大数据技术具体指什么

技术主要包括数据收集、数据存储、数据处理和分析四个方面。数据收集是指从各种外部源获取原始数据，这些外部源可能是企业的ERP系统，或者是互联网、移动通信网络等。数据存储是指将收集到的大量数据进行有效管理和保存，以便后续的处理和分析使用。数据处理是指对存储的数据进行清洗、转换和整合，使之适合进行后续的分析和建模。数据分析是指通过统计分析、机器学习和人工智能等方法，对数据进行挖掘和发现隐藏的规律和价值，为决策提供支持和指导的过程。

数据收集

数据收集是技术中的首要环节，它涉及到从不同来源获取数据的过程。数据收集可以通过抓取互联网上的开放数据或者企业的内部数据来实现。在互联网上，常用的数据收集技术包括网络爬虫、Web API等，它们可以从网页、社交网络、新闻媒体等获取数据。在企业内部，数据收集可以通过对企业的各个业务系统（如ERP、CRM等）进行数据提取和整合，以获取企业内部的关键数据。

数据存储

数据存储是技术中的关键环节，它涉及到如何有效地管理和保存大量的数据。在传统的数据存储中，使用关系型数据库（如MySQL、Oracle等）来管理和存储数据。随着数据的快速增长，传统的关系型数据库已经无法满足大规模数据存储的需求。出现了一种名为分布式文件系统的新型数据存储技术，它可以将数据分散存储在多个节点上，实现数据的高可用性和扩展性。

数据处理

数据处理是对存储的大量数据进行清洗、转换和整合的过程。在实际应用中，原始的数据往往存在噪声、重复和不一致等问题，因此需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据的质量和可用性。数据转换是将数据从一种格式转换为另一种格式的过程，以适应不同的数据分析需求。数据整合是将来自不同数据源的数据进行合并，以建立一张集成的数据表，便于后续的数据分析和建模。

数据分析

数据分析是通过统计分析、机器学习和人工智能等方法，对大量数据进行挖掘和发现隐藏的规律和价值。统计分析是对数据进行数学和统计的分析，以获得数据的概要、趋势和关系等信息。机器学习是一种通过训练算法来使计算机具有智能的能力，可以从数据中学习和改进自身的性能。人工智能是一种模拟和仿真人类智能的分支学科，可以利用来训练和构建智能系统。

流行的技术

流行的技术包括Hadoop、Storm、Hive、Spark等，它们都是设计用于处理大规模数据的大集群方案。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，通过将大规模数据分散存储在多个节点上，并利用MapReduce模型进行数据处理和分析。Storm是一个流式计算框架，可以实时地处理和分析流式数据。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以通过类似SQL的查询语言HQL来进行数据查询和分析。Spark是一个快速、通用的处理引擎，它提供一整套组件，包括Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等，可以支持各种类型的处理和分析任务。

学习的基础

想要学习技术，需要具备一定的编程基础和相关技术知识。Java编程技术是学习的基础，因为很多技术都是基于Java语言开发的。还需要熟悉Linux命令，因为开发通常在Linux环境下进行。Hadoop是开发的重要框架，需要掌握其基本原理和使用方法。Hive是Hadoop的一个重要组件，用于进行基于SQL的数据查询和分析。还需要学习统计分析、机器学习和人工智能等相关知识，以应用于实际的分析和挖掘任务。

技术是一种综合利用各种技术和方法，对大规模、复杂的数据进行收集、存储、处理和分析的过程。它涵盖了数据收集、数据存储、数据处理和数据分析四个方面，通过使用流行的技术和学习相关基础知识，可以实现对的有效管理和利用，为决策提供支持和指导。