Page 118 - 计算机应用软件开发技术研究

计算机应用软件开发技术研究
Research on Computer Application Software Development Technology

新技术（如 Hadoop）的快速发展已经减轻了存储负担。
2.高速性
大数据以前所未有的速度产生与传播，必须及时存储与处理。RFID 电子标

签、传感器、智能停车收费系统实现了实时或近乎实时处理海量数据的需求.在
许多情况下，大数据可能会以聚类方式产生，即数据产生的速度并不均匀，而是
随着时间的推移出现周期性波动。例如，股市交易有明显的周期模式，通常开盘
和收盘时成交量较大，午间成交量较小，基于事件触发的日常周期性峰值数据在

加载管理上难度很大，更不用说非结构化数据了。
3.多样性
大数据形式多样，既有传统结构化数字型数据，也有非结构化的文本书档、
邮件、图片、视频、音频、股票行情数据等。非结构化数据提供了传统数据所没

有的非常丰富的新信息，这已成为大数据的一个最重要的特征.结构化数字型数
据也有新型数据，如函数数据、区间数据和符号数据等。
4.真实性
与传统数据相比，大数据一般体量庞大，但很多大数据信息密度低、噪声

大，此外也可能存在遗漏数据和操纵数据，导致信息失真，因此有必要进行数据
清洗与处理。
（三）大数据的趋势
1.数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大
家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须提前制定大数据营销战略计划，抢占市场
先机。
2.与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产
生大数据的平台之一。自 2013 年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结
合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算
形态，也将一起助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

3.科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一
轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会

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