大数据技术与应用 大数据技术有哪些

大数据 技术?

大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

延伸阅读

大数据有什么技术,大数据技术内容介绍?

一、大数据基础阶段

大数据基础阶段需掌握的技术有:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。

二、大数据存储阶段

大数据存储阶段需掌握的技术有:hbase、hive、sqoop等。

三、大数据架构设计阶段

大数据架构设计阶段需掌握的技术有:Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。

四、大数据实时计算阶段

大数据实时计算阶段需掌握的技术有:Mahout、Spark、storm。

五、大数据数据采集阶段

大数据数据采集阶段需掌握的技术有:Python、Scala。

六、大数据商业实战阶段

大数据商业实战阶段需掌握的技术有: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。

大数据管理和大数据技术哪个更好?

大数据技术好。

大数据专业是新设立的专业之一,而且未来大数据领域的人才需求潜力也比较大,所以选择大数据专业也是顺应时代发展的选择。大数据专业是一个典型的交叉学科专业,涉及到数学、统计学和计算机三大块内容,所以大数据专业的学习压力往往要大一些,而且大数据专业对于数学基础的要求更高一些,这一点要引起足够的重视。

什么是大数据技术?

大数据技术是指大数据的应用技术,涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

五分钟看懂大数据技术?

大数据技术涉及:数据的采集、预处理、和分布式存储、以及数据仓库、机器学习、并行计算和可视化等方面。

对于大数据技术,应用广泛的是以hadoop和spark为核心的生态系统。hadoop提供一个稳定的共享存储和分析系统,存储由hdfs实现,分析由mapreduce实现,

1、hdfs:Hadoop分布式文件系统,运行与大型商用机集群

hdfs是gfs的开源实现,提供了在廉价服务器集群中进行大规模分布式文件存储的能力。

2、hbase:分布式的列存储数据库。hbase将hdfs作为底层存储,同时支持mapreduce的批量计算和点查询(随机读取)

hbase是一个建立在hdfs之上,面向列的nosql数据库。它可用于快速读写大量数据,是一个高可靠、高并发读写、高性能、面向列、可伸缩和易构建的分布式存储系统。hbase具有海量数据存储、快速随机访问和大量写操作等特点。

在kudu出现之前,hadoop生态环境的存储主要依赖hdfs和hbase。在追求高吞吐、批处理的场景中,使用hdfs,在追求低延时且随机读取的场景中,使用hbase,而kudu正好能兼容这两者。

3、批处理计算的基石:mapreduce

批处理计算主要解决大规模数据的批量处理问题,是日常数据分析中常见的一类数据处理需求。业界常用的大数据批处理框架有mapreducesparktezpig等。其中mapdeduce是比较有影响力和代表性的大数据批处理计算框架。它可以并发执行大规模数据处理任务,即用于大规模数据集(大于1tb)的并行计算。mapreduce的核心思想:将一个大数据集拆分成多个小数据集,然后在多台机器上并行处理。

4、hive:分布式数据仓库,管理hdfs中存储的数据,并提供基于sql的查询语言用于查询数据

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