅數據量夠大，並不能構成大數據整體的含義。如果是海量雜亂無章，互之間沒有關聯的數據，即便再怎麼定義，它也算不上是大數據。就譬如一個人體內的基因圖譜，詳細的基因圖譜數據如果記錄出來是一個很大體量的，但是沒有意義。
大數據而且還有個概念，那就是多維度。在十年前，如果說國內哪一家公司最有資格說大數據的，那無疑是網路了。作為一個獨佔13億用戶專屬的搜索公司來說，網路對於用戶畫像的記錄，無疑是多維的。網路搜索，至今記錄了無數用戶每天在互聯網上搜索的問題，或者說知識。在時間維度上用戶對某些詞彙搜索的頻次高低這些都是數據。它可以通過對注冊用戶的甄別就可以知道搜索這個詞彙或者是這個問題的用戶是男生還是女生？年齡分布是是小孩、青年抑或是一個中年大叔？再到後來個人電腦開始普及，通過記錄ip等信息，根據ip搜索的網路的問題的分類，可以判斷中國各個區域，是南方富裕一點，還是北方富裕點？是江蘇人更愛吃，還是閩南人更喜歡談論吃？網路完全可以根據自己的數據生成得到國內各種關於此類的數據，普查之後所能得到的答案這就是因為網路所具有的數據是一個多維度的數據。他的數據收集過程，是一個長期的持續性的工作。
除了網路之外，騰訊的qq確實每年都會有一個關於qq的城市報告。它會根據qq的用戶數據，甚至於至於活躍地點。在一個大的范圍內青年QQ用戶的佔比，最終可以得到中國城市年輕度排行榜。可以根據這些數據判斷，哪一個城市是，年輕人畢業之後最願意去的。可以判斷哪一個城市的，年輕人畢業之後，是回歸率最高的。也可以判斷哪一個城市的人才流失率更低，更容易留住外來人才。這些都是大數據多維度的應用。
大數據還有一個非常重要的特點，那就是全面性。經常在某些大型活動之前我們都會遇到。某些公司對於這件事情，會做出預測。然後最終的結果讓我們大失所望。預測無疑是需要基於數據基礎的預測，如果這個數據不夠全面的話，最終的預測結果肯定相差甚大。
關於數據全面性有一個最經典的案例這是12年美國大選大選事件。一個名叫斯威爾的年輕人，利用大數據預測。成功預測出了51個州的選舉果，要知道這在之前是從來沒有發生過的事情。美國大選在之前就一直有專業的預測機構做預測，但是就連這種長期做數據，分析的公司都從來沒有如此成功的預測過。那是因為斯威爾將網上所有關於選舉的數據，包括新聞稿，以及facebook和推特上面人們關於選舉的言論，所有的數據都做了甄選處理。這份數據反映的是網民全面幾乎沒有遺漏的想法，最終得到了某種程度上來說，比較具有完備性的數據，所以能夠如此成功的預測13年美國大選的結果。

❸ 數字科學與大數據技術是什麼專業

數字科學與大數據技術是計仿森算機類專業。

拓展資料：

數據科學與大數據技術專業(英文名Data Science and Big Data Technology)，簡稱數據科學或大數據，旨在培養具有大數據思維、運用大數據思維及分析應用技術的高層次大數據人才。掌握計算機理論和大數據處理技術。

C語言程序設計、耐答數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計、大數據演算法、人工智慧、應用統計(統計學)、機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與可視化、大數據預處理、大數據管理、大數據實踐等課程。

❹ 學大數據需要什麼學歷

學大數據對學歷沒有要求。習大數據技術對學歷沒有要求，但是要想考初級大數據工程師至少要迅尺具備中專學歷滿2年。要想考中級大數據工程師至少要具備中專學歷滿4年。要想考高級大數據工程師至少要具備中專學歷滿6年。凡遵守中華人民共和國憲法，法律，法規具有良好的業務素質和道德品行，均可報名頌兄參加初級大數據工程師考試。

大數據解析

大數據英文畝櫻高名叫big data，是一種IT行業術語。是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉，管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力，洞察發現力和流程優化能力的海量，高增長率和多樣化的信息資產。看似大數據是一個很高大上的感覺，和我們普通人的生活相差甚遠，但是其實不然。大數據目前已經存在我們生活中的各種角落裡了。

❺ 大數據交易所的介紹

隨著大數據技術的成熟和發展，大數據在商業上的應用越來越廣泛，有關大數據的回交互、整合、交換答、交易的例子也日益增多。大數據交易所也隨之應運而生。2015年4月15日，全國首家大數據交易所——貴陽大數據交易所（英文名：Global Big Data Exchange，簡寫：GBDEx）正式掛牌運營並完成首批大數據交易。

❻ 大數據是什麼意思

大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

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大數據的應用

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

❼ 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

(7)大數據英文名擴展閱讀：

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。

❽ 大數據英文怎麼說

大數據（bigdata），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中百分之80的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長百分之60。大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。