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大数据时代文献综述（一）引言概述：随着信息技术的不断发展和数据的大规模积累，大数据时代正以前所未有的速度产生着深远的影响。
在这个时代，大数据的应用已经渗透到诸多领域，如金融、医疗、交通等，给社会带来了诸多的机遇和挑战。
本文旨在通过文献综述的方式，介绍大数据时代的概念以及其主要特点，分析大数据对经济社会发展的影响，并总结目前相关研究的主要问题和趋势。
正文内容：一、大数据时代的概念和特点1. 大数据的定义和范围2. 大数据的四个特点：大量性、高速性、多样性和价值密度3. 大数据的数据源和采集技术4. 大数据的存储和处理技术5. 大数据的隐私与安全问题二、大数据对经济发展的影响1. 大数据在市场营销中的应用及效果2. 大数据对企业决策的支持作用3. 大数据对商业模式创新的推动4. 大数据对供应链管理的优化5. 大数据在金融行业的应用和风险管理三、大数据对社会发展的影响1. 大数据在医疗领域的应用和医疗服务的改进2. 大数据对教育领域的影响和学习模式的改变3. 大数据在城市规划和交通管理中的应用4. 大数据对环境保护与可持续发展的促进5. 大数据对政府决策与治理的影响四、大数据研究的主要问题和趋势1. 大数据的质量与准确性问题2. 大数据融合与共享的难题3. 大数据的处理与分析技术的挑战4. 大数据隐私保护的法律与伦理问题5. 大数据人才培养与研究的跨学科合作五、总结在大数据时代，大数据的产生和应用不仅带来了巨大的机遇，也带来了诸多挑战。
大数据已经对经济社会发展产生了深远影响，但同时也暴露出一系列问题。
未来，需要进一步研究与探索大数据的质量与准确性、处理与分析技术以及隐私保护等方面的问题，加强跨学科合作，培养专业人才，以更好地应对大数据时代的挑战与机遇。
文末总结。
大数据文献综述范文docx（二）引言概述：大数据在当前社会中扮演着重要角色。
本文综述了关于大数据的相关文献，分析了该领域的最新发展和趋势。
本文首先介绍了大数据的定义和特点，然后对大数据的应用领域进行了深入探讨，包括商业、医疗、社交媒体和智能交通等。
接着，本文讨论了大数据分析的关键技术和工具，包括数据挖掘、机器学习和云计算等。
其次，本文介绍了大数据在决策支持、市场预测和风险管理方面的应用案例。
最后，本文总结了目前大数据领域的挑战和未来发展方向。
正文：第一大点：大数据的定义和特点1. 什么是大数据2. 大数据的特点有哪些3. 大数据与传统数据的区别第二大点：大数据的应用领域1. 大数据在商业领域的应用2. 大数据在医疗领域的应用3. 大数据在社交媒体的应用4. 大数据在智能交通中的应用第三大点：大数据分析的关键技术和工具1. 数据挖掘在大数据分析中的应用2. 机器学习在大数据分析中的应用3. 云计算在大数据分析中的应用第四大点：大数据在决策支持、市场预测和风险管理中的应用案例1. 大数据在决策支持中的应用案例2. 大数据在市场预测中的应用案例3. 大数据在风险管理中的应用案例第五大点：大数据领域的挑战和未来发展方向1. 大数据领域目前面临的挑战2. 大数据未来的发展趋势总结：本文综述了关于大数据的相关文献，介绍了大数据的定义和特点，分析了大数据在商业、医疗、社交媒体和智能交通等领域的应用情况。
同时，本文讨论了大数据分析的关键技术和工具，以及大数据在决策支持、市场预测和风险管理等方面的应用案例。
最后，本文总结了当前大数据领域所面临的挑战，并展望了大数据的未来发展方向。
大数据时代文献综述在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业的热门话题。
大数据时代给我们带来了许多机遇和挑战，对于如何更好地利用大数据进行决策和创新，吸引了众多学者和研究者的关注。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据时代的发展趋势和应用前景。
一、大数据时代的定义和特点1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合，通常需要借助先进的技术和工具来进行存储、管理和分析。
1.2 大数据的特点大数据具有四个特点，即“四V”：Volume（规模）、Velocity（速度）、Variety（多样性）和Value（价值）。
1.3 大数据的来源大数据来自各种渠道，包括社交媒体、传感器、互联网搜索、挪移设备等，呈现出多样性和复杂性。
