大数据技术涉及数据量海量、多样、高速、高价值的”4v原则”，其生态圈包括hdfs、mapreduce、yarn、hive、hbase等组件。数据挖掘算法包括关联分析、聚类分析、分类算法和回归分析。机器学习技术分为监督学习、无监督学习和深度学习。其他相关技术还包括流处理、nosql数据库和数据可视化。
大数据技术口诀
一、4V原则
- Volume：海量数据，数据量巨大
- Variety：多样性数据，多类型、多格式
- Velocity：高速数据，实时生成和处理
- Value：高价值数据，包含有用信息
二、hadoop生态圈
- hdfs：分布式文件系统，存储海量数据
- mapreduce：数据并行处理框架，分布式计算
- yarn：资源管理系统，调度计算资源
- hive：数据仓库框架，查询和分析数据
- hbase：列式数据库，适合非结构化数据存储
三、数据挖掘算法
- 关联分析：发现数据项之间的关联关系
- 聚类分析：将数据分为相似组
- 分类算法：根据输入数据预测输出类别
- 回归分析：建立输入变量和输出变量之间的关系模型
四、机器学习技术
- 监督学习：利用标记数据训练模型，进行分类或回归
- 无监督学习：利用未标记数据发现模式或结构
- 深度学习：使用神经网络进行复杂的数据分析
五、其他相关技术
- 流处理：处理实时生成的数据
- nosql数据库：处理非结构化或半结构化数据
- 数据可视化：以图形化方式展示数据，方便分析和决策
