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什么是大数据技术?大数据的概念

归档日期:07-12       文本归类:多数据      文章编辑:爱尚语录

  成都加米谷大数据科技有限公司是一家专注于大数据人才培养的机构。公司由来自华为、京东、星环、勤智等国内知名企业的多位技术大牛联合创办。面向社会提供大数据、人工智能等前沿技术的培训业务。

  大数据概念:指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

  展开全部大数据技术,简而言之,就是提取大数据价值的技术,是根据特定目标,经过数据收集与存储、数据筛选、算法分析与预测、数据分析结果展示等,为做出正确决策提供依据,其处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据处理手段所无法完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

  对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的,相比Linux操作系统,Windows操作系统是封闭的操作系统,开源的大数据软件很受限制,因此,想从事大数据开发相关工作,还需掌握Linux基础操作命令

  Redis是一个key-value存储系统,其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用,它提供了Java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客户端,使用很方便,大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

  HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,它不同于一般的关系数据库,更适合于非结构化数据存储的数据库,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

  Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行,十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

  大数据架构设计阶段需掌握的技术有:Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。

  Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!

  Flume是一款高可用、高可靠、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(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

  ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件,是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等,在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

  大数据实时计算阶段需掌握的技术有:Mahout、Spark、storm。

  Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求,大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。

  Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语,可被用于“流处理”之中,实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算,Storm用于实时处理,就好比 Hadoop 用于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理,而且它很快——在一个小集群中,每秒可以处理数以百万计的消息。

  Python是面向对象的编程语言,拥有丰富的库,使用简单,应用广泛,在大数据领域也有所应用,主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等,因此,大数据开发需学习一定的Python知识。

  Scala是一门多范式的编程语言,大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的,想要学好Spark框架,拥有Scala基础是必不可少的,因此,大数据开发需掌握Scala编程基础知识!

  以上只是一些简单的大数据核心技术总结,比较零散,想要学习大数据的同学,还是要按照一定到的技术路线图学习!

  那么什么是大数据呢技术?大数据的概念是什么呢?本文就为大家详细解读大数据的构成、模型和未来大数据发展方向: 大数据概念: 随着每天互联网上海量数据的产生,数据分析尤其显得重要。所谓大数据技术,就是从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。 大数据产生的原因: 大数据时代的来临是由数据丰富度决定的。首先是社交网络兴起,互联网上每天大量非结构化数据的出现。另外,物联网的数据量更大,加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息,比如位置、生活信息等数据。从这些数据每天增加的数量来说,目前已进入大数据时代。 大数据书籍推荐: 一、《大数据-正在到来的数据革命.以及它如何改变政府.商业与我们的生活》 大数据浪潮,汹涌来袭,与互联网的发明一样,这绝不仅仅是信息技术领域的革命,更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。 二、《大数据——大价值、大机遇、大变革(全彩)》 从实证的角度探讨了大数据对社会和商业智能的影响,能否对大数据进行处理、分析与整合将成为提升企业核心竞争力的关键,什么是大数据技术?既是一场大机遇,也将引发一场大变革!

  大数据分析行业是最近这几年比较火,比较高薪的行业了,很多人都想分一杯羹,经常同学问我什么是大数据分析?什么是python?这些能学到什么技能?以后能学到什么知识?有太多的疑问,小编姐姐今天就简单写出来出来,分享给大家!

  很多人还没搞清楚什么是PC互联网,移动互联网来了,我们还没搞清楚移动互联的时候,大数据时代又来了。

  大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。大数据分析是什么

  从这两个单词里,你就能看出端倪了,后面小编姐姐会详细的讲解,这两者的区别,以及工作内容划分。今天我们先初步认识一下大数据分析是什么?

  在不同行业中,那些专门从事行业数据的搜集、对收集的数据进行整理、对整理的数据进行深度分析,并依据数据分析结果做出行业研究、评估和预测的工作被称为数据分析。如果是熟悉行业知识、公司业务及流程,对自己的工作内容有一定的了解,比如熟悉行业认知和公司业务背景,该工作人员分析结果就会有很大的使用价值。

  首先我们要列出搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识;另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,对于开展数据分析起着至关重要的作用。大数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

  1、大数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释,而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和大数据分析后的结果做出一些预测性的推断。

  2、大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

  3、不管使用者是数据分析领域中的专家,还是普通的用户,可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据,让数据自己表达,让客户得到理想的结果。

  4、大数据分析已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉,而当下最重要的是对大数据进行分析,只有经过分析的数据,才能对用户产生最重要的价值,越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想,所以大数据的分析方式在整个IT领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。

  传统的数据分析就是在数据中寻找有价值的规律,这和现在的大数据在方向上是一致的。大数据具有“高维、海量、实时”的特点,就是说数据量大,数据源和数据的维度高,并且更新迅速的特点。

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