技术核心是在基础理论基础上在确定技术路线情况下支撑产品实现的技术选择中的关键部分,完成这条思路的技术和工艺就是核心技术。 核心技术是那些可以打开多种不同类型产品潜在市场大门的技术,毕竟企业最终交付给客户的是关键技术是指在一个系统或者一个环节或一项技术领域中起到重要作用且不可或缺的环节或技术,可以是技术点,也可以是对某个领域起到至关重要作用的知识。 扩展资料: 核心技术是企业的其它具体产品的技术平台,是公司产品
A感测技术B通信技术C控制技术D计算机技术
信息技术的核心技术是计算机和通信技术。信息技术包括微电子技术、通信技术、计算机技术和传感技术，其中以微电子和光电子技术为基础，以计算机和通信技术为核心的。信息技术：信息技术（Information Technology 简称IT）是指在信息科学的基本原理和方法的指导下扩展人类信息功能的技术。一般说，信息技术是以电子计算机和现代通信为主要手段实现信息的获取，加工，传递和利用等功能的技术总和。人的信息功能包括：感觉器官承担的信息获取功能，神经网络承担的信息传递功能，思维器官承担的信息认知功能和信息再生功能，效应器官承担的信息执行功能。信息技术的特征：1、信息技术具有技术的一般特征——技术性。具体表现为：方法的科学性，工具设备的先进性，技能的熟练性，经验的丰富性，作用过程的快捷性，功能的高效性等。2、信息技术具有区别于其它技术的特征——信息性。具体表现为：信息技术的服务主体是信息，核心功能是提高信息处理与利用的效率、效益。由信息的秉性决定信息技术还具有普遍性、客观性、相对性、动态性、共享性、可变换性等特性。
后来朱江洪回忆说：“我们科研人员没有辜负期望，我们只用了一年的时间就研发出来了。5年过后，戏剧性的场面出现了，先后有3家日本企业来到格力，恳请并购合作。2008年8月代表中日两国空调行业最高水平的巨头终于走在了一起，共同成立了“格力大金”。
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。
大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。大数据预处理大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。三、大数据存储大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：1、基于MPP架构的新型数据库集群采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。2、基于Hadoop的技术扩展和封装基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。3、大数据一体机这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。四、大数据分析挖掘从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。1、可视化分析可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。2、数据挖掘算法数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。3、预测性分析预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。4、语义引擎语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。5、数据质量管理指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。数据采集有硬件采集，如OBD，有软件采集，如滴滴，淘宝。数据存储就包括NOSQL，hadoop等等。数据清洗包括语议分析，流媒体格式化等等。数据挖掘包括关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等。数据可视化就是WEB的了。
大数据技术太厉害了，不得不佩服现在科技的发展，长见识了
你的问题有些泛泛，请详细一些，暨于该问题情况比较空洞，我只能给你举例说明一下，例如系统集成类的招标文件，他分为三种情况。1，已经在运作该项目的准投标单位：如果是你从项目立项开始，就参与进来，并且运作商务关系也比较到位，那就需要你方参与进来与业主共同来制定招标文件的商务及技术部分，确保涉及到的几个重要产品的参数设定，主要在于有技术特色的软件产品跟硬件产品，是你方能拿到授权或者直接就是你们自主开发的（但是不能太过，如指定品牌等行为，这样是不符合招标法的，会引起其他投标单位的质疑）。更确保你们在此次投标中的竞争力优势。从而达成中标。商务卷也很重要，从资质角度也可以围标，如你方有的资质，此次投标过程中的竞争对手没有，而在商务卷中加上该资质也不会违反招标原则，你就可以加上，更有中标的保障了。2，前期参与项目运作了，但是客户关系没有那么深，可以通过某一个商务关系点（可以是业主单位的内应人员，要是政府采购的话，可以通过财政局政采中心的人脉），你方不参与，想办法让他们去帮你调整技术卷中的参数，已达到偏向你方，技术围标的目的。3，没有任何人运做过的项目（当然，理论上是一种现象，现实当中是不存在的），此时的技术卷内容完全由委托第三方配合业主需求来制定。具体的各项产品规格型号参数能够满足客户采购需求就可以了，一定要本着公平公正的原则。综上所述，招标文件技术卷的“关键点”大致就这三点多。当然还有其他情况，需具体问题具体分析。但是要注意的两点为：1技术卷不能有违反招标原则的字词句出现。高手做出的标书一般都是表面看似公平公正，实则有一些商务卷中的资质、技术卷里的参数是存在偏向性的。到最后未中标的几家投标方还纳闷为什么自己没有中标呢。也只能给你讲这么多了，因为我的确没有看懂你到底想知道什么，呵呵。看看对你有没有用。
