大数据采集技术_大数据采集技术大学

什么是“大数据”？

内容：

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

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商业智能（Business Ince，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

商务智能的MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算产生发展

商业智能的概念经由Howard Dresner()的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。

目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

大数据[1] 技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、value（价值）。[3]

百鸟河数字小镇正以独特的发展思路,酝酿着更大更快的发展,将以大数据应用产业为核心,重点抓好大数据教育、大数据康养和大数据旅游、数字小镇大数据应用产业初现雏形

数字时代，互联网运营离不开大数据，什么是大数据？怎么应用呢？

专业大数据是什么意思

Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

数据源的选择和过滤：网络上存在大量的信息，但并非所有信息都是有用的，因此需要通过一定的规则和过滤机制来筛选和选择数据源。

大数据核心技术有哪些？

数据质量问题：网络上的信息质量良莠不齐，采集到的数据也可能存在一定的噪声和错误，需要通过数据清洗和校验等手段来保证数据的质量和准确性。

大数据方面核心技术有哪些？ 简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面： 大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析 ，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说： 大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据。通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的，比如精准营销，征信分析，消费分析等等

基于网络爬虫技术的大数据采集系统设计存在的问题?

网络爬虫是一种自动化采集互联网信息的技术，但是它在设计和实现时可能会面临以下问题：

隐私和版权问题：在采集数据的过程中，需要遵守相关法律法规，尊重他人的隐私和版权，避免侵犯他人的合法权益。

网络拓扑结构的复杂性：网络上存在大量的动态页面和异步加载的内容，这些内容难以被普通的爬虫所获取。此外，还存在一些反爬虫的技术，如IP封锁、等，这些技术也会对爬虫的正常运行造成一定的影响。

数据处理和存储问题：采集到的大量数据需要进行有效的处理和存储，这需要使用到一些专业的大数据处理和存储技术大数据领域对于人才的需求总量大、层次多、范围广，产业对于人才的需求呈井喷式增长，相关行业拥有海量的岗位需求。，如分布式文件系统、分布式数据库等。

综上所述，基于网络爬虫技术的大数据采集系统第三、由于能够处理多种数据结构，大数据能够在程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据的结构的要求大大降低，互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理，立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。设计存在着诸多问题，需要针对实际情况进行综合考虑和处理，以提高采集系统的效率和可靠性。

大数据采集技术不包含哪些

Sqoop，用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具

大数据采到了傍晚，要进行复习了，也许连听了什么都不记得了，更别提跟助教提问交流了。集技术不包括数据的检查，大数据采集方式有：网络爬虫、开放数据库、利用软件接口、软件机器人采集等。

数据采集(DAQ)，又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。

大数据分析的主要技术

说起大数据，就要说到商业智能：

主要技术有五类。根据查询大数据相关资料得知，大数据分析的主要技术分为以下5类。

1、数据采集：对于任何的数据分析来说，首要的就是数据采集，因此大数据分析软件的个技术就是数据采集的技术，该工具能够将分布在互联网上的数据，一些移动客户端中的数据进行快速而又广泛的搜集，同时它还能够迅速的将一些其他的平台中的数据源中的数据导入到该工具中，对数据进行清洗、转换、集成等，从而形成在该工具的数据库中或者是数据集市当中，为联系分析处理和数据挖掘提供了基础。

2、数据存取：数据在采集之后，大数据分析的另一个技术数据存取将会继续发挥作用，能够关系数据库，方便用户在使用中储存原始性的数据，并且快速的采集和使用，再有就是基础性的架构，比如说运储存和分布式的文件储存等，都是比较常见的一种。

3、数据大数据在各个行业，都存在落地应用的需求以及可能性。电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业， 在互联网时代，天然就有着获得数据的优势，而这些数据，需要大数据系统平台来承载。从这几年的发展来说，大数据的趋势越来越普遍，要求懂分布式、高并发的Ja开发岗也越来越多。处理：数据处理可以说是该软件具有的最核心的技术之一，面对庞大而又复杂的数据，该工具能够运用一些计算方法或者是统计的方法等对数据进行处理，包括对它的统计、归纳、分类等，从而能够让用户深度的了解到数据所具有的深度价值。

4、统计分析：统计分析则是该软件所具有的另一个核心功能，比如说设性的检验等，可以帮助用户分析出现某一种数据现象的原因是什么，异分析则可以比较出企业的产品销售在不同的时间和地区中所显示出来的巨大异，以便未来更合理的在时间和地域中进行布局。

5、相关性分析：某一种数据现象和另外一种数据现象之间存在怎样的关系，大数据分析通过数据的增长减少变化等都可以分析出二者之间的关系，此外，聚类分析以及主成分分析和对应分析等都是常用的技术，这些技术的运用会让数据开发更接近人们的应用目标

请问大数据的关键技术有哪些

大数据（开发）工程师、大数据维护、大数据研发、大数据架构、大数据运维、大数据分析、大数据挖掘、大数据算法1、数据采集与预处理等，还在持续发出人才需求。

大数据处理关键技术包括大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用、大数据检索、大数据可视化、大数据应用和大数据安全等。

大数据技术是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据属于什么专业？在哪里可以学?

