大數(shù)據(jù)的特點和作用是什么？

我們正處在科技高速發(fā)展的時代，如今互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)與我們的生活息息相關，我們每天在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)散落在網(wǎng)絡中看似沒有怎么作用，但是這些數(shù)據(jù)經(jīng)過系統(tǒng)的處理整合起來確實非常有價值的。

在溫縣等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務理念，為客戶提供成都網(wǎng)站制作、成都做網(wǎng)站 網(wǎng)站設計制作按需開發(fā)網(wǎng)站,公司網(wǎng)站建設,企業(yè)網(wǎng)站建設,品牌網(wǎng)站制作,營銷型網(wǎng)站,外貿(mào)營銷網(wǎng)站建設,溫縣網(wǎng)站建設費用合理。

一、?發(fā)展大數(shù)據(jù)技術可以提高生產(chǎn)力

大數(shù)據(jù)技術在企業(yè)已經(jīng)成為投入使用很成功的案例，很多應用程序開發(fā)商和大型公司都運用大數(shù)據(jù)技術擴展大數(shù)據(jù)項目。大數(shù)據(jù)技術在運用時可以通過數(shù)據(jù)挖掘知道最需要的數(shù)據(jù)是哪些，通過這些數(shù)據(jù)獲取更多的生產(chǎn)力，提高生產(chǎn)能力，為企業(yè)帶來更多的商業(yè)價值。目前有很多企業(yè)通過數(shù)據(jù)挖掘分析解決問題，相對來說大數(shù)據(jù)分析比著傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析速度更快，更能獲取可“回收利用”的信息流量，提高行業(yè)內(nèi)的生產(chǎn)力。

二、?發(fā)展大數(shù)據(jù)技術可以改善營銷決策

近幾年的數(shù)據(jù)量暴增，數(shù)據(jù)盈利也很可能成為未來收入的主要來源，大數(shù)據(jù)技術在海量數(shù)據(jù)的分析中，尋求到最合適的企業(yè)營銷策略，通過數(shù)據(jù)分析給企業(yè)帶來更明智的策略。

大數(shù)據(jù)工程師通過對客戶的數(shù)據(jù)精湛分析，分析行業(yè)內(nèi)的流行趨勢并且定制出更適合的產(chǎn)品或者服務，通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估，一系列的運用大數(shù)據(jù)及時改善營銷決策，給企業(yè)帶來有價值的數(shù)據(jù)決策。

三、?發(fā)展大數(shù)據(jù)技術的未來優(yōu)勢

大數(shù)據(jù)行業(yè)的興起，許多開發(fā)企業(yè)都意識到，想要在行業(yè)內(nèi)不斷的發(fā)展就要運用大數(shù)據(jù)技術，提升自身企業(yè)的品牌價值，在行業(yè)比拼中尋求更多的競爭優(yōu)勢，微軟亞馬遜等大型跨國公司目前都在采用大數(shù)據(jù)解決問題，為消費者提供更好的服務。

目前有很多行業(yè)和企業(yè)都嘗到大數(shù)據(jù)技術的甜頭了，未來會有越來越多運用大數(shù)據(jù)技術的產(chǎn)業(yè)，以現(xiàn)在大數(shù)據(jù)發(fā)展的速度來看，2020年大數(shù)據(jù)的市場規(guī)模將達到2030億美元，很多企業(yè)都在期盼大數(shù)據(jù)項目可以運用的范圍更廣闊，然后通過運用產(chǎn)生更大的利益空間。

大數(shù)據(jù)技術能為行業(yè)提高生產(chǎn)力、改善營銷決策，給企業(yè)帶來更好的發(fā)展前景，目前大數(shù)據(jù)技術發(fā)展雖然在初級階段，但是發(fā)展勢頭很猛，未來也會有更多的行業(yè)領域涉足大數(shù)據(jù)技術運用，大數(shù)據(jù)技術未來發(fā)展形式一片大好!

