大數(shù)據(jù)處理分析技術(shù)類型有哪些?
大數(shù)據(jù)處理分析技術(shù)類型有哪些?
1、交易數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)平臺能夠獲取時間跨度更大、更海量的結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù)，這樣就可以對更廣泛的交易數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分析，不僅僅包括POS或電子商務(wù)購物數(shù)據(jù)，還包括行為交易數(shù)據(jù)，例如Web服務(wù)器記錄的互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)日志。
2、人為數(shù)據(jù)
非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流，這些數(shù)據(jù)為使用文本分析功能進(jìn)行分析提供了豐富的數(shù)據(jù)源泉。
3、移動數(shù)據(jù)
能夠上網(wǎng)的智能手機(jī)和平板越來越普遍。
這些移動設(shè)備上的App都能夠追蹤和溝通無數(shù)事件，從App內(nèi)的交易數(shù)據(jù)(如搜索產(chǎn)品的記錄事件)到個人信息資料或狀態(tài)報告事件(如地點(diǎn)變更即報告一個新的地理編碼)。
4、機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)
這包括功能設(shè)備創(chuàng)建或生成的數(shù)據(jù)，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機(jī)器和連接互聯(lián)網(wǎng)的家用電器。這些設(shè)備可以配置為與互聯(lián)**中的其他節(jié)點(diǎn)通信，還可以自動向**服務(wù)器傳輸數(shù)據(jù)，這樣就可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)是來自新興的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)所產(chǎn)生的主要例子。
大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些
大數(shù)據(jù)技術(shù)，就是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價值信息的技術(shù)。 大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù)，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和呈現(xiàn)的有力武器。
大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等)。
一、大數(shù)據(jù)采集技術(shù) 數(shù)據(jù)是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交**交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化(或稱之為弱結(jié)構(gòu)化)及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識服務(wù)模型的根本。 重點(diǎn)要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù);突破高速數(shù)據(jù)解析、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù);設(shè)計質(zhì)量評估模型，開發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。 互聯(lián)網(wǎng)是個神奇的大網(wǎng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)和軟件定制也是一種模式，這里提供最詳細(xì)的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機(jī)的開始數(shù)字是一八七中間的是三兒 零**的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內(nèi)容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。 大數(shù)據(jù)采集一般分為大數(shù)據(jù)智能感知層：主要包括數(shù)據(jù)傳感體系、**通信體系、傳感適配體系、智能識別體系及軟硬件資源接入系統(tǒng)，實現(xiàn)對結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉(zhuǎn)換、監(jiān)控、初步處理和管理等。
必須著重攻克針對大數(shù)據(jù)源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術(shù)。 基礎(chǔ)支撐層：提供大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺所需的虛擬服務(wù)器，結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫及物聯(lián)**資源等基礎(chǔ)支撐環(huán)境。 重點(diǎn)攻克分布式虛擬存儲技術(shù)，大數(shù)據(jù)獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化接口技術(shù)，大數(shù)據(jù)的**傳輸與壓縮技術(shù)，大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)等。
二、大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù) 主要完成對已接收數(shù)據(jù)的辨析、抽取、清洗等操作。 1)抽取：因獲取的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類型，數(shù)據(jù)抽取過程可以幫助我們將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或者便于處理的構(gòu)型，以達(dá)到快速分析處理的目的。 2)清洗：對于大數(shù)據(jù)，并不全是有價值的，有些數(shù)據(jù)并不是我們所關(guān)心的內(nèi)容，而另一些數(shù)據(jù)則是完全錯誤的干擾項，因此要對數(shù)據(jù)通過過濾“去噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)。
三、大數(shù)據(jù)存儲及管理技術(shù) 大數(shù)據(jù)存儲與管理要用存儲器把采集到的數(shù)據(jù)存儲起來，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，并進(jìn)行管理和調(diào)用。 重點(diǎn)解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)。 主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€關(guān)鍵問題。
