大數據技術是什么?

大數據技術指的是是一種結合了數據挖掘、數據存儲、數據共享和數據可視化的應用軟件，這個應用軟件包括數據、數據框架，以及用于調查和轉換數據的工具和技術。

現如今，大數據技術已與機器學習、深度學習、人工智能和物聯網等大規模增強的其他技術緊密聯系在一起。

大數據技術種類

1.運營大數據技術：

它表示每天互聯網生成的大量數據。例如交易數據、金融數據、社交媒體或來自特定公司的任何類型的數據。它主要用來充當原始數據，為分析大數據技術提供數據。

2. 分析大數據技術：

它指的是對大數據的高級應用，與運營大數據相比有點復雜。它主要負責對海量數據的分析處理。

該領域涉及的一些例子有股票營銷、天氣預報分析、時間序列分析和醫療健康記錄等。

大數據技術種類

1. 人工智能

計算機科學中涉及設計智能機器，能夠完成各種通常需要人類智能的任務的廣泛領域被稱為人工智能。

從siri到自動駕駛汽車，人工智能的發展非常迅速，作為一個跨學科的科學分支，它結合了機器學習和深度學習等多種方法，在幾乎每個科技行業都產生了顯著的變化。

人工智能的卓越之處在于，它能夠將決策智能化，并為實現某個明確目標提供看似合理的可能性。人工智能正在不斷發展，為各行各業帶來好處。

2. NoSQL數據庫

NoSQL集成了廣泛的獨立數據庫技術，這些技術正在開發用于設計現代應用程序。它描述了一個非SQL或非關系數據庫，該數據庫提供了一種用于積累和檢索數據的方法。它們被部署在實時web應用程序和大數據分析中。

它存儲非結構化數據，提供更快的性能，并在大規模處理各種數據類型時提供靈活性。例如MongoDB、Redis和Cassandra。

它使用的數據結構不同于關系數據庫中默認使用的數據結構，它使NoSQL中的計算速度更快。例如，像Facebook、谷歌和Twitter這樣的公司每天都會存儲tb級的用戶數據。

3.R編程

R是一種編程語言，也是一個開源項目。它是一款免費軟件，廣泛用于統計計算、可視化、統一開發環境。

除了被數據礦工和統計學家使用之外，它還被廣泛用于設計統計軟件，主要用于數據分析。

4. 數據湖

數據湖指的是一個統一的存儲庫，可以存儲任何規模的結構化和非結構化數據的所有格式的數據。

在數據積累的過程中，數據可以按原樣保存，而無需將其轉換為結構化數據，并執行從儀表板和數據可視化到大數據轉換、實時分析和機器學習等多種數據分析，以更好地進行業務干預。

5. 預測分析

作為大數據分析的一部分，它是一種試圖通過先前的數據預測未來的行為。它使用機器學習技術、數據挖掘、統計建模和一些數學模型來預測未來的事件。

這意味著有了預測分析的工具和模型，任何公司都可以利用之前和最新的數據，找出在特定時間可能發生的趨勢和行為。

6. Apache Spark

Apache Spark是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。它擁有流媒體、SQL、機器學習和圖形處理支持等內置特性，被譽為大數據轉換中速度最快、最常用的生成器。支持Python、R、Scala、Java等主要大數據語言。

spark在Hadoop中主要用于存儲和處理，它減少了在查詢和程序執行之間的等待時間。

7. 規范性分析

規范性分析用于為企業提供指導，告訴他們什么時候可以做什么，以達到期望的結果。它可以幫企業調查各種市場因素以響應市場變化，并預測對企業最有利的結果。

它既涉及描述性分析，也涉及預測性分析，但主要側重于對數據進行監控，從而提供有價值的見解，為客戶滿意度、業務利潤和運營效率提供最佳解決方案。

8. 內存數據庫

內存數據庫(IMDB)存儲在計算機(RAM)的主內存中，由內存數據庫管理系統控制。以前，傳統的數據庫存儲在磁盤驅動器上。

構建內存數據庫是為了實現以最短的時間讀取寫入數據。但是，由于所有數據都被收集并完全控制在主內存中，因此在進程或服務器故障時，丟失數據的可能性很大。

9. 區塊鏈

區塊鏈是指定的數據庫技術，它攜帶比特幣數字貨幣，具有獨特的安全數據特性，一旦它被寫入，它永遠不會被刪除或更改。

這是一個高度安全的生態系統，是銀行、金融、保險、醫療、零售等行業大數據各種應用的絕佳選擇。

區塊鏈技術仍在發展過程中，然而，許多不同組織的商家，如AWS, IBM，微軟，包括創業公司已經嘗試了多次實驗，以引入構建區塊鏈技術的可能解決方案。

10. Hadoop生態系統

Hadoop生態系統包括一個幫助解決大數據挑戰的平臺。它包含了各種各樣的組件和服務，即在其中攝取、存儲、分析和維護。

Hadoop生態系統中流行的大多數服務都是對其各種組件的補充，這些組件包括HDFS、YARN、MapReduce和Common。

Hadoop生態系統包括Apache開源項目和其他各種各樣的商業工具和解決方案。一些著名的開源例子包括Spark、Hive、Pig、Sqoop和Oozie。

結論

大數據的生態系統正在不斷涌現，新技術的出現非常迅速，其中許多技術是根據IT行業的需求進行擴展的。

我希望這篇博客能讓你大致了解大數據技術如何改變傳統的數據分析模型。我們也理解了如何突破平臺工具和技術，通過這些工具和技術，大數據正在展開翅膀，搶占最高的高地。