大数据方面核心技术有哪些？
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。 [图片] 一、数据采集与预处理 对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化
来自： 社区问答大数据方面核心技术有哪些？
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。 [图片] 一、数据采集与预处理 对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化
来自： 社区问答SQLSERVER大数据库解决方案是什么样的？
在微软的大数据解决方案中，数据管理是最底层和最基础的一环。 灵活的数据管理层，可以支持所有数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化的静态或动态数据。 在数据管理层中主要包括三款产品：SQL Server、SQL Server并行数据仓库和 Hadoop on Windows。 针对不同的数据类型，微软提供了不同的解决方案。 具体来说，针对结构化数据可以使用SQL
来自： 社区问答块存储、文件存储、对象存储这三者的本质差别是什么？
对象存储：就是键值存储，接口比较简单，就是GET,PUT,DEL和其他扩展，如S3、OSS、NOS等； 文件存储：支持POSIX接口，对应的传统的文件系统有Ext3、Ext4等，与传统文件系统的区别在于分布式存储提供了并行化的能力，如Ceph的CephFS，但是有时候又会把GFS，HDFS这种非POSIX接口的类文件存储接口归入此类； 块存储：这种接口通常以QEMU Driver或者Kernel
来自： 社区问答块存储、文件存储、对象存储这三者的本质差别是什么？
对象存储：就是键值存储，接口比较简单，就是GET,PUT,DEL和其他扩展，如S3、OSS、NOS等； 文件存储：支持POSIX接口，对应的传统的文件系统有Ext3、Ext4等，与传统文件系统的区别在于分布式存储提供了并行化的能力，如Ceph的CephFS，但是有时候又会把GFS，HDFS这种非POSIX接口的类文件存储接口归入此类； 块存储：这种接口通常以QEMU Driver或者Kernel
来自： 社区问答设计秒杀系统的关键点有哪些？
答一下网易云架构师总结的秒杀系统设计与实现： 秒杀的核心问题就是极高并发处理，由于系统要在瞬时承受平时数十倍甚至上百倍的流量，这往往超出系统上限，因此处理秒杀的核心思路是流控和性能优化。 流控 请求流控 尽可能在上游拦截和限制请求，限制流入后端的量，保证后端系统正常。 因为无论多少人参与秒杀，实际成交往往是有限的，而且远小于参加秒杀的人数，因此可以通过前端系统进行拦截，限制最终流入系统的请求数量，
来自： 社区问答大数据怎么发挥大价值
1 大数据兴起预示逗信息时代地进入新阶段 1.1 看待大数据要有历史性的眼光 信息时代是相对于农业和工业时代而言的一段相当长的时间。不同时代的生产要素和社会发展驱动力有明显差别。信息时代的标志性技术发明是数字计算机、集成电路、光纤通信和互联网（万维网）。尽管媒体上大量出现逗大数据时代地的说法，但大数据、云计算等新技术目前还没有出现与上述划时代的技术发明可媲美的技术突破，难以构成一个超越信息时代
来自： 社区问答云计算中心和超算中心有何区别？
现在的云计算中心与超级计算中心有何本质上的区别？ 传统意义上，弹性和性能确实分别是云计算和超算最大的特色，这是二者设计目标不一致所决定的。 通用 vs 专用：云计算的发展就是共享经济在计算领域的演进，面向所有需要信息技术的场景，应用领域和应用层次不断扩张，要支撑构造千变万化的应用；超算则主要提供国家高科技领域和尖端技术研究需的运算速度和存储容量，包括航天、国防、石油勘探、气候建模和基因组测序等
来自： 社区问答如何准确又通俗易懂地解释大数据及其应用价值？
大数据的概念，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，是存储在各种存储介质中的海量的各种形态数据，具有 5V 特点，即：Volume (大量)、Velocity (高速)、Variety (多样)、Value (价值密度)、Veracity（真实性）。 大数据概念的产生就是因为数据量和数据类型急剧增加，以至于原有的数据存储、传输、处理以及管理技术不能胜任，需要全
来自： 社区问答数据挖掘和大数据的主要区别是什么？
用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据，以及移动互联网的发展，数据自动收集、存储的速度在加快，全世界的数据量在不断膨胀，数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力，这给数据挖掘技术
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