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题名大数据处理模式——系统结构,方法以及发展趋势
被引量：13
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作者
李贞强
陈康
武永卫
郑纬民
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机构
清华信息科学与技术国家实验室(筹)
清华大学计算机系
深圳清华大学研究院
鄞州浙江清华长三角研究院创新中心
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015年第4期641-647,共7页
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基金
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2012AA012600)资助
教育部-中国移动科研基金项目(MCM20123021)资助
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文摘
近年来,大数据处理的相关理论以及技术越来越受到工业界和学术界的重视.一方面,在科学研究过程中产生了大量的数据,对于数据的理解成为进行科学研究的一个重要手段.另一方面,随着信息技术的不断发展,企业在信息化过程中积累了大量的结构化和非结构化数据.企业管理与运营的这些数据已经成为企业的核心资产,深刻地影响着企业的业务模式,给企业决策、组织和业务流程带来显著的变化.因此,大数据处理的相关技术也受到工业界的极大关注.依据数据处理的时间特征,大数据处理模式可以分为"离线批处理式数据处理","查询式数据处理"以及"实时式数据处理"三种模式.本文从技术角度,总结了大数据处理的总体架构,并针对处理模式的不同,对大数据处理的不同层次进行展开讨论.大数据处理的基础是数据的存储,本文首先对大数据的存储展开一定的讨论,之后对上述三种模式展开叙述,使得读者能够对大数据系统的构建方面有一个初步的了解.
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关键词
大数据
系统结构
实时系统
数据处理
分布式存储
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Keywords
big data
system architecture
real-time system
data process
distributed storage
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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