大数据是大数需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的据的技术海量、高增长率和多样化的关键信息资产。那么，大数大数据的据的技术关键技术有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!
1、数据收集
大数据时代，关键数据的大数来源极其广泛，数据有不同的据的技术类型和格式，同时呈现爆发性增长的关键态势，这些特性对数据收集技术也提出了更高的大数要求。数据收集需要从不同的据的技术数据源实时的或及时的收集不同类型的数据并发送给存储系统或数据中间件系统进行后续处理。
2、关键数据预处理
数据的质量对数据的价值大小有直接影响，低质量数据将导致低质量的分析和挖掘结果。广义的数据质量涉及许多因素，如数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可信性与可解释性等。
3、数据存储
分布式存储与访问是大数据存储的关键技术，它具有经济、高效、容错好等特点。分布式存储技术与数据存储介质的类型和数据的组织管理形式直接相关。
4、数据处理
分布式数据处理技术一方面与分布式存储形式直接相关，另一方面也与业务数据的温度类型(冷数据、热数据)相关。目前主要的数据处理计算模型包括MapReduce计算模型、DAG计算模型、BSP计算模型等。
责任编辑：姜华 来源： 中国IDC圈 大数据关键技术数据存储
(责任编辑：休闲)
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