二、大数据时代的发展趋势2.1 数据驱动决策大数据时代强调数据驱动的决策，通过分析大数据来获取洞察和预测，匡助企业和组织做出更明智的决策。
2.2 人工智能与大数据融合人工智能技术的发展与大数据的应用相互促进，通过人工智能技术来挖掘和分析大数据，实现更高效的数据处理和应用。
2.3 数据安全和隐私保护随着大数据的应用范围不断扩大，数据安全和隐私保护问题日益凸显，如何确保数据的安全性和隐私性成为大数据时代的重要课题。
三、大数据时代的应用领域3.1 金融行业金融机构利用大数据技术进行风险管理、市场分析和客户画像等，提高业务效率和风险控制能力。
3.2 医疗健康医疗健康领域通过大数据分析来实现个性化诊疗、疾病预测和药物研发，提升医疗服务水平和效率。
3.3 零售行业零售企业通过大数据分析来了解消费者需求、优化供应链、提升销售效率，实现精准营销和客户关系管理。
四、大数据时代的挑战与解决方案4.1 数据质量与一致性大数据时代面临着数据质量和一致性的挑战，需要建立数据管理和质量控制机制来确保数据的准确性和可靠性。
4.2 技术人材短缺大数据技术的快速发展导致技术人材短缺，需要加强教育培训和技术创新，培养更多的大数据专业人材。
大数据时代文献综述引言：随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据时代的到来给各个领域带来了巨大的机遇和挑战。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据的定义、特点、应用领域以及对社会和经济的影响。
一、大数据的定义和特点1.1 定义：大数据是指规模庞大、类型繁多且难以处理的数据集合。
它具有三个特点：数据量大、数据类型多样、数据处理难度高。
1.2 特点：大数据的特点主要体现在以下几个方面：（1）数据量大：大数据的数据量通常以TB、PB、EB甚至更大的规模来衡量。
（2）数据类型多样：大数据包含结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML文档、日志文件）和非结构化数据（如文本、图象、音频、视频等）。
（3）数据处理难度高：由于大数据的规模庞大且类型繁多，传统的数据处理方法已经无法胜任，因此需要借助新的技术和算法来处理大数据。
二、大数据的应用领域2.1 金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛。
通过对大量的金融数据进行分析，可以匡助银行和金融机构更好地了解客户需求、预测市场趋势、进行风险评估和欺诈检测等。
2.2 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用可以匡助提高医疗服务质量和效率。
通过分析大量的医疗数据，可以实现个性化医疗、疾病预测和药物研发等。
2.3 零售业：大数据在零售业的应用可以匡助企业更好地了解消费者需求、优化供应链管理、提高销售额和客户满意度等。
2.4 交通运输：大数据在交通运输领域的应用可以匡助提高交通运输效率和安全性。
通过分析大量的交通数据，可以实现交通拥堵预测、交通信号优化和智能导航等。
2.5 媒体传媒：大数据在媒体传媒领域的应用可以匡助媒体机构更好地了解受众需求、优化内容推荐和广告投放等。
三、大数据对社会和经济的影响3.1 社会影响：大数据的发展对社会产生了深远的影响。
它改变了人们的生活方式，提高了社会管理的效率，促进了社会的创新和发展。
3.2 经济影响：大数据的应用对经济产生了重要的影响。
《大数据系统综述》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，大数据已成为全球范围内的研究热点。
大数据系统作为一种集成海量数据处理、存储和管理的系统，正日益显现出其重要价值。
本文将对大数据系统的核心组成、技术应用以及未来发展趋势进行全面的综述，为相关领域的读者提供一个全面的参考和指引。
二、大数据系统的核心组成大数据系统通常包括数据收集、数据处理、数据存储、数据分析及数据展示等多个核心模块。
1. 数据收集：通过爬虫、API接口、数据库同步等方式，从各种来源获取结构化、半结构化及非结构化数据。
2. 数据处理：对收集到的数据进行清洗、转换、加工等操作，以供后续分析使用。
3. 数据存储：采用分布式文件系统或数据库管理系统，将数据进行高效存储和管理。
4. 数据分析：利用各种算法和工具，对数据进行深度挖掘和分析，以发现数据中的潜在价值。
5. 数据展示：将分析结果以图表、报告等形式进行展示，以便用户理解和决策。
