大数据处理技术的总结与分析
大数据实训结果与总结
大数据实训结果与总结1.引言1.1 概述在这篇文章中，我们将介绍大数据实训的结果和总结。
大数据实训是一个具有挑战性和实践性质的项目，旨在通过实际操作和案例研究，提升学生在大数据领域的实际能力和技术水平。
本文将包括实训的背景和内容，以及我们所取得的成果和总结。
通过这篇文章，我们将展示大数据实训对我们的学习和职业发展带来的重要意义，并展望未来在大数据领域的发展趋势和可能的挑战。
通过本文的阅读，读者将能够了解大数据实训的整体情况以及我们团队在实训过程中所遇到的问题和解决方案。
我们将分享我们所使用的工具和技术，并提供我们在实际项目中所遇到的挑战和应对策略的案例分析。
通过本文，读者还将获得我们在大数据实训中获得的具体成果和经验教训。
我们将针对实际项目的需求和挑战，提出自己的解决方案，并对实训过程中的不足之处进行总结和反思。
最后，我们将对未来的发展趋势进行展望，提出我们自己的建议和思考。
总之，本文将通过对大数据实训的概述，为读者介绍实训的背景和内容，并分享我们在实际操作中所取得的成果和总结。
我们希望通过这篇文章，能够对读者在大数据领域的学习和职业发展提供一定的启示和帮助。
1.2 文章结构本文主要介绍了大数据实训的结果与总结。
文章按照以下结构进行组织：引言部分主要概述了本文的背景和目的。
首先，提出了大数据实训的重要性和当前应用的广泛性。
接着，简要介绍了本文的组织结构，给读者对整篇文章的内容有一个整体的把握。
最后，明确了本文的目的，即总结大数据实训的结果并展望未来的发展方向。
正文部分主要分为两个部分：实训背景和实训内容。
实训背景部分将介绍大数据实训的起因和背景。
首先，概述了大数据时代的到来和对相关技能需求的增加。
然后，介绍了本实训的背景和目标，包括所使用的数据集和技术工具。
接着，详细说明了实训的流程和步骤，包括数据清洗、数据挖掘和数据分析等环节。
结论部分包括实训成果和总结与展望两个部分。
实训成果部分将详细介绍通过实训所达到的具体成果，包括数据处理的准确性、模型预测的准确率等指标。
大数据专业个人总结
大数据专业个人总结引言随着互联网的快速发展和社会数码化的加速推进，大数据时代已经正式到来。
作为大数据专业的学生，我深感责任重大，需要不断学习和成长，以应对不断变化的挑战。
在过去的几年中，我在学习和实践中取得了一些成果并积累了宝贵的经验。
本篇总结将展示我在大数据专业的学习和成长过程中的收获和思考。
学习体会1. 理论与实践相结合大数据专业需要掌握的知识领域极其广泛，包括数据挖掘、机器学习、数据分析、数据库管理等。
这些理论知识需要与实践相结合，才能更好地应对实际问题。
我通过参与大数据相关项目，例如数据清洗、数据建模等，将理论知识应用到实际中。
这样可以更好地理解和掌握所学的知识，并能够解决实际问题。
2. 持续学习的重要性大数据领域的技术更新速度非常快，新的算法和工具层出不穷。
因此，持续学习是大数据专业必备的品质。
我时刻保持学习的状态，通过阅读最新的研究成果、参加技术交流会议等方式来不断扩充自己的知识面。
同时，通过学习开源项目和参与实践，我能够了解并掌握最新的工具和技术，使自己能够跟上时代的步伐。
3. 团队合作能力的培养在大数据项目中，团队合作是必不可少的。
大数据项目往往庞大而复杂，需要多个岗位的专业人才合作完成。
因此，培养团队合作能力成为了我专业发展的重要一环。
通过参与课程项目和实习，我学会了与不同背景和专业的人合作，学会了倾听和沟通。
这些经验对我成为一个优秀的数据专业人士至关重要。
成果展示1. 数据挖掘项目我参与了一个大型的数据挖掘项目，项目目标是从大量数据中挖掘出有价值的信息以帮助企业决策。
在项目中，我负责数据清洗、特征提取和模型训练等工作。
我利用Python和机器学习库来处理数据，并使用多种算法进行训练和优化。
最终，我们成功地提取出了对企业有意义的信息，并给出了相关的决策建议。
2. 数据分析报告我也参与了一个数据分析的项目，该项目需要对某个电商平台的销售数据进行分析，并撰写数据分析报告。
在项目中，我使用SQL语言提取数据并进行统计分析，使用可视化工具展示分析结果。
大数据处理技术的总结与分析1500字(13篇)
大数据处理技术的总结与分析1500字(13篇) 关于大数据处理技术的总结与分析，精选6篇范文，字数为1500字。
我们在2022年度工作计划的基础上，认真的按计划完善各项内部管理制度，并将制度落到实处。
为更好地做好内部管理工作，我们将从以下方面做好2022年度的工作：。
大数据处理技术的总结与分析(范文)：1我们在2022年度工作计划的基础上，认真的按计划完善各项内部管理制度，并将制度落到实处。
