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隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和智能化應(yīng)用的廣泛普及，數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng)已經(jīng)成為了社會(huì)發(fā)展面臨的一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)。這樣的大數(shù)據(jù)需要有頂尖的技術(shù)來(lái)進(jìn)行存儲(chǔ)、管理和分析，而數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)顯然是其中最為重要的一項(xiàng)。
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大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展
在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展初期，數(shù)據(jù)量還很小，而這些數(shù)據(jù)的流量并不是那么大，當(dāng)時(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)還能夠勝任。但是，隨著互聯(lián)網(wǎng)和智能化應(yīng)用的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)的數(shù)量、格式和存儲(chǔ)方式以及對(duì)數(shù)據(jù)的分析、挖掘和應(yīng)用都發(fā)生了質(zhì)的變化，即使是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（DBMS）也已經(jīng)無(wú)法勝任這些任務(wù)，需要新一代的技術(shù)來(lái)應(yīng)對(duì)。
針對(duì)大數(shù)據(jù)量、高可靠性、快速響應(yīng)和低延遲等挑戰(zhàn)，新一代數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展也相當(dāng)迅速。其中，主要的技術(shù)方向包括NoSQL、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、流數(shù)據(jù)處理、圖數(shù)據(jù)庫(kù)等。這些數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)以其自身的優(yōu)勢(shì)在相應(yīng)的場(chǎng)景中得到了應(yīng)用，成為了解決各種大數(shù)據(jù)處理問(wèn)題的“利器”。
NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)
傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（RDBMS）在處理關(guān)系數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色，但在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下遇到了瓶頸。因此，NoSQL（“Not Only SQL”）數(shù)據(jù)庫(kù)便應(yīng)運(yùn)而生，它強(qiáng)調(diào)的是在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)的分布和訪問(wèn)性能、擴(kuò)展能力要大于數(shù)據(jù)的一致性和事務(wù)性。NoSQL可以說(shuō)是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，可以處理不同的數(shù)據(jù)類型和格式，不需要定義數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和結(jié)構(gòu)約束。NoSQL主要有鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)、列族數(shù)據(jù)庫(kù)和圖數(shù)據(jù)庫(kù)等多種類型。
分布式數(shù)據(jù)庫(kù)
分布式數(shù)據(jù)庫(kù)主要是為了解決傳統(tǒng)的中心化數(shù)據(jù)庫(kù)在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的可靠性、速度、延遲等問(wèn)題。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)將數(shù)據(jù)分布在多個(gè)不同的服務(wù)器上，每個(gè)服務(wù)器分別承擔(dān)一部分的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理，這樣可以使得數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的速度更快，同時(shí)也能夠保證數(shù)據(jù)的高可靠性和高可用性。目前比較流行的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)有Hadoop、Spark以及Cassandra等。
流數(shù)據(jù)處理
流數(shù)據(jù)處理是一種有順序的、持續(xù)的、無(wú)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)流，它可以是傳感器數(shù)據(jù)、Web日志、移動(dòng)應(yīng)用程序中的事件等等，而這些數(shù)據(jù)量往往都特別大。流數(shù)據(jù)處理技術(shù)可以滿足處理這種非常規(guī)數(shù)據(jù)的需求。流數(shù)據(jù)處理將數(shù)據(jù)處理的算法移動(dòng)到數(shù)據(jù)所在的階段或直接在數(shù)據(jù)流中處理數(shù)據(jù)，以實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，獲得更快的響應(yīng)速度和更實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)果。
圖數(shù)據(jù)庫(kù)
