大数据技术知识体系

大数据技术知识体系是一个全面、多层的架构，它涉及到数据从采集、存储到处理、分析以及展现的全过程。核心内容包含数据采集技术、大数据存储与管理系统（如Hadoop生态系统）、数据处理和分析工具（例如Spark、MapReduce），以及数据可视化和解释性技术。此外，大数据体系还涵盖了数据治理、隐私保护、以及高级分析方法如机器学习和人工智能技术。其文件类型多样，通常包括结构化数据格式（如CSV、SQL）、半结构化格式（如JSON、XML），以及非结构化数据（如文本、图像、视频）。修饰语方面，大数据技术知识体系往往与先进性、复杂性、快速变化和实时处理等词汇相关联，强调其在支持数据密集型决策过程中的核心作用。