大数据技术范文精选

摘 要： 大数据技术是继物联网、云计算技术之后IT业界又一次技术浪潮。为了全面深入地理解大数据技术的内涵，从大数据的定义及4V特征、关键技术及主要应用领域等四个方面进行阐述。介绍了大数据的基本概念、特征，总结了大数据的热门应用领域并用典型案例进行佐证，重点剖析了云计算、Hadoop、数据备份等三大核心技术及关键策略，最后对大数据应用中滋生的信息安全隐患提出了相应的对策。

关键词： 大数据; 4V特征; Hadoop; 云计算

中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2015）01-13-02

Overview on big data technology

Yang Jing

（Department of Computer Science， Yunyang Teachers' College， Shiyan， Hubei 442000， China）

Abstract： Big data is a new technical wave after the network of things and cloud computing. To understand big data technology， the definition and 4V characteristics， the key technologies and main application fields are systematically analyzed in the paper. Through the introduction of the basic conception， characteristics， the main application fields with typical cases are summarized. The core technologies， key strategies of cloud computing， hadoop and data backup are analyzed. The potential information safety risks are pointed out. The countermeasures are given to provide some suggestions and references for wider application and study in the future.

Key words： big data; 4V characteristics; Hadoop; cloud computing

摘 要：大数据是继物联网、云计算技术后世界又一热议的信息技术，这种密集型数据爆炸现象的出现，标志着“大数据”时代的到来。文章介绍了大数据的概念，分析阐述了大数据相关技术。

关键词：大数据 数据处理 相关技术

中图分类号：TP334 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）02（a）-0048-01

“大数据”是从英语“Big Data”一词翻译而来的，是当前IT界热议和追逐的对象，是继物联网、云计算技术后世界又一热议的信息技术，发展迅速。截至2011年年底，全球互联网总数据存储量已达100亿TB以上，并且以59%以上的年增长率递增。麦肯锡公司在2011年的报告（Bigdata：the Next FrontierforInnovation）中，对这种密集型数据爆炸的现象称为“大数据”时代的到来。大数据领域出现的许多新技术，是大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

1 大数据概念

大数据概念的前身是海量数据，但两者有很大的区别。海量数据主要强调了数据量的规模，对其特性并没有特别关注。而大数据对传播速率、体积、特征等数据的各种特性进行了描述。目前对大数据最广泛的定义是：大数据是无法在一定时间内用通常的软件工具进行收集、分析、管理的大量数据的集合。大数据的特点一般用“4V”概括，即：Volume：数据量大，目前大数据的最小单位一般被认为是10～20TB的量级；Variety：数据类型多，包括了结构化、非结构化和半结构化数据；value：数据的价值密度很低；velocity：数据产生和处理的速度非常快。

2 大数据相关技术

2.1 大数据处理通用技术架构

大数据定义、作用及其对数据库技术影响

1.1 大数据及其影响

大数据（Big Data）是目前最重要的科学、技术和社会话题。借用IDC数据公司的定义：“大数据是一种新一代的技术和架构，具备高效率的捕捉、发现和分析能力，能够经济地从类型繁杂、数量庞大的数据中挖掘出色价值。”

大数据定义有着如下的基本前提和含义。

① 大量的数据：大数据概念源于数据的爆炸性增长。用世界著名的咨询公司高德纳（Gartner）研究报告的描述：“同一类型的数据量快速增长；数据增长速度的加快；数据多样性、新数据来源和新数据种类的不断增加。”

② 多种类型数据积累：新的数据存储和数据采集的技术发展使巨量数据的采集、收集、存储成为可能。网络技术、移动设备、数字传感器、数码摄影/摄像、监控影像、卫星定位系统、遥感技术、气候和环境监测技术等等，每时每刻都在各种形式、各种类型的大量数据。

③ 计算技术的进步与发展：现代计算技术、网络技术、多媒体技术和数据库处理技术等可以处理各种形式的海量数据，产生出大量的高附加值的数据、结果、状态和知识。

④ 数据处理能力成为战略能力：数据量的激增、数据类型的多样、技术平台对数据的综合处理，造成了知识边界扩展、知识价值提升、知识衍生能力加快，它极大地影响到了企业、个人、社会和政府的决策，极大地促进了社会生产力的发展，使掌握大数据技术者获得了竞争优势和难于模仿的核心竞争力。因此，大数据技术也成为了国家的核心战略资源。

数据处理的需求演化及处理技术

2.1 大数据数据库的特点

传统的关系数据库，从其创立至现在，长期占据数据库的绝对统治地位。但是，数据挖掘、商业智能和可视化技术的发展，特别是它们处理非结构化数据的能力，动摇了传统数据库的牢固地位。于是善于处理非结构化数据的种种数据库工具大量产生，这其中必须优先提及的便是NoSQL（意为Not Only SQL）及NewSQL（意为New SQL）两大数据库阵营。

