大数据前沿技术与应用场景_V1.0_20180409
大数据技术及应用
大数据技术及应用一、引言大数据技术是指利用先进的计算机技术和算法来处理和分析大规模、高速度、多样化的数据，从中获取有价值的信息和洞察力。
本文将详细介绍大数据技术的基本原理、常见的应用场景以及其对各行业的影响。
二、大数据技术的基本原理1. 数据采集与存储：通过各种方式收集大量的数据并将其存储在分布式存储系统中，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
2. 数据清洗与预处理：对原始数据进行清洗、去重、去噪等预处理操作，确保数据的质量和准确性。
3. 数据分析与挖掘：利用机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析、建模和挖掘，发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
4. 数据可视化与展示：将分析结果以可视化的方式展示出来，帮助用户更好地理解数据并做出决策。
三、大数据技术的应用场景1. 金融行业：通过大数据技术可以对金融市场进行实时监测和分析，帮助投资者做出更明智的决策；同时，也可以通过对用户行为数据的分析，提供个性化的金融服务。
2. 零售行业：通过对消费者购买行为和偏好的分析，可以进行精准的市场定位和商品推荐，提高销售额和用户满意度。
3. 健康医疗行业：利用大数据技术可以对患者的病历数据进行分析，提供个性化的诊疗方案；同时，也可以通过对大量的医疗数据进行挖掘，发现新的疾病模式和治疗方法。
4. 交通运输行业：通过对交通流量、车辆位置等数据的分析，可以实现交通拥堵的预测和优化，提高交通运输效率。
5. 媒体与娱乐行业：通过对用户行为数据的分析，可以进行精准的广告投放和内容推荐，提高用户的参与度和留存率。
四、大数据技术对各行业的影响1. 提高决策效率：通过对大量的数据进行分析和挖掘，可以提供决策者更准确的信息和洞察力，帮助其做出更明智的决策。
2. 优化业务流程：通过对业务流程的数据分析，可以发现瓶颈和问题，并提出相应的改进措施，提高业务效率和质量。
3. 创新产品和服务：通过对用户数据的分析，可以了解用户需求和偏好，从而开发出更符合用户需求的产品和服务，提高用户满意度和市场竞争力。
大数据前沿技术及应用论文
大数据前沿技术及应用论文大数据前沿技术及应用摘要：随着信息技术的不断发展，大数据技术作为一种前沿技术，正在广泛应用于各个领域。
本文将重点探讨大数据的前沿技术和应用，包括大数据的产生与特点、大数据技术的发展趋势、以及大数据在各个领域的应用情况。
希望通过本文的探讨，能够更好地了解大数据技术的发展现状及未来趋势。
一、引言随着信息化时代的到来，数据量呈现爆炸式增长的趋势，这就为大数据技术的发展提供了广阔的空间。
大数据技术作为一种前沿技术，不仅在信息技术领域有着广泛的应用，同时也在医疗、金融、企业管理等领域展现出了巨大的应用前景。
因此，研究大数据前沿技术及应用显得尤为重要。
二、大数据的产生与特点大数据是指一种数据规模非常庞大、处理速度非常快、数据类型非常丰富的数据资源。
大数据的产生主要来源于互联网、社交网络、物联网、移动互联等新兴信息技术的不断发展，这些新兴技术给数据量的产生带来了新的突破。
大数据的特点主要包括四个方面：数据量大、数据处理速度快、数据类型丰富、数据价值高。
这些特点使得传统的数据处理方法已经无法满足大数据处理的需求，因此需要新的数据处理技术来解决这些问题。
三、大数据技术的发展趋势随着大数据技术的不断发展，越来越多的技术被应用于大数据处理之中。
大数据技术的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 数据存储技术的发展：随着数据量的不断增加，传统的硬盘存储已经无法满足大数据的存储需求，因此云存储、分布式存储等新的存储技术成为了大数据存储的主流技术。
2. 数据处理技术的发展：传统的数据处理技术已经无法满足大数据处理的需求，因此诞生了Hadoop、Spark等新的数据处理技术。
3. 数据分析技术的发展：随着数据分析需求的不断增加，大数据分析技术也得到了快速发展，如数据挖掘、机器学习等技术被广泛应用于大数据分析中。
4. 大数据安全技术的发展：随着大数据的应用范围日益扩大，大数据安全问题也日益凸显，因此大数据安全技术成为了大数据技术的一个重要方向。
大数据分析的关键技术和应用场景
