大数据基于互联网和物联网中的海量信息，通过网络技术进行采集、处理和分析。揭秘大数据，其网络基础包括云计算、分布式存储和高速网络，核心技术涵盖数据挖掘、机器学习和人工智能等。
本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，大数据已成为当今社会的重要战略资源，从社交网络到电子商务，从金融保险到智慧城市，大数据的应用领域越来越广泛，大数据是基于什么网络？其背后的网络基础与核心技术又有哪些呢？
大数据的网络基础
1、广域网（WAN）
广域网是连接全球各个地区、各个国家和各种网络设备的网络，它是大数据传输的基础，通过广域网，各个数据中心、服务器、终端设备之间可以实时传输大量的数据，在我国，中国电信、中国移动、中国联通等运营商提供的宽带网络为大数据的传输提供了强有力的支持。
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2、城域网（MAN）
城域网是连接城市内各个区域、各个机构的网络，它在大数据应用中起到承上启下的作用，城域网可以连接各个局域网，将分散的数据汇聚到数据中心进行处理，在我国，城域网建设已取得显著成果，为大数据应用提供了有力保障。
3、局域网（LAN）
局域网是连接同一建筑物或同一区域内设备的最小网络，在大数据应用中，局域网负责将各个终端设备的数据汇聚到数据中心，随着云计算、物联网等技术的发展，局域网在数据采集、传输和处理方面发挥着越来越重要的作用。
大数据的核心技术
1、数据采集技术
数据采集是大数据应用的第一步，它涉及从各种来源收集数据，数据采集技术包括：
（1）传感器技术：通过传感器实时采集环境、设备等数据。
（2）网络爬虫技术：从互联网上抓取公开数据。
（3）日志分析技术：分析系统日志，提取有价值的信息。
2、数据存储技术
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大数据涉及海量数据，因此需要高效、可靠的数据存储技术，以下是一些常用的数据存储技术：
（1）关系型数据库：如MySQL、Oracle等，适用于结构化数据存储。
（2）非关系型数据库：如MongoDB、Redis等，适用于非结构化数据存储。
（3）分布式存储系统：如Hadoop HDFS、Ceph等，适用于海量数据存储。
3、数据处理技术
大数据处理技术包括：
（1）批处理：对大量数据进行批量处理，如Hadoop MapReduce。
（2）实时处理：对实时数据进行处理，如Apache Spark Streaming。
（3）流处理：对连续流动的数据进行处理，如Apache Kafka。
4、数据挖掘与分析技术
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数据挖掘与分析技术从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持，以下是一些常用的数据挖掘与分析技术：
（1）机器学习：如决策树、支持向量机、神经网络等。
（2）统计分析：如线性回归、聚类分析、主成分分析等。
（3）数据可视化：将数据以图形、图表等形式展示，便于分析。
大数据的网络应用
1、互联网+：通过大数据技术，实现互联网与传统产业的深度融合，推动产业升级。
2、智慧城市：利用大数据分析城市运行状态，优化资源配置，提升城市管理水平。
3、金融保险：通过大数据分析用户行为，降低风险，提高金融保险业务效率。
4、健康医疗：利用大数据分析医疗数据，提高诊断准确率，降低医疗成本。
大数据是基于广域网、城域网和局域网等网络基础，通过数据采集、存储、处理、挖掘与分析等技术实现的，在大数据时代，网络基础与核心技术的重要性不言而喻，只有深入了解和掌握这些技术，才能更好地发挥大数据的价值，推动社会进步。
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