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大數據技術層面有什麼

發布時間:2024-03-28 02:44:45

大數據包括什麼

大數據技術伍拿龐大復雜,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,數據管襲宏理,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,以及自然語言處理腔禪搭,圖與網路分析等。

⑵ 大數據從技術層面分為那幾層,每一層有什麼功能

大數據技術層面主要分為這幾層
1. 預測分析技術
這也是大數據的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數據源來發現、評估、優化和部署預測模型,從而提高業務性能或降低風險。同時,大數據的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什麼,愛奇藝正在預測你可能想看什麼,百合網和其他約會網站甚至試圖預測你會愛上誰……
2. NoSQL資料庫
NoSQL,Not Only SQL,意思是「不僅僅是SQL」,泛指非關系型資料庫。NoSQL資料庫提供了比關系資料庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案,打破了傳統資料庫市場一統江山的格局。並且,NoSQL資料庫能夠更好地處理大數據應用的需求。常見的NoSQL資料庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知識發現
支持來自於多種數據源(如文件系統、資料庫、流、api和其他平台和應用程序)中的大型非結構化和結構化數據存儲庫中自助提取信息的工具和技術。如,數據挖掘技術和各種大數據平台。
4. 大數據流計算引擎
能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數據源的數據的高吞吐量的框架,可以採用任何數據格式。現今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 內存數據結構
通過在分布式計算機系統中動態隨機訪問內存(DRAM)、快閃記憶體或SSD上分布數據,提供低延遲的訪問和處理大量數據。
6. 分布式文件存儲
為了保證文件的可靠性和存取性能,數據通常以副本的方式存儲在多個節點上的計算機網路。常見的分布式文件系統有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 數據虛擬化
數據虛擬化是一種數據管理方法,它允許應用程序檢索和操作數據,而不需要關心有關數據的技術細節,比如數據在源文件中是何種格式,或者數據存儲的物理位置,並且可以提供單個客戶用戶視圖。
8. 數據集成
用於跨解決方案進行數據編排的工具,如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 數據准備
減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數據集的負擔的軟體,以加速數據對分析的有用性。
10. 數據質量
使用分布式數據存儲和資料庫上的並行操作,對大型高速數據集進行數據清理和充實的產品。

⑶ 大數據的關鍵技術有哪些_大數據處理的關鍵技術有哪些

大數據處理關鍵技術一般包括:大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分早李爛析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

一、大數據採集技術

數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方擾帆式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數據,是大數據知識服務模型的根本。

二、大數據預處理技術

主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因獲取的數據可能具有多種結構和類型,數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型,以達到快速分析處理的目的。2)清洗:對於大數據,並不全是有價值的,有些數據陸漏並不是我們所關心的內容,而另一些數據則是完全錯誤的干擾項,因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。

三、大數據存儲及管理技術

大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來,建立相應的資料庫,並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。

四、大數據分析及挖掘技術

大數據分析技術。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。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來,為人類的社會經濟活動提供依據,從而提高各個領域的運行效率,大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國,大數據將重點應用於以下三大領域:商業智能、政府決策、公共服務。例如:商業智能技術,政府決策技術,電信數據信息處理與挖掘技術,電網數據信息處理與挖掘技術,氣象信息分析技術,環境監測技術,警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)本回答根據網路文庫資料整理,原文請參見《大數據關鍵技術》

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