千年小猴妖
慵懒安静的阳光
想学习大数据技术,是不是首先要知道大数据技术有哪些呢?也好知道自己未来应该往哪个方向发展,应该重点学习哪些知识? 抽象而言,各种大数据技术无外乎分布式存储 + 并行计算。具体体现为各种分布式文件系统和建立在其上的并行运算框架。这些软件程序都部署在多个相互连通、统一管理的物理或虚拟运算节点之上,形成集群(cluster)。因此不妨说,云计算是大数据的基础。下面介绍几种当前比较流行的大数据技术:HadoopHadoop无疑是当前很知名的大数据技术了。2003年到2004年间,Google发布了关于GFS、MapReduce和BigTable三篇技术论文(这几篇论文成为了后来云计算、大数据领域发展的重要基石)。当时一位因公司倒闭赋闲在家的程序员Doug Cutting根据前两篇论文,开发出了一个简化的山寨版GFS – HDFS,以及基于其的MapReduce计算框架,这就是Hadoop当初的版本。后来Cutting被Yahoo雇佣,得以依赖Yahoo的资源改进Hadoop,并将其贡献给了Apache开源社区。简单描述Hadoop原理:数据分布式存储,运算程序被发派到各个数据节点进行分别运算(Map),再将各个节点的运算结果进行合并归一(Reduce),生成结果。相对于动辄TB级别的数据,计算程序一般在KB – MB的量级,这种移动计算不移动数据的设计节约了大量网络带宽和时间,并使得运算过程可以充分并行化。在其诞生后的近10年里,Hadoop凭借其简单、易用、高效、免费、社区支持丰富等特征成为众多企业云计算、大数据实施的首选。StormHadoop虽好,却有其“死穴”其一:它的运算模式是批处理。这对于许多有实时性要求的业务就无法做到很好的支持。因此,Twitter推出了他们自己的基于流的运算框架——Storm。不同于Hadoop一次性处理所有数据并得出统一结果的作业(job),Storm对源源导入的数据流进行持续不断的处理,随时得出增量结果。SparkHadoop的另一个致命弱点是:它的所有中间结果都需要进行硬盘存储,I/O消耗巨大,这就使得它很不适合多次迭代的运算。而大多数机器学习算法,恰恰要求大量迭代运算。2010年开始,UC Berkeley AMP Lab开始研发分布式运算的中间过程全部内存存储的Spark框架,由此在迭代计算上大大提高了效率。也因此成为了Hadoop的强有力竞争者。NoSQL 数据库NoSQL数据库可以泛指非关系型数据库,不过一般用来指称那些建立在分布式文件系统(例如HDFS)之上,基于key-value对的数据管理系统。相对于传统的关系型数据库,NoSQL数据库中存储的数据无需主键和严格定义的schema。于是,大量半结构化、非结构化数据可以在未经清洗的情况下直接进行存储。这一点满足了处理大量、高速、多样的大数据的需求。当前比较流行的NoSQL数据库有MongoDB,Redis,Cassandra,HBase等。NoSQL并不是没有SQL,而是不仅仅有(not only)SQL的意思。为了兼容之前许多运行在关系型数据库上的业务逻辑,有很多在NoSQL数据库上运行SQL的工具涌现出来,典型的例如Hive和Pig,它们将用户的SQL语句转化成MapReduce作业,在Hadoop上运行。大数据产业已进入发展的“快车道”,急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来,才有机会成为时代的弄潮儿。
sjloveyuliqin
这个只能说主流技术吧,不能说核心技术;现在国内很多公司大数据方面的主要使用时Hadoop生态圈内的技术,比如Hadoop、yarn、zookeeper、kafka、flume、spark 、hive、Hbase ,这些事使用比较多的,并不是说就只有这些技术,而且只是应用技术方便的,还有数据分析方向的等等。所以你这个问题首先就有问题,大数据是一个方向领域,就好比你问饮食是什么,饮食有哪些方面一样。
虎虎生威2015
大数据(Big Data)又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
侯总大大
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目,供大家进行参考: 1、大数据对商业模式影响 2、大数据下地质项目资金内部控制风险 3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进 4、大数据时代下线上餐饮变革 5、基于大数据小微金融 6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战 7、大数据背景下银行外汇业务管理分析 8、大数据在互联网金融领域应用 9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施 10、大数据公司内部控制构建问题 11、大数据征信机构运作模式监管 12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析 13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响 14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系 15、大数据助力普惠金融
数据库系统(DBS)包括DB和DBMS,而DBMS则是它的核心。我在学校买的二级C资料里见过,不会有错
数据库管理系统
大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力
没有数据分析的论文有什么意义,这个没有洗过也不是特别了解要不你问一下写过的人或者晚上去了解一下吧。
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