简介：许多朋友询问有关哪些大数据不能用于数字计算的问题。本文的首席CTO注释将为您提供一个详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
图计算模型广泛用于大数据公司，尤其是IT公司。近年来，通过深度学习和地图计算的组合代表的一系列算法起着越来越重要的作用。，主要公司还启动了地图计算平台，例如Google Pregel，Facebook Giraph，Tencent Star Map，Huawei GES，Ali's GraphScope等。
GraphScope是由Alibabada House开发的一个停机地图计算平台。GraphScope提供了一个Python客户端，它可以促进上游和下游工作流的连接。行业中首次支持Gremlin分发汇编和优化，同时支持自动并行化和自动增加算法，它支持企业级别的最终性能 - 级别的场景。GraphScope已证明它已经实现了重要业务在多个关键Internet字段中的新价值（例如风险控制，电子商务建议，广告，网络安全，知识图等）。它的代码是当前的更多开发人员。
1.视觉分析
具有大数据分析的用户具有大数据分析专家和普通用户，但是大数据分析的最基本要求是视觉分析，因为视觉分析可以假装直观地呈现大数据特征。
2.数据挖掘算法
大数据分析的核心是数据挖掘算法。各种数据挖掘的算法可以根据不同的数据类型和格式更科学地介绍数据本身的特征。各种统计方法（可以称为真理）可以渗透到内部数据并挖掘出公认的价值。其他方面也是因为另一个方面是因为在这些数据挖掘算法中，可以更快地处理大数据。如果算法花费数年的时间来得出结论，则不能说大数据的价值。
3.预测分析
大数据分析中的最终应用领域之一是预测分析，从大数据中挖掘出特征，并通过科学建立模型，然后可以将新数据带入模型中以预测未来的数据。
4.语义引擎
非结构化数据的多元化为数据分析带来了新的挑战。我们需要一组工具系统来分析和完善数据。需要设计道义引擎，以具有足够的人工智能来主动从数据中提取信息。
5.数据质量和数据管理。BIG数据分析与数据质量和数据管理密不可分。高质量的数据和有效的数据管理可以确保分析的真实性和宝贵性导致学术研究领域或业务应用领域。
大数据分析的基础是上述五个方面。当然，如果您更多地参与了深度大数据分析，那么有很多更独特，更深，更专业的大数据分析方法。
大数据技术
数据收集：ETL工具负责分布式数据，异质数据源，例如关系数据，图形数据文件等。要清洁，转换和集成在线分析，处理以及数据挖掘的基础。
数据访问：关系数据库，NOSQL，SQL等。
基础架构体系结构：云存储，分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理（自然语言处理）是一门与计算机交互的学科。处理自然语言的关键是让计算机“理解”自然语言，因此自然语言处理也称为自然语言理解，也称为计算语言学。一方面，它是语言信息处理的一个分支，另一方面，它是人工智能的核心主题之一。
统计分析：假定的检查，重大测试，差分分析，相关分析，相关分析，T测试，方形分析，体面分析，部分分析，距离分析，回归分析，简单回归分析，多元回归分析，逐渐回归预测和回报预测以及回归预测和回归预测性分析，脊回报，逻辑回归分析，曲线估计，因子分析，聚类分析，主要成分分析，因子分析，快速聚类方法和聚类方法，判断分析，相应的分析，多样化的相应分析（最佳标准）标准分析），引导技术等。
数据挖掘：分类，估计，预测，预测，亲和力组或关联规则，聚类，描述和可视化，描述和可视化）以及描述和可视化。数字（文本，网络，图形，图形，视频，音频等）
模型预测：预测模型，机器学习，建筑模拟。
结果演示：云计算，标签云，关系图等。
大数据处理
1.大数据处理之一：收集
大数据的收集是指使用多个数据库从客户端接收数据（Web，App或Sensor表单等），用户可以使用这些数据库进行简单的查询和处理工作。例如，E -Commerce将使用传统的关系数据库MySQL和Oracle存储每个交易数据。此外，NOSQL数据库（例如Redis和MongoDB）也通常用于数据收集。