三、大数据系统的技术应用1. 分布式处理技术：通过将计算任务分散到多个节点上，实现数据的并行处理和高效计算。
2. 存储技术：采用HDFS（Hadoop分布式文件系统）等分布式存储技术，实现对海量数据的存储和管理。
3. 数据库技术：利用关系型数据库和非关系型数据库，满足不同类型数据的存储需求。
4. 机器学习与人工智能：通过算法模型对数据进行深度挖掘和分析，发现数据中的规律和趋势，为决策提供支持。
5. 数据可视化技术：将分析结果以直观的图表形式展示，帮助用户更好地理解和分析数据。
四、大数据系统的应用领域大数据系统已广泛应用于各个领域，如金融、医疗、教育、政府等。
在金融领域，大数据系统可用于风险控制、客户画像、欺诈检测等方面；在医疗领域，大数据系统可用于疾病预测、患者管理、药物研发等方面；在教育领域，大数据系统可用于学生行为分析、课程优化等方面；在政府领域，大数据系统可用于城市管理、公共安全等方面。
五、未来发展趋势1. 技术融合与创新：大数据将与人工智能、物联网等新兴技术深度融合，形成更加强大的数据处理和分析能力。
大数据综述
大数据综述
1.引言
本章将介绍大数据的概念、发展背景以及其在不同领域的应用。
同时还将探讨大数据对企业和社会带来的影响。
2.大数据的定义和特点
本章将详细介绍大数据的定义以及其特点。
包括数据的量大、
速度快、多样性等特点。
3.大数据的收集与管理
本章将介绍大数据的收集和管理方法。
包括传统数据收集方式
以及新兴的数据获取技术。
4.大数据的存储与处理
本章将详细介绍大数据的存储与处理方法。
包括云计算、分布
式存储技术以及大数据处理框架等内容。
5.大数据的分析与挖掘
本章将探讨大数据分析与挖掘的方法和技术。
包括数据挖掘算法、机器学习方法以及可视化技术等内容。
6.大数据在企业中的应用
本章将详细介绍大数据在企业中的应用案例。
包括市场营销、客户关系管理、供应链管理等领域的应用。
7.大数据在社会中的应用
本章将探讨大数据在社会中的应用案例。
包括城市管理、交通规划、医疗健康等领域的应用。
8.大数据的风险与挑战
本章将详细介绍大数据的风险与挑战。
包括隐私保护、数据安全以及伦理道德等问题。
9.大数据的未来发展趋势
本章将展望大数据的未来发展趋势。
包括与大数据的结合、边缘计算等新兴技术对大数据的影响。
10.结论
本章将对全文进行总结，并给出对大数据发展的展望。
附件：
本文档涉及附件的列表，包括图表、数据集等。
法律名词及注释：
本文涉及的法律名词及其对应的注释列表，确保读者对相关法律概念的理解。
大数据文献综述随着信息技术的飞速发展，数据的产生和积累速度呈指数级增长，大数据已经成为当今社会各个领域关注的焦点。
大数据不仅改变了我们获取、处理和分析信息的方式，也为科学研究、商业决策、社会治理等带来了前所未有的机遇和挑战。
本文将对大数据相关的文献进行综合梳理和分析，旨在全面了解大数据的概念、特点、技术架构以及其在不同领域的应用和影响。
一、大数据的概念与特点大数据的概念最早由知名咨询公司麦肯锡提出，其定义为：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
海量的数据规模是大数据最显著的特点之一。
在当今数字化时代，数据的生成来源极为广泛，包括互联网、物联网、社交媒体、金融交易、医疗记录等。
这些数据的总量已经达到了 PB 级甚至 EB 级，远远超出了传统数据处理技术的处理能力。
快速的数据流转意味着数据的产生和更新速度非常快。
在一些实时应用场景中，如金融交易、物流监控等，数据需要在极短的时间内被处理和分析，以做出及时的决策。
多样的数据类型也是大数据的重要特点。
除了传统的结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），大数据还包含大量的半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
价值密度低则是指在海量的数据中，真正有价值的信息往往只占很小的比例。
因此，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息成为了大数据处理的关键挑战之一。
二、大数据的技术架构大数据的处理需要一套完整的技术架构来支持，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。
数据采集是大数据处理的第一步，其目的是从各种数据源中获取数据。
常见的数据采集技术包括网络爬虫、传感器数据采集、系统日志采集等。
