哪项技术能够高效管理大量的数据_能够高效利用数据的实验策略是

大数据处理的关键技术都有哪些

大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。

哪项技术能够高效管理大量的数据_能够高效利用数据的实验策略是

1、大数据采集技术

大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。

因为数据源多种多样，数据量大，产生速度快，所以大数据采集技术也面临着许多技术挑战，必须保证数据采集的可靠性和高效性，还要避免重复数据。

2、大数据预处理技术

大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。

因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的主要目的是将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的结构，以达到快速分析处理的目的。

3、大数据存储及管理技术

大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

4、大数据处理

大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。

大数据的核心技术有哪些

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、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：

Flume NG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；

Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：

Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算

4、数据查询分析：

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。

Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

大数据采集

大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。

数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。

网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。

文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。 大数据预处理

大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。

数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。

数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。

数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。

数据规约：是指在限度保持数据原貌的基础上，限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。 三、大数据存储

大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：

1、基于MPP架构的新型数据库集群

采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。

较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。

2、基于Hadoop的技术扩展和封装

基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。

伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。

3、大数据一体机

这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。

四、大数据分析挖掘

从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。

1、可视化分析

可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。

具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。

2、数据挖掘算法

数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。

数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。

3、预测性分析

预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。

帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。

4、语义引擎

语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。

5、数据质量管理

指对数据全生命周期的每个阶段（、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。

大数据开发涉及到的关键技术：

大数据采集技术 大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。

大数据预处理技术 大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。

大数据存储及管理技术

大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

大数据处理技术

大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。

大数据分析及挖掘技术

大数据处理的核心就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。

大数据展示技术

在大数据时代下，数据井喷似地增长，分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，那么就没有几个人能理解，所以我们就需要将数据可视化。

数据可视化技术主要指的是技术上较为高级的技术方法，这些技术方法通过表达、建模，以及对立体、表面、属性、动画的显示，对数据加以可视化解释。

非问答能发link我给link譬Hadoop等源数据项目编程语言数据底层技术说

简单永洪科技技术说四面其实代表部通用数据底层技术：

Z-Suite具高性能数据析能力完全摒弃向升级(Scale-Up)全面支持横向扩展(Scale-Out)Z-Suite主要通核技术支撑PB级数据：

跨粒度计算(In-DatabaseComputing)

Z-Suite支持各种见汇总支持几乎全部专业统计函数益于跨粒度计算技术Z-Suite数据析引擎找寻优化计算案继所销较、昂贵计算都移数据存储直接计算我称库内计算(In-Database)技术减少数据移降低通讯负担保证高性能数据析

并行计算(MPP Computing)

Z-Suite基于MPP架构商业智能平台能够计算布计算节点再指定节点计算结汇总输Z-Suite能够充利用各种计算存储资源管服务器普通PC网络条件没严苛要求作横向扩展数据平台Z-Suite能够充发挥各节点计算能力轻松实现针TB/PB级数据析秒级响应

列存储 (Column-Based)

Z-Suite列存储基于列存储数据集市读取关数据能降低读写销同提高I/O 效率提高查询性能另外列存储能够更压缩数据般压缩比5 -10倍间数据占空间降低传统存储1/51/10 良数据压缩技术节省存储设备内存销却提升计算性能

内存计算

益于列存储技术并行计算技术Z-Suite能够压缩数据并同利用节点计算能力内存容量般内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至千倍通内存计算CPU直接内存非磁盘读取数据并数据进行计算内存计算传统数据处理式种加速实现数据析关键应用技术

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

请简单叙述当前最主要的云计算技术

目前应用最普及的云计算八大核心技术：

1、虚拟化技术

虚拟化是云计算最重要的核心技术之一，它为云计算服务提供基础架构层面的支撑，是ICT服务快速走向云计算的最主要驱动力。可以说，没有虚拟化技术也就没有云计算服务的落地与成功。随着云计算应用的持续升温，业内对虚拟化技术的重视也提到了一个新的高度。

2、分布式数据存储技术

云计算的另一大优势就是能够快速、高效地处理海量数据。在数据爆炸的今天，这一点至关重要。为了保证数据的高可靠性，云计算通常会采用分布式存储技术，将数据存储在不同的物理设备中。这种模式不仅摆脱了云主机的硬件设备的限制，同时扩展性更好，能够快速响应用户需求的变化。

3、编程模式

从本质上讲，云计算是一个多用户、多任务、支持并发处理的系统。高效、简捷、快速是其核心理念，它旨在通过网络把强大的服务器计算资源方便地分发到终端用户手中，同时保证低成本和良好的用户体验。在这个过程中，编程模式的选择至关重要。云计算项目中分布式并行编程模式将被广泛采用。

