大数据处理的最终目的

文章阐述了关于大数据处理俗称为什么系统，以及大数据处理的最终目的的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、大数据分为哪三类
• 2、大数据操作系统
• 3、大数据计算体系的基本层次是什么
• 4、常见的数据系统有哪些
• 5、大数据系统及分析技术

大数据分为哪三类

1、大数据的类型大致可分为三类：传统企业数据、机器和传感器数据、社交数据。传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

2、大数据分为系统日志***集系统、网络数据***集系统、数据库***集系统这三类。大数据（bigdata），IT行业术语，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。

3、系统日志***集系统：这类大数据系统专注于收集和分析系统日志数据，以监控和管理信息系统的运行状态。网络数据***集系统：这类系统主要捕获和处理来自网络的信息，包括社交媒体数据、网页内容、用户行为等。

大数据操作系统

1、大数据操作系统（英文：BigData-Operating System）是一款全流程、可视化、智能化的企业级大数据操作系统。其亮点主要有三个方面：开创了面向数据流程的架构（DPOA）的方***，基于既定的业务逻辑，DPOA定义相应的数据处理流程，并自动生成底层技术架构，将业务语言转化为大数据处理语言。

2、大数据平台一般***用大数据操作系统，它是一款全流程、可视化、智能化的企业级大数据操作系统。

3、数据库操作系统主要有以下几种：Oracle、Microsoft SQL Server、IBM DBMySQL、PostgreSQL等。 Oracle：Oracle数据库是Oracle公司的一款关系数据库管理系统，广泛应用于企业级应用。它支持大量用户同时访问数据，具有高度的可靠性和安全性。

4、通过乾坤大数据产品可以查询用户的通信行为信息，包括用户的设备信息、通话记录、行为偏好、轨迹记录等。乾坤大数据操作系统（QKOS）由美亚柏科乾坤院打造，是以资源为中心的操作系统，围绕“***、治、学、管、用”，实现资源的全生命周期管控，为用户、生态伙伴提供安全可靠高效的大数据智能化服务。

大数据计算体系的基本层次是什么

1、该体系的基本层次包含物理数据层、概念数据层、逻辑数据层。物理数据层。物理数据层是数据库最里面的一层，是物理存贮设备上实际存储的数据的***。这些数据是最原始数据，也是供用户加工的对象。物理数据层由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组合而成。概念数据层。

2、大数据计算系统可以概括为三个基本层次：数据应用系统、数据处理系统和数据存储系统。 计算的整体架构。HDFS （Hadoop分布式文件系统）（1）设计思路：分而治之，将大文件以分布式的方式存储在大量的服务器中，以分而治之的方式方便海量数据的计算和分析。

3、数据存储系统、数据处理系统。数据存储系统：主要负责数据的存储。数据处理系统：主要负责数据的处理。数据应用系统：主要负责数据的运用。

常见的数据系统有哪些

常见的数据系统有：关系型数据库系统、非关系型数据库系统、数据仓库系统以及大数据平台。关系型数据库系统是目前最为流行的数据系统之一。它***用表格的形式管理数据，通过结构化查询语言（SQL）进行数据操作和管理。这种系统的特点是数据之间的关系清晰、易于维护，适用于处理大量结构化数据。

Oracle数据库系统：Oracle是由甲骨文公司开发的关系数据库管理系统，广泛应用于企业级应用。它支持大量用户和数据，具备高度的可靠性和安全性。Oracle提供了丰富的功能和工具，支持大型数据库和数据仓库的创建和管理。 MySQL数据库系统：MySQL是一个开源的关系数据库管理系统，广泛应用于Web应用程序。

数据库管理系统有Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL、SQLite等。Oracle Oracle是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统，是目前最大的企业级数据库管理系统之一，在大型企业中应用广泛，它的功能完善，可以管理大量的数据，包括数据库、表、存储过程、数据文件、数据库连接和安全等。

SQL Server是由微软开发的一个广泛使用的关系数据库管理系统。它提供了全面的数据管理功能，包括高级分析服务、数据仓库解决方案和云服务。SQL Server以其易管理性、高可用性和集成的业务智能工具而受到企业用户的青睐。 PostgreSQL PostgreSQL是由EnterpriseDB开发的开放源代码的对象-关系型数据库管理系统。

大数据系统及分析技术

1、图数据处理系统专门用于表示事物之间关系的图数据操作，如图数据的存储、查询、分类等。深度学习和知识计算是大数据分析的基础，深度学习利用层次化架构学习对象的多层表达，解决抽象问题，知识计算则从大数据中抽取有价值的知识并构建知识库。

2、存储技术/： 分布式系统（HDFS、键值系统）、NoSQL数据库及云存储，支持大规模存储。大数据存储技术路径多元，如分布式架构的Hadoop和MPP混合架构，前者强调稳定性和扩展性，后者追求高性能和灵活性。数据分析挖掘集统计、AI与数据库技术于一体，计算框架涵盖批处理、流处理、交互式等多元形态。

3、大数据分析系统的第一个功能是数据收集和存储。在这个阶段，系统需要能够从各种来源收集数据，并将其存储在可靠和安全的环境中。这包括传感器数据、社交媒体数据、日志文件等等。同时，系统还需要具备高效的数据清洗和预处理功能，以确保数据的准确性和一致性。

4、分布式处理技术 分布式处理技术使得多台计算机通过网络连接，共同完成信息处理任务。这种技术能够将数据和计算任务分散到不同的地点和设备上，提高处理效率。例如，Hadoop就是一个流行的分布式处理框架。云技术 云技术为大数据分析提供了强大的计算能力。

5、数据收集和存储技术：这包括数据挖掘、数据清洗、数据预处理和数据仓库等技术，它们的作用是收集、整理和存储海量数据，确保数据为后续分析做好准备。 分布式计算技术：由于大数据的处理量巨大，分布式计算技术成为必要选择。

6、大数据技术主要包括以下几个方面： 数据***集：通过ETL（Extract， Transform， Load）工具，实现对分布在不同异构数据源中的数据，如关系型数据库、非关系型数据库等，进行抽取、转换和加载，最终存储到数据仓库或数据湖中，为后续的分析和挖掘提供数据基础。

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