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學習大數據需要哪些基礎知識?

1,思維方式改變的催化劑是大量新技術的誕生,可以應對大數據分析帶來的三V挑戰。Hadoop植根於開源社區,壹直是當前大數據平臺中應用率最高的技術,尤其是對於文本、社交媒體訂閱、視頻等非結構化數據。

2.除了分布式文件系統,Hadoop還伴隨著MapReduce架構,用於處理大型數據集。根據權威報告,許多企業已經開始使用或評估Hadoop技術作為其大數據平臺的標準。

3.我們生活在壹個新技術還在相對穩定的數據庫市場不斷湧現的時代,它們將在未來幾年發揮作用。事實上,NoSQL數據庫本身包含了多種技術。

4.壹般來說,他們擔心關系數據庫引擎的局限性,如索引、流媒體和高流量網站服務。在這些領域,與關系數據庫引擎相比,NoSQL顯然更有效率。

5.在Gartner評選的2012年度十大戰略技術中,內存分析在個人消費電子設備和其他嵌入式設備中的應用將會快速發展。隨著越來越多的低成本內存用於數據中心,如何利用這壹優勢最大限度地優化軟件成為關鍵問題。

6.內存分析以其實時、高性能的特點成為大數據分析時代的“新寵”。如何把大數據變成最好的洞察,也許記憶分析就是答案。在大數據背景下,用戶和IT提供商應該將其視為壹種長期發展的技術趨勢。