大数据基础知识要点：大数据与大数据技术

当我们谈到大数据时，其实往往并不是指数据本身，更多的指的是数据和大数据技术的结合。大数据要实现处理，需要大数据技术来提供支持，而掌握大数据技术的专业人才，是主力队伍。今天我们就来讲讲大数据基础知识要点，大数据与大数据技术。

发展到如今，大数据技术已经进入了比较稳定的阶段，随着大数据的落地实践，主流的大数据技术框架，在实践当中的优缺点，都已经得到认知，只需要根据实际的需求，去选用合适的框架，然后快速搭建起大数据系统平台。


大数据技术从数据处理的流程来看，可以分为几个大的阶段——

①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。

②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。

③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。

④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。

而大数据处理的核心，大数据计算引擎，按照不同的场景，也有分类——

批处理引擎：代表产品MapReduce和Spark等；

流处理引擎：代表有开源的Storm、S4、Spark Streaming，商用的Streams、StreamBase等；

交互式查询计算引擎：代表有Dremel、Impala、Cassandra、Hive等；

图计算引擎：代表有Pregel、GraphX、Giraph以及PowerGraph等。

关于大数据基础知识要点，大数据与大数据技术，以上就为大家做了一个简单的汇总了。大数据技术体系庞杂，想要真正学到家，还是要付出足够的时间和精力去钻研的。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发技术培训，零基础班本月正在招生中，课程大纲及试学视频可联系客服领取！