大数据技术基础了解哪些

大数据是指体量巨大且难以处理的数据集合。大数据技术基础包括：分布式计算框架（如 hadoop、spark）、大数据存储（如 hdfs、hive）、大数据分析（如 pig、hiveql）、nosql 数据库（如 mongodb、cassandra）、数据处理工具（如 mapreduce、spark streaming）、大数据可视化（如 tableau、power bi）和相关生态系统（如apache flink、kafka、zookeeper）。

大数据技术基础了解

什么是大数据？

大数据是指海量、高速、多样化和高价值的数据集合，其体量大到传统的数据处理工具无法有效处理。

大数据技术基础

要了解大数据技术，需要掌握以下基础知识：

1. 分布式计算框架

• hadoop：一种开源分布式框架，用于处理海量数据。
• spark：一种快速且通用的分布式计算引擎，用于处理大数据和机器学习。

2. 大数据存储

• hdfs（hadoop分布式文件系统）：一种分布式文件系统，用于存储海量非结构化数据。
• hive：一种基于hadoop的仓库系统，用于处理结构化数据。

3. 大数据分析

• Pig：一种大数据处理语言，用于编写数据处理脚本。
• hiveQL：一种sql方言，用于查询存储在hive中的数据。

4. nosql数据库

• mongodb：一种文档型非关系型数据库，用于存储半结构化数据。
• Cassandra：一种列式非关系型数据库，用于存储大规模数据。

5. 数据处理工具

• mapreduce：一种分布式数据处理模型，用于处理海量数据。
• spark Streaming：一种实时数据处理引擎，用于处理流式数据。

6. 大数据可视化

• Tableau：一种可视化工具，用于探索和呈现大数据。
• Power BI：一种microsoft工具，用于创建交互式数据报表。

7. 大数据生态系统

• apache flink：一种流处理引擎，用于实时处理流式数据。
• apache kafka：一种分布式消息系统，用于传输大数据。
• apache zookeeper：一种分布式协调服务，用于协调大数据分布式系统。