¿Cuáles son las tecnologías de almacenamiento de big data?
1. Recopilación de datos: En el ciclo de vida del big data, la recopilación de datos es el primer paso. Según la clasificación de los sistemas de aplicación MapReduce, la recopilación de big data proviene principalmente de cuatro fuentes: sistema de información de gestión, sistema de información web, sistema de información física y sistema de experimentos científicos.
2. Acceso a los datos: el almacenamiento y la eliminación de big data adoptan diferentes rutas técnicas, que se pueden dividir a grandes rasgos en tres categorías. La primera categoría está orientada principalmente a datos estructurados a gran escala. La segunda categoría está orientada principalmente a datos semiestructurados y no estructurados. La tercera categoría se enfrenta a una combinación de big data estructurados y no estructurados,
3. Infraestructura: almacenamiento en la nube, almacenamiento de archivos distribuidos, etc. Procesamiento de datos: para diferentes conjuntos de datos recopilados, puede haber diferentes estructuras y patrones, como archivos, árboles XML, tablas relacionales, etc., que muestran la heterogeneidad de los datos. Para múltiples conjuntos de datos heterogéneos, se requiere una mayor integración o procesamiento de integración. Después de recopilar, clasificar, limpiar y convertir datos de diferentes conjuntos de datos, se genera un nuevo conjunto de datos para proporcionar una vista de datos unificada para el procesamiento posterior de consultas y análisis.
5. Análisis estadístico: prueba de hipótesis, prueba de significancia, análisis de diferencias, análisis de correlación, prueba t, análisis de varianza, análisis de chi-cuadrado, análisis de correlación parcial, análisis de distancia, análisis de regresión, análisis de regresión simple, Análisis de regresión múltiple, regresión por pasos, predicción de regresión, análisis residual, regresión de crestas, regresión logística, estimación de curvas, análisis factorial, análisis de conglomerados, análisis de componentes principales y otros métodos introducen análisis de conglomerados, análisis factorial, agrupamiento rápido y agrupamiento, análisis discriminante, correspondencia análisis y otros métodos, análisis de correspondencia multivariante (análisis de escala óptima), tecnología bootstrap, etc.
6. Minería de datos: actualmente es necesario mejorar las tecnologías existentes de minería de datos y aprendizaje automático; desarrollar nuevas tecnologías de minería de datos, como la minería de redes de datos, la minería de grupos especiales y la minería de gráficos innovadora. conexiones de datos, tecnologías de fusión de big data, como conexiones de similitud, avances en tecnologías de minería de big data orientadas al campo, como análisis de intereses del usuario, análisis del comportamiento de la red, análisis semántico emocional y otras tecnologías de minería.
7. Predicción de modelos: modelos predictivos, aprendizaje automático, modelado y simulación.
8. Resultados: computación en la nube, nube de etiquetas, diagrama de relaciones, etc.
En cuanto a qué son las tecnologías de almacenamiento de big data, el editor de Qingteng las compartirá con usted aquí. Si tiene un gran interés en la ingeniería de big data, espero que este artículo pueda ayudarle. Si desea saber más sobre las habilidades y materiales de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.