什麼市大數據技術

㈠ 大數據技術是什麼

大數據本身是一個抽象的概念。從一般意義上講，大數據是指無法在有限時間內用常規軟體工具對其進行獲取、存儲、管理和處理的數據集合。
目前，業界對大數據還沒有一個統一的定義，但是大家普遍認為，大數據具備 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四個特徵，簡稱「4V」，即數據體量巨大、數據速度快、數據類型繁多和數據價值密度低，如圖 1 所示。下面分別對每個特徵作簡要描述。

1）Volume：表示大數據的數據體量巨大。
數據集合的規模不斷擴大，已經從 GB 級增加到 TB 級再增加到 PB 級，近年來，數據量甚至開始以 EB 和 ZB 來計數。

例如，一個中型城市的視頻監控信息一天就能達到幾十 TB 的數據量。網路首頁導航每天需要提供的數據超過 1-5PB，如果將這些數據列印出來，會超過 5000 億張 A4 紙。圖 2 展示了每分鍾互聯網產生的各類數據的量。

2）Velocity：表示大數據的數據產生、處理和分析的速度在持續加快。

加速的原因是數據創建的實時性特點，以及將流數據結合到業務流程和決策過程中的需求。數據處理速度快，處理模式已經開始從批處理轉向流處理。

業界對大數據的處理能力有一個稱謂——「 1 秒定律」，也就是說，可以從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。大數據的快速處理能力充分體現出它與傳統的數據處理技術的本質區別。

3）Variety：表示大數據的數據類型繁多。

傳統 IT 產業產生和處理的數據類型較為單一，大部分是結構化數據。隨著感測器、智能設備、社交網路、物聯網、移動計算、在線廣告等新的渠道和技術不斷涌現，產生的數據類型無以計數。

現在的數據類型不再只是格式化數據，更多的是半結構化或者非結構化數據，如 XML、郵件、博客、即時消息、視頻、照片、點擊流、 日誌文件等。企業需要整合、存儲和分析來自復雜的傳統和非傳統信息源的數據，包括企業內部和外部的數據。

4）Value：表示大數據的數據價值密度低。

大數據由於體量不斷加大，單位數據的價值密 度在不斷降低，然而數據的整體價值在提高。以監控視頻為例，在一小時的視頻中，有用的數據可能僅僅只有一兩秒，但是卻會非常重要。現在許多專家已經將大數據等同於黃金和石油，這表示大數據當中蘊含了無限的商業價值。

通過對大數據進行處理，找出其中潛在的商業價值，將會產生巨大的商業利潤

㈡ 大數據技術包括哪些

大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

一、大數據採集技術

數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術;突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術;設計質量評估模型，開發數據質量技術。

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒

零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

大數據採集一般分為大數據智能感知層：主要包括數據感測體系、網路通信體系、感測適配體系、智能識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。基礎支撐層：提供大數據服務平台所需的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化數據的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化介面技術，大數據的網路傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。

二、大數據預處理技術

主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。2)清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。

三、大數據存儲及管理技術

大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統(DFS)、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術;突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術;突破大數據索引技術;突破大數據移動、備份、復制等技術;開發大數據可視化技術。

開發新型資料庫技術，資料庫分為關系型資料庫、非關系型資料庫以及資料庫緩存系統。其中，非關系型資料庫主要指的是NoSQL資料庫，分為：鍵值資料庫、列存資料庫、圖存資料庫以及文檔資料庫等類型。關系型資料庫包含了傳統關系資料庫系統以及NewSQL資料庫。

開發大數據安全技術。改進數據銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數據審計等技術;突破隱私保護和推理控制、數據真偽識別和取證、數據持有完整性驗證等技術。

㈢ 大數據技術是什麼

大數據技術是指大數據的應用技術，涵蓋各類大數據平台、大數據指數體系等大數據應用技術。大數據技術是近來的一個技術熱點，但從名字就能判斷它並不是什麼新詞。畢竟，大是一個相對概念。歷史上，資料庫、數據倉庫、數據集市等信息管理領域的技術，很大程度上也是為了解決大規模數據的問題。

大數據的發展：

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

㈣ 什麼是大數據技術

大數據技術（Big Data）是指那些超過傳統資料庫系統處理能力的數據。它的數據規模和轉輸速度要求很高，或者其結構不適合原本的資料庫系統。
為了獲取大數據中的價值，我們必須選擇另一種方式來處理它。數據中隱藏著有價值的模式和信息，在以往需要相當的時間和成本才能提取這些信息。
對於企業組織來講，大數據的價值體現在兩個方面：分析使用和二次開發。對大數據進行分析能揭示隱藏其中的信息。
大數據的4V特徵：大量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)、價值（Value）。
參考網路文庫http://wenku..com/link?url=XzTKixKZq_3XsH0jM3ovYnWirow_lbWmNGZh90Lt8ErLSh8B4DI95_psxZ-_BNppfPpfjoQ_