大數(shù)據(jù)這個詞匯火的出圈，從字面上來說“big data”意思就是大量的數(shù)據(jù)結(jié)合，而大數(shù)據(jù)技術(shù)則是采集、分析、處理這些來自海量數(shù)據(jù)內(nèi)的信息，從中提取重要的內(nèi)容加以利用獲取價值。大數(shù)據(jù)技術(shù)早已深入我們的生活方方面面，無形中改變了我們的生活。那么大數(shù)據(jù)技術(shù)到底是什么?

對于消費者或者網(wǎng)民來說，大數(shù)據(jù)就是收集用戶的信息進行營銷、獲取利潤;

對于企業(yè)和投資人來說，大數(shù)據(jù)是一個熱門的投資領(lǐng)域模式，一個欣欣向榮的行業(yè);

對于大數(shù)據(jù)工程師來說，那就是把一大堆亂七八糟的數(shù)據(jù)通過計算使其能夠便于利用。

1、大數(shù)據(jù)的采集

想要利用數(shù)據(jù)第一步當(dāng)然是收集數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)源中把數(shù)據(jù)采集到自己的數(shù)據(jù)存儲庫里面。數(shù)據(jù)源主要包含F(xiàn)lume NG、NDC，Netease Data Canal、Logstash2、Sqoop、Strom集群結(jié)構(gòu)、Zookeeper等。ETL工具負責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)等文件提取到臨時的中轉(zhuǎn)部分后進行轉(zhuǎn)換、集成，加載到數(shù)據(jù)存儲庫里面，為之后的數(shù)據(jù)處理分析打下基礎(chǔ)。

2、大數(shù)據(jù)的存取

采集到大量的數(shù)據(jù)之后就要有一個適合的系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)庫。大數(shù)據(jù)存儲，是在存儲器上以數(shù)據(jù)庫的形式存儲采集的數(shù)據(jù)的過程，有Hadoop、HBase、Phoenix、Yarn、Mesos、Redis、Atlas、Kudu等，種類繁多，不同的存儲數(shù)據(jù)庫適用于不同的情境與數(shù)據(jù)類型。

3、大數(shù)據(jù)的整理

大數(shù)據(jù)處理的任務(wù)量龐大，業(yè)務(wù)繁多，需要進行訓(xùn)練和清晰的數(shù)據(jù)會愈發(fā)復(fù)雜，但是有了任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)就會緩解這些困難，對關(guān)鍵的進程進行監(jiān)控和調(diào)度，比如oozie或者azkaban。

4、大數(shù)據(jù)的處理

在將龐大的數(shù)據(jù)為我們所用之前，我們還需要將其進行一定的處理。自然語言處理)是研究關(guān)于人與計算機交互的語言問題的一門學(xué)科。它關(guān)鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解，也叫做計算語言學(xué)。它是語言信息處理的一個分支，也是人工智能的核心課題之一。通常企業(yè)和機構(gòu)在進行信息處理時會用到Hive、Impala、Spark、Nutch、Solr、Elasticsearch等程序。

5、大數(shù)據(jù)的分析

大數(shù)據(jù)的分析顧名思義就是分析數(shù)據(jù)，讓其能夠清楚的被人類看懂，借助圖形等方式清楚高效的傳送信息。主要應(yīng)用于龐大的數(shù)據(jù)關(guān)系分析，絕對那些看似沒有價值的信息進項關(guān)聯(lián)性分析，得出分析圖表并知道決策服務(wù)的進程。比如國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內(nèi)的SmallBI和新興的網(wǎng)易有數(shù)等。

6、大數(shù)據(jù)的挖掘

一般來說，創(chuàng)建模型的過程是類似的一開始分析用戶提供的數(shù)據(jù)，然后開始查找，不一樣的類型模式具有不一樣的查詢方式，然后分析結(jié)果并得出該模型的最佳參數(shù)，最后將這些參數(shù)都應(yīng)用在整個數(shù)據(jù)集，即可提取詳細的數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)挖掘的算法很多，不同的算法可以應(yīng)用在不同的數(shù)據(jù)類型，得出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點也各不相同。

7、大數(shù)據(jù)模型預(yù)測

在數(shù)據(jù)得到采集之后，除了要進行分析處理之外，還可以通過數(shù)據(jù)計算出對應(yīng)的科學(xué)模型，通過模型能夠預(yù)測新的數(shù)據(jù)從而判斷接下來可能會發(fā)生的事情，從而做出相應(yīng)的決策。可以利用預(yù)測模型、機器學(xué)習(xí)、建模仿真等。

8、大數(shù)據(jù)結(jié)果呈現(xiàn)

對數(shù)據(jù)進項了一系列繁雜的處理分析之后得出的結(jié)論再好也要想辦法在人類面前具體的呈現(xiàn)才能發(fā)揮它最大的價值，如果不做好內(nèi)容的呈現(xiàn)，前面的步驟做得再好也是無用功。大數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)論和結(jié)果可以ton過不同的方式呈現(xiàn)比如云計算、標簽云等。借助這些工具可以對大數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一和高效的管理分析，最大限度的挖掘數(shù)據(jù)的價值，利益最大化。是大數(shù)據(jù)技術(shù)中不可獲取的一部分。

大數(shù)據(jù)是技術(shù)性相對較強的工作領(lǐng)域。想要在大數(shù)據(jù)行業(yè)中立足，或者投身于大數(shù)據(jù)行業(yè)，需要超強的技術(shù)能力傍身才能脫穎而出。怎樣才能在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域獲得較快的提升呢?除了自身的努力以外，也可以通過一些專業(yè)化培訓(xùn)以達到事半功倍的效果，同時還可以考取大數(shù)據(jù)相應(yīng)的資格證書來印證自己的能力水平。