学大数据需要精通什么学科

【简介】大家都知道大数据，是高薪的代名词。因此吸引了很多想要进入这个行业的小型无基础、跨行业的小伙伴。那么，大数据工程师学什么，有哪些基础技术可以帮助大家更好的融入工作呢？整理了以下几点，希望对大家有所帮助。

1.大数据采集

大数据采集是对各种来源的海量结构化和非结构化数据的采集。

数据库采集：Sqoop、ETL流行，传统关系型数据库MySQL、Oracle
仍然被很多业务用作数据存储方式。当然，目前的开源软件Kettle和Talend本身也集成了大数据集成内容，可以实现hdfs、hbase和Nosq主流数据库之间的数据同步和集成。

网络数据采集：利用网络爬虫或公共网站API从网页获取非结构化或半结构化数据并统一结构化为本地数据的数据采集方式。

文件采集：包括实时文件采集和处理技术通道、基于ELK的日志采集和增量采集等。

2.大数据预处理

大数据预处理是指“清洗、填充等”的过程。»执行数据分析之前收集的原始数据。平滑、合并、归一化和一致性测试等操作旨在提高数据质量，为进一步分析奠定基础。数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据规范四个部分。

3.大数据存储

大数据信息量每年都在增加，加上现有的历史数据信息，对数据存储和处理提出了巨大的挑战。整个行业的。大机遇和大挑战。为了满足快速增长的存储需求，云存储必须具备云存储常见形式的高扩展性、高可靠性、高可用性、低成本、自动容错等特点。可分为分布式文件系统和分布式数据库。其中，分布式文件系统采用大规模分布式存储节点来满足大量文件的存储需求，而分布式NoSQL数据库则支持大规模非结构化数据的处理和分析。

4.大数据清洗

MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算，“Map”和“Reduce”是其主要思想。这极大地允许程序员在不知道如何进行分布式并行编程的情况下，在分布式系统中运行自己的程序。随着业务数据量的增加，需要训练和清洗的数据将变得越来越复杂。目前需要使用oozie、azkaban等任务调度系统来调度和监控关键任务。

5.大数据查询分析

Hive的主要任务是将SQL语句翻译成MR程序，MR程序可以将结构化数据映射到数据库表中，并提供HQL（Hive
SQL）查询功能。Hive本身并不存储或计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce。Hive可以理解为一个客户端工具，它将SQL操作转换为相应的MapReduce作业，然后在Hadoop上执行。Hive支持标准SQL语法，无需用户编写MapReduce程序。它的出现，让那些掌握了SQL技能，但不熟悉MapReduce
，编程能力差，不掌握Java语言的用户。使用HDFS可以轻松地使用SQL对大规模数据集进行数据查询、汇总和分析。

6.大数据可视化

大规模数据可视化主要基于并行算法设计技术，合理利用有限的计算资源，高效地处理和分析数据。特定数据集的特征。通常，大规模数据可视化技术结合多分辨率表示等方法来实现足够的交互性能。
在大规模科学数据并行可视化工作中，主要涉及四项核心技术：数据精简、任务并行、管道并行、数据并行。

以上是小编今天整理发给大家的《大数据工程师学什么？》的相关内容。有哪些基础技术？»我希望它对每个人都有用。如果你想了解更多人工智能中的数据分析和岗位分析，关注小编持续更新。