⑴ 年度的十大科技热词有哪些
随着科技日新月异的发展，很多的人享受到了科学的恩惠。下面为您精心推荐了年度的十大科技热词，希望对您有所帮助。
十大科技热词
无线充电技术
无线充电技术(Wireless charging technology;Wireless charge technology )，源于无线电力输送技术。无线充电，又称作感应充电、非接触式感应充电，是利用近场感应，也就是电感耦合，由供电设备(充电器)将能量传送至用电的装置，该装置使用接收到的能量对电池充电，并同时供其本身运作之用。由于充电器与用电装置之间以电感耦合传送能量，两者之间不用电线连接，因此充电器及用电的装置都可以做到无导电接点外露。
过顶业务 over-the-top service，OTT service (通信)
互联网企业利用传统电信运营商的基础网络，直接面向用户提供的服务。电信运营商只起到传输通道的作用，因类似于篮球则颤运动中的“过顶传球”而得名。
电磁黑洞
电磁黑洞是东南大学崔铁军教授研究小组在普渡大学科学家提出的“光学黑洞”理论方案的基础上用新型人工电磁材料构造的模拟了微波频段的实验装置。该装置在微波频段，模拟黑洞对电磁波的吸收率可达到99%以上。这一新研究销判构建了吸收电磁波的全新方法，同时又可以控制电磁波的吸收辐射。由于对电磁波的高效吸收性，电磁黑洞可望在电磁隐身等方面获得重要应用。
蓝色经济区
蓝色经济区，是指依托海洋资源，以劳动地域分工为基础形成的、以海洋产业为主要支撑的地理区域，它是涵盖了自然生态、社会经济、科技文化诸多因素的复合功能区。基本特征是：依托海洋，海陆统筹，高端产业聚集，生态文明，科技先导。
脑机接口
脑机接口(brain-computer interface，BCI)，有时也称作“大脑端口”direct neural interface或者“脑机融合感知 ”brain-machine interface，它是在人或动物脑(或者脑细胞的培养物)与外部设备间建立的直接连接通路。在单向脑机接口的情况下，计算机或者接受脑传来的命令，或者发送信号到脑(例如视频重建)，但不能同时发送和接收信号。而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。
自媒体
自媒体(外文名：We Media)又称“公民媒体”或“个人媒体”，是指私人化、平民化、普泛化、自主化的传播者以现代化、电子化的手段，向不特定的大多数或者特定的单个人传递规范性及非规范性信息的新媒体的总称。自媒体平台包括博客、微博、微信、论坛/BBS等网络社区。
转化医学
转化或转换医学(Translational Medicine)是近两三年来国际医学健康领域出现的新概念，同个性化医学(Personalized Medicine)、可预测性医学等一同构成系统医学(systems medicine，包括系统病理学、系统药物学、系统诊断与综合治疗等)的体系，建立在基因组遗传学、组学芯片等系统生物学与技术基础上的现代医学，系统科学理论与自动化通讯技术之间的互动密切，从而使科学研究向工程技术应用的产业化过程快速实施，系统科学应用于医药学而将导致基础与临床之间的距离迅速缩短。
暗能量
暗能量和暗物质是一种不可见的、能推动宇宙运动的能量，宇宙中所有的恒星和行星的运动皆是由暗能量与万有引力来推动的。根据“普朗克”探测器收集的数据，科学家对宇宙的组成部分有了新的认识，宇宙中普通物质和暗物质的比例高于此前假设(73%)，而暗能量这股被认为是导致宇宙加速膨胀的神秘力量则比想象中少，占不到70%。[1] [2] 暗能量是宇宙学研究的一个里程碑性的重大成果。支持暗能量的主要证据有两个。一是对遥远的超新星所进行的大量观测表明，宇宙在加速膨胀。按照爱因斯坦引力场方程，加速膨胀的现象推论出宇宙中存在着压强为负的“暗能量”。
产油微藻
微藻是指一些微观的单细胞群体，是最低等的、自养的释氧植物。它是低等植物中种亏盯改类繁多、分布及其广泛的一个类群。无论是在海洋、淡水湖泊等水域，或在潮湿的土壤、树干等处，几乎在有光和潮湿的任何地方，微藻都能生存。
认知计算
