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large 數(shù)據(jù)技術龐大復雜，基礎技術包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、分布式存儲、NoSQL 數(shù)據(jù)庫、。大型數(shù)據(jù)主要技術組件:Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark、Storm、Flink等。大數(shù)據(jù)技術包括數(shù)據(jù)收購，數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化，-1。

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Large 數(shù)據(jù)技術包括數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)接入，基礎設施，數(shù)據(jù)處理，統(tǒng)計分析，數(shù)據(jù)。根據(jù)MapReduce生成的數(shù)據(jù)的應用系統(tǒng)分類，數(shù)據(jù)的集合主要來自四個來源:管理信息系統(tǒng)、Web信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)和科學實驗系統(tǒng)。2.數(shù)據(jù)存取:大額的存取數(shù)據(jù)采用不同的技術路線，大致可以分為三類。

第二類主要面對半結構化和非結構化數(shù)據(jù)。第三類面對的是結構化和非結構化混合的大數(shù)據(jù)。3.基礎設施:云存儲、分布式文件存儲等。4.數(shù)據(jù)處理:對于收集到的不同數(shù)據(jù)集合，可能會有不同的結構和模式，比如文件、XML樹、關系表等。，表現(xiàn)出數(shù)據(jù)的異質性。對于多個異構數(shù)據(jù)集，需要進一步的集成處理或整合處理。從不同的數(shù)據(jù)集合中收集、整理、清理和轉換數(shù)據(jù)集合后，生成新的數(shù)據(jù)集合。