大数据技术框架体系（大数据技术框架体系是什么）

本篇文章给大家谈谈大数据技术框架体系，以及大数据技术框架体系是什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

1、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。

2、大数据的核心技术有四方面，分别是：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析。

3、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。

4、Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。Hadoop MapReduce：大数据离线计算引擎，用于大规模数据集的并行处理。

5、简单点来说就三个核心技术：拿数据，算数据和买数据。

大数据技术框架体系（大数据技术框架体系是什么）

这里是从2008年到现在的Google数据中心PUE统计，如果想了解Google数据中心PUE的计算公式，可以在这里找到。气流管理对数据中心运营十分重要。通过恰当的设计尽量减少热空气和冷空气混合。然后，确保热空气被密封。

根据Malone等人最初对PUE的定义，Et应为市电公用电表所测量的设备总功率，这里的Et就是通常所说的数据中心总的设备耗电量，与GB/T3293—2016所规定的Et应为采用电能计量仪表测量的数据中心总电能消耗的说法相同。

PUE是Power Usage Effectiveness的简写，是评价数据中心能源效率的指标，是数据中心消耗的所有能源与IT负载使用的能源之比，是DCIE的反比。

1、“大数据” 通常指的是那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集，亦指那些在传统基础设施中长期保存的数据。大数据存储是将这些数据集持久化到计算机中。

2、批处理批处理是大数据处理傍边的遍及需求，批处理主要操作大容量静态数据集，并在核算进程完成后返回成果。鉴于这样的处理模式，批处理有个明显的缺点，便是面对大规模的数据，在核算处理的功率上，不尽如人意。

3、除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外，还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点，才能满足具备大数据特征的业务应用需求。

4、大数据流计算引擎能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。

大数据技术框架体系的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于大数据技术框架体系是什么、大数据技术框架体系的信息别忘了在本站进行查找喔。