學(xué)大數(shù)據(jù) 技術(shù)，有什么要求？想問一下數(shù)據(jù)你想要什么技術(shù)大數(shù)據(jù)-1/它是新一代的革命信息，其本質(zhì)是數(shù)據(jù)。企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)人才的第一要求必須是優(yōu)秀技術(shù)實(shí)力，加工的四大流程數(shù)據(jù)加工的四大流程:1，數(shù)據(jù)集合:集合數(shù)據(jù)，包含結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和2，數(shù)據(jù)儲(chǔ)存:將收集的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在可靠的數(shù)據(jù)倉庫中以便更好的管理數(shù)據(jù)；3.數(shù)據(jù)加工:對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化，以便從中獲取有用的信息；4.數(shù)據(jù)分析:使用big 數(shù)據(jù)分析工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，以便找到有用的信息和規(guī)律。

人工智能數(shù)據(jù)采集是指人工智能領(lǐng)域中，在一定的既定標(biāo)準(zhǔn)下，采集和測量數(shù)據(jù) sum信息，并輸出/collection的有序集合的過程。奧鵬提供的數(shù)據(jù) acquisition服務(wù)推動(dòng)了大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)。【導(dǎo)讀】說到大數(shù)據(jù)，大家都不陌生，是高薪的代名詞。所以很多零基礎(chǔ)跨行業(yè)的小伙伴都想進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，那么工程師學(xué)什么呢？

為了幫助大家更好地融入工作，邊肖整理了以下幾點(diǎn)，希望對(duì)大家有所幫助。1.Big數(shù)據(jù)Big Collection數(shù)據(jù)Collection，即各種來源的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化海量的集合數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫集合:Sqoop和ETL比較流行，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle仍然作為很多企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式。當(dāng)然，對(duì)于開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數(shù)據(jù) integration內(nèi)容，可以實(shí)現(xiàn)hdfs、hbase和主流Nosq 數(shù)據(jù) library的同步和集成。

Da數(shù)據(jù)-1/的系統(tǒng)龐大而復(fù)雜，基本的技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和分布式存儲(chǔ)。1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理:FlumeNG實(shí)時(shí)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(gè)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.數(shù)據(jù)存儲(chǔ):Hadoop作為一個(gè)開源框架，是專門為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)的，HDFS作為其核心存儲(chǔ)引擎，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

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-0。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。