医疗影像、监控视频这类数据，格式复杂、解读难度大，却蕴含关键信息，急需适配的处理技术。

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真实性

大数据环境鱼龙混杂，数据质量参差不齐。

部分数据可能因采集设备故障、人为录入错误等因素失准；网络舆情数据还可能受水军、恶意炒作干扰。

甄别有效、真实的数据，是获取可靠洞察的前提。

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二、大数据处理技术架构核心组件

林丰在参与诸多大数据项目时，总结出一套成熟的技术架构，主要涵盖数据采集、存储、处理与分析、可视化几大关键组件。

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数据采集

数据采集是大数据处理的起点，肩负着精准、高效获取原始数据的重任。

传感器技术广泛用于工业生产、环境监测领域，实时收集设备运行参数、温湿度等物理量；网络爬虫则是互联网数据抓取利器，合法合规地采集网页新闻、学术文献、电商产品信息；日志采集工具

f露entd、logstash

能汇聚系统日志、应用程序日志，为运维、安全监控输送素材。

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数据存储

鉴于大数据“4v”

特性，单一存储方式难以为继，催生了多元化存储方案。

hadoop

distributed

file

system（hdfs）是分布式存储“明星”

，凭借高容错、高扩展性，将海量文件切分成数据块，分散存储于集群节点；nosql

数据库异军突起，ngodb

擅长处理海量文档型数据，cassandra

适配大规模分布式写操作，满足不同场景存储刚需；关系型数据库在结构化数据存储、事务一致性保障上仍发挥关键作用，常与其他存储协同作战。

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数据处理与分析

传统批处理模式效率滞后，难以跟上大数据节奏，促使实时、流式处理技术蓬勃发展。

apache

hadoop

mapreduce

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