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  • 大数据特征

    2018-11-02 13:51:27
    大数据特征,学习ppt,基础理论讲课ppt!!电信,互联网
  • 用于物联网大数据特征学习的深度卷积计算模型
  • 工业大数据特征学习的增量式深度卷积计算模型
  • 工业大数据特征有哪些 大数据工程师来告诉你 【导语】工业大数据是智能制造的核心,以“大数据+工业互联网”为基础,用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革,拉动工业经济的创新发展,...

    工业大数据特征有哪些 大数据工程师来告诉你

    【导语】工业大数据是智能制造的核心,以“大数据+工业互联网”为基础,用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革,拉动工业经济的创新发展,那么工业大数据特征有哪些呢?下面大数据工程师来告诉你吧。

    1、准确性(accuracy):

    主要指数据的真实性、完整性和可靠性,更加关注数据质量以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高,仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用,需要将物理模型与数据模型结合,挖掘因果关系。

    2、闭环性(closed-loop):

    包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联以及智能制造纵向数据采集和处理过程中,需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。

    3、多样(variety):

    指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛,分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节,并且结构复杂,既有结构化和半结构化的传感数据,也有非结构化数据。

    4、数据容量大(volume):

    数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。工业数据体量比较大,大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入,大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。

    5、快速(velocity):

    指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样,生产现场级要求分析时限达到毫秒级,管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。

    6、强关联性(strong-relevance):

    一方面,产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性,如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等;另一方面,产品生命周期的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。

    7、价值密度低(value):

    工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性,包括:提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。

    8、时序性(sequence):

    工业大数据具有较强的时序性,如订单、设备状态数据等。

    关于工业大数据特征,就和大家分享到这里了,中国社会发展至今,大数据的应用正在逐渐普及,所以未来前景不可估量,希望想从事此行业的人员能够合理选择。

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  • 提出一种基于Spark分布式内存计算框架的遥感大数据特征提取策略。采用Landsat8为数据源,以计算归一化植 被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)为例开展实验。实验结果表明,在相同硬件环境、...
  • 本节书摘来自华章社区《大数据导论》一书中的第1章,第1.2节大数据特征,作者瓦吉德·哈塔克(Wajid Khattak),保罗·布勒(Paul Buhler),更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 1.2 大数据特征...

    本节书摘来自华章社区《大数据导论》一书中的第1章,第1.2节大数据特征,作者瓦吉德·哈塔克(Wajid Khattak),保罗·布勒(Paul Buhler),更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

    1.2 大数据特征
    大数据的数据集至少拥有一个或多个在解决方案设计和分析环境架构中需要考虑的特征。这些特征大多数由道格·兰尼早在2001年发布的一篇讨论电子商务数据的容量、速率和多样性对企业数据仓库的影响的文章中最先提出。考虑到非结构化数据的较低信噪比需要,数据真实性随后也被添加到这个特征列表中。最终,其目的还是执行能够及时向企业传递高价值、高质量结果的分析。

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  • 本节书摘来自华章出版社《大数据导论》一书中的第1章,第1.2节,作者托马斯·埃尔(ThomasErl),瓦吉德...1.2 大数据特征 大数据的数据集至少拥有一个或多个在解决方案设计和分析环境架构中需要考虑的特征。这些特...
      本节书摘来自华章出版社《大数据导论》一书中的第1章,第1.2节,作者托马斯·埃尔(Thomas Erl),瓦吉德·哈塔克(Wajid Khattak),保罗·布勒(Paul Buhler),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。


    1.2 大数据特征

    大数据的数据集至少拥有一个或多个在解决方案设计和分析环境架构中需要考虑的特征。这些特征大多数由道格·兰尼早在2001年发布的一篇讨论电子商务数据的容量、速率和多样性对企业数据仓库的影响的文章中最先提出。考虑到非结构化数据的较低信噪比需要,数据真实性随后也被添加到这个特征列表中。最终,其目的还是执行能够及时向企业传递高价值、高质量结果的分析。

    这一节将探究5个大数据的特征,这些特征可以用来将大数据的“大”与其他形式的数据区分开。这5个大数据的特征如图1.11所示,我们也常常称为5V:容量(volume);速率(velocity);多样性(variety);真实性(veracity);价值(value)。

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    1.2.1 容量

    最初考虑到数据的容量,是指被大数据解决方案所处理的数据量大,并且在持续增长。数据容量大能够影响数据的独立存储和处理需求,同时还能对数据准备、数据恢复、数据管理的操作产生影响。图1.12形象地展示了每天来自世界范围内的组织和用户所产生的大量数据。

