简介：许多朋友询问了以下哪些大数据技术。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
随着大数据分析市场的迅速扩展，哪些技术是最高需求和最大的增长潜力？在有关Forrester研究的最新研究报告中，评估了整个数据生命周期中22种技术的成熟度和轨迹。这些技术。为真实的时间，预测和大数据的全面见解做出了巨大贡献。
1.预测分析技术
这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现，评估，优化和部署预测模型，从而改善业务绩效或降低风险。大数据也与我们的生活密切相关。Taobao将预测您每次购物时可能想要购买的东西。Iqiyi正在预测您可能想看到的内容。Lily.com和其他约会网站甚至试图预测您会坠入爱河的人...
2. NOSQL数据库
NOSQL，不仅是SQL，其意思是“不仅是SQL”，它是指非平行数据库。NOSQL数据库提供了比关系数据库更灵活，可扩展和更便宜的替代方案，它破坏了传统数据库市场的模式。此外，NOSQL数据库可以更好地满足大数据应用程序的需求。通用NOSQL数据库包括HBase，Redis，MongoDB，Couchbase，couchbase，LevelDB，等。
3.搜索和知识发现
支持来自大型数据源（例如文件系统，数据库，流，API以及其他平台和应用程序）的大型非结构化和结构化数据存储工具和技术。例如，数据挖掘技术和各种大数据平台。
4.大数据流计算引擎
它可以过滤，汇总，丰富和分析来自多个不同活动数据源的数据的高吞吐量，并可以采用任何数据格式。TODAY的流行流媒体引擎包括Spark Streaming和Flink。
5.内存数据结构
通过在分布式计算机系统中动态访问内存（DRAM），闪存或SSD，提供了许多数据。
6.分布式文件存储
为了确保文件的可靠性和访问性能，数据通常将计算机网络存储在多个节点中。Common分布式文件系统包括GFS，HDFS，Luster，Ceph等。
7.数据虚拟化
数据虚拟化是一种数据管理方法，它允许应用程序检索和操作数据而无需关心数据的技术细节，例如数据在源文件中是什么格式，或数据存储的物理位置，并且可以提供提供数据存储的物理位置的提供，并且可以提供提供数据存储的提供。单个客户用户视图。
8.数据集成
数据布置工具跨越解决方案，例如Amazon Elastic MapReduce（EMR），Apache Hive，Apache Pig，Apache Spark，MapReduce，Couchbase，Hadoop和MongoDB。
9.数据准备
软件以减轻采购，形成，清理和共享各种混乱的数据集的负担，以加速数据对分析的实用性。
10.数据质量
使用分布式数据存储和数据库上的并行操作清洁和丰富大型高速数据集。
大数据技术的系统是巨大而复杂的。基本技术包括数据收集，数据预处理，分布式存储，数据库，数据仓库，机器学习，并行计算，可视化等。
1.数据收集和预处理：Flumeng Real -Time日志收集系统，支持日志系统中自定义的各种数据发件人以收集数据；Zookeeper是一种分布式的开源分布式应用程序协调服务，提供数据提供DataSynchronous服务。
2.数据存储：作为开源框架，Hadoop设计用于离线和大型数据分析。HDFS作为其核心存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBASE是一个分布式的，面向列的开源数据库。它可以被视为HDFS包装，它本质上是数据存储和NOSQL数据库。
3.数据清洁：MapReduce是用于并行计算大型数据集的Hadoop查询引擎。
4.数据查询分析：Hive的核心工作是将SQL语句转换为MR程序，该语句可以将结构化数据映射为数据库表，并提供HQL（HIVESQL）查询函数。SparkSpark启用内存分布数据集。除了提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
5.数据可视化：停靠一些BI平台以可视化获得的数据以指导决策 - 制定服务。
3.大数据的关键技术
1.分布式存储系统（HDFS）.2。MapReduce分布式计算框架。3.yarn资源管理平台。4。sqoop数据迁移工具5。Mahout数据挖掘算法库.6.HBase分布式数据库。7.Zookeeper分布式协调服务8。Hive基于Hadoop的数据仓库。9.FlumeLog Collection Tool。
结论：以上是首席CTO介绍的所有内容，请注意以下哪种大数据技术之一。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。