大数据内存计算技术

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一、什么是大数据技术?1、大数据技术的定义：是指从各类数据中快速提取有价值信息的能力。
2.技术组合：适合大数据的技术包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘工具、分布式文件系统、分布式缓存数据库、云计算平台、互联网、可扩展存储系统等。
3.行业应用：大数据已成为信息产业快速增长的新动力。各行各业将逐步引入大数据技术，特别是那些进行互联网信息化改造的传统企业。
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5.硬件和集成设备的影响：在集成硬件和设备领域，大数据对芯片和存储行业影响很大，可能会出现集成数据存储流程和服务器等新市场。计算内存
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二、大数据的核心技术有哪些大数据技术体系庞大、复杂。底层技术包括数据挖掘、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1．数据采集​​和预处理：FlumeNG的实时日志采集系统支持在日志系统中配置各种数据发送器进行数据采集；Zookeeper是一个开源的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。
2.数据存储：Hadoop是一个开源平台，专为离线和大规模数据分析而设计，其核心存储引擎广泛用于数据存储。HBase是一个开源的、分布式的、面向列的数据库。可以认为是对HDFS的封装。它本质上是一个数据仓库和NoSQL数据库。
3.数据清洗：MapReduce作为Hadoop查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。
4.数据查询分析。Hive的主要目标是将SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化数据映射到数据库表中并提供HQL查询功能（HiveSQL）。Spark允许您将分布式数据集存储在内存中，这不仅允许您提供交互式查询，还可以优化迭代工作负载。
5.数据可视化：连接到选定的BI平台以可视化分析的数据并使用它来驱动决策服务。