大数据的通用技术主要内容

大数据的通用技术主要包括以下几个方面：
1. 数据源技术：
社交媒体平台、云平台、网站资源、物联网（IOT）设备、数据库等。
数据特点：分布式、异构性、多样性、流式产生。
2. 数据收集层技术：
实时或近实时数据收集。
特点：扩展性、可靠性、安全性、低延迟。
3. 数据存储层技术：
海量结构化与非结构化数据的存储。
特点：扩展性、容错性、支多种存储模型（如HDFS、HBase、MongoDB等）。
4. 资源管理与服务协调层技术：
集群资源共享和统一管理。
优势：高资源利用率、低运维成本、数据共享。
技术包括：YARN、ZooKeeper等。
5. 计算引擎层技术：
根据不同应用场景设计计算引擎。
考虑因素：/离线处理、实时性要求、系统吞吐率。
技术包括：批处理（Hadoop MapReduce）、交互式处理（Spark、Flink）、实时处理（Storm）等。
6. 数据分析层技术：
提供易用、高效、多样化的数据处理工具。
工具：应用程序API、类SQL查询语言、数据掘SDK等。
技术包括：统计分析、机器学习、数据掘等。
7. 数据可化层技术：
运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像。
域：计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计等。
8. 大数据平台核心技术：
包括Hadoop、Spark、Flink等。
提供数据处理、存储、分析、可化的完整解决方。
9. 安全与隐私保护技术：
包括数据加密、访问控、隐私保护等。
确保数据安全，符合隐私保护法规。
10. 大数据应用开发技术：
包括数据采集、处理、分析、展示等全流程开发。
技术包括：Java、Python、Scala等程语言。
以上是大数据通用技术的主要，旨在帮助企业和组织更好地管理和利用海量数据，提升业务决策的准确性和效率。