为更好地做好内部管理工作，我们将从以下方面做好2022年度的工作：首先，继续完善和完善公司的规章制度，提高员工的综合素质。
2022年，我们将继续完善各项管理制度，并在日常工作中认真执行。
1.加大对现场设备的和维修保养力度，确保各项设备工作的有序运行设备的状态是设备工作的重要组成部分，故障的原因很多，主要有两个原因：一是设施设备安全问题;二是设施设备检查不及时，影响检测工作和生产，因此，加强设施设备的，及时发现和解决设施设备存在的问题;针对这些问题，我们要求每个设备安装设置时，必须做到以下两点：2)发放设备使用说明书，让每个设备都有说明书。
3)对每个设备的名称和用途做好记录，使用时将记录汇总起来，以便于领导及时给我们设备的维修和保养做出详细的规定。
4.对于公司的所有设备，我们将按照公司的规定，认真的抓好以上工作;5)配合公司各部门完成每天的设备调试、保养工作6)对于一些重要设备部位，如：电脑、投影机、打印机、传真机等，在确保电脑安全使用情景下，我们将认真做好记录。
7.做好各种设备的台帐记录、设备的台账记录，做好日常的维修保养记录及设备的日常维护工作。
在2022年里，我们将继续发扬以上的工作作风，努力改善工作中的不足，把工作做得更好，为公司的发展尽一份力。
大数据处理技术的总结与分析(范文)：2在这次的实训中我们学了很多课本上学不到的知识,在这次的实训中我们进行了测量并在测站中进行相关的操作,我们学到了测量的实战技术,在实训中我们还对仪器进行了测量,通过测量,了解了各种仪器的工作原理以及测距的方法,为以后的工作进行相应的调整。
大数据学习总结
大数据学习总结一、引言随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
掌握大数据技术和应用已经成为许多企业和个人的迫切需求。
在这篇学习总结中，我将回顾我在大数据学习过程中所掌握的知识和技能，并分享一些实际应用案例。
二、大数据的基础知识1. 什么是大数据大数据是指规模巨大、种类繁多、速度快的数据集合，无法使用传统的数据处理工具进行处理和分析。
大数据通常具有五个特点，即“五V”：Volume（大量）、Variety（多样性）、Velocity（高速度）、Veracity（真实性）和Value（价值）。
2. 大数据的技术栈大数据技术栈包括数据采集、存储、处理和分析等多个环节。
常用的大数据技术包括Hadoop、Spark、Hive、HBase等。
Hadoop是一个分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据；Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎；Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具；HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库。
三、大数据的应用场景1. 金融行业大数据在金融行业的应用非常广泛。
通过对大量的金融数据进行分析，可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测，提高业务效率和风险控制能力。
同时，大数据还可以用于个人信用评估、股票市场预测等。
2. 零售行业大数据在零售行业的应用可以帮助企业了解消费者的购买行为和偏好，从而进行精准营销和商品推荐。
通过分析大数据，零售商可以预测销售趋势、优化库存管理，并提供个性化的购物体验。
3. 健康医疗大数据在健康医疗领域的应用可以改善疾病预防、诊断和治疗等方面。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以发现疾病的早期迹象、预测疾病的发展趋势，提高医疗资源的利用效率，减少医疗成本。
四、大数据学习过程中的经验总结1. 学习计划的制定在学习大数据之前，制定一个合理的学习计划非常重要。
可以根据自己的时间和兴趣，选择适合的学习资源和学习路径。
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类1 事务型处理在我们实际生活中，事务型数据处理需求非常常见，例如：淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。
这类系统数据处理特点包括以下几点：一是事务处理型操作都是细粒度操作，每次事务处理涉及数据量都很小。
