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大数据处理的技术路线

xiaofei
大数据技术
2025-02-01 16:00:56
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接下来为大家讲解大数据处理的技术路线，以及大数据处理技术的三个类型涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

1、数据恢复哪些需要重点关注?
2、想转行到大数据开发需要学习哪些技术?
3、大数据存储与应用特点及技术路线分析
4、大数据核心技术有哪些
5、细数中文大模型开源界的6条技术路线
6、大数据技术包括哪些

数据恢复哪些需要重点关注?

1、数据恢复中需要注意的问题：数据恢复过程中最怕被误操作而造成二次破坏，造成恢复难度陡增。数据恢复过程中，禁止往源盘里面写入新数据的。不要做DskChk磁盘检查。

2、数据丢失后，要严禁往需要恢复的分区里面存新文件。最好是关闭下载工具，不要上网，不必要的应用程序也关掉，再来扫描恢复数据。

（图片来源网络，侵删）

3、请关注其性质，如是否个人行为，是否拥有研究能力。关注是否有完备的工作流程。关注是否有专业的数据恢复工程师关注数据有没有可能被二次破坏关注价格体系是否透明、标准。可实地考察其办公环境。

4、- **使用有效软件恢复**：选择如Superrecovery这类具有强大恢复功能的软件。双击打开软件，设置恢复数据的位置、扫描方式和类型。预览扫描结果，确认所需文件后恢复。若未找到，尝试深度扫描功能。- **使用系统功能恢复**：对于普通删除操作，回收站是有效恢复工具。打开回收站，筛选并还原所需文件。

5、不要进行重建分区操作分区表破坏或分区被删除之后，如果直接使用分区表重建工具直接建立或者格式化分区，很容易破坏原先分区的文件分配表或文件记录表等重要区域，造成恢复难度增加。

（图片来源网络，侵删）

6、除了关注数据恢复所需的时间外，我们还应该注重预防措施，如定期备份、使用可靠的存储设备等。数据恢复所需的时间取决于多个因素，包括U盘容量、格式化方式、数据丢失原因等。了解这些关键因素可以帮助我们更好地评估数据恢复的时间，并***取适当的恢复方法。预防措施和定期备份也是保护重要数据的关键。

想转行到大数据开发需要学习哪些技术?

1、如果要学习大数据，不管你是零基础，还是有一定的基础，都是要懂至少一种计算机编程语言，因为大数据的开发离不开编程语言，不仅要懂，还要精通！但这门编程语言不一定是java。比如说，如果你主攻Hadoop开发方向，是一定要学习java的，因为Hadoop是由java来开发的。

2、首先要学习Java基础，学大数据课程之前要先学习一种核算机编程言语。Java是大数据学习需求的编程言语根底，由于大数据的开发根据常用的高档言语。而且不论是学习hadoop，还是数据发掘，都需求有编程言语作为基础。因而，假如想学习大数据开发，把握Java基础是必不可少的。

3、会一门基础语言：java/python/scala：如果是java相关开发转大数据，那实在是太容易了，这一项就可以略过了。分布式存储及调度理论：hdfs、yarn的理论要理解且熟记，这些对于学习spark 或者hive 以及sql的优化是最最基础的知识。

4、丰富的数据开发经验，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验。熟悉SQL，有一定的SQL性能优化经验。熟练掌握Java语言，MapReduce编程，脚本语言Shell/Python/Perl之一。业务理解力强，对数据、新技术敏感，对云计算、大数据技术充满热情。

大数据存储与应用特点及技术路线分析

大数据技术涵盖了数据处理的全流程，从数据的***集、存储、处理到分析和呈现，每一个环节都至关重要。首先，数据收集是大数据生命周期的起点，主要源自管理信息系统、Web信息系统等四种渠道。数据存储方面，根据数据类型，分为处理结构化、半结构化和混合数据的三种技术路线。

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。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的***集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

数据存取则***用了不同的技术路线，大致可以分为三类：一是针对大规模结构化数据的处理；二是针对半结构化和非结构化数据的处理；三是处理结构化和非结构化混合的大数据。基础架构方面，云存储和分布式文件存储等技术被广泛应用。

对于从互联网抓取的数据，技术能力是关键，既要有能力获得足够大的量，又要有能力筛选出有用的内容。对于从第三方获取的数据，需要特别关注数据交易的稳定性。数据从哪里来是分析大数据应用的起点，如果一个应用没有可靠的数据来源，再好、再高超的数据分析技术都是无本之木。

分布式架构与MPP架构分析两种架构均依赖于大量普通机器以满足大数据处理需求，但它们在管理任务执行时，对磁盘、内存和CPU的使用方式不同，从而导致了在应用上的特性差异。

大数据核心技术有哪些

1、大数据的核心技术有四方面，分别是：大数据***集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析。大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

2、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的***集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

3、大数据的核心技术涵盖了数据***集、预处理、存储、管理和分析等多个方面。

细数中文大模型开源界的6条技术路线

面壁智能CEO李大海表示，MiniCPM是公司“大模型+Agent”双引擎战略的重要一步，强调智能体化在未来迈向通用智能的必要性，并指出智能体必然在端侧为用户提供服务。清华大学副教授刘知远从技术角度分析，认为大模型技术路线已基本确定，接下来的关键在于深入探索其科学机制和极致优化效率。

从高通最新公布的技术路线图来看，模型量化一直是AI研究院这几年钻研的核心技术之一，目的就是给AI模型做个“瘦身”。由于电量、算力、内存和散热能力受限，手机使用的AI模型和PC上的AI模型有很大不同。在PC上，GPU动辄上百瓦功率，AI模型的计算可以使用16或32位浮点数（FP1FP32）。

与特斯拉、比亚迪等车企相同，蔚来进入电驱动领域走的也是“三合一”（电机、减速器和逆变器集成）技术路线。由于简化了零部件之间的外部布线，从而达到轻量化、节约成本等目的，近年来“三合一”已成为电驱动市场的主流路线。

在选择向量数据库时，企业需根据自身需求考虑，如实验需求可能选择开源产品，稳定SaaS服务适合有出海需求的客户，大规模数据处理则需要关注全面数据管理和复杂查询能力。MyScale以开源社区版、企业版和SaaS满足不同场景，为不同规模的用户提供了方便。

- AugularJS - RectJS - LayUI - EasyUI ...第四部分：JavaWEB Servlet JSP AJAX（是JavaScript的一部分语法，专门做页面局部刷新）第五部分：JavaWEB项目做一个B/S结构的项目，将WEB前端和JavaWEB内容做一个整合练习。其实到这里为止，所有的系统都可以做了。但是用的技术很Low。没有用框架。