大數據關鍵技術包括：分布式數據存儲（例如 hdfs）；大數據處理引擎（例如 mapreduce）；數據倉庫和數據湖；機器學習和人工智能；數據集成和 etl；數據可視化工具（例如 tableau）；云計算、物聯網和邊緣計算。

大數據的關鍵信息技術

大數據是一項變革性的技術，它通過處理和分析海量且復雜的數據集來獲取有價值的見解。以下是支撐大數據的關鍵信息技術：

1. 分布式數據存儲

• 分布式文件系統 (DFS)：將大型數據集分布在多個服務器上，提高吞吐量和容錯性。
• hadoop 分布式文件系統 (hdfs)：專為處理大而雜亂的數據集而設計的分布式文件系統，通常用于大數據分析。

2. 大數據處理引擎

• mapreduce：一種處理大數據集的分布式計算框架，將數據分解成較小的塊進行并行處理。
• apache spark：一個通用的大數據處理引擎，速度比 MapReduce 快，支持各種數據分析操作。

3. 數據倉庫和數據湖

• 數據倉庫：一種集中的、結構化的數據存儲，旨在支持決策過程。
• 數據湖：一個存儲原始和結構化數據的中央存儲庫，允許更靈活的探索和分析。

4. 機器學習和人工智能

• 機器學習算法：用于訓練計算機執行特定任務，如預測、分類和聚類。
• 人工智能 (ai)：機器學習和統計技術的高級應用，使計算機能夠執行通常需要人類智能的任務。

5. 數據集成和 etl

• 數據集成：從不同來源獲取數據并將其合并到單個存儲庫中的過程。
• 提取、轉換和加載 (ETL)：將數據從源系統提取、轉換到目標格式并加載到數據倉庫或數據湖的過程。

6. 數據可視化工具

• Tableau：一個交互式可視化工具，允許快速創建和共享數據儀表板。
• Power BI：microsoft 開發的一個功能豐富的商業智能和數據可視化平臺。

7. 其他關鍵技術

• 云計算：提供隨時隨地的可擴展數據存儲和計算資源。
• 物聯網 (iot)：連接傳感器和設備，生成大量實時數據。
• 邊緣計算：在數據的源頭進行處理和分析，減少延遲并提高效率。