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随着互联网、物联网、移动互联网等技术的飞速发展，数据已经成为现代社会的重要资源，大数据作为新一代信息技术的重要组成部分，已经深入到各行各业，成为推动社会进步的重要力量，大数据是基于什么？本文将从数据源、技术架构和处理方法三个方面进行探讨。
数据源
1、传统数据源
传统数据源主要包括企业内部数据、政府数据、科研数据等，这些数据主要来源于企业的业务系统、政府部门的管理系统、科研机构的实验数据等，传统数据源的特点是结构化程度较高，易于存储、管理和分析。
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2、非传统数据源
非传统数据源主要包括互联网数据、物联网数据、社交媒体数据等，这些数据来源广泛，类型多样，具有非结构化、半结构化等特点，非传统数据源为大数据的发展提供了丰富的素材，使得大数据分析能够更加全面、深入。
技术架构
1、数据采集
数据采集是大数据技术架构的基础，数据采集技术主要包括：网络爬虫、传感器、API接口、日志采集等，通过这些技术，可以实现对各类数据的实时采集。
2、数据存储
数据存储是大数据技术架构的核心，大数据存储技术主要包括：关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等，这些技术能够满足海量数据的存储需求，保证数据的安全性、可靠性和高效性。
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3、数据处理
数据处理是大数据技术架构的关键，数据处理技术主要包括：数据清洗、数据集成、数据挖掘、数据可视化等，通过对数据的处理，可以提取出有价值的信息，为决策提供支持。
4、数据分析
数据分析是大数据技术架构的最终目标，数据分析技术主要包括：机器学习、深度学习、自然语言处理等，通过这些技术，可以对海量数据进行挖掘，发现数据背后的规律和趋势。
处理方法
1、分布式计算
分布式计算是大数据处理方法的核心，通过将任务分解成多个子任务，并在多个节点上并行执行，可以大幅提高数据处理效率。
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2、大数据平台
大数据平台为大数据处理提供了统一的框架和工具，主流的大数据平台包括Hadoop、Spark、Flink等，这些平台具有高性能、高可靠性和易扩展性等特点。
3、云计算
云计算为大数据处理提供了强大的计算资源，通过云计算，可以实现对海量数据的快速处理和分析。
大数据是基于数据源、技术架构和处理方法等多个方面的综合体现，随着大数据技术的不断发展，数据源将更加丰富，技术架构将更加完善，处理方法将更加高效，大数据将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多价值。
标签： #大数据是基于什么
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