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大数据技术是学什么的?

发布时间:2021-04-06 14:14:55来源:转载

不少人都会对大数据分析有着浓厚的兴趣,那么什么是大数据分析?大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点, 海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今有潜质的IT词汇,接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。以下是小编为你整理的大数据专业学什么?

大数据分析的具体含义如下

数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释,而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预测性的推断。

大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

不管使用者是数据分析领域中的,还是普通的用户,可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据,让数据自己表达,让客户得到理想的结果。

大数据已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉,而当下重要的是对大数据进行分析,只有经过分析的数据,才能对用户产生重要的价值,越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想,所以大数据的分析方式在整个IT领域就显得尤为重要,可以说是决定终信息是否有价值的决定性因素。

Pig(ad-hoc脚本)

由yahoo!开源,设计动机是提供一种基于MapReduce的ad-hoc(计算在query时发生)数据分析工具

Pig定义了一种数据流语言—Pig Latin,它是MapReduce编程的复杂性的抽象,Pig平台包括运行环境和用于分析Hadoop数据集的脚本语言(Pig Latin)。

其编译器将Pig Latin翻译成MapReduce程序序列将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于进行离线分析。

Sqoop(数据ETL/同步工具)

Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写,主要用于传统数据库和Hadoop之前传输数据。数据的导入和导出本质上是Mapreduce程序,充分利用了MR的并行化和容错性。

Sqoop利用数据库技术描述数据架构,用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。

Flume(日志收集工具)

Cloudera开源的日志收集系统,具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。

它将数据从产生、传输、处理并终写入目标的路径的过程抽象为数据流,在具体的数据流中,数据源支持在Flume中定制数据发送方,从而支持收集各种不同协议数据。

同时,Flume数据流提供对日志数据进行简单处理的能力,如过滤、格式转换等。此外,Flume还具有能够将日志写往各种数据目标(可定制)的能力。

总的来说,Flume是一个可扩展、适合复杂环境的海量日志收集系统,当然也可以用于收集其他类型数据。

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