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学大数据需要哪些基础?大数据关键技术

作者:张老师 浏览次数: 2020-07-09 18:17
在大数据的学习当中,很多人常常担心难度大,学不会,常常还没入门,就在想这么难,要不不学了吧?但是事实上,大数据确实存在技术门槛,但是也并没有很多人想象中那么难,关键是要找对学习路线。学大数据需要哪些基础?今天我们来聊聊大数据关键技术。

大数据在行业当中的发展,带来的是各个岗位的需求上升,在数据处理的各个环节,我们都有需要掌握的关键性技术,再去结合实际的需求,来完成开发任务。

学大数据需要哪些基础

大部分情况下,当谈到大数据时,往往并非指数据本身,而是数据和大数据技术的结合。

大数据技术是指伴随着大数据的采集、存储、分析和应用的相关技术,是一系列使用非传统工具来对海量结构化和非结构化数据进行处理,从而获得分析和预测结果的一系列数据处理和分析技术。

从数据处理流程的角度,可以把大数据技术分为以下几个层面:

数据采集与预处理:利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据,如关系数据、平面数据文件等,抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或者数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础;也可利用日志采集工具(如Flume、Kafka等)把实时采集的数据作为流计算系统的输入,进行实时处理分析。

数据存储与管理:利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等,实现对结构化和非结构化海量数据的存储和管理。

数据处理与分析:利用分布式并行编程模型和计算框架,结合机器学习和数据挖掘算法,实现对海量数据的处理和分析。

数据可视化呈现:采用可视化工具,对数据分析结果进行可视化呈现,帮助人们更好地理解数据和分析数据。

关于学大数据需要哪些基础,大数据关键技术,以上就为大家做了详细的介绍了。大数据有专业技术门槛,但是只要做好学习规划,一步步学习掌握,其实入行也并没有那么难。加米谷大数据,成都大数据培训机构,大数据开发、数据分析与挖掘,专业技能提升,本月正在招生中,课程大纲及试学资料可联系客服领取!
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