圖數(shù)據(jù)庫(kù)多用于數(shù)據(jù)關(guān)系描繪、社交網(wǎng)絡(luò)、語(yǔ)義計(jì)算和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)等領(lǐng)域。與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)相比，圖數(shù)據(jù)庫(kù)可以更好地表示實(shí)體之間的關(guān)系，如人物之間的社交網(wǎng)絡(luò)、物品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系等。在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下，對(duì)于需要建模和分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系的應(yīng)用而言，圖數(shù)據(jù)庫(kù)是非常有優(yōu)勢(shì)的。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)已經(jīng)在快速發(fā)展和完善，不同的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)也各自有著其應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)。在選擇使用一種數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)時(shí)，我們需要綜合考慮具體的場(chǎng)景需求和技術(shù)特點(diǎn)，進(jìn)行慎重選擇。好的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)可以擺脫數(shù)據(jù)的束縛，擁抱新的商業(yè)價(jià)值，并加速企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的日益完善，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)將在未來(lái)扮演更為重要的角色，并為人們帶來(lái)更多更好的生產(chǎn)力。
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大數(shù)據(jù)有什么技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)內(nèi)容介紹
先上一張
大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)的必備技能圖
：
入門(mén)學(xué)習(xí)需要掌握的
基本技能
：
1、Java
2、Linux命令
3、HDFS
4、MapReduce
5、 Hadoop
6、Hive
7、ZooKeeper
8、HBase
9、Redis
10、Flume
11、S
12、Kafka
13、Scala
14、Spark
15、MongoDB
16、Python與數(shù)據(jù)分析等等。
我們所說(shuō)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)，一般是指大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需要學(xué)習(xí)的東西可以參考一下加米谷大數(shù)據(jù)培訓(xùn)0基礎(chǔ)學(xué)習(xí)的課程大概：
之一階段：Java設(shè)計(jì)與編程思想
第二階段： Web前端開(kāi)發(fā)
第三階段： JavaEE進(jìn)階戚清
第四階段： 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
第五階段： HDFS分布式文件系統(tǒng)
第六階段：MapReduce分布式計(jì)算模型
第七階段： Yarn分布式資源管理器
第八階段： Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)
第九階段： Hbase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)
第十階段： Hive分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
第十一階段： FlumeNG分布式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
第十二階段： Sqoop大數(shù)據(jù)遷移系統(tǒng)
第十三階段： Scala大數(shù)據(jù)黃金語(yǔ)言
第十四階段： kafka分布式總線系統(tǒng)
第十五高空前階段： SparkCore大數(shù)據(jù)計(jì)算基石
第十六階段： SparkSQL數(shù)據(jù)挖掘利器
第十七階段： SparkStreaming流失計(jì)算平臺(tái)
第十八階段： SparkMllib機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)
第十九階段：SparkGraphx圖計(jì)算平臺(tái)
第二十階段： 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目虧者實(shí)戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)是眾多學(xué)科與統(tǒng)計(jì)學(xué)交叉產(chǎn)生的一門(mén)新興學(xué)科。大數(shù)據(jù)牽扯的數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算一類的，所以是計(jì)算機(jī)一類的專業(yè)。分布比較廣，應(yīng)用行業(yè)較多。
零售業(yè)：主要集中在客戶營(yíng)銷分析上，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對(duì)客戶的消費(fèi)信息進(jìn)行分析。獲知客戶的消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)方向等，以便商場(chǎng)做好更合理商品、貨架擺放，規(guī)劃市場(chǎng)營(yíng)銷方案、產(chǎn)品推薦手段等。
金融業(yè)：在金融行業(yè)里頭，數(shù)據(jù)即是生命，其信息系統(tǒng)中積累了大量客戶的交易數(shù)據(jù)。通過(guò)大數(shù)據(jù)可以對(duì)客戶的行為進(jìn)行分析、防堵詐騙、金游老融風(fēng)險(xiǎn)分析等。
醫(yī)療業(yè)：通過(guò)大數(shù)據(jù)可以輔助分析疫情信息，對(duì)神臘升應(yīng)做出相應(yīng)的防控措施。對(duì)人體健康的趨勢(shì)分析在電子病歷、醫(yī)學(xué)研發(fā)和臨床試驗(yàn)中，可提高診斷準(zhǔn)確性和藥物有效性等。
制造業(yè)：該行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的需求主要體現(xiàn)在產(chǎn)品研發(fā)與設(shè)計(jì)、供應(yīng)鏈管理、生產(chǎn)、售后服務(wù)等。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，在產(chǎn)品局派研發(fā)過(guò)程中免除掉一些不必要的步驟，并且及時(shí)改善產(chǎn)品的制造與組裝的流程。
