什么是大数据存储包括哪些技术

如今大数据时代,大数据存储的重要性不言而喻。

什么是大数据存储

“大数据”通常指那些难以收集、处理和分析的庞大数据集,也指那些长期存储在传统基础设施中的数据。这里的“大”有几个意思。信息技术可以描述一个组织的规模,更重要的是,它定义了企业中信息技术基础设施的规模。业界对大数据应用有很高的期望——业务信息积累越多,价值就越大——但我们需要一种方法来挖掘这些价值。

随着大数据应用的爆炸性增长,它衍生出了自己独特的体系结构,直接推动了存储、网络和计算技术的发展。毕竟,处理大数据的特殊需求是一个新的挑战。硬件的发展最终是由软件需求驱动的。对于这个例子,我们可以清楚地看到,大数据分析的应用需求正在影响数据存储基础设施的发展。

另一方面,这种变化对存储供应商和其他信息技术基础架构供应商来说是一个机会。随着结构化数据和非结构化数据的不断增长,以及分析数据源的多样化,以往的存储系统设计已经不能满足大数据应用的需求。存储制造商已经意识到这一点,并开始修改基于数据块和文件的存储系统的体系结构设计,以满足这些新要求。在这里,我们将讨论与大数据存储基础架构相关的属性,并了解它们如何应对大数据的挑战。

什么是大数据存储技术

1.数据收集:在大数据的生命周期中,数据收集处于第一阶段。根据MapReduce数据应用系统的分类,大数据采集主要有四个来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统和科学实验系统。

2.数据访问:大数据通过不同的技术路线存储和保存,大致可以分为三类。第一类主要处理大规模结构化数据。类型2主要处理半结构化和非结构化数据。第三类面临结构化和非结构化混合大数据。

3.基础设施:云存储、分布式文件存储等。

4.数据处理:不同的数据集可能有不同的结构和模式,比如文件、XML树、关系表等。这显示了数据的异构性。多个异构数据集需要进一步集成或整合,来自不同数据集的数据将被收集、排序、清理并转换成新的数据集,为后续的查询和分析提供统一的数据视图。5.统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测和残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析和快速聚类

6.数据挖掘:目前需要改进现有的数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特定群体挖掘、图形挖掘等新的数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7.模型预测:预测模型、机器学习、建模与仿真。

8.结果展示:云计算、标签云、关系图等。

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