大数据分类有几大类 大数据五大类？

大数据包含以下四个特征:

1.巨量:数据量巨大，以TB -

从用途上来说大数据技术可以分为？

有很多算法和模型可以解决这些过程中的技术问题，并且为了方便终端用户，大部分都进一步封装，形成了一个相对简单易用的操作平台。目前大数据技术平台有很多，可以按照以下进行分类:

(1)从大数据处理的过程来看，包括数据存储、数据挖掘和分析，以及为高效分析和挖掘而设计的计算平台。它们完成数据收集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、分析、预测和应用的功能。

(2)根据大数据处理的数据类型，可分为关系型数据、非关系型数据(图形数据、文本数据、网络数据等)的技术平台。)，半结构化数据和混合数据处理。

(3)从大数据处理的来看，可以分为批量处理、实时处理和综合处理。其中，批量数据是对批量数据的一次性处理，而实时处理(流处理)对处理延迟有严格的要求。综合处理是指同时存在批处理和实时处理两种。

(4)从平台到数据部门看可以分为基于内存的和基于磁盘的。前者在内存中交换分布式系统中的数据，后者通过磁盘文件交换数据。

此外，技术平台可分为分布式和集中式、云环境和非云环境。阿里云大数据平台建立在阿里云 s云计算基础设施，为用户提供大数据存储、计算能力、大数据分析挖掘、输出展示等服务。用户可以轻松实现BI商业智能和人工智能服务，具备一站式数据应用能力。

不同的大数据技术平台为这些流程提供支持。有些平台可能支持多个流程，但侧重点不同，支持的深度也不同。所以在实际应用中需要熟悉各种平台的功能，进行对比分析，才能选择适合自己需求的技术平台。

选择一个合适的大数据技术平台非常重要，可以让大数据应用开发更容易，让开发者更专注于业务层面的数据分析和处理。一些常见的基础问题，比如如何存储数据，如何检索数据，数据统计等等，都可以由平台来完成。选择合适的大数据技术平台应考虑以下因素:

(1)平台的功能和性能:由于不同的平台侧重于不同的功能，所以平台的性能有很多方面需要考察。比如对于存储平台来说，数据存储效率、读写效率、并发访问能力、对结构化和非结构化数据存储的支持、提供的数据访问接口更为重要。对于大数据挖掘平台来说，支持的挖掘算法、算法的封装程度、数据挖掘结果的展现能力、挖掘算法的时空复杂度是更重要的指标。

(2)平台的集成性:好的平台应该具有较高的集成度，为用户提供良好的操作界面，完整的帮助和用户手册，系统易于配置和移植。同时，随着目前软件开源的趋势，开源平台有助于其版本的快速升级和尽早发现bug。此外，开源架构更容易扩展和植入更多新算法，这对终端用户也更重要。

(3)是否符合技术的发展趋势:大数据技术是当前发展和研究的热点，最终会逐渐成熟。可以预见，并不是所有的技术平台都能在这个过程中存活下来。只有符合技术发展趋势的技术平台，才会被用户和技术开发者所接受。因此，一些不支持分布式和集群计算的平台只能专注于对少量数据的挖掘算法的验证。与云计算、物联网和人工智能密切相关的技术平台将成为技术发展的主流和趋势。

加快了技术的迭代更新速度。当我们花大量的时间去熟悉某个技术平台的时候，可能会出现一个新的更好的技术平台，导致我们去涉足各种各样的技术平台。所以，最好的策略是满仓。系统掌握大数据技术的原理和实现方案，学习新的技术平台就容易了。

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