當下，大數(shù)據(jù)方面的就業(yè)主要有三大方向：一是數(shù)據(jù)分析類大數(shù)據(jù)人才，二是系統(tǒng)研發(fā)類大數(shù)據(jù)人才，三是應用開發(fā)類大數(shù)據(jù)人才。他們的基礎崗位分別是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)應用開發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析師，如果想系統(tǒng)的學習編程的可以來我這看看。

對于求職者來說，大數(shù)據(jù)只是所從事事業(yè)的一個方向，而職業(yè)崗位則是決定做什么事?大數(shù)據(jù)從業(yè)者/求職者可以根據(jù)自身所學技術及興趣特征，選擇一個適合自己的大數(shù)據(jù)相關崗位。下面為大家介紹十種與大數(shù)據(jù)相關的熱門崗位。

一、ETL研發(fā)

企業(yè)數(shù)據(jù)種類與來源的不斷增加，對數(shù)據(jù)進行整合與處理變得越來越困難，企業(yè)迫切需要一種有數(shù)據(jù)整合能力的人才。ETL開發(fā)者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業(yè)崗位。ETL人才在大數(shù)據(jù)時代炙手可熱的原因之一是：在企業(yè)大數(shù)據(jù)應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發(fā)

隨著數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增大，傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)處理成本過高企業(yè)負擔加重。而Hadoop廉價的數(shù)據(jù)處理能力被重新挖掘，企業(yè)需求持續(xù)增長。并成為大數(shù)據(jù)人才必須掌握的一種技術。

三、可視化工具開發(fā)

可視化開發(fā)就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發(fā)工具自動生成相關應用軟件，輕松跨越多個資源和層次連接所有數(shù)據(jù)。過去，數(shù)據(jù)可視化屬于商業(yè)智能開發(fā)者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成了一項獨立的專業(yè)技能和崗位。

四、信息架構(gòu)開發(fā)

大數(shù)據(jù)重新激發(fā)了主數(shù)據(jù)管理的熱潮。充分開發(fā)利用企業(yè)數(shù)據(jù)并支持決策需要非常專業(yè)的技能。信息架構(gòu)師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數(shù)據(jù)管理和利用。信息架構(gòu)師的關鍵技能包括主數(shù)據(jù)管理、業(yè)務知識和數(shù)據(jù)建模等。

五、數(shù)據(jù)倉庫研究

為方便企業(yè)決策，出于分析性報告和決策支持的目的而創(chuàng)建的數(shù)據(jù)倉庫研究崗位是一種所有類型數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略集合。為企業(yè)提供業(yè)務智能服務，指導業(yè)務流程改進和監(jiān)視時間、成本、質(zhì)量和控制。

六、OLAP開發(fā)

OLAP在線聯(lián)機分析開發(fā)者，負責將數(shù)據(jù)從關系型或非關系型數(shù)據(jù)源中抽取出來建立模型，然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數(shù)據(jù)科學研究

數(shù)據(jù)科學家是一個全新的工種，能夠?qū)⑵髽I(yè)的數(shù)據(jù)和技術轉(zhuǎn)化為企業(yè)的商業(yè)價值。隨著數(shù)據(jù)學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數(shù)據(jù)進行，這將使人類認識數(shù)據(jù)，從而認識自然和行為。

八、數(shù)據(jù)預測分析

營銷部門經(jīng)常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發(fā)者有些場景看上有有些類似數(shù)據(jù)科學家，即在企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的基礎上通過假設來測試閾值并預測未來的表現(xiàn)。

九、企業(yè)數(shù)據(jù)管理

企業(yè)要提高數(shù)據(jù)質(zhì)量必須考慮進行數(shù)據(jù)管理，并需要為此設立數(shù)據(jù)管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業(yè)周圍的大量數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化，將數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)倉庫中，成為一個可用的版本。

十、數(shù)據(jù)安全研究

數(shù)據(jù)安全這一職位，主要負責企業(yè)內(nèi)部大型服務器、存儲、數(shù)據(jù)安全管理工作，并對網(wǎng)絡、信息安全項目進行規(guī)劃、設計和實施。成都加米谷大數(shù)據(jù)培訓機構(gòu)，專注于大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)。

