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外行人看大数据 大数据处理的关键技术

大数据技术,从本质上讲是从类型各异、内容庞大的数据中快速获得有价值信息的技术。目前,随着大数据领域被广泛关注,大量新的技术已经开始涌现出来,而这些技术将成为大数据采集、存储、分析、表现的重要工具。 大数据处理的关键技术主要包括:数据采集、数据预处理(数据清理、数据集成、数据变换等)、大数据存储、数据分析和挖掘、数据的呈现与应用(数据可视化、数据安全与隐私等)。 该图展示了如何将大量的数据经过一系列的加工和处理,最终以有价值的信息形式到达用户的手中。在数据分析中,云技术与传统方法之间进行联合,使得一些传统的数据分析方法能够成功地运用到大数据的范畴中来。 一、数据的采集技术 数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或传感器形式等)的各种类型的结构化、半结构化的数据,并允许用户通过这些数据来进行简单的查询和处理工作。 二、数据集成与处理技术 数据的集成就是将各个分散的数据库采集来的数据集成到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群中,以便对数据进行集中的处理。 该阶段的挑战主要是集成的数据量大,每秒的集成数据量一般会达到百兆,甚至千兆。 三、大数据存储及管理技术 数...

《R与Hadoop大数据分析实战》一2.2 Hadoop MapReduce技术简介

本节书摘来自华章出版社《R与Hadoop大数据分析实战》一书中的第2章,第2.2节,作者 (印)Vignesh Prajapati,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 2.2 Hadoop MapReduce技术简介 一般而言,MapReduce模型可以使用多种语言实现,除此之外,Hadoop MapReduce也是一个用于方便编写应用程序的流行Java语言框架。通过把大数据在大机群(一般有数千台计算机)上并行运算,实现整个系统的高可靠性和高容错性。MapReduce分为Map和Reduce两阶段,并主要处理键值对类型的数据。Map和Reduce任务运行于集群中,Map阶段的输出作为Reduce阶段的输入。所有数据的输入元素在MapReduce处理时均不能被更新,一旦Map任务的输入数据(键值对数据)发生变化,也不会

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