想要读懂大数据，你得先了解这些技术

提及大数据，不少人都能聊上一会，但要是问大数据核心技术有哪些，估计不少人就说不上一二来了。

从机器学习到数据可视化，大数据发展至今已经拥有了一套至关成熟的技术树，不一样的技术层面有着不一样的技术架构，并且每一年还会涌现出新的技术名词。面对如此庞杂的技术架构，不少第一次接触大数据的小白几乎都是望而生畏的。

其实想要知道大数据有哪些核心技术很简单，无非三个过程：取数据、算数据、用数据。这么说可能仍是有人以为太空泛，简单来讲从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来讲：

1、大数据采集
大数据采集，即对各类来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。

数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。固然了，目前对于开源的Kettle和Talend自己，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。
网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。
文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。
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2、大数据预处理
大数据预处理，指的是在进行数据分析以前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操做，旨在提升数据质量，为后期分析工做奠基基础。数据预处理主要包括四个部分：

数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。

数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺乏感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离指望值的数据)、不一致数据进行处理。
数据集成：是指将不一样数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。
数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了~数据清洗的工做，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性
数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以获得较小数据集的操做，包括：数据方汇集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。
3、大数据存储
大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：

一、基于MPP架构的新型数据库集群

采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，经过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具备低成本、高性能、高扩展性等特色，在企业分析类应用领域有着普遍的应用。

较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。天然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。

二、基于Hadoop的技术扩展和封装

基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优点及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。

伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：经过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。

三、大数据一体机

这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操做系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具备良好的稳定性和纵向扩展性。

4、大数据分析挖掘
从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。

一、可视化分析

可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通讯息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并作出完整分析图表的过程。

FineBI可视化
二、数据挖掘算法

数据挖掘算法，即经过建立数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。

数据挖掘算法多种多样，且不一样算法因基于不一样的数据类型和格式，会呈现出不一样的数据特色。但通常来说，建立模型的过程倒是类似的，即首先分析用户提供的数据，而后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义建立挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。

三、预测性分析

预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，经过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不肯定事件的目的。

帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测未来事件，为采起措施提供依据。

四、语义引擎

语义引擎，指经过为已有数据添加语义的操做，提升用户互联网搜索体验。

五、数据质量管理

指对数据全生命周期的每一个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引起的各种数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操做，以提升数据质量的一系列管理活动。

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以上是从大的方面来说，具体来讲大数据的框架技术有不少，这里列举其中一些：

文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

离线计算：Hadoop MapReduce、Spark

流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S四、Heron

K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB

资源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式协调服务：Zookeeper

集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib

数据同步：Sqoop

任务调度：Oozie

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