大数据分析数据的类型有哪些? 大数据包括哪些？
\u5927\u6570\u636e\u4e3b\u8981\u5206\u6790\u7684\u6570\u636e\u7c7b\u578b\u5927\u6570\u636e\u4e3b\u8981\u5206\u6790\u7684\u6570\u636e\u7c7b\u578b
\u5bf9\u4e8e\u5927\u6570\u636e\u7684\u5b66\u4e60\uff0c\u5982\u679c\u60f3\u8981\u6e05\u6670\u4e86\u89e3\u5176\u6280\u80fd\uff0c\u90a3\u4e48\u6211\u4eec\u9700\u8981\u660e\u767d\u5206\u6790\u4ec0\u4e48\u6570\u636e\uff0c\u4e5f\u5c31\u662f\u8bf4\u6211\u4eec\u9700\u8981\u4e86\u89e3\u5927\u6570\u636e\u8981\u5206\u6790\u7684\u6570\u636e\u7c7b\u578b\uff0c\u5b97\u5176\u6765\u8bb2\u4e3b\u8981\u6709\u56db\u5927\u7c7b\uff1a
\u4ea4\u6613\u6570\u636e(TRANSACTION DATA)
\u5927\u6570\u636e\u5e73\u53f0\u80fd\u591f\u83b7\u53d6\u65f6\u95f4\u8de8\u5ea6\u66f4\u5927\u3001\u66f4\u6d77\u91cf\u7684\u7ed3\u6784\u5316\u4ea4\u6613\u6570\u636e\uff0c\u8fd9\u6837\u5c31\u53ef\u4ee5\u5bf9\u66f4\u5e7f\u6cdb\u7684\u4ea4\u6613\u6570\u636e\u7c7b\u578b\u8fdb\u884c\u5206\u6790\uff0c\u4e0d\u4ec5\u4ec5\u5305\u62ecPOS\u6216\u7535\u5b50\u5546\u52a1\u8d2d\u7269\u6570\u636e\uff0c\u8fd8\u5305\u62ec\u884c\u4e3a\u4ea4\u6613\u6570\u636e\uff0c\u4f8b\u5982Web\u670d\u52a1\u5668\u8bb0\u5f55\u7684\u4e92\u8054\u7f51\u70b9\u51fb\u6d41\u6570\u636e\u65e5\u5fd7\u3002
\u4eba\u4e3a\u6570\u636e(HUMAN-GENERATED DATA)
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\u79fb\u52a8\u6570\u636e(MOBILE DATA)
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\u673a\u5668\u548c\u4f20\u611f\u5668\u6570\u636e(MACHINE AND SENSOR DATA)
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\u5927\u6570\u636e\u91c7\u96c6\uff0c\u5373\u5bf9\u5404\u79cd\u6765\u6e90\u7684\u7ed3\u6784\u5316\u548c\u975e\u7ed3\u6784\u5316\u6d77\u91cf\u6570\u636e\uff0c\u6240\u8fdb\u884c\u7684\u91c7\u96c6\u3002
\u6570\u636e\u5e93\u91c7\u96c6\uff1a\u6d41\u884c\u7684\u6709Sqoop\u548cETL\uff0c\u4f20\u7edf\u7684\u5173\u7cfb\u578b\u6570\u636e\u5e93MySQL\u548cOracle \u4e5f\u4f9d\u7136\u5145\u5f53\u7740\u8bb8\u591a\u4f01\u4e1a\u7684\u6570\u636e\u5b58\u50a8\u65b9\u5f0f\u3002\u5f53\u7136\u4e86\uff0c\u76ee\u524d\u5bf9\u4e8e\u5f00\u6e90\u7684Kettle\u548cTalend\u672c\u8eab\uff0c\u4e5f\u96c6\u6210\u4e86\u5927\u6570\u636e\u96c6\u6210\u5185\u5bb9\uff0c\u53ef\u5b9e\u73b0hdfs\uff0chbase\u548c\u4e3b\u6d41Nosq\u6570\u636e\u5e93\u4e4b\u95f4\u7684\u6570\u636e\u540c\u6b65\u548c\u96c6\u6210\u3002
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\u6570\u636e\u6e05\u7406\uff1a\u6307\u5229\u7528ETL\u7b49\u6e05\u6d17\u5de5\u5177\uff0c\u5bf9\u6709\u9057\u6f0f\u6570\u636e(\u7f3a\u5c11\u611f\u5174\u8da3\u7684\u5c5e\u6027)\u3001\u566a\u97f3\u6570\u636e(\u6570\u636e\u4e2d\u5b58\u5728\u7740\u9519\u8bef\u3001\u6216\u504f\u79bb\u671f\u671b\u503c\u7684\u6570\u636e)\u3001\u4e0d\u4e00\u81f4\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u5904\u7406\u3002
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\u6570\u636e\u89c4\u7ea6\uff1a\u662f\u6307\u5728\u6700\u5927\u9650\u5ea6\u4fdd\u6301\u6570\u636e\u539f\u8c8c\u7684\u57fa\u7840\u4e0a\uff0c\u6700\u5927\u9650\u5ea6\u7cbe\u7b80\u6570\u636e\u91cf\uff0c\u4ee5\u5f97\u5230\u8f83\u5c0f\u6570\u636e\u96c6\u7684\u64cd\u4f5c\uff0c\u5305\u62ec\uff1a\u6570\u636e\u65b9\u805a\u96c6\u3001\u7ef4\u89c4\u7ea6\u3001\u6570\u636e\u538b\u7f29\u3001\u6570\u503c\u89c4\u7ea6\u3001\u6982\u5ff5\u5206\u5c42\u7b49\u3002
