大數據應用技術棧

㈠ 求大數據分析技術

列一大堆沒用的。。。
大數據分析技術兩種理解： 一種是 大數據處理涉及到技術， 一種專是 數據挖掘技術
第一種就屬是數據處理流程： 也就是 數據採集 數據清洗 數據存儲 數據挖掘 結果可視化展示 技術。
第二種就是具體的數據挖掘演算法： 主要是 回歸 分類 關聯規則 聚類 異常檢測 這幾種
看你需要哪種？

㈡ 大數據技術架構的什麼層提供基於統計學的數據

大數據技術架構的分析層提供基於統計學的數據。

大數據的四層堆棧式技術架構：

1、基礎層

第一層作為整個大數據技術架構基礎的最底層，也是基礎層。要實現大數據規模的應用，企業需要一個高度自動化的、可橫向擴展的存儲和計算平台。這個基礎設施需要從以前的存儲孤島發展為具有共享能力的高容量存儲池。容量、性能和吞吐量必須可以線性擴展。

雲模型鼓勵訪問數據並提供彈性資源池來應對大規模問題，解決了如何存儲大量數據，以及如何積聚所需的計算資源來操作數據的問題。在雲中，數據跨多個節點調配和分布，使得數據更接近需要它的用戶，從而可以縮短響應時間和提高生產率。

2、管理層

要支持在多源數據上做深層次的分析，大數據技術架構中需要一個管理平台，使結構化和非結構化數據管理為一體，具備實時傳送和查詢、計算功能。本層既包括數據的存儲和管理，也涉及數據的計算。並行化和分布式是大數據管理平台所必須考慮的要素。

3、分析層

大數據應用需要大數據分析。分析層提供基於統計學的數據挖掘和機器學習演算法，用於分析和解釋數據集，幫助企業獲得對數據價值深入的領悟。可擴展性強、使用靈活的大數據分析平台更可成為數據科學家的利器，起到事半功倍的效果。

4、應用層

大數據的價值體現在幫助企業進行決策和為終端用戶提供服務的應用。不同的新型商業需求驅動了大數據的應用。反之，大數據應用為企業提供的競爭優勢使得企業更加重視大數據的價值。新型大數據應用對大數據技術不斷提出新的要求，大數據技術也因此在不斷的發展變化中日趨成熟。

㈢ 現在大數據的發展趨勢

主要有幾點發展趨勢：

一是流式架構的更替，最早大數據生態沒有辦法統一批處理和流計算，只能採用Lambda架構，批的任務用批計算引擎，流式任務採用流計算引擎，比如批處理採用MapRece，流計算採用Storm。後來Spark試圖從批的角度統一流處理和批處理，近年來純流架構的Flink異軍突起，由於其架構設計合理，生態健康，近年來發展特別快。

二是大數據技術的雲化，一方面是公有雲業務的成熟，眾多大數據技術都被搬到了雲上，其運維方式和運行環境都發生了較大變化，帶來計算和存儲資源更加的彈性變化，另一方面，私有部署的大數據技術也逐漸採用容器、虛擬化等技術，期望更加精細化地利用計算資源。

三是異構計算的需求，近年來在通用CPU之外，GPU、FPGA、ASIC等晶元發展迅猛，不同晶元擅長不同的計算任務，大數據技術開始嘗試根據不同任務來調用不同的晶元，提升數據處理的效率。

四是兼容智能類的應用，隨著深度學習的崛起，AI類的應用越來越廣泛，大數據的技術棧在努力兼容AI的能力，通過一站式的能力來做數據分析和AI應用，這樣開發者就能在一個工具站中編寫SQL任務，調用機器學習和深度學習的演算法來訓練模型，完成各類數據分析的任務。

㈣ 想成為大數據開發工程師有哪些要求

大數據開發主要是基於大數據服務平台，很多大中型業務應用包括企業級應用和各類網站。能夠進行構建大數據應用程序平台和開發分析應用程序

㈤ 從大數據平台到數據治理，智慧醫院大數據何去何從

背景：上周看了阿里章劍鋒寫的一篇大數據文章，加上對健康醫療大數據相關政策的分析，想就醫院大數據的建設說幾點看法，畢竟國家健康大數據戰略下智慧醫院大數據是必然先驅，有大數據抱負的醫院信息科大部分還在摸著石頭找過河的路，而其他行業的經驗還是很有借鑒意義的。

