大数据要用到哪些技术？大数据处理技术简介

所谓大数据，一方面是是在海量的数据集合，也就是数据本身，另一方面则是只大数据处理技术，通过这些技术，才能实现对海量数据集合的高效处理，惠及到下一阶段的价值挖掘和应用。那么大数据要用到哪些技术？今天我们来做个大数据处理技术简介。

数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式，更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。


1、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。

2、大数据预处理技术

完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

3、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要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。

包括开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。

4、大数据分析及挖掘技术

包括改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

关于大数据要用到哪些技术，大数据处理技术简介，以上就是今天的分享内容了。大数据技术，是实现大数据落地应用的基础支持，大数据技术也在随着大数据的发展而快速发展。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，零基础班本月正在招生中，课程大纲及试听课程可联系客服领取！