4、大规模数据管理

处理海量数据是云计算的一大优势。那么如何处理则涉及到很多层面的东西，因此高效的数据处理技术也是云计算不可或缺的核心技术之一。对于云计算来说，数据管理面临巨大的挑战。云计算不仅要保证数据的存储和访问，还要能够对海量数据进行特定的检索和分析。由于云计算需要对海量的分布式数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。

5、分布式资源管理

云计算采用了分布式存储技术存储数据，那么自然要引入分布式资源管理技术。在多节点的并发执行环境中，各个节点的状态需要同步，并且在单个节点出现故障时，系统需要有效的机制保证其它节点不受影响。而分布式资源管理系统恰是这样的技术，它是保证系统状态的关键。

另外，云计算系统所处理的资源往往非常庞大，少则几百台服务器，多则上万台，同时可能跨跃多个地域。且云平台中运行的应用也是数以千计，如何有效地管理这批资源，保证它们正常提供服务，需要强大的技术支撑。因此，分布式资源管理技术的重要性可想而知。

6、信息安全

调查数据表明，安全已经成为阻碍云计算发展的最主要原因之一。数据显示，32%已经使用云计算的组织和45%尚未使用云计算的组织的ICT管理将云安全作为进一步部署云的障碍。因此，要想保证云计算能够长期稳定、快速发展，安全是首要需要解决的问题。

7、云计算平台管理

云计算资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点，同时运行着数百种应用，如何有效地管理这些服务器，保证整个系统提供不间断的服务是巨大的挑战。云计算系统的平台管理技术，需要具有高效调配大量服务器资源，使其更好协同工作的能力。其中，方便地部署和开通新业务、快速发现并且恢复系统故障、通过自动化、智能化手段实现大规模系统可靠的运营是云计算平台管理技术的关键。

8、绿色节能技术

节能环保是全球整个时代的大主题。云计算也以低成本、高效率着称。云计算具有巨大的规模经济效益，在提高资源利用效率的同时，节省了大量能源。绿色节能技术已经成为云计算必不可少的技术，未来越来越多的节能技术还会被引入云计算中来。

数据管理的高效的数据管理

首先要做的是数据的采集与整合

我们面对的是大量积累的内部数据，不同阶段的数据，数据质量参差不齐；同时，还有大量的外部数据，如何获取如何使用，如何与内部数据整合发挥价值就非常重要。这里面还有一个关键问题，就是数据使用的合法性问题，大数据行业鱼龙混杂，非法买卖用户数据的现象屡禁不止。中消协曾经发布过一个报告，在接受调查的100个APP中，有91个涉嫌过度收集个人信息。

频繁发生的隐私风波也说明，当下对个人隐私的保护力度过于孱弱。我们务必厘清大数据使用与个人隐私的界限，在打通信息孤岛和保护公民个人隐私之间，有明确的法律对其进行规范。在这里，我们作为大数据行业中的一名从业者，也呼吁尽快完成数据隐私立法，保护我们每个人的个人隐私，同时也让数据的使用者能合法合规的试用数据。

第二个方面提升数据质量

就是针对大量的内外部数据，如何持续的提升数据质量。这就涉及到数据治理领域，通过技术手段来摸清数据的来龙去脉、前世今生，不断的发现数据问题，规范数据标准，不断改进不断提升数据质量。

第三个方面挖掘数据价值

有了高质量的数据，那么就要充分的挖掘数据价值，传统的BI技术，结合人工智能，实现更加自动化、智能化的数据分析和应用，以此来辅助决策。

第四个方面优化企业结构

就是如果应用上述成果，真正达到数字化转型的目标，就是推进商业模式的创新，优化业务和管理。

目前的发展阶段，大家比较重视的2个环节就是数据分析和数据治理。数据治理将为企业提供更全面更准确的数据，而数据分析将为企业的经营决策提供数据支撑，把数据变成信息、帮助企业把信息变成决策，把决策变成行动，把行动转换成更高效业务操作，从而增加企业的竞争优势。

Informatica的数据解决方案如何帮助企业的IT组织经济高效地管理数据仓库中激增的数据量？

借助Informatica平台（全球领先的独立企业数据集成平台）的强大功能，Informatica Data Archive让组织能够处理大型跨国企业通常拥有的海量数据。该软件提供的扩展性和性能，根据数据的价值将它们传送到最经济高效的存储设备中。它还提供无比的互操作性。该软件基于开放式、易于扩展的体系架构，很容易与第三方解决方案集成。

Informatica Data Archive能够帮助您的IT组织经济高效地管理数据仓库中激增的数据量。它使您能够轻松、安全地存档非活动数据，在需要时很容易访问这些数据。Informatica Data Archive提供您的IT组织有效管理数据仓库中的数据增长所需的所有功能，包括：