大数据分析的关键技术和应用场景随着数字化时代的到来，数据的规模与维度呈几何级数增长。
在如此庞大的数据海洋中，如何挖掘其中的价值成为了现代企业亟需解决的问题。
而大数据分析技术的引入，使得企业可以更加深入地挖掘数据背后的内在联系，并获得更加精准的信息。
一、大数据的关键技术1、分布式计算技术分布式计算技术是大数据技术的重要组成部分。
它充分利用了云计算、集群计算、并行计算等技术，将大数据划分为多个任务，由多个计算单元同时处理，大大缩短了计算时间。
例如Hadoop，它分布式存储和处理海量数据，可快速、可扩展性地分析更多的数据。
2、机器学习技术机器学习技术是将人工智能应用到大数据分析和挖掘中的重要手段。
它可以自动发现大数据中的模式和规律，并通过这些发现实现预测和决策。
例如深度学习技术可以处理大量的噪声和非结构化数据，更好地揭示数据的隐含规律。
3、云计算技术云计算技术可以帮助企业创建虚拟化的基础架构、存储和计算机环境。
基于云计算技术，企业可以快速实现大规模集群化计算，提高数据存储与分析的效率。
例如AWS云计算环境，为企业提供了便于部署、安全性高、高伸缩性的大数据分析环境。
二、大数据分析的应用场景1、金融行业金融行业作为高度信息化的行业之一，利用大数据分析技术可以更好地发现市场的机会和风险、建立更科学的金融风控体系和信用评估模型、提高交易执行效率和客户服务体验。
例如，利用机器学习算法对国内外市场数据进行有效分析可以提高对汇率风险和债券市场波动风险的有效识别，以尽可能降低风险。
2、互联网行业互联网行业作为数字化与信息化最为成熟的行业之一，大量的访问日志、用户搜索关键词、点击流和交易记录等数据都为企业的运营和管理提供了优质的数据来源。
例如，淘宝利用大数据分析技术，通过分析用户画像和行为，可以更加精准地推荐商品，提高商品匹配度，从而提高销售转化率。
3、制造业制造业是数字化转型的重要领域，利用大数据分析技术可以实现机器智能、智能制造和智能物流等目标。
大数据的关键技术及其应用场景
大数据的关键技术及其应用场景大数据是当今信息时代的重要产物，它以庞大的数据量、多样的数据类型和高速的数据处理能力为特征，对各个领域的发展起到了重要的推动作用。
而大数据的关键技术则是支撑大数据应用的基础，下面将介绍几个关键技术及其应用场景。
一、数据采集与存储技术数据采集是大数据应用的第一步，而数据存储则是保障数据的可靠性和高效性的重要环节。
在数据采集方面，传感器技术的发展使得各种设备和系统能够实时采集和传输各类数据，如温度、湿度、压力等。
而在数据存储方面，分布式文件系统和分布式数据库技术的应用，能够将海量的数据存储在多个节点上，提高数据的可靠性和访问效率。
二、数据清洗与预处理技术由于大数据的来源多样且数据质量参差不齐，因此需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据的准确性和可用性。
数据清洗技术主要包括去重、填充缺失值、异常值处理等操作，而数据预处理技术则包括数据标准化、特征选择、降维等操作。
这些技术的应用场景包括金融风控、医疗诊断、智能交通等领域。
三、数据挖掘与分析技术数据挖掘是从大数据中发现隐含模式、规律和知识的过程，而数据分析则是对数据进行统计和推理，为决策提供支持。
数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等方法，而数据分析技术包括统计分析、机器学习、人工智能等方法。
这些技术的应用场景包括市场营销、舆情分析、智能推荐等领域。
四、数据可视化与交互技术大数据的特点是数据量庞大且多样，如何将数据转化为可视化的图表和图像，以方便用户理解和分析，是数据可视化技术的核心任务。
数据可视化技术主要包括图表绘制、地理信息展示、虚拟现实等方法。
此外，交互技术也是数据应用中的重要环节，通过人机交互的方式，使用户能够方便地查询、分析和操作数据。
这些技术的应用场景包括数据报表展示、智慧城市、虚拟现实游戏等领域。
五、数据安全与隐私保护技术随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护问题也日益突出。
数据安全技术主要包括数据加密、访问控制、防火墙等方法，而隐私保护技术则包括数据匿名化、脱敏处理、隐私保护算法等方法。
2017年公需科目《大数据前沿技术与应用》答案_57页
2017年公需科目《大数据前沿技术及应用》答案【每年很多单位都需要完成公需科目的继续教育学习任务共18个学时，以下答案全部是本人完成学习任务时，把每一章最后部分的“在线考试”的题目完成后，把题目和答案复制下来整理而成。
