⼤数据开发涉及到的技术分类有哪些
开发本⾝是⼀种现象⽽不是⼀种技术。⼤数据技术是⼀系列使⽤⾮传统的⼯具来对⼤量的结构化、半结构化和⾮结构化数据进⾏处理，从⽽获得分析和预测结果的数据处理技术。
⼤数据价值的完整体现需要多种技术的协同。⼤数据关键技术涵盖数据存储、处理、应⽤等多⽅⾯的技术，根据⼤数据的处理过程，可将其分为⼤数据采集、⼤数据预处理、⼤数据存储及管理、⼤数据处理、⼤数据分析及挖掘、⼤数据展⽰等。
⼤数据采集技术
⼤数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交⽹络交互数据及移动互联⽹数据等⽅式获得各种类型的结构化、半结构化及⾮结构化的海量数据。
因为数据源多种多样，数据量⼤，产⽣速度快，所以⼤数据采集技术也⾯临着许多技术挑战，必须保证数据采集的可靠性和⾼效性，还要避免重复数据。
⼤数据的数据源主要有运营数据库、社交⽹络和感知设备 3 ⼤类。针对不同的数据源，所采⽤的数据采集⽅法也不相同。
⼤数据预处理技术
传记怎么写⼤数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查⼀致性等操作。
因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的主要⽬的是将这些复杂的数据转化为单⼀的或者便于处理的结构，以达到快速分析处理的⽬的。
通常数据预处理包含 3 个部分：数据清理、数据集成和变换及数据规约。
1. 数据清理
数据清理主要包含遗漏值处理（缺少感兴趣的属性）、噪⾳数据处理（数据中存在错误或偏离期望值的数据）和不⼀致数据处理。
模仿圣诞老人写给孩子的信遗漏数据可⽤全局常量、属性均值、可能值填充或者直接忽略该数据等⽅法处理。
噪⾳数据可⽤分箱（对原始数据进⾏分组，然后对每⼀组内的数据进⾏平滑处理）、聚类、计算机⼈⼯检查和回归等⽅法去除噪⾳。
对于不⼀致数据则可进⾏⼿动更正。
2. 数据集成
数据集成是指把多个数据源中的数据整合并存储到⼀个⼀致的数据库中。这⼀过程中需要着重解决 3 个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。
由于来⾃多个数据集合的数据在命名上存在差异，因此等价的实体常具有不同的名称。对来⾃多个实体的不同数据进⾏匹配是处理数据
集成的⾸要问题。
数据冗余可能来源于数据属性命名的不⼀致，可以利⽤⽪尔逊积矩来衡量数值属性，对于离散数据可以利⽤卡⽅检验来检测两个属性之间的关联。
数据值冲突问题主要表现为，来源不同的统⼀实体具有不同的数据值。数据变换的主要过程有平滑、聚集、数据泛化、规范化及属性构造等。
3. 数据规约
数据规约主要包括数据⽅聚集、维规约、数据压缩、数值规约和概念分层等。
使⽤数据规约技术可以实现数据集的规约表⽰，使得数据集变⼩的同时仍然近于保持原数据的完整性。
在规约后的数据集上进⾏挖掘，依然能够得到与使⽤原数据集时近乎相同的分析结果。
⼤数据存储及管理技术
⼤数据存储及管理的主要⽬的是⽤存储器把采集到的数据存储起来，建⽴相应的数据库，并进⾏管理和调⽤。
在⼤数据时代，从多渠道获得的原始数据常常缺乏⼀致性，数据结构混杂，并且数据不断增长，这造成了单机系统的性能不断下降，即使不断提升硬件配置也难以跟上数据增长的速度。这导致传统的处理和存储技术失去可⾏性。
⼤数据存储及管理技术重点研究复杂结构化、半结构化和⾮结构化⼤数据管理与处理技术，解决⼤数据的可存储、可表⽰、可处理、可靠性及有效传输等⼏个关键问题。
具体来讲需要解决以下⼏个问题：海量⽂件的存储与管理，海量⼩⽂件的存储、索引和管理，海量⼤⽂件的分块与存储，系统可扩展性与可靠性。
⾯对海量的 Web 数据，为了满⾜⼤数据的存储和管理，Google ⾃⾏研发了⼀系列⼤数据技术和⼯具⽤于内部各种⼤数据应⽤，并将这些技术以论⽂的形式逐步公开，从⽽使得以 GFS、MapReduce、BigTable 为代表的⼀系列⼤数据处理技术被⼴泛了解并得到应⽤，同时还催⽣出以 Hadoop 为代表的⼀系列⼤数据开源⼯具。
从功能上划分，这些⼯具可以分为分布式⽂件系统、NoSQL 数据库系统和数据仓库系统。这 3 类系统分别⽤来存储和管理⾮结构化、半结构化和结构化数据。
⼤数据处理
⼤数据的应⽤类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，⽽流处理则是直接处理。
1. 批处理模式
Google 公司在 2004 年提出的 MapReduce 编程模型是最具代表性的批处理模式。
MapReduce 模型⾸先将⽤户的原始数据源进⾏分块，然后分别交给不同的 Map 任务去处理。Map 任务从输⼊中解析出 key/value 对集合，然后对这些集合执⾏⽤户⾃⾏定义的 Map 函数以得到中间结果，并将该结果写⼊本地硬盘。Reduce 任务从硬盘上读取数据之后，会根据 key 值进⾏排序，将具有相同 key 值的数据组织在⼀起。最后，⽤户⾃定义的 Reduce 函数会作⽤于这些排好序的结果并输出最终结果。
MapReduce 的核⼼设计思想有两点：
将问题分⽽治之，把待处理的数据分成多个模块分别交给多个 Map 任务去并发处理。
把计算推到数据⽽不是把数据推到计算，从⽽有效地避免数据传输过程中产⽣的⼤量通信开销。
2. 流处理模式
流处理模式的基本理念是，数据的价值会随着时间的流逝⽽不断减少。因此，尽可能快地对最新的数据做出分析并给出结果是所有流处理模
式的主要⽬标。
需要采⽤流处理模式的⼤数据应⽤场景主要有⽹页点击数的实时统计，传感器⽹络，⾦融中的⾼频交易等。
流处理模式将数据视为流，将源源不断的数据组成数据流。当新的数据到来时就⽴刻处理并返回所需的结果。
数据的实时处理是⼀个很有挑战性的⼯作，数据流本⾝具有持续到达、速度快、规模巨⼤等特点，因此，通常不会对所有的数据进⾏永久化存储，同时，由于数据环境处在不断的变化之中，系统很难准确掌握整个数据的全貌。
