This article dwells on the basic characteristic features of the Big Data technologies. It is analyzed the existing definition of the "big data" term. The article proposes and describes the elements of the generalized formal model of big data. It is analyzed the peculiarities of the application of the proposed model components. It described the fundamental differences between Big Data technology and business analytics. Big Data is supported by the distributed file system Google File System technology, Cassandra, HBase, Lustre and ZFS, by the MapReduce and Hadoop programming constructs and many other solutions. According to the experts, such as McKinsey Institute, the manufacturing, healthcare, trade, administration and control of individual movements undergo the transformations under the influence of the Big Data.


翻译:本文阐述了大数据技术的基本特征,分析了“大数据”一词的现有定义,提出并描述了大数据通用正式模型的要素,分析了应用拟议模型组成部分的特殊性,说明了大数据技术和商业分析之间的根本差异,大数据得到了分布式档案系统Google档案系统技术、Cassandra、HBase、Lustre和ZFS的支持,Mapruce和Hadoop编程结构以及许多其他解决办法的支持,据McKinsey研究所等专家称,个人移动的制造、保健、贸易、管理和控制在大数据的影响下进行了转变。

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从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。
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