大数据与预处理技术知识框架

大数据与预处理技术的知识框架主要包括以下几个方面：

1. 大数据采集技术：通过web、应用、传感器等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化数据。数据采集的难点在于采集量大且数据类型繁多。常用的数据采集方法包括网络爬虫和API的方式。

2. 大数据预处理技术：大数据的预处理包括数据的抽取和清洗等方面。数据抽取过程可以将数据转化为单一的或者便于处理的数据结构。数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误，如残缺数据、错误数据和重复数据，并将其筛选出来并丢弃。

3. 大数据存储及管理技术：大数据的存储及管理与传统数据相比，面临着数据量大、类型多的挑战。为了解决这些问题，可以综合利用分布式文件系统、数据仓库、关系型数据库等技术。常用的分布式文件系统包括Google的GFS和Hadoop的HDFS。

4. 大数据分析与挖掘技术：大数据分析与挖掘是对大量的机构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理和分析技术。这些技术包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。