大数据技术

在大数据技术引入之前，数据是由通用编程语言和基本的结构化查询语言管理的。然而，这些语言不足以高效地处理数据，因为每个组织的信息和数据以及领域都在持续增长。因此，处理如此庞大的数据并引入一种高效且稳定的技术变得非常重要，这种技术能够满足所有客户和大型组织的需求，并负责数据的生产和控制。大数据技术，这是我们最近经常听到的话题，以满足所有这些需求。

在本文中，我们将讨论那些拓展其分支以帮助大数据达到更高水平的领先技术。在讨论大数据技术之前，让我们先简要了解一下大数据技术。

什么是大数据技术？

大数据技术被定义为软件工具。这项技术主要用于从大型数据集和极其复杂的巨大结构中分析、处理和提取信息。这对于传统的数据处理软件来说非常难以处理。

在技术发展的大背景下，大数据技术与许多其他技术广泛关联，例如深度学习、机器学习、人工智能 (AI) 和物联网 (IoT)，这些技术得到了大规模增强。结合这些技术，大数据技术专注于分析和处理大量的实时数据和批处理相关数据。

大数据技术的类型

在我们开始列出大数据技术之前，让我们先讨论这项技术的分类。大数据技术主要分为以下两种类型

操作性大数据技术

这种类型的大数据技术主要包括人们过去处理的基本日常数据。通常，操作性大数据包括日常数据，如在线交易、社交媒体平台以及任何特定组织或公司的数据，这些数据通常需要使用基于大数据技术的软件进行分析。这些数据也可以被称为原始数据，用作多种分析性大数据技术的输入。

以下是一些操作性大数据技术的具体例子：

• 在线票务预订系统，例如：巴士、火车、航班和电影等。
• 来自亚马逊、Flipkart、沃尔玛等电商网站的在线交易或购物。
• 社交媒体网站上的在线数据，如 Facebook、Instagram、Whatsapp 等。
• 跨国公司的员工数据或高管详细信息。

分析性大数据技术

分析性大数据通常被称为大数据技术的改进版本。与操作性大数据相比，这种大数据技术略显复杂。分析性大数据主要用于使用性能标准，并根据对操作性实际数据进行分析后创建的报告做出重要的实时业务决策。这意味着对业务决策重要的大数据的实际调查属于这种类型的大数据技术。

以下是一些涉及分析性大数据技术的常见示例：

• 股票市场数据
• 天气预报数据和时间序列分析
• 医疗健康记录，医生可以亲自监测个人的健康状况
• 执行航天任务数据库，其中任务的每一条信息都非常重要

顶级大数据技术

我们可以将领先的大数据技术分为以下四个部分

• 数据存储
• 数据挖掘
• 数据分析
• 数据可视化

数据存储

首先，让我们讨论数据存储领域中的领先大数据技术

• Hadoop：说到处理大数据，Hadoop 是最重要的技术之一。这项技术完全基于 MapReduce 架构，主要用于处理批处理信息。此外，它还能够批量处理任务。Hadoop 框架的引入主要是为了在分布式数据处理环境中，并行于商用硬件和基本编程执行模型存储和处理数据。
  除此之外，Hadoop 也非常适合以更快的速度和更低的成本存储和分析来自各种机器的数据。这就是为什么 Hadoop 被称为大数据技术的核心组件之一。它由 Apache 软件基金会于 2011 年 12 月推出。Hadoop 使用 Java 编程语言编写。
• MongoDB：MongoDB 是大数据技术在存储方面的另一个重要组成部分。由于 MongoDB 是一个 NoSQL 数据库，因此不适用关系属性和 RDBMS 属性。这与使用结构化查询语言的传统 RDBMS 数据库不同。相反，MongoDB 使用模式文档。
  MongoDB 中数据存储的结构也与传统的 RDBMS 数据库不同。这使得 MongoDB 能够容纳海量数据。它基于简单的跨平台面向文档的设计。MongoDB 中的数据库使用类似于 JSON 的文档，并带有模式。这最终有助于操作数据存储选项，这在大多数金融组织中都可以看到。因此，MongoDB 正在取代传统的大型机，并提供了处理分布式架构中各种大容量数据类型的灵活性。
  MongoDB Inc. 于 2009 年 2 月推出了 MongoDB。它由 C++、Python、JavaScript 和 Go 语言组合编写。
• RainStor：RainStor 是一种流行的数据库管理系统，旨在管理和分析组织的大数据需求。它采用重复数据删除策略，有助于管理和处理大量数据以供参考。
  RainStor 由 RainStor Software Company 于 2004 年设计。它的操作方式与 SQL 类似。巴克莱银行和瑞士信贷等公司正在使用 RainStor 来满足他们的大数据需求。
• Hunk：Hunk 主要用于通过虚拟索引访问远程 Hadoop 集群中的数据。这有助于我们使用 Splunk 搜索处理语言来分析数据。此外，Hunk 还允许我们报告和可视化来自 Hadoop 和 NoSQL 数据源的海量数据。
  Hunk 由 Splunk Inc 于 2013 年推出。它基于 Java 编程语言。
• Cassandra：Cassandra 是顶级的 NoSQL 数据库之一，也是领先的大数据技术之一。它是开源、分布式且具有广泛的列式存储选项。它免费可用，并提供高可用性而不会失败。这最终有助于在大规模商品组上高效处理数据。Cassandra 的基本功能包括容错机制、可伸缩性、MapReduce 支持、分布式特性、最终一致性、查询语言属性、可调一致性和多数据中心复制等。
  Cassandra 由 Apache 软件基金会于 2008 年为 Facebook 收件箱搜索功能开发。它基于 Java 编程语言。

