大數(shù)據(jù)技術種類分析

大數(shù)據(jù)技術是什么?

大數(shù)據(jù)技術指的是是一種結合了數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)可視化的應用軟件，這個應用軟件包括數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)框架，以及用于調查和轉換數(shù)據(jù)的工具和技術。

現(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)技術已與機器學習、深度學習、人工智能和物聯(lián)網等大規(guī)模增強的其他技術緊密聯(lián)系在一起。

大數(shù)據(jù)技術種類

1.運營大數(shù)據(jù)技術：

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

2. 分析大數(shù)據(jù)技術：

它指的是對大數(shù)據(jù)的高級應用，與運營大數(shù)據(jù)相比有點復雜。它主要負責對海量數(shù)據(jù)的分析處理。

該領域涉及的一些例子有股票營銷、天氣預報分析、時間序列分析和醫(yī)療健康記錄等。

大數(shù)據(jù)技術種類

1. 人工智能

計算機科學中涉及設計智能機器，能夠完成各種通常需要人類智能的任務的廣泛領域被稱為人工智能。

從siri到自動駕駛汽車，人工智能的發(fā)展非常迅速，作為一個跨學科的科學分支，它結合了機器學習和深度學習等多種方法，在幾乎每個科技行業(yè)都產生了顯著的變化。

人工智能的卓越之處在于，它能夠將決策智能化，并為實現(xiàn)某個明確目標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)帶來好處。

2. NoSQL數(shù)據(jù)庫

NoSQL集成了廣泛的獨立數(shù)據(jù)庫技術，這些技術正在開發(fā)用于設計現(xiàn)代應用程序。它描述了一個非SQL或非關系數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫提供了一種用于積累和檢索數(shù)據(jù)的方法。它們被部署在實時web應用程序和大數(shù)據(jù)分析中。

它存儲非結構化數(shù)據(jù)，提供更快的性能，并在大規(guī)模處理各種數(shù)據(jù)類型時提供靈活性。例如MongoDB、Redis和Cassandra。

它使用的數(shù)據(jù)結構不同于關系數(shù)據(jù)庫中默認使用的數(shù)據(jù)結構，它使NoSQL中的計算速度更快。例如，像Facebook、谷歌和Twitter這樣的公司每天都會存儲tb級的用戶數(shù)據(jù)。

3.R編程

R是一種編程語言，也是一個開源項目。它是一款免費軟件，廣泛用于統(tǒng)計計算、可視化、統(tǒng)一開發(fā)環(huán)境。

除了被數(shù)據(jù)礦工和統(tǒng)計學家使用之外，它還被廣泛用于設計統(tǒng)計軟件，主要用于數(shù)據(jù)分析。

4. 數(shù)據(jù)湖

數(shù)據(jù)湖指的是一個統(tǒng)一的存儲庫，可以存儲任何規(guī)模的結構化和非結構化數(shù)據(jù)的所有格式的數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)積累的過程中，數(shù)據(jù)可以按原樣保存，而無需將其轉換為結構化數(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)轉換、實時分析和機器學習等多種數(shù)據(jù)分析，以更好地進行業(yè)務干預。

5. 預測分析

作為大數(shù)據(jù)分析的一部分，它是一種試圖通過先前的數(shù)據(jù)預測未來的行為。它使用機器學習技術、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計建模和一些數(shù)學模型來預測未來的事件。

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

6. Apache Spark

Apache Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設計的快速通用的計算引擎。它擁有流媒體、SQL、機器學習和圖形處理支持等內置特性，被譽為大數(shù)據(jù)轉換中速度最快、最常用的生成器。支持Python、R、Scala、Java等主要大數(shù)據(jù)語言。

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

7. 規(guī)范性分析

規(guī)范性分析用于為企業(yè)提供指導，告訴他們什么時候可以做什么，以達到期望的結果。它可以幫企業(yè)調查各種市場因素以響應市場變化，并預測對企業(yè)最有利的結果。

它既涉及描述性分析，也涉及預測性分析，但主要側重于對數(shù)據(jù)進行監(jiān)控，從而提供有價值的見解，為客戶滿意度、業(yè)務利潤和運營效率提供最佳解決方案。

8. 內存數(shù)據(jù)庫

內存數(shù)據(jù)庫(IMDB)存儲在計算機(RAM)的主內存中，由內存數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)控制。以前，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫存儲在磁盤驅動器上。

構建內存數(shù)據(jù)庫是為了實現(xiàn)以最短的時間讀取寫入數(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存中，因此在進程或服務器故障時，丟失數(shù)據(jù)的可能性很大。

9. 區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈是指定的數(shù)據(jù)庫技術，它攜帶比特幣數(shù)字貨幣，具有獨特的安全數(shù)據(jù)特性，一旦它被寫入，它永遠不會被刪除或更改。

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

區(qū)塊鏈技術仍在發(fā)展過程中，然而，許多不同組織的商家，如AWS, IBM，微軟，包括創(chuàng)業(yè)公司已經嘗試了多次實驗，以引入構建區(qū)塊鏈技術的可能解決方案。

10. Hadoop生態(tài)系統(tǒng)

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

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

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

結論

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

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