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                保密常识

                大数据时代:十大最热门的大数据技术

                2018年01月26日 09:39来源:网络整理

                  随着大数据分析市场快速渗透到各行各业,哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极ξ 大的潜在价值?根据♀弗雷斯特研究公司发布的指数,这里给出最热◆的十个大数据技术。

                  1、预测分析

                  预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案,包含︼可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。随√着现在硬件和软件解决方案的成熟,许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型、优化模型,并发布预测模型来提高▃业务水平或者避免风险;当前最流行的∞预测分析工具当属IBM公司的SPSS,SPSS这个软件大家都已经很熟悉了,它集数据录入、整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机∏的功能选择模块Ψ,SPSS的分析结果清晰、直观、易学易用,而且可以直接读︽取EXCEL及DBF数据文件,现已推广到多种各种操作系统的计算机上。

                  2、NoSQL数据库

                  非关系型数〓据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;虽然NoSQL流行语火起来才短短¤一年的时间,但是◣不可否认,现在已经开始了第二代运动。尽管早↑期的堆栈代码只能算是一种实验,然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。

                  3、搜索和认知商业

                  当今时代大数据与分析已经发∞展到一个新的高度,那就是认知时卐代,认知时代不再是简单的数据分析与展示,它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互↑的一种模式,例如⌒前段时间的围棋大战,就是一个很好的应用、现已经逐步推广到机器人的应用上面,也就∑ 是下一个经济爆发点——人工智能,互联网人都比较熟悉国内的BAT,以及国外的apple、google、facebook、IBM、微软、亚马逊等等;可以大致看一下他们的商业布局,未来全是往人工智能方向发展,当然目前在认知商业这一块IBM当属♀领头羊,特别是当前主推的watson这个产品,以及取得∴了非常棒的效果。

                  4、流式分析

                  目前流式计算是业界研究的一个热点,最近Twitter、LinkedIn等公司相继开源了流式计算系【统Storm、Kafka等,加上Yahoo!之前开源的S4,流式计算研究在互联网领域持续升温,流式分析可以对多个高吞吐量的※数据源进行实时的清洗、聚合和☆分析;对存在于社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录、传输数据、电子感应器〗之中的数字格式的信息流进行快速处理并反馈的需求。目前大数据流分析平台有很多、如开源的spark,以及ibm的streams。

                  5、内存数据结构

                  通过动态随机内存◆访问(DRAM)、Flash和SSD等分布式存储系】统提供海量数据的低延时访问和处理;

                  6、分布式存储系统

                  分布式存储是指存储节点大于一个、数据保存多副本」以及高性能的计算网络;利用多台存储服务器分担存储负荷,利用位█置服务器定位存储信息,它不但提高了系统的可靠性、可△用性和存取效率,还易ㄨ于扩展。当前开源的HDFS还是非常不←错,有需要的朋友可以深入了解一下。

                  7、数据可视化

                  数据可视化技术是指对各类型数据源(包括hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布¤式数据)进行显示;当√前国内外数据分析展示的产品很多,如果是企业单♀位以及政府单位建议使用cognos,安全、稳定、功能强大、支持大数据、非常不错的选择。

                  8、数据整合

                  通过亚马逊弹性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件进行业务▼数据整合;

                  9、数据预处理

                  数据整合是指对数据源进行清洗、裁剪,并共享多样化数据来加快数据分析;

                  10、数据校验

                  对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验,去除非法数据,补全缺失。

                  数据整合、处理、校验在目前已经统称为ETL,ETL过程可以把结构化数据以及非结构化数据进行清〗洗、抽取、转换成你需要的数据、同时还可以保障数据的安全性以及完整性、关于ETL的产品推荐使★用datastage就行、对于任何数据源都可以完美处理。