数据挖掘

现在，让我们讨论数据挖掘领域的领先大数据技术

• Presto：Presto 是一个开源分布式 SQL 查询引擎，旨在针对大型数据源（从 GB 到 PB 级别）运行交互式分析查询。Presto 有助于查询 Cassandra、Hive、关系数据库和专有数据存储系统中的数据。
  Presto 是一个基于 Java 的查询引擎，由 Apache 软件基金会于 2013 年开发。Repro、Netflix、Airbnb、Facebook 和 Checkr 等公司正在使用这项大数据技术并充分利用它。
• RapidMiner：RapidMiner 被定义为数据科学软件，为我们提供了一个非常强大且功能丰富的图形用户界面，用于创建、交付、管理和维护预测分析。使用 RapidMiner，我们可以创建高级工作流并支持多种编程语言的脚本。
  RapidMiner 是一个基于 Java 的集中式解决方案，由Ralf Klinkenberg、Ingo Mierswa 和 Simon Fischer 于 2001 年在多特蒙德工业大学的人工智能部门开发。它最初名为 YALE（Yet Another Learning Environment）。Boston Consulting Group、InFocus、Domino's、Slalom 和 Vivint.SmartHome 等公司正在充分利用 RapidMiner 工具。
• ElasticSearch：说到查找信息，ElasticSearch 被认为是一种必不可少的工具。它通常结合了 ELK 堆栈（即 Logstash 和 Kibana）的主要组件。简而言之，ElasticSearch 是一个基于 Lucene 库的搜索引擎，其工作原理类似于 Solr。此外，它提供了一个纯粹分布式、支持多租户的搜索引擎。这个搜索引擎完全基于文本，包含带有 HTTP Web 界面的无模式 JSON 文档。
  ElasticSearch 主要使用 Java 编程语言编写，由 Shay Banon 于 2010 年开发。自 2012 年以来，它由 Elastic NV 负责。ElasticSearch 被许多顶级公司使用，例如 LinkedIn、Netflix、Facebook、Google、Accenture、StackOverflow 等。

数据分析

现在，让我们讨论数据分析领域的领先大数据技术

• Apache Kafka：Apache Kafka 是一个流行的流处理平台。这个流处理平台主要以其三个核心功能而闻名：发布者、订阅者和消费者。它被称为一个分布式流处理平台。它也被定义为一个直接消息传递、异步消息代理系统，可以摄取并处理实时流数据。这个平台几乎类似于企业消息系统或消息队列。
  此外，Kafka 还提供保留期，数据可以通过生产者-消费者机制传输。迄今为止，Kafka 已经进行了许多增强，并包含一些额外的层次或属性，例如 schema、Ktables、KSql、registry 等。它使用 Java 语言编写，由 Apache 软件社区于 2011 年开发。使用 Apache Kafka 平台的顶级公司包括 Twitter、Spotify、Netflix、Yahoo、LinkedIn 等。
• Splunk：Splunk 是一个流行的软件平台，用于捕获、关联和索引可搜索存储库中的实时流数据。Splunk 还可以使用相关数据生成图表、警报、汇总报告、数据可视化和仪表板等。它主要有利于生成业务洞察和网络分析。此外，Splunk 还用于安全目的、合规性、应用程序管理和控制。
  Splunk Inc. 于 2014 年推出了 Splunk。它由 AJAX、Python、C++ 和 XML 组合编写。Trustwave、QRadar 和 1Labs 等公司正在充分利用 Splunk 来满足其分析和安全需求。
• KNIME：KNIME 用于绘制可视化数据流，执行特定步骤，并分析获得的模型、结果和交互式视图。它还允许我们一次性执行所有分析步骤。它包含一个扩展机制，可以添加更多插件，提供额外的特性和功能。
  KNIME 基于 Eclipse，使用 Java 编程语言编写。它由 KNIME 公司于 2008 年开发。使用 KNIME 的公司包括 Harnham、Tyler 和 Paloalto。
• Spark：Apache Spark 是大数据技术列表中的核心技术之一。它是被顶级公司广泛使用的重要技术之一。Spark 以提供内存计算能力而闻名，这有助于提高整个操作过程的速度。它还提供了一个通用执行模型来支持更多应用程序。此外，它还包括顶级 API（例如 Java、Scala 和 Python）以简化开发过程。
  此外，Spark 允许用户使用批处理和窗口操作技术处理和操作实时流数据。这最终有助于在 RDDs 之上生成数据集和数据框。因此，产生了 Spark Core 的组成部分。Spark MlLib、GraphX 和 R 等组件有助于分析和处理机器学习和数据科学。Spark 使用 Java、Scala、Python 和 R 语言编写。Apache 软件基金会于 2009 年开发了它。亚马逊、甲骨文、思科、VerizonWireless 和 Hortonworks 等公司正在使用这项大数据技术并充分利用它。
• R 语言：R 被定义为一种编程语言，主要用于统计计算和图形。它是一个免费的软件环境，被领先的数据挖掘师、从业者和统计学家使用。该语言主要有利于开发基于统计的软件和数据分析。
  R 语言由 R 基金会于 2000 年 2 月推出。它使用 Fortran 编写。巴克莱银行、美国运通和美国银行等公司使用 R 语言来满足其数据分析需求。
• 区块链：区块链是一种技术，可用于金融、供应链、制造等不同行业的多种应用。它主要用于处理支付和托管等操作。这有助于降低欺诈风险。此外，它还能提高交易的整体处理速度，增强金融隐私，并使市场国际化。此外，它还用于满足任何商业网络环境中共享账本、智能合约、隐私和共识的需求。
  区块链技术最初由两位研究员 Stuart Haber 和 W. Scott Stornetta 于 1991 年提出。然而，区块链的第一个实际应用是在 2009 年 1 月比特币推出时。它是一种基于 Python、C++ 和 JavaScript 的特定类型的数据库。ORACLE、Facebook 和 MetLife 是一些使用区块链技术的顶级公司。