\u4e09\u3001\u5927\u6570\u636e\u5b58\u50a8
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1\u3001\u57fa\u4e8eMPP\u67b6\u6784\u7684\u65b0\u578b\u6570\u636e\u5e93\u96c6\u7fa4
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\u8f83\u4e4b\u4f20\u7edf\u6570\u636e\u5e93\uff0c\u5176\u57fa\u4e8eMPP\u4ea7\u54c1\u7684PB\u7ea7\u6570\u636e\u5206\u6790\u80fd\u529b\uff0c\u6709\u7740\u663e\u8457\u7684\u4f18\u8d8a\u6027\u3002\u81ea\u7136\uff0cMPP\u6570\u636e\u5e93\uff0c\u4e5f\u6210\u4e3a\u4e86\u4f01\u4e1a\u65b0\u4e00\u4ee3\u6570\u636e\u4ed3\u5e93\u7684\u6700\u4f73\u9009\u62e9\u3002
2\u3001\u57fa\u4e8eHadoop\u7684\u6280\u672f\u6269\u5c55\u548c\u5c01\u88c5
\u57fa\u4e8eHadoop\u7684\u6280\u672f\u6269\u5c55\u548c\u5c01\u88c5\uff0c\u662f\u9488\u5bf9\u4f20\u7edf\u5173\u7cfb\u578b\u6570\u636e\u5e93\u96be\u4ee5\u5904\u7406\u7684\u6570\u636e\u548c\u573a\u666f\uff08\u9488\u5bf9\u975e\u7ed3\u6784\u5316\u6570\u636e\u7684\u5b58\u50a8\u548c\u8ba1\u7b97\u7b49\uff09\uff0c\u5229\u7528Hadoop\u5f00\u6e90\u4f18\u52bf\u53ca\u76f8\u5173\u7279\u6027\uff08\u5584\u4e8e\u5904\u7406\u975e\u7ed3\u6784\u3001\u534a\u7ed3\u6784\u5316\u6570\u636e\u3001\u590d\u6742\u7684ETL\u6d41\u7a0b\u3001\u590d\u6742\u7684\u6570\u636e\u6316\u6398\u548c\u8ba1\u7b97\u6a21\u578b\u7b49\uff09\uff0c\u884d\u751f\u51fa\u76f8\u5173\u5927\u6570\u636e\u6280\u672f\u7684\u8fc7\u7a0b\u3002
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1\u3001\u53ef\u89c6\u5316\u5206\u6790
\u53ef\u89c6\u5316\u5206\u6790\uff0c\u6307\u501f\u52a9\u56fe\u5f62\u5316\u624b\u6bb5\uff0c\u6e05\u6670\u5e76\u6709\u6548\u4f20\u8fbe\u4e0e\u6c9f\u901a\u4fe1\u606f\u7684\u5206\u6790\u624b\u6bb5\u3002\u4e3b\u8981\u5e94\u7528\u4e8e\u6d77\u91cf\u6570\u636e\u5173\u8054\u5206\u6790\uff0c\u5373\u501f\u52a9\u53ef\u89c6\u5316\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e73\u53f0\uff0c\u5bf9\u5206\u6563\u5f02\u6784\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u5173\u8054\u5206\u6790\uff0c\u5e76\u505a\u51fa\u5b8c\u6574\u5206\u6790\u56fe\u8868\u7684\u8fc7\u7a0b\u3002\u5177\u6709\u7b80\u5355\u660e\u4e86\u3001\u6e05\u6670\u76f4\u89c2\u3001\u6613\u4e8e\u63a5\u53d7\u7684\u7279\u70b9\u3002
2\u3001\u6570\u636e\u6316\u6398\u7b97\u6cd5
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\u6570\u636e\u6316\u6398\u7b97\u6cd5\u591a\u79cd\u591a\u6837\uff0c\u4e14\u4e0d\u540c\u7b97\u6cd5\u56e0\u57fa\u4e8e\u4e0d\u540c\u7684\u6570\u636e\u7c7b\u578b\u548c\u683c\u5f0f\uff0c\u4f1a\u5448\u73b0\u51fa\u4e0d\u540c\u7684\u6570\u636e\u7279\u70b9\u3002\u4f46\u4e00\u822c\u6765\u8bb2\uff0c\u521b\u5efa\u6a21\u578b\u7684\u8fc7\u7a0b\u5374\u662f\u76f8\u4f3c\u7684\uff0c\u5373\u9996\u5148\u5206\u6790\u7528\u6237\u63d0\u4f9b\u7684\u6570\u636e\uff0c\u7136\u540e\u9488\u5bf9\u7279\u5b9a\u7c7b\u578b\u7684\u6a21\u5f0f\u548c\u8d8b\u52bf\u8fdb\u884c\u67e5\u627e\uff0c\u5e76\u7528\u5206\u6790\u7ed3\u679c\u5b9a\u4e49\u521b\u5efa\u6316\u6398\u6a21\u578b\u7684\u6700\u4f73\u53c2\u6570\uff0c\u5e76\u5c06\u8fd9\u4e9b\u53c2\u6570\u5e94\u7528\u4e8e\u6574\u4e2a\u6570\u636e\u96c6\uff0c\u4ee5\u63d0\u53d6\u53ef\u884c\u6a21\u5f0f\u548c\u8be6\u7ec6\u7edf\u8ba1\u4fe1\u606f\u3002