希望對您有所幫助！~

newsql和nosql的區(qū)別和聯(lián)系

在大數(shù)據(jù)時代，“多種架構(gòu)支持多類應用”成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)應對大數(shù)據(jù)的基本思路，數(shù)據(jù)庫行業(yè)出現(xiàn)互為補充的三大陣營，適用于事務處理應用的OldSQL、適用于數(shù)據(jù)分析應用的NewSQL和適用于互聯(lián)網(wǎng)應用的NoSQL。但在一些復雜的應用場景中，單一數(shù)據(jù)庫架構(gòu)都不能完全滿足應用場景對海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲管理、復雜分析、關聯(lián)查詢、實時性處理和控制建設成本等多方面的需要，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合部署應用成為滿足復雜應用的必然選擇。不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合使用的模式可以概括為：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過三個案例對不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫的混合應用部署進行介紹。

OldSQL+NewSQL 在數(shù)據(jù)中心類應用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，在充分發(fā)揮OldSQL數(shù)據(jù)庫的事務處理能力的同時，借助NewSQL在實時性、復雜分析、即席查詢等方面的獨特優(yōu)勢，以及面對海量數(shù)據(jù)時較強的擴展能力，滿足數(shù)據(jù)中心對當前“熱”數(shù)據(jù)事務型處理和海量歷史“冷”數(shù)據(jù)分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數(shù)據(jù)中心類應用中的互補作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補了NewSQL不適合事務處理的不足，NewSQL彌補了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲能力和處理性能方面的缺陷。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL數(shù)據(jù)庫滿足各業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)的歸檔備份和事務型應用，NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫集群對即席查詢、多維分析等應用提供高性能支持，并且通過MPP集群架構(gòu)實現(xiàn)應對海量數(shù)據(jù)存儲的擴展能力。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心存儲架構(gòu)

與傳統(tǒng)的OldSQL模式相比，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數(shù)據(jù)加載性能提升3倍以上，即席查詢和統(tǒng)計分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴展性能夠應對新的業(yè)務需求，可隨著數(shù)據(jù)量的增長采用集群方式構(gòu)建存儲容量更大的數(shù)據(jù)中心。

OldSQL+NoSQL 在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用中混合部署

在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用對海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行存儲和快速處理的需求。在諸如大型電子商務平臺、大型SNS平臺等互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用場景中，OldSQL在應用中負責高價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和事務型處理，NoSQL在應用中負責存儲和處理海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和低價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。OldSQL+NoSQL模式在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用中的互補作用體現(xiàn)在，OldSQL彌補了NoSQL在ACID特性和復雜關聯(lián)運算方面的不足，NoSQL彌補了OldSQL在海量數(shù)據(jù)存儲和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方面的缺陷。

數(shù)據(jù)魔方是淘寶網(wǎng)的一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品，主要提供行業(yè)數(shù)據(jù)分析、店鋪數(shù)據(jù)分析。淘寶數(shù)據(jù)產(chǎn)品在存儲層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關系型數(shù)據(jù)庫集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲集群Prom組成。由于OldSQL強大的語義和關系表達能力，在應用中仍然占據(jù)著重要地位，目前存儲在MyFOX中的統(tǒng)計結(jié)果數(shù)據(jù)已經(jīng)達到10TB，占據(jù)著數(shù)據(jù)魔方總數(shù)據(jù)量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補充，解決了OldSQL數(shù)據(jù)庫無法解決的全屬性選擇器等問題。

淘寶海量數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術架構(gòu)

基于OldSQL+NoSQL混合架構(gòu)的特點，數(shù)據(jù)魔方目前已經(jīng)能夠提供壓縮前80TB的數(shù)據(jù)存儲空間，支持每天4000萬的查詢請求，平均響應時間在28毫秒，足以滿足未來一段時間內(nèi)的業(yè)務增長需求。

NewSQL+NoSQL 在行業(yè)大數(shù)據(jù)應用中混合部署

行業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于行業(yè)大數(shù)據(jù)的價值密度更高，并且對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實時處理、復雜的多表關聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強一致性等都比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有更高的要求。行業(yè)大數(shù)據(jù)應用場景主要是分析類應用，如：電信、金融、政務、能源等行業(yè)的決策輔助、預測預警、統(tǒng)計分析、經(jīng)營分析等。

