大数据术语

大数据技术术语是指由计算机专家、运筹学家以及软件开发工程师等专业人士提出的,可以帮助解决涉及大数据分析的问题的一系列术语。大数据是指海量数据,因此使用了一系列优化的计算机处理技术来解决其规模和复杂性。

1. Hadoop:Hadoop是一种功能强大的分布式计算系统,支持海量数据的存储和分布式计算。

2. MapReduce:MapReduce是一种计算模型,用于将大量数据移动到分布式计算服务器上,以更快的速度完成数据处理任务。MapReduce可以将大量数据分散在各个计算机节点进行处理,从而提高处理数据的效率。

3. Spark:Apache Spark是Apache软件基金会发布的一种开源计算引擎,专为大数据分析设计,它支持在内存中的基于流的交互式分析以及基于集群的复杂数据处理。

4. NoSQL:NoSQL(Not Only SQL)指非关系型数据库,它可以处理大量复杂数据,并且非常适合大规模数据处理应用场景。它可以加快应用程序的使用,提升数据采集和处理的能力。

5. Hive:Apache Hive是一种数据仓库系统,用于存储和管理大规模结构化数据。它可以方便地用于分析结构化数据,使用和SQL语言非常类似的查询语言。

6. Storm:Apache Storm是Apache软件基金会发布的一款开源分布式实时处理系统。Storm可以实现海量数据处理,几乎完全为实时应用提供支持。

7. Kafka:Apache Kafka是Apache软件基金会发布的一款开源流式处理平台,可以处理实时和批处理数据。它将数据从生产者分发到消费者,支持处理大规模数据,常用于实时数据处理和日志收集等任务。

8. Flume:Apache Flume是一款分布式流式处理系统,用于收集、移动和存储数据。它可以对同一数据流中的不同类型数据分开处理,并能够实现海量数据传输。

以上是一些大数据技术术语,它们深刻地改变了当今的大数据分析领域,使之变得更加高效和可靠。

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