Zu den Kerntechnologien des Big-Data-Analysesystems gehören Datenerfassung, Vorverarbeitung, verteilte Speicherung, verteiltes Rechnen, Data Mining und Visualisierung. Detaillierte Einführung: 1. Datenerfassungstechnologie: Big-Data-Analysesysteme müssen verschiedene Arten von Daten aus verschiedenen Datenquellen in Echtzeit oder zeitnah sammeln und zur anschließenden Verarbeitung an Speichersysteme oder Daten-Middleware-Systeme senden Technologie: Die Qualität der Daten hat einen direkten Einfluss auf den Wert der Daten. Daten von geringer Qualität führen zu minderwertigen Analyse- und Mining-Ergebnissen. Daher müssen Vorverarbeitungsvorgänge wie Bereinigung, Deduplizierung, Zusammenführung und Konvertierung von Daten durchgeführt werden.
Die Kerntechnologie des Big-Data-Analysesystems umfasst die folgenden Aspekte:
- Datenerfassungstechnologie: Das Big-Data-Analysesystem muss verschiedene Arten von Daten aus verschiedenen Datenquellen in Echtzeit oder zeitnah sammeln und senden sie zur weiteren Verarbeitung an ein Speichersystem oder ein Daten-Middleware-System.
- Datenvorverarbeitungstechnologie: Die Qualität der Daten hat einen direkten Einfluss auf den Wert der Daten. Daten von geringer Qualität führen zu minderwertigen Analyse- und Mining-Ergebnissen. Daher müssen Vorverarbeitungsvorgänge wie Bereinigung, Deduplizierung, Zusammenführung und Konvertierung von Daten durchgeführt werden, um die Qualität der Daten zu verbessern.
- Verteilte Speichertechnologie: Big-Data-Analysesysteme müssen große Datenmengen speichern und müssen daher verteilte Speichertechnologien wie das Hadoop Distributed File System (HDFS) verwenden, um eine verteilte Speicherung und einen verteilten Datenzugriff zu erreichen.
- Verteilte Computertechnologie: Big-Data-Analysesysteme müssen große Datenmengen verarbeiten und analysieren. Daher müssen sie verteilte Computertechnologien wie MapReduce usw. verwenden, um eine verteilte Verarbeitung und Berechnung von Daten zu erreichen.
- Data-Mining-Technologie: Das Big-Data-Analysesystem muss Daten abbauen und analysieren. Daher muss es Data-Mining-Technologien wie Clusteranalyse, Assoziationsregel-Mining, Zeitreihenanalyse usw. verwenden, um Muster und Regeln in den Daten zu entdecken .
- Visualisierungstechnologie: Big-Data-Analysesysteme müssen den Benutzern Analyseergebnisse auf intuitive Weise präsentieren. Daher müssen sie Visualisierungstechnologien wie Datenvisualisierung, interaktive Visualisierung usw. verwenden, um Benutzern ein besseres Verständnis und eine bessere Analyse der Daten zu ermöglichen.
Kurz gesagt umfassen die Kerntechnologien von Big-Data-Analysesystemen Datenerfassung, Vorverarbeitung, verteilte Speicherung, verteiltes Rechnen, Data Mining und Visualisierung. Durch den kombinierten Einsatz dieser Technologien kann eine effiziente Verarbeitung und Analyse von Big Data erreicht und die Entscheidungsfindung von Unternehmen nachhaltig unterstützt werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind die Kerntechnologien des Big-Data-Analysesystems?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