由于响应时间的要求，流处理的过程基本在内存中完成，其处理⽅式更多地依赖于在内存中设计巧妙的概要数据结构。内存容量是限制流处理模式的⼀个主要瓶颈。
⼤数据分析及挖掘技术
⼤数据处理的核⼼就是对⼤数据进⾏分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深⼊的、有价值的信息。
越来越多的应⽤涉及⼤数据，这些⼤数据的属性，包括数量、速度、多样性等都引发了⼤数据不断增长的复杂性，所以，⼤数据的分析⽅法在⼤数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
旅游专业利⽤数据挖掘进⾏数据分析的常⽤⽅法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则等，它们分别从不同的⾓度对数据进⾏挖掘。
1.分类
分类是出数据库中⼀组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类。
其⽬的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应⽤到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。
2.回归分析
回归分析⽅法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征。
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该⽅法可产⽣⼀个将数据项映射到⼀个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测及数据间的相关关系等。它可以应⽤到市场营销的各个⽅⾯，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品⽣命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
3.聚类
聚类是把⼀组数据按照相似性和差异性分为⼏个类别。
其⽬的是使得属于同⼀类别的数据间的相似性尽可能⼤，不同类别中的数据间的相似性尽可能⼩。它可以应⽤于客户体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
4.关联规则
关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则。即根据⼀个事务中某些项的出现可推导出另⼀些项在同⼀事务中也会出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库⾥的⼤量数据进⾏挖掘，可以从⼤量的记录中发现有趣的关联关系，出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和预测等决策⽀持提供参考依据。
⼤数据展⽰技术
在⼤数据时代下，数据井喷似地增长，分析⼈员将这些庞⼤的数据汇总并进⾏分析，⽽分析出的成果如果是密密⿇⿇的⽂字，那么就没有⼏个⼈能理解，所以我们就需要将数据可视化。
图表甚⾄动态图的形式可将数据更加直观地展现给⽤户，从⽽减少⽤户的阅读和思考时间，以便很好地做出决策。下图可以清晰地展⽰⼤企业职员相互之间的流向。
农村宅基地如何补偿可视化技术是最佳的结果展⽰⽅式之⼀，其通过清晰的图形图像展⽰直观地反映出最终结果。
数据可视化是将数据以不同的视觉表现形式展现在不同系统中，包括相应信息单位的各种属性和变量。
数据可视化技术主要指的是技术上较为⾼级的技术⽅法，这些技术⽅法通过表达、建模，以及对⽴体、表⾯、属性、动画的显⽰，对数据加以可视化解释。
传统的数据可视化⼯具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现⽅式提供给⽤户，⽤于发现数据之间的关联信息。
随着⼤数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满⾜于使⽤传统的数据可视化⼯具来对数据仓库中的数据进⾏抽取、归纳及简单的展现。
新型的数据可视化产品必须满⾜互联⽹上爆发的⼤数据需求，必须快速收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进⾏实时更新。因此，在⼤数据时代，数据可视化⼯具必须具有以下特性：
1.实时性
数据可视化⼯具必须适应⼤数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速收集分析数据，并对数据信息进⾏实时更新。
2.操作简单
数据可视化⼯具满⾜快速开发、易于操作的特性，能满⾜互联⽹时代信息多变的特点。
3.更丰富的展现
数据可视化⼯具需要具有更丰富的展现⽅式，能充分满⾜数据展现的多维度要求。
4.多种数据集成⽀持⽅式
数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化⼯具将⽀持团队协作数据、数据仓库、⽂本等多种⽅式，并能够通过互联⽹进⾏展现。
数据可视化技术是⼀个新兴领域，有许多新的发展。
企业获取数据可视化功能主要通过编程和⾮编程两类⼯具实现。
主流编程⼯具包括 3 种类型：从艺术的⾓度创作的数据可视化⼯具，⽐较典型的⼯具是Processing.js，它是为艺术家提供的编程语⾔。
从统计和数据处理的⾓度创作的数据可视化⼯具，R语⾔是⼀款典型的⼯具，它本⾝既可以做数据分析，⼜可以做图形处理。
五指毛桃煲鸡介于两者之间的⼯具，既要兼顾数据处理，⼜要兼顾展现效果，D3.js 是⼀个不错的选择，像 D3.js 这种基于 JavaScript 的数据可视化⼯具更适合在互联⽹上互动式展⽰数据。
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