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大数据是指体量巨大且难以处理的数据集合。大数据技术基础包括：分布式计算框架（如 hadoop、spark）、大数据存储（如 hdfs、hive）、大数据分析（如 pig、hiveql）、nosql 数据库（如 mongodb、cassandra）、数据处理工具（如 mapreduce、spark streaming）、大数据可视化（如 tableau、power bi）和相关生态系统（如apache flink、kafka、zookeeper）。
大数据技术基础了解
什么是大数据？
大数据是指海量、高速、多样化和高价值的数据集合，其体量大到传统的数据处理工具无法有效处理。
大数据技术基础
要了解大数据技术，需要掌握以下基础知识：
1. 分布式计算框架
- Hadoop：一种开源分布式框架，用于处理海量数据。
- Spark：一种快速且通用的分布式计算引擎，用于处理大数据和机器学习。
2. 大数据存储
- HDFS（Hadoop分布式文件系统）：一种分布式文件系统，用于存储海量非结构化数据。
- Hive：一种基于Hadoop的仓库系统，用于处理结构化数据。
3. 大数据分析
- Pig：一种大数据处理语言，用于编写数据处理脚本。
- HiveQL：一种SQL方言，用于查询存储在Hive中的数据。
4. NoSQL数据库
- MongoDB：一种文档型非关系型数据库，用于存储半结构化数据。
- Cassandra：一种列式非关系型数据库，用于存储大规模数据。
5. 数据处理工具
- MapReduce：一种分布式数据处理模型，用于处理海量数据。
- Spark Streaming：一种实时数据处理引擎，用于处理流式数据。
6. 大数据可视化
- Tableau：一种可视化工具，用于探索和呈现大数据。
- Power BI：一种Microsoft工具，用于创建交互式数据报表。
7. 大数据生态系统
- Apache Flink：一种流处理引擎，用于实时处理流式数据。
- Apache Kafka：一种分布式消息系统，用于传输大数据。
- Apache ZooKeeper：一种分布式协调服务，用于协调大数据分布式系统。
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