大数据常见术语表二

H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大的运算与存储。
Hadoop库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed FileSystem)；是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) –使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存库(IMDB: In-memory) – 一种库管理系统，与普通库管理系统不同之处在于，它用主存来存储，而非硬盘。其特点在于能高速地进行的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的一致性(Juridical data compliance) – 当你使用的云计算解决方案，将你的存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的是否符合当地的法律。
K
键值库(KeyValue Databases) – 的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的记录，这种方式使得的查找更加方便快捷。键值库中所存的通常为编程语言中基本类型的。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得优结果和大的系统利用率。
位置信息(Location data) –GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的
机器学习(Machine learning) – 人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元(Metadata) – 被称为描述的，即描述属性(是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型库(NoSQL database)
多维库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化联机分析处理(OLAP)程序，优化仓库的一种库。
多值库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型库(NoSQL), 一种特殊的多维库：能处理3个维度的。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) – 是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型库
NoSQL – 顾名思义，就是“不使用SQL”的库。这类库泛指传统关系型库以外的其他类型的库。这类库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的。
O
对象库(Object Databases) – (也称为面象对象库)以对象的形式存储，用于面向对象编程。它不同于关系型库和图形库，大部分对象库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative programming)访问对象.
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) – 数字图像分析方法是对每一个像素的进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的，这些相关像素被称为对象或图像对象。
操作型库(Operational Databases) – 这类库可以完成一个组织机构的常规操作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) – 在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注: 被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观世界)
异常值检测(Outlier detection) – 异常值是指严重偏离一个集或一个组合总平均值的对象，该对象与集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别中的模式，并对同一源中的新作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB (gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) – 大分析方法中有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的集，例如历史，事务，社交，或者客户的个人信息，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的与其他分离开，以确保用户隐私。
公共(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共集。
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