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大数据漫谈 被引量:1

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摘要 自从舍恩伯格的《大数据时代》畅销以来,“大数据”获得了前所未用的关注,几乎人人都在谈论大数据。学术界、商务界等纷纷研讨大数据,举办的各类研讨会、论坛不计其数。在百度中搜索“大数据”,检索到的词条超过了1亿条,在中国知网的关键词中输入“大数据”,可以看到仅2013年发表的有关大数据的论文就有753篇,2014年截至到目前就超过了1600多篇,可见大数据是多么地热,笔者作为从事数据研究的一名统计人员,经常会被问到有关大数据的问题,为了进一步理清楚大数据,本文就大数据的定义、价值、研究方法以及大数据与小数据的关系做一个通俗的解读,使大数据能够更好地落地。
作者 戴明锋
出处 《中国统计》 CSSCI 北大核心 2015年第2期24-26,共3页 China Statistics
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参考文献3

二级参考文献248

  • 1[OL].<http://hadoop.apache.org.>.
  • 2WinterCorp: 2005 TopTen Program Summary. http:// www. wintercorp, com/WhitePapers/WC TopTenWP. pdf.
  • 3TDWI Checklist Report: Big Data Analytics. http://tdwi. org/research/2010/08/Big-Data-Analytics, aspx.
  • 4Chaudhuri S, Dayal U. An overview of data warehousing and OLAP technology. SIGMOD Rec, 1997,26(1): 65-74.
  • 5Madden S, DeWitt D J, Stonebraker M. Database parallelism choices greatly impact scalability. DatabaseColumn Blog. http://www, databasecolumn, com/2007/10/database-parallelism-choices, html.
  • 6Dean J, Ghemawat S. MapReduce: Simplified data processing on large clusters//Proceedings of the 6th Symposium on Operating System Design and Implementation (OSDI ' 04). San Francisco, California, USA, 2004: 137-150.
  • 7DeWitt D J, Gerber R H, Graefe G, Heytens M L, Kumar K B, Muralikrishna M. GAMMA--A high performance dataflow database machine//Proceedings of the 12th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB' 86). Kyoto, Japan, 1986:228-237.
  • 8Fushimi S, Kitsuregawa M, Tanaka H. An overview of the system software of a parallel relational database machine// Proceedings of the 12th International Conference on Very Large DataBases(VLDB'86). Kyoto, Japan, 1986:209-219.
  • 9Brewer E A. Towards robust distributed systems//Proceedings of the 19th Annual ACM Symposium on Principles of Distributed Computing (PODC' 00). Portland, Oregon, USA, 2000:7.
  • 10http: //www. dbms2, com/2008/08/26/known-applications of mapreduce/.

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同被引文献37

引证文献1

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