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大數據處理技術研究-資料下載頁

2026-06-13 21:43本頁面

　　

【正文】 e面對的是結構化數據。很多數據超過9 0 % 是非結構化數據，E M C 有另外一個產品是GreenplumHD，GreenplumHD可以把非結構化的數據或者是半結構化的數據轉換成結構化數據，然后讓GreenplumDatabase去處理。 BigQueryBigQu e r y是Go og l e 推出的一項We b服務，用來在云端處理大數據。該服務讓開發者可以使用Go o g l e 的架構來運行SQL語句對超級大的數據庫進行操作。BigQuery允許用戶上傳他們的超大量數據并通過其直接進行交互式分析，從而不必投資建立自己的數據中心。Google曾表示BigQuery引擎可以快速掃描高達70TB未經壓縮處理的數據，并且可馬上得到分析結果。大數據在云端模型具備很多優勢，BigQuery服務無需組織提供或建立數據倉庫。而BigQuery在安全性和數據備份服務方面也相當完善。免費帳號可以讓用戶每月訪問高達100GB的數據，用戶也可以付費使用額外查詢和存儲空間。 “大數據”與科技文獻信息處理“大數據”目前主要指醫學、天文、地理、Web日志、多媒體信息等數據，鮮有提及文獻信息。事實上，現在的科技文獻信息日益凸顯出“大數據”的特征，主要表現在以下幾個方面：更新周期縮短；數量龐大；文獻的類型多樣；文獻載體數字化；文獻語種多樣化；文獻內容交叉；文獻信息密度大。科技文獻中所含的信息類型多樣，既有結構性數據，也有非結構性文本和公式，如何利用“大數據”技術對文獻內容進行分析，挖掘用戶訪問日志、評價反饋等數據的價值，為用戶提供服務成為科技信息服務業急需思考和解決的問題。在科技文獻信息處理中，文本分析技術、語義計算技術、數據安全需要與“大數據”解決方案結合起來考慮實施，這樣才能更有效地提供知識服務。7. 大數據處理技術發展前景：隨著大數據時代的來臨，應用越來越廣，其發展前景是很光明的。大數據復雜度降低大數據技術的落地將會有兩個特點：一個是對MapReduce依賴越來越少，另外一個是會把Hadoop技術深入的應用到企業的軟件架構中。對于第一個特點，像Cloudera的Impala和微軟的PolyBase這樣的軟件會得到充分發展，他們繞開了MapReduce，直接對存在HDFS中的數據進行處理。對于第二個特點，大規模的使用Hadoop是個必然趨勢，漸漸的就會形成行業的標準，進而成為更有價值的軟件基礎，而不僅是自己內部使用。大數據細分市場大數據相關技術的發展，將會創造出一些新的細分市場。例如，以數據分析和處理為主的高級數據服務，將出現以數據分析作為服務產品提交的分析即服務(AnalyzeasaService)業務。將多種信息整合管理，創造對大數據統一的訪問和分析的組件產品。基于社交網絡的社交大數據分析。甚至會出現大數據技能的培訓市場，教授數據分析課程等。大數據開源開源軟件為大數據市場帶來更多機會。與人們的傳統理解不同，大數據市場開源軟件的盛行不會抑制市場的商業機會，相反開源軟件將會給基礎架構硬件、應用程序開發工具、應用、服務等各個方面的相關領域帶來更多的機會。 Hadoop將加速發展做為大數據領域的代表技術，許多企業都把明年的計劃聚焦在Hadoop之上。據預測，用戶對Hadoop的優化將更注重硬件，同時，對企業友好的Hadoop技術市場將達到前所未有的高峰。從整體上說，不僅是Hadoop本身本會得到迅猛的發展，同時Hadoop在多個數據中心中的配置和無縫集成技術也將成為熱門。Hadoop的專業知識正在飛速增長，但是這方面優秀的人才仍然很缺乏。基于SQL的Hadoop工具將會得到持續發展”。打包的大數據行業分析應用隨著大數據逐漸走向各個行業，基于行業的大數據分析應用需求也日益增長。未來幾年中針對特定行業和業務流程的分析應用將會以預打包的形式出現，這將為大數據技術供應商打開新的市場。這些分析應用內容還會覆蓋很多行業的專業知識，也會吸引大量行業軟件開發公司的投入。大數據分析的革命性方法出現在大數據分析上，將出現革命性的新方法。就像計算機和互聯網一樣，大數據可能是新一波技術革命。從前的很多算法和基礎理論可能會產生理論級別的突破。大數據與云計算:深度融合大數據處理離不開云計算技術，云計算為大數據提供彈性可擴展的基礎設施支撐環境以及數據服務的高效模式，大數據則為云計算提供了新的商業價值，大數據技術與云計算技術必有更完美的結合。同樣的，云計算、物聯網、移動互聯網等新興計算形態，既是產生大數據的地方，也是需要大數據分析方法的領域。大數據一體機陸續發布自云計算和大數據概念被提出后，針對該市場推出的軟硬件一體化設備就層出不窮。在未來幾年里，數據倉庫一體機、NoSQL一體機以及其它一些將多種技術結合的一體化設備將進一步快速發展。8 結語。“大數據”技術還處于起步階段，主要服務產品大都圍繞Hadoop架構發展而來，但是“大數據”不等同于Hadoop，云存儲與云計算、傳統關系型數據庫技術在“大數據”時代仍有其不可替代的優勢。傳統的信息組織方式與“大數據”技術的結合，是文獻信息處理領域新的研究課題。9 參考文獻：1:“大數據”背景下的信息處理技術分析與研究作者：于薇作者單位：中國科學技術信息研究所北京 100038刊名：數字圖書館論壇英文刊名： Digital Library Forum年，卷(期)： 2012(11)頁碼：811頁來源：萬方數據庫2：迎接大數據時代作者：金保印作者單位：銅川市委黨校，陜西銅川72700刊名：民營科技年，卷(期)：2013年第3期來源：中文科技期刊數據庫頁碼：176頁3：大數據研究的技術層面和主要研究內容作者：黃宜華作者單位：南京大學計算機科學與技術系日期：2012年頁碼：116頁4：大數據技術研究作者：網絡部網管支撐處作者單位：中國移動通信日期：2012年頁碼：6頁5：IBM發布大數據全球調研白皮書雜志名：《移動通信》年，卷(期)：2013年第5期　來源：中文科技期刊數據庫頁碼：1頁24 / 24

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