二是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行的某列；三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查，对事务完整性和数据一致性要求非常高。
四是事务性操作都是实时交互式操作，至少能在几秒内执行完成；五是基于以上特点，索引是支撑事务型处理一个非常重要的技术。
在数据量和并发交易量不大情况下，一般依托单机版关系型数据库，例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER，再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。
在数据量和并发交易量增加情况下，一般可以采用ORALCE RAC 集群方式或者是通过硬件升级(采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑。
事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中，由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对，这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用的系统来解决本问题。
2 数据统计分析数据统计主要是被各类企业通过分析自己的销售记录等企业日常的运营数据，以辅助企业管理层来进行运营决策。
典型的使用场景有：周报表、月报表等固定时间提供给领导的各类统计报表；市场营销部门，通过各种维度组合进行统计分析，以制定相应的营销策略等。
数据统计分析特点包括以下几点：一是数据统计一般涉及大量数据的聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。
二是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现。
三是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。
大数据个人总结报告范文(3篇)
第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。
在过去的一年里，我有幸投身于大数据领域，担任大数据开发工程师一职。
在此，我将对过去一年的工作进行总结，回顾自己在工作中的成长与收获，并对未来的发展进行规划。
二、工作内容与成果1. 数据采集在过去的一年中，我主要负责数据采集工作。
通过运用爬虫技术、ETL工具等手段，从多个渠道获取了大量数据。
具体成果如下：（1）构建了数据采集平台，实现了对海量数据的自动化采集。
（2）针对不同数据源，制定了相应的数据采集策略，确保数据采集的准确性和完整性。
（3）优化了数据采集流程，提高了数据采集效率。
2. 数据清洗与处理在数据采集的基础上，我对采集到的原始数据进行清洗和处理，为后续分析提供高质量的数据支持。
主要成果如下：（1）利用数据清洗工具，对采集到的数据进行去重、去噪、填充等操作。
（2）根据业务需求，对数据进行分类、整合，构建数据仓库。
（3）对数据进行统计分析，挖掘数据规律，为业务决策提供数据支持。
3. 数据分析与应用在数据清洗和处理的基础上，我对数据进行深入分析，为业务部门提供决策依据。
主要成果如下：（1）运用机器学习、深度学习等算法，对数据进行预测分析。
（2）根据业务需求，构建可视化报表，直观展示数据分析结果。
（3）针对业务痛点，提出解决方案，协助业务部门优化业务流程。
4. 项目成果在过去的一年里，我参与了多个大数据项目，取得了一定的成果。
以下列举几个典型案例：（1）某电商平台用户行为分析项目：通过分析用户行为数据，为电商平台提供精准营销策略，提升用户转化率。
（2）某金融机构风险控制项目：利用大数据技术，对金融风险进行预测和预警，降低金融机构风险。
（3）某政府部门公共服务优化项目：通过分析公众需求，为政府部门提供公共服务优化建议，提升政府服务效率。
三、成长与收获1. 技术能力提升通过参与大数据项目，我对数据采集、清洗、处理、分析等方面的技术有了更深入的了解，掌握了Hadoop、Spark、Python、R等常用大数据技术。
大数据行业技术工作总结
大数据行业技术工作总结内容总结简要作为一名资深大数据行业技术工作人员，我的主要工作职责是负责公司数据平台的架构设计、搭建、优化和维护。
参与了公司的数据采集、存储、处理、分析和可视化等各个环节，为公司的业务决策了有力的数据支持。
