大数据生态技术体系都有哪些？

Posted 2023-04-24

除了计算引擎，我们还需要一些平台工具，如IDE开发、作业调度系统、大数据同步工具、BI模块、数据管理、监控和报警等。那么，什么是大数据生态技术体系?这对大数据工程师来说已经足够了，现在就思考一下大数据生态技术体系是什么？大数据工程师掌握这些就够了。

参考技术A

1、大数据生态技术体系——Hadoop

由Apache基金会开发的分布式系统基础设施。Hadoop框架的核心设计是HDFS和MapReduce。HDFS提供海量数据的存储，MapReduce提供海量数据的计算。Hadoop是一个基本框架，它可以托管许多其他东西，比如Hive。不想用编程语言开发MapReduce的人可以使用Hive进行离线数据处理和分析。例如，HBase作为面向列的数据库在HDFS上运行，而HDFS缺乏读和写操作，这就是为什么HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。

2、大数据生态技术体系——的火花

也是一个开源项目Apache基金会的另一个重要的分布式计算系统开发的加州大学伯克利分校的实验室。最大的火花和Hadoop的区别是Hadoop使用硬盘来存储数据,而火花使用内存来存储数据,因此火花可以提供超过100次的计算速度。Spark可以通过YARN(另一个资源协调器)在Hadoop集群中运行，但是Spark现在也在进化成一个生态过程，希望通过一个技术栈实现上下游的集成。例如，Spark Shark VS Hadoop Hive, Spark Streaming VS Storm。

3、大数据生态技术体系——风暴

是一个由BackType团队作为Apache基金会孵化器开发的分布式计算系统。它提供了基于Hadoop的实时计算特性，可以实时处理大型数据流。与Hadoop和Spark不同，Storm不收集和存储数据。它通过网络直接实时接收和处理数据，然后通过网络直接实时返回结果。Storm擅长直播。例如，日志，就像网络购物的点击流一样，是连续的、连续的、永远不会结束的，所以当数据通过像Kafka一样的消息队列传入时，Storm就会发挥作用。Storm本身并不收集或存储数据，而是在数据到达时进行处理，并在运行时输出数据。

上面的模块只是基于大型分布式计算的通用框架，通常由计算引擎描述。

除了计算引擎，我们还需要IDE开发、作业调度系统、大数据同步工具、BI模块、数据管理、监控和报警等平台工具。与计算引擎一起，形成了大数据的基础平台。

在这个平台上，我们可以做基于数据的大数据处理应用，开发大数据应用产品。

大数据生态技术体系是什么?大数据工程师掌握这些就够了除了计算引擎，我们还需要一些平台工具，如IDE开发、作业调度系统、大数据同步工具、BI模块、数据管理、监控和报警等，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站其他文章进行学习。

大数据分析的特点都有哪些

了解大数据首先要从大数据的概念开始，不同于人工智能概念，大数据概念还是相对比较明确的，而且大数据的技术体系也已经趋于成熟了。解释大数据概念，可以从数据自身的特点入手，然后进一步从场景、应用和行业来逐渐展开。大数据技术的特点都有哪些。

　　大数据的四个特点分析介绍

　　1.大量。大数据的特征先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB;脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。

　　2.多样。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。

　　3.高速。大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。

　　4.价值。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。

　　大数据分析的特点都有哪些.中琛魔方大数据分析平台表示在大数据时代，每个人都会享受到大数据所带来的便利。买东西可以足不出户;有急事出门可以不用再随缘等出租车;想了解天下事只需要动动手指。虽然大数据会产生个人隐私问题，但总的来说，大数据还是在不断的改善我们的生活，让生活更加方便。