近年來，大資料來勢洶洶，滲透到各行各業，帶來了一場翻天覆地的變革。讓人們越發認識到，比掌握龐大的資料資訊更重要的是掌握對含有意義的資料進行專業化處理的技術。

如果將大資料比作一種產業，那麼這產業盈利的關鍵點在於，提高對資料的“加工能力”，通過“加工”實現資料的“增值”，這便是大資料關鍵技術發揮的能力。

大資料關鍵技術涵蓋從資料儲存、處理、應用等多方面的技術，根據大資料的處理過程，可將其分為大資料採集、大資料預處理、大資料儲存及管理、大資料分析及挖掘等環節。

本文針對大資料的關鍵技術進行梳理，以饗讀者。

Part1.

大資料採集

資料採集是大資料生命週期的第一個環節，它通過RFID射頻資料、感測器資料、社交網路資料、移動網際網路資料等方式獲得各種型別的結構化、半結構化及非結構化的海量資料。由於可能有成千上萬的使用者同時進行併發訪問和操作，因此，必須採用專門針對大資料的採集方法，其主要包括以下三種：

很多初學者，對大資料的概念都是模糊不清的，大資料是什麼，能做什麼，學的時候，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深入瞭解，想學習的同學歡迎加入大資料學習扣群：805127855，有大量乾貨（零基礎以及進階的經典實戰）分享給大家，並且有清華大學畢業的資深大資料講師給大家免費授課，給大家分享目前國內最完整的大資料高階實戰實用學習流程體系

✍A.資料庫採集

一些企業會使用傳統的關係型資料庫MySQL和Oracle等來儲存資料。談到比較多的工具有Sqoop和結構化資料庫間的ETL工具，當然當前對於開源的Kettle和Talend本身也集成了大資料整合內容，可以實現和hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的資料同步和整合。

✍B.網路資料採集

網路資料採集主要是藉助網路爬蟲或網站公開API等方式，從網站上獲取資料資訊的過程。通過這種途徑可將網路上非結構化資料、半結構化資料從網頁中提取出來，並以結構化的方式將其儲存為統一的本地資料檔案。

✍

對於檔案的採集，談的比較多的還是flume進行實時的檔案採集和處理，當然對於ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana三者的組合）雖然是處理日誌，但是也有基於模板配置的完整增量實時檔案採集實現。如果是僅僅是做日誌的採集和分析，那麼用ELK解決方案就完全夠用的。

Part2.

大資料預處理

資料的世界是龐大而複雜的，也會有殘缺的，有虛假的，有過時的。想要獲得高質量的分析挖掘結果，就必須在資料準備階段提高資料的質量。大資料預處理可以對採集到的原始資料進行清洗、填補、平滑、合併、規格化以及檢查一致性等，將那些雜亂無章的資料轉化為相對單一且便於處理的構型，為後期的資料分析奠定基礎。資料預處理主要包括：資料清理、資料整合、資料轉換以及資料規約四大部分。

✍A.資料清理

資料清理主要包含遺漏值處理（缺少感興趣的屬性）、噪音資料處理（資料中存在著錯誤、或偏離期望值的資料）、不一致資料處理。主要的清洗工具是ETL（Extraction/Transformation/Loading）和Potter’s Wheel。

遺漏資料可用全域性常量、屬性均值、可能值填充或者直接忽略該資料等方法處理；噪音資料可用分箱（對原始資料進行分組，然後對每一組內的資料進行平滑處理）、聚類、計算機人工檢查和迴歸等方法去除噪音；對於不一致資料則可進行手動更正。

✍B.資料整合

資料整合是指將多個數據源中的資料合併存放到一個一致的資料儲存庫中。這一過程著重要解決三個問題：模式匹配、資料冗餘、資料值衝突檢測與處理。

來自多個數據集合的資料會因為命名的差異導致對應的實體名稱不同，通常涉及實體識別需要利用元資料來進行區分，對來源不同的實體進行匹配。資料冗餘可能來源於資料屬性命名的不一致，在解決過程中對於數值屬性可以利用皮爾遜積矩Ra,b來衡量，絕對值越大表明兩者之間相關性越強。資料值衝突問題，主要表現為來源不同的統一實體具有不同的資料值。

✍C.資料變換

資料轉換就是處理抽取上來的資料中存在的不一致的過程。資料轉換一般包括兩類：

第一類，資料名稱及格式的統一，即資料粒度轉換、商務規則計算以及統一的命名、資料格式、計量單位等；第二類，資料倉庫中存在源資料庫中可能不存在的資料，因此需要進行欄位的組合、分割或計算。資料轉換實際上還包含了資料清洗的工作，需要根據業務規則對異常資料進行清洗，保證後續分析結果的準確性。

✍D. 資料規約

資料歸約是指在儘可能保持資料原貌的前提下，最大限度地精簡資料量，主要包括：資料方聚集、維規約、資料壓縮、數值規約和概念分層等。資料規約技術可以用來得到資料集的規約表示，使得資料集變小，但同時仍然近於保持原資料的完整性。也就是說，在規約後的資料集上進行挖掘，依然能夠得到與使用原資料集近乎相同的分析結果。

Part3.

