数据库管理和数据仓库:学习数据库的基本原理、SQL查询、数据建模和数据仓库设计来支持/。自然语言处理和文本挖掘:学习处理和分析的技术大规模 Text 数据，包括文本预处理、情感分析、文本分类和信息抽取。数据安全与隐私:学习保护Da 数据安全与隐私的方法和技术，包括数据加密、访问控制、隐私保护算法等等。
4、大 数据 存储与应用特点及技术路线分析Da-2存储应用特点及技术路线分析数据次，数据爆发式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，对-2存储数量的需求在增加；另一方面，对数据的有效管理提出了更高的要求。大型数据 pair 存储设备在容量、读写性能、可靠性、可扩展性等方面都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成、数据安全性、数据稳定性、系统可扩展性和性能。
其共同特征可以概括为3V:量、速、变(大规模、高速度、多样性)。Da 数据具有数据体量大、增长快的特点。Its 数据 scale已经从PB级提升到EB级，并且还在根据实际应用和企业二次开发的需要不断扩展，正在快速向ZB(ZETABYTE)规模进军。
5、HDFS简介:不用HDFS我们如何 存储 大规模 数据Da 数据的技术主要是解决-1 数据的计算和处理问题，但如果要计算数据，首先需要解决的其实是。如果文件的大小超过了磁盘的大小，你该怎么办存储？单机时代，主要解决方案是RAID；在分布式时代，主要的解决方案是分布式文件系统。其实无论是在RAID还是分布式文件系统中，大规模数据存储都需要解决几个核心问题。这些问题是什么？
1.数据 存储容量问题。既然大的数据是解决数据有几Pb的计算问题，而一般服务器磁盘容量通常是1 ~ 2 TB，那么存储so大规模-2怎么样？数据读写速度的问题。一般磁盘的连续读写速度都是几十MB。这样的速度，恐怕几十PB的数据会被永远的读写。3.数据可靠性。磁盘是计算机设备中最容易损坏的硬件。通常情况下，磁盘的使用寿命约为一年。磁盘损坏了怎么办？数据?
Da 数据爆发式增长存储技术难点随着Da 数据应用的爆发式增长，Da 数据已经衍生出自己独特的架构，并直接推广。毕竟，处理这种特殊需求是一个新的挑战。硬件的发展最终是由软件需求驱动的。大数据本身就意味着很多数据需要用标准存储技术来处理。Big 数据可能由TB级(甚至PB级)信息组成，既包括结构化的数据(库、日志、SQL等。)和非结构化数据(社交媒体帖子、传感器等。
