这篇文章给大家聊聊关于什么是大数据技术与应用，以及什么是大数据技术应用对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
什么是大数据技术
大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。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。
大数据技术能够处理比较大的数据量。其次，能对不同类型的数据进行处理。大数据技术不仅仅对一些大量的、简单的数据能够进行处理，通能够处理一些复杂的数据，例如，文本数据、声音数据以及图像数据等等。
另外，大数据技术的应用具有密度低和价值大的效果。一些零散的，各种类型的数据，如果不能在短时间内分析出来信息所表达的含义，那么可以利用大数据分析技术，将信息中潜藏的价值挖掘出来，以便于工作研究或者其他用途的使用，便于政务的便捷化和深层次化。
大数据技术有哪些
跨粒度计算(In-Databasecomputing)
Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。
并行计算(MPPComputing)
Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。
列存储(Column-Based)
Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5-10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。
内存计算
得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。
什么是大数据及大数据技术
别再忽视大数据了，努力固然重要，但是把握住时代发展潮流，选择好方向也必不可少，甚至更重要。
目前企业提供的大数据岗位按照工作内容要求，可以分为以下几类：
①初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。②挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。③开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。④产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。
大数据本身是一个抽象的概念。从一般意义上讲，大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集合。
目前，业界对大数据还没有一个统一的定义，但是大家普遍认为，大数据具备Volume、Velocity、Variety和Value四个特征，简称“4V”，即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低，如图1所示。下面分别对每个特征作简要描述。
1）Volume：表示大数据的数据体量巨大。
数据集合的规模不断扩大，已经从GB级增加到TB级再增加到PB级，近年来，数据量甚至开始以EB和ZB来计数。
例如，一个中型城市的视频监控信息一天就能达到几十TB的数据量。百度首页导航每天需要提供的数据超过1-5PB，如果将这些数据打印出来，会超过5000亿张A4纸。图2展示了每分钟互联网产生的各类数据的量。
2）Velocity：表示大数据的数据产生、处理和分析的速度在持续加快。
加速的原因是数据创建的实时性特点，以及将流数据结合到业务流程和决策过程中的需求。数据处理速度快，处理模式已经开始从批处理转向流处理。
业界对大数据的处理能力有一个称谓——“1秒定律”，也就是说，可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。大数据的快速处理能力充分体现出它与传统的数据处理技术的本质区别。
3）Variety：表示大数据的数据类型繁多。
传统IT产业产生和处理的数据类型较为单一，大部分是结构化数据。随着传感器、智能设备、社交网络、物联网、移动计算、在线广告等新的渠道和技术不断涌现，产生的数据类型无以计数。
现在的数据类型不再只是格式化数据，更多的是半结构化或者非结构化数据，如XML、邮件、博客、即时消息、视频、照片、点击流、日志文件等。企业需要整合、存储和分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括企业内部和外部的数据。
4）Value：表示大数据的数据价值密度低。
大数据由于体量不断加大，单位数据的价值密度在不断降低，然而数据的整体价值在提高。以监控视频为例，在一小时的视频中，有用的数据可能仅仅只有一两秒，但是却会非常重要。现在许多专家已经将大数据等同于黄金和石油，这表示大数据当中蕴含了无限的商业价值。
通过对大数据进行处理，找出其中潜在的商业价值，将会产生巨大的商业利润。
大数据技术与应用是学什么的
大数据技术与应用主要学：
面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
关于本次什么是大数据技术与应用和什么是大数据技术应用的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
