大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。
1、数据收集:在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4种来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
2、数据存取:大数据的存去采用不同的技术路线,大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据,
3、基础架构:云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理:对于采集到的不同的数据集,可能存在不同的结构和模式,如文件、XML 树、关系表等,表现为数据的异构性。对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后,生成到一个新的数据集,为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。
5、统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
6、数据挖掘:目前,还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
7、模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。
8、结果呈现:云计算、标签云、关系图等。
大数据开发涉及到的关键技术:
大数据采集技术
大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
大数据预处理技术
大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。
大数据存储及管理技术
大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。
大数据处理技术
大数据的应用类型很多,主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理,而流处理则是直接处理。
大数据分析及挖掘技术
大数据处理的核心就是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。
大数据展示技术
在大数据时代下,数据井喷似地增长,分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析,而分析出的成果如果是密密麻麻的文字,那么就没有几个人能理解,所以我们就需要将数据可视化。
数据可视化技术主要指的是技术上较为高级的技术方法,这些技术方法通过表达、建模,以及对立体、表面、属性、动画的显示,对数据加以可视化解释。