大数据技术有哪些?(Nutch2.2.1介绍及用法)

大数据技术有哪些?

大数据技术包括以下几个方面:

存储和管理技术: 大数据处理需要大量的存储空间,因此存储和管理技术是大数据技术的核心。存储和管理技术包括磁盘存储、网络存储、云存储、索引和检索技术等。

数据处理和分析技术: 大数据处理的核心是数据处理和分析技术,包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理、文本分析、图像和视频处理等技术。

移动和分布式技术: 大数据处理需要移动和分布式技术来处理大量数据,包括移动设备、云计算、容器化技术、大数据平台等。

可视化和监控技术: 大数据处理需要大量的可视化和监控,因此可视化和监控技术是大数据技术的重要组成部分,包括图形化界面、报表、分析和可视化工具等。

大数据技术有三大核心技术:拿数据,算数据,卖数据。通用化的大数据处理框架,主要分为下面几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。涉及到的技术很多 Logstash Sqoop Strom Zookeeper Hadoop 等等

编程语言有哪些?

这个分好多种,比如前段、后台、嵌入式开发、全栈、移动开发等。

如前端开发的语言有:HTML、CSS、JavaScript、HTML5、CSS3、JQuery库、Vue框架、微信小程序等;后端开发的语言有:PHP、Java、SpringBoot、Python、C、C++、C#等;移动开发的语言有:Android、IOS等。

据各大语言类的排行榜,目前比较流行的编程语言包括Java、C、Python、PHP、C++、C#、JavaScript、R、Go、OC、Swift等,不同语言排行榜的顺序有一定的区别,但是整体上的差别并不大。判断一门编程语言是否流行一方面要看用户的整体数量,另一方面也要结合语言的使用场景,有的语言虽然用户整体数量不大,但是在具体的应用场景却有非常高的占比,比如OC。

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