什么是大数据技术
一种分析、处理和解释大量无法手动或传统方式处理的结构化和非结构化数据的软件工具被称为大数据技术。这有助于形成关于未来的结论和预测，从而避免许多风险。大数据技术的类型包括操作性和分析性。运营技术处理日常活动，如在线交易、社交媒体互动等，而分析技术处理股票市场、天气预报、科学计算等。大数据技术存在于数据存储和挖掘、可视化和分析领域。
大数据技术
在这里，我列出了一些大数据技术，并对其进行了清晰的解释，让您了解即将到来的趋势和技术：
Hadoop、数据科学、统计和；其他
Apache Spark
这是一个快速的大型数据处理引擎。这是建立在对数据进行实时处理的基础上的。它丰富的机器学习库很适合在AI和ML领域工作。它在并行和集群计算机上处理数据。Spark使用的基本数据类型是RDD（弹性分布式数据集）。
NoSQL数据库
它是一个非关系型数据库，可以快速存储和检索数据。它处理各种数据（如结构化、半结构化、非结构化和多态数据）的能力是独一无二的。
没有以下类型的SQL数据库：
- 文档数据库：它以文档的形式存储数据，可以包含许多不同的键值对</李>
- 图形存储：它存储通常以网络形式存储的数据，如社交媒体数据</李>
- 键值存储：这些是最简单的NoSQL数据库。数据库中的每一项都存储为属性名（或“键”）及其值</李>
- 宽列存储：此数据库以列格式而不是基于行的格式存储数据 Cassandra和HBase就是很好的例子</李>
阿帕奇·卡夫卡
Kafka是一个分布式事件流媒体平台，每天处理大量事件。由于它快速且可扩展，这有助于构建实时流数据管道，从而在系统或应用程序之间可靠地获取数据。
Apache Oozie
它是一个工作流调度系统，用于管理Hadoop作业。这些工作流作业是以有向无环图（DAG）的形式调度的。
它是一个可扩展的、有组织的大数据活动解决方案
阿帕奇气流
这是一个计划和监控工作流的平台。智能调度有助于高效地组织和执行项目。气流具有在出现故障时重新运行DAG实例的能力。其丰富的用户界面使我们能够轻松地可视化管道在生产等不同阶段的运行，监控进度，并在需要时解决问题。
阿帕奇波束
它是一个统一的模型，用于定义和执行数据处理管道，包括ETL和连续流。ApacheBeam框架在应用程序逻辑和大数据生态系统之间提供了一种抽象，因为不存在绑定Hadoop、spark等所有框架的API。
麋鹿堆
麋鹿以Elasticsearch、Logstash和Kibana闻名。
Elasticsearch是一个无模式数据库（索引每个字段），具有强大的搜索功能和易于扩展。
Logstash是一个ETL工具，允许我们获取、转换事件，并将其存储到Elasticsearch中。
Kibana是Elasticsearch的仪表板工具，您可以在其中分析存储的所有数据。从Kibana中提取的可操作的见解有助于为组织制定战略。从捕捉变化到预测，Kibana一直被证明非常有用。
Docker&；库伯内特斯
这些是帮助应用程序在Linux容器中运行的新兴技术。Docker是一个开源工具集合，可以帮助你“在任何地方构建、发布和运行任何应用”。
Kubernetes也是一个开源容器/编排平台，允许大量容器协调工作。这最终减少了运营负担。
TensorFlow
这是一个开源的机器学习库，用于设计、构建和训练深度学习模型。所有的计算都是在TensorFlow中用数据流图完成的。图由节点和边组成。节点代表数学运算，而边代表数据。
TensorFlow有助于研究和生产。它可以在多个CPU或GPU上运行，甚至可以在移动操作系统上运行。这可以在Python、C++、R和java中实现。strong>
普雷斯托
Presto是Facebook开发的开源SQL引擎，能够处理数PB的数据。与Hive不同，Presto不依赖MapReduce技术，因此检索数据更快。它的体系结构和界面很容易与其他文件系统交互。
由于低延迟和简单的交互式查询，它现在在处理大数据方面非常流行。
聚碱
Polybase在SQL Server上工作，以访问存储在PDW（并行数据仓库）中的数据。PDW是为处理任意数量的关系数据而构建的，它提供了与Hadoop的集成。
蜂巢
Hive是一个用于对大型数据集进行数据查询和数据分析的平台。它提供了一种类似SQL的查询语言，名为HiveQL，它在内部被转换为MapReduce，然后被处理。
随着数据的快速增长和组织对分析大数据技术的巨大努力，大量成熟的技术进入了市场，了解它们会带来巨大的好处。如今，大数据技术通过提高运营效率和预测相关行为来解决许多业务需求和问题。大数据及其相关技术的职业生涯可以为个人和企业打开许多机会之门。
从今往后，是时候采用大数据技术了。
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