认知计算出自于IBM人工智能超级计算机“沃森”的称谓，而现在，它更多的代表着一种全新的大数据分析方式。随着信息的增加，计算机可在已有经验的基础上随着时间推移，以学习的、交互的方式，随着数据的进一步增长逐步提高认知的分析行为， 就像大脑会自然而然地做事情，“认知计算”是人工智能和大数据的“联姻”。
量子计算
量子计算，是当前最热门的研究领域。相对于普通计算机，基于量子力学特性的量子计算机，拥有超乎想象的并行计算与存储能力，求解一个亿亿亿变量的方程组，具有亿亿次计算能力的“天河2号”需要100年，而万亿次的量子计算机理论上只需要0.01秒就可解出。当量子计算机应用之时，现在的密码破译、基因测序等科学难题，将可迎刃而解。
深度学习
深度学习Deep Learning的概念源于人工神经网络的研究。机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。自2006 年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验(图灵，计算机和人工智能的鼻祖)，至少不是那么可望而不可及了。在技术手段上不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是Deep Learning。借助于Deep Learning 算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。
年度的科技热词
VR/AR
VR(虚拟现实)和AR(增强现实)是今年备受关注的两个词。VR就是虚拟现实技术，在三维环境中提供沉浸感觉的技术。而AR就是增加用户对现实世界感知的技术。网上一段视频你一定不会陌生(如图)，然而这段让人尖叫的视频，却与“欺骗”“谎言”挂钩，因为这是特效合成的。但VR/AR技术是实实在在的产品，比如VR眼镜、VR一体机等。这是一个让宅男心跳加速的技术，前不久，号称柳岩进行了一次VR直播，据报道在线人数接近2000万人次。
不仅如此，VR也让游戏找到了新的出路，索尼的`PSVR更是卖疯了。据报道，PSVR在日本上市四天就卖出了46492台。不过，沉浸感和眩晕症一直是VR设备所诟病的，看来VR还处于爆发前夕。
说到AR，只要了解今年最火爆的一款游戏就行。PokemonGO中文名称口袋妖怪，这是一个AR+情怀的游戏，让外国人欲罢不能。网络地图嗅到了一波商机，推出了网络AR导航，让路痴也敢白天晚上随便闲逛。
人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。也许你对概念并不熟悉，但你对AlphaGo一定非常熟悉，就是它在用高超的棋艺战胜了李世石，直接引爆了这一轮人工智能的热潮。前不久，三连冠的柯洁也认怂，声称干不过AlphaGo。围棋高手引以为傲的不被机器战胜的领域，就这样沦陷了。
据《科学》杂志判断，到2045年，世界上50%的工作，都会被人工智能所取代。而在中国这个数据是77%。也就是说，30年之内，我国每4个工作中至少有3个会被人工智能取代。尤其是助理、翻译、保安，这些工作可能都会被取代。今天的人脸识别，可以做到比人20倍更精确的辨识人脸。
科技巨头们并不会放弃这个机会，大力开垦这块领域。下面罗列一下今年关于人工智能的收购案。
2016年1月份，苹果收购人工智能初创公司Emotient，这家公司的成果在于使用人工智能技术读取图片中的面部表情。
2016年5月份，eBay宣布收购Expertmaker，这是一家使用机器学习进行大数据分析的瑞典企业。 2016年5月份，英特尔收购了专门从事计算机视觉 (CV)算法的初创公司It-seez，计划利用Itseez专业能力来创建从汽车到安全系统的物联网(IoT)。
2016年8月份，微软收购了一个两年半的初创公司Ge-nee，其主要产品是一款拥有AI技术的智能日程工具。
2016年9月份，谷歌相继收购了用于开发聊天机器人的人工智能平台Api.ai，距离收购视觉搜索创企Moodstock仅过去两个月之久。
2016年9月份，亚马逊低调收购了机器人创业公司An-gel.ai，这家公司的联合创始人成为亚马逊“新机器人产品”的项目负责人。
有名的科技热词
大数据