在行業(yè)大數(shù)據(jù)應用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理方面的優(yōu)勢，以及NoSQL在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢，實現(xiàn)NewSQL與NoSQL的功能互補，解決行業(yè)大數(shù)據(jù)應用對高價值結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實時處理、復雜的多表關聯(lián)分析、即席查詢、數(shù)據(jù)強一致性等要求，以及對海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲和精確查詢的要求。在應用中，NewSQL承擔高價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和分析處理工作，NoSQL承擔存儲和處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和不需要關聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的低價值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工作。

當前電信運營商在集中化BI系統(tǒng)建設過程中面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)處理類型多等問題，并且需要應對大量的固定應用，以及占統(tǒng)計總數(shù)80%以上的突發(fā)性臨時統(tǒng)計(ad-hoc)需求。在集中化BI系統(tǒng)的建設中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復雜分析、即席查詢等方面處理性能的優(yōu)勢，及NoSQL在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)存儲方面的優(yōu)勢，實現(xiàn)高效低成本。

集中化BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)

集中化BI系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)類型和處理方式的不同，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分別存儲在不同的系統(tǒng)中：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在Hadoop平臺上存儲與處理;結(jié)構(gòu)化、不需要關聯(lián)分析、Ad-hoc查詢較少的數(shù)據(jù)保存在NoSQL數(shù)據(jù)庫或Hadoop平臺;結(jié)構(gòu)化、需要關聯(lián)分析或經(jīng)常ad-hoc查詢的數(shù)據(jù)，保存在NewSQL MPP數(shù)據(jù)庫中，短期高價值數(shù)據(jù)放在高性能平臺，中長期放在低成本產(chǎn)品中。

結(jié)語

當前信息化應用的多樣性、復雜性，以及三種數(shù)據(jù)庫架構(gòu)各自所具有的優(yōu)勢和局限性，造成任何一種架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫都不能完全滿足應用需求，因此不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫混合使用，從而彌補其他架構(gòu)的不足成為必然選擇。根據(jù)應用場景采用不同架構(gòu)數(shù)據(jù)庫進行組合搭配，充分發(fā)揮每種架構(gòu)數(shù)據(jù)庫的特點和優(yōu)勢，并且與其他架構(gòu)數(shù)據(jù)庫形成互補，完全涵蓋應用需求，保證數(shù)據(jù)資源的最優(yōu)化利用，將成為未來一段時期內(nèi)信息化應用主要采用的解決方式。

目前在國內(nèi)市場上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國外數(shù)據(jù)庫廠商所壟斷，達夢、金倉等國產(chǎn)廠商仍處于追趕狀態(tài);南大通用憑借國產(chǎn)新型數(shù)據(jù)庫GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場三強;NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。

大數(shù)據(jù)技術有哪些 核心技術是什么

隨著大數(shù)據(jù)分析市場迅速擴展，哪些技術是最有需求和最有增長潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報告中，評估了22種技術在整個數(shù)據(jù)生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術都對大數(shù)據(jù)的實時、預測和綜合洞察有著巨大的貢獻。

1. 預測分析技術

這也是大數(shù)據(jù)的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數(shù)據(jù)源來發(fā)現(xiàn)、評估、優(yōu)化和部署預測模型，從而提高業(yè)務性能或降低風險。同時，大數(shù)據(jù)的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什么，愛奇藝正在預測你可能想看什么，百合網(wǎng)和其他約會網(wǎng)站甚至試圖預測你會愛上誰……

2. NoSQL數(shù)據(jù)庫

NoSQL，Not Only SQL，意思是“不僅僅是SQL”，泛指非關系型數(shù)據(jù)庫。NoSQL數(shù)據(jù)庫提供了比關系數(shù)據(jù)庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫市場一統(tǒng)江山的格局。并且，NoSQL數(shù)據(jù)庫能夠更好地處理大數(shù)據(jù)應用的需求。常見的NoSQL數(shù)據(jù)庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

3. 搜索和知識發(fā)現(xiàn)

支持來自于多種數(shù)據(jù)源(如文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、流、api和其他平臺和應用程序)中的大型非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲庫中自助提取信息的工具和技術。如，數(shù)據(jù)挖掘技術和各種大數(shù)據(jù)平臺。

4. 大數(shù)據(jù)流計算引擎

能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)的高吞吐量的框架，可以采用任何數(shù)據(jù)格式?，F(xiàn)今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。

