1.可視化Da數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)可視化分析，哪個平臺比較好？數(shù)據(jù)加工和分析:大數(shù)據(jù)技術(shù)需要加工和分析巨大數(shù)據(jù)套，它整合了BI定義的各個階段，對各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫與平臺-3 分析進行加工、挖掘和處理，滿足所有用戶的各種-3 分析應用需求，如大數(shù)據(jù) 分析、可視化-2/。

數(shù)據(jù)技術(shù)的體系包括以下幾個方面:數(shù)據(jù)采集和存儲:大數(shù)據(jù)技術(shù)的首要任務(wù)是收集和存儲大量的數(shù)據(jù)。這包括從各種來源獲取，例如傳感器、日志文件、社交媒體和互聯(lián)網(wǎng)。同時，還要選擇合適的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，如分布式文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)萊克、NoSQL 數(shù)據(jù)庫等。，來容納和管理海量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)加工和分析:大數(shù)據(jù)技術(shù)需要加工和分析巨大數(shù)據(jù)套。這包括數(shù)據(jù)清洗、改造、整合等。數(shù)據(jù)預處理過程，和-3分析和挖掘技術(shù)的應用，例如統(tǒng)計分析和機器學習。

數(shù)據(jù) 可視化交互:Big 數(shù)據(jù)技術(shù)需要結(jié)合數(shù)據(jù) 可視化并提供交互界面以便用戶直觀了解和探索/12345。數(shù)據(jù) 可視化您可以用各種圖表、圖形和儀表盤來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)以幫助用戶發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢并進行實時數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)安全與隱私:大數(shù)據(jù)技術(shù)需要關(guān)注數(shù)據(jù)安全與隱私保護。這包括數(shù)據(jù)的加密、訪問控制和身份認證技術(shù)，以確保數(shù)據(jù)的機密性、完整性和可用性。

1，Da數(shù)據(jù)Acquisition Da數(shù)據(jù)Acquisition，即各種來源的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化質(zhì)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仍然作為數(shù)據(jù)很多企業(yè)的存儲方式。當然，目前對于開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數(shù)據(jù) integration內(nèi)容，可以實現(xiàn)hdfs、hbase和主流Nosq 數(shù)據(jù) libraries的同步和集成。

文件收集:包括實時文件收集和處理技術(shù)flume、日志收集和基于ELK的增量收集等。二。Large 數(shù)據(jù)預處理large 數(shù)據(jù)預處理是指在數(shù)據(jù) 分析之前，先對采集到的原始數(shù)據(jù)進行處理，比如”。數(shù)據(jù)預處理主要包括四個部分:數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)整合，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，數(shù)據(jù)協(xié)議。