關於大資料的學習以及瞭解大資料的用途都是很多人比較關注的，畢竟大資料這個詞是近幾年才興起並迅速火熱起來，也有越來越多的朋友想要加入到大資料行業。如果想要學好大資料就必須對大資料處理的關鍵技術有所瞭解，那麼大資料的關鍵技術都有哪些呢？下面就由小編為大家解答一下這個問題。

首先我們給大家說一說大資料處理的意義吧，大資料處理的最有價值的地方在於預測性分析，即可以通過資料視覺化、統計模式識別、資料描述等資料探勘形式幫助資料科學家更好的理解資料，根據資料探勘的結果得出預測性決策。而大資料處理的工作環節就是大資料採集、大資料預處理、大資料儲存及管理、大資料分析及挖掘、大資料展現和應用。下面我們就分別給大家說一說這些內容。

首先就是大資料的採集技術，通常來說，資料是指通過射頻資料、感測器資料、社交網路互動資料及移動網際網路資料等方式獲得的各種型別的結構化、半結構化及非結構化的海量資料，是大資料知識服務模型的根本。重點要突破分散式高速高可靠資料爬取或採集、高速資料全映像等大資料收集技術;突破高速資料解析、轉換與裝載等大資料整合技術。同時還需要設計質量評估模型，開發資料質量技術。這些的就是大資料的採集技術，但是大資料的採集還是有區分的，一般分為兩種，第一種就是大資料的智慧感知層。大資料智慧感知層主要包括資料感測體系、網路通訊體系、感測適配體系、智慧識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對海量資料的智慧化識別、定位、跟蹤、監控、初步處理和管理等。這樣做的意義就是能夠收集到原始的資料。其次就是基礎支撐層。基礎支撐層就是提供大資料服務平臺所需的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化資料的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。

然後就是大資料的預處理技術，大資料的預處理技術就是完成對已接收資料的辨析、抽取、清洗等操作。首先說說抽取，這是因為獲取的資料可能具有多種結構和型別，資料抽取過程可以幫助我們將這些複雜的資料轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。然後就是清洗，這是因為對大資料來說，並不全是有價值的，有些資料並不是我們所關心的內容，而另一些資料則是完全錯誤的干擾項，因此要對資料通過過濾，從而提取出有效資料。

我們在這篇文章中給大家介紹了大資料的採集技術以及大資料的預處理技術。由於篇幅原因小編就給大家介紹到這裡了，我們會在下一篇文章中給大家介紹更多的內容。