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大数据技术核心内容有哪些?
1、大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。
2、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
3、大数据数据采集阶段需掌握的技术有：Python、Scala。
大数据分析工具哪家比较好?
1、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。第三说的是数据分析层。
2、网易猛犸 网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。
3、因此，综合来看，神策大数据分析平台是一个用户友好、配置丰富、分析能力强大的数据分析工具，能够为企业带来更好的效果。
4、谷歌（Google）：谷歌拥有强大的数据分析和机器学习技术，广泛应用于搜索引擎和其他产品。 微软（Microsoft）：微软的Azure云平台提供了大数据分析工具和解决方案，如Azure HDInsight。
5、大数据分析工具比较好的有Python数据分析、DataV数据分析、Cloudera数据分析、 MongoDBMongoDB数据分析、Talend数据分析等 Python数据分析 Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。
6、虽说BI工具是好东西，但是如何选择一款合适自己的BI工具，这个却让很多人犯了难。因为大数据分析和数据分析就不一样，如何界定就很难，更别说选择合适的工具了。
mongod可以代替sqlserver吗
mongodb和传统关系型数据库（Mysql/SqlServer/Oracle等）的区别传统关系型数据库：结构化数据，定好了表结构之后，每一行的内容必是符合表结构的，就是说，列的个数，类型都一样。
MongoDB是一种开源的文档型数据库管理系统。它与传统的关系型数据库不同，使用灵活的文档模型来存储数据。MongoDB具有高度可扩展性和性能，适用于大数据和实时应用程序。
Oracle、SQLServer、Sybase、Informix、Mysql、VisualFoxPro等大型数据库不是由MongoDB默认提供，这些都是独立的数据库可以供用户参考。
对比MySQL,什么场景MongoDB更适用
1、对比MySQL，什么场景MongoDB更适用 MySQL 关系型数据库。 在不同的引擎上有不同 的存储方式。 查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。
2、默认情况下，对比事务安全，MongoDB更关注高的插入速度。如果你需要加载大量低价值的业务数据，那么MongoDB将很适合你的用例。但是必须避免在要求高事务安全的情景下使用MongoDB，比如一个1000万美元的交易。
3、MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景。 处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
