大数据的分类从数据类型（大数据的分类）

下面给大家整理了关于大数据的分类的相关知识点，希望对大家有所帮助，了解更多这方面的知识，可以收藏学习知识网！

大数据的类型

大数据要分析的数据类型主要有四大类：

1．交易数据郑（TRANSACTION DATA）

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海兄物量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交喊州易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2．人为数据（HUMAN GENERATED DATA）

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3．移动数据（MOBILE DATA）

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据（如搜索产品的记录事件）到个人信息资料或状态报告事件（如地点变更即报告一个新的地理编码）。

4．机器和传感器数据（MACHINE AND SENSOR DATA）

大数据包括一些什么？

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、改告结果呈现数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一核渗明个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情喊备感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

大数据包括哪些数据类型

大数据的数据类型有：

结构化数据：能够用数据或统一的结构加以表示，人们称之为结构化数据，如数字、符号；

半结构化数据：所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据和完全无结构的数据之间的数据，XML、HTML文档就属于半结构化数据；

非结构化数据：非结构化数烂神庆据库是指其字段长饥握度可变，并且每隔字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据，而且更适合处理非结构化数据。

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大数据包括哪些？

 简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：

大数据采集

大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。

数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。

网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。

文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。

大数据预处理

大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。

数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。

数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。

数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。

数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。

大数据存储

大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：

基于MPP架构的新型数据库集群

采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术运，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。

较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。

基于Hadoop的技术扩展和封装

基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。

伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据贺存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。

大数据一体机

这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。

大数据分析挖掘

从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。

可视化分析

可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于旁拍没海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。

具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。

数据挖掘算法

数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。

数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。

预测性分析

预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。

帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。

语义引擎

语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。

数据质量管理

指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。

以上是从大的方面来讲，具体来说大数据的框架技术有很多，这里列举其中一些：

文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

离线计算：Hadoop MapReduce、Spark

流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、SHeron

K V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB

资源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式协调服务：Zookeeper

集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib

数据同步：Sqoop

任务调度：Oozie

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大数据有哪些类型?

结构化数据

可以以固定格式存储，访问和处理的数据称为“结构化数据”。由于此数据采用类似的格式，因此企业可以通过执空缓行分析来获得最大的收益。还发明了各种先进技术来从结构化数据中提取数据驱动的决策。但是，由于升敏结构化数据的创建已经达到Zettabytes标记，因此世界正朝着这样一个程度发展。

非结构化数据

任何以未知形式或结构出现的数据都属于非结构化数据。处理非结构化数据并对其进行分析以获取数据驱动的答案是一项艰巨的任吵枝务，因为它们来自不同类别，将它们放在一起只会使情况变得更糟。包含简单文本文件，图像，视频等的组合的异构数据源是非结构化数据的示例。

半结构化数据

半结构化数据中同时具有结构化和非结构化数据。我们可以看到半结构化数据是形式化的结构，但实际上它不是在关系DBMS中用表定义来定义的。Web应用程序数据是半结构化数据的示例。它具有非结构化数据，例如日志文件，事务历史记录文件等。OLTP系统旨在与结构化数据一起工作，其中数据存储在关系中。

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