大数据核心技术有哪些？

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。

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1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark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。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

GIS大数据厂商特点

潜力大，增值快。

GIS大数据厂商市场规模增速将保持在20%以上，2011年达约6.5亿元;GIS技术开发服务市场规模增速将保持在19%左右，2011年达约75亿元，由于GIS应用行业的不断增多以及各行业应用差异较大，GIS应用平台软件将成为中国GIS产业中增长最快的一个细分领域。

大数据表现出体量大、变化速度快、模态多样、真伪难辨等特征，但背后隐藏的价值巨大。目前在地理大数据产业中游市场上，开发和销售GIS基础平台软件厂商主要有ESRI(中国)、超图软件、四维图新以及中地数码等企业。占据中国GIS基础平台软件市场份额主要企业有美国ESRI、超图软件、四维图新以及中地数码。2011年该产业在中国的市场份额几乎被这几家独揽，其中超图软件与ESRI占据了绝大部分的市场。这四家企业各具特点，从而形成了独有的竞争力。

大数据技术的出现给地理信息系统带来哪些机遇和挑战

机遇是，通过结合大数据，gis可以更好地研究区域的时空变化，以及全国乃至全球的时空变化，也可以研究多指标耦合影响下的时空变化。挑战就是，技术可能更难实现。

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