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當前大數據的基礎包括（當前大數據的基礎包括什么）

發(fā)布時間：2023-04-12 16:18:10 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 132

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本文目錄:

1、大數據包括哪些
2、大數據包括哪些？
3、大數據分析的基礎包括哪五個方面?
4、當前大數據技術的基礎是由什么首先提出的

當前大數據的基礎包括（當前大數據的基礎包括什么）

一、大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的采集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL數據庫、數據倉庫、機器學習、并行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。

大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。

大數據技術包括數據采集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的采集包括傳感器采集，系統(tǒng)日志采集以及網絡爬蟲等。數據管理包括傳統(tǒng)的數據庫技術，nosql技術，以及對于針對大規(guī)模數據的大數據平臺，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網絡分析等。

二、大數據包括哪些？

簡單來說，從大數據的生命周期來看，無外乎四個方面：大數據采集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析，共同組成了大數據生命周期里最核心的技術，下面分開來說：

一、大數據采集

大數據采集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的采集。

數據庫采集：流行的有Sqoop和ETL，傳統(tǒng)的關系型數據庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業(yè)的數據存儲方式。當然了，目前對于開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq數據庫之間的數據同步和集成。
網絡數據采集：一種借助網絡爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，并將其統(tǒng)一結構化為本地數據的數據采集方式。
文件采集：包括實時文件采集和處理技術flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。

二、大數據預處理

大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對采集到的原始數據所進行的諸如“清洗、填補、平滑、合并、規(guī)格化、一致性檢驗”等一系列操作，旨在提高數據質量，為后期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規(guī)約。

數據清理：指利用ETL等清洗工具，對有遺漏數據(缺少感興趣的屬性)、噪音數據(數據中存在著錯誤、或偏離期望值的數據)、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，合并存放到統(tǒng)一數據庫的，存儲方法，著重解決三個問題：模式匹配、數據冗余、數據值沖突檢測與處理。
數據轉換：是指對所抽取出來的數據中存在的不一致，進行處理的過程。它同時包含了數據清洗的工作，即根據業(yè)務規(guī)則對異常數據進行清洗，以保證后續(xù)分析結果準確性。
數據規(guī)約：是指在最大限度保持數據原貌的基礎上，最大限度精簡數據量，以得到較小數據集的操作，包括：數據方聚集、維規(guī)約、數據壓縮、數值規(guī)約、概念分層等。

三、大數據存儲

大數據存儲，指用存儲器，以數據庫的形式，存儲采集到的數據的過程，包含三種典型路線：

1、基于MPP架構的新型數據庫集群

采用Shared Nothing架構，結合MPP架構的高效分布式計算模式，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，重點面向行業(yè)大數據所展開的數據存儲方式。具有低成本、高性能、高擴展性等特點，在企業(yè)分析類應用領域有著廣泛的應用。

較之傳統(tǒng)數據庫，其基于MPP產品的PB級數據分析能力，有著顯著的優(yōu)越性。自然，MPP數據庫，也成為了企業(yè)新一代數據倉庫的最佳選擇。

2、基于Hadoop的技術擴展和封裝

基于Hadoop的技術擴展和封裝，是針對傳統(tǒng)關系型數據庫難以處理的數據和場景（針對非結構化數據的存儲和計算等），利用Hadoop開源優(yōu)勢及相關特性（善于處理非結構、半結構化數據、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型等），衍生出相關大數據技術的過程。

伴隨著技術進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景：通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯(lián)網大數據存儲、分析的支撐，其中涉及了幾十種NoSQL技術。

3、大數據一體機

這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬件結合的產品。它由一組集成的服務器、存儲設備、操作系統(tǒng)、數據庫管理系統(tǒng)，以及為數據查詢、處理、分析而預安裝和優(yōu)化的軟件組成，具有良好的穩(wěn)定性和縱向擴展性。

四、大數據分析挖掘

從可視化分析、數據挖掘算法、預測性分析、語義引擎、數據質量管理等方面，對雜亂無章的數據，進行萃取、提煉和分析的過程。

1、可視化分析

可視化分析，指借助圖形化手段，清晰并有效傳達與溝通信息的分析手段。主要應用于海量數據關聯(lián)分析，即借助可視化數據分析平臺，對分散異構數據進行關聯(lián)分析，并做出完整分析圖表的過程。