数据存储是大数据处理的重要环节，由于大数据的规模巨大，传统的关系型数据库已经无法满足需求。
因此，分布式文件系统（如 HDFS）和分布式数据库（如 HBase、Cassandra 等）成为了大数据存储的主流选择。
大数据时代文献综述引言：随着信息技术的快速发展，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据时代的到来给各个领域带来了巨大的机遇和挑战。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据的定义、特点、应用领域以及对社会经济发展的影响。
一、大数据的定义和特点1. 定义：大数据是指规模庞大、种类繁多、速度快、价值密度低的数据集合。
这些数据来自于各种来源，包括传感器、社交媒体、互联网等。
大数据具有高度的复杂性和多样性，需要利用先进的技术和工具进行处理和分析。
2. 特点：（1）规模庞大：大数据的规模通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超过传统数据处理能力。
（2）种类繁多：大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等。
（3）速度快：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地进行处理和分析。
（4）价值密度低：大数据中包含了大量的噪音和无用信息，需要通过数据挖掘和分析提取有价值的信息。
二、大数据的应用领域1. 商业和市场营销领域：大数据在商业和市场营销领域的应用非常广泛。
通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求和行为，制定精准的营销策略，提高销售额和市场份额。
同时，大数据还可以帮助企业进行风险管理和预测，优化供应链和物流管理。
2. 医疗和健康领域：大数据在医疗和健康领域的应用有助于提高医疗服务的质量和效率。
通过对大数据的分析，医疗机构可以实现个性化医疗，提供更精确的诊断和治疗方案。
此外，大数据还可以用于疾病监测和预测，帮助公共卫生部门及时采取措施应对突发疫情。
3. 城市管理和智能交通领域：大数据在城市管理和智能交通领域的应用可以提升城市的安全性、便利性和可持续发展水平。
通过对大数据的分析，城市管理者可以实时监测交通状况、优化交通流量，减少拥堵和交通事故。
同时，大数据还可以用于城市规划和资源分配，提高城市的整体运行效率。
4. 金融和风险管理领域：大数据在金融和风险管理领域的应用可以提高金融机构的风险控制能力和决策效率。
大数据时代文献综述引言概述：随着信息技术的迅猛发展，大数据时代已经到来。
大数据作为一种新兴的技术和应用，对于各个领域的发展和决策都具有重要的作用。
本文将从五个大点出发，对大数据时代的相关文献进行综述，以期对大数据时代的发展和应用有更深入的了解。
正文内容：1. 大数据的定义和特点1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合，传统的数据处理工具无法有效处理。
大数据的特点主要包括数据量大、数据类型多样、数据处理速度快和数据价值高等。
1.2 大数据的应用领域大数据的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、交通、能源、教育等各个领域。
例如，在金融领域，大数据可以用于风险管理、投资决策等方面；在医疗领域，大数据可以用于疾病预测、药物研发等方面。
2. 大数据的技术和方法2.1 大数据的采集和存储技术大数据的采集和存储技术包括传感器技术、云计算技术、分布式存储技术等。
这些技术可以有效地获取和存储大数据。
2.2 大数据的处理和分析方法大数据的处理和分析方法包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。
这些方法可以匡助人们从大数据中提取有价值的信息和知识。
3. 大数据的挑战和问题3.1 数据隐私和安全问题在大数据时代，数据的隐私和安全问题越来越重要。
如何保护用户的隐私和数据的安全，是大数据面临的一个重要挑战。
3.2 数据质量问题由于大数据的规模庞大，数据质量问题成为一个关键的挑战。
如何保证数据的准确性和完整性，是大数据处理中需要解决的问题之一。
4. 大数据的发展趋势4.1 人工智能与大数据的融合人工智能和大数据是相互促进的关系。
随着人工智能的发展，大数据的应用将会更加广泛，同时大数据也可以为人工智能提供更多的数据支持。
