大數據技術都需要學哪些技術

2022-03-2616:54:18已關閉評論

大數據技術簡介

大數據技術和Hadoop聽起來可能是一個熱門詞匯。隨著各個行業和領域的數據和信息領域的巨大增長，建立和引入一種高效的技術變得非常重要，該技術能夠滿足負責數據生成的客戶和大型行業的所有需求和要求。早些時候，數據是由普通編程語言和簡單結構化查詢語言處理的，但現在這些系統和工具在處理大數據時似乎沒有多大作用。
大數據技術被定義為一種技術和軟件實用工具，用于分析、處理和提取大量極其復雜的結構和大型數據集中的信息，而傳統系統很難處理這些信息。大數據技術用于處理實時和批量相關數據。機器學習已經成為日常生活和每個行業中非常關鍵的組成部分，因此通過大數據管理數據變得非常重要。

Hadoop、數據科學、統計和；其他

大數據技術的類型

在開始技術列表之前，讓我們先看看所有這些技術的大致分類。
它們主要可分為4個領域。

數據存儲
分析
數據挖掘
形象化

讓我們先介紹一下存儲保護傘下的所有技術
1。Hadoop：在大數據方面，Hadoop是第一個發揮作用的技術。這基于map reduce體系結構，有助于處理與批處理相關的作業和處理批處理信息。它設計用于在分布式數據處理環境中存儲和處理數據，以及商品硬件和簡單的編程執行模型。它可以用于存儲和分析各種不同機器中的數據，具有高存儲、高速度和低成本。這構成了Apache軟件基金會在2011年度開發的大數據技術的核心部分之一，并用java編寫。
2。MongoDB：大數據技術在存儲方面的另一個非常重要和核心的組件是MongoDB NoSQL數據庫。它是一個NoSQL數據庫，這意味著關系屬性和其他RDBMS相關屬性不適用于它。它不同于傳統的使用結構化查詢語言的RDBMS數據庫。它使用模式文檔，數據存儲的結構也不同，因此它們有助于保存大量數據。它是一個跨平臺的面向文檔的設計和數據庫程序，使用類似JSON的文檔和模式。在大多數金融機構中，這成為了一個非常有用的操作數據存儲用例，從而取代了傳統的大型機。MongoDB在高容量和分布式體系結構中處理靈活性和多種數據類型。
3。Hunk：通過使用虛擬索引，通過遠程Hadoop集群訪問數據非常有用，還可以使用Splunk搜索處理語言來分析數據。hunk可以用來報告和可視化來自Hadoop和NoSQL數據庫和源的大量數據。它是2013年由Splunk團隊用Java編寫的。
<強>4。Cassandra：Cassandra是流行的NoSQL數據庫列表中的首選，這是一個免費的開源數據庫，它是分布式的，具有廣泛的柱狀存儲，可以有效地處理大型商品集群上的數據，也就是說，它被用來提供高可用性，沒有單一故障點。主要功能包括分布式特性、可擴展性、容錯機制、MapReduce支持、可調一致性、查詢語言屬性、支持多數據中心復制以及最終一致性。
接下來讓我們談談大數據技術的不同領域，即數據挖掘
5。Presto：它是一個流行的開源和基于SQL的分布式查詢引擎，用于對各種規模的數據源運行交互式查詢，數據源大小從千兆字節到千兆字節不等。在它的幫助下，我們可以在Cassandra、Hive、專有數據存儲和關系數據庫存儲系統中查詢數據。這是一個基于java的查詢引擎，是由Apache基金會在2013年開發的。Netflix、Airbnb、Checkr、Repo和Facebook等幾家公司充分利用了Presto工具。
6。ElasticSearch：這是當今搜索領域的一個非常重要的工具。這構成了麋鹿群的一個重要組成部分，即彈性搜索、Logstash和Kibana。ElasticSearch是一個基于Lucene庫的搜索引擎，類似于Solr，用于提供一個純分布式、支持多租戶的全文搜索引擎。它有一個無模式JSON文檔列表和一個HTTP web界面。它是用JAVA語言編寫的，由Elastic公司在2012年開發。使用elasticsearch的公司有：LinkedIn、StackOverflow、Netflix、Facebook、谷歌、埃森哲等。
現在，讓我們來了解一下作為數據分析一部分的所有大數據技術：

7。Apache Kafka：以其發布-訂閱或發布-訂閱（俗稱）而聞名，是一個直接消息傳遞、異步消息傳遞代理系統，用于接收實時流數據并對其執行數據處理。它還規定了保留期，數據可以通過生產者-消費者機制進行渠道化。它是最流行的流媒體平臺之一，與企業消息系統或消息隊列非常相似。到目前為止，Kafka已經推出了許多增強功能，其中一種主要的是Kafka confluent，它為Kafka提供了額外級別的屬性，如Schema registry、Ktables、KSql等。它是由Apache軟件社區在2011年開發的，用Java編寫。使用這項技術的公司包括Twitter、Spotify、Netflix、Linkedin、雅虎等。
8。Splunk：Splunk用于從可搜索存儲庫中捕獲、關聯和索引實時流數據，從中生成報告、圖形、儀表板、警報和數據可視化。它還用于安全性、法規遵從性和應用程序管理，以及web分析，生成業務見解和業務分析。它是由Splunk用Python、XML和Ajax開發的。
9。Apache Spark：現在是大數據技術領域最關鍵、最受期待的技術，即Apache Spark。它可能是當今需求量最大的軟件之一，并使用Java、Scala或Python進行處理。它通過使用Spark streaming來處理實時流數據，Spark streaming使用批處理和窗口操作來實現這一點。Spark SQL用于在RDD之上創建數據幀和數據集，從而提供一種良好的轉換和操作風格，這些轉換和操作構成了Apache Spark Core的一個組成部分。Spark Mllib、R和graphX等其他組件在分析和執行機器學習和數據科學方面也很有用。內存計算技術使它不同于其他工具和組件，并支持多種應用。它主要由java語言中的Apache軟件基金會開發。
10。R語言：R是一種編程語言和一種自由軟件環境，用于統計計算，也用于R中最重要的語言之一的圖形。這是數據科學家、數據挖掘者和數據從業者在開發統計軟件和主要數據分析方面最流行的語言之一。
現在讓我們來討論與數據可視化相關的技術
11。Tableau:它是商業智能領域中增長最快、功能最強大的數據可視化工具。數據分析是一種非?？焖俚臋C器，在Tableau的幫助下是可能的，可視化是以工作表和儀表板的形式創建的。它是由TabLao公司在2013年度開發的，用Python、C++、java和C編寫。
12。Plotly：Plotly主要用于更快、更高效地制作圖形和相關組件。它有一組更豐富的庫和API，如MATLAB、Python、R、Arduino、Julia等。這可以在Jupyter notebook和Pycharm中交互使用，并可用于設計交互式圖形。它最早于2012年開發，并用javascript編寫。為數不多的公司正在密謀使用圣騎士、比特銀行等。