云数据及数据虚拟化架构不仅将企业需要集成的数据从内部扩展到外部,还引入了关于数据和过程复制的新技术。大数据技术带来了分布式处理的益处,但也带来了数据集成上的挑战。数据虚拟化经过20年的发展和进化,已成为数据管理的重要成果,包括批处理数据集成方案(ETL)和实时数据集成方案(ESB),融合了其他数据管理技术和非结构化数据集成技术。数据虚拟化并未取代商务智能工具、数据仓库或Web服务,而是在这些基础上构建。云计算和大数据技术的发展标志着数据集成重心从关系数据库内部的小数据转向大量结构化和非结构化数据的利用,这些数据可能存储于组织内外的数据中心。
大数据与云计算在数据虚拟化中的演变
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如果你在寻找一个可靠的云计算框架来提升数据挖掘的效率,云计算无疑是个不错的选择。它依赖大规模分布式资源,能够快速高效地海量数据,简直是数据的最佳伙伴。尤其是其可扩展性,能根据你的需求动态调整资源,省时省力,成本也比传统计算方式低。最棒的是,它支持像 Map-Reduce 这种高效的编程模型,轻松应对复杂的并行计算任务。你可以用它来 Web 数据,甚至进行实时,极大地提升数据挖掘的速度和效果。云计算不仅有强大的计算能力,还有高的可靠性,能确保数据安全并高可用性。所以,如果你也在从事数据挖掘工作,云计算确实是一个值得投入的技术!
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大数据与云计算的关系在这份 PPT 里梳理得挺清楚,强调“云是手段,大数据是目标”,这种说法还挺有意思。比如你想做个业务决策支持系统,就需要用云去大数据,而不是光堆服务器。逻辑顺,用词也不绕,PPT 风格偏简洁那种,适合讲给非技术的同事听。
内容还涉及到预测性这些比较“前沿”的话题,虽然讲得不算深入,但能看出来是为了让你有个大致
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如果你是刚接触云计算+大数据这块的,推荐你从“实战详解”那份文章看起。讲得比较细,例子也挺多,像用Hadoop跑一个统计任务什么的,都有。
还有个 PPT 版本的资源,嗯...视觉党别错过:http://www.cpud.net/down/23195.html,图文结合,看着轻松,理解起来快多了。
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