1. 大數據的核心技術有哪些
大數據技術的體系龐大且復雜,基礎的技術包含數據的採集、數據版預處理、分布權式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。
1、數據採集與預處理:
Flume NG實時日誌收集系統,支持在日誌系統中定製各類數據發送方,用於收集數據;
Zookeeper是一個分布式的,開放源碼的分布式應用程序協調服務,提供數據同步服務。
2、數據存儲:
Hadoop作為一個開源的框架,專為離線和大規模數據分析而設計,HDFS作為其核心的存儲引擎,已被廣泛用於數據存儲。
HBase,是一個分布式的、面向列的開源資料庫,可以認為是hdfs的封裝,本質是數據存儲、NoSQL資料庫。
3、數據清洗:MapRece作為Hadoop的查詢引擎,用於大規模數據集的並行計算
4、數據查詢分析:
Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序,可以將結構化的數據映射為一張資料庫表,並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。
Spark 啟用了內存分布數據集,除了能夠提供互動式查詢外,它還可以優化迭代工作負載。
5、數據可視化:對接一些BI平台,將分析得到的數據進行可視化,用於指導決策服務。
2. 什麼是大數據,大數據的的基本特徵是什麼
大數據(big data),是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。 1. 數據量大,TB,PB,乃至EB等數據量的數據需要分析處理。 2. 要求快速響應,市場變化快,要求能及時快速的響應變化
大數據(Big Data)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據 *** 。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
一是數據體量巨大(Volume)。截至目前,人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB(1PB=210TB),而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。當前,典型個人計算機硬碟的容量為TB量級,而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
二是數據類型繁多(Variety)。這種類型的多樣性也讓數據被分為結構化數據和非結構化數據。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據,非結構化數據越來越多,包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等,這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
三是價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例,一部1小時的視頻,在連續不間斷的監控中,有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
四是處理速度快(Velocity)。這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。
社群營銷,是基於圈子、人脈概念而產生的營銷模式。通過將有共同興趣愛好的人聚集在一起,將一個興趣圈打造成為消費家園。
可以通過大數據預測進行組建社群為企業做宣傳搞活動,讓社群形成一個宣傳途徑或者一個小的發布平台,不過性質的社群,依賴於群主對群的組織和維護能力。
作為一名工作兩年多的大數據系統研發師,之前在北京老男孩教育學習了四個多月的大數據,總結我學習和工作兩年來對大數據的理解,從具體的應用上,也大概可以分為三類。一是決策支持類的二是風險預警類的第三種是實時優化類的從三個維度,我個人對大數據在各行業應用的可能性做了一個定位,但這個定位還是非常定性和粗略的,具體可能還需要對行業有更多的大數據應用的探討和探索。我也是看書學的,但是效果很慢。
「大數據」是指以多元形式,許多來源搜集而來的龐大數據組,往往具有實時性。
大數據(big data,mega data),或稱巨量資料,指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity(真實性)。
第一,Volume(大量),數據體量巨大。從TB級別,躍升到PB級別。
第二,Variety(多樣),數據類型繁多,如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息,等等。
第三,Value(價值密度),價值密度低。以視頻為例,連續不間斷監控過程中,可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四,Velocity(高速),處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器,無一不是數據來源或者承載的方式。
所以通俗來說,大數據就是通過各種不同渠道收集到的大量數據,堆積起來幫助做決策分析的數據組
那麼什麼是大數據呢技術?大數據的概念是什麼呢?本文就為大家詳細解讀大數據的構成、模型和未來大數據發展方向: 大數據概念: 隨著每天互聯網上海量數據的產生,數據分析尤其顯得重要。所謂大數據技術,就是從各種各樣類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力。 大數據產生的原因: 大數據時代的來臨是由數據豐富度決定的。首先是社交網路興起,互聯網上每天大量非結構化數據的出現。另外,物聯網的數據量更大,加上移動互聯網能更准確、更快地收集用戶信息,比如位置、生活信息等數據。從這些數據每天增加的數量來說,目前已進入大數據時代。 大數據書籍推薦: 一、《大數據-正在到來的數據革命.以及它如何改變 *** .商業與我們的生活》 大數據浪潮,洶涌來襲,與互聯網的發明一樣,這絕不僅僅是信息技術領域的革命,更是在全球范圍啟動透明 *** 、加速企業創新、引領社會變革的利器。 二、《大數據——大價值、大機遇、大變革(全彩)》 從實證的角度探討了大數據對社會和商業智能的影響,能否對大數據進行處理、分析與整合將成為提升企業核心競爭力的關鍵,什麼是大數據技術?既是一場大機遇,也將引發一場大變革!
