大✄数据方面核心技术有哪些

1、大数据方面核心技术有哪些

这个问题提问的很有深度，目前大数据是个比较广义的概念，涉及的方方面面很大，若要给个很官方的说法是比较难，简单说一下我知✉道的理解：

一是数据采集与预处理，也就是说你不管是任何的大数据分析，首先要有数据支撑，但是数据是很广的，你需要的数据得按关键词或者一定的分类把数据进行预处理，以便分析时提供调用。数据采集分很多很多种，可以是网络资源抓取、硬件采集、人工录入、数据对接、购买第三方资源等等，技术很多种Flume NG、NDC、Logstash、Sqoop、Strom、Zookeeper等。

二是数据存储，这是个很消耗硬件资源的本质问题，既然是大数据，说明是一个大型量化的过程，随着你分析需求，数据会随着时间的推移变得庞大，应用多技术方法有Hadoop、HBase、Phoenix、Yarm、Mesos、Redis、Atlas、Kudu等。

三是数据清洗，你的数据庞大会让你的整体响应速度受到极大考验，读写分离，负载均衡等等问题就需要你去想应对方案，应用到的查询引擎工作流调度引擎技术有MapReduce、Oozie、Azkaban等。

四是数据查询分析，这个依据你的业务数据需求，比如现在应用比较广泛成熟的有商城产品信息推送、头条新闻推送、广告推送等等，都是以收集用户历史信息唯独去分析，应用到的技术有Hive、Impala、Spark、Nutch、Solr、Elasticsearch等，当然还有一些机器学习语言，机器学习算法如贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络和协同过滤等等。

五是数据可视化，这也是数据分析的最终目的，如何去更好的呈现你的数据，使你的数据变得有价值是你做这个分析平台的制高点，当下应用比较成熟的技术有BI Tableau、Qlikview、PowrerBI、SmallBI等。

总结起来就是你需要实现分析，首先要有来源，然后要有方法，其次要有目的，最后你要面向用户，这可能是个漫长而又考验技术的过程，人力物力环境时间都将可能是你面临的难题。

以下图片来源于网络

2、如何做好大数据关联分析

大数据的技术大数据技术包括：1）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进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2）数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。3）基础架构： 云存储、分布式文件存储等。4）数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。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： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。7）结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。一、搭建大数据分析平台面对海量的各种来源的数据，如何对这些零散的数据进行有效的分析，得到有价值的信息一直是大数据领域研究的热点问题。、、在搭建大数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，明确基于场景业务需求的大数据平台要具备的基本的功能，来决定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。（1）操作系统的选择操作系统一般使用开源版的RedHat、Centos或者Debian作为底层的构建平台，要根据大数据平台所要搭建的数据分析工具可以支持的系统，正确的选择操作系统的版本。（2）搭建Hadoop集群Hadoop作为一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心的设计是HDFS和MapReduce，HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，能够提供高吞吐量的数据访问，适用于那些有着超大数据集的应用程序；MapReduce是一套可以从海量的数据中提取数据最后返回结果集的编程模型。在生产实践应用中，Hadoop非常适合应用于大数据存储和大数据的分析应用，适合服务于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支持PB级别的存储容量。（3）选择数据接入和预处理工具面对各种来源的数据，数据接入就是将这些零散的数据整合在一起，综合起来进行分析。数据接入主要包括文件日志的接入、数据库日志的接入、关系型数据库的接入和应用程序等的接入，数据接入常用的工具有Flume，Logstash，NDC（网易数据运河系统），sqoop等。对于实时性要求比较高的业务场景，比如对存在于社交网站、新闻等的数据信息流需要进行快速的处理反馈，那么数据的接入可以使用开源的Strom，Spark streaming等。数据预处理是在海量的数据中提取出可用特征，建立宽表，创建数据仓库，会使用到HiveSQL，SparkSQL和Impala等工具。随着业务量的增多，需要进行训练和清洗的数据也会变得越来越复杂，可以使用azkaban或者oozie作为工作流调度引擎，用来解决有多个hadoop或者spark等计算任务之间的依赖关系问题。（4）数据存储除了Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，常用的还有分布式、面向列的开源数据库Hbase，HBase是一种key/value系统，部署在HDFS上，与Hadoop一样，HBase的目标主要是依赖横向扩展，通过不断的增加廉价的商用服务器，增加计↔算和存储能力。同时hadoop的资源管理器Yarn，可以为上层应用提供统一的资源管理和调度，为集群在利用率、资源统一等方面带来巨大的好处。（5）选择数据挖掘工具Hive可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL的查询功能，它是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，是为了减少MapReduce编写工作的批处理系统，它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapReduce、编程能力较弱和不擅长Java的用户能够在HDFS大规模数据集上很好的利用SQL语言查询、汇总、分析数据。Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询，但是Impala将整个查询过程分成了一个执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，相比Hive有更好的并发性和避免了不必要的中间sort和shuffle。可以对数据进行建模分析，会用到机器学习相关的知识，常用的机器学习算法，比如贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、协同过滤等。（6）数据的可视化以及输出API对于处理得到的数据可以对接主流的BI系统，比如国外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和新兴的网易有数（可免费试用）等，将结果进行可视化，用于决策分析；或者回流到线上，支持线上业务的发展。二、大数据分析1.可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。三、数据处理1. 大数据处理之一采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2. 大数据处理之二导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。3. 大数据处理之三统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。4. 大数据处理之四挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法☝很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