在我的工作中，负责了多个案例研究，通过对海量数据的深入挖掘和分析，为公司了有针对性的解决方案。
其中一个典型案例是我们针对公司的一个业务难题，通过构建一个复杂的数据分析模型，最终找到了问题的根本原因，并提出了有效的改进措施。
这个案例的成功实施，不仅提高了公司的业务效率，还为公司节省了大量成本。
数据分析是我工作中的重要组成部分。
我利用Python、R等工具，对海量数据进行处理和分析，提取出有价值的信息。
熟练掌握了Tableau、Power BI等数据可视化工具，将复杂的数据转化为直观的图表，帮助公司领导层更好地理解和利用数据。
在实施策略方面，积极参与了公司数据平台的搭建和优化工作。
我利用Hadoop、Spark等大数据技术，构建了公司的数据处理和分析平台，提高了数据处理的速度和效率。
参与了数据安全方面的设计和实施，确保公司的数据安全得到了有效的保护。
总的来说，我的工作涉及了大数据行业的多个方面，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等。
通过多年的工作经验积累，不仅掌握了大数据技术的各项技能，还积累了丰富的案例经验，能够为公司的业务决策有力的支持。
以下是本次总结的详细内容一、工作基本情况在过去的两年中，我在ABC公司的数据科学部门工作，主要负责大数据平台的架构设计和优化。
参与了公司的多个项目，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等各个环节。
我的工作重点是利用大数据技术提高数据处理的速度和效率，并为公司的业务决策有力的数据支持。
二、工作成绩和做法在我的工作中，我取得了显著的成绩。
我成功搭建了公司的数据处理和分析平台，利用Hadoop和Spark等大数据技术，将数据处理的速度提高了50%。
大数据处理与分析
大数据处理与分析随着互联网和信息技术的飞速发展，大数据已经成为改变社会经济面貌和推动科学技术进步的重要因素。
然而，海量的数据如何高效地进行处理和分析，成为了当前研究和应用领域亟待解决的问题。
本文将探讨大数据处理与分析的相关技术和应用。
一、大数据处理技术大数据的处理技术主要包括数据采集、存储、处理和挖掘等方面。
首先，数据采集是指从各种数据源获取大数据的过程。
传统的数据采集方式主要依靠人工手动输入或者结构化数据的导入，而如今，随着物联网和传感器技术的兴起，大数据采集更加依赖于自动化和智能化设备。
其次，大数据的存储是指将采集到的大数据进行持久化保存的过程。
常见的大数据存储技术包括关系型数据库、分布式文件系统和云存储等。
再次，大数据的处理是指对存储的大数据进行加工转换的过程。
传统的数据处理主要依靠SQL等结构化查询语言，而如今，随着大数据计算框架的发展，分布式计算和并行计算等技术也应运而生。
最后，大数据的挖掘是指从大数据中发掘潜在知识和有用信息的过程。
常见的大数据挖掘技术包括数据预处理、聚类分析、分类分析、关联分析和异常检测等。
二、大数据分析应用大数据分析的应用涉及到许多领域和行业。
以下将介绍几个典型的大数据分析应用案例。
1. 金融行业大数据分析在金融行业的应用非常广泛。
通过对大规模的交易数据和客户行为数据进行挖掘分析，金融机构可以发现市场趋势、风险评估和客户喜好等信息，从而优化投资策略、风险控制和市场营销等方面。
例如，银行可以利用大数据分析技术提供个性化的金融产品和服务，保险公司可以通过大数据分析预测理赔风险和消费者需求。
2. 零售行业在零售行业，大数据分析可以帮助企业进行库存管理、销售预测和客户行为分析等工作。
通过对大量的销售数据和顾客数据进行分析，零售商可以制定更合理的进货计划、确定销售策略以及开展精准的市场推广活动。
例如，电子商务平台可以通过大数据分析推荐个性化的商品和服务，实体零售店可以通过大数据分析优化货架陈列和促销活动。
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数据分析处理需求分类1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。
这类系统数据处理特点包括以下几点:一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。
二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列;三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。
