浅谈大数据分析技术及其应用.docx
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1、 浅谈大数据分析技术及其应用 袁狄YuanDi摘 要:随着当前社会经济的进步,大数据分析技术已经成为各个产业领域所关注的重点技术,科学合理的大数据应用可以有效推动各行业高速发展;与此同时现阶段大数据作为可收集整合各种信息,并有效分析计算不同数据内容的现代化技术,其价值性是毋庸置疑的,因此了解大数据分析特征,掌握其应用要点便显得极为必要。接下来本文将对大数据分析技术及其应用进行一定探讨,同时结合实际做好相应整理和总结。关键词:大数据分析;技术;应用引言大数据分析技术即对当今社会下所产生海量数据进行实时分析的一项技术,其虽然发展时间比较有限,但发展速度极快,目前各互联网企业也已经推出了各种各样类型
2、不一的大数据分析处理系统,这都进一步提高了整个大数据行业发展效益。一、大数据分析技术优势及处理系统大数据分析可看作是一项独立的可自行清理、转换、建模数据的体系,同时其还具有发现并提供相应业务决策的特质。本质上大数据分析目的即是从数据中提取可用信息,并在此基础上更进一步的利用信息来进行整合决策,相较于以往的传统数据,大数据分析技术有着明显的数据规模更大、响应速度更快、种类更多、识别难度高、低密度高价值等明显优势。就现阶段而言,大数据分析的运作离不开大数据处理系统,其是大数据分析的载体,而目前大数据处理系统主要是以分布式处理为主,类型上主要有Hadoop、Spark、Storm等。其中Hadoop
3、所具有的开源属性,使其在并行批量数目处理框架以及分布式文件方面效果显著,Hadoop核心架构及分布式文件系统与规模较大的并行计算框架。而Spark处理系统,则是一种内存计算可扩展的开源集群计算系统,本身对于处理不同数据结构大规模数据效率极佳,结合实际来看Spark在某种程度上也是对Hadoop系统内部分组件功能的优化改进。Storm同样是分布式实时计算系统,其具有十分优异的流式计算框架,可开展全内存计算,因此Storm在实时计算方面与Hadoop的批量处理有一定相似性1。二、大数据分析技术功能特征1、先进的机器学习特性大数据分析技术实际实践期间,仍是以对大数据内容做专业、精准分析计算来体现,要
4、完成这一步骤则必须保障大数据分析技术功能可以正常运行,因此大数据分析技术功能必须具备先进的机器学习特性以及高度智能的可视化场景转换特征。机器学习作为人工智能的分支技术,其核心价值便是可以快速有效发掘数据价值,作为大数据分析技术的主要组成功能,机器学习水平往往也决定着大数据分析技术的运作水平。结合实际来看机器学习主要是以学习模拟人类、计算机系统与人类用户的自然语言接口交互、不完整信息处理预估、构造可发现新事物等内容特性来体现,因此机器学习之于大数据分析,也可看作是以选择科学算法解析数据,之后再进行学习并给出业务决策的功能模式。除此之外随着近年来人工智能科学的不断发展,对于机器学习研究的不断加深,
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