大数据方面核心技术有哪些
发布时间：2022-10-27 10:50:25 所属栏目：大数据 来源：
导读： 简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面： 大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：
一、大数据采集
大数据收集
一、大数据采集
大数据收集
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简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面： 大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说： 一、大数据采集 大数据收集是来自各种来源的结构化和非结构化海量数据的集合。 [En] Big data collection is the collection of structured and unstructured massive data from various sources. 二、大数据预处理 大数据预处理是指在进行数据分析之前，对采集到的原始数据进行一系列的清理、填充、平滑、合并、归一化、一致性检查等操作，以提高数据质量，为后期的分析工作奠定基础。数据前处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据协议。 [En] Big data preprocessing refers to a series of operations on the original data collected before data analysis, such as “cleaning, filling, smoothing, merging, normalization, consistency check”, etc., in order to improve data quality and lay the foundation for later analysis work. Data preprocessing mainly includes four parts: * data cleaning, data integration, data conversion, data protocol * . 三、大数据存储 大数据存储是指利用内存将采集到的数据以数据库的形式存储的过程，包括三条典型的路径： [En] Big data storage refers to the process of using memory to store collected data in the form of a database, including three typical routes: 1、基于MPP架构的新型数据库集群 采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。 较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。 2、基于Hadoop的技术扩展和封装 基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。 伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。 3、大数据一体机 这是为大数据分析和处理而设计的软件和硬件的组合。它由一套集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统以及预先安装和优化的软件组成，用于数据查询、处理和分析。它具有良好的稳定性和垂直可扩展性。 [En] This is a combination of software and hardware designed for big data’s analysis and processing. It consists of a set of integrated servers, storage devices, operating systems, database management systems, and software pre-installed and optimized for data query, processing and analysis. It has good stability and vertical expansibility. 四、大数据分析挖掘 从可视化分析、数据挖掘算法、预测分析、语义引擎、数据质量管理等方面对无序数据进行抽取、提取和分析的过程。 [En] The process of extraction, extraction and analysis of disorganized data from the aspects of visual analysis, data mining algorithm, predictive analysis, semantic engine, data quality management and so on. 1、可视化分析 视觉分析是指借助图形手段，清晰有效地传达和交流信息的分析手段。主要用于海量数据的关联分析，即借助可视化的数据分析平台，对分散的异质数据进行关联分析，并做出完整的分析图表过程。 [En] Visual analysis refers to the analytical means to convey and communicate information clearly and effectively with the help of graphical means. Mainly used in massive data association analysis, that is, with the help of visual data analysis platform, the association analysis of decentralized heterogeneous data, and make a complete analysis chart process. 具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。 2、数据挖掘算法 数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，以及数据探索和计算、数据分析的手段。这是大数据分析的理论核心。 [En] Data mining algorithm, that is, through the creation of data mining model, and data exploration and calculation, data analysis means. It is the theoretical core of big data’s analysis. 数据挖掘算法有多种，不同的算法基于不同的数据类型和格式会表现出不同的数据特征。但总的来说，创建模型的过程是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后寻找特定类型的模式和趋势，并使用分析结果来定义创建挖掘模型的最佳参数。这些参数被应用于整个数据集大数据技术，以提取可行的模式和详细的统计信息。 [En] There are a variety of data mining algorithms, and different algorithms based on different data types and formats will show different data characteristics. But generally speaking, the process of creating a model is similar, that is, it first analyzes the data provided by users, then looks for specific types of patterns and trends, and uses the analysis results to define the best parameters for creating a mining model. These parameters are applied to the entire data set to extract feasible patterns and detailed statistical information. 3、预测性分析 预测分析是大数据分析最重要的应用领域之一。通过组合各种高级分析功能(特殊统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等)，达到预测不确定事件的目的。 [En] Predictive analysis is one of the most important application fields of big data analysis. By combining a variety of advanced analysis functions (special statistical analysis, predictive modeling, data mining, text analysis, entity analysis, optimization, real-time scoring, machine learning, etc.), to achieve the purpose of predicting uncertain events. 帮助用户分析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并使用这些指标预测未来事件并提供采取措施的基础。 [En] Help users analyze trends, patterns and relationships in structured and unstructured data, and use these indicators to predict future events and provide a basis for measures to be taken. 4、语义引擎 语义引擎是指对现有数据添加语义，以改善用户的互联网搜索体验的操作。 [En] Semantic engine refers to the operation of adding semantics to existing data to improve users’ Internet search experience. 5、数据质量管理 Original: Author: shenyixin Title: 大数据方面核心技术有哪些 （编辑：草根网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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