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大数据有什么技术,大数据技术内容介绍

发布网友 发布时间:2022-04-23 09:40

我来回答

5个回答

热心网友 时间:2022-04-27 18:02

大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的,所以是计算机一类的专业。分布比较广,应用行业较多。

零售业:主要集中在客户营销分析上,通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等,以便商场做好更合理商品、货架摆放,规划市场营销方案、产品推荐手段等。


金融业:在金融行业里头,数据即是生命,其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。


医疗业:通过大数据可以辅助分析疫情信息,对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中,可提高诊断准确性和药物有效性等。


制造业:该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析,在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤,并且及时改善产品的制造与组装的流程。

热心网友 时间:2022-04-27 19:20

1、数据采集与预处理

Flume NG,实时日志收集系统

Sqoop,用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具

流式计算strom,spark streaming等

Zookeeper,是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务

2、数据存储

Hadoop,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

Yarn是一种Hadoop资源管理器,可为上层应用提供统一的资源管理和调度

Redis是一种速度非常快的非关系数据库

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

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。Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架

5、数据可视化

主流的BI平台比如,国外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等,国内的SmallBI和新兴的网易有数等。

热心网友 时间:2022-04-27 20:55

先上一张大数据技术学习的必备技能图

入门学习需要掌握的基本技能

1、Java

2、Linux命令

3、HDFS

4、MapRece

5、 Hadoop

6、Hive

7、ZooKeeper

8、HBase

9、Redis

10、Flume

11、SSM

12、Kafka

13、Scala

14、Spark

15、MongoDB

16、Python与数据分析等等。

我们所说的大数据培训学习,一般是指大数据开发。大数据开发需要学习的东西可以参考一下加米谷大数据培训0基础学习的课程大概:

第一阶段:Java设计与编程思想

第二阶段: Web前端开发

第三阶段: JavaEE进阶

第四阶段: 大数据基础

第五阶段: HDFS分布式文件系统

第六阶段:MapRece分布式计算模型

第七阶段: Yarn分布式资源管理器

第八阶段: Zookeeper分布式协调服务

第九阶段: Hbase分布式数据库

第十阶段: Hive分布式数据仓库

第十一阶段: FlumeNG分布式数据采集系统

第十二阶段: Sqoop大数据迁移系统

第十三阶段: Scala大数据黄金语言

第十四阶段: kafka分布式总线系统

第十五阶段: SparkCore大数据计算基石

第十六阶段: SparkSQL数据挖掘利器

第十七阶段: SparkStreaming流失计算平台

第十八阶段: SparkMllib机器学习平台

第十九阶段:SparkGraphx图计算平台

第二十阶段: 大数据项目实战

热心网友 时间:2022-04-27 22:46

这是华为大数据HCNA的课程大纲,就是需要学习这些,希望能帮到你。

热心网友 时间:2022-04-28 00:54

简单说有三大核心技术:拿数据,算数据,卖数据。
基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据预处理,指的是在进行数据分析之前,先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作,旨在提高数据质量,为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分:数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。
数据清理:指利用ETL等清洗工具,对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)。
数据集成:是指将不同数据源中的数据,合并存放到统一数据库的,存储方法,着重解决三个问题:模式匹配、数据冗余、数据值冲突处理。
数据转换:是指对所抽取出来的数据中存在的不一致,进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作,即根据业务规则对异常数据进行清洗,以保证后续分析结果准确性。
数据规约:是指在最大限度保持数据原貌的基础上,最大限度精简数据量,以得到较小数据集的操作,包括:数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。
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