大数据核心技术详解与数仓体系架构学习指南,东莞网络推广网站项目招标
#网络推广 发布时间： 2025-02-23
3。大数据中的核心技术是什么？4。大数据下的数字仓库架构
5。学习指南
11。序言
朋友经常留言并向我发送有关我有关大数据的学习路线的私人消息，并咨询我有关我的工作经历的问题，并希望通过大数据改变职业。我无法用几句话清楚地解释它。我花了一个多月的时间组织大数据。学习路线始于最基本的大数据集群结构，从浅层到深，我希望它可以帮助所有人。
但是，在开始之前，我仍然希望每个人都能清楚地思考。如果您感到困惑，为什么要朝着大数据的方向发展？我想问一下，您的专业是什么？对于计算机/软件，您的兴趣是什么？
您是计算机专业，对操作系统，硬件，网络和服务器感兴趣吗？您是软件专业的专业，对软件开发，编程和编写代码感兴趣吗？还是主修数学和统计，您对数据和数字特别感兴趣？
欢迎每个人在评论区域留言进行讨论（•̀Ω•́）
这实际上影响了大数据的三个发展方向：
如今，为了处理大数据的这些特征，有越来越多的开源大数据框架，我们将首先列出一些常见的数据：
文件存储：HDFS，KFS
离线计算：火花
流媒体，实时计算：风暴，火花，闪烁
KV，NOSQL数据库：HBASE，REDIS，
资源管理：纱，梅索斯
日志收集：水槽，
消息系统：卡夫卡，
查询分析：蜂巢，猪，钻，flink，kylin，druid
分布式协调服务：
集群管理和监视：
数据挖掘，机器学习：Spark mllib
数据同步：SQOOP
任务计划：Oozie
...
令人眼花其中有30多个。更不用说精通了，我可以全部使用它们，也许不是很多。
就个人而言，我主要朝着第二个方向（开发/设计/体系结构），因此我将从大数据开发的历史开始。由于我的经验有限，本文的内容是指圈子中许多老师的观点，以供您参考和相互学习。
2。大数据发展的历史
在近三十年的发展中，大数据已经经历了5个阶段。
2.1启蒙阶段：数据仓库的出现
在1990年代，商业智能（即，我们熟悉的BI系统）诞生了，这将公司的现有业务数据转化为知识，以帮助老板做出业务决策。例如，在零售方案中：有必要分析产品的销售数据和库存信息，以制定合理的采购计划。
显然，商业智能不能与数据分析分开。它需要从多个业务系统（例如交易系统和仓储系统）中汇总数据，然后进行大量数据量的查询。传统数据库全部添加，删除，修改和检查单个业务，该业务无法满足此要求，这促使了数据仓库概念的出现。
传统数据仓库首次确定了数据分析的应用程序方案，并采用了单独的解决方案来实施它们而不依赖业务数据库。
2.2技术变革：出生
大约在2000年，PC互联网时代到达，也带来了大量信息。两个典型特征：
显然，传统数据仓库无法支持互联网时代的商业智能。 2003年，发表了三篇原始论文（通常称为“ 的三匹马”），包括：分布式处理技术，柱状存储和分布式文件系统GFS。这三篇论文奠定了现代大数据技术的理论基础。
因为我们没有这三种产品的源代码，所以我们刚刚发布了详细的设计论文。 2005年，雅虎根据这三篇论文资助了开源的实施，这一技术变革正式启动了大数据时代。
与传统数据仓库相比，有以下优点：
随着技术的成熟，在2010年世界大会提出了“数据湖”的概念。
关于数据湖泊的理论，您可以阅读我的博客。
对数据湖的初步探索，什么用？让我们瞥见发生的事情...
企业可以根据数据的使用来构建数据湖泊，并将数据用作企业的核心资产。结果，数据湖为商业化打开了窗帘。
2.3数据工厂的时代：大数据平台的兴起
商业用途包括以上十种技术，整个数据研发过程非常复杂。为了完成数据要求的开发，它涉及一组完整的过程，例如数据提取，数据存储，数据处理，数据构建，多维分析和数据可视化。这个高技术阈值显然会限制大数据技术的普及。
目前，大数据平台（平台作为服务理念，PAAS）成为现实。它是研发方案的完整解决方案。它可以大大提高数据的研发效率，并允许像组装线一样快速处理数据。原始数据成为指标，并显示在每个报告或数据产品中。
2.4数据价值时代：阿里巴巴提出了数据中间平台
在2016年左右，它已成为移动互联网的时代。随着大数据平台的普及，已经创建了许多大数据应用程序方案。
目前，开始暴露一些新问题：为了快速意识到业务需求，烟囱开发模型已导致不同业务线上的数据完全分离，这导致了大量数据的重复开发指标不仅具有较低的研发效率，而且浪费了存储和计算资源，使大数据的应用成本越来越高。
有远见的杰克·马（Jack Ma）的父亲目前大喊“数据中间平台”的概念，口号“一个数据，一个”开始在整个大数据世界中响起。数据中间站的核心思想是：避免重复数据计算，提高数据共享功能并通过数据服务增强业务。
对于阿里巴巴数据中间车站，您可以参考从老师谭胡和陈诺的转载的这篇文章：
3。大数据中的核心技术是什么？
大数据的概念是相对抽象的，大数据技术堆栈的重要性会让您感到惊讶。
大数据技术的系统是巨大而复杂的。基本技术包括各种技术类别和不同的技术级别，例如数据收集，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。首先，提供了广义的大数据处理框架，哪个主要分为以下方面：数据收集和预处理，数据存储，数据清洁，数据查询分析和数据可视化。
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