与传统数据相比 大数据技术特点？

一、与传统数据相比 大数据技术特点？

大数据具有灵活性高，透明度大，范围广，影响力强

二、大数据安全与传统数据安全的不同？

大数据安全是国家大数据中心管理的，而传统数据是某个软件的应用

三、传统数据库与数据库的区别？

传统数据库和数据仓库其实是及其相似的，都是通过某个软件或者框架，基于某种数据模型来组织、管理数据。

数据仓库其实是一种特殊的数据库，它擅长大数据量查询分析，数据加工，存储。而传统数据库更加擅长事务处理，增删改查。

传统数据库保存当下数据，而数据仓库仓库保存了历史数据所有状态。

传统数据库会出现频繁数据更新。而数据仓库提取加工数据用来反哺业务，提供分析决策。

传统数据库擅长事务处理(OLTP)而数据仓库擅长数据分析。

传统数据库主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF，等等），从而尽可能减少数据冗余，保证引用完整性；而数据仓库强调数据分析的效率，复杂查询的速度，数据之间的相关性分析，所以在数据库模型上，数据仓库喜欢使用多维模型，从而提高数据分析的效率。

传统数据库一般是明细数据，而数据仓库包含一些汇总数据。

四、简述大数据安全与传统数据安全的不同？

大数据的安全考量远比传统数据复杂得多了！尤其是在单位时间内对大量数据的处理上，相对于传统数据处理的单一性，在设备，算力以及连接性，需要有更完整的统一标准与体系。

大数据最重要的价值在于体现“准确高效的决策支持”。从数据的采集，预处理，到分析，挖掘，终至结果展现，每一个环节的数据之运算，传输，交换，验证都需要经过严密的“授权”，“加解密”的处理，才能保证数据的准确性。

五、传统数据库与新型数据库对比？

传统数据库

以关系型数据库为代表的传统数据库以完善的关系代数理论作为基础，有严格的标准，支持事务的ACID四中特性，借助索引机制可以实现高效的查询、技术成熟，有专业公司的技术支持。

劣势就是可扩展性比较差，无法较好的支持海量数据存储。数据模型过于死板、无法较好支持Web2.0应用，事务机制影响力系统的整体性能。

新型数据库

新型数据库可以支持超大规模数据存储，灵活的数据模型可以很好的支持Web2.0应用，具有强大的横向扩展能力等。

六、简述传统数据挖掘技术与现在数据挖掘技术？

1、传统数据挖掘技术都是基于集中式的底层软件架构开发，难以并行化，因而在处理TB级以上数据的效率低。其次是数据分析精度难以随着数据量提升而得到改进，特别是难以应对非结构化数据。

2、现代数据挖掘技术是指20世纪80年代末所出现的数据挖掘技术，这些数据挖掘技术大多可以从数据仓库中提取人们所感兴趣的、事先不知的、隐含在数据中的有用的信息和知识，并将这些知识用概念、规则、规律和模式等方式展示给用户，使用户得以解决信息时代中的“数量过量，信息不足”的矛盾。现代数据挖掘技术应该是从数据库中知识发现技术(KDD)研究的起步，知识发现技术是随着数据库开始存储了大量业务数据，并采用机器学习技术分析这些数据、挖掘这些数据背后的知识而发展起来的。

七、传统数据与大数据区别

传统数据与大数据区别

在当今社会，数据已经成为一种非常宝贵的资源，对于企业和个人来说，获取并利用数据的能力已经变得至关重要。然而，传统数据和大数据之间存在着一些重要的区别。本文将深入探讨传统数据与大数据之间的差异。

定义：

首先，让我们来看看传统数据和大数据的定义。传统数据通常指的是结构化的数据，它们以表格、数据库或文件的形式存在，可以轻松地被组织、存储和分析。传统数据之所以被称为结构化数据，是因为它们遵循着一定的数据模型和规范。

相反，大数据是指那些无法用传统的数据库工具进行处理和管理的数据集合。大数据通常具有三个特点：大量、高速和多样。这些数据可能是结构化、半结构化或非结构化的，包含了来自各种来源和格式的信息。

体积与速度：

一个显著的区别在于数据的体积和速度。传统数据集的体积相对较小，可以被轻松地存储在单个服务器或计算机上。而大数据集的体积巨大，可能需要分布式存储和处理，需要使用一些特殊的技术和工具来管理。

此外，传统数据通常是按照一定的时间间隔进行更新和处理的，而大数据是持续不断地产生和更新的。大数据的产生速度非常快，有些数据源甚至可以每秒产生数百万条记录。这要求我们具备实时分析和处理大数据的能力。

多样性与价值：

传统数据通常具有较高的结构性，数据的格式和类型是固定的。它们主要来自于企业内部的操作系统、数据库和传感器等。传统数据的处理主要是为了获得对企业决策有帮助的结构化信息。

而大数据则具有更强的多样性，可以包含各种类型和格式的数据，例如文本、图像、音频等。大数据可以来自于社交媒体、物联网设备、传感器、日志文件等各种来源。这使得大数据的分析和利用更加丰富和多样化。

