大数据技术具有的特点受操作人员主观影响大

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简述信息一览：

大数据技术包括数据收集、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。

大数据需要的技术支撑：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。

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大数据包含的技术有：云计算技术、数据挖掘技术、数据集成技术、分布式处理技术、数据实时分析技术等。云计算技术云计算是大数据技术的重要支撑。云计算可以将数据存储、处理和分析任务分布到大量的分布式计算机上，以此达到数据处理的超大规模性和快速性。

数据量巨大：大数据技术能够处理的数据量非常庞大，例如，远超过人类历史上印刷材料的数据总量。一般个人电脑硬盘的容量以TB（千兆字节）为单位，而大数据涉及的量级常常接近EB（艾字节）或更高。数据类型多样：大数据不仅包含传统的文本数据，还包括图片、***、音频、地理位置信息等多种类型的数据。

大数据技术的“5V”特性包括：体量大（Volume）：涉及的数据规模巨大，超出了常规软件工具在合理时间内处理、管理和分析的能力。多样性（Variety）：数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。变化快（Velocity）：数据生成和传播的速度极快，要求实时或近实时处理。

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大数据技术具备五大特征，即体量大（Volume）、多样性（Variety）、变化快（Velocity）、准确性（Veracity）以及价值大（Value）。在《大数据时代》一书中，维克托·迈尔－舍恩伯格和肯尼斯·库克耶指出，大数据是指不依赖随机抽样分析，而是对所有数据进行整体分析处理的方法。

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、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

预处理技术主要对***集到的数据进行辨识、抽取和清洗。抽取过程将复杂数据转化为单一或易于处理的格式，清洗则涉及去除无效和错误数据，以便提取有效信息。大数据存储及管理技术大数据存储与管理技术需要将***集的数据存储在分布式文件系统或数据库中，并进行有效管理。

大数据技术专业主要涵盖以下几个方面的学习内容：数据管理：学习如何有效地***集、存储、处理和分析大规模数据集。这包括对数据预处理的技术，例如数据清洗和转换，以确保数据的质量和一致性。

大数据平台开发随着大数据技术的不断发展，大数据平台开发也成为重要学习内容。这包括学习大数据存储技术、分布式计算框架、云计算技术等，以应对大规模数据的处理和分析挑战。综上所述，大数据技术的学习内容涵盖了从数据的收集、处理、分析到挖掘以及平台开发等多个方面。

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