4.2 边缘计算与大数据的结合边缘计算是一种新兴的计算模式，可以将计算资源更加挨近数据源，提高数据处理的效率。
将边缘计算与大数据相结合，可以进一步提升大数据的处理能力。
5. 大数据的影响和意义5.1 对决策的影响大数据可以为决策提供更多的数据支持和参考，匡助决策者做出更准确、更科学的决策。
大数据时代文献综述引言概述：随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来。
大数据不仅仅是指数据的规模庞大，更重要的是数据的多样性、速度和价值。
在这个时代，大数据的应用已经渗透到各个领域，对于各行各业都具有重要意义。
本文将从五个大点来阐述大数据时代的相关文献综述。
正文内容：1. 大数据的概念和特点1.1 数据规模的增长：随着互联网的普及和各种传感器的广泛应用，数据规模呈指数级增长。
1.2 数据多样性的挑战：大数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据如文本、图像、音频等，对数据处理和分析提出了新的挑战。
1.3 数据速度的要求：在大数据时代，数据的产生和传输速度非常快，对实时性要求很高。
2. 大数据的应用领域2.1 金融领域：大数据在金融领域的应用主要包括风险管理、欺诈检测、智能投资等方面。
2.2 医疗保健领域：大数据在医疗保健领域的应用主要包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。
2.3 零售领域：大数据在零售领域的应用主要包括市场营销、供应链管理、智能化决策等方面。
2.4 交通领域：大数据在交通领域的应用主要包括交通流量优化、智能交通管理、智能导航等方面。
2.5 教育领域：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、学生评估、教育资源优化等方面。
3. 大数据技术和工具3.1 分布式存储和计算：大数据处理需要分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等。
3.2 数据挖掘和机器学习：大数据的挖掘和分析需要借助数据挖掘和机器学习算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等。
3.3 可视化和交互工具：大数据的可视化和交互工具可以帮助用户更好地理解和利用数据，如Tableau、PowerBI等。
4. 大数据时代的挑战和机遇4.1 数据隐私和安全：大数据时代面临着数据隐私和安全的挑战，如数据泄露、隐私保护等问题。
4.2 数据质量和可信度：大数据时代的数据质量和可信度问题是一个亟待解决的难题。
4.3 数据分析人才的需求：大数据时代需要具备数据分析能力的人才，对人才培养提出了新的要求。
大数据相关技术综述及调研大数据本身就是一个很抽象的概念，提及大数据很多人也只能从数据量上去感知大数据的规模，如: 百度每天大约要处理几十PB 的数据; Facebook 每天生成300 TB 以上的日志数据; 据著名咨询公司IDC 的统计，2011 年全球被创建和复制的数据总量为1．8 ZB( 1021 ) ，但仅仅是数据量并不能区分大数据与传统的海量数据的区别。
在2008 年《Science》杂志出版的专刊中，大数据被定义为“代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据”。
比较有影响力的Gartner 公司也给出了大数据的定义，大数据是高容量、高生成速率、种类繁多的信息价值，同时需要新的处理形式去确保判断的作出、洞察力的发现和处理的优化。
这种定义不仅是数据规模大，更重要的是如何从这些动态快速生成的数据流或数据块中获取有用的具有时效性价值的信息，但是这些数据类型众多，结构化、半结构化、非结构化的数据对已有的数据处理模式带来了巨大的挑战，其中也体现了大数据在3V 基础上发展的4V定义。
4V 定义即volume，variety，velocity，value，关于第4 个V的说法并不统一，国际数据公司( International Data Corporation，IDC) 认为大数据还应当具有价值性( value)，大数据的价值往往呈现出稀疏性的特点; 而IBM 认为大数据必然具有真实性( veracity)，这样有利于建立一种信任机制，有利于领导者的决策。
