大数据技术中不属于storm的应用场景

简述信息一览：

1、分布式处理技术，分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。云技术，大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数数百或甚至数万的电脑分配工作。

2、计算机技术：包括计算机硬件、操作系统、编程语言、数据库等方面的技术，网络技术：包括网络拓扑结构、协议、安全等方面的技术，通信技术：包括移动通信、卫星通信、光纤通信等方面的技术。

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3、大数据***集技术：这涉及到智能感知层，包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系以及软硬件资源接入系统。这些技术协同工作，实现对结构化、半结构化、非结构化数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理。

4、大数据技术包括Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系和Spark生态体系。具体如下： Java基础：涵盖Java语法、面向对象编程、常用类和工具类、***框架、异常处理、文件和IO流、移动应用管理系统、网络通信、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性以及通讯录系统等。

1、误区二：只有大数据才能拯救世界大数据目前的技术和应用都是在数据分析、数据仓库等方面，主要针对OLAP（Online Analytical System），从技术角度来说，包含我总结的两条腿：一条腿是批量数据处理（包括MR、MPP等），另一条腿实时数据流处理（Storm、内存数据库等）。

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2、所以数据在精不在多，重点是要达成的任务，不是储存的数量。数据非常客观 ***集数据的软硬件，是人为设计的，因此不可能做到绝对的客观。手机停留在某个画面，就代表你在欣赏这个内容吗？很难说，或许你只是在跟旁边的朋友聊天。

3、大数据误区大数据拥有数据很多人认为拥有数据，尤其是拥有大量数据，就是大数据。这绝对不是真的。大量的数据并不是大数据。但是，保险公司可以利用气象大数据预测自然灾害，调整自然灾害相关的保险费率，从而发展其他商业价值，形成大数据的商业环境。

大数据中可以用来实现流计算的技术是Storm、Flink、Spark Streaming。Storm的设计理念就是把和具体业务逻辑无关的东西抽离出来，形成一个框架，比如大数据的分片处理、数据的流转、任务的部署与执行等，开发者只需要按照框架的约束，开发业务逻辑代码，提交给框架执行就可以了。

大数据的技术框架主要包括分布式存储、分布式计算、流计算、数据挖掘与分析以及数据可视化等关键技术。

云计算技术：云计算技术为大数据处理提供了基础架构，使得数据处理和分析可以在灵活、可扩展的环境中进行，同时降低了成本。它还能够处理复杂分析任务和控制大量数据流，是大数据技术不可或缺的组成部分。数据安全与隐私保护技术：随着数据量的激增，数据安全和隐私保护变得尤为重要。

大数据技术的关键技术包括：云计算、大数据存储、分布式处理、数据挖掘、机器学习、流处理、数据可视化、数据管理、ai/ml、iot 和边缘计算，可用于存储、处理和分析海量数据以获得有价值的见解。

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