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數(shù)據(jù)管理是指數(shù)據(jù)的收集整理、組織、存儲、維護、檢索、傳送等操作,是數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)的基本環(huán)節(jié),而且是所有數(shù)據(jù)處理過程中必有得共同部分。數(shù)據(jù)處理中,通常計算比較簡單,且數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)中的加工計算因業(yè)務(wù)的不同而不同,需要根據(jù)業(yè)務(wù)的需要來編寫應(yīng)用程序加以解決。而數(shù)據(jù)管理則比較復(fù)雜,由于可利用的數(shù)據(jù)呈性增長,且數(shù)據(jù)的種類繁雜,從數(shù)據(jù)管理角度而言,不僅要使用數(shù)據(jù),而且要有效地管理數(shù)據(jù)。因此需要一個通用的、使用方便且高效的管理軟件,把數(shù)據(jù)有效地管理起來。因此需要一個通用的、使用方便且高效的管理軟件,把數(shù)據(jù)有效地管理起來。雨花臺區(qū)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理大概是
如測繪制圖管理、倉庫管理、財會管理、交通運輸管理,技術(shù)情報管理、辦公室自動化等。在地理數(shù)據(jù)方面既有大量自然環(huán)境數(shù)據(jù)(土地、水、氣候、生物等各類資源數(shù)據(jù)),也有大量社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)(人口、交通、工農(nóng)業(yè)等),常要求進行綜合性數(shù)據(jù)處理。故需建立地理數(shù)據(jù)庫,系統(tǒng)地整理和存儲地理數(shù)據(jù)減少冗余,發(fā)展數(shù)據(jù)處理軟件,充分利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)進行數(shù)據(jù)管理和處理。數(shù)據(jù)處理用計算機收集、記錄數(shù)據(jù),經(jīng)加工產(chǎn)生新的信息形式的技術(shù)。數(shù)據(jù)指數(shù)字、符號、字母和各種文字的**。數(shù)據(jù)處理涉及的加工處理比一般的算術(shù)運算要***得多。六合區(qū)貿(mào)易數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢數(shù)據(jù)排序:把數(shù)據(jù)按一定要求排成次序。
在數(shù)據(jù)準備階段,將數(shù)據(jù)脫機輸入到穿孔卡片、穿孔紙帶、磁帶或磁盤。這個階段也可以稱為數(shù)據(jù)的錄入階段。數(shù)據(jù)錄入以后,就要由計算機對數(shù)據(jù)進行處理,為此預(yù)先要由用戶編制程序并把程序輸入到計算機中,計算機是按程序的指示和要求對數(shù)據(jù)進行處理的。所謂處理,就是指上述8個方面工作中的一個或若干個的組合。***輸出的是各種文字和數(shù)字的表格和報表。數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)已***地用于各種企業(yè)和事業(yè),內(nèi)容涉及薪金支付,票據(jù)收發(fā)、***和庫存管理、生產(chǎn)調(diào)度、計劃管理、銷售分析等。它能產(chǎn)生操作報告、金融分析報告和統(tǒng)計報告等。數(shù)據(jù)處理技術(shù)涉及到文卷系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)等方面的技術(shù)。
此外,由于數(shù)據(jù)或信息大量地應(yīng)用于各種各樣的企業(yè)和事業(yè)機構(gòu),工業(yè)化社會中已形成一個**的信息處理業(yè)。數(shù)據(jù)和信息,本身已經(jīng)成為人類社會中極其寶貴的資源。信息處理業(yè)對這些資源進行整理和開發(fā),借以推動信息化社會的發(fā)展。數(shù)據(jù)處理工具根據(jù)數(shù)據(jù)處理的不同階段,有不同的專業(yè)工具來對數(shù)據(jù)進行不同階段的處理。在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換部分,有專業(yè)的ETL工具來幫助完成數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換和加載,相應(yīng)的工具有Informatica和開源的Kettle。在數(shù)據(jù)存儲和計算部分,指的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等工具,有Oracle,DB2,MySQL等**廠商,列式數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)的背景下發(fā)展也非???。根據(jù)數(shù)據(jù)處理的不同階段,有不同的專業(yè)工具來對數(shù)據(jù)進行不同階段的處理。
采集在大數(shù)據(jù)的采集過程中,其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高,因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作,比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶,它們并發(fā)的訪問量在峰值時達到上百萬,所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計。統(tǒng)計/分析統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫,或者分布式計算集群來對存儲于其內(nèi)的大量數(shù)據(jù)進行普通的分析和分類匯總等,以滿足大多數(shù)常見的分析需求,在這方面,一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存儲Infobright等,而一些批處理,或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大,其對系統(tǒng)資源,特別是I/O會有極大的占用。而且它提供高傳輸率來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù),適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。秦淮區(qū)什么是數(shù)據(jù)處理便捷
數(shù)據(jù)處理是從大量的原始數(shù)據(jù)抽取出有價值的信息,即數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息的過程。雨花臺區(qū)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理大概是
挖掘與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是,數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題,主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進行基于各種算法的計算,從而起到預(yù)測的效果,從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜,并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大,還有,常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主 [2] 。雨花臺區(qū)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理大概是
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