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目前大數(shù)據(jù)是一個(gè)比較寬泛的概念，涉及很多方面。不同的組織對(duì)大數(shù)據(jù)有不同的定義。IDC認(rèn)為大數(shù)據(jù)有四個(gè)特征:量、種類、速度和價(jià)值。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，的大數(shù)據(jù)是大量數(shù)據(jù)信息的集合。大數(shù)據(jù)的概念有四個(gè)特點(diǎn):1。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以準(zhǔn)確分析和預(yù)測(cè)行業(yè)現(xiàn)狀和發(fā)展，效率高。大數(shù)據(jù)技術(shù)和云技術(shù)密切相關(guān)，可以說(shuō)是相輔相成。因此，為了更好地理解大數(shù)據(jù)，有必要全面研究相關(guān)概念。企業(yè)部署大數(shù)據(jù)，自然進(jìn)化到AI層面，也可以作為BI決策的參考。
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echo 0-@ . com amp；;s的問(wèn)題很有深度。目前大數(shù)據(jù)是一個(gè)比較寬泛的概念，涉及很多方面。很難給出一個(gè)非常官方的說(shuō)法。我簡(jiǎn)單說(shuō)說(shuō)我的理解:
第一，數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理，也就是說(shuō)不管做什么大數(shù)據(jù)分析，首先要有數(shù)據(jù)支撐，但是數(shù)據(jù)非常廣泛。你需要的數(shù)據(jù)必須按照關(guān)鍵詞或者某些類別進(jìn)行預(yù)處理，這樣你才能在分析的時(shí)候提供調(diào)用。數(shù)據(jù)采集有很多種，網(wǎng)絡(luò)資源采集、硬件采集、手工輸入、數(shù)據(jù)對(duì)接、購(gòu)買第三方資源等。有很多種技術(shù)，如Flume NG，NDC，Logstash，Sqoop，Strom，Zookeeper等。
第二，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，這是一個(gè)消耗硬件資源的本質(zhì)問(wèn)題。既然是大數(shù)據(jù)，就意味著是大規(guī)模的量化過(guò)程。當(dāng)您分析需求時(shí)，數(shù)據(jù)會(huì)隨著時(shí)間的推移而變得巨大。有Hadoop，HBase，Phoenix，Yarm，Mesos，Redis，Atlas，Kudu等等。
第三，數(shù)據(jù)清洗。你龐大的數(shù)據(jù)會(huì)極大的考驗(yàn)?zāi)愕恼w反應(yīng)速度。讀寫分離、負(fù)載均衡等問(wèn)題。要求你思考解決方案。應(yīng)用于查詢引擎的工作流調(diào)度引擎技術(shù)有MapReduce、Oozie、Azkaban等。
第四，數(shù)據(jù)查詢和分析，這是基于你的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求。比如應(yīng)用廣泛且成熟的產(chǎn)品信息推送、頭條新聞推送、廣告推送等。都是基于用戶歷史信息的收集。應(yīng)用的技術(shù)有Hive、Impala、Spark、Nutch、Solr、Elasticsearch等。當(dāng)然還有一些機(jī)器學(xué)習(xí)語(yǔ)言和機(jī)器學(xué)習(xí)算法如貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、協(xié)作等。
第五，數(shù)據(jù)可視化，這也是數(shù)據(jù)分析的最終目的。如何更好的呈現(xiàn)你的數(shù)據(jù)，讓它有價(jià)值，是你做這個(gè)分析平臺(tái)的制高點(diǎn)。目前比較成熟的技術(shù)有Bittabl
不同機(jī)構(gòu)對(duì)大數(shù)據(jù)的定義？
大數(shù)據(jù)是指需要快速獲取、處理和分析以提取價(jià)值的大量多樣化交易數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)，其規(guī)模往往達(dá)到PB(1024TB)級(jí)別。不同的組織對(duì)大數(shù)據(jù)有不同的定義。麥肯錫咨詢公司。;的大數(shù)據(jù)定義:一種大到足以獲取、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)、管理和分析遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具的能力，具有數(shù)據(jù)規(guī)模海量、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)迅速、數(shù)據(jù)類型多樣、價(jià)值密度低等四大特點(diǎn)。移動(dòng)信息研究中心對(duì)大數(shù)據(jù)的定義:大數(shù)據(jù)是幫助企業(yè)利用海量數(shù)據(jù)資產(chǎn)，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確洞察未知邏輯領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)變化，快速重塑業(yè)務(wù)流程、組織和行業(yè)的新興數(shù)據(jù)管理技術(shù)。
IDC認(rèn)為大數(shù)據(jù)有四個(gè)特征:量、種類、速度和價(jià)值。
誰(shuí)能解釋一下互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)是什么？