1，已经在运作该项目的准投标单位：如果是你从项目立项开始，就参与进来，并且运作商务关系也比较到位，那就需要你方参与进来与业主共同来制定招标文件的商务及技术部分，确保涉及到的几个重要产品的参数设定，主要在于有技术特色的软件产品跟硬件产品，是你方能拿到授权或者直接就是你们自主开发的（但是不能太过，如指定品牌等行为，这样是不符合招标法的，会引起其他投标单位的质疑）。更确保你们在此次投标中的竞争力优势。从而达成中标。商务卷也很重要，从资质角度也可以围标，如你方有的资质，此次投标过程中的竞争对手没有，而在商务卷中加上该资质也不会违反招标原则，你就可以加上，更有中标的保障了。2，前期参与项目运作了，但是客户关系没有那么深，可以通过某一个商务关系点（可以是业主单位的内应人员，要是政府采购的话，可以通过财政局政采中心的人脉），你方不参与，想办法让他们去帮你调整技术卷中的参数，已达到偏向你方，技术围标的目的。3，没有任何人运做过的项目（当然，理论上是一种现象，现实当中是不存在的），此时的技术卷内容完全由委托第三方配合业主需求来制定。具体的各项产品规格型号参数能够满足客户采购需求就可以了，一定要本着公平公正的原则。综上所述，招标文件技术卷的“关键点”大致就这三点多。当然还有其他情况，需具体问题具体分析。但是要注意的两点为：1技术卷不能有违反招标原则的字词句出现。高手做出的标书一般都是表面看似公平公正，实则有一些商务卷中的资质、技术卷里的参数是存在偏向性的。到最后未中标的几家投标方还纳闷为什么自己没有中标呢。
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。
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
你的问题有些泛泛，请详细一些，暨于该问题情况比较空洞，我只能给你举例说明一下，例如系统集成类的招标文件，他分为三种情况。1，已经在运作该项目的准投标单位：如果是你从项目立项开始，就参与进来，并且运作商务关系也比较到位，那就需要你方参与进来与业主共同来制定招标文件的商务及技术部分，确保涉及到的几个重要产品的参数设定，主要在于有技术特色的软件产品跟硬件产品，是你方能拿到授权或者直接就是你们自主开发的（但是不能太过，如指定品牌等行为，这样是不符合招标法的，会引起其他投标单位的质疑）。更确保你们在此次投标中的竞争力优势。从而达成中标。商务卷也很重要，从资质角度也可以围标，如你方有的资质，此次投标过程中的竞争对手没有，而在商务卷中加上该资质也不会违反招标原则，你就可以加上，更有中标的保障了。2，前期参与项目运作了，但是客户关系没有那么深，可以通过某一个商务关系点（可以是业主单位的内应人员，要是政府采购的话，可以通过财政局政采中心的人脉），你方不参与，想办法让他们去帮你调整技术卷中的参数，已达到偏向你方，技术围标的目的。3，没有任何人运做过的项目（当然，理论上是一种现象，现实当中是不存在的），此时的技术卷内容完全由委托第三方配合业主需求来制定。具体的各项产品规格型号参数能够满足客户采购需求就可以了，一定要本着公平公正的原则。综上所述，招标文件技术卷的“关键点”大致就这三点多。当然还有其他情况，需具体问题具体分析。但是要注意的两点为：1技术卷不能有违反招标原则的字词句出现。高手做出的标书一般都是表面看似公平公正，实则有一些商务卷中的资质、技术卷里的参数是存在偏向性的。到最后未中标的几家投标方还纳闷为什么自己没有中标呢。也只能给你讲这么多了，因为我的确没有看懂你到底想知道什么，呵呵。看看对你有没有用。
1，已经在运作该项目的准投标单位：如果是你从项目立项开始，就参与进来，并且运作商务关系也比较到位，那就需要你方参与进来与业主共同来制定招标文件的商务及技术部分，确保涉及到的几个重要产品的参数设定，主要在于有技术特色的软件产品跟硬件产品，是你方能拿到授权或者直接就是你们自主开发的（但是不能太过，如指定品牌等行为，这样是不符合招标法的，会引起其他投标单位的质疑）。更确保你们在此次投标中的竞争力优势。从而达成中标。商务卷也很重要，从资质角度也可以围标，如你方有的资质，此次投标过程中的竞争对手没有，而在商务卷中加上该资质也不会违反招标原则，你就可以加上，更有中标的保障了。2，前期参与项目运作了，但是客户关系没有那么深，可以通过某一个商务关系点（可以是业主单位的内应人员，要是政府采购的话，可以通过财政局政采中心的人脉），你方不参与，想办法让他们去帮你调整技术卷中的参数，已达到偏向你方，技术围标的目的。3，没有任何人运做过的项目（当然，理论上是一种现象，现实当中是不存在的），此时的技术卷内容完全由委托第三方配合业主需求来制定。具体的各项产品规格型号参数能够满足客户采购需求就可以了，一定要本着公平公正的原则。综上所述，招标文件技术卷的“关键点”大致就这三点多。当然还有其他情况，需具体问题具体分析。但是要注意的两点为：1技术卷不能有违反招标原则的字词句出现。高手做出的标书一般都是表面看似公平公正，实则有一些商务卷中的资质、技术卷里的参数是存在偏向性的。到最后未中标的几家投标方还纳闷为什么自己没有中标呢。
技术核心是在基础理论基础上在确定技术路线情况下支撑产品实现的技术选择中的关键部分,完成这条思路的技术和工艺就是核心技术。 核心技术是那些可以打开多种不同类型产品潜在市场大门的技术,毕竟企业最终交付给客户的是关键技术是指在一个系统或者一个环节或一项技术领域中起到重要作用且不可或缺的环节或技术,可以是技术点,也可以是对某个领域起到至关重要作用的知识。 扩展资料: 核心技术是企业的其它具体产品的技术平台,是公司产品
大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。大数据预处理大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。三、大数据存储大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：1、基于MPP架构的新型数据库集群采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。2、基于Hadoop的技术扩展和封装基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。3、大数据一体机这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。四、大数据分析挖掘从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。1、可视化分析可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。2、数据挖掘算法数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。3、预测性分析预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。4、语义引擎语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。5、数据质量管理指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。
