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作为全球最大的搜索引擎公司,Google也是我们公认的大数据鼻祖,它存储着大量能够进行访问的网页,数目可能已经达到了万亿规模,如果要将这些数据全部存储起来,大约需要数万块磁盘,针对数据的存储问题,Google开发了GFS文件系统,将数千台的服务器同时进行管理,并将其作为一个文件系统,存储所有的网页文件。
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10月21日,一篇名为《估值175亿的旅游独角兽,是一座僵尸和水军构成的鬼城?》的文章在社交网络广为流传,直指在线旅游网站马蜂窝存在点评大量造假、85%的数据从其他网站抓取的情况,引起了轩然大波。纵观国内外各大网站,因数据问题曝光而给企业形象带来负面影响的新闻经常发生,互联网行业由于本身的业务特点,成为了数据问题的“重灾区”,而数据挖掘既是互联网企业安身立命的根本,也是产生黑色利润的重要工具,成为高悬在企业头上的达摩克利斯之剑。数据挖掘为什么如此重要?本文将为你揭开数据挖掘行业的神秘面纱。
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底层是基础设施,涵盖计算资源、内存与存储和网络互联,具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和管理,包括文件系统、数据库和类似YARN的资源管理系统。然后是计算处理层,如hadoop、MapReduce和Spark,以及在此之上的各种不同计算范式,如批处理、流处理和图计算等,包括衍生出编程模型的计算模型,如BSP、GAS 等。数据分析和可视化基于计算处理层。分析包括简单的查询分析、流分析以及更复杂的分析(如机器学习、图计算等)。查询分析多基于表结构和关系函数,流分析基于数据、事件流以及简单的统计分析,而复杂分析则基于更复杂的数据结构与方法,如图、矩阵、迭代计算和线性代数。一般意义的可视化是对分析结果的展示。但是通过交互式可视化,还可以探索性地提问,使分析获得新的线索,形成迭代的分析和可视化。基于大规模数据的实时交互可视化分析以及在这个过程中引入自动化的因素是目前研究的热点。
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