大数据开发有什么核心技能 分别是什么?

时间:2022-04-27 16:29:11 来源: 加米谷大数据


想要学好大数据开发,就要掌握好他的核心技术,而大数据开发的技术体系庞大且复杂,想要学好就要多多了解。今天我们就来了解一下大数据开发要学的核心技能有哪些?

通用的大数据框架,主要分为几个方面:数据存储与管理、数据采集、数据清洗、数据分析

一、数据存储与管理

大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。

在大数据时代,从多渠道获得的原始数据常常缺乏一致,数据结构混杂,并且数据不断增长,这造成了单机系统的能不断下降,即使不断提升硬件配置也难以跟上数据增长的速度。这导致传统的处理和存储技术失去可行

大数据存储及管理技术重点研究复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术,解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠及有效传输等几个关键问题。

具体来讲需要解决以下几个问题:海量文件的存储与管理,海量小文件的存储、索引和管理,海量大文件的分块与存储,系统可扩展与可靠

二、数据采集

大数据采集技术是指通过RFID数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。

因为数据源多种多样,数据量大,产生速度快,所以大数据采集技术也面临着许多技术挑战,必须保证数据采集的可靠和高效,还要避免重复数据。

三、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,”Map(映射)”和”Reduce(归约)”,是它的主要思想。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统中。

随着业务数据量的增多,需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂,这个时候就需要任务调度系统,比如oozie或者azkaban,对关键任务进行调度和监控。

四、数据分析

大数据处理的核心就是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。

越来越多的应用涉及大数据,这些大数据的属,包括数量、速度、多样等都引发了大数据不断增长的复杂,所以,大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定因素。利用数据挖掘进行数据分析的常用方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

关键词: 大数据开发 数据存储与管理 数据采集 数据清洗


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