在软件行业蓬勃发展的今天，软考（软件水平考试）已成为衡量从业人员技能水平的重要标准。随着大数据技术的日益成熟和广泛应用，大数据相关知识在软考中的占比也逐渐增加。了解并掌握软考大数据的特点，对于备考者来说至关重要。
首先，软考大数据的特点之一是数据量巨大。在大数据时代，数据以惊人的速度增长，从TB级别跃升至PB、EB甚至更高的级别。这种海量的数据规模要求从业人员具备高效的数据处理和分析能力，能够在
原创
2024-05-22 14:17:12
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大数据平台用于处理低价值海量结构化数据、半结构化与结构化数据；其与数据仓库协同，支撑数据应用系统，弥补数据仓库的不足。从控制架构复杂度的角度考虑，应用系统应选择其主要数据源作为数据整合者，不同时与两者直接交互数据。传统数据仓库架构制约了数据存储能力和计算能力，为了应对这些问题，基于 Hadoop 的分布式数据仓库已经成为数据存储中广泛采用的事实标准。但 Hadoop 在 SQL 兼容性和复杂逻辑即
原创
2022-11-25 18:37:30
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了解大数据首先要从大数据的概念开始，不同于人工智能概念，大数据概念还是相对比较明确的，而且大数据的技术体系也已经趋于成熟了。解释大数据概念，可以从数据自身的特点入手，然后进一步从场景、应用和行业来逐渐展开。大数据技术的特点都有哪些。 大数据的四个特点分析介绍 1.大量。大数据的特征先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求
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2023-10-20 13:48:32
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1. HDFS的特点：（1）数据冗余，硬件容错（2）流式的数据访问（写一次读多次，不能直接修改已写入的数据，只能删除之后再去写入）（3）存储大文件2. HDFS适用性和局限性适用性：（1）适合数据批量读写，吞吐量高 （2）适合一次写入多次读取，顺序读写局限性：（1）不适合交互式应用，低延迟很慢满足（...
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2015-09-16 19:35:00
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未完结 1、 大数据提供认识和改造世界的新方法论。 随着互联网的快速普及，信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发式增长、海量聚集的特点，大数据技术和思维对国家管理、经济发展、社会治理、人们生活都产生了重大影响。 从资源特性来看，大数据是具有体量大、结构多样性、时效性强等特征的数据。从处理架构
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2023-09-18 09:50:24
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数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为规则、概念、规律及模式等2.1数据挖掘的发展历史.....2.2数据分析与数据挖掘的主要区别相对于传统的统计分析技术，数据挖掘有如下特点：数据挖掘擅长处理大数据（几十几百万行或者更多的数据）数据挖掘在实践应用中一般都会借助数据挖掘工具数据分析应用的趋势是用大型数据库中抓取数据数据挖掘是统计分析技术的延伸和发
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2023-08-29 15:35:39
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大数据，也可以被称为巨量资料。它是指所研究的数据设计范围广，且数量很大，且一般的数据处理软件无法完成对其的统计与分析工作，因此被称为巨量资料。由于大数据仍然被要求在合理的时间内，实现对数据的分析、处理与整理等工作，因此，依据发达的科学技术，形成的大数据处理技术有望解决人们的这些问题。那么大数据的技术特点有哪些? 1大数据基础上发明的软件被广泛应用 近几年随着大数据技术在我国各行各业都被广泛
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2024-01-07 18:04:22
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在软考（软件水平考试）中，大数据作为一个重要的考察方向，其关键特点成为了备考者必须深入理解和掌握的内容。大数据不仅仅是一种技术趋势，更是当今信息化时代的重要支撑，它改变了传统数据处理和分析的方式，为各行各业带来了巨大的变革。以下将详细阐述软考大数据的几个关键特点。
首先是数据采集的多样性。大数据的来源异常广泛，包括社交媒体、电子商务、物联网设备等，这些数据以结构化、半结构化或非结构化的形式存在。
原创
2024-05-21 13:50:15
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# 大数据分析的特点与难点
在当今信息爆炸的时代，大数据已成为推动社会进步的重要力量。数据分析是从海量数据中提取有价值信息的关键。而深入理解大数据分析的特点与难点，对于更好地利用数据资源至关重要。
## 大数据分析的特点
1. **数据量大**
大数据分析首先面临的就是数据量的问题。数据不仅来自企业内部，还包括社交媒体、传感器、交易记录等外部数据。海量的数据使得传统的数据处理方法难以奏效
步骤三：上传数据到Hive并分析上一篇：一套简单但完整的伪分布式大数据分析流程(二)(图文详解)，适用于Windows系统10.实验数据集解压与处理之前已经把全部软件都下载完的不必再单独下载， 没下载的可以单独下载data_format.ziphttps://pan.baidu.com/s/1ovYL1O_89ZDDy5TCL6oB4Q 提取码：kh8b本案例采用的数据集压缩包为data_form
