nosql預測,典型的nosql數據庫

大數據的特點和作用是什么？

我們正處在科技高速發展的時代，如今互聯網已經與我們的生活息息相關，我們每天在互聯網產生大量的數據，這些數據散落在網絡中看似沒有怎么作用，但是這些數據經過系統的處理整合起來確實非常有價值的。

在溫縣等地區，都構建了全面的區域性戰略布局，加強發展的系統性、市場前瞻性、產品創新能力，以專注、極致的服務理念，為客戶提供成都網站制作、成都做網站 網站設計制作按需開發網站,公司網站建設,企業網站建設,品牌網站制作,營銷型網站,外貿營銷網站建設,溫縣網站建設費用合理。

一、?發展大數據技術可以提高生產力

大數據技術在企業已經成為投入使用很成功的案例，很多應用程序開發商和大型公司都運用大數據技術擴展大數據項目。大數據技術在運用時可以通過數據挖掘知道最需要的數據是哪些，通過這些數據獲取更多的生產力，提高生產能力，為企業帶來更多的商業價值。目前有很多企業通過數據挖掘分析解決問題，相對來說大數據分析比著傳統的數據分析速度更快，更能獲取可“回收利用”的信息流量，提高行業內的生產力。

二、?發展大數據技術可以改善營銷決策

近幾年的數據量暴增，數據盈利也很可能成為未來收入的主要來源，大數據技術在海量數據的分析中，尋求到最合適的企業營銷策略，通過數據分析給企業帶來更明智的策略。

大數據工程師通過對客戶的數據精湛分析，分析行業內的流行趨勢并且定制出更適合的產品或者服務，通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估，一系列的運用大數據及時改善營銷決策，給企業帶來有價值的數據決策。

三、?發展大數據技術的未來優勢

大數據行業的興起，許多開發企業都意識到，想要在行業內不斷的發展就要運用大數據技術，提升自身企業的品牌價值，在行業比拼中尋求更多的競爭優勢，微軟亞馬遜等大型跨國公司目前都在采用大數據解決問題，為消費者提供更好的服務。

目前有很多行業和企業都嘗到大數據技術的甜頭了，未來會有越來越多運用大數據技術的產業，以現在大數據發展的速度來看，2020年大數據的市場規模將達到2030億美元，很多企業都在期盼大數據項目可以運用的范圍更廣闊，然后通過運用產生更大的利益空間。

大數據技術能為行業提高生產力、改善營銷決策，給企業帶來更好的發展前景，目前大數據技術發展雖然在初級階段，但是發展勢頭很猛，未來也會有更多的行業領域涉足大數據技術運用，大數據技術未來發展形式一片大好!

當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師，如果想系統的學習編程的可以來我這看看。

對于求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什么事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特征，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。

一、ETL研發

企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。并成為大數據人才必須掌握的一種技術。

三、可視化工具開發

可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟件，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬于商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據并支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

為方便企業決策，出于分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

六、OLAP開發

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然后創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。

八、數據預測分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值并預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，并需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，并將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型服務器、存儲、數據安全管理工作，并對網絡、信息安全項目進行規劃、設計和實施。成都加米谷大數據培訓機構，專注于大數據人才培養。

希望對您有所幫助！~

newsql和nosql的區別和聯系

在大數據時代，“多種架構支持多類應用”成為數據庫行業應對大數據的基本思路，數據庫行業出現互為補充的三大陣營，適用于事務處理應用的OldSQL、適用于數據分析應用的NewSQL和適用于互聯網應用的NoSQL。但在一些復雜的應用場景中，單一數據庫架構都不能完全滿足應用場景對海量結構化和非結構化數據的存儲管理、復雜分析、關聯查詢、實時性處理和控制建設成本等多方面的需要，因此不同架構數據庫混合部署應用成為滿足復雜應用的必然選擇。不同架構數據庫混合使用的模式可以概括為：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過三個案例對不同架構數據庫的混合應用部署進行介紹。

