大数据技术已成为现代数据驱动决策的核心支柱，以下是关键知识点梳理：

1. 什么是大数据基础？

大数据基础指支撑海量数据处理的技术架构和核心理念，包括：

  • 数据采集：从多源系统提取结构化/非结构化数据
  • 存储：分布式存储系统（如Hadoop HDFS）
  • 处理：批处理与流处理框架（如Spark）
  • 分析：机器学习与实时分析技术
  • 可视化：数据呈现与交互工具
Big_Data_Technology_Stack

2. 核心技术栈

层级 技术 说明
数据层 Hadoop 分布式存储与计算框架
计算层 Spark 快速处理引擎（支持内存计算）
数据库层 NoSQL 非关系型数据库（如MongoDB）
分析层 Flink 流处理与复杂事件处理
Hadoop_Spark_Tools

3. 应用场景

大数据技术广泛应用于：

  • 📊 商业智能（BI）分析
  • 🧠 人工智能训练数据处理
  • 📡 实时监控与预警系统
  • 📁 数据归档与冷热存储管理
Big_Data_Analytics_Application

4. 学习路径推荐

如需深入了解：

⚠️ 注意：大数据领域发展迅速，建议结合官方文档与社区实践持续学习。