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大数据专题前言
被引：6
作者：
孟小峰
[1
]
高宏
[2
]
机构：
[1] 中国人民大学信息学院
[2] 不详
来源：
关键词：
OLAP;
社交网络;
数据降维;
大数据;
大数据隐私;
属性;
D O I：
10.13328/j.cnki.jos.004572
中图分类号：
TP311.13 [];
学科分类号：
1201 ;
摘要：
<正>随着信息技术的不断发展,以及云计算、物联网、社交网络等新兴技术和服务的不断涌现和广泛应用,数据种类日益增多,数据规模急剧增长,大数据时代悄然来临.由于大数据对政府决策、商业规划和知识发现等所起的重大作用,大数据逐渐成为一种重要的战略性资源,受到政府、工业界及学术界的普遍关注.大数据的多样性(variety)、规模性(volume)和高速性(velocity)等特点,使得传统的数据存储、管理以及数据分析技术已经无法满足大数据的处理要求.为了实现对大数据的高效存储管理和快速分析,云计算、内存计算、流计算等新兴技术不断涌现;同时,为了实现对不同类型数据的有效管理,产生了文档数据库、图数据库、列存储、键值数据库等不同的数据管理方法;同时,
引用
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