大数据算法是什么？大数据算法设计技术有哪些？

大数据算法指的是在给定的资源约束下，以大数据为输入，在给定时间约束内可以生成满足给定约束结果的算法。大数据算法不仅是：云计算，还是MapReduce（并行编程架构模型）、大数据分析和挖掘的算法。

一、大数据特点

1、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

2、Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等大数据算法，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

3、Value：数据价值密度相对较低，浪里淘沙，沙里淘金。随着互联网以及物联网的广泛应用，产生海量信息，但目前的大部分信息价值密度较低。如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。

4、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

5、Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。

二、大数据算法设计技术

1、精确算法设计方法：（如DP，分治，贪心策略，回溯法等）

2、并行算法

3、近似算法

4、随机算法

5、在线算法/数据流算法

6、外存算法

7、面向新型体系结构的算法（如GPU算法）

8、现代优化算法（遗传算法，蚁群算法，模拟退火等）

（编辑：厦门网）

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