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数据可视化-大数据管理系统

从数据处理的一般过程可以看出,大数据环境所需的关键技术主要是海量数据的存储和海量数据的操作。 经过近40年的发展,传统的关系数据库已成为一种成熟且仍在发展中的数据管理和分析技术。 结构化查询语言(SQL)已被标准化为一种用于访问关系数据库的语言,并且其功能和表达式容量也得到了不断提高。  

 

大数据管理系统


但是,关系数据管理系统的可伸缩性在Internet环境中遇到了前所未有的障碍,无法满足大数据分析的要求。 关系数据管理模型追求高度的一致性和正确性。 垂直扩展系统,通过添加或替换CPU,内存,硬盘来扩展单个节点的容量,最终将遇到“瓶颈”。  

 

对大数据的研究主要来自依赖数据获取商业利益的大公司。 作为全球最大的信息检索公司,谷歌处于大数据研究的最前沿。 面对Internet信息的爆炸性增长,仅依靠提高服务器性能远远不能满足业务需求。 如果将各种大数据应用程序与“汽车”进行比较,则支持这些“汽车”的“高速公路”就是云计算。 云计算技术在数据存储,管理和分析中的支持使大数据变得有用。  

 

 Google已通过采用廉价的计算机节点集群和重写软件来实现在集群上的并行执行,从而解决了海量数据的存储和检索功能,从而实现了横向扩展。  Google在2006年首次提出了云计算的概念。 支持Google的各种大数据应用程序的关键是自己开发的一系列云计算技术和工具。  Google大数据处理的三项关键技术是:Google文件系统GFS,MapReduce和Bigtable。  Google的技术解决方案为其他公司提供了很好的参考解决方案。 大公司提出了自己的大数据处理平台,采用的技术相似。  

 

大数据分析不能再称为一种新技术。 大多数移动应用程序开发人员已经了解,他们需要挖掘其数据以主动获得每日见解。 许多大型应用程序开发公司已经意识到,他们必须采用大数据技术来不断开发和更新市场。 亚马逊,微软,甲骨文和其他大型跨国公司已采用大数据解决方案来扩展业务,希望为消费者提供最佳服务。  

 

当前和未来的重要大数据优势

 

自今年以来,大数据的主要趋势一直围绕着企业大数据能力的发展。 移动应用程序开发人员正在寻找以更快的速度准确分析更多数据的最佳方法。 大数据已成为初期投资中的一项成功技术。 因此,许多移动应用程序开发人员和大型公司都希望扩展其大数据项目。 大数据实施的目标是在不久的将来实现更高的财务绩效。  

 

随着这项技术的逐步响应和财务增长,以下是一些预测,以证明近年来大数据将变得成熟和有效。 具体优点如下:

 

 1, 提高速度

 

从基本的蓝牙连接到大数据分析,当今的技术正在迅速发展。 随着世界逐渐接受新技术(例如5G网络),高速网络和数据分析已成为主要问题。 为了构建更多这些实时应用程序,移动应用程序开发人员需要有效地管理数据分析。  

 

最好的解决方案是使用大数据。 它以最佳方式和空前的速度分析大量数据。 大数据分析比传统数据分析技术快。  

 

 2,云计算的影响

 

就像大数据一样,云计算的应用仍在不断增长。 数据分析师认为,对基于云的大数据分析解决方案(BDA)进行投资是值得的。 研究机构IDC预测,将来,这些基于云的BDA技术支出将是主要本地解决方案的4.5倍。  

 

许多大公司正在尝试在其解决方案中实施云功能。 这些解决方案可提供更好的分析管理和高效的操作。 到2018年,云计算将成为大数据的主要部分。 结果,传统分析提供商与云计算提供商之间的竞争将变得越来越激烈。

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