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大数据方面核心技术有哪些内容(大数据方面核心技术有哪些)

Time:2023-12-28 17:47:24 Read:626 作者:CEO

这个问题问得很有深度。目前,大数据是一个比较广泛的概念,涉及很多方面。很难给出官方解释。我简单解释一下我的理解:

首先是数据收集和预处理,这意味着无论你做什么大数据分析,首先必须有数据支持,但数据很广泛,你需要的数据必须根据关键词或某些类别进行预处理。以便在分析过程中可以调用它。数据采集的类型很多,可以是网络资源抓取、硬件采集、手动录入、数据对接、购买第三方资源等。技术有很多,如Flume NG、NDC、Logstash、Sqoop、Strom、Zookeeper , ETC。

大数据方面核心技术有哪些内容(大数据方面核心技术有哪些)

第二是数据存储。这是一个消耗硬件资源的本质问题。既然是大数据,就意味着它是一个大规模的量化过程。当你分析需求时,数据会随着时间的推移而变得庞大。应用多种技术方法有Hadoop、HBase、Phoenix、Yarm、Mesos、Redis、Atlas、Kudu等。

三是数据清洗。你的数据量巨大,你的整体响应速度将受到极大的考验。读写分离、负载均衡等问题需要你去思考解决方案。所使用的查询引擎工作流调度引擎技术包括MapReduce。Oozie、阿兹卡班等

四是数据查询与分析。这基于您的业务数据需求。比如商城产品信息推送、头条新闻推送、广告推送等现在已经广泛应用且成熟。它们都是基于收集用户历史信息进行分析和应用。技术包括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、协同过滤等。

第五是数据可视化,这也是数据分析的最终目的。如何更好地呈现你的数据,让你的数据有价值,是这个分析平台的制高点。目前使用的比较成熟的技术有BI Tableau、Qlikview、PowerBI、SmallBI等。

综上所述,您需要实施分析。首先要有来源,其次要有方法,其次要有目的,最后要面向用户。这可能是一个漫长且技术要求较高的过程,你可能面临着人力、物力、环境和时间。难题。

大数据可以解决的问题有哪些?

大数据可以分为数据采集、数据分析、数据展示等几个部分。由于大数据使用的是非结构化数据,与传统的数据分析相比,价值密度和数据量都很大。通俗地说,就是传统的数据分析相当于顺藤摸瓜,大数据分析相当于画陷阱。

我们可以举几个大数据的实际应用场景,比如商业营销。商家通过统一的数据标准收集平台上的客户信息,分析客户偏好,制定有针对性的营销策略。这种模式目前在各行业营销领域都非常流行。例如,它在人工智能和物联网中很常见。在这两方面,数据本身都是非结构化的,无法利用传统的数据分析方法进行有效处理。只能通过大数据来分析。

总之,大数据解决的问题不是某一领域而是每一个领域。它不是某一时刻影响我们的生活,而是每时每刻影响我们的生活。大数据仍然需要统一的数据标准作为支撑。具体需要解决的问题和实施场景仍在完善中。随着技术和时间的推移,大数据应用越来越广泛,越来越多的问题正在被解决。也许后续的问题是大数据不能解决哪些问题。

大数据技术目前主要解决两个问题。在数据量大的情况下,单机无法执行计算和存储问题,所以这时候就需要大数据技术来解决。

分布式计算解决了单机无法计算大数据的问题。常见的分布式计算分为离线计算和实时计算。当计算机使用数据进行计算时,会将数据加载到内存中。但是由于单机的内存限制有限,当数据量过大时,比如1024G的数据,想要全部加载到内存中是不现实的,因为现在的机器内存一般都不太大大的。虽然有这么大内存的机器,但是成本太高,一般不会用。机器进行处理。

这时就采用了分布式计算技术,使用多台机器进行数据处理。每台机器本质上处理总数据的一个子集。例如,如果有64台机器,1024G的数据,那么每台机器实际上可以处理16GB的数据。这是可以实现的,而且都是便宜的机器,所以综合成本不会太高。 Hadoop目前的MapReduce技术通过对数据进行划分,每个Map任务处理整体数据的一个子集来解决大数据计算问题。

分布式存储解决了单机无法存储大量数据的问题,解决了单机磁盘限制的问题,并且支持水平扩展。大数据最终会存储在计算机磁盘上。无论单机的磁盘有多大,其磁盘容量都是有限的。的。对于分布式存储,当一台机器的磁盘不够用时,支持机器的水平扩展,从一台机器到多台机器。总的磁盘大小是这些机器的总和,这样就解决了单台机器的磁盘问题。不足问题。

分布式存储也会对数据进行水平或垂直划分。每台机器存储整个数据集的子集并协作存储。一台机器只是一台机器。虽然它的磁盘可以更换,但是总是有限的。当达到特别大的尺寸时,扩大磁盘容量的成本就会非常高。一般来说,公司会选择便宜的机器来分布式存储数据。如果那台机器坏了,他们只需添加一台新机器即可。

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