***大数据处理

本篇文章给大家分享***大数据分布式技术，以及***大数据处理对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据技术有哪些类型
• 2、什么是分布式音视频系统?
• 3、什么是大数据技术?
• 4、大模型数据集

大数据技术有哪些类型

大数据***集技术 大数据***集技术涉及通过RFID、传感器、社交网络交互以及移动互联网等多种方式获取结构化、半结构化和非结构化的海量数据。这些数据是大数据知识服务模型的基础。技术突破包括高速数据爬取、数据整合技术以及数据质量评估模型开发。

大数据技术类型：分布式存储（hdfs、hbase、cassandra）、分布式计算（mapreduce、spark、flink）、数据处理与分析（sql-on-hadoop、nosql 数据库、机器学习和人工智能）、数据集成（apache nifi、data lake、数据仓库）以及数据治理（数据目录、数据质量管理、数据安全）。

大数据技术主要分为以下几大类： 大数据存储技术：这包括数据仓储技术以及Hadoop等分布式存储解决方案。 大数据处理技术：涉及Hadoop等大数据处理框架，以及SQLonhadoop等数据查询和分析技术，它们支持复杂的数据查询和交互式分析。

大数据技术可以分为数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。以下是详细介绍：数据收集：在大数据的生命周期中，数据***集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的***集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

大数据分析与挖掘技术：这些技术包括统计分析、数据挖掘算法、机器学习、模式识别等，用于从大数据中提取有价值的信息和知识。 大数据展现与应用技术：包括大数据检索、数据可视化、大数据应用开发等方面，这些技术使得大数据的分析和洞察能够以用户友好的方式展示，并转化为实际应用。

大数据技术的种类 大数据技术是一系列工具和技术，用于处理和分析海量数据集，这些数据集通常超出传统数据库和软件工具的处理能力。大数据技术主要有以下几种类型： 分布式文件系统 分布式文件系统将数据存储在多个服务器上，从而实现数据的横向扩展。

什么是分布式音***系统?

分布式音***系统双向控制链路，具备双向控制链路，因此在不需要额外增加设备的情况下，就可以通过系统运算中心单元，可获取终端的各种状态，如投影机的灯泡时长、外接设备的第三方操作信息等，任意格式反馈到屏、软件，以及获得授权情况下微信或者邮箱，极大的便利了系统的维护。

搭建完整的分布式系统，需六要素。首为输入节点，即音***输入节点（encoder）。此节点负责将音***信号转换为IP码流，供通讯、传输及存储使用。次为输出节点，即音***输出节点（decoder）。此节点将码流信号解压，转化回可供显示图像声音的音***信号。

分布式系统是建立在网络上的软件系统。 处理协助任务，然后整合结果。在分布式系统中，一组独立的计算机向用户呈现一个统一的整体，就像一个系统一样。系统具有多种通用的物理和逻辑资源，可以动态分配任务，分散的物理和逻辑资源可以通过计算机网络实现信息交换。

什么是大数据技术?

1、大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2、大数据技术定义：它是指从各种类型的数据中迅速提取有价值信息的能力。 技术构成：适用于大数据的技术包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘工具、分布式文件系统、分布式缓存数据库、云计算平台、互联网，以及可扩展的存储系统等。

3、大数据技术是指通过特定技术处理难以用常规手段管理和处理的数据集的技术体系。在现代社会，数据无处不在，从社交媒体的用户行为记录、电子商务平台的交易数据，到科研实验的海量结果，这些数据规模庞大、类型多样且增长迅速。大数据技术应运而生，专门用于解决这类数据的收集、存储、处理和分析难题。

大模型数据集

获取大模型数据集的最靠谱方式包括hugging face、github、kaggle等平台。在获取之前，重要的是要明确了解所需数据集的用途和性质。

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种巨大的模型规模为其提供了强大的表达能力和学习能力，使其能够处理更加复杂的任务和数据。

MedBench是一个大规模且高质量的中文医疗大模型评测数据集，它涵盖了医学语言理解、生成、知识问答、复杂推理与***等五大维度。该数据集共包含15项任务、20个数据集和30万道题目，旨在为中文医疗大模型提供客观、科学的性能评估。

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