大數(shù)據(jù)技術(shù)是什么?

大數(shù)據(jù)技術(shù)指的是是一種結(jié)合了數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)可視化的應(yīng)用軟件，這個(gè)應(yīng)用軟件包括數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)框架，以及用于調(diào)查和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的工具和技術(shù)。

現(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)技術(shù)已與機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等大規(guī)模增強(qiáng)的其他技術(shù)緊密聯(lián)系在一起。

大數(shù)據(jù)技術(shù)種類(lèi)

1.運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)技術(shù)：

它表示每天互聯(lián)網(wǎng)生成的大量數(shù)據(jù)。例如交易數(shù)據(jù)、金融數(shù)據(jù)、社交媒體或來(lái)自特定公司的任何類(lèi)型的數(shù)據(jù)。它主要用來(lái)充當(dāng)原始數(shù)據(jù)，為分析大數(shù)據(jù)技術(shù)提供數(shù)據(jù)。

2. 分析大數(shù)據(jù)技術(shù)：

它指的是對(duì)大數(shù)據(jù)的高級(jí)應(yīng)用，與運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)相比有點(diǎn)復(fù)雜。它主要負(fù)責(zé)對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析處理。

該領(lǐng)域涉及的一些例子有股票營(yíng)銷(xiāo)、天氣預(yù)報(bào)分析、時(shí)間序列分析和醫(yī)療健康記錄等。

大數(shù)據(jù)技術(shù)種類(lèi)

1. 人工智能

計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及設(shè)計(jì)智能機(jī)器，能夠完成各種通常需要人類(lèi)智能的任務(wù)的廣泛領(lǐng)域被稱為人工智能。

從siri到自動(dòng)駕駛汽車(chē)，人工智能的發(fā)展非常迅速，作為一個(gè)跨學(xué)科的科學(xué)分支，它結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等多種方法，在幾乎每個(gè)科技行業(yè)都產(chǎn)生了顯著的變化。

人工智能的卓越之處在于，它能夠?qū)Q策智能化，并為實(shí)現(xiàn)某個(gè)明確目標(biāo)提供看似合理的可能性。人工智能正在不斷發(fā)展，為各行各業(yè)帶來(lái)好處。

2. NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

NoSQL集成了廣泛的獨(dú)立數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，這些技術(shù)正在開(kāi)發(fā)用于設(shè)計(jì)現(xiàn)代應(yīng)用程序。它描述了一個(gè)非SQL或非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)提供了一種用于積累和檢索數(shù)據(jù)的方法。它們被部署在實(shí)時(shí)web應(yīng)用程序和大數(shù)據(jù)分析中。

它存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提供更快的性能，并在大規(guī)模處理各種數(shù)據(jù)類(lèi)型時(shí)提供靈活性。例如MongoDB、Redis和Cassandra。

它使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中默認(rèn)使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它使NoSQL中的計(jì)算速度更快。例如，像Facebook、谷歌和Twitter這樣的公司每天都會(huì)存儲(chǔ)tb級(jí)的用戶數(shù)據(jù)。

3.R編程

R是一種編程語(yǔ)言，也是一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目。它是一款免費(fèi)軟件，廣泛用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算、可視化、統(tǒng)一開(kāi)發(fā)環(huán)境。

除了被數(shù)據(jù)礦工和統(tǒng)計(jì)學(xué)家使用之外，它還被廣泛用于設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)軟件，主要用于數(shù)據(jù)分析。

4. 數(shù)據(jù)湖

數(shù)據(jù)湖指的是一個(gè)統(tǒng)一的存儲(chǔ)庫(kù)，可以存儲(chǔ)任何規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的所有格式的數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)積累的過(guò)程中，數(shù)據(jù)可以按原樣保存，而無(wú)需將其轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并執(zhí)行從儀表板和數(shù)據(jù)可視化到大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、實(shí)時(shí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等多種數(shù)據(jù)分析，以更好地進(jìn)行業(yè)務(wù)干預(yù)。