大数据的定义是，一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。但大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。大数据的价值体现在以下几个方面：1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;2、做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，但企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元;为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵;分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存;根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息;从大量客户中快速识别出金牌客户等等。
独角兽
独角兽企业原本是美国风投界的术语。用来描述估值超过10亿美元的初创公司。这些企业最初通常是以软件为主，但现在渐渐包括了其他领域的行业。到2015年8月止，在独角兽企业名单上排行在前的企业有Uber(交通)，小米(电子消费品)，Airbnb(住宿)， Palantir(大数据)和Snapchat(社交媒体)。
由独角兽衍生而来的词：十角兽，指估值超过100 亿美元的初创企业。超级独角兽，super-unicorn，指估值超过1千亿的公司，例如Facebook。独角鲸，加拿大技术独角兽一般被称为独角鲸。
⑵ 刷机大师里面说的输入rom热词是什么意思
ROM是由英文Read only Memory的首衫首槐字母构成的，意为只读存储器。
具芹配体参见或友 http://proct.pconline.com.cn/itbk/sjtx/sj/1109/2517782.html
⑶ 12个NFT重点热词详解
12个NFT重点热词解析
NFT定义：即非同质化代币，NFT是映射笑裤特定资产的非同质化通证，本质上是基于以太坊的智能合约。
特点：
标记特定资产的所有权
真实性与唯一性
锚定非同质化资产价值
FT定义：即同质化代币。
特点：
能够替换
统一性
可接近无穷拆分
区块链定义：是一种由多方共同维护，使用密码学保证传输和访问安全，能够实现数据一致存储、防篡改、防抵赖的技术体系。
特点：
去中心化
开放性、安全性
独立性、匿名性
智能合约定义：指以信息化方式传播、验证或执行合同的计算机协议。
特点：
没有第三方可以进行可信交易
交易可追踪且不可逆转
目的：
提供优于传统合约的安全方法
减少合约相关交易成本
哈希算法：哈希算法可以将一个数据转换为一个标志，这个标志和判升祥源数据的每一个字节都有十分紧密的关系。
ETH：即以太币，被视为比特币2.0版，采用与比特币不同的区块链技术以太坊。
元宇宙：元宇宙是一套吸纳了信息革命、互联网革命、人工智能革命，以及 VR、AR、MR，特别是游戏引警在内的虚拟现实技术革命的成果，向人掘搏类展现出构建与传统物理世界平行的全息数字世界的全新理念与体系。
DeFi：即去中心化金融，是指在可编程的公有区块链网络上搭建的，以加密货币价值错定、借贷、互换等类金融活动为功能目标，由一系列智能合约和应用程序，共同构成的区块链应用项目。
DApp：即分布式应用或去中心化，应用指底层区块链平台衍生的各种分布式应用程序，一般是开源和去中心化。
Flow链
定义：是一个快速，去中心化且对开，发人员友好的区块链。
目的：为下一代应用程序、游戏以及数字资产提供动力。
Gas费：Gas是用于测量在以太坊区块链上执行特定操作所需工作量的单位，Gas费是以太坊首创的一个概念。说白了就是过路费，发起一笔交易，执行一段程序，就需要掏钱。
IPFS
定义：IPFS是一个分布式的web，点到点超媒体协议。
目的：打造一个更加开放、快速、安全的互联网。
⑷ 2019十大流行语与热词
近日，《咬文嚼字》发布2019年十大流行语，其中，区块链、柠檬精、996、霸凌主义等热词上榜。据悉，2019十大流行语是《咬文嚼字》编辑部2019年度的流行语评选活动中，当选的十大流行语。下面我们来看看都有哪些吧!
