批處理是先存儲后處理，流處理是直接處理。Da 數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)Da 數(shù)據(jù)加工的核心是分析Da 數(shù)據(jù)。只有通過分析，才能獲得大量智能的、深入的、有價值的信息。在數(shù)據(jù)展技時代，數(shù)據(jù)如井噴般增長。分析師對這些巨大的數(shù)據(jù)，進(jìn)行總結(jié)分析，如果分析出來的結(jié)果是密密麻麻的話，很少有人能做到。

large 數(shù)據(jù)關(guān)鍵處理技術(shù)一般有:large -2采集large數(shù)據(jù)預(yù)處理、large數(shù)據(jù)存儲與管理。-2/檢索，大數(shù)據(jù)可視化，大數(shù)據(jù)應(yīng)用，大數(shù)據(jù)安全等。).1.大數(shù)據(jù) 采集技術(shù)數(shù)據(jù)指通過RFID 數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交互。半結(jié)構(gòu)化(或弱結(jié)構(gòu)化)和非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)知識服務(wù)模型的基礎(chǔ)。

1)抽取:由于獲得的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類型，因此數(shù)據(jù)的抽取過程可以幫助我們將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或易于處理的配置，從而達(dá)到快速分析處理的目的。2)清洗:對于大號數(shù)據(jù)，并不是所有的都有價值。有些數(shù)據(jù)不是我們關(guān)心的，有些數(shù)據(jù)則完全是錯誤的干擾項，應(yīng)該通過數(shù)據(jù)。三。大數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù)大數(shù)據(jù)存儲與管理需要存儲采集到達(dá)數(shù)據(jù)并建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。

Da 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、-2。1.數(shù)據(jù) 采集及預(yù)處理:FlumeNG實時日志采集系統(tǒng)，支持在日志系統(tǒng)數(shù)據(jù) Sender中定制各種類型進(jìn)行采集數(shù)據(jù)；Zookeeper是一個分布式、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:Hadoop作為一個開源框架，是專門為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計的，HDFS作為其核心存儲引擎，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)存儲。

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-2。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。

Traditional-2采集Method可適用于大數(shù)據(jù) 采集，但需要結(jié)合新技術(shù)手段進(jìn)行升級優(yōu)化。下面舉個例子:傳統(tǒng)的數(shù)據(jù) 采集方法是通過問卷、訪談、觀察、文獻(xiàn)等方式進(jìn)行的。這些方法可以側(cè)重于深入了解用戶的需求和行為，但采集效率較低，覆蓋面較窄。在數(shù)據(jù)的時代，可以結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、機器學(xué)習(xí)算法數(shù)據(jù) 采集等新技術(shù)。比如可以通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取用戶在社交媒體、電子商務(wù)網(wǎng)站等網(wǎng)站上的數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)海量采集和數(shù)據(jù)的快速采集和分析。

在數(shù)據(jù)時代，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數(shù)據(jù)分析平臺可以用于數(shù)據(jù)/和分析。比如可以利用社交媒體平臺上的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以得出更加客觀全面的數(shù)據(jù)結(jié)論。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù) 采集方法還包括實驗室實驗、調(diào)查研究，但這些方法需要大量的時間和精力，不適合大規(guī)模數(shù)據(jù) /和分析。在數(shù)據(jù)的時代，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和傳感器可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù) 采集。

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的發(fā)展，越來越多的企業(yè)用大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐自己的業(yè)務(wù)發(fā)展。數(shù)據(jù) 采集作為數(shù)據(jù)的起點，是企業(yè)主動獲取數(shù)據(jù)的重要手段。數(shù)據(jù) 采集的多樣性和全面性直接影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量。企業(yè)獲取數(shù)據(jù)的渠道分為內(nèi)部渠道和外部渠道。內(nèi)部渠道包括自己的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，如電子商務(wù)系統(tǒng)、門戶網(wǎng)站、門戶論壇等。外部渠道包括數(shù)據(jù)由爬蟲系統(tǒng)抓取，數(shù)據(jù)三方合作平臺，數(shù)據(jù)公眾社交平臺等。

下面簡單介紹一下常用的數(shù)據(jù) 采集工具。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 采集工具，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析原語數(shù)據(jù)所占比重較大，大部分經(jīng)過預(yù)處理后入庫數(shù)據(jù)用于進(jìn)一步多維分析和數(shù)據(jù)挖掘。常用的數(shù)據(jù) 采集工具有:1ApacheFlume支持離線和實時數(shù)據(jù) import，是數(shù)據(jù)集成的主要工具，2 Apache Qoop主要使用JDBC等工具將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的文件系統(tǒng)連接起來。通過配置文件配置雙向連接信息后，通過命令完成數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出。