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大数据应用是物联网的关键技术
 

  随着宽带网络技术、Web2.0技术、应用存储技术、集群技术、存储虚拟化技术的发展,云环境下的大数据存储将成为未来数据存储的发展趋势。

  大数据的价值在于通过数据逼近现实、预测未来,从而指导人们的实践。在大数据体现价值前,需要通过一定的技术对大数据进行处理和分析。

  首先要对数据进行预处理,即通过数据清理、数据集成、数据规约及数据转换,提升数据质量,为数据处理、分析、可视化做好准备。所以预处理技术也可以分为4类:数据清理技术、数据集成技术、数据规约技术和数据转换技术。目前,针对流式数据预处理技术主要分为基于数据的技术以及基于任务的技术。

  数据预处理的目的是为了提高数据处理的效率及响应速度。目前,主要的数据处理计算模型包括 Mapreduce计算模型、DAG计算模型、BSP计算模型等。

  数据分析是通过对大数据的技术处理获取有价值的知识,为不同行业的应用提供智能服务。大数据分析技术包括分布式统计分析技术、分布式挖掘技术和深度学习。其中,分布式统计分析技术是针对已有的数据信息,分布式挖掘技术和深度学习是针对未知数据信息。

  降低大数据使用难度,有效地在大数据与用户之间传递信息,这都使大数据可视化成为必要。数据可视化( Data Visualization)运用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换为图形或图像在计算机屏幕上显示,并进交互处理。大数据可视化与传统数据可视化的不同点在于大数据可视化技术要考虑大数据的“4V”特征,能够支持交互并实时更新。

  大数据可视化技术包括数据信息的符号表达技术、数据渲染技术、数交互技术以及数据表达模型技术。

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