大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)湖技術重點基礎知識點

大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)湖技術重點基礎知識點一、大數(shù)據(jù)概述1.大數(shù)據(jù)定義a.大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型多樣、價值密度低的數(shù)據(jù)集合。b.大數(shù)據(jù)具有4V特性：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）和Value（價值）。c.大數(shù)據(jù)是信息技術發(fā)展的產物，是現(xiàn)代社會的重要資源。2.大數(shù)據(jù)應用領域a.互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)：搜索引擎、推薦系統(tǒng)、廣告投放等。b.金融行業(yè)：風險管理、欺詐檢測、信用評估等。c.醫(yī)療行業(yè)：疾病預測、個性化治療、藥物研發(fā)等。3.大數(shù)據(jù)技術體系a.數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)采集工具、數(shù)據(jù)源接入等。b.數(shù)據(jù)存儲：分布式存儲、云存儲等。c.數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等。d.數(shù)據(jù)可視化：圖表、地圖、報表等。二、數(shù)據(jù)湖技術1.數(shù)據(jù)湖定義a.數(shù)據(jù)湖是一種分布式存儲系統(tǒng)，用于存儲海量、多樣化的數(shù)據(jù)。b.數(shù)據(jù)湖支持多種數(shù)據(jù)格式，如結構化、半結構化和非結構化數(shù)據(jù)。c.數(shù)據(jù)湖具有高擴展性、高可用性和低成本等特點。2.數(shù)據(jù)湖架構a.分布式文件系統(tǒng)：如HadoopHDFS、Alluxio等。b.數(shù)據(jù)存儲引擎：如Hive、Spark等。c.數(shù)據(jù)處理框架：如Spark、Flink等。d.數(shù)據(jù)訪問工具：如JDBC、ODBC等。3.數(shù)據(jù)湖應用場景a.數(shù)據(jù)歸檔：將歷史數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)湖中，降低存儲成本。b.數(shù)據(jù)分析：利用數(shù)據(jù)湖進行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析。c.數(shù)據(jù)挖掘：從數(shù)據(jù)湖中挖掘有價值的信息。d.機器學習：利用數(shù)據(jù)湖進行機器學習模型的訓練和預測。三、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)湖技術重點知識點1.大數(shù)據(jù)技術a.數(shù)據(jù)采集：①數(shù)據(jù)采集工具：如Flume、Kafka等。②數(shù)據(jù)源接入：如關系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、日志文件等。③數(shù)據(jù)采集流程：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉換等。④數(shù)據(jù)采集質量：保證數(shù)據(jù)準確性、完整性和一致性。b.數(shù)據(jù)存儲：①分布式存儲：如HadoopHDFS、Alluxio等。②云存儲：如阿里云OSS、騰訊云COS等。③數(shù)據(jù)存儲格式：如Parquet、ORC等。④數(shù)據(jù)存儲策略：如數(shù)據(jù)分區(qū)、數(shù)據(jù)壓縮等。c.數(shù)據(jù)處理：①數(shù)據(jù)清洗：去除重復數(shù)據(jù)、處理缺失值、異常值等。②數(shù)據(jù)挖掘：挖掘數(shù)據(jù)中的有價值信息。③數(shù)據(jù)分析：對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、預測、聚類等分析。④數(shù)據(jù)可視化：將數(shù)據(jù)以圖表、地圖等形式展示。2.數(shù)據(jù)湖技術a.分布式文件系統(tǒng)：①HadoopHDFS：高可靠、高擴展的分布式文件系統(tǒng)。②Alluxio：內存級分布式文件系統(tǒng)，提高數(shù)據(jù)訪問速度。③Ceph：開源分布式存儲系統(tǒng)，支持多種存儲類型。b.數(shù)據(jù)存儲引擎：①Hive：基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，支持SQL查詢。②Spark：快速、通用的大數(shù)據(jù)處理框架，支持多種數(shù)據(jù)處理任務。③Flink：流處理框架，支持實時數(shù)據(jù)處理。c.數(shù)據(jù)處理框架：①Spark：支持批處理、流處理和機器學習等多種數(shù)據(jù)處理任務。②Flink：支持實時數(shù)據(jù)處理，適用于流處理場景。③Storm：實時數(shù)據(jù)處理框架，適用于低延遲場景。d.數(shù)據(jù)訪問工具：①JDBC：Java數(shù)據(jù)庫連接，支持多種數(shù)據(jù)庫。②ODBC：開放數(shù)據(jù)庫連接，支持多種數(shù)據(jù)庫。③Python：支持多種數(shù)據(jù)處理庫，如Pandas、NumPy等。[1]郭濤，大數(shù)據(jù)技術原理