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大數(shù)據(jù)在近幾年真是火得一塌糊涂，所以現(xiàn)在使用大數(shù)據(jù)的地方也有很多，關(guān)于大數(shù)據(jù)的一些技術(shù)你都知道嗎？

1、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)

數(shù)據(jù)是指通過(guò)RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化(或稱之為弱結(jié)構(gòu)化)及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)模型的根本。

重點(diǎn)要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù);突破高速數(shù)據(jù)解析、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù);設(shè)計(jì)質(zhì)量評(píng)估模型，開發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。

2、數(shù)據(jù)庫(kù)采集

流行的有Sqoop和ETL，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和Oracle 也依然充當(dāng)著許多企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式。當(dāng)然了，目前對(duì)于開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數(shù)據(jù)集成內(nèi)容，可實(shí)現(xiàn)hdfs，hbase和主流Nosq數(shù)據(jù)庫(kù)之間的數(shù)據(jù)同步和集成。

3、大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

主要完成對(duì)已接收數(shù)據(jù)的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽?。阂颢@取的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類型，數(shù)據(jù)抽取過(guò)程可以幫助我們將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或者便于處理的構(gòu)型，以達(dá)到快速分析處理的目的。

2)清洗：對(duì)于大數(shù)據(jù)，并不全是有價(jià)值的，有些數(shù)據(jù)并不是我們所關(guān)心的內(nèi)容，而另一些數(shù)據(jù)則是完全錯(cuò)誤的干擾項(xiàng)，因此要對(duì)數(shù)據(jù)通過(guò)過(guò)濾“去噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)。