大數據與數據湖技術重點基礎知識點一、大數據概述1.大數據定義a.大數據是指規模巨大、類型多樣、價值密度低的數據集合。b.大數據具有4V特性：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）和Value（價值）。c.大數據是信息技術發展的產物，是現代社會的重要資源。2.大數據應用領域a.互聯網行業：搜索引擎、推薦系統、廣告投放等。b.金融行業：風險管理、欺詐檢測、信用評估等。c.醫療行業：疾病預測、個性化治療、藥物研發等。3.大數據技術體系a.數據采集：數據采集工具、數據源接入等。b.數據存儲：分布式存儲、云存儲等。c.數據處理：數據清洗、數據挖掘、數據分析等。d.數據可視化：圖表、地圖、報表等。二、數據湖技術1.數據湖定義a.數據湖是一種分布式存儲系統，用于存儲海量、多樣化的數據。b.數據湖支持多種數據格式，如結構化、半結構化和非結構化數據。c.數據湖具有高擴展性、高可用性和低成本等特點。2.數據湖架構a.分布式文件系統：如HadoopHDFS、Alluxio等。b.數據存儲引擎：如Hive、Spark等。c.數據處理框架：如Spark、Flink等。d.數據訪問工具：如JDBC、ODBC等。3.數據湖應用場景a.數據歸檔：將歷史數據存儲在數據湖中，降低存儲成本。b.數據分析：利用數據湖進行大規模數據處理和分析。c.數據挖掘：從數據湖中挖掘有價值的信息。d.機器學習：利用數據湖進行機器學習模型的訓練和預測。三、大數據與數據湖技術重點知識點1.大數據技術a.數據采集：①數據采集工具：如Flume、Kafka等。②數據源接入：如關系型數據庫、NoSQL數據庫、日志文件等。③數據采集流程：數據采集、數據清洗、數據轉換等。④數據采集質量：保證數據準確性、完整性和一致性。b.數據存儲：①分布式存儲：如HadoopHDFS、Alluxio等。②云存儲：如阿里云OSS、騰訊云COS等。③數據存儲格式：如Parquet、ORC等。④數據存儲策略：如數據分區、數據壓縮等。c.數據處理：①數據清洗：去除重復數據、處理缺失值、異常值等。②數據挖掘：挖掘數據中的有價值信息。③數據分析：對數據進行統計、預測、聚類等分析。④數據可視化：將數據以圖表、地圖等形式展示。2.數據湖技術a.分布式文件系統：①HadoopHDFS：高可靠、高擴展的分布式文件系統。②Alluxio：內存級分布式文件系統，提高數據訪問速度。③Ceph：開源分布式存儲系統，支持多種存儲類型。b.數據存儲引擎：①Hive：基于Hadoop的數據倉庫工具，支持SQL查詢。②Spark：快速、通用的大數據處理框架，支持多種數據處理任務。③Flink：流處理框架，支持實時數據處理。c.數據處理框架：①Spark：支持批處理、流處理和機器學習等多種數據處理任務。②Flink：支持實時數據處理，適用于流處理場景。③Storm：實時數據處理框架，適用于低延遲場景。d.數據訪問工具：①JDBC：Java數據庫連接，支持多種數據庫。②ODBC：開放數據庫連接，支持多種數據庫。③Python：支持多種數據處理庫，如Pandas、NumPy等。[1]郭濤，大數據技術原理