【摘要】大数据技能的体系巨大且杂乱，根底的技能包含数据的收集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技能范畴和不同的技能层面。那么，大数据学习的核心技能有哪些呢?

一、大数据收集

大数据收集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的收集。

数据库收集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。

网络数据收集：一种借助网络爬虫或网站揭露API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据收集方式。

文件收集：包含实时文件收集和处理技能flume、根据ELK的日志收集和增量收集等等。

二、大数据预处理

大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对收集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在进步数据质量，为后期分析作业奠定根底。数据预处理主要包含四个部分：数据清理、数据集成、数据转化、数据规约。

三、大数据贮存

大数据每年都在激增巨大的信息量,加上已有的历史数据信息,对整个业界的数据存储、处理带来了很大的机遇与应战.为了满足快速增长的存储需求,云存储需求具备高扩展性、高可靠性、高可用性、低成本、自动容错和去中心化等特点.常见的云存储方式能够分为分布式文件体系和分布式数据库。

四、大数据清洗

MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算，”Map(映射)”和”Reduce(归约)”，是它的主要思维。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式体系中。随着事务数据量的增多，需求进行训练和清洗的数据会变得越来越杂乱，这个时分就需求使命调度体系，比如oozie或者azkaban，对要害使命进行调度和监控。

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