1.大数据方面核心技术有哪些？

大数据方面核心技术有哪些？

大数据技术的源码体系庞大且复杂，基础的分析技术包含数据的采集、数据预处理、源码分布式存储、分析家校互动 源码数据库、源码数据仓库、分析机器学习、源码并行计算、分析可视化等。源码

       1、分析数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，源码机架源码程序支持在日志系统中定制各类数据发送方，分析用于收集数据；Zookeeper是源码一个分布式的，开放源码的分析分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。源码

       2、inno源码编译数据存储：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，videojs 源码分析是一个分布式的、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。ug插件源码

       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(HiveSQL)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。