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大数据外包项目

文章阐述了关于大数据处理框架技术外包，以及大数据外包项目的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

数据存储：大数据量带来了存储技术的挑战。分布式存储系统和高性能存储设备的发展，使得大数据得以长时间存储和快速访问。数据处理与分析：大数据处理技术包括数据清洗、数据转换、数据挖掘、数据分析和可视化等。

数据存取：大数据的存去***用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。

（图片来源网络，侵删）

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的***集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

大数据处理技术中两个关键性的技术是***集技术和预处理技术。***集技术。信息***集技术是信息处理技术的起始点，通过信息***集技术可以有效地收集信息并将其存储于数据库中。

（图片来源网络，侵删）

数据的实时流式计算过程不仅需要在数据不落地的情况下完成，而且还需要考虑多流合并、多流与外部维表关联、异常时间窗口等各种复杂因素及其它业务功能操作，与批处理相比，对系统性能要求更高。

1、其次，大数据的处理速度非常快。这是因为大数据处理通常***用分布式计算架构，如Hadoop和Spark，这些工具能够在大量廉价服务器上并行处理数据，从而大大提高了数据处理速度。

2、从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须***用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

3、大数据量快速处理的架构设计在业务数据的处理过程中，经常会遇到夜间批次处理大量的数据，而且会有时效的要求。特别是当应用系统跑了2年以上时，就会有大表或者特大表的操作了，数据量达到百万甚至上亿。

4、并且，NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。

Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。

大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术、存储技术。

教育大数据六层架构是：数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，NOSQL数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。

Hadoop Hadoop***用MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。

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