大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于大數據 相關技術的問題，于是小編就整理了3個相關介紹大數據 相關技術的解答，讓我們一起看看吧。

大數據有什么技術，大數據技術內容介紹？

一、大數據基礎階段

大數據基礎階段需掌握的技術有：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。

二、大數據存儲階段

大數據存儲階段需掌握的技術有：hbase、hive、sqoop等。

三、大數據架構設計階段

大數據架構設計階段需掌握的技術有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。

四、大數據實時計算階段

大數據實時計算階段需掌握的技術有：Mahout、Spark、storm。

五、大數據數據采集階段

大數據數據采集階段需掌握的技術有：Python、Scala。

五分鐘看懂大數據技術？

      大數據技術涉及：數據的采集、預處理、和分布式存儲、以及數據倉庫、機器學習、并行計算和可視化等方面。

      對于大數據技術，應用廣泛的是以hadoop和spark為核心的生態(tài)系統(tǒng)。hadoop提供一個穩(wěn)定的共享存儲和分析系統(tǒng)，存儲由hdfs實現，分析由mapreduce實現， 

1、hdfs：Hadoop分布式文件系統(tǒng)，運行與大型商用機集群

    hdfs是gfs的開源實現，提供了在廉價服務器集群中進行大規(guī)模分布式文件存儲的能力。

2、hbase：分布式的列存儲數據庫。hbase將hdfs作為底層存儲，同時支持mapreduce的批量計算和點查詢（隨機讀取）

        hbase是一個建立在hdfs之上，面向列的nosql數據庫。它可用于快速讀寫大量數據，是一個高可靠、高并發(fā)讀寫、高性能、面向列、可伸縮和易構建的分布式存儲系統(tǒng)。hbase具有海量數據存儲、快速隨機訪問和大量寫操作等特點。

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

3、批處理計算的基石：mapreduce

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

4、hive:分布式數據倉庫，管理hdfs中存儲的數據，并提供基于sql的查詢語言用于查詢數據

1. 互聯網大數據處理技術包含哪些?

第一部分為互聯網大數據的概述；

第二部分為互聯網大數據的獲取與存儲，包括了靜態(tài)或動態(tài)WEB頁面內容獲取技術、結構化或非結構化數據的存儲、常見的開源系統(tǒng)等；

第二部分為處理與分析技術，包括了文本數據預處理、數據內容的語義分析技術、文本內容分類技術、聚類分析、大數據中的隱私保護、大數據可視化等內容；

第三部分為綜合應用

到此，以上就是小編對于大數據 相關技術的問題就介紹到這了，希望介紹關于大數據 相關技術的3點解答對大家有用。