要提一下魔據的數據不錯的
大數據(big data),或稱海量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
4V特徵:Volume(大量)、Velocity(實時)、Variety(多樣)、Value(價值)。
大數據已經成為各類大會的重要議題,管理人士們都不願錯過這一新興趨勢。毫無疑問,當未來企業嘗試分析現有海量信息以推動業務價值增值時,必定會採用大數據技術。
大數據(BigData)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據 *** 。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
數據體量巨大(Volume)。截至目前,人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB,而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。
數據類型繁多(Variety)。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據,非結構化數據越來越多,包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等,這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
處理速度快(Velocity)。大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告,預計到2020年,全球數據使用量將達到35.2ZB。
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社交網路,讓我們越來越多地從數據中觀察到人類社會的復雜行為模式。社交網路,為大數據提供了信息匯集、分析的第一手資料。從龐雜的數據背後挖掘、分析用戶的行為習慣和喜好,找出更符合用戶「口味」的產品和服務,並結合用戶需求有針對性地調整和優化自身,就是大數據的價值。
所以,建立在上述的概念上我們可以看到大數據的產業變化:
1大數據飛輪效應所帶來的產業融合和新產業驅動
2信息獲取方式的完全變化帶來的新式信息聚合
3信息推送方式的完全變化帶來的新式信息推廣
4精準營銷
5第三方支付——小微信貸,線上眾籌為代表的互聯網金融帶來的全面互聯網金融改革
6產業垂直整合趨勢以及隨之帶來的產業生態重構
7企業改革以及企業內部價值鏈重塑,擴大的產業外部邊界
8 *** 及各級機構開放,透明化,以及隨之帶來的集中管控和內部機制調整
9數據創新帶來的新服務
3. 什麼是大數據它有哪些特點
1、大數據(Big Data)又稱為巨量資料,指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
2、特點:大數據分析相比於傳統的數據倉庫應用,具有數據量大、查詢分析復雜等特點。
4. 大數據的特徵有哪些
大數據所包含特徵,具體如下:
第一個特徵是數據類型繁多。包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等,多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
第二個特徵是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用,信息感知無處不在,信息海量,但價值密度較低,如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」,是大數據時代亟待解決的難題。
第三個特徵是處理速度快,時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。
大數據的作用及其用途
大數據,其影響除了經濟方面的,它同時也能在政治、文化等方面產生深遠的影響,大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式,也是我們當下「大社會」的集中體現,三分技術,七分數據,得數據者得天下。
「大數據」的影響,增加了對信息管理專家的需求。事實上,大數據的影響並不僅僅限於信息通信產業,而是正在「吞噬」和重構很多傳統行業,廣泛運用數據分析手段管理和優化運營的公司其實質都是一個數據公司。
1、變革價值的力量
2、變革經濟的力量,生產者是有價值的,消費者是價值的意義所在。有意義的才有價值,消費者不認同的,就賣不出去,就實現不了價值;只有消費者認同的,才賣得出去,才實現得了價值。大數據幫助我們從消費者這個源頭識別意義,從而幫助生產者實現價值。這就是啟動內需的原理。
3、變革組織的力量,隨著具有語義網特徵的數據基礎設施和數據資源發展起來,組織的變革就越來越顯得不可避免。大數據將推動網路結構產生無組織的組織力量。
5. 大數據是什麼
什麼是大數據?
大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術,是指從各種各樣類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術,包括大規模並行處理(MPP)資料庫,數據挖掘電網,分布式文件系統,分布式資料庫,雲計算平台,互聯網,和可擴展的存儲系統。
具體來說,大數據具有4個基本特徵:
一是數據體量巨大。網路資料表明,其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB(1PB=1024TB),這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實,到目前為止,人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。
二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式,更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據,個性化數據占絕對多數。
三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」,可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
四是價值密度低。以視頻為例,一小時的視頻,在不間斷的監控過程中,可能有用的數據僅僅只有一兩秒。
6. 大數據技術的應用
大數據的應用是以大數據技術為基礎,對各行各業或生產生活方面提供決策參考。
大數據應用的典型有:電商領悟、傳媒領領域、金融領域、交通領域、電信領域、安防領域、醫療領域等。
同時大數據的應用是把雙刃劍,一方面可以為我們帶來便利,另一方面也會造成個人隱私泄露的問題。