大数据处理技术研究
基于云计算的大数据处理与分析技术研究
基于云计算的大数据处理与分析技术研究第一章：绪论1.1 课题背景随着互联网和移动互联网的迅速发展，大量数据不断被生成和积累。
这些数据包含了各种类型、各种形式的信息。
如何快速、准确、高效地处理和分析这些数据成为了当前互联网领域的一大挑战，同时也是处理海量数据的必要手段。
1.2 研究意义基于云计算的大数据处理和分析技术的研究，是当下互联网领域中的一个热门议题，其研究意义主要体现在以下几个方面：（1）大数据处理能力的提升：利用云计算的优势，将数据分散到多个计算节点上进行处理，大大提升数据处理能力；（2）数据分析效率的提高：云计算可以快速地完成大量数据的预处理、存储和分析，从而提高数据分析效率；（3）新兴产业的培育：大数据技术的不断完善和应用，将推动数字经济和相关产业的快速发展。
第二章：基于云计算的大数据处理技术2.1 云计算的概念与特点云计算是指利用互联网等通信技术，将大量的计算资源、存储资源和应用程序进行集中和管理，以满足用户的个性化需求。
其特点主要包括以下几个方面：（1）可伸缩性：云计算中的资源具有良好的可扩展性，可以根据实际需求进行自动扩展；（2）按需订购：用户只需按照自己的实际需求选择所需要的服务和应用程序，无需购买应用程序的复杂硬件和软件设备；（3）可靠性：云计算中的资源不仅可以快速地处理高并发访问，还具备备份和容错机制，保证服务的高可靠性和稳定性。
2.2 大数据处理技术的发展历程大数据处理技术的发展经历了以下几个阶段：（1）传统数据处理技术：包括关系数据库管理系统（RDBMS）和数据仓库（Data Warehouse）等；（2）并行处理技术：如MapReduce和Hadoop等；（3）实时处理技术：主要包括Storm和Spark等；（4）深度学习技术：基于神经网络的深度学习技术、卷积神经网络和循环神经网络等。
2.3 基于云计算的大数据处理技术基于云计算的大数据处理技术主要包括以下几个方面：（1）Hadoop平台：Hadoop是一种基于Java语言的分布式存储和计算平台，可用于处理极大数据集；（2）Spark平台：Spark是一种快速、通用型的大数据处理平台，可以进行批处理和实时处理；（3）Storm平台：Storm是一种分布式实时计算系统，在实现实时数据处理方面具有显著的优势；（4）Flink平台：Flink是一种分布式大数据处理平台，既支持批处理，又支持流式处理。
大数据处理与分析的关键技术研究
大数据处理与分析的关键技术研究随着数字化时代的到来，数据量呈指数级增长。
互联网、无人机、机器人、物联网、传感器、社交媒体等技术的发展和普及，不断产生着海量的数据。
而这些数据蕴含着巨大的价值，但由于数据规模过大，传统的数据处理和分析方法已经无法胜任。
为了更好地挖掘和利用这些数据，研究大数据处理和分析的关键技术就显得尤为重要。
本文将从以下几个方面进行探讨。
一、大数据处理的关键技术1. 分布式存储大数据处理过程中，首先需要解决的是海量数据的存储问题。
传统的关系型数据库已经无法胜任，因此出现了一种新型的分布式存储技术——Hadoop。
Hadoop可以把数据分散到多台服务器上进行存储，实现了海量数据的存储和管理。
2. 并行计算在大数据处理中，数据量巨大，计算任务繁重，为了提高计算效率，必须采用并行计算技术。
MapReduce是一种并行计算模型，具有高可靠性、高可扩展性、可自动并行化等特点。
在Hadoop中，MapReduce可实现大规模数据处理，提高处理效率。
3. 数据压缩大数据处理过程中，数据量大，传输和存储成本高，因此需要进行数据压缩。
Hadoop中采用的是LZO压缩算法，该算法具有快速压缩速度和较高的解压速度，可以有效地减小数据的存储和传输成本。
二、大数据分析的关键技术1. 数据挖掘数据挖掘是一种通过在大数据中发现隐藏模式、关系和趋势的方法。
通过数据挖掘，可以深入了解数据本身的特点和规律，帮助企业发现和利用商业机会。
同时，数据挖掘也可以帮助企业识别和解决潜在的问题，提高企业的决策能力。
2. 机器学习机器学习是一种通过机器自主学习提高自身性能的方法。
通过对数据的分析和挖掘，可以获得数据的特征和规律，并利用这些信息来训练机器，提高其预测和决策能力。
机器学习在大数据分析中具有广泛的应用，可以用于推荐系统、情感分析、预测和分类等方面。
3. 可视化分析可视化分析是一种将大数据转换为易于理解、清晰直观的图形化表达方式。
面向云计算环境下基于Spark的大数据处理技术研究
面向云计算环境下基于Spark的大数据处理技术研究现代互联网时代，数据规模急剧增长，数据处理能力已成为企业竞争力的重要标志。
