超人学院：大数据处理的关键技术

为了适应大数据环境中数据量的爆炸式增长，大数据使用数千台廉价PC来存储数据以降低成本并提供高扩展性。 考虑到系统是由大量廉价且脆弱的硬件组成，为了保证文件的整体可靠性，大数据通常会将相同数据的多个副本存储在不同的节点上。 同时，为了保证海量数据的读写能力，大数据依靠分布式存储架构提供高吞吐量的数据访问。 超人学院的主要培训内容HDFS（File）是众所周知的大数据文件存储技术。 HDFS 是 GFS 的开源实现。 它们都使用分布式存储来存储数据（文件块复制在几个不同的存储节点上）。 从实现原理上看，它们都采用主从控制模式（主节点存储元数据，接收应用请求并根据请求类型进行响应，从节点负责存储数据）。 数据处理关键技术全文共2页，目前为第1页。HBase是大数据数据管理技术的典型代表之一。 HBase是基于HDFS的。 作为NoSQL（Not only SQL）数据库，它们为应用程序提供数据结构，提供类似于数据库的存储功能和简单的数据查询功能，并为并行处理方法提供数据源或数据结果的存储。 大数据处理关键技术全文共2页，目前为第1页。

4、大数据分析与挖掘 数据分析与挖掘是大数据处理过程中最关键的步骤。 在人类所有数字数据中，只有极小部分（约占数据量的1%）数值数据被进行了深度分析和挖掘（如回归、分类、聚类），大型互联网公司进行浅层分析网页索引和社交数据等半结构化数据（例如排序）。 占总量近60%的语音、图片、视频等非结构化数据难以有效分析。 大数据分析技术的发展需要在两个方面取得突破：一是高效、深入地分析大量结构化和半结构化数据文本整理器，挖掘隐性知识（如从自然语言组成的文本网页中）理解和识别语义、情感、意图等）； 大数据处理关键技术全文有2页，目前第2页。二是分析非结构化数据，将海量复杂的多源语音、图像、视频数据转换成语义清晰的机器可识别信息，然后从中提取有用的知识。 《大数据处理关键技术》全文共2页，目前第2页。大数据处理关键技术