大数据技术培训内容：大数据处理流程与技术

通常来说，现在提起大数据，主要可以指两个方面，一方面是指海量的数据，另一方面则是指实现对海量数据处理的技术。企业需要的大数据人才，基本的要求就是要掌握大数据海量数据处理技术。今天的大数据技术培训内容分享，我们来聊聊大数据处理流程与技术。

要实现对海量数据的处理，涉及到诸多环节，包括数据收集、数据存储、数据分析处理、数据应用等，各个环节所需要的技术不同，对于从业人员来说，需要掌握的专业技能也就不同。


从大数据处理的各个环节来说，每一步都需要专业的技术支持。

数据收集：

大数据处理的第一步是数据的收集。目前来说，主流的项目选择都是采用微服务架构进行分布式部署，所以数据的采集需要在多台服务器上进行，且采集过程不能影响正常业务的开展。基于这种需求，就衍生了多种日志收集工具，如Flume、Logstash、Kibana等。

数据存储：

完成数据收集之后，下一步就是数据的存储。传统的关系型数据库有一部分的应用，主要存储结构化数据，比如大家熟知的MySQL、Oracle等；而更多的半结构化、非结构化数据，则产生了Hadoop HDFS、KFS、GFS等分布式文件系统，来进行存储。

分布式文件系统地解决了海量数据存储的问题，但是一个优秀的数据存储系统需要同时考虑数据存储和访问两方面的问题，基于这种需求，就产生了HBase、MongoDB等。

数据分析：

大数据处理最重要的环节就是数据分析，数据分析通常分为两种：批处理和流处理。

批处理：对一段时间内海量的离线数据进行统一的处理，对应的处理框架有Hadoop MapReduce、Spark、Flink等；

流处理：对运动中的数据进行处理，即在接收数据的同时就对其进行处理，对应的处理框架有Storm、Spark Streaming、Flink Streaming等。

数据应用：

数据应用取决于实际的业务需求。比如你可以将数据进行可视化展现，或者将数据用于优化你的推荐算法，这种运用现在很普遍，比如短视频个性化推荐、电商商品推荐、头条新闻推荐等。

以上就是今天的大数据技术培训内容，大数据处理流程与技术的分享内容了。企业需求的大数据人才，掌握大数据技术，能够运用大数据技术去解决实际的大数据处理问题是关键。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据技术提升班，资深行业大牛做老师，课程大纲及试学视频可联系客服领取！