大數據DS層

A. 大數據計算體系的基本層次是什麼

大數據計算系統可以概括為三個基本層次:數據應用系統、數據處理系統和數據存儲系統。
計算的殲模整體架構。HDFS (Hadoop分布式文件系統)(1)設計思路:分而治之，將大文件以分布式的方式存儲在大量的伺服器中，以分而治之的方式方便海量數據的計算和分析。(2)首先，它是一個文件系統，用於存儲文件，並通過統咐改氏一的命名空間-目錄樹進行定位。然後，它是分布式的，很多伺服器聯合起來實現衡散它的功能。集群中的伺服器有自己的角色。有兩個部分，namenode和datanode，有點類似於索引結構，並且是備份的。例如，第二個namenode和b1出現了三次。
總之，小數據大採集是一種在二級內存中採集存儲部分數據的方式。這種數據集也有一定的特點，比如盡量不重復。

B. 大數據分析培訓可靠嗎，能做什麼工作

大數據分析師有兩種崗位定位：
大數據科學家，Data Scientist，DS
職能是演算法分析，是基於對行業背景版的了解幫權助客戶作出預期計算。而這裡面就會涉及到很多專業知識，俗稱統計分析。
大數據工程師，Data Engineer，DE
相對DS，DE就比較雜了，做的事情也多。DS只負責演算法輸出，而其餘的都是DE來做。
大數據分析類的職位在業務上，需要你對業務能夠快速的了解、理解、掌握，通過數據感知業務的變化，通過對數據的分析來做業務的決策，在技術上需要有一定的數據處理能力。

C. 大數據計算體系的基本層次是什麼

大數據計算體系可歸納三個基本層次：數據應用系統，數據處理系統，數據存襪物儲系統.

總之，小數據，大集合就是按照某種數據集中起來並存放二級存儲器中的一種方式。這告孫液種數據集合還有著一定的特點，比如盡量不出現重復的情況。

D. 大數據的核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據版預處理、分布權式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。

1、數據採集與預處理：

Flume NG實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。

2、數據存儲：

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。

3、數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算

4、數據查詢分析：

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。

Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。

5、數據可視化：對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。

E. 大數據多層技術架構主要是指

教育大數據六層架構是:

1. 數據源層：包括傳統的資料庫，數據倉庫，分布式資料庫，NOSQL數據碧臘尺庫，半結構化數據，無結構化數據，爬蟲，日誌系統等，是大數據平台的數據產生機構。

2. 數據整理層：包括數據清洗、數據轉換、數據加工、數據關聯、數據標注、數據預處理、數據載入、數據抽取等工作，該層的作用是將raw data加工成proct data。

3. 數據存儲層（數據中心）：存儲了經過清洗處理後的可用於生產系統的數據，比如元數據，業務資料庫，模型資料庫等，該層直接面向應用系統，要求高可靠、高並發、高精度。

4. 數據建模與挖掘層：該層實現對數據的深加工，根據業務需要，建立適用於業務的數據統計分析模型，建立大數據運行處理平台，運用數據分析、數據挖掘、深度學習等演算法從生產數據集中挖掘出數據內在的價值，為業務系統提供數據和決策支持。

5. 行業應用層：深入分析行業數據特點，梳理行業數據產品需求，建立適用於不同行業的數據應用產品。

6. 數據可視化：以智能報表、專題報告、BI展示、局槐平台介面等多種方式悔高提供數據展示和數據共享服務