云计算作为一种新兴的技术，颠覆了传统数据处理方式，成为大数据处理时代的核心技术之一。
而Spark作为云计算时代的一个重要技术，也受到了越来越多企业的重视，并逐渐成为企业常用的大数据处理技术之一。
本文将对基于Spark的大数据处理技术进行探讨和研究。
一、Spark技术简介Spark是一种基于内存的分布式数据处理框架，由美国加州大学伯克利分校AMPLab开发，旨在解决Hadoop数据处理上的缺陷。
其拥有快速的批数据处理和交互式查询处理能力，以及面向数据流的处理能力，有着广泛的应用场景，被认为是大数据时代的“杀手锏”。
Spark的核心技术包括RDD（Resilient Distributed Datasets）、DataFrame、Spark SQL、MLlib、GraphX等，其中RDD是其核心技术之一。
RDD把数据分为多个数据块，存储在不同的节点上，通过多轮迭代，对数据进行分析和处理，避免了中间存储的开销，提高了处理效率。
Spark还具备内存计算和数据共享技术，同时通过高效的任务调度机制，实现了大规模集群处理。
二、Spark在云计算下的优势云计算的出现，为企业提供了强大的大数据处理能力，而Spark作为云计算的一种重要技术，更是为企业的大数据研究提供了更为高效和快捷的方式。
具体而言，Spark在云计算下的优势主要有以下几点：1.强大的分布式计算能力Spark适用于大规模集群，能够快速处理PB级别的数据，同时还具备水平扩展性，可以使用更多的节点进行数据处理。
2.高效的内存计算Spark内存计算能力非常强大，其可以将数据存储在内存中，避免了磁盘数据读取的瓶颈，大大提高了数据处理速度。
3.灵活的计算模型Spark支持多种计算模型，可以进行流处理、批处理以及机器学习等多种模型，并且容易扩展，能够满足不同场景的需求。
云计算环境下的大数据存储与处理技术研究
云计算环境下的大数据存储与处理技术研究云计算以其高度灵活、可扩展和容错性强的特点，成为了大数据存储和处理的理想选择。
本文将对云计算环境下的大数据存储与处理技术进行深入研究，分析其优势、挑战以及未来发展趋势。
一、介绍随着互联网的迅猛发展，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理与存储方式已经无法满足大数据时代的需求。
传统的数据中心架构面临着存储能力、计算能力以及安全性等方面的瓶颈。
而云计算环境作为一种新兴的数据处理与存储技术，由于其具备高度可扩展性、灵活性以及经济性，被广泛应用于大数据领域。
二、大数据存储技术研究大数据存储技术是保证大数据高效存储和访问的关键。
在云计算环境下，大数据存储技术面临着多层次、大规模的挑战。
为了解决这些问题，研究人员提出了一系列优化方案，如分布式文件系统、分布式数据库以及对象存储等。
1. 分布式文件系统分布式文件系统(Distributed File System, DFS)是云计算环境下常用的大数据存储技术之一。
它将大数据分散存储在多个节点上，提供高可靠性和高可扩展性。
典型的分布式文件系统有Hadoop Distributed File System (HDFS)和Google File System (GFS)等。
2. 分布式数据库分布式数据库是另一种常见的大数据存储技术。
它通过将数据分布在多个节点上，实现了数据的并行处理和扩展。
分布式数据库系统可以提供高性能和高可用性，如NoSQL数据库和NewSQL数据库等。
3. 对象存储对象存储(Object Storage)是一种以对象为基本存储单位的存储技术。
它将数据以对象的形式存储，并提供元数据进行管理。
对象存储适用于大规模数据存储场景，能够提供高容量、高可靠性和高可用性。
三、大数据处理技术研究大数据处理技术是对存储在云计算环境下的大数据进行分析和挖掘的关键技术。
传统的数据处理方式无法胜任大数据场景下的任务，因此研究人员提出了一系列高效的大数据处理技术。
大数据处理技术的研究与实现
大数据处理技术的研究与实现随着互联网和计算科学的迅猛发展，数据已经成为了我们生活中的一部分。
在日常生活中，我们会产生大量的数据，而这些数据能够给我们提供很多有用的信息和知识，有许多重要的应用程序依赖于对数据进行分析、提取和处理。
这就形成了对大数据处理技术研究与实现的需求。
一、大数据处理技术的定义与特点大数据处理技术是指在大数据环境下实现数据分析、提取和处理的技术。
其中，大数据是指海量的、复杂的、高维的数据，其数据量已经超出了传统数据库的处理能力，需要采用新的技术来处理。
大数据处理技术的特点包括：高并发、高可用、高性能、高安全、高可靠、高可扩展、跨平台等。
