数据挖掘、数据分析以及大数据之间的区别有哪些？

进入大数据时代，和数据相关的名词都被人们津津乐道。那数据挖掘、数据分析以及大数据之间有哪些区别呢？数据挖掘是发现信息以及收集数据的过程；数据分析则是将现有数据进行归纳以及分析得出相应结论的过程。而大数据则更加关注数据本身，重要表现就是数据量大，数据的多样性等等。

　　首先我们了解一下这三个概念分别有哪些具体的含义以及特点。

　　1、大数据：

　　指无法一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
　　在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(真实性) 。

　　2、数据分析：

　　是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
　　数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

　　3、数据挖掘：

　　又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

　　三者之间的区别

　　通过以上三个理论概念的了解，我们可以发现他们之间的区别。
　　1、数据挖掘与数据分析师针对所有数据类型而言的，而不是大数据独有的特性。大数据通过数据挖掘以及数据分析实现其价值。
　　2、数据挖掘与数据分析是顺序性关系，即需要前期通过数据挖掘收集数据以及清晰数据，而后通过数据分析实现数据的最终价值体现。
　　3、数据分析是大数据的核心，所有数据通过数据分析输出最终的结论以及对企业发展等发展规划起到促进作用。
　　4、大数据更加偏向于理论概念，也是目前创新思维，信息技术以及统计学技术的综合概述。而数据挖掘与数据分析更偏向于数据的执行过程。

　　以上就是通过具体的分析得出的数据挖掘、数据分析以及大数据之间的区别。在大数据时代，及时你并不懂技术，无法参与到大数据的实际应用推广中，至少需要了解懂得相关大数据的一些概念。这样在企业应用的过程中，会有极大的促进作用。

想要学习大数据，一定要充分掌握大数据的核心技术：Hadoop、Strom、spark等等。Spark是一种与Hadoop像是的开源集群计算环境。它启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

　　1、Spark的核心是什么?

　　RDD是Spark的基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD也是Spark非常核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。

　　RDD必须是可序列化的。RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。这对于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。

　　2、Spark的适用场景有哪些?

　　由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。

　　3、Spark支持的编程语言有哪几种?

　　Spark通过与编程语言集成的方式暴露RDD的操作，类似于DryadLINQ和FlumeJava，每个数据集都表示为RDD对象，对数据集的操作就表示成对RDD对象的操作。Spark主要支持的编程语言是Scala、java、python。

　　1）Scala。Spark使用Scala开发，默认使用Scala作为编程语言。编写Spark程序比编写Hadoop MapReduce程序要简单的多，SparK提供了Spark-Shell，可以在Spark-Shell测试程序。

　　2）Java。Spark支持Java编程，但对于使用Java就没有了Spark-Shell这样方便的工具，其它与Scala编程是一样的，因为都是JVM上的语言，Scala与Java可以互操作，Java编程接口其实就是对Scala的封装。

　　3）Python。现在Spark也提供了Python编程接口，Spark使用py4j来实现python与java的互操作，从而实现使用python编写Spark程序。Spark也同样提供了pyspark，一个Spark的python shell，可以以交互式的方式使用Python编写Spark程序。

　　相对于MapReduce，Spark凭借基于内存计算和可以直接读写Hadoop上任何格式数据的优势，进行批处理时更加高效，并有更低的延迟。

　　以上就是大数据学习中关于spark的学习总结。大数据的学习中核心技术非常多。包含Linux、Zookeeper、Hadoop、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、lmpala、Hue、Oozie、Storm、Kafka、Spark、Scala、SparkSQL、Hbase、Flink、机器学习等。正式因为大数据技术比较复杂所以现在大数据岗位的薪资一直处于非常高的水平。

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