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。