3、大数据时代，大数据培训都学些什么呢

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。

大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。

大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

大数据数据采集阶段：Python、Scala

大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

这是我总结的Java学习路线提供参考：

4、自学大数据，需要学习什么呢

大数据是我的研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。

大数据是一个典型的交叉学科，涉及到计算机、数学、统计学、软件、金融学、社会学等学科的综合运用。很多大学可以说是举全校之力来开设大数据专业，可见大数据专业涉及到的内容有多广。概括来说，学习大数据要学习以下重点内容：

第一，数学。大数据的核心是数据分析，数据分析的核心是算法，所以扎实的数学基础对大数据的学习是非常重要的。《算法导论》往往是大数据专业学生的必读书籍之一。

第二，统计学。大数据分析需要用到大量的统计学知识，大数据的出现对统计学来说也是一次重要的变革。现在很多统计学专业的研究生都以大数据为主要研究方向，未来的统计一定以大数据为基础。

第三，计算机。大数据与计算机的关系非常紧密，目前大数据人才大部分都是出自计算机相关专业。大数据的学习要搭建大数据平台，比如Hadoop、Spark，另外需要具备操作系统、数据库、编程语言等计算机基础知识。

大数据的学习是一个漫长的过程，由于大数据涉及到的内容非常多，所以如果能一边使用一边学习效果会更好一些。在掌握了基本的大数据知识以后，可以参加到一个大数据项目组实习，通过使用来促进学习，这是一个比较好的学习途径。

我目前在带大数据团队做一些落地项目，我会陆续在头条上写一些关于大数据的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！

5、如何让学生学习大数据技术

深圳大数据培训课程哪家好？到千锋教育错不了！当前IT行业火爆的方向当属大数据和人工智能。人工智能门槛高，那么曲线救国之路呢？那就是大数据了，严格意义上来说，大数据技术的部分职能是服务于人工智能的，其就业前景也是非常好！

