大数据开发的哪五大过程

3、 从数据上游到数据下游，大致可以分为：数据采集 -> 数据清洗 -> 数据存储 -> 数据分析统计 -> 数据可化 等几个方面 工作内容当然就是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等)或者代码(Java、Scala等)来实现上面几个方面的功能。

2、 开发大数据安全技术:改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控、数据真伪识别和取证、数据有完整性验证等技术。

1、 基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。 hadoop mapre duce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。 大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。 大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。 大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

4、 第一阶段：大数据技术入门 1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。