大数据和数据大集中有什么区别?

大数据处理中数据质量监控从哪几个方面进行? 　　

非常感谢您对我们黑马先锋的支持与信任，大数据处理中数据质量监控，从以下几个方面进行：数据容量(Volume)：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息;数据种类(Variety)：数据类型的多样性; 数据速度(Velocity)：指获得数据的速度;数据可变性(Variability)：妨碍了处理和有效地管理数据的过程;数据真实性(Veracity)：数据的质量。

什么是数据挖掘?

非常感谢您对我们黑马先锋的支持与信任，数据挖掘(Data Mining)是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,提供预测性决策支持的方法、工具和过程。

大数据和数据大集中有什么区别?

非常感谢您对我们黑马先锋的支持与信任，大数据实质是数据量到了一定程度，怎么获取、处理和分析的事情。其他问题比如数据中心怎么建设、是否采用数据大集中的形式可以说和大数据的实质关系不大。大数据使用的数据可以是集中的一处拿来的，更可能是分布在多地或者一地的多处的。

大数据技术有哪些?

非常感谢您对我们黑马先锋的支持与信任，基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis，hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。

Hadoop1.x与Hadoop2.x的区别？

非常感谢您对我们黑马先锋的支持与信任，HDFS的NameNode可以以集群的方式部署，增强了NameNode的水平扩展能力和可用性；MapReduce将JobTrack中的资源管理及任务生命周期管理（包括定时触发及监控），拆分成两个独立的组件，并更名为YARN。

Hadoop生态圈子项目有哪些？

非常感谢您对我们黑马先锋的支持与信任，HDFS: Hadoop分布式文件系统(Distributed File System)；MapReduce：MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型；HBase: 类似Google BigTable的分布式NoSQL列数据库。