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
                                                                                    
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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
                                                                                    
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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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            数据库时代要说大数据的真正起源,必须得提到数据库。无论是移动互联网还是PC因特网,或者是计算机本身,背后都是一群又一群程序员写的程序,而一切程序说到底都还是对数据的处理。如果把数据处理比作一个王国的话,那这个王国的国王就是数据库。那什么是数据库呢?用最简单的话来说,就是一个用户可以把数据存储在数据库,需要的时候,用户可以告诉数据库,我需要某些数据,然后数据库会自行完成实际的数据处理过程,返回数据给            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            大数据行业这6大核心发展趋势,大数据工程师最好掌握,紧跟时代,及时规划,才能早日成为大神!1 应用层级爆发对很多行业而言,如何使用和挖掘大数据是赢得市场竞争的关键,在未来十年,大数据的应用将成为行业发展的核心趋势,随之而来的是大数据产业链应用层级的使用和发展。现在很多领先的互联网巨头企业已经开始对大数据有了实质性的探索,比如阿里巴巴、腾讯、新浪等。大数据应用的核心方向主要包含旅游、医疗、城市、教育            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            数据库系统发展的特点一、数据模型的发展1. 面向对象数据模型2. XML数据模型3. RDF数据模型二、数据库技术与相关技术相结合三、面向应用领域的数据库新技术四、数据管理技术的发展趋势1、数据库管理技术面临的挑战2、数据管理技术的发展与展望
一、数据模型的发展关系模型的提出是数据库发展史上具有划时代意义的重大事件。数据库的发            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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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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            http://www.leiphone.com/news/201410/NgTsZw3yDjEbk9on.html 大数据的定义与特征大数据big data是这样的数据集合数据量增长速度极快用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。作者认为具有以下五大特征4V+1O的数据才称之为大数据即                       
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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
                                                                                    
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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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            # 大数据云平台发展
## 1. 什么是大数据云平台
大数据云平台是指基于云计算技术构建的用于存储、管理、处理和分析大规模数据的平台。通过云平台,用户可以方便地访问和处理海量数据,实现数据的价值挖掘和应用。
## 2. 大数据云平台的发展历程
随着云计算、大数据技术的不断发展,大数据云平台也逐渐成为企业数据处理和分析的首选解决方案。大数据云平台的发展历程一般可以分为以下几个阶段:
- 阶            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            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。这些技术下一步将如何发展?它们之中哪些技术将广为流行?又会诞生哪些新的技术?技术趋向多样化,企业应选择接受度高和未来会快速普及的技术目前,大数据相关的技术和工具非常多,给企业提供了更多的选择。在未来,还会继续出现新的技术和工具,如Hadoop分发、下一代数据仓库等,这也是大数据领域的创新热点。那么企业到底该选用什么            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大数据分析的发展历程
随着信息技术的快速发展,特别是在互联网的普及、物联网的兴起以及各类传感器和设备的广泛应用,产生了海量的数据。这些数据的高速增长使得传统的数据处理方式无法满足需求,从而推动了大数据分析的兴起与发展。接下来,我将带大家梳理一下大数据分析的发展历程。
### 时间轴
```mermaid
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    title 大数据分析的发展历程
    1990 : 开始出            
                
         
            
            
            
            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。这些技术下一步将如何发展?它们之中哪些技术将广为流行?又会诞生哪些新的技术?
 
技术趋向多样化,企业应选择接受度高和未来会快速普及的技术
目前,大数据相关的技术和工具非常多,给企业提供了更多的选择。在未来,还会继续出现新的技术和工具,如Hadoop分发、下一代数据仓库等,这也是大数据领域的创新            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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
                                                                                    
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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