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大数据工程师课|常用大数据系统功能模块竟然是这些方面,这5点你真的清楚了吗

环球网校·2020-04-17 11:43:41浏览34 收藏13

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摘要 在这个生产水平高速发展的今天,互联网每刻都会产生庞大的数据,我们将这类有意义的数据统称为大数据,为了将这类大数据用于各种行业里,我们就出现了大数据工程师,很多人都想了解有关于2020年大数据分析领域预测的内容,所以今天就来讲讲常用大数据系统功能模块。

大数据系统应该包含的功能模块,首先是能够从多种数据源获取数据的功能,数据的预处理(例如,清洗,验证等),存储数据,数据处理、数据分析等(例如做预测分析,生成在线使用建议等等),最后呈现和可视化的总结、汇总结果。

1、常用大数据系统功能模块——各种各样的数据源

当今的IT生态系统,需要对各种不一样种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序,批量上传或feed,流媒体直播数据,来自工业、手持、家居传感的任何东西等等。

显然从不一样数据源获取的数据具有不一样的格式、使用不一样的协议。例如,在线的Web应用程序可能会使用SOAP / XML格式通过HTTP发送数据,feed可能会来自于CSV文件,其他设备则可能使用MQTT通信协议。

由于这些单独的系统的性能是不在大数据系统的控制范围之内,并且通常这些系统都是外部应用程序,由第三方供应商或团队提供并维护,所以本文将不会在深入到这些系统的性能分析中去。

2、常用大数据系统功能模块——数据采集

第一步骤,获取数据。这个过程包括分析,验证,清洗,转换,去重,然后存到适合你们公司的一个持久化设备中(硬盘、存储、云等)。

在下面的章节中,本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。请注意,本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。

3、常用大数据系统功能模块——存储数据

第二步骤,一旦数据进入大数据系统,清洗,并转化为所需格式时,这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。

在下面的章节中,本文将介绍一些存储方面的最佳实践(包括逻辑上和物理上)。在本文结尾也会讨论一部分涉及数据安全方面的问题。

4、常用大数据系统功能模块——数据处理和分析

第三步骤,在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的,包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序,在规定的时间间隔内进行数据结果归集,执行机器学习算法,预测分析等。

在下面的章节中,本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的最佳实践。

5、常用大数据系统功能模块——数据的可视化和数据展示

最后一个步骤骤,展示经过各个不一样分析算法处理过的数据结果。该步骤骤包括从预先计算汇总的结果(或其他类似数据集)中的读取和用一种友好界面或者表格(图表等等)的形式展示出来。这样便于对于数据分析结果的理解。

以上就是有关于常用大数据系统功能模块的全部内容了,从文章中我们就可以看出大数据工程师之类的行业有多么受欢迎,所以想从事大数据行业的小伙伴们就要好好理解小编为大家整理的文章内容了,我们会从各种方面分析大数据行业的内容,环球网校小编希望大家的学习之路顺利。

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