阶段 | 时间 | 内容 |
第一阶段:萌芽期 | 上世纪90年代至本世纪初 | 随着数据挖掘理论和数据库技能的渐渐成熟,一批商业智能工具和知识管理技能开始被应用,如数据堆栈、专家系统、知识管理系统等。 |
第二阶段:成熟期 | 本世纪前十年 | Web2.0应用迅猛发展,非布局化数据大量产生,传统处置处罚方法难以应对,动员了大数据技能的快速突破,大数据解决方案逐渐走向成熟,形成了并行计算与分布式系统两大核心技能,谷歌的GFD和MapReduce等发数据技能受到追捧,Hadoop平台开始大行其道 |
第三阶段:大规模应用期 | 2010年以后 | 大数据应用渗出各行各业,数据驱动决议,信息社会智能化程度大幅提高 |
大数据计算模式 | 解决问题 | 代表产品 |
批处置处罚计算 | 针对大规模数据的批量处置处罚 | MapReduce、Spark等 |
流计算 | 针对流数据的实时计算 | Storm、S4、Flume、Streams、Puma、DStream、Super Mario、银河道数据处置处罚平台等 |
图计算 | 针对大规模图布局数据的处置处罚 | Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph、Hama、GoldenOrb等 |
查询分析计算 | 大规模数据的存储管理和查询分析 | Dremel、Hive、Cassandra、Impala等 |
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