大數(shù)據(jù)處理技術(shù)-資料下載頁
2025-07-13 22:22本頁面
【正文】 與熱插拔、對(duì)所有數(shù)據(jù)提供多個(gè)副本的故障檢測與轉(zhuǎn)移機(jī)制和容錯(cuò)機(jī)制、SN（ShareNothing）體系結(jié)構(gòu)、中心管理、節(jié)點(diǎn)對(duì)等處理實(shí)現(xiàn)連通任一工作節(jié)點(diǎn)就是連入了整個(gè)云系統(tǒng)、與任務(wù)追蹤、數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)以節(jié)省磁盤空間同時(shí)減少磁盤IO時(shí)間等。云數(shù)據(jù)庫路線是基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫不斷升級(jí)并向云數(shù)據(jù)庫應(yīng)用靠攏，更好的適應(yīng)云計(jì)算模式，如自動(dòng)化資源配置管理、虛擬化支持以及高可擴(kuò)展性等，才能在未來將會(huì)發(fā)揮不可估量的作用。3）大數(shù)據(jù)的處理和使用新型商業(yè)智能的產(chǎn)生傳統(tǒng)針對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)處理，通過建立數(shù)據(jù)中心，建設(shè)包括大型數(shù)據(jù)倉庫及其支撐運(yùn)行的軟硬件系統(tǒng)，設(shè)備（包括服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等）越來越高檔、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP及ETL、BI等平臺(tái)越來越龐大，但這些需要的投資越來越大，而面對(duì)數(shù)據(jù)的增長速度，越來越力不從心，所以基于傳統(tǒng)技術(shù)的數(shù)據(jù)中心建設(shè)、運(yùn)營和推廣難度越來越大。另外一般能夠使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和BI工具能夠完成的處理和分析挖掘的數(shù)據(jù)，還不能稱為大數(shù)據(jù)，這些技術(shù)也不能叫大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。面對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境，包括數(shù)據(jù)挖掘在內(nèi)的商業(yè)智能技術(shù)正在發(fā)生巨大的變化。傳統(tǒng)的傳統(tǒng)商業(yè)智能技術(shù)，包括數(shù)據(jù)挖掘，主要任務(wù)舒建立比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)倉庫模型、數(shù)據(jù)挖掘模型，來進(jìn)行分析和處理不太多的數(shù)據(jù)。也許由于云計(jì)算模式、分布式技術(shù)和云數(shù)據(jù)庫技術(shù)的應(yīng)用，我們不需要這么復(fù)雜的模型，不用考慮復(fù)雜的計(jì)算算法，就能夠處理大數(shù)據(jù)，對(duì)于不斷增長的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，用戶也可以通過添加低成本服務(wù)器甚至是PC機(jī)也可以，來處理海量數(shù)據(jù)記錄的掃描、統(tǒng)計(jì)、分析、預(yù)測。如果商業(yè)模式變化了，需要一分為二，那么新商業(yè)智能系統(tǒng)也可以很快地、相應(yīng)地一分為二，繼續(xù)強(qiáng)力支撐商業(yè)智能的需求22 / 2
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