你的问题有些泛泛，请详细一些，暨于该问题情况比较空洞，我只能给你举例说明一下，例如系统集成类的招标文件，他分为三种情况。1，已经在运作该项目的准投标单位：如果是你从项目立项开始，就参与进来，并且运作商务关系也比较到位，那就需要你方参与进来与业主共同来制定招标文件的商务及技术部分，确保涉及到的几个重要产品的参数设定，主要在于有技术特色的软件产品跟硬件产品，是你方能拿到授权或者直接就是你们自主开发的（但是不能太过，如指定品牌等行为，这样是不符合招标法的，会引起其他投标单位的质疑）。更确保你们在此次投标中的竞争力优势。从而达成中标。商务卷也很重要，从资质角度也可以围标，如你方有的资质，此次投标过程中的竞争对手没有，而在商务卷中加上该资质也不会违反招标原则，你就可以加上，更有中标的保障了。2，前期参与项目运作了，但是客户关系没有那么深，可以通过某一个商务关系点（可以是业主单位的内应人员，要是政府采购的话，可以通过财政局政采中心的人脉），你方不参与，想办法让他们去帮你调整技术卷中的参数，已达到偏向你方，技术围标的目的。3，没有任何人运做过的项目（当然，理论上是一种现象，现实当中是不存在的），此时的技术卷内容完全由委托第三方配合业主需求来制定。具体的各项产品规格型号参数能够满足客户采购需求就可以了，一定要本着公平公正的原则。综上所述，招标文件技术卷的“关键点”大致就这三点多。当然还有其他情况，需具体问题具体分析。但是要注意的两点为：1技术卷不能有违反招标原则的字词句出现。高手做出的标书一般都是表面看似公平公正，实则有一些商务卷中的资质、技术卷里的参数是存在偏向性的。到最后未中标的几家投标方还纳闷为什么自己没有中标呢。也只能给你讲这么多了，因为我的确没有看懂你到底想知道什么，呵呵。看看对你有没有用。
大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。大数据预处理大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：1、基于MPP架构的新型数据库集群采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。2、基于Hadoop的技术扩展和封装基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。3、大数据一体机这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。四、大数据分析挖掘从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。1、可视化分析可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。2、数据挖掘算法数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。3、预测性分析预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。4、语义引擎语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。5、数据质量管理指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。以上是从大的方面来讲，具体来说大数据的框架技术有很多，这里列举其中一些：文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS离线计算：Hadoop MapReduce、Spark流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、HeronK-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB资源管理：YARN、Mesos日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid分布式协调服务：Zookeeper集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib数据同步：Sqoop任务调度：Oozie
非问答能发link我给link譬Hadoop等源数据项目编程语言数据底层技术说简单永洪科技技术说四面其实代表部通用数据底层技术：Z-Suite具高性能数据析能力完全摒弃向升级(Scale-Up)全面支持横向扩展(Scale-Out)Z-Suite主要通核技术支撑PB级数据：跨粒度计算(In-DatabaseComputing)Z-Suite支持各种见汇总支持几乎全部专业统计函数益于跨粒度计算技术Z-Suite数据析引擎找寻优化计算案继所销较、昂贵计算都移数据存储直接计算我称库内计算(In-Database)技术减少数据移降低通讯负担保证高性能数据析并行计算(MPP Computing)Z-Suite基于MPP架构商业智能平台能够计算布计算节点再指定节点计算结汇总输Z-Suite能够充利用各种计算存储资源管服务器普通PC网络条件没严苛要求作横向扩展数据平台Z-Suite能够充发挥各节点计算能力轻松实现针TB/PB级数据析秒级响应列存储 (Column-Based)Z-Suite列存储基于列存储数据集市读取关数据能降低读写销同提高I/O 效率提高查询性能另外列存储能够更压缩数据般压缩比5 -10倍间数据占空间降低传统存储1/51/10 良数据压缩技术节省存储设备内存销却提升计算性能内存计算益于列存储技术并行计算技术Z-Suite能够压缩数据并同利用节点计算能力内存容量般内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至千倍通内存计算CPU直接内存非磁盘读取数据并数据进行计算内存计算传统数据处理式种加速实现数据析关键应用技术