什么是大数据的技术与大数据处理

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大数据技术

数据收集:ETL工具负责将分布式异构数据源(如关系数据和平面数据文件)中的数据提取到临时中间层,以进行清理,转换,集成,最后加载到数据仓库或数据集市。在线分析处理和数据挖掘的基础。

数据访问:关系数据库,NOSQL,SQL等。

基础设施:云存储,分布式文件存储等。

数据处理:自然语言处理(NLP)是一门研究人与计算机之间语言问题的学科。处理自然语言的关键是让计算机“理解”自然语言,因此自然语言处理也称为自然语言理解(NLU),也称为计算语言学。一方面,它是语言信息的处理。一个分支,另一方面它是人工智能

(AI,人工智能)的核心主题之一。

统计分析:假设检验,显着性检验,差异分析,相关分析,T检验,方差分析,卡方分析,偏相关分析,距离分析,回归分析,简单回归分析,多元回归分析,逐步回归,回归预测和残差分析,岭回归,逻辑回归分析,曲线估计,因子分析,聚类分析,主成分分析,因子分析,快速聚类和聚类,判别分析,对应分析,多元对应分析(最优规模分析),自助技术,和更多。

数据挖掘:分类、估计、预测、关联分组或关联规则、聚类、描述和可视化、描述和可视化、复杂数据类型挖掘(文本、Web、图形图像、视频、音频等)

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模型预测:预测模型,机器学习,建模仿真。

结果显示:云计算、标签云、关系图等。

大数据处理

1。大数据处理之一:采集

大数据的收集是指使用多个数据库来接收客户端发送的数据(web、app或sensor表单等),用户可以使用这些数据库进行简单的查询和处理。例如,电子商务使用传统的关系数据库mysql和oracle来存储每个事务数据。此外,诸如redis和mongodb等nosql数据库通常用于数据收集。

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在收集大数据的过程中,其主要特点和挑战是高并发性,因为可能有成千上万的用户可以访问和操作,如火车票网站和淘宝,他们的并发流量有数百万的峰值,因此大量的数据库需要在E部署在收集端以支持它们。如何在这些数据库之间实现负载平衡和碎片化,真正需要深入的思考和设计。

2。大数据处理2:导入/预处理

虽然集合端本身有许多数据库,但如果要有效地分析这些海量数据,则应将这些数据从前端导入集中式大型分布式数据库或分布式存储集群,并且可以导入基础知识。做一些简单的清洁和预处理工作。还有一些用户使用来自Twitter的Storm来传输数据,以满足某些服务的实时计算需求。

导入和预处理过程的特点和挑战主要是导入大量数据,每秒导入量通常达到100兆字节甚至几千兆字节。

3.大数据处理3:统计/分析

统计和分析主要使用分布式数据库或分布式计算集群对存储在其中的海量数据进行常见分析和子采样,以满足最常见的分析需求。在这方面,一些实时要求将是使用EMC的GreenPlum,Oracle的Exadata和基于MySQL的柱状存储Infobright等,以及一些批处理或基于半结构化数据的要求,可以使用Hadoop。

这部分统计和分析的主要特点和挑战是分析涉及大量数据,这将极大地占用系统资源,尤其是I/O.

4.大数据处理4:挖掘

与以往的统计和分析过程不同,数据挖掘一般没有预先设定的主题,主要是基于对现有数据的各种算法的计算,从而达到预测的效果(Predict),从而实现一些需要高级数据分析。典型的算法包括用于聚类的Kmeans,用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes。使用的主要工具是Hadoop的Mahout。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法非常复杂,并且计算中涉及的数据量和计算量非常大。常用的数据挖掘算法主要是单线程的。

整个大数据处理的一般过程至少应该满足这四个方面的步骤,才能被视为一个比较完整的大数据处理。

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大数据技术

数据收集:ETL工具负责将分布式异构数据源(如关系数据和平面数据文件)中的数据提取到临时中间层,以进行清理,转换,集成,最后加载到数据仓库或数据集市。在线分析处理和数据挖掘的基础。

数据访问:关系数据库,NOSQL,SQL等。

基础设施:云存储,分布式文件存储等。

数据处理:自然语言处理(NLP)是一门研究人与计算机之间语言问题的学科。处理自然语言的关键是让计算机“理解”自然语言,因此自然语言处理也称为自然语言理解(NLU),也称为计算语言学。一方面,它是语言信息的处理。一个分支,另一方面它是人工智能

(AI,人工智能)的核心主题之一。

统计分析:假设检验,显着性检验,差异分析,相关分析,T检验,方差分析,卡方分析,偏相关分析,距离分析,回归分析,简单回归分析,多元回归分析,逐步回归,回归预测和残差分析,岭回归,逻辑回归分析,曲线估计,因子分析,聚类分析,主成分分析,因子分析,快速聚类和聚类,判别分析,对应分析,多元对应分析(最优规模分析),自助技术,和更多。

数据挖掘:分类,估计,预测,亲和性分组或关联规则,聚类,描述和可视化,描述和可视化,复杂数据类型挖掘(文本,Web,图形图像,视频,音频等)

模型预测:预测模型,机器学习,建模仿真。

结果如下:云计算,标签云,关系图等。

大数据处理

1.大数据处理之一:收购

大数据的集合是指使用多个数据库来接收从客户端发送的数据(Web,App或传感器形式等),用户可以使用这些数据库进行简单的查询和处理。例如,电子商务使用传统的关系数据库MySQL和Oracle来存储每个交易数据。此外,Redis和MongoDB等NoSQL数据库通常用于数据收集。

在收集大数据的过程中,其主要特点和挑战是高并发性,因为可能有数千个用户访问和操作,如火车票务网站和淘宝网,它们的并发流量是有数百万的峰值,所以很大需要在集合端部署数据库以支持它们。如何在这些数据库之间加载平衡和分段确实需要深入的思考和设计。

2.大数据处理2:导入/预处理

虽然集合端本身有许多数据库,但如果要有效地分析这些海量数据,则应将这些数据从前端导入集中式大型分布式数据库或分布式存储集群,并且可以导入基础知识。做一些简单的清洁和预处理工作。还有一些用户使用来自Twitter的Storm来传输数据,以满足某些服务的实时计算需求。

导入和预处理过程的特点和挑战主要是导入大量数据,每秒导入量通常达到100兆字节甚至几千兆字节。

3.大数据处理3:统计/分析

统计和分析主要使用分布式数据库或分布式计算集群对存储在其中的海量数据进行常见分析和子采样,以满足最常见的分析需求。在这方面,一些实时要求将是使用EMC的GreenPlum,Oracle的Exadata和基于MySQL的柱状存储Infobright等,以及一些批处理或基于半结构化数据的要求,可以使用Hadoop。

这部分统计和分析的主要特点和挑战是分析涉及大量数据,这将极大地占用系统资源,尤其是I/O.

4.大数据处理4:挖掘

与以往的统计和分析过程不同,数据挖掘一般没有预先设定的主题,主要是基于对现有数据的各种算法的计算,从而达到预测的效果(Predict),从而实现一些需要高级数据分析。典型的算法包括用于聚类的Kmeans,用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes。使用的主要工具是Hadoop的Mahout。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法非常复杂,并且计算中涉及的数据量和计算量非常大。常用的数据挖掘算法主要是单线程的。

整个大数据处理的一般过程至少应该满足这四个方面的步骤,才能被视为一个比较完整的大数据处理。