精华内容
下载资源
问答
  • 大数据采集技术是指通过 RFID 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各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。 因为数据源多种多样,数据量大,产生速度快,所以大数据采集技术也
  • 大数据哪些存储方式

    千次阅读 2020-02-18 18:55:27
    那么针对于大数据存储问题的解决,大数据的存储方式哪些,在这些大数据存储方式上又该如何选择,下面我们来了解一下。 大数据的兴起,看起来似乎也就是这几年的功夫,但是实际上,只是因为大数据技术走向成熟,才...

    大数据的火热,带来的是大数据相关技术的火热,大数据处理当中面临的第一道障碍就是关于大数据存储的问题。那么针对于大数据存储问题的解决,大数据的存储方式有哪些,在这些大数据存储方式上又该如何选择,下面我们来了解一下。

    大数据的兴起,看起来似乎也就是这几年的功夫,但是实际上,只是因为大数据技术走向成熟,才推动了大数据在各个行业当中的落地,才有了大家所看到的大数据火热发展的现象。

    大数据因为规模大、类型多样、新增速度快,所以在存储和计算上,都需要技术支持,依靠传统的数据存储和处理工具,已经很难实现高效的处理了。大数据的存储方式有哪些,怎么选择,其实也跟大数据的数据特征有很大的关系。

    以往的数据存储,主要是基于关系型数据库,而关系型数据库,在面对大数据的时候,存储设备所能承受的数据量是有上限的,当数据规模达到一定的量级之后,数据检索的速度就会急剧下降,对于后续的数据处理来说,也带来了困难。

    为了解决这个主题,主流的数据库系统都纷纷在给出解决方案,比如说MySQL提供了MySQL proxy组件,实现了对请求的拦截,结合分布式存储技术,从而可以将一张很大的表中的记录拆分到不同的节点上去进行查询。对于每个节点来说,数据量不会很大,从而提升了查询效率。

    但是实际上,这样的方式没有从根本上解决问题。而后来的非关系型数据库,比如MongoDB、HBase等,由于摆脱了表的存储模式,再加上起步较晚,所以对大数据的响应要比关系型数据库快的多。

    MongoDB和HBase天生都支持分布式存储,即将一份大的数据分散到不同的机器上进行存储,从而降低了单个节点的存取压力,这就使得大数据存储和处理都得到了比较好的解决。

    大数据的存储方式有哪些?其实总结下来就是传统的关系型数据库和现如今主流的非关系型数据库,而从大数据处理的角度,非关系型数据库无疑是最佳的选择。总之,每种数据库各有各的优势和劣势,具体怎么选要视实际情况而定。

    展开全文
  • 大数据方面核心技术有哪些

    千次阅读 2019-04-15 13:24:44
    目前,大数据领域每年都会涌现出大量新的技术,成为...那么下面我们就说说大数据方面的核心技术有哪些:1. 大数据生命周期 在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:199427210,群里都是学大数据开发的,...

    目前,大数据领域每年都会涌现出大量新的技术,成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来,为人类社会经济活动提供依据,提高各个领域的运行效率,甚至整个社会经济的集约化程度。那么下面我们就说说大数据方面的核心技术有哪些:
    1. 大数据生命周期

     

    在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:199427210,群里都是学大数据开发的,如果你正在学习
    大数据 ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有大数据软件开发相关的),包括我
    自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。

     

    · 底层是基础设施,涵盖计算资源、内存与存储和网络互联,具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和管理,包括文件系统、数据库和类似YARN的资源管理系统。然后是计算处理层,如hadoop、MapReduce和Spark,以及在此之上的各种不同计算范式,如批处理、流处理和图计算等,包括衍生出编程模型的计算模型,如BSP、GAS 等。

    · 数据分析和可视化基于计算处理层。分析包括简单的查询分析、流分析以及更复杂的分析(如机器学习、图计算等)。查询分析多基于表结构和关系函数,流分析基于数据、事件流以及简单的统计分析,而复杂分析则基于更复杂的数据结构与方法,如图、矩阵、迭代计算和线性代数。一般意义的可视化是对分析结果的展示。但是通过交互式可视化,还可以探索性地提问,使分析获得新的线索,形成迭代的分析和可视化。基于大规模数据的实时交互可视化分析以及在这个过程中引入自动化的因素是目前研究的热点。

    · 2.大数据技术生态

    · 大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异,主要区别在于:由于大数据要处理大量、非结构化的数据,所以在各处理环节中都可以采用并行处理。目前,Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。