開發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)(DFS)、能效優(yōu)化的存儲、計算融入存儲、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲技術(shù);突破分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)，異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，數(shù)據(jù)組織技術(shù)，研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù);突破大數(shù)據(jù)索引技術(shù);突破大數(shù)據(jù)移動、備份、**等技術(shù);開發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。 開發(fā)新型數(shù)據(jù)庫技術(shù)，數(shù)據(jù)庫分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以及數(shù)據(jù)庫緩存系統(tǒng)。 其中，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要指的是NoSQL數(shù)據(jù)庫，分為：鍵值數(shù)據(jù)庫、列存數(shù)據(jù)庫、圖存數(shù)據(jù)庫以及文檔數(shù)據(jù)庫等類型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫包含了傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)以及NewSQL數(shù)據(jù)庫。
開發(fā)大數(shù)據(jù)安全技術(shù)。 改進(jìn)數(shù)據(jù)銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數(shù)據(jù)審計等技術(shù);突破隱私保護(hù)和推理控制、數(shù)據(jù)真?zhèn)巫R別和取證、數(shù)據(jù)持有完整性驗證等技術(shù)。 四、大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù) 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。 改進(jìn)已有數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù);開發(fā)數(shù)據(jù)**挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù);突破用戶興趣分析、**行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。 數(shù)據(jù)挖掘涉及的技術(shù)方法很多，有多種分類法。 根據(jù)挖掘任務(wù)可分為分類或預(yù)測模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等等;根據(jù)挖掘?qū)ο罂煞譃殛P(guān)系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時態(tài)數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫、遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫以及環(huán)球網(wǎng)Web;根據(jù)挖掘方法分，可粗分為:機(jī)器學(xué)習(xí)方法、統(tǒng)計方法、神經(jīng)**方法和數(shù)據(jù)庫方法。 機(jī)器學(xué)習(xí)中，可細(xì)分為:歸納學(xué)習(xí)方法(決策樹、規(guī)則歸納等)、基于范例學(xué)習(xí)、遺傳算法等。
統(tǒng)計方法中，可細(xì)分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費(fèi)歇爾判別、非參數(shù)判別等)、聚類分析(系統(tǒng)聚類、動態(tài)聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關(guān)分析法等)等。 神經(jīng)**方法中，可細(xì)分為:前向神經(jīng)**(BP算法等)、自組織神經(jīng)**(自組織特征映射、競爭學(xué)習(xí)等)等。 數(shù)據(jù)庫方法主要是多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，另外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。
從挖掘任務(wù)和挖掘方法的角度，著重突破： 1.可視化分析。 數(shù)據(jù)可視化無論對于普通用戶或是數(shù)據(jù)分析專家，都是最基本的功能。 數(shù)據(jù)圖像化可以讓數(shù)據(jù)自己說話，讓用戶直觀的感受到結(jié)果。
2.數(shù)據(jù)挖掘算法。 圖像化是將機(jī)器語言翻譯給人看，而數(shù)據(jù)挖掘就是機(jī)器的母語。 分割、集群、孤立點(diǎn)分析還有各種各樣五花八門的算法讓我們精煉數(shù)據(jù)，挖掘價值。 這些算法一定要能夠應(yīng)付大數(shù)據(jù)的量，同時還具有很高的處理速度。
3.預(yù)測性分析。 預(yù)測性分析可以讓分析師根據(jù)圖像化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些前瞻性判斷。 4.語義引擎。
語義引擎需要設(shè)計到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。 語言處理技術(shù)包括機(jī)器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統(tǒng)等。 5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。 數(shù)據(jù)質(zhì)量與管理是管理的**實踐，透過標(biāo)準(zhǔn)化流程和機(jī)器對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以確保獲得一個預(yù)設(shè)質(zhì)量的分析結(jié)果。
六、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應(yīng)用技術(shù) 大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)㈦[藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識挖掘出來，為人類的**經(jīng)濟(jì)活動提供依據(jù)，從而提高各個領(lǐng)域的運(yùn)行效率，大大提高整個**經(jīng)濟(jì)的集約化程度。 在我國，大數(shù)據(jù)將重點(diǎn)應(yīng)用于以下三大領(lǐng)域：商業(yè)智能、 *** 決策、公共服務(wù)。 例如：商業(yè)智能技術(shù)， *** 決策技術(shù)，電信數(shù)據(jù)信息處理與挖掘技術(shù)，電網(wǎng)數(shù)據(jù)信息處理與挖掘技術(shù)，氣象信息分析技術(shù)，環(huán)境監(jiān)測技術(shù)，警務(wù)云應(yīng)用系統(tǒng)(道路監(jiān)控、視頻監(jiān)控、**監(jiān)控、智能交通、反電信**、指揮調(diào)度等公安信息系統(tǒng))，大規(guī)?；蛐蛄蟹治霰葘夹g(shù)，Web信息挖掘技術(shù)，多媒體數(shù)據(jù)并行化處理技術(shù)，影視制作渲染技術(shù)，其他各種行業(yè)的云計算和海量數(shù)據(jù)處理應(yīng)用技術(shù)等。
大數(shù)據(jù)分析方法有哪些?
