大数据系统及分析技术

发布网友发布时间：2024-04-30 02:00

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热心网友时间：2024-05-03 08:59

IDC定义大数据：数据价值的挖掘新范式</

大数据，是海量、多样且快速生成的宝贵资产，其核心在于从巨量数据中提取价值。IDC定义它为一种新的架构和技术，旨在高效处理PB级别的数据。

大数据的特性</

海量</: 数据量之大，分布式存储技术如Hadoop和HDFS使成本降低到PB级别，降低了存储门槛。
多样性</: 数据种类繁多，统一数据结构的挑战是关键。
实时性</: 快速的数据处理能力满足即时需求，但价值密度较低。
价值密度低</: 需要通过深度挖掘找出关键信息，成为核心任务。

大数据生命周期的阶段</

预处理阶段</: 数据清洗、分类、结构化存储，同时构建和不断优化模型。
商业价值</: 用户行为分析与个性化推荐，是大数据的核心商业应用。

大数据处理流程</

数据生成与获取</: 来自物联网、互联网、传感器、生命科学和社交网络的丰富数据源。
预处理</: 严谨的筛选、排序和清洗过程。
处理方法</: 包括清理、集成、变换和规约等关键技术。
存储技术</: 分布式系统（HDFS、键值系统）、NoSQL数据库及云存储，支持大规模存储。

大数据存储技术路径多元，如分布式架构的Hadoop和MPP混合架构，前者强调稳定性和扩展性，后者追求高性能和灵活性。数据分析挖掘集统计、AI与数据库技术于一体，计算框架涵盖批处理、流处理、交互式等多元形态。

价值驱动与应用领域</

大数据推动医疗、商业等领域革新，如医疗领域的研究改进，商业界的预测分析。大数据处理理念围绕整体性、效率和相关性，涵盖批量处理、实时处理和混合处理等多种形式。

批处理系统如Hadoop MapReduce，适用于物联网、电商等领域，而流处理系统如Storm，如金融数据实时采集。交互式计算如Spark和HBase，提供实时反馈，适用于OLTP和OLAP等场景。

深度学习与知识计算</

深度学习在语音、图像等领域取得突破，如Google的无标注人脸检测和DistBelief的视频识别。知识计算则依赖大数据的知识抽取和知识库构建，如手工知识库知网和自动知识库Probase。

大数据处理的未来趋势包括专业化、多样化和实时性，而图数据处理在互联网社交和自然科学等领域扮演重要角色。

总结与展望</

大数据处理系统及分析技术的发展日新月异，深度学习等技术成为关键驱动力。随着互联网技术的推动，大数据时代已经全面开启，期待更多的创新和突破。欲了解更多深度内容，关注“云时代的运维开发”微信公众号，探索更多前沿资讯。