    · 3.大数据采集与预处理

    在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节。根据MapReduce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。对于不同的数据集,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。针对管理信息系统中异构数据库集成技术、Web 信息系统中的实体识别技术和DeepWeb集成技术、传感器网络数据融合技术已经有很多研究工作,取得了较大的进展,已经推出了多种数据清洗和质量控制工具。

    · 4.大数据存储与管理

     

    按数据类型的不同,大数据的存储和管理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。针对这类大数据,通常采用新型数据库集群。它们通过列存储或行列混合存储以及粗粒度索引等技术,结合MPP(Massive Parallel Processing)架构高效的分布式计算模式,实现对PB 量级数据的存储和管理。这类集群具有高性能和高扩展性特点,在企业分析类应用领域已获得广泛应用;第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。

     

    应对这类应用场景,基于Hadoop开源体系的系统平台更为擅长。它们通过对Hadoop生态体系的技术扩展和封装,实现对半结构化和非结构化数据的存储和管理;第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据,因此采用MPP 并行数据库集群与Hadoop 集群的混合来实现对百PB 量级、EB量级数据的存储和管理。一方面,用MPP 来管理计算高质量的结构化数据,提供强大的SQL和OLTP型服务;另一方面,用Hadoop实现对半结构化和非结构化数据的处理,以支持诸如内容检索、深度挖掘与综合分析等新型应用。这类混合模式将是大数据存储和管理未来发展的趋势。

    · 5.大数据计算模式与系统

    · 所谓大数据计算模式,即根据大数据的不同数据特征和计算特征,从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象(abstraction)或模型(model)。例如,MapReduce 是一个并行计算抽象,加州大学伯克利分校著名的Spark系统中的“分布内存抽象RDD”,CMU 著名的图计算系统GraphLab中的“图并行抽象”(Graph Parallel Abstraction)等。传统的并行计算方法,主要从体系结构和编程语言的层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型,但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征,因此大数据处理需要更多地结合这些高层特征考虑更为高层的计算模式。

     

    根据大数据处理多样性的需求和以上不同的特征维度,目前出现了多种典型和重要的大数据计算模式。与这些计算模式相适应,出现了很多对应的大数据计算系统和工具。由于单纯描述计算模式比较抽象和空洞,因此在描述不同计算模式时,将同时给出相应的典型计算系统和工具。

    · 6.大数据分析与可视化

    大规模数据的可视化主要是基于并行算法设计的技术,合理利用有限的计算资源,高效地处理和分析特定数据集的特性。通常情况下,大规模数据可视化的技术会结合多分辨率表示等方法,以获得足够的互动性能。


    在科学大规模数据的并行可视化工作中,主要涉及数据流线化、任务并行化、管道并行化和数据并行化4 种基本技术。微软公司在其云计算平台Azure 上开发了大规模机器学习可视化平台(Azure Machine Learning),将大数据分析任务形式为有向无环图并以数据流图的方式向用户展示,取得了比较好的效果。在国内,阿里巴巴旗下的大数据分析平台御膳房也采用了类似的方式,为业务人员提供的互动式大数据分析平台。

    展开全文
  • 大数据哪些特征?

    万次阅读 多人点赞 2021-05-05 13:07:47
    本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢! 本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系 解答 大数据特征通常...

    写在前面

    本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!

    本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系

    解答

    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日志、音频、视频、图片、地理位置信息等结构化数据,还包括半结构化数据甚至是非结构化数据,具有异构性和多样性的特点。
    3.价值密度低(Value) 大数据本身存在较大的潜在价值,但由于大数据的数据量过大,其价值往往呈现稀疏性的特点。虽然单位数据的价值密度在不断降低,但是数据的整体价值在提高。
    4.速度快时效高(Velocity) 要求大数据的处理速度快,时效性高,需要实时分析而非批量式分析,数据的输入、处理和分析连贯性地处理。
    

    大数据4V

    补充

    7V

    还有3V也常见于各类大数据相关书刊,但是存在争议。

    精准性(Veracity)

    在大数据的背景下,精准性指的是准确地分析数据,以获得有意义的结果。

    由于数据源众多,尤其某些用户输入的非结构化数据的质量不太可靠,处理某些渠道的数据时必须慎之又慎。如果有企业想要在业务上应用这些数据,必须更加严格地验证这些数据的准确性。

    视野(Vision):

    每一个大数据领域相关的企业都应该有一个清晰的视野,并且改进业务流程来充分利用它。同时,企业的管理层应该充分理解数据湖等大数据技术给企业带来的变化,并在决策时充分考虑到这一点。

    可视化(Visualization)

    大数据预期将存储巨量数据。其中部分数据意义重大,另一部分则不尽然。数据科学家们会研究这些数据来发现有意义的规律,这些发现需要以有效的方式呈现给管理层。

    要取得大数据方面的成功,对各种格式的数据进行有意义的可视化是必不可少的。

    展开全文
  • 哪些因素影响大数据的发展

    千次阅读 2020-07-08 13:57:15
    下面我们就一起来了解一下,影响大数据技术发展的因素都有哪些。  影响大数据发展的因素:  1.中小企业如何在大数据和算法决策时代开展竞争  没有互联网巨头或全球快速消费品公司的海量数据集的中小...

