1樓：冰洋
這個問題場景，之前也遇到過。當時主要是通過不同的元件來實現大流量資料的實時處理。
大資料的做法就是分布式計算，或者是流式計算，通過這種方式來提高響應效率。
2樓：川石資訊
大資料(big data)，指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
大資料需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的資料。適用於大資料的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫、資料探勘、分布式檔案系統、分布式資料庫、雲計算平台、網際網路和可擴充套件的儲存系統。
3樓：職位盡量快
我們來舉個例子，飯館裡會和面的，叫做面案。宣傳隊裡面，用白面來做漿糊的，其實也是和面，是宣傳員。那麼，和麵的到底是面案還是宣傳員呢？
用白面的，到底是宣傳隊還是飯館呢。不是用了hadoop，spark，hive等就是大資料了，大資料是乙個理念。
你真的是搞大資料的嗎？（1）
讓資料能賺錢
4樓：[已重置]
其實我就是想表達從資料量小，用傳統的方式處理和資料量大了後，用大資料來處理，兩者的架構有什麼區別；或者說以前的資料量很小，用傳統方式，那麼資料量大了以後，需要建新基於大資料的儲存資料庫，老的資料庫就不用或者什麼的，我的表述也可能有些問題吧
5樓：
首先你這個問題是要解決乙個業務需求問題。你先把業務需求等相關場景想明白，不要一上來就大資料。
在我看來抓拍機是乙個重點，抓拍機是有固定位置的，無論是在路邊，還是在桿塔上，其高度、清晰度等都是有一定的。這是在當初架設的時候就應該有除錯確定的。這就決定了它能抓拍到的東西是啥。
交通管理行業說到底管的是車牌。如果車輛沒有車牌你就無從管。也很難追查。
因此這裡關鍵就是識別車牌。而識別車牌是影象識別技術的工作。也就是說一旦識別出並掌握了這個資訊，相關的時間地點等都不是問題，從而找到涉事的相關車輛人員資訊易如反掌。
進而想分析什麼都是手到擒來。所以你這個系統的關鍵不是一上來就搞什麼大資料，而是先要搞影象識別，一旦做好這個那就算用普通的資料統計分析，也輕鬆可以搞定你這個業務需求。
可懂我的意思了？你自己再核計核計吧！
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