編譯：布加迪來源：51CTO.com

數(shù)字時代最先進的技術(shù)之一就是大數(shù)據(jù)技術(shù)。大數(shù)據(jù)不是一個流行的術(shù)語，而是用來描述規(guī)模龐大、隨時間急劇變大的數(shù)據(jù)集合的術(shù)語。這意味著該數(shù)據(jù)很龐大，傳統(tǒng)管理工具都無法分析、存儲或處理它。
 

大數(shù)據(jù)不僅僅是個術(shù)語。它與機器學習、人工智能、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)和增強現(xiàn)實等其他技術(shù)密切相關(guān)。因此，許多行業(yè)已經(jīng)在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)方面作了投入，比如銀行、離散制造和流程制造等行業(yè)。

為了進一步了解這項數(shù)據(jù)技術(shù)，下面列出了你在2020年不可不知的十大大數(shù)據(jù)技術(shù)。

1.數(shù)據(jù)湖

數(shù)據(jù)湖是個龐大的數(shù)據(jù)存儲庫，從不同來源收集數(shù)據(jù)，并以自然狀態(tài)存儲起來。切莫與數(shù)據(jù)倉庫混為一談，數(shù)據(jù)倉庫基本上執(zhí)行同樣的功能，但不像數(shù)據(jù)湖那樣以自然狀態(tài)存儲數(shù)據(jù)，而是對數(shù)據(jù)明確結(jié)構(gòu)以便存儲起來。

為了進一步了解兩者之間的區(qū)別，不妨打個比方：數(shù)據(jù)湖如同未經(jīng)過濾的河水，而數(shù)據(jù)倉庫更像是一堆瓶裝水。

2. Hadoop生態(tài)系統(tǒng)

Apache Hadoop可能不如以前那么流行，但說到大數(shù)據(jù)免不了要提到這項技術(shù)。這種開源框架用于大數(shù)據(jù)集的分布式處理。它已發(fā)展得很龐大，足以容納相關(guān)軟件的整個生態(tài)系統(tǒng)，許多商業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案基于Hadoop。

3. NoSQL數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫管理員經(jīng)常查詢、處理和管理存儲在關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDMS)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

另一方面，NoSQL數(shù)據(jù)庫存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并提供快速性能。這意味著它在處理眾多類型的海量數(shù)據(jù)的同時提供了靈活性。NoSQL數(shù)據(jù)庫的幾個例子包括MongoDB、Redis和Cassandra。

4. Apache Spark

Apache Spark是一種用于在Hadoop中處理大量數(shù)據(jù)的引擎，比Hadoop的標準引擎MapReduce快100倍。人們對這項技術(shù)的興趣正變得越來越濃厚。

5.人工智能

人工智能不是一項新技術(shù)，但這些年來它已證明了其實用性。在許多方面，大數(shù)據(jù)通過人工智能的兩個分支：機器學習和深度學習在推動人工智能的發(fā)展方面發(fā)揮了作用。

眾所周知，機器學習是指計算機無需繁瑣的編程就能夠?qū)W習。將這應(yīng)用到大數(shù)據(jù)分析中，機器學習使系統(tǒng)能夠查看歷史數(shù)據(jù)、識別模式、構(gòu)建模型、預(yù)測未來結(jié)果，并且主要與預(yù)測分析技術(shù)有關(guān)。

另一方面，深度學習是一種模仿人腦工作原理的機器學習，它創(chuàng)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用多層算法來分析數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)技術(shù)中，它讓分析工具得以識別圖像和視頻中的內(nèi)容，然后進行相應(yīng)處理。

6.區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈主要用于支付和托管等功能，可以加快交易、減少欺詐并提高財務(wù)安全性。它也是比特幣采用的分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)。

由于高度安全，區(qū)塊鏈對敏感行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)而言是出色的選擇。

7.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫

如果大數(shù)據(jù)分析解決方案可以在內(nèi)存中處理數(shù)據(jù)，而不是像傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫那樣需要將數(shù)據(jù)存儲在硬驅(qū)上，這可以大大改善性能。這個過程就是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的工作原理。許多領(lǐng)先的軟件企業(yè)在采用這項技術(shù)，肯定會在2020年大行其道。

8.預(yù)測性分析

作為大數(shù)據(jù)分析的一個子集，預(yù)測分析試圖通過歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的事件或行為。它通過數(shù)據(jù)挖掘、建模和機器學習技術(shù)來預(yù)測接下來會發(fā)生什么。

最近，人工智能領(lǐng)域的進步已結(jié)合了預(yù)測分析解決方案功能方面的廣泛改進。這就是為什么越來越多的行業(yè)開始對這項技術(shù)進行投入。

9. R

R是一個開源項目，就像Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。它是一種用于處理統(tǒng)計信息的編程語言和軟件環(huán)境。Eclipse和Visual Studio等集成開發(fā)環(huán)境支持這種語言。

幾家組織稱，R已成為世界上最受歡迎的語言之一。

10.規(guī)范性分析

規(guī)范性分析為公司提供了建議，以幫助它們實現(xiàn)預(yù)期的結(jié)果。很少有企業(yè)對這種大數(shù)據(jù)技術(shù)進行了投入，不過許多分析師認為，規(guī)范性分析是下一個投入的領(lǐng)域，企業(yè)嘗到該分析工具的甜頭后更是如此。

原文標題：Top 10 Big Data Technologies You Must Know In 2020，作者：Kenneth

標簽： 大數(shù)據(jù)技術(shù)

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