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抽取数据的存储是以列为单位的，同一列数据连续存储，在查询时可以大幅降低I/O，提高查询效率，并且连续存储的列数据，具有更大的压缩单元和数据相似性，可以大幅提高压缩效率。为了减少网络传输的消耗，避免不必要的shuffle，利用Spark的调度机制实现数据本地化计算。在知道数据位置的前提下，将任务分配到拥有计算数据的节点上，节省了数据传输的消耗，完成巨量数据计算的秒级呈现。位图索引即Bitmap索引，是处理大数据时加快过滤速度的一种常见技术，并且可以利用位图索引实现大数据量并发计算，并指数级的提升查询效率，同时我们做了压缩处理，使得数据占用空间降低。创新大数据分析联系方式！

    由于数据源的多样性,数据集由于干扰、冗余和一致性因素的影响具有不同的质量。从需求的角度,一些数据分析工具和应用对数据质量有着严格的要求。因此在大数据系统中需要数据预处理技术提高数据的质量。讨论三种主要的数据预处理技术。1.数据集成数据集成技术在逻辑上和物理上把来自不同数据源的数据进行集中,为用户提供一个统一的视图。数据集成在传统的数据库研究中是一个成熟的研究领域,如数据仓库和数据联合方法。数据仓库又称为ETL,由3个步骤构成:提取、变换和装载。•提取:连接源系统并选择和收集必要的数据用于随后的分析处理。•变换:通过一系列的规则将提取的数据转换为标准格式。•装载:将提取并变换后的数据导入目标存储基础设施。数据联合则创建一个虚拟的数据库,从分离的数据源查询并合并数据。虚拟数据库并不包含数据本身,而是存储了真实数据及其存储位置的信息或元数据。然而,这两种方法并不能满足流式和搜索应用对高性能的需求,因此这些应用的数据高度动态,并且需要实时处理。一般地,数据集成技术比较好能与流处理引擎或搜索引擎集成在一起。 业务前景大数据分析承诺守信！鹤壁大数据获取公司

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