当前位置：首页 > 大数据发展 > 正文

大数据发展综述报告

xiaofei
大数据发展
2024-11-30 03:45:35
21

简述信息一览：

1、中国信息化形势分析与预测内容简介
2、连载:阿里巴巴大数据实践—数据建模综述
3、什么是开放数据?
4、处理海量数据:列式存储综述(存储篇)
5、撰写大数据导论论文怎么写?
6、大数据综述可以写哪些方面的问题

中国信息化形势分析与预测内容简介

1、以专家视角，深度剖析中国信息化发展现状与未来趋势。本书分为五个部分：综述篇、信息技术篇、产业发展篇、信息资源篇、比较研究篇，旨在全面覆盖中国信息化发展的热门议题，提供深入、权威的分析与预测。

2、中国信息化形势分析与预测是由周宏仁，这位资深的国家信息化专家进行的研究。周宏仁，作为国家信息化专家咨询委员会的常务副主任和研究员，他的研究领域广泛，包括国家信息化战略、信息化与经济社会转型、电子政务以及信息化管理等关键领域。

（图片来源网络，侵删）

3、近日，《信息化蓝皮书：中国信息化形势分析与预测（2010）》在京发布。蓝皮书指出，我国电子商务在2009年交易额达85万亿元，未来几年仍将是互联网产业中富增长潜力的行业。其中网络购物交易规模年增速达***%。有关专家表示，对规模的追求，让众多B2C网站近年来从专业向“百货化”发展。

连载:阿里巴巴大数据实践—数据建模综述

阿里巴巴云原生大数据运维平台 SREWorks，源自阿里巴巴大数据SRE团队10年的实践经验，已正式对外开源。它以“数据化、智能化”为核心，旨在帮助运维行业实现高效运维，应对复杂场景和技术挑战。SREWorks是一个云原生的运维SaaS管理套件，基于谷歌的SRE理念，聚焦企业应用和资源管理。

大数据领域厉害的公司有：阿里巴巴阿里巴巴是大数据领域的领军企业。其在大数据处理、云计算和人工智能方面拥有卓越的技术实力。淘宝、天猫等电商平台的海量数据为阿里巴巴提供了丰富的数据资源，使其能够深度挖掘并应用大数据技术，为用户提供个性化推荐、精准营销等优质服务。

（图片来源网络，侵删）

总是听到数据域，那么数据域和主题域是有什么关系呢，参考《阿里巴巴大数据之路》书籍和网上有人总结过这么一段，如下：主题域：面向业务过程，将业务活动事件进行抽象的***，如下单、支付、退款都是业务过程，针对公共明细层（DWD）进行主题划分。

什么是开放数据?

开放数据是一种指向公众的数据获取方式，这些数据能够被随意使用、再利用或者再分发。这些数据来自于各个领域的公共部门以及私人组织，在政治、经济、科学、文化和社会生活等方面都有着广泛的应用。开放数据的意义在于增进透明度、提高公众参与，同时加速科学研究进程以及促进经济创新。

总结来说，开放数据是自由流动的知识，鼓励创新和合作，而数据共享则是内部协调的桥梁，数据开放则是社会共享的催化剂。数据交易则涉及数据的产权和商业交易，它们各自在数据流通的不同场景中发挥着独特的作用。

开放数据是一种哲学理念及实践，要求一定的数据可以被任何人自由获取，没有来自版权、专利或其他机制限制。

数据开放是指通过数据接口、网站等形式，在业务系统内部、系统之间或面向全社会，合理合法公开特定数据的获取与使用权限。数据开放不仅是一项开放数据的运动，还是一种思维方式、一种文化，即让人们以更加开放、多元的思维平等、合理获取和使用数据，以满足个体、机构以及社会组织的发展需求。

首先是开放数据。开放数据指的是***、企业或组织将其拥有的数据推向公众，供任何人使用的行为。开放数据的目的是为了促进信息共享和互通，进一步推动社会科技的发展和创新。随着数据交换技术的不断进步和普及，越来越多的国家和地区开始支持开放数据的运动，通过数据共享，推动新兴科技的发展和创新。

处理海量数据:列式存储综述(存储篇)

1、在大数据时代的洪流中，列式存储（Column-oriented Storage）如同一颗璀璨的明星，自1983年Cantor的开创性论文以来，随着技术的进步和业务需求的变化，它的魅力逐渐显现。

2、列式存储（Column-oriented Storage）的历史可以追溯到1983年的Cantor论文，但直到近年分析型数据库（OLAP）的兴起，这一概念再度受到关注。相比于传统的事务型数据库（OLTP）多***用行式存储，列式存储在存储和计算方面展现出独特优势。列式存储通过将同一列的数据紧邻存放，显著节约空间并减少IO操作。

3、列式存储：Druid单独存储并压缩每一列数据，支持快速scan，ranking和groupBy操作。原生检索索引：Druid为string值创建倒排索引，以达到数据的快速搜索和过滤。流式和批量数据摄入：Druid开箱即用的连接器支持Apache kafka，HDFS，AWS S3等原始数据源。

4、在数据建模的世界里，ROLAP和MOLAP是常见的分类，而HOLAP的应用则相对较少。与日常事务处理（OLTP）如12306购票场景不同，OLAP如ClickHouse等引擎在大规模分析任务中表现卓越。比较主流OLAP框架：ClickHouse，Yandex的列式存储DBMS，以其卓越性能，成为大规模分析的首选。

5、大数据能够存储海量数据，大数据时代数据量巨大，1TB=****1G 约26万首歌（一首歌4M），1PB=*** * *** * 1G约68亿首歌（一首歌4M）大数据能够存储单个大文件。目前市面上最大的单个硬盘大小约为10T左右。若有一个文件20T，将无法存储。大数据可以存储单个20T文件，甚至更大。