大数据基础技术：计算、存储、分析技术不断成熟
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基础技术：计算、存储、分析技术不断成熟。在传统的数据分析时代，数据首先通过ORACLE、DB2等数据库集中存储形成结构化数据，并通过BI工具，借助传统的数据挖掘算法进行分析和展现。进入大数据时代，中为咨询面临数据量大、结构化数据占比低等突出问题，传统的IT架构、分析算法已经难以满足需求。2003~2004年间，Google公司在其对外发表的两篇论文中提出了GFS（GoogleFileSystem）、MapReduce两个核心概念，奠定了分布式文件存储系统以及分布式计算模型的理论基础，2006年分布式计算和存储框架hadoop项目被提出，后续围绕hadoop的技术生态不断发展，大数据相关计算、存储、分析技术不断成熟和完善。传统数据分析流程
hadoop分布式计算架构
云计算成熟为大数据发展奠定基础
大数据基础技术发展趋于成熟
大数据典型分析流程
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