數據平台技術有哪些

Ⅰ 大數據技術有哪些 核心技術是什麼

隨著大數據分析市場迅速擴展，哪些技術是最有需求和最有增長潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報告中，評估了22種技術在整個數據生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術都對大數據的實時、預測和綜合洞察有著巨大的貢獻。
1. 預測分析技術
這也是大數據的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數據源來發現、評估、優化和部署預測模型，從而提高業務性能或降低風險。同時，大數據的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什麼，愛奇藝正在預測你可能想看什麼，百合網和其他約會網站甚至試圖預測你會愛上誰……
2. NoSQL資料庫
NoSQL，Not Only SQL，意思是「不僅僅是SQL」，泛指非關系型資料庫。NoSQL資料庫提供了比關系資料庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統資料庫市場一統江山的格局。並且，NoSQL資料庫能夠更好地處理大數據應用的需求。常見的NoSQL資料庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知識發現
支持來自於多種數據源(如文件系統、資料庫、流、api和其他平台和應用程序)中的大型非結構化和結構化數據存儲庫中自助提取信息的工具和技術。如，數據挖掘技術和各種大數據平台。
4. 大數據流計算引擎
能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數據源的數據的高吞吐量的框架，可以採用任何數據格式。現今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 內存數據結構
通過在分布式計算機系統中動態隨機訪問內存(DRAM)、快閃記憶體或SSD上分布數據，提供低延遲的訪問和處理大量數據。
6. 分布式文件存儲
為了保證文件的可靠性和存取性能，數據通常以副本的方式存儲在多個節點上的計算機網路。常見的分布式文件系統有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 數據虛擬化
數據虛擬化是一種數據管理方法，它允許應用程序檢索和操作數據，而不需要關心有關數據的技術細節，比如數據在源文件中是何種格式，或者數據存儲的物理位置，並且可以提供單個客戶用戶視圖。
8. 數據集成
用於跨解決方案進行數據編排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 數據准備
減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數據集的負擔的軟體，以加速數據對分析的有用性。
10. 數據質量
使用分布式數據存儲和資料庫上的並行操作，對大型高速數據集進行數據清理和充實的產品。

Ⅱ 大數據技術平台有哪些

Java：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的？排隊買票你知道不？數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰溜溜的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

Ⅲ 數據中心的採用哪些主流技術

1、採用雲服務。
盡管"雲計算"已然成為了一個被過度使用的流行術語，但是，在這些營銷炒作背後，有一些確實是有價值的東西。您的企業可以藉助基於雲的伺服器、應用程序和服務所提供的優勢。雲計算可以讓幫助您迅速擴大業務，並符合成本效益。這也使得您的企業得以和更大的公司競爭，而交由雲服務提供商們來處理後端基礎設施的維護和保養工作。
2、部署虛擬化。
虛擬化與雲計算齊頭並進。您在雲中部署的"伺服器"最有可能是虛擬的伺服器，在數據中心的某處一台單一的物理伺服器將與其他許多虛擬伺服器並行運行。無論您是在雲中還是在自己的硬體內部實現伺服器的部署，虛擬伺服器都將比物理伺服器更便宜、更高效。這可以幫助您實現擁有新的伺服器，而無需額外的伺服器或網路硬體投資，由一台單一的物理機器上運行多個虛擬伺服器，可以確保讓您充分利用您所支付的處理器和內存資源。
3、允許員工使用自備工具。
我不知道您是否有備忘錄，但在過去幾年的技術轉變過程中。一些員工已經開始不再使用公司統一配發的筆記本電腦、智能手機或其他設備，員工們傾向於使用自己的設備工作。許多企業最初的反應是抵制這一趨勢。畢竟，當涉及到管理和配套環境時，這一趨勢帶走了
相對統一性，而且似乎造成混亂，當談到管理和支持環境。然而，無論您是否允許。
這些設備是您的員工自己的投資。其實，您可以通過引導員工們使用已有的設備來消除不必要的費用。您也可以通過補貼這一部分成本來達到雙贏的效果。除了成本優勢，允許員工使用自備工具還可以提高生產力。使用這些平台和技術，員工們感到很舒服，這就是為什麼他們會花自己辛苦賺來的錢買這些設備的原因了。讓員工們使用他們自己的設備工作，而
不是強迫他們使用一些他們不喜歡的設備，將使員工們工作的更開心，更具生產力。
4、確保移動設備的安全。
當您開始允許每個人都採用自己的筆記本電腦、智能手機和平板電腦進行工作，並通過遠程連接到公司的伺服器資源時，您也需要一些方法來執行基本的安全政策，保護可能包含
的公司任何數據。跨平台的移動安全工具可以幫助您在不同的產品和設備中監測和維護安
全。最起碼，您必須有一個書面的政策界定基本安全要求。您還應該確保您的員工了解這些
安全控制措施，以便讓他們在使用自己的設備時，充分利用他們的優勢。
5、保護您企業的數據。
企業數據被破壞的案例幾乎每天都在發生。雖然這其中有相當一部分是復雜的、精密的黑客攻擊。其實，人們的錯誤和過失也往往容易把敏感數據泄露給任何外部攻擊者。您應該在您的網路上設置安裝必要的監測工具，監測出站通信，防止機密或敏感數據被泄露——不管是有意或無意的。如果沒有監測工具，您需要確保對您所有的敏感數據進行加密，使其免受未經授權的訪問。

Ⅳ 大數據的核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。

1、數據採集與預處理：

Flume NG實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。

2、數據存儲：

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。

3、數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算

4、數據查詢分析：

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。

Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。

5、數據可視化：對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。

Ⅳ 智聯網數字化平台包括四大核心技術有哪些

智聯網數字化平台包括四大核心技術技術為雲、大數據、智聯網及可移動協同。 Tech,Daas,IE,C。

智聯網數字化平台輸入設備，模擬人的感受器(眼、耳、鼻等)，用以接受外來的信息。人通過輸入設備將需要計算機完成的任務、課題、運算步驟和原始數據採用機器所能接受的形式告訴計算機，並經輸入設備把這些存放到存貯器中。

智聯網數字化平台提供服務定製網路：

智聯網數字化平台服務定製網路（SCN – Service Customized Network）以適應不同用戶的需求為目標，為 AI 嵌入式網路提供一個動態可重構的虛擬網路新框架。該框架能支持多個時間尺度上對網路資源進行實時創建、配置、重配和切片。

智聯網數字化平台例如在智能交通服務中，高峰時段的車輛和終端連接數量可能遠遠高於其餘時段，這就需要動態地對不同規模的網路資源和服務質量做配置與重構，以適應其服務需求的動態彈性變化。

智聯網數字化平台並提供網路可重構的實時性指標。可以預見，未來的網路運營商需要為每一項智聯服務，如自動駕駛、智聯工廠、社區等，提供個性化定製的 SCN。