同时，它还要满足数据保存、数据管理、数据共享等需求，更进一步还要满足数据时效性、数据准确性和数据完整性这些质量方面的要求。
二、大数据处理技术的研究方向大数据处理技术的研究方向通常包括以下几个方面：1. 数据采集和清洗：大数据范围之广，让数据采集变的异常困难，而又需要保证数据的准确性和完整性。
因此，数据采集和清洗就成了大数据处理技术研究的重要方向。
2. 数据存储和管理：大数据处理技术需要将处理前的数据保存下来以便处理，这就需要有一个高效安全的储存系统以保证数据的稳定性和可扩展性。
同时，还要解决机器故障导致的丢失问题。
3. 数据编码和压缩：由于大数据的数据量庞大，所以需要使用一些高效的数据编码和压缩技术来降低数据的存储需求。
数据编码和压缩通常与数据传输和通信有关。
4. 数据分析和挖掘：数据分析和挖掘是大数据处理技术的核心内容，能够让我们更加深入的了解数据所包含的信息和知识。
这个方向包括数据预处理、数据清理、机器学习等。
三、大数据处理技术的实现要实现大数据处理技术，通常需要有一个全面的数据处理平台，并且这个平台需要满足大数据所具有的一些技术特点。
目前市面上已经有很多数据处理平台，其中 Apache Hadoop 和 Spark 就是比较有代表性的两个平台。
基于语义分析的大数据处理技术研究
基于语义分析的大数据处理技术研究现如今，大数据技术在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
随着社会的发展和科技的进步，数据量在不断地增长，人们需要从这些数据中获取更多的价值。
大数据处理技术就是一种能够帮助人们理解并处理这些数据的技术。
其中，基于语义分析的大数据处理技术就是一种新兴的技术。
这种技术通过分析文本、图片、视频等传统的数据形式中的语义信息，将其转化为计算机可以理解的结构化数据。
具体地说，这种技术可以通过自然语言处理、机器学习等技术手段，识别并提取出数据中隐藏的知识和关联。
传统的大数据处理技术主要是通过数据挖掘、机器学习等技术手段进行数据分析和处理。
而基于语义分析的大数据处理技术，则是在这些技术基础上进行的扩展和创新。
它主要是通过将数据的语义结构化后建立数据模型，从而更好地理解和应用数据。
与传统的大数据处理技术相比，基于语义分析的大数据处理技术具有以下几个优势。
首先，基于语义分析的大数据处理技术可以更好地理解和表达数据的含义。
这是因为语义分析技术可以将数据中的隐含知识和关联识别出来，并将其转化为计算机可以理解的数据结构。
这样，通过对数据进行抽象和归纳，可以从更高的层次上理解和表达数据。
其次，基于语义分析的大数据处理技术可以更好地利用数据。
在传统的大数据处理技术中，数据通常是以原始的形式进行存储和处理的，这样就需要大量的计算资源和时间。
而基于语义分析的大数据处理技术可以通过对数据的语义进行归纳和抽象，从而实现数据的快速处理和检索。
这种处理方式可以让企业和研究机构更好地利用数据，提高数据的使用效率和价值。
最后，基于语义分析的大数据处理技术可以更好地结合人类智慧。
这是因为语义分析技术可以帮助计算机理解人类的语言和思维方式，从而实现人与计算机之间的良好互动。
同时，通过人工智能技术和大数据处理技术的结合，可以实现更高效的数据处理和应用，发挥人类和计算机的优势。
不过，基于语义分析的大数据处理技术也面临一定的挑战。
基于Hadoop的大数据存储与处理技术研究
基于Hadoop的大数据存储与处理技术研究一、绪论随着互联网的快速发展和技术的不断创新，全球各行各业的数据规模愈发庞大，由此产生了大数据的概念。
大数据给人类带来了前所未有的机遇，但也带来了前所未有的挑战。
处理大规模数据已经成为现代化社会的重要组成部分。
如何高效地存储和处理大规模数据已经成为当前热门的研究课题。
Hadoop作为当今大数据领域最为重要的框架之一，其存储与处理技术广受企业和研究机构的欢迎。
本文拟从大数据存储与处理两个方面详细阐述基于Hadoop的大数据存储与处理技术的研究。
二、大数据存储技术大数据的存储是大数据领域最为重要的技术之一。
Hadoop所采用的存储技术是Hadoop分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）。
HDFS是Hadoop生态系统中的核心组件，已经成为了大数据存储的主要技术。
1. HDFS的架构和特点HDFS是一个高度容错性、高可用性的分布式文件系统，基于Master/Slave的架构模式。
HDFS具有以下特点：（1）横向扩展性强。
HDFS支持水平扩展，每当有一台服务器加入集群时，数据就能够存储在其中。
