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大數據是指體量巨大且難以處理的數據集合。大數據技術基礎包括：分佈式計算框架（如 hadoop、spark）、大數據存儲（如 hdfs、hive）、大數據分析（如 pig、hiveql）、nosql 數據庫（如 mongodb、cassandra）、數據處理工具（如 mapreduce、spark streaming）、大數據可視化（如 tableau、power bi）和相關生態系統（如apache flink、kafka、zookeeper）。
大數據技術基礎瞭解
什麼是大數據？
大數據是指海量、高速、多樣化和高價值的數據集合，其體量大到傳統的數據處理工具無法有效處理。
大數據技術基礎
要了解大數據技術，需要掌握以下基礎知識：
1. 分佈式計算框架
- Hadoop：一種開源分佈式框架，用於處理海量數據。
- Spark：一種快速且通用的分佈式計算引擎，用於處理大數據和機器學習。
2. 大數據存儲
- HDFS（Hadoop分佈式文件系統）：一種分佈式文件系統，用於存儲海量非結構化數據。
- Hive：一種基於Hadoop的倉庫系統，用於處理結構化數據。
3. 大數據分析
- Pig：一種大數據處理語言，用於編寫數據處理腳本。
- HiveQL：一種SQL方言，用於查詢存儲在Hive中的數據。
4. NoSQL數據庫
- MongoDB：一種文檔型非關係型數據庫，用於存儲半結構化數據。
- Cassandra：一種列式非關係型數據庫，用於存儲大規模數據。
5. 數據處理工具
- MapReduce：一種分佈式數據處理模型，用於處理海量數據。
- Spark Streaming：一種實時數據處理引擎，用於處理流式數據。
6. 大數據可視化
- Tableau：一種可視化工具，用於探索和呈現大數據。
- Power BI：一種Microsoft工具，用於創建交互式數據報表。
7. 大數據生態系統
- Apache Flink：一種流處理引擎，用於實時處理流式數據。
- Apache Kafka：一種分佈式消息系統，用於傳輸大數據。
- Apache ZooKeeper：一種分佈式協調服務，用於協調大數據分佈式系統。
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