2022 年崛起的顶级大数据技术
已发表: 2021-06-24大数据应用程序不再是未来的事情——它们就在这里，并且在全球范围内稳步增长。 在本博客中，我们将探讨不同类型的大数据技术以及它们如何推动各行各业的成功。
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大数据导论
在数字时代，企业每天都会产生和遇到大量数据。 “大数据”本质上是一个术语，用于描述随时间呈指数增长的海量数据集合。 如果公司想从庞大而多样化的库存中提取相关信息，现在必须采用智能数据管理系统。
根据Gartner的说法，大数据具有以下特点：
- 它是大容量和高速的。
- 包含种类繁多的信息资产。
- 需要具有成本效益和创新的加工形式。
- 增强组织的决策能力。
今天，我们正在目睹一批新的大数据公司正在利用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等新兴技术来超越传统的管理工具。 让我们了解他们这样做的原因。
对大数据的需求
大数据技术是指包含数据挖掘、共享、可视化等的软件解决方案。它们包含用于分类、检查、重构、分析等的特定数据框架、工具和技术。 在互联网时代，拥有这样的能力可以大大提高业务绩效。
根据其用途，大数据技术可分为操作技术和分析技术。 前者包括公司每天生成的数据，例如来自在线交易、社交媒体等。电子商务平台（亚马逊、Flipkart 等）的在线购买、航班和电影的在线订票是一些现实生活例子。 这些数据被进一步输入分析大数据技术，以获得关键决策的洞察力。 来自股票市场、天气预报和医疗健康记录领域的复杂数据属于分析技术的范畴。
现代数据分析公司需要专门的员工来处理数据管理任务。 根据最近的NASSCOM 报告，目前对合格和技术娴熟的专业人员的需求超过了行业就绪人才的供应。 近 140,000 人代表了广阔的大数据领域的“技能差距”。 这也突出了为 IT 员工配备大数据应用程序的知识和实用性的潜在机会。 掌握数据科学的 IT 专业人员可以在医疗保健、汽车行业、软件开发和电子商务等许多领域找到丰厚的工作。
带着这个观点，我们在下面为您解释了一些领先的技术。 继续阅读以澄清您的疑虑并发现您应该考虑哪些领域来提升技能。
2022 年十大大数据技术
1.人工智能
人工智能 (AI) 以及机器学习 (ML) 和深度学习等增强技术正在推动 IT 领域乃至整个行业的转变。 它是计算机科学与工程的一个跨学科分支，致力于在机器中建立人类能力。
应用范围从基于语音的助手和自动驾驶汽车到准确的天气预报和机器人手术。 此外，人工智能和机器学习正在以一种组织可以创新到新水平的方式为业务分析提供动力。 最大的优势在于通过识别人类可能忽略的潜在问题来保持竞争优势。 因此，对于软件专业人士和 IT 项目经理来说，了解 AI 基础知识已经变得很重要。
2. 基于 SQL 的技术
SQL 代表结构化查询语言，一种用于结构化、操作和管理存储在数据库中的数据的计算机语言。 软件开发角色必须具备 MySQL 等基于 SQL 的技术的知识。 随着组织超越从关系数据库查询结构化数据，NoSQL 数据库中的实用技能出现以促进更快的性能。
在 NoSQL 中，您可以找到更广泛的可用于设计和开发现代应用程序的技术。 您可以提供用于累积和检索数据的特定方法，这些方法将进一步部署在实时 Web 应用程序和大数据分析软件中。 MongoDB、Redis 和 Cassandra 是市场上一些最受欢迎的 NoSQL 数据库。
3. R 编程
R 是一种开源软件，可通过基于 Eclipse 的环境协助进行统计计算、可视化和通信。 作为一种编程语言，R 提供了一系列编码和节奏工具。
数据挖掘者和统计学家主要使用 R 进行数据分析。 它支持高质量的绘图、绘图和报告。 此外，您可以将其与 C、C++、Python 和 Java 等语言配对，或将其与 Hadoop 和其他数据库管理系统集成。
4. 数据湖
数据湖是结构化和非结构化数据的整合存储库。 在积累过程中，您可以将非结构化数据原样保存，也可以对其进行不同类型的数据分析，将其转换为结构化数据。 在后一种情况下，您将需要利用仪表板、数据可视化、实时数据分析等。这将进一步增加收集更好的业务推理的机会。
