大数据处理技术有哪些(大数据,编程语言)

　　大数据已然成为国内互联网领域的热门关键词。在大数据技术不断应用落地的同事，大量的新的技术涌现，其中非常核心的技术就是大数据处理技术。大数据处理技术包括：大数据的采集、大数据的预处理、大数据村存储即管理、大数据分析、大数据可视化等等。

　　大数据采集技术

　　大数据采集就是通过各种数据爬取和采集技术获取大数据的过程，这个过程必须关注针对大数据源的只能识别、感知、适配、传输、接入等技术。一般来说数据采集方式分为系统日志采集法和网络数据采集法。其中比较常用的是网络数据采集法中的网络爬虫。最常用的技术是Python编程语言。

　　大数据预处理技术

　　大数据预处理技术主要是对已经完成收集的数据进行辨析、抽取、清晰等操作。数据抽取的过程可以帮我们将复杂的数据转化为单一或者便于处理的机构、而数据清洗则是去除我们所不关心的数据内容，从而实现数据的“去噪”，提高数据分析的精准度。

　　大数据存储及管理技术

　　大数据需要建立相应的数据库，并对其进行管理和调用。这个环节需要用到SQL相关的技术知识。主要是解决大数据的可存储、可表示、课处理、可靠性和有效传输等几个核心的问题。

　　大数据分析技术

　　大数据分析是数据分析的核心环节，是对已有数据通过各种分析手段，实现数据价值的过程。相对于原来少量数据可以使用Excel完成而言，面对大数据庞大的数据量，需要采用更多的技术来实现。

　　大数据可视化

　　Excel和Python编程都可以实现数据最终的可视化效果。让数据说明的问题更加直观。也是数据分析最终结果的体现。