大數(shù)據(jù)技術(shù)是什么?
大數(shù)據(jù)技術(shù)指的是是一種結(jié)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(yīng)用軟件,這個應(yīng)用軟件包括數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)框架,以及用于調(diào)查和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的工具和技術(shù)。
現(xiàn)如今,大數(shù)據(jù)技術(shù)已與機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等大規(guī)模增強(qiáng)的其他技術(shù)緊密聯(lián)系在一起。
大數(shù)據(jù)技術(shù)種類
1.運(yùn)營大數(shù)據(jù)技術(shù):
它表示每天互聯(lián)網(wǎng)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(dāng)原始數(shù)據(jù),為分析大數(shù)據(jù)技術(shù)提供數(shù)據(jù)。
- 分析大數(shù)據(jù)技術(shù):
它指的是對大數(shù)據(jù)的高級應(yīng)用,與運(yùn)營大數(shù)據(jù)相比有點(diǎn)復(fù)雜。它主要負(fù)責(zé)對海量數(shù)據(jù)的分析處理。
該領(lǐng)域涉及的一些例子有股票營銷、天氣預(yù)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(shù)種類
- 人工智能
計算機(jī)科學(xué)中涉及設(shè)計智能機(jī)器,能夠完成各種通常需要人類智能的任務(wù)的廣泛領(lǐng)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(xué)科的科學(xué)分支,它結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等多種方法,在幾乎每個科技行業(yè)都產(chǎn)生了顯著的變化。
人工智能的卓越之處在于,它能夠?qū)Q策智能化,并為實(shí)現(xiàn)某個明確目標(biāo)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。
- NoSQL數(shù)據(jù)庫
NoSQL集成了廣泛的獨(dú)立數(shù)據(jù)庫技術(shù),這些技術(shù)正在開發(fā)用于設(shè)計現(xiàn)代應(yīng)用程序。它描述了一個非SQL或非關(guān)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(shí)時web應(yīng)用程序和大數(shù)據(jù)分析中。
它存儲非結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)不同于關(guān)系數(shù)據(jù)庫中默認(rèn)使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),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(xiàng)目。它是一款免費(fèi)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(xué)家使用之外,它還被廣泛用于設(shè)計統(tǒng)計軟件,主要用于數(shù)據(jù)分析。
- 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(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)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(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)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(zhuǎn)換、實(shí)時分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等多種數(shù)據(jù)分析,以更好地進(jìn)行業(yè)務(wù)干預(yù)。
- 預(yù)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(yù)測未來的行為。它使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計建模和一些數(shù)學(xué)模型來預(yù)測未來的事件。
這意味著有了預(yù)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。
- Apache Spark
Apache Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計的快速通用的計算引擎。它擁有流媒體、SQL、機(jī)器學(xué)習(xí)和圖形處理支持等內(nèi)置特性,被譽(yù)為大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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。
- 規(guī)范性分析
規(guī)范性分析用于為企業(yè)提供指導(dǎo),告訴他們什么時候可以做什么,以達(dá)到期望的結(jié)果。它可以幫企業(yè)調(diào)查各種市場因素以響應(yīng)市場變化,并預(yù)測對企業(yè)最有利的結(jié)果。
它既涉及描述性分析,也涉及預(yù)測性分析,但主要側(cè)重于對數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控,從而提供有價值的見解,為客戶滿意度、業(yè)務(wù)利潤和運(yùn)營效率提供最佳解決方案。
- 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫
內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(IMDB)存儲在計算機(jī)(RAM)的主內(nèi)存中,由內(nèi)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(qū)動器上。
構(gòu)建內(nèi)存數(shù)據(jù)庫是為了實(shí)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(nèi)存中,因此在進(jìn)程或服務(wù)器故障時,丟失數(shù)據(jù)的可能性很大。
區(qū)塊鏈?zhǔn)侵付ǖ臄?shù)據(jù)庫技術(shù),它攜帶比特幣數(shù)字貨幣,具有獨(dú)特的安全數(shù)據(jù)特性,一旦它被寫入,它永遠(yuǎn)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(yīng)用的絕佳選擇。
區(qū)塊鏈技術(shù)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(jīng)嘗試了多次實(shí)驗(yàn),以引入構(gòu)建區(qū)塊鏈技術(shù)的可能解決方案。
- 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(wù),即在其中攝取、存儲、分析和維護(hù)。
Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中流行的大多數(shù)服務(wù)都是對其各種組件的補(bǔ)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(xiàng)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(jié)論
大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)正在不斷涌現(xiàn),新技術(shù)的出現(xiàn)非常迅速,其中許多技術(shù)是根據(jù)IT行業(yè)的需求進(jìn)行擴(kuò)展的。
我希望這篇博客能讓你大致了解大數(shù)據(jù)技術(shù)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(shù),通過這些工具和技術(shù),大數(shù)據(jù)正在展開翅膀,搶占最高的高地。
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