大数据技术中的关键技术

简述信息一览：

• 1、以下关于大数据的描述正确的是:()
• 2、大数据关键技术有哪些
• 3、下面哪一项不属于大数据关键技术
• 4、大数据的关键技术有数据的存储
• 5、大数据的关键技术有哪些?
• 6、大数据的关键技术

以下关于大数据的描述正确的是:()

1、【答案】：A 大数据的5V特性包括体呈大、多样性、价值密度低、速度快以及真实性的显著特征、大数据关键技术中，数据釆集阶段主要使用的技术是ETL （Extract，Transform，Load）技术。大数据管理主要使用了分布式并行处理技术，比较常用的有Map Reduce。

2、正确答案：A. 从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。B. 大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算。C. 大数据为云计算提供了“用武之地”。D. 物联网需要借助于云计算和大数据技术，实现物联网大数据的存储、分析和处理。

3、【答案】：B A项，大数据（bigdata）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产，使用现有的数据库管理工具很难对其处理，选项表述正确，排除。

4、【答案】：B 大数据特性：数据量大（Volume）、数据种类多样（Variety）、要求实时性强（Velocity）、商业价值大（Value）。大数据对数据的结构没有要求，B选项描述不正确。

5、【答案解析】：B. 数据量大：大数据的第一个特性是数据量巨大，这通常指的是数据的规模，可以是 terabytes（TB）、petabytes（PB）甚至更多。C. 数据多样性：大数据不仅仅指数量多，还包括数据的种类繁多，数据可以来自多种来源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

6、【答案】：B 业界通常用4个V（即Volume、Variety、Value、Velocity）来概括大数据特征：数据体量巨大（Volume）。数据类型繁多（Variety）。

大数据关键技术有哪些

1、此外，大数据安全及隐私保护也是大数据技术中的重要一环。随着大数据技术的不断发展，数据的价值和重要性也日益凸显，如何保障数据安全成为了一个亟待解决的问题。包括数据加密技术、数据访问控制技术等在内的安全措施可以有效保护数据的安全性和隐私性，防止数据泄露或被恶意攻击。

2、大数据技术的关键领域包括数据存储、处理和应用等多个方面。根据大数据的处理流程，可以将其关键技术分为大数据***集、预处理、存储及管理、处理、分析和挖掘、以及数据展示等方面。

3、大数据技术处理涉及对海量数据的清洗、整合、转换和查询等操作。其中，数据挖掘、机器学习算法和大数据分析技术是关键。数据挖掘用于从大量数据中提取有价值的信息，机器学习算法用于预测和决策支持。此外，大数据分析工具如Apache Spark也扮演着重要角色。这些工具和方法帮助企业和组织洞察数据，做出明智的决策。

4、大数据技术涉及从各种类型的数据中迅速提取有价值信息的技术手段。在大数据领域，众多新技术不断涌现，成为***集、存储、处理和展示大数据的重要工具。大数据处理的关键技术通常包括大数据***集、预处理、存储及管理、分析及挖掘、展现和应用等方面。

5、大数据分析技术有以下内容：数据挖掘技术 数据挖掘是大数据分析中最关键的技术之一，它通过数据分析工具和算法对大量数据进行处理和分析，以发现数据中的模式、规律和趋势。数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

下面哪一项不属于大数据关键技术

1、关系数据库。大数据关键技术是云计算、分布式文件系统、分布式数据库，不属于的是关系数据库。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据***。

2、大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***。有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。

3、数据存取：大数据的存去***用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4、能效、流量密度等多个指标。其中，5G网络切片技术（NFV-SDN）不属于5G网络的关键技术，而其他几项都属于5G网络的关键技术。模拟蜂窝移动电话。根据查询电信***得知，不属于5g关键技术的是模拟蜂窝移动电话，该技术是3g网络时使用的通信技术。5G网络是第五代移动通信网络，比4G网络的传输速度快10倍以上。

5、不属于5G网络的关键技术特点是CDMA技术。5G网络是第五代移动通信网络，它的关键技术包括高频段传输、新型多天线传输、同时同频全双工、D2D、密集网络、新型网络架构等。这些技术使得5G网络在速度、延时性、带宽等方面有了很大的提升。

大数据的关键技术有数据的存储

大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据***集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。

