1. 大数据究竟是什么大数据有哪些技术呢
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数内据集合。大数据技容术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。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。
2. 大数据技术是什么
大数据本身是一个抽象的概念。从一般意义上讲,大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集合。
目前,业界对大数据还没有一个统一的定义,但是大家普遍认为,大数据具备 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四个特征,简称“4V”,即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低,如图 1 所示。下面分别对每个特征作简要描述。
1)Volume:表示大数据的数据体量巨大。
数据集合的规模不断扩大,已经从 GB 级增加到 TB 级再增加到 PB 级,近年来,数据量甚至开始以 EB 和 ZB 来计数。
例如,一个中型城市的视频监控信息一天就能达到几十 TB 的数据量。网络首页导航每天需要提供的数据超过 1-5PB,如果将这些数据打印出来,会超过 5000 亿张 A4 纸。图 2 展示了每分钟互联网产生的各类数据的量。
2)Velocity:表示大数据的数据产生、处理和分析的速度在持续加快。
加速的原因是数据创建的实时性特点,以及将流数据结合到业务流程和决策过程中的需求。数据处理速度快,处理模式已经开始从批处理转向流处理。
业界对大数据的处理能力有一个称谓——“ 1 秒定律”,也就是说,可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。大数据的快速处理能力充分体现出它与传统的数据处理技术的本质区别。
3)Variety:表示大数据的数据类型繁多。
传统 IT 产业产生和处理的数据类型较为单一,大部分是结构化数据。随着传感器、智能设备、社交网络、物联网、移动计算、在线广告等新的渠道和技术不断涌现,产生的数据类型无以计数。
现在的数据类型不再只是格式化数据,更多的是半结构化或者非结构化数据,如 XML、邮件、博客、即时消息、视频、照片、点击流、 日志文件等。企业需要整合、存储和分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据,包括企业内部和外部的数据。
4)Value:表示大数据的数据价值密度低。
大数据由于体量不断加大,单位数据的价值密 度在不断降低,然而数据的整体价值在提高。以监控视频为例,在一小时的视频中,有用的数据可能仅仅只有一两秒,但是却会非常重要。现在许多专家已经将大数据等同于黄金和石油,这表示大数据当中蕴含了无限的商业价值。
通过对大数据进行处理,找出其中潜在的商业价值,将会产生巨大的商业利润
3. 大数据都需要什么技术
、数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后
4. 大数据工程师需要掌握哪些技能
技能要求:
1.精通JAVA开发语言,同时熟悉Python、Scala开发语言者优先;
2.熟悉Spark或Hadoop生态圈技术,具有源码阅读及二次开发工作经验;精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具,有源码开发实战经验者优先;
3.熟练使用SQL,熟悉数据库原理,熟悉至少一种主流关系型数据库;熟悉linux操作系统,熟练使用常用命令,熟练使用shell脚本;熟悉ETL开发,能熟练至少一种ETL(talend、kettle、ogg等)转化开源工具者优先;
4.具有清晰的系统思维逻辑,对解决行业实际问题有浓厚兴趣,具备良好的沟通协调能力及学习能力。
5. 大数据方面核心技术有哪些
大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式回存储、数据库、答数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1、数据采集与预处理:
Flume NG实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;
Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。
2、数据存储:
Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。
HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。
3、数据清洗:MapRece作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算
4、数据查询分析:
Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。
Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。
5、数据可视化:对接一些BI平台,将分析得到的数据进行可视化,用于指导决策服务。
6. 大数据技术包括哪些
大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。
1、数据收集:在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4种来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
2、数据存取:大数据的存去采用不同的技术路线,大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据,
3、基础架构:云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理:对于采集到的不同的数据集,可能存在不同的结构和模式,如文件、XML 树、关系表等,表现为数据的异构性。对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后,生成到一个新的数据集,为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。
5、统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
6、数据挖掘:目前,还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
7、模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。
8、结果呈现:云计算、标签云、关系图等。
7. 大数据岗位需要掌握哪些技能
大数据所需技能:
1、linux
大数据集群主要建立在linux操作系统上,Linux是一套免费使用和自由传播的回类Unix操作系统。
2、答Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行离线分布式处理的软件框架,运算时利用maprece对数据进行处理。
3、HDFS
HDFS是建立在多台节点上的分布式文件系统,用户可以通过hdfs命令来操作分布式文件系统。
4、Hive
Hive是使用sql进行计算的hadoop框架,工作中常用到的部分,也是面试的重点,此部分大家将从方方面面来学习Hive的应用,任何细节都将给大家涉及到。
5、Storm实时数据处理
全面掌握Storm内部机制和原理,通过大量项目实战,拥有完整项目开发思路和架构设计,掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示。
6、spark
大数据开发中最重要的部分,涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型,深入内核的研究,Spark on Yarn,Spark Streaming流式计算原理与实践,Spark SQL,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行...
8. 大数据有哪些相关技术
云技能
大数据常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集剖析需求分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。能够说,云计算充当了工业革命时期的发动机的角色,而大数据则是电。大数据需求的云技能,比方虚拟化技能,分布式处理技能,海量数据的存储和管理技能,NoSQL、实时流数据处理、智能剖析技能(类似模式识别以及自然语言理解)等。
分布式处理技能
分布式处理系统能够将不同地址的或具有不同功用的或具有不同数据的多台计算机用通讯网络连接起来,在控制系统的统一管理控制下,和谐地完成信息处理使命。比方Hadoop。
存储技能
大数据能够抽象地分为大数据存储和大数据剖析,这两者的联系是:大数据存储的意图是支撑大数据剖析。到目前为止,还是两种天壤之别的计算机技能领域:大数据存储致力于研制能够扩展至PB甚至EB等级的数据存储平台;大数据剖析关注在最短时刻内处理大量不同类型的数据集。
感知技能
大数据的采集和感知技能的开展是紧密联系的。以传感器技能,指纹识别技能,RFID技能,坐标定位技能等为根底的感知才能提高同样是物联网开展的基石。
9. 大数据的核心技术是什么怎么学大数据比较合理
大数据是非常重要的。
大数据对于科技的发展有着重要的支撑作用。