大數據技術主要包括:分布式存儲,如 hdfs 和 gfs,用于容錯性和擴展性。hadoop mapreduce 和 apache spark 等計算框架,用于并行處理海量數據和實時分析。sql 和 nosql 數據庫,用于結構化和非結構化數據的查詢和管理。etl 工具,用于數據抽取、轉換和加載。數據可視化工具,如 tableau 和 power bi,用于探索和展示數據。
大數據典型技術
一、存儲技術
- 分布式文件系統(hdfs、GFS):將數據分散存儲在多個節點,以提高容錯性和擴展性。
- 分布式數據庫(hbase、Cassandra):針對大規模非結構化或半結構化數據的查詢和管理。
- 云存儲(S3、azure Blob Storage):提供彈性、可擴展的存儲空間,用于海量數據的存儲和歸檔。
二、計算框架
- hadoop mapreduce:并行處理海量數據的編程模型,適用于批處理任務。
- apache spark:支持實時和批處理的統一分析引擎,提供內存計算、流處理和機器學習功能。
- apache flink:專用于實時流處理的分布式計算框架,具有低延遲和高吞吐量。
三、數據分析技術
四、數據集成和預處理技術
- 數據抽取轉換加載(etl):從各種來源提取、轉換和加載數據到存儲系統中。
- 數據清理:識別和更正數據中的錯誤和不一致性。
- 數據整合:將來自不同來源的數據組合成一個統一的視圖。
五、數據可視化技術
- Tableau:交互式可視化工具,用于探索和展示數據。
- Power BI:微軟的商業智能平臺,提供數據可視化、儀表板和交互式報告。
- D3.JS:JavaScript可視化庫,用于創建自定義交互式數據可視化。