OldSQL+NewSQL 在數據中心類應用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式構建數據中心，在充分發揮OldSQL數據庫的事務處理能力的同時，借助NewSQL在實時性、復雜分析、即席查詢等方面的獨特優勢，以及面對海量數據時較強的擴展能力，滿足數據中心對當前“熱”數據事務型處理和海量歷史“冷”數據分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數據中心類應用中的互補作用體現在，OldSQL彌補了NewSQL不適合事務處理的不足，NewSQL彌補了OldSQL在海量數據存儲能力和處理性能方面的缺陷。

商業銀行數據中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL數據庫滿足各業務系統數據的歸檔備份和事務型應用，NewSQL MPP數據庫集群對即席查詢、多維分析等應用提供高性能支持，并且通過MPP集群架構實現應對海量數據存儲的擴展能力。

商業銀行數據中心存儲架構

與傳統的OldSQL模式相比，商業銀行數據中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數據加載性能提升3倍以上，即席查詢和統計分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴展性能夠應對新的業務需求，可隨著數據量的增長采用集群方式構建存儲容量更大的數據中心。

OldSQL+NoSQL 在互聯網大數據應用中混合部署

在互聯網大數據應用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯網大數據應用對海量結構化和非結構化數據進行存儲和快速處理的需求。在諸如大型電子商務平臺、大型SNS平臺等互聯網大數據應用場景中，OldSQL在應用中負責高價值密度結構化數據的存儲和事務型處理，NoSQL在應用中負責存儲和處理海量非結構化的數據和低價值密度結構化數據。OldSQL+NoSQL模式在互聯網大數據應用中的互補作用體現在，OldSQL彌補了NoSQL在ACID特性和復雜關聯運算方面的不足，NoSQL彌補了OldSQL在海量數據存儲和非結構化數據處理方面的缺陷。

數據魔方是淘寶網的一款數據產品，主要提供行業數據分析、店鋪數據分析。淘寶數據產品在存儲層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關系型數據庫集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲集群Prom組成。由于OldSQL強大的語義和關系表達能力，在應用中仍然占據著重要地位，目前存儲在MyFOX中的統計結果數據已經達到10TB，占據著數據魔方總數據量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補充，解決了OldSQL數據庫無法解決的全屬性選擇器等問題。

淘寶海量數據產品技術架構

基于OldSQL+NoSQL混合架構的特點，數據魔方目前已經能夠提供壓縮前80TB的數據存儲空間，支持每天4000萬的查詢請求，平均響應時間在28毫秒，足以滿足未來一段時間內的業務增長需求。

NewSQL+NoSQL 在行業大數據應用中混合部署

行業大數據與互聯網大數據的區別在于行業大數據的價值密度更高，并且對結構化數據的實時處理、復雜的多表關聯分析、即席查詢、數據強一致性等都比互聯網大數據有更高的要求。行業大數據應用場景主要是分析類應用，如：電信、金融、政務、能源等行業的決策輔助、預測預警、統計分析、經營分析等。

在行業大數據應用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結構化數據分析處理方面的優勢，以及NoSQL在非結構數據處理方面的優勢，實現NewSQL與NoSQL的功能互補，解決行業大數據應用對高價值結構化數據的實時處理、復雜的多表關聯分析、即席查詢、數據強一致性等要求，以及對海量非結構化數據存儲和精確查詢的要求。在應用中，NewSQL承擔高價值密度結構化數據的存儲和分析處理工作，NoSQL承擔存儲和處理海量非結構化數據和不需要關聯分析、Ad-hoc查詢較少的低價值密度結構化數據的工作。

當前電信運營商在集中化BI系統建設過程中面臨著數據規模大、數據處理類型多等問題，并且需要應對大量的固定應用，以及占統計總數80%以上的突發性臨時統計(ad-hoc)需求。在集中化BI系統的建設中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復雜分析、即席查詢等方面處理性能的優勢，及NoSQL在非結構化數據處理和海量數據存儲方面的優勢，實現高效低成本。

