数据挖掘(DataMining)是指通过大量数据集进行分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。换句话说,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的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。
原则上讲,数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据(如数据流),如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库(如地图等)、工程设计数据(如建筑设计等)、多媒体数据(文本、图像、视频、音频)、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此,数据挖掘存在以下特点:
(1)数据集大且不完整
数据挖掘所需要的数据集是很大的,只有数据集越大,得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律,结果也才越准确。除此以外,数据往往都是不完整的。
(2)不准确性
数据挖掘存在不准确性,主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据;在工厂环境中,正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰,而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据,就叫做噪声,它们会导致数据挖掘存在不准确性。
(3)模糊的和随机的
数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察,或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容,这个时候如果想要做相关的分析 *** 作,就只能在大体上做一些分析,无法精确进行判断。
而数据的随机性有两个解释,一个是获取的数据随机;我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习,那么一切的 *** 作都属于是灰箱 *** 作。
Hadoop不是数据库技术。Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。
Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。
大数据本质是一种概念,既数据体量大、数据格式复杂、数据来源广。而数据库则是一种具体的计算机技术,用来存储数据,常见的数据库有Mysql数据库、Oracle数据库等,底层还是基于磁盘来进行存储。
从大数据在引申出来的技术,比如数据量大的情况,怎么存储数据,以及怎么对这些数据进行加工处理。像现在HBase大数据组件,主要是针对大数据存储的,HadoopMapReduce计算框架、Spark计算框架等,则是针对大数据计算的。
大数据与数据库之间的关系,从大数据涉及到的技术中,包括数据库技术。因为在大数据情况下,也需要存储这些数据,此时就需要使用到数据库。当然,大数据技术存储数据不仅仅能够使用到数据库,还可以使用分布式文件系统,比如HDFS分布式文件系统,亚马逊的S3等。
同时,在大数据所涉及到的技术中,也包括了大数据计算、数据的展示等等。所以从技术领域来区分,大数据的技术会更广,而数据库技术则是更加的具体,就是用来存储数据。
目前在国内互联网公司而言,大数据方面数据库使用最多的还是HBase列式数据库。比如阿里巴巴,其内部有很多使用HBase列式数据库的场景。HBase数据库支持水平扩展,同时由于其采用LSM架构,天然的对数据写入支持非常好,因为是对磁盘进行追加写的模式,这比对内存随机写要更加的快速。
不仅仅是阿里,像在小米其实也有很多使用HBase列式数据库的场景,当然,其他小公司也在使用。所以在未来,我认为HBase列式数据库的发展前景非常好,毕竟也有互联网大厂在使用,开源社区方面也有它们在推动发展。如果你想学习一门大数据方面的数据库技术的话,我推荐你可以学习HBase。
我是Lake,专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验分享,如果我的问答对你有帮助的话,希望你能点赞
hadoop的hdfs支持海量数据量存储 mapreduce支持对海量数据的分布式处理。
oracle虽然可以搭建集群,但是当数据量达到一定限度之后查询处理速度会变得很慢,且对机器性能要求很高。
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