另外，大数据相关的岗位也很多，

1、大数据属于数学一类的专业。相关专业名称有：“信息与计算科学”、“数学与应用数学”、“统计学”等。

2、大数据专业

大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是数学一类的专业。

（1）统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了科学和自然科学的各个领域。

（3）信息与计算科学专业是以信息领域为背景用将迈向的数学与信息，管理相结合的交叉学科更深入和专业。

大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

大数据专业，全称：数据科学与大数据技术

专业：

本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，大学、对外经济贸易大学和中学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示，该专业学制为四年，大部分为工学。

大数据在各个行业的落地，催生了大数据相关的专业技术岗位，其中以大数据开发工程师为普遍。企业要开展相关的业务，要搭建大数据系统平台，那么是必然需要大数据开发工程师的支持。

大数据开发工程师薪资待遇，与行业同级别的很多岗位来说，都是要更高的。行业平均水平，大数据工程师的月薪万，一个有几年工作经验的大数据工程师，年薪在40万~60万之间，而更的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。

好的软件开发学校的授课方式都为面授，

现在有些机构采用直播的方式对学生进行授课，

而学生就跟听讲座一样，抬头看一天，遇到不理解的内容，也没法实时交流。

我经常跟我的团队说一句话”提不出问题，不是没问题，是压根就没听懂，没法提问题“。

想找好的软件学校，实地了解很重要。

大数据专业未来的发展前景非常广阔，由于大数据行业的产业链涉及到多个环节，包括数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据应用等，所以大数据领域的就业岗位也比较丰富，其中数据整理和数据分析相关岗位还是比较适合女生从事的。

目前学计算机 还是挺不错的好就业，计算机分很多专业如平面设计，UI设计，互联网营销，，动漫，都是非常好就业的专业哦，选择自己喜欢的专业

应该归于计算机（软件）方面的专业吧

大数据技术有哪些？

（2）数学与应用数学是一个学科专业，该专业培养掌握数学科学的基本理论与基本方法，具备运用数学知识、使用计算机解决实际问题的能力，受到科学研究的初步训练。能在科技、教育和经济部门从事研究、教学工作或在生产经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理工作的高级专门人才。

简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术:

Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据:

Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。 并行计算(MPP Computing)

Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算，再在指定将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

列存储 (Column-Based)

得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

简对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或者整合处理，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析，对分析结果进行可视化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据。介：

大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术，在数据挖潜过程中，能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新。本书系统性地介绍了大数据的概念、发展历程、市场价值、大数据相关技术，以及大数据对信息化建设、智慧城市、广告、媒体等领域的核心支撑作用，并对对数据科学理论做了初步探索。

数据价值的凸显和数据获取手段、数据处理技术的改进是"大数据"爆发的根源。而随着数据生产要素化，数据科学、数据科技的不断发展和数据价值的深度挖掘及应用，一场大数据革命正在进行，它将带动战略及区域经济发展，智慧城市建设，企业转型升级，管理及个人工作、生活等各个领域的创新和变革。如何真正应用好大数据，发挥大数据的威力，是当前所有人都在共同研究和探索的问题。

大数据在数据科学理论的指导下，改变创新模式和理念，发展大数据技术，深化大数据应用和实践，而行业大数据将是大数据、的应用领域。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

大数据有什么技术，大数据技术内容介绍

Flume NG，实时日志收集系统

流式计算strom，内存计算spark streaming等

Zookeeper，是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务

2、数据存储

Hadoop，一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库

Yarn是一种Hadoop资源管理器，可为上层应用提供统一的资源管理和调度

Redis是一种速度非常快的非关系数据库

3、数据清洗

4、批成功申请该专业的高校共有3所，为大学、对外经济贸易大学及中学；2017年3月，在公布的高校新增专业名单中，有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。数据查询分析

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表

Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架

5、数据可视化

主流的BI平台比如，国外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和新兴的有数等。

大数据技术有哪些

为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

大数据技术主要包括数据采集与预处理、数据存储和管理、数据处理与分析、数据结果呈现等几个层面的内容。

在大数据生命周期当中，数据采集处于个环节。利用ETL工具将分布的，异构数据源中的数据，抽取到临时的中间层后进行清洗、转换、集成，加载到数据仓库或数据集市中，并进行实时处理分析。

2、数据存储与管理

对于采集到不同的数据集，有可能存在不同的结构和模式，如文件、关系表等，需要利用分布式文件系统、数据仓库、云数据库等，实现对半结构化、结构化和非结构化海量数据进行存储和管理。

3、数据处理与分析

4、数据结果呈现

数据结果的呈现表现为云计算、标签云、关系图等。

大数据的概念：

大数据是指无法在可承受的时间范围内，用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，大数据需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和多样化的信息资产。

数据价值的凸显和数据获取手段、数据跨粒度计算(In-DatabaseComputing)处理技术的改进是大数据爆发的根源。大数据在数据科学理论的指导下，改变创新模式和理念，如果把大数据比作一种产业，那么产业实现盈利的关键，就在于提高对数据的加工能力。