1、數(shù)據(jù)采集技術(shù)

數(shù)據(jù)采集主要通過(guò)Web、應(yīng)用、傳感器等方式獲得各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，難點(diǎn)在于采集量大且數(shù)據(jù)類型繁多。采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)或API的方式來(lái)獲取。對(duì)于系統(tǒng)管理員來(lái)說(shuō)，系統(tǒng)日志對(duì)于管理有重要的意義，很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都有自己的海量數(shù)據(jù)收集工具，用于系統(tǒng)日志的收集，能滿足每秒數(shù)百M(fèi)B的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求，如Hadoop的Chukwa、Flume，F(xiàn)acebook的Scribe等。

2、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

大數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括對(duì)數(shù)據(jù)的抽取和清洗等方面，數(shù)據(jù)抽取過(guò)程可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或者便于處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(常用的數(shù)據(jù)抽取工具infa)。數(shù)據(jù)清洗是指發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識(shí)別的錯(cuò)誤的最后一道程序，可以將數(shù)據(jù)集中的殘缺數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)篩選出來(lái)并丟棄。

3、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理技術(shù)

實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理，可以綜合利用分布式文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)。

4、大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎批處理模式

一堆數(shù)據(jù)一起做批量處理，不能滿足實(shí)時(shí)性要求，如MapReduce，Spark。流計(jì)算：針對(duì)流數(shù)據(jù)(日志流、用戶點(diǎn)擊流)的實(shí)時(shí)計(jì)算，需要實(shí)時(shí)處理。只能用流計(jì)算框架做，流計(jì)算代表產(chǎn)品：S4+Storm+Flume。圖計(jì)算：MapReduce也能處理，但效率不高。代表軟件：Google Pregel。查詢分析計(jì)算：交互式查詢，要求實(shí)時(shí)性高。代表產(chǎn)品：Google Dremel、Hive、Cassandra、Impala。

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