1、因子分析方法
所謂因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少決策的困難。
因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、**似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
2、回歸分析方法
回歸分析方法就是指研究一個隨機(jī)變量Y對另一個(X)或一組變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計分析方法?；貧w分析是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法?；貧w分析方法運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
3、相關(guān)分析方法
相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。
相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系。
4、聚類分析方法
聚類分析指將物理或抽象對象的**分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。
聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動進(jìn)行分類。
5、方差分析方法
方差數(shù)據(jù)方法就是用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀。
方差分析是從觀測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。
6、對應(yīng)分析方法
對應(yīng)分析是通過分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系?？梢越沂就蛔兞康母鱾€類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應(yīng)關(guān)系。
對應(yīng)分析的基本思想是將一個聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來。
大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)有哪些？
簡單說有三大核心技術(shù)：拿數(shù)據(jù)，算數(shù)據(jù)，賣數(shù)據(jù)。首先做為大數(shù)據(jù)，拿不到大量數(shù)據(jù)都白扯。
現(xiàn)在由于機(jī)器學(xué)習(xí)的興起，以及萬金油算法的崛起，導(dǎo)致算法地位下降，數(shù)據(jù)地位提高了。
舉個通俗的例子，就好比由于教育的發(fā)展，導(dǎo)致個人智力重要性降低，教育背景變重要了，因為一般人按標(biāo)準(zhǔn)流程讀個書，就能比牛頓懂得多了。谷歌就說：拿牛逼的數(shù)據(jù)喂給一個一般的算法，很多情況下好于拿傻傻的數(shù)據(jù)喂給牛逼的算法。而且知不知道弄個牛逼算法有多困難？一般人連這個困難度都搞不清楚好不好……拿數(shù)據(jù)很重要，巧婦難為無米之炊呀！所以為什么好多公司要燒錢搶入口，搶用戶，是為了爭奪數(shù)據(jù)源呀！不過運(yùn)營，和產(chǎn)品更關(guān)注這個，我是程序員，我不管……其次就是算數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)拿到直接就有價值地話，那也就不需要公司了，**直接賺外快就好了。蘋果落地都能看到，人家牛頓能整個萬有引力，我就只能撿來吃掉，差距呀……所以數(shù)據(jù)在那里擺著，能挖出啥就各憑本事了。
算數(shù)據(jù)就需要計算平臺了，數(shù)據(jù)怎么存（HDFS, S3, HBase, Cassandra），怎么算（Hadoop, Spark）就靠咱們程序猿了……再次就是賣得出去才能變現(xiàn)，否則就是搞公益了，比如《疑犯追蹤》里面的李四和大錘他們……見人所未見，預(yù)測未來并趨利避害才是智能的**目標(biāo)以及存在意義，對吧？這個得靠大家一塊兒琢磨。其實我覺得**那個才是“核心技術(shù)”，什么Spark，Storm，Deep-Learning，都是第二梯隊的……當(dāng)然，沒有強(qiáng)大的算力做支撐，智能應(yīng)該也無從說起吧。NoSQL，分布式計算，機(jī)器學(xué)習(xí)，還有新興的實時流處理，可能還有別的。
數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)可視化。數(shù)據(jù)采集有硬件采集，如OBD，有軟件采集，如滴滴，淘寶。數(shù)據(jù)存儲就包括NOSQL，hadoop等等。
數(shù)據(jù)清洗包括語議分析，流媒體格式化等等。數(shù)據(jù)挖掘包括關(guān)聯(lián)分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等。數(shù)據(jù)可視化就是WEB的了。
大數(shù)據(jù)技術(shù)包括哪些
大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存取、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測、結(jié)果呈現(xiàn)。
1、數(shù)據(jù)收集：在大數(shù)據(jù)的生命周期中，數(shù)據(jù)采集處于**個環(huán)節(jié)。
根據(jù)MapReduce產(chǎn)生數(shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)分類，大數(shù)據(jù)的采集主要有4種來源：管理信息系統(tǒng)、Web信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)、科學(xué)實驗系統(tǒng)。
2、數(shù)據(jù)存?。捍髷?shù)據(jù)的存去采用不同的技術(shù)路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第2類主要面對的是半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第3類面對的是結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化混合的大數(shù)據(jù)，
3、基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲、分布式文件存儲等。
