大家好，今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話題，就是關(guān)于大數(shù)據(jù) 預(yù)處理的問題，于是小編就整理了4個(gè)相關(guān)介紹大數(shù)據(jù) 預(yù)處理的解答，讓我們一起看看吧。

大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)有哪些？

大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)涵蓋數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、應(yīng)用等多方面的技術(shù)，根據(jù)大數(shù)據(jù)的處理過程，可將其分為大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展示等。

大數(shù)據(jù)來源多樣化體現(xiàn)在什么地方？

大數(shù)據(jù)來源多樣化體現(xiàn)：

【1】多樣化（variety）：這里包含兩個(gè)方面，一個(gè)是數(shù)據(jù)來源多樣化，就是我們采集的數(shù)據(jù)通過不同的渠道，不同平臺(tái)產(chǎn)生的多樣化；還有就是數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)多樣，有結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化（視頻、圖片...）的等等。

【2】大量化（volume）：這個(gè)我們比較好了解，畢竟名字就帶著這個(gè)意思?；ヂ?lián)網(wǎng)的發(fā)展規(guī)模，我們每天通過它產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也是與日俱增，現(xiàn)在我們可能一年里產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量，都能和之前的史上數(shù)據(jù)相匹敵了，大量化實(shí)至名歸啊。

【3】高速（velocity）：這里面涉及到大數(shù)據(jù)的整個(gè)流程，比如數(shù)據(jù)的增長速度，還有我們對數(shù)據(jù)的處理速度，很多類型的數(shù)據(jù)我們已經(jīng)能夠做到時(shí)時(shí)反饋了，剛剛收集到馬上就能反過來影響我們的生活。

【4】價(jià)值密度低（value）:也就是大數(shù)據(jù)雖然數(shù)量巨大，但是也不是越多越好的，其中有很多都是沒意義的，有用的數(shù)據(jù)就被淹沒在這海量的沒用數(shù)據(jù)之中了，而這一點(diǎn)也是大數(shù)據(jù)技術(shù)的工作難點(diǎn)之一，要將那些海量無用的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)做深度的分析，從其中挖掘那些對我們來說是有價(jià)值的數(shù)據(jù)

DCS大數(shù)據(jù)解決方案？

DCS（Distributed Control System）是分布式控制系統(tǒng)，主要用于工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域。DCS大數(shù)據(jù)解決方案是指利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對DCS系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和分析，以提高系統(tǒng)的智能化程度和效率。

具體來說，DCS大數(shù)據(jù)解決方案包括以下幾個(gè)方面：

數(shù)據(jù)采集：通過傳感器、PLC等設(shè)備對DCS系統(tǒng)中的各種參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，包括溫度、壓力、流量等。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：將采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到云端或者本地服務(wù)器中，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和處理。

數(shù)據(jù)處理：對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、清洗、轉(zhuǎn)換等操作，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘。

數(shù)據(jù)分析：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，包括趨勢分析、異常檢測、預(yù)測分析等。

數(shù)據(jù)可視化：將分析結(jié)果以圖表、地圖等形式進(jìn)行可視化展示，以便用戶更好地理解和使用數(shù)據(jù)。

DCS大數(shù)據(jù)解決方案可以提高DCS系統(tǒng)的智能化程度和效率，幫助企業(yè)更好地管理和控制生產(chǎn)過程，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。同時(shí)，也可以為企業(yè)提供更好的決策支持，幫助企業(yè)更好地應(yīng)對市場變化和競爭壓力。

五分鐘看懂大數(shù)據(jù)技術(shù)？

      大數(shù)據(jù)技術(shù)涉及：數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理、和分布式存儲(chǔ)、以及數(shù)據(jù)倉庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計(jì)算和可視化等方面。

      對于大數(shù)據(jù)技術(shù)，應(yīng)用廣泛的是以hadoop和spark為核心的生態(tài)系統(tǒng)。hadoop提供一個(gè)穩(wěn)定的共享存儲(chǔ)和分析系統(tǒng)，存儲(chǔ)由hdfs實(shí)現(xiàn)，分析由mapreduce實(shí)現(xiàn)， 

1、hdfs：Hadoop分布式文件系統(tǒng)，運(yùn)行與大型商用機(jī)集群

    hdfs是gfs的開源實(shí)現(xiàn)，提供了在廉價(jià)服務(wù)器集群中進(jìn)行大規(guī)模分布式文件存儲(chǔ)的能力。

2、hbase：分布式的列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫。hbase將hdfs作為底層存儲(chǔ)，同時(shí)支持mapreduce的批量計(jì)算和點(diǎn)查詢（隨機(jī)讀取）

        hbase是一個(gè)建立在hdfs之上，面向列的nosql數(shù)據(jù)庫。它可用于快速讀寫大量數(shù)據(jù)，是一個(gè)高可靠、高并發(fā)讀寫、高性能、面向列、可伸縮和易構(gòu)建的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。hbase具有海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、快速隨機(jī)訪問和大量寫操作等特點(diǎn)。

    在kudu出現(xiàn)之前，hadoop生態(tài)環(huán)境的存儲(chǔ)主要依賴hdfs和hbase。在追求高吞吐、批處理的場景中，使用hdfs,在追求低延時(shí)且隨機(jī)讀取的場景中，使用hbase,而kudu正好能兼容這兩者。

3、批處理計(jì)算的基石：mapreduce

      批處理計(jì)算主要解決大規(guī)模數(shù)據(jù)的批量處理問題，是日常數(shù)據(jù)分析中常見的一類數(shù)據(jù)處理需求。業(yè)界常用的大數(shù)據(jù)批處理框架有mapreduce\spark\tez\pig等。其中mapdeduce是比較有影響力和代表性的大數(shù)據(jù)批處理計(jì)算框架。它可以并發(fā)執(zhí)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)，即用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1tb）的并行計(jì)算。mapreduce的核心思想：將一個(gè)大數(shù)據(jù)集拆分成多個(gè)小數(shù)據(jù)集，然后在多臺(tái)機(jī)器上并行處理。

4、hive:分布式數(shù)據(jù)倉庫，管理hdfs中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，并提供基于sql的查詢語言用于查詢數(shù)據(jù)

到此，以上就是小編對于大數(shù)據(jù) 預(yù)處理的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于大數(shù)據(jù) 預(yù)處理的4點(diǎn)解答對大家有用。