什么是大数据
- 分类:硬件教程 发布时间: 2022年10月01日 11:51:00
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。通过大量的统计了解大家的喜好,想要的东西,从而得到他们想要的,比如精准营销,征信分析,消费分析等等。
工具/原料:
系统版本:win7
品牌型号:联想thinkbook14
方法/步骤:
大数据时代怎么理解,什么是大数据:
现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。下面来介绍一下什么是大数据时代以及其的理解。
一、大数据的定义:
大数据(Big data)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。
二、大数据的特点:
数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据,但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的,需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
三、大数据的意义和前景:
大数据是对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临,一切真相将会展现在大家面前。
四、大数据时代的影响:
越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产,数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。如2012年3月22日,奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展,将“大数据战略”上升为国家意志。联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书,指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇,人们如今可以使用极为丰富的数据资源,来对社会经济进行前所未有的实时分析,帮助政府更好地响应社会和经济运行。
五、大数据技术的具体内容:
分布式存储计算架构(强烈推荐:Hadoop)
分布式程序设计(包含:Apache Pig或者Hive)
分布式文件系统(比如:Google GFS)
多种存储模型,主要包含文档,图,键值,时间序列这几种存储模型(比如:BigTable,Apollo, DynamoDB等)
数据收集架构(比如:Kinesis,Kafla)
集成开发环境(比如:R-Studio)
程序开发辅助工具(比如:大量的第三方开发辅助工具)
调度协调架构工具(比如:Apache Aurora)
机器学习(常用的有Apache Mahout 或 H2O)
托管管理(比如:Apache Hadoop Benchmarking)
安全管理(常用的有Gateway)
大数据系统部署(可以看下Apache Ambari)
搜索引擎架构( 学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎)
多种数据库的演变(MySQL/Memcached)
商业智能(大力推荐:Jaspersoft )
数据可视化(这个工具就很多了,可以根据实际需要来选择)
大数据处理算法(10大经典算法)
大数据中常用的分析技术?
A/B测试、关联规则挖掘、数据聚类、
数据融合和集成、遗传算法、自然语言处理、
神经网络、神经分析、优化、模式识别、
预测模型、回归、情绪分析、信号处理、
空间分析、统计、模拟、时间序列分析
大数据未来的应用趋势预测?
每个人健康和生活都需要的个性化建议;
企业管理中的选择和开拓新市场的可靠信息来源;
社会治理中大众利益的发现与政策满足。
总结:
上述内容就是小编给大家分享的大数据时代怎么理解,什么是大数据,你了解了吗?
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