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大數(shù)據(jù)在近幾年真是火得一塌糊涂，所以現(xiàn)在使用大數(shù)據(jù)的地方也有很多，關于大數(shù)據(jù)的一些技術你都知道嗎？

1、大數(shù)據(jù)采集技術

數(shù)據(jù)是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識服務模型的根本。

重點要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術;突破高速數(shù)據(jù)解析、轉換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術;設計質量評估模型，開發(fā)數(shù)據(jù)質量技術。

2、數(shù)據(jù)庫采集

流行的有Sqoop和ETL，傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲方式。當然了，目前對于開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數(shù)據(jù)集成內容，可實現(xiàn)hdfs，hbase和主流Nosq數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)同步和集成。

3、大數(shù)據(jù)預處理技術

主要完成對已接收數(shù)據(jù)的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽?。阂颢@取的數(shù)據(jù)可能具有多種結構和類型，數(shù)據(jù)抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數(shù)據(jù)轉化為單一的或者便于處理的構型，以達到快速分析處理的目的。

2)清洗：對于大數(shù)據(jù)，并不全是有價值的，有些數(shù)據(jù)并不是我們所關心的內容，而另一些數(shù)據(jù)則是完全錯誤的干擾項，因此要對數(shù)據(jù)通過過濾“去噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)。