數(shù)據(jù)存儲(chǔ):公司需要存儲(chǔ)將通過(guò)大數(shù)據(jù)架構(gòu)處理的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源:所有的大數(shù)據(jù)架構(gòu)都是從源代碼開始的，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的架構(gòu)有哪些？首先給出了一個(gè)通用的大數(shù)據(jù)處理框架，主要分為以下幾個(gè)方面:數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)查詢分析和數(shù)據(jù)可視化，如何正確建立大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如何正確建立大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)各行各業(yè)的大數(shù)據(jù)企業(yè)都提供了潛力。

首先，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)是java、python、R語(yǔ)言的基礎(chǔ)。1)1)Java可以學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)到什么程度？Java需要學(xué)習(xí)javaSE。Javaweb，javaee不是用于大數(shù)據(jù)的。你可以通過(guò)學(xué)習(xí)javase來(lái)了解hadoop框架。2)python最容易學(xué)，難易程度:pythonjavaScala。python不是比java更直觀易懂嗎，因?yàn)閷W(xué)了python還是要學(xué)java。一旦學(xué)了java，再學(xué)python就很簡(jiǎn)單了，一周就能學(xué)會(huì)Python。

作者:張力兵，如需轉(zhuǎn)載，請(qǐng)聯(lián)系華章科技。在當(dāng)前數(shù)據(jù)激增的傳統(tǒng)時(shí)代，不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。如何有效地處理這些不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，成為目前大多數(shù)公司面臨的問(wèn)題。隨著雅虎對(duì)Hadoop的開源，越來(lái)越多的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)開始涌入人們的視線。比如現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理引擎ApacheSpark，已經(jīng)基本取代MapReduce成為當(dāng)前大數(shù)據(jù)處理的標(biāo)準(zhǔn)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大而復(fù)雜，基礎(chǔ)技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲(chǔ)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計(jì)算、可視化等技術(shù)類別和不同的技術(shù)層次。首先給出了一個(gè)通用的大數(shù)據(jù)處理框架，主要分為以下幾個(gè)方面:數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)查詢分析和數(shù)據(jù)可視化。一、數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理對(duì)于各種來(lái)源的數(shù)據(jù)，包括移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，這些海量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是分散的，也就是所謂的數(shù)據(jù)孤島。這個(gè)時(shí)候，這些數(shù)據(jù)就沒(méi)有意義了。數(shù)據(jù)采集就是將這些數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，將零散的數(shù)據(jù)整合在一起，進(jìn)行綜合分析。

數(shù)據(jù)源:所有的大數(shù)據(jù)架構(gòu)都是從源代碼開始的。這可以包括來(lái)自數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)、來(lái)自實(shí)時(shí)源(如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備)的數(shù)據(jù)以及從應(yīng)用程序生成的靜態(tài)文件(如Windows日志)。實(shí)時(shí)消息接收:如果有實(shí)時(shí)源，需要在架構(gòu)中構(gòu)建一種機(jī)制來(lái)接收數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ):公司需要存儲(chǔ)將通過(guò)大數(shù)據(jù)架構(gòu)處理的數(shù)據(jù)。一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)會(huì)存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)據(jù)湖中，這是一個(gè)大型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)，可以很容易地?cái)U(kuò)展。

這是因?yàn)榕幚砜梢杂脕?lái)有效處理大量數(shù)據(jù)，而實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)需要立即處理才能帶來(lái)價(jià)值。批處理涉及長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的作業(yè)，用于篩選、聚合和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以供分析。分析數(shù)據(jù)存儲(chǔ):待分析的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好后，需要放在一個(gè)地方，方便整個(gè)數(shù)據(jù)集的分析。分析數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的必要性是公司的所有數(shù)據(jù)都聚集在一個(gè)地方，所以它的分析會(huì)是全面的，優(yōu)化的是分析而不是交易。