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蝶澈kaixin
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我是豆豆豆逗

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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、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。1、数据采集与预处理:Flume NG实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。2、数据存储:Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。3、数据清洗:MapReduce作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算4、数据查询分析:Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。5、数据可视化:对接一些BI平台,将分析得到的数据进行可视化,用于指导决策服务。
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张小电1301

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可爱哆咪

中国人工智能发展迅猛,政府对人工智能也是很重视的。人工智能的专业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信、机械制造,人工智能的前景虽然很好,但是它的难度系数很高,目前人工智能的人才需求量很大,相比于其他技术岗位,竞争度降低,薪资相对来说是较高的,因此,现在是进入人工智能领域的大好时机。人工智能的发展前景还是很不错的,原因有几点,智能化是未来的重要趋势之一、产业互联网的发展必然带动人工智能的发展、人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。目前,人工智能在计算机领域得到了广泛的重视,我相信在未来的应用前景也会更加广泛。

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我喜欢DHC

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)。

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海晴whisper

总的来说大数据有5个部分。数据采集,数据存储,数据清洗,数据挖掘,数据可视化。还有新兴的实时流处理,可能还有别的

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