大数据的特点

最新推荐文章于 2026-01-08 15:41:03 发布

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#大数据 #学习 #开发语言 #前端

特点：1.大量 2.高速 3.多样 4.低价值密度

大数据的技术发展脉络

阶段一：单机时代

阶段2：大数据时代---分布式处理

数据保存方面，Hadoop时代，HDFS去统一管理100台机器上的存储空间，

并提供一个统一的接口，用户在使用的过程中，就好像是一个无限大的硬盘空间。

在数据计算方面，基本的思路是使用MapReduce来处理计算。

阶段3：实时大数据时代

spark是基于内存的计算，mapReduce是基于磁盘的计算。

4.大数据部门内部组织结构

5.Hadoop的优势

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大数据特点和基本处理流程

学习笔记

05-22

1万+

1.大数据的4V特性中文英文大量化 volume 快速化 velocity 多样化 variety 价值化 value 2.大数据的基本处理步骤数据获取 flume 数据来源:专业数据机构,国家统计局,企业内部数据,互联网数据数据清洗 mapreduce 清除不需要,错误,无效的数据数据存储 hdf...

工业大数据特点、价值及其计算

06-21

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大数据特点

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大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。　　大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、

大数据特点——5V

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说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征： 1.大量 大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多...

【大数据算法】开篇：一文掌握大数据概述、特点及应用等。

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大数据概述1、引言2、大数据概述2.1 大数据简介2.1.1 定义2.1.2 技术栈2.2 大数据特点2.3 大数据应用3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，听说你推新专栏了？小鱼：额…你的消息蛮灵通的嘛。小屌丝：给你个眼神，自己体会小鱼：哦…你这又厉害了…又牛了，又嘚瑟了。小屌丝：低调低调… 话说，那你机器学习&深度学习...

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概念 大数据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、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点 Volume（大量） Velocity（高速） Variety（多样） Value（低价值密度）价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何快速对价值数据提纯成为大数据背景下待解决的问题。 Veracity（真实性）数据的单位计算换算最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB

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