大數(shù)據(jù)這個(gè)詞匯火的出圈，從字面上來(lái)說(shuō)“big data”意思就是大量的數(shù)據(jù)結(jié)合，而大數(shù)據(jù)技術(shù)則是采集、分析、處理這些來(lái)自海量數(shù)據(jù)內(nèi)的信息，從中提取重要的內(nèi)容加以利用獲取價(jià)值。大數(shù)據(jù)技術(shù)早已深入我們的生活方方面面，無(wú)形中改變了我們的生活。那么大數(shù)據(jù)技術(shù)到底是什么?

對(duì)于消費(fèi)者或者網(wǎng)民來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)就是收集用戶(hù)的信息進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)、獲取利潤(rùn);

對(duì)于企業(yè)和投資人來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)是一個(gè)熱門(mén)的投資領(lǐng)域模式，一個(gè)欣欣向榮的行業(yè);

對(duì)于大數(shù)據(jù)工程師來(lái)說(shuō)，那就是把一大堆亂七八糟的數(shù)據(jù)通過(guò)計(jì)算使其能夠便于利用。

1、大數(shù)據(jù)的采集

想要利用數(shù)據(jù)第一步當(dāng)然是收集數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)源中把數(shù)據(jù)采集到自己的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)里面。數(shù)據(jù)源主要包含F(xiàn)lume NG、NDC，Netease Data Canal、Logstash2、Sqoop、Strom集群結(jié)構(gòu)、Zookeeper等。ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)等文件提取到臨時(shí)的中轉(zhuǎn)部分后進(jìn)行轉(zhuǎn)換、集成，加載到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)里面，為之后的數(shù)據(jù)處理分析打下基礎(chǔ)。

2、大數(shù)據(jù)的存取

采集到大量的數(shù)據(jù)之后就要有一個(gè)適合的系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)庫(kù)。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，是在存儲(chǔ)器上以數(shù)據(jù)庫(kù)的形式存儲(chǔ)采集的數(shù)據(jù)的過(guò)程，有Hadoop、HBase、Phoenix、Yarn、Mesos、Redis、Atlas、Kudu等，種類(lèi)繁多，不同的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)適用于不同的情境與數(shù)據(jù)類(lèi)型。

3、大數(shù)據(jù)的整理

大數(shù)據(jù)處理的任務(wù)量龐大，業(yè)務(wù)繁多，需要進(jìn)行訓(xùn)練和清晰的數(shù)據(jù)會(huì)愈發(fā)復(fù)雜，但是有了任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)就會(huì)緩解這些困難，對(duì)關(guān)鍵的進(jìn)程進(jìn)行監(jiān)控和調(diào)度，比如oozie或者azkaban。

4、大數(shù)據(jù)的處理

在將龐大的數(shù)據(jù)為我們所用之前，我們還需要將其進(jìn)行一定的處理。自然語(yǔ)言處理)是研究關(guān)于人與計(jì)算機(jī)交互的語(yǔ)言問(wèn)題的一門(mén)學(xué)科。它關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)"理解"自然語(yǔ)言，所以自然語(yǔ)言處理又叫做自然語(yǔ)言理解，也叫做計(jì)算語(yǔ)言學(xué)。它是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)分支，也是人工智能的核心課題之一。通常企業(yè)和機(jī)構(gòu)在進(jìn)行信息處理時(shí)會(huì)用到Hive、Impala、Spark、Nutch、Solr、Elasticsearch等程序。

5、大數(shù)據(jù)的分析

大數(shù)據(jù)的分析顧名思義就是分析數(shù)據(jù)，讓其能夠清楚的被人類(lèi)看懂，借助圖形等方式清楚高效的傳送信息。主要應(yīng)用于龐大的數(shù)據(jù)關(guān)系分析，絕對(duì)那些看似沒(méi)有價(jià)值的信息進(jìn)項(xiàng)關(guān)聯(lián)性分析，得出分析圖表并知道決策服務(wù)的進(jìn)程。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。

6、大數(shù)據(jù)的挖掘

一般來(lái)說(shuō)，創(chuàng)建模型的過(guò)程是類(lèi)似的一開(kāi)始分析用戶(hù)提供的數(shù)據(jù)，然后開(kāi)始查找，不一樣的類(lèi)型模式具有不一樣的查詢(xún)方式，然后分析結(jié)果并得出該模型的最佳參數(shù)，最后將這些參數(shù)都應(yīng)用在整個(gè)數(shù)據(jù)集，即可提取詳細(xì)的數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)挖掘的算法很多，不同的算法可以應(yīng)用在不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型，得出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)也各不相同。

7、大數(shù)據(jù)模型預(yù)測(cè)

在數(shù)據(jù)得到采集之后，除了要進(jìn)行分析處理之外，還可以通過(guò)數(shù)據(jù)計(jì)算出對(duì)應(yīng)的科學(xué)模型，通過(guò)模型能夠預(yù)測(cè)新的數(shù)據(jù)從而判斷接下來(lái)可能會(huì)發(fā)生的事情，從而做出相應(yīng)的決策。可以利用預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真等。

8、大數(shù)據(jù)結(jié)果呈現(xiàn)

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)項(xiàng)了一系列繁雜的處理分析之后得出的結(jié)論再好也要想辦法在人類(lèi)面前具體的呈現(xiàn)才能發(fā)揮它最大的價(jià)值，如果不做好內(nèi)容的呈現(xiàn)，前面的步驟做得再好也是無(wú)用功。大數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)論和結(jié)果可以ton過(guò)不同的方式呈現(xiàn)比如云計(jì)算、標(biāo)簽云等。借助這些工具可以對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一和高效的管理分析，最大限度的挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，利益最大化。是大數(shù)據(jù)技術(shù)中不可獲取的一部分。

大數(shù)據(jù)是技術(shù)性相對(duì)較強(qiáng)的工作領(lǐng)域。想要在大數(shù)據(jù)行業(yè)中立足，或者投身于大數(shù)據(jù)行業(yè)，需要超強(qiáng)的技術(shù)能力傍身才能脫穎而出。怎樣才能在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域獲得較快的提升呢?除了自身的努力以外，也可以通過(guò)一些專(zhuān)業(yè)化培訓(xùn)以達(dá)到事半功倍的效果，同時(shí)還可以考取大數(shù)據(jù)相應(yīng)的資格證書(shū)來(lái)印證自己的能力水平。