大資料儲存

大資料儲存與管理要用儲存器把採集到的資料儲存起來，建立相應的資料庫，以便管理和呼叫。大資料儲存技術路線最典型的共有三種：

✍A. MPP架構的新型資料庫叢集

採用MPP架構的新型資料庫叢集，重點面向行業大資料，採用Shared Nothing架構，通過列儲存、粗粒度索引等多項大資料處理技術，再結合MPP架構高效的分散式計算模式，完成對分析類應用的支撐，執行環境多為低成本 PC Server，具有高效能和高擴充套件性的特點，在企業分析類應用領域獲得極其廣泛的應用。這類MPP產品可以有效支撐PB級別的結構化資料分析，這是傳統資料庫技術無法勝任的。對於企業新一代的資料倉庫和結構化資料分析，目前最佳選擇是MPP資料庫。

✍B. 基於Hadoop的技術擴充套件和封裝

基於Hadoop的技術擴充套件和封裝，圍繞Hadoop衍生出相關的大資料技術，應對傳統關係型資料庫較難處理的資料和場景，例如針對非結構化資料的儲存和計算等，充分利用Hadoop開源的優勢，伴隨相關技術的不斷進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景就是通過擴充套件和封裝 Hadoop來實現對網際網路大資料儲存、分析的支撐。這裡面有幾十種NoSQL技術，也在進一步的細分。對於非結構、半結構化資料處理、複雜的ETL流程、複雜的資料探勘和計算模型，Hadoop平臺更擅長。

✍C. 大資料一體機

這是一種專為大資料的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品，由一組整合的伺服器、儲存裝置、作業系統、資料庫管理系統以及為資料查詢、處理、分析用途而預先安裝及優化的軟體組成，高效能大資料一體機具有良好的穩定性和縱向擴充套件性。

Part4.

大資料分析挖掘

資料的分析與挖掘主要目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的資料中的資訊集中起來，進行萃取、提煉，以找出潛在有用的資訊和所研究物件的內在規律的過程。主要從視覺化分析、資料探勘演算法、預測性分析、語義引擎以及資料質量和資料管理五大方面進行著重分析。

✍A. 視覺化分析

資料視覺化主要是藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通訊息。主要應用於海量資料關聯分析，由於所涉及到的資訊比較分散、資料結構有可能不統一，藉助功能強大的視覺化資料分析平臺，可輔助人工操作將資料進行關聯分析，並做出完整的分析圖表，簡單明瞭、清晰直觀，更易於接受。

✍B. 資料探勘演算法

資料探勘演算法是根據資料建立資料探勘模型的一組試探法和計算。為了建立該模型，演算法將首先分析使用者提供的資料，針對特定型別的模式和趨勢進行查詢。並使用分析結果定義用於建立挖掘模型的最佳引數，將這些引數應用於整個資料集，以便提取可行模式和詳細統計資訊。

大資料分析的理論核心就是資料探勘演算法，資料探勘的演算法多種多樣，不同的演算法基於不同的資料型別和格式會呈現出資料所具備的不同特點。各類統計方法都能深入資料內部，挖掘出資料的價值。

✍C. 預測性分析

大資料分析最重要的應用領域之一就是預測性分析，預測性分析結合了多種高階分析功能，包括特別統計分析、預測建模、資料探勘、文字分析、實體分析、優化、實時評分、機器學習等，從而對未來，或其他不確定的事件進行預測。

從紛繁的資料中挖掘出其特點，可以幫助我們瞭解目前狀況以及確定下一步的行動方案，從依靠猜測進行決策轉變為依靠預測進行決策。它可幫助分析使用者的結構化和非結構化資料中的趨勢、模式和關係，運用這些指標來洞察預測將來事件，並作出相應的措施。

✍D. 語義引擎

語義引擎是是把已有的資料加上語義，可以把它想象成在現有結構化或者非結構化的資料庫上的一個語義疊加層。它語義技術最直接的應用，可以將人們從繁瑣的搜尋條目中解放出來，讓使用者更快、更準確、更全面地獲得所需資訊，提高使用者的網際網路體驗。

✍E. 資料質量管理

是指對資料從計劃、獲取、儲存、共享、維護、應用、消亡生命週期的每個階段裡可能引發的各類資料質量問題，進行識別、度量、監控、預警等一系列管理活動，並通過改善和提高組織的管理水平使得資料質量獲得進一步提高。

對大資料進行有效分析的前提是必須要保證資料的質量，高質量的資料和有效的資料管理無論是在學術研究還是在商業應用領域都極其重要，各個領域都需要保證分析結果的真實性和價值性

很多初學者，對大資料的概念都是模糊不清的，大資料是什麼，能做什麼，學的時候，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深入瞭解，想學習的同學歡迎加入大資料學習扣群：805127855，有大量乾貨（零基礎以及進階的經典實戰）分享給大家，並且有清華大學畢業的資深大資料講師給大家免費授課，給大家分享目前國內最完整的大資料高階實戰實用學習流程體系