教育大数据的技术体系框架
一般而言，大数据的处理流程包括数据采集、数据处理、数据分析与应用服务四个环节。
从下往上依次是：教育数据采集层、教育数据处理层、教育数据分析与展现层和教育数据应用服务层——通过数据传输接口，数据采集层将采集到的各类教育数据传递给数据处理层，并通过数据整合、存储形成教育数据平台；基于该教育数据平台，分析与展现层可实现教育数据的可视化展现和大数据的分析与挖掘，并将分析结果通过数据接口传递给应用服务层。
安全与监控贯穿整个流程，以保证教育数据各个环节的安全性和可控性；标准与规范则是整个框架的基础，以保障各个环节之间以及整个系统教育数据的融通与共享。
各个环节的主要任务及其涉及的关键技术如下：
1、教育数据采集
数据采集涉及的关键技术包括：数据源的选择和高质量原始数据的采集方法，多源数据的实体识别和解析方法，数据清洗和自动修复方法，数据演化的溯源管理，数据加载、流计算、信息传输技术等。
2、教育数据处理
教育数据处理环节包含 数据整合和数据存储 。其中，数据整合是指通过高质量的数据整合方法，对数据进行加工处理，并在尽可能保留原有语义的情况下去粗取精、消除噪声，从全局的角度保证数据的一致性和相关性；数据存储是所有数据的集中存放地，主要用来存放各种结构化、半结构化和非结构化的历史数据、预测数据、汇总数据以及需要共享的数据等。
3、教育数据分析与展现
（1）教育数据挖掘
教育数据挖掘是一个将来自各教育系统的原始数据转换为有用信息的过程，这些有用信息可为教师、学生、家长、教育研究人员以及教育软件系统开发人员所利用。
（2）学习分析
学习分析是指通过测量、收集、分析、汇报学习者和他们所处环境的数据，用以理解和优化学习以及学习发生的环境。
目前，学习分析领域常用的分析方法包括网络分析法、话语分析法和内容分析法。
4、教育数据应用服务
通过对教育大数据的分析，可以辅助教师更好地调整和改进教学策略，重构教学计划，完善课程的设计与开发；向学生推荐个性化的学习资源、学习任务、学习活动和学习路径；帮助家长更加全面、真实地认识孩子，与学校一起促进孩子的个性化成长；帮助教育管理者进行更科学的管理决策；帮助社会公众把握教育的发展现状，享受更具针对性、更适合自己的终身学习服务。
后续深入介绍。
参考文献
教育大数据的技术体系框架与发展趋势——“教育大数据研究与实践专栏”之整体框架篇 杨现民
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。
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。
大数据技术架构都有哪些变化?
1.从本地数据平台到基于云的数据平台
云可能是一种全新的数据架构方法的具颠覆性的推动力，因为它为公司提供了一种快速扩展人工智能工具和功能以获取竞争优势的方法。
2.从批处理到实时数据处理
实时数据通信和流媒体功能的成本已大大降低，这为其主流使用铺平了道路。这些技术实现了一系列新的业务应用：例如，运输公司可以在出租车到达时向客户提供精确到秒的抵达时间预测;保险公司可以分析来自智能设备的实时行为数据，从而将费率客制化;而且制造商可以根据实时的传感器数据来预测基础设施方面的各种问题。
3.从预集成的商业解决方案到模块化的同类佳平台
为了扩展应用程序的规模，公司往往需要冲破大型解决方案供应商所提供的遗留数据生态系统的限制。现在，许多公司正朝着高度模块化的数据架构发展，这种架构使用了佳的，经常使用的开源组件，这些组件可以根据需要被新技术替换而不会影响数据架构的其他部分。
4.从点对点到脱离数据访问
人们可以通过API来揭露数据，这样可以确保直接查看和修改数据的做法是受限且安全的，同时还可以让人们更快地访问常见的数据集。这使得数据可以在团队之间轻松得到重用(reused)，从而加速访问并实现分析团队之间的无缝协作，从而可以更高效地开发各种人工智能用例。
关于大数据技术架构都有哪些变化，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
大数据技术架构的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于大数据技术架构包括哪些、大数据技术架构的信息别忘了在本站进行查找喔。