大數據分析包含哪些技術

大數據分析包含哪些技術，目前，大數據領域每年都有大量的新技術涌現，成為大數據采集、存儲、處理、分析或可視化的有效手段。下面小編就來講講大數據分析包含哪些技術，千萬別錯過!

簡而言之，從大數據生命周期的角度來看，核心技術集中在四個方面：大數據采集、數據預處理、大數據存儲、數據分析，它們共同形成了大數據生命周期的核心技術。

一.大數據采集

即對于結構化和非結構化海量的各種來源的數據，所進行的收集活動。

1. 數據庫獲取:目前比較流行的是Sqoop和ETL，很多企業仍然使用MySQL、Oracle等傳統關系數據庫進行數據存儲。當然，對于開源Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可以實現HDFS、hbase和主流Nosq數據庫之間的數據同步和集成。

2. 網絡數據收集:通過web爬蟲或網站公共API從網頁中獲取非結構化或半結構化數據，并將其結構統一為本地數據的數據收集方法。

3.文件采集:包括實時文件采集與處理技術flume、基于ELK的日志采集、增量采集等。

二.大數據預處理

大數據預處理，指的是在數據分析之前，對第一個收集的原始數據進行如“沖洗、灌裝、光滑、合并、標準化和一致性檢查”等一系列的行動，旨在提高數據的質量和為以后的分析打好基礎。

三. 大數據存儲

大數據存儲是指存儲器以數據庫的形式存儲采集到的數據的過程。

四. 大數據分析與挖掘

大數據分析與挖掘是從可視化分析、數據挖掘算法、預測分析、語義引擎和數據質量管理等方面對無序數據進行提取、提煉和分析的過程。