三。存儲-3/Da 數(shù)據(jù)可以抽象地分為Da 數(shù)據(jù) 存儲和Da數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)大技術(shù)支持元素大數(shù)據(jù)大技術(shù)支持元素:分布式處理技術(shù)、云，大數(shù)據(jù)有哪些技術(shù)大數(shù)據(jù)加工關(guān)鍵-3/一般包括:大數(shù)據(jù)收購，和管理，大數(shù)據(jù)分析與挖掘，大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索，大數(shù)據(jù)可視化，大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

Da數(shù)據(jù)-3/的系統(tǒng)龐大而復(fù)雜，基本的技術(shù)包含數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)預(yù)處理和分發(fā)。1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理:FlumeNG實(shí)時日志采集系統(tǒng)，支持日志系統(tǒng)中各種類型的定制。數(shù)據(jù)發(fā)件人用于收款數(shù)據(jù)；Zookeeper是一個分布式、開源的分布式應(yīng)用協(xié)調(diào)服務(wù)，提供數(shù)據(jù)同步服務(wù)。2.-2存儲

3.數(shù)據(jù)清洗:MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計(jì)算。4.數(shù)據(jù)查詢分析:Hive的核心工作是將SQL語句翻譯成MR程序，可以翻譯結(jié)構(gòu)化-2。Spark啟用了內(nèi)存分配數(shù)據(jù) set，不僅可以提供交互式查詢，還可以優(yōu)化迭代工作量。

首先要了解Java語言和Linux操作系統(tǒng)，這是學(xué)習(xí)Da 數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)順序不分先后。Big 數(shù)據(jù)Java:只知道一些基礎(chǔ)知識。大數(shù)據(jù)不需要深Java 技術(shù)。學(xué)習(xí)javaSE相當(dāng)于學(xué)習(xí)big 數(shù)據(jù) foundation。Linux:因?yàn)橄嚓P(guān)的軟件都是在Linux上運(yùn)行的，所以要更牢固的學(xué)習(xí)Linux。學(xué)好Linux對你快速掌握Linux會有很大的幫助。可以讓你更好的了解hadoop、hive、hbase、spark等大型數(shù)據(jù)軟件的運(yùn)行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，可以少踩很多坑，學(xué)習(xí)shell理解腳本，更容易理解和配置大型數(shù)據(jù)集群。

Big數(shù)據(jù)Big Three技術(shù)支持元素:分布式處理技術(shù)、Cloud 技術(shù)、存儲。1.分布式處理技術(shù)分布式處理系統(tǒng)可以通過通信網(wǎng)絡(luò)將多臺不同地點(diǎn)或不同功能或不同數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)連接起來，在控制系統(tǒng)的統(tǒng)一管理和控制下，協(xié)調(diào)地完成信息處理任務(wù)。比如Hadoop。2.cloud技術(shù)Big數(shù)據(jù)經(jīng)常與云計(jì)算聯(lián)系在一起，因?yàn)閷?shí)時大規(guī)模數(shù)據(jù) set分析需要一個分布式處理框架，將工作分配到幾十臺、幾百臺甚至上萬臺計(jì)算機(jī)上。

三。存儲-3/Da 數(shù)據(jù)可以抽象地分為Da 數(shù)據(jù) 存儲和Da數(shù)據(jù)分析。第一個層次是理論，理論是認(rèn)知的必由之路，是被廣泛認(rèn)知和傳播的基線。在這里，我們可以從Da 數(shù)據(jù)的特征定義來理解它的整體描述和表征。從對Da 數(shù)據(jù)的價(jià)值討論中，深入分析了Da 數(shù)據(jù)的珍貴性。了解Da 數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢；從數(shù)據(jù)這個特殊而重要的視角來考察人與數(shù)據(jù)之間的長期博弈。