¿Qué estudian los ingenieros de big data? ¿Cuál es la tecnología central?
En la introducción, todo el mundo está familiarizado con el big data, que es sinónimo de salario alto. Por lo tanto, ha atraído a muchos socios intersectoriales y de base cero que desean ingresar a esta industria. Entonces, ¿qué aprenden los ingenieros de big data? ¿Cuál es la tecnología central? Para ayudar a todos a integrarse mejor en el trabajo, el autor ha recopilado los siguientes puntos, con la esperanza de que sean de ayuda para todos.
1. Recopilación de big data
La recopilación de big data es la recopilación de datos masivos estructurados y no estructurados de diversas fuentes.
Recopilación de bases de datos: actualmente populares Sqoop y ETL, las bases de datos relacionales tradicionales MySQL y Oracle
siguen siendo los métodos de almacenamiento de datos de muchas empresas. Por supuesto, los actuales Kettle y Talend de código abierto también integran contenido de integración de big data, que puede lograr la sincronización e integración de datos entre hdfs, hbase y las bases de datos principales de Nosq.
Recopilación de datos de páginas web: método de recopilación de datos que obtiene datos no estructurados o semiestructurados de páginas web a través de rastreadores web o API públicas de sitios web, y convierte de manera uniforme datos estructurados en datos locales.
Recopilación de archivos: incluye canal de tecnología de procesamiento y recopilación de archivos en tiempo real, recopilación de registros basada en ELK y recopilación incremental, etc.
2. Preprocesamiento de big data
El preprocesamiento de big data se refiere al análisis de los datos antes de recopilar los datos originales, como "limpieza, llenado, suavizado, fusión, estandarización y coherencia". Una serie de operaciones destinadas a mejorar la calidad de los datos, como las "Pruebas de rendimiento", sientan las bases para trabajos de análisis posteriores. Base. El preprocesamiento de datos incluye principalmente cuatro partes: limpieza de datos, integración de datos, conversión de datos y protocolo de datos.
3. Almacenamiento de big data
El big data aumenta cada año y la cantidad de información es enorme, junto con la información de datos históricos existente, lo que ha traído grandes desafíos a los datos. almacenamiento y procesamiento de toda la industria enormes oportunidades y desafíos. Para satisfacer las necesidades de almacenamiento en rápido crecimiento, el almacenamiento en la nube debe tener las características de alta escalabilidad, alta confiabilidad, alta disponibilidad, bajo costo, tolerancia automática a fallas y descentralización. Las formas comunes de almacenamiento en la nube se pueden dividir en sistemas de archivos distribuidos y bases de datos distribuidas. Entre ellos, el sistema de archivos distribuido utiliza nodos de almacenamiento distribuido a gran escala para satisfacer las necesidades de almacenamiento de una gran cantidad de archivos, mientras que la base de datos NoSQL distribuida brinda soporte para el procesamiento y análisis de datos no estructurados a gran escala.
4. Limpieza de Big Data
MapReduce, como motor de consultas de Hadoop, se utiliza para el cálculo paralelo de conjuntos de datos a gran escala "Map (mapeo)" y "Reduce (). aproximación)" son su idea principal. Facilita enormemente a los programadores que no comprenden la programación paralela distribuida ejecutar programas en sistemas distribuidos. A medida que aumenta la cantidad de datos comerciales, los datos que necesitan capacitación y limpieza se volverán cada vez más complejos. En este momento, se necesita un sistema de programación de tareas (como oozie o azkaban) para programar y monitorear tareas clave.
V. Análisis de consultas de big data
El trabajo principal de Hive es traducir declaraciones SQL en programas MR, asignando así datos estructurados a tablas de bases de datos y proporcionando HQL (Hive
SQL) función de consulta. Hive en sí no almacena ni calcula datos, se basa completamente en HDFS y MapReduce. Hive puede entenderse como una herramienta cliente que convierte operaciones SQL en tareas MapReduce correspondientes y luego las ejecuta en hadoop. Hive admite la sintaxis SQL estándar, por lo que los usuarios no necesitan escribir programas MapReduce. A través de MapReduce
, los usuarios con pocas habilidades de programación y que no dominan el lenguaje Java pueden usar fácilmente el lenguaje SQL para consultar, resumir y analizar conjuntos de datos a gran escala en HDFS.
6. Visualización de Big Data
La visualización de datos a gran escala se basa principalmente en tecnología de diseño de algoritmos paralelos, que hacen un uso razonable de recursos informáticos limitados para procesar y analizar de manera eficiente las características de datos específicos. conjuntos. Normalmente, las técnicas de visualización de datos a gran escala se combinan con métodos como la representación de resolución múltiple para obtener un rendimiento interactivo suficiente.
La visualización paralela de datos científicos a gran escala implica cuatro tecnologías básicas: reducción de datos, paralelización de tareas, paralelización de tuberías y paralelización de datos.
Lo anterior es el contenido relevante que el editor recopiló y le envió hoy sobre "¿Qué aprenden los ingenieros de big data? ¿Cuáles son las tecnologías centrales? Espero que sea útil para todos". Si desea saber más sobre análisis de datos y análisis del trabajo de inteligencia artificial, siga al editor para obtener actualizaciones continuas.