大数据技术在压缩方面的应用

A. 大数据技术有哪些

随着大数据分析市场迅速扩展，哪些技术是最有需求和最有增长潜力的呢？在Forrester Research的一份最新研究报告中，评估了22种技术在整个数据生命周期中的成熟度和轨迹。这些技术都对大数据的实时、预测和综合洞察有着巨大的贡献。
1. 预测分析技术
这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。淘宝会预测你每次购物可能还想买什么，爱奇艺正在预测你可能想看什么，百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱上谁……
2. NoSQL数据库
NoSQL，Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案，打破了传统数据库市场一统江山的格局。并且，NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知识发现
支持来自于多种数据源(如文件系统、数据库、流、api和其他平台和应用程序)中的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息的工具和技术。如，数据挖掘技术和各种大数据平台。
4. 大数据流计算引擎
能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 内存数据结构
通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据，提供低延迟的访问和处理大量数据。
6. 分布式文件存储
为了保证文件的可靠性和存取性能，数据通常以副本的方式存储在多个节点上的计算机网络。常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 数据虚拟化
数据虚拟化是一种数据管理方法，它允许应用程序检索和操作数据，而不需要关心有关数据的技术细节，比如数据在源文件中是何种格式，或者数据存储的物理位置，并且可以提供单个客户用户视图。
8. 数据集成
用于跨解决方案进行数据编排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 数据准备
减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件，以加速数据对分析的有用性。
10. 数据质量
使用分布式数据存储和数据库上的并行操作，对大型高速数据集进行数据清理和充实的产品。

B. 大数据处理_大数据处理技术

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储滚掘、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为历备吵：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。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。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据肢侍挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析

(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

1.可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

2.数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

3.预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

4.语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

5.数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

C. 大数据技术的应用

大数据的应用是以大数据技术为基础，对各行各业或生产生活方面提供决策参考。

大数据应用的典型有：电商领悟、传媒领领域、金融领域、交通领域、电信领域、安防领域、医疗领域等。

同时大数据的应用是把双刃剑，一方面可以为我们带来便利，另一方面也会造成个人隐私泄露的问题。

D. 大数据技术有哪些应用

大数据技术有这些应用——

1、电商领域：相信大数据在电商领域的应用，大家已经屡见不鲜了，淘宝京东等电商平台利用大数据技术，对用户信息进行分析衡弯，从而为用户推送用户感兴趣的产品，从而刺激消费。

2、政府领域：“智慧城市”已经在多地尝试运营，通过大数据，政府部门得以感知社会的发展变化需求，从而更加科学化、精准化、合理化的为市民顷凳提供相应的公共服务以雀拦旅及资源配置。

金融领域

E. 大数据技术的应用有哪些

大数据技术的应用有哪些呢?同学见到过没，没有的话，快来我这里了解了解。下面是由我为大家整理的“大数据技术的应用有哪些”，仅供参考，欢迎大家阅读。

大数据技术的应用有哪些

1、数据记录

有些数据记录以模拟或数据的形式存在，但都是本地存储的，不是公共数据资源，也不向互联网用户开放，如音乐、照片、视频、监控视频等音视频资料。互联网上不仅有海量的数据，而且正在以前和岁胡所未有的数量被所有互联网用户共享。

2、移动互联网发展现状

移动互联网出现后，许多移动设备的传感器收集了大量用户点击行为的数据。IPHONE有三个传感器，三星有六个。它们每天生成大量的点击数据，这些数据由某些公司拥有，还有大量的用户行为数据。

3、电子地图

电子地图,如黄金、网络、谷歌地图,它产生大量数据流的数据,数据是不同于传统数据,传统的数据代表一个属性或一个度量值,但数据流图表示一个行为,一种习惯,流数据频率分析后将会产生巨大的商业价值。基于地图的数据流是一种过去不存在的新型数据。

4、唤拦社交网络的发展现状

进入社交网络时代后，网络行为主要是由用户参与创造的，大量的互联网用户创造了大量的社交行为数据，这是前所未有的。它揭示了人们的行为和生活习惯的特点。

5、电子商务

电子商务的兴起产生了大量的在线交易数据，包括支付数据、查询行为、物流运输、购买偏好、点击订单、评价行为等，这是信息流和资金流数据。

6、搜索引擎

传统门户网站转向搜索引擎后，用户的搜索行为和质疑行为收集了大量的数据。单位存储器价格的下降也使存储数据成为可能。

拓展阅读：大数据分析应用领域有哪些

一、广告行业

比方你最近想买一个商品，然后在网络、京东或淘宝中查找了某个关键字，其实这些行为数据都被搜集起来了，因为有很多人的行为数据，一切后台要进行大量的数据剖析，构建用户画像和使用一些引荐算法，然后进行个性化的引荐，当你登录到一些网站上时，你会发现有一些广告，引荐的一些正好是你要买的一些商品。

二、内容引荐

比方你刷今日头条，头条会搜集你曾经的阅读行为数据，然后根据你的喜好构建一个你专属的用户画像或一类人的画像，然后给你引荐你喜欢的新闻，比方你曾经点击过詹姆斯相关的新闻，就给你引荐NAB相关的新闻。因为头条用户很多，要剖析的数据量就非常大，一切要使用大数据的手法来处理。

三、餐饮行业

快餐业的视频剖析。该公司通过视频剖析等候行列的长度，然后主动改变电子菜单显现的内容。假如行列较长，则显现能够快速供给的食物;假如行列较短，则显现那些利润较高但准备时间相对长的食物。

四、教育范畴应用

网络大脑PK人脑：大数据押高考作文题。为了协助考生更好地备考，网络高考作文猜测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度查找风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度发掘剖析，以“概率主雀塌题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及相关词汇，为考生猜测出高考作文的命题方向。

五、医疗范畴

智慧淮医。淮安市选用IBM大型主机作为淮安市区域卫生信息渠道根底架构支撑，满意了淮安市在市级区域卫生信息渠道根底渠道建造和居民健康档案信息系统建造进程中的需求，支撑淮安市级数据中心、居民健康档案数据库等一系列淮安市卫生信息化应用，支持淮安成为全国“智慧医疗”的典范。

F. 大数据都能应用在哪些方面

随着5G时代的到来，大数据应用得到迅速的发展，并且得到很多人的关注。大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。

1.制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

2.电商行业：电商行业是最早将大数据用于精准营销的行业，它可以根据消费者的习惯提前生产物料和物流管理。随着电子商务的越来越集中，大数据在行业中的数据量变得越大，并且种类非常多。

3.金融行业：大数据在金融行业的使用是非常广泛的，主要使用在交易过程中。现在许多股权交易都是使用大数据算法进行的。这些算法能够越来越多地考虑社交媒体和网站新闻，并且决定接下来的几秒内是选择购买还是出售。

4.互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

5.能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式棚和，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

6.物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

7.生物技术：基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器。科学家可以利用大数据技术的应用，这样能够加速他们自己的基因和其他动物基因的研究过程，腊和野并且还能成为人类未来克服疾病的重要武器之一。

大数据的价值轮喊远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。

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