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大数据存储技术都有哪些?

发布时间:2021年01月14日 02:26:57 来源:环球青藤 点击量:1720

【摘要】随着大数据应用的爆炸式增长,它衍生出了自己独特的体系结构,也直接推动了存储、网络和计算技术的发展。那么什么是大数据存储技术呢?今天,就让我们跟着小编一起去了解吧!

1. 数据采集:在大数据的生命周期中,数据采集是第一个环节。按照MapReduce应用系统的分类,大数据采集主要来自四个来源:管理信息系统、web信息系统、物理信息系统和科学实验系统。

2. 数据访问:大数据的存储和删除采用不同的技术路线,大致可分为三类。第一类主要面向大规模结构化数据。第二类主要面向半结构化和非结构化数据。第三类是面对结构化和非结构化的混合大数据,

3。基础设施:云存储、分布式文件存储等。数据处理:对于收集到的不同数据集,可能会有不同的结构和模式,如文件、XML树、关系表等,表现出数据的异构性。对于多个异构数据集,需要进行进一步的集成或集成处理。在对不同数据集的数据进行收集、排序、清理和转换后,生成一个新的数据集,为后续的查询和分析处理提供统一的数据视图。

5. 统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、t检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测、残差分析,岭回归、logistic回归、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析等方法介绍了聚类分析、因子分析、快速聚类与聚类、判别分析、对应分析等方法,多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等。

6. 数据挖掘:目前需要改进现有的数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特殊群挖掘、图挖掘等新的数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破面向领域的大数据挖掘技术如用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等挖掘技术。

7. 模型预测:预测模型、机器学习、建模与仿真。

8. 结果:云计算、标签云、关系图等。

关于大数据存储技术都有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

分享到: 编辑:方梦茹

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