精通大數據需要學會哪些核心技術？

　　程序員必須掌握的大數據分析核心技術有哪些？大數據分析技術現是一種傳統的技術分析模型，主要對數據進行篩選、過濾之后進行分析。隨著銀行業、保險業，電子商務的不斷發展，非結構數據的數量越來越多，增加了大數據分析的難度，對于大數據方面的程序員要求越來越高。

　　想提高核心業務能力的程序員需要掌握大數據分析核心技術，接下來我們就具體來看下：

　　一、大數據生命周期

　　底層是基礎設施，涵蓋計算資源、內存與存儲和網絡互聯，具體表現為計算節點、集群、機柜和數據中心。在此之上是數據存儲和管理，包括文件系統、數據庫和類似YARN的資源管理系統。然后是計算處理層，如hadoop、MapReduce和Spark，以及在此之上的各種不同計算范式，如批處理、流處理和圖計算等，包括衍生出編程模型的計算模型，如BSP、GAS 等。數據分析和可視化基于計算處理層。分析包括簡單的查詢分析、流分析以及更復雜的分析。

　　查詢分析多基于表結構和關系函數，流分析基于數據、事件流以及簡單的統計分析，而復雜分析則基于更復雜的數據結構與方法，如圖、矩陣、迭代計算和線性代數。一般意義的可視化是對分析結果的展示。但是通過交互式可視化，還可以探索性地提問，使分析獲得新的線索，形成迭代的分析和可視化。基于大規模數據的實時交互可視化分析以及在這個過程中引入自動化的因素是目前研究的熱點。

　　二、大數據技術生態

　　大數據的基本處理流程與傳統數據處理流程并無太大差異，主要區別在于：由于大數據要處理大量、非結構化的數據，所以在各處理環節中都可以采用并行處理。目前，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式處理方式已經成為大數據處理各環節的通用處理方法。

　　三、大數據采集與預處理

　　在大數據的生命周期中，數據采集處于第一個環節。根據MapReduce產生數據的應用系統分類，大數據的采集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。對于不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。

　　對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換后，生成到一個新的數據集，為后續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。針對管理信息系統中異構數據庫集成技術、Web 信息系統中的實體識別技術和DeepWeb集成技術、傳感器網絡數據融合技術已經有很多研究工作，取得了較大的進展，已經推出了多種數據清洗和質量控制工具。

　　四、大數據存儲與管理

　　傳統的數據存儲和管理以結構化數據為主，因此關系數據庫系統（RDBMS）可以一統天下滿足各類應用需求。大數據半結構化和非結構化數據為主，結構化數據為輔，而且各種大數據應用通常是對不同類型的數據內容檢索、交叉比對、深度挖掘與綜合分析。面對這類應用需求，傳統數據庫無論在技術上還是功能上都難以為繼。因此，近幾年出現了oldSQL、NoSQL 與NewSQL 并存的局面。總體上，按數據類型的不同，大數據的存儲和管理采用不同的技術路線。

　　五、大數據計算模式與系統

　　計算模式的出現有力推動了大數據技術和應用的發展，使其成為目前大數據處理最為成功、最廣為接受使用的主流大數據計算模式。然而，現實世界中的大數據處理問題復雜多樣，難以有一種單一的計算模式能涵蓋所有不同的大數據計算需求。研究和實際應用中發現，由于MapReduce主要適合于進行大數據線下批處理，在面向低延遲和具有復雜數據關系和復雜計算的大數據問題時有很大的不適應性。

　　越來越多的行業和技術領域需求大數據分析系統，例如金融行業需要使用大數據系統結合 VaR 或者機器學習方案進行信貸風控，零售、餐飲行業需要大數據系統實現輔助銷售決策，各種 IOT 場景需要大數據系統持續聚合和分析時序數據，各大科技公司需要建立大數據分析中臺等。

　　業務分析的數據范圍橫跨實時數據和歷史數據，既需要低延遲的實時數據分析，也需要對 PB 級的歷史數據進行探索性的數據分析。可靠性和可擴展性問題，用戶可能會存儲海量的歷史數據，同時數據規模有持續增長的趨勢，需要引入分布式存儲系統來滿足可靠性和可擴展性需求，同時保證成本可控。技術棧深，需要組合流式組件、存儲系統、計算組件和。可運維性要求高，復雜的大數據架構難以維護和管控。