5. 內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

通過在分布式計算機系統(tǒng)中動態(tài)隨機訪問內(nèi)存(DRAM)、閃存或SSD上分布數(shù)據(jù)，提供低延遲的訪問和處理大量數(shù)據(jù)。

6. 分布式文件存儲

為了保證文件的可靠性和存取性能，數(shù)據(jù)通常以副本的方式存儲在多個節(jié)點上的計算機網(wǎng)絡。常見的分布式文件系統(tǒng)有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。

7. 數(shù)據(jù)虛擬化

數(shù)據(jù)虛擬化是一種數(shù)據(jù)管理方法，它允許應用程序檢索和操作數(shù)據(jù)，而不需要關心有關數(shù)據(jù)的技術細節(jié)，比如數(shù)據(jù)在源文件中是何種格式，或者數(shù)據(jù)存儲的物理位置，并且可以提供單個客戶用戶視圖。

8. 數(shù)據(jù)集成

用于跨解決方案進行數(shù)據(jù)編排的工具，如Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。

9. 數(shù)據(jù)準備

減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數(shù)據(jù)集的負擔的軟件，以加速數(shù)據(jù)對分析的有用性。

10. 數(shù)據(jù)質(zhì)量

使用分布式數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)庫上的并行操作，對大型高速數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)清理和充實的產(chǎn)品。

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，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)絡數(shù)據(jù)采集：一種借助網(wǎng)絡爬蟲或網(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flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。

二、大數(shù)據(jù)預處理

大數(shù)據(jù)預處理，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。數(shù)據(jù)預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，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)分析類應用領域有著廣泛的應用。

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的技術擴展和封裝

基于Hadoop的技術擴展和封裝，是針對傳統(tǒng)關系型數(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），衍生出相關大數(shù)據(jù)技術的過程。

伴隨著技術進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景：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。

3、大數(shù)據(jù)一體機

這是一種專為大數(shù)據(jù)的分析處理而設計的軟、硬件結(jié)合的產(chǎn)品。它由一組集成的服務器、存儲設備、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。主要應用于海量數(shù)據(jù)關聯(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、預測性分析

預測性分析，是大數(shù)據(jù)分析最重要的應用領域之一，通過結(jié)合多種高級分析功能（特別統(tǒng)計分析、預測建模、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、模式和關系，并運用這些指標來預測將來事件，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：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

任務調(diào)度：Oozie

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精選大數(shù)據(jù)相關用語

精選大數(shù)據(jù)相關用語

大數(shù)據(jù) (Big Data) 與數(shù)據(jù)科學 (Data Science) 已成為大眾耳熟能詳?shù)脑~匯，各行各業(yè)正在積極運用且開發(fā)大數(shù)據(jù)的價值，這些巨量數(shù)據(jù)也帶來了巨大的商機。

這時身處于大數(shù)據(jù)時代的我們，自然得對大數(shù)據(jù)有所認識，在這里為大家列出了一些經(jīng)常跟大數(shù)據(jù)一起出現(xiàn)的陌生用語，認識了這些大數(shù)據(jù)相關字匯，下次看大數(shù)據(jù)的相關文章就不會一直卡了。

Algorithm 演算法

出自于數(shù)學用語，在這里指的是在有限步驟內(nèi)，分析數(shù)據(jù)的具體方法，而且通常由軟件來執(zhí)行。

AIDC 自動識別技術

AIDC(Automatic Identification and Data Capture)是將訊息數(shù)據(jù)自動識讀、自動輸入電腦的重要方法和手段，它是以電腦技術和通信技術為基礎的綜合性科學技術。常見的 AIDC 例如條碼(Bar codes)、磁條(magnetic strips)、生物識別(Biometrics)、RFID 等技術。

AWS 亞馬遜網(wǎng)路服務系統(tǒng)

2006 年 Amazon 開始以 Web 服務的形式向企業(yè)提供各種云端運算服務，包括運算、儲存、數(shù)據(jù)庫、分析、應用程式和部署服務。現(xiàn)在許多科學家、開發(fā)人員以及各企業(yè)的技術人員都在利用 AWS (Amazon Web Services)進行大數(shù)據(jù)分析。

Avro 序列化系統(tǒng)