2019十大流行语与热词：
一、文明互鉴
互鉴，即相互借鉴;文明互鉴，即世界上不同文明之间加强交流，相互借鉴。2014年3月27日，习近平主席在联合国教科文组织总部发表演讲时提出，“文明因交流而多彩，文明因互鉴而丰富”。五年来，习主席在一系列重大场合阐述“文明交流互鉴”主张，其内涵不断丰富，影响不断扩大。2019年5月15日，习主席在亚洲文明对话大会开幕式上再次强调，“文明因多样而交流，因交流而互鉴，因互鉴而发展”，引起全球共鸣。“文明互鉴”是构建人类命运共同体的人文基础，是增进各国人民友谊的桥梁、推动人类社会进步的动力、维护世界和平的纽带。“文明互鉴”已成为全球“热词”，在国际、国内媒体上广为传播。
二、区块链
区块链是一个信息技术领域的术语。从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。基于这些特征，区块链技术奠定了坚实的“信任”基础，创造了可靠的“合作”机制，具有广阔的运用前景。2019年1月10日，国家互联网信息办公室发布《区块链信息服务管理规定》。2019年10月24日，在中央政治局第十八次集体学习时，习近平总书记强调，“把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口”“加快推动区块链技术和产业创新发展”。“区块链”已走进大众视野，成为社会的关注焦点。
三、硬核
硬核，译自英语“hardcore”，原指一种力量感强、节奏激烈的说唱音乐风格。后来引申指“面向核心受众，有一定难度和欣赏门槛的事物”，如“硬核游戏”(hardcore game)即指玩起来非常有难度的游戏。近年来，其含义进一步引申，人们 常用 “硬核”形容“很厉害”“很彪悍”“很刚硬”，如“硬核规定”“硬核妈妈”“硬核玩家”“硬核人生”等等。今年年初，电影《流浪地球》的热映陪铅引发了一场对“硬核科幻”的讨论，“硬核”的热度进一步增高。
四、融梗
梗，来源于“哏”，本指艺术作品中的笑点，也指故事的情节、片段及创意等。融梗，即把别人精彩的创意融合进自己的作品中。近年来，因多部文艺作品涉嫌“抄袭”，网络上出现过好几次针对“融梗”定性的集体讨论。但到底是“合理借鉴”还是“违法抄袭”，二者的“边界”到底在哪，始终不能达成一致意见。今年10月底，热播影片《少年的你》的原小说被爆料“融梗”日本推理小说作家东野圭吾的多部作品，网友议论纷纷。易中天在微博上发文点评，认为“除非极个别的天才，很少有作家能够做到绝不借鉴，关键在于是笨拙地模仿甚至直接抄袭，还是创造性地用人如己”。“融梗”再次引起广泛关注。
五、××千万条，××第一条
2019年春节上映的科幻电影《流浪地球》，受到普遍好评，国内外影迷纷纷叫好。在影片中反复出现的行车安全提示语“道路千万条，安全第一条。行车不规范，亲人两行泪”，一下流传开来。这句“安全守则”并不合辙押韵，读起来甚至还有点拗口;但贴近现实，能唤起人们的安全意识，在人们心中产生了共鸣。随后，使用范围扩大，衍生出了新的造句格式“××千芦颤好万条，××第一条”，如“健康千万条，睡眠第一条”“护肤千万条，科学第一条”“祝福千万条，健康第一条”等等。此格式同样在社会上广为传播。
六、柠檬精
柠檬精的字面意思是“柠檬成精”。柠檬味酸，与嫉妒他人时“心中酸溜溜”的感觉相合。因此“柠檬精洞颤”最初用在他人身上，是用来嘲讽他人的，其含义与“嫉妒”类似。近来，它的贬义色彩在不断淡化，有时也用在自己身上，即用于自嘲，表达对他人或外貌或才华，或物质条件或情感生活等各方面的羡慕。“我柠檬精了”就相当于“我羡慕了”。有时也说成“我柠檬了”，或“我酸了”，表达的都是同样的意思。还出现了“酸甜柠檬精”的说法，多用来形容被别人的浪漫爱情甜到又不禁产生羡慕的“酸”意的复杂心情。
七、996
“996”指一种工作制度：早上9点上班，晚上9点下班，每周工作6天。这种工作制度常出现在互联网等高科技公司。2019年3月，互联网公司的程序员们在网络上公开抵制“996”工作制。2019年4月12日，阿里巴巴的官方微博发布了马云的一段发言，马云称“996”是修来的福报，引发了社会的强烈反弹。当天下午，马云立即回应，称“任何公司不应该，也不能强制员工996”。“996”违反了《中华人民共和国劳动法》，招致了社会各界的批评。
八、我太难/南了
“我太难了”出自“快手”视频网站上的一个“土味视频”。视频配了一曲忧伤的音乐，主播眉头紧锁，眼神空洞，一边说着“我太难了，老铁，最近压力很大”，一边欲哭无泪地用双手紧紧扶住额头。该视频发布后，“我太难了”立即引爆网络。随后，网络上还出现了以“我太难了”为主题的表情包，为了好玩有趣，用麻将牌中的“南风”代“难”。也有人据此把话说成“我太南了”。“我太难/南了”的流行，是普通网民希望释放生活压力的心理表现。