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4\u3001\u8bed\u4e49\u5f15\u64ce
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5\u3001\u6570\u636e\u8d28\u91cf\u7ba1\u7406
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\u4ee5\u4e0a\u662f\u4ece\u5927\u7684\u65b9\u9762\u6765\u8bb2\uff0c\u5177\u4f53\u6765\u8bf4\u5927\u6570\u636e\u7684\u6846\u67b6\u6280\u672f\u6709\u5f88\u591a\uff0c\u8fd9\u91cc\u5217\u4e3e\u5176\u4e2d\u4e00\u4e9b\uff1a
\u6587\u4ef6\u5b58\u50a8\uff1aHadoop HDFS\u3001Tachyon\u3001KFS
\u79bb\u7ebf\u8ba1\u7b97\uff1aHadoop MapReduce\u3001Spark
\u6d41\u5f0f\u3001\u5b9e\u65f6\u8ba1\u7b97\uff1aStorm\u3001Spark Streaming\u3001S4\u3001Heron
K-V\u3001NOSQL\u6570\u636e\u5e93\uff1aHBase\u3001Redis\u3001MongoDB
\u8d44\u6e90\u7ba1\u7406\uff1aYARN\u3001Mesos
\u65e5\u5fd7\u6536\u96c6\uff1aFlume\u3001Scribe\u3001Logstash\u3001Kibana
\u6d88\u606f\u7cfb\u7edf\uff1aKafka\u3001StormMQ\u3001ZeroMQ\u3001RabbitMQ
\u67e5\u8be2\u5206\u6790\uff1aHive\u3001Impala\u3001Pig\u3001Presto\u3001Phoenix\u3001SparkSQL\u3001Drill\u3001Flink\u3001Kylin\u3001Druid
\u5206\u5e03\u5f0f\u534f\u8c03\u670d\u52a1\uff1aZookeeper
\u96c6\u7fa4\u7ba1\u7406\u4e0e\u76d1\u63a7\uff1aAmbari\u3001Ganglia\u3001Nagios\u3001Cloudera Manager
\u6570\u636e\u6316\u6398\u3001\u673a\u5668\u5b66\u4e60\uff1aMahout\u3001Spark MLLib
\u6570\u636e\u540c\u6b65\uff1aSqoop
\u4efb\u52a1\u8c03\u5ea6\uff1aOozie
\u00b7\u00b7\u00b7\u00b7\u00b7\u00b7
\u60f3\u8981\u5b66\u4e60\u66f4\u591a\u5173\u4e8e\u5927\u6570\u636e\u7684\u77e5\u8bc6\u53ef\u4ee5\u52a0\u7fa4\u548c\u5fd7\u540c\u9053\u5408\u7684\u4eba\u4e00\u8d77\u4ea4\u6d41\u4e00\u4e0b\u554a[https://sourl.cn/d9wRmb ]
1.交易数据(TRANSACTION DATA)
大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化买卖数据，这样就能够对更广泛的买卖数据类型进行剖析，不仅仅包含POS或电子商务购物数据，还包含行为买卖数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2.人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及经过博客、维基，尤其是交际媒体产生的数据流。这些数据为运用文本剖析功用进行剖析供给了丰富的数据源泉。
3.移动数据(MOBILE DATA)
能够上网的智能手机和平板越来越遍及。这些移动设备上的App都能够追踪和交流很多事情，从App内的买卖数据(如搜索产品的记录事情)到个人信息材料或状况陈述事情(如地址改变即陈述一个新的地理编码)。
4.机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)
这包含功用设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备能够配置为与互联网络中的其他节点通信，还能够自意向中央服务器传输数据，这样就能够对数据进行剖析。
关于大数据分析数据的类型有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
1、大数据开发工程师
大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。
2、大数据分析师
大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
3、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。
经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
4、大数据可视化工程师
随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。
大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。
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