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什么是大數據技術？

首先，需要了解什么是大數據，其實大數據是一種特定的描述，用于描述龐大的數據集合，這些數據的規模巨大，并且隨著時間呈指數增長。它只是指定了難以使用常規管理工具進行存儲，查詢和轉換的大量數據。

實際上，大數據技術是一種結合了數據挖掘，數據存儲，數據共享和數據可視化的實用軟件，涵蓋數據，數據框架，包括用于查詢和轉換數據的工具和技術。它與大規模擴展的機器學習，深度學習，人工智能和物聯網等其他技術廣泛相關。

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2020年最重要的大數據技術趨勢

現在，我們將討論大數據相關的一些關鍵技術（排名不分先后），這些技術將推動大數據行業快速發展。

1.人工智能

涉及設計可完成通常需要人類智能的各種任務的智能機器的計算機科學的廣泛領域被稱為人工智能。從蘋果公司的SIRI到百度無人駕駛汽車，人工智能正在迅速發展，它是科學的跨學科分支，它考慮了增強機器學習和深度學習等許多方法，從而使幾乎每個技術行業都發生了變化。

人工智能的卓越之處在于能夠智能化做出決策，從而為實現確定的目標提供合理的可能性。人工智能不斷發展以在各個行業中受益。例如，AI可以用于藥物治療，治愈患者以及在OT中進行手術。

2. NoSQL數據庫

NoSQL結合了廣泛的獨立數據庫技術，這些技術正在開發以設計現代應用程序。它描述了一個非SQL或非關系數據庫，該數據庫提供了一種用于累積和檢索數據的方法。它們被部署在實時Web應用程序和大數據分析中。

它存儲非結構化數據并提供更快的性能，并提供靈活性，同時可以大規模處理各種數據類型。示例包括MongoDB，Redis和Cassandra。

它涵蓋了設計的完整性，更容易地水平擴展到一系列設備，它使用的數據結構與關系數據庫中默認使用的數據結構不同，它使NoSQL的計算速度更快。例如，像Facebook、天貓、Google和騰訊這樣的公司每天都存儲數TB的用戶數據。

3. R程序設計

R是編程語言和開放源代碼項目。它是一款免費軟件，高度用于統計計算，可視化，統一開發環境（例如Eclipse和Visual Studio輔助通信）。

專家說，它已經是世界上最杰出的語言。伴隨著它，被數據挖掘者和統計學家所使用，它被廣泛用于設計統計軟件，主要是在數據分析中。

4.數據湖

Data Lakes指的是一個統一的存儲庫，可以按任意規模存儲結構化和非結構化數據中的所有格式的數據。

在數據積累的過程中，可以按原樣保存數據，而無需將其轉換為結構化數據，也無需執行各種數據分析，從儀表板和數據可視化到大數據轉換，實時分析和機器學習，以幫助業務提升。

使用數據湖的企業在將能夠超越同行，可以進行新型分析，例如跨新日志文件源的機器學習，來自社交媒體和點擊流的數據，甚至將物聯網設備融合在數據湖中。

5.預測分析

大數據分析的一部分，它致力于通過先前的數據預測未來的行為。它使用機器學習技術，數據挖掘和統計建模以及一些數學模型來預測未來事件。

預測分析可以生成未來的推理結果，借助預測分析的工具和模型，任何公司都可以預知未來數據，以分析在特定時間可能發生的趨勢和行為。例如，探索各種趨勢參數之間的關系。

6. Apache Spark

憑借內置的流，SQL，機器學習和圖形處理支持功能，Apache Spark贏得了大數據轉換計算最快，最通用的計算技術的稱號。它支持大數據的主要語言，包括Python，R，Scala和Java。

Hadoop數據處理的主要目標是速度。它減少了查詢和程序執行時間之間的等待時間。Spark在Hadoop內部主要用于存儲和處理。它比MapReduce快一百倍。

7.規范分析

規范分析為公司提供指導，說明他們何時可以實現理想的結果。例如，它可以通知公司產品的邊界線預計會減少，然后規范分析可以幫助調查各種因素以響應市場變化并預測最有利的結果。

它與描述性分析和預測性分析都相關，但重點在于對數據監視，并為客戶滿意度，業務利潤和運營效率提供了最佳解決方案。

8.內存數據庫

內存數據庫（IMDB）存儲在計算機的主內存（RAM）中，并由內存數據庫管理系統控制。在以前，常規數據庫存儲在磁盤驅動器上。

如果您考慮的話，傳統的基于磁盤的數據庫是在配置塊自適應機器的情況下進行配置的，而在塊自適應機器上要讀寫數據。建立內存數據庫是為了通過省去訪問磁盤的要求來縮短時間。但是，由于所有數據都已完全收集并控制在主內存中，因此在發生進程或服務器故障時很可能會丟失數據。

9.區塊鏈

區塊鏈是一種數據庫技術，它攜帶具有安全數據獨特功能的比特幣數字貨幣，一旦寫入，就永遠不會被刪除或更改。它是一個高度安全的生態系統，是銀行，金融，保險，醫療保健，零售等行業中大數據各種應用的絕佳選擇。

然而區塊鏈技術仍處于發展過程中，但是，AWS，IBM，Microsoft等各種組織的許多商人，包括很多初創企業都嘗試了很多實驗驗證。

10. Hadoop生態系統

Hadoop生態系統包含一個平臺，可幫助解決圍繞大數據的各種技術挑戰。它包含各種不同的組件和服務，即在其中進行采集、存儲，分析和維護。Hadoop生態系統中普遍存在的多數服務是對其各種組件的補充，包括HDFS，YARN，MapReduce和Common。

Hadoop生態系統包括Apache開源項目以及其他各種各樣的商業工具和解決方案。一些著名的開源示例包括Spark，Hive，Pig，Sqoop和Oozie。

結論：大數據生態系統不斷涌現，新技術迅速出現，其中許多根據IT行業的需求而擴展。這些技術可確保協調工作，通過這些工具和技術，大數據可以實現飛躍式發展。