大数据研究技术

目前，比较流行的、开源的大数据处理框架：Hadoop，Storm，Spark和Flink。大数据处理分析的相关技术大数据包括静态数据（批处理）和流数据（实时计算）。另外，大数据中还包括很多图结构数据，因此新的图计算框架应运而生，Pregel就是其中一个具有代表性的产品。数据可视化是大数据分析的最后一个环节，通过丰富的视觉效果，把数据以直观、生动、易理解的方式呈现出来。业界比较流行的分布式批处理框架，有Apache Hadoop/MapRece和Apache Spark等。流处理则需要流数据处理技术，如Apache Storm、Spark Streaming、Apache Flink等分布式计算引擎都能够支持处理流式数据。目前，在业界比较熟知的开源大数据处理框架中，能够同时支持流式计算和批量计算，比较典型的代表分别为Apache Spark和Apache Flink两套框架。其中，Spark通过批处理模式来统一处理不同类型的数据集，对于流数据是将数据按照批次切分成微批（有界数据集）来处理。Flink则从另外一个角度出发，通过流处理模式来统一处理不同类型的数据集。最终将批处理和流处理统一在一套流式引擎中，这样就可以使用一套引擎进行批计算和流计算的任务。Pregel是一种基于BSP（Bulk Synchronous Parallel）模型实现的并行图处理系统。为了解决大型图的分布式计算问题，Pregel 搭建了一套可扩展的，有容错机制的平台，该平台提供了一套非常灵活的API，可以描述各种各样的图计算。

10月底星环科技对外宣布完成5亿元人民币D2轮融资，参与本轮投资的包括金石投资、中金资本、渤海中盛和国家级产业投资基金。这距星环科技D1轮融资，过去了仅仅半年多的时间，当时D1轮融资额也过亿。在资本寒冬笼罩之下，大数据热已经过去，人们对大数据的认识逐渐趋于理性的当下，能受到资本如此青睐，星环科技到底做对了什么？对于其他大数据行业的从业企业能带来哪些启示？立足大数据赛道，掌握核心技术大数据是星环科技身上最为熟知的一个标签，也是星环科技的核心业务。星环科技成立于2013年6月，专注于大数据基础软件平台、人工智能平台和企业级数据云平台的研发和服务，是一家自主研发，掌握关键核心技术的硬科技创业公司，其中分布式分析型数据库、实时流处理引擎、基于容器的云计算技术、大规模图数据库技术均处于世界领先地位。用星环科技公司创始人兼CEO孙元浩的话来说，“星环科技是一家希望在大数据、人工智能和未来云技术设施能够有更多的突破的技术软件公司。”星环科技公司创始人兼CEO孙元浩前些年随着大数据持续升温，很多厂商都给自己打上了大数据的标签，它们中有些业务与大数据并无多大关系。而星环科技则是一家实实在在扎根于这个领域的公司，并围绕大数据的核心技术持续研发。星环科技研发总监刘汪根告诉记者，在星环科技看来大数据的关键技术包括：分布式计算和内存计算，用以解决数据量方面的问题；多模态数据存储，用来解决数据类型复杂方面的问题；数据的实时计算，用以解决速度方面的问题；数据的统计归纳问题，也就是数据科学技术。“这四个方向是大数据技术的一个核心的内容，也是星环科技一直致力于掌握的。”刘汪根说。据刘汪根介绍，在大数据领域星环科技做了大量创新工作。比如，星环科技成立之初就是当时国内最早一批围绕Hadoop开展业务的企业，也是目前为止掌握Hadoop技术最为全面和成熟的企业之一。到2014年，星环科技第一个在Hodoop上面做了分布式事务管理，从而可以大规模应用在金融等重点行业。进入2015年，星环科技率先在流计算产品上提供SQL开发接口，今年这个技术才开始在社区普及，星环科技差不多领先了四年左右。2017年，星环科技把所有的大数据和分布式系统都部署到容器上，在业内也是领先的。另外，在多模态数据存储方面，星环科技还攻克了万亿级文档类的数据库技术，能够做到万亿级文档的秒级响应。“这些技术在我们看来大部分都是世界级的一些技术。”刘汪根说，“星环科技还致力于将人工智能与大数据技术的结合，将人工智能技术实现服务化、产品化和易用。”据悉，目前星环科技一共有五条产品线：一站式大数据平台Transwarp Data Hub（简称TDH）、人工智能平台Transwarp Sophon、数据云平台Transwarp Data Cloud（简称TDC）、分布式数据库（分布式闪存数据库ArgoDB，分布式图数据库StellarDB）、超融合一体机TxData。做世界级的技术厂商星环科技成立之时正是大数据概念最热的一段时间，尤其是Hadoop，当时如日中天。当时，Cloudera、Hortonworks、MapR是最有影响的三个初创公司，也被称为Hadoop三巨头。