大数据可以实时地为企业撷取、管理、处理、整理数据，生成企业所需要的数据资料，因此大数据也蕴含着很高的商业价值，被称为“数字生产力”。所以越来越多的企业开始重视大数据建设。那么大数据分析技术有什么特点? 1大数据基础上发明的软件被广泛应用 近几年随着大数据技术在我国各行各业都被广泛应用，使其走向信息化和科技化。其中在大数据技术基础上发明的Ha⁃doop分布式处理软件、Hbase数据库及一些可
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2024-01-13 20:14:09
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在大数据可视化这个概念没出现之前，其实人们对于数据可视化的应用便已经很广泛了，大到人口数据，小到学生成绩统计，都可通过可视化展现，探索其中规律。如今信息可以用多种方法来进行可视化，每种可视化方法都有着不同的侧重点。在大数据时代，当你打算处理数据时，首先要明确并理解的一点是：你打算通过数据向用户讲述怎样的故事，数据可视化之后又在表达什么?通过这些数据，能为你后续的工作提供哪些指导，是否能帮读者正
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2023-08-22 22:02:18
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大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在
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2023-04-19 10:09:38
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目录大数据入门系列文章一、概念二、架构及组件概念三、读写流程四、大白话五、其他大数据入门系列文章大数据入门系列文章1.大数据入门-大数据是什么2.大数据入门-大数据技术概述(一)3.大数据入门-大数据技术概述(二)4.大数据入门-三分钟读懂Hadoop一、概念HDFS英文全称为：Hadoop Distributed File System，是指被设计成适合运行在通用硬件的分布式文件系统。它和现有的
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2024-03-26 15:29:12
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SparkSpark是基于内存的计算引擎，主要用于进行高速的计算，可以满足用户对于计算时间的需求。Spark轻快灵巧。Spark分为以下几个组件1.SparkCore：Spark的处理核心，用于执行所有的相关计算2.SparkSQL：将用户下发的SQL指令转译为SparkCore可以识别的命令进行计算，所以SparkSQL引擎其实可以理解为是翻译器3.Structur
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2023-12-04 19:18:00
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大数据框架-Hadoop1.什么是大数据大数据是指由传统数据处理工具难以处理的规模极大、结构复杂或速度极快的数据集合。这些数据集合通常需要使用先进的计算和分析技术才能够处理和分析，因此大数据技术包括了大数据存储、大数据处理和大数据分析等方面的技术和工具。大数据的特点包括以下几个方面：规模大：数据集合通常包含数千亿、数万亿甚至更多的数据，远远超过传统数据处理工具的处理能力。结构复杂：数据集合通常包含
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2023-10-23 21:00:01
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一、总体架构设计原则企业级大数据应用框架需要满足业务的需求，一是要求能够满足基于数据容量大，数据类型多，数据流通快的大数据基本处理需求，能够支持大数据的采集，存储，处理和分析，二是要能够满足企业级应用在可用性，可靠性，可扩展性，容错性，安全性和隐私性等方面的基本准则，三是要能够满足用原始技术和格式来实现数据分析的基本要求满足大数据的V3要求 大数据容量的加载、处理和分析 - 要求大数据
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2023-07-13 10:59:42
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尚硅谷大数据技术中，Spark 是一款广受欢迎的开源大数据处理引擎，其特点是快速、灵活且极具可扩展性。本文将以复盘记录的形式，系统性地梳理 Spark 的特点，以及在大数据环境中如何进行备份和恢复，确保数据安全和业务连续性。接下来我们将从多个维度进行深入分析。
## 备份策略
为了提升数据的安全性和可靠性，我们制定了一系列备份策略，下面是思维导图展示的备份流程及存储架构：
```merma
我们将大数据处理按照时间的跨度要求分为下面几类，从短到长分别是：
1.基于实时数据流的数据处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间
2.基于历史数据的交互式查询，时间跨度在数十秒到数分钟之间
3.复杂的批量数据处理，时间跨度在几分钟到数小时之间
5.1 算子
算在在数学上可以解释为一个函数监空间到函数空间上的映射O:X->X。对大数据处理框架来说，可以理解为一个基本处理单元，即通
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2024-03-28 19:05:38
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上一篇：（7. 进阶-下）学习笔记 文章目录1. 硬件选择2. 分片策略2.1 合理设置分片数2.2 推迟分片分配3 路由选择4 写入速度优化4.1 批量数据提交4.2 优化存储设备4.3 合理使用合并4.4 减少 Refresh 的次数4.5 加大 Flush 设置4.6 减少副本的数量5. 内存设置6 重要配置 1. 硬件选择Elasticsearch 的基础是 Lucene，所有的索引和文档
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2023-11-09 12:35:07
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