大数据的核心技术有哪些

大数据的核心技术有哪些,第1张

大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理:FlumeNG实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。

2、数据存储:Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗:MapReduce作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算。

4、数据查询分析:Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化:对接一些BI平台,将分析得到的数据进行可视化,用于指导决策服务。

在我们学习的NoSQL数据库中,以下哪个是内存数据库?( )

AHBaseBRedisCMongoDBDBigtable

答案

B

内存数据库,顾名思义就是将数据放在内存中直接 *** 作的数据库。相对于磁盘,内存的数据读写速度要高出几个数量级,将数据保存在内存中相比从磁盘上访问能够极大地提高应用的性能。

中文名

内存数据库

外文名

main memory database

定义

将数据放在内存直接 *** 作的数据库

下设

数据库系统DBS

最大特点

“主拷贝”常驻内存

数据库简介关键技术数据加载数据同步技术特点存储问题分类TA说

数据库简介

内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式,基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构,并且在数据缓存、快速算法、并行 *** 作方面也进行了相应的改进,所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多,一般都在10倍以上。内存数据库的最大特点是其“主拷贝”或“工作版本”常驻内存,即活动事务只与实时内存数据库的内存拷贝打交道。

定义:设有数据库系统DBS,DB为DBS中的数据库,DBM(t)为在时刻t,DB在内存的数据集,DBM(t)属于DB。TS为DBS中所有可能的事务构成的集合。AT(t)为在时刻t处于活动状态的事务集,AT(t)属于TS。Dt(T)为事务T在时刻t所 *** 作的数据集,

Dt(T)属于DB。若在任意时刻t,均有:

任意T属于AT(t) Dt(T)属于DBM(t)

成立,则称DBS为一个内存数据库系统,简称为MMDBS;DB为一个内存数据库,简称为MMDB。

常见的例子有MySQL的MEMORY存储引擎、eXtremeDB、TT、FastDB、SQLite、Microsoft SQL Server Compact等

数据库系统的英文缩写如下:

DB(Database)数据库,另外,还有常见的DBMS表示数据库管理系统(Database Management System)。

数据库是以某种规则储存在一起、能够与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、且与应用程序彼此独立的数据集合,可以视为电子化的文件柜,用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等 *** 作。

扩展资料:

数据库类型:

1、关系数据库

关系型数据库,存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似,关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。

常见的关系型数据库有Mysql,SqlServer等。在轻量或者小型的应用中,使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大,但是在构建大型应用时,则需要根据应用的业务需求和性能需求,选择合适的关系型数据库。

2、非关系型数据库(NoSQL)

