5、物联网与大数据分析：新兴技术的融合与应用

物联网与大数据分析：新兴技术的融合与应用

1. 大数据处理基础

1.1 数据压缩

数据压缩技术是一种数据缩减过程，它能够降低大数据管理任务的复杂性。通过减少数据大小，可以实现更经济、更快速的分析计算。在处理海量数据时，数据压缩能够显著降低存储成本和处理时间，提高数据处理效率。

1.2 数据存储

• NoSQL数据库 ：2009年出现的NoSQL（Not Only SQL）是大数据常用的数据库。与传统的关系型数据库不同，NoSQL数据库更适合处理大规模、非结构化的数据，具有更好的扩展性和灵活性。
• 云计算技术 ：云计算技术用于存储数据，它允许按需提供资源，并采用按使用付费的模式。同时，云计算技术还支持虚拟化技术，能够使用单个硬件资源托管多个独立的虚拟机，提高资源利用率。

2. 基因组学中的大数据机遇

2.1 基因组分析与大数据

基因组分析采用微阵列概念，可用于治疗重大和复杂疾病。由于人类基因组包含30,000 - 35,000个基因，基因组学中的测序技术本质上是一个大数据问题。现代DNA测序技术在诊断和早期检测遗传易感性方面具有潜在优势，市场上有许多基因组测序仪能够产生PB级的序列数据，甚至可以扩展到EB级。

2.2 Hadoop平台及其扩展

• Hadoop平台 ：Hadoop是复杂基因组工作流的优秀平台，能够进行有意义的分析。它具有实时处理能力，能够分析和处理大量数据，并提