在大數(shù)據(jù)概覽中，分析和處理大容量數(shù)據(jù)的方法是一個多層次的挑戰(zhàn)。在這里，我們突出了大數(shù)據(jù)項目中的一些研究要點。

大數(shù)據(jù)基礎

1.案例研究涵蓋

1.1.股票數(shù)據(jù)財務分析

1.2.點擊流分析

1.3.航空公司數(shù)據(jù)的延誤優(yōu)化

1.4.使用Twitter的文本分析

2.大數(shù)據(jù)處理

2.1.Java MapReduce編程和R語法

2.2.RHadoop集成

2.3.Pig

2.4.Hive

2.5.MapReduce

2.6.HBase

2.7.Flume

2.8.Sqoop

2.9.HDFS

3.高級分析

3.1.儀表板

3.2.商業(yè)智能重點

3.3.報告

4.基本分析

4.1.數(shù)據(jù)分析探索性

5.統(tǒng)計概念

5.1.統(tǒng)計描述

6.技術和工具

6.1.Tableau

6.2.R

6.3.Apache Hadoop及Cloudera的分發(fā)

這些是大數(shù)據(jù)分析的主要研究要點，可以通過一些重要的研究協(xié)議和算法使您的研究更具創(chuàng)新性和趣味性。因此，我們專門的大數(shù)據(jù)分析專家團隊將指導您選擇適合您的大數(shù)據(jù)分析博士RP的研究需求。此外，他們還列舉了以下一些最佳的大數(shù)據(jù)分析研究模型。

大數(shù)據(jù)模型的用途是什么?

·實現(xiàn)數(shù)據(jù)的最重要視覺

·數(shù)據(jù)存儲、分發(fā)、積累

此外，我們非常重視為您組織博士研究，以便您能夠獲得使用新算法和協(xié)議的完美研究成果。在這里，我們列出了一些對您參考至關重要且顯著的大數(shù)據(jù)模型。此外，對于研究學者在大數(shù)據(jù)分析領域的進一步研究，這也會非常有用。

大數(shù)據(jù)模型的主要任務是什么?

·虛擬化

獨立的數(shù)據(jù)存儲并從一個唯一而充分的位置檢查數(shù)據(jù)

·聯(lián)邦

從多個系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，并通過虛擬數(shù)據(jù)庫生成模型以進行比較

·傳播

使用數(shù)據(jù)復制和遷移，將數(shù)據(jù)從一個地方復制并移到另一個地方

·合并

用于將來自多個來源的數(shù)據(jù)合并，形成一個單一的合并數(shù)據(jù)存儲庫

可伸縮性

·擴展(Scale-up)

算法結構基于架構感知

資源被有效地利用

·擴展出(Scale-out)

典型地獲得更高的數(shù)據(jù)延遲

多個資源被用于分配工作負載以使其相似

大數(shù)據(jù)面臨的最大問題是什么?

數(shù)據(jù)是分析過程和決策操作的必要條件。此外，在當今的大數(shù)據(jù)分析領域存在一些研究問題。這些研究問題包括來自各種來源的要素，如數(shù)據(jù)驗證、數(shù)據(jù)質量、數(shù)據(jù)積累、數(shù)據(jù)存儲，以及數(shù)據(jù)科學領域缺乏研究專家。

每個研究領域都有一些研究問題，類似地，大數(shù)據(jù)分析也有一些問題，下面列出了其中一些。

大數(shù)據(jù)分析的研究問題

1.安全漏洞

1.1.監(jiān)控數(shù)據(jù)安全是一個復雜的任務

1.2.加密數(shù)據(jù)應妥善存儲

2.不準確和低質量的數(shù)據(jù)

2.1.重復數(shù)據(jù)

2.1.1.數(shù)據(jù)被重復計算

2.2.不準確的數(shù)據(jù)

2.2.1有關數(shù)據(jù)的不恰當信息

2.3.缺失數(shù)據(jù)

2.3.1在數(shù)據(jù)庫中，一些數(shù)據(jù)缺失，如姓名、電子郵件等

2.4.格式不一致

2.4.1.組件被修改，但進展需要太長時間

3.數(shù)據(jù)的不斷變化

3.1.數(shù)據(jù)集中輸入的數(shù)據(jù)不斷變化，因為客戶的詳細信息經常需要更改

4.處理大型數(shù)據(jù)集

4.1.處理大容量數(shù)據(jù)集是一個復雜的任務

4.2.大數(shù)據(jù)的三個V用于數(shù)據(jù)處理

4.2.1體積 - 數(shù)據(jù)的數(shù)量

4.2.2多樣性 - 數(shù)據(jù)的設計，如視頻、圖像等

4.2.3.速度 - 新數(shù)據(jù)產生的速度

哪些大數(shù)據(jù)技術受到需求?

