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大數(shù)據(jù)的技術(shù)支撐有哪些，物聯(lián)網(wǎng)的支撐技術(shù)有哪些

來源：整理時間：2023-05-21 12:48:58 編輯：智能門戶手機版

本文目錄一覽

1，物聯(lián)網(wǎng)的支撐技術(shù)有哪些
2，大數(shù)據(jù)都需要什么技術(shù)
3，常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些

1，物聯(lián)網(wǎng)的支撐技術(shù)有哪些

物聯(lián)網(wǎng)在不同領(lǐng)域需要技術(shù)不一樣，以下就我的行業(yè)（工業(yè)領(lǐng)域）做大概分析。物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領(lǐng)域主要用于生產(chǎn)執(zhí)行管理系統(tǒng)（MES），通過讓死物（生產(chǎn)設(shè)備）聯(lián)網(wǎng)，將各個部分的信息孤島連接（物料、倉儲、生產(chǎn)、計劃、訂單等），將數(shù)據(jù)經(jīng)過云端大數(shù)據(jù)分析呈現(xiàn)在手機端，使用戶做到統(tǒng)籌兼顧，實現(xiàn)柔性生產(chǎn)！其中涉及技術(shù)：數(shù)據(jù)采集：嵌入式系統(tǒng)、PLC、RFID、各種傳感器等等數(shù)據(jù)分析：服務(wù)器，后端程序員數(shù)據(jù)呈現(xiàn)：APP/PC，前端程序員總結(jié)：物聯(lián)網(wǎng)+云端+大數(shù)據(jù)+移動互聯(lián)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)了解更多可考慮我。

物聯(lián)網(wǎng)的支撐技術(shù)有哪些

2，大數(shù)據(jù)都需要什么技術(shù)

1、數(shù)據(jù)采集：ETL工具負責將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。2、數(shù)據(jù)存取：關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。3、基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲、分布式文件存儲等。4、數(shù)據(jù)處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。5、統(tǒng)計分析：假設(shè)檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。6、數(shù)據(jù)挖掘：分類（Classification）、估計（Estimation）、預(yù)測（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)7、模型預(yù)測：預(yù)測模型、機器學習、建模仿真。8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計算、標簽云、關(guān)系圖等。

大數(shù)據(jù)都需要什么技術(shù)

3，常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些

大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存取、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測、結(jié)果呈現(xiàn)。1、數(shù)據(jù)收集：在大數(shù)據(jù)的生命周期中，數(shù)據(jù)采集處于第一個環(huán)節(jié)。根據(jù)MapReduce產(chǎn)生數(shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)分類，大數(shù)據(jù)的采集主要有4種來源：管理信息系統(tǒng)、Web信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)、科學實驗系統(tǒng)。2、數(shù)據(jù)存?。捍髷?shù)據(jù)的存去采用不同的技術(shù)路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第2類主要面對的是半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第3類面對的是結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化混合的大數(shù)據(jù)，3、基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲、分布式文件存儲等。4、數(shù)據(jù)處理：對于采集到的不同的數(shù)據(jù)集，可能存在不同的結(jié)構(gòu)和模式，如文件、XML 樹、關(guān)系表等，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的異構(gòu)性。對多個異構(gòu)的數(shù)據(jù)集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)收集、整理、清洗、轉(zhuǎn)換后，生成到一個新的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)查詢和分析處理提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。5、統(tǒng)計分析：假設(shè)檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析(最優(yōu)尺度分析)、bootstrap技術(shù)等等。6、數(shù)據(jù)挖掘：目前，還需要改進已有數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術(shù)；開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。7、模型預(yù)測：預(yù)測模型、機器學習、建模仿真。8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計算、標簽云、關(guān)系圖等。

現(xiàn)在學西點技術(shù)挺好的。1、西點師社會需求量大。目前，中國西點精英人才稀缺，從業(yè)人員約百萬，但優(yōu)秀烘焙技術(shù)人才仍比較少。2、西點行業(yè)人才緊缺。不少企業(yè)嘗試邀請專業(yè)西點師入企帶薪培訓，但這樣的方式也遠遠不能滿足用人需求，且抬高了用人成本，而所取成效卻微乎其微。業(yè)內(nèi)人士認為，要真正解決企業(yè)的人才需求，應(yīng)該更多地依靠專業(yè)的職業(yè)培訓機構(gòu)力量。3、西點行業(yè)好就業(yè)。由于社會需求量大，而專業(yè)的西點烘焙師又供不應(yīng)求，所以西點專業(yè)就業(yè)前景十分樂觀，完全不用擔心找不到好工作。4、就業(yè)快、創(chuàng)業(yè)容易。西點是投資少，風險小的行業(yè)，是創(chuàng)業(yè)投資不錯的一個選擇。學技術(shù)，可以選擇學廚師技術(shù)，好就業(yè)，從事餐飲行業(yè)，有很好的發(fā)展前景，現(xiàn)在廚師工資高，待遇好，女生可以學西點，男生可以學西餐，中餐廚師都可以，到專業(yè)烹飪學校學習，都是實操教學，畢業(yè)后推薦到名企就業(yè)，技能加學歷。

必備的：

一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)階段大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)階段需掌握的技術(shù)有：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎(chǔ)、Oracle基礎(chǔ)、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。二、大數(shù)據(jù)存儲階段大數(shù)據(jù)存儲階段需掌握的技術(shù)有：hbase、hive、sqoop等。三、大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段需掌握的技術(shù)有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。四、大數(shù)據(jù)實時計算階段大數(shù)據(jù)實時計算階段需掌握的技術(shù)有：Mahout、Spark、storm。五、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段需掌握的技術(shù)有：Python、Scala。六、大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段需掌握的技術(shù)有：實操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術(shù)實戰(zhàn)應(yīng)用。

常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些