建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
什么是大數(shù)據(jù)的前沿技術(shù)？
《大數(shù)據(jù)技術(shù)前沿》是2016年3月電子工業(yè)出版社出版的圖書(shū)，作者是阮彤。
在碌曲等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供做網(wǎng)站、網(wǎng)站建設(shè) 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作定制網(wǎng)站制作,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),成都品牌網(wǎng)站建設(shè),全網(wǎng)整合營(yíng)銷推廣,成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè),碌曲網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。
內(nèi)容簡(jiǎn)介
本選題以科普的方式系統(tǒng)地闡述了大數(shù)據(jù)前沿技術(shù)與研究進(jìn)展，對(duì)技術(shù)的來(lái)源、結(jié)論、對(duì)比、用途以及開(kāi)源軟件進(jìn)行了深入淺出的描述，并不過(guò)多地涉及數(shù)學(xué)符號(hào)及基礎(chǔ)原理。以大數(shù)據(jù)可視化為切入點(diǎn)，通過(guò)自然語(yǔ)言處理、社交網(wǎng)絡(luò)挖掘、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)與知識(shí)圖譜三方面非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理技術(shù)，闡述大數(shù)據(jù)經(jīng)典應(yīng)用，利用基于圖數(shù)據(jù)庫(kù)、內(nèi)存計(jì)算、分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理作為大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐，進(jìn)而探討基于眾包技術(shù)擴(kuò)充數(shù)據(jù)來(lái)源與提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，并圍繞大數(shù)據(jù)環(huán)境下的隱私保護(hù)問(wèn)題，探討了大數(shù)據(jù)安全技術(shù)。
（一）預(yù)測(cè)分析。預(yù)測(cè)分析是一種統(tǒng)計(jì)或數(shù)據(jù)挖掘解決方案，包含可在結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中使用以確定未來(lái)結(jié)果的算法和技術(shù)?？蔀轭A(yù)測(cè)、優(yōu)化、預(yù)報(bào)和模擬等許多其他用途而部署。
（二）NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)包括Key-value型(Redis)數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔型(MonogoDB)數(shù)據(jù)庫(kù)、圖型(Neo4j)數(shù)據(jù)庫(kù);雖然NoSQL流行語(yǔ)火起來(lái)才短短一年的時(shí)間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始了第二代運(yùn)動(dòng)。
（三）搜索和認(rèn)知商業(yè)。當(dāng)今時(shí)代大數(shù)據(jù)與分析已經(jīng)發(fā)展到一個(gè)新的高度，那就是認(rèn)知時(shí)代，認(rèn)知時(shí)代不再是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析與展示，它更多的是上升到一個(gè)利用數(shù)據(jù)來(lái)支撐人機(jī)交互的一種模式。
（四）流式分析。目前流式計(jì)算是業(yè)界研究的一個(gè)熱點(diǎn)，流式計(jì)算研究在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域持續(xù)升溫，流式分析可以對(duì)多個(gè)高吞吐量的數(shù)據(jù)源進(jìn)行實(shí)時(shí)的清洗、聚合和分析;對(duì)存在于社交網(wǎng)站、博客、電子郵件、視頻、新聞、電話記錄、傳輸數(shù)據(jù)、電子感應(yīng)器之中的數(shù)字格式的信息流進(jìn)行快速處理并反饋的需求。
（五）內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。通過(guò)動(dòng)態(tài)隨機(jī)內(nèi)存訪問(wèn)(DRAM)、Flash和SSD等分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)提供海量數(shù)據(jù)的低延時(shí)訪問(wèn)和處理;
（六）分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。分布式存儲(chǔ)是指存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)大于一個(gè)、數(shù)據(jù)保存多副本以及高性能的計(jì)算網(wǎng)絡(luò);利用多臺(tái)存儲(chǔ)服務(wù)器分擔(dān)存儲(chǔ)負(fù)荷，利用位置服務(wù)器定位存儲(chǔ)信息，它不但提高了系統(tǒng)的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴(kuò)展。
mesos屬于大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的哪類組件？
首先，一個(gè)典型的大數(shù)據(jù)解決方案，也就是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺(tái)的構(gòu)建，涉及到多個(gè)層次，數(shù)據(jù)采集和傳輸、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算、資源管理、任務(wù)調(diào)度等，每個(gè)流程階段當(dāng)中，都有多個(gè)組件可選擇，關(guān)鍵是要能夠滿足實(shí)際的需求。 簡(jiǎn)單舉例說(shuō)明一下典型的一些組件：
文件存儲(chǔ)：Hadoop HDFS 離線計(jì)算：Hadoop MapReduce、Spark 流式、實(shí)時(shí)計(jì)算：Storm、Spark Streaming K-V、NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)：HBase、Redis、MongoDB 資源管理：YARN、Mesos 日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana 消息系統(tǒng)：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ 查詢分析：Hive、Impala、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Kylin、Druid 分布式協(xié)調(diào)服務(wù)：Zookeeper 集群管理與監(jiān)控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager 數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)：Mahout、Spark MLLib 數(shù)據(jù)同步：Sqoop 任務(wù)調(diào)度：Oozie
到此，以上就是小編對(duì)于redis怎么實(shí)現(xiàn)圖片流式播放緩存數(shù)據(jù)的問(wèn)題就介紹到這了，希望這2點(diǎn)解答對(duì)大家有用。
網(wǎng)站欄目：什么是大數(shù)據(jù)的前沿技術(shù)？（redis怎么實(shí)現(xiàn)圖片流式播放緩存）
文章地址：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cdhghhe.html
