大数据 相关技术,大数据相关技术有哪些

网络知识学习网站 大数据 2024-08-25 15:19:52 0

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于大数据 相关技术的问题,于是小编就整理了3个相关介绍大数据 相关技术的解答,让我们一起看看吧。

大数据有什么技术,大数据技术内容介绍?

一、大数据基础阶段

大数据 相关技术,大数据相关技术有哪些

大数据基础阶段需掌握的技术有:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。

二、大数据存储阶段

大数据存储阶段需掌握的技术有:hbase、hive、sqoop等。

三、大数据架构设计阶段

大数据架构设计阶段需掌握的技术有:Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。

四、大数据实时计算阶段

大数据实时计算阶段需掌握的技术有:Mahout、Spark、storm。

五、大数据数据采集阶段

大数据数据采集阶段需掌握的技术有:Python、Scala。

五分钟看懂大数据技术?

      大数据技术涉及:数据的采集、预处理、和分布式存储、以及数据仓库、机器学习、并行计算和可视化等方面。

      对于大数据技术,应用广泛的是以hadoop和spark为核心的生态系统。hadoop提供一个稳定的共享存储和分析系统,存储由hdfs实现,分析由mapreduce实现, 

1、hdfs:Hadoop分布式文件系统,运行与大型商用机集群

    hdfs是gfs的开源实现,提供了在廉价服务器集群中进行大规模分布式文件存储的能力。

2、hbase:分布式的列存储数据库。hbase将hdfs作为底层存储,同时支持mapreduce的批量计算和点查询(随机读取)

        hbase是一个建立在hdfs之上,面向列的nosql数据库。它可用于快速读写大量数据,是一个高可靠、高并发读写、高性能、面向列、可伸缩和易构建的分布式存储系统。hbase具有海量数据存储、快速随机访问和大量写操作等特点。

    在kudu出现之前,hadoop生态环境的存储主要依赖hdfs和hbase。在追求高吞吐、批处理的场景中,使用hdfs,在追求低延时且随机读取的场景中,使用hbase,而kudu正好能兼容这两者。

3、批处理计算的基石:mapreduce

      批处理计算主要解决大规模数据的批量处理问题,是日常数据分析中常见的一类数据处理需求。业界常用的大数据批处理框架有mapreduce\spark\tez\pig等。其中mapdeduce是比较有影响力和代表性的大数据批处理计算框架。它可以并发执行大规模数据处理任务,即用于大规模数据集(大于1tb)的并行计算。mapreduce的核心思想:将一个大数据集拆分成多个小数据集,然后在多台机器上并行处理。

4、hive:分布式数据仓库,管理hdfs中存储的数据,并提供基于sql的查询语言用于查询数据

1. 互联网大数据处理技术包含哪些?

第一部分为互联网大数据的概述;

第二部分为互联网大数据的获取与存储,包括了静态或动态WEB页面内容获取技术、结构化或非结构化数据的存储、常见的开源系统等;

第二部分为处理与分析技术,包括了文本数据预处理、数据内容的语义分析技术、文本内容分类技术、聚类分析、大数据中的隐私保护、大数据可视化等内容;

第三部分为综合应用

到此,以上就是小编对于大数据 相关技术的问题就介绍到这了,希望介绍关于大数据 相关技术的3点解答对大家有用。

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