2019年6月，中國衛生信息與健康醫療大數據學會會長金小桃（中國衛生信息學會會長）在6月20日的2019(14th)中國衛生信息技術/健康醫療大數據應用交流大會上發布《新一代醫院數據中心建設指南》（盡管找遍網路都沒找到這個指南，可能還在整理中...）

而基本同一時間，國家衛健委統計信息中心初版了《醫院數據治理框架、技術與實現》，對「醫院大數據」明確為「醫院數據」，這也是我一直在解釋的名詞，正符合大數據的正確引導和深度理解。

2019年的廈門CHIME，中國醫院協會信息專業委員會發布了《醫療機構醫療大數據平台建設指南（徵求意見稿）》。在結合2015年以來的每年一批的健康醫療大數據國家戰略政策指導，大數據國家戰略的決心和國家支持引導的力度可見一斑，而醫院側信息化的現階段熱點就是醫院信息平台，信息平台的熱方向就是醫院大數據和人工智慧，當然這脫離不了首先建設完備的醫院信息化系統。我們再來看一個政策：

2018年4月，國家衛生健康委員會規劃與信息司發布了《全國醫院信息化建設標准與規范（試行）》。它是在2016年《醫院信息平台應用功能指引》和2017年《醫院信息建設應用技術指引（試行）》基礎上，形成的較為完整的醫院信息系統體系框架。在《醫院信息平台應用功能指引》明確醫院信息化功能和在《醫院信息化建設應用技術指引》上明確了醫院信息化技術。看醫院信息化完整地圖，雲計算、大數據、物聯網以及傳統信息化支撐的是金字塔頂端的人工智慧，最近幾年AI大數據經常被一起稱呼，不可能脫離信息化基礎和大數據基礎去建設AI的空中樓閣。所以大數據和AI找同一廠家（或者同一生態圈）建設會是最好的選擇，畢竟做AI的一定先做數據，但是做數據的卻不一定做得好AI，看市場上那麼多數據搬運工公司就清楚了，這也是造成醫院大數據前期建設重數量輕質量的主要原因。

再來看大數據的宏觀發展環境，從2009年閃亮登場到2015年泡沫頂峰，已經邁過了甘特曲線的2個關鍵節點，現在正處於穩步發展。

大數據技術的2個維度是我覺得章劍鋒最深刻的大數據概念解析，垂直的技術棧維度和水平的數據流維度，也就是垂直的平台+應用，水平的數據處理。何為大數據？這一輪數據到大數據的概念，水平維度的數據處理理論正式出現已經30年了並沒有大變化（這個維度數據大數據都應該稱為數據處理），而聚變的是技術棧維度：hadoop、spark、storm、flink等等，但是閃亮的hadoop不也在沒落么，因為技術為業務而生，符合業務需求的才是最合理的技術。而醫院大數據建設出的第二個比較大的問題就是追求新技術典型如hadoop，就醫院數據體量和應用需求，hadoop真不是最佳實踐，而繁雜的運維和龐大高昂的資源硬體成本可能是壓垮信心的根本原因。

再來看醫院大數據上雲，盡管很多人覺得國內是數據隱私和數據安全比較寬松的環境，但是醫院數據側一直都比較謹慎。雖然最近國內出了政策，允許醫院將患者數據對患者開發，但是把醫院數據放在廠家提供的雲上，對於大型三甲醫院目前依然不現實。醫院除了診療水平，最重要的資產就是醫院數據，醫院數據又比較敏感，醫院本身是要遵從嚴格監管的，所以按照當前形勢，更適合醫院的還是數據在醫院（很多醫院通過免費大數據戰略合作協議讓醫院數據上醫某雲）。

還是回到大數據平台，伴隨著大數據概念火熱，hadoop缺在逐步沒落，就大數據技術棧本身，不存在hadoop架構和oracle架構的選擇（在這個點上大量概念混淆，oracle和hive HDFS只是存儲方案的差異，hadoop是大數據完整技術棧），只存在數據存儲架構的選擇，根據數據量、數據使用方式、數據分析方式決策更合理的架構，選了hadoop就不能用oracle嗎？這是醫院大數據平台建設里經常混淆的點。根據應用場景選擇存儲方案，根據數據分析需求選擇技術棧，如果不清楚需求，何不來個混合架構搞個萬金油？其實醫院大數據，oracle是可以用的，國產化另論。如果定了oracle是不是就不能用hadoop了呢？

