大数据核心技术有哪些?
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2022-07-02 · 百度认证:河南云和数据信息技术官方账号
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简单来说就是以下几点
1、数据采集与预处理:
Flume NG实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;
Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。
2、数据存储:
Hadoop作为一个开源的框架,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,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。
3、数据清洗:MapReduce作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算
4、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,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。
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。
5、数据可视化:对接一些BI平台,将分析得到的数据进行可视化,用于指导决策服务。
1、数据采集与预处理:
Flume NG实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;
Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。
2、数据存储:
Hadoop作为一个开源的框架,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,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。
3、数据清洗:MapReduce作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算
4、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,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。
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。
5、数据可视化:对接一些BI平台,将分析得到的数据进行可视化,用于指导决策服务。
迈杰
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RNA-seq数据分析是转录组研究的核心,包括数据预处理、序列比对、定量分析、差异表达分析、功能注释和可视化等步骤。数据预处理主要是质量控制和去除低质量序列。序列比对使用HISAT2、STAR等工具将reads比对到参考基因组。定量分析评估...
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本回答由迈杰提供
2022-07-03 · 百度认证:河南新华电脑学院有限公司官方账号
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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。
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