大数据技术对比（大数据技术对比分析）

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1、大数据和AI都是当前非常热门的技术方向，两者之间也有很多交叉点。从就业前景来看，两个方向都非常好，但具体哪个更好还要根据自己的兴趣、能力以及市场需求等因素来考虑。

2、但是如果只拿大数据和人工智能来比较，非得选出谁优谁劣，个人更看好大数据。大数据现在已经在应用，不管是视频网站、购物网站的智能推荐，还是某些网站利用大数据“杀熟”挣钱，都是大数据应用的典范。

3、可见，相比大数据某，人工智能涉及的领域更加高深和高端，因此知识含量也更高，学习起来也需要付出更多，对个人的数理和逻辑能力要求很高，不过两者也是有联系的。

大数据技术对比（大数据技术对比分析）

1、计算机科学技术是工科之母计算机科学与基础是一门研究计算机的专业。专业涉及面非常的广，涉及到了计算机软件，硬件，数据库，操作系统，软件工程等。

2、数据科学与大数据技术专业是以大数据为研究对象，以从数据中获取知识与智慧为主要目的，以统计学、计算机科学、可视化以及专业领域知识等为理论基础，以数据采集、预处理、数据管理及数据计算等为研究内容的一门学科。

3、.1：人工智能：随着人工智能的发展，我自然会对人工智能的相关专业领域更感兴趣。随着AI技术的发展，人工智能专业领域将会成为未来最热门和重要的领域之一，我希望能够更深入地了解并掌握这个领域的知识和技术。

4、这两门课，一个是大数据，一个是人工智能都是现在炙手可热的学科。相对而言，大数据适用性更广一些。人工智能专业，毕业后不是大批用人单位都会有AI研发需求的。

1、因此，分布式数据库在近几年也有着极大的转型，从单一的数据模型向多模的数据模型转移，将OLTP、联机高并发查询以及支持大数据加工和分析结合起来，不再单独以OLAP作为设计目标。

2、对比Hadoop与分布式数据库可以看出，Hadoop的产品发展方向定位，与分布式数据库中列存储数据库相当重叠而在高并发联机交易场景，在Hadoop中除了HBase能够勉强沾边以外，分布式数据库则占据绝对的优势。

3、● 更高的并发访问量：分布式数据库由于采用多台主机组成存储集群，所以相对集中式数据库，它可以提供更高的用户并发访问量。

4、是的，分布式数据文件便于数据库的管理维护。

5、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。

大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。

NoSQL数据库 NoSQL，Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案，打破了传统数据库市场一统江山的格局。

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、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。

“大数据”的核心：整理、分析、预测、控制。重点并不是我们拥有了多少数据，而是我们拿数据去做了什么。如果只是堆积在某个地方，数据是毫无用处的。它的价值在于“使用性”，而不是数量和存储的地方。

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