大数据组件功能

『壹』 大数据引擎的主要功能

所谓大数据引擎，也称网络大数据引擎，指的是对大数据进行收集、存储、计算、挖掘和管理，并通过深度学习技术和数据建模技术，使数据具有“智能”。网络大数据引擎主要包含三大组件：开放云、数据工厂和网络大脑。
网络在开发和运营一整套自主研发的大数据引擎系统，包括数据中心服务器设计、数据中心规划和设计、大规模机器学习、分布式存储、超大规模集群自动化运维、数据管理、数据安全、机器学习（特别是深度学习）、大规模GPU并行化平台等方面，网络“大数据引擎”具有先进性和安全性。

『贰』 一个典型的大数据解决方案,包含哪些组件

首先，一个典型的大数据解决方案，也就是大数据系统平台的构建，涉及到多个层次，数据采集和传输、数据存储、数据计算、资源管理、任务调度等，每个流程阶段当中，都有多个组件可选择，关键是要能够满足实际的需求。
简单举例说明一下典型的一些组件：
文件存储：Hadoop HDFS
离线计算：Hadoop MapRece、Spark
流式、实时计算：Storm、Spark Streaming
K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB
资源管理：YARN、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析：Hive、Impala、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Kylin、Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie

『叁』 哪位大神知道大数据脱敏系统具备哪些功能啊

我觉得大数据脱敏系统首先至少支持hive等大数据组件等，具体功能也应该包括1、敏感数据发现：能够按照用户指定的系统内置敏感数据特征或预定义的敏感数据特征，在执行任务过程中对抽取的数据进行自动识别和敏感数据发现；2、敏感数据梳理：具备敏感数据梳理能力，包含数据库敏感字段和文件敏感列的梳理和核实；3、数据子集管理：在许多场景下，并不需要将生产环境中的全部数据脱敏至目标环境使用，如统计分析场景则需要对全部数据进行合理采样，开发环境可能仅需要生产环境中1%的数据；4、脱敏方案管理：可以根据各类数据应用场景如系统开发、功能测试、性能测试、数据分析等，制定不同的脱敏方案；5、脱敏任务管理：脱敏任务可针对目标数据库系统或结构化文件进行；安华金和大数据脱敏系统推荐你了解下。

『肆』 大数据包括一些什么

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

『伍』 大数据包括哪些

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术，nosql技术，以及对于针对大规模数据的大数据平台，例如hadoop，spark，storm等。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。

『陆』 大数据分析软件具备哪些功能特点

一、大数据收集

数据分析软件需要有较强的数据收集能力，软件程序要有定义数据，获取数据，转发数据，操作数据，和存储数据的能力。数据收集是数据分析前提条件，自动可视化的便捷操作界面和多样化的数据收集方式，在用户操作获取数据的时候就显得尤为重要。

二、数据加工

数据加工是指将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。数据加工是BI项目重要的一个环节。通常情况下，在BI项目中数据加工会花掉整个项目至少1/3的时间。

三、智能数据化分析

智能数据化分析将是BI软件重要竞争力之一，是大数据收集，数据加工之后最终的成果。通过人们对事物的趋势分析，只有更加精准的数据分析，才能发现其内在的规律，从而实现企业的战略部署。

大数据分析是当今社会所独有的一种新型能力，能够以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得巨大价值的产品、服务或深刻的洞见。大数据不仅会变革公共卫生，也会变革商业、变革思维，改变政府与民众关系的方法，开启重大的时代转型。

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『柒』 大数据包括哪些

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据内库、容数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术，nosql技术，以及对于针对大规模数据的大数据平台，例如hadoop，spark，storm等。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。

『捌』 大数据｜Hadoop简介及两大功能三大核心组件（二）

一、为什么需要hadoop？

在数据量很大的情况下，单机的处理能力无法胜任，必须采用分布式集群的方式进行处理，而用分布式集群的方式处理数据，实现的复杂度呈级数增加。所以，在海量数据处理的需求下，一个通用的分布式数据处理技术框架能大大降低应用开发难点和减少工作量。

我们先来看这么一个例子：我们要从一个用户使用app的日志数据中统计每个用户搜索了哪些关键词，这个日志文件有21G大，而我们的一个服务器只有8G内存，很显然一台服务器无法干这活。那么我们的处理方案应该是这样，见图一：

从图一我们知道，要顺利完成这么一个集群工作，它存在几个问题：

要我们自己编写一个程序来处理以上的问题是极其复杂的，我曾经写过一个脚本完成“如何分发业务应用到集群的各台服务器上”这个问题，复杂度也是不小的。

而hadoop却可以帮助我们处理上面的所有问题，我们只需要编写我们的业务程序即可。

二、hadoop是什么？

hadoop是用于处理（运算分析）海量数据的技术平台，并且是采用分布式集群的方式。

hadoop有两大功能：

hadoop三大核心组件：

hadoop两大使用角度：