在今天这个科技高速发展的时代，人们通过各种手段探索宇宙的奥秘已经成为了一种普遍的行为。对于普通人来说，我们常常在网络上了解星系、行星、黑洞等宇宙中的奥秘。而在专业领域，NASA作为美国负责航空航天事务的机构，肩负着更为重要的任务：深入探索宇宙，揭示宇宙的奥秘，从而更好地为人类的航空航天事业服务。今天我们将揭秘NASA所收集的数据库，了解NASA是如何探索宇宙奥秘无遗的。
NASA：强大的数据储备能力
NASA将收集到的所有数据都存储在自己的数据库中，而这些数据是NASA研究和发展宇宙事业的基础。作为一家专业的航空航天机构，NASA收集了各种来自地球和太空的数据，包括航空和航天器件的运行数据、星系和行星的成像数据等。在这些数据中，星系和宇宙成像的数据是最受人瞩目的。
NASA收集的宇宙成像数据是科学家们探索宇宙深处的有力工具。这些数据是由NASA启动的各种探测器收集到的。NASA拥有许多不同类型的空间探测器，包括太阳探测器、行星探测器、太空望远镜等。这些探测器的工作方式有所不同，但它们都将收集到的数据传输回地球存储在NASA的数据库中。数据量十分庞大，但现代计算机技术的进步帮助NASA进行了良好的数据处理和整理，从而为研究人员提供了宝贵的研究资源。
数据处理是 NASA 数据库中的一个关键环节。对于航天探测器收集的数据，在传输到地球之后，会进行数据清洗、分析和加工处理。这样的数据处理过程需要科学家们花费大量时间和精力，以确保数据及其含义能够被理解和使用。这样才能帮助研究人员更好地研究宇宙、阐明宇宙的奥秘。
NASA数据库中的星系探索数据
NASA数据库中的星系探索数据是它更具代表性的数据之一。星系是组成宇宙的基本构成单元，其结构复杂、数量庞大，这使得从宇宙背景辐射开始，向外延伸到最遥远的星系和宇宙黑洞，NASA的空间探测器都要收集和处理一定数量的星系数据。这些数据中蕴含了许多有关宇宙起源、演化和结构的信息，例如星系的构成、分布、密度、形态、运动等等。
现如今，许多科学家利用NASA星系探索数据来研究宇宙的起源和演化。他们使用这些数据来尝试解决从宇宙起源到现在宇宙的演化等重要问题。更显眼的是，NASA首批探访星系的探测器已经实现飞越大约三十亿光年的距离，使得科学家们能够研究最老、最遥远的星系甚至宇宙黑洞，这些数据已经为科学家们提供了前所未有的研究资源，让我们更好地认识宇宙的面貌、规律和结构。
NASA数据库对宇宙研究的意义
NASA数据库中包括了航空、航天器件运行、星系和宇宙成像等多种数据类型，但最重要的是它为科学家们提供了一个开放、公正、友善的科学研究环境，激发了科学研究的热情和创新力。
NASA数据库的现代计算技术的应用，实现了前所未有的数据管理、数据处理、数据共享、数据评估等功能，这不仅提升了航空、航天器件运行的安全性，也优化了空间探测器传输的数据质量和数据处理的速度，提升了宇宙研究的精度和效率，极大地推动了人类航空航天事业的发展。另外，NASA数据库的开放和易用性，在科学家和公众之间搭建了一个桥梁，使得更多的人可以了解宇宙、挖掘宇宙的奥秘。
结语
随着科技的不断发展，NASA所收集并处理的宇宙数据也越来越丰富，而这些数据正被科学家们广泛应用于研究宇宙的奥秘。NASA数据库具有强大的数据储备能力，是NASA深入探索宇宙、探寻宇宙规律、揭示宇宙奥秘的基础；同时，NASA数据库的开放和易用性，为人们更好地了解宇宙、探索宇宙奥秘提供了便利。虽然人们已经探索和研究了很多东西，但仍有许多未知和未解决的谜团存在于宇宙中等待我们去发现。无论是日常人们还是科学家，我们都有义务和使命去探索宇宙、探究宇宙的奥秘。
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大数据技术
随着信息技术的发展，新型信息发布方式的不断涌现，数据正以前所未有的速度在不断地增长和累积，大数据时代正式到来。2023年被称为“大数据元年”，因为答敏在这一年“大数据”这个概念引起了人们的空前关注。首先是美国公布“大数据研清并枝发计划”，紧接着世界各国以及各大商业公司也对“大数据”给予了极大的关注。美国在“大数据研发计划”中，与空间数据关系最为密切的是联邦地质调查局和航空和航天局。
联邦地质调查局的科学家们合作完成对全面、长期数据的最新综合，进一步把大数据集和地球科学理论的大构想转换成科学发现，提高对地球系统科学问题的理解和应对能力，例如物种应对气候变化、地震复发率、下一代生态指标等。NASA用先进信息系统技术寻求成熟的大数据能力，以支持未来的地球观测任务，使得地球信息能为NASA气候中心的体系结构所识别，减少地球科学部的空基和陆基信息系统的风险、成本、规模和开发时间，提高科学数据的可访问性和实用性。NASA的地球科学数据和信息系统项目已经活跃了15年以上，旨在对地球卫星数据蔽码和空中与实地活动的数据进行处理存档和发布，努力确保科学家和社会公众可以满意地访问从地球到太空的数据，提升应对气候和环境变化的能力。NASA与Cray公司制定的太空行动协议，允许一个或多个项目围绕发展和应用低延迟“大数据”系统合作，使用高度集成的非SQL数据库传输数据，来加速建模和分析软件的运行，以测试混合计算机系统的实用性。此外，各种专用减灾卫星、遥感卫星、通信与导航卫星已广泛应用于地震、海啸、台风(飓风)、洪灾、旱灾、地质灾害和火灾等各种不同类型的灾害管理。
在我国，地学大数据的研究也已开始，国土资源部地质信息技术重点实验室地学大数据高性能计算应用环境搭建成功，已经对外开放。利用搭建的大数据及高性能地理数据计算平台，开展地质大数据综合处理、分析和应用研究，对于推进地质数据开发应用、提高服务效率具有重要作用。
随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：之一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质
的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式 著云台
例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦首腔察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。
大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。
斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2023年的整个数据收集更多的数据。自那时以来，它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2023年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍 。
FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。 大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动用户有1亿美元和20亿人访问互联网。
基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。 1990年至2023年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2023年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。
最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据卖芹禅资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人中尘生活服务，则是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”
事实上，全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。
“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国提出来给予政策支持。不过，在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。
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