可能每个人看到的题目顺序不相同，但是每一章都是这些题目，只要打开本文档，按Ctrl+F组合键，即可打开搜索对话框，把你看到的题目复制一部分到“查找容”框中再点“查找”，即可搜索到对应的答案。
】第一章：大数据行业生态答案1、大数据的数据类型包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。
（5分）A.是B.否正确选项：A2、大数据的起始计量单位至少是MB。
（5分）A.是B.否正确选项：B3、大数据最早由麦肯锡在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。
（5分）A.是B.否正确选项：B4、生产成本只有材料费和人工费。
其中材料费的控制主要是防止不必要的浪费；人工费的控制只要是提供工人的生产效率。
（5分）A.是B.否正确选项：B5、“大数据”是需要新处理模式才能具有强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
（5分）A.是B.否正确选项：A6智能电表通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可用来预测客户的用电情况等，从而推断出未来几个月时间里，整个电网的用电量。
（5分）A.是B.否正确选项：A你错选为：B7、早在2004年，Facebook联合创始人，克里斯？休斯就建议扎克伯格在上推出相关服务，帮助总统候选人在Facebook上建立个人主页，以便他们进行形象推广。
（5分）A.是B.否正确选项：B8、传统制造产业链6+1中，6指的是产品设计，原料采购，存储运输，订单处理，批发经营，终端零售，1指的是产品制造。
（5分）A.是B.否正确选项：A9、以服装制造业企业为例来说，企业设计的服装不一定能在市场中获得预计的销量，通过收集消费者的评价和建议都是对设计部门有用的数据资料。
大数据最新技术及在行业应用介绍2018
XXXX技术有限公司
大数据“浪潮汹涌”
“人人都知道，都说 好，但究竟是什么， 怎么做？” —— 有关大数据浪潮的贴 切描述
真有很“大” 的数据么？
ZQY
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数据的背景意义——信息爆炸增长
“网上一分钟，人间一万年！”
反映到数据 量上是什么 情况？
ZQY
赵国屏 （中科院院士，国家人类基因组南方中心执 行主任，分子微生物学专家）
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Gartner2017年技术成熟度曲线
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Gartner2017年技术成熟度曲线
萌芽期（Technology Trigger）：人们对新技术产品和概念开 始感知，并且表现出兴趣; 过热期（Peak of Inflated Expectations）：人们一拥而上，纷纷 采用这种新技术，讨论这种新技术。典型成功的案例往往会 大数据正处于高速发展的巅峰期（热度巅峰），但在研究 把人们的这种热情加上把催化剂;
大数据科研属于“数据密集型”的科学发现第四范式
2007 年 ， 已 故 的图灵奖得主 吉 姆 ·格 雷 （Jim Gray）
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大数据研究的科学价值
李国杰 （中国工程院院士， 大数据专委会主任）
“现代生命科学信息已具备大数据公认的4V特征， 同时，大数据彻底颠覆了传统生命科学以假说指 导实验和以模式生物为研究主体的科学发现模式， 使生命科学研究开始进入“数据密集型”的科学 发现第四范式时代。”
大数据的关键技术及其应用场景
大数据的关键技术及其应用场景随着互联网的发展，大数据技术已经成为了当今社会的热门话题。
大数据技术是指通过对海量数据的收集、存储、处理和分析，从中挖掘出有价值的信息，为企业和政府决策提供支持。
本文将介绍大数据的关键技术及其应用场景。
一、大数据的关键技术1. 数据采集技术数据采集技术是大数据技术的基础，它包括传感器技术、网络爬虫技术、数据挖掘技术等。
