AI 词汇表
人工智能完整词典
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分布式存储
存储系统分布在多个节点上，用于管理具有高可用性和容错能力的PB级数据。
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并行处理
MapReduce 和 Spark 等框架允许将计算任务分解到集群上，以加速海量数据处理。
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流处理
用于实时处理连续数据流的技术，对于即时分析和响应式应用程序至关重要。
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数据湖
集中式存储库，大规模存储结构化和非结构化原始数据，用于分析和机器学习。
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大规模 ETL/ELT
优化的数据集成管道，用于在不同系统之间提取、转换和加载海量数据。
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NoSQL 数据库
非关系型数据库系统，旨在实现横向扩展和处理大量数据的模式灵活性。
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云计算大数据
云服务 (AWS, Azure, GCP) 提供弹性且托管的基础设施，用于存储和处理海量数据。
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数据治理
确保大规模数据质量、安全、合规性和可追溯性的框架和流程。
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实时分析
能够实时分析和可视化海量数据，以快速做出决策的解决方案。
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图处理
专门用于分析复杂网络以及大规模实体间关系的算法和框架。
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分布式机器学习
适用于大规模数据集的机器学习技术，利用分布式计算来训练复杂模型。
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可扩展数据仓库
针对PB级决策分析优化的、具有高查询性能的数据仓库。
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大数据安全
适用于大数据环境的保护协议和技术，包括加密、认证和访问控制。
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工作流编排
用于管理和自动化复杂的大数据处理管道的工具，包括依赖关系和调度。
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查询优化
索引、分区和调优技术，用于加速在海量数据库上执行查询。
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