集中化BI系統數據存儲架構

集中化BI系統按照數據類型和處理方式的不同，將結構化數據和非結構化數據分別存儲在不同的系統中：非結構化數據在Hadoop平臺上存儲與處理;結構化、不需要關聯分析、Ad-hoc查詢較少的數據保存在NoSQL數據庫或Hadoop平臺;結構化、需要關聯分析或經常ad-hoc查詢的數據，保存在NewSQL MPP數據庫中，短期高價值數據放在高性能平臺，中長期放在低成本產品中。

結語

當前信息化應用的多樣性、復雜性，以及三種數據庫架構各自所具有的優勢和局限性，造成任何一種架構的數據庫都不能完全滿足應用需求，因此不同架構數據庫混合使用，從而彌補其他架構的不足成為必然選擇。根據應用場景采用不同架構數據庫進行組合搭配，充分發揮每種架構數據庫的特點和優勢，并且與其他架構數據庫形成互補，完全涵蓋應用需求，保證數據資源的最優化利用，將成為未來一段時期內信息化應用主要采用的解決方式。

目前在國內市場上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國外數據庫廠商所壟斷，達夢、金倉等國產廠商仍處于追趕狀態;南大通用憑借國產新型數據庫GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場三強;NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。

大數據技術有哪些 核心技術是什么

隨著大數據分析市場迅速擴展，哪些技術是最有需求和最有增長潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報告中，評估了22種技術在整個數據生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術都對大數據的實時、預測和綜合洞察有著巨大的貢獻。

1. 預測分析技術

這也是大數據的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數據源來發現、評估、優化和部署預測模型，從而提高業務性能或降低風險。同時，大數據的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什么，愛奇藝正在預測你可能想看什么，百合網和其他約會網站甚至試圖預測你會愛上誰……

2. NoSQL數據庫

NoSQL，Not Only SQL，意思是“不僅僅是SQL”，泛指非關系型數據庫。NoSQL數據庫提供了比關系數據庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統數據庫市場一統江山的格局。并且，NoSQL數據庫能夠更好地處理大數據應用的需求。常見的NoSQL數據庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

3. 搜索和知識發現

支持來自于多種數據源(如文件系統、數據庫、流、api和其他平臺和應用程序)中的大型非結構化和結構化數據存儲庫中自助提取信息的工具和技術。如，數據挖掘技術和各種大數據平臺。

4. 大數據流計算引擎

能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數據源的數據的高吞吐量的框架，可以采用任何數據格式。現今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。

5. 內存數據結構

通過在分布式計算機系統中動態隨機訪問內存(DRAM)、閃存或SSD上分布數據，提供低延遲的訪問和處理大量數據。

6. 分布式文件存儲

為了保證文件的可靠性和存取性能，數據通常以副本的方式存儲在多個節點上的計算機網絡。常見的分布式文件系統有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。

7. 數據虛擬化

數據虛擬化是一種數據管理方法，它允許應用程序檢索和操作數據，而不需要關心有關數據的技術細節，比如數據在源文件中是何種格式，或者數據存儲的物理位置，并且可以提供單個客戶用戶視圖。

8. 數據集成

用于跨解決方案進行數據編排的工具，如Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。

9. 數據準備

減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數據集的負擔的軟件，以加速數據對分析的有用性。

10. 數據質量

使用分布式數據存儲和數據庫上的并行操作，對大型高速數據集進行數據清理和充實的產品。

大數據包括哪些？

簡單來說，從大數據的生命周期來看，無外乎四個方面：大數據采集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析，共同組成了大數據生命周期里最核心的技術，下面分開來說：

一、大數據采集

大數據采集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的采集。

數據庫采集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關系型數據庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業的數據存儲方式。當然了，目前對于開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq數據庫之間的數據同步和集成。

網絡數據采集：一種借助網絡爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，并將其統一結構化為本地數據的數據采集方式。

文件采集：包括實時文件采集和處理技術flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。

二、大數據預處理

大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對采集到的原始數據所進行的諸如“清洗、填補、平滑、合并、規格化、一致性檢驗”等一系列操作，旨在提高數據質量，為后期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規約。

