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大数据的几种应用前景分析
大数据与云计算
为解决互联网应用对大规模计算能力、数据存储能力的迫切需求,云计算的概念被提出。云计算是一种分布式计算平台,通过虚拟技术将海量的硬件资源和虚拟资源虚拟成虚拟资源池,并根据需求任务的大小,向虚拟资源池获取相应的计算和存储资源。
在大数据处理的需求下,出现了许多优秀的云计算平台,例如Apache开源的Hadoop、 Google的MapReduce、微软的Dryad等。
在处理格式多样的大数据时,云计算能协调组织众节点,提供廉价的资源和服务,具有较可靠的可扩展性和容错性。然而,对于大规模复杂的应用系统来说,云计算还有诸多的技术问题有待深入研究。
为应对数据密集型服务,云计算提供分布式并行编程技术、分布式并行数据库技术,可通过开源的编程接口和工具来调用服务,其优势是能高效处理结构简单的大数据,但对关系复杂的大数据的处理,在效率和准确率方面还不能令人满意。
大数据技术的目标是解决应用中多源、异构、海量数据的管理和使用问题,但其本身不具备处理大规模数据的存储资源和计算资源的能力,因此必须在已有成熟的技术基础上,引入新的与之相对应的大数据存储和计算平台。
云计算以数据为中心,对大数据集进行处理,并向用户返回高效服务,具有并行化、虚拟化、按需服务等特点。从数据管理角度来说,大数据技术是对数据组织结构的描述,研究重点是数据的查询、更新、索引
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