首页  云计算知识 
大数据技术与应用

大数据技术与应用

大数据技术与应用,指的是将大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析4类核心技术,应用于教育、零售、交通、金融、家居、生物医学等行业应用场景,以此带动市场营收、激活行业创新,精益客户管理,赋能组织决策等。

新用户享受中国区域 12 个月免费套餐

大数据技术与应用
首页  云计算知识 
大数据技术与应用
大数据技术与应用

大数据技术与应用

大数据技术与应用,指的是将大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析4类核心技术,应用于教育、零售、交通、金融、家居、生物医学等行业应用场景,以此带动市场营收、激活行业创新,精益客户管理,赋能组织决策等。

新用户享受中国区域 12 个月免费套餐

大数据存储

大数据存储,表示将巨量、复杂、难于处理的数据集,持久保存到计算机中的存储方式。相比于传统数据存储模式,大数据存储能够应对多样化来源的结构化数据和非结构化数据;大数据存储对存储系统架构设计进行持续升级,其中以分布式存储取代集中式存储,并充分权衡安全性、稳定性、集成度、可扩展性、性能、成本、自动修复等多维因素,以满足应用层面计算性能的高需求,以及保障读写的高吞吐量。其主流存储引擎涵盖 HDFS, HBASE, KUDU 等。

大数据存储

大数据存储,表示将巨量、复杂、难于处理的数据集,持久保存到计算机中的存储方式。相比于传统数据存储模式,大数据存储能够应对多样化来源的结构化数据和非结构化数据;大数据存储对存储系统架构设计进行持续升级,其中以分布式存储取代集中式存储,并充分权衡安全性、稳定性、集成度、可扩展性、性能、成本、自动修复等多维因素,以满足应用层面计算性能的高需求,以及保障读写的高吞吐量。其主流存储引擎涵盖 HDFS, HBASE, KUDU 等。

大数据平台是什么

大数据平台可以处理海量数据存储、计算不间断流数据、实时计算等场景。该平台,具备容纳巨量数据、快速处理、加持数据分析、辅助数据科学家决策等功能,能够应对海量数据计算/存储、流数据实时计算等场景需求;能够一站式集成多项大数据,高效分发和处理海量数据,并助力行业客户构建和部署大数据等应用程序。典型的大数据平台包括 Hadoop 系列、Flume/Kafka、Spark、Storm、Flink 等。

大数据平台是什么

大数据平台可以处理海量数据存储、计算不间断流数据、实时计算等场景。该平台,具备容纳巨量数据、快速处理、加持数据分析、辅助数据科学家决策等功能,能够应对海量数据计算/存储、流数据实时计算等场景需求;能够一站式集成多项大数据,高效分发和处理海量数据,并助力行业客户构建和部署大数据等应用程序。典型的大数据平台包括 Hadoop 系列、Flume/Kafka、Spark、Storm、Flink 等。

大数据分析六个核心技术

大数据分析六个核心技术

可视化分析

可视化分析是一项对复杂数据进行分析的技术;其应用原理是使用自动化分析技术,来发掘不同数据源的关联价值;进而使用可视化技术,直观地展示关联数据的动态变化趋势。

数据挖掘算法

数据挖掘算法,指的是依据数据特点进行数据分析,随后有针对性地创建数据挖掘模型的一组试探法和算法类别。应用数据挖掘算法,能够发掘巨量数据中的潜在价值。常见算法包含决策树算法,k-均值聚类等。

预测性分析

预测性分析是一种通过分析当前历史数据,来预判未来事件走向的分析技术。其工作原理是先根据一组输入变量建模,再训练模型预测未来数据。常见类别涵盖回归技术、ML 技术、决策树等。

语义引擎

语义引擎由 ML 提供支持可以极其快速有效地处理大量数据;用户可以通过语义引擎在无限大的数据集里快速找到高质量信息;语义引擎已经远超传统分析工具,在一定意义上来说,它可以根据用户的意图来快速高效处理大量数据。而且对于需要定期进行海量信息挖掘的用户来说,语义引擎效能显著。

数据质量管理

数据质量管理,是一种对数据从计划、集成、维护、应用等全生命周期管理的过程,并在整个周期中通过一系列管理活动来提升数据质量。一般而言,数据质量管理可分为人工比对、程序比对、统计分析3个层次。