数据可视化

让我们讨论数据可视化领域中的领先大数据技术

• Tableau：Tableau 是领先的商业智能行业使用的最快、最强大的数据可视化工具之一。它有助于以非常快的速度分析数据。Tableau 有助于以仪表板和工作表的形式创建可视化和洞察。
  Tableau 由名为 TableAU 的公司开发和维护。它于 2013 年 5 月推出。它使用多种语言编写，如 Python、C、C++ 和 Java。Cognos、QlikQ 和 Oracle Hyperion 等公司是使用此工具的顶级公司。
• Plotly：顾名思义，Plotly 最适合以高效的方式快速绘制或创建图表和相关组件。它包含几个丰富的库和 API，例如 MATLAB、Python、Julia、REST API、Arduino、R、Node.js 等。这有助于使用 Jupyter notebook 和 Pycharm 进行交互式样式图表。
  Plotly 于 2012 年由 Plotly 公司推出。它基于 JavaScript。Paladins 和 Bitbank 是一些充分利用 Plotly 的公司。

新兴大数据技术

除了上述大数据技术外，还有一些其他新兴的大数据技术。以下是其中一些重要的技术

• TensorFlow：TensorFlow 结合了多个综合库、灵活的生态系统工具和社区资源，帮助研究人员实现机器学习领域的最新技术。此外，这最终使开发人员能够在特定环境中构建和部署由机器学习驱动的应用程序。
  TensorFlow 于 2019 年由 Google Brain Team 推出。它主要基于 C++、CUDA 和 Python。Google、eBay、Intel 和 Airbnb 等公司正在使用这项技术来满足其业务需求。
• Beam：Apache Beam 包含一个可移植的 API 层，有助于构建和维护复杂的并行数据处理管道。除此之外，它还允许在各种执行引擎或运行器上执行已构建的管道。
  Apache Beam 由 Apache 软件基金会于 2016 年 6 月推出。它使用 Python 和 Java 编写。亚马逊、甲骨文、思科和 VerizonWireless 等一些领先公司正在使用这项技术。
• Docker：Docker 被定义为一种专门为使用容器更容易地创建、部署和执行应用程序而开发的工具。容器通常帮助开发人员正确打包应用程序，包括所有必需的组件，如库和依赖项。通常，容器将所有组件绑定在一起，并将其作为一个包一起发布。
  Docker 由 Docker Inc 于 2003 年 3 月推出。它基于 Go 语言。Business Insider、Quora、Paypal 和 Splunk 等公司正在使用这项技术。
• Airflow：Airflow 是一种被定义为工作流自动化和调度系统的技术。该技术主要用于控制和维护数据管道。它包含使用 DAG（有向无环图）机制设计的工作流，并由不同的任务组成。开发人员还可以在代码中定义工作流，这有助于轻松测试、维护和版本控制。
  Airflow 由 Apache 软件基金会于 2019 年 5 月推出。它基于 Python 语言。Checkr 和 Airbnb 等公司正在使用这项领先技术。
• Kubernetes：Kubernetes 被定义为一种与供应商无关的集群和容器管理工具，由 Google 于 2014 年开源。它提供了一个平台，用于在主机集群中实现自动化、部署、扩展和应用程序容器操作。
  Kubernetes 由 Cloud Native Computing Foundation 于 2015 年 7 月推出。它使用 Go 语言编写。美国运通、Pear Deck、PeopleSource 和 Northwestern Mutual 等公司正在充分利用这项技术。

这些是新兴技术。然而，它们并不受限制，因为大数据的生态系统在不断涌现。这就是为什么新技术的出现速度非常快，这取决于 IT 行业的需求和要求。