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    典型的生成大量数据的数据源包括:

    在线交易,例如官方在线销售点和网银。

    科研实验,例如大型强子对撞机和阿塔卡玛大型毫米及次毫米波阵列望远镜。

    传感器,例如GPS传感器,RFID标签,智能仪表或者信息技术。

    社交媒体、脸书(Facebook)和推特(Twitter)等。

    1.2.2 速率

    在大数据环境中,数据产生得很快,在极短的时间内就能聚集起大量的数据集。从企业的角度来说,数据的速率代表数据从进入企业边缘到能够马上进行处理的时间。处理快速的数据输入流,需要企业设计出弹性的数据处理方案,同时也需要强大的数据存储能力。

    根据数据源的不同,速率不可能一直很快。例如,核磁共振扫描图像不会像高流量Web服务器的日志条目生成速度那么快。图1.13给出了高速率大数据生成示例,一分钟内能够生成下列数据:35万条推文、300小时的YouTube视频、1.71亿份电子邮件,以及330GB飞机引擎的传感器数据。

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    1.2.3 多样性

    数据多样性指的是大数据解决方案需要支持多种不同格式、不同类型的数据。数据多样性给企业带来的挑战包括数据聚合、数据交换、数据处理和数据存储等。图1.14展示了数据多样性的可视化形象,其中包括经济贸易的结构化数据,电子邮件的半结构化数据以及图像等非结构化数据。

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    1.2.4 真实性

    数据真实性指的是数据的质量和保真性。进入大数据环境的数据需要确保质量,这样可以使数据处理消除掉不真实的数据和噪音。就数据的真实性而言,数据在数据集中可能是信号,也可能是噪音。噪音是无法被转化为信息与知识的,因此它们没有价值,相对应的,信号则能够被转化成有用的信息并且具有价值。信噪比越高的数据,真实性越高。从可控的行为中获取的数据(例如通过网络消费注册获得的数据)常常比通过不可控行为(例如发布的博客等)获取的数据拥有更少的噪音。而数据的信噪比独立于数据源和数据类型。

    1.2.5 价值

    数据的价值是指数据对一个企业的有用程度。价值特征直观地与真实性特征相关联,真实性越高,价值越高。同时,价值也依赖于数据处理的时间,因为分析结果具有时效性。例如20分钟的股票报价延迟与20毫秒的股票报价延迟相比,明显后者的价值远大于前者。正如前面所说,价值与时间紧密相关。数据转变为有意义的信息的时间越长,这份信息对于商业的价值就越小。过时的结果将会抑制决策的效率和质量。图1.15阐述了价值是如何被数据真实性以及生成结果的时间所影响的。

    除了数据真实性和时间,价值也受如下几个生命周期相关的因素影响:

    数据是否存储良好?

    数据有价值的部分是否在数据清洗的时候被删除了?

    数据分析时我们提出的问题是正确的吗?

    数据分析的结果是否准确地传达给了做决策的人员?

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  • 作者认为具有以下五大特征(4V+1O)的数据才称之为大数据,即: 数据量大(Volume):第一个特征是数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。 ...

    大数据(big data)是这样的数据集合:数据量增长速度极快,用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。

    作者认为具有以下五大特征(4V+1O)的数据才称之为大数据,即:

    数据量大(Volume):第一个特征是数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。

    类型繁多(Variety):第二个特征是种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据,具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

    价值密度低(Value):第三个特征是数据价值密度相对较低,或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值,是大数据时代最需要解决的问题。

    速度快时效高(Velocity):第四个特征数据增长速度快,处理速度也快,时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到,个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

    数据是在线的(Online):数据是永远在线的,是随时能调用和计算的,这是大数据区别于传统数据最大的特征。现在我们所谈到的大数据不仅仅是大,更重要的是数据变的在线了,这是互联网高速发展背景下的特点。比如,对于打车工具,客户的数据和出租司机数据都是实时在线的,这样的数据才有意义。如果是放在磁盘中而且是离线的,这些数据远远不如在线的商业价值大。

     

     

    关于大数据特征方面,特别要强调的一点是数据是在线的,因为很多人认为数据量大就是大数据,往往忽略了大数据的在线特性。数据只有在线,即数据在与产品用户或者客户产生连接的时候才有意义。如某用户在使用某互联网应用时,其行为及时的传给数据使用方,数据使用方通过某种有效加工后(通过数据分析或者数据挖掘进行加工),进行该应用的推送内容的优化,把用户最想看到的内容推送给用户,也提升了用户的使用体验。

