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大数据学习的核心技术有哪些?

发布时间:2021年01月18日 02:42:00 来源:环球青藤 点击量:2298

【摘要】大数据技能的体系巨大且杂乱,根底的技能包含数据的收集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技能范畴和不同的技能层面。那么,大数据学习的核心技能有哪些呢?

一、大数据收集

大数据收集,即对各种来源的结构化和非结构化海量数据,所进行的收集。

数据库收集:流行的有Sqoop和ETL,传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了,目前对于开源的Kettle和Talend本身,也集成了大数据集成内容,可实现hdfs,hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。

网络数据收集:一种借助网络爬虫或网站揭露API,从网页获取非结构化或半结构化数据,并将其统一结构化为本地数据的数据收集方式。

文件收集:包含实时文件收集和处理技能flume、根据ELK的日志收集和增量收集等等。

二、大数据预处理

大数据预处理,指的是在进行数据分析之前,先对收集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作,旨在进步数据质量,为后期分析作业奠定根底。数据预处理主要包含四个部分:数据清理、数据集成、数据转化、数据规约。

三、大数据贮存

大数据每年都在激增巨大的信息量,加上已有的历史数据信息,对整个业界的数据存储、处理带来了很大的机遇与应战.为了满足快速增长的存储需求,云存储需求具备高扩展性、高可靠性、高可用性、低成本、自动容错和去中心化等特点.常见的云存储方式能够分为分布式文件体系和分布式数据库。

四、大数据清洗

MapReduce作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算,”Map(映射)”和”Reduce(归约)”,是它的主要思维。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式体系中。随着事务数据量的增多,需求进行训练和清洗的数据会变得越来越杂乱,这个时分就需求使命调度体系,比如oozie或者azkaban,对要害使命进行调度和监控。

关于大数据学习的核心技术有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

分享到: 编辑:方梦茹

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