大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師需要了解的哪些技術

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　　1、預測分析

　　數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)最重要的應用之一，所有數(shù)據(jù)最終使用目的就是通過數(shù)據(jù)分析得到相關的結論以及預測。預測分析師一種統(tǒng)計或數(shù)據(jù)挖掘解決方案，包含可在結構話和非結構化數(shù)據(jù)中使用以確定未來結果的算法和技術?？蔀轭A測、優(yōu)化、預報和模擬等許多其他用途而部署。SPSS這個軟件相信大家已經(jīng)熟悉了。用戶可以根據(jù)實際需要和計算機的功能選擇模塊，SPSS的分析結果清洗、直觀、易學易用，而且直接讀取EXCEL及BDF數(shù)據(jù)文件，現(xiàn)已推廣到多種操作系統(tǒng)的計算機上；

　　2、NoSQL數(shù)據(jù)庫

　　非關系型數(shù)據(jù)庫包括Key-value型(Redis)數(shù)據(jù)庫、文檔型(MonogoDB)數(shù)據(jù)庫、圖型(Neo4j)數(shù)據(jù)庫；雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應用難題；

　　3、搜索和認知商業(yè)

　　認知時代不再是簡單的數(shù)據(jù)分析與展示，它更多的是上升到一個利用數(shù)據(jù)來支撐人機交互的一種模式。也就是與人工智能相關的應用領域相結合。大數(shù)據(jù)將成為人工智能實現(xiàn)的奠基石；

　　4、流式分析

　　目前流式計算是業(yè)界研究的一個熱點，最近Twitter、LinkedIn等公司相繼開源了流式計算系統(tǒng)Storm、Kafka等，加上Yahoo!之前開源的S4，流式計算研究在互聯(lián)網(wǎng)領域持續(xù)升溫，流式分析可以對多個高吞吐量的數(shù)據(jù)源進行實時的清洗、聚合和分析;對存在于社交網(wǎng)站、博客、電子郵件、視頻、新聞、電話記錄、傳輸數(shù)據(jù)、電子感應器之中的數(shù)字格式的信息流進行快速處理并反饋的需求。目前大數(shù)據(jù)流分析平臺有很多、如開源的spark，以及ibm的streams；

　　5、內(nèi)存數(shù)據(jù)結構

　　通過動態(tài)隨機內(nèi)存訪問(DRAM)、Flash和SSD等分布式存儲系統(tǒng)提供海量數(shù)據(jù)的低延時訪問和處理；

　　6、分布式存儲系統(tǒng)

　　分布式存儲是指存儲節(jié)點大于一個、數(shù)據(jù)保存多副本以及高性能的計算網(wǎng)絡;利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，利用位置服務器定位存儲信息，它不但提高了系統(tǒng)的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展。當前開源的HDFS還是非常不錯，有需要的朋友可以深入了解一下；

　　7、數(shù)據(jù)可視化

　　數(shù)據(jù)可視化技術是指對各類型數(shù)據(jù)源(包括hadoop上的海量數(shù)據(jù)以及實時和接近實時的分布式數(shù)據(jù))進行顯示;當前國內(nèi)外數(shù)據(jù)分析展示的產(chǎn)品很多，如果是企業(yè)單位以及政府單位建議使用cognos，安全、穩(wěn)定、功能強大、支持大數(shù)據(jù)、非常不錯的選擇；

　　8、數(shù)據(jù)整合

　　通過亞馬遜彈性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等軟件進行業(yè)務數(shù)據(jù)整合；

　　9、數(shù)據(jù)預處理

　　數(shù)據(jù)整合是指對數(shù)據(jù)源進行清洗、裁剪，并共享多樣化數(shù)據(jù)來加快數(shù)據(jù)分析；

　　10、數(shù)據(jù)校驗

　　對分布式存儲系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫上的海量、高頻率數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)校驗，去除非法數(shù)據(jù)，補全缺失。數(shù)據(jù)整合、處理、校驗在目前已經(jīng)統(tǒng)稱為ETL，ETL過程可以把結構化數(shù)據(jù)以及非結構化數(shù)據(jù)進行清洗、抽取、轉(zhuǎn)換成你需要的數(shù)據(jù)、同時還可以保障數(shù)據(jù)的安全性以及完整性、關于ETL的產(chǎn)品推薦使用datastage就行、對于任何數(shù)據(jù)源都可以完美處理。

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