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什么是大數(shù)據(jù)技術(shù)？

首先，需要了解什么是大數(shù)據(jù)，其實(shí)大數(shù)據(jù)是一種特定的描述，用于描述龐大的數(shù)據(jù)集合，這些數(shù)據(jù)的規(guī)模巨大，并且隨著時(shí)間呈指數(shù)增長(zhǎng)。它只是指定了難以使用常規(guī)管理工具進(jìn)行存儲(chǔ)，查詢(xún)和轉(zhuǎn)換的大量數(shù)據(jù)。

實(shí)際上，大數(shù)據(jù)技術(shù)是一種結(jié)合了數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)可視化的實(shí)用軟件，涵蓋數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)框架，包括用于查詢(xún)和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的工具和技術(shù)。它與大規(guī)模擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等其他技術(shù)廣泛相關(guān)。

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2020年最重要的大數(shù)據(jù)技術(shù)趨勢(shì)

現(xiàn)在，我們將討論大數(shù)據(jù)相關(guān)的一些關(guān)鍵技術(shù)（排名不分先后），這些技術(shù)將推動(dòng)大數(shù)據(jù)行業(yè)快速發(fā)展。

1.人工智能

涉及設(shè)計(jì)可完成通常需要人類(lèi)智能的各種任務(wù)的智能機(jī)器的計(jì)算機(jī)科學(xué)的廣泛領(lǐng)域被稱(chēng)為人工智能。從蘋(píng)果公司的SIRI到百度無(wú)人駕駛汽車(chē)，人工智能正在迅速發(fā)展，它是科學(xué)的跨學(xué)科分支，它考慮了增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等許多方法，從而使幾乎每個(gè)技術(shù)行業(yè)都發(fā)生了變化。

人工智能的卓越之處在于能夠智能化做出決策，從而為實(shí)現(xiàn)確定的目標(biāo)提供合理的可能性。人工智能不斷發(fā)展以在各個(gè)行業(yè)中受益。例如，AI可以用于藥物治療，治愈患者以及在OT中進(jìn)行手術(shù)。

2. NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

NoSQL結(jié)合了廣泛的獨(dú)立數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，這些技術(shù)正在開(kāi)發(fā)以設(shè)計(jì)現(xiàn)代應(yīng)用程序。它描述了一個(gè)非SQL或非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)提供了一種用于累積和檢索數(shù)據(jù)的方法。它們被部署在實(shí)時(shí)Web應(yīng)用程序和大數(shù)據(jù)分析中。

它存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并提供更快的性能，并提供靈活性，同時(shí)可以大規(guī)模處理各種數(shù)據(jù)類(lèi)型。示例包括MongoDB，Redis和Cassandra。

它涵蓋了設(shè)計(jì)的完整性，更容易地水平擴(kuò)展到一系列設(shè)備，它使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中默認(rèn)使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同，它使NoSQL的計(jì)算速度更快。例如，像Facebook、天貓、Google和騰訊這樣的公司每天都存儲(chǔ)數(shù)TB的用戶(hù)數(shù)據(jù)。

3. R程序設(shè)計(jì)

R是編程語(yǔ)言和開(kāi)放源代碼項(xiàng)目。它是一款免費(fèi)軟件，高度用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算，可視化，統(tǒng)一開(kāi)發(fā)環(huán)境（例如Eclipse和Visual Studio輔助通信）。

專(zhuān)家說(shuō)，它已經(jīng)是世界上最杰出的語(yǔ)言。伴隨著它，被數(shù)據(jù)挖掘者和統(tǒng)計(jì)學(xué)家所使用，它被廣泛用于設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)軟件，主要是在數(shù)據(jù)分析中。

4.數(shù)據(jù)湖

Data Lakes指的是一個(gè)統(tǒng)一的存儲(chǔ)庫(kù)，可以按任意規(guī)模存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的所有格式的數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)積累的過(guò)程中，可以按原樣保存數(shù)據(jù)，而無(wú)需將其轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也無(wú)需執(zhí)行各種數(shù)據(jù)分析，從儀表板和數(shù)據(jù)可視化到大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，實(shí)時(shí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，以幫助業(yè)務(wù)提升。

使用數(shù)據(jù)湖的企業(yè)在將能夠超越同行，可以進(jìn)行新型分析，例如跨新日志文件源的機(jī)器學(xué)習(xí)，來(lái)自社交媒體和點(diǎn)擊流的數(shù)據(jù)，甚至將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備融合在數(shù)據(jù)湖中。

5.預(yù)測(cè)分析

大數(shù)據(jù)分析的一部分，它致力于通過(guò)先前的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的行為。它使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)建模以及一些數(shù)學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)事件。

