大数据支持

大数据交通方案挺有意思的，尤其是在智慧交通和大数据的结合上，了全国 31 个省市的电信手机用户全量数据。这些数据可以帮你做全国、省级、市级，甚至跨区域的交通。你还能获取到更细化的网格级别的交通服务哦，应用场景蛮广泛的。比如说城市交通流量、通行效率提升等都能用它来做数据支持。挺适合需要高精度数据的项目。

大数据行业正快速发展，各大厂商纷纷推出各自的方案。在这其中，IBM、微软、EMC 和 Oracle 等大公司已在大数据领域占有一席之地。IBM 的 InfoSphere bigInsights 是基于 Apache Hadoop 的大数据产品，了从数据到商业化服务的全套方案。微软与 HP 合作开发的产品提升了生产力和决策效率，EMC 也推出了多个大数据产品，广泛应用于金融、风险管理、媒体等领域。Oracle 的大数据机与 Oracle Exadata 系列产品组成了一个集成化、高效的系统。无论你是大数据新手还是有经验的开发者，这些工具都能为你强大的支持，你在行业中立足。要了解更多关于这些产品的

大数据金融的爆发，带火了大数据安全这块需求，资源也挺多，但靠谱的还真不多。大数据金融_亟待_大数据安全这篇内容挺不错，关注点实在，聚焦在金融场景下的大数据安全问题，像数据隔离、访问控制这些老生常谈的点都有聊到，但讲得不枯燥，思路也清晰。文章还贴心地列了不少配套资源，想从理论学起的可以看看《大数据安全的新视角》，方式挺新，思维方式可以学一学；想快速了解真实威胁的，推荐《探秘大数据安全：潜伏的威胁》，案例多，看得直观。如果你准备在项目中用HBase + Kerberos做权限控制，可以直接撸这个安装包，少走弯路。金融大数据的朋友别错过华为的实战方案，落地性蛮强，平台架构、合规模型这块都讲得清楚。你

MongoDB 的大数据量存储能力，真的是前端同学绕不开的利器。文档结构的灵活性，配合集合的无模式设计，用起来顺手。尤其是做日志、用户行为这些数据量巨大的场景，MongoDB 可以说是相当给力。你只需要关心数据怎么组织，至于存多少、怎么查，它帮你搞定。 嗯，它的副本集机制也挺不错。几台机器一组，一个出问题，其他自动接管，数据还不会丢。你搞过线上故障就知道，这种高可用太重要了。而且部署也不复杂，点这里看看副本集搭建，挺快就能上手。 查询语言也值得夸一夸，和传统 SQL 不一样，但逻辑清晰，find、aggregate用熟了之后，各种查询都能玩得转。还支持索引优化，像db.collection.c

预编译的 Hadoop 2.7.4 版本，支持 Snappy，Linux 环境下拿来即用，适合快速部署大数据平台。

大数据应用领域 大数据技术正在改变着各行各业，从金融、医疗到零售、交通，大数据分析为企业提供了前所未有的洞察力和决策能力。 大数据日常挑战 尽管大数据潜力巨大，但在实际应用中也面临着诸多挑战，例如数据安全、隐私保护、数据质量以及人才缺失等问题。 大数据应用环境 构建高效的大数据应用环境需要整合多种技术，包括分布式存储、数据处理框架、数据可视化工具以及机器学习算法等。 大数据解析 从海量数据中提取有价值的信息需要先进的解析技术，例如自然语言处理、机器学习和深度学习等，这些技术可以帮助我们理解数据的模式和趋势，并从中获得洞察。

挑战大数据是当前信息时代面临的重要课题，其涉及到数据处理与隐私保护的复杂挑战。随着数据量的急剧增长，如何高效利用大数据并保护用户隐私成为关键问题。

简要介绍大数据的基本概念和其在各个领域中的应用。可以作为演讲或学习的参考资料。

用于配置ogg大数据，可以将生成的文件存储到HDFS目录。

第一章：什么是大数据 大数据时代的来临：t- 信息化浪潮t- 技术支撑t- 数据变革 大数据的概念：t- 定义t- 特征t- 与传统数据的对比 大数据的关键技术 大数据的应用与挑战：t- 影响t- 应用案例t- 挑战