    大数据发展过程的重大事件

    2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目,后来因其技术的高效性,被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。Hadoop本身不是一个产品,而是由多个软件产品组成的一个生态系统,这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看,Hadoop由两项关键服务构成:采用Hadoop分布式文件系统(HDFS)的可靠数据存储服务,以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。这两项服务的共同目标是,提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。

    2008年末,“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可,业界组织计算社区联盟 (Computing Community Consortium),发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算:在商务、科学和社会领域创建革命性突破》。它使人们的思维不仅局限于数据处理的机器,并提出:大数据真正重要的是新用途和新见解,而非数据本身。此组织可以说是最早提出大数据概念的机构。

    2009年印度政府建立了用于身份识别管理的生物识别数据库,联合国全球脉冲项目已研究了对如何利用手机和社交网站的数据源来分析预测从螺旋价格到疾病爆发之类的问题。

    2009年中,美国政府通过启动Data.gov网站的方式进一步开放了数据的大门,这个网站向公众提供各种各样的政府数据。该网站的超过4.45万量数据集被用于保证一些网站和智能手机应用程序来跟踪从航班到产品召回再到特定区域内失业率的信息,这一行动激发了从肯尼亚到英国范围内的政府们相继推出类似举措。

    2009年,欧洲一些领先的研究型图书馆和科技信息研究机构建立了伙伴关系致力于改善在互联网上获取科学数据的简易性。

    2010年2月,肯尼斯库克尔在《经济学人》上发表了长达14页的大数据专题报告《数据,无所不在的数据》。库克尔在报告中提到:“世界上有着无法想象的巨量数字信息,并以极快的速度增长。从经济界到科学界,从政府部门到艺术领域,很多方面都已经感受到了这种巨量信息的影响。科学家和计算机工程师已经为这个现象创造了一个新词汇:“大数据”。库克尔也因此成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。

    2011年2月,IBM的沃森超级计算机每秒可扫描并分析4TB(约2亿页文字量)的数据量,并在美国著名智力竞赛电视节目《危险边缘》“Jeopardy”上击败两名人类选手而夺冠。后来纽约时报认为这一刻为一个“大数据计算的胜利。”

    2011年5月,全球知名咨询公司麦肯锡(McKinsey&Company)肯锡全球研究院(MGI)发布了一份报告——《大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域》,大数据开始备受关注,这也是专业机构第一次全方面的介绍和展望大数据。报告指出,大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。报告还提到,“大数据”源于数据生产和收集的能力和速度的大幅提升——由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来,产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。

    2011年12 月,工信部发布的物联网十二五规划上,把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一被提出来,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析,这都是大数据的重要组成部分。

    2012年1月份,瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上,大数据是主题之一,会上发布的报告《大数据,大影响》(Big Data, Big Impact) 宣称,数据已经成为一种新的经济资产类别,就像货币或黄金一样。

    2012年3月,美国奥巴马政府在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》,这一倡议标志着大数据已经成为重要的时代特征。2012年3月22日,奥巴马政府宣布2亿美元投资大数据领域,是大数据技术从商业行为上升到国家科技战略的分水岭,在次日的电话会议中,政府对数据的定义“未来的新石油”,大数据技术领域的竞争,事关国家安全和未来。并表示,国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力;国家数字主权体现对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、海防、空防之后,另一个大国博弈的空间。

    2012年4月,美国软件公司Splunk于19日在纳斯达克成功上市,成为第一家上市的大数据处理公司。鉴于美国经济持续低靡、股市持续震荡的大背景,Splunk首日的突出交易表现尤其令人们印象深刻,首日即暴涨了一倍多。Splunk是一家领先的提供大数据监测和分析服务的软件提供商,成立于2003年。Splunk成功上市促进了资本市场对大数据的关注,同时也促使IT厂商加快大数据布局。

