大資料技術趨勢

導讀	大資料生態系統不斷湧現，新技術迅速出現，其中許多根據IT行業的需求而擴充套件。這些技術可確保協調工作，透過這些工具和技術，大資料可以實現飛躍式發展。

首先，需要了解什麼是大資料，其實大資料是一種特定的描述，用於描述龐大的資料集合，這些資料的規模巨大，並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儲存，查詢和轉換的大量資料。

實際上，大資料技術是一種結合了資料探勘，資料儲存，資料共享和資料視覺化的實用軟體，涵蓋資料，資料框架，包括用於查詢和轉換資料的工具和技術。它與大規模擴充套件的機器學習，深度學習，人工智慧和物聯網等其他技術廣泛相關。

現在，我們將討論大資料相關的一些關鍵技術（排名不分先後），這些技術將推動大資料行業快速發展。

涉及設計可完成通常需要人類智慧的各種任務的智慧機器的電腦科學的廣泛領域被稱為人工智慧。從蘋果公司的SIRI到百度無人駕駛汽車，人工智慧正在迅速發展，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。

人工智慧的卓越之處在於能夠智慧化做出決策，從而為實現確定的目標提供合理的可能性。人工智慧不斷髮展以在各個行業中受益。例如，AI可以用於藥物治療，治癒患者以及在OT中進行手術。

NoSQL結合了廣泛的獨立資料庫技術，這些技術正在開發以設計現代應用程式。它描述了一個非SQL或非關聯式資料庫，該資料庫提供了一種用於累積和檢索資料的方法。它們被部署在實時Web應用程式和大資料分析中。

它儲存非結構化資料並提供更快的效能，並提供靈活性，同時可以大規模處理各種資料型別。示例包括MongoDB，Redis和Cassandra。

它涵蓋了設計的完整性，更容易地水平擴充套件到一系列裝置，它使用的資料結構與關聯式資料庫中預設使用的資料結構不同，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儲存數TB的使用者資料。

R是程式語言和開放原始碼專案。它是一款免費軟體，高度用於統計計算，視覺化，統一開發環境（例如Eclipse和Visual Studio輔助通訊）。

專家說，它已經是世界上最傑出的語言。伴隨著它，被資料探勘者和統計學家所使用，它被廣泛用於設計統計軟體，主要是在資料分析中。

Data Lakes指的是一個統一的儲存庫，可以按任意規模儲存結構化和非結構化資料中的所有格式的資料。

在資料積累的過程中，可以按原樣儲存資料，而無需將其轉換為結構化資料，也無需執行各種資料分析，從儀表板和資料視覺化到大資料轉換，實時分析和機器學習，以幫助業務提升。

使用資料湖的企業在將能夠超越同行，可以進行新型分析，例如跨新日誌檔案源的機器學習，來自社交媒體和點選流的資料，甚至將物聯網裝置融合在資料湖中。

大資料分析的一部分，它致力於透過先前的資料預測未來的行為。它使用機器學習技術，資料探勘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，藉助預測分析的工具和模型，任何公司都可以預知未來資料，以分析在特定時間可能發生的趨勢和行為。例如，探索各種趨勢引數之間的關係。

憑藉內建的流，SQL，機器學習和圖形處理支援功能，Apache Spark贏得了大資料轉換計算最快，最通用的計算技術的稱號。它支援大資料的主要語言，包括Python，R，Scala和Java。

Hadoop資料處理的主要目標是速度。它減少了查詢和程式執行時間之間的等待時間。Spark在Hadoop內部主要用於儲存和處理。它比MapReduce快一百倍。

規範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，然後規範分析可以幫助調查各種因素以響應市場變化並預測最有利的結果。

它與描述性分析和預測性分析都相關，但重點在於對資料監視，併為客戶滿意度，業務利潤和運營效率提供了最佳解決方案。

記憶體資料庫（IMDB）儲存在計算機的主記憶體（RAM）中，並由記憶體資料庫管理系統控制。在以前，常規資料庫儲存在磁碟驅動器上。

如果您考慮的話，傳統的基於磁碟的資料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資料。建立記憶體資料庫是為了透過省去訪問磁碟的要求來縮短時間。但是，由於所有資料都已完全收集並控制在主記憶體中，因此在發生程式或伺服器故障時很可能會丟失資料。

區塊鏈是一種資料庫技術，它攜帶具有安全資料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，零售等行業中大資料各種應用的絕佳選擇。

然而區塊鏈技術仍處於發展過程中，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。

Hadoop生態系統包含一個平臺，可幫助解決圍繞大資料的各種技術挑戰。它包含各種不同的元件和服務，即在其中進行採集、儲存，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元件的補充，包括HDFS，YARN，MapReduce和Common。

Hadoop生態系統包括Apache開源專案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。