大数据的关键技术有数据的存储

发布网友发布时间：2024-09-30 14:31

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热心网友时间：2024-11-04 23:51

大数据处理的关键技术包括以下几个方面：
1. 大数据采集技术：涉及RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据以及移动互联网数据等多种数据类型的采集，这些数据既包括结构化的，也包括半结构化和非结构化的海量数据。这些数据是大数据知识服务模型的基础。
2. 大数据预处理技术：该技术主要对采集到的数据进行识别、提取和清洗等操作。
2.1 抽取：数据抽取过程将复杂的数据转化为单一或易于处理的格式，以便快速分析处理。
2.2 清洗：大数据中包含大量无价值的数据，甚至包括错误的数据，因此需要通过过滤去除噪声，提取有效数据。
3. 大数据存储及管理技术：该技术负责将采集到的数据存储在存储器中，建立数据库并进行管理。它解决了大数据的可存储性、可表示性、可处理性、可靠性和有效传输等关键问题。
4. 大数据分析及挖掘技术：该技术改进了现有的数据挖掘和机器学习技术，并开发了新的数据挖掘技术，如数据网络挖掘、特异群组挖掘和图挖掘。它还突破了大数据融合技术，如基于对象的数据连接和相似性连接，以及面向领域的大数据挖掘技术，如用户兴趣分析、网络行为分析和情感语义分析。
5. 大数据展现与应用技术：大数据技术能够挖掘海量数据中的信息和知识，为各种社会经济活动提供依据，提高运行效率和集约化程度。在中国，大数据主要应用于商业智能、*决策和公共服务等领域。
例如，商业智能技术、*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、环境监测技术和警务云应用系统（包括道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗和指挥调度等*信息系统）都是大数据技术的应用实例。以上内容根据百度文库资料整理，原文请参见《大数据关键技术》。