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数据分析技术了解数据分析技术

数据分析技术01数据分析技术

大数据领域每年都会产生很多新的技术，这些技术成为大数据获取、存储、处理分析或可视化提供了有效的手段。数据分析技术

大数据分析处理的基本流程和传统的数据处理流程主要的差别在于：大数据要处理大量的，非结构化的数据。所以为了保证数据处理的速度，需要在并行的分布式系统中处理数据。目前，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理过程中普遍使用的技术。数据分析技术

Hadoop生态圈中提供了很多解决大数据问题的组件。数据分析技术

Hadoop生态圈中的MapReduce组件只能处理批次数据，也就是只适用于处理离线数据处理，在要求实时性处理的场景下毫无用处，因此，各种工具应运而生。例如：基于业务的实时性需求，有支持在线处理数据的Storm、CloudarImpala、支持迭代计算的Spark等。同时为了减少管理成本，提升资源的利用率，与数据分析技术一同产生的还有资源统一管理调度系统，例如：ApacheMesos,Hadoop生态圈中的ApacheYarn等。。数据分析技术

另外基于性能、兼容性、数据类型等方面的原因，大数据分析技术不断更新，除了以上提到的各种数据处理工具之外，还有Phoenix、ApacheAccumulo、ApacheDrill等其他开源解决方案，预计未来相当长的一段时间内，主流的Hadoop平台将与各种新的计算模式和系统共存，并相互

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