大數據技術主要指哪些

『壹』 大數據技術是什麼

大數據本身是一個抽象的概念。從一般意義上講，大數據是指無法在有限時間內用常規軟體工具對其進行獲取、存儲、管理和處理的數據集合。
目前，業界對大數據還沒有一個統一的定義，但是大家普遍認為，大數據具備 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四個特徵，簡稱「4V」，即數據體量巨大、數據速度快、數據類型繁多和數據價值密度低，如圖 1 所示。下面分別對每個特徵作簡要描述。

1）Volume：表示大數據的數據體量巨大。
數據集合的規模不斷擴大，已經從 GB 級增加到 TB 級再增加到 PB 級，近年來，數據量甚至開始以 EB 和 ZB 來計數。

例如，一個中型城市的視頻監控信息一天就能達到幾十 TB 的數據量。網路首頁導航每天需要提供的數據超過 1-5PB，如果將這些數據列印出來，會超過 5000 億張 A4 紙。圖 2 展示了每分鍾互聯網產生的各類數據的量。

2）Velocity：表示大數據的數據產生、處理和分析的速度在持續加快。

加速的原因是數據創建的實時性特點，以及將流數據結合到業務流程和決策過程中的需求。數據處理速度快，處理模式已經開始從批處理轉向流處理。

業界對大數據的處理能力有一個稱謂——「 1 秒定律」，也就是說，可以從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。大數據的快速處理能力充分體現出它與傳統的數據處理技術的本質區別。

3）Variety：表示大數據的數據類型繁多。

傳統 IT 產業產生和處理的數據類型較為單一，大部分是結構化數據。隨著感測器、智能設備、社交網路、物聯網、移動計算、在線廣告等新的渠道和技術不斷涌現，產生的數據類型無以計數。

現在的數據類型不再只是格式化數據，更多的是半結構化或者非結構化數據，如 XML、郵件、博客、即時消息、視頻、照片、點擊流、 日誌文件等。企業需要整合、存儲和分析來自復雜的傳統和非傳統信息源的數據，包括企業內部和外部的數據。

4）Value：表示大數據的數據價值密度低。

大數據由於體量不斷加大，單位數據的價值密 度在不斷降低，然而數據的整體價值在提高。以監控視頻為例，在一小時的視頻中，有用的數據可能僅僅只有一兩秒，但是卻會非常重要。現在許多專家已經將大數據等同於黃金和石油，這表示大數據當中蘊含了無限的商業價值。

通過對大數據進行處理，找出其中潛在的商業價值，將會產生巨大的商業利潤

『貳』 大數據的核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。

1、數據採集與預處理：

Flume NG實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。

2、數據存儲：

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。

3、數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算

4、數據查詢分析：

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。

Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。

5、數據可視化：對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。

『叄』 大數據技術是什麼

大數據技術是指大數據的應用技術，涵蓋各類大數據平台、大數據指數體系等大數據應用技術。大數據技術是近來的一個技術熱點，但從名字就能判斷它並不是什麼新詞。畢竟，大是一個相對概念。歷史上，資料庫、數據倉庫、數據集市等信息管理領域的技術，很大程度上也是為了解決大規模數據的問題。

大數據的發展：

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

『肆』 大數據分析技術包括哪些

1、數據收集

對於任何的數據剖析來說，首要的就是數據收集，因而大數據剖析軟體的第一個技能就是數據收集的技能，該東西能夠將分布在互聯網上的數據，一些移動客戶端中的數據進行快速而又廣泛的收集，一起它還能夠敏捷的將一些其他的平台中的數據源中的數據導入到該東西中，對數據進行清洗、轉化、集成等，然後構成在該東西的資料庫中或者是數據集市傍邊，為聯絡剖析處理和數據挖掘提供了根底。

2、數據存取

數據在收集之後，大數據剖析的另一個技能數據存取將會繼續發揮作用，能夠聯系資料庫，方便用戶在運用中貯存原始性的數據，而且快速的收集和運用，再有就是根底性的架構，比如說運貯存和分布式的文件貯存等，都是比較常見的一種。

3、數據處理

數據處理能夠說是該軟體具有的最中心的技能之一，面對龐大而又雜亂的數據，該東西能夠運用一些計算方法或者是計算的方法等對數據進行處理，包括對它的計算、歸納、分類等，然後能夠讓用戶深度的了解到數據所具有的深度價值。

4、計算剖析

計算剖析則是該軟體所具有的另一個中心功能，比如說假設性的查驗等，能夠幫助用戶剖析出現某一種數據現象的原因是什麼，差異剖析則能夠比較出企業的產品銷售在不同的時刻和區域中所顯示出來的巨大差異，以便未來更合理的在時刻和地域中進行布局。

5、相關性剖析

某一種數據現象和別的一種數據現象之間存在怎樣的聯系，大數據剖析通過數據的增加減少改變等都能夠剖析出二者之間的聯系，此外，聚類剖析以及主成分剖析和對應剖析等都是常用的技能，這些技能的運用會讓數據開發更接近人們的應用方針。