数据仓库

数据仓库,又称企业数据仓库,信息的中央存储库,是为企业所有级别的决策提供数据支持的战略集合,也是商业智能的核心组件,主要用于汇总报告和数据分析的系统性技术。通过集成不同时段的具体数据,数据仓库可以为整个企业输出员工分析报告。

亚马逊云科技大数据优势

亚马逊云科技大数据优势

亚马逊云科技大数据优势_简单易用
简单易用
您可以使用集成式开发环境 (IDE) EMR Studio 来轻松开发、可视化和调试使用 R、Python、Scala 和 PySpark 编写的数据工程和数据科学应用程序。
亚马逊云科技大数据优势_成本低廉
成本低廉
EMR 定价简单并且可预测:您需要按照每秒使用的每个实例费率付费,每小时只需 0.187 USD 即可启动 10 个节点的 EMR 集群。您可以通过为临时工作负载选择 Amazon EC2 Spot 实例并为长时间运行的工作负载选择预留实例来节省实例成本。
亚马逊云科技大数据优势_弹性集群管理
弹性集群管理
与本地集群的僵化基础设施不同,EMR 将计算和存储分离开来,从而使您能够独立地对计算和存储进行扩展并充分利用 Amazon S3 的分层存储。借助 EMR,您可以预置一个、数百个或者数千个计算实例或容器,以处理任意规模的数据。
亚马逊云科技大数据优势_更加可靠
更加可靠
减少在调整和监控集群上所花的时间。EMR 已针对云进行调整,可持续监控您的集群 — 重试失败的任务并自动更换性能不佳的实例。集群高度可用,并且可在发生节点故障时自动进行故障转移。EMR 提供有最新的稳定开源软件版本,因此,您无需管理更新和错误修复,这就减少了问题以及维护环境所需花费的精力。
亚马逊云科技大数据优势_安全
安全
EMR 将会自动配置 EC2 防火墙设置,以控制实例的网络访问权限,并在 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 中启动集群。 服务器端加密或客户端加密可与 Amazon Key Management Service 或您自己的客户管理的密钥搭配使用。EMR 使您能够轻松启用其他加密选项,如传输中和静态加密,以及通过 Kerberos 进行强身份验证。您可以使用 Amazon Lake Formation 或 Apache Ranger 对数据库、表和列应用精细数据访问控制。
亚马逊云科技大数据优势_灵活
灵活
您可以完全控制您的 EMR 集群和单独的 EMR 任务。您可以使用自定义 Amazon Linux AMI 启动 EMR 集群,并使用脚本轻松配置集群,以安装其他第三方软件包。EMR 使您能够动态重新配置正在运行的集群上的应用程序,无需重新启动集群。此外,您还可以为单独的任务自定义执行环境,方法是在 Docker 容器中指定库和运行时依赖项并将它们与任务一起提交。

亚马逊云科技大数据技术支持

Amazon Kinesis
Amazon
Kinesis
轻松地实时收集、处理和分析视频和数据流
 

Amazon Redshift
Amazon
Redshift
使用全托管、低成本、PB级云数据仓库分析您的所有数据

Amazon Glue
Amazon
Glue
简单、可扩展且无服务器的数据集成
 

Amazon Lake Formation
Amazon Lake
Formation
数天内构建安全的数据湖
 

亚马逊云科技大数据技术支持

Amazon Kinesis
Amazon Kinesis
轻松地实时收集、处理和分析视频和数据流

Amazon Redshift
Amazon Redshift
使用全托管、低成本、PB级云数据仓库分析您的所有数据

Amazon Glue
Amazon Glue
简单、可扩展且无服务器的数据集成

Amazon Lake Formation
Amazon Lake Formation
数天内构建安全的数据湖

准备好免费体验亚马逊云科技大数据相关技术了吗?

新用户注册,可免费体验 12 个月

准备好免费体验亚马逊云科技大数据相关技术了吗?

新用户注册,可免费体验 12 个月

欢迎加入亚马逊云科技培训中心

从 0 到 1 轻松上手云服务,获取更多官方开发资源及培训教程

欢迎加入亚马逊云科技培训中心

从 0 到 1 轻松上手云服务,获取更多
官方开发资源及培训教程