·Spark

它基于存儲板，通過HDFS進行功能操作，具備內存計算能力

與其他存儲方式(如云供應商)相比，HDFS是經濟高效的存儲方式

·Hadoop

具備存儲和管理功能的能力

通過高性能的商用硬件運行

基于開源分布式文件系統(tǒng)

·Hive

基于數(shù)據(jù)庫能力

查詢執(zhí)行過程由MapReduce完成

使用SQL、EasyETL、HiveQL等語言進行該過程

·HBase

在區(qū)域服務器發(fā)生故障時提供支持

支持表的可配置分片

·NoSQL

容錯性

高性能的鍵值對數(shù)據(jù)庫

多數(shù)據(jù)中心

ACID操作

靈活的架構設計

·Cassandra

列索引的長期結構化性能

R和Oracle R Enterprise

這是用于統(tǒng)計分析的編程語言

除了上述列出的大數(shù)據(jù)技術之外，大數(shù)據(jù)分析中還有一些其他數(shù)據(jù)庫。如果您想選擇大數(shù)據(jù)分析作為博士研究領域，我們是合適的平臺。我們和我們的研究專家將為您提供最優(yōu)質的研究指導，并致力于博士RP的工作，涉及大數(shù)據(jù)分析。

哪些是開源大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫?

·FlockDB

它是Twitter的一個數(shù)據(jù)庫之一

支持大速度的讀寫功能

用于存儲社交圖，并且不依賴于操作系統(tǒng)

·OrientDB

基于NoSQL數(shù)據(jù)庫，具有在幾秒內存儲超過100,000個文檔的能力

借助快速索引和ACID事務，可與文檔和圖形數(shù)據(jù)庫配對使用

·CouchDB

用于存儲JSON文檔，通過JavaScript進行操作

支持的操作系統(tǒng)包括OS X、Windows、Android和Linux

·Neo4j

世界上最優(yōu)秀的圖數(shù)據(jù)庫之一

公司可以購買新穎和先進的Neo以獲得更好的性能

支持的操作系統(tǒng)包括Linux和Windows

·MongoDB

設計用于支持龐大的數(shù)據(jù)庫

基于文檔導向的數(shù)據(jù)庫

支持的操作系統(tǒng)包括OS X、Windows、Solaris和Linux

·HBase

是Hadoop的非關系型數(shù)據(jù)存儲

支持的操作系統(tǒng)不依賴于特定系統(tǒng)

您是否正在尋找最佳的博士論文想法?

選擇博士論文主題的過程可能會讓人覺得困難，但實際上并不是這樣。海馬課堂在選擇博士論文主題方面提供最優(yōu)質的研究服務。

輔導亮點

1.研究方向多樣

博士RP輔導覆蓋15個專業(yè)大類方向以及700+細分研究方向，讓更多學生可以找到有經驗的輔導老師

2.師資力量雄厚

匯集海外Top高校博士以上老師630余名，專業(yè)理論扎實，學術能力強，授課經驗豐富

3.教學管理嚴格

獨有的教學標準管理體系和導師管理體系可以對老師的每一個備課授課環(huán)節(jié)嚴格把控，保證教學質量

4.輔導經驗豐富

多年留學生輔導經驗，充分了解留學生的需求與海外高校的要求，并且擁有成熟的線上教育體系

海馬課堂產品服務全面升級

1.承諾導師真實教育背景，假一賠三課時

2.試聽課全面升級，不滿意退50%

3.匹配不上老師送課時

4.課程輔導產品升級贈送考前保障

5.輔導不滿意隨心退