学习大数据的关键技术是什么?
作者:广州电脑培训刘发布时间:2021-01-27分类:广州电脑学校浏览:381
在大数据时代,随着信息技术的发展,大数据技术的应用已经渗透到各行各业,因此,大数据,云计算和人工智能等词语的使用频率也在增加。大数据技术系统庞大而复杂。核心技能是什么?下面简要总结大数据。
简而言之,数据导入分为三种类型:数据计算和数据使用。
一,获取数据
大数据收集通常分为:
大数据智能识别层:主要包括数据检测系统,网络通信系统,传感器适配系统,智能识别系统以及软硬件资源访问系统,以实现结构化,半结构化和非结构化的海量数据。跟踪,访问,传输,监视,初步处理和管理等。
基本支持层:提供基本支持环境,例如虚拟服务器,结构化,半结构化和非结构化数据数据库以及大数据服务平台所需的IoT网络资源。
大数据预处理:完成操作,例如初步分析,提取和清理接收到的数据。
常用相关技术:
Flume NG实时日志收集系统支持在日志系统中自定义不同的数据发送者,以在收集数据时简单地处理数据。
Logstash是开放源代码服务器端数据处理管道,它使您可以同时从多个源收集数据,转换数据,然后将数据发送到“存储库”。
Sqoop是一种用于将数据从关系数据库和Hadoop相互传输的工具,可以将数据从关系数据库导入Hadoop或从Hadoop导入关系数据库。
Zookeeper是提供数据同步服务的分布式开源分布式应用程序协调服务。
二,数据计算
大数据存储,管理,分析和挖掘。
大数据存储和管理:它使用内存来存储收集的数据,构建,管理和调用数据库。
大数据挖掘:从大量不完美,嘈杂,模糊,随机的现实应用数据,隐藏在其中的信息和知识中提取信息,这是人们可能事先不知道的潜在有用过程。
大数据分析:收集,存储,管理和分析大量数据。这里的重点是分析部分。
要计算数据,您需要一个计算平台,数据存储方法(HDFS,S3,HBase,Cassandra)和计算方法(Hadoop,Spark)。
本节包含几个关键点:
Hadoop:具有多个组件的通用分布式系统基础架构,Hadoop生态系统主要由HDFS,MapReduce,Hbase,Zookeeper,Oozie,Pig和Hive等核心组件组成。
Spark:通过使用RDD(弹性分布式数据集)处理RAM中的数据,专注于在集群中并行处理数据。
风暴:连续处理获取的数据流,并随时获得增量结果。
HBase是一个面向热量的分布式开放源代码数据库,可以将其视为hdfs软件包,这是一个NoSQL数据库,基本上是一个数据存储。
MapReduce:Hadoop查询引擎,用于并行处理大型数据集。
Hive:的核心任务是将SQL语句转换为MR程序,该程序可以将结构化数据映射到数据库表并提供HQL(Hive SQL)查询功能。
三,数据使用
大数据的表示和应用。
数据可视化:停靠到某些BI平台,可视化分析后的数据,并将其用于指导决策服务。在应用大数据分析的过程中,可视化可帮助人们通过交互式视觉性能来探索和理解复杂数据。可视化和可视化分析可以快速有效地简化和完善数据流,并帮助用户以交互方式筛选大量数据。更快,更有效地在复杂数据中发现新发现。
大数据应用:金融大数据,教育大数据,餐饮大数据,交通大数据,工业大数据,农业大数据等大数据的实际应用场景。
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