百度百科对大数据的定义是: 大数据( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的科学家Ｒauser提到一个简单的定义: 大数据就是超过了任何一个计算机处理能力的庞大数据量。
以下为大数据与传统数据应用的对比：大数据综述3 大数据的技术与处理工具从大数据比较有影响力的概念和大数据的研究现状来看，推动大数据发展的核心力量之一就是大数据的分析处理工具和技术。
因为传统的数据分析处理技术已经无法满足大数据的需求，大数据的出现也必然伴随着新的处理工具和新技术的出现。
3. 1 大数据的处理工具大数据处理技术的不断更新也促使了大数据处理工具的出现。
在大数据的处理平台中，大家最熟悉的莫过于Apache的Hadoop 的块处理平台，Hadoop 主要是基于MapＲeduce 编程框架和HDFS。
HPCC ( high perform-ance computing cluster)系统也是一种开源的分布式密集数据处理平台，主要有以下组件: a) Thor( HPCC data refinery cluster) 主要是作为一个能够并行处理跨节点的分布式文件系统进行工作，主要负责大量数据的接收、传输、连接和检索工作，对数据进行整合; b)Ｒoxie( HPCC data delivery engine) 提供了大量的高性能的多用户在线查询功能; c) ECL( enterprise control language ) 是一种适合处理大数据的功能强大的编程语言; d) ECL IDE 主要是与ECL 配合工作的，用来编码、调试、监控ECL 的程序; e) ESP( enterprise services platform) 提供了一个易用的访问ECL 查询接口，一般支持SOAP、XML、HTTP 和ＲEST 等。
Hadapt是一种高性能的自适应分析平台。
Hadoop生态圈：Spark生态圈：3. 2 大数据的处理技术从大数据的处理过程来看，大数据处理的关键技术包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用( 大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等) 。
3. 2. 1 基于数据存储的大数据处理技术在大数据处理技术方面，Google 起步比较早，自行开发了GFS，随着发展的需要又不断出现了第二代GFS———Colossus、BigTable和Megastore。
在BigTable和Megastore 的基础上诞生了Spanner，其功能主要是源于一个用GPS 和原子钟实现的时间API，这个API 能将数据中心之间的时间同步精确到10 ms以内。
基于Spanner 服务器，2012 年6 月，Google 研究院就推出被称为F1( fault tolerant distributed ＲDBMS)的新型数据库。
微软自行开发的分布式计算平台Cosmos，能够存储和分析大规模数据集，其宗旨是能够在成千上万台服务器集群上运行。
Cosmos 这个平台主要包括Cosmos 存储系统、Cosmos 执行环境和一种高级脚本语言SCOPE ( structured computationsoptimized for parallel execution) 。
作为社交网络的代表，FaceBook也在变革着自己原来的存储技术。
Facebook 推出了海量小文件的文件处理系统Haystack，同时Facebook 还结合自己的应用场景提出了实时的Hadoop 系统。
为了改善MapＲeduce 的易用性，Facebook 提出了基于Hadoop 的大型数据仓库Hive，它的目标就是简化Hadoop 上的数据聚集、Ad hoc 查询和大数据的分析等操作。
3. 2. 2 基于数据挖掘的大数据处理技术由于大数据环境下数据呈现多样化、动态异构，而且比小样本数据更有价值等特点，需要通过大数据分析与挖掘技术来提高数据质量和可信度，帮助理解数据的语义，提供智能的查询功能.针对大数据环境非结构化或半结构化的数据挖掘问题，提出针对图片文件的挖掘技术，提出一种大规模文本文件的检索与挖掘技术.针对传统分析软件扩展性差以及Hadoop 分析功能薄弱的特点，IBM 公司对Ｒ和Hadoop 进行集成.Ｒ是开源的统计分析软件，通过Ｒ和Hadoop深度集成，可进行数据挖掘和并行处理，使Hadoop获得了强大的深度分析能力. 另有研究者实现了Weka( 一种类似Ｒ的开源数据挖掘工具软件) 和MapＲeduce 的集成，可实现大数据的分析与挖掘.