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大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
2015-03-16
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大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)


   大數(shù)據(jù)技術(shù)是一種新一代技術(shù)和構(gòu)架，它以成本較低、以快速的采集、處理和分析技術(shù)，從各種超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中提取價(jià)值。大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷涌現(xiàn)和發(fā)展，讓我們處理海量數(shù)據(jù)更加容易、更加便宜和迅速，成為利用數(shù)據(jù)的好助手，甚至可以改變?cè)S多行業(yè)的商業(yè)模式，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展可以分為六大方向：

（1）在大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理方向。這方向最常見(jiàn)的問(wèn)題是數(shù)據(jù)的多源和多樣性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的質(zhì)量存在差異，嚴(yán)重影響到數(shù)據(jù)的可用性。針對(duì)這些問(wèn)題，目前很多公司已經(jīng)推出了多種數(shù)據(jù)清洗和質(zhì)量控制工具（如IBM的Data Stage）。

（2）在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理方向。這方向最常見(jiàn)的挑戰(zhàn)是存儲(chǔ)規(guī)模大，存儲(chǔ)管理復(fù)雜，需要兼顧結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。分布式文件系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展正在有效的解決這些方面的問(wèn)題。在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理方向，尤其值得我們關(guān)注的是大數(shù)據(jù)索引和查詢(xún)技術(shù)、實(shí)時(shí)及流式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理的發(fā)展。

（3）大數(shù)據(jù)計(jì)算模式方向。由于大數(shù)據(jù)處理多樣性的需求，目前出現(xiàn)了多種典型的計(jì)算模式，包括大數(shù)據(jù)查詢(xún)分析計(jì)算（如Hive）、批處理計(jì)算（如Hadoop MapReduce）、流式計(jì)算（如Storm）、迭代計(jì)算（如HaLoop）、圖計(jì)算（如Pregel）和內(nèi)存計(jì)算（如Hana），而這些計(jì)算模式的混合計(jì)算模式將成為滿(mǎn)足多樣性大數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用需求的有效手段。

（4）大數(shù)據(jù)分析與挖掘方向。在數(shù)據(jù)量迅速膨脹的同時(shí)，還要進(jìn)行深度的數(shù)據(jù)深度分析和挖掘，并且對(duì)自動(dòng)化分析要求越來(lái)越高，越來(lái)越多的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析工具和產(chǎn)品應(yīng)運(yùn)而生，如用于大數(shù)據(jù)挖掘的R Hadoop版、基于MapReduce開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘算法等等。

（5）大數(shù)據(jù)可視化分析方向。通過(guò)可視化方式來(lái)幫助人們探索和解釋復(fù)雜的數(shù)據(jù)，有利于決策者挖掘數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，進(jìn)而有助于大數(shù)據(jù)的發(fā)展。很多公司也在開(kāi)展相應(yīng)的研究，試圖把可視化引入其不同的數(shù)據(jù)分析和展示的產(chǎn)品中，各種可能相關(guān)的商品也將會(huì)不斷出現(xiàn)?？梢暬ぞ逿abealu 的成功上市反映了大數(shù)據(jù)可視化的需求。

（6）大數(shù)據(jù)安全方向。當(dāng)我們?cè)谟么髷?shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘獲取商業(yè)價(jià)值的時(shí)候，黑客很可能在向我們攻擊，收集有用的信息。因此，大數(shù)據(jù)的安全一直是企業(yè)和學(xué)術(shù)界非常關(guān)注的研究方向。通過(guò)文件訪問(wèn)控制來(lái)限制呈現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的操作、基礎(chǔ)設(shè)備加密、匿名化保護(hù)技術(shù)和加密保護(hù)等技術(shù)正在最大程度的保護(hù)數(shù)據(jù)安全。

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