什么是大数据技术？
首先，需要了解什么是大数据，其实大数据是一种特定的描述，用于描述庞大的数据集合，这些数据的规模巨大，并且随着时间呈指数增长。它只是指定了难以使用常规管理工具进行存储，查询和转换的大量数据。
实际上，大数据技术是一种结合了数据挖掘，数据存储，数据共享和数据可视化的实用软件，涵盖数据，数据框架，包括用于查询和转换数据的工具和技术。它与大规模扩展的机器学习，深度学习，人工智能和物联网等其他技术广泛相关。
2020年最重要的大数据技术趋势
现在，我们将讨论大数据相关的一些关键技术（排名不分先后），这些技术将推动大数据行业快速发展。
1.人工智能
涉及设计可完成通常需要人类智能的各种任务的智能机器的计算机科学的广泛领域被称为人工智能。从苹果公司的SIRI到百度无人驾驶汽车，人工智能正在迅速发展，它是科学的跨学科分支，它考虑了增强机器学习和深度学习等许多方法，从而使几乎每个技术行业都发生了变化。
人工智能的卓越之处在于能够智能化做出决策，从而为实现确定的目标提供合理的可能性。人工智能不断发展以在各个行业中受益。例如，AI可以用于药物治疗，治愈患者以及在OT中进行手术。
2. NoSQL数据库
NoSQL结合了广泛的独立数据库技术，这些技术正在开发以设计现代应用程序。它描述了一个非SQL或非关系数据库，该数据库提供了一种用于累积和检索数据的方法。它们被部署在实时Web应用程序和大数据分析中。
它存储非结构化数据并提供更快的性能，并提供灵活性，同时可以大规模处理各种数据类型。示例包括MongoDB，Redis和Cassandra。
它涵盖了设计的完整性，更容易地水平扩展到一系列设备，它使用的数据结构与关系数据库中默认使用的数据结构不同，它使NoSQL的计算速度更快。例如，像Facebook、天猫、Google和腾讯这样的公司每天都存储数TB的用户数据。
3. R程序设计
R是编程语言和开放源代码项目。它是一款免费软件，高度用于统计计算，可视化，统一开发环境（例如Eclipse和Visual Studio辅助通信）。
专家说，它已经是世界上最杰出的语言。伴随着它，被数据挖掘者和统计学家所使用，它被广泛用于设计统计软件，主要是在数据分析中。
4.数据湖
Data Lakes指的是一个统一的存储库，可以按任意规模存储结构化和非结构化数据中的所有格式的数据。
在数据积累的过程中，可以按原样保存数据，而无需将其转换为结构化数据，也无需执行各种数据分析，从仪表板和数据可视化到大数据转换，实时分析和机器学习，以帮助业务提升。
使用数据湖的企业在将能够超越同行，可以进行新型分析，例如跨新日志文件源的机器学习，来自社交媒体和点击流的数据，甚至将物联网设备融合在数据湖中。
5.预测分析
大数据分析的一部分，它致力于通过先前的数据预测未来的行为。它使用机器学习技术，数据挖掘和统计建模以及一些数学模型来预测未来事件。
预测分析可以生成未来的推理结果，借助预测分析的工具和模型，任何公司都可以预知未来数据，以分析在特定时间可能发生的趋势和行为。例如，探索各种趋势参数之间的关系。
6. Apache Spark
凭借内置的流，SQL，机器学习和图形处理支持功能，Apache Spark赢得了大数据转换计算最快，最通用的计算技术的称号。它支持大数据的主要语言，包括Python，R，Scala和Java。
Hadoop数据处理的主要目标是速度。它减少了查询和程序执行时间之间的等待时间。Spark在Hadoop内部主要用于存储和处理。它比MapReduce快一百倍。
7.规范分析
规范分析为公司提供指导，说明他们何时可以实现理想的结果。例如，它可以通知公司产品的边界线预计会减少，然后规范分析可以帮助调查各种因素以响应市场变化并预测最有利的结果。
它与描述性分析和预测性分析都相关，但重点在于对数据监视，并为客户满意度，业务利润和运营效率提供了最佳解决方案。
8.内存数据库
内存数据库（IMDB）存储在计算机的主内存（RAM）中，并由内存数据库管理系统控制。在以前，常规数据库存储在磁盘驱动器上。
如果您考虑的话，传统的基于磁盘的数据库是在配置块自适应机器的情况下进行配置的，而在块自适应机器上要读写数据。建立内存数据库是为了通过省去访问磁盘的要求来缩短时间。但是，由于所有数据都已完全收集并控制在主内存中，因此在发生进程或服务器故障时很可能会丢失数据。
9.区块链
区块链是一种数据库技术，它携带具有安全数据独特功能的比特币数字货币，一旦写入，就永远不会被删除或更改。它是一个高度安全的生态系统，是银行，金融，保险，医疗保健，零售等行业中大数据各种应用的绝佳选择。
然而区块链技术仍处于发展过程中，但是，AWS，IBM，Microsoft等各种组织的许多商人，包括很多初创企业都尝试了很多实验验证。
10. Hadoop生态系统
Hadoop生态系统包含一个平台，可帮助解决围绕大数据的各种技术挑战。它包含各种不同的组件和服务，即在其中进行采集、存储，分析和维护。Hadoop生态系统中普遍存在的多数服务是对其各种组件的补充，包括HDFS，YARN，MapReduce和Common。
Hadoop生态系统包括Apache开源项目以及其他各种各样的商业工具和解决方案。一些著名的开源示例包括Spark，Hive，Pig，Sqoop和Oozie。
结论：大数据生态系统不断涌现，新技术迅速出现，其中许多根据IT行业的需求而扩展。这些技术可确保协调工作，通过这些工具和技术，大数据可以实现飞跃式发展。
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