在收集大数据的过程中，其主要特征和挑战平行很高，因为可能有成千上万的用户可以访问和运营，例如火车票票务销售网站和淘宝。当峰值价值达到100万时，它是在集合端部署大量数据库以进行支持所必需的，以及如何在这些数据库之间进行负载平衡和碎片确实需要彻底思考和设计。
2.大数据处理2：导入/预处理
尽管该集合端将有很多数据库，但是如果您想有效地分析这些大量数据，则仍应从前端导入这些数据到集中式的大型分布式数据库或分布式存储群集，并可以导入基础基础。进行一些简单的清洁和预处理工作。还有一些用户使用Twitter中的Storm来计算数据以满足某些企业的真实计算需求。
引言和预处理过程的特征和挑战主要是进口数据。每秒进口量通常达到100m，甚至千兆位水平。
3.大数据处理3：统计/分析
统计和分析主要使用分布式数据库或分布式计算簇来制作存储在其中的大量数据的一般分析和分类摘要，以满足最常见的分析需求。在这方面，一些真正的时间需要Willemc的绿色，Oracle的exadata以及基于MySQL的存储的Infobright，以及Hadoop可以使用一些批处理处理或半结构数据需求。
统计和分析的主要特征和挑战是涉及大量数据，其系统资源，尤其是I/O，将具有很大的职业。
4.大数据处理四：挖掘
与以前的统计和分析过程不同，数据挖掘通常没有任何预集主题，主要基于基于各种算法的现有数据计算，以预测效果（预测），从而实现某种高级数据分析需求。更典型的算法是用于聚类的Kmeans，用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes。所使用的主要工具是Hadoop的Mahout。此过程的特征和挑战主要是针对采矿算法复杂的，并且所涉及的计算的数量和计算非常大。通用数据挖掘算法主要是单线线程。
整个大数据处理的一般过程至少应符合这四个步骤，以便被视为相对完整的大数据处理。
1.批处理处理模式
大规模数据的批处理处理。批处理处理系统将被封装在并行计算中，这大大降低了开发人员并行时间表的难度。在目前，主批处理处理计算系统代表MapReduce，Spark等。
2.流计算
流计算是流数据的真实时间计算。它需要在数据生成的数据上实时处理。数据没有累积和丢失。它通常用于处理电信，电力和其他行业的应用以及互联网行业的访问日志。
代表性产品包括Storm，Flume，Scribe，S4，Streams，Puma，Dstream，Super Mario等。
3.图计算
图计算是针对大型图表结构数据处理的。社会网络和Web链接包括包含复杂关系的地图数据。这些地图数据的规模可以包含数十亿点和数百亿个边缘。数据数据需要由特殊系统存储和计算。
常用的图计算系统包括Google的PreGel，PreGel的Giraph的开源版，Microsoft的Trinity，Berkeley Amplab的GraphX和高速映射数据处理系统PowerGraph，Hama，Goldenorb等。
4.内存计算
随着记忆价格的持续下降和服务器内存能力的持续增长，使用内存计算来完成高速大数据处理已成为大数据处理的重要开发方向。
目前，常用的内存计算系统包括分布式内存计算系统火花，完整内存分布式数据库系统HANA，Google的可扩展交互式查询系统DREMEL。
5.查询分析计算
存储管理和实时或真实的时间或实时查询分析大型数据。在目前，主要数据查询分析和计算系统代表HBase，Hive，Dremel，Dremel，Cassandra，Cassandra，Shark，Hana，Hana，Hana，Impala等。
6.迭代计算
为了响应MapReduce不支持迭代计算的缺陷，人们对Hadoop的MapReduce做出了很多改进。哈洛普，imapre
结论：以上是主要CTO的全部内容指出，大数据不能用于大数据。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住要收集对该网站的关注。