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大数据可视分析综述 杨振兴.pdf
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大数据可视分析综述 杨振兴
摘要:人类利用形象思维获取视觉符号中所蕴含的信息并发现规律,进而获得
科学发现。文章介绍科学可视化、信息可视化和数据可视化的内涵,阐述大数据
可视化分析方法。
关键词:大数据;数据可视化;发展趋势
造就大数据时代的因素是多种多样的,既包含政府机构、媒体和企业等提供
的数据,也包括网络用户、社会化媒体平台中的数据。
一、数据可视化的概念和意义
数据可视化技术起源于二十世纪八十年代,是一种利用计算机图像来处理数
据的方法,用图表、动画或者任何更容易表达数据的形式来展现数据,使数据更
容易被人们理解。而且有研究表明,人获得的大部分信息都是通过视觉获得的。
由此可见,数据可视化对于大量的复杂的数据是多么重要。而且人工智能、数字
地球和经济趋势等科学发展都和数据可视化有着密切联系,只有利用和发展数据
可视化,才能让这些美好前景全部成真。
二、大数据可视化分析
2.1 概念
大数据可视化分析需要应用有效的数据管理方法。这也是创建混合环境的需
要。在大数据环境下,人们利用各种技术分析数据,用形象直观的方式展示结果,
这样能够快速发现数据中蕴含的规律特征。
可视化分析关注人类感知与用户交互的问题。大数据来自不同领域的模拟与
观察实测。大数据可视分析通常应用高性能计算机群、处理数据存储与管理的高
性能数据库组件及云端服务器和提供人机交互界面的桌面计算机。
2.2 大数据可视化分析方法
(1)原位交互分析技术
在进行可视化分析时,将在内存中的数据尽可能多地进行分析称之为原位交
互分析。对于超过 PB 量级以上的数据,将数据存储于磁盘进行分析的后处理方
式已不适合。与此相反,可视分析则在数据仍在内存中时就会做尽可能多的分析。
这种方式能极大地减少 10 的开销,并且可实现数据使用与磁盘读取比例的最大
化。然而应用原位交互分析也会出现下述问题:①由于人机交互减少,进而容易
造成整体工作流中断;②硬件执行单元不能高效地共享处理器,导致整体工作流
中断。
(2)数据存储技术
大数据是云计算的延伸,云服务及其应用的出现影响了大数据存储。流行的
ApacheHadoop 架构已经支持在公有云端存储 EB 量级数据的应用。许多互联网公
司都已经开发出了基于 Hadoop 的 EB 量级的超大规模数据应用。一个基于云端的
解决方案可能满足不了 EB 量级数处理。一个主要的疑虑是每千兆字节的云存储
成本仍然显著高于私有集群中的硬盘存储成本。另一个问题是基于云的数据库的
访问延时和输出始终受限于云端通信网络的带宽。不是所有的云系统都支持分布
式数据库的 ACID 标准。对于 Hadoop 软件的应用,这些需求必须在应用软件层实
现。
(3)可视化分析算法
大数据的可视化算法不仅要考虑数据规模,而且要考虑视觉感知的高效算法。
需要引入创新的视觉表现方法和用户交互手段。更重要的是用户的偏好必须与自
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