大数据专用名词

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大数据领域中存在许多专用名词，以下是一些常见的大数据术语：

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1. **大数据（Big Data）**：指的是规模巨大、类型繁多的数据集，无法用传统数据处理应用软件工具进行处理。

2. **数据湖（Data Lake）**：一种数据存储层，用于存储大量结构化和非结构化数据，以便进行后续处理和分析。

3. **数据仓库（Data Warehouse）**：一种用于存储、管理和分析大量数据的系统，通常用于支持企业级的决策支持系统。

4. **数据挖掘（Data Mining）**：从大量数据中提取有用信息和知识的计算过程。

5. **机器学习（Machine Learning）**：使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。

6. **深度学习（Deep Learning）**：机器学习的一个子领域，它使用类似于人脑的神经网络结构来学习数据中的复杂模式。

7. **预测分析（Predictive Analytics）**：使用历史数据来预测未来事件或趋势的分析方法。

8. **实时分析（Real-time Analytics）**：对数据流进行即时分析，以便快速响应和决策。

9. **数据可视化（Data Visualization）**：将数据以图形、图表等形式展示出来，以便于理解和分析。

10. **Hadoop**：一个开源软件框架，用于处理大规模数据集。

11. **Spark**：一个开源分布式计算系统，用于大规模数据处理。

12. **MapReduce**：Hadoop中的一种编程模型，用于大规模数据集的分布式处理。

13. **NoSQL**：一种非关系型数据库，与传统的关系型数据库不同，不使用固定的表格结构。

14. **云计算（Cloud Computing）**：通过网络提供可按需访问的共享计算资源。

15. **边缘计算（Edge Computing）**：将数据处理和分析从云端转移到网络边缘，以减少延迟和带宽使用。

这些术语只是大数据领域中的一部分，随着技术的不断进步，新的名词和概念也在不断涌现。

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