成立之初，星环科技也选择了从Hadoop开始入手，是国内为数不多能真正掌握Hadoop的厂商之一，并基于Hadoop做了大量的产品化工作。不过，开源之路星环科技并没有走太久，而是很快走上了自研之路，并逐步完成了自研产品全面替代开源。今天来看，星环科技这条路可谓走得非常及时和正确。众所周知，当年的Hadoop三巨头的Cloudera与Hortonworks合并，MapR被HPE收购，Hadoop之路可谓布满荆棘。星环科技公司创始人兼CEO孙元浩解释了这一决策的背后原因。星环科技公司的核心团队从2009年就开始研究Hadoop，一直在不断改进这个软件，到2014年公司发现Hadoop面临很大的技术挑战。“Hadoop的架构成型于2004-2005年间，是基于那个时间的硬件环境所设计，到现在技术更新很快，我们认为仅仅改进已经不行了，必须重构该软件，才能发挥最新技术的潜力，比如存储技术和网络技术等。”孙元浩说。另一个原因在于，星环科技在实践中发现了Hadoop存在一些性能上的瓶颈，特别是面对高性能的并发需求时，很难突破。“早期一直是改来改去，不停改它，后来发现改不下去了，于是在2014年底我们开始下决心去重构它的，但是我们接口是保存了兼容，让大家应用不用改。”孙元浩说。当然，走向自研除了技术方面的原因外，孙元浩坦言也与它们的梦想有关，它们希望能创新，在世界上能领先，为此它们愿意持续投入。孙元浩表示，新一轮融资后将让星环科技在技术上能有更多的底气。“未来我们有三个方面会重点投入，研发、市场和生态。第一个方面就是研发。现在我们有AI、大数据和云，研发投入是巨大的，还需要再扩大研发。我们的目标是成为世界级、领先的技术软件厂商，因此研发投入还要加大。”孙元浩说。

随着大数据技术的成熟度逐渐提升，未来大数据相关技术将广泛落地到各个行业领域，所以对于职场人来说，掌握大数据相关技术会在一定程度上提升自身的职场竞争力。学习大数据技术通常有三个渠道，其一是高校；其二是大数据相关的教育机构；其三是自主学习。随着大数据领域的快速发展，目前大量的高校都陆续开设了大数据专业，选择大数据专业会获得一个较为全面的大数据知识结构，未来可以从事专业的大数据岗位，比如大数据平台开发、大数据分析、大数据应用开发、大数据运维等等。对于初级职场人来说，如果想系统学习大数据技术并转向大数据领域发展，可以考虑读一下大数据方向的研究生，近些年来大数据方向研究生的就业情况还是比较不错的，相比于传统方向来说，大数据方向的研究生在薪资待遇方面具有一定的优势。虽然大数据领域的岗位比较多，但是大部分技术岗位对于数学和统计学相关知识都有一定的要求，所以要想学好大数据技术并在技术领域走得更远，应该重视数学知识，像概率论、线性代数等知识在大数据领域就有广泛的应用。对于自学者来说，学习大数据应该制定一个系统的学习计划，计划的制定要结合自身的知识结构。对于普通的职场人来说，可以从大数据分析技术开始学起，可以先学习基本的数据分析工具，比如Excel，然后进一步学习数据库技术、BI工具和编程语言，编程语言可以重点关注一下Python语言。而对于具备一定计算机基础的人来说，如果有充足的学习时间，可以从大数据开发开始学起。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

大数据技术无疑是当前高新科技领域的“明星”，成为各国角逐的重点科技领域。事实上，大数据技术脱胎于有着50年发展历史的数据管理技术，是面向大规模数据分析的技术栈，主要采取分布式架构的设计思路，通过并行计算的方式来提升处理效率；同时具备高扩展能力，能够根据业务需求随时扩展。从总体上来看，大数据技术是为了应对挑战而生，未来也将顺应挑战而变。不断演进数据管理技术焕发新活力大数据技术是数据管理技术的一种，而数据管理技术拥有着至少50年的发展历史，是所有计算机应用的基础。数据管理系统处于底层硬件和上层应用之间，本质上是利用计算机硬件的存储和计算能力，对数据进行存储、管理、加工等操作，最终支持上层各类应用。数据管理技术的发展总共经历了四个阶段。第一个阶段是关系型数据模型的提出，为关系数据库发展奠定了理论基础。第二个阶段是Oracle和DB2等商业关系型数据库的兴起和发展壮大，数据库正式成为继服务器、操作系统之外的第三个必需品。第三阶段是由于业务场景的需要，数据库被分为面向业务的事务数据库和面向分析统计的分析数据库，两者之间的架构和建模方式也发生了变化，完成了数据库技术的第一次分离。第四个阶段是数据库技术的分布式浪潮：最早在数据分析端，由于单机无法应对海量数据分析的需求，分布式水平扩展的需求提上日程，Hadoop、Spark和各类NoSQL都是为了满足这一需求；分布式技术在2010年左右扩展到事务数据库领域，主要是为了应对越来越多的互联网业务。