大資料技術，簡而言之，就是提取大資料價值的技術，是根據特定目標，經過資料收集與儲存、資料篩選、演算法分析與**、資料分析結果展示等，為做出正確決策提供依據，其資料級別通常在pb以上，今天我們就來了解一下，大資料技術在企業應用中都有哪些表現形式。
1、資料分析及挖掘
資料統計及分析主要是基於儲存的海量資料進行普通的分析和分類彙總，以滿足大多數常見的分析需求。資料探勘一般沒有預先設定好的主題，主要是在現有資料上面進行基於各種演算法的計算，從而起到**的效果，實現高階別的資料分析的需求，豐富的歷史資料是資料探勘的先決條件。比較典型的演算法有回歸、分類、聚類、關聯分析。機器學習正是如此，分為監督式學習演算法、無監督式學習演算法、半監督式學習演算法。
2、機器學習
監督式學習演算法是從帶標籤(標註)的訓練樣本中建立的訓練樣本中建立模式，並依此推測新的資料標籤的演算法。比如回歸、神經網路、決策樹、支援向量機、貝葉斯、隨機森林。無監督式學習演算法是在學習時並不知道其分類結果，目的是去對原始資料進行分類，以便了解資料內部結構的演算法。比如聚類、主成分分析、線性判別分析降維。半監督式學習演算法是利用少量標註樣本和大量未標註樣本進行機器學習，利用資料分布上的模型假設,建立學習器對未標籤樣本進行標籤。
3、資料倉儲
從企業角度來說，無論是資料庫、資料倉儲還是大資料都是解決不同需求、處理不同級別資料量的技術，它們之間並無衝突。針對不同需求和現狀進行技術選擇，各種技術相互補充、相互協作。目前階段對於大部分企業來說，想要開展乙個全新的大資料專案似乎無從下手。從現有資料倉儲建設理論和經驗入手，引入部分大資料技術，特別是實現非結構化資料的收集、儲存和處理是一種比較可行的方法。
4、資料安全
大資料蘊藏著價值資訊，但資料安全面臨著嚴峻挑戰。一方面，大資料本身的安全防護存在漏洞。雖然雲計算對大資料提供了便利，但對大資料的安全控制力度不夠，api訪問許可權控制以及金鑰生產，儲存和管理方面的不足都可能造成資料洩露。另一方面，在用資料探勘和資料分析等大資料技術獲取價值資訊的同時，攻擊者也在利用這些大資料技術進行攻擊。
大資料技術能夠將隱藏於海量資料中的資訊和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的執行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。
多型有幾種表現形式
1 方法的過載 通常是指在同乙個類中，相同的方法名對應著不同的方法實現，這些方法名相同的方法其區別在於他們的引數不同 2 方法的重寫 方法的重寫主要用於父類和子類之間，子類重寫父類的方法，只是對應的方法實現不同，方法名和方法引數都相同 3 抽象類 在物件導向語言中，乙個類中的方法只給出了標準，而沒有...
多型的表現形式
目錄 1.多型的定義 2.多型的三種形式 3.多型的編譯和執行 4.多型的轉型 5.多型的好處 6.多型的弊端 多型 封裝和繼承是物件導向的三大特性。多型需滿足三個條件 1 有繼承 2 有重寫 3 有父類引用指向子類物件。最終多型體現為父類引用可以指向子類物件 父類型別 變數名 new 子類型別 1...
程序的表現形式
1.程序生命週期 執行 該程序此刻正在執行。2.程序表示 include linux sched.h中有結構體struct task struct 表示了程序的所有資訊。struct task struct 程序限制 rlimit cpu 按毫秒計算的最大cpu時間 rlimit fsize 允許的...