大数据分析包含哪些技术

目前，大数据领域每年都有大量的新技术涌现，成为大数据采集、存储、处理、分析或可视化的有效手段。下面小编就来讲讲大数据分析包含哪些技术，千万别错过!

简而言之，从大数据生命周期的角度来看，核心技术集中在四个方面：大数据采集、数据预处理、大数据存储、数据分析，它们共同形成了大数据生命周期的核心技术。

一.大数据采集

即对于结构化和非结构化海量的各种来源的数据，所进行的收集活动。

1. 数据库获取:目前比较流行的是Sqoop和ETL，很多企业仍然使用MySQL、Oracle等传统关系数据库进行数据存储。当然，对于开源Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可以实现HDFS、hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。

2. 网络数据收集:通过web爬虫或网站公共API从网页中获取非结构化或半结构化数据，并将其结构统一为本地数据的数据收集方法。

3.文件采集:包括实时文件采集与处理技术flume、基于ELK的日志采集、增量采集等。

二.大数据预处理

大数据预处理，指的是在数据分析之前，对第一个收集的原始数据进行如“冲洗、灌装、光滑、合并、标准化和一致性检查”等一系列的行动大数据新技术，旨在提高数据的质量和为以后的分析打好基础。

三. 大数据存储

大数据存储是指存储器以数据库的形式存储采集到的数据的过程。

四. 大数据分析与挖掘

大数据分析与挖掘是从可视化分析、数据挖掘算法、预测分析、语义引擎和数据质量管理等方面对无序数据进行提取、提炼和分析的过程。

（编辑：源码网）

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