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什么是大數(shù)據(jù)的前沿技術(shù)？
《大數(shù)據(jù)技術(shù)前沿》是2016年3月電子工業(yè)出版社出版的圖書，作者是阮彤。
在碌曲等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供做網(wǎng)站、網(wǎng)站建設(shè) 網(wǎng)站設(shè)計制作定制網(wǎng)站制作,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),成都品牌網(wǎng)站建設(shè),全網(wǎng)整合營銷推廣,成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè),碌曲網(wǎng)站建設(shè)費用合理。
內(nèi)容簡介
本選題以科普的方式系統(tǒng)地闡述了大數(shù)據(jù)前沿技術(shù)與研究進展，對技術(shù)的來源、結(jié)論、對比、用途以及開源軟件進行了深入淺出的描述，并不過多地涉及數(shù)學(xué)符號及基礎(chǔ)原理。以大數(shù)據(jù)可視化為切入點，通過自然語言處理、社交網(wǎng)絡(luò)挖掘、語義網(wǎng)絡(luò)與知識圖譜三方面非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理技術(shù)，闡述大數(shù)據(jù)經(jīng)典應(yīng)用，利用基于圖數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存計算、分布式存儲系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)存儲與管理作為大數(shù)據(jù)平臺支撐，進而探討基于眾包技術(shù)擴充數(shù)據(jù)來源與提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，并圍繞大數(shù)據(jù)環(huán)境下的隱私保護問題，探討了大數(shù)據(jù)安全技術(shù)。
（一）預(yù)測分析。預(yù)測分析是一種統(tǒng)計或數(shù)據(jù)挖掘解決方案，包含可在結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中使用以確定未來結(jié)果的算法和技術(shù)。可為預(yù)測、優(yōu)化、預(yù)報和模擬等許多其他用途而部署。
（二）NoSQL數(shù)據(jù)庫。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫包括Key-value型(Redis)數(shù)據(jù)庫、文檔型(MonogoDB)數(shù)據(jù)庫、圖型(Neo4j)數(shù)據(jù)庫;雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運動。
（三）搜索和認(rèn)知商業(yè)。當(dāng)今時代大數(shù)據(jù)與分析已經(jīng)發(fā)展到一個新的高度，那就是認(rèn)知時代，認(rèn)知時代不再是簡單的數(shù)據(jù)分析與展示，它更多的是上升到一個利用數(shù)據(jù)來支撐人機交互的一種模式。
（四）流式分析。目前流式計算是業(yè)界研究的一個熱點，流式計算研究在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域持續(xù)升溫，流式分析可以對多個高吞吐量的數(shù)據(jù)源進行實時的清洗、聚合和分析;對存在于社交網(wǎng)站、博客、電子郵件、視頻、新聞、電話記錄、傳輸數(shù)據(jù)、電子感應(yīng)器之中的數(shù)字格式的信息流進行快速處理并反饋的需求。
（五）內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。通過動態(tài)隨機內(nèi)存訪問(DRAM)、Flash和SSD等分布式存儲系統(tǒng)提供海量數(shù)據(jù)的低延時訪問和處理;
（六）分布式存儲系統(tǒng)。分布式存儲是指存儲節(jié)點大于一個、數(shù)據(jù)保存多副本以及高性能的計算網(wǎng)絡(luò);利用多臺存儲服務(wù)器分擔(dān)存儲負(fù)荷，利用位置服務(wù)器定位存儲信息，它不但提高了系統(tǒng)的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展。
mesos屬于大數(shù)據(jù)計算平臺的哪類組件？
首先，一個典型的大數(shù)據(jù)解決方案，也就是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺的構(gòu)建，涉及到多個層次，數(shù)據(jù)采集和傳輸、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算、資源管理、任務(wù)調(diào)度等，每個流程階段當(dāng)中，都有多個組件可選擇，關(guān)鍵是要能夠滿足實際的需求。 簡單舉例說明一下典型的一些組件：
文件存儲：Hadoop HDFS 離線計算：Hadoop MapReduce、Spark 流式、實時計算：Storm、Spark Streaming K-V、NOSQL數(shù)據(jù)庫：HBase、Redis、MongoDB 資源管理：YARN、Mesos 日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana 消息系統(tǒng)：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ 查詢分析：Hive、Impala、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Kylin、Druid 分布式協(xié)調(diào)服務(wù)：Zookeeper 集群管理與監(jiān)控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager 數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)：Mahout、Spark MLLib 數(shù)據(jù)同步：Sqoop 任務(wù)調(diào)度：Oozie
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