有哪些热门的大数据技术？难怪大数据工程师行业越来越火

随着大数据分析市场迅速渗透到各行各业，究竟需要哪些大数据技术?哪些技术具有巨大的潜在价值?根据Forrester研究公司发布的指数，以下是十大最热门的大数据技术。

一、有哪些热门的大数据技术——预测分析

预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可用于结构化和非结构化数据以确定未来结果的算法和技术。它可以用于许多其他目的，如预测、优化、预测和模拟。随着软硬件解决方案的成熟，很多公司都利用大数据技术来收集海量数据，训练模型，优化模型，发布预测模型，以提高业务水平或规避风险;最流行的预测分析工具是IBM的SPSS，SPSS是我们都熟悉的软件。集成了数据录入、排序、分析等功能。用户可根据实际需要和计算机功能选择模块。SPSS分析结果清晰、直观、易学易用。此外，它还可以直接读取excel和DBF数据文件。现在它已经扩展到各种操作系统的计算机上。

二、有哪些热门的大数据技术——NoSQL数据库

非关系数据库包括键值(redis)数据库、文档(monodb)数据库和图形(neo4j)数据库。尽管NoSQL的流行语只流行了一年，但不可否认的是，第二代操作已经开始了。虽然早期的堆栈代码只能算是一个实验，但目前的系统已经变得更加成熟和稳定。

三、有哪些热门的大数据技术——搜索与认知业务

在当今时代，大数据与分析已经发展到一个新的高度，即认知时代，它不再是简单的数据分析与显示，而是一种利用数据支持人机交互的模式。比如，前段时间的围棋大战是一个很好的应用，已经逐步推广到中国熟悉蝙蝠的机器，还有苹果、谷歌、Facebook、IBM、微软、亚马逊等;我们可以看看他们的商业布局。未来，它们都将朝着人工智能的方向发展。当然，目前IBM在认知业务方面处于领先地位，特别是目前主要产品华生，并取得了很大的成绩。

四、有哪些热门的大数据技术——流分析

流计算是目前业界的热门话题。最近，twitter、LinkedIn等公司相继开通了流计算系统storm、Kafka等。除了S4，它在雅虎之前是开源的!，流计算的研究在互联网领域持续升温。流分析可以实时清理、聚合和分析多个高通量数据源;需要对社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录、数据传输、电子传感器中存在的数字信息流进行快速处理和反馈。目前，有很多大数据流分析平台，如开源spark和IBM streams。

五、有哪些热门的大数据技术——存储器数据结构

通过动态随机存储器访问(DRAM)、闪存和固态硬盘等分布式存储系统，提供低延迟的海量数据访问和处理;

六、有哪些热门的大数据技术——分布式存储系统

分布式存储是指一个具有多个存储节点、多个数据存储副本和高性能的计算网络;使用多个存储服务器来共享存储负载，使用位置服务器来定位存储信息，不仅提高了可靠性，系统的可用性和访问效率，也易于扩展。目前，开源的HDFS仍然很好。如果你需要的话，你可以有更深的理解。

七、有哪些热门的大数据技术——数据可视化

数据可视化技术是指对各种数据源(包括Hadoop上的海量数据和实时、近实时的分布式数据)的显示，目前国内外有很多数据分析和显示产品。如果企业单位和政府单位推荐使用Cognos，它是安全、稳定、强大、大数据支持和非常好的选择。

八、有哪些热门的大数据技术——数据集成

通过Amazon elastic MR(EMR)、hive、pig、spark、MapReduce、couchbase、Hadoop、mongodb等软件进行业务数据集成;

九、有哪些热门的大数据技术——数据预处理

十、有哪些热门的大数据技术——数据校验

对分布式存储系统和数据库上的海量、高频数据集进行校验，剔除非法数据，补齐丢失数据。

目前，数据集成、处理和验证被统称为ETL。ETL过程可以对结构化数据和非结构化数据进行清洗、提取和转换，使之成为您所需要的数据，同时保证了安全性。

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