什么是大數據技術
一種分析、處理和解釋大量無法手動或傳統方式處理的結構化和非結構化數據的軟件工具被稱為大數據技術。這有助于形成關于未來的結論和預測，從而避免許多風險。大數據技術的類型包括操作性和分析性。運營技術處理日常活動，如在線交易、社交媒體互動等，而分析技術處理股票市場、天氣預報、科學計算等。大數據技術存在于數據存儲和挖掘、可視化和分析領域。
大數據技術
在這里，我列出了一些大數據技術，并對其進行了清晰的解釋，讓您了解即將到來的趨勢和技術：
Hadoop、數據科學、統計和；其他
Apache Spark
這是一個快速的大型數據處理引擎。這是建立在對數據進行實時處理的基礎上的。它豐富的機器學習庫很適合在AI和ML領域工作。它在并行和集群計算機上處理數據。Spark使用的基本數據類型是RDD（彈性分布式數據集）。
NoSQL數據庫
它是一個非關系型數據庫，可以快速存儲和檢索數據。它處理各種數據（如結構化、半結構化、非結構化和多態數據）的能力是獨一無二的。
沒有以下類型的SQL數據庫：
- 文檔數據庫：它以文檔的形式存儲數據，可以包含許多不同的鍵值對</李>
- 圖形存儲：它存儲通常以網絡形式存儲的數據，如社交媒體數據</李>
- 鍵值存儲：這些是最簡單的NoSQL數據庫。數據庫中的每一項都存儲為屬性名（或“鍵”）及其值</李>
- 寬列存儲：此數據庫以列格式而不是基于行的格式存儲數據 Cassandra和HBase就是很好的例子</李>
阿帕奇·卡夫卡
Kafka是一個分布式事件流媒體平臺，每天處理大量事件。由于它快速且可擴展，這有助于構建實時流數據管道，從而在系統或應用程序之間可靠地獲取數據。
Apache Oozie
它是一個工作流調度系統，用于管理Hadoop作業。這些工作流作業是以有向無環圖（DAG）的形式調度的。
它是一個可擴展的、有組織的大數據活動解決方案
阿帕奇氣流
這是一個計劃和監控工作流的平臺。智能調度有助于高效地組織和執行項目。氣流具有在出現故障時重新運行DAG實例的能力。其豐富的用戶界面使我們能夠輕松地可視化管道在生產等不同階段的運行，監控進度，并在需要時解決問題。
阿帕奇波束
它是一個統一的模型，用于定義和執行數據處理管道，包括ETL和連續流。ApacheBeam框架在應用程序邏輯和大數據生態系統之間提供了一種抽象，因為不存在綁定Hadoop、spark等所有框架的API。
麋鹿堆
麋鹿以Elasticsearch、Logstash和Kibana聞名。
Elasticsearch是一個無模式數據庫（索引每個字段），具有強大的搜索功能和易于擴展。
Logstash是一個ETL工具，允許我們獲取、轉換事件，并將其存儲到Elasticsearch中。
Kibana是Elasticsearch的儀表板工具，您可以在其中分析存儲的所有數據。從Kibana中提取的可操作的見解有助于為組織制定戰略。從捕捉變化到預測，Kibana一直被證明非常有用。
Docker&；庫伯內特斯
這些是幫助應用程序在Linux容器中運行的新興技術。Docker是一個開源工具集合，可以幫助你“在任何地方構建、發布和運行任何應用”。
Kubernetes也是一個開源容器/編排平臺，允許大量容器協調工作。這最終減少了運營負擔。
TensorFlow
這是一個開源的機器學習庫，用于設計、構建和訓練深度學習模型。所有的計算都是在TensorFlow中用數據流圖完成的。圖由節點和邊組成。節點代表數學運算，而邊代表數據。
TensorFlow有助于研究和生產。它可以在多個CPU或GPU上運行，甚至可以在移動操作系統上運行。這可以在Python、C++、R和java中實現。strong>
普雷斯托
Presto是Facebook開發的開源SQL引擎，能夠處理數PB的數據。與Hive不同，Presto不依賴MapReduce技術，因此檢索數據更快。它的體系結構和界面很容易與其他文件系統交互。
由于低延遲和簡單的交互式查詢，它現在在處理大數據方面非常流行。
聚堿
Polybase在SQL Server上工作，以訪問存儲在PDW（并行數據倉庫）中的數據。PDW是為處理任意數量的關系數據而構建的，它提供了與Hadoop的集成。
蜂巢
Hive是一個用于對大型數據集進行數據查詢和數據分析的平臺。它提供了一種類似SQL的查詢語言，名為HiveQL，它在內部被轉換為MapReduce，然后被處理。
隨著數據的快速增長和組織對分析大數據技術的巨大努力，大量成熟的技術進入了市場，了解它們會帶來巨大的好處。如今，大數據技術通過提高運營效率和預測相關行為來解決許多業務需求和問題。大數據及其相關技術的職業生涯可以為個人和企業打開許多機會之門。
從今往后，是時候采用大數據技術了。
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