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想要讀懂大數據,你不得不先掌握這些中心技能
來源: | 作者:pmt01af26 | 發布時間: 2019-07-11 | 516 次瀏覽 | 分享到:
說起大數據,許多人都能聊上一會,但要是問大數據中心技能有哪些,估量許多人就說不上一二來了。
    從機器學習到數據可視化,大數據發展至今現已具有了一套適當成熟的技能樹,不同的技能層面有著不同的技能架構,并且每年還會涌現出新的技能名詞。面臨如此雜亂的技能架構,許多第一次接觸大數據的小白幾乎都是望而生畏的。

    其實想要知道大數據有哪些中心技能很簡單,無非三個進程:取數據、算數據、用數據。這么說可能還是有人覺得太空泛,簡單來說從大數據的生命周期來看,無外乎四個方面:大數據收集、大數據預處理、大數據存儲、大數據剖析,共同組成了大數據生命周期里最中心的技能,下面興義用友軟件分開來說:

一、大數據收集
大數據收集,即對各種來源的結構化和非結構化海量數據,所進行的收集。
    數據庫收集:盛行的有SqoopETL,傳統的關系型數據庫MySQLOracle 也依然充當著許多企業的數據存儲辦法。當然了,現在關于開源的KettleTalend自身,也集成了大數據集成內容,可實現hdfshbase和干流Nosq數據庫之間的數據同步和集成。

網絡數據收集:一種借助網絡爬蟲或網站揭露API,從網頁獲取非結構化或半結構化數據,并將其一致結構化為本地數據的數據收集辦法。
文件收集:包含實時文件收集和處理技能flume、基于ELK的日志收集和增量收集等等。
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數據收集的生命周期
二、大數據預處理
     大數據預處理,指的是在進行數據剖析之前,先對收集到的原始數據所進行的諸如清洗、添補、滑潤、兼并、規格化、一致性檢驗等一系列操作,旨在進步數據質量,為后期剖析工作奠定根底。數據預處理首要包含四個部分:數據清理、數據集成、數據轉化、數據規約。

     數據清理:指利用ETL等清洗工具,對有遺失數據(缺少感興趣的特點)、噪音數據(數據中存在著錯誤、或違背期望值的數據)、不一致數據進行處理。

     數據集成:是指將不同數據源中的數據,兼并存放到一致數據庫的,存儲辦法,側重處理三個問題:模式匹配、數據冗余、數據值沖突檢測與處理。

     數據轉化:是指對所抽取出來的數據中存在的不一致,進行處理的進程。它一起包含了~數據清洗的工作,即根據業務規矩對異常數據進行清洗,以確保后續剖析成果準確性

     數據規約:是指在最大極限保持數據原貌的根底上,最大極限精簡數據量,以得到較小數據集的操作,包含:數據方集合、維規約、數據壓縮、數值規約、概念分層等。

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