数字时代最先进的技术之一是大数据技术。大数据不是一个流行的术语，而是一个用来描述规模庞大且随时间急剧增长的数据集合的术语。这意味着这些数据非常庞大，传统的管理工具无法对其进行分析、存储或处理。大数据不仅仅是一个术语。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，许多行业纷纷投资大数据分析技术，如银行业、离散制造和流程制造等。要了解有关此数据技术的更多信息，这里列出了2020年您必须了解的十大大数据技术。1.数据湖数据湖是一个巨大的数据存储库，它从不同来源收集数据并将其以自然状态存储。不要与数据仓库混淆，后者基本上执行相同的功能，但它不像数据湖那样以自然状态存储数据，而是对数据进行结构化以便可以存储。为了进一步理解两者之间的区别，可以打个比方：数据湖就像一条未经过滤的河流，而数据仓库更像是一堆瓶装水。2.Hadoop生态系统ApacheHadoop可能不像以前那么流行了，但是说到大数据就免不了要提到这项技术。这个开源框架用于大型数据集的分布式处理。它已经发展到足以容纳相关软件的整个生态系统，而且许多商业大数据解决方案都基于Hadoop。3.NoSQL数据库DBA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。这意味着它在处理大量多种类型的数据时提供了灵活性。NoSQL数据库的一些示例包括MongoDB、Redis和Cassandra。4、ApacheSparkApacheSpark是Hadoop中处理大量数据的引擎，比Hadoop的标准引擎MapReduce快100倍。对这项技术的兴趣正在增长。5.人工智能人工智能并不是一项新技术，但多年来已经证明了它的实用性。在许多方面，大数据通过AI的两个分支（机器学习和深度学习）在推进AI方面发挥了作用。众所周知，机器学习指的是计算机不需要繁琐的编程就能进行学习的能力。将其应用于大数据分析，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相关。另一方面，深度学习是一种机器学习，它通过创建使用多层算法分析数据的人工神经网络来模仿人脑的工作方式。在大数据技术中，它允许分析工具识别图像和视频中的内容，然后采取相应的行动。6.区块链区块链主要用于支付和托管等功能，可以加快交易速度，减少欺诈，提高金融安全。也是比特币采用的分布式数据库技术。由于其高安全性，区块链是敏感行业大数据应用系统的绝佳选择。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将数据存储在硬盘上，这可以大大提高性能。这个过程就是内存数据库的工作方式。许多领先的软件公司正在采用这项技术，而且它肯定会在2020年起飞。8.预测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来预测未来的事件或行为。它使用数据挖掘、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与预测分析解决方案功能的广泛改进相结合。这就是为什么越来越多的行业正在投资这项技术。9.RR是一个开源项目，就像Hadoop生态系统一样。它是一种用于处理统计数据的编程语言和软件环境。Eclipse和VisualStudio等集成开发环境支持这种语言。据多家组织称，R已成为世界上最受欢迎的语言之一。10.规范分析规范分析向公司提供建议，帮助他们实现预期的结果。很少有企业投资这种大数据技术，但许多分析师认为，规范分析是下一个投资领域，尤其是在企业尝到了这种分析工具的甜头之后。原标题：2020年你必须知道的Top10大数据技术，作者：Kenneth