      大数据作为国家近年来支持的一项重要项目,许多相关企业围绕大数据的商业价值利用进行了数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等大数据分析项目开发,逐渐成为业界人士追求的利润焦点,但大数据分析往往容易出现各种问题,导致分析结果不准确,导致项目开发失败。下面我们就一起来了解一下,影响大数据技术发展的因素都有哪些。

    哪些因素影响大数据的发展

     

      影响大数据发展的因素:

     

      1.中小企业如何在大数据和算法决策时代开展竞争

     

      没有互联网巨头或全球快速消费品公司的海量数据集的中小公司如何能够在大数据和算法决策时代开展竞争。大公司利用网络服务的网络效应巩固其地位,这对于良性创新圈是一个风险,或许人们已经看到了这种风险。

     

      2.开放数据需要像开源软件一样认真对待

     

      众所周知,开源软件背后是大数据和机器学习产品和服务的兴起。开放源码的商业和技术案例的重要性多年前就得到了证实。然而,人们对开放数据对创新的重要性的关注却少之又少。

     

      全球大的开放式公司数据库提供商OpenCorporations公司联合创始人兼席执行官ChrisTaggart强调了企业在依赖专有数据集时遇到的问题,指出这些数据源可能是粗略的,并且元数据不会在产品间共享。开放数据更透明,不会将企业锁定在昂贵的商业合同中,而这些合同对于企业来说很难放弃。

     

      3.捕获和管理实时数据的重要性

     

      虽然人工智能和机器学习项目并不总是需要实时或接近实时的数据,但构建能够处理数据的系统的能力可能是一种具有价值的竞争优势形式。随着数据驱动的决策越来越多地嵌入到组织中,竞争优势有时会转移到那些能够对事件作出更快响应的组织中。亚马逊网络服务在这方面的规模和广度表明,实现这一点的工具变得越来越容易和便宜。

     

      4.法律和道德问题开始改变企业的创新方式

     

      牛津大学SandraWachter博士在会上的演讲强调了一个问题,而在未来一两年内,这个问题可能会得到更多讨论。她指出,许多公司现在意识到他们有义务保护个人数据,因为GDPR法规等相关法律已经生效。然而,一个讨论较少的问题也是监管机构仍在努力解决的问题是,推理以及由嵌入式算法需要根据其处理的数据做出的决定。

     

      至少在欧洲,用户有权查看持有的数据,并在不同程度上纠正或删除。但是,由于信用检查和健康保险等领域的数据,企业可能会自动对用户做出假设,因此用户没有相同的补救措施。

     

      大数据如浪潮般席卷全球。越来越多的国家开始从战略层面认识大数据,然而任何发展都不应盲目跟从,而应该在发展中不断认识其发展的意义与遇到的困难挑战,要做到及时发现总结,才能更好的发展。

    展开全文
  • 大数据哪些软件可以使用?

    千次阅读 2019-03-07 22:34:30
    大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储...
  • 大数据中数据采集的几种方式

    万次阅读 2020-04-10 17:56:04
    一、采集大数据的方法 1.1通过系统日志采集大数据 用于系统日志采集的工具,目前使用最广泛的有:Hadoop 的Chukwa、ApacheFlumeAFacebook的Scribe和LinkedIn的Kafka等。这里主要学习Flume。 Flume是一个高可靠的...
  • 大数据核心技术有哪些?怎么样学好大数据开发?大数据技术,简而言之,就是提取大数据价值的技术,是根据特定目标。想要成为炙手可热的大数据技术人才,这些大数据的核心技术一定要知晓! 很多初学者,对大数据...
  • 随着大数据、互联网和物联网的深度渗入,智慧城市已经成为城市现代化发展的首要任务和目标,即将大数据等数字技术融入城市生活和管理的各个方面,使城市的各项数据均能得到整合利用。那么大数据平台技术能够提供哪些...
  • 银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平,银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势:一方面,银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据,这些数据在...
  • 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。那么工业大数据的特征有哪些?  工业大数据除具有...
  • 大数据方面核心技术有哪些

