【云计算与大数据技术】大数据概念和发展背景讲解(图文解释 超详细)

简介: 【云计算与大数据技术】大数据概念和发展背景讲解(图文解释 超详细)

一、什么是大数据

大数据是一个不断发展的概念,可以指任何体量或负载下那个超出常规数据处理方法和处理能力的数据,数据本身可以是结构化,半结构化甚至是非结构化的,随着物联网技术与可穿戴设备的飞速发展,数据规模变得越来越大,内容越来越复杂,更新速度越来越快,大数据和应用已成为产业升级与新产业崛起的重要推动力量

从狭义上来讲:大数据主要是指处理海量数据的关键技术以及在各个领域中的应用,是指从各种组织形式和类型的数据中发掘有价值的信息的能力,另一方面,狭义的大数据反映的是数据规模之大,以至于无法在一定时间内用常规数据处理软件和方法对其内容有效的抓取,管理和处理,狭义的大数据主要是指海量数据的获取,存储,管理,计算分析,挖掘与应用的全新技术体系

广义上讲,大数据包括大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等与大数据相关的领域  

 

二、大数据的特点

学术界已经总结了大数据的许多特点,包括体量巨大,速度极快,模态多样,潜在价值大等。IBM公司使用3V来描述大数据的特点

Volume(体 量 )。 通过各种设备产生的海量数据体量巨大 ,远大于目前互联网上的信息流量

Variety(多 样 )。 大数据类型繁多,在编码方式 、数据格式 、应用特 征等多个方面存在差异

Velocity(速 率 )。 数据以非常高的速率到达系统内部,这就要求处理数据段 的速度必须非常快  

三、大数据发展

大数据技术是一种新一代技术和构架,它成本较低,以快速的采集、处理和分析技术 从各种超大规模的数据中提取价值

大数据采集与预处理方向 - 目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具(如IBM 公司的 DataStage)

大数据存储与管理方向 - 这个方向最常见的挑战是存储规模大,存储管理复杂, 需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据

大数据计算模式方向 - 目前出现了多种典型的 计算模式,包括大数据查询分析计算(如 Hive)、批处理计算(如 Hadoop MapReduce) 等

大数据分析与挖掘方向 - 在数据量迅速增加的同时,还要进行深度的数据分析和挖掘,并且对自动化分析要求越来越高

大数据可视化分析方向 - 通过可视化方式来帮助人们探索和解释复杂的数据, 有利于决策者挖掘数据的商业价值,进而有助于大数据的发展

大数据安全方向 - 文件访问控制权限 ACL、基础设备加密、匿名化保护技术和加密保 护等技术正在最大程度地保护数据安全

四、大数据的应用

梅西百货的实时定价机制 - 根据需求和库存的情况,该公司基于 SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价

Tipp24AG 针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台 - 该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性,然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动

沃尔玛的搜索 - 这家零售业寡头为其网站 Walmart.com 自行设计了最新的搜索引擎 Polaris,利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等

TescoPLC(特易购)和运营效率 - 这家连锁超市在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析进行更全面的监控,并进行主动的维修以降低整体能耗

创作不易 觉得有帮助请点赞关注收藏~~~

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
1月前
|
Cloud Native 数据处理 云计算
探索云原生技术在大数据分析中的应用
随着云计算技术的不断发展,云原生架构作为一种全新的软件开发和部署模式,正逐渐引起企业的广泛关注。本文将探讨云原生技术在大数据分析领域的应用,介绍其优势与挑战,并探讨如何利用云原生技术提升大数据分析的效率和可靠性。
|
1月前
|
人工智能 安全 网络安全
云计算与网络安全:技术融合的未来
随着信息技术的不断发展,云计算和网络安全作为两大领域在当代社会中扮演着至关重要的角色。本文将探讨云计算与网络安全之间的紧密联系,以及它们在信息安全领域中的相互影响和未来发展趋势。
|
1月前
|
安全 网络安全 云计算
云计算与网络安全:技术融合下的信息保障
当今数字化时代,云计算与网络安全已经成为关乎国家和企业未来发展的重要议题。本文将深入探讨云服务、网络安全和信息安全等技术领域的最新发展,以及如何在技术融合的大背景下保障信息安全。
24 3
|
1月前
|
存储 安全 网络安全
云计算与网络安全:新时代的技术挑战与应对策略
随着云计算技术的快速发展,网络安全问题变得愈发突出。本文探讨了云服务、网络安全以及信息安全在当今技术领域面临的挑战,并提出了相应的解决方案。通过分析现状和未来趋势,可以更好地了解云计算与网络安全的关系,为构建安全可靠的云服务提供参考。
|
15天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据技术与Python:结合Spark和Hadoop进行分布式计算
【4月更文挑战第12天】本文介绍了大数据技术及其4V特性,阐述了Hadoop和Spark在大数据处理中的作用。Hadoop提供分布式文件系统和MapReduce,Spark则为内存计算提供快速处理能力。通过Python结合Spark和Hadoop,可在分布式环境中进行数据处理和分析。文章详细讲解了如何配置Python环境、安装Spark和Hadoop,以及使用Python编写和提交代码到集群进行计算。掌握这些技能有助于应对大数据挑战。
|
1天前
|
存储 分布式计算 Cloud Native
云计算:技术革命与代码实践
云计算:技术革命与代码实践
15 1
|
3天前
|
机器学习/深度学习 安全 云计算
拥抱变革:我的云计算技术感悟之旅
【4月更文挑战第23天】 在信息技术不断演进的今天,云计算已成为推动企业数字化转型的重要力量。本文通过作者的个人视角,深入探讨了在学习和实践云计算过程中的技术感悟与成长。文章不仅涉及了云计算的基本概念、核心特性,还分享了作者在面对新技术挑战时的思考和应对策略,旨在为同行提供经验参考,共同促进技术进步与个人发展。
13 3
|
17天前
|
存储 安全 网络安全
未来云计算与网络安全:技术创新与挑战
随着数字化时代的来临,云计算与网络安全成为了当今科技领域的焦点。本文从技术创新和挑战两个方面探讨了未来云计算与网络安全的发展趋势。在技术创新方面,人工智能、区块链和量子计算等新兴技术将为云计算和网络安全带来前所未有的发展机遇;而在挑战方面,隐私保护、数据泄露和网络攻击等问题也将不断考验着技术研究者和行业从业者的智慧和勇气。未来,只有不断创新,同时加强安全防护,才能实现云计算与网络安全的良性发展。
16 1
|
24天前
|
NoSQL 大数据 数据挖掘
现代数据库技术与大数据应用
随着信息时代的到来,数据量呈指数级增长,对数据库技术提出了前所未有的挑战。本文将介绍现代数据库技术在处理大数据应用中的重要性,并探讨了一些流行的数据库解决方案及其在实际应用中的优势。
|
25天前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 人工智能
拥抱变革:我的云计算技术感悟之旅
【4月更文挑战第2天】 在信息技术不断演进的今天,云计算已成为推动企业数字化转型的重要力量。本文以个人视角切入,分享了我在学习和实践云计算过程中的技术感悟。文章不仅总结了云计算的核心优势和面临的挑战,还探讨了如何通过持续学习和实践来提升云技术水平,以及对未来云计算技术趋势的展望。
8 1

热门文章

最新文章