大数据处理框架都有哪些?

本篇文章给大家分享大数据处理框架kallka，以及大数据处理框架都有哪些?对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、多模态数据分析系统

多模态数据分析系统

多模数据的存储引擎： 数据湖内置多模态的存储引擎，以满足不同的应用对于数据访问需求。多模数据的分析方法需要把多模数据的分析变成一个整体，以Amazon智能湖仓架构为例，以数据湖为中心，建立专用“数据服务环”，环上的分析服务包括了数仓、机器学习、大数据处理、日志分析等。

紧密关系。多模态的数据指的是包含多种信号模式的数据，有音频、***、文本等，大数据的处理需要依靠多模态的数据处理和分析，而多模态则能够为大数据提供丰富的信息，优化分析结果，在人工智能领域中，多模态数据分析也已经成为了一个研究热点。

统计学中的模态是指一组数据中出现最频繁的数值。比如，在一个班级里，每个学生的成绩分别是60、70、80、80、90分，那么80就是这个数据集的模态。在统计学中，模态是对一个数据集的描述，可以用来表示数据的趋势和分布情况，对于数据的分析和研究非常重要。

研究利用从35名参与者收集的多模态生理数据，包括59通道脑电图、心电图、肌电图、GSR和眼动数据，对驾驶行为进行分类，将行为分为平稳驾驶、加速、减速、变道和转弯五类。通过线性判别分析（LDA）、MMPNet和EEGNet模型，研究揭示了生理数据与驾驶行为的显著关联性。

首先，我们分别对两个assays进行预处理和降维。这里我们使用标准的标准化，当然你也可以使用SCT转换。基于RNA和蛋白权重加合，我们计算每一个细胞的最近邻居。在另一个功能中，我们计算细胞特异的模块权重和多模态邻居，在这个数据集中大约耗时两分钟。

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