作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
大型数据的获取、存储和分析
随着互联网和移动互联网的普及，越来越多的用户把个人的数据放到云端进行管理，这种数据的价值正在不断增长。而作为云服务提供商的厂商往往需要根据用户的需求对其提供超大规模的海量数据处理能力，对数据的安全性也有极高的要求。如何快速高效地处理这些海量数据，对科技公司和产品而言至关重要。但目前并没有什么现成的解决方案能够直接解决这个问题，因此，需要采用各种技术手段将海量数据处理成为实时可用的信息，如图所示：
大型数据的处理方式
大型数据主要由两种形式产生：
- 流式数据：大量数据以流的方式产生，如新闻、网络日志等。流式数据的特点是其速度相对较快，但是缺乏结构化。
- 静态数据：大量数据以静态的方式产生，如网页、电子邮件等。静态数据的特点是其数量巨大，但是由于种种原因无法实时生成流式数据。
在大数据分析领域中，通常采用以下几种处理方式：
- 数据采集：通过各种渠道收集海量数据。
- 数据转换和清洗：通过预先定义好的规则或算法对数据进行清洗、转换、过滤等处理，提取有效信息。
- 数据集成：将不同来源的海量数据整合到一起，实现数据共享和连接。
- 数据分析：利用数据挖掘、机器学习、统计学、信息检索等技术进行海量数据的分析和挖掘。
- 数据查询：基于海量数据实现各种类型的查询和分析。
大型数据的计算资源
为了完成海量数据的处理任务，计算机专业人才通常都具有较强的计算
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