九、我不要你觉得，我要我觉得
“我不要你觉得，我要我觉得”，出自2019年暑期热播的综艺节目《中餐厅》第三季的嘉宾黄晓明之口。在节目中，作为“店长”的黄晓明以自我为中心，在有关餐厅菜式、采购等事情上，常常不顾及其他人的意见，将盲目自信及独断专行表现得淋漓尽致。黄晓明在节目中的“经典”台词“我不要你觉得，我要我觉得”“这事不需要讨论”“听我的，我说了算”等等，迅即在网上流传开来。“我不要你觉得，我要我觉得”的流行，反映了人们对霸道、蛮横人格的嘲笑和反感。
十、霸凌主义
霸凌，音译自英语“bully”，指横行霸道、恃强凌弱。霸凌主义，指用“霸凌”的方式处理国与国之间的矛盾。美国在处理国际事务时，丝毫不顾及国际关系准则，丝毫不考虑其他国家的合理要求，频繁挥舞制裁和关税大棒，动辄施压别国，粗暴干涉他国事务。并且连伪装和说辞也不要了，赤裸裸地宣称“美国优先”，要全世界维护美国的利益，为美国买单，给美国让利。一意孤行，屡屡挑起事端，并“诚实”地承认军队滞留中东是为了石油。“霸凌主义”是一个国际热词，引起了世界各国人民的关注。美国的霸凌主义思维和行径，给全球带来巨大危害。
⑸ 大数据热门词汇汇总
大数据热门词汇汇总
可以说，大数据是如今IT行业最热门的趋势之一，它催生出了处理大数据的一批全新技术。而新技术带来了新的热门词汇：首字母缩略词、专业术语和产品名称等。连"大数据"这个短语本身都让人犯晕。许多人一听到"大数据"，觉得是指"大量数据"，而大数据的涵义绝不仅仅涉及数据量的多寡。
下面是我们认为你要熟悉的几个热门词汇，按字母顺序排列。
ACID
ACID的全称是原子性、一致性、隔离性和持久性，这其实是一组需求或属性：如果这四个方面都得到遵守，就能在处理过程中确保数据库事务的数据完整性。虽然ACID问世已有一段时日，但是事务数据量的急剧增长把更多的注意力投向在处理大数据时需要满足ACID的规定。
大数据三要素
如今的IT系统在生成数量、速度和种类都很"庞大"的数据。
数量：IDC公司估计，今年全球信息总量将达到2.7泽字节（这相当于27亿太字节），而且每两年就翻一番。
速度：让IT管理人员们头痛的不仅仅是数据数量，还有数据从金融系统、零售系统、网站、传感器、无线射频识别（RFID）芯片以及Facebook和推特等社交网络源源而来的速度越来越快。
种类：如果回到5年前或可能10年前，IT人员处理的轿扒主要是字母数字数据，它们很容易存储在关系数据库中整齐排列的行和列中。现在不再是这样了。如今，推特和Facebook上的帖子、各种文档及网页内容等非结构化数据都是大数据组合的一部分。
列式（或列型）数据库
一些新一代数据库（如开源Cassandra和惠普的Vertica数据库）被设计成了按列存储数据，而不是像传统的SQL数据库那样按行存储数据。这种设计提供了更快的磁盘访问速度，提高了处理大数据时的性能。对数据密集型业务分析应用系统而言，列式数据库尤其受到欢迎。
数据仓库
数据仓库这个概念存在至今已有大概25年了，具体指将数据从多个操作IT系统复制到面向业务分析应用系统的辅助离线数卜唤据库
但是随着数据量急剧增长，数据仓库系统正在迅速改变。它们需要存储更多的数据以及更多种类的数据，因而数据仓库管理成为一大难题。10年或20年前，数据可能每周或每月复制到数据仓库系统中；而如今，数据仓库的更新要频繁得多，有的甚至实时更新。
ETL
将数据从一个数据库（比如支持银行应用事务处理系统的数据库）转移到另一个数据库（比如用于业务分析的数据仓库系统）时，就要用到提取、转换和加载（ETL）软件。数据从一个数据库传送到另一个数据库时，常常需要对数据进行重新格式化和清理操作。
由于数据量急剧增长，数据处理速度大大加快，对ETL工具的性能要求也大大提高了。
Flume
Flume是属于Apache Hadoop大家族（其他技术包括HBase、Hive、Oozie、Pig和Whirr）的一项技术，这种框架用于为Hadoop填充数据。该技术使用散布于应用服务器、Web服务器、移动设备及其他系统上的软件代理，收集数据，并将数据传送到Hadoop系统。
比如说，公司可以使用在Web服务器上运行的Apache Flume，收集来自推特帖子的数据，以便分析。
地理空间分析
推动大数据潮流的一个趋势是，由如今的IT系统生成和收集的地理空间数据越来越多。常言道，一幅图片的信息量抵得上1000个单词；所以难怪越来越多的地图、图表、照片及其他基于地理位置的内容是导致如今大数据呈爆炸式增长的主要动因。
地理空间分析是一种特殊形式的数据可视化（参阅下面的"可视化"条目），在地理地图上覆盖数据，以帮助用户更清楚地理解大数据分析的结果。