数据管理系统处于硬件和应用之间的位置，决定了其自身的技术演进主要依赖于底层硬件的发展和上层应用端的需求变化。在硬件端，从20世纪70年代开始，通用服务器的芯片、内存的发展就遵循摩尔定律，单机的性能越来越强，推动着数据库的处理能力不断增强，利用内存能力成为一大趋势。进入21世纪，芯片处理能力的增长已赶不上业务和数据量的增长，单机系统的“瓶颈”显现，促使数据管理系统向分布式架构转型。在应用端，业务的互联网化、在线化使得业务流量和访问频率呈指数级增长，单机集中式架构处理遇到“瓶颈”。移动互联网时代动辄千万级的用户量，同时也提出了海量数据分析的挑战。分布式架构，正是为了应对这些挑战而生。应对挑战10年后生态初成大数据应用和技术的诞生，是为了应对数据量爆发式增长的挑战。从2004年出现之后，大数据经过10年的发展后进入平稳期，初步构建了生态。10多年前，网站和网页的爆发式增长，令搜索引擎公司最早感受到海量数据给技术带来的挑战，随后兴起的社交网络、视频网站、移动互联网的浪潮加剧了这一挑战。互联网企业发现新数据的增长量、多样性和对处理时效的要求，是传统数据库、商业智能纵向扩展架构无法应对的。在此背景下，谷歌公司率先于2004年提出一套分布式数据处理的技术体系，即谷歌分布式文件系统(Googlefilesystem，GFS)、分布式计算系统MapRece和分布式数据库Big-Table，以较低成本很好地解决了大数据面临的困境，奠定了大数据技术的基础。受谷歌公司的启发，ApacheHa-doop推出了分布式文件系统HDFS、分布式计算系统MapRece和分布式数据库HBase，并将其进行开源，这成为大数据技术开源生态体系的起点。2008年左右，雅虎最早在实际环境中搭建了大规模的Hadoop集群，这是Hadoop在互联网公司使用最早的案例，后来Hadoop生态的技术就渗透到互联网、电信、金融乃至更多的行业。2009年，加利福尼亚大学伯克利分校的AMPLab研发出Spark.Spark经过5年的发展，正式替代了Hadoop生态中MapRece的地位，成为新一代计算引擎。不过，2013年纯计算的Flink诞生，对Spark发起了挑战。2014年之后大数据技术生态的发展就进入了平稳期。经过10年左右的发展，大数据技术形成了以开源为主导、多种技术和架构并存的特点。从数据在信息系统中的生命周期来看，大数据技术生态主要有5个发展方向，分别是数据采集与传输、数据存储、资源调度、计算处理、查询与分析。其中，在数据采集与传输领域，渐渐形成了Sqoop、Flume、Kafka等一系列开源技术，兼顾离线和实时数据的采集和传输；在存储领域，HDFS已经成为大数据磁盘存储的事实标准，针对关系型以外的数据模型，开源社区形成了K-V(key-value)、列式、文档、NoSQL数据库体系，HBase、Cas-sandra、MongoDB、Neo4j、Redis等数据库百花齐放；在资源调度方面，Yarn独领风骚，Mesos有一定的发展潜力。计算处理引擎慢慢覆盖了离线批量计算、实时计算、流计算等场景，诞生了MapRece、Spark、Flink、Storm等计算框架；在数据查询和分析领域形成了丰富的SQLonHadoop解决方案，Hive、HAWQ、Impala、Presto、Drill等技术与传统的大规模并行处理(massivelyparallelpro-cessor，MPP)数据库竞争激烈。与时俱进四大新动向显现从整体上看，2014年以后大数据的技术栈就已经趋于稳定。但是，伴随着云计算、人工智能等技术的发展以及来自芯片、内存端的变化，大数据技术也在与时俱进地朝着流式架构、云化、异构计算、AI的方向前进。第一，流式架构的更替。最初，大数据技术没有办法统一进行批处理和流计算，只能采用Lambda架构，批处理任务采用批计算引擎，流式任务采用流计算引擎。例如，批处理采用MapRece，流计算采用Storm。后来，Spark试图从批的角度统一流计算和批处理，例如SparkStreaming采用了micro-bach的思路来处理流数据。近年来，纯流架构的Flink异军突起，由于其架构设计合理、生态健康，因此发展特别快。Spark近期也抛弃了自身微批处理的架构，转向了纯流架构StructureStreaming。目前来看，流计算的未来霸主还未见分晓。第二，大数据技术的云化。一方面，伴随着公有云业务的成熟，众多大数据技术都被“搬”到了云上，其运维方式和运行环境发生了较大变化，促使计算和存储资源变得更加弹性；另一方面，个人部署的大数据技术也逐渐采用容器、虚拟化等技术，期望更加精细化地利用计算资源。第三，满足异构计算的需求。近年来，在通用CPU之外，GPU、FPGA、ASIC等芯片技术发展迅猛。不同芯片擅长处理不同的计算任务，例如GPU擅长图像数据的处理。与此相应，大数据技术开始尝试根据不同的任务来调用不同的芯片，从而提升数据处理的效率。第四，兼容智能类的应用。随着深度学习的崛起，AI类的应用越来越广泛，大数据的技术栈也在努力兼容AI，例如通过一站式的能力进行数据分析和AI应用，这样开发者就能在一个工具站中编写SQL任务，调用机器学习和深度学习的算法来训练模型，完成各类数据分析的任务。（文章来源：人民邮电报）

