大数据在近几年越来越火热，像是数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的一系列技能也深受市场的喜爱。越来越多的企业对大数据人才的需求量增加，也吸引了更多人选择加入大数据的行业或者找专业的培训机构学习大数据的知识。那么，对于刚开始学习大数据知识的新手而言，大数据分析的核心知识到底有哪些呢?跟着千锋深圳大数据分析培训的讲师一起来了解!
1.大数据技术生态
大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异，主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各处理环节中都可以采用并行处理。目前，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。
低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS 和MapReduce 组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理，在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此，各种基于Hadoop的工具应运而生。
2.大数据采集与预处理
在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。对于不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。
3.大数据计算模式与系统
计算模式的出现有力推动了大数据技术和应用的发展，使其成为目前大数据处理最为成功、最广为接受使用的主流大数据计算模式。然而，现实世界中的大数据处理问题复杂多样，难以有一种单一的计算模式能涵盖所有不同的大数据计算需求。
大数据在未来的社会里只会变得越来越重要，学习关于大数据的知识和掌握其技能当然是越早越有利!千锋深圳大数据培训集数据库开发、数据收集、数据分析、可视化预测、精准评估(如淘宝、京东等电商推送)于一体，多方向求职无压力。不同于其他机构附加大数据，千锋教育科学安排课程比例，结合名企需求，只教授主流及热门大数据技术，掌握了过硬的技能，跟上大数据时代的潮流，就职名企也会变得很简单!
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