大数据技术都有哪些？

大数据技术是什么？

大数据技术指的是一种结合了数据挖掘、数据存储、数据共享和数据可视化的应用软件，这个应用软件包括数据、数据框架，以及用于调查和转换数据的工具和技术。

现如今，大数据技术已与机器学习、深度学习、人工智能和物联网等大规模增强的其他技术紧密联系在一起。

大数据技术种类

大数据技术可以分为两大类：

1.运营大数据技术：

它表示每天互联网生成的大量数据。例如交易数据、金融数据、社交媒体或来自特定公司的任何类型的数据。它主要用来充当原始数据，为分析大数据技术提供数据。

2. 分析大数据技术：

它指的是对大数据的高级应用，与运营大数据相比有点复杂。它主要负责对海量数据的分析处理。

该领域涉及的一些例子有股票营销、天气预报分析、时间序列分析和医疗健康记录等。

大数据技术种类

1. 人工智能

计算机科学中涉及智能机器，能够完成各种通常需要人类智能的任务的广泛领域被称为人工智能。

从siri到自动驾驶汽车，人工智能的发展非常迅速，作为一个跨学科的科学分支，它结合了机器学习和深度学习等多种方法，在几乎每个科技行业都产生了显著的变化。

人工智能的卓越之处在于，它能够将决策智能化，并为实现某个明确目标提供看似合理的可能性。人工智能正在不断发展，为各行各业带来好处。

2. NoSQL数据库

NoSQL集成了广泛的独立数据库技术，这些技术正在开发用于设计现代应用程序。它描述了一个非SQL或非关系数据库，该数据库提供了一种用于积累和检索数据的方法。它们被部署在实时web应用程序和大数据分析中。

它存储非结构化数据，提供更快的性能，并在大规模处理各种数据类型时提供灵活性。例如MongoDB、Redis和Cassandra。

它使用的数据结构不同于关系数据库中默认使用的数据结构，它使NoSQL中的计算速度更快。例如，像Facebook、谷歌和Twitter这样的公司每天都会存储tb级的用户数据。

3.R编程

R是一种编程语言，也是一个开源项目。它是一款免费软件，广泛用于统计计算、可视化、统一开发环境。

除了被数据矿工和统计学家使用之外，它还被广泛用于设计统计软件，主要用于数据分析。

4. 数据湖

数据湖指的是一个统一的存储库，可以存储任何规模的结构化和非结构化数据的所有格式的数据。

在数据积累的过程中，数据可以按原样保存，而无需将其转换为结构化数据，并执行从仪表板和数据可视化到大数据转换、实时分析和机器学习等多种数据分析，以更好地进行业务干预。

5. 预测分析

作为大数据分析的一部分，它是一种试图通过先前的数据预测未来的行为。它使用机器学习技术、数据挖掘、统计建模和一些数学模型来预测未来的事件。

这意味着有了预测分析的工具和模型，任何公司都可以利用之前和最新的数据，找出在特定时间可能发生的趋势和行为。

6. Apache Spark

Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。它拥有流媒体、SQL、机器学习和图形处理支持等内置特性，被誉为大数据转换中速度最快、最常用的生成器。支持Python、R、Scala、Java等主要大数据语言。

spark在Hadoop中主要用于存储和处理，它减少了在查询和程序执行之间的等待时间。

7. 规范性分析

规范性分析用于为企业提供指导，告诉他们什么时候可以做什么，以达到期望的结果。它可以帮企业调查各种市场因素以响应市场变化，并预测对企业最有利的结果。

它既涉及描述性分析，也涉及预测性分析，但主要侧重于对数据进行监控，从而提供有价值的见解，为客户满意度、业务利润和运营效率提供最佳解决方案。

8. 内存数据库

内存数据库(IMDB)存储在计算机(RAM)的主内存中，由内存数据库管理系统控制。以前，传统的数据库存储在磁盘驱动器上。

构建内存数据库是为了实现以最短的时间读取写入数据。但是，由于所有数据都被收集并完全控制在主内存中，因此在进程或服务器故障时，丢失数据的可能性很大。

9. 区块链

区块链是指定的数据库技术，它携带比特币数字货币，具有独特的安全数据特性，一旦它被写入，它永远不会被删除或更改。

这是一个高度安全的生态系统，是银行、金融、保险、医疗、零售等行业大数据各种应用的绝佳选择。

区块链技术仍在发展过程中，然而，许多不同组织的商家，如AWS,IBM，微软，包括创业公司已经尝试了多次实验，以引入构建区块链技术的可能解决方案。

10. Hadoop生态系统

Hadoop生态系统包括一个帮助解决大数据挑战的平台。它包含了各种各样的组件和服务，即在其中摄取、存储、分析和维护。

Hadoop生态系统中流行的大多数服务都是对其各种组件的补充，这些组件包括HDFS、YARN、MapReduce和Common。

Hadoop生态系统包括Apache开源项目和其他各种各样的商业工具和解决方案。一些著名的开源例子包括Spark、Hive、Pig、Sqoop和Oozie。

结论

大数据的生态系统正在不断涌现，新技术的出现非常迅速，其中许多技术是根据IT行业的需求进行扩展的。

我希望这篇博客能让你大致了解大数据技术如何改变传统的数据分析模型。我们也理解了如何突破平台工具和技术，通过这些工具和技术，大数据正在展开翅膀，抢占最高的高地。