大数据并行计算（大数据并行计算大连理工）

本篇目录：

1、分布式并行计算在工业大数据分析中的主要作用2、大数据核心算法有哪些?3、大数据的核心技术有哪些4、什么是并行计算?如何实现并行计算5、大数据平台下的计算模型和传统的计算模型之间的异同点?6、大数据中“正交”型独立模块属于并行计算吗

分布式并行计算在工业大数据分析中的主要作用

分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。分布式计算可以分为以下几类：传统的C/S模型。

数据收集和存储技术：包括数据挖掘、数据清洗、数据预处理、数据仓库等技术，用于收集、整理和存储海量数据，使数据可供后续分析使用。分布式计算技术：由于数据量巨大，需要采用分布式计算技术来实现高效处理。

数据采集和存储：大数据分析的第一步是收集和存储数据。这可能涉及传感器、日志文件、社交媒体数据、交易记录等多种数据源。为了有效地存储和管理这些数据，使用的技术包括数据库系统、分布式文件系统和云存储等。

以下是工业大数据在工业领域发挥的主要价值作用。 提高生产效率 工业大数据可以帮助企业实现智能制造，通过对生产过程中的数据进行实时监控和分析，及时发现问题并进行优化调整，从而提高生产效率和产品质量。

提升生产效率和质量：通过分析工业大数据，可以发现生产过程中潜在的问题和优化的空间，优化生产计划和流程，提高生产效率和质量管理。从而降低成本、减少资源浪费，提高生产力和竞争力。

基于数据的产品价值挖掘：通过对产品及相关数据进行二次挖掘，创造新价值。提升服务型生产：提升服务型生产就是利用工业大数据增加服务在生产（产品）中的价值比重。

大数据核心算法有哪些?

离散微分算法(Discrete differentiation)。

大数据等最核心的关键技术：32个算法 A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。

大数据分析的理论核心是数据挖掘算法，大数据可以概括为5个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）、真实性（Veracity）。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。

大数据的核心技术有哪些

大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。

数据挖掘和机器学习： 数据挖掘和机器学习是大数据处理的核心技术。学习数据挖掘和机器学习技术可以帮助专业人员处理和分析大规模的数据集，发现数据中的模式和规律。

“大数据”的核心：整理、分析、预测、控制。重点并不是我们拥有了多少数据，而是我们拿数据去做了什么。如果只是堆积在某个地方，数据是毫无用处的。它的价值在于“使用性”，而不是数量和存储的地方。

为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度。

大数据技术的核心技术是：在大数据产业中，主要的工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据分析和大数据显示和应用的挖掘（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全性等）。

什么是并行计算?如何实现并行计算

并行计算是一种同时使用多个处理器或计算机来解决问题的计算模式。与串行计算（即单个处理器或计算机一次处理一个任务）相比，它可以显著加速计算，提高效率，并在科学、工程等领域中得到广泛应用。

并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。

并行计算是指在计算机系统中同时执行多个计算任务的一种计算方式。与之相对的是串行计算，即逐个顺序执行计算任务。在并行计算中，计算任务被分解成多个子任务，并且这些子任务可以同步或异步地在多个处理单元上同时执行。

大数据平台下的计算模型和传统的计算模型之间的异同点?

概念化，不是程序化 计算机科学不是计算机编程。像计算机科学家那样去思维意味着远不止能为计算机编程，还要求能够在抽象的多个层次上思维。

传统数据和大数据的区别表现在：数据规模不同、内容不同、处理方式不同。数据规模不同 传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。

首先大数据更趋向自动化，另外数据的维度上较传统统计也有差异，例如平时做app的可能更关注日活，但是大数据可能就会从原有的日活中找到权重，发现新的统计名词，例如tad。

云计算平台与传统平台区别 云计算是一个全新的计算模式，互联网存在的基础技术和伸缩化的虚拟资源，是这一个的新数字技术的主要特点。

大数据是指数据量非常庞大、类型复杂、难以传统方式处理、分析和管理的数据集合。随着现代计算机技术的不断发展，大数据的应用领域不断拓展，包括人工智能、机器学习、云计算、物联网等多个领域。

大数据中“正交”型独立模块属于并行计算吗

大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

批处理计算模式 针对大规模数据的批量处理。批处理系统将并行计算的实现进行封装，大大降低开发人员的并行程序设计难度。目前主要的批处理计算系统代表产品有MapReduce、Spark等。

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