传感器技术可以实时采集各种物理量，如温度、湿度、压力等；网络爬虫技术可以从互联网上抓取各种数据，如网页、图片、视频等；数据挖掘技术可以从已有的数据中挖掘出有价值的信息。
2. 数据存储技术数据存储技术是指将采集到的数据存储到数据库中，以便后续的处理和分析。
目前常用的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
3. 数据处理技术数据处理技术是指对存储在数据库中的数据进行处理和分析，以挖掘出有价值的信息。
常用的数据处理技术包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘、机器学习等。
4. 数据可视化技术数据可视化技术是指将处理后的数据以图表、地图等形式展示出来，以便用户更直观地理解数据。
常用的数据可视化技术包括折线图、柱状图、饼图、地图等。
二、大数据的应用场景1. 金融行业金融行业是大数据技术的重要应用领域之一。
通过对客户的交易记录、信用评级、社交网络等数据进行分析，可以更好地了解客户的需求和风险，从而提供更好的金融服务。
2. 医疗行业医疗行业是大数据技术的另一个重要应用领域。
通过对患者的病历、医学影像、基因数据等进行分析，可以更好地了解患者的病情和治疗方案，从而提供更好的医疗服务。
3. 零售行业零售行业是大数据技术的另一个重要应用领域。
通过对客户的购买记录、社交网络等进行分析，可以更好地了解客户的需求和购买习惯，从而提供更好的商品和服务。
4. 城市管理城市管理是大数据技术的另一个重要应用领域。
通过对城市的交通、环境、人口等数据进行分析，可以更好地了解城市的运行情况和问题，从而提供更好的城市管理服务。
大数据前沿技术及应用
大数据前沿技术及应用大数据是一个正在发展中的概念。
大数据之大，并不仅仅在于容量之大，更大的意义在于通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来…大知识‟、…大科技‟、…大利润‟和…大发展‟。
”最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。
麦肯锡全球研究院报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》则对“大数据”定义如下：大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群。
麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”可见，大数据就是指蕴涵着巨大价值的、可有效利用的、多样化的海量数据集。
大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间。
互联网时代的数据正在迅速膨胀，它决定着组织的未来发展，随着时间的推移，人们将越来越意识到数据对组织的重要性。
对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。
对大数据进行分析能揭示隐藏其中的知识信息，对大数据的二次开发则是通过大数据创造出新产品和服务。
例如，Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。
大数据这股汹涌浪潮正在兴起，将给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育领域同样不可避免，面临新的挑战和机遇。
大数据在教育领域中的主要应用1. 革新教育理念和教育思维随着大数据时代的来临，教育大数据深刻改变着教育理念、教育思维方式。
新的时代，教育领域充满了大数据，诸如学生、教师的一言一行，学校里的一切事物，都可以转化为数据。
当每个在校学生都能用计算机终端学习时，包括上课、读书、写笔记、做作业、发微博、进行实验、讨论问题、参加各种活动等，这些都将成为教育大数据的来源。
大数据比起传统的数字具有深刻的含义和价值。
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文化传媒大数据