首先，大数据技术本身确实存在一定的学习难度，通常需要学习者具备一定的知识基础，主要涉及到数学、统计学和计算机三大块知识。另外，大数据还涉及到经济学、社会学等一系列学科内容，所以大数据整体的知识量还是比较庞大的。虽然大数据的技术体系比较庞大，但是大数据领域的细分方向也比较多，对应的不同岗位也需要组织不同的知识结构，初学者可以根据自己的知识基础和能力特点来选择学习的切入点。目前大数据技术体系结构已经趋于成熟，而且有大量的案例可以参考，这会在很大程度上降低学习的难度。从大数据领域的岗位划分来看，当前大数据开发、大数据分析和大数据运维等岗位的人才需求量比较大，初学者可以选择其中的一个岗位方向来制定学习计划。如果自身具有一定的计算机基础，而且对于编程比较感兴趣，那么可以考虑向大数据开发方向发展，目前大数据开发岗位的人才需求量还是比较大的。大数据开发可以从大数据应用开发开始做起，主要基于大数据平台来完成各种行业应用软件的开发，随后可以进一步向大数据平台开发岗位发展，从而不断提升自身的岗位附加值。如果自身具有较好的数学基础，可以考虑向大数据分析方向发展，大数据分析作为大数据价值化的重要方式，未来的发展空间还是非常广阔的。大数据分析岗位不仅可以在大数据行业发展，未来也可以向人工智能行业发展，从事算法设计相关岗位，这些岗位的附加值还是非常高的。如果对于编程并不感兴趣，但是动手实践能力又比较强，那么可以考虑向大数据运维方向发展，大数据运维岗位的发展空间也是比较大的。在大数据技术逐渐落地到传统行业的过程中，大数据运维岗位的人才需求量会持续扩大。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

首先，自学大数据技术是完全可以的，但是由于大数据的知识体系涉及到的内容比较多，而且具有一定的难度，所以大数据的学习应该分为三个阶段来完成。第一个阶段的学习内容主要以基础知识为主，涉及到操作系统（Linux）、数据库、编程语言（Java、Python、Scala）、算法设计基础以及统计学基础知识。这个阶段的学习内容虽然比较多，但是整体的难度并不算高。对于没有任何计算机基础的初学者来说，应该在这个学习阶段多做一些实验，如果在学习的初期能够得到一定的指导，会节省一定的时间。第二个阶段的学习内容主要以大数据平台为主，对于初学者来说最好选择开源的大数据平台，比如Hadoop、Spark就是不错的选择，初学者并不建议选择学习商用大数据平台，因为商用平台的封装性比较好，不容易分析其中的技术细节。实际上，当前很多商用大数据平台都是基于Hadoop和Spark构建的。第三个阶段的学习内容主要以实践为主，实践的内容主要分为三个大的任务，分别是大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，由于不同的岗位往往需要掌握不同的实践能力，所以掌握更多的实践知识能够在一定程度上提升自己的岗位适应能力。由于大数据知识体系比较庞大，而且大数据与具体的应用场景有密切的联系，所以自学大数据技术很难获得一个持续且深入的过程，因此建议在学习的中后期应该找一个实习岗位。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

对于大一新生来说，面对大数据技术往往会遇到一些学习障碍，一方面原因是大一学生自身的专业知识储备较少，很多同学甚至完全没有相关知识的储备，另一方面原因是大数据本身也确实具有一定的学习难度，而且由于大数据本身整合了数学、统计学和计算机三大领域的知识，所以内容也相对多一些。对于大一学生来说，要想入门大数据，可以从计算机基础知识入手，在积累了一定的计算机基础知识之后，再学习大数据技术会更容易，也可以通过一些实践过程来提升对于大数据的认知。通常来说，大一学生可以从操作系统和编程语言开始学起，操作系统可以学习一下Linux，编程语言可以从Java开始学起。学习大数据需要一个系统的过程，而且在学习的过程中，要结合自身的能力特点和兴趣爱好，来选择一个主攻方向，这样可以围绕主攻方向来组织知识结构，这一点对于大数据专业的同学来说，还是非常重要的。虽然大数据专业是交叉学科，但是由于涉及到的内容比较多，所以如果没有主攻方向，很容易导致自身的专业性下降，这对于未来的就业会产生一定的影响。目前大数据领域的开发岗位有较大的人才需求量，所以如果未来要想提升自身的就业竞争力，一定要重视开发能力的提升，这个过程一方面要重视编程语言的学习，另一方面还需要重视大数据平台的学习，大量的大数据开发任务都需要基于大数据平台来展开。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

