近兩年來，大數(shù)據是職場中最火熱的名詞，大數(shù)據給很多人的感覺是，專業(yè)，操作繁瑣，屬于“高大上”的技術。云計算時代，大數(shù)據人才短缺，也有人看到了大數(shù)據帶來的機遇，想通過專業(yè)的訓練來學習大數(shù)據，接下來就由小編為您介紹大數(shù)據技術，大數(shù)據技術是學什么的。

三棱智慧應急大數(shù)據平臺

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大數(shù)據技術

一、大數(shù)據技術是什么？

大數(shù)據是國家的戰(zhàn)略資產，被稱為“21世紀的新石油”，是21世紀的“鉆石礦”。McKinsey全球研究所認為大數(shù)據是“新的創(chuàng)新，競爭和生產力的前沿”。大數(shù)據，也叫海量數(shù)據，是指在合理的時間內，所涉及的數(shù)據數(shù)據庫數(shù)量龐大到不能通過人腦甚至主流軟件工具來實現(xiàn)檢索、管理、處理和整理成更積極目的的信息。

二、大數(shù)據技術學什么

1.分析預測技巧

那是大數(shù)據的一個主要功能。通過對大數(shù)據源的分析，預測分析使企業(yè)能夠發(fā)現(xiàn)、評估、優(yōu)化和部署預測模型，從而改善業(yè)務業(yè)績或減少風險。而對大數(shù)據進行預測分析，則與我們的生活息息相關。淘寶網會預測你每一次購物都可能要買的東西，愛奇藝正在預測你想看的東西，百合網和其他約會網站甚至嘗試預測你會愛上誰…

2.NoSQL數(shù)據庫

NoSQL,NotOnlySQL，意思是“不只是SQL”，而是非關系型數(shù)據庫。與關系數(shù)據庫相比，NoSQL數(shù)據庫提供了一種更加靈活、可擴展、廉價的選擇，從而打破了傳統(tǒng)數(shù)據庫市場一統(tǒng)天下的格局。同時，NoSQL數(shù)據庫可以更好地滿足大型應用程序的需求。通用NoSQL數(shù)據庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

3.搜索和知識發(fā)現(xiàn)

對從多個數(shù)據源(如文件系統(tǒng)、數(shù)據庫、流程、api和其他平臺和應用程序)中自助提取信息的各種工具和技術提供支持。比如，數(shù)據挖掘技術和各種大數(shù)據平臺。

4.大數(shù)據流計算引擎

框架能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數(shù)據源的高吞吐量數(shù)據，并且可以使用任何數(shù)據格式。SparkStreaming和Flink是當今流行的流式計算引擎。

5.記憶數(shù)據結構

采用分布式計算機系統(tǒng)中動態(tài)隨機存取存儲器(DRAM)、閃存或SSD分配數(shù)據，實現(xiàn)了低延遲存取和大量數(shù)據處理。

6.分布式文件存儲

為確保文件的可靠性和訪問性能，數(shù)據經常以拷貝的方式存儲在多個節(jié)點的計算機網絡中。通用分布式文件系統(tǒng)有GFS、HDFS、Lustre、Ceph等。

7.數(shù)據虛擬化

DataVirtualization是一種數(shù)據管理方法，它使應用程序能夠在無需考慮數(shù)據的技術細節(jié)的情況下檢索和操縱數(shù)據，例如源文件中的數(shù)據格式，或者數(shù)據存儲的物理位置，以及一個客戶用戶視圖。

8.數(shù)據整合

諸如AmazonElasticMapReduce(EMR)、ApacheHive、ApachePig、ApacheSpark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等等，用于跨解決方案進行數(shù)據編排的工具。

9.編制資料

軟件減少了獲取、形成、清理和共享各種混亂數(shù)據集的負擔，從而加快數(shù)據對分析的有效性。

10.數(shù)據質量

利用分布式數(shù)據存儲和數(shù)據庫中的并行操作，對大型高速數(shù)據集進行數(shù)據清理和充實。

      AI是一種不可阻擋的發(fā)展趨勢，而大數(shù)據技術是人工智能的重要支撐，隨著未來5G的發(fā)展，大數(shù)據科學將成為引領人工智能技術、物聯(lián)網應用、數(shù)字經濟及商業(yè)發(fā)展的核心。以上就是小編為您介紹的大數(shù)據技術，大數(shù)據技術是學什么的。