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十大最热门的大数据技术

| 作者 侠天 关注 5 他的粉丝 发布于 2016年3月19日. 估计阅读时间: 2 分钟 | AICon 关注机器学习、计算机视觉、NLP、自动驾驶等20+AI热点技术和最新落地成功案例。

随着大数据分析市场的快速渗透到各行业务,哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?

根据弗雷斯特研究公司发布的指数,这里给出最热的十个大数据技术:

  1. 预测分析:随着现在硬件和软件解决方案的成熟,许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型、优化模型,并发布预测模型来提高业务水平或者避免风险;

  2. NoSQL数据库:非关系型数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;

  3. 搜索和知识发现:支持信息的自动抽取,可以从多数据源洞察结构化数据和非结构化数据;

  4. 流式分析:软件可以对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析;

  5. 内存数据结构:通过动态随机内存访问(DRAM)、Flash和SSD等分布式存储系统提供海量数据的低延时访问和处理;

  6. 分布式存储系统:分布式存储是指存储节点大于一个、数据保存多副本以及高性能的计算网络;

  7. 数据可视化:数据可视化技术是指对各类型数据源(包括Hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据)进行显示;

  8. 数据整合:通过亚马逊弹性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件进行业务数据整合;

  9. 数据预处理:数据整合是指对数据源进行清洗、裁剪,并共享多样化数据来加快数据分析;

  10. 数据校验:对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验,去除非法数据,补全缺失。


感谢杜小芳对本文的审校。

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文不对题 by chee jerry

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