大数据处理技术研究
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。
基于Hadoop的大数据分析和处理技术研究
基于Hadoop的大数据分析和处理技术研究一、引言随着互联网的快速发展和智能化技术的不断进步，大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。
大数据的分析和处理对于企业决策、市场营销、科学研究等领域都具有重要意义。
而Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，为大数据的存储和处理提供了有效的解决方案。
本文将围绕基于Hadoop的大数据分析和处理技术展开深入研究。
二、Hadoop技术概述Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，主要用于存储和处理大规模数据集。
其核心包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFS用于存储大规模数据，而MapReduce则用于并行处理这些数据。
除此之外，Hadoop生态系统还包括了许多其他组件，如YARN、HBase、Hive等，为用户提供了更加全面的大数据解决方案。
三、大数据分析与处理技术1. 数据采集与清洗在进行大数据分析之前，首先需要进行数据采集和清洗工作。
数据采集是指从各种数据源中收集原始数据，而数据清洗则是对这些原始数据进行去重、去噪声、填充缺失值等预处理工作，以确保数据的质量和完整性。
2. 数据存储与管理Hadoop的HDFS提供了高可靠性、高扩展性的分布式文件存储系统，可以存储PB级别甚至更大规模的数据。
同时，HBase等组件也提供了NoSQL数据库的支持，为用户提供了更加灵活的数据管理方式。
3. 数据处理与计算MapReduce是Hadoop中用于并行计算的编程模型，通过将任务分解成Map和Reduce两个阶段来实现并行计算。
用户可以编写自定义的MapReduce程序来实现各种复杂的数据处理任务，如排序、聚合、过滤等。
4. 数据分析与挖掘除了基本的数据处理功能外，Hadoop还提供了丰富的数据分析和挖掘工具，如Pig、Hive、Spark等。
这些工具可以帮助用户进行更加复杂和深入的数据分析工作，从而发现隐藏在海量数据背后的有价值信息。
工程技术中的大数据处理技术研究
工程技术中的大数据处理技术研究随着人类社会的不断发展，科技水平也在不断提高，人类创造了越来越多的技术来满足自己的需求，其中大数据处理技术是近年来发展最为迅速的一种技术。
这项技术本身应用广泛，但在工程技术中的应用更为深入，起到了重要的作用。
那么，如何在工程技术中利用大数据处理技术呢？一、行业背景工程技术是一个极其复杂的行业，其需要的技术更是种类繁多，但是近些年来，大数据技术应用的广泛普及，使得很多工程技术得到了改进和优化，达到了更好的效果。
例如，现在智能交通系统和智能医疗系统，就大量应用了大数据处理技术，现代化港口，机场的高效率运营就离不开大数据处理技术等等。
二、应用技术1. 数学模型数学模型作为工程技术中重要的技术之一，可以用于描述大多数问题，从而提高生产效率。
2. 数据挖掘和统计技术数据挖掘和统计技术旨在通过收集和分析数据，发现隐藏在数据背后的模式和关联。
通过应用这种技术，可以快速提取出工程技术中的重要信息。
3. 神经网络技术神经网络技术通常用于对工程技术中数据的分类和预测。
神经网络模型的实现可以基于特定的算法或前馈神经网络，该模型可以处理特定类别的数据，并进行预测。
4. 机器学习算法机器学习算法则是对数据进行学习和预测，其基于数据的模型能够自动适应数据。
机器学习算法被广泛应用于各种工程技术中，包括医疗和制造。
三、应用实例1. 智能交通系统智能交通系统是指应用高科技和数据分析技术来优化交通系统的运营，提高城市交通的质量和效率。
2. 智能医疗系统智能医疗系统则是指应用大数据处理技术来推进医学科技的发展，提高医疗服务的质量和效率。
通过建立医疗数据库，医生们就可以根据病历记载和运动跟踪数据，帮助病人诊断疾病，并提供个性化的医疗方案。
3. 船舶制造工程随着工业生产的不断发展，海运也成为了世界各国经济活动中重要的一环。
现在，通过大数据处理技术，船舶制造企业可以更好地控制制造流程以及操作数据的周期性，从而提高船舶制造工艺的效率和质量，最终提高整个船舶制造行业的生产效率。
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。
大数据技术研究
大数据技术研究在当今时代，大数据技术已经成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
随着互联网、物联网、移动通信等技术的快速发展，数据量呈现出爆炸式增长，大数据技术的研究和应用变得日益重要。
本文将从大数据技术的概念、关键技术、应用领域以及面临的挑战等方面进行探讨。
首先，大数据技术是指通过收集、存储、处理和分析海量数据，从中提取有价值的信息和知识，以支持决策和创新的技术。
大数据技术的核心在于其能够处理的数据量远远超出了传统数据库系统的能力，它通常涉及的数据量在TB甚至PB级别。
在关键技术方面，大数据技术主要包括以下几个方面：1. 数据采集：这是大数据技术的起点，涉及到如何从各种数据源中高效地收集数据。
