关于大数据方面的核心技术了解一下

大数据技术主要分为下面几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化

数据采集与预处理

对于各种来源的数据,包括移动互联网数据、社交网络的数据等,这些结构化和非结构化的海量数据是零散的,也就是所谓的数据孤岛,此时的这些数据并没有什么意义,数据采集就是将这些数据写入数据仓库中,把零散的数据整合在一起,对这些数据综合起来进行分析

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数据存储

Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储

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)”,是它的主要思想。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系统中

数据查询分析

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能

数据可视化

对接一些BI平台,将分析得到的数据进行可视化,用于指导决策服务。主流的BI平台比如,国外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等,国内的SmallBI等

原文发布于微信公众号 - 加米谷大数据(DtinoneBD)

原文发表时间:2018-11-02

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