十大最热门的大数据技术

1. 大数据技术有哪些

随着大数据分析市场迅速扩展，哪些技术是最有需求和最有增长潜力的呢？在Forrester Research的一份最新研究报告中，评估了22种技术在整个数据生命周期中的成熟度和轨迹。这些技术都对大数据的实时、预测和综合洞察有着巨大的贡献。
1. 预测分析技术
这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。淘宝会预测你每次购物可能还想买什么，爱奇艺正在预测你可能想看什么，百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱上谁……
2. NoSQL数据库
NoSQL，Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案，打破了传统数据库市场一统江山的格局。并且，NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知识发现
支持来自于多种数据源(如文件系统、数据库、流、api和其他平台和应用程序)中的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息的工具和技术。如，数据挖掘技术和各种大数据平台。
4. 大数据流计算引擎
能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 内存数据结构
通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据，提供低延迟的访问和处理大量数据。
6. 分布式文件存储
为了保证文件的可靠性和存取性能，数据通常以副本的方式存储在多个节点上的计算机网络。常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 数据虚拟化
数据虚拟化是一种数据管理方法，它允许应用程序检索和操作数据，而不需要关心有关数据的技术细节，比如数据在源文件中是何种格式，或者数据存储的物理位置，并且可以提供单个客户用户视图。
8. 数据集成
用于跨解决方案进行数据编排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 数据准备
减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件，以加速数据对分析的有用性。
10. 数据质量
使用分布式数据存储和数据库上的并行操作，对大型高速数据集进行数据清理和充实的产品。

2. 10个热门大数据发展趋势

10个热门大数据发展趋势

在你进入大数据的世界时，需要了解很多不同类型的数据库和数据管理技术。下面列出了10个大数据发展趋势：

1. Hadoop正在成为分布式大数据管理的基础架构。Hadoop是一个分布式文件系统，与MapRece结合使用来处理和分析大数据。Hadoop将会和数据仓库技术紧密集成，以更有效地集成结构化数据和非结构化数据。

2. 大数据技术使得从传感器提取数据并影响商业产出成为可能。越来越多的商业公司在其设备上配置高精度的传感器，大数据技术的发展使得分析所有这些数据成为可能，并且发现问题可以及时通知用户并解决。

3. 大数据技术可以帮助初创公司实时响应以增加公司营收。很多公司例如零售业，使用实时流数据分析来跟踪客户行为，并提高营收。

4. 大数据可以与历史数据仓库集成来改变计划。大数据技术可以帮助公司更好的理解关于其商业的大量数据。这些关于其商业的当前状态与历史数据相结合，为公司的商业改变提供一个全面的视角。

5. 大数据通过预测分析可以改变疾病的管理方式。越来越多的医疗从业者正在寻找大数据解决方案，该方案将症状及其测试数据和数据库中的成千上万条其他病例进行对比来获取对疾病的了解。这就使得医疗从业者可以更快地进行预测进而拯救生命。

6. 云计算将改变未来的数据管理方式。云计算作为支持大数据的一个工具价值巨大。为数据而优化的云服务意味着越来越多的服务和交付模型将使得大数据对所有公司都有价值。

7. 数据的安全和管理将决定使用大数据的商业的成败。大数据带来巨大好处的同时，也有潜在风险。公司将发现如果不进行妥善的数据管理，有可能在大数据分析的过程中泄露隐私信息。公司需要在数据分析需求和数据安全、数据管理的最佳实践之间寻求平衡。

8. 数据的真实性将成为大数据最重要的问题。很多公司有能力进行大数据分析并获得商业预测结果，数据的真实性对结果有重大影响。因此，数据的真实性对公司决策来说将成为优先级最高的问题。

9. 大数据经过了实验阶段，更多的产品将会被开发出来。过去几年出现的很多大数据项目都经过了实验阶段。公司在使用新工具和技术上都很谨慎。现在大数据将成为主流，许多大数据产品将会流入市场。

10. 使用案例和新的大数据应用方法将会迅速增长。早期大数据成功应用的行业，如制造业、零售业和医疗行业，将会带领更多的行业通过大数据分析进行改进。

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3. 大数据有哪些热门的专业

数据科学与大数据技术专业，简称数据科学或大数据。

大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节。

4. 大数据有哪些热门的专业

互联网正在迈向人工智能时代，大数据已经应用到我们生活的方方面面。从屡次打败世界顶级围棋手柯洁的AlphaGo，到智能家具、智能导航，再到网购软件的“猜你喜欢”，这些“智能”背后，靠的是大数据运算学习的强力支撑。
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5. 常用的大数据技术有哪些

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，

3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

6. 大数据技术有哪些

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

7. 大数据相关的技术都有哪些

云技能

大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集剖析需求分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。能够说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。大数据需求的云技能，比方虚拟化技能，分布式处理技能，海量数据的存储和管理技能，NoSQL、实时流数据处理、智能剖析技能(类似模式识别以及自然语言理解)等。

分布式处理技能

分布式处理系统能够将不同地址的或具有不同功用的或具有不同数据的多台计算机用通讯网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，和谐地完成信息处理使命。比方Hadoop。

存储技能

大数据能够抽象地分为大数据存储和大数据剖析，这两者的联系是：大数据存储的意图是支撑大数据剖析。到目前为止，还是两种天壤之别的计算机技能领域：大数据存储致力于研制能够扩展至PB甚至EB等级的数据存储平台;大数据剖析关注在最短时刻内处理大量不同类型的数据集。

感知技能

大数据的采集和感知技能的开展是紧密联系的。以传感器技能，指纹识别技能，RFID技能，坐标定位技能等为根底的感知才能提高同样是物联网开展的基石。

关于大数据相关的技术都有哪些，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。

8. 大数据的核心技术有哪些

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、数据版预处理、分布权式存储、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：

Flume NG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：MapRece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(Hive SQL)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。

9. 关键的大数据技术有哪些

预测分析：随着现在硬件和软件解决方案的成熟，许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型、优化模型，并发布预测模型来提高业务水平或者避免风险；
NoSQL数据库：非关系型数据库包括Key-value型（Redis）数据库、文档型（MonogoDB）数据库、图型（Neo4j）数据库；
搜索和知识发现：支持信息的自动抽取，可以从多数据源洞察结构化数据和非结构化数据；
流式分析：软件可以对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析；
内存数据结构：通过动态随机内存访问（DRAM）、Flash和SSD等分布式存储系统提供海量数据的低延时访问和处理；
分布式存储系统：分布式存储是指存储节点大于一个、数据保存多副本以及高性能的计算网络；
数据可视化：数据可视化技术是指对各类型数据源（包括Hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据）进行显示；
数据整合：通过亚马逊弹性MR（EMR）、Hive、Pig、Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件进行业务数据整合；
数据预处理：数据整合是指对数据源进行清洗、裁剪，并共享多样化数据来加快数据分析；
数据校验：对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验，去除非法数据，补全缺失。