系统各项技术应遵循大数据相关规范要求.doc
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1、(一)系统各项技术应遵循大数据相关规范规定; 大数据解决关键技术一般涉及:大数据采集、大数据预解决、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等) 一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的主线。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知
2、层:重要涉及数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能辨认体系及软硬件资源接入系统,实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化辨认、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步解决和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能辨认、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层:提供大数据服务平台所需的虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。 重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术,大数据的网络传输与压缩技术,大数据隐私保护技术等.二、大数据预解决技术 重要完毕对已接受数据的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因
3、获取的数据也许具有多种结构和类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于解决的构型,以达成快速分析解决的目的。2)清洗:对于大数据,并不全是有价值的,有些数据并不是我们所关心的内容,而另一些数据则是完全错误的干扰项,因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与解决技术。重要解决大数据的可存储、可表达、可解决、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数
4、据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与解决技术,异构数据的数据融合技术,数据组织技术,研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术,数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中,非关系型数据库重要指的是NoSQL数 据库,分为:键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。 开发大数据安全技术。改善数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪辨认和取证、数据持有完
5、整性验证等技术。四、大数据分析及挖掘技术 大数据分析技术。改善已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户爱好分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多,有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分
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