现在随着大数据时代的到来，由Carlo Strozzi开创的NoSQL以其技术上的先进性、方便性得到了越来越多的认可。NoSQL改变了数据的定义范围，其“数据类型”可以是文本、图片、影像、网页，也可以是整个文件；NoSQL数据库是非关系式的、数据间的关系更加复杂、多样，类型和相互关系具有多种扩展可能、存储方式也多采用分布式结构。经过十多年的发展，NoSQL取得了成功，采用NoSQL技术的产品也不断增长，目前NoSQL网站上（）已经收集了150余个相关产品，人们也把采用类似NoSQL结构和原理的数据库统称为NoSQL数据库。

最初NoSQL有意排斥关系数据库的ACID规则和SQL特性（后发现其弱点又在一定程度和一定范围内支持数据的一致性要求和SQL特性）。NoSQL坚持分布式领域的CAP理论，CAP的含义为：

Consistency，一致性。数据一致更新，所有节点访问同一份最新的数据副本；

Availability，可用性。对数据更新具备高可用性；

Partition tolerance，分区容错性。能容忍网络分区。

21世纪是信息化的时代，也是数据时代，随着世界范围内数据挖掘技术的不断深入研究，大数据时代的到来给数据挖掘技术带来了机遇的同时，也带来了挑战。本文探讨了在大数据时代的背景下，面对浩瀚的数据库，如何充分利用数据挖掘技术进行数据挖掘与分析，以及数据挖掘技术在大数据时代背景下的应用和发展。

【关键词】大数据 数据挖掘 数据提取

21世纪是信息化的时代，也是数据时代，随着世界范围内数据挖掘技术的不断深入研究，大数据时代的到来给数据挖掘技术带来了机遇的同时，也带来了挑战。面对浩瀚的数据库海洋，如何在茫茫海洋中寻找针对特点人群有用的数据是数据挖掘技术在大数据时代背景下的意义。通过数据挖掘技术的充分应用分类技术，挖掘大数据时代中的数据删选，同时通过大数据时代背景下数据挖掘技术的应用技术探讨了数据挖掘技术在大数据时代背景下的应用。

1 大数据时代背景下数据挖掘的意义

在信息时代的背景下，数字化技术和信息化技术在各行各业的应用，随着互联网技术、信息技术、物联网技术、云计算技术等数字信息技术的高速发展，结合当前高速发展的移动互联网技术以及数字地球技术的发展与应用，全世界范围内数据呈爆炸式增长，据统计2012年世界范围内产生的数据总量约1.86万亿GB。国际互联网数据统计中心根据近十年来来的数据增长速度计算，2020年全球范围内数据总量预计达到100万亿GB。信息化技术的发展给企业带来的冲击是巨大的，信息化技术彻底改变了传统的社会信息传输方式，带来全新的信息传播途径。对于社会来说，信息化是社会未来发展方向。信息化要求社会重视信息的形成、信息运用，社会用信息化的工具整合业务、共享信息构建企业“信息化网络体系”才能使企业在当今信息爆炸，高效率的社会背景下，是企业高效运转，才能综合企业的人力、物力、财力和管理能力是企业的各种资源通过信息化网络凝聚在一起，共同为企业的高效发展和全球化的进程的目标凝聚力量。企业信息化作为国民经济发展的重要组成部分，同时也是我国社会迈向信息化进程的重要前提。

企业信息化要求企业将大量的信息资源进行整合和电子化处理，从而提高信息的交互与传输效率，并希望藉此提高企业的生产经营管理方式和管理效率，从而达到利用现代信息技术提高企业生产力、提高企业生产效率和利润的根本目的。云计算作为现代信息化产业发展的新技术，给社会的信息化建设带来了巨大的改变，降低了社会在信息化建设中的投入，随着近年来云计算技术的不断成熟，云计算构建的信息化平台使社会的信息化、生产与办公效率前所未有地提高毫无疑问，当前的信息时代的发展已经达到了大数据时代的阶段，大数据时代的来临意味着人们在应用和利用数字信息技术时不得不花费更多的人力、物力、财力去筛选、存储和利用庞大的数据库。例如对于一个银行系统来说，每天数以万计的银行和ATM终端都发生庞大的交易和数据交换，这些庞大的数据交换信息构成了庞大的数据，如何在庞大的数据中筛选、分类和提取有价值的数据是数据挖掘技术在当前大数据时代存在的意义。