因此，HDFS可以很好地适应大数据处理的需求。
（2）高度容错性。
HDFS可以在多台不同机器上备份数据，即使某一台服务器故障，HDFS仍能够保证数据的安全。
（3）可靠性好。
HDFS通过检查和校验数据保障了数据的正确性，并且对于故障的处理具有较好的鲁棒性。
（4）适合大文件存储。
HDFS更适合于存储大文件，通常情况下，每个文件的大小应该在GB到TB之间。
2. HDFS存储原理HDFS存储原理是：将一个大文件拆分成多个小文件，把这些小文件分散存储在不同主机上，并为每个文件备份两份以保障数据安全。
每个文件块默认大小是64MB，即一个大文件将被切分成数百个小文件块。
在架构上，HDFS集群由一个NameNode和多个DataNode组成。
（1）NameNode。
网络空间安全中的大数据处理技术研究
网络空间安全中的大数据处理技术研究随着互联网的普及，越来越多的数据交流在网络空间中进行。
然而，网络空间也面临着许多与之相关的安全问题，如网络攻击、网络欺诈、隐私泄露等。
随着技术的不断发展，大数据处理技术在网络空间安全中扮演了越来越重要的角色。
一、大数据处理技术的概述大数据处理技术是指一套用于处理海量、快速变化、多种形式数据的技术体系。
随着数据的增长速度和存储空间的增长，大数据处理技术也不断地在进化。
大数据处理技术主要可以分为以下几类：1.存储技术：大数据的存储技术主要是指数据的分散存储和分布式存储，采用这种技术可以更好地避免数据单点故障，提高数据的安全性。
2.计算技术：在大数据处理中，计算是一个重要的环节。
计算中需要消耗大量的计算资源，所以常用的技术如分布式计算、GPU并行计算等。
3.数据挖掘技术：数据挖掘是指从数据集中发现隐含信息的过程。
通常采用的技术有关联分析、分类和聚类等。
4.数据可视化技术：大数据处理的结果是一大堆数字和图形，数据可视化技术可以将复杂的数据转换成更直观、更具有代表性的图表。
二、大数据在网络空间安全中的应用在网络空间中，大数据处理技术被广泛应用于以下几个领域：1.网络安全监测：大数据处理技术可以通过对网络数据包的分析，很好地监控网络攻击、威胁情报、恶意软件等网络安全问题。
通过这些监测，可以迅速发现和响应网络安全事件。
2.数据备份和恢复：大数据处理技术可以应用于备份数据，这样在关键数据因各种原因丢失时，可以迅速恢复数据，确保数据的完整性和可靠性。
3.隐私保护：在处理敏感数据时，隐私保护变得尤为重要。
大数据处理技术可以通过散列、加密、数据掩码等手段来保护数据隐私，确保数据不会被泄露和滥用。
4.威胁预测：通过对网络数据进行监测和分析，大数据处理技术可以预测未来的威胁，帮助企业和政府做好应对措施，并尽早发现和消除潜在的问题。
三、大数据处理技术面临的挑战大数据处理技术尽管具有强大的处理能力和应用前景，但是也有一些需要克服的挑战：1.数据存储问题：大数据处理需要海量的存储空间，这就需要更高效的数据存储技术来支持。
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郑州轻工业学院课程设计说明书题目：大数据处理技术研究姓名：王超田启森院（系）：计算机与通信工程专业班级：计算机科学与技术学号：541007010138541007010137指导教师：钱慎一成绩：时间：2013年6月26日至2013 年 6 月27日目录1. 摘要： (4)2. 大数据概况; (4)3. 大数据定义： (5)4. 大数据技术的发展： (5)5. 大数据技术组成： (8)5.1 分析技术 (8)5.1.1 可视化分析 (9)5.1.2 数据挖掘算法 (9)5.1.3 预测分析能力 (9)5.1.4 语义引擎 (9)5.1.5 数据质量和数据管理 (9)5.2 存储数据库 (10)5.3 分布式计算技术 (11)6. Hadoop--大数据处理的核心技术 (13)6.1 Hadoop的组成 (13)6.2 Hadoop的优点： (16)6.2.1 高可靠性。
(16)6.2.2 高扩展性。
(17)6.2.3 高效性。
(17)6.2.4 高容错性。