數據清理：指利用ETL等清洗工具，對有遺漏數據(缺少感興趣的屬性)、噪音數據(數據中存在著錯誤、或偏離期望值的數據)、不一致數據進行處理。

數據集成：是指將不同數據源中的數據，合并存放到統一數據庫的，存儲方法，著重解決三個問題：模式匹配、數據冗余、數據值沖突檢測與處理。

數據轉換：是指對所抽取出來的數據中存在的不一致，進行處理的過程。它同時包含了數據清洗的工作，即根據業務規則對異常數據進行清洗，以保證后續分析結果準確性。

數據規約：是指在最大限度保持數據原貌的基礎上，最大限度精簡數據量，以得到較小數據集的操作，包括：數據方聚集、維規約、數據壓縮、數值規約、概念分層等。

三、大數據存儲

大數據存儲，指用存儲器，以數據庫的形式，存儲采集到的數據的過程，包含三種典型路線：

1、基于MPP架構的新型數據庫集群

采用Shared Nothing架構，結合MPP架構的高效分布式計算模式，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，重點面向行業大數據所展開的數據存儲方式。具有低成本、高性能、高擴展性等特點，在企業分析類應用領域有著廣泛的應用。

較之傳統數據庫，其基于MPP產品的PB級數據分析能力，有著顯著的優越性。自然，MPP數據庫，也成為了企業新一代數據倉庫的最佳選擇。

2、基于Hadoop的技術擴展和封裝

基于Hadoop的技術擴展和封裝，是針對傳統關系型數據庫難以處理的數據和場景（針對非結構化數據的存儲和計算等），利用Hadoop開源優勢及相關特性（善于處理非結構、半結構化數據、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型等），衍生出相關大數據技術的過程。

伴隨著技術進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景：通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐，其中涉及了幾十種NoSQL技術。

3、大數據一體機

這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬件結合的產品。它由一組集成的服務器、存儲設備、操作系統、數據庫管理系統，以及為數據查詢、處理、分析而預安裝和優化的軟件組成，具有良好的穩定性和縱向擴展性。

四、大數據分析挖掘

從可視化分析、數據挖掘算法、預測性分析、語義引擎、數據質量管理等方面，對雜亂無章的數據，進行萃取、提煉和分析的過程。

1、可視化分析

可視化分析，指借助圖形化手段，清晰并有效傳達與溝通信息的分析手段。主要應用于海量數據關聯分析，即借助可視化數據分析平臺，對分散異構數據進行關聯分析，并做出完整分析圖表的過程。

具有簡單明了、清晰直觀、易于接受的特點。

2、數據挖掘算法

數據挖掘算法，即通過創建數據挖掘模型，而對數據進行試探和計算的，數據分析手段。它是大數據分析的理論核心。

數據挖掘算法多種多樣，且不同算法因基于不同的數據類型和格式，會呈現出不同的數據特點。但一般來講，創建模型的過程卻是相似的，即首先分析用戶提供的數據，然后針對特定類型的模式和趨勢進行查找，并用分析結果定義創建挖掘模型的最佳參數，并將這些參數應用于整個數據集，以提取可行模式和詳細統計信息。

3、預測性分析

預測性分析，是大數據分析最重要的應用領域之一，通過結合多種高級分析功能（特別統計分析、預測建模、數據挖掘、文本分析、實體分析、優化、實時評分、機器學習等），達到預測不確定事件的目的。

幫助分用戶析結構化和非結構化數據中的趨勢、模式和關系，并運用這些指標來預測將來事件，為采取措施提供依據。

4、語義引擎

語義引擎，指通過為已有數據添加語義的操作，提高用戶互聯網搜索體驗。

5、數據質量管理

指對數據全生命周期的每個階段（計劃、獲取、存儲、共享、維護、應用、消亡等）中可能引發的各類數據質量問題，進行識別、度量、監控、預警等操作，以提高數據質量的一系列管理活動。

以上是從大的方面來講，具體來說大數據的框架技術有很多，這里列舉其中一些：

文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

離線計算：Hadoop MapReduce、Spark

流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL數據庫：HBase、Redis、MongoDB

資源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式協調服務：Zookeeper

集群管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

數據挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib

數據同步：Sqoop

任務調度：Oozie

······

想要學習更多關于大數據的知識可以加群和志同道合的人一起交流一下啊[ ]

