不少人都會對大數據分析有著濃厚的興趣，那么什么是大數據分析?大數據分析是指對海量的數據進行分析。大數據有4個顯著的特點， 海量數據、急速、種類繁多、數據真實。大數據被稱為當今最有潛質的IT詞匯，接踵而來的的數據挖掘、數據安全、數據分析、數據存儲等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。以下是小編為你整理的大數據專業學什么?

大數據分析的具體含義如下

數據分析可以讓人們對數據產生更加優質的詮釋，而具有預知意義的分析可以讓分析員根據可視化分析和數據分析后的結果做出一些預測性的推斷。

大數據的分析與存儲和數據的管理是一些數據分析層面的最佳實踐。通過按部就班的流程和工具對數據進行分析可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

不管使用者是數據分析領域中的，還是普通的用戶，可作為數據分析工具的始終只能是數據可視化。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己表達，讓客戶得到理想的結果。

大數據已經不像前些年給人一種虛無縹緲的感覺，而當下最重要的是對大數據進行分析，只有經過分析的數據，才能對用戶產生最重要的價值，越來越多人開始對什么是大數據分析產生聯想，所以大數據的分析方式在整個IT領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。

Pig(ad-hoc腳本)

由yahoo!開源，設計動機是提供一種基于MapReduce的ad-hoc(計算在query時發生)數據分析工具

Pig定義了一種數據流語言—Pig Latin，它是MapReduce編程的復雜性的抽象,Pig平臺包括運行環境和用于分析Hadoop數據集的腳本語言(Pig Latin)。

其編譯器將Pig Latin翻譯成MapReduce程序序列將腳本轉換為MapReduce任務在Hadoop上執行。通常用于進行離線分析。

Sqoop(數據ETL/同步工具)

Sqoop是SQL-to-Hadoop的縮寫，主要用于傳統數據庫和Hadoop之前傳輸數據。數據的導入和導出本質上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容錯性。

Sqoop利用數據庫技術描述數據架構，用于在關系數據庫、數據倉庫和Hadoop之間轉移數據。

Flume(日志收集工具)

Cloudera開源的日志收集系統，具有分布式、高可靠、高容錯、易于定制和擴展的特點。

它將數據從產生、傳輸、處理并最終寫入目標的路徑的過程抽象為數據流，在具體的數據流中，數據源支持在Flume中定制數據發送方，從而支持收集各種不同協議數據。

同時，Flume數據流提供對日志數據進行簡單處理的能力，如過濾、格式轉換等。此外，Flume還具有能夠將日志寫往各種數據目標(可定制)的能力。

總的來說，Flume是一個可擴展、適合復雜環境的海量日志收集系統，當然也可以用于收集其他類型數據。

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