作为计算机小白，一没有技术，二没有社会关系，想要通过自身条件熟练掌握大数据技术，还是有一定困难的。这个时候，很多人都不约而同的想到了参加大数据培训。

但在众多的大数据培训机构中，经过精心对比之后，千锋的大数据培训课程更符合我的学习理念。除了吸引我的全程面授的上课✯模式，再就是专业的课程了，其课程大纲如下：

第一阶段 Java语言基础阶段

1.1 Java编程语言基本概述

1.2 Java基础语法

1.3 面向对象编程

1.4 面向对象高级编程

1.5 Java中的常用类库

1.6 枚举和异常类

1.7 Java数据结构和集合框架泛型

1.8 Java中的IO流

1.9 Java中的多线程

1.10 Java中网络编程和反射

1.11 Java8新特性

1.12 Java基础加强

第二阶段 Linux系统&Hadoop生态体系

01 Linux入门

02 常用基本命令

03 系统管理

04 Linux操作增强

05 Linux shell编程

06 Hadoop生态

07 分布式系统概述

08 Hadoop入门

09 Hadoop伪分布式

10 Hadoop全分布式

11 HDFS基本概念

12 HDFS的应用开发

13 HDFS的IO流操作

14 NameNode工作机制

15 DataNode工作机制

16 Zookeeper入门

17 Zookeeper详解

18 HA框架原理

19 Hadoop-HA集群配置

20 MapReduce框架原理

21 Shuffle机制

22 Mapreduce案例一

23 Mapreduce案例二

24 Hive入门

25 Hive DDL数据定义

26 Hive分区表

27 Hive分桶表

28 Hive查询

29 Hive的高级查询Join与排序

30 Hive的函数

31 Hive DML数据管理

32 Hive文件存储

33 Hive企业级调优

34 Hive企业级调优二

35 Hive企业级项目实战

36 Flume详解

37 Sqoop详解

38 Hbase概念

39 Hbase的操作

40 Hbase整合

41 Hbase的实战和优化

第三阶段 分布式计算框架

3.1 scala

3.2 Spark Core

3.3 Spark SQL

3.4 Spark Streaming

3.5 kafka

3.6 ElasticSearch

3.7 Logstash

3.8 Kibana

3.9 Kibana

第四阶段 大数据实战项目

4.1 互金领域-广告投放

项目介绍：构建广告投放平台，进行广告投放业务，吸引潜在客户，推广产品，包含投放微服务平台、竞价模块、客户群体画像、 千人千面推荐产品。

4.2 电商平台

项目介绍： 埋点业务，进行用户细✆分画像、建立信用体系、进行线上各类活动。

4.3 共享单车

项目介绍： 依据用户行为轨迹构成出行规律，根据用户群体出行规律、区域情况等动态调度用车情况。

4.4 工业大数据

项目介绍：国家电网_省级输／变电监控项目：监控线路的传感设备，确保设备安全、降低故障成本，动态监控线路、变电站二次设备工作情况、报警自动化。

4.5 交通

项目介绍：贵州交通厅，交通离线/实时监控项目：通过交通卡口采集实时数据，动态监控全省各道路通行和事故状况，避免拥堵、避免交通事故、 精准测速、防止套牌和提供便捷最佳出行方案、 预测拥堵系数，为各级提供最优道路规划方案。

4.6 旅游

项目介绍：安顺智慧旅游，整合各类旅游相关应用系统及信息资源，在公安、交通、工商等相关领域实现信息共享、协同合作，共同打造良性的旅游云生态系统。

4.7 医疗

项目介绍：某市人民医院，随着老年化的持续增加，患病率越来越高。增加大数据平台，采集医疗相关数据，提高诊断的准确性，预防一些疾病的发生，监控相关病情康复进展，真正实现解决看病难，降低发病率等。

第五阶段 大数据分析

5.1 Data Analyze数据分析基础

5.2 工作环境准备

5.3 数据可视化的概念与准则

5.4 Python机器学习

5.5 选择模型

5.6 构建树的过程

5.7 网格搜索

5.8 sklearn中有三类朴素贝叶斯算法

5.9 颜色特征

5.10 手写数字识别

5.11 文本的基本组成

5.12 文本的基本组成

千锋大数据培训课程从宏观上讲述了大数据的特点，商业应关系，对不同类型的大数据分析及处理系统、解决方案及行业案例进行剖析和讲解。想要学习真正大数据技术的同学，可以先到千锋参加免费试听课程！

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