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【pdf】大数据系统综述

[日期:2017-04-20] 来源:  作者: [字体: ]

大数据系统综述资料下载:temp_17042017323881.pdf

  摘要:随着科学、技术和工程的迅猛发展, 近 20 年来, 许多领域 (如光学观测、光学监控、健康医护、传感器、用户数据、互联网和金融公司以及供应链系统) 都产生了海量的数据 (更恰当的描述或许是 \无限" 的数据, 例如, 在光学观测和监控等应用中, 数据都是源源不断而来的, 形成了 \数据灾难"), 大数据的概念也随之再次引起重视. 与传统的数据相比, 除了大容量等表象特点, 大数据还具有其他独特的特点, 例如大数据通常是无结构的, 并且需要得到实时分析, 因此大数据的发展需要全新的体系架构, 用于处理大规模数据的获取、传输、存储和分析. 本文对大数据分析平台进行了尽可能详尽的文献调研, 首先介绍了大数据的基本定义和大数据面临的一些挑战; 然后提出了大数据系统框架, 将大数据系统分解为数据生成、数据获取、数据存储和数据分析等 4 个模块, 这 4 个模块也构成了大数据价值链; 随后讨论了学术界和工业界中和大数据相关的方法和机制; 最后介绍了典型的大数据系统基准和大数据的一些科学问题. 本文意图为非专业读者提供大数据的全景知识, 也为高级读者定制自己的大数据解决方案提供辅助思想, 希望能够对大数据相关的科技和工程人员起到一些参考作用.

 

  1 引言

  近年来, “大数据” 已广为人知, 并被认为是信息时代的新 “石油”, 这主要基于两点共识. 首先,在过去 20 年间, 数据产生速度越来越快. 据国际数据公司 IDC 报道 [1], 2011 年产生和复制的数据量超过 1.8 Z 字节, 是过去 5 年数据增长的 9 倍, 并将以每两年翻倍的速度增长. 其次, 大数据中隐藏着巨大的机会和价值, 将给许多领域带来变革性的发展. 因此, 大数据研究领域吸引了产业界、政府和学术界的广泛关注. 例如, 产业界报告 [2] 和公共媒体 (Economists [3]1), New York Times [4], 美国国家公共广播电台 [5, 6]) 中充斥了大数据的相关信息; 政府部门设立重大项目加速大数据的发展 [7]; Nature2)和Science3) 等期刊也发表了大数据挑战相关的论点. 毫无疑问, 大数据时代已经到来.

 

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