数据采集技术需要能够处理各种格式的数据，并且能够适应不同的数据生成速度。
2. 数据存储：大数据的存储技术需要能够支持大规模数据的存储和管理。
分布式存储系统如Hadoop的HDFS是大数据存储的典型代表，它能够提供高可靠性和可扩展性。
3. 数据处理：大数据的数据处理技术包括数据清洗、转换和加载（ETL）等。
这些技术需要能够处理数据的不一致性、缺失值和错误等问题，以确保数据的质量和可用性。
4. 数据分析：这是大数据技术的核心，涉及到如何从海量数据中提取有价值的信息。
数据分析技术包括统计分析、机器学习、数据挖掘等，它们能够帮助我们发现数据中的模式、趋势和关联。
5. 数据可视化：数据可视化技术能够帮助用户直观地理解数据。
通过图表、地图、仪表板等形式，数据可视化技术可以将复杂的数据信息转化为易于理解的视觉元素。
在应用领域方面，大数据技术已经渗透到社会的各个角落，包括但不限于：1. 金融行业：大数据技术可以帮助金融机构进行风险评估、欺诈检测和客户行为分析。
2. 医疗健康：通过分析患者的医疗记录和基因数据，大数据技术可以辅助疾病诊断和个性化治疗。
3. 教育：大数据技术可以用于学习分析，帮助教育机构优化教学方法和提高教育质量。
大数据处理实验报告
大数据处理实验报告随着信息时代的到来，大数据处理逐渐成为了各行业的重要课题。
本次实验旨在通过对大数据处理技术的探究，提高我们对大数据处理的理解和应用能力。
一、实验背景在日常生活中，我们经常会碰到各种大数据，比如网络上的海量数据、传感器采集的实时数据等。
如何高效地处理这些大数据，成为了当前亟需解决的问题。
因此，本次实验旨在研究大数据处理技术，包括数据收集、处理与分析等方面。
二、实验内容1. 数据采集：首先，我们需要选择一个合适的数据源，比如文本文件、数据库等，以便进行后续的数据处理。
2. 数据预处理：在数据采集后，我们需要对数据进行清洗、筛选、去重等处理，以确保数据的质量和完整性。
3. 数据分析：通过对数据进行统计、分析等操作，我们可以获取数据中隐藏的规律和信息，帮助我们做出决策和预测。
4. 结果展示：最后，我们需要将数据处理的结果进行可视化展示，让别人更直观地理解我们的数据分析成果。
三、实验步骤1. 选择数据源：本次实验我们选择了一份包含用户购物记录的文本文件作为数据源。
2. 数据预处理：首先，我们对数据进行了清洗，去除了其中的脏数据和异常值。
3. 数据分析：接着，我们利用Python编程语言进行了数据分析，包括用户购买偏好分析、销售额统计等。
4. 结果展示：最后，我们使用Matplotlib库将数据分析结果绘制成图表，方便其他人理解和借鉴。
四、实验结果通过本次实验，我们成功地完成了对大数据的处理与分析，获取了有关用户购物行为的一些有价值的信息。
这些信息可以帮助商家更好地了解用户需求，制定更科学有效的营销策略。
五、实验总结大数据处理是一个复杂而又重要的领域，需要我们不断地学习和实践。
通过本次实验，我们对大数据处理技术有了更深入的了解，也掌握了一些实用的数据处理方法和工具。
希望在今后的学习和工作中能够更好地运用大数据处理技术，实现更多有意义的成果。
以上就是本次大数据处理实验的报告内容，谢谢！。
大数据处理技术研究(DOC 24页)
大数据处理技术研究(DOC 24页)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。
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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 (8)5.1.2 数据挖掘算法 (8)5.1.3 预测分析能力 (8)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 (10)6. Hadoop-- 大数据处理的核心技术 (12)6.1 Hadoop 的组成 (12)6.2 Hadoop 的优点： (15)6.2.1 高可靠性。
(15)6.2.2 高扩展性。
(15)6.2.3 高效性。
(16)6.2.4 高容错性。
(16)6.3 Hadoop 的不足 (16)6.4 主要商业性“大数据”处理方案 (16)6.4.1 IBM InfoSphere 大数据分析平台 (17)6.4.2 Or a c l e Bi g Da t aApplianc (17)6.4.3 Mi c r o s o f t S QLServer (18)6.4.4 Sybase IQ (18)6.5 其他“大数据”解决方案 (18)6.5.1 EMC (18)6.5.2 BigQuery (19)6.6 “大数据”与科技文献信息处理 (19)7. 大数据处理技术发展前景： (19)7.1 大数据复杂度降低 (20)7.2 大数据细分市场 (20)7.3 大数据开源 (20)7.4 Hadoop 将加速发展 (20)7.5 打包的大数据行业分析应用 (20)7.6 大数据分析的革命性方法出现 (21)7.7 大数据与云计算:深度融合 (21)7.8 大数据一体机陆续发布 (21)I 年代，T 慕浣规秦苴宴舍度变士.數箱与应申分證0：需求千冶足土，数旳丰拦朮尸始甫券并基誠娶. 拄在1的0年后逐歩左一到总矣匡生数秦车古主导 SQL:05ACL嫂-文連 0sr 网描限m 人^位III -£但賭机男嘆GE 三 IT 圭军-:却 ;5QLiS]言甜空 :乖 :一金：fflSGL 后歹亍:速炭展 二关尹及关期 聲，s 晋无ft es?ffi 直合 ti 複浦ft 全孚A 衣二5纥=逹 量益芜心弔 弍暨運祖・ 弔*■挥 1946 1951 1958 1961 1970 1S74 1979 1991 20D12OD3 2009 2011图一8结语； (21)9参考文献： (22)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。