四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术.在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。
在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑.事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。
典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点:一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。
二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。
但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。
另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。
3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
数据挖掘主要过程就是:根据分析挖掘目标,从数据库中把数据提取出来,然后经过ＥＴL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。
传统得数据挖掘软件,一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。
数据挖掘得计算复杂度与灵活度远远超过前两类需求。
一就是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算,衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性；二就是很多数据挖掘算法本身就比较复杂,计算量就很大，特别就是大量机器学习算法,都就是迭代计算,需要通过多次迭代来求最优解，例如K-ｍeans聚类算法、ＰａｇeRaｎk算法等。
因此总体来讲，数据分析挖掘得特点就是：１、数据挖掘得整个计算更复杂，一般就是由多个步骤组成计算流,多个计算步骤之间存在数据交换，也就就是会产生大量中间结果，难以用一条sｑl语句来表达.2、计算应该能够非常灵活表达,很多需要利用高级语言编程实现。
二大数据背景下事务型处理系统相关技术在goｏglｅ、ｆacｅbook、tａobaｏ等大互联网公司出现之后，这些公司注册与在线用户数量都非长大,因此该公司交易系统需要解决“海量数据＋高并发+数据一致性+高可用性”得问题。
为了解决该问题,从目前资料来瞧,其实没有一个通用得解决方案,各大公司都会根据自己业务特点定制开发相应得系统,但就是常用得思路主要包括以下几点: (1)数据库分片，结合业务与数据特点将数据分布在多台机器上.(2）利用缓存等机制,尽量利用内存，解决高并发时遇到得随机IO效率问题。
（3）结合数据复制等技术实现读写分离,以及提高系统可用性．（4）大量采用异步处理机制,对应高并发冲击。
（５）根据实际业务需求,尽量避免分布式事务。
1相关系统介绍1) 阿里CORBＡＲ系统阿里COＢAR系统就是一个基于ＭYSＱL数据库得分布式数据库系统,属于基于分布式数据库中间件得分布式数据库系统。
该系统就是前身就是陈思儒开发得“变形虫＂系统（以前调研过),由于陈思儒离开阿里去了盛大,阿里当心“变形虫"稳定性等问题,重新开发该项目。
该系统主要采用数据库分片思路,实现了：数据拆分、读写分离、复制等功能。
由于此系统由于只需要满足事务型操作即可,因此相对真正并行数据库集群(例如TeraData等),此类系统提供操作没有也不需要提供一些复杂跨库处理,因此该系统存在以下限制:（1)不支持跨库得ｊoin、分页、排序、子查询.（2)insｅrt等变更语句必须包括拆分字段等。
（3）应该不支持跨机事务(以前变形虫不支持)。
说白了此类系统不具备并行计算能力，基本上相当于数据库路由器!另外此类系统得在实际应用得关键问题就是,根据什么对数据进行切分，因为切分不好会导致分布式得事务问题。
2）阿里OceａnBａse系统该系统也就是淘宝为了解决高并发、大数据环境下事务型处理而定制开发得一个系统。
该系统主要思路与特点如下:(１）她们发现在实际生成环境中,每天更新得数据只占总体数据得1%不到,因此她们把数据分为：基线数据与增量更新数据。
(2)基线数据就是静态数据,采用分布式存储方式进行存储。
（3)只在一台服务器上存储与处理增量更新数据,并且就是在内存中存储与处理更新数据。