這里又引申到另一個問題，Hadoop、Spark、Flink等大數據技術的發展，醫院大數據建設技術要求必提，但是真正建了之後會發現好像哪裡不對勁，難道大數據就是這么高大上到信息科要大量學習新技能嗎？能用的技術才是好技術，自己都用不了的一定有問題。其實醫院信息科真正需要的不應該是Hadoop、Spark、Flink等大數據技術的堆砌，應該是信息科都可以簡單上手操作做數據治理，以這些技術為基礎的能解決業務問題的產品。也即真正的易操作、專業化、流程化、全鏈路的數據平台（絕對不是hadoop），這個平台准備後續專門介紹。

智慧醫院從大數據平台的建設到數據治理平台建設，大部分是從技術棧的hadoop轉向數據專業治理本身，也就是從垂直的技術棧維度轉換為橫向的數據流維度，還是要平台，而此平台已經不再hadoop。數據治理到底如何做呢？參見前一篇文章《如何做數據治理》，數據治理最早成熟應用是在零售業、銀行業，以及運營商，現在每個AI互聯網公司都會有數據部門，醫院數據治理可能還是先解決自身的業務問題本身，能不能發展到數據中台，還要看醫院戰略，而不是各種廣告中的概念。

還有一點需要補充的，中美貿易摩擦，美對中進行了嚴格的出口管制，無論從硬體還是軟體，能支持國產化會是一個更好的選擇。

最後，數據治理本身是一個重運維重交付重實施的事情，當前市場大量充斥草台班子的數據搬運，沒有深度長期的價值挖掘，再好的搬運工做的也是勞民傷財的事，參考谷歌和梅奧的十年戰略合作協議，這才是醫院大數據真正有遠見的規劃。

簡單總結下，智慧醫院大數據發展趨勢：

1. 政策會頻繁頒布，醫院大數據（數據）建設一定是必然，目前已經開始穩步發展；

2. 大數據平台概念會褪去，醫院真正需要的一定是全產業鏈整合的數據管理平台；

3. 智慧醫院會更加重視數據流即數據治理本身，現階段還需要一套簡單上手的平台輔助；

4. 智慧醫院大數據中心依舊以私有雲機房為最佳方案；

5. 智慧醫院大數據中心需要兼容國產化需求；

6. 找一家AI大數據公司作為長期戰略合作夥伴將更加現實，畢竟只講大數據的大部分都是數據搬運工；

㈥ 大數據技術有哪些

大數據技術是指大數據的應用技術，涵蓋各類大數據平台、大數據指數體系等大數據應用技術。大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據技術能夠處理比較大的數據量。其次，能對不同類型的數據進行處理。大數據技術不僅僅對一些大量的、簡單的數據能夠進行處理，通能夠處理一些復雜的數據，例如，文本數據、聲音數據以及圖像數據等等。

另外，大數據技術的應用具有密度低和價值大的效果。一些零散的，各種類型的數據，如果不能在短時間內分析出來信息所表達的含義，那麼可以利用大數據分析技術，將信息中潛藏的價值挖掘出來，以便於工作研究或者其他用途的使用，便於政務的便捷化和深層次化。

大數據技術有哪些

跨粒度計算(In-DatabaseComputing)

Z-Suite支持各種常見的匯總，還支持幾乎全部的專業統計函數。得益於跨粒度計算技術，Z-Suite數據分析引擎將找尋出最優化的計算方案，繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數據存儲的地方直接計算，我們稱之為庫內計算(In-Database)。這一技術大大減少了數據移動，降低了通訊負擔，保證了高性能數據分析。

並行計算(MPP Computing)

Z-Suite是基於MPP架構的商業智能平台，她能夠把計算分布到多個計算節點，再在指定節點將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源，不管是伺服器還是普通的PC，她對網路條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數據平台，Z-Suite能夠充分發揮各個節點的計算能力，輕松實現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。

列存儲 (Column-Based)

Z-Suite是列存儲的。基於列存儲的數據集市，不讀取無關數據，能降低讀寫開銷，同時提高I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。另外，列存儲能夠更好地壓縮數據，一般壓縮比在5 -10倍之間，這樣一來，數據佔有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。良好的數據壓縮技術，節省了存儲設備和內存的開銷，卻大大了提升計算性能。

內存計算

得益於列存儲技術和並行計算技術，Z-Suite能夠大大壓縮數據，並同時利用多個節點的計算能力和內存容量。一般地，內存訪問速度比磁碟訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內存計算，CPU直接從內存而非磁碟上讀取數據並對數據進行計算。內存計算是對傳統數據處理方式的一種加速，是實現大數據分析的關鍵應用技術。

