大数据存储技术的两个重要方向？（弹性资源如何应用在大数据处理中？）

【方向一】SQL On Hadoop 是Killer APP

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对SQL支持程度的制约阻碍了企业应用Hadoop技术

【方向二】Hadoop加速Docker企业对都租户资源管控和弹性计算的需求促使Hadoop发生变革。

统一的企业大数据平台

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需求一：资源弹性共享，提高资源利用率

需求二：隔离性，保障服务质量和安全性

人工智能主要依赖于以下前沿信息技术：

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深度学习：基于神经网络的机器学习方法，已在图像识别、语音识别等领域取得突破性进展。

自然语言处理：NLP技术使计算机能够理解和生成人类语言，应用于聊天机器人、翻译等。

计算机视觉：使用计算机处理和理解图像和视频，广泛用于图像识别、人脸识别等。

云计算：提供计算和存储资源，为AI应用提供了弹性和扩展性。

大数据：处理和分析大规模数据集以进行训练和决策，是AI算法的关键驱动力。

物联网：传感器和设备的互联，提供了实时数据流用于监控和控制。

量子计算：正在研究中，有潜力解决一些AI问题，如优化和模拟。

区块链：用于保护AI模型和数据的安全性和隐私性。

这些技术相互交织，推动了AI在各个领域的发展和应用。

AI主要用到了前沿的信息技术有：

1、机器学习；2、知识图谱；3、自然语言处理；4、人机交互；5、计算机视觉；6、生物特征识别；7、VR/AR等。

1、机器学习

机器学习是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。

2、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。

3、自然语言处理

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

4、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。

云端大数据是人工智能的基础，也是未来所有行业技术升级的支撑。深圳超算在大数据方面高瞻远瞩，启动深圳市城市公共服务云，专注于政企上云，借此帮助合作伙伴实现云上高速发展，是政企技术支撑的重要伙伴。

云端大数据指的是海量的储存在云端的大数据。云端产生的数据量非常巨大，要想让庞大的数据产生价值就需要大数据分析。

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是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海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的重点是数据，大量的数据，需要将大数据成功的分析出应有的价值，大数据提供的是分析价值。

到此，以上就是小编对于弹性资源如何应用在大数据处理中的问题就介绍到这了，希望这3点解答对大家有用。

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