大数据涉及的技术领域广泛而复杂，并非单一技术所能涵盖。核心技术主要围绕着数据的采集、存储、处理、分析和可视化展开。
数据采集方面，我们需要考虑各种数据源，例如网站日志、传感器数据、社交媒体信息等等。我曾经参与一个项目，目标是分析城市交通状况。起初，我们只考虑了交通摄像头的数据，但数据量有限，分析结果不够精准。后来，我们整合了GPS定位数据、手机信号数据以及出租车公司提供的行程记录，数据量骤增，分析结果的准确性和全面性得到了显著提升。这说明，数据采集的策略至关重要，需要根据实际需求选择合适的渠道，并考虑数据的完整性和一致性。 数据来源的多样性也带来了数据格式的差异，需要进行数据清洗和预处理，这部分工作往往占据项目的大量时间。
数据存储方面，关系型数据库已无法满足大数据的海量存储需求。分布式数据库，例如Hadoop的HDFS，成为了主流选择。它的容错性和扩展性极强，可以轻松处理PB级甚至EB级的数据。我记得有一次，我们需要处理一个包含数十亿条用户行为记录的数据集。如果使用传统的数据库，处理速度将会慢得难以接受。而Hadoop HDFS则高效地解决了这个问题，让我们能够在合理的时间内完成数据分析。 当然，选择合适的存储方案也需要考虑成本和维护的复杂度。
数据处理方面，MapReduce框架以及Spark等分布式计算框架扮演着关键角色。它们能够将庞大的数据处理任务分解成许多小的子任务，并行处理，极大地提高了处理效率。我曾亲历过一个使用Spark处理图像数据的项目，通过并行处理，将原本需要几天才能完成的任务缩短到几小时内完成。 这其中，对框架的熟练运用和性能调优至关重要，需要具备一定的编程能力和算法知识。
技术上面应用了三层结构，AJAX框架，URL重写等基础的开发。并用了动软的代码生成器及数据访问类，加进了一些自己用到的小功能，算是整理了一些自己的操作类。系统设计上面说不出用什么模式，大体设计是后台分两级分类，设置好一级之后，再设置二级并选择栏目类型，如内容，列表，上传文件，新窗口等。这样就可以生成无限多个二级分类，也就是网站栏目。对于扩展性来说，如果有新的需求可以直接加一个栏目类型并新加功能操作
数据分析方面，除了传统的统计分析方法，机器学习算法也扮演着越来越重要的角色。例如，用于预测、分类和聚类等任务的各种算法，例如线性回归、支持向量机、决策树等等。在实际应用中，选择合适的算法需要对数据特点和业务需求有深入的理解。 我曾经参与过一个客户流失预测的项目，通过比较不同的机器学习算法，最终选择了效果最佳的模型，为公司节省了大量的营销成本。
最后，数据可视化技术能够将复杂的分析结果以直观的方式呈现出来，方便用户理解和决策。 这部分工作虽然看起来相对简单，但如何选择合适的图表类型，如何设计清晰易懂的界面，都需要一定的专业知识和审美能力。
总而言之，大数据技术并非单一技术，而是一个技术体系。掌握其中的核心技术，并结合实际项目经验，才能真正驾驭大数据，发挥其价值。 每个阶段都可能遇到各种挑战，需要不断学习和实践才能克服。
