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文档简介

大数据与数据湖治理重点基础知识点一、大数据概述1.大数据定义a.大数据是指规模巨大、类型多样、价值密度低的数据集合。b.大数据具有4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。c.大数据来源于互联网、物联网、社交网络等。2.大数据应用领域a.金融行业：风险控制、精准营销、客户服务。b.医疗健康：疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化。c.电子商务：推荐系统、用户画像、精准营销。3.大数据技术a.分布式存储技术：Hadoop、Spark等。b.数据挖掘技术：聚类、分类、关联规则等。c.数据可视化技术：ECharts、Tableau等。二、数据湖治理1.数据湖概念a.数据湖是一种存储大量结构化和非结构化数据的分布式存储系统。b.数据湖具有弹性、可扩展、低成本等特点。c.数据湖适用于大数据分析和挖掘。2.数据湖治理原则a.数据质量：确保数据准确性、完整性、一致性。b.数据安全：保护数据不被非法访问、篡改、泄露。c.数据合规：遵守相关法律法规，保护个人隐私。3.数据湖治理方法a.数据分类：根据数据类型、来源、用途等进行分类。b.数据清洗：去除重复、错误、缺失的数据。c.数据质量管理：建立数据质量评估体系，定期进行数据质量检查。三、大数据与数据湖治理重点知识点1.大数据技术a.①分布式存储技术：Hadoop的HDFS、Spark的SparkStorage等。②数据挖掘技术：聚类算法（Kmeans、DBSCAN）、分类算法（决策树、支持向量机）、关联规则挖掘（Apriori、FPgrowth）等。③数据可视化技术：ECharts、Tableau、PowerBI等。b.①Hadoop：分布式文件系统（HDFS）、MapReduce编程模型、YARN资源管理器等。②Spark：快速、通用的大数据处理框架，支持多种编程语言。③Flink：流处理框架，支持实时数据处理。c.①数据挖掘算法：聚类、分类、关联规则等。②数据可视化工具：ECharts、Tableau、PowerBI等。③分布式存储技术：Hadoop、Spark等。2.数据湖治理a.①数据分类：根据数据类型、来源、用途等进行分类。②数据清洗：去除重复、错误、缺失的数据。③数据质量管理：建立数据质量评估体系，定期进行数据质量检查。b.①数据湖概念：存储大量结构化和非结构化数据的分布式存储系统。②数据湖治理原则：数据质量、数据安全、数据合规。③数据湖治理方法：数据分类、数据清洗、数据质量管理。c.①数据湖治理工具：Hadoop、Spark、Flink等。②数据质量管理工具：数据质量评估体系、数据质量检查工具。③数据安全工具：数据加密、访问控制、审计等。1.《大数据时代》，作者：舍恩伯格、库克耶。2.《数据湖：大数据存储与处理的新范式》，作者：李航。3.

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