大数据技术与应用高级人才培训之大数据处理技术

大数据的发展，使得大数据技术与应用高级人才成为行业紧缺的专业人才，掌握专业技术，才能在面对实际的大数据处理任务的时候，能够快速地给出解决方案，解决实际问题。今天的大数据技术与应用高级人才培训分享，我们主要来了解一下主流的大数据处理技术。

大数据技术，其实归根结底就是通过多种技术的协同，来完成数据存储、计算、应用等各方面的任务，具体到各个数据处理的环节，更需要多种技术的协同工作，来实现高效的大数据处理。


大数据采集技术

大数据，是指各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据，要实现对这些数据的处理，先要将这些数据汇集到一起来，这就需要大数据采集技术来完成，针对不同的数据源，需要采取不同的采集方法和技术。

因为数据源多种多样，数据量大，产生速度快，所以大数据采集技术也面临着许多技术挑战，必须保证数据采集的可靠性和高效性，还要避免重复数据。

大数据预处理技术

大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。

因获取的数据可能具有多种结构和类型，所以先将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的结构，才能更好地支持后续的数据处理环节的任务。

大数据存储及管理技术

大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

大数据存储及管理技术重点需要解决几个问题：海量文件的存储与管理，海量小文件的存储、索引和管理，海量大文件的分块与存储，系统可扩展性与可靠性。

大数据处理

大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。

MapReduce编程模型是最具代表性的批处理模式，而Storm、Spark Steaming则是流处理的代表。

关于大数据技术与应用高级人才培训，大数据处理技术，以上就为大家做了一个简单的入门介绍了。在面对大数据处理当中的不同问题时，需要不同的技术解决方案，而这些也是大数据技术人员的重点能力要求。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发应用高级人才班，本月正在招生中，课程大纲及试学资料可联系客服获取！