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常见的大数据技术类型有哪些

2020年05月28日 11:13 发布人: zcmf 1204

  随着互联网的不断发展,越来越多的企业和用户都开始接触和学习大数据技术,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。

 

  目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型?今天我们就一起来了解一下,目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型。

 

  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

 

  ApacheHadoop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.ApacheSpark

 

  ApacheSpark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。

 

  常见的大数据技术类型有哪些.中琛魔方大数据(www.zcmorefun.com)表示大数据分析模型只是前人总结出的方式方法,对于我们实际工作中解决问题有引导作用,但是不可否认,具体问题还要具体分析,针对不同的情况需要进行不同的改进,希望成为一个数据专家,最重要的一点还是多实践!实践才是真理。