    千次阅读 2021-02-08 00:00:00
    简单来说,从大数据的生命周期来看,无外乎四个方面:大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析,共同组成了大数据生命周期里最核心的技术,下面分开来说:一、大数据采集大数据采集,即对各种...
  • 大数据的使用方法,主要有哪些

    千次阅读 2019-04-13 12:19:08
    基于这个原因,深度理解用户的重要性已经远胜以往,因此许多机构开始使用大数据技术来挖掘用户信息。 在这个时代,企图收获成功(甚至是求生存)的在线业务必须切实的理解顾客的体验和行为,因此海量数据的收集及挖掘...
  • 大数据越来越火,大数据发展到现在,有了一定的技术和商业积累,但是发展到至今,还有很多难题等待我们解决,最主要的挑战,属于成本、实时性、安全等三方面的挑战,接下来为大家一一详解: 1.成本挑战,运营商普遍...
  • 大数据经典案例有哪些

    千次阅读 2020-05-16 21:08:20
    近两年,“大数据” 这个词越来越为大众所熟悉,“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前,面对大数据,相信许多人都一头雾水。 下面我们通过几个经典案例,让大家实打实触摸一把“大数据”。 你会发现它其实就...
  • 指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯,而大数据技术,说简单一点就是:从各种各样类型的数据中,快速获得有价值...
  • 大数据对思维方式的重要影响

    千次阅读 2018-03-05 09:51:00
    1.试述大数据对思维方式的重要影响。 大数据思维能使我们在决策过程中超越原有思维框架的局限。每个人都是依据自己对现实的认识和判断而不是现实本身作出行动决策的。以数据为基础的智能决策有两个步骤。第一是对...
  • 谢邀,大数据现在可以说是无处不在,作为身处在信息流广告行业的微思敦,可以说是受到了大数据的很多益处,比如,大数据让营销更准确,我们可以找对人、说不一样的话,接下来我们一一展开。首先是人群的定向,也就是...
  • 大数据的量、速度和种类使得提取信息和获得业务洞察变得很困难。以下操作是一个良好的开端:依据必须处理的数据的格式、要应用的分析类型、使用的处理技术,以及目标系统需要获取、加载、处理、分析和存储数据的数据...
  • 大数据可视化方法有哪些

    千次阅读 2020-04-16 13:44:13
    随着计算机技术、物联网技术和现代智能终端技术的发展,大数据时代已经到来。大到企业、政府、媒体部门,小到个人,每天都在进行"读读"。各种各样的复杂数据和信息充斥着人们的眼球。这就需要一种有效的方法从海量...
  • 一谈到大数据技术,很多人首先想到的是数学,大概是因为数字在数学体系中稳固的位置吧,这也是理所当然的。大数据时代已经被抄的很热了,这个行业目前已经逐渐成熟,想学习大数据开发的人越来越多。每天我们在互联网...
  • 奥地利符号计算研究所(Research Institute for Symbolic Computation,简称RISC)的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章,提到他...大数据等最核心的关键技术:32个算法 1、A* 搜索算法——图形搜索...
  • 大数据面试要注意哪些方面?一般来说,求职者要做好自我介绍、面试提问和专业考题三大方面的准备。下面是小编专门为大数据求职者整理的面试攻略,希望对大家找工作有所帮助。一、大数据面试的自我介绍。面试一开始,...
  • 通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析,信息技术和全球工业系统正在深入融合,给全球工业带来深刻的变革,创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业...
  • 因此有很多人担忧,传统的数据处理方法还是否能够应对大数据,其实这个担忧是正确的,我们不能总是想着一劳永逸,只有居安思危才能够让技术得到发展。下面我们就给大家介绍一下现在传统数据处理方式和现今大数据的...
  • 简介:在这篇文章中,我们看到了顶尖的大数据公司。这并不是一个详尽的清单,还有许多其他公司正在起步,但有能力发展得更快。这将对其他竞争对手构成挑战...大数据以结构化和非结构化的方式描述了大量的数据。数据...
  • 大数据应用智能交通有哪些意义

    千次阅读 2020-07-15 13:58:56
    智能交通成为改善城市交通的关键所在,为此,及时、准确获取交通数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提,而这一难题可以通过大数据技术得到解决。  智能交通需求与大数据契合  智能交通整体框架...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 218,704
精华内容 87,481
关键字:

哪些方式可以获得大数据