Hadoop
Hadoop是一种开源平台，用于开发分布式、数据密集型的应用程序。它由Apache软件基金会控制。
Hadoop的发明者是雅虎公型帆凯司的开发者道格o卡廷（Doug Cutting），他在谷歌实验室的MapRece概念这个基础上开发出了Hadoop，以他儿子的玩具象命名。
另外，HBase是一种非关系数据库，它是作为Hadoop项目的一部分开发而成的。Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的一个关键组成部分。Hive则是建立在Hadoop基础上的数据仓库系统。
内存中数据库
计算机在处理事务或执行查询时，一般从磁盘驱动器获取数据。但是当IT系统处理大数据时，这个过程可能实在太慢。
内存中数据库系统利用计算机的主内存来存储经常使用的数据，因而大大缩短了处理时间。内存中数据库产品包括SAP HANA和甲骨文Times Ten内存中数据库。
Java
Java是一种编程语言，由现隶属甲骨文公司的Sun开发，于1995年发布。Hadoop和其他许多大数据技术都是使用Java开发而成的，它仍是大数据领域一种主要的开发技术。
Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式消息传送系统，最初是在LinkedIn开发而成，用于管理该服务网站的活动流（关于网站使用情况的数据）和操作数据处理流水线（关于服务器组件的性能）。
Kafka在处理大量流式数据时很有效，而流式数据是许多大数据计算环境的一个关键问题。由推特开发的Storm是另一种大行其道的流处理技术。
Apache软件基金会已将Kafka列为一个开源项目。所以，别以为这是有缺陷的软件。
延迟时间
延迟时间是指数据从一个点传送到另一个点过程中的延迟，或者是某个系统（如应用程序）响应另一个系统的延迟数量。
虽然延迟时间不是什么新术语，但是随着数据量不断增长，IT系统竭力跟上步伐，如今你更常听到这个术语。简单地说，"低延迟"是好事，"高延迟"是坏事。
映射/化简
映射/化简（Map/Rece）这种方法是指把一个复杂的问题分解成多个较小的部分，然后将它们分发到多台计算机上，最后把它们重新组装成一个答案。
谷歌的搜索系统用到了映射/化简概念，这家公司有一个品牌名为MapRece的框架。
谷歌在2004年发布的一份白皮书描述了它使用映射/化简的情况。Hadoop之父道格o卡廷充分认识到了其潜力，开发出了同样借用映射/化简概念的第一个版本的Hadoop。
NoSQL数据库
大多数主流的数据库（如甲骨文数据库和微软SQL Server）基于关系型体系结构，使用结构化查询语言（SQL）用于开发和数据管理。
但是名为"NoSQL"（有些人现在称NoSQL表示"不是只有SQL"）的新一代数据库系统基于支持者们认为更适合处理大数据的体系结构。
一些NoSQL数据库是为提高可扩展性和灵活性设计的，另一些NoSQL数据库在处理文档及其他非结构化数据方面比较有效。典型的NoSQL数据库包括Hadoop/HBase、Cassandra、MongoDB和CouchDB，而甲骨文等一些知名开发商已推出了各自的NoSQL产品。
Oozie
Apache Oozie是一种开源工作流引擎，用于帮助管理面向Hadoop的处理工作。使用Oozie，一系列工作可以用多种语言（如Pig和MapRece）来加以定义，然后彼此关联起来。比如说，一旦从操作应用程序收集数据的作业已完成，程序员就可以启动数据分析查询任务。
Pig
Pig是Apache软件基金会的另一个项目，这个平台用于分析庞大的数据集。就其本质而言，Pig是一种编程语言，可用于开发在Hadoop上运行的并行计算查询。
定量数据分析
定量数据分析是指使用复杂的数学或统计模型，解释金融和商业行为，或者甚至预测未来的行为。
由于如今收集的数据量急剧增加，定量数据分析已变得更加复杂。但是如果公司知道如何利用海量数据，获得更好的可视性，深入了解公司业务，并且洞察市场发展趋势，那么更多的数据也有望在数据分析方面带来更多的机会。
一个问题是，拥有这种分析技能的人才严重匮乏。知名咨询公司麦肯锡表示，光美国就需要150万名拥有大数据分析技能的分析员和管理员。
关系数据库
关系数据库管理系统（RDBM）是如今使用最广泛的一种数据库，包括IBM的DB2、微软的SQL Server和甲骨文数据库。从银行应用系统、零售店的销售点系统到库存管理应用软件，大多数的企业事务处理系统都在RDBM上运行。
但有些人认为，关系数据库可能跟不上如今数据量和种类都呈爆炸式增长的形势。比如说，RDBM当初在设计时着眼于处理字母数字数据，处理非结构化数据时不是同样有效。
