大數(shù)據(jù)方面核心技術(shù)有哪些？

大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大且復雜，基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機器學習、并行計算、可視化等。

為莎車等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設(shè)計制作服務(wù)，及莎車網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營業(yè)務(wù)為做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站設(shè)計、莎車網(wǎng)站設(shè)計，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務(wù)。我們深信只要達到每一位用戶的要求，就會得到認可，從而選擇與我們長期合作。這樣，我們也可以走得更遠！

1、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：FlumeNG實時日志收集系統(tǒng)，支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，提供數(shù)據(jù)同步服務(wù)。

2、數(shù)據(jù)存儲：Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用于數(shù)據(jù)存儲。HBase，是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，可以認為是hdfs的封裝，本質(zhì)是數(shù)據(jù)存儲、NoSQL數(shù)據(jù)庫。

3、數(shù)據(jù)清洗：MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計算。

4、數(shù)據(jù)查詢分析：Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供HQL(HiveSQL)查詢功能。Spark啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負載。

5、數(shù)據(jù)可視化：對接一些BI平臺，將分析得到的數(shù)據(jù)進行可視化，用于指導決策服務(wù)。

常用的etl工具有哪些

1、DataPipeline

DataPipeline 隸屬于北京數(shù)見科技有限公司，是一家企業(yè)級批流一體數(shù)據(jù)融合服務(wù)商和解決方案提供商，國內(nèi)實時數(shù)據(jù)管道技術(shù)的倡導者。

通過平臺和技術(shù)為企業(yè)客戶解決數(shù)據(jù)準備過程中的各種痛點，幫助客戶更敏捷、更高效、更簡單地實現(xiàn)復雜異構(gòu)數(shù)據(jù)源到目的地的實時數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)管理等綜合服務(wù)。

從而打破傳統(tǒng) ETL 給客戶靈活數(shù)據(jù)應(yīng)用帶來的束縛，讓數(shù)據(jù)準備過程不再成為數(shù)據(jù)消費的瓶頸。

2、Kettle

Kettle是一款國外開源的ETL工具，純java編寫，可以在Windows、Linux、Unix上運行，數(shù)據(jù)抽取高效穩(wěn)定。

Kettle 中文名稱叫水壺，該項目的主程序員MATT 希望把各種數(shù)據(jù)放到一個壺里，然后以一種指定的格式流出。

3、Talend

Talend 是數(shù)據(jù)集成解決方案領(lǐng)域的領(lǐng)袖企業(yè)，為公共云和私有云以及本地環(huán)境提供一體化的數(shù)據(jù)集成平臺。Talend的使命是致力于幫助客戶優(yōu)化數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)可靠性，把企業(yè)數(shù)據(jù)更快地轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值。

以此為使命，Talend的解決方案將數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)中解放出來，提高客戶在業(yè)務(wù)中的洞察力，讓客戶更早實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值。

4、Informatica

Informatica是全球領(lǐng)先的數(shù)據(jù)管理軟件提供商。

在如下Gartner魔力象限位于領(lǐng)導者地位：數(shù)據(jù)集成工具魔力象限、數(shù)據(jù)質(zhì)量工具魔力象限、元數(shù)據(jù)管理解決方案魔力象限、主數(shù)據(jù)管理解決方案魔力象限、企業(yè)級集成平臺即服務(wù)（EiPaaS）魔力象限。

5、DataStage

IBM? InfoSphere? Information Server 是一種數(shù)據(jù)集成軟件平臺，能夠幫助企業(yè)從散布在各個系統(tǒng)中的復雜異構(gòu)信息獲得更多價值。InfoSphere Information Server提供了一個統(tǒng)一的平臺， 使公司能夠了解、清理、變換和交付值得信賴且上下文豐富的信息。

IBM? InfoSphere? DataStage? and QualityStage? 提供了圖形框架，您可使用該框架來設(shè)計和運行用于變換和清理、加載數(shù)據(jù)的作業(yè)。

參考資料：DataPipeline官網(wǎng)-關(guān)于我們

參考資料：百度百科-Kettle

參考資料：百度百科-Talend

參考資料：百度百科-Informatica

參考資料：百度百科-DataStage

大數(shù)據(jù)包括哪些？

簡單來說，從大數(shù)據(jù)的生命周期來看，無外乎四個方面：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析，共同組成了大數(shù)據(jù)生命周期里最核心的技術(shù)，下面分開來說：

