大數據是指體量巨大且難以處理的數據集合。大數據技術基礎包括：分布式計算框架（如 hadoop、spark）、大數據存儲（如 hdfs、hive）、大數據分析（如 pig、hiveql）、nosql 數據庫（如 mongodb、cassandra）、數據處理工具（如 mapreduce、spark streaming）、大數據可視化（如 tableau、power bi）和相關生態系統（如apache flink、kafka、zookeeper）。

大數據技術基礎了解

什么是大數據？

大數據是指海量、高速、多樣化和高價值的數據集合，其體量大到傳統的數據處理工具無法有效處理。

大數據技術基礎

要了解大數據技術，需要掌握以下基礎知識：

1. 分布式計算框架

• hadoop：一種開源分布式框架，用于處理海量數據。
• spark：一種快速且通用的分布式計算引擎，用于處理大數據和機器學習。

2. 大數據存儲

• hdfs（hadoop分布式文件系統）：一種分布式文件系統，用于存儲海量非結構化數據。
• hive：一種基于hadoop的倉庫系統，用于處理結構化數據。

3. 大數據分析

• Pig：一種大數據處理語言，用于編寫數據處理腳本。
• hiveQL：一種sql方言，用于查詢存儲在hive中的數據。

4. nosql數據庫

• mongodb：一種文檔型非關系型數據庫，用于存儲半結構化數據。
• Cassandra：一種列式非關系型數據庫，用于存儲大規模數據。

5. 數據處理工具

• mapreduce：一種分布式數據處理模型，用于處理海量數據。
• spark Streaming：一種實時數據處理引擎，用于處理流式數據。

6. 大數據可視化

• Tableau：一種可視化工具，用于探索和呈現大數據。
• Power BI：一種microsoft工具，用于創建交互式數據報表。

7. 大數據生態系統

• apache flink：一種流處理引擎，用于實時處理流式數據。
• apache kafka：一種分布式消息系統，用于傳輸大數據。
• apache zookeeper：一種分布式協調服務，用于協調大數據分布式系統。