1、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
Flume NG，實(shí)時(shí)日志收集系統(tǒng)
Sqoop，用來(lái)將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和Hadoop中的數(shù)據(jù)進(jìn)行相互轉(zhuǎn)移的工具
流式計(jì)算strom，spark streaming等
Zookeeper，是一個(gè)分布式的，開(kāi)放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)
2、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
Hadoop，一個(gè)開(kāi)源的框架，專為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)，虧配HDFS作為其核心的存儲(chǔ)引擎，已被廣泛用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
HBase，是一個(gè)分布式的、面向列的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)
Yarn是一種Hadoop資源管理器，可為上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度
Redis是一種速度非?？斓姆顷P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)
3、數(shù)據(jù)清洗
MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計(jì)算
4、數(shù)據(jù)查詢分析
Hive的核心工作就是把SQL語(yǔ)句翻譯成MR程序，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)映射為一張廳空或數(shù)據(jù)庫(kù)表
Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭扮伍代工作負(fù)載。Spark 是在 Scala 語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)的，它將 Scala 用作其應(yīng)用程序框架
5、數(shù)據(jù)可視化
主流的BI平臺(tái)比如，國(guó)外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國(guó)內(nèi)的SmallBI和新興的網(wǎng)易有數(shù)等。
這是華慎差轎為大寬肆數(shù)據(jù)HCNA的課程大綱，就是需要學(xué)習(xí)這些，希望能幫慶歷到你。
簡(jiǎn)單說(shuō)有三大核心技術(shù)：拿數(shù)據(jù)，算數(shù)據(jù)，賣數(shù)據(jù)。
基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲(chǔ)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計(jì)算、可視化等各種技術(shù)范疇和不同的技術(shù)層面。
大數(shù)據(jù)預(yù)處理，指的是在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，先對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)所轎散進(jìn)行的諸如“清洗、填補(bǔ)、平滑、合并、規(guī)格化、一致性檢驗(yàn)”等一系列操作，旨在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后期分析工作奠定基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括四個(gè)部分：數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)規(guī)約。
數(shù)據(jù)清理：指利用ETL等清洗工具，對(duì)有遺漏數(shù)據(jù)(缺少感興趣的屬性)、噪音數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)中存在著錯(cuò)誤、或偏離期望值的數(shù)據(jù))。
數(shù)據(jù)集成：是指將不同數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，合并存放到統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)的，存儲(chǔ)方法，著重解決三個(gè)問(wèn)題：模式匹配、數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)值沖突處理。
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：是指對(duì)所抽取出來(lái)的閉搏氏數(shù)據(jù)中存在的不一致，進(jìn)行處理的過(guò)程。它同時(shí)包含了數(shù)據(jù)清洗的工作，即根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，以保證后續(xù)分析結(jié)果準(zhǔn)確性。
數(shù)據(jù)規(guī)約：是指在更大限度保持?jǐn)?shù)據(jù)原貌的基礎(chǔ)上，更大銀清限度精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)量，以得到較小數(shù)據(jù)集的操作，包括：數(shù)據(jù)方聚集、維規(guī)約、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)值規(guī)約、概念分層等。
大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的介紹就聊到這里吧，感謝你花時(shí)間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)探討,大數(shù)據(jù)有什么技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)內(nèi)容介紹的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。
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當(dāng)前名稱：大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)探討(大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù))
標(biāo)題來(lái)源：http://m.5511xx.com/article/dhccdig.html
