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大數(shù)據(jù)是現(xiàn)在非常熱門的一種技術，2022年學好了大數(shù)據(jù)，也就意味著進入了有前景的IT行業(yè)。但大數(shù)據(jù)的內(nèi)容太多了，大數(shù)據(jù)領域的技術涵蓋了Linux操作系統(tǒng)、Hadoop、Hive、HBase、Zookeeper、Kafka、Scala、Spark、Flink等等。這么多的技術，我們從哪開始學起呢？哪些技術是最有需求和最有增長潛力的？
在Forrester Research的一份最新研究報告中，評估了22種技術在整個數(shù)據(jù)生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術都對大數(shù)據(jù)的實時、預測和綜合洞察有著巨大的貢獻。
1、預測分析技術這也是大數(shù)據(jù)的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數(shù)據(jù)源來發(fā)現(xiàn)、評估、優(yōu)化和部署預測模型，從而提高業(yè)務性能或降低風險。同時，大數(shù)據(jù)的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什么，愛奇藝正在預測你可能想看什么，百合網(wǎng)和其他約會網(wǎng)站甚至試圖預測你會愛上誰……
2、NoSQL數(shù)據(jù)庫NoSQL，Not Only SQL，意思是“不僅僅是SQL”，泛指非關系型數(shù)據(jù)庫。NoSQL數(shù)據(jù)庫提供了比關系數(shù)據(jù)庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫市場一統(tǒng)江山的格局。并且，NoSQL數(shù)據(jù)庫能夠更好地處理大數(shù)據(jù)應用的需求。常見的NoSQL數(shù)據(jù)庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3、搜索和知識發(fā)現(xiàn)支持來自于多種數(shù)據(jù)源(如文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、流、api和其他平臺和應用程序)中的大型非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲庫中自助提取信息的工具和技術。如，數(shù)據(jù)挖掘技術和各種大數(shù)據(jù)平臺。
4、大數(shù)據(jù)流計算引擎能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)的高吞吐量的框架，可以采用任何數(shù)據(jù)格式。現(xiàn)今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。
5、內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)通過在分布式計算機系統(tǒng)中動態(tài)隨機訪問內(nèi)存(DRAM)、閃存或SSD上分布數(shù)據(jù)，提供低延遲的訪問和處理大量數(shù)據(jù)。
6、分布式文件存儲為了保證文件的可靠性和存取性能，數(shù)據(jù)通常以副本的方式存儲在多個節(jié)點上的計算機網(wǎng)絡。常見的分布式文件系統(tǒng)有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7、數(shù)據(jù)虛擬化數(shù)據(jù)虛擬化是一種數(shù)據(jù)管理方法，它允許應用程序檢索和操作數(shù)據(jù)，而不需要關心有關數(shù)據(jù)的技術細節(jié)，比如數(shù)據(jù)在源文件中是何種格式，或者數(shù)據(jù)存儲的物理位置，并且可以提供單個客戶用戶視圖。
8、數(shù)據(jù)集成用于跨解決方案進行數(shù)據(jù)編排的工具，如Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9、數(shù)據(jù)準備減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數(shù)據(jù)集的負擔的軟件，以加速數(shù)據(jù)對分析的有用性。
10、數(shù)據(jù)質(zhì)量使用分布式數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)庫上的并行操作，對大型高速數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)清理和充實的產(chǎn)品。  |
