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2021 年兴起的 10 项大数据技术

1. Hadoop
凭借简单的编程模式,Hadoop是最好的开源应用程序之一,可用于跨多个机器集群对许多实时数据集进行分布式处理。识别应用层的任何问题有助于从单个服务器扩展到数千个单元。Hadoop YARN、Hadoop MapReduce、Hadoop Ozone、Hadoop 分布式文件系统和 Hadoop Common 是当前可在模块中访问的五个项目。这些框架是用 Java 开发的,可以处理任何格式和大小的实时数据。即使面临机器崩溃或网络攻击等逆境,它也是高效且具有成本效益的。要了解有关 Hadoop 的更多信息,请阅读此大数据 Hadoop 教程以获得一个想法。
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2. MongoDB
这种面向文档的分布式数据库使应用程序开发人员可以更轻松地处理半结构化或非结构化的实时数据。它是使用最广泛的开源数据分析工具之一,用于开发一些世界上最具创造性的服务和产品。它通过将数据存储在类似 JSON 的文档中来实现动态和灵活的模式。MongoDB Atlas 是 MongoDB 的多云数据库解决方案,提供一流的自动化和内置流程,以确保持续可用性、弹性可扩展性和法规遵从性协助。 它还具有用于聚合、图形搜索、文本搜索、基于地理的搜索、索引、即席查询和其他功能的查询语言。
 
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3.R
另一种大数据技术是R,一种用于统计计算和可视化的计算机语言。该编程包为大数据工程师、统计学家和其他人员提供了广泛的功能,包括线性建模、非线性建模、传统统计测试、时间序列分析、聚类和图形方法。 这是一个精心设计的界面,提供了广泛的公式和数学符号。它通过提供大量、有凝聚力和集成的实时数据分析工具集来帮助有效的数据管理。
 
4. 画面
这是一个强大的大数据平台,可与各种开源数据库配合使用。此外,服务器提供了一个免费的公共选项来创建适当的可视化。该分析平台具有多项吸引人的功能,包括与任何人共享选择、中等速度以促进扩展操作、与 250 多个应用程序集成,以及最重要的是帮助解决大型实时数据分析困难。它是可用的最强大、最安全和适应性最强的端到端实时数据分析平台之一。它创建了Tableau Mobile、Tableau Desktop、Tableau Prep、Tableau Mobile 产品线以及 Tableau Online 和 Tableau Server。
 
5. 卡桑德拉
Cassandra是一个免费的开源 NoSQL 数据库,可将大量实时数据转换为详细分析。在云基础设施和商品硬件上,它都具有线性可扩展性和已证明的容错能力。Cassandra 确保不会丢失任何数据,并且会快速更换故障节点。基于属性的模糊测试、重放、多重性能和故障注入测试都被用来确保可靠性。它倾向于通过改进的可扩展性和性能来支持云上的基本部署。
 
6.Qlik
通过自动匹配的数据关联,Qlik提供了直接的原始数据集成。通过混合预测分析和嵌入式分析,它可以帮助大数据分析师检测潜在的市场趋势。关联引擎和受监管的多云架构提供了一套全面的实时数据分析。通过索引数据中的每个关系,关联引擎确保可以交付无限的大数据组合。它有助于检测深入洞察以提高生产力。QlikView 拥有多种极具吸引力的全球解决方案,包括 Qlik Gold Client、Qlik Compose、Qlik Replicate、Qlik Gold Client、Qlik Catalog 和 Qlik Enterprise Manager Data Protection。
 
7. Splunk
Splunk 的目标是鼓励 IT、DevOps 和其他团队随时转换来自任何来源的大量实时数据。大数据应用于各个行业,包括制造、教育、航空航天、零售、医疗保健等等。它有助于将数据转换为彩色报告、图表、自定义仪表板和其他数据可视化工具。
 
 
8. 弹性搜索
ElasticSearch是一个开源数据库服务器,它使用 Schema-free JSON 文档和 HTTP Web 界面来执行实时数据分析和全文搜索。由于其巨大的可扩展性和速度,它是最可靠和可扩展的大数据技术之一。分析师还可以从非常适合基于语言的搜索的复杂平台中受益。结合用于全文搜索的倒排索引、BKD 树和用于实时数据分析的列存储可快速生成结果。在 300 个节点的集群中,可扩展性每秒可以处理数千个事件。
 
9. 克尼姆
该KNIME,或在康斯坦茨信息矿工,是另一种基于Java的开源的实时数据分析工具。数据可视化、分析阶段的选择性执行、检测结果、交互式视图和可定制的数据模型都是其中的功能。它还为 ETL 操作提供了广泛的集成工具,这些工具很容易集成到当前的计算机系统中。
 
10.RapidMiner
这是一个顶级大数据平台,能够为许多企业提供变革性的业务洞察力。由于其可扩展性和可移植性,它有助于提高企业的技能。RapidMiner是全面的数据准备、深度学习、文本挖掘和预测分析平台。由于它与 Apple、Android、NodeJS、Flask 和许多其他编程语言的兼容性越来越受到非程序员和研究人员的欢迎。它还具有数据集集合,使用户能够从 RDBMS、云、NoSQL 和其他来源加载实时数据。
 
结论
上述领先的技术趋势很可能在未来接管我们的日常生活。2021年世界经济将重新崛起,新技术将发挥作用。这些技术领域的职位及其专业知识将是宝贵的,从长远来看,在这些领域接受教育无疑会让您受益。当您选择并掌握适当的新技术时,您将面向未来。

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