3.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理的主要目的是將采集到的數(shù)據(jù)用內(nèi)存存儲(chǔ)起來(lái)，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，并進(jìn)行管理和調(diào)用。大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)有哪些？大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)涵蓋了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、應(yīng)用等多項(xiàng)技術(shù)，按照大數(shù)據(jù)的處理流程，可以分為大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、大數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)展示等。

使用大數(shù)據(jù)技術(shù)需要強(qiáng)大的計(jì)算能力和大量的存儲(chǔ)空間，因此需要一定的硬件配置來(lái)支持大數(shù)據(jù)處理。以下是一些常見(jiàn)的配置要求:CPU:建議使用多核處理器，如IntelXeon或AMDOpteron，最好是高頻核。內(nèi)存:至少需要16GB內(nèi)存，建議使用ECC(Errorcorrectingcode)內(nèi)存，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

網(wǎng)絡(luò):使用高速網(wǎng)絡(luò)連接，如千兆以太網(wǎng)或更高速的網(wǎng)絡(luò)連接，以便快速傳輸數(shù)據(jù)。GPU:如果需要人工智能中的深度學(xué)習(xí)或者大數(shù)據(jù)處理，需要使用具有大規(guī)模并行計(jì)算能力的顯卡，比如英偉達(dá)的Tesla系列或者AMD的RadeonInstinct系列。綜上所述，一臺(tái)電腦配備高性能CPU、大容量ECC內(nèi)存、高速SSD硬盤(pán)、高速網(wǎng)絡(luò)連接、支持大規(guī)模并行計(jì)算的GPU，就能滿足大數(shù)據(jù)處理的需求。

大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)涵蓋了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、應(yīng)用等多個(gè)方面。按照大數(shù)據(jù)的處理流程，可以分為大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、大數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)展示等。1.大數(shù)據(jù)采集技術(shù)大數(shù)據(jù)采集技術(shù)是指通過(guò)RFID數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等獲取各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)。

2.大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)主要是指對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、提取、清洗、填充、平滑、合并、歸一化、檢查一致性等操作。由于獲得的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類型，數(shù)據(jù)抽取的主要目的是將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或易于處理的結(jié)構(gòu)，從而達(dá)到快速分析和處理的目的。3.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理的主要目的是將采集到的數(shù)據(jù)用內(nèi)存存儲(chǔ)起來(lái)，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，并進(jìn)行管理和調(diào)用。

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)、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)算和可視化。1.數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理:FlumeNG實(shí)時(shí)日志采集系統(tǒng)支持在日志系統(tǒng)中定制各種數(shù)據(jù)發(fā)送方進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；Zookeeper是一個(gè)分布式開(kāi)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(chǔ):Hadoop作為開(kāi)源框架，是專門(mén)為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)的，HDFS作為其核心存儲(chǔ)引擎，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

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)集的并行計(jì)算。4.數(shù)據(jù)查詢分析:Hive的核心工作是將SQL語(yǔ)句翻譯成MR程序，可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表中，并提供HQL(HiveSQL)查詢功能。Spark支持內(nèi)存分布式數(shù)據(jù)集，不僅可以提供交互式查詢，還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。