分片
随着数据库变得越来越庞大，处理起来也变得越来越困难。分片（sharding）是一种数据库分区技术，把数据库分成了更小、更容易管理的部分。具体来说，数据库被横向分区，以便单独管理数据库表中的不同行。
分片方法让庞大数据库的片段可以分布在多台服务器上，从而提高数据库的整体运行速度和性能。
另外，Sqoop是一种开源工具，用于将来自非Hadoop来源（如关系数据库）的数据转移到Hadoop环境。
文本分析
导致大数据问题的因素之一是，从推特和Facebook等社交媒体网站、外部新闻源，甚至公司内部收集而来以便分析的文本数量越来越多。由于文本是非结构化数据（不像通常存储在关系数据库中的结构化数据），主流的业务分析工具面对文本时常常束手无策。
文本分析采用了一系列方法（关键字搜索、统计分析法和语言研究法等），从基于文本的数据中获得洞察力。
非结构化数据
就在不久前，大部分数据还是结构化数据，这种字母数字信息（如来自销售交易的财务数据）很容易存储在关系数据库中，并由商业智能工具来分析。
但是如今共计2.7泽字节的存储数据中很大一部分是非结构化数据，比如基于文本的文档、推特消息、发布在Flickr上的照片、发布在YouTube上的视频，等等。（颇有意思的是，每分钟有长达35个小时的视频内容上传到YouTube。）处理、存储和分析所有这些凌乱的非结构化数据常常是如今的IT系统面临的难题。
可视化
随着数据量的增长，人们使用静态的图表和图形来理解数据越来越困难了。这就导致开发新一代的数据可视化和分析工具，能够以新的方式呈现数据，从而帮助人们理解海量信息。
这些工具包括：标以色码的热图，三维图形，显示一段时间内变化的动画可视化，以及在地理地图上覆盖数据的地理空间呈现。今天的先进数据可视化工具还具有更强的互动性，比如允许用户放大某个数据子集，进行更仔细的检查。
Whirr
Apache Whirr是一组Java类库，用于运行大数据云服务。更确切地说，它可以加快在亚马逊弹性计算云（EC2）和Rackspace等虚拟基础设施上开发Hadoop集群的过程。
XML
可扩展标记语言（XML）用来传输和存储数据（别与HTML混为一谈，后者用来显示数据）。借助XML，程序员们就可以创建通用的数据格式，并通过互联网共享信息和格式。
由于XML文档可能非常庞大、复杂，它们往往被认为导致IT部门面临大数据挑战。
尧字节
尧字节（yottabyte）是一种数据存储度量指标，相当于1000泽字节。据知名调研机构IDC公司估计，今年全球存储的数据总量预计将达到2.7泽字节，比2011年增长48%。所以，我们离达到尧字节这个大关还有很长一段路，不过从目前大数据的增长速度来看，那一天的到来可能比我们想象的要快。
顺便说一下，1泽字节相当于1021字节的数据。它相当于1000艾字节（EB）、100万拍字节（PB）和10亿太字节（TB）。
ZooKeeper
ZooKeeper是由Apache软件基金会创建的一项服务，旨在帮助Hadoop用户管理和协调跨分布式网络的Hadoop节点。
ZooKeeper与HBase紧密集成，而HBase是与Hadoop有关的数据库。ZooKeeper是一项集中式服务，用于维护配置信息、命名服务、分布式同步及其他群组服务。IT管理人员用它来实现可靠的消息传递机制、同步流程执行及实施冗余服务。
⑹ 麦客存储-互联网巨头，为何争先抢占元宇宙赛道
近几个月来，元宇宙的兴起的势头愈演愈烈，互联网巨头中的腾讯、字节跳动、网易、微软等相继入局，抢占元宇宙赛道。元宇宙能成为资本市场上的热词，源于今年在线游戏创作平台Roblox今天3月在纽约证券交易所上市，成为“元宇宙”第一股。
元宇宙一词虽因游戏领域火起来，但不代表它只是游戏。游戏算是目前最接近元宇宙的形态之一，游戏玩家会用虚拟身份，在基于现实场景构建的虚拟世界中游玩，在游戏世界中与不同玩家进行交易。追根究底元宇宙到底是什么？它若链接未来，需要怎样实现呢？
元宇宙，虚实结合
浅显来说，元宇宙是基于AR/VR、虚拟空间等技术构建成一个虚拟的现实世界，可以认知为虚拟与现实世界的结合，它的实现对我们生活改变是多方面的。我们可以在它所具备的扩展现实技术下，实现一场沉浸式体验，可以基于数字孪生和3D渲染技术生成虚实场景。
此外，基于云计算、人工智能和高速网络，能搭建基础软件硬件服务，若基于区块链技术搭建经济体系，就会将虚拟世界与现实世界在经济系统、社交系统、身份系统上密切融合。元宇宙下生活的我们，每个人都具备完整的自我驱动和迭代能力，每个人可以对内容进行生产、编辑，可以丰富体验与互动。
云计算，实现链接