与传统电视剧有别，《纸牌屋》是一部根据“大数据”制 作的作品。制作方Netflix是美国最具影响力的影视网站之一， 在美国本土有约2900万的订阅用户。 Netflix成功之处在于其强大的推荐系统Cinematch，该系 统基于用户视频点播的基础数据如评分、播放、快进、时间、 地点、终端等，储存在数据库后通过数据分析，计算出用户可 能喜爱的影片，并为他提供定制化的推荐。 Netflix发布的数据显示，用户在Netflix上每天产生3000 多万个行为，比如暂停、回放或者快进，同时，用户每天还会 给出400万个评分，以及300万次搜索请求。Netflix遂决定用这 些数据来制作一部电视剧，投资过亿美元制作出《纸牌屋》。 Netflix发现，其用户中有很多人仍在点播1991年BBC经典 老片《纸牌屋》，这些观众中许多人喜欢大卫·芬奇，观众大 多爱看奥斯卡得主凯文·史派西的电影，由此Netflix邀请大 卫·芬奇为导演，凯文·史派西为主演翻拍了《纸牌屋》这一 政治题材剧。2013年2月《纸牌屋》上线后，用户数增加了300 万，达到2920万。
B B B shuffle P G G map O O O P R R sort
G
G G B B B O O O
伪实时
实时
T
外部 数据
T T
Bolt
T
Spout
T T
外部 存储
T
数据分析技术
数据可视化技术
目录
1 大数据前沿技术 2 大数据应用场景
商品零售大数据
有一位父亲怒气冲冲地跑到塔吉特卖场，质 问为何将带有婴儿用品优惠券的广告邮件，寄送 给他正在念高中的女儿? 然而后来证实，他的女儿果真怀孕了。这名 女孩搜寻商品的关键词，以及在社交网站所显露 的行为轨迹，使沃尔玛捕捉到了她的怀孕信息。 模型发现，许多孕妇在第2个妊娠期的开始 会买许多大包装的无香味护手霜；在怀孕的最初 20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保 健品。 最后塔吉特选出了25种典型商品的消费数据 构建了“怀孕预测指数”，通过这个指数， Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀 孕情况，因此Target就能早早地把孕妇优惠广告 寄发给顾客。
注册信息写入数据库
发送注册邮件 50ms
发送注册短信 40ms
150 响应_____ms
60ms
发送注册邮件 注册信息写入数据库 发送注册短信
50ms
40ms
110 响应____ms
60ms
发送注册邮件
注册信息写入数据库 发送消息队列 5ms 异步读取 发送注册短信
65 响应_____ms
60ms
应用解耦 解除不同系统或模块之间的耦合。
公安大数据
大数据挖掘技术的底层技术最早是英国军情六 处研发用来追踪恐怖分子的技术。 中国大数据的概念其实源于最早公安部抓法轮 功分子。
大数据筛选犯罪团伙，与锁定的罪犯乘坐同一 班列车，住同一酒店的两个人可能是同伙，过去， 刑侦人员要证明这一点，需要通过把不同线索拼凑 起来排查疑犯。
通过对越来越多数据的挖掘分析，某一片区域 的犯罪率以及犯罪模式都将清晰可见。大数据可以 帮助警方定位最易受到不法分子侵扰的区域，创建 一张犯罪高发地区热点图和时间表。不但有利于警 方精准分配警力，预防打击犯罪，也能帮助市民了 解情况，提高警惕。
大数据 + 政治
在筹备过程中，奥巴马背后的数据分析团队一 直在收集、存储和分析选民数据。 在这次的大选中，奥巴马竞选阵营的高级助理 们决定将参考这一团队所得出的数据分析结果来制 定下一步的竞选方案。利用在竞选中可获得的选民 行动、行为、支持偏向方面的大量数据。 比如，在东海岸找到一位对女性群体具备相同 号召力的名人，从而复制“克鲁尼效应”并为奥巴 马筹集竞选资金。 “Twitter的政治指数”提供了一个衡量社会 化媒体平台的用户如何评价候选人的方式。奥巴马 积极的情绪指数是59，而罗姆尼的只有53。
金融大数据
阿里“水文模型”是按小微企业类目、级别 等分别统计一个阿里系商户的相关“水文数据” 库。 如过往每到某个时点，该店铺销售会进入旺 季，销售额就会增长，同时每在这个时段，该客 户对外投放的额度就会上升，结合这些水文数据， 系统可以判断出该店铺的融资需求；结合该店铺 以往资金支用数据及同类店铺资金支用数据，可 以判断出该店铺的资金需求额度。
快递监管大数据
国家邮政安全监管中心汇集了全国所有快递企 业的面单及状态数据。
安监中心通过企业实时上报的数据可以任意时 间查看任意企业的快递总量、当前时间点所有快递 的分布在全国的分布情况。
安监中心通过定期分析快递从寄件到最终送达 至用户手中各个环节所花费的时间，来优化快递的 配时长，快递的配送速度正在逐步的提升。 还可以通过分析各转运中心的监控视频，查看 是否存在暴力分拣的现象。
能源大数据