5. 預(yù)測(cè)分析

作為大數(shù)據(jù)分析的一部分，它是一種試圖通過(guò)先前的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的行為。它使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)建模和一些數(shù)學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的事件。

這意味著有了預(yù)測(cè)分析的工具和模型，任何公司都可以利用之前和最新的數(shù)據(jù)，找出在特定時(shí)間可能發(fā)生的趨勢(shì)和行為。

6. Apache Spark

Apache Spark是專(zhuān)為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎。它擁有流媒體、SQL、機(jī)器學(xué)習(xí)和圖形處理支持等內(nèi)置特性，被譽(yù)為大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中速度最快、最常用的生成器。支持Python、R、Scala、Java等主要大數(shù)據(jù)語(yǔ)言。

spark在Hadoop中主要用于存儲(chǔ)和處理，它減少了在查詢和程序執(zhí)行之間的等待時(shí)間。

7. 規(guī)范性分析

規(guī)范性分析用于為企業(yè)提供指導(dǎo)，告訴他們什么時(shí)候可以做什么，以達(dá)到期望的結(jié)果。它可以幫企業(yè)調(diào)查各種市場(chǎng)因素以響應(yīng)市場(chǎng)變化，并預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)最有利的結(jié)果。

它既涉及描述性分析，也涉及預(yù)測(cè)性分析，但主要側(cè)重于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，從而提供有價(jià)值的見(jiàn)解，為客戶滿意度、業(yè)務(wù)利潤(rùn)和運(yùn)營(yíng)效率提供最佳解決方案。

8. 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)(IMDB)存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)(RAM)的主內(nèi)存中，由內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)控制。以前，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)在磁盤(pán)驅(qū)動(dòng)器上。

構(gòu)建內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)是為了實(shí)現(xiàn)以最短的時(shí)間讀取寫(xiě)入數(shù)據(jù)。但是，由于所有數(shù)據(jù)都被收集并完全控制在主內(nèi)存中，因此在進(jìn)程或服務(wù)器故障時(shí)，丟失數(shù)據(jù)的可能性很大。

9. 區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈?zhǔn)侵付ǖ臄?shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，它攜帶比特幣數(shù)字貨幣，具有獨(dú)特的安全數(shù)據(jù)特性，一旦它被寫(xiě)入，它永遠(yuǎn)不會(huì)被刪除或更改。

這是一個(gè)高度安全的生態(tài)系統(tǒng)，是銀行、金融、保險(xiǎn)、醫(yī)療、零售等行業(yè)大數(shù)據(jù)各種應(yīng)用的絕佳選擇。

區(qū)塊鏈技術(shù)仍在發(fā)展過(guò)程中，然而，許多不同組織的商家，如AWS, IBM，微軟，包括創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)嘗試了多次實(shí)驗(yàn)，以引入構(gòu)建區(qū)塊鏈技術(shù)的可能解決方案。

10. Hadoop生態(tài)系統(tǒng)

Hadoop生態(tài)系統(tǒng)包括一個(gè)幫助解決大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的平臺(tái)。它包含了各種各樣的組件和服務(wù)，即在其中攝取、存儲(chǔ)、分析和維護(hù)。

Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中流行的大多數(shù)服務(wù)都是對(duì)其各種組件的補(bǔ)充，這些組件包括HDFS、YARN、MapReduce和Common。

Hadoop生態(tài)系統(tǒng)包括Apache開(kāi)源項(xiàng)目和其他各種各樣的商業(yè)工具和解決方案。一些著名的開(kāi)源例子包括Spark、Hive、Pig、Sqoop和Oozie。

結(jié)論

大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)正在不斷涌現(xiàn)，新技術(shù)的出現(xiàn)非常迅速，其中許多技術(shù)是根據(jù)IT行業(yè)的需求進(jìn)行擴(kuò)展的。

我希望這篇博客能讓你大致了解大數(shù)據(jù)技術(shù)如何改變傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模型。我們也理解了如何突破平臺(tái)工具和技術(shù)，通過(guò)這些工具和技術(shù)，大數(shù)據(jù)正在展開(kāi)翅膀，搶占最高的高地。