大数据关键技术包括：数据***集、数据存储、数据处理、数据分析与挖掘以及数据安全。数据***集 数据***集是大数据处理流程的第一步，主要涉及到如何从各种来源获取数据。这些来源可能是结构化的数据库，也可能是非结构化的社交媒体、日志文件等。数据***集技术需要高效地收集并整合这些多样化来源的数据。

抽取：数据抽取过程将复杂的数据转化为单一或易于处理的格式，以便快速分析处理。2 清洗：大数据中包含大量无价值的数据，甚至包括错误的数据，因此需要通过过滤去除噪声，提取有效数据。 大数据存储及管理技术：该技术负责将***集到的数据存储在存储器中，建立数据库并进行管理。

大数据需要的技术包括：数据存储技术、数据处理技术、数据分析和挖掘技术，以及数据安全和隐私保护技术。数据存储技术主要是用于高效地存储大量数据，以保证数据能够被快速地访问和持久地保存。大数据技术中所***用的数据存储技术包括分布式文件系统，如Hadoop HDFS等，还有数据库技术如NoSQL数据库等。

大数据相关技术包括以下几个方面：数据存储技术：大数据对存储的要求较高，为了满足其高并发访问的需求，存储技术必须能够处理大量的数据并保证数据的可靠性。这包括分布式文件系统如Hadoop HDFS等，以及NoSQL数据库技术，如MongoDB等键值存储技术。这些技术可以有效地管理大规模数据集的存储和检索。

大数据技术的关键领域包括数据存储、处理和应用等多个方面。根据大数据的处理流程，可以将其关键技术分为大数据***集、预处理、存储及管理、处理、分析和挖掘、以及数据展示等方面。

大数据的关键技术有哪些?

大数据是一个广泛的领域，以下是一些与大数据相关的关键词：数据挖掘：大数据中的数据通常需要通过数据挖掘技术来提取和发现隐藏的模式和规律。人工智能：大数据和人工智能密切相关，AI技术可以帮助处理和分析大量的数据。云计算：大数据需要处理大量的数据，云计算提供了可扩展的计算和存储资源。

大数据在存储和管理时用到的关键技术主要包括：分布式存储技术：如Hadoop的HDFS，能够将数据分散地存储在多个节点上，从而实现对海量数据的处理。分布式计算框架：如Hadoop的MapReduce，能够在大量计算机集群上并行地处理大数据，实现大数据的快速分析。

大数据的关键技术 分布式存储系统（HDFS）。MapReduce分布式计算框架。YARN资源管理平台。Sqoop数据迁移工具。Mahout数据挖掘算法库。HBase分布式数据库。Zookeeper分布式协调服务。Hive基于Hadoop的数据仓库。Flume日志收集工具。

大数据的关键技术

1、大数据在存储和管理时用到的关键技术主要包括：分布式存储技术：如Hadoop的HDFS，能够将数据分散地存储在多个节点上，从而实现对海量数据的处理。分布式计算框架：如Hadoop的MapReduce，能够在大量计算机集群上并行地处理大数据，实现大数据的快速分析。

2、大数据是一个广泛的领域，以下是一些与大数据相关的关键词：数据挖掘：大数据中的数据通常需要通过数据挖掘技术来提取和发现隐藏的模式和规律。人工智能：大数据和人工智能密切相关，AI技术可以帮助处理和分析大量的数据。云计算：大数据需要处理大量的数据，云计算提供了可扩展的计算和存储资源。

3、分布式计算技术：这是处理大数据时的一项关键技术，它允许将数据和计算任务分布到多个计算机节点上，以实现高效的处理和分析。 非结构化数据库技术：由于大数据中包含了大量的非结构化数据，如文本、图片、***等，因此非结构化数据库技术变得至关重要，它能够存储和查询这些非结构化数据。

4、大数据技术的关键领域包括数据存储、处理和应用等多个方面。根据大数据的处理流程，可以将其关键技术分为大数据***集、预处理、存储及管理、处理、分析和挖掘、以及数据展示等方面。

5、大数据的关键技术 分布式存储系统（HDFS）。MapReduce分布式计算框架。YARN资源管理平台。Sqoop数据迁移工具。Mahout数据挖掘算法库。HBase分布式数据库。Zookeeper分布式协调服务。Hive基于Hadoop的数据仓库。Flume日志收集工具。

6、大数据***集技术：这一技术通过 RFID 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，实现对结构化、半结构化及非结构化的海量数据的获取。 大数据预处理技术：该技术的主要任务是对***集到的数据进行辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作，以确保数据的质量。

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