㈦ 對於當今最流行的大數據技術AL人工智慧技術。物聯網技術。你了解多少

帶你了解大數據及人工智慧時代的3項關鍵技術

01 雲計算根據美國國家標准與技術研究院（National Instituteof Standards and Technology，NIST）的定義，雲計算是指能夠針對共享的可配置計算資源，按需提供方便的、泛在的網路接入的模型。上述計算資源包括網路、伺服器、存儲、應用和服務等，這些資源能夠快速地提供和回收，而所涉及的管理開銷要盡可能小。具體來說，雲模型包含五個基本特徵、三個服務模型和四個部署模型。五個基本特徵：

按需自助服務（on-demand self-service）

廣闊的互聯網訪問（broad network access）

資源池（resource pooling）

快速伸縮（rapid elasticity）

可度量的服務（measured service）

三個服務模型：

軟體即服務（Software as a Service，SaaS）

平台即服務（Platform as a Service，PaaS）

基礎設施即服務（Infrastructure as a Service，IaaS）

四個部署模型：

私有雲（private cloud）

社區雲（community cloud）

公有雲（public cloud）

混合雲（hybrid cloud）

一般來說，雲計算可以被看作通過計算機通信網路（例如互聯網）來提供計算服務的分布式系統，其主要目標是利用分布式資源來解決大規模的計算問題。雲中的資源對用戶是透明的，用戶無須知曉資源所在的具體位置。這些資源能夠同時被大量用戶共享，用戶能夠在任何時間、任何地點訪問應用程序和相關的數據。雲計算的體系結構如圖1-3所示，還對三個服務模型進行了闡述。

一般來說，物聯網能夠在雲計算的虛擬形式的無限計算能力和資源上補償自身的技術性限制（例如存儲、計算能力和通信能力）。雲計算能夠為物聯網中服務的管理和組合提供高效的解決方案，同時能夠實現利用物聯網中產生的數據的應用程序和服務。對於物聯網來說，雲計算能夠以更加分布式的、動態的方式來擴展其能處理的真實世界中物/設備的范圍，進而交付大量實際生活中的場景所需要的服務。


在多數情況下，雲計算能夠提供物與應用程序之間的中間層，同時將實現應用程序所必需的復雜性和功能都隱藏起來，這將影響未來的應用程序開發。在未來的多雲環境下，應用程序的開發面臨著來自信息的收集、處理和傳輸等方面的新挑戰。物聯網在工業領域的應用涵蓋了眾多方面，例如自動化、優化、可預測製造、運輸等。製造（manufacturing）是物聯網在工業領域最大的市場，涉及軟體、硬體、連通性和服務等。


隨著物聯網的引入，由原料、工件、機器、工具、庫存和物流等組成的工業系統構成了實施製造過程的生產單元，上述這些構件之間可以互相通信。物聯網提供的連通性驅動了各項操作技術（Operational Technology，OT）的實際性能的收斂性，這里的操作技術包括機械手、傳送帶、儀表、發電機等。在整個製造過程中，感測器、分布式控制以及安全軟體發揮著「膠水」的作用。


當前，工業領域有遠見的企業都將生產線和生產過程構建在了物聯網之上。運輸（transportation）是物聯網在工業領域的第二大市場。當前，在眾多城市中涌現的智能運輸網路能夠優化傳統運輸網路中的路徑，生成高效、安全的路線，降低基礎設施的開銷並緩解交通擁塞。航空、鐵路、城際等貨運公司能夠集成海量的數據來對需求進行實時分析，實現統籌規劃和優化操作。


03 大數據隨著物聯網和雲計算技術的發展，海量的數據以前所未有的速度從異構數據源產生，這些數據源所在的領域有醫療健康、政府機構、社交網路、環境監測和金融市場等。在這些景象的背後，存在大量強大的系統和分布式應用程序來支持與數據相關的操作，例如智能電網（smart grid）系統、醫療健康（healthcare）系統、零售業（retailing）系統、政府（government）系統等。


在大數據的變革發生之前，絕大多數機構和公司都沒有能力長期保存歸檔數據，也無法高效地管理和利用大規模的數據集。實際上，現有的傳統技術能夠應對的存儲和管理規模都是有限的。在大數據環境下，傳統技術缺乏可擴展性和靈活性，其性能也無法令人滿意。當前，針對海量的數據集，需要設計涵蓋清洗、處理、分析、載入等操作的可行性方案。業界的公司越來越意識到針對大數據的處理與分析是使企業具有競爭力的重要因素。