大数据是我的主要研究方向之一，目前也在带大数据、机器学习方向的研究生，所以我来探讨一下这个问题。首先，从近几年大数据方向研究生的就业情况来看，当前大数据领域的人才需求量还是比较大的，而且薪资待遇也比较可观。从行业发展趋势来看，目前学习大数据技术是来得及的，而且当前学习大数据知识的时机也比较不错，原因有以下几点：第一：大数据技术体系趋于成熟。根据Gartner报告显示，大数据和云计算技术在2016年时已经开始趋于成熟，目前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时学习大数据技术会有一个比较系统的学习过程，相关的知识结构也比较清晰。随着应用案例的增多，学习大数据技术的效率也会提升。第二：大数据技术人才岗位需求量较大。随着大数据开始逐渐落地应用，大数据领域的人才需求开始逐渐从研发级人才向应用级人才过渡，这个过程也将释放出大量的岗位需求。早期的大数据人才需求主要以大数据平台研发为主，目前大数据岗位多集中在大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等岗位。第三：大数据技术的学习门槛在逐步降低。大数据研发级岗位需要技术人员具有扎实的数学、统计学和计算机基础，但是随着大数据技术的落地应用，即使数学和统计学基础相对比较薄弱的学习者也可以通过各种工具完成大数据相关的工作任务。对于程序员来说，可以从大数据应用开发开始学习大数据技术，具体的学习路线可以分成三个部分，其一是了解大数据开发平台（Hadoop、Spark）；其二是在大数据平台下进行开发实验，需要根据不同的场景采用不同的编程语言（Java、Scala、R、Go等）；其三是进行场景大数据开发，需要了解一定的行业知识。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：一、大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。二、大数据预处理大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。三、大数据存储大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：1、基于MPP架构的新型数据库集群采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。2、基于Hadoop的技术扩展和封装基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。3、大数据一体机这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。四、大数据分析挖掘从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。这里要提一下工具：FineBI（可选）：你可以把它视作为可视化工具，因为它里面自带几十种常用图表，以及动态效果；你也可以把它作为报表工具，因为它能接入各种OA、ERP、CRM等系统数据，不写代码不写SQL就能批量化做报表。你还可以把它看作数据分析工具，其内置等常见的数据分析模型、以及各式图表，可以借助FineBI做一些探索性的分析。FineReport（可选）：可以直接和数据库交互（数据导出+填入数据），能连接各系统的数据，能高效率批量做报表，展现，交互分析，可视化大屏，并做到办公协同，FineReport无愧是大数据报表领域的佼佼者。1、可视化分析可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。2、数据挖掘算法数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。3、预测性分析预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。4、语义引擎语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。5、数据质量管理指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。