属于大数据的关键技术

2、 1. 大数据采集技术：这一技术通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式，实现对结构化、半结构化及非结构化的海量数据的获取。 2. 大数据预处理技术：该技术的主要任务是对采集到的数据进行辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作，以确保数据的质量。

1、 大数据处理关键技术一般包括：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、大数据安全等）。

5、 数据可视化：数据可视化技术是指对各类型数据源(包括hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示的产品很多，如果是企业单位以及政府单位建议使用 cognos ，安全、稳定、功能强大、支持大数据、非常不错的选择。

3、 3、大数据的关键技术 1.分布式存储系统(HDFS)。 2.MapReduce分布式计算框架。 3.YARN资源管理平台。 4.Sqoop数据迁移工具。 5.Mahout数据挖掘算法库。 6.HBase分布式数据库。 7.Zookeeper分布式协调服务。 8.Hive基于Hadoop的数据仓库。 9.Flume日志收集工具。

4、 大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。