2020年不可不知的十大大数据技术
云栖号:https://yqh.aliyun.com
第一手的上云资讯,不同行业精选的上云企业案例库,基于众多成功案例萃取而成的最佳实践,助力您上云决策!
数字时代最先进的技术之一就是大数据技术。大数据不是一个流行的术语,而是用来描述规模庞大、随时间急剧变大的数据集合的术语。这意味着该数据很庞大,传统管理工具都无法分析、存储或处理它。
大数据不仅仅是个术语。它与机器学习、人工智能、区块链、物联网和增强现实等其他技术密切相关。因此,许多行业已经在大数据分析技术方面作了投入,比如银行、离散制造和流程制造等行业。
为了进一步了解这项数据技术,下面列出了你在2020年不可不知的十大大数据技术。
1.数据湖
数据湖是个庞大的数据存储库,从不同来源收集数据,并以自然状态存储起来。切莫与数据仓库混为一谈,数据仓库基本上执行同样的功能,但不像数据湖那样以自然状态存储数据,而是对数据明确结构以便存储起来。
为了进一步了解两者之间的区别,不妨打个比方:数据湖如同未经过滤的河水,而数据仓库更像是一堆瓶装水。
2. Hadoop生态系统
Apache Hadoop可能不如以前那么流行,但说到大数据免不了要提到这项技术。这种开源框架用于大数据集的分布式处理。它已发展得很庞大,足以容纳相关软件的整个生态系统,许多商业大数据解决方案基于Hadoop。
3. NoSQL数据库
数据库管理员经常查询、处理和管理存储在关系数据库管理系统(RDMS)中的结构化数据。
另一方面,NoSQL数据库存储非结构化数据并提供快速性能。这意味着它在处理众多类型的海量数据的同时提供了灵活性。NoSQL数据库的几个例子包括MongoDB、Redis和Cassandra。
4. Apache Spark
Apache Spark是一种用于在Hadoop中处理大量数据的引擎,比Hadoop的标准引擎MapReduce快100倍。人们对这项技术的兴趣正变得越来越浓厚。
5.人工智能
人工智能不是一项新技术,但这些年来它已证明了其实用性。在许多方面,大数据通过人工智能的两个分支:机器学习和深度学习在推动人工智能的发展方面发挥了作用。
众所周知,机器学习是指计算机无需繁琐的编程就能够学习。将这应用到大数据分析中,机器学习使系统能够查看历史数据、识别模式、构建模型、预测未来结果,并且主要与预测分析技术有关。
另一方面,深度学习是一种模仿人脑工作原理的机器学习,它创建人工神经网络,使用多层算法来分析数据。在大数据技术中,它让分析工具得以识别图像和视频中的内容,然后进行相应处理。
6.区块链
区块链主要用于支付和托管等功能,可以加快交易、减少欺诈并提高财务安全性。它也是比特币采用的分布式数据库技术。
由于高度安全,区块链对敏感行业的大数据应用系统而言是出色的选择。
7.内存数据库
如果大数据分析解决方案可以在内存中处理数据,而不是像传统数据库那样需要将数据存储在硬驱上,这可以大大改善性能。这个过程就是内存数据库的工作原理。许多领先的软件企业在采用这项技术,肯定会在2020年大行其道。
8.预测性分析
作为大数据分析的一个子集,预测分析试图通过历史数据预测未来的事件或行为。它通过数据挖掘、建模和机器学习技术来预测接下来会发生什么。
最近,人工智能领域的进步已结合了预测分析解决方案功能方面的广泛改进。这就是为什么越来越多的行业开始对这项技术进行投入。
9. R
R是一个开源项目,就像Hadoop生态系统。它是一种用于处理统计信息的编程语言和软件环境。Eclipse和Visual Studio等集成开发环境支持这种语言。
几家组织称,R已成为世界上最受欢迎的语言之一。
10.规范性分析
规范性分析为公司提供了建议,以帮助它们实现预期的结果。很少有企业对这种大数据技术进行了投入,不过许多分析师认为,规范性分析是下一个投入的领域,企业尝到该分析工具的甜头后更是如此。
原文发布时间:2020-01-08
本文作者:Kenneth
本文来自阿里云云栖号合作伙伴“网络大数据”,了解相关信息可以关注“网络大数据”
云栖号:https://yqh.aliyun.com
第一手的上云资讯,不同行业精选的上云企业案例库,基于众多成功案例萃取而成的最佳实践,助力您上云决策!