    2012年7月,联合国在纽约发布了一份关于大数据政务的白皮书,总结了各国政府如何利用大数据更好地服务和保护人民。这份白皮书举例说明在一个数据生态系统中,个人、公共部门和私人部门各自的角色、动机和需求:例如通过对价格关注和更好服务的渴望,个人提供数据和众包信息,并对隐私和退出权力提出需求;公共部门出于改善服务,提升效益的目的,提供了诸如统计数据、设备信息,健康指标,及税务和消费信息等,并对隐私和退出权力提出需求;私人部门出于提升客户认知和预测趋势目的,提供汇总数据、消费和使用信息,并对敏感数据所有权和商业模式更加关注。白皮书还指出,人们如今可以使用的极大丰富的数据资源,包括旧数据和新数据,来对社会人口进行前所未有的实时分析。联合国还以爱尔兰和美国的社交网络活跃度增长可以作为失业率上升的早期征兆为例,表明政府如果能合理分析所掌握的数据资源,将能“与数俱进”,快速应变。

    2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立“首席数据官”一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台——“聚石塔”,为天猫、淘宝平台上的电商及电商服务商等提供数据云服务。随后,阿里巴巴董事局主席马云在2012年网商大会上发表演讲,称从2013年1月1日起将转型重塑平台、金融和数据三大业务。马云强调:“假如我们有一个数据预报台,就像为企业装上了一个GPS和雷达,你们出海将会更有把握。”因此,阿里巴巴集团希望通过分享和挖掘海量数据,为国家和中小企业提供价值。此举是国内企业最早把大数据提升到企业管理层高度的一次重大里程碑。阿里巴巴也是最早提出通过数据进行企业数据化运营的企业。

    2014年4月,世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发布了《全球信息技术报告(第13版)》。报告认为,在未来几年中针对各种信息通信技术的政策甚至会显得更加重要。在接下来将对数据保密和网络管制等议题展开积极讨论。全球大数据产业的日趋活跃,技术演进和应用创新的加速发展,使各国政府逐渐认识到大数据在推动经济发展、改善公共服务,增进人民福祉,乃至保障国家安全方面的重大意义。

    2014年5月,美国白宫发布了2014年全球“大数据”白皮书的研究报告《大数据:抓住机遇、守护价值》。报告鼓励使用数据以推动社会进步,特别是在市场与现有的机构并未以其他方式来支持这种进步的领域;同时,也需要相应的框架、结构与研究,来帮助保护美国人对于保护个人隐私、确保公平或是防止歧视的坚定信仰。

     

    大数据相关技术的发展

    大数据技术是一种新一代技术和构架,它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技术,从各种超大规模的数据中提取价值。大数据技术不断涌现和发展,让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速,成为利用数据的好助手,甚至可以改变许多行业的商业模式,大数据技术的发展可以分为六大方向:

    (1)在大数据采集与预处理方向。这方向最常见的问题是数据的多源和多样性,导致数据的质量存在差异,严重影响到数据的可用性。针对这些问题,目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具(如IBM的Data Stage)。

    (2)在大数据存储与管理方向。这方向最常见的挑战是存储规模大,存储管理复杂,需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。分布式文件系统和分布式数据库相关技术的发展正在有效的解决这些方面的问题。在大数据存储和管理方向,尤其值得我们关注的是大数据索引和查询技术、实时及流式大数据存储与处理的发展。

    (3)大数据计算模式方向。由于大数据处理多样性的需求,目前出现了多种典型的计算模式,包括大数据查询分析计算(如Hive)、批处理计算(如Hadoop MapReduce)、流式计算(如Storm)、迭代计算(如HaLoop)、图计算(如Pregel)和内存计算(如Hana),而这些计算模式的混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段。

    (4)大数据分析与挖掘方向。在数据量迅速膨胀的同时,还要进行深度的数据深度分析和挖掘,并且对自动化分析要求越来越高,越来越多的大数据数据分析工具和产品应运而生,如用于大数据挖掘的R Hadoop版、基于MapReduce开发的数据挖掘算法等等。

    (5)大数据可视化分析方向。通过可视化方式来帮助人们探索和解释复杂的数据,有利于决策者挖掘数据的商业价值,进而有助于大数据的发展。很多公司也在开展相应的研究,试图把可视化引入其不同的数据分析和展示的产品中,各种可能相关的商品也将会不断出现。可视化工具Tabealu 的成功上市反映了大数据可视化的需求。

    (6)大数据安全方向。当我们在用大数据分析和数据挖掘获取商业价值的时候,黑客很可能在向我们攻击,收集有用的信息。因此,大数据的安全一直是企业和学术界非常关注的研究方向。通过文件访问控制来限制呈现对数据的操作、基础设备加密、匿名化保护技术和加密保护等技术正在最大程度的保护数据安全。