一、大數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)采集，即對各種來源的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)，所進行的采集。

數(shù)據(jù)庫采集：流行的有Sqoop和ETL，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲方式。當然了，目前對于開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數(shù)據(jù)集成內(nèi)容，可實現(xiàn)hdfs，hbase和主流Nosq數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)同步和集成。

網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集：一種借助網(wǎng)絡(luò)爬蟲或網(wǎng)站公開API，從網(wǎng)頁獲取非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并將其統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化為本地數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集方式。

文件采集：包括實時文件采集和處理技術(shù)flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。

二、大數(shù)據(jù)預(yù)處理

大數(shù)據(jù)預(yù)處理，指的是在進行數(shù)據(jù)分析之前，先對采集到的原始數(shù)據(jù)所進行的諸如“清洗、填補、平滑、合并、規(guī)格化、一致性檢驗”等一系列操作，旨在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后期分析工作奠定基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括四個部分：數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)規(guī)約。

數(shù)據(jù)清理：指利用ETL等清洗工具，對有遺漏數(shù)據(jù)(缺少感興趣的屬性)、噪音數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)中存在著錯誤、或偏離期望值的數(shù)據(jù))、不一致數(shù)據(jù)進行處理。

數(shù)據(jù)集成：是指將不同數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，合并存放到統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫的，存儲方法，著重解決三個問題：模式匹配、數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)值沖突檢測與處理。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：是指對所抽取出來的數(shù)據(jù)中存在的不一致，進行處理的過程。它同時包含了數(shù)據(jù)清洗的工作，即根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則對異常數(shù)據(jù)進行清洗，以保證后續(xù)分析結(jié)果準確性。

數(shù)據(jù)規(guī)約：是指在最大限度保持數(shù)據(jù)原貌的基礎(chǔ)上，最大限度精簡數(shù)據(jù)量，以得到較小數(shù)據(jù)集的操作，包括：數(shù)據(jù)方聚集、維規(guī)約、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)值規(guī)約、概念分層等。

三、大數(shù)據(jù)存儲

大數(shù)據(jù)存儲，指用存儲器，以數(shù)據(jù)庫的形式，存儲采集到的數(shù)據(jù)的過程，包含三種典型路線：

1、基于MPP架構(gòu)的新型數(shù)據(jù)庫集群

采用Shared Nothing架構(gòu)，結(jié)合MPP架構(gòu)的高效分布式計算模式，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，重點面向行業(yè)大數(shù)據(jù)所展開的數(shù)據(jù)存儲方式。具有低成本、高性能、高擴展性等特點，在企業(yè)分析類應(yīng)用領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。

較之傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，其基于MPP產(chǎn)品的PB級數(shù)據(jù)分析能力，有著顯著的優(yōu)越性。自然，MPP數(shù)據(jù)庫，也成為了企業(yè)新一代數(shù)據(jù)倉庫的最佳選擇。

2、基于Hadoop的技術(shù)擴展和封裝

基于Hadoop的技術(shù)擴展和封裝，是針對傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫難以處理的數(shù)據(jù)和場景（針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和計算等），利用Hadoop開源優(yōu)勢及相關(guān)特性（善于處理非結(jié)構(gòu)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、復雜的ETL流程、復雜的數(shù)據(jù)挖掘和計算模型等），衍生出相關(guān)大數(shù)據(jù)技術(shù)的過程。

伴隨著技術(shù)進步，其應(yīng)用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應(yīng)用場景：通過擴展和封裝 Hadoop來實現(xiàn)對互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲、分析的支撐，其中涉及了幾十種NoSQL技術(shù)。

3、大數(shù)據(jù)一體機

這是一種專為大數(shù)據(jù)的分析處理而設(shè)計的軟、硬件結(jié)合的產(chǎn)品。它由一組集成的服務(wù)器、存儲設(shè)備、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，以及為數(shù)據(jù)查詢、處理、分析而預(yù)安裝和優(yōu)化的軟件組成，具有良好的穩(wěn)定性和縱向擴展性。

