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大数据前沿技术有哪些(大数据前沿技术有哪些股票)

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本篇文章给大家谈谈大数据前沿技术有哪些,以及大数据前沿技术有哪些股票对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 本文目录一览: 1、请问大数据的关键技术有哪些?

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本文目录一览:

请问大数据的关键技术有哪些?

分布式计算,非结构化数据库,分类、聚类等算法。

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。

扩展资料:

大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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、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系统。

参考资料来源:百度百科-大数据

大数据技术包括哪些

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。

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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、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: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。

大数据方面核心技术有哪些?

大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理:FlumeNG实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。

2、数据存储:Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗:MapReduce作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算。

4、数据查询分析:Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化:对接一些BI平台,将分析得到的数据进行可视化,用于指导决策服务。

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 MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、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。

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