A. 關於什麼是大數據技術

巨量資料(big data),或稱大數據、海量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具,在合理時間內達到擷娶管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 大數據的4V特點:Volume、Velocity、Variety、Veracity。「大數據」是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合,是基於雲計算的數據處理與應用模式,通過數據的整合共享,交叉復用,形成的智力資源和知識服務能力。

B. 大數據技術有哪些

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)。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來,為人類的社會經濟活動提供依據,從而提高各個領域的運行效率,大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國,大數據將重點應用於以下三大領域:商業智能、政府決策、公共服務。例如:商業智能技術,政府決策技術,電信數據信息處理與挖掘技術,電網數據信息處理與挖掘技術,氣象信息分析技術,環境監測技術,警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統),大規模基因序列分析比對技術,Web信息挖掘技術,多媒體數據並行化處理技術,影視製作渲染技術,其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

C. 常用的大數據技術有哪些

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。

1、數據收集:在大數據的生命周期中,數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類,大數據的採集主要有4種來源:管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。

2、數據存取:大數據的存去採用不同的技術路線,大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據,

3、基礎架構:雲存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理:對於採集到的不同的數據集,可能存在不同的結構和模式,如文件、XML 樹、關系表等,表現為數據的異構性。對多個異構的數據集,需要做進一步集成處理或整合處理,將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後,生成到一個新的數據集,為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5、統計分析:假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

6、數據挖掘:目前,還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7、模型預測:預測模型、機器學習、建模模擬。

8、結果呈現:雲計算、標簽雲、關系圖等。

D. 大數據技術包括哪些

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。

1、數據收集:在大數據的生命周期中,數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類,大數據的採集主要有4種來源:管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。

2、數據存取:大數據的存去採用不同的技術路線,大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據,

3、基礎架構:雲存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理:對於採集到的不同的數據集,可能存在不同的結構和模式,如文件、XML 樹、關系表等,表現為數據的異構性。對多個異構的數據集,需要做進一步集成處理或整合處理,將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後,生成到一個新的數據集,為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5、統計分析:假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

6、數據挖掘:目前,還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7、模型預測:預測模型、機器學習、建模模擬。

8、結果呈現:雲計算、標簽雲、關系圖等。

E. 大數據技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜,基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。

F. 大數據有什麼技術,大數據技術內容介紹

1、數據採集與預處理

Flume NG,實時日誌收集系統

Sqoop,用來將關系型資料庫和Hadoop中的數據進行相互轉移的工具

流式計算strom,spark streaming等

Zookeeper,是一個分布式的,開放源碼的分布式應用程序協調服務

2、數據存儲

Hadoop,一個開源的框架,專為離線和大規模數據分析而設計,HDFS作為其核心的存儲引擎,已被廣泛用於數據存儲。

HBase,是一個分布式的、面向列的開源資料庫

Yarn是一種Hadoop資源管理器,可為上層應用提供統一的資源管理和調度

Redis是一種速度非常快的非關系資料庫

3、數據清洗

MapRece作為Hadoop的查詢引擎,用於大規模數據集的並行計算

4、數據查詢分析

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序,可以將結構化的數據映射為一張資料庫表

Spark 啟用了內存分布數據集,除了能夠提供互動式查詢外,它還可以優化迭代工作負載。Spark 是在 Scala 語言中實現的,它將 Scala 用作其應用程序框架

5、數據可視化

主流的BI平台比如,國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等,國內的SmallBI和新興的網易有數等。