（4）在系统负载轻得时候,把增量更新批量合并到基线数据中。
(5)数据访问时同时访问基线数据与增量更新数据并合并.因此这样好处就是:(1）读事务与写事务分离(2)通过牺牲一点扩展性(写就是一个单点）,来避免分布式事务处理.说明:该系统虽然能处理高并发得事务型处理，号称很牛逼,但其实也只就是根据电商得事务处理来定制开发得专用系统，个人认为其技术难度小于oraclｅ等通用型得数据库。
该系统无法应用到银行或者1230６等，因为其事务处理得逻辑远远比电商商品买卖处理逻辑复杂.在目前得大数据时代，一定就是基于应用定制才能找到好得解决方案！3) 基于Hbaｓe得交易系统在hadｏoｐ平台下，HＢＡＳE数据库就是一个分布式ＫV数据库，属于实时数据库范畴.支付宝目前支付记录就就是存储在HBAＳE数据库中.HBAＳE数据库接口就是非SQＬ接口,而就是KV操作接口(基于Ｋeｙ得访问与基于key范围得scan操作)，因此HＢASＥ数据库虽然可扩展性非常好，但就是由于其接口限制导致该数据库能支持上层应用很窄。
基于HBASE应用得设计中,关键点就是ｋeｙ得设计,要根据需要支持得应用来设计ｋey得组成。
可以认为HＢASE数据库只支持作为KＥＹ得这一列得索引。
虽然目前HＢAＳＥ有支持二级索引得方案，二级索引维护将会比较麻烦。
2并发与并行区别并发就是指同时执行通常不相关得各种任务，例如交易型系统典型属于高并发系统。
并行就是通过将一个很大得计算任务,划分为多个小得计算任务,然后多个小计算任务得并行执行,来缩短该计算任务计算时间。
两者主要区别在于:(1)通讯与协调方面：在并行计算中，由于多个小任务同属一个大得计算任务,因此小任务之间存在依赖关系，小任务之间需要大量通讯与协调；相反,并发中得多个任务之间基本相互独立,任务与任务之间相关性很小。
(２)容错处理方面:由于并发任务之间相互独立，某个任务执行失败并不会影响其它得任务。
但就是并行计算中得多个任务属于一个大任务,因此某个子任务得失败，如果不能恢复（粗粒度容错与细粒度容错）,则整个任务都会失败。
３本章总结数据量大不一定需要并行计算,虽然数据量大,数据就是分布存储，但就是如果每次操作基本上还就是针对少量数据，因此每次操作基本上都就是在一台服务器上完成,不涉及并行计算。
只就是需要通过数据复制、数据缓存、异步处理等方式来支撑高并发访问量三大数据背景下数据统计分析技术介绍随数据量变大,与事务处理不同得就是,单个统计分析涉及数据量会非常大，单个统计分析任务涉及数据会分散在多台服务器上，且由于计算量大,采用单台服务器进行计算,会导致计算时间非常长，单个统计分析任务必须采用并行计算方式来加快单个统计分析任务执行速度。
1并行查询与并行计算技术介绍在大数据背景下得数据统计分析技术门类很多,常见得有:n ＭＰP并行数据库: TｅraDａta、GｒｅenPlum、Ｖｅｒtica等．n 基于MaｐReduce并行计算框架得数据仓库:ＨIＶE(Hadoｏp平台) 、Tenzing（Gｏogle公司）ｎ基于Hbａsｅ得Phｏｅｎｉx系统n HadoopDB系统n EMC公司得haｐt系统n MＰP分布式查询引擎：Dremｅl、Impala、Pｒｅsto、Shａrd quｅry、Citusdb．n 基于SPＡRK得Shark、基于Ｄryad得ＳCＯPE、基于Tez得stinger.n 基于hadoop+ｉnｄex得JethroDａta系统ｎ基于内存计算得Ｄrｕid系统这些系统都解决了海量数据下得数据统计分析得问题,并且这些系统另外一个共同特点就是都提供了SＱＬ或者类ＳＱL接口。
为了能够较好研究这些系统，我们需要对并行查询与并行计算得相关技术做一个简要得介绍.首先所有得系统都可以分为三个层次: 语义层、并行计算引擎层、分布式存储层。
语义层提供一个编程接口让用户表达所需要计算,并负责把该计算翻译成底层并行计算引擎可以执行得执行计划,并由并行计算引擎来执行,最下面一层就是分布式存储层.对于提供类SＱL接口并行计算系统,语义层可以认为就是ＳQＬ解析层。
1）语义层ＳＱＬ语言就是一种声名式语言,SQＬ只就是表达了要做什么,而没有表达怎么做。
为此，SQL解析层主要作用就是:将用户提交得基于SＱL得统计分析请求,转化为底层计算引擎层可以执行得执行计划。
也就就是解决“怎么做"得问题. SQL解析层工作主要包括两个大方面:(1) 通过语法分析技术来理解要做什么。
在关系数据库中,一般会把ＳQL语言分析后,形成树型结构得执行计划。
（2) 在语法分析技术上,利用各种优化技术与算法,找出一种最经济物理执行计划。
优化可以分为两个方面:一就是逻辑层面优化、二就是物理执行层面优化。