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随着大数据分析市场的快速渗透到各行业务,哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?
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1、预测分析:随着现在硬件和软件解决方案的成熟,许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型、优化模型,并发布预测模型来提高业务水平或者避免风险;
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2、NoSQL数据库:非关系型数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;
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3、搜索和知识发现:支持信息的自动抽取,可以从多数据源洞察结构化数据和非结构化数据;
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4、流式分析:软件可以对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析;
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5、内存数据结构:通过动态随机内存访问(DRAM)、Flash和SSD等分布式存储系统提供海量数据的低延时访问和处理;
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6、分布式存储系统:分布式存储是指存储节点大于一个、数据保存多副本以及高性能的计算网络;
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8、数据整合:通过亚马逊弹性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件进行业务数据整合;
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9、数据预处理:数据整合是指对数据源进行清洗、裁剪,并共享多样化数据来加快数据分析;
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10、数据校验:对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验,去除非法数据,补全缺失。
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