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大数据技术基础培训课程:大数据学习哪些技术

作者:张老师 浏览次数: 2020-05-25 18:10
大数据,一方面指代的是海量的数据,另一方面则是指对海量数据进行处理所需要的专业技术,而培训大数据,主要需要学习掌握的,也就是对海量数据进行处理的技术。大数据技术体系庞杂,今天的大数据技术基础培训课程分享,我们就来聊聊大数据学习主要学哪些技术?

大数据处理,涉及到数据采集、数据预处理、数据存储管理、数据计算等环节,各个环节都有相应的技术解决方案。

大数据技术基础培训课程

数据采集技术:

数据采集主要通过Web、应用、传感器等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化数据,难点在于采集量大且数据类型繁多。采集网络数据可以通过网络爬虫或API的方式来获取。

对于系统管理员来说,系统日志对于管理有重要的意义,满足海量日志数据采集和传输需求,有Hadoop的Chukwa、Flume,Facebook的Scribe等多个框架。

数据预处理技术:

大数据的预处理包括对数据的抽取和清洗等方面,数据抽取过程可以将数据转化为单一的或者便于处理的数据结构(常用的数据抽取工具infa)。数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,可以将数据集中的残缺数据、错误数据和重复数据筛选出来并丢弃。

大数据存储和管理技术:

海量数据的存储与管理,可以综合利用分布式文件系统、数据仓库、关系型数据库、非关系型数据库等技术。

常用的分布式文件系统有Google的GFS、Hadoop的HDFS等。HDFS是Hadoop的两大核心之一。它是使用Java实现的、分布式的、可横向扩展的分布式文件系统,是对谷歌分布式文件系统的开源实现。

大数据计算处理技术:

1.批处理:一堆数据一起做批量处理,不能满足实时性要求,如MapReduce,Spark。

2.流计算:针对流数据(日志流、用户点击流)的实时计算,需要实时处理,代表技术框架Storm、Flume等。

3.图计算:如社交网络数据,地理信息数据等。MapReduce也能处理,但效率不高。代表软件:Google Pregel。

4.查询分析计算:交互式查询,要求实时性高。代表技术框架:Hive、Cassandra、Impala。

关于大数据技术基础培训课程,大数据学习哪些技术,以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据快速发展,大数据技术也在不断更新迭代,大数据从业者们,要紧跟最新技术趋势才行。加米谷大数据,成都大数据培训机构,大数据技术高级提升班,零基础小班面授,本月正在招生中,课程大纲及学习资料可联系客户获取!
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