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大数据技术的架构是怎么样的?大数据技术的应用行业发展的趋势怎么样？
大数据技术已经应用在我们生活的方方面面了，不管是我们的交通系统，还是平时上网购物，平台都是使用大数据技术去分析我们的一些行为，目前大数据技术已经是非常成熟了，而且在各个行业的运营也非常广，接下来就由福昕知翼带大家了解一下大数据技术的基本架构。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据最大的特征，自然就是数据量巨大，大到传统的数据处理软件如Excel、Mysql等都无法很好的支持分析。这也意味着大数据阶段，无论是数据的存储还是加工计算等等过程，用到的处理技术也会完全不同，例如Hadoop、Spark等等。
在企业内部，数据从生产、存储，到分析、应用，会经历各个处理流程。它们相互关联，形成了整体的大数据架构。通常来说，在我们最终查看数据报表，或者使用数据进行算法预测之前，数据都会经历以下这么几个处理环节：
大数据技术
数据采集：是指将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中。
数据存储：海量的数据，需要存储在系统中，方便下次使用时进行查询。
数据处理：原始数据需要经过层层过滤、拼接、转换才能最终应用，数据处理就是这些过程的统称。一般来说，有两种类型的数据处理，一种是离线的批量处理，另一种是实时在线分析。
数据应用：经过处理的数据可以对外提供服务，比如生成可视化的报表、作为互动式分析的素材、提供给推荐系统训练模型等等。
大数据技术的应用已经是未来各个行业发展的趋势了，应用大数据技术能够非常准确地分析出消费者的行为，又或者预测未来行业的发展方面，所以现在很多科技公司都非常重要大数据技术的研发，特别是那些做人工智能的企业，如果你想了解更多这方面的资讯，可以去福昕知翼的网站看相关的新闻动态。
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