国际大石油公司一直都非常重视数据管理。如 雪佛龙公司将5万台桌面系统与1800个公司站点连 接，消除炼油、销售与运输“下游系统”中的重复 流程和系统，每年节省5000万美元，过去4年已获 得了净现值约为2亿美元的回报。
准确预测太阳能和风能需要分析大量数据，包 括风速、云层等气象数据。丹麦风轮机制造商维斯 塔斯(Vestas Wind Systems)，通过在世界上最大 的超级计算机上部署IBM大数据解决方案，得以通 过分析包括PB量级气象报告＼潮汐相位、地理空间、 卫星图像等结构化及非结构化的海量数据，优化风 力涡轮机布局，有效提高风力涡轮机的性能，为客 户提供精确和优化的风力涡轮机配置方案不但帮助 客户降低每千瓦时的成本，并且提高了客户投资回 报估计的准确度，同时它将业务用户请求的响应时 间从几星期缩短到几小时。
其他存储技术
分布式消息队列，融峰缓冲的必备利器。
分布式索引技术，百亿级数据秒级查询。
生产者╱消费者模型 Apache RocketMQ是开源的、分布式的、消息和数据流平台
生产者和消费者彼此不知道对方
生产者向1个或多个消息主题生产消息
0或多个消费者可能对消息主题感兴趣
异步处理
将不必要的业务逻辑，进行异步处理，从而达到提速的目的。
金融交易大数据
量化交易，程序化交易，高频交易是大数据 应用比较多的领域。
全球2/3的股票交易量是由高频交易所创造的， 参与者总收益每年高达80亿美元。
其中，大数据算法被用来作出交易决定。现 在，大多数股权交易都是通过大数据算法进行， 这些算法越来越多地开始考虑社交媒体网络和新 闻网站的信息来在几秒内做出买入和卖出的决定。 当一个产品可以在多个交易所交易时，会形 成不同的定价，在这当中，谁能够最快地捕捉到 同一个产品在不同交易所之间的显著价差，谁就 能捕捉到瞬间套利机会，技术成为了重要因素。
大数据前沿技术与应用场景
目录
1 大数据前沿技术 2 大数据应用场景
大数据的引擎
软件是大数据的驱动力
软件改变世界
Hadoop十年
大数据技术的关键历史进程
2000 Google File System 2003 Google MapReduce
2004
Google Big Table 2006 HBase开源 2008 Hive MongoDB开源 Spark开源 Hadoop开源
订单系统
调用库存接口
库存系统
如果库存系统无法访问，则会 导致处理失败，而影响下单。
消息队列 写入 订阅 即使下单时库存系统不能正常 使用，也不会影响正常下单。
订单系统
库存系统
Hale Waihona Puke 消息通讯 消息队列一般都内置了高效的通讯机制，可用在纯通讯场景。 融峰缓冲 消息队列最常用的应用场景。在秒杀或团抢场景广泛应用。
大数据常用的关键技术
海量数据存储技术
分布式文件系统，是Hadoop项目的核心子项目
面向列的开源数据库，非常适合非结构化数据
是非关系数据库中功能最丰富，最像关系型的
文件存储
拆分
复制
列式存储 分区存储
文档存储
{
"employees": [ { "firstName": "Bill", "lastName": "Gates" }, { "firstName": "George", "lastName": "Bush" }] }
发送请求 用户请求 返回结果 秒杀业务处理
流量瞬间暴涨， 引发服务故障。
发送请求 用户请求
返回结果
消息队列
按需读取 秒杀请求
秒杀业务处理
可以缓冲高压， 灵活处理请求。
分布式索引技术，百亿级数据秒级查询。
优点
实时性高 支持插 件 事务性 不强
缺点
水平扩展
易用
关联查 询效率 低
数据计算处理技术
分布式计并行算框架，适合时效性较低场景。
制造业大数据
在摩托车生产厂商哈雷·戴维森公司位于宾尼 法尼亚州约克市新翻新的摩托车制造厂，软件不停 的在记录着微小的制造数据，如喷漆室风扇的速度 等等。当软件察觉风扇速度、温度、湿度或其它变 量脱离规定数值，它就会自动调节机械。哈雷·戴 维森同时还使用软件，还寻找制约公司每86秒完成 一台摩托车制造工作的瓶颈。最近，这家公司的管 理者通过研究数据，认为安装后挡泥板的时间过长。 通过调整工厂配置，哈雷·戴维森提高了安装该配 件的速度。 美国一些纺织及化工生产商，根据从不同的百 货公司POS机上收集的产品销售速度信息，将原来的 18周送货速度减少到3周，这对百货公司分销商来说， 能以更快的速度拿到货物，减少仓储。对生产商来 说，积攒的材料仓储也能减少很多。
2009
2010
Storm初版 阿里巴巴 RocketMQ Apache Spark