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大数据技术
2页1、大数据大数据资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察,或称巨量(big data,mega data)力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的4V特点:Volume(大量)、 Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。 第二,数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。 第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。 云计秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、第四,处理速 度快。 1算互联网车联网平板电脑传感器,无以及遍布地球各个角落的各种各样的、 、移 动PC、手机、一不是数据来源或者承载的方式。 大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。关)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到 Big data 大数据(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
2、、数百或甚至数千的电脑分 配工作。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。 大的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, 包括大文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联)数据库,数据挖掘电网,分布式规模并 行处理(MPP关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的网,和可扩展的存储系统, 但不是所有的MPP的负载,监控,备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。SOA官理大数据soa的三个数据中心模型分别是数据即服务(DaaS)模型、物理层次结 构模型和架构组件模型。DaaS数据存取的模型描述了数据是如何提供给SOA组件的。物理模 型描述了数据是如何存储的以及存储的层次图是如何传送到SOA数据存储器上的。最后,架构 模型描述了数据、数据管理服务和SOA组件之间的关系。从大数据的价值链条来分析,存在三种模式:1- 手握大数据,但是没有利用好;比较典型的是金融机构,电信行业,政府机构等。2- 没有数据,但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业,比如,埃森哲,IBM, Oracle等。等。 M
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