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大數(shù)據(jù)有什么技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)內(nèi)容介紹
2018-04-02
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大數(shù)據(jù)有什么技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)內(nèi)容介紹

目前大數(shù)據(jù)發(fā)展一片火熱，很多人都聽說過大數(shù)據(jù)，但是對于大數(shù)據(jù)技術(shù)了解并不多，作為一個(gè)大數(shù)據(jù)工程師，經(jīng)常會被行外人問到，大數(shù)據(jù)有什么技術(shù)。今天就專門寫了一篇文章跟大家分享下大數(shù)據(jù)技術(shù)。

從廣義上來說，目前大數(shù)據(jù)主要有以下幾點(diǎn)技術(shù)：

1.預(yù)測分析：隨著現(xiàn)在硬件和軟件解決方案的成熟，許多公司利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來收集海量數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、優(yōu)化模型，并發(fā)布預(yù)測模型來提高業(yè)務(wù)水平或者避免風(fēng)險(xiǎn)；

2.NoSQL數(shù)據(jù)庫：非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫包括Key-value型（Redis）數(shù)據(jù)庫、文檔型（MonogoDB）數(shù)據(jù)庫、圖型（Neo4j）數(shù)據(jù)庫；

3.搜索和知識發(fā)現(xiàn)：支持信息的自動抽取，可以從多數(shù)據(jù)源洞察結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；

4.流式分析：軟件可以對多個(gè)高吞吐量的數(shù)據(jù)源進(jìn)行實(shí)時(shí)的清洗、聚合和分析；

5.內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：通過動態(tài)隨機(jī)內(nèi)存訪問（DRAM）、Flash和SSD等分布式存儲系統(tǒng)提供海量數(shù)據(jù)的低延時(shí)訪問和處理；

6.分布式存儲系統(tǒng)：分布式存儲是指存儲節(jié)點(diǎn)大于一個(gè)、數(shù)據(jù)保存多副本以及高性能的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)；

7.數(shù)據(jù)可視化：數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是指對各類型數(shù)據(jù)源（包括Hadoop上的海量數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)和接近實(shí)時(shí)的分布式數(shù)據(jù)）進(jìn)行顯示；

8.數(shù)據(jù)整合：通過亞馬遜彈性MR（EMR）、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等軟件進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整合；

9.數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)整合是指對數(shù)據(jù)源進(jìn)行清洗、裁剪，并共享多樣化數(shù)據(jù)來加快數(shù)據(jù)分析；

10.數(shù)據(jù)校驗(yàn)：對分布式存儲系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫上的海量、高頻率數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)，去除非法數(shù)據(jù)，補(bǔ)全缺失

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