Avro 是 Hadoop 底下的子專案，是一個數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)(Data serialization system)，被設計用來支援大量數(shù)據(jù)交換。

Behavioral analytics 行為分析

行為分析是指用科學方法分析環(huán)境刺激與行為之間的因果關系，藉著系統(tǒng)性的觀察來了解行為的變化原則，進而有系統(tǒng)的操作刺激，以達到行為的學習、塑造或改變。簡單來說，就是用一個有系統(tǒng)的方法去觀察、測量、收集客觀數(shù)據(jù)來分析目標的表現(xiàn)行為。

Big Data 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)(or 巨量數(shù)據(jù))，顧名思義是指大量的資訊，當數(shù)據(jù)量龐大到數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)無法在合理時間內(nèi)進行儲存、運算、處理，分析成能解讀的資訊時，就稱為大數(shù)據(jù)。有興趣深入了解請參考《巨量數(shù)據(jù)的時代，用「大、快、雜、疑」四字箴言帶你認識大數(shù)據(jù)》以及《7 個你不可不知的大數(shù)據(jù)定義》。

BI 商業(yè)智慧

BI (Business Intelligence) 指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉儲技術、線上分析處理技術、數(shù)據(jù)挖掘進行數(shù)據(jù)分析，再以圖形化的界面或報表呈現(xiàn)以實現(xiàn)商業(yè)價值。

Cassandra 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)

是 Apache 軟件基金會底下的開源分布式 NoSQL 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，適合用來管理巨量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，由于其良好的可擴展性和性能，被 Digg、Twitter、Hulu、Netflix 等知名網(wǎng)站所采用。

CDR 詳細通聯(lián)記錄

CDRs (Call Detail Record)是電信網(wǎng)路的使用紀錄，例如通話時間、通話長度等資訊。CDR 是電信業(yè)者與企業(yè)分析網(wǎng)路營運和客戶行為的重要資源。

Clickstream Analytics 點擊流分析

點擊流(Clickstream)就是使用者的在網(wǎng)頁間來來去去的點選記錄，也可以分成 Upstream –– 進入這個網(wǎng)站的「來源」，以及 Downstream —— 拜訪完這個網(wǎng)站之後的「去向」。對于網(wǎng)路行銷跟搜尋引擎來說，點擊流分析是十分重要的參考。

Cloud Computing 云端運算

云端運算(Cloud Computing)是一種將數(shù)據(jù)、工具及程式放到網(wǎng)際網(wǎng)路上處理的資源利用方式，是一種分散式電腦運算(Distrubted computing)的概念，也就是讓網(wǎng)路上不同的電腦同時幫你做一件事，可以大大的增加處理速度。

也因為所有資訊都被放置到網(wǎng)路的虛擬空間里，工程師在繪制示意圖時常以一朵云來代表這個虛擬空間，因而有了「云端(Cloud)」一名。

Data Mining 數(shù)據(jù)探勘

顧名思義，就好比在地球上從一堆粗糙的石頭中進行地物探勘、尋找有價值的礦脈，數(shù)據(jù)探勘就是從巨量數(shù)據(jù)中提取出未知的、有價值的潛在資訊。

Data Modelling 數(shù)據(jù)建模

數(shù)據(jù)模式(Data Model)在資訊系統(tǒng)中指的是數(shù)據(jù)如何被表達、儲存及取用的方式，包括數(shù)據(jù)的格式、定義和屬性，數(shù)據(jù)之間的關系，以及數(shù)據(jù)的限制，而數(shù)據(jù)模式的設計過程就稱為「數(shù)據(jù)建?！?。

Data Visualization 數(shù)據(jù)視覺化

是關于數(shù)據(jù)之視覺表現(xiàn)形式的研究，數(shù)據(jù)視覺化的技術可以幫助不同背景的工程人員溝通、理解，以達良好的設計與分析結(jié)果。

Data Experts 數(shù)據(jù)專家

數(shù)據(jù)專家就是能利用數(shù)據(jù)作出研究評估的專業(yè)人士，像是數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)架構(gòu)師等都可以被歸類為數(shù)據(jù)專家，其工作內(nèi)容細分請參考《數(shù)據(jù)分析師?科學家?架構(gòu)師?大數(shù)據(jù)人才的工作內(nèi)容及年薪比較》。

