什么是大数据技术?大数据的概念大数据技术是指从各种各样类型的数据中 ， 快速获得有价值信息的能力 。适用于大数据的技术 。包括大规模并行处理（MPP）数据库 ， 数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台 ， 互联网，和可扩展的存储系统 。
大数据技术是指大数据的应用技术 ， 涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术 。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合 。
大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中 ， 快速获得有价值信息的能力 。适用于大数据的技术 ， 包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统 。
【oracle实时往kafka传入数据库，kafkaconnectoracle】大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术 。大数据技术是近来的一个技术热点，但从名字就能判断它并不是什么新词 。毕竟，大是一个相对概念 。
大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合 。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力 。
《大数据白皮书2016》称：“大数据是新资源、新技术和新理念的混合体 。
大数据是干什么的!1、大数据一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合 。
2、一句话 大数据就是管理和利用大量数据的 。分开来讲就是数据如何产生、数据如何搬运、数据如何存储、数据有效的整理起来方便使用、数据如何进行加工提高价值、数据怎么使用，管理这整个生命周期 。
3、大数据（big data），IT行业术语 ， 是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 。
Kafka在大数据环境中如何应用呢?1、数据中心的数据需要共享时，kafka的producer先从数据中心读取数据，然后传入kafka缓存并加入待消费队列 。各分支结构作为数据消费者，启动消费动作，从kafka队列读取数据，并对获取的数据进行处理 。
2、首先肯定是从磁盘中读出数据到页缓存，然后从页缓存中拷贝到kafka中，然后再从kafka中拷贝到socket中，最后再给网卡 。
3、对于Kafka而言，pull模式更合适，它可简化broker的设计，consumer可自主控制消费消息的速率 ， 同时consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义 。
4、kafka是个日志处理缓冲组件，在大数据信息处理中使用 。和传统的消息队列相比较简化了队列结构和功能 ， 以流形式处理存储（持久化）消息（主要是日志） 。
5、主要应用场景是：日志收集系统和消息系统 。Kafka主要设计目标如下：以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 。高吞吐率 。
6、如果某topic有N个partition，集群中broker数目少于N个 ， 那么一个broker存储该topic的一个或多个partition 。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生 ， 这种情况容易导致Kafka集群数据不均衡 。
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