預(yù)測(cè)分析可以生成未來(lái)的推理結(jié)果，借助預(yù)測(cè)分析的工具和模型，任何公司都可以預(yù)知未來(lái)數(shù)據(jù)，以分析在特定時(shí)間可能發(fā)生的趨勢(shì)和行為。例如，探索各種趨勢(shì)參數(shù)之間的關(guān)系。

6. Apache Spark

憑借內(nèi)置的流，SQL，機(jī)器學(xué)習(xí)和圖形處理支持功能，Apache Spark贏得了大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換計(jì)算最快，最通用的計(jì)算技術(shù)的稱(chēng)號(hào)。它支持大數(shù)據(jù)的主要語(yǔ)言，包括Python，R，Scala和Java。

Hadoop數(shù)據(jù)處理的主要目標(biāo)是速度。它減少了查詢(xún)和程序執(zhí)行時(shí)間之間的等待時(shí)間。Spark在Hadoop內(nèi)部主要用于存儲(chǔ)和處理。它比MapReduce快一百倍。

7.規(guī)范分析

規(guī)范分析為公司提供指導(dǎo)，說(shuō)明他們何時(shí)可以實(shí)現(xiàn)理想的結(jié)果。例如，它可以通知公司產(chǎn)品的邊界線(xiàn)預(yù)計(jì)會(huì)減少，然后規(guī)范分析可以幫助調(diào)查各種因素以響應(yīng)市場(chǎng)變化并預(yù)測(cè)最有利的結(jié)果。

它與描述性分析和預(yù)測(cè)性分析都相關(guān)，但重點(diǎn)在于對(duì)數(shù)據(jù)監(jiān)視，并為客戶(hù)滿(mǎn)意度，業(yè)務(wù)利潤(rùn)和運(yùn)營(yíng)效率提供了最佳解決方案。

8.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)（IMDB）存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)的主內(nèi)存（RAM）中，并由內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)控制。在以前，常規(guī)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)在磁盤(pán)驅(qū)動(dòng)器上。

如果您考慮的話(huà)，傳統(tǒng)的基于磁盤(pán)的數(shù)據(jù)庫(kù)是在配置塊自適應(yīng)機(jī)器的情況下進(jìn)行配置的，而在塊自適應(yīng)機(jī)器上要讀寫(xiě)數(shù)據(jù)。建立內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)是為了通過(guò)省去訪(fǎng)問(wèn)磁盤(pán)的要求來(lái)縮短時(shí)間。但是，由于所有數(shù)據(jù)都已完全收集并控制在主內(nèi)存中，因此在發(fā)生進(jìn)程或服務(wù)器故障時(shí)很可能會(huì)丟失數(shù)據(jù)。

9.區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，它攜帶具有安全數(shù)據(jù)獨(dú)特功能的比特幣數(shù)字貨幣，一旦寫(xiě)入，就永遠(yuǎn)不會(huì)被刪除或更改。它是一個(gè)高度安全的生態(tài)系統(tǒng)，是銀行，金融，保險(xiǎn)，醫(yī)療保健，零售等行業(yè)中大數(shù)據(jù)各種應(yīng)用的絕佳選擇。

然而區(qū)塊鏈技術(shù)仍處于發(fā)展過(guò)程中，但是，AWS，IBM，Microsoft等各種組織的許多商人，包括很多初創(chuàng)企業(yè)都嘗試了很多實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

10. Hadoop生態(tài)系統(tǒng)

Hadoop生態(tài)系統(tǒng)包含一個(gè)平臺(tái)，可幫助解決圍繞大數(shù)據(jù)的各種技術(shù)挑戰(zhàn)。它包含各種不同的組件和服務(wù)，即在其中進(jìn)行采集、存儲(chǔ)，分析和維護(hù)。Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中普遍存在的多數(shù)服務(wù)是對(duì)其各種組件的補(bǔ)充，包括HDFS，YARN，MapReduce和Common。

Hadoop生態(tài)系統(tǒng)包括Apache開(kāi)源項(xiàng)目以及其他各種各樣的商業(yè)工具和解決方案。一些著名的開(kāi)源示例包括Spark，Hive，Pig，Sqoop和Oozie。

結(jié)論：大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)不斷涌現(xiàn)，新技術(shù)迅速出現(xiàn)，其中許多根據(jù)IT行業(yè)的需求而擴(kuò)展。這些技術(shù)可確保協(xié)調(diào)工作，通過(guò)這些工具和技術(shù)，大數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)飛躍式發(fā)展。