精選大數據相關用語

精選大數據相關用語

大數據 (Big Data) 與數據科學 (Data Science) 已成為大眾耳熟能詳的詞匯，各行各業正在積極運用且開發大數據的價值，這些巨量數據也帶來了巨大的商機。

這時身處于大數據時代的我們，自然得對大數據有所認識，在這里為大家列出了一些經常跟大數據一起出現的陌生用語，認識了這些大數據相關字匯，下次看大數據的相關文章就不會一直卡了。

Algorithm 演算法

出自于數學用語，在這里指的是在有限步驟內，分析數據的具體方法，而且通常由軟件來執行。

AIDC 自動識別技術

AIDC(Automatic Identification and Data Capture)是將訊息數據自動識讀、自動輸入電腦的重要方法和手段，它是以電腦技術和通信技術為基礎的綜合性科學技術。常見的 AIDC 例如條碼(Bar codes)、磁條(magnetic strips)、生物識別(Biometrics)、RFID 等技術。

AWS 亞馬遜網路服務系統

2006 年 Amazon 開始以 Web 服務的形式向企業提供各種云端運算服務，包括運算、儲存、數據庫、分析、應用程式和部署服務。現在許多科學家、開發人員以及各企業的技術人員都在利用 AWS (Amazon Web Services)進行大數據分析。

Avro 序列化系統

Avro 是 Hadoop 底下的子專案，是一個數據序列化系統(Data serialization system)，被設計用來支援大量數據交換。

Behavioral analytics 行為分析

行為分析是指用科學方法分析環境刺激與行為之間的因果關系，藉著系統性的觀察來了解行為的變化原則，進而有系統的操作刺激，以達到行為的學習、塑造或改變。簡單來說，就是用一個有系統的方法去觀察、測量、收集客觀數據來分析目標的表現行為。

Big Data 大數據

大數據(or 巨量數據)，顧名思義是指大量的資訊，當數據量龐大到數據庫系統無法在合理時間內進行儲存、運算、處理，分析成能解讀的資訊時，就稱為大數據。有興趣深入了解請參考《巨量數據的時代，用「大、快、雜、疑」四字箴言帶你認識大數據》以及《7 個你不可不知的大數據定義》。

BI 商業智慧

BI (Business Intelligence) 指用現代數據倉儲技術、線上分析處理技術、數據挖掘進行數據分析，再以圖形化的界面或報表呈現以實現商業價值。

Cassandra 數據庫系統

是 Apache 軟件基金會底下的開源分布式 NoSQL 數據庫系統，適合用來管理巨量的結構化數據，由于其良好的可擴展性和性能，被 Digg、Twitter、Hulu、Netflix 等知名網站所采用。

CDR 詳細通聯記錄

CDRs (Call Detail Record)是電信網路的使用紀錄，例如通話時間、通話長度等資訊。CDR 是電信業者與企業分析網路營運和客戶行為的重要資源。

Clickstream Analytics 點擊流分析

點擊流(Clickstream)就是使用者的在網頁間來來去去的點選記錄，也可以分成 Upstream –– 進入這個網站的「來源」，以及 Downstream —— 拜訪完這個網站之後的「去向」。對于網路行銷跟搜尋引擎來說，點擊流分析是十分重要的參考。

Cloud Computing 云端運算

云端運算(Cloud Computing)是一種將數據、工具及程式放到網際網路上處理的資源利用方式，是一種分散式電腦運算(Distrubted computing)的概念，也就是讓網路上不同的電腦同時幫你做一件事，可以大大的增加處理速度。

也因為所有資訊都被放置到網路的虛擬空間里，工程師在繪制示意圖時常以一朵云來代表這個虛擬空間，因而有了「云端(Cloud)」一名。

Data Mining 數據探勘

顧名思義，就好比在地球上從一堆粗糙的石頭中進行地物探勘、尋找有價值的礦脈，數據探勘就是從巨量數據中提取出未知的、有價值的潛在資訊。

Data Modelling 數據建模

數據模式(Data Model)在資訊系統中指的是數據如何被表達、儲存及取用的方式，包括數據的格式、定義和屬性，數據之間的關系，以及數據的限制，而數據模式的設計過程就稱為「數據建模」。

