想要學習好大數據開發(fā)，就要掌握好他的核心技術，而大數據開發(fā)的技術體系龐大且復雜，想要學好就要多多了解。今天我們就來了解一下大數據開發(fā)要學習的核心技能有哪些?
通用的大數據框架，主要分為幾個方面：數據存儲與管理、數據采集、數據清洗、數據分析
1.數據存儲與管理
大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把采集到的數據存儲起來，建立相應的數據庫，并進行管理和調用。在大數據時代，從多渠道獲得的原始數據常常缺乏一致性，數據結構混雜,并且數據不斷增長，這造成了單機系統(tǒng)的性能不斷下降，即使不斷提升硬件配置也難以跟上數據增長的速度。這導致傳統(tǒng)的處理和存儲技術失去可行性。大數據存儲及管理技術重點研究復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術,解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。
2.數據采集
大數據采集技術是指通過 RFID 數據、傳感器數據、社交網絡交互數據及移動互聯(lián)網數據等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。因為數據源多種多樣，數據量大，產生速度快，所以大數據采集技術也面臨著許多技術挑戰(zhàn)，必須保證數據采集的可靠性和高效性，還要避免重復數據。
3.數據清洗
隨著業(yè)務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統(tǒng)，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監(jiān)控。
4.數據分析
大數據處理的核心就是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。越來越多的應用涉及大數據，這些大數據的屬性，包括數量、速度、多樣性等都引發(fā)了大數據不斷增長的復雜性，所以，大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定信息是否有價值的決定性因素。利用數據挖掘進行數據分析的常用方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯(lián)規(guī)則等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。
如果你對大數據感興趣并想加入到大數據行業(yè)，就要從現在開始準備好學習大數據，大數據的發(fā)展在未來會更進一步，期待大家投入到大數據學習當中。
