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大数据技术最关心的两个问题
论述
大数据的
五大
问题
答:
三、数据质量和管理问题
大数据时代下,数据质量的好坏直接影响到决策的准确性。如何保证数据的准确性和可靠性是一个关键问题。此外,数据管理也是一个重要问题,涉及数据的收集、存储、处理和共享等各个环节。如何建立高效的数据管理流程,确保数据的完整性和一致性是一大挑战。四、
数据驱动决策的问题
大数据...
大数据
存在哪些
问题
?
答:
2. 资源调度难题:大数据的特点之一是其生成的时间点和数据量都是不可预测的
。因此,我们需要建立一个动态响应机制,以合理调度有限的计算和存储资源。同时,考虑如何在成本最小化的同时获得理想的分析结果也是一个重要问题。3.
分析工具的局限性
:随着数据分析技术的发展,传统的软件工具已经不再适用。目...
大数据
处理
技术
中
两个
关键性的技术是什么
答:
3、数据解释
。大数据处理流程中用户最关心的是
数据处理的结果
,正确的数据处理结果只有通过合适的展示方式才能被终端用户正确理解,因此数据处理结果的展示非常重要,可视化和人机交互是数据解释的主要技术。
大数据
目前有什么
问题
?
答:
分析资源调度问题:大数据产生的时间点
,数据量都是很难计算的,这就是大数据的一大特点,不确定性。所以我们需要确立一种动态响应机制,对有限的计算、存储资源进行合理的配置及调度。另外,如何以最小的成本获得最理想的分析结果也是一个需要考虑的问题。专业的分析工具:在发展数据分析技术的同时,传统的...
大数据
挖掘分析处理的难题有哪些?
答:
其次,
技术局限性也是一个重要的问题
。传统的数据处理和分析方法可能无法有效地处理大数据。例如,传统的关系型数据库可能无法存储和查询大规模的非结构化数据。因此,需要采用新的技术和工具,如分布式存储系统(如Hadoop)和流处理技术(如Spark),以应对大数据处理的挑战。再者,
隐私和安全问题
在大数据处理...
互联网
大数据
现
关心的
是什么?
答:
第
二
层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知
技术的
发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 第三层面是实践,实践是
大数据的
最终价值体现。我将分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展...
现代
大数据技术
存在什么弊端?
答:
1、现如今,
大数据技术
存在
最大的两个
弊端就是隐私和限制。2、大数据技术的利也建立在两个弊端之中,大数据技术的利大多时候体现出“便利”这两个字,而“便利”的前提就需要贡献我们的数据;而很多时候看似大数据非常方便,但它也有诸多的限制,比如你搜索了什么类型的词条各类应用接收到这一数据后也只会...
大数据技术的
数据中心面临哪些挑战?
答:
运维效率低:Hive/HBase/Kylin基于Hadoop,Hadoop生态会带来一个非常严重的单点故障
问题
,即Hadoop体系中任何一个组件出现问题,都可能引起整个系统的不可用。使用传统的数仓对运维的要求非常高。计算效率低:主要体现在Hive和Kylin上,这
两个
数仓没有自己的存储引擎和计算引擎,这导致Hive和Kylin只能依靠堆...
大数据技术
,主要涉及哪些安全
问题
?
答:
3、规则分析 根据已有的一些漏洞库,分析规则,就很有可能发现一些新的漏洞。比起当初像一个无头苍蝇去找漏洞的时代还是要简单些。包括扫描器规则,积累的越多就能发现越多的漏洞。关于
大数据技术
,主要涉及哪些安全
问题
,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您...
再谈
大数据
行业里
的两大
误区
答:
误区一:只有搞
大数据技术
开发的,才是真正“圈内人”。笔者曾经参加过若干会议,70%是偏技术的,在场的都是国内各个数据相关项目经理和技术带头人,大家讨论的话题都是在升级CDH版本的时候有什么
问题
,在处理Hive作业的时候哪种方式更好,在Storm、Kafka匹配时如何效率更高,在Spark应用时内存如何释放这些问题。参会者都一...
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