3.數(shù)據(jù)清洗:MapReduce作為Hadoop的查詢(xún)引擎，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計(jì)算。4.數(shù)據(jù)查詢(xún)分析:Hive的核心工作是將SQL語(yǔ)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(xún)，還可以?xún)?yōu)化迭代工作量。

large 數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種海量types數(shù)據(jù)中快速獲取有價(jià)值信息的能力。適合大型數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理(MPP) 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)礦用電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)等。大數(shù)據(jù)有以下四個(gè)特點(diǎn):第一，數(shù)據(jù)巨大。比如人類(lèi)生產(chǎn)的所有印刷品的量數(shù)據(jù)只有200PB。典型的個(gè)人電腦硬盤(pán)容量在TB量級(jí)，而一些大型企業(yè)的數(shù)據(jù)容量接近EB量級(jí)。

目前數(shù)據(jù)的類(lèi)型不僅僅是文字，還有圖片、視頻、音頻、地理信息等等。個(gè)性化數(shù)據(jù)占絕對(duì)多數(shù)。第三，處理速度快。數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，從各類(lèi)數(shù)據(jù)中可以快速獲取高價(jià)值信息。第四，價(jià)值密度低。以視頻為例。一個(gè)小時(shí)的視頻在持續(xù)測(cè)試過(guò)程中可能只有一兩秒有用數(shù)據(jù)的。

Da 數(shù)據(jù)技術(shù)在當(dāng)今信息時(shí)代有著廣闊的就業(yè)前景。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個(gè)行業(yè)發(fā)揮著重要的作用。以下是Da 數(shù)據(jù) Technology的一些就業(yè)前景:1。數(shù)據(jù)分析師:Da 數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助企業(yè)收集、存儲(chǔ)和加工-0 數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)工程師:大數(shù)據(jù)技術(shù)需要專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)建筑設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)大規(guī)模的建設(shè)和維護(hù)。包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)流水線和數(shù)據(jù) 集成等。，確保數(shù)據(jù)可靠高效。

Da 數(shù)據(jù)又稱(chēng)龐大數(shù)據(jù)、海量 數(shù)據(jù)，由數(shù)量眾多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類(lèi)型多樣的?；谠朴?jì)算的數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用模式，通過(guò)數(shù)據(jù)共享和交叉復(fù)用形成的智力資源和知識(shí)服務(wù)能力?！癉a 數(shù)據(jù)”是一種高增長(zhǎng)率、多樣化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式，以具備更強(qiáng)的決策、洞察發(fā)現(xiàn)和流程優(yōu)化能力。換句話說(shuō)，Da 數(shù)據(jù)就是利用數(shù)據(jù)分析的技術(shù)，對(duì)冗雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，快速篩選出有價(jià)值的信息。

根據(jù)百度的數(shù)據(jù)，其新首頁(yè)導(dǎo)航每天需要提供數(shù)據(jù)超過(guò)1.5PB(1PB1024TB)，這些數(shù)據(jù)如果打印出來(lái)將超過(guò)5000億張A4紙。經(jīng)證實(shí)，到目前為止，人類(lèi)生產(chǎn)的所有印刷品的數(shù)據(jù)的量只有200PB。第二，數(shù)據(jù)有各種類(lèi)型。目前數(shù)據(jù)的類(lèi)型不僅僅是文字，還有圖片、視頻、音頻、地理信息等等。個(gè)性化數(shù)據(jù)占絕對(duì)多數(shù)。第三，處理速度快。