大数据的特点

最新推荐文章于 2025-06-03 12:57:37 发布
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版权

高速、多样性、大量、低价值密度

大数据的应用场景

  视频推荐，电商推荐，零售，金融

发展脉络

1.单机时代

2.大数据时代-分布式处理

 

 Hadoop的优势

高可靠性、高拓展性、高效性、 高容错性

大数据的四大特点
李旭的博客
12-11 5690
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...
大数据特点
weixin_48475751的博客
12-22 1055
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
热门推荐
qigemantou的博客
06-14 4万+
大数据5V特点 我拆分理解了下，可以用五个字来概括 一、Volume： 大 数据的采集，计算，存储量都非常的庞大。 二、Variety： 多 种类和来源多样化。种类有：结构化、半结构化和非结构化数据等，常见的来源有：网络日志、音频、视频、图片等等。 三、Value： 值 数据价值密度相对较低，犹如浪里淘金，百炼成钢般才能获取到大量信息中的部分有价值的信息 四、Velocity： 快 数据...
大数据概述
早拾碗吧的博客
04-29 1698
大数据本身是一个抽象的概念。从一般意义上讲，大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集合。一般情况下,如果当前的工具无法处理一个数据集的话,那么这个数据集在当下就会被称之是大数据集;目前，业界对大数据还没有一个统一的定义，但是大家普遍认为，大数据具备 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四个特征，简称“4V”，即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低。大数据的主要特点-4V。
【大数据算法】开篇：一文掌握大数据概述、特点及应用等。
cnzzs的博客
08-25 699
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...
大数据的概念及特点
HB15458755的博客
05-14 5773
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
时空大数据
Daybreak's blog
08-08 5096
时空大数据是指基于统一的时空基准(空间参照系 统、时间参照系统) ,存在于空间与时间中,与位置直接(定位) 或间接(时空分布) 相关联的大规模海量数据集。
大数据是啥？大数据特点 大数据概念
lljazxx的博客
11-06 672
大数据 大数据概念 大数据（bigdata）：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，是海量，高增长率和多样性的信息资产。 主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 大数据特点 简称：4V 大量（volume）：数据量大 高速（velocity）：高速处理，在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命 多样性（variety）：数据多样性，包括结构化数据和...
工业大数据特点、价值及其计算
06-21
工业大数据特点、价值及其计算
浅谈大数据特点.doc
12-24
本文将对大数据专业的特点进行深入探讨。 首先，大数据专业与传统的计算机技术有着本质的区别。传统的计算机科学与技术，往往侧重于硬件和软件的理论研究，或者是计算机技术在某个特定领域的应用研究。而大数据科学...
工业大数据特点、价值及其计算.ppt
06-24
工业大数据特点、价值及其计算
工业大数据特点、价值及其计算.rar
09-07
工业大数据特点、价值及其计算
变更数据捕获（CDC）与流处理引擎实现医疗数据实时同步（下）
AllenLV的博客
05-29 1203
Flink CDC技术为医疗数据实时同步提供了高效解决方案。该技术通过解析数据库日志捕获全量和增量数据变更，支持MySQL、PostgreSQL等多种数据库类型。在医疗场景中，Flink CDC可实时同步HIS、EMR等系统的数据到临床数据中心，实现秒级延迟。其优势包括低性能影响、高可用性、断点续传等特性。构建过程中需考虑统一数据模型、数据质量、系统性能等关键因素。Flink CDC的应用显著提升了医疗数据处理的实时性和准确性，为临床决策提供有力支持。
【Web应用】若依框架：基础篇13 源码阅读-前端代码分析
成为你自己，做你想做的
06-03 163
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大数据-274 Spark MLib - 基础介绍 机器学习算法 剪枝 后剪枝 ID3 C4.5 CART
永远好奇，无限进步！
05-29 1138
《决策树算法解析与实践》文章摘要：本文系统介绍了决策树的预剪枝与后剪枝原理，对比了ID3、C4.5和CART三种主流算法的核心差异，包括分裂标准、属性支持类型和剪枝方法。重点阐述了信息增益、信息增益率与基尼系数的计算原理，详细讲解了从树生成到剪枝的完整流程，并通过Spark MLlib中的Scala代码实例演示了决策树分类器的实现过程。文中还包含清晰的算法对比图表和技术要点总结，为读者提供了从理论到实践的完整决策树学习路径。
【Elasticsearch】search_after不支持随机到哪一页，只能用于上一页或下一页的场景
risc123456的博客
06-03 367
如果需要跳转到任意一页，`search_after` 无法直接实现，因为它无法像 `from` 和 `size` 那样通过偏移量直接定位到目标页。`search_after` 确实不支持随机访问（即直接跳到任意一页），因此在前端需要随机跳转到某一页的场景中，使用 `search_after` 是不合适的。根据你的描述，如果前端允许用户随意点击某一页，那么确实不适合使用 `search_after`，而应该使用 `from` 和 `size` 来实现分页功能。- 不支持随机访问，用户不能直接跳转到任意一页。
连接关键点：使用 ES|QL 联接实现更丰富的可观测性洞察
最新发布
Elastic 中国社区官方博客
06-03 939
ES|QL的LOOKUPJOIN技术预览版发布，为可观测性分析带来革新。该功能允许在查询时动态关联日志、指标和追踪数据，无需在数据摄取阶段进行反规范化处理，有效降低存储成本并提升分析效率。通过创建特殊查找索引，用户可以灵活关联部署信息、基础设施映射等上下文数据，实现快速根因定位。典型应用场景包括：通过部署上下文分析错误日志、利用JOIN优化存储空间等。该功能与传统的ingest时数据丰富方法形成互补，特别适合动态数据环境。目前已在Elasticsearch 8.18和Serverless中提供技术预览，支持
大数据特点的5v是什么
03-29
大数据特点的5v是指： 1. Volume（数据量）：指数据的规模和数量，大数据的数据量通常以TB、PB、EB等计量单位。 2. Velocity（数据速度）：指数据的产生、搜集、处理和分析的速度。大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时处理。 3. Variety（数据多样性）：指数据来源和数据类型的多样性。大数据不仅包含结构化数据（如关系数据库中的数据），还包括半结构化数据（如XML、JSON）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。 4. Veracity（数据真实性）：指数据的精确度、准确度和可信度。大数据的数据源可能来自于不同的系统和渠道，需要通过数据清洗和校验等手段保证数据的真实性和可靠性。 5. Value（数据价值）：指数据对于业务决策和价值创造的重要性。大数据分析可以帮助企业从庞杂的数据中挖掘出有价值的信息，促进业务创新和发展。
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