大数据技术是什么（大数据技术有哪些）

什么是大数据？大数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力。

在Victor Mayer-schoenberg和Kenneth Cookeye写的《大数据时代》中，大数据是指所有的数据都被用于分析和处理，而没有随机分析(抽样调查)的捷径。大数据的5V特征(IBM提出):体量(海量)、速度(高速)、多样性(多样性)、价值(低价值密度)、真实性。

“大数据”的研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是一种信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策、洞察和流程优化能力，以适应海量、高增长率和多样化。

毫无疑问，世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业业务的潜在价值，其目的是解决企业发展过程中各种业务数据增长带来的痛苦。

现实情况是，很多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。

因为一项成功的技术需要一些标准来衡量。现在我们可以通过几个基本要素来衡量大数据技术，它们是——流处理、并行性、抽象索引和可视化。

大数据技术涵盖哪些内容？1、流处理

随着业务发展的步伐和业务流程的复杂性，我们的注意力越来越集中在“数据流”而不是“数据集”上。

政策制定者对坚持组织的命脉和获得实时结果感兴趣。他们需要的是一个能够处理随时出现的数据流的架构。当前的数据库技术不适合数据流处理。

比如计算一组数据的平均值，可以用传统的脚本来实现。但是有一个更高效的算法来计算移动数据的平均值，无论是到达、增长还是一个单位接一个单位。如果你想建立一个数据仓库，进行任何数据分析和统计，可以实现一个开源产品R或者类似于SAS的商业产品。但是你要创建的是一个数据流统计集，对于这个数据集，数据块是一步一步添加或删除的，并计算移动平均，数据库是不存在或不成熟的。

围绕数据流的生态系统不发达。换句话说，如果你正在和一个供应商洽谈一个大数据项目，那么你必须知道数据流处理对你的项目是否重要，供应商是否有能力提供。

2、并行化

大数据的定义有很多，下面这个相对有用。“小数据”的情况类似于桌面环境，磁盘的存储容量从1GB到10GB不等，“中数据”的数据量从100GB到1TB不等，“大数据”分布存储在多台机器上，包括1TB到多个PB的数据。

如果您在分布式数据环境中工作，并且希望在短时间内处理数据，这就需要分布式处理。

并行处理在分布式数据中脱颖而出，Hadoop是分布式/并行处理领域众所周知的例子。Hadoop包含一个大型分布式文件系统，支持分布式/并行查询。

3、摘要索引

索引是创建预先计算的数据摘要以加快查询操作的过程。索引的问题在于，您必须计划要执行的查询，因此它是有限的。

随着数据的快速增长，对抽象索引的需求永远不会停止。无论是长期还是短期，供应商对于抽象指标的制定都必须有明确的策略。

4、数据可视化

有两类可视化工具。

探索性可视化描述工具可以帮助决策者和分析师探索不同数据之间的联系，这是一种可视化的洞察力。类似的工具还有Tableau，TIBCO，QlikView，是一种。

叙事可视化工具旨在以一种独特的方式探索数据。例如，如果您希望直观地查看某个时间序列中某个企业按地区的销售业绩，则需要预先创建可视化格式。数据将按地区逐月显示，并根据预定义的公式进行排序。供应商感知像素就属于这一类。

什么是大数据技术1、数据库内计算？

Z-Suite支持各种常用汇总和几乎所有专业统计功能。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎会找到最优的计算方案，然后把所有昂贵且昂贵的计算搬到存储数据的地方进行直接计算，我们称之为数据库内计算。这项技术大大减少了数据移动，减轻了通信负担，并确保了高性能的数据分析。

2、并行计算

Z-Suite是一个基于MPP架构的商业智能平台。它可以将计算分布到多个计算节点，然后在指定节点汇总输出计算结果。Z-Suite可以充分利用各种计算和存储资源，无论是服务器还是普通PC，她对网络条件没有严格要求。Z-Suite作为横向扩展的大数据平台，可以充分发挥各节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB数据分析的秒级响应。

3、基于列

z系列存储在列中。基于列存储的数据集市不读取无关数据，可以减少读写开销，提高I/O效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储可以更好地压缩数据，压缩比一般在5-10倍之间，使数据占用空间减少到传统存储的1/5到1/10。好的数据压缩技术节省了存储设备和内存的成本，但大大提高了计算性能。

4、内存计算

得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite可以极大地压缩数据，同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般来说，内存访问速度比磁盘访问速度快几百倍甚至几千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而不是磁盘中读取数据并计算数据。内存计算是传统数据处理方法的加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

需要注意的事项

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业化处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，那么这个行业盈利的关键就在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。