Data Visualization 數據視覺化

是關于數據之視覺表現形式的研究，數據視覺化的技術可以幫助不同背景的工程人員溝通、理解，以達良好的設計與分析結果。

Data Experts 數據專家

數據專家就是能利用數據作出研究評估的專業人士，像是數據分析師、數據科學家、數據架構師等都可以被歸類為數據專家，其工作內容細分請參考《數據分析師?科學家?架構師?大數據人才的工作內容及年薪比較》。

Exploratory Data Analysis 探索式分析

探索式數據分析是指在沒有標準流程跟方法的情況下，在現有的數據中找尋數據的結構和特點、探索潛藏于數據中的訊息，這種數據分析方法強調的是探索式的分析而非嚴謹的模式確認。

Hadoop 技術

Hadoop 是一個能夠儲存并管理大量數據的云端平臺，為 Apache 軟件基金會底下的一個開放原始碼、社群基礎、而且完全免費的軟件，Hadoop 的兩大核心功能 —— 儲存(Store)及處理(Process)數據所用到的分散式檔案系統 HDFS 跟 MapReduce 平行運算架構。Hadoop 被廣泛應用于大數據儲存和大數據分析，成為大數據的主流技術。有興趣深入了解請參考《認識大數據的黃色小象幫手 –– Hadoop》。

Internet of Things 物聯網

物聯網(Iots)是一個全球化的網路基礎建設，透過數據擷取以及通訊能力以連結實體與虛擬物件，透過網際網路的發展，物連網可透過特定的機制，將所有裝置連結在一起，以供控制、偵測、識別，并交換所有的資訊。

NoSQL 數據庫系統

NoSQL 最早是指「No SQL」，號稱不使用 SQL 作為查詢語言的數據庫系統。但近來則普遍將 NoSQL 視為「Not Only SQL」，也就是「不只是 SQL」的意思，希望結合 SQL 優點并混用關聯式數據庫和 NoSQL 數據庫來達成最佳的儲存效果。

在巨量數據所帶動的潮流下，各種不同形態的NoSQL數據庫如雨後春筍般竄起，其中 MongoDB 是眾多 NoSQL 數據庫軟件中較為人熟知的一種。

Predictive Analytics 預測分析

是指透過預測模型、機器學習、數據挖掘等技術來分析現有和歷史的事實數據對未來作出預測的數據分析方法。

R 語言

R 是一個開放原始碼統計軟件，提供統計計算和繪圖功能，類似 Matlab 跟 SAS，而 R 不但免費 而且簡單易上手，近年來成為數據科學界里的重要工具。

SaaS 軟件即服務

SaaS (Software-As-A-Service)是隨著網際網路技術和應用軟件的成熟而興起的一種軟件應用模式。SaaS 提供商將軟件統一部署在自己的伺服器上，藉由網路提供軟件給客戶，所以客戶不用購買軟件，而是根據需求向提供商訂購所需的服務，且客戶無需對軟件進行維護，服務提供商會全權管理和維護軟件;軟件廠商在向客戶提供網際網路應用的同時，也提供軟件的離線操作和本地數據存儲，讓客戶隨時隨地都可以使用其定購的軟件和服務。

對于許多小型企業來說，SaaS 是采用先進技術的最好途徑，它消除了企業購買、構建和維護基礎設施和應用程式的需要。

Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)

TB 為兆位元組，是數據量的分級，相當于 10^12 bytes。其他數據量分級如下：

Bytes (8 Bits)

Kilobyte (1000 Bytes)

Megabyte (1 000 000 Bytes)

Gigabyte (1 000 000 000 Bytes)

Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)

Petabyte (1 000 000 000 000 000 Bytes)

Exabyte (1 000 000 000 000 000 000 Bytes)

Zettabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)

Yottabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)

以上是小編為大家分享的關于精選大數據相關用語的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

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