导图社区 大数据技术层面思维导图
关于大数据技术层面思维导图,数据层面内容的分类、分析、处理、挖掘以及如何实现对于海量数据的大规模处理。
分组交换具有无建立时延、线路利用率高、存储管理得到简化等优点,但同时也有存在传输时延、需要额外的信息量等缺点。
报文交换具有无需建立连接、动态分配线路、提高线路可靠性等优点,同时也也会有转发时延、缓存空间需求大这两个缺点。
电路交换具有通信时延小、有序传输、没有冲突等优点,同时也会有建立连接时间长、线路独占导致效率低等缺点。
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大数据技术层面
数据采集与预处理
将
分布在
易构数据源
关系数据
平面数据文件
抽取到
临时中间层
清洗
转换
集成
加载
数据仓库
数据集市
数据存储和管理
工具
分布式文件系统
数据库
云数据库
关系数据库
NoSQL数据库
实现
结构化
半结构化
非结构化
数据处理与分析
利用
分布式并行编程模型
计算框架
结合
机器学习
数据挖掘算法
海量数据
茫茫无穷的数据量
处理
分析
数据安全与隐私
并行
挖掘
学术价值
商业价值
巨大的
构建
数据安全体系
隐私保护体系
有效保护
数据安全
个人隐私