    互联网的发展是大数据发展的最大驱动力

    截至 2014 年 6月,我国网民规模达 6.32亿,较 2013年底增加1442 万人,互联网普及 46.9%,即接近一半的中国人在使用互联网。互联网的增长速度超越了很多人的预期:4年前即2010年6月,互联网普及率为31.8%,而仅经历了四年,互联网的普及率增加了超过15%。

     

    更为重要的是,CNNIC的数据还显示,截至2014年6月,我国网民上网设备中,手机使用率达83.4%,首次超越传统PC整体使用率(80.9%),手机作为第一大上网终端设备的地位更加巩固,手机使得上网变得更加随时随地,手机上网更加渗透到人们的日常工作和生活中。

    因此,互联网普及使得网民的行为更加多元化,通过互联网产生的数据发展更加迅猛,更具代表性。互联网世界中的商品信息、社交媒体中的图片、文本信息以及视频网站的视频信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,都已经成为大数据的最重要也是增长最快的来源。

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  • 大数据特征与作用

    千次阅读 2017-08-14 10:55:47
    大数据特征(4V+1O): 数据量大(Volume)。第一个特征是数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。 类型繁多(Variety)。第二...
  • 大数据时代已经到来,它俨然成为了企业的战略资源,成为了提高竞争力的关键要素。为此,各个行业都开始用数据指导决策,从微信朋友圈、淘宝京东等电商APP的商品推荐 ,今日头条、抖音快手等媒体的新闻和视频推送,...
  • http://www.leiphone.com/news/201410/NgTsZw3yDjEbk9on.html 大数据的定义与特征大数据big data是这样的数据集合数据量增长速度极快用常规的数据...作者认为具有以下五大特征4V+1O的数据才称之为大数据即 数据量大V...
  • 大数据特征提取

    2013-04-19 15:48:00
    同时,大数据特征提取脱胎于语言自动分词技术,又是对分词技术的有效提升和补充,能够有效发现关键特征和行业术语。灵玖 Lingjoin 采用基于语义的统计语言模型,所处理的大数据不受行业领域限制,能够有效地挖掘出新...
  • 大数据的定义与特征  大数据(big data)是这样的数据集合:数据量增长速度极快,用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。  作者认为具有以下五大特征(4V+1O)的...
  • 从大量的电力数据和行业数据中选取所需指标数据,形成行业电力经理指数EMI(Electricity Managers Index)指标体系。利用统计检验-粗糙集分析法筛选出关键指标,优化行业电力经理指数指标体系,并提出基于行业电量...
  • 大数据的4v特征 数据量大 TB->PB->ZB HDFS分布式文件系统 数据种类多 结构化数据 Mysql为主的存储和处理 非结构化数据 图像、音频等 HDFS、MR、Hive 半结构化数据 XML形式、HTML形式 HDFS、MR、...
  • 大数据特征

    2018-05-21 09:13:00
    一、大数据特征 1. 数据体量巨大 2. 数据类型多样(文本,图像,视频,音频) 3. 价值密度低,商业价值高 4.速度要求快,数据输出输入的速度 二、大数据之核心 1.数据的存储 2. 数据的计算(处理) 三、...
  • Hadoop:大数据特征4V

    千次阅读 2020-01-26 12:23:51
    (一)大数据特征 目前来说,大数据的特征还存在一定的争议。但按照普遍被接受的4V,即规模性(volume)、多样性(variety)、价值密度(value)和 高速性(velocity)进行描述。 1:数据量大(volume) 非结构...
  • 对于“大数据”研究机构Gartner给出了这样的定义,“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来... 大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬
  • 大数据有哪些特征

    2021-05-05 13:07:47
    大数据特征通常指的4V。 1.数据量大(Volume) 非结构化数据的超大规模和增长,导致数据集合的规模不断扩大,数据单位已从GB到TB再到PB级,甚至开始以EB和ZB来计数。 2.类型繁多(Variety) 大数据的类型不仅包括网络...
  • 1.试述大数据的基本特征 4V+1V 中文 解释 Volume 海量 数据量大 根据IDC作出的估测, 数据一直都在以每年 50%的速度增长 Velocity 快速 处理速度快 从数据的生成到消耗,时间窗口非常小,可用于生成决策的...
  • 大数据特征有哪些

    2021-01-07 13:46:56
     大数据特征首先就体现为“大”,从先Map3时代,一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求,然而随着时间的推移,存储单位从过去的GB到TB,乃至现在的PB、EB级别。只有数据体量达到了PB级别以上,才能被称为...

空空如也

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