指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。

NoSQL数据库技术还是具有非常明显的应用优势,如数据库结构相对简单,在大数据量下的读写性能好;能满足随时存储自定义数据格式需求,非常适用于大数据处理工作。

NoSQL薄弱的安全性会给企业带来负面影响。Imperva公司创始人兼CTO Amichai Shulman如是说。在新的一年中,无疑会有更多企业开始或筹划部署NoSQL。方案落实后就会逐渐发现种种安全问题,因此早做准备才是正确的选择。作为传统关系型数据库的替代方案,NoSQL在查询中并不使用SQL语言,而且允许用户随时变更数据属性。此类数据库以扩展性良好著称,并能够在需要大量应用程序与数据库本身进行实时交互的交易处理任务中发挥性能优势,Couchbase创始人兼产品部门高级副总裁James Phillips解释称:NoSQL以交易业务为核心。它更注重实时处理能力并且擅长直接对数据进行 *** 作,大幅度促进了交互型软件系统的发展。Phillips指出。其中最大的优势之一是能够随时改变(在属性方面),由于结构性的弱化,修改过程非常便捷。NoSQL最大优势影响其安全性NoSQL的关键性特色之一是其动态的数据模型,Shulman解释道。我可以在其运作过程中加入新的属性记录。因此与这种结构相匹配的安全模型必须具备一定的前瞻性规划。也就是说,它必须能够了解数据库引入的新属性将引发哪些改变,以及新加入的属性拥有哪些权限。然而这个层面上的安全概念目前尚不存在,根本没有这样的解决方案。根据Phillips的说法,某些NoSQL开发商已经开始着手研发安全机制,至少在尝试保护数据的完整性。在关系型数据库领域,如果我们的数据组成不正确,那么它将无法与结构并行运作,换言之数据插入 *** 作整体将宣告失败。目前各种验证规则与完整性检查已经比较完善,而事实证明这些验证机制都能在NoSQL中发挥作用。我们与其他人所推出的解决方案类似,都会在插入一条新记录或是文档型规则时触发,并在执行过程中确保插入数据的正确性。Shulman预计新用户很快将在配置方面捅出大娄子,这并非因为IT工作人员的玩忽职守,实际上主要原因是NoSQL作为一项新技术导致大多数人对其缺乏足够的知识基础。Application Security研发部门TeamSHATTER的经理Alex Rothacker对上述观点表示赞同。他指出,培训的一大问题在于,大多数NoSQL的从业者往往属于新生代IT人士,他们对于技术了解较多,但往往缺乏足够的安全管理经验。如果他们从传统关系型数据库入手,那么由于强制性安全机制的完备,他们可以在使用中学习。但NoSQL,只有行家才能通过观察得出正确结论,并在大量研究工作后找到一套完备的安全解决方案。因此可能有90%的从业者由于知识储备、安全经验或是工作时间的局限而无法做到这一点。NoSQL需在安全性方面进行优化尽管Phillips认同新技术与旧经验之间存在差异,但企业在推广NoSQL时加大对安全性的关注会起到很大程度的积极作用。他认为此类数据存储机制与传统关系类数据库相比,其中包含着的敏感类信息更少,而且与企业网络内部其它应用程序的接触机会也小得多。他们并不把这项新技术完全当成数据库使用,正如我们在收集整理大量来自其它应用程序的业务类数据时,往往也会考虑将其作为企业数据存储机制一样,他补充道。当然,如果我打算研发一套具备某种特定功能的社交网络、社交游戏或是某种特殊web应用程序,也很可能会将其部署于防火墙之下。这样一来它不仅与应用程序紧密结合,也不会被企业中的其它部门所触及。但Rothacker同时表示,这种过度依赖周边安全机制的数据库系统也存在着极其危险的漏洞。一旦系统完全依附于周边安全模型,那么验证机制就必须相对薄弱,而且缺乏多用户管理及数据访问方面的安全保护。只要拥有高权限账户,我们几乎能访问存储机制中的一切数据。举例来说,Brian Sullivan就在去年的黑帽大会上演示了如何在完全不清楚数据具体内容的情况下,将其信息罗列出来甚至导出。而根据nCircle公司CTO Tim ‘TK’ Keanini的观点,即使是与有限的应用程序相关联,NoSQL也很有可能被暴露在互联网上。在缺少严密网络划分的情况下,它可能成为攻击者窥探存储数据的薄弱环节。因为NoSQL在设计上主要用于互联网规模的部署,所以它很可能被直接连接到互联网中,进而面临大量攻击行为。其中发生机率最高的攻击行为就是注入式攻击,这也是一直以来肆虐于关系类数据库领域的头号公敌。尽管NoSQL没有将SQL作为查询语言,也并不代表它能够免受注入式攻击的威胁。虽然不少人宣称SQL注入在NoSQL这边不起作用,但其中的原理是完全一致的。攻击者需要做的只是改变自己注入内容的语法形式,Rothacker解释称。也就是说虽然SQL注入不会出现,但JavaScript注入或者JSON注入同样能威胁安全。此外,攻击者在筹划对这类数据库展开侵袭时,也很可能进一步优化自己的工具。不成熟的安全技术往往带来这样的窘境:需要花费大量时间学习如何保障其安全,但几乎每个IT人士都能迅速掌握攻击活动的组织方法。因此我认为攻击者将会始终走在安全部署的前面,Shulman说道。遗憾的是搞破坏总比防范工作更容易,而我们已经看到不少NoSQL技术方面的公开漏洞,尤其是目前引起热议的、以JSON注入为载体的攻击方式。NoSQL安全性并非其阻碍然而,这一切都不应该成为企业使用NoSQL的阻碍,他总结道。我认为归根结底,这应该算是企业的一种商业决策。只要这种选择能够带来吸引力巨大的商业机遇,就要承担一定风险,Shulman解释道。但应该采取一定措施以尽量弱化这种风险。举例来说,鉴于数据库对外部安全机制的依赖性,Rothacker建议企业积极考虑引入加密方案。他警告称,企业必须对与NoSQL相对接的应用程序代码仔细检查。换言之,企业必须严格挑选负责此类项目部署的人选,确保将最好的人才用于这方面事务,Shulman表示。当大家以NoSQL为基础编写应用程序时,必须启用有经验的编程人员,因为客户端软件是抵挡安全问题的第一道屏障。切实为额外缓冲区的部署留出时间与预算,这能够让员工有闲暇反思自己的工作内容并尽量多顾及安全考量多想一点就是进步。综上所述,这可能与部署传统的关系类数据库也没什么不同。具有讽刺意味的是,近年来数据库应用程序在安全性方面的提升基本都跟数据库本身没什么关系,nCircle公司安全研究及开发部门总监Oliver Lavery如是说。