4、數(shù)據(jù)處理：對于采集到的不同的數(shù)據(jù)集，可能存在不同的結(jié)構(gòu)和模式，如文件、XML 樹、關(guān)系表等，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的異構(gòu)性。對多個異構(gòu)的數(shù)據(jù)集，需要做進(jìn)一步集成處理或整合處理，將來自不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)收集、整理、清洗、轉(zhuǎn)換后，生成到一個新的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)查詢和分析處理提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。
5、統(tǒng)計分析：假設(shè)檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)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(yù)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(yīng)分析、多元對應(yīng)分析(**尺度分析)、bootstrap技術(shù)等等。
6、數(shù)據(jù)挖掘：目前，還需要改進(jìn)已有數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù);開發(fā)數(shù)據(jù)**挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù);突破用戶興趣分析、**行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
7、模型預(yù)測：預(yù)測模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。
8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。
大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些？
隨著大數(shù)據(jù)分析市場迅速擴(kuò)展，哪些技術(shù)是最有需求和最有增長潛力的呢？在Forrester Research的一份**研究報告中，評估了22種技術(shù)在整個數(shù)據(jù)生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術(shù)都對大數(shù)據(jù)的實時、預(yù)測和綜合洞察有著巨大的貢獻(xiàn)。
1. 預(yù)測分析技術(shù)這也是大數(shù)據(jù)的主要功能之一。
預(yù)測分析允許公司通過分析大數(shù)據(jù)源來發(fā)現(xiàn)、評估、優(yōu)化和部署預(yù)測模型，從而提高業(yè)務(wù)性能或降低風(fēng)險。同時，大數(shù)據(jù)的預(yù)測分析也與我們的生活息息相關(guān)。淘寶會預(yù)測你每次購物可能還想買什么，愛奇藝正在預(yù)測你可能想看什么，百合網(wǎng)和其他約會網(wǎng)站甚至試圖預(yù)測你會愛上誰……2. NoSQL數(shù)據(jù)庫NoSQL，Not Only SQL，意思是“不僅僅是SQL”，泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。NoSQL數(shù)據(jù)庫提供了比關(guān)系數(shù)據(jù)庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫市場一統(tǒng)江山的格局。
并且，NoSQL數(shù)據(jù)庫能夠更好地處理大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求。常見的NoSQL數(shù)據(jù)庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。3. 搜索和知識發(fā)現(xiàn)支持來自于多種數(shù)據(jù)源(如文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、流、api和其他平臺和應(yīng)用程序)中的大型非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲庫中自助提取信息的工具和技術(shù)。
如，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和各種大數(shù)據(jù)平臺。4. 大數(shù)據(jù)流計算引擎能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)的高吞吐量的框架，可以采用任何數(shù)據(jù)格式?，F(xiàn)今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)通過在分布式計算機(jī)系統(tǒng)中動態(tài)隨機(jī)訪問內(nèi)存(DRAM)、閃存或SSD上分布數(shù)據(jù)，提供低延遲的訪問和處理大量數(shù)據(jù)。6. 分布式文件存儲為了保證文件的可靠性和存取性能，數(shù)據(jù)通常以副本的方式存儲在多個節(jié)點(diǎn)上的計算機(jī)**。常見的分布式文件系統(tǒng)有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 數(shù)據(jù)虛擬化數(shù)據(jù)虛擬化是一種數(shù)據(jù)管理方法，它允許應(yīng)用程序檢索和操作數(shù)據(jù)，而不需要關(guān)心有關(guān)數(shù)據(jù)的技術(shù)細(xì)節(jié)，比如數(shù)據(jù)百科在源文件中是何種格式，或者數(shù)據(jù)存儲的物理位置，并且可以提供單個客戶用戶視圖。8. 數(shù)據(jù)集成用于跨解決方案進(jìn)行數(shù)據(jù)編排的工具，如Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。9. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數(shù)據(jù)集的負(fù)擔(dān)的軟件，以加速數(shù)據(jù)對分析的有用性。10. 數(shù)據(jù)質(zhì)量使用分布式數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)庫上的并行操作，對大型高速數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清理和充實的產(chǎn)品。