1. 三類定義當前大數據在各個領域的廣泛普及使得學界與業界對大數據的定義很難達成一致。不過有一點共識是，大數據不僅是指大量的數據。通過對現有大數據的定義進行梳理，我們總結出三種對大數據進行描述和理解的定義。1）屬性型定義（attributive definition）作為大數據研究與應用的先驅，國際數據公司（International Data Corporation，IDC）在戴爾易安信（DELLEMC）公司的資助下於2011年提出了如下大數據的定義：

大數據技術描述了技術與體系結構，其設計初衷是通過實施高速的捕獲、發現以及分析，來經濟性地提取大量具有廣泛類型的數據的價值。

該定義側面描述了大數據的四個顯著特徵：數量、速度、多樣化和價值。由Gartner公司分析師Doug Laney總結的研究報告中給出了與上述定義類似的描述，該研究指出數據的增長所帶來的挑戰與機遇是三個維度的，即顯著增長的數量（Volume）、速度（Velocity）和多樣化（Variety）。盡管Doug Laney關於數據在三個維度的描述最初並不是要給大數據下定義，但包括IBM、微軟在內的業界在其後的十年間都沿用上述「3V」模型來對大數據進行描述。2）比較型定義（comparative definition）Mckinsey公司2011年給出的研究報告將大數據定義為：

規模超出了典型資料庫軟體工具的捕獲、存儲、管理和分析能力的數據集。

盡管該報告沒有在具體的度量標准方面對大數據給出定義，但其引入了一個革命性的方面，即怎樣的數據集才能夠被稱為大數據。3）架構型定義（architectural definition）美國國家標准與技術研究院（NIST）對大數據的描述為：

大數據是指數據的數量、獲取的速度以及數據的表示限制了使用傳統關系資料庫方法進行有效分析的能力，需要使用具有良好可擴展性的新型方法來對數據進行高效的處理。

2. 5V以下是一些文獻中關於大數據特徵的描述：

數據的規模成為問題的一部分，並且傳統的技術已經沒有能力處理這樣的數據。

數據的規模迫使學界和業界不得不拋棄曾經流行的方法而去尋找新的方法。

大數據是一個囊括了在合理時間內對潛在的超大數據集實現捕獲、處理、分析和可視化的范疇，並且傳統的信息技術無法勝任上述要求。

大數據的核心必須包含三個關鍵的方面：數量多、速度快和多樣化，即著名的「3V」。

1）數量數據的數量又稱為數據的規模，在大數據中，其是指在進行數據處理時所面對的超大規模的數據量。目前，海量的數據持續不斷地從千百萬設備和應用中產生（例如信息通信技術、智能手機、軟體代碼、社交網路、感測器以及各類日誌）。

McAfee公司在2012年估算：在2012年的每一天中，全球都產生著2.5EB的數據，並且該數值約每40個月實現翻倍。

2013年，國際數據公司（IDC）估算全球所產生、復制和消費的數據已經達到4.4ZB，並且該數值約每兩年實現翻倍。

到2015年，全球產生的數據將達到8ZB。根據IDC的研究報告，全球產生的數據將在2020年達到40ZB。

2）速度在大數據中，數據的速度是指在進行數據處理時所面對的具有高頻率和高實時性的數據流。高速生成的數據應當及時進行處理，以便提取有用的信息和洞察潛在的價值。全球知名的折扣連鎖店沃爾瑪基於消費者的交易每小時產生2.5PB的數據。視頻分享類網站（例如優酷、愛奇藝等）則是大數據高頻率和高實時性特徵的另一個例證。


3）多樣化在大數據中，數據的多樣化是指在進行數據處理時所面對的具有不同語法格式的數據類型。隨著物聯網技術與雲計算技術的普及，海量的多源異構數據從不同的數據源以不同的數據格式持續地產生，典型的數據源有感測器、音頻、視頻、文檔等。海量的異構數據形成各種各樣的數據集，這些數據集可能包含結構化數據、半結構化數據、非結構化數據，數據集的屬性可能是公開或隱私的、共享或機密的、完整或不完整的，等等。隨著大數據理論的發展，更多的特徵逐步被納入考慮的范圍，以便對大數據做出更好的定義，例如：

