大数据热词科普(三)

在前面的文章中我们给大家科普了很多大数据的热词内容。当然,和大数据有关的热词有很多,我们在这篇文章中继续给大家讲述一下大数据的热词,希望这篇文章能够给大家带来帮助。好了,现在我们开始进入正题。

首先就是数据可视化,数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。数据可视化是针对用户和客户的,这需要我们一切以简单为主。

然后我们说一下分布式计算,在计算机科学中,分布式计算这个研究领域,主要研究分散系统如何进行计算。分散系统是一组电子计算机,通过计算机网络相互链接与通信后形成的系统。把需要进行大量计算的工程数据分区成小块,由多台计算机分别计算,在上传运算结果后,将结果统一合并得出数据结论的科学。分布式计算在数据分析中应用十分广泛。

最后我们给大家介绍一下Hadoop,Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统英文就是Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上;而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求,可以以流的形式访问文件系统中的数据。而Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。我们在进行数据挖掘的时候是会用到Hadoop的。

在这篇文章中我们给大家介绍了其他的大数据相关的热门词汇,这些都是我们需要重视的内容,我们在进行学习大数据的时候一定要对各类知识都知根知底,如果觉得我分享的文章有用的话就快快关注我吧。

原文地址:https://www.cnblogs.com/CDA-JG/p/10361903.html

时间: 2024-07-30 18:46:28

大数据热词科普(三)的相关文章

大数据热词科普(二)

在上一篇文章中我们给大家介绍了大数据的部分热词科普--人工智能.区块链.图灵测试.在这篇文章中我们给大家介绍一下涉及到大数据的回归分析.贪婪算法.MapReduce.数据挖掘.希望这些知识能够给大家带来帮助. 首先我们说的是回归分析,回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法.运用十分广泛,回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析:按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析:按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析.

大数据热词科普(六)

在前面的文章中我们给大家介绍了不少关于大数据热词的科普知识,从中我们可以发现大数据中的热词之间都是有一些联系的,如果我们学习大数据的话了解这些词汇以后就会不断地激发灵感,下面我们继续给大家介绍一下大数据的热词,希望能够给大家带来帮助. 首先我们给大家介绍的就是随机森林,随机森林经常使用在机器学习中,在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定.随机森林这个术语是1995年由贝尔实验室的所提出的随机决策森林而来的.而随机森林在大数据中的很多方

大数据热词科普(五)

在前面的文章中我们给大家讲述了很多有关大数据的热词,我们在这篇文章中给大家介绍结构化数据.半结构化数据.非结构化数据.数据清洗.这些词汇都是和数据分析有关的,下面我们就给大家详细地介绍一下这些词的意思. 首先就是结构化数据,所谓结构化数据,简单来说就是数据库.结合到典型场景中更容易理解,比如财务系统.医疗HIS数据库..政府行政审批:其他核心数据库等.基本包括高速存储应用需求.数据备份需求.数据共享需求等等.由此可见结构化数据是十分常见的. 下面我们就给大家说一说半结构化数据,半结构化数据和普通

(转)我所经历的大数据平台发展史(三):互联网时代 ? 上篇

编者按:本文是松子(李博源)的大数据平台发展史系列文章的第二篇(共四篇),本系列以独特的视角,比较了非互联网和互联网两个时代以及传统与非传统两个行业.是对数据平台发展的一个回忆,对非互联网.互联网,从数据平台的用户角度.数据架构演进.模型等进行了阐述. 前言,本篇幅将进入大家熟知的互联网时代,数据平台发展史仅是自己经历过由传统数据平台到互联网数据平台发展一些简单回忆,在这一篇章中将引用部分互联网数据平台架构,在这里仅作案例. 我相信很多从传统行业转到互联网时是各种不适应,适应短则几个月,长则一年

云计算、大数据和人工智能科普

一般谈云计算的时候会提到大数据.谈人工智能的时候会提大数据.谈人工智能的时候会提云计算……感觉者之间相辅相成又不可分割.但如果是非技术的人员,就可能比较难理解这三者之间的相互关系,所以有必要解释一下. 今天跟大家讲讲云计算.大数据和人工智能.这三个词现在非常火,并且它们之间好像互相有关系. 一般谈云计算的时候会提到大数据.谈人工智能的时候会提大数据.谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割. 但如果是非技术的人员,就可能比较难理解这三者之间的相互关系,所以有必要解释一下. 云

大数据形势下的三种数据融合方式:组合、整合和聚合

一. 跨行业数据合作背景 国务院副总理马凯,曾经在2015贵阳国际大数据产业博览会中提到: 融合是大数据的价值所在,应大力推动大数据与产业融合,面向工业.交通.物流.商贸.金融.电信.能源等数据量大的行业领域,开展数据开发和交易,充分挖掘大数据的商业价值,促进产业提质增效升级. 另外,<大数据时代>的作者舍恩伯格,在该书中也提到一个观点:"大数据不是随机样本而是全体数据". 无论是从国家政府部门还是领域专家都不约而同的提到数据需要融合,数据融合才有价值. 二. 为什么需要数

DT大数据梦工厂第三十五课 Spark系统运行循环流程

本节课内容: 1.     TaskScheduler工作原理 2.     TaskScheduler源码 一.TaskScheduler工作原理 总体调度图: 通过前几节课的讲解,RDD和DAGScheduler以及Worker都已有深入的讲解,这节课我们主要讲解TaskScheduler的运行原理. 回顾: DAGScheduler面向整个Job划分多个Stage,划分是从后往前的回溯过程:运行时从前往后运行的.每个Stage中有很多任务Task,Task是可以并行执行的.它们的执行逻辑完

大数据时代之hadoop(三):hadoop数据流(生命周期)

了解hadoop,首先就需要先了解hadoop的数据流,就像了解servlet的生命周期似的.hadoop是一个分布式存储(hdfs)和分布式计算框架(mapreduce),但是hadoop也有一个很重要的特性:hadoop会将mapreduce计算移动到存储有部分数据的各台机器上. 术语 MapReduce 作业(job)是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据.mapreduce程序和配置信息.hadoop将作业分成若干个小任务(task)来执行,其中包括两类任务:map任务和redu

大数据之Shell编程(三) 高级文本处理文本

目录 1.命令cut 2.命令sort 1.命令cut cut命令用于对文本进行切割 - 基本用法: 用法:cut [选项]... [文件]... 从每个文件中输出指定部分到标准输出. 长选项必须使用的参数对于短选项时也是必需使用的. -b, --bytes=列表 只选中指定的这些字节 -c, --characters=列表 只选中指定的这些字符 -d, --delimiter=分界符 使用指定分界符代替制表符作为区域分界 -f, --fields=LIST select only these