1、在大数据时代，流式大数据分析工具如t-SNE和UMAP在处理海量数据中发挥着关键作用。它们以直观的方式揭示了流式数据中的复杂关系和隐藏信息，不仅提升了分析效率，还能帮助我们更全面地理解数据。
2、t-SNE算法，从SNE衍生，适用于高维数据降维，展现数据关系。不同版本t-SNE算法在处理大量细胞数据时，opt-SNE显示更高分辨率。UMAP技术，由McInnes等人提出，运算速度快，平衡局部与全局结构，展示更易理解。
大数据流式计算是一种处理和分析实时数据的技术，它允许用户在数据生成时立即对其进行处理，而无需等待所有数据都可用。这种计算方法对于需要实时决策或监控的应用非常有用，例如金融交易、网络安全和社交媒体分析等。
大数据流式计算是一种针对实时数据流的计算方式，其目的是对数据流进行实时的处理和分析，以获取有用的信息和洞见。这种处理方式可以帮助企业快速响应客户需求和市场变化，优化业务流程和资源利用。在大数据流式计算中，数据源不断产生数据流，并通过流处理引擎进行实时处理和分析。
大数据的计算模式主要分为批量计算（batch computing）、流式计算（stream computing）、交互计算（interactive computing）、图计算（graph computing）等。其中，流式计算和批量计算是两种主要的大数据计算模式，分别适用于不同的大数据应用场景。
流式计算：在大数据处理中，流式计算是一种实时的数据处理方式，适用于对实时性要求较高的场景，如金融交易监控、网络日志分析等。 分布式计算：针对大规模数据的处理，分布式计算将数据分散存储在多个节点上，通过并行处理提高计算效率。Hadoop和CloudRA是典型的分布式计算系统。
流式计算是一种处理数据的实时且增量的方法，它与大规模的批处理计算形成对比。流式计算的特点是内存消耗低，处理速度快，延迟短，但处理频率高，每次处理的数据量有限，不适用于集合优化，导致吞吐量相对较低。
1、不同点：大数据安全与传统安全的主要区别体现在数据的规模、处理方式和安全威胁等方面。 数据规模：在大数据时代，数据的规模远远超过了传统数据。大数据通常涉及数百TB甚至PB级别的数据，而传统数据通常只有GB或MB级别。
2、他的区别有8种：分别是：数据规模、数据类型、模式（Schema）和数据的关系、处理对象 获取方式、传输方式、数据存储方面、价值的不可估量 价值的不可估量：传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。
3、规模大：大数据集合通常拥有非常庞大的数据量，往往超过了传统数据处理方法的承载能力。 多样性：大数据来自于各种不同的来源，包括结构化数据和非结构化数据，如音频、视频、图像等。 处理速度快：大数据处理需要使用高效的算法和技术，以便能够在短时间内快速分析和处理数据。
4、因此，对于个别大型数据存储库而言，考虑增加任何超出其它类型数据库的安全性措施并无太大的实施意义，尤其是考虑到这些黑客相对于各大机构的能力往往是有限的。”环境和细粒度的安全 但仅仅只是因为这些数据是非结构化的或更难进行筛选分析，并不意味着大数据必然是更安全。
5、这两种看法都可以看做一种对于大数据时代特性的适应，很难说孰优孰劣，只能说大家的发展路线不同，思路不同。 主张在原有安全基础上发展的人们认为，原有的端点数据安全模式十分的稳定，具有较长的运用经验，安全可靠高效。现在的云端技术对于数据安全的要求主要体现在网络安全的应对上。
