大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)

超人學(xué)院：大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)，從本質(zhì)上講是從類型各異、內(nèi)容龐大的數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)。目前，隨著大數(shù)據(jù)領(lǐng)域被廣泛關(guān)注，大量新的技術(shù)已經(jīng)開始涌現(xiàn)出來，而這些技術(shù)將成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、分析、表現(xiàn)的重要工具。大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)主要包括：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理（數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換等）、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和挖掘、數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)與應(yīng)用（數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)安全與隱私等）。加；JIG 1「■fOATA、nnuKu加；JIG 1「■fOATA、nnuKu示技朮*詁恂化戲応該圖展示了如何將大量的數(shù)據(jù)經(jīng)過一系列的加工和處理，最終以有價(jià)值的信息形式到達(dá)用戶的手中。在數(shù)據(jù)分析中，云技術(shù)與傳統(tǒng)方法之間進(jìn)行聯(lián)合，使得一些傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法能夠成功地運(yùn)用到大數(shù)據(jù)的范疇中來。

物聯(lián)網(wǎng)Aft?isIm4viuai二44工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)Aft?isIm4viuai二44工業(yè)10或工業(yè)車醱網(wǎng)u/一、數(shù)據(jù)的采集技術(shù)（Web、App或傳感器形數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來接收發(fā)自客戶端（Web、App或傳感器形二、 數(shù)據(jù)集成與處理技術(shù)數(shù)據(jù)的集成就是將各個(gè)分散的數(shù)據(jù)庫(kù)采集來的數(shù)據(jù)集成到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式存儲(chǔ)集群中，以便對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中的處理。該階段的挑戰(zhàn)主要是集成的數(shù)據(jù)量大，每秒的集成數(shù)據(jù)量一般會(huì)達(dá)到百兆，甚至千兆。三、 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理技術(shù)數(shù)據(jù)的海量化和快增長(zhǎng)特征是大數(shù)據(jù)對(duì)存儲(chǔ)技術(shù)提出的首要挑戰(zhàn)。為適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境下爆發(fā)式增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量，大數(shù)據(jù)采用由成千上萬(wàn)臺(tái)廉價(jià)PC來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)方案，以降低成本，同時(shí)提供高擴(kuò)展性?？紤]到系統(tǒng)由大量廉價(jià)易損的硬件組成， 為了保證文件整體可靠性，大數(shù)據(jù)通常對(duì)同一份數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)多份副本， 同時(shí)，為了保障海量數(shù)據(jù)的讀寫能力，大數(shù)據(jù)借助分布式存儲(chǔ)架構(gòu)提供高吐量的數(shù)據(jù)訪問。超人學(xué)院主要培訓(xùn)內(nèi)容HadoopHDFS（HadoopDistributedFileSystem是較為有名的大數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)技術(shù)。HDFS是GFS的開源實(shí)現(xiàn)，它們均采用分布式存儲(chǔ)的方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)（將文件塊復(fù)制在幾個(gè)不同的節(jié)儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上）。在實(shí)現(xiàn)原理上,它們均采用主從控制模式（主節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)、接收應(yīng)用請(qǐng)求并且根據(jù)請(qǐng)求類型進(jìn)行應(yīng)答，從節(jié)點(diǎn)則負(fù)責(zé)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)）。

厳吋Fi'“iChtmr.'h'i6■■血mV\厳吋Fi'“iChtmr.'h'i6■■血mV\eChunk-4J-/|iaiunkt?^.■；＜Vi.itIH)44…切切歟舞信?CFS的體Hadoop的HBase是大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理技術(shù)的典型代表之一。 HBase基于HDFS。作為NoSQL（NotonlySQL）數(shù)據(jù)庫(kù)，它們?yōu)閼?yīng)用提供數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)功能和類似數(shù)據(jù)庫(kù)的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)查詢功能，并為 MapReduce等并行處理方式提供數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)結(jié)果的存儲(chǔ)。<田戶世序）./1（1一甘託疑審. 入￡0.>- U 2:帀強(qiáng)片1卜 ”一、 * ! 3C<■.. ，r￥.甲：卜■“」；'—IIWBJ--3；->x,卜-「-更輕戶沖? '、「（■從巧虛1^~=二丿UapReduce工作克程.四、大數(shù)據(jù)的分析與挖掘數(shù)據(jù)分析與挖掘是大數(shù)據(jù)處理流程中最為關(guān)鍵的步驟。在人類全部數(shù)字化數(shù)據(jù)中，僅有非常小的一部分（約占數(shù)據(jù)量的1%）數(shù)值型數(shù)據(jù)得到了深入分析和挖掘（如：回歸、分類、聚類），大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對(duì)網(wǎng)頁(yè)索引、社交數(shù)據(jù)等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行了淺層分析（如：排序）。占總量近60%的語(yǔ)音、圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還難以進(jìn)行有效的分析。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展需要取得兩個(gè)方面的突破：一是對(duì)體量龐大的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行高效率的深度分析， 挖掘隱性知識(shí)（如:從自然語(yǔ)言構(gòu)成的文本網(wǎng)頁(yè)中理解