大数据应用的未来趋势：各领域数据融合及挖掘，行业数据跨界应用。 挑战：海量数据整合，智能化分析挖掘。
原创
2014-09-29 17:12:57
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大数据系统计算技术展望王海涛1,2,毛睿1,2,明仲1,2深圳大学计算机与软件学院，广东深圳518060大数据系统计算技术国家工程实验室，广东深圳518060摘要：针对大数据系统计算技术现状与问题，系统地介绍了大数据系统计算技术国家工程实验室的大数据系统计算技术创新平台。创新平台以研制自主可控、通用性强的大数据计算平台为核心目标，解决高性能大数据计算中的共性问题，开展大数据示范性应用研发。创新平台
原创
2021-04-09 12:52:58
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综合交通大数据应用技术的发展展望刘晓波1,2,蒋阳升1,2,唐优华1,2,张仪彬1,2,王子兰1,2,罗洁1,21西南交通大学交通运输与物流学院，四川成都6117562综合交通大数据应用技术国家工程实验室，四川成都611756摘要：在移动互联的大数据时代，大数据、人工智能、云计算、物联网、智能终端等先进技术的不断发展，为综合交通的一体化、智能化、智慧化发展提供了坚实的资源和技术支撑。针对现阶段综合
原创
2021-04-08 20:41:43
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随着企业数据从TB级向EB级跨越，传统OLAP系统在扩展性、实时性、复杂查询性能等方面的瓶颈日益凸显。本文聚焦大数据
Hadoop作为大数据处理技术的基石之一，其未来展望充满了机遇与挑战。以下是对Hadoop未来在大数据处理技术持续演进方面的详细分析：一、Hadoop的核心优势与持续演进Hadoop以其分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型为核心，提供了高效、可靠的大数据处理能力。随着技术的不断发展，Hadoop也在持续演进，以适应不断变化的大数据需求。例如，Hadoop生态系统中的Hive、Pi
2019杭州云栖大会大数据技术专场，由阿里云通用计算平台负责人关涛带来以 “阿里巴巴大数据技术关键进展及展望” 为主题的演讲。本文首先讲解了从阿里巴巴的角度看待大数据领域的客户价值迁移，概览了核心技术的发展点，最后针对如何构建智能化大数据平台的相关工作进行了介绍，从引擎优化到 “自动驾驶”，并
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2019-11-06 15:43:00
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范承工：大家下午好，欢迎来到EMC和VMware主办的云计算和大数据论坛。
我是范承工，过去三年我在VMware公司负责云中数据管理的战略与研发，与此同时我也负责了一些VMware和EMC合作的项目，非常高兴看到两家公司能够在这个题目上在中国一起举办这样的论坛。
刚才宋总和蔡总对于在云计算时代的大数据趋势以及客户的案例做了很好的介绍。我讲一些更加技术
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2012-08-14 09:41:19
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随着我国进入大数据时代，很多人对于大数据的发展趋势还处于懵懂的状态，充分提升大数据的应用对于我国各个行业，都会有非常重要和有效的指导性作用。那么，大数据的发展趋势到底是怎样的呢？下面，就让我们一起来了解一下吧。 第一、突破科学理论 大数据的发展十分快速，对于目前已经飞速发展并且极具影响力的互联网一样，对于社会的各个行业来说都是一个新的技术革命，其相关技术的普及，对于科学技术上的
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2024-01-14 19:33:52
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读懂趋势，才能踩在风口！
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2021-06-23 09:58:48
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我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多：从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。一、数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简
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2023-07-10 14:08:34
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大数据体系的建设一般分为六个层级，当然并非完全是个线性过程，每个层级之间或有基础关系，但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司，在缺乏数据研发实力的时候，多数会借助第三方平台进行数据上报与分析，但是这些基础规律还是得遵守。 01、数据基础平台 数据基础平台基础的数据平台建设工作，包含数据平台建设，数据规范，数据仓库、产品数据规范，产品ID，用户ID，统一SDK等。 很多公司的数据无法有效
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2023-09-11 17:21:09
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随着科技的发展和社会的进步，大数据、人工智能等新兴技术开始进入了我们的生活。我们已经从信息时代跨入了大数据时代，而大数据是一个十分火热的技术，现如今大数据已经涉及到了各行各业的方方面面。但是目前而言，很多人对于大数据不是十分清楚，下面我们就给大家讲一讲大数据的架构知识。1.大数据架构的特点一般来说，大数据的架构是比较复杂的，大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术
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2023-07-11 20:48:06
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大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数
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2024-04-10 13:43:16
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云计算与大数据密切相关，大数据是计算密集型操作的对象，需要消耗巨大的存储空间，云计算的主要目标是在集中管理下使用巨大的计算和存储资源，用微粒度计算能力提供大数据应用，云计算的发展为大数据的存储和处理提供了解决方案，大数据的出现也加速了云计算的发展，基于云计算的分布式存储技术可以有效地管理大数据，借助云计算的并行计算能力可以提高大数据采集和分析的效率。研究机构Gartner定义∶大数据是需要新的处理
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2023-10-23 14:41:33
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随着多年的大数据的技术发展和积累，越来越多的人发现各个公司所使用的大数据技术大致可以分为两大类，分别是离线处理技术和实时处理技术，要么个别公司只有离线处理技术，要么个别公司只有实时处理技术，但是绝大部分公司基本上都是两种技术架构都带着一起在做，以为我们的业务一、lamda架构基本介绍 1、业务系统基本流程介绍 2、lamda架构基本介绍 lamda架构最早是由storm的创始人，Nat
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2023-08-12 15:49:35
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目录（一）通用框架概述（二）数据收集层（三）数据存储层（四）资源管理与服务协调层（五）计算引擎层（六）数据分析层（七）数据可视化层 （一）通用框架概述自底向上，与OSI类似，通用框架下的大数据体系有七层：数据源、数据收集层、数据存储层、资源管理与服务协调层、计算引擎层、数据分析层及数据可视化层。图示如下： （二）数据收集层 数据收集层直接与数据源对接，负责采集产品使用
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2023-08-15 22:30:12
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一个多层的大数据平台技术栈概览
目录技术栈全貌1. 采集层和传输层SqoopFlumeCanalLogstashKafkaRocketMQ2. 存储层HBaseAlluxio/Redis/IgniteTiDBHDFSCephKudu3. 计算层HiveKylinDruid 为监控而生的数据库连接池。SparkSQLImpalaSparkStormFlin
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2024-05-14 16:53:24
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架构挑战1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。
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2024-05-21 07:24:59
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“科学史是克服我们自身认知局限的不懈动力。”——约翰·克拉考尔这些是关于未来人工智
原创
2022-12-31 08:20:01
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大家好，这里是抖码课堂，抖码课堂专注提升互联网技术人的软硬实力。今天我们来聊聊大数据技术的起源，这里我先告诉大家，大数据技术实际上是起源于搜索引擎技术的，所以我们需要先简单了解下搜索引擎的工作原理。网络搜索引擎我们都用过 google 和百度，我们在 google 和百度上可以通过关键字搜索到在网络上所有我们想要的内容。那你有没有想过下面的问题：当我们输入关键字，然后点击搜索的时候，google
原创
2020-08-17 17:31:52
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