Exploratory Data Analysis 探索式分析

探索式數(shù)據(jù)分析是指在沒有標準流程跟方法的情況下，在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中找尋數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特點、探索潛藏于數(shù)據(jù)中的訊息，這種數(shù)據(jù)分析方法強調(diào)的是探索式的分析而非嚴謹?shù)哪Ｊ酱_認。

Hadoop 技術

Hadoop 是一個能夠儲存并管理大量數(shù)據(jù)的云端平臺，為 Apache 軟件基金會底下的一個開放原始碼、社群基礎、而且完全免費的軟件，Hadoop 的兩大核心功能 —— 儲存(Store)及處理(Process)數(shù)據(jù)所用到的分散式檔案系統(tǒng) HDFS 跟 MapReduce 平行運算架構(gòu)。Hadoop 被廣泛應用于大數(shù)據(jù)儲存和大數(shù)據(jù)分析，成為大數(shù)據(jù)的主流技術。有興趣深入了解請參考《認識大數(shù)據(jù)的黃色小象幫手 –– Hadoop》。

Internet of Things 物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)(Iots)是一個全球化的網(wǎng)路基礎建設，透過數(shù)據(jù)擷取以及通訊能力以連結(jié)實體與虛擬物件，透過網(wǎng)際網(wǎng)路的發(fā)展，物連網(wǎng)可透過特定的機制，將所有裝置連結(jié)在一起，以供控制、偵測、識別，并交換所有的資訊。

NoSQL 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)

NoSQL 最早是指「No SQL」，號稱不使用 SQL 作為查詢語言的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。但近來則普遍將 NoSQL 視為「Not Only SQL」，也就是「不只是 SQL」的意思，希望結(jié)合 SQL 優(yōu)點并混用關聯(lián)式數(shù)據(jù)庫和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫來達成最佳的儲存效果。

在巨量數(shù)據(jù)所帶動的潮流下，各種不同形態(tài)的NoSQL數(shù)據(jù)庫如雨後春筍般竄起，其中 MongoDB 是眾多 NoSQL 數(shù)據(jù)庫軟件中較為人熟知的一種。

Predictive Analytics 預測分析

是指透過預測模型、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等技術來分析現(xiàn)有和歷史的事實數(shù)據(jù)對未來作出預測的數(shù)據(jù)分析方法。

R 語言

R 是一個開放原始碼統(tǒng)計軟件，提供統(tǒng)計計算和繪圖功能，類似 Matlab 跟 SAS，而 R 不但免費 而且簡單易上手，近年來成為數(shù)據(jù)科學界里的重要工具。

SaaS 軟件即服務

SaaS (Software-As-A-Service)是隨著網(wǎng)際網(wǎng)路技術和應用軟件的成熟而興起的一種軟件應用模式。SaaS 提供商將軟件統(tǒng)一部署在自己的伺服器上，藉由網(wǎng)路提供軟件給客戶，所以客戶不用購買軟件，而是根據(jù)需求向提供商訂購所需的服務，且客戶無需對軟件進行維護，服務提供商會全權管理和維護軟件;軟件廠商在向客戶提供網(wǎng)際網(wǎng)路應用的同時，也提供軟件的離線操作和本地數(shù)據(jù)存儲，讓客戶隨時隨地都可以使用其定購的軟件和服務。

對于許多小型企業(yè)來說，SaaS 是采用先進技術的最好途徑，它消除了企業(yè)購買、構(gòu)建和維護基礎設施和應用程式的需要。

Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)

TB 為兆位元組，是數(shù)據(jù)量的分級，相當于 10^12 bytes。其他數(shù)據(jù)量分級如下：

Bytes (8 Bits)

Kilobyte (1000 Bytes)

Megabyte (1 000 000 Bytes)

Gigabyte (1 000 000 000 Bytes)

Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)

Petabyte (1 000 000 000 000 000 Bytes)

Exabyte (1 000 000 000 000 000 000 Bytes)

Zettabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)

Yottabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)

以上是小編為大家分享的關于精選大數(shù)據(jù)相關用語的相關內(nèi)容，更多信息可以關注環(huán)球青藤分享更多干貨

分享文章：nosql預測,典型的nosql數(shù)據(jù)庫
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