战场大数据技术架构（大数据战争）

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本文目录一览：

1、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。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，NOSQL数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。

3、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。并且，NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

4、基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

战场大数据技术架构（大数据战争）

1、大数据架构的特点一般来说，大数据的架构是比较复杂的，大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。

2、事务使用：其实指的是数据收集，你经过什么样的方法收集到数据。互联网收集数据相对简略，经过网页、App就能够收集到数据，比方许多银行现在都有自己的App。

3、必杀技：大数据技术大数据解决了什么问题？其实答案很简略：分布式存储和分布式计算。所以，学习大数据最好的方法便是建立一套开源的 Hadoop 集群，在上面操作 HDFS、hive、spark、HBase 等各种组件。

1、大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：大数据根底常识、大数据渠道常识、大数据场景运用。大数据根底常识有三个主要部分：数学、统计学和计算机；大数据渠道常识：是大数据开发的根底，往往以搭建Hadoop、Spark渠道为主。

2、大数据专业还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等课程。大数据专业学什么课程Java语言基础课程JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。

3、大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。大数据系统分析师面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

1、将大数据应用于军事领域，意味着军事管理将更加刚性，基本不受人为因素的影响，且更加自动化。

2、大数据是信息技术又一次颠覆性变革。随着大数据技术在军事领域获得应用，数据数量、数据分析和处理能力、数据主导决策，将是获得战场优势的关键。

3、战场数据集成是大数据技术军事领域运用的关键，随着云计算、通信、媒体和移动计算的快速发展和深入应用，战场的数据量还将快速增长。大数据时代最大的亮点就是人和社会的计算，越来越多的问题都将通过计算得到解决。

4、目前，大数据在军事领域也得到广泛运用，各国都在积极推进有关大数据的军事研究开发项目。那么，大数据究竟在未来作战中会发挥什么作用？有哪些军事应用前景？将带来哪些军事变革？值得我们深入思考和探索。

5、当前军事传感技术十分发达，主要有各种侦察卫星、雷达、侦察机、无人侦察机、***、地面传感器、海上侦察船、声纳、夜视器材等。

6、目前，该专业在国内已经有一定的发展，但还不够完善，仍有许多可改进之处。该专业的学生会接受和研究军事大数据技术，以及如何在军事决策过程中有效应用大数据技术的相关知识，从而为军队的决策提供有力的支持。

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