分布式系统理解 长沙达内Java大数据：学Java大数据必须先懂的25个名词(3)

17 内存计算(In-memory computing)

通常认为，任何不涉及到I/O访问的计算都会更快一些。内存计算就是这样的技术，它把所有的工作数据集都移动到集群的集体内存中，避免了在计算过程中向磁盘写入中间结果。Apache Spark 就是一个内存计算的系统，它相对 Mapreduce 这类 I/O 绑定的系统具有很大的优势。

18 物联网(IoT)

zui新的流行语就是物联网(IoT)。IoT 是嵌入式对象中(如传感器、可穿戴设备、车、冰箱等等)的计算设备通过英特网的互联，它们能够收发数据。物联网生成了海量的数据，带来了很多大数据分析的机遇。

19 机器学(Machine Learning)

机器学是基于喂入的数据去设计能够学、调整和提升的系统的一种方法。使用设定的预测和统计算法，它们持续地逼近「正确的」行为和想法，随着更多的数据被输入到系统，它们能够进一步提升。

20 MapReduce

MapReduce可能有点难以理解，我试着解释一下吧。MapReduce是一个编程模型，zui好的理解就是要注意到Map和Reduce是两个不同的过程。在 MapReduce中，程序模型首先将大数据集分割成一些小块(这些小块拿技术术语来讲叫做「元组」，但是我描述的时候会尽量避免晦涩的技术术语)，然后这些小块会被分发给不同位置上的不同计算机(也就是说之前描述过的集群)，这在Map过程是必须的。然后模型会收集每个计算结果，并且将它们「reduce」成一个部分。MapReduce的数据处理模型和Hadoop分布式文件系统是分不开的。

21 非关系型(NoSQL)

【长沙达内Java大数据】这个词听起来几乎就是「SQL，结构化查询语言」的反义词，SQL 是传统的关系型数据管理系统(RDBMS)必需的，但是 NOSQL 实际上指的是「不止SQL」。

NoSQL实际上指的是那些被设计来处理没有结构(或者没有「schema」，纲要)的大量数据的管理系统。NoSQL 适合大数据系统，因为的非结构化需要 NoSQL的这种灵活性和分布式优先的特点。分布式系统理解

22 R语言

这还有人能给一个编程语言起一个更加糟糕的名字吗?R 语言就是这样的语言。不过，R 语言是一个在统计工作中工作得很好的语言。如果你不知道 R 语言，别说你是数据科学家。因为 R 语言是数据科学中zui流行的编程语言之一。

23 Spark(Apache Spark)

Apache Spark 是一个迅速的内存数据处理引擎，它能够有效地执行那些需要迭代访问的流处理、机器学以及SQL负载。Spark通常会比我们前面讨论过的MapReduce 快好多。

24 流处理(Stream processing)

【长沙达内Java大数据】流处理被设计来用于持续地进行流数据的处理。与流分析技术(指的是能够持续地计算数值和统计分析的能力)结合起来，流处理方法特别能够针对数据的实时处理。

25 结构化vs非结构化数据(Structured v Unstructured Data)

这是大数据中的对比之一。结构化数据基本上是那些能够被放在关系型中的任何数据，以这种方式组织的数据可以与其他数据通过表格来关联。非结构化数据是指任何不能够被放在关系型中的数据，例如邮件信息、社交媒体上的状态，以及人类语音等等。

Java的精密，强大，拥有其它语言不可替代的性能和可维护性，早已经是成为zui受欢迎的编程语言之一，很想进入IT行业，首先选择的第1门语言就是Java。但是，在未来10年肯定是大数据的天下，人工智能的爆发，将会有大量企业会进入大数据领域。

而从Java程序员转Java大数据就会有天然的优势，因为目前大数据的架构基本都是用Java语言完成，未来10年，Java大数据的需求量会越来越大。想全面了解和学Java大数据的知识和技能，请选择长沙达内Java大数据课程!

达内拥有强大的Java大数据讲师团队，为您全面解读大数据技术与方法，帮您成为一名的Java大数据工程师!获得高薪!

长沙达内7天免费试听课程活动正式启动啦!限额报名，先报先得!

方式1：报名链接：

方式2：姓名+想要学课程，我们将免费试听券发送给你，您可以就近试听，也可以进一步了解课程介绍。

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
http://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-54571-3.html