大数据处理技术：主要数据处理技术有哪些

在大数据时代，大数据的发展，离不开的是大数据处理技术，想要从海量数据当中去提取出有价值的线索，如果没有足够的技术支持，是很难实现的。那么在现阶段来说，主要数据处理技术有哪些呢，今天我们就来聊一聊。

大数据处理，简简单单一个词，背后是一整个数据处理的流程环节，在企业大数据业务开展时，每个环节都需要专业的技术和人才去实现，这其中包括大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用等。


大数据处理技术，针对数据处理的每个环节都是有专业的技术支持的。面对纷繁复杂种类多样的海量数据，想要从中提取出真正有价值的线索信息，是需要整个流程环节的支持的——

大数据采集，包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。

接下来，还需要分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

而大数据存储及管理，需要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题，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等。

大数据分析，则需要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。

总体来说，大数据处理技术是大数据发展的基石，也是大数据从业人员们所需要掌握的必备技能，在实际的业务当中，根据不同的业务场景实际状况，采取不同的技术手段处理，实现大数据价值的挖掘和运用。成都加米谷大数据学院，大数据开发专业人才培养，更多技术分享欢迎持续关注！