
在大數(shù)據(jù)工作中,有很多的工具和平臺需要我們?nèi)チ私?,?dāng)我們把這些工具爛熟于心,我們就能夠更好地處理大數(shù)據(jù)所涉及的問題。關(guān)于大數(shù)據(jù)的工具有很多,我們在前面的文章中已經(jīng)給大家介紹了不少,今天重點(diǎn)給大家介紹一下大數(shù)據(jù)的處理平臺。大數(shù)據(jù)的處理平臺也是有很多的,我們可以從大數(shù)據(jù)的處理過程中進(jìn)行區(qū)分。而大數(shù)據(jù)的處理過程也有很多,比如大數(shù)據(jù)采集、存儲、結(jié)構(gòu)化處理、隱私保護(hù)、挖掘、結(jié)果展示等,各種領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用一般都會涉及到這些基本過程,但不同應(yīng)用可能會有所側(cè)重。那么大數(shù)據(jù)處理平臺都有什么類型呢?我們就給大家解答一下。
通常來說,有很多算法和模型可以解決這些處理過程中的技術(shù)問題。目前大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺有很多,這就需要我們可以對大數(shù)據(jù)處理平臺進(jìn)行分類,這就可以從大數(shù)據(jù)處理的過程、大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)類型、大數(shù)據(jù)處理的方式以及平臺對數(shù)據(jù)的部署方式這幾方面進(jìn)行。
首先我們從大數(shù)據(jù)處理的方式來劃分,這樣我們就能夠把大數(shù)據(jù)平臺分為批量處理、實(shí)時(shí)處理、綜合處理。其中批量數(shù)據(jù)是對成批數(shù)據(jù)進(jìn)行一次性處理,而實(shí)時(shí)處理對處理的延時(shí)有嚴(yán)格的要求,綜合處理是指同時(shí)具備批量處理和實(shí)時(shí)處理兩種方式。這樣分使得大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)更容易區(qū)分。
然后我們就給大家說一下從大數(shù)據(jù)處理的過程來區(qū)分大數(shù)據(jù)處理平臺。通過數(shù)據(jù)處理的過程我們可以分為數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)挖掘分析、以及為完成高效分析挖掘而設(shè)計(jì)的計(jì)算平臺,它們完成數(shù)據(jù)采集、ETL、存儲、結(jié)構(gòu)化處理、挖掘、分析、預(yù)測、應(yīng)用等功能。
如果我們從大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)類型來劃分,這里我們可以分為針對關(guān)系型數(shù)據(jù)、非關(guān)系型數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、混合類型數(shù)據(jù)處理的技術(shù)平臺。這些在很多企業(yè)中經(jīng)常使用的。
假如我們從平臺對數(shù)據(jù)的部署方式區(qū)分大數(shù)據(jù)分析平臺我們可以分為基于內(nèi)存的、基于磁盤的。前者在分布式系統(tǒng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)交換是在內(nèi)存中進(jìn)行,后者則是通過磁盤文件的方式。
其實(shí)技術(shù)平臺還有分布式、集中式之分,云環(huán)境和非云環(huán)境之分等。這樣就能夠?yàn)橛脩籼峁┝舜髷?shù)據(jù)存儲、計(jì)算能力、大數(shù)據(jù)分析挖掘、以及輸出展示等服務(wù),用戶可以容易地實(shí)現(xiàn)BI商業(yè)智能、人工智能服務(wù),具備一站式數(shù)據(jù)應(yīng)用能力。
關(guān)于大數(shù)據(jù)處理平臺的劃分我們就給大家介紹到這里了。其實(shí)大數(shù)據(jù)處理平臺真的有很多,我們需要根據(jù)自己的實(shí)際情況選擇學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理平臺的相關(guān)知識,這樣是對工作的負(fù)責(zé),也是對自己的負(fù)責(zé)。最后祝愿大家早日學(xué)成大數(shù)據(jù)。
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