(17)6.3 Hadoop的不足 (17)6.4 主要商业性“大数据”处理方案 (18)6.4.1 IBM InfoSphere大数据分析平台 (18)6.4.2 Or a c l e Bi g Da t aApplianc (19)6.4.3 Mi c r o s o f t S QLServer (19)6.4.4 Sybase IQ (19)6.5 其他“大数据”解决方案 (20)6.5.1 EMC (20)6.5.2 BigQuery (20)6.6 “大数据”与科技文献信息处理 (21)7. 大数据处理技术发展前景： (21)7.1 大数据复杂度降低 (21)7.2 大数据细分市场 (22)7.3 大数据开源 (22)7.4 Hadoop将加速发展 (22)7.5 打包的大数据行业分析应用 (22)7.6 大数据分析的革命性方法出现 (23)7.7 大数据与云计算:深度融合 (23)7.8 大数据一体机陆续发布 (23)8 结语; (23)9 参考文献： (23)1.摘要：大数据浪潮汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。
2.大数据概况;大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。
未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。
数据技术发展历史如图一所示：图一3.大数据定义：“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。
如图二;图二4.大数据技术的发展：大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。
如图三所示：图三在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。
同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。
云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。
信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。
预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。
用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。
传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。
但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。
在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。
全球技术研究和咨询公司Gartner将“大数据”技术列入2012年对众多公司和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一，而其他领域的研究，如云计算、下一代分析、内存计算等也都与“大数据”的研究相辅相成。
Gartner在其新兴技术成熟度曲线中将“大数据”技术视为转型技术，这意味着“大数据”技术将在未来3—5年内进入主流。
而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。
选择正确的数据来源并进行交叉分析可以为企业创造最显著的利益。
随着数据源的爆发式增长，数据的多样性成为“大数据”应用亟待解决的问题。
例如如何实时地及通过各种数据库管理系统来安全地访问数据，如何通过优化存储策略，评估当前的数据存储技术并改进、加强数据存储能力，最大限度地利用现有的存储投资。
从某种意义上说，数据将成为企业的核心资产。
“大数据”不仅是一场技术变革，更是一场商业模式变革。
在“大数据”概念提出之前，尽管互联网为传统企业提供了一个新的销售渠道，但总体来看，二者平行发展，鲜有交集。
我们可以看到，无论是Google通过分析用户个人信息，根据用户偏好提供精准广告，还是Facebook将用户的线下社会关系迁移在线上，构造一个半真实的实名帝国，但这些商业和消费模式仍不能脱离互联网，传统企业仍无法嫁接到互联网中。
同时，传统企业通过传统的用户分析工具却很难获得大范围用户的真实需求。
企业从大规模制造过渡到大规模定制，必须掌握用户的需求特点。
在互联网时代，这些需求特征往往是在用户不经意的行为中透露出来的。
通过对信息进行关联、参照、聚类、分类等方法分析，才能得到答案。
“大数据”在互联网与传统企业间建立一个交集。
它推动互联网企业融合进传统企业的供应链，并在传统企业种下互联网基因。
传统企业与互联网企业的结合，网民和消费者的融合，必将引发消费模式、制造模式、管理模式的巨大变革。