如今，支持 AI 的平台和微服务预先集成了数据湖项目所需的许多功能。 数据分析公司也越来越多地在日志文件、社交媒体、点击流和物联网 (IoT) 设备等新数据源中应用机器学习。
利用这些大数据技术的组织可以通过积极参与和明智的决策更好地应对机遇并促进其发展。
5. 预测分析
预测分析是大数据分析的一个子部分，它根据以前的数据预测未来的行为和事件。 它由以下技术提供支持：
- 机器学习；
- 数据建模；
- 统计和数学建模。
预测模型的制定通常需要回归技术和分类算法。 任何部署大数据来预测趋势的公司都需要高度的精确性。 因此，软件和 IT 专业人员必须知道如何应用这些模型来探索和挖掘各种参数之间的关系。 如果做得好，他们的技能和贡献可以显着降低业务风险。
5. Hadoop
Hadoop 是一种开源软件框架，可将数据存储在分布式集群中。 为此，它使用 MapReduce 编程模型。 以下是您应该了解的一些 hadoop 重要组件：
- YARN：执行资源管理任务（例如，分配给应用程序和调度作业。）
- MapReduce：允许在分布式存储系统之上处理数据。
- HIVE：让精通 SQL 的专业人员执行数据分析。
- PIG：作为高级脚本语言，在 Hadoop 之上促进数据转换。
- Flume：将非结构化数据导入文件系统。
- Sqoop：从关系数据库导入和导出结构化数据。
- ZooKeeper：通过在 Hadoop 环境中同步分布式服务来协助配置管理。
- Oozie：绑定不同的逻辑作业以完全完成特定的任务。
6.阿帕奇星火
Spark 是一个实时数据处理框架，是有抱负的软件开发人员的另一个必备工具。 它具有 SQL、机器学习、图形处理和流分析的内置功能。 一些用例包括信用卡欺诈检测系统和电子商务推荐引擎。
此外，它可以轻松地与 Hadoop 集成，以根据业务需求执行快速操作。 Spark 被认为在数据处理方面比 MapReduce 更快，使其成为数据科学专业人士的最爱。
对于希望利用大数据的企业来说，速度是重中之重。 他们需要能够从不同来源收集输入、对其进行处理并返回洞察力和有用趋势的解决方案。 需求的紧迫性和紧迫性促使人们对流分析等技术产生了兴趣。 随着物联网的兴起，此类应用有望进一步增长。 边缘计算（分析靠近创建源的数据并减少网络流量的系统）也可能会见证大数据公司的更高需求。
7. 规范分析
规范性分析涉及在给定情况下指导行动以实现预期结果。 例如，它可以通过建议可能的行动方案来帮助公司应对市场变化，例如边缘产品的出现。 通过这种方式，它结合了预测性和描述性分析。
规范性分析是 2022 年最受欢迎的大数据技术之一，因为它超越了数据监控。 它强调客户满意度和运营效率，这是任何 21 世纪企业的两大基石。
8. 内存数据库
对于数据工程师来说，彻底了解数据库设计和架构至关重要。 也就是说，与时俱进并尝试即将推出的技术同样重要。 一个例子是内存计算 (IMC)，其中分布在多个位置的许多计算机共享数据处理任务。 可以在任何规模上即时访问数据。 Gartner估计，到 2022 年底，行业应用将超过 150 亿美元。
我们已经可以看到 IMC 应用在医疗保健、零售和物联网领域蓬勃发展。 像e-Therapeutics这样的公司正在使用它进行网络驱动的药物发现。 而像Zalando这样的在线服装公司已经能够在内存数据库的帮助下灵活地管理不断增长的数据量。
9. 区块链
区块链是比特币等加密货币背后的主要技术。 它以一种独特的方式捕获结构化数据，一旦写入，就永远无法删除或更改。 这导致了一个高度安全的生态系统，非常适合银行、金融、证券和保险 (BFSI)。
除了 BFSI，区块链应用在教育和医疗保健等社会福利领域也越来越重要。 因此，具有数据库技术高级知识的软件专业人员有多种选择。
至此，我们向您介绍了 2022 年值得关注的一些领先的大数据应用程序。按照目前的技术进步速度，未来的范围看起来广阔而充满希望。
现在让我们了解专业的高等教育如何帮助您在该领域打分。
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我们希望这篇博客能让您熟悉 2022 年的重要大数据技术
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