2 大数据时代背景下数据挖掘技术的分类应用

数据挖掘技术在当代数据爆炸的现代社会的重要性越来越强，随着社会信息化程度的不断提升，数据挖掘技术也逐渐发展成为一门独立的学科，数据挖掘技术为了满足用户在庞大的数据库中筛选有用的数据的需要，通过分类技术对数据进行分类挖掘，是当前大数据时代背景下大数据技术应用最为广泛的手段之一。

摘要：大数据时代是信息时代的一个重要特征，实际上，在大数据时代的背景下进行数据挖掘技术的探究与应用其实就是通过在巨大的信息群中不断挖掘出具有一定价值意义的信息进行整合，在此基础上对已整合的信息进行进一步的处理，以提高信息数据的价值。本文以此为出发点，就大数据时代下数据挖掘技术的应用进行深入探究。

关键词：大数据 数据挖掘 挖掘技术

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）05-0000-00

1数据挖掘与数据挖掘技术的方法分析

“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题，由此而诞生的数据挖掘技术其实就是用以处理这一尴尬问题的技术。数据挖掘实际上是相对比较新型的一门学科，在几十年的发展过程中，已经不可同日而语。其实数据挖掘技术的本质就是人工智能技术，而数据挖掘技术的利用相对应的就是指人工智能技术的开发与应用，也就是说数据挖掘其实是依赖技术的提升来实现数据的整体创新的技术，所以，整个数据挖掘技术实际上是非常具有信息价值的，它能够帮助决策者更快的得到重要信息并作出决策，提高效率和准确率，是非常重要的知识凭证，能够在一定程度上提高当下企业的整体竞争力。

数据挖掘技术的核心就是分析，通过分析方法的不同来解决不同类别的问题，以实现数据挖掘的潜在内容。简单来说就是对症下药以保证药到病除。

1.1聚类分析法

简单来说聚类分析就是通过将数据对象进行聚类分组，然后形成板块，将毫无逻辑的数据变成了有联系性的分组数据，然后从其中获取具有一定价值的数据内容进行进一步的利用。由于这种分析方法不能够较好的就数据类别、属性进行分类，所以聚类分析法一般都运用在心理学、统计学、数据识别等方面。

摘要：人们的交流范围随着信息化时代的来临而越来越广泛，同时需要去媒体处理的信息也越来越多。而这就要求人们必须采取积极有效的手段对这些信息进行管理。而随着计算机数据库进行信息管理，使得信息管理的效率和质量得到了最大限度的保障。本文主要是分析了计算机数据库技术的相关内容和特点，并将其与当前信息管理的状况相结合，阐述了这一技术的应用和前景。

关键词：数据时代 数据库 技术应用

中图分类号：TP311.1 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）11-0241-02

社会各行各业之所以可以不断的改革和创新，与信息技术所具备的强大推动力有着密不可分的联系，同时在其推动下人们也进入了一个全新的信息化时代，增加了人们在生活中所涉及到的方方面面的信息亮。人计算机数据库技术的诞生为人们及时有效的管理这些信息提供了重要的技术支持。目前，在社会的很多领域比如：国防、通讯等行业都在大力的推广数据库技术，而这些也给人们的生活带来了极大的便利。就目前这项技术发展的情况而言，这项技术不但可以完成对信息的及时有效处理，而且其也积极的推动了社会的发展和进步。

1 数据库技术特点

数据的统一处理可以通过数据库实现。在没有广泛的应用计算机数据库之前，传统的数据库技术在信息处理时存在过于分散而且相互之间联系不够紧密的缺点，从而使得数据的作用没有充分的发挥出来。而计算机数据库则可以有效的在各个数据之间建立联系，并利用相关的逻辑顺序实现了数据结构模型的建立。同时数据库中的各个数据又可以保持其独立性，在进行某一数据的更改时不会对数据库的整体结构造成影响。正是因为数据库本身具备了数据的共享性，所以相关文件系统也就不用用户自己建立，只需要其借助计算机进行所需数据的调取就可以了，这样也就避免了信息重复。而且由于数据库中相关的信息还具备了整体性、一致性以及独立性，所以也进一步提高了数据调取和使用效率的提高。

1.1 组织性

数据库内所有的信息都具有一定的顺序和结构。数据库中左右的文件和信息之间都存在着联系，而且其排列也是按照一定的顺序，从而组成了信息结构体系的整体性。而且存储在同一数据库中的信息都有相似的特点。

摘要：随着互联网的高速发展，用户数量和数据规模急剧扩张，单一的数据库服务已无法满足当前应用的需求。在云计算技术日趋成熟的背景下，将数据库集群技术应用于大数据中，可以提高了系统可靠性和处理效率，用户能同时得到更高的处理速度和更高的数据可用性。该文结合大数据的应用特征，对大数据环境下的数据库集群技术进行分析总结。

