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大數據典型技術有哪些


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小浪云 2024-10-24 155

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 mapreduceapache spark 等計算框架,用于并行處理海量數據和實時分析。sqlnosql 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。

大數據典型技術有哪些

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

  • sql:結構化查詢語言,用于從關系型數據庫提取和分析數據。
  • nosql:非關系型數據庫技術,適用于大規模、非結構化或半結構化數據。
  • 機器學習:算法和技術,用于從數據中識別模式和洞察力。

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。

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