K
鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)(KeyValue Databases) ：數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式是使用一個(gè)特定的鍵，指向一個(gè)特定的數(shù)據(jù)記錄，這種方式使得數(shù)據(jù)的查找更加方便快捷。鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)中所存的數(shù)據(jù)通常為編程語(yǔ)言中基本數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)。
L
負(fù)載均衡(Load balancing)：為了實(shí)現(xiàn)最佳的結(jié)果和對(duì)系統(tǒng)的利用，將負(fù)載分發(fā)給多個(gè)計(jì)算機(jī)或者服務(wù)器。
延遲(Latency) ：表示系統(tǒng)時(shí)間的延遲
日志分析（ Log Analytics ）：的詳細(xì)信息,它是一種面向 IT 管理員的強(qiáng)大可視化和分析工具,可幫助他們輕松管理數(shù)據(jù)中心環(huán)境。
遺留系統(tǒng)(Legacy system) ：是一種舊的應(yīng)用程序，或是舊的技術(shù)，或是舊的計(jì)算系統(tǒng)，現(xiàn)在已經(jīng)不再支持了。
位置信息(Location data) ：GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) ：由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動(dòng)生成的文件，記錄系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程。
M
元數(shù)據(jù)(Metadata)：元數(shù)據(jù)就是能夠描述其他數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)總結(jié)了數(shù)據(jù)的基本信息，這使得查找和使用特定的數(shù)據(jù)實(shí)例變得更加容易。例如，作者、數(shù)據(jù)的創(chuàng)建日期、修改日期以及大小，這幾項(xiàng)是基本的文檔元數(shù)據(jù)。除了文檔文件之外，元數(shù)據(jù)還被用于圖像、視頻、電子表格和網(wǎng)頁(yè)。
MongoDB： 是一個(gè)面向文本數(shù)據(jù)模型的跨平臺(tái)開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，而不是傳統(tǒng)的基于表格的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。這種數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)的主要設(shè)計(jì)目的是讓結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在特定類型應(yīng)用的整合更快、更容易。
Mashup：這個(gè)術(shù)語(yǔ)和我們?cè)谌粘Ｉ钪惺褂玫摹竚ashup」一詞有著相近的含義，就是混搭的意思。實(shí)質(zhì)上，mashup 是一個(gè)將不同的數(shù)據(jù)集合并到一個(gè)單獨(dú)應(yīng)用中的方法(例如：將房地產(chǎn)數(shù)據(jù)與地理位置數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái))。這確實(shí)能夠讓可視化變得很酷。
多維數(shù)據(jù)庫(kù)(Multi-Dimensional Databases)：這是一個(gè)為了數(shù)據(jù)在線分析處理(OLAP)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)優(yōu)化而來(lái)的數(shù)據(jù)庫(kù)。如果你不知道數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是什么，我可以解釋一下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不是別的什么東西，它只是對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)做了集中存儲(chǔ)。
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)：機(jī)器學(xué)習(xí)是基于喂入的數(shù)據(jù)去設(shè)計(jì)能夠?qū)W習(xí)、調(diào)整和提升的系統(tǒng)的一種方法。使用設(shè)定的預(yù)測(cè)和統(tǒng)計(jì)算法，它們持續(xù)地逼近「正確的」行為和想法，隨著更多的數(shù)據(jù)被輸入到系統(tǒng)，它們能夠進(jìn)一步提升。
MapReduce： MapReduce 中，程序模型首先將大數(shù)據(jù)集分割成一些小塊(這些小塊拿技術(shù)術(shù)語(yǔ)來(lái)講叫做「元組」，但是我描述的時(shí)候會(huì)盡量避免晦澀的技術(shù)術(shù)語(yǔ))，然后這些小塊會(huì)被分發(fā)給不同位置上的不同計(jì)算機(jī)(也就是說(shuō)之前描述過(guò)的集群)，這在 Map 過(guò)程是必須的。然后模型會(huì)收集每個(gè)計(jì)算結(jié)果，并且將它們「reduce」成一個(gè)部分。MapReduce 的數(shù)據(jù)處理模型和 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)是分不開(kāi)的。
M2M數(shù)據(jù)(Machine2Machine data) ：兩臺(tái)或多臺(tái)機(jī)器間交流與傳輸?shù)膬?nèi)容
機(jī)器數(shù)據(jù)(Machine data) ：由傳感器或算法在機(jī)器上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)
企業(yè)級(jí)市場(chǎng)(Marketing-B2B):即面對(duì)企業(yè)用戶進(jìn)行銷售,營(yíng)銷和推廣.
MapReduce ：是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的一種軟件框架(Map: 映射，Reduce: 歸納)。
大規(guī)模并行處理(MPP: Massively Parallel Processing) ：同時(shí)使用多個(gè)處理器(或多臺(tái)計(jì)算機(jī))處理同一個(gè)計(jì)算任務(wù)。
電子商務(wù)市場(chǎng)(Marketing-B2C)：是以信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為手段，以商品交換為中心的商務(wù)活動(dòng)；也可理解為在互聯(lián)網(wǎng)（Internet）、企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)（Intranet）和增值網(wǎng)（VAN，Value Added Network）上以電子交易方式進(jìn)行交易活動(dòng)和相關(guān)服務(wù)的活動(dòng)，是傳統(tǒng)商業(yè)活動(dòng)各環(huán)節(jié)的電子化、網(wǎng)絡(luò)化、信息化
MongoDB ：一種開(kāi)源的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(NoSQL database)
多值數(shù)據(jù)庫(kù)(MultiValue Databases) ：是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(NoSQL), 一種特殊的多維數(shù)據(jù)庫(kù)：能處理3個(gè)維度的數(shù)據(jù)。主要針對(duì)非常長(zhǎng)的字符串，能夠完美地處理HTML和XML中的字串。
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)(Mobile Internet)：就是將移動(dòng)通信和互聯(lián)網(wǎng)二者結(jié)合起來(lái)，成為一體。是指互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)、平臺(tái)、商業(yè)模式和應(yīng)用與移動(dòng)通信技術(shù)結(jié)合并實(shí)踐的活動(dòng)的總稱。
大規(guī)模并行處理（Massively Parallel Processor ）：在數(shù)據(jù)庫(kù)非共享集群中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有獨(dú)立的磁盤存儲(chǔ)系統(tǒng)和內(nèi)存系統(tǒng)，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)模型和應(yīng)用特點(diǎn)劃分到各個(gè)節(jié)點(diǎn)上，每臺(tái)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)通過(guò)專用網(wǎng)絡(luò)或者商業(yè)通用網(wǎng)絡(luò)互相連接，彼此協(xié)同計(jì)算，作為整體提供數(shù)據(jù) 庫(kù)服務(wù)。非共享數(shù)據(jù)庫(kù)集群有完全的可伸縮性、高可用、高性能、優(yōu)秀的性價(jià)比、資源共享等優(yōu)勢(shì)。
