这些关键技术之间有着密切的联系。网络爬虫技术是数据收集的基础。网络爬虫技术获取的原始数据需要通过数据清洗技术进行处理和筛选，然后通过数据存储技术保存清洗后的数据。最后通过数据分析技术对存储的数据进行统计、挖掘和分析，提取有价值的信息和知识。这些技术相互依赖，相互支持，共同构成了传统数据采集的完整过程。
5、大数据时代安全要怎样的分析技术大数据时代的安全分析互联网时代的发展日新月异，技术和体验的改变和提升变得异常迅速。现在我们的网络已经从千兆走向了万兆时代，这使得很多网络安全设备要分析的数据包量急剧上升。随着下一代防火墙等安全产品的出现，安全网关需要分析的数据量大大增加，安全监控的内容不断细化，使得安全产品需要监控和分析的数据比以前更多。
如上所述，随着企业和组织的安全架构越来越复杂，各种安全数据也越来越多。然而，传统的分析能力不足以应对当前安全数据的分析。面对新威胁的兴起，传统的分析方法无法准确分析更多的安全信息，更不用说做出更快的判断和应对。以上信息安全面临的这些问题，正是大数据时代带来的挑战。
6、大数据处理_大数据处理技术大数据技术是从各类数据中快速获取有价值信息的技术。大数据领域涌现出大量新技术，成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理的关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、大数据分析与挖掘、大数据展示与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等。).1.大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据、移动互联网数据获得的各类结构化、半结构化(或弱结构化)和非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的基础。
7、数据的形式包括看答案应该是:D. ①结构化数据:指关系模型数据，即以关系数据库表的形式管理的数据，结合典型场景更容易理解，如企业ERP、OA、HR中的数据②非结构化数据:指数据结构不规则或不完整的数据，没有预定义的数据模型，不方便用数据库的二维逻辑表表示。如word、pdf、ppt以及各种格式的图片和视频。
8、ETL数据融合平台,实现业务数据集成ETL的应用是将企业业务系统的数据经过提取、清洗、转换后加载到数据仓库的过程。使用ETL的目的是将分散在企业各个系统的数据集中起来，统一标准化管理。因此，ETL是构建数据仓库的一个重要且必不可少的部分。什么是RestCloudETL平台？RestCloudETL数据融合平台是基于微服务架构的新一代数据融合平台，是为企业提供业务系统数据集成和异构数据源间数据传输的一站式数据处理平台。
字/图-10/数据融合始于20世纪70年代，90年代以来发展迅速。美国国防部实验室专家组在其1991年出版的《数据融合词典》中对数据融合的定义是:数据融合是对来自多传感器信息源的数据和信息进行组合、关联和组合，以获得更准确的位置估计和身份估计，从而实现对战场态势和威胁及其重要性的实时、完整评估的过程，物联网从感知层到应用层，各种信息的种类和数量成倍增长，需要分析的数据量也呈指数级增长。同时还涉及到各种异构网络或多系统之间的数据融合，如何从海量数据中及时挖掘出隐藏的信息和有效的数据，给数据处理带来了巨大的挑战，因此如何合理有效地对海量数据进行整合、挖掘和智能处理，是物联网面临的一个难题。