四、大數(shù)據(jù)分析挖掘

從可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預(yù)測性分析、語義引擎、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等方面，對雜亂無章的數(shù)據(jù)，進行萃取、提煉和分析的過程。

1、可視化分析

可視化分析，指借助圖形化手段，清晰并有效傳達與溝通信息的分析手段。主要應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，即借助可視化數(shù)據(jù)分析平臺，對分散異構(gòu)數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析，并做出完整分析圖表的過程。

具有簡單明了、清晰直觀、易于接受的特點。

2、數(shù)據(jù)挖掘算法

數(shù)據(jù)挖掘算法，即通過創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型，而對數(shù)據(jù)進行試探和計算的，數(shù)據(jù)分析手段。它是大數(shù)據(jù)分析的理論核心。

數(shù)據(jù)挖掘算法多種多樣，且不同算法因基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式，會呈現(xiàn)出不同的數(shù)據(jù)特點。但一般來講，創(chuàng)建模型的過程卻是相似的，即首先分析用戶提供的數(shù)據(jù)，然后針對特定類型的模式和趨勢進行查找，并用分析結(jié)果定義創(chuàng)建挖掘模型的最佳參數(shù)，并將這些參數(shù)應(yīng)用于整個數(shù)據(jù)集，以提取可行模式和詳細統(tǒng)計信息。

3、預(yù)測性分析

預(yù)測性分析，是大數(shù)據(jù)分析最重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一，通過結(jié)合多種高級分析功能（特別統(tǒng)計分析、預(yù)測建模、數(shù)據(jù)挖掘、文本分析、實體分析、優(yōu)化、實時評分、機器學習等），達到預(yù)測不確定事件的目的。

幫助分用戶析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的趨勢、模式和關(guān)系，并運用這些指標來預(yù)測將來事件，為采取措施提供依據(jù)。

4、語義引擎

語義引擎，指通過為已有數(shù)據(jù)添加語義的操作，提高用戶互聯(lián)網(wǎng)搜索體驗。

5、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理

指對數(shù)據(jù)全生命周期的每個階段（計劃、獲取、存儲、共享、維護、應(yīng)用、消亡等）中可能引發(fā)的各類數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，進行識別、度量、監(jiān)控、預(yù)警等操作，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的一系列管理活動。

以上是從大的方面來講，具體來說大數(shù)據(jù)的框架技術(shù)有很多，這里列舉其中一些：

文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

離線計算：Hadoop MapReduce、Spark

流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL數(shù)據(jù)庫：HBase、Redis、MongoDB

資源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系統(tǒng)：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式協(xié)調(diào)服務(wù)：Zookeeper

集群管理與監(jiān)控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

數(shù)據(jù)挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib

數(shù)據(jù)同步：Sqoop

任務(wù)調(diào)度：Oozie

······

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大數(shù)據(jù)具體是學習什么內(nèi)容呢？主要框架是什么？

首先，學習大數(shù)據(jù)是需要有java，python和R語言的基礎(chǔ)。

1) Java學習到什么樣的程度才可以學習大數(shù)據(jù)呢?

java需要學會javaSE即可。javaweb，javaee對于大數(shù)據(jù)用不到。學會了javase就可以看懂hadoop框架。

2) python是最容易學習的，難易程度：python java Scala 。

python不是比java更直觀好理解么，因為會了Python 還是要學習java的，你學會了java，再來學習python會很簡單的，一周的時間就可以學會python。

3) R語言也可以學習，但是不推薦，因為java用的人最多，大數(shù)據(jù)的第一個框架Hadoop，底層全是Java寫的。就算學會了R還是看不懂hadoop。

java在大數(shù)據(jù)中的作用是構(gòu)成大數(shù)據(jù)的語言，大數(shù)據(jù)的第一個框架Hadoop以及其他大數(shù)據(jù)技術(shù)框架，底層語言全是Java寫的，所以推薦首選學習java

大數(shù)據(jù)開發(fā)學習路線：

第一階段：Hadoop生態(tài)架構(gòu)技術(shù)

1、語言基礎(chǔ)

