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大数据是指无法在轴承时间范围内使用常规软件工具捕获，管理和处理的数据集。它的4个基本特征是：
1.需要分析和处理数据量，结核病，PB甚至EB数据数据。
2.需要快速响应，快速的市场变化，并需要及时快速快速响应。在性能方面，数据的分析也应是快速和更高的要求。
3.数据多样性：不同的数据源，越来越多的非结构化数据，需要清理，分类，筛选等，并成为结构数据。
4.低值密度。由于数据收集不足，数据示例不完整，数据可能不连续等。
简单地说，从大数据的生命周期的角度来看，只有四个方面：大数据收集，大数据预处理，大数据存储和大数据分析。
1.大数据收集
大数据收集，即各种来源的结构化和非结构化数据。
数据库集合：SQOOP和ETL很受欢迎。传统的关系数据库MySQL和Oracle也充当许多公司的数据存储方法。当然，目前，开源水壶和Talend本身还整合了大数据集成内容，这些内容可以实现数据同步和HDFS，HBASE和MAINSTREAM NOSQ之间的集成数据库。
网络数据采集：一种使用网络爬网或网站打开API，从网页中获取非结构性或半结构数据的数据收集方法，并将其均匀地构造到本地数据中。
文件采集：包括实时文件收集和处理技术水槽，基于麋鹿的日志收集和增量集合等。
2.大数据预处理
大数据预处处理是指在数据分析通过数据分析执行数据分析之前进行的一系列操作，例如“清洁，填充，平滑，合并，规格，一致性检查”。它旨在改善数据品质为以后的分析奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清洁，数据集成，数据转换和数据。
数据清洁：指使用诸如ETL之类的清洁工具来处理省略的数据（缺乏兴趣），噪声数据（数据中的数据或偏离期望的数据）以及数据不一致。
数据集成：引用不同数据源中的数据，并将其存储在统一的数据库中。存储方法着重于解决三个问题：模式匹配，数据冗余，数据冲突检测和处理。
数据转换：处理绘制数据中的不一致之处。它还包含数据清洁的工作，即根据业务规则清洁异常数据，以确保后续分析结果的准确性。
数据标准：根据最大程度地维护数据的原始数据，简化了数据量以获得较小数据集的操作，包括：数据聚会收集，维度法规，数据压缩，数值规则，数字规则，概念分层等
3.大数据存储
大数据存储是指以内存和数据库形式收集的存储过程，包括三个典型路线：
1.基于MPP体系结构的新数据库群集
通过多种大数据处理技术，例如存储和粗细颗粒索引，采用共享的无架构，并结合MPP体系结构的有效分布式计算模式，重点是行业大数据的数据存储方法。低成本，高性能，高可扩展性等，并广泛用于公司分析领域。
与传统数据库相比，其基于MPP产品的PB级数据分析功能具有显着优势。自然，MPP数据库也已成为企业中新一代数据仓库的最佳选择。
2.基于Hadoop的技术扩展和包装
基于Hadoop的技术扩展和包装是数据和方案，对于传统的关系数据库（非结构性数据的存储和计算）很难处理，并使用Hadoop开源和相关特征的优势（处理非结构性，结构性，良好半结构数据，复杂的ETL过程，复杂的数据挖掘和计算模型等），该过程得出了相关的大数据技术的过程。
随着技术进步，其应用程序方案也将逐渐扩展。目前，最典型的应用程序方案：扩展和包装Hadoop，以支持Internet大数据存储和分析的支持，其中涉及数十种NOSQL技术。
3.大数据全部 - 一台机器
这是一款用于大数据分析和处理的柔软，硬件包装的产品。它由一组集成服务器，存储设备，操作系统，数据库管理系统和软件组成，这些软件是预先安装和优化用于数据查询，处理处理的软件。，分析，具有良好的稳定性和垂直可扩展性。
第四，大数据分析和采矿
从视觉分析的各个方面，数据挖掘算法，预测分析，语义引擎，数据质量管理等，“提取，精炼和分析”的过程。
1.视觉分析
视觉分析是指借助图形方式进行清除和有效传达和通信信息的分析方法。它主要用于大规模数据关联分析，即在视觉数据分析的帮助下分析分散的异质数据的过程平台，制作完整的分析图。
它具有简单，清晰，直观且易于接受的特征。
2.数据挖掘算法
数据挖掘算法，即，通过创建数据挖掘模型，对数据分析方法进行了测试和计算。它是大数据分析的理论核心。
数据挖掘算法是多种多样的，不同的算法将根据不同的数据类型和格式显示不同的数据特征。对于特定类型和趋势，并使用分析结果来定义发掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于应用程序。在整个数据集中以提取可行模式和详细统计信息。
3.预测分析
预测分析是大数据分析最重要的应用领域之一。通过结合各种高级分析功能（特殊统计分析，预测性建模，数据挖掘，文本分析，物理分析，优化，实际时间分数，机器学习等）。
帮助用户在结构化和非结构化数据中分析趋势，模式和关系，并使用这些指标预测未来事件并为采取措施提供基础。
4.语义引擎
语义引擎是指在现有数据中添加语义的操作以改善用户互联网搜索体验。
5.数据质量管理
指每个阶段可能会触发的各种数据质量问题（计划，获取，存储，共享，维护，应用，消亡等），这些数据的整个生命周期）以及执行操作，测量，监视，预警和其他操作，以改善DataA系列质量管理活动。
以上是一个很大的方面。具体而言，有许多大数据的框架技术。这里是其中的一些：
文件存储：Hadoop HDFS，Tachyon，KFS
离线计算：Hadoop MapReduce，火花
流和实时计算：风暴，Strk流媒体，S4，苍鹭
K-V，NOSQL数据库：HBASE，REDIS，MONGODB
资源管理：纱线，梅索斯
日志收集：水槽，抄写员，logstash，kibana
消息系统：Kafka，Stormmq，Zeromq，RabbitMQ
查询分析：Hive，Impala，Pig，Presto，Phoenix，Sparksql，钻头，Flink，Kylin，Druid，Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理和监视：Ambari，Ganglia，Nagios，Cloudera经理
数据挖掘，机器学习：Mahout，Spark mllib
数据同步：SQOOP
任务计划：Oozie
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大数据整体上分为四个特征
首先，很多。
测量设备的PB级别并存储更多内容。
第二，高速。
大数据需要在速度和分析速度上及时快速。确保更多的人在短时间内接收信息。
第三，多样。
数据的来源是在各种渠道上获得的，包括文本数据，图片数据，视频数据等。
第四，价值。
大数据不仅具有其自己的信息值，而且具有商业价值。BIG数据还分为：结构化，半结构，非结构化。从结构上讲，数据库是一个数据库，它是该数据库的逻辑表达和实现。两个维度表。未结构的，即数据结构是不规则或不完整的，并且没有预定义的数据模型。人类生成的大多数数据都是非结构性数据。
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