大数据技术包括哪些大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现 。
1、数据收集:在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节 。根据MapReduce产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4种来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统 。
2、数据存?。捍笫莸拇嫒ゲ捎貌煌募际趼废?nbsp;, 大致可以分为3类 。第1类主要面对的是大规模的结构化数据 。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据 。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据,
3、基础架构:云存储、分布式文件存储等 。
4、数据处理:对于采集到的不同的数据集 , 可能存在不同的结构和模式 , 如文件、XML 树、关系表等,表现为数据的异构性 。对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后 , 生成到一个新的数据集,为后续查询和分析处理提供统一的数据视图 。
5、统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等 。
6、数据挖掘:目前,还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术 。
7、模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真 。
8、结果呈现:云计算、标签云、关系图等 。
PHP-大数据量怎么处理优化大数据的话可以进行以下操作:
减少对数据库的读取,也就是减少调用数据库,
进行数据缓存,
利用数据库的自身优化技术,如索引等
精确查询条件,有利于提高查找速度
中软卓越php大数据课程学哪些知识,谁说一下 。首先是向了解PHP呢还是大数据呢?不过想都拿下的话 , 不是一朝一夕的,步子迈得太大,不好,技在于精而后于多 。
先说PHP:最基本其实就是web前端基?。坏诙幕鞍≒HP语言基础、Ajax、数据库强化、运行环境及配置、面向对象OOADUML等;第三就是主流框架的掌握了,Smarty、PDO等
再说大数据:
基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis 。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理 , YARN介绍及组件介绍 。
大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop 。
大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka 。
大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm 。
大数据数据采集阶段:Python、Scala 。
大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景 , 分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用 。
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