❶ 大數據的技術基礎有哪些
大數據的技術基礎涉及以下關鍵技術：分布式文件系統（例如 hadoop hdfs）分布式資料庫（例如 cassandra、mongodb）計算框架（例如 maprece、spark）數據倉庫（例如 teradata、oracle data warehouse）數據可視化工具（例如 tableau、power bi）雲計算平台（例如 aws、azure、google cloud platform）機器學習和人工智慧（例如 tensorflow、scikit-learn）
大數據的技術基礎
大數據技術基礎涉及各種技術，這些技術使組織能夠收集、存儲、處理和分析巨量數據集。以下是一些關鍵基礎技術：
分布式文件系統：
允許在多個伺服器上存儲和管理大型數據集。可擴展性強，可處理不斷增長的數據量。例如：Hadoop分布式文件系統（HDFS）。
分布式資料庫：
將大型數據集分布在多個伺服器上。支持大規模並行查詢和處理。例如：Cassandra、MongoDB。
計算框架：
允許在分布式計算環境中並行執行計算任務。可擴展性強，可處理海量數據。例如：MapRece、Spark。
數據倉庫：
用於存儲和管理來自多個來源的數據的中央存儲庫。提供了對數據的統一視圖，用於數據倉庫和商業智能。例如：Teradata、Oracle Data Warehouse。
數據可視化工具：
用於將數據轉化為可視化表示，例如圖表和圖形。幫助用戶理解和交互數據。例如：Tableau、Power BI。
雲計算平台：
提供按需雲基礎設施，用於存儲、處理和分析大數據。可伸縮且經濟高效。例如：AWS、Azure、Google Cloud Platform。
機器學習和人工智慧：
用於從大數據中自動識別模式和趨勢。啟用預測分析和大數據應用。例如：TensorFlow、Scikit-learn。