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大数据分析一般用什么技术

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什么是大数据技术？大数据技术指大数据的应用技术 ， 涵盖大数据平台、大数据指标体系等各类大数据应用技术 。大数据技术指大数据的应用技术，涵盖大数据平台、大数据指标体系等各类大数据应用技术，有哪些大数据技术大数据处理要点技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、大数据分析与挖掘、大数据呈现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等，。

1、大数据处理的关键 技术都有哪些【大数据分析一般用什么技术】大数据的关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多个方面技术 。按照大数据的处理流程，可以分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、大数据处理和big 数据分析 。1.大数据采集技术大数据采集技术是指通过RFID数据、传感器数据、社交网络交互数据、移动互联网数据等获取各种类型的结构化、半结构化、非结构化的海量数据 。

2.大数据预处理技术大数据预处理技术主要是指对接收到的数据进行分析、提取、清洗、填充、平滑、合并、归一化、一致性检查等操作 。由于获得的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的主要目的是将这些复杂的数据转化为单一的或易于处理的结构，从而达到快速分析和处理的目的 。3.大数据存储与管理技术大数据存储与管理的主要目的是将采集到的数据用内存存储起来，建立相应的数据库，进行管理和调用 。

2、大数据方面核心 技术有哪些?大数据技术的体系庞大而复杂 。基础技术包括数据采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等 。1.数据采集和预处理:FlumeNG实时日志采集系统支持在日志系统中定制各种数据发送方进行数据采集；Zookeeper是一个分布式开源的分布式应用协调服务，提供数据同步服务 。2.数据存储:Hadoop作为开源框架，专门针对离线和大规模数据分析，HDFS作为其核心存储引擎，已经广泛用于数据存储 。

3.数据清洗:MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算 。4.数据查询分析:Hive的核心工作是将SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化数据映射到一个数据库表中，并提供HQL(HiveSQL)查询功能 。Spark支持内存分布式数据集，不仅可以提供交互式查询，还可以优化迭代工作负载 。

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