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
秒级启动万个容器,探秘阿里云容器镜像加速黑科技| 1月9号云栖号夜读
点击订阅云栖夜读日刊,专业的技术干货,不容错过! 阿里专家原创好文 1.秒级启动万个容器,探秘阿里云容器镜像加速黑科技 阿里云容器与存储团队展开合作,利用DADI加速器支持镜像按需读取和P2P分发,实现3.01秒启动10000个容器,完美杜绝容器冷启动的数分钟漫长等待,以及镜像仓库大规模并行分发场景下的网络拥堵。年关将至,各种年货节、秒杀商品、倒计时直播即将纷至沓来。这些业务的共同点都是流量瞬间暴增,必须在立刻筹备大量的服务器,并在极短时间内扩容容器承接线上流量,避免系统崩溃。阅读更多》》 2.从零开始入门 K8s | 调度器的调度流程和算法介绍 Kubernetes 作为当下最流行的容器自动化运维平台,以声明式实现了灵活的容器编排,本文以 v1.16 版本为基础详细介绍了 K8s 的基本调度框架、流程,以及主要的过滤器、Score 算法实现等,并介绍了两种方式用于实现自定义调度能力。阅读更多》》 3.自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云E-MapReduce 客户在IDC或者公有云环境自建Hadoop集群,数据集中保存在HDFS文件系统,同时借助Hive进行常见的ETL任务。客户在...
- 下一篇
# iOS 组件化-路由解耦思想 JLRoutes 实战篇(一)App内控制器跳转
前言 组件化, Router 这些概念可能在几年前还是比较新颖的概念, 至今相信绝大多数同学都对这些名词已耳熟能详, 笔者在真正接触到 Router 并在项目使用之前, 也有读过一些 组件化, Router 进行解耦的思想和框架的文章, 但是由于自己修行不够, 加上没能真正将其运用到项目进行实践。 导致每次读完文章之后, 所理解的知识没能真正转化为可以解决问题的技能, 笔者有幸在项目中接触并运用著名开源库 JLRouter 来解决 App 内外所有页面之间的跳转逻辑, 经过这几年的学习和使用, 将其记录一边巩固知识, 写出来跟大家一起学习, 加上看到网上分享关于使用组件化-Router 相关文章偏于理论, 很少有完整详细Demo, 具体在项目中使用还需进一步深入研究, 所以有了此篇文章, 有什么不对或需要补充的, 望大家多多指教。此篇文章偏向实战, 想深入学习 Router 思想的推荐霜神写的 iOS 组件化 —— 路由设计思路分析。 ==Demo 在文章最?== 为什么 Router 路由基础三问, 每次接触新颖思想框架时, 我都会不禁的问自己这几个问题, 希望通过下面几个简要的概...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- 设置Eclipse缩进为4个空格,增强代码规范
- CentOS6,CentOS7官方镜像安装Oracle11G
- SpringBoot2整合Thymeleaf,官方推荐html解决方案
- CentOS7编译安装Cmake3.16.3,解决mysql等软件编译问题
- SpringBoot2配置默认Tomcat设置,开启更多高级功能
- SpringBoot2全家桶,快速入门学习开发网站教程
- Docker快速安装Oracle11G,搭建oracle11g学习环境
- CentOS7,CentOS8安装Elasticsearch6.8.6
- CentOS8,CentOS7,CentOS6编译安装Redis5.0.7
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8