有如下:

1、关系型数据库。

2、分布式数据库。

3、云数据库。

4、NoSQL数据库。

5、面向对象的数据库。

6、图形数据库。

城市空间数据库用来表示城市空间实体的位置、形状及其分布特征等方面信息的数据库。它可以用来描述来自现实世界的目标,具有定位、定性、时间和空间关系等特征。

具备现象

空间数据库适用于描述所有呈现二维、三维甚至多维分布的关于区域的现象,它不仅能表示实体本身的空间位置及形态信息,而且还可以表示实体属性和空间关系(如拓扑关系) 的信息。

在空间数据中不可再分的最小单元称为空间实体,空间实体是对存在于这个自然世界中地理实体的抽象,主要包括点、线、面以及实体等基本类型。

在空间对象建立后,还可以进一步定义其相互之间的关系即拓扑关系。空间数据是城市的基础信息,数字城市中的绝大部分信息将以空间数据库为基础。在UGIS中,现有的空间数据库技术已被广泛应用于城市规划、管理和交通等方面。

1数据量太大,比如上亿,就用oracle,优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的,也不用太多优化配置,缺点安装比较麻烦,上手比较慢。

2数据量较大,比如千万级,用postgresql,它号称对标Oracle,处理千万级数据还是可以的,也是易学易用。

3数据量一般,比如百万级,用mysql,这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。

4数据量较小,比如十万以下,sqlite、access都可以。

上面是基于单表 *** 作的数据量,你看着选。

简单易用的数据库哪个比较好?这个要具体看你的用途,如果数据量比较少(10万左右),追求简约简单,免费开源的sqlite就行,如果数据量比较多,考虑到高并发、分布式,可以使用专业的mysql、postgresql,下面我分别简单介绍一下,感兴趣的朋友可以尝试一下:

小巧灵活sqlite

这是基于c语言开发的一个轻量级关系型数据库,短小精悍、免费开源,个人使用无需繁琐的配置,只需一个简单的运行库便可直接使用,针对各种编程语言都提供了丰富的API接口, java、 python、c#等都可轻松 *** 作,如果你存储数据量不多,只是本地简单的 *** 作(读多写少),可以使用一下这个数据库,占用内存非常少,轻便灵活,当然,在高并发、数据量大的情况下就不合适了:

专业强大mysql

这是目前应该广泛使用的一个关系型数据库,免费开源跨平台,在信息系统开发方面一直占据着主力位置,如果你从事于web开发或者网站后台建设,那么这个数据库一定非常熟悉,支持高并发、分布式,存储数据量相对于sqlite来说,更多也更安全,索引、触发器、存储过程等功能非常不错,支持数据导入导出、恢复备份,只要你熟悉一下基本使用过程,很快就能掌握和运用:

免费开源postgresql

这是加州大学计算机系开发的一个对象-关系型数据库(自由软件),免费、开源、跨平台,支持流计算、全文检索、图式搜索、并行计算、存储过程、空间数据、K-V类型,相比较mysql来说,在复杂查询、高并发下更稳定、性能更优越,可扩展性、可维护性非常不错,但也有劣势,例如新旧版本不分离存储,没有Coverage index scan等,总体使用效果来说还不错:

当然,除了以上3个数据库,还有许多其他数据库,像mssql、oracle等也都非常不错,对于存储和处理数据来说绰绰有余,只要你熟悉一下基本使用过程,很快就能入门的,网上也有相关教程和资料,介绍的非常详细,感兴趣的话,可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言进行补充。

最符合初学者理解和入门的是Access,因为它和Excel本来就是一个套件,相互转化容易,复制粘贴即可,非常好理解库、表、字段、键的概念。

如果数据量不大,强烈推荐试试Filemaker,脚本化编程,自由定制输入界面、工作流程,非常便捷高效。

最近杀出来的airtable,更是简单高效,界面美观, *** 作与电子表格相当,发展势头也非常迅猛。

二者侧重点有所不同,用户可根据需要选择

作为一个软件开发人员,长期需要和数据库打交道,个人更加青睐于MySQL。虽然可能基于你的Excel原因,有些人会建议你使用Access数据库,但是基于我个人的 意见,我并不建议你那样做。采用MySql的具体理由如下:

1MySQL具有普遍性,在国内的环境中,绝大多数的互联网企业采用的是MySQL。有了广大的用户基础后,针对于各种问题网上也能更好地找到解决方案。

2MySQL相对于Oracle而言,更加轻量化,针对于从Excel量级的数据,没必要使用Oracle。同时MySQL是完全免费的,不用担心版权及费用问题,无论对个人还是对预算有限的企业而言都是很好的选择。

3MySQL高度兼容标准SQL,这对于以后迁移到其他数据库而言,也能很大程度地降低学习成本。

希望我的回答能够对你有所帮助!!![耶][耶][耶]

Excel办公确实便利,可以做一些简单的数据分析,但涉及大量复杂的数据运算,就会遇到和题主一样的问题,运算速度慢,如果主机性能不是很好,还有可能面临电脑死机,数据丢失等问题。

遇到这种情况,我们该如何解决呢?数据库的重要性显而易见!

现在, 我将用3分钟的时间,与您探讨该选择何种数据库,以及选择它的理由,是否有更优的解决方案呢?

MySQL数据库,90%的企业都会选择它

数据库选得好,企业的数据安全,资产安全,也就得到了保障。那么该如何选择数据库呢?这个跟你的业务量和业务服务行业,密不可分。

如果你只是上班打卡,用SQL server就可以了;

如果你要储存会话信息,用户配置信息,购物车数据,建议使用NoSQL数据库;

不过90%的企业或个人,首选数据库都是MySQL数据库。

为什么这么说?

因为,它集 低成本、高可用、可靠性强、易用性强、体积小、速度快开放源码 等特性于一身,所以在金融、财务、网站、 数据处理 等应用领域,它占据着独一无二的优势。

这也是几乎所有企业都选择它,来存储数据的原因。

加之MySQL数据库,支持多种存储引擎,支持大型数据库,可以处理成千上万条记录,还提供用于管理、检查、优化数据库 *** 作的工具。

因而,MySQL尤其受个人,以及中小企业的推崇。

虽然MySQL数据库简单易用,但我还是不会部署该怎么办?

别担心,现在市面上已经出现了,一种自带数据库的新型办公软件。

比如说,云表企业应用平台,一款兼容excel功能,但功能更为强大的办公软件,它就内嵌了MySQL数据库。 (文末有免费获取方式)

云表内嵌的MySQL数据库,有何优点?