Java：多理解和實踐在Java虛擬機的內(nèi)存管理、以及多線程、線程池、設(shè)計模式、并行化就可以，不需要深入掌握。

Linux：系統(tǒng)安裝、基本命令、網(wǎng)絡(luò)配置、Vim編輯器、進程管理、Shell腳本、虛擬機的菜單熟悉等等。

Python：基礎(chǔ)語法，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，函數(shù)，條件判斷，循環(huán)等基礎(chǔ)知識。

2、環(huán)境準備

這里介紹在windows電腦搭建完全分布式，1主2從。

VMware虛擬機、Linux系統(tǒng)（Centos6.5）、Hadoop安裝包，這里準備好Hadoop完全分布式集群環(huán)境。

3、MapReduce

MapReduce分布式離線計算框架，是Hadoop核心編程模型。

4、HDFS1.0/2.0

HDFS能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用。

5、Yarn（Hadoop2.0）

Yarn是一個資源調(diào)度平臺，主要負責給任務(wù)分配資源。

6、Hive

Hive是一個數(shù)據(jù)倉庫，所有的數(shù)據(jù)都是存儲在HDFS上的。使用Hive主要是寫Hql。

7、Spark

Spark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計的快速通用的計算引擎。

8、SparkStreaming

Spark Streaming是實時處理框架，數(shù)據(jù)是一批一批的處理。

9、SparkHive

Spark作為Hive的計算引擎，將Hive的查詢作為Spark的任務(wù)提交到Spark集群上進行計算，可以提高Hive查詢的性能。

10、Storm

Storm是一個實時計算框架，Storm是對實時新增的每一條數(shù)據(jù)進行處理，是一條一條的處理，可以保證數(shù)據(jù)處理的時效性。

11、Zookeeper

Zookeeper是很多大數(shù)據(jù)框架的基礎(chǔ)，是集群的管理者。

12、Hbase

Hbase是一個Nosql數(shù)據(jù)庫，是高可靠、面向列的、可伸縮的、分布式的數(shù)據(jù)庫。

13、Kafka

kafka是一個消息中間件，作為一個中間緩沖層。

14、Flume

Flume常見的就是采集應(yīng)用產(chǎn)生的日志文件中的數(shù)據(jù)，一般有兩個流程。

一個是Flume采集數(shù)據(jù)存儲到Kafka中，方便Storm或者SparkStreaming進行實時處理。

另一個流程是Flume采集的數(shù)據(jù)存儲到HDFS上，為了后期使用hadoop或者spark進行離線處理。

第二階段：數(shù)據(jù)挖掘算法

1、中文分詞

開源分詞庫的離線和在線應(yīng)用

2、自然語言處理

文本相關(guān)性算法

3、推薦算法

基于CB、CF，歸一法，Mahout應(yīng)用。

4、分類算法

NB、SVM

5、回歸算法

LR、DecisionTree

6、聚類算法

層次聚類、Kmeans

7、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習

NN、Tensorflow

以上就是學習Hadoop開發(fā)的一個詳細路線，如果需要了解具體框架的開發(fā)技術(shù)，可咨詢加米谷大數(shù)據(jù)老師，詳細了解。

學習大數(shù)據(jù)開發(fā)需要掌握哪些技術(shù)呢？

（1）Java語言基礎(chǔ)

Java開發(fā)介紹、熟悉Eclipse開發(fā)工具、Java語言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對象、數(shù)字處理類與核心技術(shù)、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類

（2）HTML、CSS與Java

PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎(chǔ)、WebApp頁面布局、原生Java交互功能開發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應(yīng)用

（3）JavaWeb和數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫、JavaWeb開發(fā)核心、JavaWeb開發(fā)內(nèi)幕

LinuxHadoop生態(tài)體系

Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式數(shù)據(jù)庫Hbase、數(shù)據(jù)倉庫Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

分布式計算框架和SparkStrom生態(tài)體系

（1）分布式計算框架

Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰(zhàn)一：基于Spark的推薦系統(tǒng)（某一線公司真實項目）、實戰(zhàn)二：新浪網(wǎng)（）

（2）storm技術(shù)架構(gòu)體系

Storm原理與基礎(chǔ)、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用

大數(shù)據(jù)分析—AI（人工智能）Data

Analyze工作環(huán)境準備數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)可視化、Python機器學習

以上的回答希望對你有所幫助