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-1。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。

1，數(shù)據(jù) Collection對于任何數(shù)據(jù)分析來說，第一件事就是數(shù)據(jù) collection，所以數(shù)據(jù)分析軟件的第一個技能就是。這個東西可以快速而廣泛地收集數(shù)據(jù)分布在互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)和一些移動客戶端中的數(shù)據(jù)然后在這個東西的數(shù)據(jù) library或者數(shù)據(jù) market附近構(gòu)造，為聯(lián)系分析處理和數(shù)據(jù) mining提供基礎(chǔ)。

da 數(shù)據(jù)可以簡單的理解為:da 數(shù)據(jù)是一個體量特別大的集合，數(shù)據(jù)是一個品類特別大的集合，是數(shù)據(jù)是這樣的集合。Da 數(shù)據(jù) 技術(shù)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、分布式存儲和NOSQL/123。給出了數(shù)據(jù)的一個通用處理框架，主要分為以下幾個方面:數(shù)據(jù)采集預(yù)處理，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)。

3，大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)1。分布式存儲系統(tǒng)(HDFS)。2.MapReduce分布式計算框架。3.紗線資源管理平臺。4.Sqoop 數(shù)據(jù)遷移工具。5.Mahout 數(shù)據(jù)挖掘算法庫。6.HBase分布式數(shù)據(jù) library。7.Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)。8.Hive 數(shù)據(jù)基于Hadoop的倉庫。9.水槽日志收集工具。

簡單來說，根據(jù)永紅科技的技術(shù)，有四個方面，實際上代表了一些通用大數(shù)據(jù)bottom技術(shù):z suite具有高性能大數(shù)據(jù)分析能力，she ZSuite主要通過下面的core數(shù)據(jù)支持PB級大

這個技術(shù)大大減少了數(shù)據(jù)的移動，減少了通信負(fù)擔(dān)，保證了高性能數(shù)據(jù)分析。并行計算(MPPComputing)ZSuite是一個基于MPP架構(gòu)的商業(yè)智能平臺。它可以將計算分布到多個計算節(jié)點，然后在指定節(jié)點匯總并輸出計算結(jié)果。ZSuite可以充分利用各種計算和存儲資源，無論是服務(wù)器還是普通PC，她對網(wǎng)絡(luò)條件沒有嚴(yán)格要求。

cloud skills數(shù)據(jù)經(jīng)常與云計算聯(lián)系在一起，因為實時大規(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算機(jī)上?？梢哉f云計算在工業(yè)革命時期扮演了發(fā)動機(jī)的角色，而大數(shù)據(jù)則是電。數(shù)據(jù)所需的云技能，如虛擬化技能、分布式處理技能、海量存儲和管理技能、NoSQL、實時流數(shù)據(jù)處理、智能解析技能(類似于模式識別和自然語言理解)等。

以Hadoop為例。大存儲技巧數(shù)據(jù)可以抽象地分為大數(shù)據(jù)存儲和大數(shù)據(jù)分析，它們之間的關(guān)系是:大數(shù)據(jù)存儲意在支持大數(shù)據(jù)，至今還是兩個世界的計算機(jī)技能領(lǐng)域:Da 數(shù)據(jù) Storage致力于開發(fā)一個可以擴(kuò)展到PB甚至EB數(shù)據(jù)；大型數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在最短的時間內(nèi)處理大量不同類型的數(shù)據(jù)集合。知覺技能的獲得數(shù)據(jù)與知覺技能的發(fā)展密切相關(guān)。