1 性能更加优化,更加兼容系统。因为云表的研发人员,时刻更新维护MySQL数据库。

2 省去自己手动部署的麻烦。但如果你熟悉部署数据库,想把数据库改成Oracle或SQL server等数据库,也可以设置。(不过,我建议IT小白还是 “拿来即用” 就好)

3 快速实时计算。数据分析实时交互,完全满足管理决策中的临时性分析,多变的业务需求,以及频繁的结果刷新。

4 通过自带的内存计算引擎,无需事先建立CUBE,IT部门将告别报表延时报表分析,亿级数据秒级响应。

内嵌的MySQL数据库是否可靠

云表不仅是一款办公软件,同时还是一款开发工具。

通过它,你将解决以下问题:

复杂的数据运算,精确到行列的权限管控,以及工作流,海量用户同时在线办公,数据透视,制作像销售单,洽谈合同等表单报表,一份制作,即可重复录用

你还可以通过它,与电子称、地磅等进行对接,与用友金蝶等三方系统集成,生成条形码,扫码出入库,生成移动端APP 基本上业务所需的功能,你都可以放心交给它做。

它最大的亮点就是,你可以 用使用excel的手法,用它来开发业务应用。

而且,可视化的 拖拉拽 之后,开发出来的ERP、WMS、OA、进销存等业务应用,还秉承了MySQL数据库增删改查的功能特性。

没错,用云表开发出来的业务应用,是允许二次开发的,而且功能可以随时增删改查,轻松满足大集团精细化的数据控制需求。

不过,大家最关心的应该是数据安全问题吧。

数据存放在云表内嵌的MySQL数据库,是安全不丢失的,它提供了多种数据存储的方式,本地部署,云端部署,混合部署,任君挑选!

正因如此,像 恒逸石化、许继电气、航天科工委、中铁、中冶、云南小松 等大型集团,才鼓励内部员工去学习云表。

篇幅所限,只说到这里,说太多你也不会看。

免费 的软获取方式在下方:

数据库的用处可大着呢,不仅可以实现数据共享,减少数据冗余度,还能实现对数据的集中控制,保持数据的一致性和可维护性。选取简单易用的数据库,你有什么好的建议呢,留言让我们看到噢!

题主强调了简单易用。所以推荐最简单三个。

1Access。

2Excel。

3飞书文档、腾讯文档、石墨文档等的表格。

如果要做分析,数据量才比较大,建议Access,还是专业的更好一些。网上教程也很多,比较容易学。而且建议用早一点的版本,比如2003或者2007,Access这些年微软一直想从office里去掉,奈何用的人还是很多,所以不敢去掉,但是采取了一种比较恶心的方法让用户放弃,就是每发布一个新版本,就去掉一些好用的功能,所以说Access是越早的功能越强。

还一个推荐就是Sql Server Express版本,是SQL Server的免费版本,不要钱,基本功能都有,要比sqllite等强大的多

这要结合你个人实际情况来定,有计算机基础,懂一点数据库的话那么市场上的那些软件都可以用,常用有oracle,sqlserver,mysql等,要上手快还是sqlserver比较快,界面 *** 作也比较直观;如果一点基础都没有,但是又要分析数据的话可以用微软自带的一个access,这个上手比较快。决定用哪一种之后还是要买点教材看,简单的sql查询要会,熟练之后也能提高工作效率。

个人使用数据库的话,只存数据不做分析,SQLite就足够了。

基于。

nosql基于acid,属性(原子性、一致性、隔离性和持久性),而nosql数据库基于BrewersCAP定理(一致性、可用性和分区容错性)。

acid是nosql数据库的基本要求nosql是notonlysql,是非关系数据库,不同于oracle等关系数据库。

以上就是关于大数据的核心技术有哪些全部的内容,包括:大数据的核心技术有哪些、在我们学习的数据库中以下哪个不是内存数据库、数据库系统的英文缩写等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!

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原文地址: https://outofmemory.cn/sjk/9311902.html

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