宾夕法尼亚州立大学大数据技术课程辅导

点击蓝字可以直接免费咨询关于大数据课程相关辅导，让你的留学生涯更加通畅！

1.数据存储

处理数据存储的大数据技术能够获取、存储和管理大数据。它由允许用户存储数据以便于访问的基础设施组成。大多数数据存储平台与其他程序兼容。两个常用的工具是 Apache Hadoop 和 MongoDB。

Apache Hadoop：Apache 是应用最广泛的大数据工具。它是一个开源软件平台，在硬件集群上的分布式计算环境中存储和处理大数据。这种分布式允许更快的数据处理。该框架旨在减少错误或故障、具有可扩展性并处理所有数据格式。

MongoDB：MongoDB 是一个 NoSQL 数据库，可用于存储大量数据。使用键值对(数据的基本单位)，MongoDB 将文档分类到集合中。它用 C、C++ 和 JavaScript 编写，并且是最流行的大数据数据库之一，因为它可以轻松管理和存储非结构化数据。

2.数据挖掘

数据挖掘从原始数据中提取有用的模式和趋势。Rapidminer 和 Presto 等大数据技术可以将非结构化和结构化数据转化为可用信息。

Rapidminer：Rapidminer 是一种可用于构建预测模型的数据挖掘工具。它将处理和准备数据以及构建机器学习和深度学习模型这两个角色作为优势。端到端模型允许这两个功能在整个组织中产生影响。

Presto：Presto 是一个开源查询引擎，最初由 Facebook 开发，用于对其大型数据集运行分析查询。现在，它被广泛使用。Presto 上的一个查询可以组合来自组织内多个来源的数据，并在几分钟内对其进行分析。

3.数据分析

在大数据分析中，技术用于清理数据并将其转换为可用于推动业务决策的信息。这一步(在数据挖掘之后)是用户使用 Apache Spark 和 Splunk 等工具执行算法、模型和预测分析的地方。

Apache Spark：Spark 是一种流行的大数据分析工具，因为它在运行应用程序时快速高效。它比 Hadoop 更快，因为它使用随机存取存储器(RAM)，而不是通过 MapReduce 分批存储和处理。Spark 支持各种数据分析任务和查询。

Splunk：Splunk 是另一种流行的大数据分析工具，用于从大型数据集中获取洞察。它能够生成图形、图表、报告和仪表板。Splunk 还使用户能够将人工智能(AI)纳入数据结果中。

4.数据可视化

最后，大数据技术可用于从数据中创建令人惊叹的可视化效果。在面向数据的角色中，数据可视化是一项有益于向利益相关者展示业务盈利能力和运营建议的技能 —— 用简单的图表讲述一个有影响力的故事。

Tableau：Tableau 是数据可视化中非常流行的工具，因为它的拖放界面使其易于创建饼图、条形图、箱线图、甘特图等。它是一个安全的平台，允许用户实时共享可视化效果和仪表板。

Looker：Looker 是一种商业智能(BI)工具，用于理解大数据分析，然后与其他团队分享这些见解。可以使用查询配置图表、图形和仪表板，例如通过社交媒体分析监控每周品牌参与度。