b5E2RGbCAP 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。
plEanqFDPw数据技术发展历史如图一所示：I I * 2001年后，三昇职迅道发粽・ 讎童盛倍谨 言童变引廷底变「开 始对雄管珏拄术握出 祥竜式计 Hcdcop^ +?A[zcche 延弭+卡:人工着 19卅.电J&童生.懿 摇与座用15密皤事在立件ENIACjr R3. 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DXDiTa9E3dVariety: Manage and benefit from diversedata types and data structuresAnalyze streaming data and large volumes ofpersistent dataScale from terabytes to zettabytesEstablish confidence in data, information andsolutions4. 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：RTCrpUDGiTIDC 报告 ^Data Universe Study 》全世畀权威IT 咨询公司研究报告预测］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。
5PCZVD7HXA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%^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。
jLBHrnAlLg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。
XHAQX74J0X 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 55 帥 is 亠 和 1510ZHF^ur ■ 1 Ttw 跑」Unk«r 海 200自-MM <?伽wtr 如口巾口打灯村 ' 「全世界数据却未耒2年将从 2009年的QEZB 増长到2020年的35ZB,增长44倍！年均増长率>40%!0JBZB:-堆 DVD 堆起来 轉地球到月壳一牛来问 鹑胡：一堆DVD 堆起来蹇地球到 火星曲芻的一半储策略，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。
LDAYtRyKfE“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。
Zzz6ZB2Ltk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。
dvzfvkwMI1“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。
rqyn14ZNXI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：EmxvxOtOco 开源霍决方系・呈證业和幵清绢銀那爾推出各种丈故桂噩炭E3T 遠些方豪甌存在相国直*也各臺欄萤.口対简无蛭一的行燮技术标淮或技术鶴彌分现匚互联网企业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商业屛茨方系 "201 IN 申•生逹士n 覇QL 毎抬庠 • Teradata3011年收SB 阑崽曲拯并推出 SQL-MagfddlJOd• SM 込T 舞頊丙市也边Cl•界户m 耳曲兀匸匸• 开 55 IB j? A L Liuf I =31^ •开薄 2C • TwffiiSFz)! 1 塀翌供吕 S 尹 flitonr 近艮网企宝IT 霉▼谒刁W ■『亩：：右碍贰昙；亡门.是艾敎拓叢託者.用导者、开发者和加野便岡養，*• GoogE 研拦即晶辺屛自行管用« *aFoa 證乜H 理聽酬胞e 异腺并日用.FACEBOOK' nft.Twi H 日开苴G OT m 自医冲理哄开$ 〒：•「三：一右苫帛計葺戸_尹== 菇東庆荐壬亩在应弔事現，ITff 术SB 鎳上以魂离 忒冋袪术.=讦用玄弋：龙主 巨前E 是战帥挺痒.药担士兰扶术为圭.討丸蚯 冕任K 仍处于认知裁小廷蛋拽索吳诠阶段.匡用传统企业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，SixE2yXPq55. 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。