但想实现元宇宙“沉浸感”“低延时”“随地”的特性，需要依赖于数字基础设施的支撑与支持，而能将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序的云计算，可以很好的解决中心流量拥堵和智能终端爆发式增长带来的计算资源匮乏等问题，实现“沉浸感”、“低延时”特性。
此外，云计算能够提供本地的存储、计算、网络等核心能力，在响应高速需求时提升隐私数据的保护程度满足元宇宙“随地”的特性，为元宇宙发展扫清障碍。麦客存储开创的云计算服务，是构建在能提供基础计算服务单元，提供处理能力可弹性伸缩计算服务的云主机之上，并通过云硬盘来提供低时延、高持久性、高可靠的分布式数据块存储。
任一存储副本所在的设备出现故障时，系统会自动复制数据恢复三副本可用，有效提供安全可靠的数据存储服务，此外支持容量的热扩容，即不卸载云硬盘、不暂停读写的情况下，对云硬盘设备容量进行扩容，还可以使用云硬盘快照随时对数据进行备份和恢复，并可快速大量复制和跨地域迁移。
稳定可靠、易于扩展、易用灵活等优势的云计算，利于数字基础设施的完善，新一轮技术变革的引领下会让元宇宙发挥更大的魅力。作为分布式存储技术引领者的麦客存储，会在这次变革中为大家提供智能、敏锐、高效的产品与服务。
⑺ 云计算，云处理，云存储
【云计算】 概念是由Google提出的，这是一个美丽的网络应用模式。狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源；广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效；“云计算”图书版本也很多，都从理论和实践上介绍了云计算的特性与功用。 基本概念和特点 英译：cloud；cloud computing；cloud computer； cloud-based。 云计算时代，可以抛弃U盘等移动设备，只需要进入Google Docs页面，新建文档，编辑内容，然后，直接将文档的URL分享给你的朋友或者上司，他可以直接打开浏览器访问URL。我们再也不用担心因PC硬盘的损坏而发生资料丢失事件。 1、狭义云计算 提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。 2、广义云计算 这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。 解释： 这种资源池称为“云”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。这使得应用提供者无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于创新和降低成本。 有人打了个比方：这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。 总的来说，云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。早在2002年，我国刘鹏就针对传统网格计算思路存在不实用问题，提出计算池的概念：“把分散在各地的高性能计算机用高速网络连接起来，用专门设计的中间件软件有机地粘合在一起，以Web界面接受各地科学工作者提出的计算请求，并将之分配到合适的结点上运行。计算池能大大提高资源的服务质量和利用率，同时避免跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性，能够在目前条件下达到实用化要求。”如果将文中的“高性能计算机”换成“服务器集群”，将“科学工作者”换成“商业用户”，就与当前的云计算非常接近了。 云计算具有以下特点： (1) 超大规模 。 “云计算管理系统 ”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化。 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。 (4) 通用性。 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 。“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 。“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以象自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价。 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。