具有簡單明了、清晰直觀、易于接受的特點。

2、數據挖掘算法

數據挖掘算法，即通過創(chuàng)建數據挖掘模型，而對數據進行試探和計算的，數據分析手段。它是大數據分析的理論核心。

數據挖掘算法多種多樣，且不同算法因基于不同的數據類型和格式，會呈現出不同的數據特點。但一般來講，創(chuàng)建模型的過程卻是相似的，即首先分析用戶提供的數據，然后針對特定類型的模式和趨勢進行查找，并用分析結果定義創(chuàng)建挖掘模型的最佳參數，并將這些參數應用于整個數據集，以提取可行模式和詳細統(tǒng)計信息。

3、預測性分析

預測性分析，是大數據分析最重要的應用領域之一，通過結合多種高級分析功能（特別統(tǒng)計分析、預測建模、數據挖掘、文本分析、實體分析、優(yōu)化、實時評分、機器學習等），達到預測不確定事件的目的。

幫助分用戶析結構化和非結構化數據中的趨勢、模式和關系，并運用這些指標來預測將來事件，為采取措施提供依據。

4、語義引擎

語義引擎，指通過為已有數據添加語義的操作，提高用戶互聯(lián)網搜索體驗。

5、數據質量管理

指對數據全生命周期的每個階段（計劃、獲取、存儲、共享、維護、應用、消亡等）中可能引發(fā)的各類數據質量問題，進行識別、度量、監(jiān)控、預警等操作，以提高數據質量的一系列管理活動。

以上是從大的方面來講，具體來說大數據的框架技術有很多，這里列舉其中一些：

文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

離線計算：Hadoop MapReduce、Spark

流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL數據庫：HBase、Redis、MongoDB

資源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系統(tǒng)：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式協(xié)調服務：Zookeeper

集群管理與監(jiān)控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

數據挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib

數據同步：Sqoop

任務調度：Oozie

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三、大數據分析的基礎包括哪五個方面?

大數據分析是指對規(guī)模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V，數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、Value（價值）、真實性(Veracity)。大數據作為時下最火熱的IT行業(yè)的詞匯，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業(yè)價值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生

四、當前大數據技術的基礎是由什么首先提出的

當前大數據技術的基礎是由谷歌首先提出的。

當前大數據的基礎包括（當前大數據的基礎包括什么）

谷歌公司（Google Inc.）成立于1998年9月4日，由拉里·佩奇和謝爾蓋·布林共同創(chuàng)建，被公認為全球最大的搜索引擎公司。谷歌是一家位于美國的跨國科技企業(yè)，業(yè)務包括互聯(lián)網搜索、云計算、廣告技術等，同時開發(fā)并提供大量基于互聯(lián)網的產品與服務，其主要利潤來自于關鍵詞廣告等服務。1999年下半年，谷歌網站“Google”正式啟用。2010年3月23日，宣布關閉在中國大陸地區(qū)市場搜索服務。2015年8月10日，宣布對企業(yè)架構進行調整，并創(chuàng)辦了一家名為Alphabet的“傘形公司”（Umbrella Company），成為Alphabet旗下子公司。2015年，在2015年度“世界品牌500強”排行中重返榜首，蘋果公司和亞馬遜分別位居第二和第三名。2016年6月8日，《2016年BrandZ全球最具價值品牌百強榜》公布，以2291.98億美元的品牌價值重新超越蘋果成為百強第一。2017年2月，Brand Finance發(fā)布2017年度全球500強品牌榜單，排名第一。2017年6月，《2017年BrandZ最具價值全球品牌100強》公布，谷歌公司名列第一位。2017年12月13日，谷歌正式宣布谷歌AI中國中心（Google AI China Center）在北京成立。2018年1月，騰訊和谷歌宣布雙方簽署一份覆蓋多項產品和技術的專利交叉授權許可協(xié)議。2018年5月29日，《2018年BrandZ全球最具價值品牌100強》發(fā)布，谷歌公司名列第一位。12月18日，世界品牌實驗室編制的《2018世界品牌500強》揭曉，Google排名第2位。2019年度全球最具價值100大品牌榜第二位。

當前大數據的基礎包括（當前大數據的基礎包括什么）