开课吧：程序员必须掌握的大数据分析核心技术

大数据分析技术现在是一种传统的技术分析模型，主要对数据进行筛选、过滤之后进行分析。随着银行业、保险业，电子商务的不断发展，非结构数据的数量越来越多，增加了大数据分析的难度，对于大数据方面的程序员要求越来越高。

程序员必须掌握的大数据分析核心技术

程序员需要掌握大数据分析核心技术有如下这些：

一、大数据生命周期

底层是基础设施，涵盖计算资源、内存与存储和网络互联，具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和管理，包括文件系统、数据库和类似YARN的资源管理系统。然后是计算处理层，如hadoop、MapReduce和Spark，以及在此之上的各种不同计算范式，如批处理、流处理和图计算等，包括衍生出编程模型的计算模型，如BSP、GAS等。数据分析和可视化基于计算处理层。分析包括简单的查询分析、流分析以及更复杂的分析。

二、大数据技术生态

大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异，主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各处理环节中都可以采用并行处理。目前，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。

程序员必须掌握的大数据分析核心技术

三、大数据采集与预处理

在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。对于不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML树、关系表等，表现为数据的异构性。

四、大数据存储与管理

传统的数据存储和管理以结构化数据为主，因此关系数据库系统（RDBMS）可以一统天下满足各类应用需求。大数据半结构化和非结构化数据为主，结构化数据为辅，而且各种大数据应用通常是对不同类型的数据内容检索、交叉比对、深度挖掘与综合分析。面对这类应用需求，传统数据库无论在技术上还是功能上都难以为继。因此，近几年出现了oldSQL、NoSQL与NewSQL并存的局面。总体上，按数据类型的不同，大数据的存储和管理采用不同的技术路线。

五、大数据计算模式与系统

计算模式的出现有力推动了大数据技术和应用的发展，使其成为目前大数据处理最为成功、最广为接受使用的主流大数据计算模式。然而，现实世界中的大数据处理问题复杂多样，难以有一种单一的计算模式能涵盖所有不同的大数据计算需求。研究和实际应用中发现，由于MapReduce主要适合于进行大数据线下批处理，在面向低延迟和具有复杂数据关系和复杂计算的大数据问题时有很大的不适应性。