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大数据存储及管理技术
• 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的
数据库，并进行管理和调用
– 重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决
大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。
– 开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数
据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理
与处理技术，异构数据的数据融合、数据组织技术，研究大数据建模技术、大
数据索引技术；大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术
– 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库
缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据
库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传
统关系数据库系统以及NewSQL数据库
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大数据分析及挖掘技术
• 大数据分析技术
– 改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖
掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合
技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据
挖掘技术
– 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据
中，提取隐含在其中的、事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程
– 数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法
• 根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列
模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；
• 根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文
本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web；