关键词：大数据；分布集群；高可用；高可靠

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）03-0019-02

1 概述

当前，互联网的发展已经进入到一个全新阶段，互联网的应用已经深入到人们的日常生活中，尤其是移动互联网技术的发展和运用已经日益成熟，传统企业都已经开始自觉地运用移动互联网技术和概念拓展新业务和方向[1]。在此背景下，大数据技术应运而生，针对大数据这一新兴概念，麦肯锡全球研究所曾给出这样的定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

2 分布集群数据库

组成分布集群数据库系统的每台计算机可单独放在一个地方，其中每台计算机都可能保存一份数据库的完整拷贝副本，或者是部分副本，每台计算机单元具有自己局部的数据库，位于不同地点。这些计算机之间通过网络进行连接，共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库。

在分布式集群系统中，数据库对用户来说是一个逻辑上的数据库整体，数据库的一致性、完整性及安全性都是对这一逻辑整体进行管理控制的。分布集群服务器对共享的数据进行统一的管理，但是非数据库的处理操作可以由客户机来完成。

摘要：在介绍大数据基本概念及特征的基础上，分析了大数据国内外研究现状及大数据技术，并针对大数据面临的相关问题提出了应对

>> 大数据关键技术 大数据关键技术分析及系统实例分析 浅谈大数据基础理论与关键技术发展 电力信息大数据高速存储及检索关键技术研究 电力大数据可视化系统开发关键技术研究及趋势 投资统计大数据处理关键技术 基于大数据的信息系统关键技术 浅析云环境下的大数据关键技术 面向大数据的Deep Web数据系统关键技术研究 大数据安全和隐私保护技术体系的关键技术研究 移动数据库关键技术及应用探讨 社会网络大数据分析框架及其关键技术 农业云大数据自组织推送关键技术综述 基于大数据的信息系统关键技术研究 云计算环境下的大数据可靠存储关键技术概述 面向大数据的分布式系统设计关键技术研究 大数据时代下软件工程关键技术分析 移动互联网的大数据处理关键技术 电信运营商大数据变现之关键技术 移动通信网络中大数据处理的关键技术 常见问题解答 当前所在位置：l.

[4]Big data[EB/OL]..

[18]丁智，林治.MapRdeuce编程模型、方法及应用综述[J].电脑知识与技术，2014，10（30）：70607064.

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摘要：以大数据技术的发展为背景，结合江苏烟草数据中心建设的实际情况，分析了江苏烟草数据中心以Hadoop及Impala等大数据技术为核心，辅以Kettle和JSP等数据处理及展现技术共同构建基于大数据技术的自定义数据查询平台的架构设计和实现方案。展现了大数据技术带来的远超传统技术平台的灵活性以及对于大数据量查询的快速响应能力。

关键词：烟草；数据中心；大数据；Hadoop；Impala

1.大数据技术现状

当前许多企业都已基本实现了信息化建设，企业积累了海量数据。同时企业间的竞争日益加剧，企业为了生存及发展需要保证自身能够更加准确、快速和个性化地为客户提品及服务。而大数据技术能够从海量的数据中获取传统数据分析手段无法获知的价值和模式，帮助企业更加迅速、科学、准确地进行决策和预测。

1.1大数据技术现状

广大企业的迫切需求反之也促进了大数据技术的飞速发展，涌现出了诸如Hadoop、Spark等实用的架构平台。其中，目前最主流的就是Hadoop。Hadoop的分布式处理架构支持大规模的集群，允许使用简单的编程模型进行跨计算机集群的分布式大数据处理。通过使用专门为分布式计算设计的文件系统HDFS，计算的时候只需要将计算代码推送到存储节点上，即可在存储节点上完成数据本地化计算。因此，Hadoop实现了高可靠性、高可拓展性、高容错性和高效性，可以轻松应对PB级别的数据处理。

1.2大数据技术对烟草数据中心建设的影响

当前，烟草企业基于多年的信息化建设已经积累了海量数据，同时每天还不断有新的各种数据产生。在高并发、大体量的情况下，需要在数据采集、存储和运算方面采用与以往完全不同的计算存储模式，这就不可避免地需要采用大数据技术。同时，除了购进单、卷烟交易数据、货源投放数据等结构化数据外，还产生越来越多的非结构化数据，利用大数据技术，对非结构化数据进行预处理，可为人工判断和机器学缩减范围。对海量数据以及非结构化的信息进行分析统计，仅仅依靠传统的技术手段很难实现，只有引入大数据技术才能充分的将所有的数据资源利用起来，成为企业决策的助力。