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贝叶斯 大数据 数据之间的关系 用什么集

发布时间:2019-07-03 05:00 来源:未知 编辑:admin

  非常多的,问答不能发link,不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的,编程语言的,以下就大数据底层技术说下。

  简单以永洪科技的技术说下,有四方面,其实也代表了部分通用大数据底层技术:

  Z-Suite具有高性能的大数据分析能力,她完全摒弃了向上升级(Scale-Up),全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据:

  Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算,我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动,降低了通讯负担,保证了高性能数据分析。

  Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台,她能够把计算分布到多个计算节点,再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源,不管是服务器还是普通的PC,她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台,Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力,轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

  Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市,不读取无关数据,能降低读写开销,同时提高I/O 的效率,从而大大提高查询性能。另外,列存储能够更好地压缩数据,一般压缩比在5 -10倍之间,这样一来,数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术,节省了存储设备和内存的开销,却大大了提升计算性能。

  得益于列存储技术和并行计算技术,Z-Suite能够大大压缩数据,并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地,内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算,CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速,是实现大数据分析的关键应用技术。

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