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，的大數(shù)據(jù)是大量數(shù)據(jù)信息的集合。如果你想對(duì)這個(gè)概念有一定的了解，可以 不要脫離其背景。首先，我們應(yīng)該知道信息化的三次浪潮:第一次發(fā)生在1980年左右，個(gè)人電腦的出現(xiàn)徹底改變了人們 信息處理方法；第二次發(fā)生在1995年左右，萬(wàn)維網(wǎng)誕生，使互聯(lián)網(wǎng)的信息傳遞效率得到質(zhì)的飛躍；第三次發(fā)生在2010年左右，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)為標(biāo)志的信息爆炸時(shí)代到來(lái)。在這個(gè)過(guò)程中，人們 對(duì)于數(shù)據(jù)的增加，最直觀的感受就是存儲(chǔ)設(shè)備的容量不斷增加。It 2000年左右硬盤的大小能達(dá)到32G是非常令人羨慕的，但是現(xiàn)在主流硬盤都達(dá)到了T，這就是數(shù)據(jù)信息爆炸式增長(zhǎng)的最好證明。
隨著三次浪潮，數(shù)據(jù)生成的也發(fā)生了變化。從數(shù)據(jù)庫(kù)管理模式的被動(dòng)生成，到用戶主動(dòng)創(chuàng)造內(nèi)容，數(shù)據(jù)逐漸成為各行各業(yè)決策的主導(dǎo)，最終形成了大數(shù)據(jù)的概念。
大數(shù)據(jù)的概念有四個(gè)特點(diǎn):1。量化?；ヂ?lián)網(wǎng)最近兩年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量相當(dāng)于之前產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)；
2.多元化，所有與人類息息相關(guān)的事物和行為都成為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)信息；
3.快速、快速的數(shù)據(jù)處理，從數(shù)據(jù)生成到?jīng)Q策的時(shí)間非常短。比如一分鐘之內(nèi)，新浪可以發(fā)2萬(wàn)條微博，淘寶可以賣6萬(wàn)件商品，百度可以進(jìn)行90萬(wàn)次搜索。
4.價(jià)值密度低，但商業(yè)價(jià)值高，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)信息的聚集強(qiáng)度極高。以路上的攝像頭為例，每時(shí)每刻拍攝的圖像都會(huì)被存儲(chǔ)為數(shù)據(jù)。不出意外的話一般沒(méi)什么用，但是一旦出了問(wèn)題就有很大的價(jià)值了。
因此，大數(shù)據(jù)作為一種信息資產(chǎn)，包含了信息數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、管理和分析，具有很強(qiáng)的戰(zhàn)略意義。
那么讓我們 s說(shuō)說(shuō)大數(shù)據(jù)的作用:首先，大數(shù)據(jù)顛覆了傳統(tǒng)的科研和決策的思維?？茖W(xué)實(shí)驗(yàn)一直是科技發(fā)展的核心手段。以往由于數(shù)據(jù)有限，實(shí)驗(yàn)一般采用取樣的進(jìn)行。大數(shù)據(jù)時(shí)代，可以實(shí)現(xiàn)全樣本分析。
第二，大數(shù)據(jù)對(duì)信息的快速處理技術(shù)。大大提高了決策的效率。人們不 t不需要過(guò)多關(guān)注一些理論或計(jì)算上的問(wèn)題，而是可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析直接做出決策。
第三，大數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)各行各業(yè)都有深遠(yuǎn)的影響和推動(dòng)。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以準(zhǔn)確分析和預(yù)測(cè)行業(yè)現(xiàn)狀和發(fā)展，效率高。比如，谷歌可以通過(guò)分析龐大的用戶數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確判斷目前是否有流感爆發(fā)。預(yù)測(cè)結(jié)果與專家預(yù)測(cè)結(jié)果一致；;美國(guó)疾病控制中心的預(yù)測(cè)，但實(shí)時(shí)性能要高得多。
大數(shù)據(jù)技術(shù)和云技術(shù)密切相關(guān)，可以說(shuō)是相輔相成。共同構(gòu)成了物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。因此，為了更好地理解大數(shù)據(jù)，有必要全面研究相關(guān)概念。
我 我是楊寧，一名學(xué)習(xí)文學(xué)的理科生。理解科技概念，探索科技內(nèi)涵，分析科技現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)科技本質(zhì)。歡迎關(guān)注并留言。讓 讓我們一起在科學(xué)和技術(shù)中找到平衡。
三者之間的關(guān)系是什么？
首先，應(yīng)該理解這三個(gè)概念。大數(shù)據(jù)很好理解。BI是商業(yè)智能，即商業(yè)智能，AI是人工智能，即人工智能。我們可以理解，大數(shù)字是所有新IT的基礎(chǔ)。企業(yè)部署大數(shù)據(jù)，自然進(jìn)化到AI層面，也可以作為BI決策的參考。因此，大數(shù)據(jù)是BI和AI升級(jí)和進(jìn)化的基礎(chǔ)。;的智力。有了大數(shù)據(jù)，BI和AI可以不斷進(jìn)行模擬演練，不斷向真正的智能決策和人工智能靠攏。
網(wǎng)站名稱：大數(shù)據(jù)技術(shù)概念（大數(shù)據(jù)方面核心技術(shù)有哪些）
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