大数据处理技术与方法

来源：昆明达内教育IT培训机构时间：2022/3/23 13:54:53

　　大数据处理技术与方法

　　面对不断新增的海量大数据，企业都在争相开始想要挖掘其中的价值，争取站在行业风口，赢得发展先机。而面对这样规模的大数据，大数据处理技术成为关键性的核心工具，掌握大数据处理技术，才能实值挖掘。今天大数据的处理技能培训分享，我们来聊聊大数据处理技术与方法。

　　大数据处理，需要完成数据采集、预处理、存储管理、分析挖掘等多个环节的任务，而这些环节当中，各个环节所要求的技术都是有一定要求的。
　　一、大数据采集技术
　　大数据采集，其实就是数据获取的阶段，从不同的数据源，去采集需要的数据，然后整合到大数据系统平台，进行进一步的处理。
　　大数据采集，在硬件上需要满足智能识别、感知、适配、传输、接入等方面的要求；在软件上，需要攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。
　　二、大数据预处理技术
　　所谓数据预处理，就是对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
　　抽取：将复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到分析处理的目的。
　　清洗：对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
　　三、大数据存储及管理技术
　　大数据存储管理，则是要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。
　　大数据存储管理，尤其涉及到数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NOSQL数据库。
　　四、大数据分析及挖掘技术
　　大数据分析挖掘，就是从海量的数据当中，通过分析挖掘去提取出价值线索。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。
　　根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web；根据挖掘方法，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
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