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大数据技术有哪些?

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。

大数据技术主要包括数据采集与预处理、数据存储和管理、数据处理与分析、数据结果呈现等几个层面的内容。数据采集与预处理在大数据生命周期当中，数据采集处于第一个环节。

大数据技术包括哪些技术如下：大数据技术有Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系四大类。

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。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。

大数据技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。

数据存储阶段：SQL，oracle，IBM等等都有相关的课程，天通苑java课程培训机构建议根据公司的不同，学习好这些企业的开发工具，基本可以胜任此阶段的职位。

数据挖掘、数据分析&机器学习方向。学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。大数据运维&云计算方向。市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。

大数据行业就业前景很好，学过大数据之后可以从事的工作很多，比如研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、数据分析等，这些都是许多互联网公司需要的职位，而且研发工程师的需求也很大，数据分析很少。

大数据技术主要学：编程语言、Linux、SQL、Hadoop、Spark等等。编程语言：要学习大数据技术，首先要掌握一门基本的编程语言。

1、Flume是Cloudera供给的一个高可用的，高牢靠的，分布式的海量日志搜集、聚合和传输的体系，Flume支撑在日志体系中定制各类数据发送方，用于搜集数据；一起，Flume供给对数据进行简略处理，并写到各种数据接受方(可定制)的才能。

2、这个过程类似传统的ETL，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求互联网采集：工具：Crawler， DPI等；Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。

3、虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

4、通常，使用ETL工具可以大大提高数据质量并加快数据处理速度。ETL工具的好处是它们可以自动化数据处理过程，提高数据的准确性和一致性。

5、分布式计算，非结构化数据库，分类、聚类等算法。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

1、Storm是一个实时计算框架，Storm是对实时新增的每一条数据进行处理，是一条一条的处理，可以保证数据处理的时效性。1Zookeeper Zookeeper是很多大数据框架的基础，是集群的管理者。

2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向。学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。大数据运维&云计算方向。市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。

3、分布式计算框架和SparkStrom生态体系：有一定的基础之后，需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。

4、大数据主要需要学Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系等四方面知识。

5、学大数据，在前期主要是打基础，包括java基础和Linux基础，而后才会正式进入大数据技术的阶段性学习。Linux学习主要是为了搭建大数据集群环境做准备，所以以Linux系统命令和shell编程为主要需要掌握的内容。

Flume是目前常用的开源选择，Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。

大数据采集平台有Flume、Kafka、Logstash、Fluentd、Sqoop等。Flume Apache Flume是一个分布式、可靠和高可用的系统，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据。Flume支持多种数据源，包括Avro、Thrift、JMS、Netcat等。

传统数据源采集：这类数据通常来自企业内部的数据库、日志、文件、表格等，以及外部的传统数据源，比如公共数据库、政府报告、统计数据等。这些数据通常是结构化数据，易于存储和处理。

日志收集：日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。

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