五營(yíng)區(qū)大數(shù)據(jù)技術(shù)

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(jià)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(chǔ)、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(chǔ)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(guò)RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動(dòng)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(shí)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...

介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)，包括大數(shù)據(jù)概述、大數(shù)據(jù)處理模型、大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)、大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的新挑戰(zhàn)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、云數(shù)據(jù)庫(kù)、Google Spanner、Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、流計(jì)算、圖計(jì)算和Google Dremel等。 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代已經(jīng)到了數(shù)據(jù)分析并且決定發(fā)展走向，所以關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析以及大數(shù)據(jù)的收集整理，以及之后針對(duì)數(shù)據(jù)做出的人工智能反映！ 資料顯示，未來(lái)3到5年，國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師等人才缺口將達(dá)到級(jí)別。在大數(shù)據(jù)人才緊缺的情況下，想要快速學(xué)習(xí)，抓住大數(shù)據(jù)風(fēng)口，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程班成為熱門的選擇之一...

大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。 大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。 從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依...