本篇文章給大家談?wù)劥髷?shù)據(jù)處理可以概括為，以及大數(shù)據(jù)處理可以概括為幾步對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)，希望對(duì)各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、大數(shù)據(jù)的特征包括
• 2、大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)包括
• 3、大數(shù)據(jù)包括哪些方面?

大數(shù)據(jù)的特征包括

大數(shù)據(jù)的特征主要包括以下四個(gè)方面：大量性：大數(shù)據(jù)通常具有海量的數(shù)據(jù)量，甚至可能超過(guò)幾百TB或者幾PB。因此，大數(shù)據(jù)的處理需要采用分布式存儲(chǔ)和計(jì)算技術(shù)。多樣性：大數(shù)據(jù)的來(lái)源多種多樣，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)形式不同，處理方法也不同，因此需要采用多種處理技術(shù)。

大數(shù)據(jù)的特征都有哪些 數(shù)據(jù)量大（Volume）第一個(gè)特征是數(shù)據(jù)量大。大數(shù)據(jù)的起始計(jì)量單位至少是P（1000個(gè)T）、E（100萬(wàn)個(gè)T）或Z（10億個(gè)T）。類型繁多（Variety）第二個(gè)特征是數(shù)據(jù)類型繁多。包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。

因此，大數(shù)據(jù)需要快速處理其數(shù)據(jù)。例如，在金融領(lǐng)域，投資者不僅需要實(shí)時(shí)獲取股票價(jià)格和成交量等信息，而且還需要快速判斷、處理這些數(shù)據(jù)的影響，進(jìn)行決策。 種類多 大數(shù)據(jù)的特征之一是其種類繁多，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)包括

大數(shù)據(jù)開發(fā)涉及到的關(guān)鍵技術(shù)：大數(shù)據(jù)采集技術(shù) 大數(shù)據(jù)采集技術(shù)是指通過(guò) RFID 數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù) 分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（HDFS）。MapReduce分布式計(jì)算框架。YARN資源管理平臺(tái)。Sqoop數(shù)據(jù)遷移工具。Mahout數(shù)據(jù)挖掘算法庫(kù)。HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)。Hive基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。Flume日志收集工具。

大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存取、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測(cè)、結(jié)果呈現(xiàn)。數(shù)據(jù)收集：在大數(shù)據(jù)的生命周期中，數(shù)據(jù)采集處于第一個(gè)環(huán)節(jié)。根據(jù)MapReduce產(chǎn)生數(shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)分類，大數(shù)據(jù)的采集主要有4種來(lái)源：管理信息系統(tǒng)、Web信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)涵蓋數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、應(yīng)用等多方面的技術(shù)，根據(jù)大數(shù)據(jù)的處理過(guò)程，可將其分為大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)處理等。如需學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)建議找一家專業(yè)的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，推薦選擇【達(dá)內(nèi)教育】。

大數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)和管理時(shí)用到的關(guān)鍵技術(shù)主要包括：分布式存儲(chǔ)技術(shù)：如Hadoop的HDFS，能夠?qū)?shù)據(jù)分散地存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理。分布式計(jì)算框架：如Hadoop的MapReduce，能夠在大量計(jì)算機(jī)集群上并行地處理大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的快速分析。

大數(shù)據(jù)4V ：體量大、多樣性、價(jià)值密度低、快速化。也有說(shuō)法是5V，還包括：Veracity：數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信賴度，即數(shù)據(jù)的質(zhì)量。大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)：主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析與挖掘4個(gè)環(huán)節(jié)。但數(shù)據(jù)分析與挖掘不是大數(shù)據(jù)特有的技術(shù)，屬于以前數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的范疇。

大數(shù)據(jù)包括哪些方面?

數(shù)據(jù)采集：大數(shù)據(jù)的起始步驟，涉及從各種來(lái)源收集數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)管理：包括對(duì)數(shù)據(jù)的整理、清洗和維護(hù)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。 數(shù)據(jù)傳輸：數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)或存儲(chǔ)介質(zhì)之間的移動(dòng)和同步過(guò)程。

數(shù)據(jù)收集：大數(shù)據(jù)的采集是大數(shù)據(jù)生命周期的首要環(huán)節(jié)。根據(jù)產(chǎn)生于MapReduce的數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)采集主要分為四類來(lái)源：管理信息系統(tǒng)、Web信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)和科學(xué)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存取、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測(cè)、結(jié)果呈現(xiàn)數(shù)據(jù)收集：在大數(shù)據(jù)的生命周期中，數(shù)據(jù)采集處于第一個(gè)環(huán)節(jié)。

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