与此同时，大数据包含了更多的潜在价值。通过对大数据的深入分析，我们可以发现隐藏在数据背后的模式和规律，为企业提供更准确的市场洞察和决策支持。

技术挑战与应用：

传统数据和大数据之间的区别还体现在技术挑战和应用上。传统数据处理通常使用关系型数据库和SQL查询语言等技术，这些技术已经相对成熟，并且有许多成熟的工具和方法用于处理和分析传统数据。

然而，大数据的处理需要采用一些新的技术和方法。例如，Hadoop和Spark是两个常用的大数据处理框架，它们允许我们在分布式环境下处理大规模数据。此外，机器学习和人工智能等技术也被广泛运用于大数据的分析和挖掘中。

从应用角度看，传统数据主要用于支持企业内部的运营和决策。例如，企业可以使用传统数据来进行销售数据分析、客户关系管理以及供应链优化等工作。

而大数据的应用范围则更广泛，不仅可以为企业内部提供决策支持，还可以用于市场营销、金融风控、医疗健康、智慧城市等领域。大数据的应用可以帮助企业发现新的商机、提高生产效率、改进用户体验、优化资源分配等。

结论

综上所述，传统数据和大数据在定义、体积与速度、多样性与价值、技术挑战与应用等方面存在着显著的区别。随着数字化时代的到来，大数据已经成为企业和个人在数据管理和分析方面的重要挑战和机遇。

无论是传统数据还是大数据，它们都具有各自的优势和局限性。因此，在选择数据管理和分析方法时，我们应根据具体的业务需求和数据特点做出合适的选择。

相信随着科技的不断发展，对于传统数据和大数据的研究和应用将会越来越深入，为企业和个人带来更多的机会和发展。

八、传统的数据存储与管理技术有哪些？

（1）顺序存储方法： 该方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。

（2）链接存储方法： 该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。

（3）索引存储方法： 该方法通常在储存结点信息的同时，还建立附加的索引表。 索引表由若干索引项组成。若每个结点在索引表中都有一个索引项，则该索引表称之为稠密索引（Dense Index）。若一组结点在索引表中只对应一个索引项，则该索引表称为稀疏索引（Spare Index）。

（4）散列存储方法 ： 该方法的基本思想是：根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。散列的数据访问速度要高于数组，因为可以依据存储数据的部分内容找到数据在数组中的存储位置，进而能够快速实现数据的访问，理想的散列访问速度是非常迅速的，而不像在数组中的遍历过程，采用存储数组中内容的部分元素作为映射函数的输入，映射函数的输出就是存储数据的位置，这样的访问速度就省去了遍历数组的实现，因此时间复杂度可以认为为O（1），而数组遍历的时间复杂度为O（n）。

九、hdfs与传统数据存储对比主要特点？

HDFS与传统数据存储对比主要特点包含

A.数据冗余，硬件容错

B.流式的数据访问

C.适合存储大量大文.

传统的分布式存储，是按每个文件的大小，平分，然后放入特定数量的server中，这样随着每个文件的大小不同，平分后的大小也不同，进而导致每个server中实际存储的数据大小也不同（有较大差异），这样就会导致1 存储负载不均衡 2 网络宽带不均衡 的现象；HDFS的文件系统，是按块为大小，将每个文件（即使大小不同），都分成若干个块，然后将块，平均分配到每个server中（相当于粒度更小，之前是石头为单位，现在是沙子为单位），这样，就会解决传统分布式fs的两个问题。（虽然会有文件末尾的块不是整块（小于128MB），但这点差异很小，可以忽略不计）。

十、大数据与传统数据区别

标题：大数据与传统数据区别

随着大数据技术的不断发展，大数据与传统数据之间的区别也逐渐显现出来。本文将从以下几个方面探讨大数据与传统数据之间的区别。

数据规模

传统数据通常是指结构化数据，如数据库中的数据，通常规模较小，易于管理和处理。而大数据则是指规模巨大、种类繁多的非结构化和半结构化数据，如社交媒体、网络日志、视频、音频等，这些数据的规模和复杂度远超传统数据，需要采用特殊的技术和工具进行处理和分析。

数据处理速度

传统数据处理方法通常采用批处理方式，处理速度较慢，通常需要较长时间才能得到结果。而大数据处理则采用流处理方式，实时获取和处理数据，能够快速响应业务需求，提高数据处理效率。

数据价值密度

传统数据价值密度通常较高，可以通过对数据的清洗、分析和挖掘，发现有价值的信息。而大数据价值密度较低，需要通过人工智能、机器学习等技术进行识别和提取，才能发现有价值的信息。

应用领域

大数据与传统数据的应用领域也存在较大的差异。传统数据通常应用于金融、医疗、交通等领域，以支持决策和业务运营。而大数据则广泛应用于社交媒体、电商、智能制造等领域，通过数据挖掘和分析，实现智能化、个性化、精准化的服务。

总之，大数据与传统数据在数据规模、数据处理速度、数据价值密度和应用领域等方面存在较大的差异。对于企业而言，需要充分了解大数据与传统数据的区别，并根据实际情况选择合适的数据处理和分析方法，提高数据处理效率和质量，促进企业的发展。