想像（vision），這里的想像是指一種目的；

驗證（verification），這里的驗證是指經過處理後的數據符合特定的要求；

證實（validation），這里的證實是指前述的想像成為現實；

復雜性（complexity），這里的復雜性是指由於數據之間關系的進化，海量數據的組織和分析均很困難；

不變性（immutability），這里的不變性是指如果進行妥善管理，那麼經過存儲的海量數據可以永久保留。

描述大數據的五個關鍵特徵（即「5V」）：

數量（Volume）

速度（Velocity）

多樣化（Variety）

准確性（Veracity）

價值（Value）

4）准確性在商界，決策者通常不會完全信任從大數據中提取出的信息，而會進一步對信息進行加工和處理，然後做出更好的決策。如果決策者不信任輸入數據，那麼輸出數據也不會獲得信任，這樣的數據不會參與決策過程。隨著大數據中數據規模的日新月異和數據種類的多樣化，如何更好地度量和提升數據可信度成為一個研究熱點。


5）價值一般來說，海量的數據具有價值密度低的缺點。如果無法從數據中有效地提取出潛在的價值，那麼這些數據在某種程度上就是沒用的。數據的價值是決策者最關注的方面，其需要仔細且認真的研究。目前，已經有大量的人力、物力和財力投入到大數據的研究和應用中，這些投資行為都期望從海量數據中獲得有價值的內容。但是，對於不同的機構和不同的價值提取方法，同樣的數據集所產生的價值差異可能很大，即投入與產出並不一定成正比。


因此，對大數據價值的研究需要建立更加完善的體系。

㈧ 大數據生態技術體系有哪些

1、大數據生態技術體系——Hadoop

由Apache基金會開發的分布式系統基礎設施。Hadoop框架的核心設計是HDFS和MapRece。HDFS提供海量數據的存儲，MapRece提供海量數據的計算。Hadoop是一個基本框架，它可以託管許多其他東西，比如Hive。不想用編程語言開發MapRece的人可以使用Hive進行離線數據處理和分析。例如，HBase作為面向列的資料庫在HDFS上運行，而HDFS缺乏讀和寫操作，這就是為什麼HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫。

2、大數據生態技術體系——的火花

也是一個開源項目Apache基金會的另一個重要的分布式計算系統開發的加州大學伯克利分校的實驗室。最大的火花和Hadoop的區別是Hadoop使用硬碟來存儲數據,而火花使用內存來存儲數據,因此火花可以提供超過100次的計算速度。Spark可以通過YARN(另一個資源協調器)在Hadoop集群中運行，但是Spark現在也在進化成一個生態過程，希望通過一個技術棧實現上下游的集成。例如，Spark Shark VS Hadoop Hive, Spark Streaming VS Storm。

3、大數據生態技術體系——風暴

是一個由BackType團隊作為Apache基金會孵化器開發的分布式計算系統。它提供了基於Hadoop的實時計算特性，可以實時處理大型數據流。與Hadoop和Spark不同，Storm不收集和存儲數據。它通過網路直接實時接收和處理數據，然後通過網路直接實時返回結果。Storm擅長直播。例如，日誌，就像網路購物的點擊流一樣，是連續的、連續的、永遠不會結束的，所以當數據通過像Kafka一樣的消息隊列傳入時，Storm就會發揮作用。Storm本身並不收集或存儲數據，而是在數據到達時進行處理，並在運行時輸出數據。

上面的模塊只是基於大型分布式計算的通用框架，通常由計算引擎描述。

除了計算引擎，我們還需要IDE開發、作業調度系統、大數據同步工具、BI模塊、數據管理、監控和報警等平台工具。與計算引擎一起，形成了大數據的基礎平台。

在這個平台上，我們可以做基於數據的大數據處理應用，開發大數據應用產品。

大數據生態技術體系是什麼?大數據工程師掌握這些就夠了除了計算引擎，我們還需要一些平台工具，如IDE開發、作業調度系統、大數據同步工具、BI模塊、數據管理、監控和報警等，你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利，可以點擊本站其他文章進行學習。

㈨ 大數據技術與應用

我也是專科生，專來業選的是大源數據，我英語不好，我家裡人也反對我學這個專業。但我覺得這個專業很有前途並且很有市場。像這種技術性的專業，一出手就知道有還是沒有。所以還是要好好的努力去學，並且不能局限於大專院校的課程，可以自己往深處學校習。其實只要真的努力，沒什麼是學不好的。