【自学笔记】大数据底子知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目次可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档
  
  

---

大数据底子知识点总览

1. 大数据概述

• 定义：大数据是指数据量巨大、类型多样、处置惩罚速度快的数据聚集。
  
• 特性：4V（Volume、Velocity、Variety、Veracity）描述了大数据的重要特性。
  
• 应用场景：商业分析、物联网、医疗健康、金融、教诲等范畴。
  

2. 大数据处置惩罚技术

• Hadoop：
  
  
  
  • 核心组件：HDFS（分布式文件体系）、MapReduce（编程模型）。
    
  • 优点：高扩展性、高容错性、低本钱。
    
  
  
• Spark：
  
  
  
  • 特点：内存盘算、速度快、易用性高。
    
  • 核心组件：RDD（弹性分布式数据集）、DataFrame、Dataset。
    
  
  
• NoSQL数据库：
  
  
  
  • 类型：键值存储、列式存储、文档存储、图数据库。
    
  • 优点：处置惩罚非结构化数据、程度扩展、高性能。
    
  
  

3. 数据仓库与数据挖掘

• 数据仓库：
  
  
  
  • 定义：用于存储、管理和分析大量历史数据的集中式存储库。
    
  • 关键特性：面向主题、集成、时变性、非易失性。
    
  
  
• 数据挖掘：
  
  
  
  • 定义：从大量数据中提取有用信息和模式的过程。
    
  • 常用技术：分类、聚类、关联规则挖掘、推测模型等。
    
  
  

4. 大数据分析与可视化

• 数据分析：
  
  
  
  • 方法：描述性分析、探索性分析、推测性分析、规范性分析。
    
  • 工具：Python（Pandas、NumPy）、R、Excel等。
    
  
  
• 数据可视化：
  
  
  
  • 目的：以图形方式展示数据，帮助用户更好地理解数据。
    
  • 工具：Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn等。
    
  
  

5. 大数据平台与架构

• Lambda架构：
  
  
  
  • 组成：批处置惩罚层、流处置惩罚层、服务层。
    
  • 优点：保证了数据的准确性和实时性。
    
  
  
• Kappa架构：
  
  
  
  • 特点：只利用流处置惩罚层，简化了Lambda架构。
    
  • 适用场景：实时性要求非常高的场景。
    
  
  
• 数据湖：
  
  
  
  • 定义：集中存储所有类型的数据，包括结构化和非结构化数据。
    
  • 优点：灵活性高、可扩展性强、本钱低。
    
  
  

6. 大数据安全与隐私

• 数据安全：
  
  
  
  • 挑战：数据走漏、数据篡改、数据丢失等。
    
  • 步伐：加密、访问控制、数据脱敏等。
    
  
  
• 数据隐私：
  
  
  
  • 法规：GDPR（欧盟通用数据保护条例）、CCPA（加州消耗者隐私法案）等。
    
  • 原则：最小化数据网络、透明化数据处置惩罚、用户授权等。
    
  
  

希望这个总览能帮助你体系地学习和分享大数据的底子知识。假如你有任何标题或必要进一步的解释，请随时提问！

---

总结

提示：这里对文章举行总结：
例如：以上就是本日要讲的内容，自学记载大数据底子知识点总览。

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。