大数据可视化分析从上分析可知，大数据时代数据的数量和复杂度的提高带来了对数据探索、分析和理解的巨大挑战.数据分析是大数据处理的核心，但是用户往往更关心结果的展示.如果分析的结果正确但是没有采用适当的解释方法，则所得到的结果很可能让用户难以理解，极端情况下甚至会误导用户.由于大数据分析结果具有海量、关联关系极其复杂等特点，采用传统的解释方法基本不可行.目前常用的方法是可视化技术和人机交互技术.可视化技术能够迅速和有效地简化与提炼数据流，帮助用户交互筛选大量的数据，有助于用户更快更好地从复杂数据中得到新的发现.用形象的图形方式向用户展示结果，已作为最佳结果展示方式之一率先被科学与工程计算领域采用.常见的可视化技术有原位分析( In Situ Analysis) 、标签云( TagCloud) 、历史流( history flow) 、空间信息流( Spatialinformation flow) 、不确定性分析等. 可以根据具体的应用需要选择合适的可视化技术.通过数据投影、维度降解和等方法来解决大数据显示问题.另外，以人为中心的人机交互技术也是解决大数据分析结果的一种重要技术，让用户能够在一定程度上了解和参与具体的分析过程.这个既可以采用人机交互技术，利用交互式的数据分析过程来引导用户逐步进行分析，使得用户在得到结果的同时更好理解分析结果的由来，也可以采用数据起源技术，通过该技术可以帮助追溯整个数据分析的过程有助于用户理解结果.2. 3 大数据技术发展趋势随着大数据的不断发展和研究，其巨大价值在被不断挖掘的过程中，大数据技术各个环节的技术发展呈现出新的发展趋势和挑战，具体归纳如表5所示.2. 4 大数据企业解决方案为充分发挥大数据的业务价值，企业需要一个可扩展、灵活而可管理的数据基础架构.面对大数据的机遇与挑战，国内外各大公司都提出了相应大数据解决方案.3 大数据应用实例（1）保险行业并非技术创新的指示灯，然而MetLife保险公司已经投资3亿美金建立一个新式系统，其中的第一款产品是一个基于MongoDB的应用程序，它将所有客户信息放在同一个地方。
MongoDB汇聚了来自70多个遗留系统的数据，并将它合并成一个单一的记录。
它运行在两个数据中心的6个服务器上，目前存储了24TB的数据。
这包括MetLife的全部美国客户，尽管它的目标是扩大它的国际客户和多种语言，同时也可能创建一个面向客户的版本。
它的更新几乎是实时的，当新客户的数据输入时，就好像Facebook墙一样。
大多数疾病可以通过药物来达到治疗效果，但如何让医生和病人能够专注参加一两个可以真正改善病人健康状况的干预项目却极具挑战。
安泰保险目前正尝试通过大数据达到此目的。
安泰保险为了帮助改善代谢综合症患者的预测，从千名患者中选择102个完成实验。
在一个独立的实验室工作内，通过患者的一系列代谢综合症的检测试验结果，在连续三年内，扫描600,000个化验结果和18万索赔事件。
将最后的结果组成一个高度个性化的治疗方案，以评估患者的危险因素和重点治疗方案。
这样，医生可以通过食用他汀类药物及减重5磅等建议而减少未来10年内50%的发病率。
或者通过你目前体内高于20%的含糖量，而建议你降低体内甘油三酯总量。
（2）智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。
在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。
通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。
有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。
因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。
通过这个预测后，可以降低采购成本。
维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。
利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
参考文献:赵勇.大数据技术综述赵勇.大数据——时代变革旳核心驱动力.网络新媒体技术.2015年5月方巍、郑玉、徐江.大数据: 概念、技术及应用研究综述.2014涂新莉，刘波，林伟伟. 大数据研究综述. 计算机应用研究. 2014 年6 月/YingYongAnLi/10905.html13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事。
