大數(shù)據(jù)分析包含哪些技術(shù)

大數(shù)據(jù)分析包含哪些技術(shù)

大數(shù)據(jù)分析包含哪些技術(shù)，目前，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域每年都有大量的新技術(shù)涌現(xiàn)，成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理、分析或可視化的有效手段。下面小編就來講講大數(shù)據(jù)分析包含哪些技術(shù)，千萬別錯(cuò)過!

簡(jiǎn)而言之，從大數(shù)據(jù)生命周期的角度來看，核心技術(shù)集中在四個(gè)方面：大數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析，它們共同形成了大數(shù)據(jù)生命周期的核心技術(shù)。

一.大數(shù)據(jù)采集

即對(duì)于結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化海量的各種來源的數(shù)據(jù)，所進(jìn)行的收集活動(dòng)。

1. 數(shù)據(jù)庫(kù)獲取:目前比較流行的是Sqoop和ETL，很多企業(yè)仍然使用MySQL、Oracle等傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。當(dāng)然，對(duì)于開源Kettle和Talend本身，也集成了大數(shù)據(jù)集成內(nèi)容，可以實(shí)現(xiàn)HDFS、hbase和主流Nosq數(shù)據(jù)庫(kù)之間的數(shù)據(jù)同步和集成。

2. 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集:通過web爬蟲或網(wǎng)站公共API從網(wǎng)頁中獲取非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并將其結(jié)構(gòu)統(tǒng)一為本地?cái)?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集方法。

3.文件采集:包括實(shí)時(shí)文件采集與處理技術(shù)flume、基于ELK的日志采集、增量采集等。

二.大數(shù)據(jù)預(yù)處理

大數(shù)據(jù)預(yù)處理，指的是在數(shù)據(jù)分析之前，對(duì)第一個(gè)收集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如“沖洗、灌裝、光滑、合并、標(biāo)準(zhǔn)化和一致性檢查”等一系列的行動(dòng)，旨在提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和為以后的分析打好基礎(chǔ)。

三. 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是指存儲(chǔ)器以數(shù)據(jù)庫(kù)的形式存儲(chǔ)采集到的數(shù)據(jù)的過程。

四. 大數(shù)據(jù)分析與挖掘

大數(shù)據(jù)分析與挖掘是從可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預(yù)測(cè)分析、語義引擎和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等方面對(duì)無序數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、提煉和分析的過程。