关于大数据的学习以及了解大数据的用途都是很多人比较关注的，毕竟大数据这个词是近几年才兴起并迅速火热起来，也有越来越多的朋友想要加入到大数据行业。如果想要学好大数据就必须对大数据处理的关键技术有所了解，那么大数据的关键技术都有哪些呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。
首先我们给大家说一说大数据处理的意义吧，大数据处理的最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。而大数据处理的工作环节就是大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用。下面我们就分别给大家说一说这些内容。
首先就是大数据的采集技术，通常来说，数据是指通过射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术。同时还需要设计质量评估模型，开发数据质量技术。这些的就是大数据的采集技术，但是大数据的采集还是有区分的，一般分为两种，第一种就是大数据的智能感知层。大数据智能感知层主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对海量数据的智能化识别、定位、跟踪、监控、初步处理和管理等。这样做的意义就是能够收集到原始的数据。其次就是基础支撑层。基础支撑层就是提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。
然后就是大数据的预处理技术，大数据的预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。首先说说抽取，这是因为获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。然后就是清洗，这是因为对大数据来说，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤，从而提取出有效数据。
我们在这篇文章中给大家介绍了大数据的采集技术以及大数据的预处理技术。由于篇幅原因小编就给大家介绍到这里了，我们会在下一篇文章中给大家介绍更多的内容。