大数据正成为IT行业全新的制高点，各企业和组织纷纷助推大数据的发展，相关技术呈现百花齐放局面，并在互联网应用领域崭露头角，具体情况如下图四所示：图四大数据将带来巨大的技术和商业机遇，大数据分析挖掘和利用将为企业带来巨大的商业价值，而随着应用数据规模急剧增加，传统计算面临严重挑战，大规模数据处理和行业应用需求日益增加和迫切出现越来越多的大规模数据处理应用需求，传统系统难以提供足够的存储和计算资源进行处理，云计算技术是最理想的解决方案。
调查显示：目前，IT专业人员对云计算中诸多关键技术最为关心的是大规模数据并行处理技术大数据并行处理没有通用和现成的解决方案对于应用行业来说，云计算平台软件、虚拟化软件都不需要自己开发，但行业的大规模数据处理应用没有现成和通用的软件，需要针对特定的应用需求专门开发，涉及到诸多并行化算法、索引查询优化技术研究、以及系统的设计实现，这些都为大数据处理技术的发展提供了巨大的驱动力，5.大数据技术组成：大数据技术由四种技术构成，它们包括：5.1分析技术分析技术意味着对海量数据进行分析以实时得出答案，由于大数据的特殊性，大数据分析技术还处于发展阶段，老技术会日趋完善，新技术会更多出现。
大数据分析技术涵盖了以下的的五个方面5.1.1可视化分析数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。
数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。
5.1.2数据挖掘算法图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。
分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。
这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。
5.1.3预测分析能力数据挖掘可以让分析师对数据承载信息更快更好地消化理解，进而提升判断的准确性，而预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。
5.1.4语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。
语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.1.5数据质量和数据管理数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。
我们知道大数据分析技术最初起源于互联网行业。
网页存档、用户点击、商品信息、用户关系等数据形成了持续增长的海量数据集。
这些大数据中蕴藏着大量可以用于增强用户体验、提高服务质量和开发新型应用的知识，而如何高效和准确的发现这些知识就基本决定了各大互联网公司在激烈竞争环境中的位置。
首先，以Google为首的技术型互联网公司提出了MapReduce的技术框架，利用廉价的PC服务器集群，大规模并发处理批量事务。
利用文件系统存放非结构化数据，加上完善的备份和容灾策略，这套经济实惠的大数据解决方案与之前昂贵的企业小型机集群+商业数据库方案相比，不仅没有丢失性能，而且还赢在了可扩展性上。
之前，我们在设计一个数据中心解决方案的前期，就要考虑到方案实施后的可扩展性。
通常的方法是预估今后一段时期内的业务量和数据量，加入多余的计算单元（CPU）和存储，以备不时只需。
这样的方式直接导致了前期一次性投资的巨大，并且即使这样也依然无法保证计算需求和存储超出设计量时的系统性能。
而一旦需要扩容，问题就会接踵而来。
首先是商业并行数据库通常需要各节点物理同构，也就是具有近似的计算和存储能力。
而随着硬件的更新，我们通常加入的新硬件都会强于已有的硬件。
这样，旧硬件就成为了系统的瓶颈。
为了保证系统性能，我们不得不把旧硬件逐步替换掉，经济成本损失巨大。
其次，即使是当前最强的商业并行数据库，其所能管理的数据节点也只是在几十或上百这个数量级，这主要是由于架构上的设计问题，所以其可扩展性必然有限。
而MapReduce+GFS框架，不受上述问题的困扰。
需要扩容了，只需增加个机柜，加入适当的计算单元和存储，集群系统会自动分配和调度这些资源，丝毫不影响现有系统的运行5.2存储数据库存储数据库(In-Memory Databases)让信息快速流通，大数据分析经常会用到存储数据库来快速处理大量记录的数据流通。
比方说，它可以对某个全国性的连锁店某天的销售记录进行分析，得出某些特征进而根据某种规则及时为消费者提供奖励回馈。
但传统的关系型数据库严格的设计定式、为保证强一致性而放弃性能、可扩展性差等问题在大数据分析中被逐渐暴露。