1. 强大的存档技术，可确保存档后的数据完整性并支持多种存档格式，实现存储层化

2. 多种方法轻松访问存档数据

3. 自动索引存档数据

4. 自动管理变化数据结构

5. 通过连接

6. 与其他存档平台、ECM及存储解决方案（如Symantec、Commvault和EMC）集成

1. 强大的存档技术实现存储层化

使用Informatica Data Archive，可以存档到另一个数据仓库实例，或存档到能极大节省存储空间的高度压缩文件格式。随着数据变旧和访问需求随时间变化，Informatica Data Archive自动将数据从一种存档格式转成另一种格式，并从一个位置迁移到另一个位置，启动多个经济高效的存储层。

Informatica Data Archive只允许存档事务数据和明细数据，这些数据是增长最快的。在维护数据完整性以及指向可能仍然存储在生产系统中的维表和聚合表的链接时执行此操作。最后 ，有些较旧的维记录也可能需要存档。Informatica Data Archive非常清楚应存档哪些类型的表来支持的存档策略。

Informatica Data Archive提供一个简单易用的图形用户界面，不需大量的配置、编写脚本或编制程序就可以轻松定义存档工作。利用提供多种存档格式和辅助功能选项的数据仓库存档解决方案，IT组织可以在存档大小、性能、应用程序可存取性以及成本之间确定一个适当的平衡点。

2. 多种方法轻松访问存档数据

不管是哪种存档格式，已存档的数据都需要能够从原始应用程序接口或通过标准接口轻松访问，以便进行报告或合规性审计。Informatica Data Archive支持使用任何报告或商业智能工具通过标准SQL/ODBC/DBC接口进行报告。该解决方案还让您选择从应用程序能够识别的数据发现门户访问数据，能够基于业务实体轻松搜索、浏览和查看已存档或已停止使用的数据，并且使用与原始应用程序接口有类似外观的接口。

3. 自动索引存档数据

在将数据存档到另一个数据仓库实例时，Informatica Data Archive自动建立和维护在生产数据仓库实例中存在的索引。当存档到高度压缩存档文件时，数据会自动进行索引并以格式存储，以便于高效存储和可扩展检索。不需对存档数据进行性能调整和维护、减少IT职员的工作时间。

4.自动管理变化数据结构

随着生产数据仓库结构不断演变，Informatica Data Archive自动更新存档数据仓库的元数据和结构。当存档到高度压缩文件格式时，Informatica Data Archive维护多个版本的元数据，与生产数据仓库结构的定期快照相对应。这样就可以基于某个时间点的数据仓库结构对存档数据执行时间点查询。根据生产数据仓库的结构变化自动管理存档数据的元数据和结构，Informatica Data Archive减少了存档基础设施所需的维护工作。

5.通用连接

如果您的组织与许多其他企业类似，则您的数据仓库和应用程序可能在不同操作系统上的多个数据库系统中运行。为了支持您的企业需求，Informatica?Data?Archive允许您管理数据仓库和使用不同数据库的应用程序的存档过程，这些数据库包括：关系型（如Oracle、DB2、Sybase、SQL?Server、Teradata、Informix）、大型机（如 IDMS、VSAM 和 IMS）、文件以及开放系统（如 Windows、Linux 和 UNIX）或大型机系统（如 z/OS 和 AS/400）上的封装 CRM 和 ERP 应用程序。

6.与其他存档平台、ECM 和存储解决方案集成

您的公司可能已经有用于电子邮件和文件的存档解决方案。此外，您的 IT 组织可能也有自己的企业内容管理 (ECM) 解决方案标准来管理您的非结构化数据。为了支持合规性需求并确保留存数据的不变和单实例存储，可以使用需要专属连接的存档 平台，如内容寻址存储 (CAS)。

为 了 让 您 的 组 织 快 速 而 精 确 地 响 应 审 计 请 求 以 及 经 济 高 效 地 长 期 留 存数据，Informatica Data Archive 允许您集中管理和发现所有类型（结构数据和非结构数据）的存档数据。这通过与现有存档、内容管理和存储解决方案（包括EMC Documentum、Symantec Enterprise Vault 和 Discovery Accelerator、CommVault Simpana 和 eDiscovery）集成来完成，以促进所有类型存档数据的集中管理和电子搜索。

Informatica Data Archive 使组织能够处理大型跨国企业通常拥有的海量数据。通过提供全面而强大的技术来轻松、安全地存档非活动数据，然后在需要时很容易访问数据，Informatica Data Archive 提供了全面的存档解决方案，可提供化、经济高效的数据仓库基础设施。